非階層型クラスタリング手法およびアンサンブル学習を併用したボールエンドミル切削条件決定支援手法

抄録

金型鋼などの被削材に対して切削条件が未知の工具については，試行錯誤的な実験による推奨切削条件の探索を短縮化することが有益である．そこで本研究では，非階層型クラスタリング手法およびアンサンブル学習手法をボールエンドミル切削条件データベースに適用することで，迅速に推奨切削条件の導出が可能となるシステムの構築を行った．結果，非階層型クラスタリングを併用することにより導出精度が向上することがわかった．