JPWO2015037133A1 - Correspondence information generation system and correspondence information generation method - Google Patents
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Abstract
マップデータ生成時の負荷を軽減するため、所定の要素を含む第1要素集合(Y,U)を生成する全体統合解析部(1)と、第1要素集合(Y,U)における要素uiについて、所定の条件を基に、要素の周辺の要素である周辺要素uihを生成し、周辺要素を第1の集合の要素として、第1要素集合(Y,U)に追加することで第3要素集合(Y,UP1)を生成する拡張処理部(2)と、第3要素集合(Y,UP1)を基に、当該第3要素集合(Y,UP1)に対応する第4要素集合(YP,UP)を生成する詳細解析部(4)と、集合UPから集合YPへの写像をマップデータ(7)として第1記憶部(6)に登録するデータ登録部(5)と、を有することを特徴とする。In order to reduce the load at the time of map data generation, an overall integrated analysis unit (1) that generates a first element set (Y, U) including a predetermined element, and an element ui in the first element set (Y, U) The third element is generated by generating a peripheral element uih that is a peripheral element of the element based on a predetermined condition, and adding the peripheral element to the first element set (Y, U) as an element of the first set. Based on the extension processing unit (2) for generating the set (Y, UP1) and the third element set (Y, UP1), the fourth element set (YP, YP, corresponding to the third element set (Y, UP1)) UP) and a data registration unit (5) for registering the mapping from the set UP to the set YP as map data (7) in the first storage unit (6). Features.
Description
本発明は、2つの計算プログラムにおいて、一方の計算プログラムが算出した計算結果を、もう一方の計算プログラムが利用するための対応情報を生成する対応情報生成システム及び対応情報生成方法に関する。 The present invention relates to a correspondence information generation system and a correspondence information generation method for generating correspondence information for one calculation program to use a calculation result calculated by one calculation program in two calculation programs.
製品全体やコンポーネント全体といったシステム全体の挙動や性能を見積もることを目的に、例えば、特許文献1の記載の技術は、システムに含まれる様々な物理領域の挙動を各々簡素なモデルで表現し、それらを統合し解析を実行する全体統合解析を行っている。
For the purpose of estimating the behavior and performance of the entire system such as the entire product and the entire component, for example, the technology described in
このような全体統合解析において、特定の物理領域の挙動が強い非線形性を有し、数理的なモデル化が難しい場合や、特定の物理領域の挙動を3次元構造に忠実にモデル化する必要がある場合等がある。このような場合、3次元CAD(Computer Aided Design)モデルをベースとした有限要素法による詳細解析を併用する手法がある。そのような手法のひとつとして、例えば、特許文献2に記載の技術が開示されている。特許文献2に記載の技術は、詳細解析において、複数の計算条件に対応する計算結果を予め算出し、その計算結果からマップデータを作成する。そして、特許文献2に記載の技術は、全体統合解析時にマップデータを取り込み、そのマップデータを用いて全体統合解析を行う。また他の方法として、全体統合解析と詳細解析を連成させる方法がある。この手法は、解析結果を送受信するインターフェースを、全体統合解析を行うツールと詳細解析を行うツールとの双方が備え、この双方の装置がインターフェースを介して互いの計算結果を逐次送受信する方法である。
In such integrated analysis, the behavior of a specific physical region has strong nonlinearity, and mathematical modeling is difficult, or the behavior of a specific physical region must be modeled faithfully to a three-dimensional structure. There are cases. In such a case, there is a method in which detailed analysis by a finite element method based on a three-dimensional CAD (Computer Aided Design) model is used together. As one of such methods, for example, a technique described in
詳細解析の計算結果からマップデータを生成する手法は、詳細解析の精度において、高精度化の要求が高い程、マップデータの高密度化が必要となる。その結果、マップデータ生成にかかる計算コストが増大するという課題がある。 In the method of generating map data from the calculation result of the detailed analysis, the density of the map data needs to be increased as the accuracy of the detailed analysis increases. As a result, there is a problem that the calculation cost for generating map data increases.
また、詳細解析の計算結果からマップデータを作成する手法は、マップデータを有する全体統合解析において任意の計算条件に対して実施したい場合、マップデータの広範囲化が必要となりマップデータ生成にかかる計算コストが増大するという課題がある。つまり、使用する予定のない範囲のマップデータを生成することになり、無駄な計算コストがかかるという課題がある。 Also, the method of creating map data from the calculation results of the detailed analysis requires that the map data must be widened and the calculation cost for generating the map data is to be implemented for any calculation condition in the overall integrated analysis with map data. There is a problem that increases. That is, there is a problem in that map data in a range that is not planned to be used is generated, and unnecessary calculation costs are required.
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、対応情報生成時の負荷を軽減することを課題とする。 The present invention has been made in view of such a background, and an object of the present invention is to reduce the load when generating correspondence information.
前記した課題を解決するため、本発明は、所定の条件に従って第1の集合に含まれる要素の周辺要素を生成し、前記第1の集合に加えた後、第1の集合に対する第2の集合の要素を生成し、第1の集合から第2の集合への写像を対応情報とすることを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, the present invention generates a peripheral element of an element included in the first set according to a predetermined condition, adds the element to the first set, and then adds the second set to the first set. The element is generated, and the mapping from the first set to the second set is used as the correspondence information.
本発明によれば、対応情報生成時の負荷を軽減することができる。 According to the present invention, it is possible to reduce the load when generating correspondence information.
次に、本発明を実施するための形態(「実施形態」という)について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施形態では、プラント、及びプラントを制御する制御系で構成され、プラントの動特性の一部がマップデータ(対応情報)で記述されるような制御系設計シミュレータにマップデータ生成システムを適用した例について説明するが、他のシステムに対して適用してもよい。 Next, modes for carrying out the present invention (referred to as “embodiments”) will be described in detail with reference to the drawings as appropriate. In the present embodiment, a map data generation system is added to a control system design simulator that is configured by a plant and a control system that controls the plant, and in which part of the dynamic characteristics of the plant is described by map data (corresponding information). Although an applied example will be described, it may be applied to other systems.
[システム構成]
図1は、本実施形態に係るプラント、及びプラントを制御する制御系で構成され、プラントの動特性の一部がマップデータで記述されるような制御系設計シミュレータに対してマップデータ生成システムを適用した場合の構成例を示す図である。
本実施形態におけるマップデータ生成システム(対応情報生成システム)Zは、全体統合解析部(第1の集合生成部)1、拡張処理部2、間引処理部3、詳細解析部(第2の集合生成部)4、データ登録部(登録部)5、第1記憶部(記憶部)6、を有している。[System configuration]
FIG. 1 includes a plant according to the present embodiment and a control system that controls the plant, and a map data generation system is provided for a control system design simulator in which part of the dynamic characteristics of the plant is described by map data. It is a figure which shows the structural example at the time of applying.
The map data generation system (corresponding information generation system) Z in this embodiment includes an overall integration analysis unit (first set generation unit) 1, an
全体統合解析部1は、制御系設計シミュレータであり、図1の計算処理部14とマップデータ7で構成されるプラントモデル16を含んでいる。プラントモデル16が制御部13からの制御指令を受け、マップデータ7を介して出力値を制御部13に返す構成となっている。また全体統合解析部1は、計算処理部14の出力の集合と、計算処理部14の入力の集合を各々U、Yとし、第1要素集合(Y,U)として拡張処理部2に出力する。
全体統合解析部1については、後記して説明する。The overall
The overall
拡張処理部2は、全体統合解析部1から第1要素集合(Y,U)が入力されると、この第1要素集合(Y,U)に対して、後記して説明する第1要素拡張処理及び第2要素拡張処理を行う。そして、拡張処理部2は、第2要素拡張処理の結果、出力される第2要素集合(Y,UP1)を出力する。第2要素拡張処理については、後記して説明する。When the first element set (Y, U) is input from the overall
間引処理部3は、拡張処理部2が出力した第2要素集合(Y,UP1)に対して、間引処理を行い、その結果を第3要素集合(Y,UP)として出力する。間引処理については、後記して説明する。The
そして、詳細解析部4は、間引処理部3から入力された第3要素集合(Y,UP)を基に、詳細解析処理を行い、その結果を第4要素集合(YP,UP)として出力する。詳細解析部4の処理は後記して説明する。The
データ登録部5は、詳細解析部4が出力した第4要素集合(YP,UP)を、UPからYPへの写像の形式で第1記憶部6のマップデータ7へ登録する。
第1記憶部6には、前記したように、第4要素集合(YP,UP)をUPからYPへの写像の形式で登録したマップデータ7が格納されている。
なお、U、UP1,UPが第1の集合であり、Y,YPが第2の集合である。
The first storage unit 6, as described above, the fourth element set (Y P, U P) map data 7 was registered in the form of mapping from U P to Y P is stored.
Incidentally, U, U P1, U P is first set, Y, Y P is the second set.
全体統合解析部1は、制御部13、計算処理部(第1の集合生成部)14、データ取得部11、第2記憶部12、変換処理部15を有している。データ取得部11は、第1記憶部6からマップデータ7を取得すると、取得したマップデータ7を第2記憶部12に格納する。
The overall
全体統合解析部1における処理は、マップデータ7が生成済みである場合と、マップデータ7が未生成の場合とで処理が異なる。
The process in the overall
(マップデータ生成済みである場合)
全体統合解析部1は、外部から計算条件iに対応するプラントモデル16の制御目標値wiを取得し、生成済みのマップデータ7を基に、観測値ηiを出力する。ここで計算条件iとは、例えば過去の制御条件である。(If map data has already been generated)
The overall
制御部13は、計算処理部14が出力した、計算条件iに対応するプラントモデル16の観測値ηiと、計算条件iに対応するプラントモデル16の制御目標値wiの差である制御指令値diを出力する。計算処理部14は、計算条件iに対応するマップデータ7の要素yiをマップデータ7から取得すると、予め設定されている関数f(・)を用いて、ui=f(yi,di)を算出する。計算処理部14は、uiに対応したyiをマップデータ7から取得し、ηi=s(yi)を計算・出力する。以降、制御部13と、計算処理部14とは、これらの処理を繰り返す。
ui、yiの値としては、ui=電流、外力、yi=外力、応力、ひずみ度等が考えられる。なお後記するように、ui、yiは、実際にはグラフで示されるものであるが、これに限らず、所定の値であってもよいし、行列等でもよい。The
As the values of ui and yi, ui = current, external force, yi = external force, stress, strain, and the like can be considered. As will be described later, ui and yi are actually shown by graphs, but are not limited to this, and may be predetermined values, matrices, or the like.
(マップデータ未生成の場合)
変換処理部15は、予め関数g(・)を備え、計算条件iに関連する信号(過去の実測値や、シミュレーション結果(仮想値)等)miが入力されると、この信号miを関数g(・)で変換した変換信号値g(mi)を計算処理部14へ出力する。(When map data is not generated)
The
計算処理部14は、予め設定されている関数h(・)を基に、ui=h(g(mi),di)を算出する。ここでdiは、制御部13から出力された計算条件iにおける制御指令値等である。
計算処理部14は、マップデータ7を参照し、uiに対応するyiが存在する場合(yiが既知である場合)、{yi,ui}を拡張処理部2に出力する。uiに対するyiが存在しない場合(yiが未知である場合)、計算処理部14は{φ,ui}を拡張処理部2に出力する。なお、「φ」は空であることを示す。つまり計算処理部14は、実験値又は過去の実測値に基づいて生成された要素(ui)を含む第1の集合(U)を生成する。The
The
すべての計算条件iについて、{yi,ui}又は{φ,ui}として拡張処理部2に出力される集合が、前記した第1要素集合(Y,U)である。
For all calculation conditions i, the set output to the
[ハードウェア構成図]
図2は、本実施形態に係るマップデータ生成システムのハードウェア構成例を示す図である。
マップデータ生成システムZは、詳細解析装置100、全体統合解析装置200、拡張処理装置300、データベース400を有している。
詳細解析装置100には、記憶装置103に格納されているプログラムがメモリ101に展開され、CPU(Central Processing Unit)102によって実行されることで、詳細解析部4、データ登録部5が具現化している。また詳細解析装置100において、送受信装置104が他の装置(主にデータベース400や、拡張処理装置300)とデータの送受信を行っている。[Hardware configuration diagram]
FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the map data generation system according to the present embodiment.
The map data generation system Z includes a
In the
全体統合解析装置200には、図1の第2記憶部12である記憶装置203に格納されているプログラムがメモリ201に展開され、CPU202によって実行されることで、全体統合解析部1と、全体統合解析部1を構成するデータ取得部11、計算処理部14、変換処理部15、制御部13が具現化している。
また全体統合解析装置200において、送受信装置204が他の装置(主にデータベース400や拡張処理装置300)とデータの送受信を行っている。In the overall
In the overall
拡張処理装置300には、記憶装置303に格納されているプログラムがメモリ301に展開され、CPU302によって実行されることで、拡張処理部2と間引処理部3が具現化している。
また拡張処理装置300において、送受信装置304が他の装置(主に全体統合解析装置200や、詳細解析装置100)とデータの送受信を行っている。In the
In the
データベース400は図1の第1記憶部6に相当し、マップデータ7が格納されている。
なお、各装置における各部1〜5,11,13〜15の機能については、図1にて説明済みのため、ここでは説明を省略する。The
In addition, since the function of each part 1-5, 11, 13-15 in each apparatus has been demonstrated in FIG. 1, description is abbreviate | omitted here.
[マップデータ生成処理]
次に、図3〜図10を参照して、本実施形態に係るマップデータ生成処理について説明する。[Map data generation processing]
Next, map data generation processing according to the present embodiment will be described with reference to FIGS.
[フローチャート]
図3は、本実施形態に係るマップデータ生成処理の手順を示すフローチャートであり、(a)は全体処理の手順を示すフローチャートであり、(b)は第2要素拡張処理の手順を示すフローチャートである。
以降、すべてのuiを含む集合Uの任意の要素をuと称し、すべてのyiを含む集合Yの任意の要素をyと称することがある。またuは要素μの集合とし、yは要素γの集合であるとする。なお、μはui毎の集合となっている。つまり、uiから生成される(uiを生成元とする)要素μと、ujから生成される要素μは別の集合に属す。以下、特に断りのない場合、μは、生成元となっているuiから生成される集合に属すものとする。γについても同様である。[flowchart]
FIG. 3 is a flowchart showing a procedure of map data generation processing according to the present embodiment, (a) is a flowchart showing a procedure of overall processing, and (b) is a flowchart showing a procedure of second element expansion processing. is there.
Hereinafter, an arbitrary element of the set U including all ui may be referred to as u, and an arbitrary element of the set Y including all yi may be referred to as y. U is a set of elements μ, and y is a set of elements γ. Note that μ is a set for each ui. That is, the element μ generated from ui (with ui as a generation source) and the element μ generated from uj belong to different sets. Hereinafter, unless otherwise specified, μ is assumed to belong to a set generated from a ui that is a generation source. The same applies to γ.
図3(a)に示すように、まず計算処理部14が、信号miを用いて、前記した計算処理を行い(S101)、第1要素集合(Y,U)を算出し、拡張処理部2へわたす。
拡張処理部2は、第1要素集合(Y,U)のYのうち、既知のyがある場合、この既知のyを用いてuの拡張を行う第1要素拡張処理を行う(S102)。第1要素拡張処理については、後記して説明する。なお、ステップS102は省略可能である。As shown in FIG. 3A, first, the
If there is a known y in Y of the first element set (Y, U), the
次に、拡張処理部2は、ステップS101で算出された第1要素集合(Y,U)、もしくは、ステップS102の第1要素拡張処理で算出された第1要素集合(Y,U)に対してuを拡張し、さらにuの要素μを拡張する第2要素拡張処理を行い(S103)、第2要素集合(Y,UP1)を算出する。第2要素拡張処理については、後記して説明する。
さらに、間引処理部3は、第2要素拡張処理の結果算出される第2要素集合(Y,UP1)のうち、所定の条件に従ってμを間引く間引処理を行い(S104)、第3要素集合(Y,UP)を算出する。なお、ステップS104の処理は省略可能である。ステップS104の処理が省略された場合、第3要素集合(Y,UP)=第2要素集合(Y,UP1)である。Next, the
Further, the thinning
そして、詳細解析部4は、第3要素集合(Y,UP)のうち、UPの要素(ui;実際にはμ)を用いて、詳細解析処理を行う(S105)ことで、UPの要素uに対応するすべてのyを算出する。ステップS105の結果、第4要素集合(YP,UP)が算出される。
続いて、データ登録部5は、第4要素集合(YP,UP)におけるUPからYPへの写像として、マップデータ7を第1記憶部6に登録する(S106)。UPからYPへの写像は、実際には、集合UPの任意のuの要素μから、集合YPのyの要素γへの写像で表される。The
Then, the
(第2要素拡張処理)
図3(b)に示すように、拡張処理部2は、図3(a)に示す第2拡張処理(S102)において、uの拡張を行うu拡張処理(S201)と、ステップS201の結果を基に、u上の要素であるμの拡張を行うμ拡張処理(S202)を行う。ステップS201及びステップS202の処理については、後記して説明する。(Second element expansion process)
As shown in FIG. 3B, the
(計算処理:S101)
図4は、本実施形態に係る計算処理の結果、出力される値の例を示す図である。
図4に示すように、本実施形態においてuiは曲線グラフで示される。つまり、計算条件i毎に曲線グラフuiが存在する。
ただし、実際の計測値として得られる値は、時間Δt毎に得られる曲線グラフui上の要素μj(j=1,・・・,p)である。以下、すべてのμjのうち、任意のμjをμと表記することがある。
ここで、拡張処理部2は、集合Uの要素uから得られるμのすべてを取得する。(Calculation process: S101)
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of values output as a result of the calculation processing according to the present embodiment.
As shown in FIG. 4, in the present embodiment, ui is represented by a curve graph. That is, a curve graph ui exists for each calculation condition i.
However, the value obtained as the actual measurement value is the element μj (j = 1,..., P) on the curve graph ui obtained every time Δt. Hereinafter, among all μj, an arbitrary μj may be expressed as μ.
Here, the
ここで、集合Uの要素uから得られるμのすべてとは、図4に示すように、すべてのiについて、uiを離散化幅Δtで離散化して得られたすべてのμjのことである。つまり、集合Uの要素uから得られるμのすべてとは、各要素uiから得られるμjの、すべてのiについての集合のことである。 Here, all the μs obtained from the elements u of the set U are all μj obtained by discretizing ui with the discretization width Δt for all i as shown in FIG. That is, all μs obtained from the elements u of the set U are sets for all i of μj obtained from each element ui.
また、図示省略するが、拡張処理部2は、取得されているYのyから得られるγのすべてについても同様の処理を行う。つまり拡張処理部2は、Yにおけるすべての要素yi(uiと同様曲線グラフである)を離散化幅Δtで離散化して得られた値γjのうち、既知のγjがあれば、そのすべてを取得する。ただし、ここで、既知のγjすべてとは、現在分かっているγjのすべてという意味であり、実際には存在可能なすべてのγjの一部である。以下、すべてのγjのうち、任意のγjをγと表記することがある。
Although not shown, the
なお、μの一部を基に、詳細解析部4及び全体統合解析部1の連成解析を行い、集合Yを算出してもよい。つまりμの一部の要素を基に、詳細解析部4と、全体統合解析部1とが連成計算することでyの要素γの一部が算出され、拡張処理部2が算出されたγを取得するようにしてもよい。この場合、μの一部を選択するのは、連成計算の時間がかかりすぎないようするためである。
Note that the set Y may be calculated by performing coupled analysis of the
(第1要素拡張処理:S102)
図5、図6は、本実施形態に係る第1要素拡張処理の詳細な説明をするための図である。なお、図5における下段の図は、図4と同様である。
図3(a)のステップS102の第1要素拡張処理において、拡張処理部2は、図5、図6に示す手法で、μの拡張を行う。
すなわち、図5に示すように、詳細解析部4及び全体統合解析部1は、図4で示された離散化幅Δtでuiを離散化して得られたuの要素μ(ここでは、μ1〜μp)の一部であるμ1、μh、μp−1について、連成解析を行い、それぞれのμに対応するyの要素γ1、γh、γp−1を算出する。そして、拡張処理部2は、算出されたγ1、γh、γp−1と、μ1、μh、μp−1を基に、図5に示すようにγの変化率(傾き)を算出する。(First element expansion processing: S102)
5 and 6 are diagrams for explaining in detail the first element expansion processing according to the present embodiment. 5 is the same as FIG. 4.
In the first element expansion processing in step S102 of FIG. 3A, the
That is, as shown in FIG. 5, the
続いて、拡張処理部2は、図6に示すように、算出されたγの変化率が所定の値以上の場合、変化率に基づいて、μを、少なくとも1つ新たに生成する。具体的には、γの変化率が所定以上の区間内に、新たなμa、μbを設定し、uiを生成元とするμの集合に追加し、集合Uを定義しなおす。詳細解析部4及び全体統合解析部1は、μa、μbに対するγ(γa、γb)を算出してもよいし、しなくてもよい。
Subsequently, as illustrated in FIG. 6, when the calculated change rate of γ is equal to or greater than a predetermined value, the
なお、図6において拡張処理部2は、γの変化率が所定の値以上のγの区間[γ1、γh]の間を等間隔に分割し、その分割点をγa、γbとし、γa、γbを計算処理部14へ送る。計算処理部14はγa、γbを基に、対応するμa、μbを算出し、算出したμa、μbを拡張処理部2へ送る。そして拡張処理部2が、送られたμa、μbを集合μに追加し、集合Uを定義し直す。
In FIG. 6, the
拡張処理部2は、γの変化率が所定の値以上のμの区間[μ1、μh]の間を等間隔に分割し、その分割点をμa、μbとしてもよい。
The
つまり、拡張処理部2は、集合U(第1の集合)に対応する集合Y(第2の集合)において既知の要素(y)がある場合、当該集合Y(第2の集合)のうちの既知の要素(γa、γb)に基づいて、集合U(第1の集合)の要素(μa、μb)を新たに生成する。そして、拡張処理部2は、新たに生成した要素(μa、μb)を集合U(第1の集合)に追加する。
より具体的には、拡張処理部2は、集合Y(第2の集合)のうちの既知の要素(γa,γb)の変化量が所定の値以上である場合、集合U(第1の集合)の要素(μa、μb)を新たに生成する。この生成は、集合Y(第2の集合)のうちの既知の要素(γa,γb)に基づいて行われる。That is, when there is a known element (y) in the set Y (second set) corresponding to the set U (first set), the
More specifically, the
このように、γの変化率が大きい区間においてμを多く取得することで、γの変化率が大きい区間におけるμを充実させることができる。これにより、γの変化率が大きい区間におけるマップデータ7の要素密度を高めることができる。この結果、マップデータ生成システムZは、必要な部分について高精度なマップデータ7を生成することが可能となる。
なお前記したように、図5、図6で説明した第1要素拡張処理は省略可能である。As described above, by acquiring a large amount of μ in a section where the change rate of γ is large, it is possible to enrich μ in a section where the change rate of γ is large. Thereby, the element density of the
As described above, the first element expansion processing described with reference to FIGS. 5 and 6 can be omitted.
(第2要素拡張処理:S103)
図7〜図10は、本実施形態に係る第2要素拡張処理の手順を詳細に説明するための図である。
ここでは、集合Uのuのうち、所定の1つについて説明するが、拡張処理部2は、すべてのuについて図7〜図10で説明する処理を行う。(Second element expansion processing: S103)
7 to 10 are diagrams for explaining in detail the procedure of the second element expansion processing according to the present embodiment.
Here, a predetermined one of u in the set U will be described, but the
図7は、第2要素拡張処理の概要を示すための模式図である。なお、図7においてui、ui1、ui2、ui3、ui4、um、un、yi、yi1、yi2、yi3、yi4、ym、ynは前記したようにグラフであるが、ここでは便宜的に点として示している。
まず拡張処理部2は、図7の上段に示すようなui、um、un(これらに対応するyi、ym、ynは、既知であっても未知であってもよい)に対して、第2要素拡張処理を行う。この結果、uiを拡張した{ui、ui1、ui2、ui3、ui4}が生成される。ここでは、図示せず、図8、図10にて後記するように、拡張処理部2は、拡張されたuそれぞれの要素μについても拡張を行う。FIG. 7 is a schematic diagram for illustrating an outline of the second element expansion processing. In FIG. 7, ui, ui1, ui2, ui3, ui4, um, un, ii, yy1, yy2, yi3, yy4, ym, yn are graphs as described above, but are shown here as points for convenience. ing.
First, the
そして、詳細解析部4は、拡張した要素{ui、ui1、ui2、ui3、ui4}のうち、対応するyが未知のuに対してyを算出することで、{ui、ui1、ui2、ui3、ui4}に対応する{yi、yi1、yi2、yi3、yi4}が算出される。なお、{yi、yi1、yi2、yi3、yi4}の算出は、実際には、{yi、yi1、yi2、yi3、yi4}上の要素γが算出されることで行われる。
なお、拡張処理部2は、um、unに対しても同様の処理を行うが、煩雑になるのを避けるため、図7では図示省略してある。Then, the
The
このように、拡張されたu(μ)と、そのu(μ)に対応するy(γ)の集合が、詳細解析処理等の後に、第4要素集合(YP,UP)となる。そして、データ登録部5(図1)が、UPを始集合、YPを終集合とし、その写像UP→YPをマップデータ7として第1記憶部6に登録する。具体的には、μのγへの写像がマップデータ7となる。なお、拡張処理部2が出力した結果に対して、間引処理部3が後記するような間引処理を行う場合があるが、図7では間引処理については省略してある。In this way, the expanded u (μ) and the set of y (γ) corresponding to the u (μ) become the fourth element set (Y P , U P ) after the detailed analysis processing or the like. Then, the data registration unit 5 (FIG. 1), start set the U P, the Y P to a final set, and registers the mapping U P → Y P as
図8に示すように拡張処理部2は、uを拡張するu拡張処理部801と、μを拡張するμ拡張処理部802とを有している。ちなみにu拡張処理部801とμ拡張処理部802とは、図2の拡張処理装置300における記憶装置303に格納されているプログラムが、メモリ301に展開され、CPUによって実行されることで具現化している。
(u拡張処理:S201)
まず、u拡張処理部801による、u拡張処理(図3(b)のS201)について説明する。なお図8において、前記したようにuはグラフで示されるものだが、ここでは便宜的に点として示している。As illustrated in FIG. 8, the
(U extension processing: S201)
First, u extension processing (S201 in FIG. 3B) by the u extension processing unit 801 will be described. In FIG. 8, as described above, u is shown as a graph, but here it is shown as a point for convenience.
u拡張処理部801は、uiを平均とした任意の指数分布811を生成する。指数分布811は、指数分布、正規分布等、平均付近の頻度が大きく、平均から遠ざかるにつれて、頻度が小さくなる分布であれば、指数分布でなくても、どのような分布でもよい。
ここでu拡張処理部801は、指数分布811の頻度の逆数をパラメータとして持ち、このパラメータに関して単調増加する距離関数を定義する。つまりu拡張処理部801は、指数分布811における頻度が大きければ距離が短く、頻度が小さければ距離が長くなる関数を定義する。The u extension processing unit 801 generates an arbitrary
Here, the u extension processing unit 801 has a reciprocal of the frequency of the
続いて、u拡張処理部801は、頻度レベル812を任意に少なくとも1つ設定し、前記した距離関数によって頻度レベル812に応じた距離を算出する。そして、u拡張処理部801は、要素uiから前記した距離分離れた場所に位置するUの要素uihを複数生成する。拡張処理部2は、生成された要素uihをUの要素uiの周辺要素の1つに追加することで、集合Uを定義し直す。
このようにして、u拡張処理部801は、この指数分布811の頻度の大きさによって、uiの周辺を定義する。Subsequently, the u extension processing unit 801 arbitrarily sets at least one
In this way, the u expansion processing unit 801 defines the periphery of ui according to the frequency of the
図8では、u拡張処理部801が2つの頻度レベル812から、uiを中心に新たに4つの要素ui1〜ui4(周辺要素)を生成した例を示している。図8に示すように、周辺要素ui1〜ui4は、要素uiに近いほど密になり、要素uiから遠ざかるほど疎となる。
なお図8では、頻度レベル812が2つ設定されているが、3つ以上設定されてもよい。FIG. 8 shows an example in which the u extension processing unit 801 newly generates four elements ui1 to ui4 (peripheral elements) around ui from two
In FIG. 8, two
ここで、図9を参照して、u拡張処理をより具体的に説明する。
図9において、実線で示されているグラフがuiを示すグラフである。そして、破線で示されている各グラフが新たに生成されたui1〜ui4を示すグラフである。ui1〜ui4の各グラフは、図8で説明した手順により、uiを平均とする指数分布811に従って生成されるグラフである。Here, the u extension processing will be described more specifically with reference to FIG.
In FIG. 9, a graph indicated by a solid line is a graph indicating ui. And each graph shown with a broken line is a graph which shows ui1-ui4 newly produced | generated. Each graph of ui1 to ui4 is a graph generated according to the
(μ拡張処理:S202)
u拡張処理部801によるu拡張処理(図3(b)のS201)の後、μ拡張処理部802がu拡張処理の結果を用いてμ拡張処理(図3(b)のS202)を行う。
ここでμjは、図4で示すように、要素ui上の一点である。図8に示すように、μ拡張処理部802は、μjを平均とした任意の指数分布821を生成する。なお指数分布821は、平均の頻度が大きく平均から遠ざかるにつれて頻度が小さくなる分布であれば、指数分布でなくてもよい。続いてμ拡張処理部802は、u拡張処理部801と同様に指数分布821の頻度の逆数をパラメータとして持ち、このパラメータに対して単調増加する距離関数を定義する。そしてμ拡張処理部802は、頻度レベル822を任意に、少なくとも1つ設定する。次にμ拡張処理部802は、前記した距離関数によって頻度レベル822に応じた距離を算出する。そして、μjから前記した距離分離れた場所に位置する要素μjhを複数生成する。
これらの要素μjhをμの集合に含めることで集合Uを定義し直す。
このようにして、μ拡張処理部802は、指数分布821の頻度の大きさによってμjの周辺要素を定義する。(Μ extension processing: S202)
After the u extension processing by the u extension processing unit 801 (S201 in FIG. 3B), the μ extension processing unit 802 performs the μ extension processing (S202 in FIG. 3B) using the result of the u extension processing.
Here, μj is one point on the element ui as shown in FIG. As shown in FIG. 8, the μ extension processing unit 802 generates an arbitrary
The set U is redefined by including these elements μjh in the set of μ.
In this way, the μ expansion processing unit 802 defines the peripheral elements of μj according to the frequency of the
図8は、μ拡張処理部802が、ui上の要素μjを中心に新たに4つの要素μj1〜μj4が生成され、それらがμjの周辺要素として新たに追加されることで、Uが定義し直されることを示している。
なお、図8では、頻度レベル822が2つ設定されているが、3つ以上設定されてもよい。In FIG. 8, the μ expansion processing unit 802 generates four elements μj 1 to μj 4 around the element μj on ui, and newly adds them as peripheral elements of μj. Indicates that it will be redefined.
In FIG. 8, two
図10を参照して、μ拡張処理の具体例について説明する。なお図10は、図9の一部を拡大したものである。
まずμ拡張処理部802は、ui上の要素であるμjについて、指数分布821(図8)を設定する。そしてμ拡張処理部802は、図8で説明した手法に従ってμjの周辺要素μj1〜μj4を生成し、μの集合へ追加する。このとき、μ拡張処理部802は、uiを生成元とするμの集合に生成したμj1〜μj4を属させる。なお、図10における破線で示す円1001は、図8で示す指数分布821と頻度レベル822との交線を示している。A specific example of the μ extension process will be described with reference to FIG. FIG. 10 is an enlarged view of a part of FIG.
First, the μ extension processing unit 802 sets an exponential distribution 821 (FIG. 8) for μj that is an element on ui. Then, the μ extension processing unit 802 generates the peripheral elements μj 1 to μj 4 of μj according to the method described in FIG. 8, and adds them to the set of μ. At this time, the μ extension processing unit 802 causes the generated μ j 1 to μ j 4 to belong to a set of μ having ui as a generation source. A
同様に、μ拡張処理部802は、u拡張処理(S201)において生成されたui1〜ui4に対しても同様の処理を行う。
この結果、μj1の周辺要素μj11〜μj14、μj2の周辺要素μj21〜μj24、μj3の周辺要素μj31〜μj34、μj4の周辺要素μj41〜μj44が生成される。
図10に示すように、周辺要素μj11〜μj14、μj21〜μj2、μj31〜μj34、μj41〜μj44は、要素μj1、μj2、μj3、μj4に近いほど密になり、要素μj1、μj2、μj3、μj4から遠ざかるほど疎となる。
そして、μ拡張処理部802は、μ拡張処理で生成した各μ(μj11〜μj14、μj21〜μj2、μj31〜μj34、μj41〜μj44)を、生成元となっているuから生成されたμの集合に追加する。例えば、μj11〜μj14は、ui1から生成されるμの集合に追加される。同様に、μj21〜μj2は、ui2から生成されるμの集合に追加される。μj31〜μj34、μj41〜μj44についても同様である。Similarly, the μ extension processing unit 802 performs the same process on ui1 to ui4 generated in the u extension process (S201).
As a result, peripheral elements μj1 1 to μj1 4 of μj1, peripheral elements μj2 1 to μj2 4 of μj2, peripheral elements μj3 1 to μj3 4 of μj3, and peripheral elements μj4 1 to μj4 4 of μj4 are generated.
As shown in FIG. 10, the peripheral elements μj1 1 to μj1 4 , μj2 1 to μj2, μj3 1 to μj3 4 , μj4 1 to μj4 4 become denser as the elements μj1, μj2, μj3, and μj4 are closer to each other, and the element μj1 , Μj2, μj3, and μj4 become sparse as they move away from each other.
Then, the μ expansion processing unit 802 generates each μ (μj1 1 to μj1 4 , μj2 1 to μj2, μj3 1 to μj3 4 , μj4 1 to μj4 4 ) generated by the μ expansion processing as a generation source u. Add to the set of μs generated from. For example, μj1 1 to μj1 4 are added to the set of μ generated from ui1. Similarly, μj2 1 to μj2 are added to the set of μ generated from ui2. The same applies to μj3 1 to μj3 4 and μj4 1 to μj4 4 .
このように、周辺要素を要素に近いほど密にし、要素から遠ざかるほど疎とすることで、所定の計算条件に関連する情報の近傍部分に対するマップデータ7の精度を高める。このようにすることで、効率的なマップデータ7の生成が可能となる。
In this way, the accuracy of the
以降、このように生成されたuの集合をU1、μの集合をN1と称する。なお、ここでのμの集合とは、すべてのuから生成されたμの集合である。
続いて、拡張処理部2は、U1とN1との和集合を算出する。この和集合は、各uiとその周辺要素uih、及びui、uih上のμの集合となる。この和集合が図1等におけるUP1である。そして、拡張処理部2は、和集合UP1を間引処理部3へ送る。なお、この和集合UP1と、拡張処理部2が全体統合解析から取得したyの集合Yとを合わせたものが、図1の第2要素集合(Y,UP1)である。
このように、拡張処理部2は、集合U(第1の集合)における個々の要素(u,μ)について、所定の条件に基づいて、要素の周辺の要素である周辺要素(ui1〜ui4,μj11〜μj14、μj21〜μj2、μj31〜μj34、μj41〜μj44)を生成する。その後、拡張処理部2は、周辺要素を集合U(第1の集合)の要素として、集合U(第1の要素)に追加する。Hereinafter, the set of u generated in this way is referred to as U 1 , and the set of μ is referred to as N 1 . Note that the set of μs here is a set of μs generated from all u.
Subsequently, the
As described above, the
(間引処理:S104)
図11は、本実施形態に係る間引処理の具体例を示す図である。
間引処理部3は、拡張処理部2が出力した和集合UP1におけるμから所定の要素を間引く間引処理を行う。
間引処理部3は、例えば、μにおける要素間の互いの距離に関するしきい値を定義する。そして、間引処理は、μの互いの距離がしきい値以上となるようμの間引きを行う。つまり、間引処理部3は、各μ間の距離を定義し、その距離が閾値以下となるμを削除する。要するに、間引処理部3は、所定の条件に従って、μを削除する。(Thinning process: S104)
FIG. 11 is a diagram illustrating a specific example of the thinning process according to the present embodiment.
The thinning
The thinning
間引処理の他の例として、所定範囲内に入るμが所定数以下となるように、μの間引きを行ってもよい。
図11の例では、間引処理部3が、所定範囲内に入るμが所定数以下となるように、μj22、μj1、μj4、μj33(図11中で「×」印がついている要素)を間引いた例である。
なお、本実施形態では、μを削除するが、これに限らず、uも削除対象としてもよい。As another example of the thinning-out process, μ may be thinned out so that μ within a predetermined range is a predetermined number or less.
In the example of FIG. 11, the thinning-
In this embodiment, μ is deleted, but not limited to this, u may also be deleted.
間引処理部3は、間引処理を行ったuとμによる集合UPを、集合Yとともに出力する(図1の第3要素集合(Y,UP))。つまり、間引処理部3は、周辺要素を追加された集合UP1(第1の集合)から、所定の条件に従って第1の集合の要素(u、μ)を間引く。
このように、間引処理部3による間引処理を行うことで、詳細解析部4おける詳細解析で用いる集合Upの要素密度が必要以上に高くなることを回避できる。これにより、マップデータ生成システムZは、詳細解析部4の計算コストを適切にすることができる。Thinning
Thus, by performing the thinning processing by the thinning
(詳細解析処理:S105)
詳細解析部4は、集合UPにおける各μに対して、詳細解析を行い、各μに対応するすべてのγを算出する。詳細解析処理で算出されたすべてのγを含む集合が、図1におけるYPである。なお、詳細解析は既知の技術であるので、ここでは、詳細な説明を省略する。この結果、間引処理部3から出力された要素集合UPと、詳細解析部4が算出した要素集合YPとをあわせた第4要素集合(YP,UP)が出力される。
つまり、詳細解析部4は、集合UP(第1の集合)を基に、集合UP(第1の集合)に対応する第2の集合(YP)を生成する(Detailed analysis processing: S105)
In other words,
(データ登録処理:S106)
そして、データ登録部5は、UPを始集合、YPを終集合とする写像として、マップデータ7を第1記憶部6に登録する。具体的には、μのγへの写像がマップデータ7として第1記憶部6に登録される。(Data registration process: S106)
Then, the
以上の処理をまとめると、本発実施形態におけるマップデータ生成システムZにおける全体統合解析部1が、複数の計算条件iに関連する情報mi(実験値、過去の実績値、シミュレーション結果等)から第1要素集合(Y,U)を算出する。そして、拡張処理部2が、第1要素集合(Y,U)の各要素について、平均から離れるほど粗になる確率分布等をもちいて、要素を追加することで、第2要素集合(Y,UP1)を生成する。そして、間引処理部3が、UP1の要素を間引くことで、第3要素集合(Y,UP)を生成する。続いて、詳細解析部4が、第3要素集合(Y,UP)を基に、詳細解析を行い、詳細解析結果として第4要素集合(YP,UP)を算出する。そして、データ登録部5が、UPを始集合とし、YPを終集合とする写像をマップデータ7として登録する
つまり、データ登録部5が、集合UP(第1の集合)から集合YP(第2の集合)への写像をマップデータとして第1記憶部6に登録する。To summarize the above processing, the overall
このようにすることで、実際の実績値や、実験値(mi)や、シミュレーション結果に基づいて、実際に使用した値の近傍付近についてのマップデータ7が生成され、使用する可能性が低い箇所についてはマップデータ7の生成を省略することができる。これにより、マップデータ7生成時の負荷を軽減することができる。
By doing in this way,
また、本実施形態におけるマップデータ生成システムZは、図5、図6で示すようにy(γ)の変化の概略を把握し、その変化率が高い区間のマップデータ7の密度を高める。これにより、これにより、マップデータ生成システムZは、γの変化率が大きい区間におけるマップデータ7の要素密度を高めることができ、必要な部分について高精度なマップデータ7を生成することが可能となる。
Further, the map data generation system Z in the present embodiment grasps the outline of the change in y (γ) as shown in FIGS. 5 and 6 and increases the density of the
(別の実施形態例)
図12は、本実施形態に係る別の例を示す図である。
本実施形態において、μ拡張処理部802は、図10に示すように、指数分布821(図8)と、頻度レベル822(図8)との交線それぞれにおいて、2つずつμの周辺要素を取得しているが、図12に示すように4つずつ取得してもよい。
また、4つに限らず、1つでもよいし、3つや、5つ以上としてもよい。
なお、対応情報として本実施形態では、マップデータ7を用いているが、この他にもテーブルや、関数等が用いられてもよい。(Another embodiment example)
FIG. 12 is a diagram illustrating another example according to the present embodiment.
In this embodiment, as shown in FIG. 10, the μ expansion processing unit 802 adds two peripheral elements of μ at each intersection of the exponential distribution 821 (FIG. 8) and the frequency level 822 (FIG. 8). Although acquired, you may acquire four each as shown in FIG.
Further, the number is not limited to four, and may be one, three, five or more.
In the present embodiment, the
なお、本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 In addition, this invention is not limited to above-described embodiment, Various modifications are included. For example, the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to having all the configurations described. In addition, a part of the configuration of a certain embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment. In addition, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
また、前記した各構成、機能、各部1〜5,11,13〜15、第1記憶部6、第2記憶部12等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、前記した各構成、機能等は、CPU102,202,302(図2)等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、HD(Hard Disk)に格納すること以外に、メモリ101,201,301(図2)や、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、又は、IC(Integrated Circuit)カードや、SD(Secure Digital)カード、DVD(Digital Versatile Disc)等の記録媒体に格納することができる。
また各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。In addition, each of the above-described configurations and functions, the
In each embodiment, control lines and information lines are those that are considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines on the product are necessarily shown. In practice, it can be considered that almost all configurations are connected to each other.
1 全体統合解析部(第1の集合生成部)
2 拡張処理部
3 間引処理部
4 詳細解析部(第2の集合生成部)
5 データ登録部(登録部)
6 第1記憶部(記憶部)
7 マップデータ(対応情報)
11 データ取得部
12 第2記憶部
13 制御部
14 計算処理部(第1の集合生成部)
15 変換処理部
Z マップデータ生成システム(対応情報生成システム)1 Overall integration analysis unit (first set generation unit)
2
5 Data registration department (registration department)
6 First storage unit (storage unit)
7 Map data (corresponding information)
11
15 Conversion processing unit Z Map data generation system (corresponding information generation system)
Claims (10)
前記第1の集合における個々の要素について、所定の条件に基づいて、前記要素の周辺の要素である周辺要素を生成し、前記周辺要素を前記第1の集合の要素として、前記第1の要素に追加する拡張処理部と、
前記第1の集合を基に、当該第1の集合に対応する第2の集合を生成する第2の集合生成部と、
前記第1の集合から前記第2の集合への写像を対応情報として記憶部に登録する登録部と、
を有することを特徴とする対応情報生成システム。A first set generation unit that generates a first set including elements generated based on information related to a predetermined calculation condition;
For each element in the first set, a peripheral element that is a peripheral element of the element is generated based on a predetermined condition, and the peripheral element is set as the element of the first set, and the first element An extended processing unit to be added to
A second set generation unit that generates a second set corresponding to the first set based on the first set;
A registration unit that registers a mapping from the first set to the second set in the storage unit as correspondence information;
A correspondence information generation system characterized by comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載の対応情報生成システム。The correspondence information generation system according to claim 1, wherein the peripheral element is denser as it is closer to the element and sparser as it is farther from the element.
ことを特徴とする請求項1に記載の対応情報生成システムThe correspondence information generating system according to claim 1, wherein the information related to the predetermined calculation condition is an experimental value, a past actual measurement value, or a virtual value corresponding to the predetermined calculation condition.
前記第1の集合に対応する前記第2の集合において、既知の要素がある場合、前記第2の集合のうちの既知の要素の変化量が所定の値以上である場合に、前記第2の集合のうちの既知の要素に基づいて、前記第1の集合の要素を新たに生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の対応情報生成システム。The extension processing unit
In the second set corresponding to the first set, when there is a known element, when the amount of change of the known element in the second set is equal to or greater than a predetermined value, the second set The correspondence information generation system according to claim 1, wherein an element of the first set is newly generated based on a known element of the set.
さらに有することを特徴とする請求項1に記載の対応情報生成システム。A thinning-out processing unit that thins out the elements of the first set according to a predetermined condition from the first set to which the peripheral elements are added.
The correspondence information generation system according to claim 1, further comprising:
所定の計算条件に関連する情報に基づいて生成された要素を含む第1の集合を生成し、
前記第1の集合における要素について、所定の条件を基に、前記要素の周辺の要素である周辺要素を生成し、
前記周辺要素を前記第1の集合の要素として、前記第1の要素に追加し、
前記第1の集合を基に、当該第1の集合に対応する第2の集合を生成し、
前記第1の集合から前記第2の集合への写像を対応情報として記憶部に登録する
ことを特徴とする対応情報生成方法。A correspondence information generation system that generates correspondence information to be referred to when the calculation unit performs calculation,
Generating a first set including elements generated based on information related to a predetermined calculation condition;
For the elements in the first set, based on a predetermined condition, generate peripheral elements that are peripheral elements of the elements,
Adding the peripheral element to the first element as an element of the first set;
Generating a second set corresponding to the first set based on the first set;
A mapping from the first set to the second set is registered in the storage unit as correspondence information.
ことを特徴とする請求項6に記載の対応情報生成方法。The correspondence information generation method according to claim 6, wherein the peripheral element is denser as it is closer to the element and sparser as it is farther from the element.
ことを特徴とする請求項6に記載の対応情報生成方法The correspondence information generating method according to claim 6, wherein the information related to the predetermined calculation condition is an experimental value, a past actual measurement value, or a virtual value corresponding to the predetermined calculation condition.
前記第1の集合に対応する前記第2の集合において、既知の要素がある場合、前記第2の集合のうちの既知の要素の変化量が所定の値以上である場合に、前記第2の集合のうちの既知の要素に基づいて、前記第1の集合の要素を新たに生成する
ことを特徴とする請求項6に記載の対応情報生成方法。The correspondence information generation system includes:
In the second set corresponding to the first set, when there is a known element, when the amount of change of the known element in the second set is equal to or greater than a predetermined value, the second set The correspondence information generation method according to claim 6, wherein an element of the first set is newly generated based on a known element of the set.
前記周辺要素を追加された第1の集合から、所定の条件に従って、前記第1の集合の要素を間引く
ことをさらに行うことを特徴とする請求項6に記載の対応情報生成方法。The correspondence information generation system includes:
The correspondence information generation method according to claim 6, further comprising: thinning out elements of the first set from the first set to which the peripheral elements are added according to a predetermined condition.
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