(57)【要約】      （修正有）【課題】ハイブリッドマルチモードプロセスプランをプランニングする効率的な手法を提供する。【解決手段】プロセスプランは、ＡＭプロセスおよびＳＭプロセスの任意の組み合わせを含む。予め定義されたＡＭおよびＳＭモダリティの任意の交互のシーケンスから所望のターゲット部品を製作するための、すべての潜在的に実行可能なプロセスプランが、系統的な様式で探索される。いったん、部分的に順序付けられた状態のセットの観点から、すべてのプロセスプランの状態空間が列挙されると、高度な人工知能（ＡＩ）プランニング技術を利用して、状態空間を迅速に探索し、無効なプロセスプラン、例えば、物理的に理にかなわないプロセスプランを排除し、コスト関数、例えば製造時間および材料またはプロセスコストを使用して、有効なプロセスプラン間で最適化する。【選択図】図３
2019121371.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルコンピュータを用いたハイブリッド製造のためのプロセスプランを構築するためのシステムであって、
コンピュータのステップであって、前記コンピュータのステップは、
記憶装置であって、
設計されたとおりの部品の表面および内部を画定する、製作される前記部品のモデルと、
付加製造（ＡＭ）および除去製造（ＳＭ）のうちの少なくとも１つを行うことが各々可能である複数の製造機器のためのパラメータと、
前記製造機器の製造能力であって、各製造能力が、前記製造機器のうちの１つの製造活動に対して、その製造活動の自由度（ＤＯＦ）を特徴付ける運動と、前記製造機器のツールチェーンで利用可能な製造機器に基づいて、最小製造可能近傍（ＭＭＮ）を特徴付ける形状と、を含む、製造能力と、を含む、記憶装置と、
プロセッサおよびメモリと、を含み、前記メモリには、前記プロセッサによって実行される、
その製造機器の前記製造能力に基づいて、前記製造機器によって行われることができる単一の製造活動を通して製造可能である部品に最も近い形状を含む、前記製造機器の各々のための製造プリミティブを計算するステップと、
前記製造プリミティブと前記製造プリミティブのすべての補数との交点を取ることによって、前記コンピュータを用いて基準交差項を計算するステップであって、各基準交差項が、各基準交差項が前記製造プリミティブの各々の完全に内側にあるかまたは完全に外側である３次元領域にある、製造作業域の区分化を作成する、計算するステップと、
前記コンピュータを用いて、前記基準交差項の１つ以上の異なるサブコレクションを形成するステップと、
前記コンピュータを用いて、前記設計されたとおりの部品と同等の前記基準交差項の任意のサブコレクションの和集合を発見することができるかどうかを判定するステップと、
前記和集合が発見されたことを条件として、コンピュータを用いて前記部品を製造するためのプロセスプランを立てるステップであって、前記部品を製造するための前記プロセスプランが、前記基準交差項を計算するために製造プリミティブを使用した前記製造機器によって実行可能である製造活動のシーケンスを含む、プロセスプランを立てるステップと、を含むステップを行うためのコードが内部に記憶されている、システム。
【請求項２】
前記製造シーケンスが、厳密にすべてが付加製造プリミティブ、厳密にすべてが除去製造プリミティブ、ならびに少なくとも１つの厳密に付加製造プリミティブおよび少なくとも１つの厳密に除去製造プリミティブを含む付加製造プリミティブと除去製造プリミティブとの組み合わせのうちの１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記記憶装置が、
製造されたとおりの部品の互換性に関するセマンティクスをさらに含み、
前記プロセッサによる実行のための前記コードが、
発見された前記基準交差項の任意のサブコレクションの前記和集合が、互換性のための前記セマンティクスに関して、前記設計されたとおりの部品と一致するかどうかを判定するステップを行うためのコードをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記プロセッサによって実行される、
和集合が発見されなかった場合、前記コンピュータを用いて、前記製造プリミティブと、少なくとも１つの追加の製造プリミティブおよびそれらの製造プリミティブのすべての補数との交点を取ることによって、さらなる基準交差項を抽出し、前記コンピュータを用いて、前記さらなる基準交差項の１つ以上のサブコレクションを形成するステップと、
前記コンピュータを用いて、前記さらなる基準交差項の前記サブコレクションのうちの少なくとも１つの前記和集合が、前記設計されたとおりの部品の分解と等しいかどうかを判定することを再び試みるステップと、を含むステップを行うためのコードをさらに含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセッサによって実行される、
前記コンピュータを用いて、前記基準交差項のうちの１つを分割して、前記設計されたとおりの部品をカバーする必要があるかどうかを判定するステップと、
前記コンピュータを用いて、面が前記分割を提供する前記追加の製造プリミティブを選択するステップと、を含むステップを行うためのコードをさらに含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
デジタルコンピュータを用いたハイブリッド製造のためのプロセスプランを構築するための方法であって、
コンピュータに、設計されたとおりの部品の表面および内部を画定する、製作される前記部品のモデルを提供するステップと、
前記コンピュータに、付加製造（ＡＭ）および除去製造（ＳＭ）のうちの少なくとも１つを行うことが各々可能である複数の製造機器のためのパラメータを提供するステップと、
前記コンピュータに、前記製造機器の製造能力を提供するステップであって、各製造能力が、前記製造機器のうちの１つの製造活動に対して、前記製造機器のツールチェーンで利用可能な前記製造機器に基づいて、その製造活動の自由度（ＤＯＦ）を特徴付ける運動と、最小製造可能近傍（ＭＭＮ）を特徴付ける形状と、を含む、提供するステップと、
その製造機器の前記製造能力に基づいて、前記製造機器によって行われることができる単一の製造アクションを通して製造可能である部品に最も近い形状を含む、前記製造機器の各々のための製造プリミティブを計算することを定義するステップと、
前記製造プリミティブと前記製造プリミティブのすべての補数との交点を取ることによって、前記コンピュータを用いて基準交差項を計算するステップであって、各基準交差項が、各基準交差項が前記製造プリミティブの各々の完全に内側にあるかまたは完全に外側にある３次元領域にある、製造作業域の区分化を作成する、計算するステップと、
前記コンピュータを用いて、前記基準交差項の１つ以上の異なるサブコレクションを形成するステップと、
前記コンピュータを用いて、前記設計されたとおりの部品と等しい前記基準交差項の任意のサブコレクションの和集合を発見することができるかどうかを判定するステップと、
前記和集合が発見されたことを条件として、前記コンピュータを用いて前記部品を製造するためのプロセスプランを立てるステップであって、前記部品を製造するための前記プロセスプランが、前記基準交差項を計算するために製造プリミティブが使用された前記製造機器によって行われ得る製造アクションのシーケンスを含む、プロセスプランを立てるステップと、を含む、方法。
【請求項７】
前記製造シーケンスが、厳密にすべてが付加製造プリミティブ、厳密にすべてが除去製造プリミティブ、ならびに少なくとも１つの厳密に付加製造プリミティブおよび少なくとも１つの厳密に除去製造プリミティブを含む付加製造プリミティブと、除去製造プリミティブとの組み合わせのうちの１つを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記コンピュータに、製造されたとおりの部品の互換性に関するセマンティクスを提供するステップと、
発見された前記基準交差項の任意のサブコレクションの前記和集合が、互換性のための前記セマンティクスに関して、前記設計されたとおりの部品と一致するかどうかを判定するステップと、をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
和集合が発見されなかった場合、前記コンピュータを用いて、前記製造プリミティブと、少なくとも１つの追加の製造プリミティブおよびそれらの製造プリミティブのすべての補数との交点を取ることによって、さらなる基準交差項を抽出し、前記コンピュータを用いて、前記さらなる基準交差項の１つ以上のサブコレクションを形成するステップと、
前記コンピュータを用いて、前記さらなる基準交差項の前記サブコレクションのうちの少なくとも１つの前記和集合が、前記設計されたとおりの部品の分解と等しいかどうかを判定することを再び試みるステップと、をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記コンピュータを用いて、前記基準交差項のうちの１つを分割して、前記設計されたとおりの部品をカバーする必要があるかどうかを判定するステップと、
前記コンピュータを用いて、面が前記分割を提供する前記追加の製造プリミティブを選択するステップと、をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
付加製造（ＡＭ）プロセスは、デジタル設計および製造の現実に革命をもたらしてきた。従来の製造技術を用いてこれまで製造できなかったような、カスタマイズされた材料のグラデーションを有する非常に複雑な構造が可能になった。ＡＭは、そうでなければ不可能であったであろう場合に比べてより複雑で効率的な充填構造の製造も可能にする。それにもかかわらず、除去製造（ＳＭ）は、高精度機械部品の製造に関連している。ＡＭは部品の内部構造のカスタマイズに幅広い自由度を提供しているが、ＳＭは、許容誤差の大きい嵌合と組み立てを必要とする機能的インタフェースに必要なように、ＡＭよりも可能な限り細かい精度と表面品質仕様を実現できる。
【０００２】
歴史的に、原材料または材料から部品を製造するには、これらの２つの組み合わせ可能であるが、異なる製造プロセスが関与していた。ＳＭを通した部品の製造は、部品が指定された公差内で所望の形状に縮小されるまで、素材を徐々に除去または機械加工することを含む。原材料は、しばしば、旋削、穿孔、またはフライス加工によって除去される。ＡＭを介して部品を製作することは、しばしば、部品が、融合溶着モデリング（ＦＤＭ）による３次元印刷で使用されるように意図された形状およびサイズに近づくまで、逐次的な層を追加することによって、製作されている部品に材料を徐々に付加または堆積させることを伴う。例えば、金属ＡＭは、鋳造のような従来の金属加工の代わりに使用されることがあるが、複雑な形状を生成することにおいて実質的により自由度が高く、最終部品に十分に近いほぼネットの形状を生成するが、機能的インタフェースは、公差と表面品質仕様を満たすためにＳＭを使用して仕上げる必要が依然としてある。多くの場合、ＦＤＭのような層ごとのＡＭプロセスでは、重力による垂れ下がりがなく、上層が下層の幅を超えて広がることを可能にするために、追加の支持材料が、ほぼネットの形状の下層に印刷され、これは、例えば金属ＡＭにおいて、除去するためにＳＭ後処理を必要とすることがある。ほぼネットの形状から支持構造を除去する１つの手法は、２０１７年１２月２９日出願の係属中の米国特許出願第１５／８５８，５２０号、発明の名称「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｐｌａｎｎｉｎｇ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｒｅｍｏｖａｌ  ｉｎ  Ｈｙｂｒｉｄ  Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  Ａｉｄ  ｏｆ  ａ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ」に記載され、その開示は参照により組み込まれる。
【０００３】
純粋なＡＭまたは純粋なＳＭプロセスの単一モードの製造シーケンスを包含するプロセスプランは、設定された包含の点で部分的順序を構成する状態遷移を有する。製造の各々の中間状態において、製作されている部品によって占有される物理的空間は、サイズが増加するか（ＡＭのみのシーケンスの場合）または減少し（ＳＭのみのシーケンスの場合）、その後の各状態はそれぞれ、単一モードのシーケンスにおける前の状態を含むか、またはその内部に含まれる。したがって、そのようなシーケンスの単調な材料堆積（ＡＭ）または除去（ＳＭ）をモデル化する動作の最終結果は、中間状態が変化し得るとしても、異なる順序で適用される順列、つまり同じステップに影響されない。製造プリミティブが、ある程度の自由度（ＤＯＦ）を有する所与の製造機器を用いたユニット製造活動で堆積（ＡＭ）されたかまたは除去（ＳＭ）された材料の幾何学モデルとして定義されている場合、材料の堆積（ＡＭ）または除去（ＳＭ）は、単一モードシーケンス内の各ＡＭまたはＳＭプロセスの実行順序に関係なく評価されることができる。したがって、部品の製造可能性は、計算上費用のかかるプロセスプランニングに進む前に評価されて、ＡＭまたはＳＭ活動の特定の順序付けられた単一モードシーケンスを発見することができる。
【０００４】
従来、単一モード製造シーケンスは、ＡＭ専用またはＳＭ専用の機械プロセスプランに対するデフォルト（かつ唯一）のモダリティであった。近年、愛知県大口市のヤマザキマザック株式会社により製造されたＩｎｔｅｇｒｅｘ  ｉ−４００ＡＭを含む、ＡＭとＳＭの両機能を具備するハイブリッド機械が登場した。このようなハイブリッド機械は、活動の単一モードの順序付けに限定されず、ＡＭおよびＳＭモダリティの任意の組み合わせを融合させる可能性を提供し、例えば、ＳＭ動作の後にＡＭ動作とその後のＳＭ動作等があり得る。これらの任意のマルチモードシーケンスは、結果として製造効率を高めることができ、製造可能性の領域をさらに拡大させる。
【０００５】
しかし、ハイブリッド製造における任意のマルチモードシーケンスのプロセスプランの生成は、依然として課題である。ＡＭとＳＭ活動の任意の順序付けがなされたマルチモードシーケンスを進行中の、部分的に製造された部品の物理的サイズの変化は、単一モードのシーケンスで見られる単調性を欠いており、材料堆積と除去をモデル化する個々のＡＭおよびＳＭ動作は、互いに混じり合ったとき、順序に影響されやすい。結果として、ＡＭおよびＳＭ活動の実行順序は重要であり、構成要素のＡＭおよびＳＭ活動を順不同で評価することができないため、任意の順序が付けられたマルチモードシーケンスの全プロセスプランが必要になる。この結果は、探索される必要がある状態遷移問題空間の巨大さに起因して、潜在的に大きな計算コストになる。さらに、プロセスプランニングを最初に完了することなく、部品の製造可能性を保証することはできなかった。
【０００６】
したがって、重要なハイブリッドマルチモードプロセスプランをプランニングする効率的な手法に対する要望が存在する。
【０００７】
ハイブリッド製造するためのプロセスプランを構築するための体系的な手法を提供する。プロセスプランは、ＡＭプロセスとＳＭプロセスの任意の組み合わせを含む。従来の次善の実践とは異なり、ＡＭおよびＳＭのモダリティのシーケンスは、予め固定されていない。むしろ、予め定義されたＡＭおよびＳＭモダリティの任意の交互のシーケンスから所望のターゲット部品を製作するためのすべての潜在的に実行可能なプロセスプランは、系統的な様式で探索される。いったん、部分的に順序付けられた状態のセットの観点から、すべてのプロセスプランの状態空間が列挙されると、高度な人工知能（ＡＩ）プランニング技術を利用して、状態空間を迅速に探索し、無効なプロセスプラン、例えば、物理的な意味をなさないプロセスプランを排除し、コスト関数、例えば製造時間および材料またはプロセスコストを使用して、有効なプロセスプラン間で最適化する。
【０００８】
一実施形態は、デジタルコンピュータを用いたハイブリッド製造のためのプロセスプランを構築するためのシステムおよび方法を提供する。コンピュータには、設計されたとおりの部品の表面および内部を明示的または暗示的に画定する、製作される設計されたとおりの部品のモデルが備えられる。コンピュータには、付加製造（ＡＭ）および除去製造（ＳＭ）のうちの少なくとも１つを行うことが各々可能である複数の製造機器のためのパラメータが備えられる。コンピュータには、製造機器の製造能力が備えられる。各製造能力は、製造機器のうちの１つの製造活動に対して、その製造活動の自由度（ＤＯＦ）を特徴付ける運動と、製造機器のツールチェーンで利用可能な製造機器に基づいて、最小製造可能近傍（ＭＭＮ）を特徴付ける形状と、を含む。製造機器の各々について、コンピュータは、その製造機器の製造能力に基づいて、製造機器によって行われることができる単一の製造活動を通して製造可能である部品に最も近い形状を含む、製造プリミティブを計算する。「基準交差項」は、「原子項」、「原子ビルディングブロック」、または単に「原子」とも呼ばれ、コンピュータで、製造プリミティブと製造プリミティブのすべての補数との交点を取ることによって計算される。基準交差項は、各基準交差項が製造プリミティブの各々の完全に内側にあるかまたは完全に外側である３次元領域にある、原子分解と称される、製造作業域の区分化を作成する。基準交差項の集合の異なるサブコレクションは、明示的または暗示的に形成され、設計されたとおりの部品に対してコンピュータを用いて検査される。コンピュータは、設計されたとおりの部品と等しい前記基準交差項の任意のサブコレクションの和集合を発見することができるかどうかを判定する。和集合が発見されたことを条件として、コンピュータを用いて部品を製造するためのプロセスプランが立てられる。部品を製造するためのプロセスプランは、基準交差項を計算するために製造プリミティブを使用した製造機器によって実行可能である製造活動のシーケンスを含む。
【０００９】
前述の手法は、論理的推論、幾何学的推論、空間プランニング、および組み合わせ検索手法の新規な組み合わせを利用することによって、組み合わせられた付加および除去製造（ＡＭ／ＳＭ）における現在の課題を克服する。この手法は、製造の複雑な幾何学的および空間的推論の態様を論理的推論および組み合わせ検索項目から切り離す。このデカップリングは、問題に特化した適応を必要としない汎用人工知能（ＡＩ）の膨大なアレイのプランニング手法に対するアクセス、自動化されたアルゴリズムまたはエキスパートの介入による幾何学的決定の調製における柔軟性、および製造プランニング（「部品を作るための正しい活動の順序は？」）から可能な限りの製造性解析の分離（「これらの動作で部品を組み立てることができますか？」）を含む、いくつかの利点を提供する。
【００１０】
実行可能な状態空間を探索して有効な製造プロセスプランを生成および試験することは、活動の可能な組み合わせの全領域にわたる徹底的な探索を必要とせず、これは、複雑さの組み合わせ探索および極めて多大な計算コストにつながる。むしろ、原子構造ブロックに論理的推論を適用することによって、（原子分解の観点から）所望の最終形態を生成することが保証された状態空間の狭い部分空間が探究される。
【００１１】
さらに、この手法は、プランニング上の計算リソースを費やす前に、非製造性の早期試験を早期に提供する。試験が成功すると、論理式の操作によって、ハイブリッド製造活動のシーケンスが得られる。一方、製造活動またはプリミティブの特定のセットに対して有効または費用効果の高いプランニングを発見することができない場合、該手法は、ほぼ最適な解が見つかるまで、プロセスのより多様な組み合わせから得られたより細粒状の原子分解によって、より豊富な状態空間を体系的に探索する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】製造プロセスプランニング活動を示すワークフロー図である。
【図２】デジタルコンピュータを用いたハイブリッド製造のプロセスプランを構築するためのシステムを示す機能ブロック図である。
【図３】デジタルコンピュータを用いたハイブリッド製造のプロセスプランを構築するための方法を示すフロー図である。
【図４】純粋に単一モードのＳＭプロセスを用いて製造される部品の設計を、例示を目的として示す平面図である。
【図５】ハイブリッドマルチモードＡＭ／ＳＭプロセスを用いて製造される部品の設計例を、例示を目的として示す平面図である。
【図６】ハイブリッドマルチモードＡＭ／ＳＭプロセスを用いて、図５の部品を製作するために必要な製造活動を、例示を目的として示すワークフロー図である。
【図７】図６の製造活動に対応する付加および除去製造プリミティブを、例示を目的として示すワークフロー図である。
【図８】図５の部分を製作するための同じ製造活動セットの代替置換によって構築された多数のハイブリッドＡＭ／ＳＭプロセスプランを、例示を目的として示すワークフロー図である。
【図９】図５の部品を製作するための２つの異なるプロセスプランを、例示を目的として示す複合ワークフロー図である。
【図１０】図５の部品を製作するための２つの異なるプロセスプランを、例示を目的として示す複合ワークフロー図である。
【図１１】図９および図１０のプロセスプランに対する状態遷移を横断する有向グラフを、例示を目的として示すグラフである。
【００１３】
特に断りのない限り、以下の用語は、本明細書において示された意味で使用される。
●製造能力：自由度（ＤＯＦ）および最小製造可能近傍（ＭＭＮ）による、製造機器の特定のタイプの製造活動の正式な特性。ＤＯＦは、ツール機器の許容可能な運動のクラス、例えば回転と並進との拘束された組み合わせによって定義され、ＭＭＮは、製造機器によって堆積（ＡＭ）または除去（ＳＭ）され得る材料の最小量をモデル化する。製造活動は、例えば、印刷、フライス削り、旋削、穿孔等であってもよい。各製造能力は、付加的または除去的である。より正確には、各製造能力は、製造機械の実行可能な動作の範囲のための運動および形状の対の集合によって定義される。各製造活動について、対は以下を有する。
●運動：製造活動のＤＯＦを特徴付ける、有効な製造機器ポーズ（ワークに対する）の機械の構成空間のサブセットであり、ここでは、構成空間には、ツールアセンブリの空間運動を表す幾何学的変換が含まれる。
●形状：製作される部品が埋め込まれたユークリッド空間のサブセットであり、ツールインサート、カッタ、ミル／ドリル、プリンタノズル、レーザービーム、ワイヤ、のこぎり、溶接等の幾何学モデル等の、製造環境で使用可能である製造機器に基づいてＭＭＮを特徴付ける。
【００１４】
製造環境は、機械が一方（ＡＭまたはＳＭのいずれか）のモダリティのみを提供する場合、「単一モード」と呼ばれ、機械が両方（ＡＭおよびＳＭ）の能力を提供する場合、「マルチモード」と呼ばれる。例として、製造能力は、単一の機械環境における旋削、フライス加工、および印刷を非排他的に含むことができる。様々なＤＯＦシナリオが考えられ、例えば、ワークを旋回軸の周りで回転させることができ、機械加工および印刷機器をワークに対して半径方向かつ長手方向に移動させることができる。例示されている３つの機能は、以下のように形式化されることができる。
【００１５】
●以下によって定義される製造能力。
●ＤＯＦ（「運動」）：旋回軸回りの完全な３６０°回転（部分回転なし）と軸に沿ったすべての平行移動で構成されているストックと旋盤カッタとの間のすべての有効な相対運動、そして
●ＭＭＮ（形状）：機械のツールチェーン（機械の利用可能な製造機器）で利用可能なツールインサートの幾何学的形状。
【００１６】
●以下によって定義される製造能力。
●ＤＯＦ（「運動」）：ストックとプリンタノズルとの間のすべての有効な相対運動であり、旋回軸と同じ軸を中心とするすべての回転（部分回転を含む）と、軸に沿った、軸に垂直なすべての平行移動で構成される。
●ＭＭＮ（「形状」）：エンドミルカッタおよびフェースミルカッタの回転式クロージャの幾何学的形状であり、機械のツールチェーンで使用可能なすべてのカッタに対する。
【００１７】
●次によって定義される印刷能力。
●ＤＯＦ（「運動」）：ストックとプリンタノズルとの間のすべての有効な相対運動であり、旋回軸と同じ軸を中心とするすべての回転（部分回転を含む）と、軸に沿った、軸に垂直なすべての平行移動で構成される。
●ＭＭＮ（「形状」）：層ごとの材料の押出単位の幾何学的形状であり、その断面は、機械のツールチェーンで使用可能なすべてのノズルに対して、プリンタノズルの形状の関数である。
【００１８】
他の製造能力は、異なるより高いＤＯＦ運動、例えば高軸旋盤加工またはロボットによる３次元印刷、および同じマルチタスク機械におけるそれらの組み合わせで存在することができ、かつ存在する。これらの製造能力は、それらのそれぞれのＤＯＦおよびＭＭＮに関して同様に抽象化され、以下に述べられるように評価されることができる。
【００１９】
●製造活動：単一の製造能力から選択された固定プロセス仕様の製造プロセスの最小ステップ。固定プロセス仕様は、例えば、ツール形状、ツールサイズ、ノズル断面等のツール仕様、旋回軸、備え付け向き、ビルドの向き等の設定構成、および機械的、熱的、材料的な仕様等の他の物理的仕様であることができる。あらゆる製造活動の影響は、その製造活動を可能にする製造能力のＤＯＦによって定義される構成の特定の集合に沿ってＭＭＮ形状を掃引することによって、幾何学的にモデル化される。プランニング空間を離散化するために、製造活動は、製造プロセスの量とみなされ、これは、より小さなプロセスに分解されることはできない。ＡＭ／ＳＭ製造活動の場合、掃引量は、加工品の既存の状態にそれぞれ追加され、またはそこから除去される。この抽象化により、活動は、以下で定義されるように、活動の入力状態と活動の幾何学的特徴との間のブール演算に関してモデル化された状態遷移として見ることが可能になる。
【００２０】
●製造プリミティブ：機械の１回の製造活動によって達成可能な形状。特に：
●ＡＭ製造アクションについては、製造プリミティブは、ＭＭＮを掃引することによって得られた領域、例えば特定の運動に沿って押し出された材料単位の形状である。ＡＭ製造活動は、製造プリミティブとの和集合演算（「正規化和集合」）として説明される。
●ＳＭ製造活動については、製造プリミティブは、ＭＭＮを掃引することによって得られる、すなわち外部空間、例えばツールインサートまたは形状特定の運動に沿って急速に回転するそのクロージャである空間領域の集合補集合演算（「正規化補数」）である。ＳＭ製造活動は、製造プリミティブとの設定交差演算（「正規化された交差」）として説明され、これは、ＳＭ製造活動の補数との設定された差異関数と同等である。
【００２１】
●製造プロセス：加工品が初期状態から製造された最終的な加工品へと進化するにつれて、加工品の形状の中間状態から別の中間状態へのマッピング。初期状態は、ＡＭで開始する場合は何もなく、すなわち、「空の」セットであるか、またはＳＭで開始する場合は、生／棒線ストックである。すべての製造プロセスは、１つ以上の製造活動から構成することができる。したがって、製造活動は可能な限り小さい製造プロセスであり、複合製造プロセスは製造活動の有限シーケンスによって構築される。したがって、すべての製造プロセスは、ブール値、すなわち、和集合および交点の演算子を使用して、製造プリミティブに関して有限のブール式によって記述されることができる。したがって：
●製造可能性分析は、設計されたとおりのターゲットに十分に近い設計されたとおりの部品または製造されたとおりのターゲットが，意味的に定義された公差仕様の観点から、設計されたとおりのターゲットと同等である（「互換である」）と評価する「有効な」ブール式が存在するかどうかを判断することを軽減する。そのような式が存在しない部分は、製造不可能とみなされる。妥当性の概念は、式が物理的に意味をなす、すなわち、ＡＭプリミティブは、和集合（非交差）で適用され、ＳＭプリミティブは交差（非和集合）を介して適用される。
●製造プロセスプランは、製造時間および材料またはプロセスコスト等、所与のコスト関数の観点から、最適に近い１つ以上のそのような有効な式を見つけることを軽減する。
【００２２】
製造プロセスプランとは、デジタル製品の設計仕様を、形状、材料組成、公差仕様、品質メトリクスに関する一連の製造指示に体系的にマッピングする一連の活動を広く指す。図１は、製造プロセスプラン活動を示すワークフロー図１０である。非排他的な活動は、以下が含む。
●製造可能性分析１１：製造能力の特定の組み合わせを使用して構造（形状または形態）の完全性を維持しながら設計を製造できるかどうかを試験し、製造不可能な側面を特定し、その出所および影響について推論する。
●設計の訂正およびフィードバック１２：設計者に対し、設計意図に反するかまたは変えられない設計の特徴を変更することなく、材料の破損および設計に対し可能性のある修正のソースに関する建設上のフィードバックを提供する。
●プロセス列挙１３：性質的に別個のプロセスプランの領域を探索する。各プロセスプランは、理想的には、設計されたとおりの製品の、またはより実際的には、設計されたとおりの製品と構造的または機能的に互換な製造されたとおりの製品の製作につながる一連の製造活動である。
●プロセス最適化１４：製作、使用、検査等の明確に定義されたコスト関数の観点から実現可能な製造プロセスをランク付けし、１つ以上の最適に近いプロセスプランを選択する。
【００２３】
これらの４つの活動は、利用可能な製造能力の幾何学的、位相的、材料的および物理的側面を慎重に検討する必要があり、分離して実施されることはできない。
【００２４】
従来の製造、例えば機械加工によるものであっても、プロセスプランニングは、特に、自由度（ＤＯＦ）の向上、例えば高軸ＣＮＣ、異なるタイプのＤＯＦによるプロセスの異種性、例えば組み合わされたミルターン、精巧なツールセットの仕様、複雑な寸法と公差スキーム等を提供するツールを使用して作業する場合、依然として困難である。製造ＤＯＦが３次元変換に限定されている（そして３次元回転の複雑さを避ける）最も簡単な３軸ミリングの場合であっても、多くの商業的または工業的解決策は、ツール形状、名目上の形状、および製造プリミティブな活動の離散した集合の正しい選択に関する発見的手法という相当に簡略化された前提の下で、４つの活動をアドホックな方法で取り組んでいる。
【００２５】
製造可能性分析は、しばしば、特徴認識および可視性マップから画像解析までの様々な方法を用いて、異なる固定の向きで所与のツールセットを用いて形状特徴のアクセス可能性に関する空間的推論によって取り組まれる。これらの取り組みのすべてでの失敗は珍しいことではないが、それは、特徴ベースの推論は、特徴セマンティクスに関する多数の恣意的な仮定に依存し、したがって、交差する特徴の相互作用から生じる複雑な幾何学的加工品を捕捉することができないためである。可視性マップは、可視（ひいては、おそらくアクセス可能な）特徴の到達可能性を単純化し、任意のツール形状から生じる複雑さを無視する傾向がある。対照的に、画像ベースの方法は、ラスタ化によって導入される数値誤差を犠牲にして幾何学的一般性を享受し、回転をデジタル化し、翻訳と組み合わせるという周知の技術的困難により回転ＤＯＦを有するプロセスに容易に一般化することができない。
【００２６】
すべての既存の手法に対する共通の課題は、組み合わせ検索およびプランニング技術を活用するために、製造プロセスの連続体空間を適切に離散化することである。組み合わせ検索の複雑さを体系的に段階化する方法と、特定の機能の組み合わせに対する製造の適切な原子単位を特定することは、今日実施されているように不明確である。幾何学的および空間的推論は、本質的には探索不能なプランニング空間をもたらし、その探査の複雑さは、離散化スキームの選択の恩恵である。
【００２７】
現在、高軸のＣＮＣおよびロボットの３次元印刷に伴う複雑な製造ＤＯＦのプランニング空間を体系的および自動的に離散化するか、または付加および除去が組み合わせられた能力を非自明な順序で使用した異種および非単調な製作を可能にするための一般的な方法論または技術はない。既存の自動プロセスプランナのほとんどは、保証のない特徴ベースのヒューリスティックに依拠し、複雑な高軸プロセス、複数の固定構成、そして最も重要なことには、異種プロセスおよび非単調プロセスの組み合わせにも対応していない。付加および除去の両方の製造方法に対する既存の手法は、以下を利用する巧みな技を使用する。
【００２８】
１．低ＤＯＦ、例えば多層ＦＤＭ印刷、３軸ミリング、一軸旋回、２．５Ｄ  ＥＤＭ  ／ワイヤカット等に対するプロセスの制限。
２．プロセスの均質性、すなわち、付加または除去のいずれかであるが、両方ではない。
３．加工品が設計されたとおりのターゲット形状に近づくにしたがっての、部分的に製造された加工品の進展における単調性、例えば、サイズの増加または減少のいずれかであるが両方ではない。
【００２９】
その結果、製造の原子単位の適切な特定は、前述の４つのステップのプロセスプラン活動を可能な限り切り離し、プランニングおよび最適化を扱いやすくするための鍵となる。
【００３０】
例えば、３軸フライス盤による単一モードＳＭ、アクセシビリティ分析および製造活動の離散集合の特定およびその適用の順序は、アルゴリズムが、異なる利用可能なカッタおよび固定の向きに対して最大限の除去可能な体積の有限集合を決定する製造活動生成フェーズに問題を離散化することによって、下流のツール経路プランニングから切り離されることができ、例えば、Ｎｅｌａｔｕｒｉらに対する２０１６年３月２２日発行の米国特許第９，２９２，６２６号、に記載されているように、Ｎｅｌａｔｕｒｉらに対する２０１７年２月１４日発行の米国特許第９，５６６，６９７号、および２０１６年１月２９日出願の米国特許出願第２０１７／０２２００２８号（係属中）に記載され、それらの開示は、参照により組み入れられる。製造性試験は、製造活動の実行の特定の順序にかかわらず、すべての除去可能な領域の和集合が、最終的に部品の外部空間全体をカバーするかどうかを試験することによって実行することができる。このような単一モードシーケンスに対する製造可能性試験は決定的であり、すなわち、部品が、活動の実行順序に関係なくこの試験に合格した場合およびその場合のみ、該部品が製造可能とみなされるが、これは、ブール和集合演算が順序に影響されないためである。プロセスプランニングは、部品が製造可能性試験に合格した場合にのみ正当であるとされ、そして、プロセスプランニングは、結果的に最も費用対効果の高い動作順序を決定することになり、このことは、プランニングのサブフィールドの人工知能（ＡＩ）で知られているような任意の数の列挙および最適化方法からの恩恵をもたらすことができる。いったん高水準プランニングが、１つ以上の定性的に異なる最適に近い活動シーケンスを発見すると、各製造活動は、低水準プランニング、例えば空間充填経路の生成および機械可読Ｇコードへの変換のためにさらに処理されることができる。
【００３１】
近年、ハイブリッド製造技術は、従来の工作機械ツール動作、例えば平行ミルターンから、高度な金属付加製造、例えばダイレクトメタルレーザ焼結（ＤＭＬＳ）までに及ぶ製造能力を提供する高軸ＣＮＣソリューションを可能にしてきた。過去数十年にわたって完成したＣＮＣ機械の精度と機敏さは、「マルチタスク」機械、例えばＹａｍａｚａｋｉ  ＭａｚａｋのＩＮＴＥＧＲＩＸマシン、Ｈｙｂｒｉｄ  Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ  ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓのＡＭＢＩＴマシン、およびＭａｔｓｕｕｒａ  Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ  ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのＬＵＭＥＸマシンと組み合わせられてきた。従来、上述のような、決定的な製造可能性試験および、例えば単一モードＳＭのプロセスプランからの分離は、このようなマルチタスク機械を用いたハイブリッドＡＭ／ＳＭには、拡張されていなかった。このように、製造技術は、計算設計、プランニング、および最適化に先駆けて再び勢いを増している。
【００３２】
図１を参照して上述したように、ハイブリッド製造プロセスプランニングに対する４つの活動のバランスを取る手法、すなわち製造可能性解析、設計修正およびフィードバック、プロセス列挙およびプロセス最適化が提供される。図２は、デジタルコンピュータを用いたハイブリッド製造のためのプロセスプラン３０を構築するためのシステム２０を示す機能ブロック図である。プロセスプランナ２１は、中央サーバ２２を介して提供される。サーバ２２は、有線接続または無線接続を使用して、インターネット等の広域公共データ通信ネットワークを経由したウェブを介して遠隔アクセスされることができる。ユーザは、パーソナルコンピュータ２７または同様の装置上で実行されるウェブブラウザ２８を介してサーバ２２とインタフェースをとることができる。あるいは、処理プランナ２１は、パーソナルコンピュータ２７または同様の装置上にローカルに設けることができる。
【００３３】
サーバ２２は、記憶装置２４に動作可能に結合され、その内部に、明示的または暗示的境界表現または容積列挙を使用して表現されるような、部品の表面および内部を規定する設計された部品２５の幾何学的表現またはモデル、例えばメッシュ、ボクセル、または類似の表面または体積単位、およびＡＭ、ＳＭ、および各機器またはツール２６のパラメータおよび製造能力３３を含むハイブリッド製造機器またはツール２６のライブラリが記憶される。パラメータは、各機器が材料を堆積（ＡＭ）または除去（ＳＭ）する位置および向きを含む。各製造能力３３は、運動３４と形状３５との対の集合である。サーバ２２およびパーソナルコンピュータ２７の両方は、汎用プログラム可能コンピューティング装置に従来見られる構成要素、例えば中央処理装置、メモリ、入出力ポート、ネットワークインタフェース、および不揮発性記憶装置を含むが、他の構成要素も可能である。
【００３４】
一実施形態では、プロセスプランナ２１を介して、ウェブベースのサービス２３は、ハイブリッド製造のためのプロセスプラン３０を生成する。プロセスプランナ２１は、まず、製造プリミティブ３１および活動３２を含む幾何学的セットの有限集合を生成する。完了すると、プロセスプランナ２１は、ハイブリッド製造セットアップ２９の固有の能力をモデル化することによって作成されたマルチタスク（ＡＭ／ＳＭ）ＣＮＣ機械加工命令を含むハイブリッド製造シーケンスであるプロセスプランを生成することができる。ハイブリッド製造セットアップ２９は、製造作業を行うための少なくとも１つのハイブリッド製造機器３６を含む。ハイブリッド製造セットアップ２９は、プロセスプランナ２１によって生成され、部品３７を製造するように動作されるプロセスプラン３０のプロセス命令でプログラムすることができる。（特に断りのない限り、「部品」、「製品」、「ターゲット」および「加工品」という用語は、本明細書では互換的に使用されることに留意されたい）。
【００３５】
プロセスプランナ２１は、ツールの幾何学的形状および自由度に対する前提、または周囲の据え付けおよび付属設備の存在を簡略化することなく、任意の幾何学モデルの自動化された製造可能性解析のための空間プランニングアルゴリズムのセットを含むことができる論理的推論、幾何学的推論、空間プランニング、およびコンビナトリアル探索技術の新規な組み合わせを実装し、例えば、２０１６年３月２２日にＮａｌａｔｕｒｉらに発行された米国特許第９，２９２，６２６号に記載され、その開示は参照により本明細書に組み込まれる。製造セットアップモデルは、各操作可能ツールの仕様による製造ツールおよび機器２６のライブラリに対応し、プロセスプランナ２１は、各ツールの利用可能な製造能力３３を各部品２５のアップロードされた幾何学モデルに接続して、ＪＳＯＮ（「ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｎｏｔａｔｉｏｎ」）ファイル、Ｐｒｏｔｏｂｕｆ（Ｇｏｏｇｌｅの「Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｂｕｆｆｅｒｓ」）メッセージ、または類似の構造化エンコーディングまたは人間が読める形式の形式で表され、個々のプロセスプランの詳細なフィードバックを有する、質的に別個のプロセスプランを作製する。
【００３６】
幾何学的推論アルゴリズムは、ライブラリ２６からのツーリング情報を使用して、図３を参照して以下でさらに説明するように、ＡＭおよびＳＭモダリティの先験的な固定シーケンスに限定されないハイブリッド製造のためのプロセスプラナ２１を生成することを可能にする。この手法の鍵は、ＡＭプロセスおよびＳＭプロセスの両方を含む利用可能な製造能力の所与の収集について、製造の原子単位を識別するための体系的かつ一般的な能力である。３次元印刷、フライス加工、旋削、穿孔等の異なる機能は、異なる自由度（ＤＯＦ）、プロセス固有の制約、および幾何学的特性が異なり、したがって、それらのシミュレーションは、異なる空間的推論技法を劇的に要求する場合がある。そのような複雑さは、プロセスプランナ２１によるプロセスプランニングから離れて、製造プリミティブ３１と、「原子項」、「原子ビルディングブロック」または単に「原子」とも称されるそれらの標準的な交差項を、マルチ活動プロセスのうちの１活動につき１つのプリミティブ３１を定義および計算することによって抽象化される。したがって、プロセスプランニングは、原子ビルディングブロックから所望の結果を生み出すために、適切な活動ノシーケンスについての純粋に論理的な推論に還元される。
【００３７】
ハイブリッドプロセスプランニングに対する手法は、製造機器のセットのための付加および除去製造（ＡＭ／ＳＭ）機能の任意の数のアクセスを想定している。各ツールについて、製造能力は、製造装置によって実行可能な様々な製造活動のそれぞれについてペアにされたＤＯＦおよびＭＭＮを含む。図３は、一実施形態によるデジタルコンピュータを用いたハイブリッド製造のためのプロセスプランを構築するための方法４０を示す機能ブロック図である。この手法は、ほとんどの製造ワークフローにおいて一般的であるような、ＡＭおよびＳＭモダリティの先験的な固定シーケンスに限定されない。例えば、ＡＭ動作の後に典型的には、ＡＭ動作後処理のＳＭ動作が続く。むしろ、ＡＭおよびＳＭ操作の順序付けは任意であり、プランナが最適化するために残される。方法４０は、例えば、サーバ２２およびパーソナルコンピュータ２７等の汎用のプログラムされたコンピュータ、または他のプログラム可能コンピューティングデバイスによって実行される一連のプロセスまたは方法ステップとして実行される。
【００３８】
ハイブリッドマルチモードプロセスプランニングは、いくつかのステップに分けることができる。活動生成４１中、まず、純粋なＡＭプロセスまたは純粋なＳＭプロセスのいずれかに対する製造プリミティブ３１を記述する幾何学モデルの有限集合が生成される。各製造プリミティブ３１は、特定の製造機器の離散した（ＡＭまたはＳＭ）活動３２を表す。結果的に、製造プリミティブ３１の少なくとも１つが純粋にＡＭプロセスでマークされ、製造プリミティブ３１の少なくとも１つが純粋にＳＭプロセスでマークされると、これらの２つのタイプのプリミティブおよびそれらの幾何モデルを集合的に包含する製造活動の集合は、製造活動の任意のマルチモードシーケンス、すなわち「プロセスプラン」に順序づけられることができる。
【００３９】
プランナの観点から、製造活動３２は、単一の製造能力３３から選択される機器、方向、パラメータ等の選択を含むがこれに限定されない固定されたプロセス仕様に対する製造プロセスの最小のステップを表す。したがって、各幾何学的集合は、ツールアセンブリの単一の製造能力３３から選択された固定ツール仕様に対するツールアセンブリによって実行される単一の製造活動３２を介して、（ＡＭプロセスによって）堆積された材料のすべてまたは（ＳＭプロセスによって）除去された材料のすべてを総括的に表す（製造プリミティブ３１ごとに）形状からなる１つ以上の３次元領域を特徴付ける。
【００４０】
重要なタスクは、ＡＭ／ＳＭ活動用の製造プリミティブの幾何学モデルを正しく定義することである。各製造プリミティブは、製作されるターゲット部品に最も近く、単一の機器の単一の能力によって製造可能である３次元ユークリッド空間における幾何学モデルとして選択される。製造プリミティブの良好な集合は、原子の分解を集合的に生成し、そこから、原子のサブコレクションを見つけることができ、その和集合は設計されたとおりのターゲットと同等（例えば互換）であるか、互換な製造時の加工品意味的に定義された公差仕様に関して、設計されたとおりの部品と比較する。「近接」の概念は、幾何学的、位相的、または物理的なメトリクスに関して定義される。近接メトリックは、次の点で定義されることができる。
【００４１】
●ターゲットの境界面、特に、特定のＳＭ活動で仕上げる必要のある許容面を、可能な限り最大限にカバーすること。
●ターゲットの内部または外部容量、特に特定のＡＭ活動によって生成される必要のある充填構造を、可能な限り最大限にカバーすること（活動が付加または除去であるかによって異なる）。
●例えばハウスドルフの距離や他のメトリックの観点から、ターゲットに対して可能な限り幾何学的に近い位置にあること。
●接続されたコンポーネント、ホール、トンネルの数等、ターゲットに対して可能な限り最も近い位相的特性を有する。
【００４２】
他の近接メトリック、例えば最低量の、または大部分は容易に除去可能なＳＭのための支持材料を有すること、または最高の精度品質を達成するための確立されたノウハウもしくは規則への準拠の観点からのメトリクスが可能である。
【００４３】
すべてのビルド／フィクスチャの向きと計測器／ツールの仕様では、ほとんどの場合、以下の２つの寸法セットが役割を果たす。
●ＡＭまたはＳＭ特有のセマンティクスで指定された、設計されたとおりのターゲットまたは設計されたとおりのターゲットの特定のサブセットまたはスーパーセットを包含する最小３次元領域。
●ＡＭまたはＳＭに特有のセマンティクスで指定された、設計されたとおりのターゲットまたは設計されたとおりのターゲットの特定のサブセットまたはスーパーセットの内部に包含される最大３次元領域。
【００４４】
これらの２つの幾何学的集合の両方は、多次元画像解析におけるロボット空間プランニングおよび群形態の分野で使用されるような、Ｃ空間モデリングからの概念を使用して得ることができる。ＡＭまたはＳＭ特有のセマンティクスは、特定のＳＭ動作を必要とする幾何学的寸法および公差（ＧＤ＆Ｔ）仕様、特定のＡＭ動作を必要とする充填パターンまたはテクスチャ等の表面または内部注釈を参照することができる。さらに、プリミティブは、他のドメイン固有の手動または半自動の方法を用いてドメイン専門家を製造することによって供給することができる。
【００４５】
いったん製造プリミティブ３１が得られると、基準交差項の幾何学的モデル、すなわち、「原子」が、製造プリミティブの幾何学的モデルの集合から計算される。基準交差項は、製造プリミティブとそれらの補数との交点を、幾何学モデルの集合内の可能なすべての組み合わせにおいて互いにとることによって見出される。基準交差項は、製造能力３３の特定の組み合わせのための製造の原子単位を構築する。
【００４６】
重要なことには、いったん幾何学アルゴリズム（ほとんどの場合）、手動入力、またはそれらの組み合わせを使用してプリミティブ３１が投入されると、残りのハイブリッドプロセスプランニング手法は、純粋に論理的な推論を用いて定式化されることができる。したがって、幾何学的および論理的定式化は分離され、今度は、設計されたとおりの、および製造されたとおりの加工品または中間状態の幾何学的および表現的複雑さにかかわらず、標準的な十分に確立されたプランニングアルゴリズムが利用されることを可能にする。
【００４７】
ここで、幾何学的な複雑さは、純粋に論理的な用語で定式化されたプランニング活動から抽象化することができ、多くの実用的な利点を提供する。
●汎用プランナを使用するための能力、ただし、プランナは、問題の論理的なステートメントを解決するのによく好適であること。
●幾何学アルゴリズムを使用して、新しい要件、新しいプロセス、または新しい洞察に調整するために置き換えられる好適なプリミティブの集合を識別する能力。
●プロセスが自動化されている（コンピュータ上で実行されているソフトウェアで実装されている）度合いと、ドメインエキスパートの人物の入力によって導かれた度合いは、幾何学アルゴリズムと論理アルゴリズムとの間のインタフェースで調整されることができる。
【００４８】
特に、この利点は、人間が機械によって生成されたＡＭ／ＳＭプリミティブ３１を選択または変更することによって、人間が製造の空間的側面に洞察を提供することができるヒューマン機械コラボレーションを助長する一方で、機械は、それらのプリミティブ３１上の論理推論を通じて、大きな組み合わせ検索空間を探索するために、大きくは妥当である。ドメインエキスパートは、プリミティブ生成ステップを無効にするか、プリミティブ３１および、例えば、それらの経験に従って望ましいかまたは望ましくないそれらの対応する活動３２を追加または削除するか、３次元印刷のために不明確なビルドの向きを使用し、十分な充填材料を必要とする活動３２を破棄するか、またはプリミティブ３１を、特定のモダリティによって最もよく対処され、例えばＡＭプリミティブ３１を追加して充填構造を作製し、ＳＭプリミティブ３１を追加して機能面を完成させる特徴に限定することができる。
【００４９】
製造可能性４２の初期試験は、前工程の標準的な空間分解、すなわち原子分解を使用することによって行われる。製造可能性に関する初期試験は、プリミティブ３１が、設計されたとおりのターゲットが潜在的に製造可能であるために十分に豊富な空間を提供するかどうかに基づいて、基準交差項におけるプリミティブ３１の選択を評価する。「潜在的」とは、初期試験が非製造性を検出することを含意することに留意されたいが、製造性が保証されることができる前に、さらなる作業を必要とする。
【００５０】
製造可能性試験は、その和集合が設計されたとおりのターゲット、または、例えばセマンティックに定義された公差仕様に関して互換である製造されたとおりの加工物と同等である原子のサブコレクションが存在するかどうかを検査する。原子のサブコレクションと設計されたとおりのターゲットとの間の完全な「一致」は、ほぼすべての製造シナリオである程度の不正確さが許容される可能性があるため、必ずしも可能ではなく必要でもないことに留意されたい。したがって、設計されたとりの部品の公差仕様内にある、製造されたとおりの加工品は、製造可能性等の目的で同等（「互換」）であると考えられることができる。プリミティブとその相補物の交差によって得られた原子は、設計されたとおりのターゲットによって占有される３次元領域を与えるために（仮想的な意味で）一緒に組み立てることができる最小の３次元領域を表す。したがって、製造可能性に必要な条件は、ターゲット自体が、設計されたとおりのモデルに対する、製造されたとおりのモデルの互換性を定義する許容可能な製造公差まで少なくとも、原子のサブコレクションに分解可能でなければならないことである。原子は、小片に分割することはできない、すなわち、原子が部分的にターゲットの内側および部分的に外側にある原子はあり得ず、むしろ、原子は、潜在的に製造可能とみなされる部分については、最大で上記の公差まで、完全に内側または完全に外側でなければならない。そうでなければ、分割された原子に関する情報をフィードバックとして使用して、より多くの製造プリミティブを定義することができ、ターゲットをカバーする見込みがより高くなるより細かい原子分解につながる。初期製造可能性試験を通過するまで、この反復的な「細粒化」が繰り返される。原子分解は、プリミティブとその補数とを既存のより粗い粒状の原子の集合と交差させることにより、新しい製造プリミティブを追加すると急速に更新される。
【００５１】
プロセスプランニング４３は、ターゲットが潜在的な製造のための初期試験を通過し、最大で許容可能な公差までのターゲットをカバーすることができる原子のサブコレクションが識別された後にのみ行われる。このサブコレクションのブール論理和が占める領域は、設計されたとおりの部品の製造公差仕様内にあり、プロセスプランが識別されるように、製造された部品である幾何学モデルを生成する。
【００５２】
プロセスプラン４３は、製造されたとおりのターゲットを生成することができる製造活動の実行の有効な順序付けを見出すタスクである。より正確には、
●１つの原子の集合を別のものに変換する原子的、すなわち標準的な分解およびブール演算を使用して、プランニングのための離散和集合空間を列挙する。
●有効なプロセスプランの列挙は、結果的に、前のステップで発見された原子のサブコレクションである、製造されたとおりの加工品を構築するＡＭおよびＳＭ活動３２の有効なシーケンスの発見になる。このステップは、結果として、基準分解の有限ブール代数において有限有効ブール式を見つけることになる。
●最適化は、結果として、最も費用対効果に優れた有効な式（またはそのような数式）を見つけ出し、ＡＭ／ＳＭ活動３２の最適なシーケンス（またはシーケンス）としてユーザに結果を提示することになる。
●数式の妥当性は、物理的条件によって定義される。例えば、ＡＭ活動は、除去的に、すなわちブール代数を使用して適用することはできないが、一方でＳＭ活動は、加算的に、すなわちブール和集合を使用して適用することはできない。
●妥当性をさらに制限するために、他の条件を適用することができ、溶融、燃焼、破損、崩壊、反り等を別個に考慮しなければならない製作上の問題に起因する一定のクラスの式の実験ベース、シミュレーションベース、または規則ベースの無効化を含むがこれに限定されない。
【００５３】
製造可能性の初期試験に合格した基準分解では、原子のサブコレクションの和集合として表現されているように製造されたとおりのターゲットは、分解の有限ブール代数において離接正規形（ＤＮＦ）を生じる。
【００５４】
ここで、プロセスプランニングは、このＤＮＦ形式から、意味のある製造活動ノシーケンスに対応するブール式へのマッピングとして再度式化されることができる。このような式は、１組の単純な条件によって少なくとも制限される。
●各付加および除去項は一度だけ表示される、すなわち、式は「リードワンス」である。
●ＡＭプリミティブ３１は加算され、すなわち、和集合演算子と共に現れ、一方でＳＭプリミティブ３１は減算され、すなわち、交差演算子で現れる。
●ＳＭプリミティブ３１は、いずれかの前の状態で導入された材料によって既に占有されている物理空間の領域に追加されることはできず、一方でＳＭプリミティブ３１は、アクセス不可能な領域、例えば充填構造から除去されることはできない。
【００５５】
所与のブール式が物理的に意味を持ち、既知の好ましくない製作上の問題を回避することを確実にするための、より複雑なセマンティクスを持つ他の制約が可能である。いったん製造されたとおりのターゲットが標準形式で表現されると、対応するＤＮＦ形式がリードワンス式にマッピングされ、上に列挙された物理的条件の順守が試験される。
【００５６】
反復的な細粒化４４は、早期の製造試験が、粗粒状の原子につながる可能な限り少ない製造プリミティブによって通過されることを確実にするように行われることができる。より細かい粒度の原子につながるより多くのプリミティブは、必然的に必要な場合にのみ追加される。有効な製造活動シーケンス３２を符号化するリードワンスブール式に、設計されたとおりのターゲットのＤＮＦ表現をマッピングするアルゴリズムを開発することにより、Ａ＊アルゴリズム等の高度な人工知能（ＡＩ）プランナを使用して、前のステップで行った決定を体系的かつ反復的に洗練させることができる。
【００５７】
一実施形態では、プロセスプランナ２１は、（上述したように、最小／最大容量を使用して）自動的に決定されるか、またはさらなる実施形態では、エキスパートユーザによって適切な初期選択として手動で指定されるＡＭ／ＳＭプリミティブ３１の小さな初期セットから開始する。プロセスプランナ２１は、このプリミティブ３１のセットに対する製造可能性の初期試験が失敗した場合、プリミティブ３１を追加することによって、標準的分解の粒度を増大させる。例えば、ターゲットを（部分的に内側に、部分的に外側に）カバーするために原子を分割する必要がある場合、表面が分割を提供する別のプリミティブ３１が、プロセスプランナ２１によって追加されなければならない。分割された表面パッチは、原子をターゲットの境界と交差させることによって得られる。プロセスプランナ２１は、特定の表面パッチが新しいプリミティブ３１の境界に含まれるという追加の制約の下で、先に説明した方法を含むがこれに限定されないプリミティブ３１を生成する異なる方法を試みることができる。いったんプリミティブ３１が発見されると、プリミティブ３１およびその補数は、すべての原子と交差して、いずれの新しいプリミティブ３１が選択されたかに基づいて、分割を必要とする特定の原子を含む、どの原子が分割されるかを認識し、部品をカバーする問題が解決される。プロセスプランナ２１が、その表面パッチを通過する単一のプリミティブ３１を見つけることができない場合、プロセスプランナ２１は、パッチの一部をそれぞれ覆う２つのプリミティブ３１を試行する。その後、原子は２つ以上の原子に分割され、より多くの製造活動のために追加コストがかかる可能性がある。一般に、プリミティブ３１は次のように加えられる。
【００５８】
●追加されたすべてのプリミティブ３１は、以前のプリミティブ３１およびその補集合と交差して、既存の（より粗い）原子をより小さな（細かい粒度の）原子にさらに分割する。このプロセスを「反復細粒化」と呼ぶ。
●製造可能性のための初期の試験からの情報は、どの原子を分解する必要があるかを知らせるために使用され、その結果、より微細な原子を使って試験が合格するまで、新しいプリミティブ３１を効果的に選択する。
【００５９】
反復的な細粒化は、分解が十分細かくなるまで継続され、原子のあるサブコレクション（仮に「製造されたままの加工品」と呼ばれる）が、設計されたとおりのターゲットと互換になるように原子が十分に小さいことを意味する。互換性は、設計されたとおりのターゲットの寸法と公差（ＧＤ＆Ｔ）セマンティクスによって指定された公差仕様によって決定されることができるが、互換性は、他の構造的または機能的セマンティクスに関しても定義されることができる。製造された加工品の製造可能性は、依然としてプロセスプランによって確認されなければならないことに留意されたい。それから、製造されたとおりの加工品は、仮の意味で、製造可能性が確認されるまでペンディングであることに言及される。
【００６０】
ここで、上述の概念を実証する具体例を説明する。明確にするために、平面図を提供するために、本例を２次元で示しているが、説明された概念は３次元空間においても等しく有効である。
【００６１】
まず、旋削加工、フライス削り、および穿孔能力の組み合わせを使用して部品を作成するための単一モードＳＭプロセスプランを作成することが検討される。図４は、純粋に単一モードのＳＭ能力、例えば、高軸ミルターンＣＮＣ機械を使用して製造される部品５０の設計例を示す平面図である。所与の設計されたとおりのターゲットに対して、これらの能力３３を利用する６つの独立した製造活動３２を定義する。各製造活動３２は、初期状態、すなわち加工品の原料もしくはバーストック、または任意の中間状態を入力としてとるマッピングである。出力として、製造活動３２は、単一の相対的な部品ツールの向きおよび単一のＳＭツールを使用した単一の機能３３によって純粋に製造可能なターゲットを包含する最小の形状を生成する。したがって、各製造プリミティブ３１の補数、すなわちプリミティブの占有容量に対する外部空間は、最小の製造ステップ、言い換えると製造活動３２の１つを使用して生成することができる最大取り外し可能容量である。
【００６２】
次に、各製造活動３２は、出力形状を得るために、所与の入力形状を、１つの製造プリミティブ３１と交差させるマッピングである。このステップは、入力形状からプリミティブ３１の補数を減算することと等価である。次いで、任意の製造活動３２の有限シーケンスからなる各複合プロセスが、有限の交差シーケンスによって定義される。ブール代数は相互に可換であり、互いに関連しているので、有限数の交点を適用する順序は重要ではなく、あらゆる任意の順序で６つの製造活動３２の同じセットを実行した後も最終状態は常に同じである。したがって、部品５０は、６つの製造プリミティブ３１のすべて（任意の順序で）が、設計されたとおりのターゲットと同じである（または少なくとも互換である）場合のみ、６つの製造活動３２の所与のセットのある集合せを用いて製造可能である。ブール共用体も互換で相互に関連しているため、交叉を和集合に置き換えることによって単一モードＡＭプロセスプラン３０を構築するときに同様の結論に達することになるので、有限数の共用体を適用する順序は問題ではない。このように、単一モード式、つまり、すべての和集合演算またはすべての交差演算を有するが、両方が同じ式ではない式の結果は、活動の順列の下で不変である。
【００６３】
純粋にＡＭであろうと純粋にＳＭであろうと、実行の順序に対する単一モード製造プロセスの結果に区別がないことは、有利な含意を有する。製造可能性試験は、順序付けられていないブール式から製造されたままの加工品を評価した後、設計されたとおりのターゲットに対して、公差の点において互換性を迅速に試験する。製造可能性試験は、実行の順序に関係なく決定的であり、したがってプランニングから容易に切り離されるようになる。しかし、製造コストは依然としてシーケンスに依存し、プランニングを推進する。
【００６４】
製造プロセスの単調性は、状態遷移が、単一モードのＡＭまたはＳＭシーケンスを通した加工品の変化状態に対し、付加（ＡＭ）または除去（ＳＭ）のいずれかであることを意味し、意味のあるヒューリスティックを探して製造プリミティブ３１を自動的に生成するときに著しい利点をさらに提供する。単一モードのＡＭプロセスの場合、最大の堆積可能な体積を含む製造プリミティブ３１は、部分的な順序で、設計されたとおりのターゲットへの単一ステップで可能な借り着近くなるように選択することができる。同様に、単一モードのＳＭプロセスの場合、最大の取り外し可能容量の補数は、部分的な順序で、設計されたとおりのターゲットへの単一ステップでできるだけ近づくように選択することができる。この「切望された」ヒューリスティックは、単調なシーケンスでのみ意味を成し、ワークとターゲットとの間の残余のギャップを１回の移動で可能な限り閉じることが所望される。しかしながら、動作ごとの最大ボリュームヒューリスティックが必ずしも全体的に最適な選択を表すとは限らないので、製造プリミティブ３１は必ずしも選択される必要はない。
【００６５】
任意の次数の交互のＡＭ／ＳＭモダリティを有する任意のハイブリッド製造プロセスは、単一モードのａｌｌ−ＡＭプロセスまたはａｌｌ−ＳＭプロセスの可換性および単調性特性に欠けている。構成要素の加算と減算の実行３２の順序は重要であり、なぜなら、和集合演算と交差演算は、それらの間で可換であるにもかかわらず、相互に可換ではないからである。その結果、製造プランニングから製造可能性分析を切り離すことは困難である。さらに、中間の製造状態は、物理的な大きさが増減することによって、製造された部分の最終状態に一貫して近づいていない。むしろ、未完成の部品は、例えば、交互のＡＭ／ＳＭサイクルにおいて材料が付加および除去される場合のように、収束する前にターゲットの周りのサイズが複数回動くことがある。
【００６６】
次に、旋削加工、フライス加工、および印刷の組み合わせを使用して部品を作成するためのマルチモードＡＭ／ＳＭプロセスプランの構築を検討する。図５は、例として、ハイブリッドマルチモードＡＭ／ＳＭプロセス、例えば、高軸マルチタスクＣＮＣ機械を使用して製造される部品６０の設計を示す平面図である。図６は、ハイブリッドマルチモードＡＭ／ＳＭプロセスを使用して図５の部品６０を製造するために必要とされる製造活動３２を例として示すワークフロー図であり、図７は、一例として付加および図６の製造活動３２に対応する減算製造プリミティブ３１を含む。
【００６７】
本明細書に記載の手法は、単一モードの全ＡＭまたは全ＳＭプロセスの可換性および単調特性の欠如によって引き起こされる可能性がある、ハイブリッドマルチモードのＡＭ／ＳＭプロセスにおける分析の行き詰まりを軽減し、この場合、製造されたとおりの加工品を得るために要する動作は、順序に依存する。それにもかかわらず、有限数の幾何学モデルに適用される連合演算および交差演算の有限集合からなる有限ブール式は、いわゆる離接正規形（ＤＮＦ）で表すことができる。ＤＮＦ形式は、論理和、すなわち、幾何学的意味での複数の部分形式の和集合で構成されており、その各々は、接続要素、すなわち、幾何学的意味でのプリミティブまたはその補集合の交点である。各部分式は、いわゆる基準な交差項、すなわち「原子」を評価する。原子は、相互に対になって分離し、すなわち、互いに衝突しないで、同じプリミティブ上のすべてのブール式で生成できる最小の領域に３次元空間を分割する。すべてのブール式の結果は、これらの原子のサブコレクションで構成される。特定の原子が特定のブール式の結果の内側または外側で終了するかどうかは、和集合演算と交差演算、およびその実行順序に依存する。原子は、任意のブール式の結果の完全に内側または完全に外側にある最小のビルディングブロックとみなすことができる。つまり、固定されたプリミティブの集合３１を介してブール式で原子を２つ以上に分割できない。
【００６８】
製造された加工品に至る特定のブール関数は知られていないが、製造可能性のために重要な（しかし十分ではない）条件が知られている。ターゲットが同じブール代数内で生成される場合、ターゲットは同じアトミック分解に準拠しなければならないということである。言い換えれば、製造された部分は、１つの原子を２つ以上の部分に分割することなく、原子のサブコレクションに分解可能である。したがって、プリミティブ３１の所与の集合について、原子分解は迅速に計算され、余分な計算コストはほとんどなく、その和集合が設計されたとおりのターゲットと同じである（または互換である）原子のサブコレクションが存在するかどうかがさらに判定されることができる。そのような和集合が見つかった場合、そのサブコレクションは直ちに、製造されたとおりのターゲットのＤＮＦを生成し、これは、ターゲットを幾何学的な意味で離接、つまり和集合と表し、原子のサブコレクションは、各々がプリミティブとその補集合の合接、すなわち幾何学的な意味での交点である。
【００６９】
単一モードの製造プロセスとは対照的に、設計されたとおりのターゲットと同一の（または互換な）原子のサブコレクションが成功したかどうかの初期試験が成功したとしても、その部品の製造可能性は保証されない。ブール式の存在は、式が物理的に有効であることを意味するものではないので、偽陽性が可能である。なぜなら、除去的にＡＭとマークされたプリミティブを使用すること、付加的な方法でＳＭとして、すなわち、和集合を介して）。しかし、試験が失敗した場合、ブール式が存在しないことが保証され、プロセスプランを見つけることは無駄になる。さらに、この試験は、原子の反復細粒化によって、製造プリミティブ３１を生成および試験するための体系的な機構と、を提供し、所与の設計されたとおりのターゲットに最も適するプリミティブの好適な集合３１に収束し、有効なブール式を見つける可能性を増大させる。
【００７０】
図８は、一例として、図５の部分を製造するための製造活動の同じセットの代替の順列によって構成された多数のハイブリッドＡＭ／ＳＭプロセスプランを示すワークフロー図である。順列は、和集合演算子と交差演算子とで同じ順序の製造プリミティブ３１を使用するが、順序は異なる。すべてではないが一部のプロセスプランは、最終的に望ましい状態になる。
【００７１】
図９および図１０は、図５の部品を製作するための２つの異なるプロセスプランを、例示を目的として示す複合ワークフロー図であり、ストリング図および建設的なソリッドジオメトリ（ＣＳＧ）ツリーを介して表される。２つのプロセスは、エッジが１つの状態から別の状態に移行するコストで重み付けされた単純な有向パスによって表すことができる。両方のプロセスプランは、大きな有向グラフ（ＤＧ）上のパスである。図１１は、例として、図９および図１０のプロセスプランに対する状態遷移をトラバースするための有向グラフを示すグラフである。単一モードの結果として、単一モードの全ＡＭシナリオまたは全ＳＭシナリオは、有向非循環グラフ（ＤＡＧ）で表すことができる。スペースがある領域から材料が追加または削除されると、以前の状態に戻ることになるため、サイクルは発生しない。ＤＡＧで発生することができる唯一のサイクルは、同じ動作の冗長な繰り返しによって１つのノード上の単一のエッジから形成されるサイクルであるループである。しかし、一般的には、ＤＧは、マルチモードＡＭ／ＳＭの組み合わせに対して非周期的ではないが、これは、付加材料を予め取り除いたり、取り除いた材料を予め付加したりすることによって、同じ状態にトラバースして戻ることが可能であるためであるが、その状況は、コストの観点から次善である。
【００７２】
ここで、プロセスプランナ２１は、初期状態から最終状態までの最短パスを見つける必要がある。
【００７３】
●パスは非周期的であり、すなわち、パスは周期またはループを含まない。周期は無駄が多く、サイクルごとに状態を変更することなく負ではないコストが追加され、その除去によって全体コストが削減される。サイクルを持つすべてのパスについて、非周期的であり、よりコスト効率の高いサブパスが常に存在する。
●対応するブール式は一度だけ読み込まれ、すなわち、各製造プリミティブ３１は１回だけ現れる。この要件は、１回限りではない非周期的経路と同じ状態を２回繰り返す１回限りの式が存在する可能性があるため、上記の条件と同じではないことに留意されたい。この条件の動機付けは、同じプランで同じ操作を２回使用することは物理的な意味を持たないことである。さらに、この条件は、リードワンス式が、所与の最終結果（最大で、連続する和集合または連続する交差の順列性まで）に対して一意であるため、検索空間をより扱いやすい部分空間に制限することを助ける。
【００７４】
重要なことには、いったん初期製造可能性試験が、和集合が所望のターゲットである原子のサブコレクションを見つけることに成功すれば、この情報をプロセスプランに変換することは簡単明瞭である。原子のサブコレクションは、所望のターゲットの論理和形式（ＤＮＦ）として書き直すことができ、一方で、有効なプロセスプランは、等価リードオンリー式（または複数の式）（最大で、連続する和集合または連続する交点の交換性まで）のサブセットである。所与のＤＮＦのリードワンス式を列挙することは、ＡＩプランニングの文献では解決された問題であり、原子ビルディングブロックの幾何学的形式に関係なく、純粋な論理推論によって実行されることができる。
【図１】
2019121371.tif 000003
【図２】
2019121371.tif 000004
【図３】
2019121371.tif 000005
【図４】
2019121371.tif 000006
【図５】
2019121371.tif 000007
【図６】
2019121371.tif 000008
【図７】
2019121371.tif 000009
【図８】
2019121371.tif 000010
【図９】
2019121371.tif 000011
【図１０】
2019121371.tif 000012
【図１１】
2019121371.tif 000013