CN111226219A - 层叠复合构件的形状最优化解析方法及形状最优化解析装置 - Google Patents

层叠复合构件的形状最优化解析方法及形状最优化解析装置 Download PDF

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Abstract

本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法将由平面单元及/或立体单元构成的车身模型的一部分通过层叠复合构件进行模型化，并进行该模型化后的层叠复合构件的形状的最优化解析，其中，包括：设计空间设定步骤(S1)，将车身模型中的成为最优化的对象的部分设定为设计空间；层叠块模型生成步骤(S3)，在设计空间生成由立体单元构成且材料特性不同的多个层层叠而成的层叠块模型；结合处理步骤(S5)，将层叠块模型与车身模型结合；及最优化解析步骤(S7)，输入解析条件，进行求出对于层叠块模型的最优形状的最优化解析。

Description

层叠复合构件的形状最优化解析方法及形状最优化解析装置
技术领域
本发明涉及层叠复合构件(layered composite member)的形状最优化解析(analysis of shape optimization)方法及形状最优化解析装置，特别是涉及将结构体(structural body)的一部分设为材料特性(material property)不同的多个层层叠的层叠复合构件，并求出该层叠复合构件的最优的形状的层叠复合构件的形状最优化解析方法及形状最优化解析装置。需要说明的是，在本发明中，形状最优化不是预先设想规定的形状例如T字形状并以该规定的形状为前提求出最优的形状，而是指不设想规定的形状地求出满足解析条件的最优的形状的意思。
背景技术
近年来，特别是在汽车产业中以环境问题为起因的车身的轻量化(weightreduction of automotive body)不断进展，成为车身的设计中不缺乏基于计算机辅助工程学(computer aided engineering)的解析(以下，称为“CAE解析”)的技术。在该CAE解析中，已知有通过使用数理最优化(mathematical optimization)、板厚最优化(thicknessoptimization)、形状最优化、拓扑最优化(topology optimization)等最优化技术而实现车身的轻量化或刚性(stiffness)的提高等这样的车身性能(vehicle performance)的提高的情况，上述的最优化技术在例如发动机体等铸件的结构最优化(structuraloptimization)中经常使用。
在最优化技术之中，特别是拓扑最优化也不断引起瞩目。拓扑最优化是设置一定程度的大小的设计空间(design space)，向该设计空间装入立体单元(three-dimensionalelement)，通过满足被赋予的条件且保留必要最小限度的立体单元的部分，来求出满足该条件的最优形状的方法。因此，在拓扑最优化中，使用对成为设计空间的立体单元直接进行限制(constraint)并直接施加载荷(load)这样的方法。
作为与这样的拓扑最优化相关的技术，专利文献1公开了用于复杂的结构体的组件的拓扑最优化的方法。
在先技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2010-250818号公报
专利文献2：日本特开2013-025533号公报
非专利文献
非专利文献1：弓削，另外1名，“建筑机械的最优设计”，成蹊大学工程学研究报告，Vol.41，No.1，2004年，p.1-5
发明内容
发明要解决的课题
汽车的车身(automotive body)等结构体主要使用薄板(thin sheet)构成。关于这样的由薄板构成的车身的一部位通过最优化技术对形状进行最优化的情况下，以往如非专利文献1记载那样，将成为对象的车身整体或其一部分取出，使该部分独立，在保持独立的状态下进行最优化。然而，在这样的方法中，难以使来自车身整体的载荷或限制状态反映到该设计空间中，因而存在难以将最优化技术适用于车身的一部位这样的课题。例如，存在如下课题：即使进行车身整体的最优化解析而要求出对应的车身的一部分的最优化形状，但是最优化的部位从车身整体来看被判定为不需要的部位而失效。而且，也存在如下课题：虽然独立地对车身的一部分进行最优化，但是应如何将该部分适当地反映到由薄板结构构成的车身中这样的课题。
专利文献1公开的技术是基于拓扑最优化的最优化解析涉及的数学运算上的方法及物理性的系统相关的技术，不是对于上述那样的薄板结构的最优化这样的课题提供某种解决方案的技术。
此外，以往的形状最优化的对象是例如专利文献2所示那样的钢、铝合金(Al合金)、镁合金等金属材料(metal)，但是近年来，构成汽车的车身的薄板使用将树脂(regin)或FRP(Fiber-Reinforced Plastics；纤维强化树脂)呈层状地层叠并粘贴的复合构件(在本申请中，称为“层叠复合构件”)，来提高车身的刚性、强度。然而，不存在将这样的层叠复合构件的形状作为最优化的对象的现有技术，希望求出层叠复合构件的最优化形状的最优化技术的开发。
本发明鉴于上述课题而作出，其目的在于提供一种在作为车身的结构体的一部分使用层叠复合构件而提高刚性时，求出该层叠复合构件的最优的形状的层叠复合构件的形状最优化解析方法及形状最优化解析装置。
用于解决课题的方案
本发明的第一形态的层叠复合构件的形状最优化解析方法将由平面单元(two-dimensional element)构成、或者由平面单元和立体单元构成的车身的结构体模型的一部分通过层叠复合构件进行模型化，并进行该模型化后的层叠复合构件的形状的最优化解析，其中，由计算机进行以下的各步骤：设计空间设定步骤，将所述车身的结构体模型中的成为最优化的对象的一部分设定为设计空间；层叠块模型生成步骤，在该设定的设计空间生成由立体单元构成且材料特性不同的多个层层叠而成的层叠块模型；结合处理步骤，将该生成的层叠块模型与所述车身的结构体模型的一部分结合(join)；及最优化解析步骤，输入解析条件，以所述层叠块模型为最优化的解析对象进行最优化解析，求出所述层叠块模型的最优的形状。
本发明的第二形态的层叠复合构件的形状最优化解析方法将由平面单元构成、或者由平面单元和立体单元构成的车身的结构体模型的一部分通过层叠复合构件进行模型化，并进行该模型化后的层叠复合构件的形状的最优化解析，其中，由计算机进行以下的各步骤：设计空间设定步骤，将所述车身的结构体模型中的成为最优化的对象的一部分设定为层状地层叠的多个设计空间；层叠块模型生成步骤，对于每个该设定的设计空间赋予不同的材料特性而生成由立体单元构成的层状(layered)块模型，将对于每个该设计空间生成的层状块模型结合而生成由所述立体单元构成的层叠块模型；结合处理步骤，将该生成的层叠块模型与所述车身的结构体模型的一部分结合；及最优化解析步骤，输入解析条件，以所述层叠块模型为最优化的解析对象进行最优化解析，求出所述层叠块模型的最优的形状。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法以本发明的第一形态的层叠复合构件的形状最优化解析方法为基础，其特征在于，所述层叠块模型通过将由立体单元构成且材料特性不同的多个层使用刚体单元(rigid element)、梁单元(beam element)或平面单元连结而成，或者通过将所述多个层以共有(share)所述多个层的节点(node)的方式连结而成。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法以本发明的第二形态的层叠复合构件的形状最优化解析方法为基础，其特征在于，所述层叠块模型通过将对于多个设计空间的每一个设计空间生成的由立体单元构成的层状块模型使用刚体单元、梁单元或平面单元连结而成，或者通过将所述层状块模型以共有所述层状块模型的节点的方式连结而成。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法以上述本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法为基础，其特征在于，所述层叠块模型由五面体以上且八面体以下并具有至少一组相互平行的两个面的立体单元构成。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法以上述本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法为基础，其特征在于，所述层叠块模型以与所述车身的结构体模型的一部分中的设定有所述设计空间的周围的面平行的面成为最大面积的方式生成。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法以上述本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法为基础，其特征在于，所述层叠块模型以如下方式生成：在与所述车身的结构体模型的一部分的平面单元或立体单元结合的结合部配置节点，使用六面体立体单元作为所述层叠块模型的立体单元，并以沿着包含配置于所述结合部的节点的平面的方式堆积立体单元。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法以上述本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法为基础，其特征在于，所述最优化解析步骤在最优化解析中以最优化参数进行离散化(discretization)。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法以上述本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法为基础，其特征在于，所述最优化解析步骤进行基于拓扑最优化的最优化解析。
本发明的第一形态的层叠复合构件的形状最优化解析装置将由平面单元构成、或者由平面单元和立体单元构成的车身的结构体模型的一部分通过层叠复合构件进行模型化，并进行该模型化后的层叠复合构件的形状的最优化解析，其中，具备：设计空间设定部，将所述车身的结构体模型中的成为最优化的对象的一部分设定为设计空间；层叠块模型生成部，在该设定的设计空间生成由立体单元构成且材料特性不同的多个层层叠而成的层叠块模型；结合处理部，将该生成的层叠块模型与所述车身的结构体模型的一部分结合；及最优化解析部(analysis unit)，输入解析条件，以所述层叠块模型为最优化的解析对象进行最优化解析，求出所述层叠块模型的最优的形状。
本发明的第二形态的层叠复合构件的形状最优化解析装置将由平面单元构成、或者由平面单元和立体单元构成的车身的结构体模型的一部分通过层叠复合构件进行模型化，并进行该模型化后的层叠复合构件的形状的最优化解析，其中，具备：设计空间设定部，将所述车身的结构体模型中的成为最优化的对象的一部分设定为层状地层叠的多个设计空间；层叠块模型生成部，对于每个该设定的设计空间赋予不同的材料特性而生成由立体单元构成的层状块模型，将对于每个该设计空间生成的层状块模型结合而生成由所述立体单元构成的层叠块模型；结合处理部，将该生成的层叠块模型与所述车身的结构体模型的一部分结合；及最优化解析部，输入解析条件，以所述层叠块模型为最优化的解析对象进行最优化解析，求出所述层叠块模型的最优的形状。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置以本发明的第一形态的层叠复合构件的形状最优化解析装置为基础，其特征在于，所述层叠块模型通过将由立体单元构成且材料特性不同的多个层使用刚体单元、梁单元或平面单元连结而成，或者通过将所述多个层以共有所述多个层的节点的方式连结而成。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置以本发明的第二形态的层叠复合构件的形状最优化解析装置为基础，其特征在于，所述层叠块模型通过将对于多个设计空间的每一个设计空间生成的由立体单元构成的层状块模型使用刚体单元、梁单元或平面单元连结而成，或者通过将所述层状块模型以共有所述层状块模型的节点的方式连结而成。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置以上述本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置为基础，其特征在于，所述层叠块模型由五面体以上且八面体以下并具有至少一组相互平行的两个面的立体单元构成。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置以上述本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置为基础，其特征在于，所述层叠块模型以与所述车身的结构体模型的一部分中的设定有所述设计空间的周围的面平行的面成为最大面积的方式生成。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置以上述本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置为基础，其特征在于，所述层叠块模型以如下方式生成：在与所述车身的结构体模型的一部分的平面单元或立体单元结合的结合部配置节点，使用六面体立体单元作为所述层叠块模型的立体单元，并以沿着包含配置于所述结合部的节点的平面的方式堆积立体单元。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置以上述本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置为基础，其特征在于，所述最优化解析部在最优化解析中以最优化参数进行离散化。
本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置以上述本发明的层叠复合构件的形状最优化解析装置为基础，其特征在于，所述最优化解析部进行基于拓扑最优化的最优化解析。
发明效果
根据本发明，能够求出外力(external force)作用在作为车身的结构体上时的成为车身的一部分的层叠复合构件的最优的形状，能够提高该结构体的规定的性能，而且，保持为规定的性能并有助于所述结构体的轻量化。
附图说明
图1是本发明的实施方式的层叠复合构件的形状最优化解析装置的框图。
图2是说明在实施方式中，作为成为一例的形状最优化的解析对象的车身模型及设定于车身模型的设计空间的图。
图3是说明在实施方式中设定于车身模型的设计空间的图(其1)。
图4是说明在实施方式中设定于车身模型的设计空间的图(其2，(a)外层部(outerlayer)，(b)内层部(inner layer))。
图5是在实施方式中设定于车身模型的设计空间的剖视图。
图6是说明在实施方式中，在最优化的解析处理中输入的载荷条件的图(扭转刚性)。
图7是说明在实施方式中，在最优化的解析处理中输入的载荷条件的图(横向弯曲刚性)。
图8是说明在实施方式中，利用以后横梁(rear cross member)为对象的最优化的解析处理而得到的最优的形状的图。
图9是表示本发明的实施方式的层叠复合构件的形状最优化解析方法的处理的流程的流程图(flowchart)。
图10是表示在实施例中，利用以后横梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形1，外层部：钢(steel sheet)，内层部：钢)。
图11是表示在实施例中，利用以后横梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形2，外层部：Al合金(aluminum alloy)，内层部：钢)。
图12是表示在实施例中，利用以后横梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形3，外层部：钢，内层部：Al合金)。
图13是表示在实施例中，利用以后横梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形4，外层部：CFRP，内层部：钢)。
图14是表示在实施例中，利用以后横梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形5，外层部：钢，内层部：CFRP)。
图15是表示在实施例中，利用以后横梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形6，外层部：钢，内层部：GFRP)。
图16是表示在实施例中，利用以后横梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形7，外层部：钢，内层部：树脂)。
图17是表示在实施例中，由层叠块模型的材质(material property)的组合的变更产生的、对将通过最优化解析而求出的最优形状的后横梁结合而成的车身模型的刚性提高率(improvement rate of stiffeness)的影响的坐标图。
图18是表示在实施例中，由层叠块模型的材质的组合的变更产生的、对将通过最优化解析而求出的最优形状的后横梁结合而成的车身模型的单位部件重量的刚性提高率的影响的坐标图。
图19是表示在实施例中，以车身模型的后纵梁(rear side member)为对象而设定的设计空间的图(其1)。
图20是表示在实施例中，以车身模型的后纵梁为对象而设定的设计空间的图(其2，(a)外层部，(b)内层部)。
图21是在实施例中，以车身模型的后纵梁为对象而设定的设计空间的剖视图。
图22是表示在实施例中，利用以后纵梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形1，外层部：钢，内层部：钢)。
图23是表示在实施例中，利用以后纵梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形2，外层部：Al合金，内层部：钢)。
图24是表示在实施例中，利用以后纵梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形4，外层部：CFRP，内层部：钢)。
图25是表示在实施例中，利用以后纵梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形5，外层部：钢，内层部：CFRP)。
图26是表示在实施例中，利用以后纵梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形1，制约条件：外层部和内层部各自的体积制约率为10％以下)。
图27是表示在实施例中，利用以后纵梁为对象的最优化解析而求出的最优的形状的解析结果的图(情形4，制约条件：外层部和内层部各自的体积制约率(constraints ofvolume fraction)为10％以下)。
图28是表示在实施例中，由以后纵梁为对象的层叠块模型的材质的组合的变更产生的、对将通过最优化解析而求出的最优形状的后纵梁结合而成的车身模型的刚性提高率的影响的坐标图。
图29是表示在实施例中，由以后纵梁为对象的层叠块模型的材质的组合的变更产生的、对将通过最优化解析而求出的最优形状的后纵梁结合而成的车身模型的单位部件(parts)重量的刚性提高率的影响的坐标图。
具体实施方式
在说明本发明的实施方式的层叠复合构件的形状最优化解析方法及形状最优化解析装置之前，说明在本发明中设为对象的车身的结构体模型(以下，仅称为“结构体模型”)的一例。
<结构体模型>
结构体模型是在结构体的一部分结合作为与该结构体不同的材料的层叠复合构件时，使用平面单元及/或立体单元对所述结构体进行了模型化的结构。在本实施方式中，作为结构体模型的一例，以图2所示的车身模型31为对象。
车身模型31是由汽车的车身骨架部件(automotive body frame member)或底盘部件(Chassis component)等这样的多个部件构成的结构，车身模型31的各部件通过平面单元及/或立体单元而被模型化。而且，与构成车身模型31的各部件的单元(平面单元及立体单元)或材料特性(材质)等相关的信息保存在结构体模型文件21(参照图1)中。
<层叠复合构件的形状最优化解析装置>
接下来，关于本实施方式的层叠复合构件的形状最优化解析装置1(以下，仅称为“形状最优化解析装置1”)的结构，基于图1至图8在以下进行说明。
本实施方式的形状最优化解析装置1是在作为车身的结构体的一部分结合与该结构体的一部分不同的材料的层叠复合构件来加强所述结构体时，求出所述层叠复合构件的最优的形状的装置。如图1所示，本实施方式的形状最优化解析装置1由PC(个人计算机)等计算机构成，具有显示装置(display device)3、输入装置(input device)5、存储装置(memory storage)7、作业用数据存储器(working data memory)9及运算处理部(arithmetic processing unit)11。并且，显示装置3、输入装置5、存储装置7及作业用数据存储器9与运算处理部11连接，按照来自运算处理部11的指令而执行各自的功能。
以下，关于本实施方式的形状最优化解析装置1的各结构，列举将作为图2所示的车身模型31的一部分的后横梁(设计空间41)利用层叠复合构件进行模型化，并求出该层叠复合构件的最优的形状的情况为例进行说明。
《显示装置》
显示装置3使用于解析结果的显示等，由液晶显示器等构成。
《输入装置》
输入装置5使用于结构体模型文件21的显示指示或操作者的条件输入等，由键盘或鼠标等构成。
《存储装置》
存储装置7使用于结构体模型文件21等各种文件的存储等，由硬盘等构成。
《作业用数据存储器》
作业用数据存储器9使用于在运算处理部11中使用的数据的暂时保存或运算，由RAM(Random Access Memory)等构成。
《运算处理部》
如图1所示，运算处理部11具有设计空间设定部13、层叠块模型生成部15、结合处理部17、最优化解析部19，由PC等的CPU(中央运算处理装置)构成。上述的各部通过CPU执行规定的程序而发挥作用。以下说明运算处理部11中的上述的各部的功能。
(设计空间设定部)
设计空间设定部13在结构体模型的一部分将成为最优化的对象的部分设定作为设计空间。设计空间设定部13在结构体模型中将作为最优化的对象的一部分去除，在该去除的部分设定设计空间。
图2示出作为结构体模型而在车身模型31的一部分设定后横梁的设计空间41的例子。在图2中，将车身模型31原本包含的后横梁去除，在该去除的部分设定设计空间41。
在此，去除之前的后横梁将其车身高度方向上的上表面侧与地板(floor panel)33接合，将车身宽度方向上的左右两端与后纵梁35连接，在设定设计空间41时，地板33和后纵梁35未被去除而仍保留。
因此，设计空间41能够设定作为由沿着地板33的形状的面、沿着后纵梁35的形状的面、扩展至可设计范围的界限而提供的面围成的空间。需要说明的是，可设计范围例如可以基于原本的后横梁的形状、该后横梁的与处于周围的其他的部件的间隙而适当设定。
需要说明的是，上述的例子是设计空间设定部13通过去除从结构体模型文件21取得的车身模型31的一部分即后横梁来设定设计空间41的例子，但是设计空间41也可以是在生成车身模型31时预先设定的空间。在该情况下，设计空间设定部13也可以是具备生成车身模型31的功能的结构。
(层叠块模型(layered block model)生成部)
层叠块模型生成部15是在设定的设计空间41生成由立体单元构成且材料特性不同的多个层层叠而成的层叠块模型43的结构。在此，层叠块模型43是对层叠复合构件进行了模型化的结构，成为进行最优化的解析处理的对象。
层叠块模型生成部15能够以进入设计空间41的大小生成任意的形状的层叠块模型43。并且，层叠块模型生成部15在层叠块模型43的生成中，首先设定由立体单元构成的多个层，将该多个层使用刚体单元、梁单元或平面单元连结，或者共有所述多个层的立体单元的节点，由此将所述多个层连结而层状地层叠。
需要说明的是，层叠块模型43使用的立体单元为具有五面体以上且八面体以下的面数的多面体，优选由具有至少一组相互平行的两个面的立体单元构成。
其理由是，在形成设计空间41的部位为层叠复合构件那样层状的构件的情况下，在对于层叠块模型43执行最优化的解析处理时，希望以能够反映到层叠复合构件的形状中的方式求出最优的形状。关于这一点，通过使用五面体以上且八面体以下且具有至少一组相互平行的两个面的立体单元，容易满足这样的要求。
另外，优选将五面体以上且八面体以下的立体单元以尽可能均匀的尺寸在设计空间41中生成，从而提高最优化的精度。不过，本发明并未排除使用小于五面体或超过八面体的立体单元，例如，并未排除使用四面体立体单元的情况。
图3至图5示出在图2所示的设计空间41生成层叠块模型43的例子。图3是从车身高度方向的下侧显示车身模型31的图，图4是分别显示层叠块模型43的外层部43a和内层部43b的图，图5是层叠块模型43的与车身宽度方向正交的剖视图。
如图4及图5所示，层叠块模型43由材料特性不同的外层部43a和内层部43b生成，将外层部43a与内层部43b层状地重叠并层叠。并且，外层部43a和内层部43b分别由立体单元构成，在本实施方式中，以共有该立体单元的节点的方式将外层部43a与内层部43b结合。
作为在层叠块模型43的外层部43a及内层部43b设定的材料特性，可列举杨氏模量(Young’s modulus)、泊松比(Poisson’s ratio)及比重(specific gravity)等。需要说明的是，构成作为模型化的对象的层叠复合构件的各层的材料例如FRP那样其材料特性具有面内各向异性(in-plane anisotropy)的情况下，赋予提供层叠块模型43的外层部43a及内层部43b各自的材料特性的面内各向异性的主轴角度(angle of principal axis)，设定与该主轴角度对应的所述材料特性的值，由此能够设定面内各向异性。而且，也可以对外层部43a和内层部43b的各层设定主轴角度。
需要说明的是，层叠块模型生成部15优选以如下方式生成层叠块模型43：沿着车身模型31的设定有设计空间41的周围的面，且与设计空间41的具有最大面积的面平行地将立体单元细分化。在此，设定有设计空间41的周围的面是要设定设计空间41的部位的部件(在本实施方式中为后横梁)的面，设计空间的具有最大面积的面是指所述周围的面中的面积最大的面。
例如，以车身模型31中的后横梁为对象来设定设计空间41的情况下，作为设定有设计空间41的周围的面，存在沿着所述后横梁接合的地板33的面及沿着后纵梁35的面。沿着地板33的面的面积比沿着后纵梁35的面的面积大，因此可以将沿着地板33的面设为在设计空间41中具有最大面积的面。
另外，层叠块模型生成部15也可以如下生成层叠块模型43：将构成层叠块模型43的立体单元设为六面体立体单元，在与构成车身模型31的平面单元或立体单元结合的结合部配置所述六面体立体单元的节点，以沿着包含配置于该结合部的节点的平面的方式堆积六面体立体单元。
例如，在车身模型31的地板33由平面单元构成的情况下，层叠块模型生成部15也可以将地板33的平面单元的节点设为与层叠块模型43结合的结合部，以沿着包含地板33的节点的面的方式堆积六面体立体单元，由此生成层叠块模型43。
(结合处理部)
结合处理部17进行将生成的层叠块模型43与车身模型31中的其他的部位结合的处理。在层叠块模型43与车身模型31的结合中，可以使用刚体单元、平面单元、梁单元。
层叠块模型43与车身模型31的结合为了从车身模型31向层叠块模型43准确地传递载荷而优选反映作为设计空间41去除的部位与车身模型31的原本的结合部位。
(最优化解析部)
最优化解析部19进行对于结合有层叠块模型43的车身模型31赋予解析条件而求出层叠块模型43的最优的形状的最优化解析。作为解析条件，存在提供施加载荷的位置或限制位置的载荷条件、根据最优化解析的目标或制约而设定的目标条件(objectivecondition)及制约条件(constraint condition)。
图6及图7示出载荷条件的一例。图6是以扭转刚性(torsional stiffness)为对象而进行最优化解析时的图，图7是以横向弯曲刚性(lateral bending stiffness)为对象而进行最优化解析时的图。
在以扭转刚性为对象进行最优化解析的情况下，如图6所示，在车身模型31的后侧的左右各自的悬架安装部的两个部位设定载荷输入点，朝向车身高度方向的上方和下方地对各载荷输入点施加了载荷(1000N)。
另一方面，在以横向弯曲刚性为对象进行最优化解析的情况下，如图7所示，在车身模型31的后侧的悬架安装部的四个部位设定载荷输入点，朝向车身宽度方向的右方地对各载荷输入点施加了规定的载荷(1000N)。需要说明的是，在图6及图7所示的载荷条件下，未设定限制位置，但是在本实施方式中，通过惯性释放法(inertia relief method)，设想在成为作用于车身模型31的惯性力的坐标的基准的支承点处支承有车身模型31的状态而进行最优化解析。
不过，通过最优化解析部19赋予的载荷条件并不局限于上述，也可以根据最优化解析的目标而适当设定向车身模型31输入载荷的位置或限制位移的位置等。
作为最优化解析的目标条件，例如，存在车身模型31的应变能量(strain energy)总和的最小化、位移(displacement)的最小化、应力(stress)的最小化、刚性的最大化等。此外，作为最优化解析中的制约条件，例如，存在成为最优化解析的对象的层叠块模型43的体积制约率等，制约条件可以设定多个。并且，关于体积制约率，可以对于层叠块模型43整体或层叠块模型43的各层(例如，图4及图5所示的外层部43a和内层部43b的各层)个别地赋予。
基于最优化解析部19的最优化解析处理可以适用例如拓扑最优化。在拓扑最优化中，优选赋予惩罚系数(penalty coefficient)作为最优化参数来进行离散化。作为离散化中的惩罚系数，优选限制为2以上的值，或成为基准的立体单元的尺寸的3至20倍的值。通过赋予惩罚系数进行离散化，能够将作为最优的形状而求出的层叠块模型反映到薄板的结构体形状中。
作为最优化解析部19，可以是如上所述进行拓扑最优化的结构，也可以是基于其他的计算方法的最优化处理，还可以使用例如市售的利用了有限元法(finite elementmethod)的解析软件。
图8示出以后横梁为最优化的对象，并向最优化解析部19适用拓扑最优化而得到的最优形状45的一例。最优形状45是以满足上述的解析条件(载荷条件、目标条件及制约条件)的方式，分别对于层叠块模型43的外层部43a及内层部43b使立体单元残存及消去而求出的形状，如图8所示，由最优形状外层部45a及最优形状内层部45b构成。
在此，应注目的点是经由与车身模型31结合的部位从车身模型31向层叠块模型43传递载荷这样的点。即，由于从车身模型31向层叠块模型43传递载荷，在基于最优化解析部19的最优化的解析处理中层叠块模型43变形而载荷的朝向等变化，但是能反映该时时的载荷的朝向等，从而得到最终使形状被最优化的最优形状45。
需要说明的是，上述的说明通过设计空间设定部13设定一个设计空间41，通过对该设定的设计空间41生成多个层而生成层叠块模型43，但是层叠块模型43的生成并不局限于此。
作为生成层叠块模型43的其他的形态，也可以通过设计空间设定部13将车身模型31中的成为最优化的对象的部分设定为层状地层叠的多个设计空间，通过层叠块模型生成部15，对于每个该设定的设计空间而赋予不同的材料特性来生成由立体单元构成的多个层状块模型(相当于图4及图5所示的外层部43a及内层部43b)，将对于每个该设计空间生成的多个层状块模型结合而生成由所述立体单元构成的层叠块模型。
在该情况下，设计空间设定部13从结构体模型的一部分去除成为最优化的对象的部分，在该去除的部分设定了一个设计空间之后，将该设计空间分割成层状地层叠的2个以上的设计空间，或者在设定了一个设计空间之后，在该设定的设计空间以层状地层叠的方式新设定其他的设计空间等，从而能够设定多个设计空间。
并且，层叠块模型生成部15通过使在所述设定的多个设计空间的每一个生成的由立体单元构成的层状块模型的节点共有而将多个层状块模型结合，或者将多个层状块模型使用刚体单元、梁单元或平面单元结合，从而能够生成层状地层叠的层叠块模型。
<层叠复合构件的形状最优化解析方法>
接下来，说明本实施方式的层叠复合构件的形状最优化解析方法(以下，仅称为“形状最优化解析方法”)。
本实施方式的形状最优化解析方法是将结构体模型的一部分通过层叠复合构件进行模型化，并进行该模型化后的层叠复合构件的形状的最优化解析的方法。如图9所示，本实施方式的形状最优化解析方法包括设计空间设定步骤S1、层叠块模型生成步骤S3、结合处理步骤S5、最优化解析步骤S7。以下，关于作为结构体模型的一例以图2所示的车身模型31为对象的情况，说明上述的各步骤。需要说明的是，本实施方式的形状最优化解析方法可以使用由计算机构成的形状最优化解析装置1(参照图1)来执行上述的各步骤。
《设计空间设定步骤》
如图2所示，设计空间设定步骤S1是将车身模型31中的成为最优化的对象的部分设定为层状地层叠的设计空间41的步骤，在形状最优化解析装置1中，通过设计空间设定部13来进行。
《层叠块模型生成步骤》
层叠块模型生成步骤S3是在设计空间设定步骤S1设定的设计空间41，生成由立体单元构成且材料特性不同的多个层(例如，图4及图5所示的外层部43a及内层部43b)层叠而成的层叠块模型43的步骤，在形状最优化解析装置1中，通过层叠块模型生成部15来进行。
在层叠块模型生成步骤S3中，例如，层叠块模型生成部15生成将立体单元层状地堆叠的多个层，将该多个层使用刚体单元、梁单元或平面单元连结，或者将该多个层以共有所述多个层的立体单元的节点的方式连结，由此生成层叠块模型43。在此，层叠块模型43中使用的立体单元是具有五面体以上且八面体以下的面数的多面体，优选由具有至少一组相互平行的两个面的立体单元构成。
并且，在层叠块模型43中，层叠块模型生成部15对于每个层设定材料特性(杨氏模量、泊松比、比重等)。需要说明的是，构成层叠复合构件的各层的材料中的例如FRP那样其材料特性具有面内各向异性的层存在的情况下，关于该层，只要赋予提供面内各向异性的主轴角度并设定与该主轴角度对应的所述材料特性的值即可。在该情况下，也可以对于层叠块模型43中的多个层的每一个层来设定主轴角度。
需要说明的是，层叠块模型生成步骤S3优选如下生成层叠块模型43：沿着车身模型31中的设定有设计空间41的周围的面，且与设计空间41的具有最大面积的面平行地细分化立体单元。在此，设定有设计空间41的周围的面是要设定设计空间的部位的部件的面，设计空间的具有最大面积的面是所述周围的面中的面积最大的面。
《结合处理步骤》
结合处理步骤S5是将在层叠块模型生成步骤S3中生成的层叠块模型43与车身模型31结合的步骤，在形状最优化解析装置1中，通过层叠块模型生成部15来进行。
《最优化解析步骤》
最优化解析步骤S7是进行对于在结合处理步骤S5中结合了层叠块模型43的车身模型31输入解析条件，求出层叠块模型43的形状进行了最优化的最优形状45(图8)的最优化解析的步骤，在形状最优化解析装置1中，通过最优化解析部19来进行。
在此，在最优化解析步骤S7中，最优化解析部19赋予提供向车身模型31施加载荷的位置的载荷条件、根据最优化解析的目标而设定的目标条件、在进行最优化解析时使用的制约条件作为最优化解析的解析条件。
需要说明的是，最优化解析步骤S7中的最优化解析可以适用拓扑最优化。此外，在拓扑最优化中适用密度法(density method)的情况下，优选将单元的惩罚系数设定为2以上而进行离散化。
不过，在最优化解析步骤S7的最优化解析中，可以通过其他的计算方式来适用最优化的解析处理，作为进行最优化的解析处理的方式，可以使用例如市售的利用了有限元的解析软件。
需要说明的是，上述的说明在设计空间设定步骤S1中设定一个设计空间41，在层叠块模型生成步骤S3中在该设定的设计空间41生成多个层，由此生成材料特性不同的多个层层叠而成的层叠块模型43，但是生成层叠块模型43的形态并不局限于此。
作为生成层叠块模型43的另一形态，也可以在设计空间设定步骤S1中设定将车身模型31中的成为最优化的对象的部分层状地层叠的多个设计空间，在层叠块模型生成步骤S3中，对于每一个该设定的设计空间赋予不同的材料特性来生成由立体单元构成的层状块模型(例如，相当于图4及图5所示的外层部43a及内层部43b)，将对于每一个该设计空间生成的层状块模型结合而生成由所述立体单元构成的层叠块模型43。在该情况下，设计空间设定步骤S1中的多个设计空间的设定方法可以使用与前述的设计空间设定部13同样的方法。
以上，根据本实施方式的层叠复合构件的形状最优化解析方法及形状最优化解析装置，在使用层叠复合构件对作为车身的结构体的一部分进行加强时，能够高精度地求出该层叠复合构件的最优的形状。此外，通过使用该最优的形状的层叠复合构件，能够实现结构体的轻量化。需要说明的是，关于使用了最优的形状的层叠复合构件的结构体的轻量化及刚性提高效果，在后述的实施例中进行具体说明。
需要说明的是，上述的说明是将结构体设为汽车的车身，将作为该车身的部件的后横梁作为形状最优化的解析对象的说明，但是本发明并不局限于后横梁，也可以如后述的实施例所示将汽车的后纵梁或其他的部件作为形状最优化的解析对象，作为解析对象的结构体或部件没有特别限定。
实施例
由于进行了确认本发明的效果的实验，因此对此进行说明。在本实施例中，对于图2所示的作为构成车身模型31的部件的后横梁及后纵梁分别通过层叠复合构件进行模型化，进行了求出其最优的形状的最优化解析。
每当进行层叠复合构件的最优化解析时，首先，取得了图2所示的车身模型31。车身模型31使用平面单元及/或立体单元对车身进行模型化，车身模型31的材质设为钢。
并且，在取得的车身模型31的一部分设定设计空间，在该设定的设计空间生成了层叠块模型。在本实施例中，设定一个设计空间，在该设定的设计空间生成了材料特性不同的两个层层叠的层叠块模型。
图2示出以后横梁为对象而设定于车身模型31的设计空间41。如前述的实施方式所述，设计空间41设为如下空间：车身模型31原本包含的后横梁(未图示)接合的地板33和后纵梁35仍保留并去除该后横梁，由沿着地板33的形状的面、沿着后纵梁35的面、基于原本的后横梁的形状而确定的面围成的空间。
接下来，在设定的设计空间41，生成了外层部43a和内层部43b层状地层叠的层叠块模型43(参照图3至图5)。在此，外层部43a和内层部43b分别以将三层的六面体立体单元堆叠的方式生成，外层部43a和内层部43b的厚度都为5mm。需要说明的是，外层部43a和内层部43b通过使分别构成它们的六面体立体单元的节点共有而连结。
并且，对层叠块模型43的外层部43a和内层部43b分别设定了材料特性。表1示出在本实施例中设为对象的材料及其杨氏模量的值。
[表1]
GPa
钢 206
Al合金 69
CFRP 500(各向同性)
GFRP 20(各向同性)
树脂 3
在表1中，CFRP是碳纤维强化树脂(Carbon Fiber Reinforced Plastics)，GFRP是玻璃纤维强化树脂(Glass Fiber Reinforced Plastics)，它们都具有各向同性(isotropy)的材料特性。
并且，将设定了材料特性的层叠块模型43结合于车身模型31，进行了求出层叠块模型43的最优的形状的最优化解析。在此，层叠块模型43与车身模型31通过层叠块模型43的立体单元而结合。而且，为了进行最优化解析，对于结合有层叠块模型43的车身模型31，赋予了载荷条件和最优化解析条件(目标条件及制约条件)作为解析条件。
在本实施例中，载荷条件分别关于图6所示的以扭转刚性为对象进行最优化解析的情况和图7所示的以横向弯曲刚性为对象进行最优化解析的情况，向后侧的悬架安装部即图中所示的各箭头的位置及方向赋予了1000N的载荷。
另外，作为最优化解析的解析条件，向目标条件赋予了应变能量的总和最小，向制约条件赋予了层叠块模型43的体积制约率。在此，关于体积制约率，将层叠块模型43整体的体积制约率设为20％以下的情况而进行了最优化解析。
在本实施例中，最优化解析使用拓扑最优化，将目标条件设为应变能量总和的最小化，将制约条件设为层叠块模型43的体积制约率。在此，关于体积制约率，对层叠块模型43整体进行了设定。
在本实施例中，变更层叠块模型的外层部与内层部的材质的组合而进行最优化解析，研讨了基于材质的组合的差异的层叠复合构件的最优形状。
图10至图16示出将后横梁设为最优化的解析对象，变更层叠块模型43的材质的组合进行最优化解析而得到的最优形状45的解析结果。
图10至图16是变更外层部43a与内层部43b的材质的组合(图4)(以下，利用“(外层部的材质)-(内层部的材质)”的形式标记)并进行了最优化解析的结果，各图中的材质的组合是，图10为“钢-钢”(情形1)，图11为“Al合金-钢”(情形2)，图12为“钢-Al合金”(情形3)，图13为“CFRP-钢”(情形4)，图14为“钢-CFRP”(情形5)，图15为“钢-GFRP”(情形6)，图16为“钢-树脂”(情形7)。
在此，情形1中，外层部43a与内层部43b的材质相同(钢)，因此不包含于本发明，但是在情形2至情形7中，外层部43a与内层部43b设定不同的材质，因此包含于本发明。此外，图10至图16的解析结果都是将最优化解析的制约条件设为相对于层叠块模型43整体而体积制约率为20％以下的条件。而且，在图10至图16中，(a)显示将最优形状外层部45a与最优形状内层部45b合在一起的残存状态，(b)仅显示最优形状外层部45a，(c)仅显示最优形状内层部45b。
在外层部43a和内层部43b这双方都为相同材质(钢)的情形1的情况下，如图10所示，成为主要是最优形状外层部45a残存而最优形状内层部45b的残存较少的结果。在外层部43a的杨氏模量高的情形3、情形4、情形6及情形7中，如图12、图13、图15及图16所示，也主要是最优形状外层部45a残存且成为与情形1同样的结果。其起因是，在扭转(torsion)或横向弯曲(lateral bending)的模式下，在车身模型31中，使杨氏模量比内层部43b高的成为外侧的外层部43a的材料残存能提高该部位的刚性。
相对于此，在内层部43b的杨氏模量高的情形2及情形5下，如图11及图14所示，处于最优形状内层部45b容易残存的倾向，能得到材料在最优形状外层部45a和最优形状内层部45b这双方残存的最优形状45。
图17及图18示出将在变更了层叠块模型43的材质的组合的各条件下的通过最优化解析得到的最优形状45的层叠复合构件构成的后横梁结合而成的车身模型31各自的刚性提高率的结果。
在图17及图18中，横轴的“扭转”及“横向弯曲”分别表示赋予了图6及图7所示的载荷条件的情况，“RH”及“LH”表示各载荷条件下的载荷的输入位置(参照图6及图7)。而且，横轴的“扭转(反向)”及“横向弯曲(反向)”的“反向”是在载荷的各输入位置处将载荷输入的方向设为与“扭转”及“横向弯曲”的载荷条件对称的意思。
并且，在图17及图18中，纵轴的“刚性提高率”是以除去了作为最优化解析的对象的后横梁之后的车身模型31的刚性为基准的值，刚性通过将各载荷输入点处的位移除以输入载荷的值来算出。此外，图18的纵轴是将算出的刚性提高率除以设为最优化的对象的部件的重量而得到的值。
需要说明的是，在图17及图18中，横轴的载荷条件及每个载荷输入点的柱状图是按照图中的图例所示的各条件(情形1至情形7)的顺序排列表示的图(在后述的图28及图29中也同样)。
根据图17所示的结果可知，在除去了后横梁的车身模型31结合最优形状45的情况下，在本实施例的范围内，最优形状外层部45a的材质为CFRP的情形4的刚性提高率最高。
这是因为，与在结构体的最外周取得部件布局能提高该结构体的刚性的情况同义，将杨氏模量高的材料配置于最外周能提高性能(刚性)。而且，该情况成为由于将杨氏模量高的材料布局于最外周而增大该材料的形状的情况，其结果是，与刚性提高的情况也一致。相对于此，在外层部43a的材质使用了Al合金的情形2下，在本实施例的范围内，成为刚性提高率最小的结果。这认为是在相当于外周部的外层部使用了杨氏模量低的材质的情况为原因。
此外，图18所示的单位部件重量的刚性提高率从重量效率的观点来看，通过将最优形状外层部45a的材质设为轻量高刚性的CFRP而得到了重量效率高的结果。即，暗示了如下情况：在车身的后横梁中适用了层叠复合构件的情况下，在仍维持原本的车身的刚性的状态下进行了所述层叠复合构件的轻量化时，在使用了以CFRP为外层部的材料的层叠复合构件的情况下能够实现最轻量化。
此外，在本实施例中，关于构成车身模型31的后纵梁也通过层叠复合构件进行模型化，进行了求出其最优的形状的最优化解析。在关于后纵梁进行最优化解析的情况下，也首先对车身模型31设定了设计空间。在后纵梁的情况下，将车身模型31中原本包含的后纵梁接合的后保险杠部39去除，设为由沿着地板33的形状的面、沿着车身长度方向的前端部连接的侧梁37的形状的面、沿着车身长度方向的后端部连接的后保险杠部39的形状的面、基于原本的后纵梁的形状而确定的面围成的设计空间。
并且，在该设定的设计空间，如图19至图21所示，生成了外层部51a与内层部51b层状地层叠的层叠块模型51。层叠块模型51与前述的以后横梁为对象的层叠块模型43同样，外层部51a和内层部51b分别以将三层的六面体立体单元堆叠的方式生成，外层部51a和内层部51b的厚度都为5mm。而且，外层部51a与内层部51b通过使分别构成它们的六面体立体单元的节点共有而连结。
层叠块模型51中的外层部51a和内层部51b的材料特性、层叠块模型51与车身模型31的结合、及结合有层叠块模型51的车身模型31中的层叠块模型51的最优化解析的解析条件(载荷条件、最优化解析条件)与上述的以后横梁为对象的情况同样。
但是，关于最优化解析中的制约条件，对于将层叠块模型43整体的体积制约率设为20％以下的情况、层叠块模型51的外层部51a和内层部51b分别个别地将体积制约率设为10％以下的情况这双方进行了最优化解析。
图22至图27示出将后纵梁设为最优化的解析对象，变更层叠块模型51的外层部51a与内层部51b的材质的组合进行最优化解析而得到的最优形状53的解析结果。
图22至图25是将最优化解析中的制约条件在层叠块模型51整体设为体积制约率20％以下，变更了层叠块模型51的外层部51a与内层部51b的材质的组合(以下，以“(外层部的材质)-(内层部的材质)”的形式标记)的图，各图中的材质的组合是，图22为“钢-钢”(情形1)，图23为“Al合金-钢”(情形2)，图24为“CFRP-钢”(情形4)，图25为“钢-CFRP”(情形5)。
另外，图26及图27是作为最优化解析中的制约条件，向层叠块模型51的外层部51a及内层部51b分别赋予体积制约率10％以下，作为外层部51a与内层部51b的材质的组合“(外层部的材质)-(内层部的材质)”，图26为“钢-钢”(情形1)，图27为“CFRP-钢”(情形4)的图。而且，在图22至图27中，(a)显示最优形状外层部53a与最优形状内层部53b合在一起的残存状态，(b)仅显示最优形状外层部53a，(c)仅显示最优形状内层部53b。
在向层叠块模型51整体赋予了体积制约率为20％以下的制约条件的情况下，与后横梁的结果(图10至图16)同样，在外层部51a使用了杨氏模量相同或杨氏模量高的材料的情形1及情形4中，得到了主要是最优形状外层部53a残存的结果，在内层部51b使用了杨氏模量高的材料的情形2及情形5中，得到了最优形状内层部53b的材料容易残存的结果。
另外，在向层叠块模型51的外层部51a和内层部51b分别赋予了体积制约率为10％以下的制约条件的情况下，无论外层部51a的杨氏模量如何，都满足作为制约条件的体积制约率，因此成为最优形状内层部53b的材料增加的结果。
图28及图29示出将在变更了层叠块模型51的材质的组合和制约条件的各条件下的通过最优化解析而得到的最优形状53的层叠复合构件构成的后纵梁结合而成的车身模型31的刚性提高率。
图28及图29中的横轴的“扭转”及“横向弯曲”和“RH”及“LH”、以及纵轴的“刚性提高率”及“单位部件重量的刚性提高率”都与图17及图18相同。需要说明的是，“刚性提高率”是以除去设为最优化解析的对象的后纵梁(钢板板厚1.8mm)之前的车身模型31的刚性为基准的值。而且，在图28及图29的图例中，“整体”表示对于层叠块模型51整体来设定体积制约率作为制约条件，“各层个别”表示对于层叠块模型51的外层部51a和内层部51b分别设定了体积制约率作为制约条件。
根据图28所示的结果，在取代后纵梁而将通过最优化解析得到的最优形状53结合于车身模型31的情况下，最优形状外层部53a的材质为CFRP的情形4时的刚性提高率升高。这是因为，与在最外周取得布局能提高刚性的情况同义，将杨氏模量高的材料配置于最外周能提高性能。而且，该情况成为由于将杨氏模量高的材料布局于最外周而增大该材料的形状的情况，其结果是，与刚性升高的情况也一致。相对于此，最优形状外层部53a的材质为Al合金的情形2在本次的实施例的范围内成为刚性提高率最小的结果。这认为是因为Al合金的杨氏模量低。
另外，将情形1(外层部：钢，内层部：钢)与情形4(外层部：CFRP，内层部：钢)进行比较时，关于将扭转载荷设为负载时的刚性提高率，两者虽然可看到差异，但是关于将横向弯曲载荷设为负载时的刚性提高率，两者为比较接近的值。这考虑是，在车身模型31中，扭转载荷有助于以车身模型31的图心为中心的整周(整面)，另一方面，横向弯曲载荷仅有助于图心及以该图心为中心的上下表面，因此扭转载荷在刚性提高率上容易表现出显著的差异。
此外，在作为制约条件的体积制约的观点上，成为如下结果：与对于外层部和内层部个别地使用体积制约率的情况相比，对层叠块模型整体使用体积制约率提高了刚性提高率。这考虑是因为，对层叠块模型整体赋予体积制约率能够选择效率更高的材料布局，例如，能够使更多的材料残存于外层部。
此外，图29所示的单位部件重量的刚性提高率从重量效率的观点来看，也与前述的后横梁的结果(图18)同样，在最优形状外层部53a的材质为轻量高刚性的CFRP的情况下得到了重量效率最高的结果。即，与前述的后横梁的情况同样，暗示了如下情况：在车身的后纵梁适用了层叠复合构件的情况下，在使用将CFRP设为外层部的材料的层叠复合构件时能够实现最轻量化。
以上，示出了通过本发明的层叠复合构件的形状最优化解析方法及形状最优化解析装置，在车身的一部分使用层叠复合构件进行加强时，能得到该层叠复合构件的最优的形状的情况。
工业实用性
根据本发明，能够提供一种在作为车身的结构体的一部分使用层叠复合构件来提高刚性时，求出该层叠复合构件的最优的形状的层叠复合构件的形状最优化解析方法及形状最优化解析装置。
标号说明
1 形状最优化解析装置
3 显示装置
5 输入装置
7 存储装置
9 作业用数据存储器
11 运算处理部
13 设计空间设定部
15 层叠块模型生成部
17 结合处理部
19 最优化解析部
21 结构体模型文件
31 车身模型
33 地板
35 后纵梁
37 侧梁
39 后保险杠部
41 后横梁的设计空间
43 层叠块模型
43a 外层部
43b 内层部
45 最优形状
45a 最优形状外层部
45b 最优形状内层部
51 层叠块模型
51a 外层部
51b 内层部
53 最优形状
53a 最优形状外层部
53b 最优形状内层部。

Claims (18)

1.一种层叠复合构件的形状最优化解析方法，将由平面单元构成、或者由平面单元和立体单元构成的车身的结构体模型的一部分通过层叠复合构件进行模型化，并进行该模型化后的层叠复合构件的形状的最优化解析，所述层叠复合构件的形状最优化解析方法的特征在于，
由计算机进行以下的各步骤：
设计空间设定步骤，将所述车身的结构体模型中的成为最优化的对象的一部分设定为设计空间；
层叠块模型生成步骤，在该设定的设计空间生成由立体单元构成且材料特性不同的多个层层叠而成的层叠块模型；
结合处理步骤，将该生成的层叠块模型与所述车身的结构体模型的一部分结合；及
最优化解析步骤，输入解析条件，以所述层叠块模型为最优化的解析对象进行最优化解析，求出所述层叠块模型的最优的形状。
2.一种层叠复合构件的形状最优化解析方法，将由平面单元构成、或者由平面单元和立体单元构成的车身的结构体模型的一部分通过层叠复合构件进行模型化，并进行该模型化后的层叠复合构件的形状的最优化解析，所述层叠复合构件的形状最优化解析方法的特征在于，
由计算机进行以下的各步骤：
设计空间设定步骤，将所述车身的结构体模型中的成为最优化的对象的一部分设定为层状地层叠的多个设计空间；
层叠块模型生成步骤，对于每个该设定的设计空间赋予不同的材料特性而生成由立体单元构成的层状块模型，将对于每个该设计空间生成的层状块模型结合而生成由所述立体单元构成的层叠块模型；
结合处理步骤，将该生成的层叠块模型与所述车身的结构体模型结合；及
最优化解析步骤，输入解析条件，以所述层叠块模型为最优化的解析对象进行最优化解析，求出所述层叠块模型的最优的形状。
3.根据权利要求1所述的层叠复合构件的形状最优化解析方法，其特征在于，
所述层叠块模型通过将由立体单元构成且材料特性不同的多个层使用刚体单元、梁单元或平面单元连结而成，或者通过将所述多个层以共有所述多个层的节点的方式连结而成。
4.根据权利要求2所述的层叠复合构件的形状最优化解析方法，其特征在于，
所述层叠块模型通过将对于多个设计空间的每一个设计空间生成的由立体单元构成的层状块模型使用刚体单元、梁单元或平面单元连结而成，或者通过将所述层状块模型以共有所述层状块模型的节点的方式连结而成。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的层叠复合构件的形状最优化解析方法，其特征在于，
所述层叠块模型由五面体以上且八面体以下并具有至少一组相互平行的两个面的立体单元构成。
6.根据权利要求1～5中任一项所述的层叠复合构件的形状最优化解析方法，其特征在于，
所述层叠块模型以与所述车身的结构体模型的一部分中的设定有所述设计空间的周围的面平行的面成为最大面积的方式生成。
7.根据权利要求1～6中任一项所述的层叠复合构件的形状最优化解析方法，其特征在于，
所述层叠块模型以如下方式生成：在与所述车身的结构体模型的一部分的平面单元或立体单元结合的结合部配置节点，使用六面体立体单元作为所述层叠块模型的立体单元，并以沿着包含配置于所述结合部的节点的平面的方式堆积立体单元。
8.根据权利要求1～7中任一项所述的层叠复合构件的形状最优化解析方法，其特征在于，
所述最优化解析步骤在最优化解析中以最优化参数进行离散化。
9.根据权利要求1～8中任一项所述的层叠复合构件的形状最优化解析方法，其特征在于，
所述最优化解析步骤进行基于拓扑最优化的最优化解析。
10.一种层叠复合构件的形状最优化解析装置，将由平面单元构成、或者由平面单元和立体单元构成的车身的结构体模型的一部分通过层叠复合构件进行模型化，并进行该模型化后的层叠复合构件的形状的最优化解析，所述层叠复合构件的形状最优化解析装置的特征在于，具备：
设计空间设定部，将所述车身的结构体模型中的成为最优化的对象的一部分设定为设计空间；
层叠块模型生成部，在该设定的设计空间生成由立体单元构成且材料特性不同的多个层层叠而成的层叠块模型；
结合处理部，将该生成的层叠块模型与所述车身的结构体模型的一部分结合；及
最优化解析部，输入解析条件，以所述层叠块模型为最优化的解析对象进行最优化解析，求出所述层叠块模型的最优的形状。
11.一种层叠复合构件的形状最优化解析装置，将由平面单元构成、或者由平面单元和立体单元构成的车身的结构体模型的一部分通过层叠复合构件进行模型化，并进行该模型化后的层叠复合构件的形状的最优化解析，所述层叠复合构件的形状最优化解析装置的特征在于，具备：
设计空间设定部，将所述车身的结构体模型中的成为最优化的对象的一部分设定为层状地层叠的多个设计空间；
层叠块模型生成部，对于每个该设定的设计空间赋予不同的材料特性而生成由立体单元构成的层状块模型，将对于每个该设计空间生成的层状块模型结合而生成由所述立体单元构成的层叠块模型；
结合处理部，将该生成的层叠块模型与所述车身的结构体模型的一部分结合；及
最优化解析部，输入解析条件，以所述层叠块模型为最优化的解析对象进行最优化解析，求出所述层叠块模型的最优的形状。
12.根据权利要求10所述的层叠复合构件的形状最优化解析装置，其特征在于，
所述层叠块模型通过将由立体单元构成且材料特性不同的多个层使用刚体单元、梁单元或平面单元连结而成，或者通过将所述多个层以共有所述多个层的节点的方式连结而成。
13.根据权利要求11所述的层叠复合构件的形状最优化解析装置，其特征在于，
所述层叠块模型通过将对于多个设计空间的每一个设计空间生成的由立体单元构成的层状块模型使用刚体单元、梁单元或平面单元连结而成，或者通过将所述层状块模型以共有所述层状块模型的节点的方式连结而成。
14.根据权利要求10～13中任一项所述的层叠复合构件的形状最优化解析装置，其特征在于，
所述层叠块模型由五面体以上且八面体以下并具有至少一组相互平行的两个面的立体单元构成。
15.根据权利要求10～14中任一项所述的层叠复合构件的形状最优化解析装置，其特征在于，
所述层叠块模型以与所述车身的结构体模型的一部分中的设定有所述设计空间的周围的面平行的面成为最大面积的方式生成。
16.根据权利要求10～15中任一项所述的层叠复合构件的形状最优化解析装置，其特征在于，
所述层叠块模型以如下方式生成：在与所述车身的结构体模型的一部分的平面单元或立体单元结合的结合部配置节点，使用六面体立体单元作为所述层叠块模型的立体单元，并以沿着包含配置于所述结合部的节点的平面的方式堆积立体单元。
17.根据权利要求10～16中任一项所述的层叠复合构件的形状最优化解析装置，其特征在于，
所述最优化解析部在最优化解析中以最优化参数进行离散化。
18.根据权利要求10～17中任一项所述的层叠复合构件的形状最优化解析装置，其特征在于，
所述最优化解析部进行基于拓扑最优化的最优化解析。
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