(57)【要約】【課題】付加製造による造形物において所望の条件を満たす金属粉末成分の決定を支援する装置を提供する。【解決手段】決定支援装置１００は、複数種の既知金属粉末のそれぞれに含まれる成分種および成分含有割合に関する成分情報を記憶する成分情報記憶部１１１と、複数種の既知金属粉末のそれぞれについて、造形物Ｗに関する第一物性値を記憶する第一物性値記憶部１１２と、成分情報と第一物性値とを学習データとする機械学習により、成分情報と第一物性値とに関する学習モデルを生成する学習モデル生成部１２１と、学習モデルを用いて、第一物性値が第一条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合を取得する未知金属粉末取得部１５０とを備える。【選択図】図２
2020050894.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置であって、
複数種の既知金属粉末のそれぞれに含まれる成分種および成分含有割合に関する成分情報を記憶する成分情報記憶部と、
前記複数種の既知金属粉末のそれぞれについて、前記造形物に関する第一物性値を記憶する第一物性値記憶部と、
前記成分情報と前記第一物性値とを学習データとする機械学習により、前記成分情報と前記第一物性値とに関する学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
前記学習モデルを用いて、前記第一物性値が第一条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合を取得する未知金属粉末取得部と、
を備える、付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項２】
前記決定支援装置は、さらに、前記成分情報記憶部に記憶された前記成分情報に基づいて、粉末候補としての成分種および成分含有割合に関する複数の成分情報候補が設定される成分情報候補設定部を備え、
前記未知金属粉末取得部は、前記学習モデルを用いて、前記複数の成分情報候補の中から、前記第一物性値が前記第一条件を満たす前記未知金属粉末の成分種および成分含有割合を取得する、請求項１に記載の付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項３】
前記未知金属粉末取得部は、
前記学習モデルを用いて、前記複数の成分情報候補を入力情報とすることにより、前記複数の成分情報候補についての前記第一物性値を取得し、
成分含有割合を変数とする関数を演算することにより、前記複数の成分情報候補のそれぞれについて前記造形物の第二物性値を取得し、
前記複数の成分情報候補の中から、前記第一物性値が前記第一条件を満たし且つ前記第二物性値が第二条件を満たす前記未知金属粉末の成分種および成分含有割合を取得する、請求項２に記載の付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項４】
前記第一物性値は、複数の第一物性要素のそれぞれの値である、請求項１−３の何れか一項に記載の付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項５】
前記第一物性値は、複数の第一物性要素の値の総和により表される、請求項１−４の何れか一項に記載の付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項６】
前記複数の第一物性要素は、耐摩耗性、耐衝撃性、および、高温硬さである、請求項４または５に記載の付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項７】
前記第二物性値は、前記造形物に生じる割れの発生程度を示す割れ指数である、請求項３に記載の付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項８】
前記成分情報候補としての成分種は、Ｃ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｗ、Ｖ、Ｍｏの何れか一つを含み且つＮｉ、Ｃｏ、Ｔｉを含まない、請求項２または３に記載の付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項９】
前記複数の既知金属粉末の一部は、成分種として、Ｃ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｗ、Ｖ、Ｍｏの何れか一つを含み且つＮｉ、Ｃｏ、Ｔｉを含まず、
前記複数の既知金属粉末の他の一部は、成分種として、Ｃ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｗ、Ｖ、Ｍｏの何れか一つを含み且つＮｉ、Ｃｏ、Ｔｉの何れか一つを含む、請求項８に記載の付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項１０】
前記成分情報候補設定部は、前記成分情報および前記成分種に応じたコスト情報に基づいて前記複数の成分情報候補が設定される、請求項２または３に記載の付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項１１】
前記第一条件および前記第二条件は、ＳＫＤ６１に関する前記第一物性値および前記第二物性値に基づいて設定されている、請求項３に記載の付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置。
【請求項１２】
付加製造による造形物の金属粉末成分の決定方法であって、
複数種の既知金属粉末のそれぞれに含まれる成分種および成分含有割合に関する成分情報を記憶する成分情報記憶工程と、
前記複数種の既知金属粉末のそれぞれについて、前記造形物に関する第一物性値を記憶する第一物性値記憶工程と、
前記成分情報と前記第一物性値とを学習データとする機械学習により、前記成分情報と前記第一物性値とに関する学習モデルを生成する学習モデル生成工程と、
前記学習モデルを用いて、前記第一物性値が第一条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合を取得する未知金属粉末取得工程と、
を備える、付加製造による造形物の金属粉末成分の決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置および決定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
金属付加製造には、例えば、粉末床溶融結合（Powder Bed Fusion）方式、指向性エネルギー堆積（Directed Energy Deposition）方式等があることが知られている。粉末床溶融結合方式は、平らに敷き詰められた粉末に対して、光ビーム（レーザビームおよび電子ビーム等）を照射することで積層造形を行う。粉末床溶融結合方式には、ＳＬＭ（Selective Laser Melting）、ＥＢＭ（Electron Beam Melting）等が含まれる。指向性エネルギー堆積方式は、光ビームの照射と粉末材料の吐出を行うヘッドの位置を制御することで積層造形を行う。指向性エネルギー堆積方式には、ＬＭＤ（Laser Metal Deposition）、ＤＭＰ（Direct Metal Deposition）等が含まれる。
【０００３】
特許文献１には、粉末床溶融結合方式が記載されており、層状に配置された金属粉末に高エネルギーの光ビーム（レーザビームおよび電子ビーム等）を照射することを繰り返すことにより、付加製造による造形物の製造を行うことが記載されている。ところで、近年コンピュータの処理速度の向上に伴い、人工知能が急速に発展しており、例えば、特許文献２には、機械学習により、レーザ加工条件データを生成することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２５５４８８号公報
【特許文献２】特開２０１７−１６４８０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、金属付加製造による造形物の低コスト化が求められている。その手段の一つとして、低コストの金属を用いることが考えられる。しかしながら、既存の金属の中から、付加製造による造形物において所望の条件を満たす金属を見つけることは容易ではない。例えば、付加製造加工による熱間金型に利用されるマルエージング鋼は、Ｎｉ、Ｃｏ、Ｔｉ等の高価な合金元素を含むため、粉末価格が高価である。そこで、付加製造よる造形物に、比較的安価なＳＫＤ材を用いることが研究されている。ＳＫＤ材は、造形物の内部に割れが発生するおそれがあり、割れが発生しないようにすることが課題である。
【０００６】
そこで、付加製造による造形物において、コストや割れ等について所望の条件を満たす新規の金属化合物を研究することが考えられる。しかし、新規の金属化合物の成分種および成分含有割合を決定することは、極めて困難である。つまり、付加製造による造形物において所望の条件を満たす金属粉末成分を決定することは、多大な工数および多大なコストを要する。
【０００７】
本発明は、付加製造による造形物において所望の条件を満たす金属粉末成分の決定を支援する装置、および、当該金属粉末成分の決定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１．金属粉末成分の決定支援装置）
本発明に係る付加製造による造形物の金属粉末成分の決定支援装置は、複数種の既知金属粉末のそれぞれに含まれる成分種および成分含有割合に関する成分情報を記憶する成分情報記憶部と、前記複数種の既知金属粉末のそれぞれについて、前記造形物に関する第一物性値を記憶する第一物性値記憶部と、前記成分情報と前記第一物性値とを学習データとする機械学習により、前記成分情報と前記第一物性値とに関する学習モデルを生成する学習モデル生成部と、前記学習モデルを用いて、前記第一物性値が第一条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合を取得する未知金属粉末取得部とを備える。
【０００９】
（２．金属粉末成分の決定方法）
本発明に係る付加製造による造形物の金属粉末成分の決定方法は、複数種の既知金属粉末のそれぞれに含まれる成分種および成分含有割合に関する成分情報を記憶する成分情報記憶工程と、前記複数種の既知金属粉末のそれぞれについて、前記造形物に関する第一物性値を記憶する第一物性値記憶工程と、前記成分情報と前記第一物性値とを学習データとする機械学習により、前記成分情報と前記第一物性値とに関する学習モデルを生成する学習モデル生成工程と、前記学習モデルを用いて、前記第一物性値が第一条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合を取得する未知金属粉末取得工程とを備える。
【００１０】
（３．効果）
上記発明によれば、学習モデルは、既知金属粉末の成分情報と既知金属粉末による造形物の第一物性値とを学習データとする機械学習により生成されている。つまり、学習モデルは、少なくとも、既知金属粉末の成分情報と既知金属粉末による造形物の第一物性値との関係を定義するモデルとなる。そして、第一物性値が第一条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合が、学習モデルを用いることによって取得される。
【００１１】
このように、機械学習を用いることにより、第一物性値が第一条件を満たすような未知金属粉末の成分種および成分含有割合を決定することができる。従って、本発明によれば、付加製造による造形物において、所望の条件としての第一条件を満たす金属粉末成分を決定することができる。そして、決定された未知金属粉末が既存の金属に存在するのであれば、当該既存の金属を用いて付加製造による造形物を製造することが可能となる。また、新規の金属化合物の研究を行う場合においても、決定された成分種および成分含有割合の未知金属粉末を研究することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】付加製造装置を示す図である。
【図２】第一例の決定支援装置を示すブロック図である。
【図３】記憶部に記憶された成分情報および第一物性値である。
【図４】決定支援装置の未知金属粉末取得部による処理を示すフローチャートである。
【図５】第一物性要素である耐摩耗性の値と第二物性値である割れ指数との関係をプロットしたグラフである。
【図６】第一物性要素である耐衝撃性の値と第二物性値である割れ指数との関係をプロットしたグラフである。
【図７】第一物性要素である高温硬さの値と第二物性値である割れ指数との関係をプロットしたグラフである。
【図８】第一物性要素である耐摩耗性の値と第二物性値である割れ指数との関係のうち、第一条件および第二条件を満たすものをプロットした拡大グラフである。
【図９】第一物性要素である耐衝撃性の値と第二物性値である割れ指数との関係のうち、第一条件および第二条件を満たすものをプロットした拡大グラフである。
【図１０】第一物性要素である高温硬さの値と第二物性値である割れ指数との関係のうち、第一条件および第二条件を満たすものをプロットした拡大グラフである。
【図１１】第二例の決定支援装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（１．付加製造装置１）
造形物Ｗの製造において主の要素である付加製造装置１について、図１を参照して説明する。付加製造装置１は、粉末床溶融結合（Powder Bed Fusion）方式、指向性エネルギー堆積（Directed Energy Deposition）方式等を適用することができる。本実施形態においては、付加製造装置１は、粉末床溶融結合方式を適用する場合を例にあげて説明する。すなわち、付加製造装置１は、層状に配置された金属粉末Ｐに光ビームを照射することを繰り返すことによって、造形物Ｗ（第一次の造形物）を製造する装置である。
【００１４】
ここで、光ビームは、例えばレーザビームおよび電子ビームを含み、その他に金属粉末Ｐを溶融することができる種々のビームを含む。また、レーザビームには、近赤外波長のレーザ、ＣＯ２レーザ（遠赤外レーザ）、半導体レーザ等、種々のレーザを適用でき、対象の金属粉末Ｐに応じて適宜決定される。また、金属粉末Ｐは、アルミニウム、銅、マルエージング鋼やインコネル等の鋼材、ステンレス等、種々の金属材料を適用できる。
【００１５】
付加製造装置１は、図１に示すように、チャンバ１０、造形物支持装置２０、粉末供給装置３０、および、光ビーム照射装置４０を備える。チャンバ１０は、内部の空気を、例えばＨｅ（ヘリウム）、Ｎ２（窒素）やＡｒ（アルゴン）等の不活性ガスに置換可能となるように構成されている。なお、チャンバ１０は、内部を不活性ガスに置換するのではなく、減圧可能な構成としてもよい。
【００１６】
造形物支持装置２０は、チャンバ１０の内部に設けられ、造形物Ｗを造形するための部位である。造形物支持装置２０は、造形用容器２１、昇降テーブル２２、ベース２３を備える。造形用容器２１は、上側に開口部を有し、上下方向の軸線に平行な内壁面を有する。昇降テーブル２２は、造形用容器２１の内部にて内壁面に沿うように上下方向に移動可能に設けられる。ベース２３は、昇降テーブル２２の上面に着脱可能に取り付けられ、ベース２３の上面が造形物Ｗを製造するための部位となる。つまり、ベース２３は、上面に層状に金属粉末Ｐを配置すると共に、製造時に造形物Ｗを支持するための部材である。昇降テーブル２２の位置決め高さを変更することにより、金属粉末Ｐの積層厚みを変更することができる。
【００１７】
粉末供給装置３０は、チャンバ１０の内部であって、造形物支持装置２０に隣接して設けられる。粉末供給装置３０は、粉末収納容器３１、供給テーブル３２、リコータ３３を備える。粉末収納容器３１は、上側に開口部を有しており、粉末収納容器３１の開口部の高さは、造形用容器２１の開口部の高さと同一に設けられている。粉末収納容器３１は、上下方向の軸線に平行な内壁面を有する。供給テーブル３２は、粉末収納容器３１の内部にて内壁面に沿うように上下方向に移動可能に設けられる。そして、粉末収納容器３１内において、供給テーブル３２の上側領域に、金属粉末Ｐが収納されている。
【００１８】
リコータ３３は、造形用容器２１の開口部および粉末収納容器３１の開口部の全領域に亘って、両開口部の上面に沿って往復移動可能に設けられている。リコータ３３は、図１の右から左に移動するときに、粉末収納容器３１の開口部から盛り出ている金属粉末Ｐを、造形用容器２１側に運搬する。さらに、リコータ３３は、運搬した金属粉末Ｐをベース２３の上面にて層状に配置する。
【００１９】
なお、上記構成の他に、リコータ３３を移動する移動体が、金属粉末Ｐを供給する機能を備えるようにすることも可能である。この場合、金属粉末Ｐは、ベース２３上に供給されながら、リコータ３３によって平坦化される。
【００２０】
光ビーム照射装置４０は、ベース２３の上面に層状に配置された金属粉末Ｐの表面に、光ビームを照射する。光ビームは、上述したように、レーザビームおよび電子ビーム等である。光ビーム照射装置４０は、層状に配置された金属粉末Ｐに光ビームを照射することにより、金属粉末Ｐを金属粉末Ｐの融点以上の温度に加熱する。そうすると、金属粉末Ｐは、溶融し、その後凝固することで、一体化された層状の造形物が製造される。つまり、隣接する金属粉末Ｐ同士は、溶融接合によって一体化される。
【００２１】
また、光ビーム照射装置４０は、予め設定されたプログラムに従って、照射位置、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径等を変更する。照射位置を変化することにより、所望の層状の造形物を製造することができる。また、レーザ出力を変化することにより、金属粉末Ｐに被照射位置に流入する入熱量が変化し、金属粉末Ｐ同士の接合強度を変化させることができる。
【００２２】
（２．目標物性値）
上述した付加製造装置１により製造される造形物Ｗの金属粉末Ｐの種類には、造形物Ｗが所望の物性値を有すると共に、金属粉末Ｐ自体が低コストであることが求められる。所望の物性値としては、以下の第一物性値（1st Value）および第二物性値（2nd Value）を例にあげる。第一物性値（1st Value）は、複数の第一物性要素としての耐摩耗性（Ｐａ）、耐衝撃性（Ｐｂ）、および、高温硬さ（Ｐｃ）のそれぞれの値である。ただし、第一物性値は、複数の第一物性要素の値の総和（Ｐａ＋Ｐｂ＋Ｐｃ）により表されるようにすることもできる。また、第一物性値は、複数の第一物性要素のそれぞれの値、および、総和により表されるようにしてもよい。第二物性値（2nd Value）は、造形物Ｗに生じる割れの発生程度を示す割れ指数Ｅｃとする。なお、所望の物性値として、上記の第一物性値および第二物性値以外の物性値を用いることもできる。
【００２３】
第一物性値としての耐摩耗性、耐衝撃性、および、高温硬さのそれぞれの値は、鉄鋼材料便覧（発行年月日：昭和４２年６月３０日発行、  編者：日本金属学会、日本鉄鋼協会、  発行所：丸善株式会社）の７４０頁の「工具鋼の性質一覧」に記載されており、公知の情報である。第一物性値は、無次元化したパラメータを採用し、５段階に分け、５点が最も優れているものとする。第一物性値としての総和は、各要素を合計した値とすることができる。
【００２４】
また、第二物性値としての割れ指数Ｅｃは、式（１）に示す関数により表される。式（１）において、Ｒ（Ｃ）、Ｒ（Ｓｉ）、Ｒ（Ｍｎ）、Ｒ（Ｐ）、Ｒ（Ｓ）、Ｒ（Ｎｉ）、Ｒ（Ｃｒ）、Ｒ（Ｗ）、Ｒ（Ｖ）、Ｒ（Ｍｏ）は、それぞれ、Ｃ、Ｓｉ、Ｍｎ、Ｐ、Ｓ、Ｎｉ、Ｃｒ、Ｗ、Ｖ、Ｍｏの成分含有割合（質量割合）である。式（１）は、成分含有割合を変数とする関数により表される。つまり、割れ指数Ｅｃは、式（１）に示す関数を演算することにより得られる。割れ指数が小さいほど、造形物Ｗの内部に生じる割れが低減することを意味する。例えば、Ｃの含有割合が大きいほど、割れ指数Ｅｃが大きくなる。ここで、式（１）は、文献「高張力鋼の溶接熱影響部の高温割れについて」（田村  博、  高圧力  第７巻第３号、  JHPI Vol.7 No.3 1969）の上欄記載の１６２６頁（下欄記載の２８頁）に記載されており、公知である。
【００２５】
【数１】
2020050894.tif 000003
【００２６】
ここで、第一物性値および第二物性値について、目標としての第一条件および第二条件を設定する必要がある。そこで、目標の金属粉末Ｐとして、ＳＫＤ６１を参考にする。つまり、ＳＫＤ６１における耐摩耗性、耐衝撃性および高温硬さについては同程度以上であり、割れ指数Ｅｃについても同程度以上である金属粉末Ｐの成分を求めることを目標とする。
【００２７】
表１の上段は、ＪＩＳ  Ｇ  ４４０４に記載されているＳＫＤ６１の成分含有割合である。各成分の含有割合は、範囲を有しているため、表１の下段に示す中央値を用いるものとする。
【００２８】
【表１】
2020050894.tif 000004
【００２９】
表２に示すように、ＳＫＤ６１についての第一物性値、すなわち耐摩耗性、耐衝撃性および高温硬さは、金属便覧の上記記載より、４点、３点、４点である。総和は、１１点となる。また、第二物性値は、表１の中央値と式（１）に示す関数を演算することにより、割れ指数Ｅｃは、２．９となる。
【００３０】
【表２】
2020050894.tif 000005
【００３１】
従って、目標の第一物性値である第一条件は、耐摩耗性４．０点、耐衝撃性３．０点、高温硬さ４．０点、総和１１．０点である。また、目標の第二物性値である割れ指数Ｅｃは、２．９点である。以下では、当該第一条件および第二条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合を決定することを目的として、その支援を行う装置および方法について説明する。
【００３２】
（３．第一例の決定支援装置１００および方法）
付加製造による造形物Ｗの金属粉末成分の第一例の決定支援装置１００および決定支援方法について、図２−図１０を参照して説明する。決定支援装置１００は、機械学習の学習フェーズにおいて機能する部分と、機械学習の推論フェーズにおいて機能する部分とを備える。
【００３３】
決定支援装置１００は、図２に示すように、学習フェーズとして機能する部分として、記憶部１１０、学習モデル生成部１２１、および、学習モデル記憶部１２２を備える。また、決定支援装置１００は、推論フェーズとして機能する部分として、学習モデル記憶部１２２、成分情報候補設定部１３０、関数記憶部１４０、未知金属粉末取得部１５０、未知金属粉末記憶部１６０、表示部１７０を備える。
【００３４】
記憶部１１０は、機械学習に用いる学習データを記憶する。記憶部１１０は、成分情報記憶部１１１と、第一物性値記憶部１１２とを備える。成分情報記憶部１１１は、図３の右欄に示すように、複数種の既知金属粉末のそれぞれに含まれる成分種および成分含有割合に関する成分情報を記憶する（成分情報記憶工程）。既知金属粉末の種類は、ＪＩＳ  Ｇ  ４４０４に記載されている金属、すなわち、炭素工具鋼（ＳＫ材）、切削工具鋼（ＳＫＳ材）、冷間ダイカスト材（ＳＫＤ材）、熱間ダイカスト材（ＳＫＴ材）、高速工具鋼（ＳＫＨ材）とする。つまり、高温環境下における金型に用いることが可能な金属材料を広く候補としている。
【００３５】
ここで、図３の右欄に記載する値は、ＪＩＳ  Ｇ  ４４０４に記載されている成分種および成分含有割合である。ここで、成分含有割合は、範囲を有しているため、成分情報記憶部１１１は、各中央値を記憶している。なお、成分情報記憶部１１１は、成分含有割合の範囲を記憶せず、中央値のみを記憶してもよい。
【００３６】
第一物性値記憶部１１２は、複数種の既知金属粉末のそれぞれについて、図３の左欄に示すように、造形物Ｗ（図１に示す）に関する第一物性値を記憶する（第一物性値記憶工程）。図３の左欄においては、複数の第一物性要素である耐摩耗性、耐衝撃性および高温硬さの値は、上述した金属便覧に記載されており、無次元化した５段階の値である。
【００３７】
学習モデル生成部１２１は、図２に示すように、成分情報記憶部１１１に記憶された成分情報（成分種および成分含有割合）と第一物性値記憶部１１２に記憶されている第一物性値とを学習データとする機械学習を行う。学習モデル生成部１２１は、当該機械学習により、成分情報と第一物性値とに関する学習モデルを生成する（学習モデル生成工程）。詳細には、学習モデルは、成分情報と耐摩耗性の値とに関するモデル、成分情報と耐衝撃性の値とに関するモデル、成分情報と高温硬さの値とに関するモデルを含む。学習モデルは、例えば、回帰モデル等を適用する。学習モデル生成部１２１により生成された学習モデルは、学習モデル記憶部１２２に記憶される。
【００３８】
成分情報候補設定部１３０は、成分情報記憶部１１１に記憶された成分情報に基づいて、粉末候補としての成分種および成分含有割合に関する複数の成分情報候補を設定する（成分情報候補設定工程）。複数の成分情報候補は、表３に示す。成分情報候補の最大値と最小値は、表３の上段の範囲に記載している。例えば、成分種Ｃの最小値は、０．３０であり、最大値は、０．８０である。
【００３９】
【表３】
2020050894.tif 000006
【００４０】
ここで、成分情報記憶部１１１に記憶された成分情報の全てを用いて、成分情報候補の最大値と最小値を設定してもよい。ただし、成分情報記憶部１１１に記憶した金属の成分含有割合には、他に比べて特異な値を有するものがある。そこで、他に比べて大きく外れた値を除外して、残りの情報を用いて、成分情報候補の最大値と最小値を設定してもよい。
【００４１】
具体的には手法は、例えば、成分情報記憶部１１１に記憶した金属の成分含有割合の中央値を標準正規化して、度数分布を取得する。そして、度数分布における外れ値を除外したデータのみを抽出する。抽出されたデータから、表３の上段に示すように、成分情報候補の最大値と最小値を設定する。このように外れ値が除外されることにより、外れ値に相当する特殊な成分含有割合の影響を受けないようにすることができる。
【００４２】
さらに、成分情報候補設定部１３０は、各成分種についての最大値と最小値との範囲を、均等に且つ複数に分ける。分割数は、表３の下段に示す。この場合、隣り合う値の間隔（四捨五入）は、表３の中段に示す。例えば、成分種Ｃの最大値は、０．８０であり、最小値は、０．３０であり、分割数は、７であり、間隔は、およそ０．０８である。従って、成分種Ｃの含有割合の候補は、０．３０、０．３８、０．４７、０．５５、０．６３、０．７２、０．８０の７種類となる。そして、表３に示す成分情報候補の数は、６７通り（２７万９９３６通り）存在する。もちろん、分割数は上記以外にすることも可能である。
【００４３】
また、成分情報候補設定部１３０は、成分情報記憶部１１１に記憶されている成分情報の成分種に対して、成分情報候補としての成分種を制限することも可能である。例えば、成分情報記憶部１１１に記憶される成分情報において、複数の既知金属粉末の一部は、成分種として、Ｃ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｗ、Ｖ、Ｍｏの何れか一つを含み且つＮｉ、Ｃｏ、Ｔｉを含まない。例えば、ＳＫ材、ＳＫＤ材等が該当する。一方、成分情報記憶部１１１に記憶される成分情報において、複数の既知金属粉末の他の一部は、成分種として、Ｃ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｗ、Ｖ、Ｍｏの何れか一つを含み且つＮｉ、Ｃｏ、Ｔｉの何れか一つを含む。例えば、ＳＫＳ５、ＳＫＴ３、ＳＫＨ３等が該当する。
【００４４】
そして、成分情報候補設定部１３０は、オペレータによって、成分情報候補としての成分種は、Ｃ、Ｓｉ、Ｃｒ、Ｗ、Ｖ、Ｍｏの何れか一つを含み且つＮｉ、Ｃｏ、Ｔｉを含まないようにすることもできる。つまり、機械学習としては、Ｎｉ、Ｃｏ、Ｔｉの何れか一つを含む金属に関する成分情報を学習データとした上で、成分情報候補には、Ｎｉ、Ｃｏ、Ｔｉを含まないようにしている。Ｎｉ、Ｃｏ、Ｔｉは、高価な元素であるため、これらを含有する金属は、高価となる。従って、成分情報候補として、予めこれらの成分種を含まないようにすることで、後述において取得される未知金属粉末が低コストなものとなる。そして、学習データとしての既知金属粉末としては、Ｎｉ等を含むものを含ませている。このように、種々のデータを学習データとすることで、学習モデルの精度を良好とすることができる。
【００４５】
関数記憶部１４０は、上述した式（１）の関数を記憶する。つまり、関数記憶部１４０は、第二物性値としての割れ指数Ｅｃを演算するための関数を記憶する。
【００４６】
未知金属粉末取得部１５０は、学習モデル記憶部１２２に記憶された学習モデルを用いて、所望の条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合を取得する（未知金属粉末取得工程）。ここでの所望の条件とは、上述したように、目標の金属粉末ＰとしてのＳＫＤ６１を参考にして決定した第一条件および第二条件である。つまり、未知金属粉末取得部１５０は、第一物性値が第一条件を満たし、且つ、第二物性値が第二条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合を取得する。
【００４７】
詳細には、未知金属粉末取得部１５０は、第一物性要素としての耐摩耗性、耐衝撃性および高温硬さのそれぞれが第一条件を満たし、第二物性値としての割れ指数Ｅｃが第二条件を満たす未知金属粉末を取得する。未知金属粉末取得部１５０は、１種の未知金属粉末を取得するようにしてもよいし、上記条件を満たす複数の未知金属粉末を取得するようにしてもよい。
【００４８】
未知金属粉末取得部１５０の詳細構成および詳細処理について、図２および図４を参照して説明する。未知金属粉末取得部１５０は、図２に示すように、第一物性値取得部１５１、第二物性値取得部１５２、および、未知金属粉末決定部１５３を備える。
【００４９】
第一物性値取得部１５１は、成分情報候補設定部１３０にて設定された複数の成分情報候補を取得する（図４のＳ１）。続いて、第一物性値取得部１５１は、学習モデル記憶部１２２に記憶された学習モデルを用いて、複数の成分情報候補を入力情報とすることにより、複数の成分情報候補についての第一物性値を取得する（図４のＳ２）。つまり、第一物性値取得部１５１は、約２７万通りの成分情報候補としての第一物性値を取得する。ここでの第一物性値の複数の第一物性要素は、耐摩耗性、耐衝撃性および高温硬さである。従って、第一物性値取得部１５１は、複数の成分情報候補のそれぞれについての３つの要素のそれぞれの値を取得する。
【００５０】
ここで、学習データとしての第一物性要素の値は、５段階の整数とした。これに対して、第一物性値取得部１５１が取得する第一物性要素の値は、整数値としてもよいし、小数値としてもよい。小数値とすることで、より細かな分類分けが可能となる。
【００５１】
第二物性値取得部１５２は、成分情報候補設定部１３０にて設定された複数の成分情報候補、および、関数記憶部１４０に記憶された式（１）の関数を取得する（図４のＳ１）。続いて、第二物性値取得部１５２は、複数の成分情報候補のそれぞれを式（１）に代入演算することにより、複数の成分情報候補のそれぞれについての第二物性値としての割れ指数Ｅｃを取得する（図４のＳ３）。
【００５２】
未知金属粉末決定部１５３は、成分情報候補設定部１３０にて設定された複数の成分情報候補、第一物性値取得部１５１が取得した第一物性値、および、第二物性値取得部１５２が取得した第二物性値を取得する（図４のＳ４）。そして、未知金属粉末決定部１５３は、複数の成分情報候補について、第一物性値が第一条件を満たし且つ第二物性値が第二条件を満たすか否かの判定を行う（図４のＳ４）。そして、未知金属粉末決定部１５３は、複数の成分情報候補の中から、第一物性値が第一条件を満たし且つ第二物性値が第二条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合を取得する（図４のＳ５）。
【００５３】
未知金属粉末決定部１５３による処理について、図５−図１０を参照して詳細に説明する。第一物性要素の一つである耐摩耗性の値と第二物性値である割れ指数Ｅｃとの関係をプロットすると、図５に示すようになる。同様に、第一物性要素の一つである耐衝撃性の値と第二物性値である割れ指数Ｅｃとの関係をプロットすると、図６に示すようになる。同様に、第一物性要素の一つである高温硬さの値と第二物性値である割れ指数Ｅｃとの関係をプロットすると、図７に示すようになる。
【００５４】
ここで、上述したように、目標の第一物性値である第一条件および目標の第二物性値である第二条件は、ＳＫＤ６１に基づいて決定した。すなわち、第一条件は、耐摩耗性４．０点、耐衝撃性３．０点、高温硬さ４．０点である。また、第二条件である割れ指数Ｅｃは、２．９点である。
【００５５】
そこで、図５にプロットされた点の中で、第一条件および第二条件を満たす点を図８に示す。同様に、図６にプロットされた点の中で、第一条件および第二条件を満たす点を図９に示す。同様に、図７にプロットされた点の中で、第一条件および第二条件を満たす点を図１０に示す。図８−図１０は、図７−図８に対して、拡大表示している。ここで、図８−図１０において、矢印に示す範囲が、第一条件および第二条件を満たす範囲であることを意味している。
【００５６】
そして、未知金属粉末決定部１５３は、図８−図１０にプロットされた点の中から、全てに含まれるものを抽出する。つまり、抽出されたものが、３つの第一条件の全てを満たし、且つ、第二条件を満たすものとなる。抽出されたものが、未知金属粉末となる。
【００５７】
ここで、未知金属粉末決定部１５３は、複数の未知金属粉末が抽出された場合には、複数の未知金属粉末に対して順位を決定するようにしてもよい。例えば、複数の第一物性要素の総和が高い順に、順位を決定してもよい。また、割れ指数Ｅｃが小さい順に、順位を決定してもよい。さらに、複数の第一物性要素の総和と割れ指数Ｅｃとを変数として、それぞれに重み係数を乗算した値に基づいて、順位を決定してもよい。
【００５８】
そして、未知金属粉末決定部１５３が取得した未知金属粉末の成分情報は、未知金属粉末記憶部１６０に記憶される。さらに、未知金属粉末記憶部１６０に記憶された未知金属粉末の成分情報は、表示部１７０に表示可能である。
【００５９】
（４．効果）
学習モデルは、既知金属粉末の成分情報と既知金属粉末による造形物Ｗの第一物性値とを学習データとする機械学習により生成されている。つまり、学習モデルは、少なくとも、既知金属粉末の成分情報と既知金属粉末による造形物Ｗの第一物性値との関係を定義するモデルとなる。そして、第一物性値が第一条件を満たす未知金属粉末の成分種および成分含有割合が、学習モデルを用いることによって取得される。
【００６０】
このように、機械学習を用いることにより、第一物性値が第一条件を満たすような未知金属粉末の成分種および成分含有割合を決定することができる。従って、付加製造による造形物Ｗにおいて、所望の条件としての第一条件を満たす金属粉末成分を決定することができる。
【００６１】
さらに、未知金属粉末の成分種および成分含有割合に基づいて、式（１）に示す関数を演算することにより第二物性値を取得することができる。従って、付加製造による造形物Ｗにおいて、所望の条件の第二条件を満たす金属粉末成分を決定することができる。
【００６２】
そして、決定された未知金属粉末が既存の金属に存在するのであれば、当該既存の金属を用いて付加製造による造形物を製造することが可能となる。また、新規の金属化合物の研究を行う場合においても、決定された成分種および成分含有割合の未知金属粉末を研究することができる。
【００６３】
（５．第二例の決定支援装置２００）
第二例の決定支援装置２００について、図１１を参照して説明する。第二例の決定支援装置２００は、第一例の決定支援装置１００に対して、コスト情報記憶部２８０を備える点と、成分情報候補設定部２３０が相違する。以下、相違点のみについて説明する。
【００６４】
コスト情報記憶部２８０は、金属粉末Ｐに含まれる成分種に応じたコスト情報を記憶する。例えば、コスト情報記憶部２８０は、高コストの成分種と低コストの成分種のそれぞれに、対応するフラグを有するようにしてもよい。コスト情報記憶部２８０は、高コストの成分種を区別できるようにしてもよい。また、コスト情報記憶部２８０は、成分種毎に、コストに応じた点数を記憶してもよいし、コストそのものを記憶してもよい。例えば、Ｎｉ、Ｃｏ、Ｔｉは、高コストな成分種であるため、コスト情報記憶部２８０には、当該事項が識別できる情報が記憶されている。
【００６５】
成分情報候補設定部２３０は、成分情報記憶部１１１に記憶された成分情報、および、コスト情報記憶部２８０に記憶されたコスト情報に基づいて、粉末候補としての成分種および成分含有割合に関する複数の成分情報候補を設定する（成分情報候補設定工程）。成分情報候補設定部２３０は、コスト情報に基づいて、高コストの成分種が含まれないように、成分情報候補を設定する。つまり、成分情報候補設定部２３０は、オペレータの設定をすることなく、自動的に、高コストの成分種を含まない成分情報候補を設定することができる。
【符号の説明】
【００６６】
１：付加製造装置、  １００，２００：決定支援装置、  １１１：成分情報記憶部、  １１２：第一物性値記憶部、  １２１：学習モデル生成部、  １２２：学習モデル記憶部、  １３０，２３０：成分情報候補設定部、  １４０：関数記憶部、  １５０：未知金属粉末取得部、  １５１：第一物性値取得部、  １５２：第二物性値取得部、  １５３：未知金属粉末決定部、  １６０：未知金属粉末記憶部、  １７０：表示部、  ２８０：コスト情報記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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