Construction of Single Batch Production System based on Evaluation Process for KANSEI

基于感性评价流程的单批生产体系构建

• 批准号: 10650108
• 负责人: SAITO Yoshio
• 金额: $ 2.24万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 1998
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1998 至 1999
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10650108/
• 关键词: Single Batch Production; Evaluation of KANSEI; Learning Control; Wire Cutting; Genetic Programming; Simulated Annealing; シュミレーティドアンニーリング; 生産システム; 感性工学; ロボット加工セル; 粘土; クレイモデル

There are many intelligent subjects in a manufacturing system, and it is important to control a machine tool for an appropriate cutting condition. Moreover, to construct a single batch production system it is necessary to make a clear sensing and decision making system based on evaluation process for KANSEI. Analyzing the knowledge of skilled workers, determinations are conducted with the intuitive decision procedure using both of genetic programming and simulated annealing method. The lerning process of human is mainly dependent on the relationship between an action and its result, that is correspondent to the analyzed data and evaluation results. In this field, the genetic programming and simulated annealing are significantly available to apply to a practical case like a single batch production.Therefore, an intelligent decision making method for settle an actual cutting condition was developed in this project, considering the conceptual construction method with self learning process for autonomous robot machining cell system. Fundamental research was carried out regarding to the 6-axis industrial robot and sensing system. Through a numerous practical experiments, the validity of proposed system has been proved with valuable results.

在制造系统中有许多智能主体，控制机床以获得合适的切削条件是重要的。此外，要构建一个单一的批量生产系统，有必要建立一个明确的感知和决策系统的基础上评价过程的感性。通过对技术工人知识的分析，采用遗传规划和模拟退火相结合的直观决策方法进行决策。人类的学习过程主要依赖于行为与结果之间的关系，即与分析数据和评价结果相对应的关系。在此领域中，遗传规划和模拟退火算法在解决单批生产等实际问题上具有重要的应用价值，因此，本课题结合自主机器人加工单元系统的概念构造方法和自学习过程，提出了一种确定实际切削条件的智能决策方法。对六轴工业机器人及其传感系统进行了基础研究。通过大量的实际实验，证明了该系统的有效性，取得了很好的效果。

项目成果

小野田達志、斎藤義夫、稲場千佳郎、伊東誼: "ロボットによるクレイモデルの製作" 日本機械学会関東学生会第38回学生員卒業研究発表講演会. (3月12日発表予定). (1999)

小野达志、斋藤义夫、稻叶千吉郎、伊藤义：“利用机器人制作粘土模型”日本机械工程学会关东学生会第38届毕业研究报告（预定于1999年3月12日发表）。

A. A. Akbari 他3名: "Learning Robot for an Autonomous Machining"Proceedings of 14th International Conference on Computer-Aided Production Engineering. 399-404 (1998)

A. A. Akbari 和其他 3 人：“自主加工的学习机器人”第 14 届计算机辅助生产工程国际会议论文集 399-404 (1998)。

A.A.Akbari, K. Tsumura, S. Higuchi, Y. Saito: "Learning Robot for an Autonomous Machining -- Engraving a Wood Block -"Proceedings of 14th International Conference on Computer-Aided Production Engineering, Tokyo. 399-404 (1998)

A.A.Akbari、K. Tsumura、S. Higuchi、Y. Saito：“用于自主加工的学习机器人 - 雕刻木块 -”第 14 届计算机辅助生产工程国际会议论文集，东京。

小野田達志ほか3名: "ロボットによるクレイモデルの製作"第38回学生員卒業研究発表会講演会講演前刷集. 263-264 (1999)

Tatsushi Onoda 等 3 人：“使用机器人制作粘土模型”第 38 届学生毕业研究演讲预印本集 263-264（1999 年）。

T. Onoda, C. Inaba, Y. Saito, Y. Ito: "Production of Cray Model by Robot System"Jour. of JSME, 38th for Students. 363-264 (1999)

T. Onoda、C. Inaba、Y. Saito、Y. Ito：《通过机器人系统制作 Cray 模型》杂志。