2024/04/03 更新

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コダマ ヒロユキ
児玉 紘幸
Hiroyuki Kodama
所属
環境生命自然科学学域 講師
職名
講師
外部リンク

学位

  • 博士(工学) ( 2014年3月   同志社大学 )

研究キーワード

  • 研削加工

  • データマイニング

  • 切削加工

  • 多変量解析

  • 機械学習

研究分野

  • 情報通信 / 知能情報学

  • ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学) / 加工学、生産工学

学歴

  • 同志社大学    

    2011年4月 - 2014年3月

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  • 同志社大学    

    2009年4月 - 2011年3月

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  • 同志社大学    

    - 2009年3月

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経歴

  • 岡山大学   学術研究院環境生命自然科学学域   講師

    2017年4月 - 現在

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  • 兵庫県立大学   大学院 工学研究科   助教

    2014年4月 - 2017年3月

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  • 日本学術振興会特別研究員   同志社大学   DC2

    2012年4月 - 2014年3月

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  • 大阪工業大学   非常勤講師

    2011年4月 - 2012年3月

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論文

  • Construction of Grinding Wheel Decision Support System Using Random Forests for Difficult-to-cut Material 査読

    H. Kodama, T. Mendori, Y. Watanabe, K. Ohashi

    Precision Engineering   84   162 - 176   2023年

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    担当区分:筆頭著者   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Elsevier BV  

    DOI: 10.1016/j.precisioneng.2023.08.004

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  • Effect of Vibration Behavior in Low-Frequency Vibration Cutting on Surface Properties of Workpiece 査読

    H. Kodama, S. Matsuno, N. Shibata, K. Ohashi

    Int. J. of Automation Technology   17 ( 5 )   434 - 448   2023年

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    担当区分:筆頭著者   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • クラスタリングに基づくマイクロドリルのカタログデータベースの知識探索 査読

    野原嘉人, 廣垣俊樹, 青山栄一, 児玉紘幸

    砥粒加工学会誌   66 ( 7 )   2022年

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    担当区分:最終著者  

    J-GLOBAL

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  • Abrasive jet machining for the microprofile control patterning of herringbone grooves 査読

    Hiroyuki Kodama, Shota Nakamae, Masashi Harada, Daichi Wada, Kazuhito Ohashi

    Precision Engineering   72   527 - 542   2021年11月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Elsevier BV  

    DOI: 10.1016/j.precisioneng.2021.07.002

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  • Thermal influence on surface layer of carbon fiber reinforced plastic (CFRP) in grinding 査読

    Hiroyuki Kodama, Shingo Okazaki, Yifan Jiang, Hiroyuki Yoden, Kazuhito Ohashi

    Precision Engineering   65   53 - 63   2020年5月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.precisioneng.2020.04.005

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  • Investigation of principal factor decision support system using data mining methodology for surface grinding wheel 査読

    Hiroyuki Kodama, Takao Mendori and Kazuhito Ohashi

    Int. J. Abrasive Technology   9 ( 4 )   303 - 318   2020年4月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • Data mining from endmill tool catalog information based on the use of a machine learning method

    Akihito Asakura, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Hiroyuki Kodama

    Proceedings of the ASME Design Engineering Technical Conference   9   2020年

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    掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    In recent years, the needs associated with the development of new technologies in the manufacturing industry that utilize big data typified by the Internet-of-Things (IoT) and artificial intelligence (AI) have been increasing. Recent computer-aided manufacturing (CAM) systems have evolved so that unskilled technicians can create tool paths relatively easily with numerically controlled (NC) programs, but tool-cutting conditions used for machining cannot be automatically determined. Therefore, many unskilled technicians often set the cutting conditions based on the recommended conditions described in the tool catalog. However, given that the catalog contains large-scale data on machining technology, setting the proper conditions becomes a time-consuming and inefficient process. In this study, we aimed to construct a system to support unskilled technicians to determine the optimum machining conditions. To this end, we constructed a prediction model using a random forest machine learning method to predict the cutting conditions. It was confirmed that the prediction with the random forest method can be performed with high accuracy based on the cutting conditions recommended by the tool maker. Thus, the effectiveness of this method was verified.

    DOI: 10.1115/DETC2020-22126

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  • Concentric Mutual Lapping to Improve Sliding Surface Function of SiC Ceramics 査読

    Hiroyuki Kodama, Hayato Koyama, Tomoaki Ishii, Yusuke Tanimoto, Kazuhito Ohashi

    Int. J. of Automation Technology   13 ( 6 )   756 - 764   2019年11月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.20965/ijat.2019.p0756

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  • Decision support system for principal factors of grinding wheel using data mining methodology 査読

    Hiroyuki Kodama, Itaru Uotani and Kazuhito Ohashi

    Int. J. Abrasive Technology   9 ( 2 )   89 - 98   2019年8月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • 最大情報係数MICを応用したラジアスエンドミルのカタログマイニング 査読

    佐久間 太志, 廣垣 俊樹, 青山 栄一, 久保 健吾, 児玉 紘幸

    精密工学会誌   85 ( 3 )   260 - 266   2019年3月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:公益社団法人 精密工学会  

    <p>A novel datamining method has been needed because the IoT (Internet of things) is spread over various kinds of industrial fields. We therefore propose to apply a data mining method to tool catalog data-base to improve the manufacturing technologies with machine tools because it is considered to include a useful information derived from tool manufacturing technology as a big-data. In the present report, we look at MIC (Maximal Information Coefficient) as a novel processing method to search for a new knowledge in tool data data-base, and construct a hierarchical clustering method based on MIC as a data mining method. Comparing a predicting equation derived from the conventional catalog mining method based on a traditional statistics with one based on MIC processing method, we investigate a function of MIC in data mining for end milling conditions. As a result, it can be seen that a constructed method (MIC data mining method) makes it feasible efficiently to find out essential variables in the radius end mill database because a derived practical formula has less interactions than conventional one with keeping the same prediction accuracy.</p>

    DOI: 10.2493/jjspe.85.260

    CiNii Article

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  • 機械学習を導入した工具カタログのデータマイニングプロセスの提案 査読

    佐久間 太志, 朝倉 彬仁, 山田 航太郎, 廣垣 俊樹, 青山 栄一, 児玉 紘幸

    日本機械学会論文集   85 ( 877 )   19 - 00215-19-00215   2019年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人 日本機械学会  

    <p>We attempt to construct a novel technology development utilizing big data such as Deep Learning in the manufacturing industry. Especially, we look at the data mining method and the tool catalog as a useful big data base which is updated by tool makers because it is easy for CAD/CAM engineers and machine tool operators to obtain it in the manufacturing fields. In the present report, we proposed the visualization and consideration of cutting condition determination process based on a decision tree method which is one type of statistical analysis method for radius-endmill data base. We also developed a cutting condition prediction system with a random forest which is a type of machine learning method applying a decision tree. Moreover, we performed a case study in endmilling under deriving cutting conditions by the proposed method, which is an unknown and expanded cutting condition based on tool catalog data base. As a result, it is demonstrated that the support based on machine learning is found to be effective to select a cutting condition including an unknown cutting condition in tool catalog data base.</p>

    DOI: 10.1299/transjsme.19-00215

    CiNii Article

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  • Study on concentric mutual lapping for improvement in sliding surface function of SiC ceramics 査読

    Yusuke Tanimoto, Hayato Koyama, Hiroyuki Kodama, Kazuhito Ohashi

    Proceedings of the 21st International Symposium on Advances in Abrasive Technology (ISAAT2018)   2018年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    © ISAAT 2018 - 21st International Symposium on Advances in Abrasive Technology. All rights reserved. In this study, the ring shaped SiC ceramics applied to sliding components are selected as specimens. In the surface of SiC ceramics, many scratches penetrating the inner edge to outer one are generated in random direction by conventional lapping. The scratches affect the surface functions in prevention of fluid exuding from the outer side to the inner side of SiC ring and have low friction force on the finished surface as a sliding material. In this study, the concentric mutual lapping is proposed to remove the scratches by conventional lapping. Then, the surface topography is evaluated quantitatively by the white light interferometer and proposed the vectorial and quantitative analysis of surface profile. As a result, the concentric mutual lapping can remove scratches quickly by the conventional lapping. And then circumferential scratches along a lapping direction were generated. In addition, we analyzed effect of surface topography on the surface function as a sliding material by sliding tests. From the investigation, it turned out that the concentric mutual lapping suppressed the difference in surface functions depending on the sliding direction.

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  • Decision support system for grinding wheel selection using data-mining 査読

    Hiroyuki Kodama, Kazuhito Ohashi, Itaru Uotani

    Proceedings of euspen’s 18th International Conference & Exhibition   213 - 214   2018年6月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    © 2018 CURRAN-CONFERENCE. All rights reserved. In the grinding wheel catalog data-set, the recommended grinding conditions are shown in reference to five factors (abrasive grain, grain size, grade, structure, and bonding material) of the three main elements (abrasive grain, bonding material, and pore). Since systematic arrangement is not made, grinding conditions (cutting speed, table feed, depth of cut) have to be decided on the basis of an experienced engineer's information or experience. Moreover, although the setting of the five factors of the three elements of a grinding wheel is important parameter that affects the surface quality and grinding efficiency, it is difficult to determine the optimal combination of workpiece materials and grinding conditions. In this research, a support system for effectively deciding the desired grinding wheel was built by using a decision tree technique, which is one of the data-mining techniques. This system extracts a significant tendency of grinding wheel conditions from catalog data. As a result, a visualization process was proposed in correspondence to the action of the grinding wheel elements and their factors to the material characteristics of the workpiece material.

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  • Aiding of Micro End-Milling Condition Decision Using Data-Mining from Tool Catalog Data 査読

    Hiroyuki Kodama, Koichi Okuda, Kazuhiro Tanaka

    Int. J. of Automation Technology   12 ( 2 )   238 - 245   2018年3月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.20965/ijat.2018.p0238

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  • Micro Abrasive Jet Patterning of Sloped Micro Herringbone Grooves for Journal Bearings 査読

    Shota NAKAMAE, Masashi HARADA, Hiroyuki KODAMA and Kazuhito OHASHI

    Proc. of the 20th International Symposium on Advances in Abrasive Technology   2017年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Recovery of Grindactivity by Dry Ice Blasting on Micro-Grit Diamond wheel in dry Grinding of Carbon 査読

    Yuto KATAYAMA, Yuki OHTA, Hiroyuki KODAMA and Kazuhito OHASHI

    Proc. of the 20th International Symposium on Advances in Abrasive Technology   2017年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Fundamental Cutting Properties in End-milling of TiAl Alloy 査読

    Manabu Takegami, Koichi Okuda, Hiroyuki Kodama and Shinsuke Sato

    Proc. of the 20th International Symposium on Advances in Abrasive Technology   2017年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Experimental Verification of Micro End-milling Condition Decision Methodology Using Data-Mining System 査読

    Hiroyuki KODAMA, Koichi OKUDA, Kazuhiro TANAKA

    Proc. of the 20th International Symposium on Advances in Abrasive Technology   2017年12月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Development of the Grinding Wheel Decision Support System Using Data Mining Method 査読

    Hiroyuki KODAMA, Koichi OKUDA, Kazuhito OHASHI

    The 9th International Conference on Leading Edge Manufacturing in 21st Century   2017年11月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Study of Surface Integrity in Micro-groove Cutting of Anisotropic Material 査読

    Hiroyuki Kodama, Koichi Okuda, Yuji Kishi

    Proc. of euspen’s 17th International Conference & Exhibition   2017年5月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Toolwear and surface roughness in milling of die steel using binderless CBN end mill 査読

    Kazuya Hamaguchi,Hiroyuki Kodama*,Koichi Okud

    International Journal of Automation Technology   11 ( 1 )   84 - 89   2017年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.20965/ijat.2017.p0084

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  • Analysis of drilling process knowledge derived from microdrill catalog database using data-mining method 査読

    Shogo Tabata, Eiichi Aoyama, Toshiki Hirogaki, Hiroyuki Kodama

    Proceedings of the ASME Design Engineering Technical Conference   1   2017年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:AMER SOC MECHANICAL ENGINEERS  

    As electronic devices and products are being miniaturized, the printed wiring boards (PWBs) within them are also being miniaturized. Therefore, it is becoming increasingly difficult to decide the drilling conditions required for producing small-diameter and high-density holes. We have been focusing on drilling conditions recommended in drill catalogs and have been attempting to gather knowledge that drilling experts use to decide the drilling conditions. In this study, we classify drills using the relationship between the diameter and the flute length and hence show that the methods used for setting the cutting conditions are different in different regions of a PWB. In addition, by using a catalog of microdrills that use alloy steel as the work material, we discuss how unique drilling conditions can be set for PWBs.

    DOI: 10.1115/DETC2017-67680

    Web of Science

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  • USING CATALOG DATA MINING IN SUPPORT OF DETERMINING MICRO END-MILLING CONDITIONS 査読

    Hiroyuki KODAMA, Koichi OKUDA, Takuya TSUJIMOTO

    Proc. of ASME2016 International Symposium on Flexible Automation   2016年12月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    DOI: 10.1109/ISFA.2016.7790146

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  • Investigation of Lithium Niobate Finished Surface Quality from Viewpoint of Crystallographic Orientation 査読

    Yuji KISHI, Hiroyuki KODAMA, Koichi OKUDA

    2016 International Conference on Machining Materials and Mechanical Technologies   2016年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Effect on Processing Quality of Impurities in Coolant Used in Grinding Stainless Steel 査読

    Hiroyuki KODAMA, Koichi OKUDA, Yuuki TAKENAKA and Taizou KAKO

    2016 International Conference on Machining Materials and Mechanical Technologies,   2016年10月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Experimental Research on Small-Diameter Deep-hole Drilling of Austenite Stainless Steel 査読

    Hiroyuki Kodama, Koichi Okuda, Toshiya Yamaguchi

    Materials Science Forum   874   481 - 486   2016年10月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/MSF.874.481

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  • Characteristic of Tool Wear in Small end Milling of Nickel-Titanium Alloy 査読

    Kazuya Hamaguchi, Hiroyuki Kodama, Koichi Okuda

    Materials Science Forum   874   429 - 432   2016年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/MSF.874.429

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  • Decision Methodology of Micro end-milling Condition Using Tool Catalog Data-Mining System 査読

    Hiroyuki Kodama, Koichi Okuda, Takuya Tsujimoto

    Proc. of euspen’s 16th International Conference & Exhibition   2016年6月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Chip Formation during Precision Cutting of Metallic Glass 査読

    Hiroyuki Kodama, Koichi Okuda, Tsukasa Inada

    Advanced Materials Research   1136   265 - 270   2015年11月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.1136.265

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  • An Experimental Study on Slotting of Inconel 718 Thin Sheet 査読

    Hiroyuki KODAMA, Koichi OKUDA, Tomoya HAYASE

    Journal of Mechanics Engineering and Automation   5 ( 11 )   601 - 608   2015年11月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.17265/2159-5275/2015.11.002

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  • Machining Accuracy and Cutting Temperature Property in Deep Hole Drilling of Stainless Steel 査読

    Toshiya Yamaguchi, Koichi Okuda, Hiroyuki Kodama, Taizo Yamamoto, Tsubasa Takeda

    Advanced Materials Research   1136   162 - 167   2015年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.1136.162

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  • Investigation of micro-drilling conditions of printed wiring board based on data-mining of catalog information

    Yoshimasa Suzuki, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa, Hiroyuki Kodama

    Proceedings of the 8th International Conference on Leading Edge Manufacturing in 21st Century, LEM 2015   2015年10月

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    掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    As electronic devices and products are being miniaturized, Printed Wiring Boards (PWBs) within them are also being miniaturized. Therefore, drilling conditions for small and high density holes have become more difficult to decide. We focused on drilling conditions recommended in drill catalogs and attempted to find out the knowledge that experts of drilling use to decide drilling conditions. In this paper, we focused on web thickness, one of the drill parameters, and qualitative variables written in the catalogs. The results clarified the importance of web thickness in drilling conditions and meaning of qualitative variables.

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  • Monitoring of End-Mill Process Based on Infrared Imagery with a High Speed Thermography 査読

    Masatoshi Shindou, Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama

    Key Engineering Materials   625   213 - 218   2015年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.625.213

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  • A Study on Tool Damage of Threading Tap in Screw Cutting of Stainless Steel 15-5PH 査読

    Jinno Hayashi, Koichi Okuda, Hiroyuki Kodama

    Key Engineering Materials   656-657   164 - 167   2015年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.656-657.164

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  • Experimental Verification of Lithium Niobate Cutting Phenomena from the View Point of Crystallographic Orientation 査読

    Hiroyuki Kodama, Koichi Okuda, Masaaki Harada, Tsunemasa Saiki, Kazuya Hamaguchi

    Proc. of euspen’s 15th International Conference & Exhibition   323 - 324   2015年6月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Influence of tool shape and coating type on machined surface quality in face milling of CFRP 査読

    Tatsuya Furuki, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Hiroyuki Kodama, Keiji Ogawa

    Advanced Materials Research   1017   310 - 315   2014年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Trans Tech Publications Ltd  

    Since demands for Carbon Fiber Reinforced Plastics (CFRP) are increasing, the number of the studies on machining of CFRP is also increasing. However, since there are already reports on a trimming of a surplus portion or a drilling, we focus on a face machining and a generating the step shape with several cutting tools. Problems in the machining of CFRP include an occurrence of the burr and delamination. Therefore, in this report, we investigate these problems in face milling. And, the machining behavior (Cutting temperature, Cutting force) during the machining is estimated.

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.1017.310

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  • Investigation of chatter vibration in end-milling process by considering coupled system model 査読

    Kosuke Hattori, Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama

    Advanced Materials Research   939   201 - 208   2014年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:TRANS TECH PUBLICATIONS LTD  

    Chatter vibration in cutting processes usually leads to surface finish degradation, tool damage, cutting noise, energy loss, etc. Self-excited vibration particularly seems to be a problem that is easily increased to large vibration. The regenerative effect is considered as one of the causes of chatter vibration. Although the chatter vibration occurs in various types of processing, the end-milling is a typical process that seems to cause the chatter vibration due to a lack of rigidity of one or more parts of the machine tools, cutting tool, and work-piece. The aim of our research is to propose a simple method to control chatter vibration of the end-milling process on the basis of a coupling model integrating the related various elements. In this study, hammering tests were carried out to measure the transfer function of a machine tool and cutting tool system, which seems to cause vibration. By comparing these results, finite elemental method (FEM) analysis models were constructed. Additionally, cutting experiments were carried out to confirm the chatter vibration frequencies in end-milling with a machining center. In the hammering tests, impulse hammer and multiple acceleration pick-ups are connected to a multi-channel FFT analyzer and estimate the natural frequencies and natural vibration modes. A simplified FEM model is proposed by circular section stepped beam elements on the basis of the hammering test results, considering a coupling effect. In comparisons of the calculated results and hammering test results, the vibration modes are in good agreement. As a result, the proposed model accurately predicts the chatter vibration considering several effects among the relating elements in end-milling. Moreover, it can be seen that the chatter vibration is investigated from a viewpoint of the integrating model of the end-milling process. © (2014) Trans Tech Publications, Switzerland.

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.939.201

    Web of Science

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  • 赤外線サーモグラフィ画像の解析に基づくエンドミル加工温度の解明

    新堂 正俊, 松田 亮, 児玉 紘幸, 廣垣 俊樹, 青山 栄一

    砥粒加工学会誌   58 ( 7 )   457 - 462   2014年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:社団法人 砥粒加工学会  

    本研究では,現場で比較的容易に加工状態を診断する手法として,連写機能を有する赤外線サーモグラフィからの画像分析によるエンドミル加工時の工具温度のモニタリング手法に取り組んだ.工作物としてステンレス鋼の中でも難削材に分類される耐熱鋼SUS310を対象とし,工具径(熱容量)や刃数の違いと加工時のエンドミル工具温度の関係を考察した.連写機能における撮影フレームレートを考慮することで,加工時の工具回転角の影響も含めて簡易的な工具温度の計測が可能であった.さらに計測結果と有限要素法(FEM)による非定常温度解析の結果を比較考察し,計測された温度の妥当性についても検討した.

    DOI: 10.11420/jsat.58.457

    CiNii Article

    CiNii Books

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  • Experimental verification of end-milling condition decision support system using data-mining for difficult-to-cut materials 査読

    Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa, Koichi Okuda

    Advanced Materials Research   1017   334 - 339   2014年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Trans Tech Publications Ltd  

    Data-mining methods using hierarchical and non-hierarchical clustering are proposed, which could help manufacturing engineers determine guidelines for deciding end-milling conditions. We have constructed a novel system that uses clustering techniques and tool catalog data to support the determination of end-milling conditions for different types of recent difficult-to-cut materials. In the present report, we especially focus on the cutting speed to estimate the performance of this system. A comparison with the conditions recommended by famous tool makers in Japan, reveals that our proposed system can be used to determine the cutting speeds for various difficult-to-cut materials. That is, milling experiments using a square end mill under two sets of end-milling conditions (conditions derived from the end-milling condition decision support system and conditions suggested by expert engineers) for difficult-to-cut materials (austenite stainless steel; JIS SUS310) showed that the catalog mining method is effective for deriving guidelines for deciding end-milling conditions at the beginning of the manufacturing stage.

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.1017.334

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  • Experimental verification of ball-nose end-milling conditons derived from catalog-mining system based on classified inclination angles of machining surface 査読

    Hiroyuki Kodama, Koichi Okuda, Yui Sugaya, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa

    ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, Proceedings (IMECE)   2B   2014年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:AMER SOC MECHANICAL ENGINEERS  

    We previously proposed data-mining system to derive useful information from the data and attempt to determine the ball-nose end-milling conditions in a rapid prototype manufacturing system. Practical end-milling condition decision equations are derived to determine the end-milling conditions at each cluster by using response surface method. End-millings of hardened die steel JIS SKD61 (HRC53) and DH31S were carried out to investigate the practicability of derived mining conditions under contour line milling. As a result, our catalogmining system was found to be effective in selecting the endmilling conditions as the first trial condition. Catalog mining can derive indicative cutting conditions for unskilled engineers.

    DOI: 10.1115/IMECE2014-36971

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  • Investigation of drilling conditions of printed circuit board based on data mining method from tool catalog data-base 査読

    Hisaya Haneda, Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa

    Advanced Materials Research   939   547 - 554   2014年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:TRANS TECH PUBLICATIONS LTD  

    Data-mining methods using hierarchical and non-hierarchical clustering are proposed that will help engineers determine appropriate drilling conditions. We have constructed a system that uses clustering techniques and tool catalog data to support the determination of drilling conditions for printed wiring boards (PWBs). Variable cluster analysis and the K-means method were used together to identify tool shape parameters that have a linear relationship with the drilling conditions listed in the catalogs. The response surface method and significant tool shape parameters obtained by clustering were used to derive drilling condition decision equations, which were used to determine the indicative drilling conditions for PWBs. Comparison of the conditions recommended by toolmakers demonstrated that our proposed system can be used to determine the drilling condition for PWBs. We carried out the drilling experiments in accordance with the catalog conditions and mining conditions, and estimated the board temperature around a drilled hole, the drilling forces, and the roughness of the drilled hole wall. © (2014) Trans Tech Publications, Switzerland.

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.939.547

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  • 工具カタログデータにデータマイニングを適用したボールエンドミル切削条件決定支援手法の提案

    児玉 紘幸, 廣垣 俊樹, 青山 栄一, 小川 圭二

    精密工学会誌   79 ( 10 )   964 - 969   2013年10月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:公益社団法人 精密工学会  

    Machining is often performed by a machining center using various cutting tools and end-milling conditions for different shapes and materials. Recent improvements in CAM system make it easier for even unskilled engineers to generate NC programs. In the NC program, the end-milling conditions are decided by engineers. However, engineers need to decide the order of the process, cutting tool selection, and the end-milling conditions on the basis of their expertise and background knowledge because the CAM system cannot automatically decide them. Data-mining methods were attracted attention to support decisions about end-milling conditions. Our aim was to extract new knowledge by applying data-mining techniques to a tool catalog. We used both hierarchical and non-hierarchical clustering methods and also principal component regression. We focused on the shape element of catalog data and we visually clustered ball end-mills from the viewpoint of tool shape, which here meant the ratio of dimensions, by using the k-means method. Expressions for calculating end-milling conditions were derived from response surface method. We conducted end-milling experiments to validate the availability of calculated values.

    DOI: 10.2493/jjspe.79.964

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  • 高硬度フィラ充填プリント基板のマイクロドリル加工現象の解明 : ドリル摩耗と加工時の温度特性の考察

    船曳 泰司, 児玉 紘幸, 青山 栄一, 廣垣 俊樹, 小川 圭二

    砥粒加工学会誌 = Journal of the Japan Society of Grinding Engineers   57 ( 1 )   27 - 32   2013年1月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:The Japan Society for Abrasive Technology  

    本研究では,次世代高放熱積層板として開発された高硬度であるが高熱伝導なフィラを充填したアルミナフィラ充填プリント基板を対象に,マイクロドリル加工現象を考察するためにドリル摩耗特性,切削抵抗および加工穴周辺の温度を調べ考察した.さらに,ダイヤモンドコーティングドリルの実用性についても検討した.その結果,フィラ充填量が多い場合にダイヤモンドコーティングドリルが有効であることがわかった.また,マクロな視点からは基板材の物性よりドリルの摩耗量が切削抵抗に与える影響が大きいことがわかった.一方,ミクロな視点からは加工時の穴周辺温度は基板材の物性の影響が大きいことがわかった.

    DOI: 10.11420/jsat.57.27

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    その他リンク: https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/10013686603?from=CiNii

  • An indicative end-milling condition decision support system using data-mining for difficult-to-cut materials based on comparison with irregular pitch and lead end-mill and general purpose end-mill 査読

    Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa

    Advanced Materials Research   797   177 - 182   2013年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:TRANS TECH PUBLICATIONS LTD  

    Data-mining methods using hierarchical and non-hierarchical clustering are proposed that will help engineers determine appropriate end-milling conditions. We have constructed a system that uses clustering techniques and tool catalog data to support the determination of end-milling conditions for different types of difficult-to-cut materials such as austenitic stainless steel, Ni-base superalloy, and titanium alloy. Variable cluster analysis and the K-means method were used together to identify tool shape parameters that have a linear relationship with the end-milling conditions listed in the catalogs. The response surface method and significant tool shape parameters obtained by clustering were used to derive end-milling condition decision equations, which were used to determine the indicative end-milling conditions for each material. Comparison with the conditions recommended by toolmakers demonstrated that our proposed system can be used to determine the cutting speeds for various difficult-to-cut materials. © (2013) Trans Tech Publications, Switzerland.

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.797.177

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  • Use of catalog mining to extract valuable new knowledge hidden in trivial parameters 査読

    Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa

    ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, Proceedings (IMECE)   12   2013年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:AMER SOC MECHANICAL ENGINEERS  

    We have developed a process that uses both hierarchical and non-hierarchical clustering methods to mine data in tool catalogs. Principal component regression is used for quantifying the correlation between the predictor and criterion variables, and multiple regression analysis is used for creating an end-milling condition determinant matrix for each cluster. We fixed the outside diameter of the tool shape parameter as a constant trivial value and examined the correlation between the other tool shape parameters and the end-milling conditions. We thereby extracted valuable new knowledge hidden in trivial parameters and built a hypothesis in regards to data-mining effect. We found that cutting speed is the most important of the criterion variables and that the number of determination coefficient is no less important for determining prediction accuracy of end-milling condition decision equations. Endmilling condition decision determinants derived from our datamining process are important indicators for adjusting endmilling conditions on the basis of end-milling efficiency and tool life. Copyright © 2013 by ASME.

    DOI: 10.1115/IMECE2013-63371

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  • 赤外線画像に基づくエンドミル加工現象の診断技術の開発 : 工具温度と加工能率の関係の考察

    新堂 正俊, 児玉 鉱幸, 廣垣 俊樹, 青山 栄一

    同志社大学理工学研究報告   53 ( 2 )   [77] - 83   2012年7月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:同志社大学  

    近年,迅速な試作産業の分野で機械加工における加工条件の決定を行うための新しい手法の開発が求められてきている.そこで,赤外線サーモグラフィの画像によるエンドミル加工現象の評価手法の開発に取り組んだ.本報では,赤外線サーモグラフィよりそれらの現象をモニターする技術を構築し,エンドミル工具の温度の加工条件の関係を考察した.その結果,構築した手法は単位時間当たりの材料の除去能率(MRR)がエンドミル加工時の工具温度に与える影響を評価できており,製造の現場に有効な手法であることがわかった.Nowadays, manufacturing companies have been demanded to develop new technologies to determine the machining conditions in agile and trial manufacturing fields. We therefore attempt to develop an estimating method for end-mill processes by an infrared imagery. In the present paper, we establish to monitor these processes with an infrared thermography and investigate the relationship between tool temperature and milling condition. As a result, this method is found to be effective to estimate an influence of material removal rate (MRR) on the tool temperature in the end-mill process.

    DOI: 10.14988/pa.2017.0000012829

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    その他リンク: https://doors.doshisha.ac.jp/duar/repository/ir/15459/?lang=0

  • Investigation of end-milling condition decision methodology based on data mining for tool catalog database 査読

    Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa

    International Journal of Automation Technology   6 ( 1 )   61 - 74   2012年1月

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Data mining supports decision making about reasonable end-milling conditions. Our research objective is to excavate new knowledge with mining effect by applying data mining techniques to a tool catalog. We use hierarchical and nonhierarchical clustering data mining with catalog data by applying multiple regression analysis and focusing on the catalog data shape element. We visually grouped end-mills on the basis of tool shape, considering the ratio of tool shape dimensions, by employing the K-means method. We found that factors related to blade length and full length ratio are effective in for making end-milling condition decisions. These factors have not previously been singled out through background knowledge or expert knowledge, but they were noticed as a data mining effect.

    DOI: 10.20965/ijat.2012.p0061

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  • An end-milling condition decision support system using data-mining for difficult-to-cut materials 査読

    Hiroyuki Kodama, Masatoshi Shindou, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa

    Advanced Materials Research   565   472 - 477   2012年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:TRANS TECH PUBLICATIONS LTD  

    We proposed the data-mining methods using hierarchical and non-hierarchical clustering methods to help engineers decide appropriate end-milling conditions. The aim of our research is to construct a system that uses clustering techniques and tool catalog data to support the decision of end-milling conditions for difficult-to-cut materials. We used variable cluster analysis and the K-means method to find tool shape parameters that had a linear relationship with the end-milling conditions listed in the catalog. We used the response surface method and significant tool shape parameters obtained by clustering to derive end-milling condition. Milling experiments using a square end mill under two sets of end-milling conditions (conditions derived from the end-milling condition decision support system and conditions suggested by expert engineers) for difficult-to-cut materials (austenite stainless steel) showed that catalog mining can be used to derive guidelines for deciding end-milling conditions. © (2012) Trans Tech Publications, Switzerland.

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.565.472

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  • LCA estimation of end-milling condition derived from catalog-mining considering human learning curve 査読

    Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa, Junichi Sakamoto

    Proceedings of the ASME Design Engineering Technical Conference   2 ( PARTS A AND B )   1163 - 1172   2012年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:AMER SOC MECHANICAL ENGINEERS  

    Choosing cutting tools and end-milling conditions depends on expert engineersâTM knowledge and experience, and often a lengthy process of trial and error is required before they obtain appropriate cutting conditions. We have previously proposed data-mining methods to make decisions about end-milling conditions on the basis of catalog data. We cut hardened die steel JIS SKD61 under three kinds of end-milling conditions: catalog recommended conditions, conditions derived from datamining (mined conditions), and expert engineer conditions. We used LCA to evaluate quantitatively the environmental impact resulting from these conditions. We designed an index model of the environmental burden in the technical mastering process under the three condition. The results show that unskilled engineers could decrease the cumulative environmental burden by working under the mined condition in the initial stage. Recommending the use of the mined condition in the initial stage is therefore considered best. Copyright © 2012 by ASME.

    DOI: 10.1115/DETC2012-70843

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  • データマイニングによるエンドミル切削条件決定法からの知識抽出:自明な工具パラメータを除いたマイニング手法の提案

    児玉 紘幸, 廣垣 俊樹, 青山 栄一, 小川 圭二

    砥粒加工学会誌   56 ( 3 )   173 - 178   2012年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:社団法人 砥粒加工学会  

    本研究では,工具カタログデータに,階層・非階層型のクラスタリング手法を適用することで,切削条件決定を支援できるシステムを用いた知識発見手法の提案を行った.提案する手法では,工具カタログに記載されている膨大な公開情報に基づき,データマイニングプロセスにおいて生産加工技術に価値ある新知識の発掘を目的とする.切削条件決定に際して,データクレンジングの新しい試みとして背景知識より自明であると考えられる工具外径Dを一定値に固定化することで,他の工具パラメータがもつ切削条件への影響度合いを考察した.

    DOI: 10.11420/jsat.56.173

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  • 高硬度フィラ入りプリント基板のマイクロドリル加工現象の解明

    船曳 泰司, 児玉 紘幸, 青山 栄一, 廣垣 俊樹, 小川 圭二

    砥粒加工学会誌   56 ( 4 )   244 - 249   2012年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:社団法人 砥粒加工学会  

    本研究では,次世代高放熱積層板として開発された高硬度であるが高熱伝導なフィラを充填したアルミナフィラ含有プリント基板を対象に,マイクロドリル加工現象を考察するためにドリル摩耗特性を調べ,実用加工条件式を導出した.さらに,高熱伝導フィラ含有プリント基板における熱伝導特性の変化が加工時の基板温度へ及ぼす影響を調べた.その結果,次のことが明らかとなった.基板温度は基板のフィラ量増加に伴う放熱作用及び工具摩耗による発熱作用の複合現象が起きており,ある切削速度で基板温度の極大値が発生することがわかった.また,導出したドリル摩耗の実用加工条件式はサンドエロージョン効果を考慮するとテーラーの工具寿命方程式と似た形となった.そして,ケーススタディの結果,導出した実用加工条件式の有用性を示した.

    DOI: 10.11420/jsat.56.244

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  • 工具カタログデータにデータマイニング手法を応用した粗加工用切削条件決定支援

    児玉 紘幸, 廣垣 俊樹, 青山 栄一, 小川 圭二

    砥粒加工学会誌   56 ( 12 )   824 - 829   2012年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:社団法人 砥粒加工学会  

    本研究では,工具カタログデータに,階層・非階層型のクラスタリング手法を適用した切削条件決定支援システムを提案している.提案する手法では,工具カタログに記載されている工具形状を表すパラメータから,知識発見手法であるデータマイニングプロセスの中で,工具メーカが推奨する切削条件と線形関係にあるパラメータを効率的に抽出し,重回帰分析により切削条件決定行列式を導出する.本報告では,切削条件決定式により導出された切削条件の妥当性を検証するため,金型鋼を対象に切削実験を行い,切削後の切りくず形状および切れ刃形状,表面粗さにより評価した.

    DOI: 10.11420/jsat.56.824

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  • Investigation of micro-drilling for printed circuit boards containing high-hardness fillers 査読

    Taiji Funabiki, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa, Hiroyuki Kodama

    Advanced Materials Research   565   442 - 447   2012年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:TRANS TECH PUBLICATIONS LTD  

    This paper describes micro-drilling processes for printed circuit boards (PCBs) containing fillers with high hardness and high thermal conductivity. Inspired primarily by devices such as digital cameras, laptop computers, and wireless communications devices, the electronics field today is continuously demanding smaller, lighter, and more technologically advanced high performance devices. However, that the increase in semiconductor-generated heat tends to affect such devices negatively. Additionally, from the viewpoint of environmental problems, electric vehicles and LEDs are being developed actively. PCBs are one of the principal components for building such devices. In recent years, PCBs containing alumina fillers with high thermal conductivity have been developed and begun to be widely used. However, when processing these PCBs, the drill tools become severely worn because of the filler's high hardness. We therefore examined the drill wear characteristics. The results show the filler is the main factor that causes drill wear, while the increase in cutting force does not affect it. The cutting force increases with the drill wear linearly. Moreover, the characteristic of PCBs with higher filler content rates is close to that of inorganic material like ceramics. © (2012) Trans Tech Publications, Switzerland.

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.565.442

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  • Practical formula for predicting drill wear in micro-drilling of printed circuit boards containing high hardness fillers 査読

    Taiji Funabiki, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa, Hiroyuki Kodama

    ASME/ISCIE 2012 International Symposium on Flexible Automation, ISFA 2012   541 - 547   2012年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:AMER SOC MECHANICAL ENGINEERS  

    This paper describes micro-drilling processes for Printed Circuit Boards (PCBs) containing fillers with high hardness and high thermal conductivity. Powered primarily by devices such as digital cameras, laptop computers, and wireless communications devices, current the electronics field today is continuously demanding smaller, lighter, and more technologically advanced high performance devices. It has been a problem from such a tendency that the increase in amount of semiconductor-generated heat has a undesirable influence on such devices. Additionally, from a viewpoint of environmental problems, electric vehicles and LEDs are developed actively. One of the principal components for building such devices is Printed Circuit Boards (PCBs). In recent years, PCBs containing alumina fillers with high thermal conductivity have been developed and begun to be widely used. However, when processing these PCBs, the drill tools severely wear because of the filler's high hardness. We therefore examined the drill wear characteristics and derived the practical drill wear formulas from the results to develop a suitable CAM system. It can be seen that these equations are similar to Taylor's tool life equation. We also investigated the thermal conductivity effect on temperature during drilling processes. The temperature around the drill hole was shown to be a complex phenomenon according to increasing filler content to PCBs. Copyright © 2012 by ASME.

    DOI: 10.1115/ISFA2012-7214

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  • Proposal of ball end-milling condition decision methodology using data-mining from tool catalog data 査読

    Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa, Hiroaki Hukasawa

    Key Engineering Materials   523-524   386 - 391   2012年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:TRANSACTION PUBLISHERS  

    Machining is often performed by a machining center using various cutting tools and conditions for different shapes and materials. Recent improvements in CAM system make it easier for even unskilled engineers to generate NC programs. In the NC program, the end-milling conditions are decided by engineers. However, engineers need to decide the order of the process, cutting tool selection, and the end-milling conditions on the basis of their expertise and background knowledge because the CAM system cannot automatically decide. Data-mining methods were used to support decisions about end-milling conditions. Our aim was to extract new knowledge by applying data-mining techniques to a tool catalog. We used both hierarchical and non-hierarchical clustering of catalog data and also used applied multiple regression analysis. We focused on the shape element of catalog data and we visually grouped ball end-mills from the viewpoint of tool shape, which here meant the ratio of dimensions, by using the k-means method. We also found an expression for calculating end-milling conditions, and we compared the calculated with the catalog values. © (2012) Trans Tech Publications, Switzerland.

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.523-524.386

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  • Decision methodology of end-milling conditions using data-mining 査読

    Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa, Hiroyuki Kodama, Tasuku Kitamura

    Precision Engineering   35 ( 2 )   197 - 203   2011年4月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ELSEVIER SCIENCE INC  

    The purpose of the present study is to apply data-mining methods to support the decision of reasonable cutting conditions. Although an enormous amount of information is listed in a catalog, it is not possible to know all of it. Seen from the viewpoint of the user, this enormous amount of information becomes a hindrance. For example, even if an expert worker does not look at a catalog, in end-mill processing, he can decide the appropriate processing condition efficiently from experience; however, this type of situation creates difficult problems for an unskilled worker or a skilled worker with little experience. The recommended cutting condition for every type of material is listed in a catalog together with the appropriate tool, but it takes much time and labor to search and examine the catalog to find the right tool, and this process is inefficient. The main subject of our research was to support the processing condition of the end-mill for each precision tool efficiently based on end-mill clusters. Our research applied the techniques of data mining, in particular, non-hierarchy clustering and hierarchy clustering, to catalog data. With these techniques, we applied multiple regression analysis and reached the following main conclusions. As a first step, we paid attention to the shape element of catalog data. In addition to using conventional mining processes, we grouped end-mills from the viewpoint of tool shape, which meant the ratio of dimensions, visually by applying the K-means method. We applied variable cluster analysis next to each cluster and extracted an predictor variable to represent each cluster, and we performed multiple regression analysis and derived a cutting condition decision formula. The cutting condition decision formula provided high accuracy. The accuracy was higher than the results achieved through mining of all data. A more highly precise processing condition decision formula was derived by doing mining again, excluding the peculiar data clusters such as small diameter end-mill. We understood what was effective for cutting condition decision to be factors related to blade length and the ratio of the full length, factors which have not been singled out through background knowledge or expert knowledge, but were noticed as an effect of catalog mining. © 2010 Elsevier Inc. All rights reserved.

    DOI: 10.1016/j.precisioneng.2010.11.005

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  • データマイニングを用いたエンドミル加工条件決定支援:工具カタログ推奨条件データ群からの知識抽出

    児玉 紘幸, 廣垣 俊樹, 青山 栄一, 小川 圭二

    精密工学会学術講演会講演論文集   2011   255 - 256   2011年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人日本機械学会  

    本研究では,非熟練技能者を対象に,切削条件や使用工具形状の選定を支援できるシステムを提案するために,工具カタログデータに,非階層・階層型クラスタリング手法を適用した.また,これらのデータマイニングプロセスにおいて新知識の発掘を目的とする.その結果,非熟練技能者にとって,初期の目安となる切削条件の導出ができた.さらにマイニング効果として,工具カタログメーカごとの推奨切削条件設定の特徴が抽出できた.

    DOI: 10.11522/pscjspe.2011S.0.255.0

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  • Improvement accuracy of cutting condition decision formula using catalog mining

    Hiroaki Fukasawa, Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa

    Proceedings of the 6th International Conference on Leading Edge Manufacturing in 21st Century, LEM 2011   2011年

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    掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    The aim of our research was to extract new knowledge by applying data mining techniques to machine tool maker catalogs. We cut a SKD61 under three types of cutting conditions: those recommended in tool maker catalogs, those derived from data mining, and those recommended by veteran engineers. Conditions derived from data mining were found to be more stable than those recommended in tool maker catalogs. We fed back based on the catalog mining process. We found improvement accuracy of cutting conditions by calculating the corrective coefficient. As a result, these cutting conditions decision formulas were found to be highly accurate.

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  • Effects on proposed end-milling condition decision-support system using data mining on saving power consumption

    Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa, Junichi Sakamoto

    Proceedings of the 6th International Conference on Leading Edge Manufacturing in 21st Century, LEM 2011   2011年

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    掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    Choosing cutting tools and conditions depends on expert engineers' knowledge and experience, and often a lengthy process of trial and error is required before they obtain appropriate end-milling conditions. We have previously proposed data mining methods to make decisions about end-milling conditions on the basis of catalog data. We cut hardened die steel JIS SKD61 under three kinds of end-milling conditions: catalog conditions, mined conditions, expert engineer conditions. We used LCA to quantitatively evaluate the environmental impact resulting from these conditions. Results showed that the mined condition is environmentally superior to the catalog conditions.

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  • Aid of end-milling condition decision using data mining from tool catalog data for rough processing 査読

    Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa

    Advanced Materials Research   325   345 - 350   2011年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:TRANS TECH PUBLICATIONS LTD  

    The uses of data mining methods to support workers decide on reasonable cutting conditions has been investigated in this work. The aim of our research is to find new knowledge by applying data mining techniques to a tool catalog. Hierarchical and non-hierarchical clustering of catalog data as well as multiple regression analysis was used. The K-means method was used and on the shape presented in the catalog data and grouped end mills from the viewpoint of the tool's shape, which here means the ratio of dimensions has been focused. The numbers of variables were decreased using hierarchical cluster analysis. In addition, an expression for calculating the better cutting conditions was found and the calculated values were compared with the catalog values. There were three cutting conditions: conditions recommended in the catalog, conditions derived by data mining, and proven cutting conditions for die machining (rough processing). © (2011) Trans Tech Publications, Switzerland.

    DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.325.345

    Web of Science

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  • Cutting condition decision methodology based on data-mining of tool catalog data 査読

    Hiroyuki Kodama, Toshiki Hirogaki, Eiichi Aoyama, Keiji Ogawa

    ASME 2010 International Manufacturing Science and Engineering Conference, MSEC 2010   2   491 - 499   2010年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:AMER SOC MECHANICAL ENGINEERS  

    Data-mining methods were used to support decisions about reasonable cutting conditions. The aim of our research was to extract new knowledge by applying data-mining techniques to a tool catalog. We used both hierarchical and non-hierarchical clustering of catalog data and also used applied multiple regression analysis. We focused on the shape element of catalog data and we visually grouped end mills from the viewpoint of tool shape, which here meant the ratio of dimensions, by using the k-means method. We then decreased the number of variables by using hierarchical cluster analysis. We also found an expression for calculating the best cutting conditions, and we compared the calculated values with the catalog values. We did 15 minutes of cutting work using three kinds of cutting conditions: conditions recommended in the catalog, conditions derived by data-mining, and proven cutting conditions for die machining (rough processing). © 2010 by ASME.

    DOI: 10.1115/MSEC2010-34199

    Web of Science

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MISC

  • ランダムフォレスト手法を応用した研削砥石要素決定支援システム

    児玉紘幸

    精密工学会誌(Web)   88 ( 7 )   2022年

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  • データマイニングによる研削加工支援システムの開発

    児玉紘幸

    機械の研究   73 ( 9 )   2021年

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  • データマイニングに支援されたモノづくりシステムに関する研究

    児玉紘幸

    砥粒加工学会誌   64 ( 1 )   2020年

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  • 加工条件の最適化 データマイニング手法を応用した切削条件の決定支援手法

    児玉紘幸

    砥粒加工学会誌   64 ( 5 )   2020年

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  • データマイニング手法を応用した切削条件決定支援システム

    児玉紘幸

    システム/制御/情報   61 ( 9 )   2017年

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  • データマイニングを活用したモノづくりの意思決定支援

    児玉紘幸

    精密工学会誌(Web)   83 ( 11 )   2017年

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講演・口頭発表等

  • Decision Support System for Grinding Wheel Selection Using Data-Mining

    Hiroyuki Kodama, Kazuhito Ohashi, Itaru Uotani

    euspen’s 18th International Conference & Exhibition 

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    開催年月日: 2018年6月4日 - 2018年6月8日

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Venice, Italy  

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  • Experimental Verification of Micro End-milling Condition Decision Methodology Using Data-Mining System

    Hiroyuki KODAMA, Koichi OKUDA and Kazuhiro TANAKA

    The 20th International Symposium of Advances in Abrasive Technology ISAAT2017 

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    開催年月日: 2017年12月3日 - 2017年12月6日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Okinawa, Japan  

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  • Development of the Grinding Wheel Decision Support System Using Data Mining Method

    Hiroyuki KODAMA, Koichi OKUDA, Kazuhito OHASHI

    The 9th International Conference on Leading Edge Manufacturing in 21st Century 

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    開催年月日: 2017年11月13日 - 2017年11月17日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Hiroshima, Japan  

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  • Study of Surface Integrity in Micro-groove Cutting of Anisotropic Material

    Hiroyuki Kodama, Koichi Okuda, Yuji Kishi

    euspen’s 17th International Conference & Exhibition 

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    開催年月日: 2017年5月29日 - 2017年6月2日

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Hannover, Germany  

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  • Effect on Processing Quality of Impurities in Coolant Used in Grinding Stainless Steel

    H. Kodama, K. Okuda, Y. Takenaka and T. Kako

    2016 International Conference on Machining Materials and Mechanical Technologies 

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    開催年月日: 2016年10月7日 - 2016年10月11日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Matsue, Japan  

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  • Experimental Research on Small-diameter Deep-hole Drilling of Austenite Stainless Steel

    H. Kodama, K. Okuda and T. Yamaguchi

    The 19th International Symposium of Advances in Abrasive Technology ISAAT2016 

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    開催年月日: 2016年10月2日 - 2016年10月5日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Stockholm, Sweden  

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  • Using Catalog Data Mining in Support of Determining Micro End-milling Conditions

    H. Kodama, K. Okuda and T. Tsujimoto

    ASME2016 International Symposium on Flexible Automation 

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    開催年月日: 2016年8月1日 - 2016年8月3日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Cleveland, USA  

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  • Decision Methodology of Micro end-milling Condition Using Tool Catalog Data-Mining System

    H. Kodama, K. Okuda and T. Tsujimoto

    euspen’s 16th International Conference & Exhibition 

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    開催年月日: 2016年5月30日 - 2016年6月3日

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Nottingham, UK  

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  • An Experimental Study on Slotting of Inconel 718 Thin Sheet

    H. Kodama, K. Okuda and T. Hayase

    The 8th International Conference on Leading Edge Manufacturing in 21st Century 

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    開催年月日: 2015年10月18日 - 2015年10月22日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Kyoto, Japan  

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  • Chip Formation during Precision Cutting of Metallic Glass

    H. Kodama, K. Okuda and T. Inada

    The 18th International Symposium of Advances in Abrasive Technology ISAAT2015 

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    開催年月日: 2015年10月4日 - 2015年10月7日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Jeju, Korea  

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  • Experimental Verification of Lithium Niobate Cutting Phenomena from the View Point of Crystallographic Orientation

    H. Kodama, K. Okuda, M. Harada, T. Saiki and K. Hamaguchi

    euspen’s 15th International Conference & Exhibition  euspen’s 15th International Conference & Exhibition

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    開催年月日: 2015年6月1日 - 2015年6月5日

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Leuven, Belgium  

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受賞

  • 教育貢献賞

    2024年3月   岡山大学   コースの教育研究の将来を検討した提言に対する教育貢献

    河原信幸, 岡安光博, 岡田晃, 鈴木博貴, 児玉紘幸, 坂本惇司,磯部和真,楊家家

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  • 優秀研究者賞

    2024年3月   精密工学会中国四国支部   難削材料の切削・研削加工現象の解明およびデータ駆動型ものづくりシステムに関する開発

    児玉紘幸

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  • ベストティーチャー賞

    2023年4月   岡山大学工学部  

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  • 第5回 岡山テックプラングランプリ (企業賞)KOBASHI HOLDINGS賞

    2023年2月   ㈱リバネス ㈱中国銀行   ものづくりの意思決定支援システムの開発

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  • 優秀講演論文表彰

    2020年8月   砥粒加工学会   ランダムフォレスト手法を用いた砥石決定支援システムの内挿予測精度評価

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  • Excellent Paper Award

    2019年12月   Investigation on Concentric Mutual Lapping Characteristic for Improvement in Sliding Surface Function of SiC Ceramics

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  • 奨励賞

    2019年8月   砥粒加工学会   データマイニングに支援されたモノづくりシステムに関する研究

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  • Best Article Award

    2012年12月   精密工学会  

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  • ベストプレゼンテーション賞

    2011年3月   精密工学会関西支部   非階層・階層型クラスタリング手法を併用したエンドミル切削条件の決定法と実験的検証

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  • 優秀論文表彰

    2011年3月   マザック財団   Cutting Condition Methodology Based on Data Mining of Tool Catalog Data

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  • 優秀講演論文表彰

    2011年3月   砥粒加工学会   データマイニングによるエンドミル切削条件の決定法 工具カタログデータの非階層・階層クラスタリングの併用効果

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  • 学生研究奨励賞

    2010年11月   ㈱NTTデータ数理システム   データマイニングを用いたエンドミル切削条件決定の効果

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共同研究・競争的資金等の研究

  • 次世代半導体材料の超精密研削における砥石結合剤の粘弾性の効果

    研究課題/領域番号:20K04193  2020年04月 - 2023年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    大橋 一仁, 児玉 紘幸, 大西 孝

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    配分額:4290000円 ( 直接経費:3300000円 、 間接経費:990000円 )

    次世代半導体材料の超精密研削を実現するために,昨年度に試作した熱可塑性樹脂を結合剤とする研削砥石の力学的特性を実験により検討し,単結晶SiCウエハの研削性能との相関を検討した.具体的には,結合剤である軟化点温度の異なる熱可塑性樹脂を用いて3種類の短冊状サンプルを作成し,レオメータによる粘弾性の特徴的な5つの温度条件において3点曲げ試験を実施した.その結果,環境温度により応力/ひずみ線図の形態が大きく異なり,粘弾性試験による弾性に対する粘性の割合(損失正接:tanδ)が大きい温度環境では結合剤のサンプルが破断まであるいは破断することなく大きく変形するクリープに近い状態を示すことが明らかになった.得られた応力/ひずみ線図から,破断までのエネルギー(じん性)を求めた結果,概ねじん性はtanδと相関を有し,tanδが大きい,すなわちじん性の大きな温度条件ほど単結晶SiCウエハの研削面粗さは小さいことが明らかとなった.その一方で,熱可塑性樹脂の種類によってはじん性とtanδとの相関が認められないものもあった.また,熱可塑性樹脂のブレンドの配合を変えた砥石も試作し,研削実験を行った結果,ポリプロピレンの配合割合が多くても少なくても単結晶SiCウエハの研削面粗さは大きくなる傾向が確認され,最適な配合割合のあることが明らかになった.
    なお,いずれの条件においても平均粒径6ミクロンのダイヤモンド砥粒を用いて研削した単結晶SiCウエハの研削面粗さSaはシングルナノメートルからそれ以下であり,ビトリファイドボンドの同砥粒を用いた砥石の場合よりも良好であった.

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  • データマイニングを応用した研削砥石選定支援システムの開発

    研究課題/領域番号:18K13672  2018年04月 - 2021年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    児玉 紘幸

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    配分額:4160000円 ( 直接経費:3200000円 、 間接経費:960000円 )

    データマイニング手法の1つであるランダムフォレストを用い,決定が困難な砥石要素の中でも、砥粒の種類、粒度、結合度を被削材物性値の組み合わせから決定できるシステムの構築を行った.また,構築したシステムの有用性の検証を行うため,システム推奨砥石および比較用砥石を用い,一般材あるいは難削材の研削実験を行った.学習データベースに存在しない難削材であるインコネル718の研削実験において,システム推奨砥石であるPA砥石の砥石摩耗量は,一般的に用いられるWA砥石と比較し12%減少したことから,ランダムフォレストによって構築した本システムの有用性の検証が行えた.

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  • 炭素繊維強化プラスチックの高能率・高品質ドライ研削加工技術の開発研究

    研究課題/領域番号:17K06080  2017年04月 - 2020年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    大橋 一仁, 児玉 紘幸, 藤原 貴典, 大西 孝

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    配分額:4810000円 ( 直接経費:3700000円 、 間接経費:1110000円 )

    本研究では,炭素繊維強化プラスチックをダイヤモンド砥石でドライ研削すると同時に砥石表面にドライアイスジェットを作用させることによって,研削に伴う砥石の目づまりが抑制され,通常のドライ研削よりも砥石寿命が向上し,研削面品質も良好になることを実験的に明らかにした.さらに,湿式研削では,研削面の炭素繊維に微細な破砕が生じることが確認された.

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  • 工具カタログデータマイニングシステムによる難削材加工技術の最適化手法の開発

    研究課題/領域番号:15K17952  2015年04月 - 2018年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)

    児玉 紘幸

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    配分額:4420000円 ( 直接経費:3400000円 、 間接経費:1020000円 )

    非階層・階層型クラスタリング手法を併用したデータマイニング手法を応用することにより,技能者に対して難削材加工に必要な切削条件決定を支援するシステムを提案した.非階層型手法であるK-means法を用いることにより,工具形状の特徴がひと目で分かる分布でクラスタリングが行えた.主成分回帰および応答曲面法を用いることにより,切削条件決定式の導出が行えた.難削材に対して,実際に提案するシステムによって導出された切削条件を用いて検証実験を行った結果,システムから導出された条件は,いかなる難削材に対しても初期の指針となる切削条件として有効であることが示せた.

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  • データマイニング支援ものづくりシステム・工具D/Bからのカタログマイニング

    研究課題/領域番号:12J00106  2012年 - 2013年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特別研究員奨励費

    児玉 紘幸

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    配分額:1800000円 ( 直接経費:1800000円 )

    本研究では, 非熟練技能者を対象に切削条件や使用工具形状(直径, 全長, 刃長, 刃数)の選定を支援するために, 工具カタログデータに, 階層・非階層型のクラスタリング手法を適用することで, 切削条件決定を支援できるシステムの提案を行った. また, これらのデータマイニングプロセスにおいて新知識の発掘を目的とする. 非階層型のクラスタリング手法であるK-means法によって工具カタログから形状ごとにクラスタ分けし, その各形状クラスタに対して, 変数クラスタ分析によって有意な変数を選択し, 分析した結果に基づいて切削条件を決定できる実用式を導出して考察した, データマイニング手法をものづくりの現場に適用するために, 生産現場で容易に入手可能な膨大なデータベースとして工具カタログデータに着目した. 工具カタログは毎年工具メーカによりデータベースが更新されるだけでなく, 工具メーカの技術者の加工に関する知識も潜む良質なデータベースと考えられるからである. 特にエンドミル工具に対してデータマイニング手法を適用するためのカタログマイニング手法を適用した. 本手法を用いることで, 金型加工の工程設計において粗加工から中粗加工までを内包した, 非熟練技能者にとって指針となるスクエアエンドミルおよびボールエンドミルの切削条件の導出が可能となった. スクエアエンドミルを対象とした粗加工においては, カタログマイニングによって導出される推奨条件を用いることにより, 切削の初期段階で行われる試行錯誤的な実験を削減できるため, 環境影響負荷を低減することが可能になることが示せた. またカタログマイニングの結果, 金型鋼以外にも, 超耐熱合金などに代表される難削材料に関して, 切削の初期段階で実用的な切削条件の導出が可能となることが示せた.

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担当授業科目

  • 創成プロジェクト (2023年度) 3・4学期  - 木5~7

  • 創成プロジェクト (2023年度) 3・4学期  - 木5~7

  • 創成プロジェクト (2023年度) 3・4学期  - 木5~7

  • 微分積分 (2023年度) 1・2学期  - 火1~2

  • 微分積分 (2023年度) 1・2学期  - 火1~2

  • 微分積分1 (2023年度) 第1学期  - 火1~2

  • 微分積分2 (2023年度) 第2学期  - 火1~2

  • 機械システム工学演習1 (2023年度) 前期  - その他

  • 機械システム工学演習2 (2023年度) 後期  - その他

  • 機械加工学演習 (2023年度) 通年  - その他

  • 機械加工学特別演習 (2023年度) 通年  - その他

  • 機械工学演習1 (2023年度) 前期  - その他

  • 機械工学演習2 (2023年度) 後期  - その他

  • 特別研究 (2023年度) その他  - その他

  • 生産システムデザイン工学 (2023年度) 前期  - その他

  • 生産システムデザイン工学 (2023年度) 前期  - その他

  • 精密加工学特論 (2023年度) 後期  - 月3~4,水3~4

  • 精密加工学特論 (2023年度) 後期  - 月3~4,水3~4

  • 創成プロジェクト (2022年度) 3・4学期  - 木5~7

  • 創成プロジェクト (2022年度) 3・4学期  - 木5~7

  • 創成プロジェクト (2022年度) 3・4学期  - 木5~8

  • 微分積分 (2022年度) 1・2学期  - 火1~2

  • 微分積分 (2022年度) 1・2学期  - 火1~2

  • 微分積分1 (2022年度) 第1学期  - 火1~2

  • 微分積分2 (2022年度) 第2学期  - 火1~2

  • 機械システム工学概論 (2022年度) 前期  - 金1,金2

  • 機械システム工学演習1 (2022年度) 前期  - その他

  • 機械システム工学演習2 (2022年度) 後期  - その他

  • 機械加工学演習 (2022年度) 通年  - その他

  • 生産システムデザイン工学 (2022年度) 前期  - その他

  • 生産システムデザイン特論 (2022年度) 前期  - 水1,水2

  • 創成プロジェクト (2021年度) 3・4学期  - 木5,木6,木7

  • 創成プロジェクト (2021年度) 3・4学期  - 木5,木6,木7

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 金5,金6

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 金5,金6

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2021年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2021年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2021年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2021年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2021年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2021年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2021年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2021年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2021年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2021年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2021年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2021年度) 第2学期  - 金5,金6

  • 微分積分2 (2021年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2021年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2021年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2021年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2021年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2021年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2021年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 機械システム工学演習1 (2021年度) 前期  - その他

  • 機械システム工学演習2 (2021年度) 後期  - その他

  • 機械加工学演習 (2021年度) 通年  - その他

  • 生産システムデザイン工学 (2021年度) 前期  - その他

  • 生産システムデザイン特論 (2021年度) 前期  - 水1,水2

  • 創成プロジェクト (2020年度) 3・4学期  - 木5,木6,木7

  • 創成プロジェクト (2020年度) 3・4学期  - 木5,木6,木7

  • 微分積分 (2020年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2020年度) 1・2学期  - 金5,金6

  • 微分積分 (2020年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2020年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分 (2020年度) 1・2学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2020年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2020年度) 第1学期  - 金5,金6

  • 微分積分1 (2020年度) 第1学期  - 金5,金6

  • 微分積分1 (2020年度) 第1学期  - 金5,金6

  • 微分積分1 (2020年度) 第1学期  - 金5,金6

  • 微分積分1 (2020年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2020年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分1 (2020年度) 第1学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2020年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2020年度) 第2学期  - 金5,金6

  • 微分積分2 (2020年度) 第2学期  - 金5,金6

  • 微分積分2 (2020年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2020年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2020年度) 第2学期  - 火1,火2

  • 微分積分2 (2020年度) 第2学期  - 金5,金6

  • 微分積分2 (2020年度) 第2学期  - 金5,金6

  • 機械システム工学概論 (2020年度) 前期  - 金1,金2

  • 機械システム工学演習1 (2020年度) 前期  - その他

  • 機械システム工学演習2 (2020年度) 後期  - その他

  • 機械加工学演習 (2020年度) 通年  - その他

  • 生産システムデザイン工学 (2020年度) 前期  - その他

  • 生産システムデザイン特論 (2020年度) 前期  - 水1,水2

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