학습을 통한 공작기계부품의 가공방법 및 가공공구 결정에 관한 연구

공작기계부품 가공을 위한 공정표는 가공공정, 공정별 도면 분할, 가공기계 등을 결정하는 공정계획과 한 공정에 대하여 가공방법, 가공공구, 절삭조건, 공수등을 결정하는 작업계획을 통하여 발행된다. 작업계획에서 가공방법과 가공공구의 결정은 절삭조건과 공수에 영향을 주는 중요한 요소이다. 기존의 연구에서는 가공방법과 가공공구를 결정하기 위해 전문가 시스템 쉘(expert system shell)이용한 사례가 많았다. 이 경우, 지식 베이스(knowledge base) 의 구축에 많은 시간이 소요되고, 지식이 변했을 때 수정의 어려움이 있다. 본 연구에서는 표준화되지 않아 변경의 소지가 많은 가공방법과 가공공구 결정에 뉴럴 네트워크(neural network)의 한 종류인 백 프로퍼게이션 (back propagation) 학습 모델을 이용했다. 공정계획 후 분할된 공정별 도면으로부 터 크기 및 정밀도 등과 같은 특징형상(feature) 정보를 추출한 후, 특징형상 의 종류와 크기, 치수공차, 기하공차, 거칠기 등을 입력하여 가공방법 및 가 공공구가 출력되도록 학습패턴을 설정하여 학습시켰다. 학습패턴은 공정설계 전문가와 인터뷰하는 방법과 작업계획 과정을 분석하는 방법을 통하여 설정 했다. 백 프로퍼게이션 모델을 통하여 학습시킨 결과, 학습시킨대로 정확한 가공방법 및 가공공구를 결정할 수 있었다.