論文の概要: Hybrid Manufacturing Process Planning for Arbitrary Part and Tool Shapes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11805v1
- Date: Tue, 24 May 2022 06:01:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-26 06:33:38.595709
- Title: Hybrid Manufacturing Process Planning for Arbitrary Part and Tool Shapes
- Title（参考訳）: 任意部品と工具形状のハイブリッド製造プロセス計画
- Authors: George P. Harabin, Morad Behandish
- Abstract要約: 本稿では,アクセシビリティとサポート要件に基づいて,HMプロセス計画を構成するAM/SMアクションを識別するフレームワークを提案する。
我々は、一時的な過剰な物質沈着や除去を可能にするアクションを定義し、その後のアクションがそれらに対して正し得ることを理解する。
私たちはこのフレームワークを使って、任意の形状の特定の部分に対する有効な、潜在的にモノトニックでないプロセスプランを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hybrid manufacturing (HM) technologies combine additive and subtractive
manufacturing (AM/SM) capabilities in multi-modal process plans that leverage
the strengths of each. Despite the growing interest in HM technologies,
software tools for process planning have not caught up with advances in
hardware and typically impose restrictions that limit the design and
manufacturing engineers' ability to systematically explore the full design and
process planning spaces. We present a general framework for identifying AM/SM
actions that make up an HM process plan based on accessibility and support
requirements, using morphological operations that allow for arbitrary part and
tool geometries to be considered. To take advantage of multi-modality, we
define the actions to allow for temporary excessive material deposition or
removal, with an understanding that subsequent actions can correct for them,
unlike the case in unimodal (AM-only or SM-only) process plans that are
monotonic. We use this framework to generate a combinatorial space of valid,
potentially non-monotonic, process plans for a given part of arbitrary shape, a
collection of AM/SM tools of arbitrary shapes, and a set of relative rotations
(fixed for each action) between them, representing build/fixturing directions
on $3-$axis machines. Finally, we use define a simple objective function
quantifying the cost of materials and operating time in terms of
deposition/removal volumes and use a search algorithm to explore the
exponentially large space of valid process plans to find "cost-optimal"
solutions. We demonstrate the effectiveness of our method on 3D examples.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッド製造(HM)技術は、添加性と減算製造(AM/SM)機能を多モードプロセス計画で組み合わせ、それぞれの強度を利用する。
HM技術への関心が高まっているにもかかわらず、プロセス計画のためのソフトウェアツールはハードウェアの進歩に追いつかず、設計と製造エンジニアが体系的に設計とプロセス計画空間を探索する能力を制限する制限を課している。
本稿では,アクセシビリティとサポート要件に基づいてHMプロセス計画を構成するAM/SMアクションを任意の部分やツールのジオメトリを考慮可能な形態的操作を用いて識別するための一般的なフレームワークを提案する。
多モード性を活用するために、単調な単調な(AMのみまたはSMのみ)プロセスプランとは異なり、一時的な過剰な物質沈着や除去を可能にするアクションを定義し、その後のアクションが修正可能であることを理解した。
この枠組みを用いて任意の形状の任意の部分、任意の形状のam/smツールの集合、およびそれらの間の相対回転(各アクションに固定)の組合せ空間を生成し、3-$axisマシンのビルド/固定方向を表す。
最後に, 材料・運転時間のコストを, 堆積・除去量の観点から定量化し, 探索アルゴリズムを用いて, 有効プロセス計画の指数的に大きな空間を探索し, 「コスト最適」な解を求める。
提案手法の有効性を3次元実例で示す。
関連論文リスト
- Capacity-Aware Planning and Scheduling in Budget-Constrained Monotonic MDPs: A Meta-RL Approach [7.385321178884467]
多くの実世界のシーケンシャル修復問題は、単調マルコフ決定プロセス(MDP)を用いて効果的にモデル化できる。
本研究は,多成分単調MDPを予算とキャパシティの制約で解く問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T17:48:45Z) - A Flexible Job Shop Scheduling Problem Involving Reconfigurable Machine Tools Under Industry 5.0 [5.7522869823664005]
フレキシブルなジョブショップスケジューリング問題(FJSSP)は、現代の製造環境の複雑さを正確に反映している。
本稿では、設定依存のセットアップ時間を持つ再構成可能なマシンツールを含むFJSSPについて検討する。
混合整数プログラミング(MIP)モデルは、これらの目的を同時に最適化するために開発された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-16T11:40:06Z) - Optimizing Job Shop Scheduling in the Furniture Industry: A Reinforcement Learning Approach Considering Machine Setup, Batch Variability, and Intralogistics [0.0]
本稿では,家具産業におけるDeep Reinforcement Learningの活用の可能性について考察する。
スケジューリングの精度と効率を向上させるために,より詳細な情報を提供するモデルの概念を提案する。
このモデルは、ジョブボリューム、バッファ管理、輸送時間、マシンセットアップ時間を含む、JSSPへの従来のアプローチを拡張している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-18T09:12:40Z) - A Meta-Engine Framework for Interleaved Task and Motion Planning using Topological Refinements [51.54559117314768]
タスク・アンド・モーション・プランニング(タスク・アンド・モーション・プランニング、TAMP)は、自動化された計画問題の解決策を見つけるための問題である。
本稿では,TAMP問題のモデル化とベンチマークを行うための,汎用的でオープンソースのフレームワークを提案する。
移動エージェントと複数のタスク状態依存障害を含むTAMP問題を解決する革新的なメタ技術を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-11T14:57:57Z) - MAP: Low-compute Model Merging with Amortized Pareto Fronts via Quadratic Approximation [80.47072100963017]
Amortized Pareto Front (MAP) を用いた新しい低演算アルゴリズム Model Merging を導入する。
MAPは、複数のモデルをマージするためのスケーリング係数のセットを効率的に識別し、関連するトレードオフを反映する。
また,タスク数が比較的少ないシナリオではベイジアンMAP,タスク数の多い状況ではNested MAPを導入し,計算コストを削減した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T17:55:25Z) - Unified Task and Motion Planning using Object-centric Abstractions of
Motion Constraints [56.283944756315066]
本稿では,タスクとモーションプランニングを一つの検索に統一するTAMP手法を提案する。
我々のアプローチは、オフザシェルフAIサーチの計算効率を活用して、物理的に実現可能な計画が得られるような、オブジェクト中心の動作制約の抽象化に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-29T14:00:20Z) - Automated Process Planning Based on a Semantic Capability Model and SMT [50.76251195257306]
製造システムと自律ロボットの研究において、機械で解釈可能なシステム機能の仕様に「能力」という用語が用いられる。
セマンティック能力モデルから始めて、AI計画問題を自動的に生成するアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T10:37:34Z) - Hybrid ASP-based multi-objective scheduling of semiconductor
manufacturing processes (Extended version) [6.422585107162331]
具体的要件を取り入れることで,現実的な半導体製造プロセスのスケジューリングに対処する。
製造工程を局所的にアロケーションでスケジューリングする既存の手法とは異なり、大規模スケジューリングの可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-27T12:08:46Z) - Maximize to Explore: One Objective Function Fusing Estimation, Planning,
and Exploration [87.53543137162488]
我々はtextttMEX というオンライン強化学習(オンラインRL)フレームワークを提案する。
textttMEXは、自動的に探索エクスプロイトのバランスをとりながら、見積もりと計画コンポーネントを統合する。
様々な MuJoCo 環境では,ベースラインを安定的なマージンで上回り,十分な報酬を得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T17:25:26Z) - AdaPlanner: Adaptive Planning from Feedback with Language Models [56.367020818139665]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、シーケンシャルな意思決定タスクの自律的エージェントとして機能する可能性を実証している。
本研究では,LLMエージェントが環境フィードバックに応じて自己生成計画を適応的に改善することのできるクローズドループアプローチであるAdaPlannerを提案する。
幻覚を緩和するために,様々なタスク,環境,エージェント機能にまたがる計画生成を容易にするコードスタイルのLCMプロンプト構造を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T05:52:27Z) - A Framework for Neurosymbolic Robot Action Planning using Large Language Models [3.0501524254444767]
本稿では,象徴的タスク計画と機械学習アプローチのギャップを埋めることを目的としたフレームワークを提案する。
大規模言語モデル(LLM)を計画ドメイン定義言語(PDDL)と互換性のあるニューロシンボリックタスクプランナーに訓練する根拠
選択されたドメインにおける予備的な結果から, (i) テストデータセットの95.5%の問題を1,000個のサンプルで解決し, (ii) 従来のシンボルプランナーよりも最大13.5%短いプランを作成し, (iii) 計画の可利用性の平均待ち時間を61.4%まで削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-01T11:54:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。