データマイニングに機械学習を応用した工具カタログマイニングによるラジアスエンドミル切削条件予測システム

抄録

本報では，ラジアスエンドミルのカタログを用いて各社カタログの共通する切削条件を見つけるため， k-means法とMICによる階層型クラスタリング，ランダムフォレストを用いて切削条件を予測した．予測した切削条件とカタログ記載の切削条件による切削実験をおこない，切削抵抗を比較した．その結果，訓練データと検証データが異なる場合でも，安定した切削可能な条件を算出可能であることが確認できた．