【誤訳訂正書】
【提出日】令和3年4月20日(2021.4.20)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００６】
本発明はファンドリーにおいて鋳造棄却品を削減するための砂最適化コンピュータ利用システムを提供する。このシステムは、本発明に従い以下の項目を含む：
・砂パラメータ第一セットのデータを格納するために構成された第一レポジトリ。このレポジトリではパラメータはグリーン圧縮強度(GCS)、圧搾性指数、水分、活性粘土、不活性微粒子濃度、燃性損失百分率(LOI)、透過性指数、湿潤時引っ張り耐性、揮発性物質濃度、顆粒粉末度 (GFNまたはAFS)、魚卵状粒濃度および砂のpH値から成るグループから選択される。
・棄却種別および棄却数量のデータを格納するように構成された第二レポジトリ。
・棄却に対応するパラメータを使用して生成されるパターンを格納するように構成された第三レポジトリ。
・第一レポジトリと協業する入力モジュール。これは一つのインスタンスに対して少なくとも一つのパラメータに対応する少なくとも一つの値を受け取るように構成された入力モジュールである。
・第一レポジトリ、第二レポジトリ、第三レポジトリおよび入力モジュールと協業するプロセッサモジュール。このプロセッサモジュールはパラメータの値、パラメータ、棄却、棄却種別の相関関係を計算するように構成され、パラメータの値、パラメータ、棄却、棄却種別の間の相関関係を各インスタンス毎に提供する。
・このプロセッサモジュールと結合されたパターン生成エンジン、少なくとも一つのパターンをパラメータの値、パラメータ、棄却、棄却種別の間の相関関係に基いて決定するように構成されたパターン生成エンジン、相関関係付けられたデータごとに考慮して多次元曲線を形成するための少なくとも一つの方程式である生成されるパターン。および、
・パターン生成エンジンおよびこのプロセッサモジュールと協業する予測的規範的モジュール、ユーザーが指定するパラメータに対応する入力値を受け取るように構成された予測的規範的モジュール、入力値を方程式にマッピングし、確率の度合いを含む少なくともひとつの予測的／規範的ソリューションを生成するように構成された予測的規範的モジュール。
本発明に従い、第一レポジトリはさらに砂の第二セットに対するデータしおよび関連金属鋳造パラメータを格納するように構成されている。これらのパラメータは砂関連の鋳造欠陥を削減するためのもので、粉砕指数、砂対金属比、乾燥成分の強度、攪拌機回収砂温度、コアへの砂侵入、試料重量、破砕指数、コーンジョルト試験、引き裂き耐性、変形、ねばりの度合い、グリーン引っ張り耐性、高温強度、流動性、型硬度、強度、密度、焼結点、耐久性、型ガス展開、金属貫通、空気硬化強度、成形性、シーブ分布、粒形、ベントナイト濃度、MB値、ゲル化時間、膨潤容量、金属関連パラメータから成るグループの中から選択される。
本発明に従い、このシステムはさらに、このプロセスまたは予測的規範的モジュールと協業する一つのディスプレイモジュールであって、確率の度合いおよびユーザーが読むことのできる形式でグラフィック表示される相関関係を示すデータを含む予測的／規範的解を表示するように構成されたディスプレイモジュールである。
本発明に従い、このシステムは一つの自己学習型エディタから構成され、このエディタはパターン生成エンジンおよび予測的規範的モジュールと協業し、さらに一時レポジトリに、生成されたすべての多次元カーブを格納するように構成されたエディタであり、さらにこのエディタは予測的／規範的解の中に存在する予測棄却および棄却種別を決定するように構成されており、さらに棄却および棄却種別に対応する予測値をユーザーが入力した実際の棄却および棄却種別と比較し補正するように構成されている。
本発明に従い、前記エディタは予測的／規範的解の中に存在する補正された棄却および棄却種別を第三レポジトリに格納し更新するように構成されている。
本発明に従い、前記エディタは妥当ではない棄却を棄却することに関わる動作を行うように構成され、この際動作は決定、保持、破棄、更新および妥当ではない棄却を第三レポジトリに格納することから成る群の中から選択される。
本発明はファンドリーにおいて鋳造棄却品を削減するための予測的／規範的砂最適化用コンピュータ利用方法を提供することを意図している。前記の方法は本発明に従い以下の手順を含む： 
・砂パラメータ第一セットのデータを第一レポジトリに格納する。このレポジトリではパラメータはグリーン圧縮強度(GCS)、圧搾性指数、水分、活性粘土、不活性微粒子濃度、燃性損失百分率(LOI)、透過性指数、湿潤時引っ張り耐性、揮発性物質濃度、顆粒粉末度 (GFNまたはAFS)、魚卵状粒濃度および調製された砂のpH値から成るグループから選択される。
・棄却種別および棄却数量のデータを第二レポジトリに格納する。
・棄却に対応するパラメータを使用して生成されるパターンを第三レポジトリに格納する。
・鋳造処理日に対応するパラメータ関連の棄却マッピング。
・少なくとも予測的／規範的解が必要なインスタンスのパラメータに対応する最新の値の組を入力する。
・第一レポジトリに格納されたパラメータ値と最新の入力値の組、第二レポジトリに格納された棄却値および棄却種別および第三レポジトリに格納されたパターンとの相関性を特定し、パラメータ値、パラメータ、棄却および棄却種別の間の相関関係をインスタンスごとに特定する。
・相関関係付けられたデータに少なくとも一つのパターンを特定するための相関関係付けられたデータとパラメータを処理する。
・少なくとも一つの方程式を処理することによって生成されるパターンに基づいて少なくとも一つの多次元曲線を導き出す。この際多次元曲線ごとにパターンに対する予測的／規範的解を与える。
・次に、方程式への対応するパラメータの最新入力値の組を処理しマッピングすることによって導出される最尤曲線と最も合致するパラメータの現在値を特定し、確率の度合いを含む予測的／規範的棄却値を得る。
本発明に従い、一次砂パラメータに関するデータ格納手順はさらに、二次砂パラメータに関するデータを格納する手順を包含しており、砂関連鋳造を削減するための関連する金属鋳造パラメータは、粉砕指数、砂対金属比、乾燥成分の強度、攪拌機回収砂温度、コアへの砂侵入、試料重量、破砕指数、コーンジョルト試験、引き裂き耐性、変形、ねばりの度合い、グリーン 引っ張り耐性、高温強度、流動性、型硬度、強度、密度、焼結点、耐久性、型ガス展開、金属貫通、空気硬化強度、成形性、シーブ分布、粒形、ベントナイト濃度、MB値、ゲル化時間、膨潤容量、金属関連パラメータから成るグループの中から選択される。
本発明に従い、方程式を処理してマッピングし、予測的／規範的棄却値を取得する手順はさらに、 ユーザーが読み取れる形式でグラフィック表示される確率の度合いおよび相関関係付けられたデータを含む予測的／規範的解の表示手順を包含する。
本発明に従い、方程式を処理してマッピングし、予測的／規範的棄却値を取得する手順はさらに、予測的／規範的解の中に存在する予測棄却および棄却種別を決定し、次に棄却および棄却種別に対応する予測値をユーザー入力による実際の棄却および棄却種別と比較して補正する手順を含む。
本発明に従い、棄却および棄却種別に対応する予測値をユーザー入力による実際の棄却および棄却種別と比較して補正する手順はさらに、予測的／規範的解の中に存在する補正された棄却および棄却種別を第三レポジトリに格納し更新する手順を含む。
本発明に従い、予測的／規範的解の中に存在する予測棄却および棄却種別の決定手順はさらに、非妥当な棄却の棄却に関わる処置を講じる手順を含む。ここに、前記の処置は非妥当な棄却の決定、保持、破棄、更新および第三レポジトリへの格納から構成されるグループの中から選択される。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００８】
ファンドリーにおける鋳造棄却品を削減することを目的とする砂最適化のためのコンピュータ利用システムおよび方法を次に、本発明の範囲が限定されることのない、添付図面を参照しつつ説明する：説明は純然たる例示にすぎない。
本発明はファンドリーにおいて鋳造棄却品を削減するための、コンピュータ・ネットワーク経由でアクセスする砂最適化コンピュータ利用システムを目的とする。本発明に従い、このシステムはファンドリー関連ユーザーが担当ファンドリーをこのシステムに登録することによってアクセス可能になる。ファンドリーの登録は典型的期間の間このシステム利用のオンライン購入によって行われる。登録されたファンドリーには複数のオンラインアカウントが設定され、これらはファンドリーと関連付けられていてこのシステムにアクセスできる異なるレベルの許可を得た異なるユーザーにより管理される。ファンドリー管理者は複数のユーザーアカウントを作成する権限を保有しており、アカウントに対して正当な許可を割り当て、さらに管理者が作成したユーザーアカウントを管理する。ファンドリーユーザーはユーザー名、メールアドレス、パスワード、秘密の質問の答等からなる少なくとも一つのユーザー認証情報を入力してこのシステムにログオンする。
添付図面を参照すると、図1は鋳造棄却品を削減することを目的とする砂最適化用コンピュータ利用システム100の模式的アーキテクチャデータフロー図を示す。
本発明の一局面に従い、このシステム100はユーザーインターフェースモジュール110、データアップロードモジュール120、レポートモジュール130、モデル構築モジュール140、処理エンジン150、第一レポジトリ160、第二レポジトリ170、第三レポジトリ180から成る。このシステム100にアクセスするための正当な許可を得たファンドリーユーザーは作成した砂、添加剤、鋳造 棄却/欠陥、回収/再利用砂に関するデータをユーザーインターフェースモジュール110を使用してアップロードすることができる。ユーザーインターフェースモジュール110はユーザーがユーザーインターフェースモジュール110から入力したデータを受信することができるデータアップロードモジュール120と交信する。データアップロードモジュール120は妥当性検証ルールを格納したバリデーター122を含み、バリデーター122はユーザーがアップロードしたデータに妥当性検証ルールを適用して検証する機能を有する。ユーザーが入力したデータがバリデーター122により検証されて有効と判定されると、データアップロードモジュール120が調製された砂、添加剤、回収／再利用砂に関する検証されたデータを第一レポジトリ160に格納し、鋳造 棄却/欠陥に関する検証済みデータを第二レポジトリ170に格納する。
レポートモジュール130は第一レポジトリ160と交信して、第二レポジトリ170がファンドリーユーザーに調製された砂、添加剤、回収／再利用砂および鋳造棄却に関するデータを取得することを可能にする。さらに、レポートモジュール130はファンドリーユーザーにレポジトリから取得されたデータに基づいて望みのレポートを生成することを可能にする。モデル構築モジュール140はモデルを構築するためにファンドリーユーザーからのコマンドを受信する機能を持つ。モデル構築ルールを格納しているモデル構築モジュール140は第一レポジトリ160と第二レポジトリ170と通信し、レポジトリからのデータからデータを取得する。モデル構築モジュール140はデータを第一レポジトリ160および第二レポジトリ170からファンドリーユーザーから受信されたコマンドに基づいて取得し、モデルを構築し、さらにモデル構築ルールを前記の取得データに適用してモデルを構築するように構成されている。ファンドリーユーザーはモデル構築モジュール140により作成されたモデルをユーザーインターフェースモジュール110を通してみることができる。その次に、モデル構築モジュール140は第三レポジトリ180と交信し、新規構築モデルを今後の参照や解析用に保存する。ファンドリーユーザーは処理エンジン150が受信するクエリーをユーザーインターフェースモジュール110を通して送信することができる。クエリーの処理ルールが格納されている処理エンジン150はさらに第一レポジトリ160、第二レポジトリ170、第三レポジトリ180と通信する機能を有する。処理エンジン150はクエリーの処理ルールをユーザーが送ったクエリーに適用し、さらに対応するデータを第一レポジトリ160、第二レポジトリ170、および第三レポジトリ180から受信して、ファンドリーユーザーのためにユーザーが読める形式でユーザーインターフェースモジュール110に表示するように構成されている。
図2を参照すると、この図はブロック図は前記ファンドリーでの鋳造棄却品を削減することを目的とする砂最適化用システム 200の機能モジュールを表す。本発明に従い、このシステム200は第一レポジトリ210、第二レポジトリ220、第三レポジトリ230、入力モジュール240、プロセッサモジュール250、パターン生成エンジン260、予測的／規範的モジュール270、自己学習型エディタ280、ディスプレイモジュールから構成される。入力モジュール240はファンドリーユーザーがキーボードおよび/またはマウス等の入力デバイスから入力したユーザー入力を受信する。入力モジュール240はユーザー入力に含まれるユーザー入力値が一つのインスタンスに対応する少なくとも一つの砂パラメータと照合可能であるかを確認してユーザー入力を有効と判定する。その次に、入力モジュール240は第一レポジトリ210と通信し、受信したユーザー入力を今後の使用や参照用にレポジトリに格納する。第一レポジトリ210は砂パラメータ第一セットおよび砂パラメータ第二セットを格納する機能を有する。典型的には、砂パラメータ第一セットはグリーン圧縮強度(GCS)、圧搾性指数、水分、活性粘土、不活性微粒子濃度、燃性損失百分率(LOI)、透過性指数、湿潤時引っ張り耐性、揮発性物質濃度、顆粒粉末度 (GFNまたはAFS)、魚卵状粒濃度および砂のpH値から成るグループから選択される。典型的には、砂パラメータ第二セットは粉砕指数、砂対金属比、乾燥成分の強度、攪拌機回収砂温度、コアへの砂侵入、試料重量、破砕指数、コーンジョルト試験、引き裂き耐性、変形、ねばりの度合い、グリーン 引っ張り耐性、高温強度、流動性、型硬度、強度、密度、焼結点、耐久性、型ガス展開、金属貫通、空気硬化強度、成形性、シーブ分布、粒形、ベントナイト濃度、MB値、ゲル化時間、膨潤容量、金属関連パラメータから成るグループの中から選択される。さらに、金属関連パラメータは炭素百分率、炭素等価値、注入温度、注入時間、注入速度、注入高さ（または、金属静的高さ)、注入手順、金属化学組成を含む。
本発明に従い、このプロセッサモジュール250は第一レポジトリ210、第二レポジトリ220、第三レポジトリ230と通信して、処理および分析用データを格納および取得する。第二レポジトリ220は棄却種別および棄却数量に関するデータを格納するように適合されている。処理ルールを格納してあるプロセッサモジュール250はパラメータ値、砂パラメータ第一セット、砂パラメータ第二セット、棄却種別および棄却の相関関係を計算する機能を有する。さらに、このプロセッサモジュール250はファンドリーユーザーがデータを入力モジュール240を通してアップロード／入力するインスタンスの一つごとに、パラメータ値、パラメータ、棄却および棄却種別の間の相関関係を計算することもできる。
パターン生成エンジン260はプロセッサモジュール250と結合されており、プロセッサモジュール250と同時に機能する。パターン生成エンジン260にはパターン生成ルールが格納されている。さらに、パターン生成エンジン260はパターン生成ルールを適用して、プロセッサモジュール250から受け取ったパラメータの値、パラメータ、棄却、棄却種別の間の相関関係に基づいて少なくとも一つのパターンを判断する。パターン生成エンジン260によって生成されるパターンは少なくとも一本の方程式であって、相関関係付けられたデータごとに考慮し、多次元曲線を形成する。予測的／規範的モジュール 270はパターン生成エンジン260とファンドリーユーザーが所与のインスタンスにおいて入力した砂パラメータに対応するユーザー入力を受けるプロセッサモジュール250と通信する。予測的／規範的モジュール270は入力値を砂パラメータを方程式にマップする機能を有し、確率の度合いを含む少なくとも一個の予測的／規範的解を生成する。確率の度合いは新たに生成された予測的／規範的解に対応する信頼度を数値によって表したものである。このプロセッサモジュール250は第三レポジトリ230と通信して棄却に対応する砂パラメータを使用して生成されたパターンを格納する。
自己学習型エディタ280はパターン生成エンジン260、予測的／規範的モジュール270と通信する機能を有する。さらに一時レポジトリ282、決定素子284、および比較素子286から構成される。自己学習型エディタ280はパターン生成エンジン260によって生成された多次元曲線を一時レポジトリ282に格納する機能を有する。決定素子284は予測的／規範的解の中に存在する予測的／規範的棄却および棄却種別を判断する機能を有する。比較素子286は決定素子284から得られる予測的／規範的解の中に存在する決定済みの予測的／規範的棄却および棄却種別を学習する機能を有し、さらに、ユーザーによる棄却および棄却種別の入力に対応する予測的／規範的値を比較ならびに補正する機能を有する。自己学習型エディタ280は第三レポジトリ230と通信し、生成された予測的／規範的解に対応する棄却および棄却種別の補正値を格納し、更新する。さらに、自己学習型エディタ280は非妥当な棄却を棄却することに関わる動作を実行する機能を有する。この動作には非妥当な棄却の決定、保持、破棄、更新および第三レポジトリ230への格納を含む。
ディスプレイモジュール290はプロセッサモジュール250および予測的／規範的モジュール270と通信し、ファンドリーユーザーが確率の度合いおよび相関関係付けられたデータを含む予測的／規範的解をユーザーインターフェースに表示されるグラフィックで見ることを可能にする。
本発明に従い、典型的には、ファンドリーユーザーはシステム200によるパラメータ値の処理および分析を開始するために少なくとも砂パラメータ第一セットを入力する必要がある。さらに、この動作によってシステム200はファンドリーユーザーが既存のファンドリーにおける鋳造棄却を削減するために使用する望ましい予測的／規範的解を提供することができる。
図3(a)および3(b)を参照すると、これらの図解は関連手順を、図2に表されているようなファンドリーでの鋳造棄却品を削減することを目的とする砂最適化用コンピュータ利用システムを実現するための方法300に対応するフローチャートに表している。方法300は以下の手順からなる：
・第一砂パラメータセットのデータを第一レポジトリに格納する。このレポジトリではパラメータはグリーン圧縮強度(GCS)、圧搾性指数、水分、活性粘土、不活性微粒子濃度、燃性損失百分率(LOI)、透過性指数、湿潤時引っ張り耐性、揮発性物質濃度、顆粒粉末度 (GFNまたはAFS)、魚卵状粒濃度および調製された砂のpH値から成るグループから選択される310。
・棄却種別および棄却数量のデータを第二レポジトリに格納する320。
・棄却に対応するパラメータを使用して生成されるパターンを第三レポジトリに格納する330。
・鋳造処理日に対応するパラメータ関連の棄却のマッピング340。
・少なくとも予測的／規範的解が必要なインスタンスのパラメータに対応する最新の値の組を入力する350。
・第一レポジトリに格納されたパラメータ値と最新の入力値の組、第二レポジトリに格納された棄却値および棄却種別および第三レポジトリに格納されたパターンとの相関性を特定し、パラメータ値、パラメータ、棄却および棄却種別の間の相関関係をインスタンスごとに特定する360。
・相関関係付けられたデータに少なくとも一つのパターンを特定するための相関関係付けられたデータとパラメータを処理する370。
・少なくとも一つの方程式を処理することによって生成されるパターンに基づいて少なくとも一つの多次元曲線を導き出す。この際多次元曲線ごとにパターンに対する予測的／規範的解を与える380。
・次に、方程式への対応するパラメータの最新入力値の組を処理しマッピングすることによって導出される最尤曲線と最も合致するパラメータの現在値を特定し、確率の度合いを含む予測的／規範的棄却値を得る390。
本発明に従い、一次砂パラメータに関するデータ格納手順はさらに、二次砂パラメータに関するデータを格納する手順を包含しており、砂関連鋳造を削減するための関連する金属鋳造パラメータは、粉砕指数、砂対金属比、乾燥成分の強度、攪拌機回収砂温度、コアへの砂侵入、試料重量、破砕指数、コーンジョルト試験、引き裂き耐性、変形、ねばりの度合い、グリーン 引っ張り耐性、高温強度、流動性、型硬度、強度、密度、焼結点、耐久性、型ガス展開、金属貫通、空気硬化強度、成形性、シーブ分布、粒形、ベントナイト濃度、MB値、ゲル化時間、膨潤容量、金属関連パラメータから成るグループの中から選択される。
本発明に従い、方程式を処理してマッピングし、予測的／規範的棄却値を取得する手順はさらに、ユーザーが読み取れる形式でグラフィック表示される確率の度合いおよび相関関係付けられたデータを含む予測的／規範的解の表示手順を包含する。
本発明に従い、方程式を処理してマッピングし、予測的／規範的棄却値を取得する手順はさらに、予測的／規範的解の中に存在する予測棄却および棄却種別を決定し、次に棄却および棄却種別に対応する予測値をユーザー入力による実際の棄却および棄却種別と比較して補正する手順を含む
本発明に従い、棄却および棄却種別に対応する予測値をユーザー入力による実際の棄却および棄却種別と比較して補正する手順はさらに、予測的／規範的解の中に存在する補正された棄却および棄却種別を第三レポジトリに格納し更新する手順を含む。
本発明に従い、予測的／規範的解の中に存在する予測棄却および棄却種別の決定手順はさらに、非妥当な棄却の棄却に関わる処置を講じる手順を含む。ここに、前記の処置は非妥当な棄却の決定、保持、破棄、更新および第三レポジトリへの格納から構成されるグループの中から選択される。
図4を参照すると、これは本発明に従い図1のモデル構築モジュール140を使用して数学的モデルを合成するための模式的データフロー図である。モデル構築モジュール140はデータクリーニングモジュール140A、データスケーリングモジュール140B、クラスターグループ化モジュール14℃、クラスターパーティションモジュール140D、クラスター再割り当てモジュール140E、分析モジュール140F および最尤法モジュール140Gを含む。データクリーニングモジュール140Aは予め指定されている動作をするための特定の砂パラメータに対応する空または0のデータベースフィールドがないかの一次確認機能を有する。予め指定されている動作は限定されることなく、棄却百分率の値が欠落しているデータ点の排除を含む。データクリーニングモジュール140Aの一実施例においては、このモジュールは砂パラメータに対応する平均値を計算し、平均値を欠如している値の場所に入力する機能を有するもう一つの実施例においてはデータクリーニングモジュール140Aは線形補間法を適用して欠落した値の代わりに補間値を挿入する機能を有する。線形補間法は二個の既知のデータ点、データセットおよび、近似のために応用可能である。この方法はデータクリーニングモジュール140Aが欠如している値を埋め、不要なデータ点を破棄して、整備されたデータセットを作成することを可能にする。
整備されたデータセットは目標範囲を整備されたデータ内で決定し選択し、さらに目標のデータを[0,1]または[-1,1]の範囲に縮尺あるいは正規化する機能を有するデータスケーリングモジュール140Bによって受け取られる。スケーリング目標データのために使用される方程式(1)は次のように表される：