レーザフォーミングにおける機械学習を利用した走査経路探索

仮想データセットによる予測精度

抄録

レーザフォーミングでは成形形状を得るための条件最適化が困難である．本稿では，ニューラルネットワークを用いて形状と加工条件の関係を機械学習させ，要求形状を得るためのレーザ走査位置を予測するモデルを構築する．教師データの短時間収集のため，実験データに代わり仮想データを用いて学習した．このモデルに実験データを入力した場合の予測精度を評価した結果，仮想データを用いても実験データに比肩する結果が得られた．