機械学習による発熱体の熱変形予測における特徴量重要度の検討

抄録

先行研究で機械学習を用いた工作物に対する工具の相対熱変位予測手法の検討を行い，熱変位予測手法の確立を行った．工作機械用スピンドル部分を模したスピンドル模型と実機サーボモータの熱変位を高精度で予測できた．これらの研究結果を比較したところ，熱変位予測に重要である特徴量重要度に違いがあることがわかった．特徴量重要度を有効活用することで，より汎化性能の高い熱変位予測手法の開発が行えると考える．