(57)【要約】【課題】溶解物の成分分析結果に基づいて、目標とする物性値を得るために必要な添加材料の組成を高精度に決定可能な鋳造管理装置及び鋳造管理プログラムを提供すること。【解決手段】鋳造による製造対象物についての目標物性値を取得する目標物性値取得部と、溶解物についての成分分析結果を取得する溶解物成分分析結果取得部と、入力された成分分析結果に基づいて物性値を予測することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、成分分析結果を入力することで、溶解物の物性値を予測する溶解物物性値予測部と、入力された目標物性値と成分分析結果とに基づいて添加材料の成分内容を決定することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、目標物性値と成分分析結果とを入力することで、添加材料の成分内容を決定する添加材料決定部とを備える。【選択図】図１
2019195838.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋳造時の溶解物についての成分分析結果を取得する溶解物成分分析結果取得部と、
入力された成分分析結果に基づいて物性値を予測することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて、前記成分分析結果から溶解物の物性値を予測する溶解物物性値予測部と
を備える鋳造管理装置。
【請求項２】
鋳造による製造対象物についての目標物性値を取得する目標物性値取得部と、
溶解物についての成分分析結果を取得する溶解物成分分析結果取得部と、
入力された成分分析結果に基づいて物性値を予測することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記成分分析結果を入力することで、溶解物の物性値を予測する溶解物物性値予測部と、
入力された目標物性値と成分分析結果とに基づいて添加材料の成分内容を決定することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記目標物性値と前記成分分析結果とを入力することで、添加材料の成分内容を決定する添加材料決定部と
を備える鋳造管理装置。
【請求項３】
前記添加材料決定部は、目標物性値を達成するための添加材料の成分内容の情報と併せて、鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を決定して出力する
請求項２に記載の鋳造管理装置。
【請求項４】
前記溶解物物性値予測部は、
溶解物についての物性値予測結果が目標物性値に到達したか否かを判別する機能と、
物性値予測結果と併せて、少なくとも１通り以上の鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を決定して出力する機能とを備え、
目標物性値に到達したと判別した際の鋳込み速度及び／又は鋳込み温度を制御用パラメータとして出力する制御用パラメータ出力部を備える
請求項２又は請求項３に記載の鋳造管理装置。
【請求項５】
前記添加材料決定部は、
予め添加材料として使用可能な材料の条件を設定可能とし、使用可能な材料の条件の範囲内において添加材料の成分内容を決定する機能を備える
請求項２から請求項４の何れかに記載の鋳造管理装置。
【請求項６】
鋳造の管理に必要な処理をコンピュータに実現させるための鋳造管理プログラムであって、
前記コンピュータに、
鋳造による製造対象物についての目標物性値を取得する目標物性値取得機能と、
溶解物についての成分分析結果を取得する溶解物成分分析結果取得機能と、
入力された成分分析結果に基づいて物性値を予測することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記成分分析結果を入力することで、溶解物の物性値を予測する溶解物物性値予測機能と、
入力された目標物性値と成分分析結果とに基づいて添加材料の成分内容を決定することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記目標物性値と前記成分分析結果とを入力することで、添加材料の成分内容を決定する添加材料決定機能と
を実現させる鋳造管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、溶解物の成分分析結果に基づいて、目標とする物性値を得るために必要な添加材料の組成を決定するための鋳造管理装置及び鋳造管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、鋳鉄、鋳鋼、ダイキャストなどの鋳造分野において、引張強度（ＴＳ）、硬度（例えば、ブリネル硬さ（ＨＢ））などを含む材料物性値について、製品に求められる最適な材料物性値が得られるように、成分調整が行われてきた。鋳鉄や鉄鋼材料をはじめ、多くの金属材料では、相変態・析出等を除けば、多くは化学成分により材料物性値が決まる場合が多い。その一方、大半の金属材料は、微量元素を含めると非常に多くの元素から構成されており、全ての元素を含めて材料物性値を予測することは難しいため、特定の元素に着目した材料物性値の予測が行われてきた。
【０００３】
例えば、材料の炭素の含有量に着目した材料物性値の予測に関するものとして、特許文献１が挙げられる。この特許文献１によれば、炭素の含有量と引張強度（ＴＳ）との関係性を線形回帰式で求める手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５-１７２９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
図４は、鋳造の手順の一例を表したフロー図である。この図４に示すように、鋳造の手順は、（ａ）目標とする物性値を得るための原材料を選定して炉に原材料を投入、（ｂ）原材料を溶解させる、（ｃ）溶解物の成分分析を行う、（ｄ）炉の中に添加材料を加えて目標の物性値となるように溶解物の成分調整を行う、（ｅ）溶解物の温度調整を行う、（ｆ）鋳込み（出湯）を行う、（ｇ）鋳込み速度測定（鋳込み速度の調整）を行う、（ｈ）重量の測定を行う、（ｉ）冷却を行う、（ｊ）解枠して製品を取り出す、という流れとなっている。この一連の処理の中で、（ｃ）の成分分析結果に基づいて現状の炉の溶解物の物性値を予測して、目標物性値に近づけるための添加材料を決定する必要がある。このとき、溶解物の物性値の予測精度が低いと、最終製品の物性値が目標物性値とずれることになってしまう。よって、溶解物の物性値予測を高精度で行うことは鋳造において重要な問題である。
【０００６】
一例として、鋳鉄の場合、主元素である鉄Ｆｅに含まれたときに物性値に影響を及ぼすものとしては、主要元素である炭素Ｃ、ケイ素Ｓｉ、マンガンＭｎ、リンＰ、硫黄Ｓの他、微量元素である銅Ｃｕ、ニッケルＮｉ、クロムＣｒ、モリブデンＭｏ、チタンＴｉ、バナジウムＶ、アルミＡｌ、錫Ｓｎ、マグネシウムＭｇ、バリウムＢ、アンチモンＳｂ、亜鉛Ｚｎ、窒素Ｎなどが物性値に影響していると考えられる。
【０００７】
特許文献１における線形回帰式による予測は、考慮する変数が１つの場合には有効であるが、複数の元素について同時に考慮した予測を行うためには、重回帰分析が必要になる。しかし、元素の中には添加量と物性値の変化との間の関係性が非線形となるものも存在するため、重回帰分析を行ったとしても、非線形の関係性を持つ元素の影響が考慮されずに予測精度に影響してしまうという問題があった。予測精度は、目標物性値を達成するための添加材料の決定に不可欠な要素であり、目標物性値を達成するための溶解物の調整を容易にするために高精度な予測が求められていた。
【０００８】
本発明は、上記問題点に鑑みなされたものであり、溶解物の成分分析結果に基づいて、目標とする物性値を得るために必要な添加材料の組成を高精度に決定可能な鋳造管理装置及び鋳造管理プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る鋳造管理装置は、鋳造時の溶解物についての成分分析結果を取得する溶解物成分分析結果取得部と、入力された成分分析結果に基づいて物性値を予測することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて、前記成分分析結果から溶解物の物性値を予測する溶解物物性値予測部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る鋳造管理装置は、鋳造による製造対象物についての目標物性値を取得する目標物性値取得部と、溶解物についての成分分析結果を取得する溶解物成分分析結果取得部と、入力された成分分析結果に基づいて物性値を予測することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記成分分析結果を入力することで、溶解物の物性値を予測する溶解物物性値予測部と、入力された目標物性値と成分分析結果とに基づいて添加材料の成分内容を決定することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記目標物性値と前記成分分析結果とを入力することで、添加材料の成分内容を決定する添加材料決定部とを備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る鋳造管理装置は、前記添加材料決定部は、目標物性値を達成するための添加材料の成分内容の情報と併せて、鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を決定して出力することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係る鋳造管理装置は、前記溶解物物性値予測部は、溶解物についての物性値予測結果が目標物性値に到達したか否かを判別する機能と、物性値予測結果と併せて、少なくとも１通り以上の鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を決定して出力する機能とを備え、目標物性値に到達したと判別した際の鋳込み速度及び／又は鋳込み温度を制御用パラメータとして出力する制御用パラメータ出力部を備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係る鋳造管理装置は、前記添加材料決定部は、予め添加材料として使用可能な材料の条件を設定可能とし、使用可能な材料の条件の範囲内において添加材料の成分内容を決定する機能を備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る鋳造管理プログラムは、鋳造の管理に必要な処理をコンピュータに実現させるための鋳造管理プログラムであって、前記コンピュータに、鋳造による製造対象物についての目標物性値を取得する目標物性値取得機能と、溶解物についての成分分析結果を取得する溶解物成分分析結果取得機能と、入力された成分分析結果に基づいて物性値を予測することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記成分分析結果を入力することで、溶解物の物性値を予測する溶解物物性値予測機能と、入力された目標物性値と成分分析結果とに基づいて添加材料の成分内容を決定することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記目標物性値と前記成分分析結果とを入力することで、添加材料の成分内容を決定する添加材料決定機能とを実現させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、溶解物の物性値の予測と、目標物性値を達成するために必要な添加材料の決定とについて、深層学習によって予め学習を行った学習済モデルに基づいて処理を実行することで、添加量と物性値の変化との間の関係性が非線形の元素を添加材料として扱う場合においても、従来の重回帰分析に比較して、物性値の予測及び添加材料の成分内容の決定を高精度に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明に係る鋳造管理装置１０の構成を表したブロック図である。
【図２】本発明に係る鋳造管理装置１０において用いられる学習済モデルの構成を表した概念図である。
【図３】本発明に係る鋳造管理装置１０における処理の流れを表したフローチャート図である。
【図４】鋳造の手順の一例を表したフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
［第１の実施の形態］
以下、図面を参照しながら、第１の実施の形態に係る鋳造管理装置の例について説明する。図１は、本発明に係る鋳造管理装置１０の構成を表したブロック図である。図１に示すように、鋳造管理装置１０は、目標物性値取得部１１と、溶解物成分分析結果取得部１２と、溶解物物性値予測部１３と、添加材料決定部１４と、制御用パラメータ出力部１５と、記憶部１６とを備えている。
【００１８】
目標物性値取得部１１は、鋳造による製造対象物についての目標物性値を取得する機能を有する。ここで、目標物性値とは、製造対象物について要求される物性条件の目標値を定めたものであり、例えば、引張強度（ＴＳ：Tensile Strength）や硬度（例えば、ブリネル硬さ（ＨＢ：Brinell Hardness））などを含むが、材料に依存する物性条件であればどのような物性条件を含むものであってもよい。目標物性値の取得は、例えば、ユーザによる入力操作に基づいて取得される。
【００１９】
溶解物成分分析結果取得部１２は、溶解物についての成分分析結果を取得する機能を有する。成分分析結果とは、溶解物の成分を分析した結果として溶解物に含まれる元素の構成比率を表したものをいう。分析手法については、鋳造に用いる溶解物の成分分析が可能であればどのような分析手法であってもよいが、例えば、発光分光分析（OES：Optical Emission Spectroscopy）などの既存の分析手法によって溶解物の成分分析を行って、得られた成分分析結果をこの溶解物成分分析結果取得部１２において取得する。
【００２０】
溶解物物性値予測部１３は、入力された成分分析結果に基づいて物性値を予測することについて予め学習を行った学習済モデル（物性値予測用）に基づいて、成分分析結果から溶解物の物性値を予測する機能を有する。図２（ａ）は、物性値予測用の学習済モデルの構成を表した概念図である。なお、図２（ａ）乃至（ｃ）に示すニューラルネットワークの構成図はあくまで概念を表したに過ぎず、実際には入力パラメータ数は多数となり、また、隠れ層も多層にわたって構成されるなど、複雑な構成となることはいうまでもない。この図２（ａ）に示すように、物性値予測用の学習済モデルは、溶解物の成分分析結果を入力したときに当該溶解物の物性値の予測値を出力する構成となっている。物性値予測用の学習済モデルの学習過程においては、成分分析結果とその材料の物性値の実測値を教師データとして使用して、成分分析結果をニューラルネットワークの入力層に入力して、物性値の予測値を出力することを学習させる。その際、予測結果を正解データである物性値の実測値に近づけるようにニューラルネットワークのパラメータの補正を行う。パラメータの補正は、例えば、損失関数によって予測値と実測値の乖離を求めて、誤差逆伝播法によってパラメータを修正する手法が考えられる。
【００２１】
また、溶解物物性値予測部１３は、物性値予測結果と併せて、少なくとも１通り以上の鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を決定して出力する機能を備えることが好ましい。鋳込み後に冷却されて得られる製品の最終物性値は、溶解物の成分内容のみでは定まらず、鋳込み速度によって変化し、また、鋳込み温度によって変化することが知られている。よって、物性値の予測を正確に行うためには、鋳込み速度の条件と鋳込み温度の条件を定めなければならない。設備上の都合などから鋳込み速度、鋳込み温度の条件を固定パラメータとして物性値を予測させる構成であってもよいが、これらのパラメータを制御可能な設備においては、物性値の予測に際して、少なくとも１通り以上の鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を併せて出力させるようにすることが好ましい。
【００２２】
また、溶解物物性値予測部１３に対して、目標物性値取得部１１で取得した目標物性値を入力するようにして、溶解物物性値予測部１３における予測物性値が目標物性値に到達したか否かを判定する機能を持たせるようにしてもよい。ここでの目標物性値に到達したか否かの判定は、物性値の完全一致の場合に限定されるものではなく、製品毎に許容される物性値の誤差の範囲を設定して、その範囲内であれば目標物性値に到達したと判定するものであってもよい。なお、目標物性値に到達したか否かの判定は、必ずしも溶解物物性値予測部１３において行う必要はなく、鋳造管理装置１０において、別途、目標物性値到達判定部（図示省略）を設けて、目標物性値到達判定部において目標物性値取得部１１で取得した目標物性値と溶解物物性値予測部１３で得られた予測物性値とを比較して判定を行うようにしてもよい。なお、溶解物物性値予測部１３において目標物性値に到達したか否かの判定を行う場合において、鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を決定する機能を備えている場合には、何れの鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件の場合に目標物性値に到達可能であるかを出力する機能を備えさせるようにしてもよい。鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を調整することで目標物性値に到達できる可能性があるからである。
【００２３】
添加材料決定部１４は、入力された目標物性値と成分分析結果と予測物性値とに基づいて添加材料の成分内容を決定することについて予め学習を行った学習済モデル（添加成分決定用）に対して、目標物性値と成分分析結果と予測物性値とを入力することで、添加材料の成分内容を決定する機能を有する。図２（ｂ）は、添加成分決定用の学習済モデルの構成を表した概念図である。この図２（ｂ）に示すように、添加成分決定用の学習済モデルは、目標物性値と溶解物の成分分析結果と溶解物の予測物性値とを入力したときに目標物性値を達成するために求められる溶解物の成分内容、すなわち添加材料の成分内容を出力する構成となっている。添加成分決定用の学習済モデルの学習過程においては、目標物性値と溶解物の成分分析結果と溶解物の予測物性値と当該目標物性値を達成したときの溶解物の成分内容のデータを教師データとして使用する。この教師データは、過去の添加材料の添加によって物性値の調整を行った際に、添加前の溶解物の成分分析結果及び物性値の実測値と、添加後の溶解物の成分分析結果及び物性値の実測値とを取得するようにして、教師データとして用いる。そして、目標物性値としての添加後の溶解物の物性値の実測値と、成分分析結果と、予測物性値としての添加前の溶解物の物性値の実測値とをニューラルネットワークの入力層に入力して、溶解物の成分内容（又は添加材料の成分内容）を出力することを学習させる。その際、出力された溶解物の成分内容（又は添加材料の成分内容）を教師データである添加後の溶解物の成分分析結果に近づけるようにニューラルネットワークのパラメータの補正を行う。
【００２４】
また、添加材料決定部１４は、溶解物の成分内容（又は添加材料の成分内容）を出力する際に、鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を併せて出力する機能を備えることが好ましい。上述の通り、物性値は、鋳込み速度によって変化し、また、鋳込み温度によって変化することが知られているため、溶解物の成分内容（又は添加材料の成分内容）を定めただけでは目標物性値に到達することが確定しない。よって、溶解物の成分内容（又は添加材料の成分内容）と併せて、鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を出力させるようにすることが好ましい。鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を併せて出力させるためには、添加成分決定用の学習済モデルの学習過程において、教師データとして用いる過去の鋳造データに鋳込み速度と鋳込み温度の条件も含ませて学習を行うことで対応可能である。
【００２５】
なお、図２（ｂ）に示す構成はあくまで一例であり、他の構成であってもよい。図２（ｃ）は、添加成分決定用の学習済モデルの他の構成を表した概念図である。この図２（ｃ）では、溶解物の予測物性値を入力として用いない構成である。すなわち、図２（ｃ）に示す添加成分決定用の学習済モデルは、目標物性値と溶解物の成分分析結果とを入力したときに目標物性値を達成するために求められる溶解物の成分内容（又は添加材料の成分内容）を出力する構成となっている。この図２（ｃ）に示す添加成分決定用の学習済モデルの学習過程では、溶解物の予測物性値を入力として用いないことを除いては図２（ｂ）と同様のプロセスにて学習を行うことができる。
【００２６】
制御用パラメータ出力部１５は、目標物性値に到達したと判別した際の鋳込み速度及び／又は鋳込み温度を制御用パラメータとして出力する機能を有する。鋳造設備において、鋳込み速度の調整や溶解物の温度調整を電子制御によって管理している場合には、目標物性値を達成するための鋳込み速度の条件や鋳込み温度の条件が定まった際に、これらの鋳込み速度の条件や鋳込み温度の条件を、鋳込み速度や鋳込み温度の電子制御を行っている制御部に対して制御用パラメータとして出力することで、作業者による手入力の必要がなくなるため、誤入力を防止することが可能となる。
【００２７】
記憶部１６は、各部の処理に必要な各種データや、各部における処理の結果として得られたデータを記憶させる機能を有する。例えば、目標物性値取得部１１で取得した目標物性値、溶解物成分分析結果取得部１２において取得した溶解物の成分分析結果などをこの記憶部１６に記憶させるようにしてもよいし、溶解物物性値予測部１３、添加材料決定部１４のそれぞれにおいて用いる学習済モデルをこの記憶部１６に記憶させるようにしてもよいし、また、溶解物物性値予測部１３、添加材料決定部１４において得られた出力結果を記憶部１６に記憶させるようにしてもよい。なお、溶解物物性値予測部１３、添加材料決定部１４のそれぞれにおいて用いる学習済モデルは、必ずしも鋳造管理装置１０の本体において記憶させておく必要はなく、通信ネットワークを介して接続可能な他の装置に記憶させおくようにしてもよい。例えば、サーバ装置に学習済モデルを格納しておき、学習済モデルを使用する際にサーバ装置に対して通信ネットワークを介して接続して利用するような構成であってもよい。
【００２８】
次に、本発明に係る鋳造管理装置１０における処理の流れについて説明を行う。図３は、本発明に係る鋳造管理装置１０における処理の流れを表したフローチャート図である。この図３において、先ず、鋳造管理装置１０は、目標物性値を取得することによって処理を開始する（ステップＳ１０１）。作業員は、目標の物性値を得るための大まかな原材料の選定を行って加熱処理によって原材料を溶解させる。溶解物の成分分析を行い、鋳造管理装置１０は、溶解物の成分分析結果を取得する（ステップＳ１０２）。鋳造管理装置１０は、取得した成分分析結果に基づいて溶解物の物性値を予測する（ステップＳ１０３）。このとき、物性値の予測に際して、少なくとも１通り以上の鋳込み速度及び／又は鋳込み温度の条件を併せて出力させるようにすることが好ましい。そして、鋳造管理装置１０は、溶解物の物性値の予測値が目標物性値に到達したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。溶解物の物性値の予測値が目標物性値に到達していない場合（Ｓ１０４−Ｎ）、次のステップＳ１０５に移行する。
【００２９】
次に、鋳造管理装置１０は、目標物性値を達成するために溶解物に対して必要な添加材料を決定する（ステップＳ１０５）。必要な添加材料は、溶解物全体の成分比率の形で出力するようにしてもよいし、添加すべき材料の成分比率のみを出力するものであってもよい。作業員は、出力された添加材料の比率に基づいて、実際に投入すべき添加材料の重量を算出して、溶解物に添加材料を投入する。鋳造管理装置１０は、添加材料投入完了の入力を受付ける（ステップＳ１０６）。添加材料投入完了が入力されると、ステップＳ１０２に戻る。そして、添加材料を投入後の溶解物について成分分析を行い、鋳造管理装置１０は、添加材料投入後の溶解物の成分分析結果を取得する（ステップＳ１０２）。鋳造管理装置１０は、取得した成分分析結果に基づいて添加材料投入後の溶解物の物性値を予測する（ステップＳ１０３）。そして、鋳造管理装置１０は、添加材料投入後の溶解物の物性値の予測値が目標物性値に到達したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。溶解物の物性値の予測値が目標物性値に到達した場合（Ｓ１０４−Ｙ）、ステップＳ１０７に移行する。そして、鋳造管理装置１０は、目標物性値を達成するために要求される鋳込み速度、鋳込み温度等の制御用パラメータを出力して（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【００３０】
以上のように、本発明に係る鋳造管理装置１０によれば、鋳造による製造対象物についての目標物性値を取得する目標物性値取得部と、溶解物についての成分分析結果を取得する溶解物成分分析結果取得部と、入力された成分分析結果に基づいて物性値を予測することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、成分分析結果を入力することで、溶解物の物性値を予測する溶解物物性値予測部と、入力された目標物性値と成分分析結果とに基づいて添加材料の成分内容を決定することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、目標物性値と成分分析結果とを入力することで、添加材料の成分内容を決定する添加材料決定部とを備えるようにしたので、溶解物の物性値の予測と、目標物性値を達成するために必要な添加材料の決定とについて、深層学習によって予め学習を行った学習済モデルに基づいて処理を実行することで、添加量と物性値の変化との間の関係性が非線形の元素を添加材料として扱う場合においても、従来の重回帰分析に比較して、物性値の予測及び添加材料の成分内容の決定を高精度に行うことが可能となる。
【００３１】
［第２の実施の形態］
前記第１の実施の形態においては、添加材料決定部１４において選択される可能性のある添加材料は、学習済モデルの学習に用いられた教師データに依存するものであり、様々な添加材料を採用した教師データに基づいて学習を行っておけば、添加材料として様々な材料が選択され得ることになる。しかし、製品の原材料費の制限や製品に求められる安全性の要求などから、添加材料に制限をかけたいというニーズが生まれる可能性がある。
【００３２】
このようなニーズに対応するために、添加材料決定部１４において、添加材料の制限に関する入力を受付けるようにしてもよい。例えば、鉄に比較してコスト増の原因となる銅や錫の使用量を低減させる目的で、「Ｃｕ及びＳｎの使用量は全体に対して〇％を超えないように添加材料を選択する」といった制限を入力可能とすることが考えられる。また、「微量元素である銅Ｃｕ、ニッケルＮｉ、クロムＣｒ、モリブデンＭｏ、チタンＴｉ、バナジウムＶ、アルミＡｌ、錫Ｓｎ、マグネシウムＭｇ、バリウムＢ、アンチモンＳｂ、亜鉛Ｚｎ、窒素Ｎのうち、指定された元素については添加材料として使用しない」という制限をかけることが考えられる。このような制限に対応するためには、添加成分決定用の学習済モデルの学習過程において、ニューラルネットワークに対する入力として制限の情報を加えるようにし、教師データとして当該制限に適合した添加材料での調整を行ったデータを使用することで、制限付きの添加材料決定も可能となる。
【００３３】
［第３の実施の形態］
前記第１及び第２の実施の形態においては、溶解物物性値予測部１３と、添加材料決定部１４との両方を備える構成として説明を行ったが、これに限定されるものではなく、これらのうちの溶解物物性値予測部１３を設けずに、添加材料決定部１４のみで構成するようにしてもよい。
【００３４】
鋳造管理装置１０に求められる性能が、製品の物性値が目標物性値と高精度で一致することと考えた場合、溶解物の途中段階での物性値の予測値を出力させなくとも、添加材料決定部１４において正確な添加材料の成分内容が決定されさえすれば、目標物性値の達成は可能である。この場合、添加材料決定部１４において、図２（ｃ）に示す添加成分決定用の学習済モデルを採用し、目標物性値取得部１１で取得した目標物性値と、溶解物成分分析結果取得部１２で取得した溶解物の成分分析結果とを図２（ｃ）に示す添加成分決定用の学習済モデルに入力して添加材料の成分内容を決定するようにする。そして、添加材料を投入後の溶解物が目標物性値に達したか否かの判定については、添加材料を投入後の溶解物についての成分分析結果を添加材料決定部１４の添加成分決定用の学習済モデルに入力して、目標物性値に到達するために必要な添加材料が出力されない、又は、出力されるにしても無視できる程度に微量な成分内容である場合には、目標物性値に到達したと判断するという使用が考えられる。このような構成としても、前記第１及び第２の実施の形態の場合と同様の効果を得ることが可能となる。
【符号の説明】
【００３５】
１０  鋳造管理装置
１１  目標物性値取得部
１２  溶解物成分分析結果取得部
１３  溶解物物性値予測部
１４  添加材料決定部
１５  制御用パラメータ出力部
１６  記憶部
【図１】
2019195838.tif 000003
【図２】
2019195838.tif 000004
【図３】
2019195838.tif 000005
【図４】
2019195838.tif 000006