JP2000030085A - 3次元モデルの最適化装置および方法 - Google Patents
3次元モデルの最適化装置および方法Info
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Abstract
が小さく編集自由度が高いモデルを生成することが課題
である。 【解決手段】 ソリッドモデルを構成する属性の中か
ら、四角穴の属性[2]と四角柱の属性[4]のよう
に、埋め込みの関係にある不要な属性を自動的に検出
し、それらのデータを削除する。また、四角穴の属性
[5]と四角柱の属性[6]のように、1つの属性で置
き換えられる2つ以上の属性を自動的に検出し、それら
のデータを集約する。そして、残されたデータを用い
て、ソリッドモデルを再構築する。
Description
の3次元形状モデルを扱うコンピュータシステムにおい
て、モデルの最終形状(外形)を損なわない範囲で、そ
のデータ構造を自動的に最適化するモデル最適化装置お
よびその方法に関する。
)システムを利用した製品設計業務において、1回の
設計で目標の仕様を達成するということは皆無に等し
く、通常は、度重なる設計変更を経た後に設計完了とな
る。このとき、設計者にとっては、最終的な形状が仕様
に適合していればよいので、3次元形状モデルのデータ
構造(モデル構造)については、特に意識していない。
しかしながら、モデル構造は設計の過程に大きく依存
し、設計変更が多いほど複雑になることが多い。
としては、頂点と稜線(エッジ)を用いたワイヤーフレ
ームモデルや、物体を表面形状で表現するサーフェスモ
デル、物体の外部と内部の区別を明確に表現するソリッ
ドモデル等が用いられる。ソリッドモデルでは、四角柱
や四角穴等の3次元の基本形状(プリミティブ)を組み
合わせて、物体の複雑な外形が表現される。ここでは、
この基本形状を属性と呼ぶことにする。
で不要となった属性Aが発生したとする。このとき、こ
の属性Aを参照している他の属性B、C、・・・が存在
すると、属性Aを単独で削除したり修正したりすること
はできず、属性B、C、・・・についても、それぞれ削
除または修正の処理を行う必要がある。一般に、ソリッ
ドモデルの各属性は、それよりも前に定義された属性を
参照属性として定義される。
各属性についてそれぞれデータ構造の再定義または修正
を行うことになる。このとき、対象となる属性に関連し
ている他の属性が数個程度であれば、あまり大きな問題
は生じない。
るソリッドモデルにおいて、初期の段階で定義された属
性が削除対象となるような場合は、致命的な問題が発生
する。この場合、削除対象の属性以降に定義された属性
のほとんどが、その属性と関連性を持っているため、設
計者は、それらのすべてを手作業で修正しなければなら
ない。これには、膨大な時間と労力が必要である。
るのではなく、新たに属性を追加することにより目的の
形状が得られることもある。例えば、削除対象の属性が
物体表面の穴を表す場合、その穴を埋める物体を新たに
定義することで、穴を削除するのと同等の結果を得るこ
とができる。また、逆に、削除対象の属性が物体表面の
ボス(突起)を表す場合、そのボスと同じ形状の穴を新
たに定義することで、ボスを削除するのと同等の結果を
得ることができる。
ソリッドモデルによる設計には、次のような問題があ
る。
合せるような代替処理の積み重ねにより設計されたソリ
ッドモデルには、実際の外形には必要のない冗長な属性
が多数含まれている。このため、データ量が膨大とな
り、外形の表示や再生(再構築)・修正といった各種処
理に対する応答が非常に悪くなる。
属性のみを削除または修正することが難しく、ソリッド
モデルの編集の自由度が極めて低い。ソリッドモデルを
類似設計や構造解析のために利用する場合は、その編集
自由度の低さに加えて、設計者以外の第三者が作業する
ことが多く、作業者がモデル構造や関連性を理解してい
ないという問題も発生する。このため、ソリッドモデル
を修正するのに膨大な時間を必要とし、時にはソリッド
モデルを新規に作り直さなければならず、既存のソリッ
ドモデルを有効に活用しているとは言い難い。
モデルを、有限要素法を用いた構造解析に利用する場合
を考えてみる。この場合、ソリッドモデルをメッシュ分
割する必要があるが、既存の自動メッシュ分割機能を利
用して分割しようとすると、うまくいかないことが多々
ある。
対象の属性を覆い隠している箇所が原因である場合が多
い。削除対象の属性を埋めるために、同一の形状の新た
な属性を追加したとしても、その端点では微妙な形状の
ずれが生じている可能性があるためである。単純な形状
や平面上の形状であれば問題ないが、複雑な形状や曲面
上にある形状の場合には、計算精度の影響で、削り残
し、エッジ端点のずれ等の極微小な予期せぬ形状が生成
される。この微小形状が原因で、メッシュ分割が成功し
ないのである。
は修正しなければならず、膨大な時間と労力を必要とす
る。また、微小形状をそのままにしておいて、たとえう
まくメッシュ分割できたとしても、分割結果には微小形
状が大量に含まれてしまい、解析に使えないことが多
い。
適化して、データ量が小さく編集自由度が高いモデルを
生成するモデル最適化装置およびその方法を提供するこ
とである。
最適化装置の原理図である。図1のモデル最適化装置
は、検出手段1、削減手段2、および構築手段3を備え
る。
する複数の形状から1つ以上の冗長な形状を検出し、削
減手段2は、検出された1つ以上の冗長な形状に関する
形状情報を削減する。構築手段3は、残された形状情報
を用いて、物体の3次元モデルを再構築する。
ッドモデルに対応し、それを構成する形状は前述した属
性に対応する。また、1つ以上の冗長な形状には、3次
元モデルの外形に不要な形状や、1つの形状で表現でき
る2つ以上の形状が含まれ、検出手段1は、それらの形
状を自動的に検出する。削減手段2は、不要な形状の形
状情報を削除し、2つ以上の形状の形状情報を1つの形
状の形状情報に集約して、3次元モデルの形状情報を自
動的に削減する。
含まれる各形状の識別情報、頂点座標情報、配置位置情
報、定義情報等を含み、各形状の外形、断面形状、高
さ、位置、タイプ(物体の内部と外部の区別)等を表現
している。構築手段3は、削除されなかった元の形状情
報と集約された形状情報とを用いて、物体の3次元モデ
ルを新たに構築する。
次元モデルの外形を損なうことなく、それに含まれる冗
長な形状が削除/集約されて、3次元モデルのデータ構
造が自動的に圧縮される。また、冗長な形状が削除/集
約されることで、3次元モデルの設計変更やメッシュ分
割が容易となり、その編集自由度が向上する。
2の不要属性検出部12および記憶部13に対応し、図
1の削減手段2および構築手段3は、図2の構造最適化
部14および演算部15に対応する。
明の実施の形態を詳細に説明する。本発明のモデル最適
化装置は、冗長な属性を検出/削減すると同時に、属性
間の関連性を解除/再構築して、3次元モデルのデータ
構造の最適化編集を行う。そのため、モデル最適化装置
は、次のような処理を自動的に行う。 (1)外形に不必要な形状の検出/削除。 (2)同じ形状の繰り返しに対応するパターン属性の検
出/1つの属性への変更。 (3)必要であれば、属性の配置の基準位置(配置基
準)を、よりデータ量の少ない代替属性(作業面、曲線
等)に変更。 (4)ソリッドモデル最構築。
ルの提供(類似設計等への活用)。 (2)構造解析における解析モデル等へのソリッドモデ
ルの有効活用。 (3)ソリッドモデルのデータ量の削減。 (4)ソリッドモデルの表示や修正に要する演算時間の
短縮。
る。図2のソリッドモデル最適化装置11は、不要属性
検出部12、記憶部13、構造最適化部14、および演
算部15を備え、与えられたソリッドモデルデータ21
を最適化して、最適化ソリッドモデルデータ24を出力
する。
デルデータ21を取り込み、以降の処理を高速化するた
め、それを記憶部13に格納しておく。また、不要属性
検出部12は、あらかじめ決められたアルゴリズムで各
属性を順次チェックし、属性間の特定の関係を検出し
て、削除対象リスト22と修正対象リスト23を記憶部
13内に作成する。削除対象リスト22には、削除すべ
き属性のリストが保持され、修正対象リスト23には、
修正すべき属性のリストが保持される。
と、構造最適化部14が起動され、記憶部13に保持さ
れているソリッドモデルデータ21を順次再生してい
く。ここで、再生とは、ソリッドモデルデータ21に適
当な修正を施して、モデルを再構築することを意味す
る。
リスト22と修正対象リスト23を参照しながら、必要
な属性だけを再生する。削除される属性の影響で配置位
置や形状が不明となる属性については、それらの配置位
置や形状の計算を演算部15に依頼し、計算結果に基づ
いて再生する。そして、得られた最適化ソリッドモデル
データ24を出力する。
の例を示している。図3において、四角柱25は、既存
の形状26の上面Fを配置面とするボスとして生成さ
れ、各頂点の座標、高さh、配置面F上での位置、属性
のタイプ、生成方法等の情報を含む。ここでは、配置面
F上の4つの頂点v1、v2、v3、およびv4により
構成される四角形が、四角柱25の断面形状を表す。
た属性の例を示している。図4において、四角穴27
は、既存の形状28の上面Fを配置面とする穴として生
成され、図3の四角柱25と同様に、各頂点の座標、高
さh、配置面F上での位置、属性のタイプ、生成方法等
の情報を含む。ここでは、高さhは負の値で定義され、
その絶対値|h|が穴の深さを表す。以下では、高さh
は、物体の高さまたは穴の深さを表すものとする。ま
た、配置面F上の4つの頂点v5、v6、v7、および
v8により構成される四角形が、四角穴27の断面形状
を表している。
に含まれる各属性のデータ構造を示している。ソリッド
モデルデータ21は、属性番号を識別情報として、各属
性の頂点座標、配置位置、および定義情報の各データを
含む。
により自動的に付与され、頂点座標は、属性を構成して
いるすべての頂点の座標値を表す。これらの頂点の座標
値は、主として、属性の断面形状を表すために用いられ
る。また、配置位置は、ソリッドモデル上で属性が配置
されている位置を表し、配置面の情報や配置面上での位
置情報を含む。また、定義情報は、属性のタイプ、生成
方法、生成に必要なパラメータ等の情報を含む。例え
ば、図3、4の高さhは、断面形状に垂直な方向のパラ
メータに対応する。
づいて不要属性検出部12が検出する属性間の関係とし
ては、図6から図10までに示すように、設計の過程で
生成された様々な冗長性が挙げられる。
同じ外形の物体32を追加して、穴31を埋め込んだ例
を示している。このような場合、穴31と物体32は互
いに打ち消し合う二重属性となり、どちらもソリッドモ
デルの外形に寄与していない。したがって、これらの属
性は不要である。定義済みの物体に対して、同じ形状の
穴を追加して、物体をカットした場合も、両者の属性は
不要となる。
て、同じ断面形状を持つ物体33を追加して、穴31の
深さを変更した例を示している。このような場合、変更
された穴は1つの属性で表すことができ、穴31と物体
33は冗長な二重属性となる。定義済みの物体に対し
て、同じ断面形状を持つ穴を追加して、物体の高さを変
更した場合も、両者の属性は冗長となる。
て、その深さと同じ高さを持ち、より小さな断面形状を
持つ物体34を追加して、穴31の断面形状を変更した
例を示している。この場合も、変更された穴は1つの属
性で表すことができ、穴31と物体34は冗長な二重属
性となる。定義済みの物体に対して、その高さと同じ深
さを持ち、より小さな断面形状を持つ穴を追加して、物
体の断面形状を変更した場合も、両者の属性は冗長とな
る。
て、その深さと同じ高さを持ち、より大きな断面形状の
物体35を追加して、穴31を埋め込んだ例を示してい
る。このような場合、穴31と物体35の外形は異なる
が、図3の場合と同様に、穴31と物体35は互いに打
ち消し合う二重属性となり、どちらもソリッドモデルの
外形に寄与していない。したがって、これらの属性は不
要である。定義済みの物体に対して、その高さと同じ深
さを持ち、より大きな断面形状の穴を追加して、物体を
カットした場合も、両者の属性は不要となる。
された高さが同じ複数の物体37、38、39を示して
いる。このような場合、物体37、38、39は、断面
形状が同じであるかどうかに関わらず、1つの属性で表
すことができ、これらの複数の属性は冗長である。同一
配置面上に定義された深さが同じ複数の穴の場合も、そ
れらの属性は冗長となる。
しばしば、それらはパターン属性として定義される。パ
ターン属性とは、既存の属性の形状と配置位置を用い
て、それを自動的に複製または数式化することにより、
新規に定義される属性を表す。これらの複数の属性は一
度に定義することができるが、同じ形状を表しているた
め、1つの属性で表すこともできる。したがって、これ
らの複数の属性は冗長である。
属性を検出する不要属性検出部12の処理のフローチャ
ートである。まず、不要属性検出部12は、定義された
属性番号順にソリッドモデルデータ21を取り込み(図
11、ステップS1)、各属性の頂点座標、配置位置、
および定義情報を抽出して、頂点座標データ41、配置
位置データ42、および定義情報データ43のデータテ
ーブルファイルを作成する(ステップS2)。
がら、削除可能または集約可能な属性の検出処理を行
う。まず、読み込んだ属性nがパターン属性であるかど
うかを判定する(ステップS3)。そして、属性nがパ
ターン属性であれば、その情報を修正対象リスト23に
出力して、属性nが最終属性かどうかを判定する(図1
2、ステップS12)。それが最終属性でなければ、n
をインクリメントして(図11、n++)、次の属性n
+1に関する処理に移る。
既に読み込まれた上位属性の中に、属性nの各頂点座標
と完全に一致する頂点座標を持つものがあるかどうかを
判定する(ステップS4)。そして、そのような上位属
性があれば、その上位属性と属性nは図6のような関係
にあるものとみなし、それらの情報を削除対象リスト2
2に出力して、ステップS12以降の処理を行う。
位属性の中に属性nの断面形状と一致する断面形状を持
つものがあるかどうかを判定する(ステップS5)。そ
して、そのような上位属性があれば、その上位属性と属
性nは図7のような関係にあるものとみなし、属性nの
情報を削除対象リスト22に出力し、上位属性の情報を
修正対象リスト23に出力して、ステップS12以降の
処理を行う。
位属性の中に属性nと配置面が同じものがあるかどうか
を判定する(図12、ステップS6)。そのような上位
属性があれば、次に、その上位属性の定義情報と属性n
の定義情報が完全に一致するかどうかを判定する(ステ
ップS7)。
nは図10のような関係にあるものとみなし、属性nの
情報を削除対象リスト22に出力し、上位属性の情報を
修正対象リスト23に出力して、ステップS12以降の
処理を行う。このとき、修正対象リスト23に出力され
る上位属性の情報には、属性nの断面形状の情報も追加
される。
合、または、ステップS7で両者の定義情報が一致しな
い場合は、次に、属性nの配置面形状内に断面形状が完
全に収まるかどうかを判定する(ステップS8)。配置
面形状内に断面形状が収まれば、次に、その配置面を含
む上位属性の高さと属性nの高さを比較する(ステップ
S9)。
ば、その上位属性と属性nは図8のような関係にあるも
のとみなし、属性nの情報を削除対象リスト22に出力
し、上位属性の情報を修正対象リスト23に出力して、
ステップS12以降の処理を行う。このとき、修正対象
リスト23に出力される上位属性の情報には、属性nの
断面形状の情報も追加される。
収まらない場合、または、ステップS9で両者の高さが
上述のような関係にない場合は、次に、属性nの配置面
形状を断面形状が完全に取り囲むかどうかを判定する
(ステップS10)。配置面形状を断面形状が取り囲ん
でいれば、次に、その配置面を含む上位属性の高さと属
性nの高さを比較する(ステップS11)。それらの絶
対値が同じで符号が逆であれば、その上位属性と属性n
は図9のような関係にあるものとみなし、それらの情報
を削除対象リスト22に出力して、ステップS12以降
の処理を行う。
取り囲まない場合、または、ステップS11で両者の高
さが上述のような関係にない場合は、ステップS12以
降の処理を行う。そして、ステップS12で属性nが最
終属性となれば、処理を終了する。
性の情報は削除対象リスト22に集められ、修正すべき
冗長属性の情報は修正対象リスト23に集められる。構
造最適化部14は、これらのリストを用いて、最適化ソ
リッドモデルデータ24を作成する。
ーチャートである。まず、構造最適化部14は、属性番
号順にソリッドモデルデータ21を取り込み(ステップ
S21)、削除対象リスト22を参照して、取り込んだ
属性nが記載されているかどうかを判定する(ステップ
S22)。属性nが削除対象リスト22に記載されてい
れば、それは再生しないものとみなし、次の属性n+1
に関する処理に移る。
いなければ、次に、修正対象リスト23を参照して、属
性nが記載されているかどうかを判定する(ステップS
23)。属性nが修正対象リスト23に記載されていれ
ば、記載情報をもとに断面形状・配置位置等を計算し
(ステップS24)、修正された情報に基づいて再生す
る(ステップS25)。
されていなければ、そのまま取り込んだ情報に基づいて
再生する(ステップS25)。このとき、削除された属
性との関連性の影響により、そのままでは再生できない
可能性もある。その場合は、後述するように、属性間の
関連性を適当に解除して、属性を再生すればよい。
る(ステップS26)。それが最終属性でなければ、次
の属性n+1に関する処理に移り、最終属性であれば、
処理を終了する。最終的に再生された属性の集合が、最
適化ソリッドモデルデータ24として出力される。
含む大量の属性により定義されたソリッドモデルを、外
形に必要な属性だけを用いて自動的に再構築することが
可能になる。また、ソリッドモデルの再構築時に、不要
な属性を削除したり、複数の属性を1つの属性に集約し
たりすることにより、ソリッドモデルのデータ量が削減
され、扱い易くなる。さらに、属性間の関連性を解除す
ることにより、ソリッドモデルの編集自由度が高くな
る。
例を用いて、それを最適化する処理を説明する。図14
のソリッドモデルは、次のような各属性から成り、最適
化前のソリッドモデルデータは、図15に示すようにな
る。
を削除しようとしたが、属性[3]が属性[2]を配置
基準として参照している関係で、単独では削除できない
ことが分かった。このため、新たに属性[4]を追加し
て、属性[2]の穴を塞いでいる。
より自動的に付与された属性番号に対応し、図14で
は、[n]のように記されている。また、項目は、図5
の構造に対応し、データは、各項目のデータを表す。
ースの形状(直方体)を構成している8つの頂点の座標
値{(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),
(x3,y3,z3),(x4,y4,z4)}(x
5,y5,z5),(x6,y6,z6),(x7,y
7,z7),(x8,y8,z8)を表し、このうち、
{}内の4つの頂点が、XY平面に平行な平面で属性
[1]を切断したときの断面形状を構成している。
であるため、その配置位置データは存在しない。属性
[1]の定義情報データは、タイプが押し出しであり、
生成方法が高さhを押し出し量のパラメータとする押し
出しであることを表している。ここで、押し出しとは、
頂点座標により定義された断面形状を、Z軸方向に高さ
hだけスライドさせることにより生成された物体、また
はその生成方法を表す。
方体を構成している8つの頂点の座標値を表し、このう
ち、{ }内の4つの頂点が、配置面である属性[1]
の上面F1における断面形状を構成している。
ち、“1:F1”は、属性[1]の面F1が配置面であ
ることを表し、“1:E1−25”は、属性[1]のエ
ッジE1からの距離が25であることを表し、“1:E
2−25”は、属性[1]のエッジE2からの距離が2
5であることを表す。
となる他の属性を指定する属性番号を含んでおり、この
場合、属性[1]と属性[2]は親子関係にあると言え
る。他の属性の配置位置データも、同様に、基準となる
親属性の属性番号を含んでいる。
イプがカットであり、生成方法が高さhを押し出し量の
パラメータとする押し出しであることを表している。こ
こで、カットとは、頂点座標により定義された断面形状
を、Z軸方向に高さh(ここでは、深さに相当)だけス
ライドさせることにより生成された穴を表す。以後、高
さhが負の値の場合は、Z軸の負の方向への押し出しを
意味するものとする。
形状である円の中心を頂点として扱い、その頂点座標デ
ータは、円の中心の座標値と半径を表している。各円柱
は、{(x1,y1,z1)r}(x2,y2,z2)
のように記述され、{ }内の座標値(x1,y1,z
1)が配置面である属性[1]の上面における円の中心
を表し、rが円の半径を表す。また、座標値(x2,y
2,z2)は円柱の上面における円の中心を表す。
ち、“1:F1”は、属性[1]の面F1が配置面であ
ることを表し、“2:E1−12.5”は、属性[2]
のエッジE1からの距離が12.5であることを表し、
“2:E2−12.5”は、属性[2]のエッジE2か
らの距離が12.5であることを表す。このように、属
性[3]は、2つの属性[1]および[2]を配置基準
として参照している。属性[3]の定義情報データにつ
いては、属性[1]と同様である。
方体を構成している8つの頂点の座標値を表している。
この頂点座標データは、属性[2]の頂点座標データと
一致していることが分かる。
ち、“1:F2”は、属性[1]の底面F2が配置面で
あることを表し、“1:E5−25”は、属性[1]の
エッジE5からの距離が25であることを表し、“1:
E6−25”は、属性[1]のエッジE6からの距離が
25であることを表す。
イプが押し出しであり、生成方法が高さhを押し出し量
のパラメータとする押し出しであることを表している。
このうち、タイプは属性[2]と異なり、物体の内部で
あることを表している。また、生成方法は、属性[2]
と同じであり、高さhは、属性[2]の高さと絶対値が
同じで符号が逆になっている。これは、属性[2]と配
置面が異なっていることと対応している。
すると、これらの属性は互いに打ち消し合う関係にあ
り、ソリッドモデルの外形には寄与していないことが分
かる。したがって、これらは削除可能な属性である。
方体を構成している8つの頂点の座標値を表し、このう
ち、{ }内の4つの頂点が、配置面である属性[1]
の上面における断面形状を構成している。
ち、“1:F1”は、属性[1]の面F1が配置面であ
ることを表し、“1:E1−125”は、属性[1]の
エッジE1からの距離が125であることを表し、
“1:E2−25”は、属性[1]のエッジE2からの
距離が25であることを表す。属性[5]の定義情報デ
ータについては、属性[2]と同様である。
方体を構成している8つの頂点の座標値を表し、このう
ち、{ }内の4つの頂点が、配置面である属性[5]
の底面における断面形状を構成している。
ち、“1:F1”は、属性[5]の面F1が配置面であ
ることを表し、“1:E1−10”は、属性[1]のエ
ッジE1からの距離が10であることを表し、“1:E
2−10”は、属性[1]のエッジE2からの距離が1
0であることを表す。
属性[1]と同様である。属性[5]と属性[6]は、
図8のような関係にあるため、1つの属性に集約するこ
とが可能である。
とカットを用いており、生成方法として押し出しを用い
ているが、他の任意のタイプと生成方法も同様に定義す
ることができる。
の場合は、そのタイプはパターンと記述され、パターン
数、パターン方向、およびパターン増分値がパラメータ
として設定される。パターン数は、同じグループに属す
るパターン属性の総数を表し、グループ内で最初に生成
されたパターン属性に設定される。また、パターン方向
は、パターン属性を複製する方向を表し、パターン増分
値は、パターン属性間の間隔を表す。また、生成方法と
して、回転を用いた場合は、そのパラメータとして回転
角が設定される。
ルデータから、図16のような削除対象リストと図17
のような修正対象リストを作成する。削除対象リストに
は、属性[2]、[4]、[6]のデータテーブルが含
まれ、修正対象リストには、属性[6]の削除に伴っ
て、その頂点座標データが属性[5]の追加頂点データ
として記述されている。追加頂点データは、他の属性に
集約される属性の頂点の座標値を表す。
ャートを参照しながら、不要属性検出部12による不要
属性の検出処理についてより詳細に説明する。まず、不
要属性検出部12は、n=1とおいて(ステップS3
0)、属性番号順にソリッドモデルのデータテーブルを
読み込み(ステップS31)、属性nの頂点座標データ
n、配置位置データn、定義情報データnを抽出して、
それぞれ、一時データバッファ51、52、53に格納
する(ステップS32)。
nのタイプを取得し(ステップS33)、それがパター
ン属性に対応するかどうかを判定する(ステップS3
4)。属性nがパターン属性であれば、定義情報データ
nからパターン数、パターン方向、およびパターン増分
値を取得し(ステップS35)、a=nとおき(ステッ
プS36)、n=n+1とおく(ステップS37)。
を比較する(ステップS38)。ここで、a+(パター
ン数−1)は、属性aと同じグループに属する最後のパ
ターン属性の属性番号に対応する。
性nはグループ内の属性であるから、頂点座標データn
を属性aの追加情報として修正対象リスト23に出力し
て(ステップS39)、ステップS37以降の処理を繰
り返す。これにより、属性aから派生したパターン属性
の頂点座標データがすべて、修正対象リスト23に格納
される。
ると、aからa+(パターン数−1)までの属性のデー
タテーブルをバッファ51、52、53から図11のフ
ァイル41、42、43に出力して(ステップS4
0)、nが最終属性の属性番号かどうかを判定する(ス
テップS41)。属性nが最終属性でなければ、n=n
+1とおいて(ステップS42)、ステップS31以降
の処理を繰り返す。
ン属性でなければ、次に、b=1とおき(図19、ステ
ップS43)、属性nの頂点座標データnと、ファイル
41内の上位属性bの頂点座標データbを比較して(ス
テップS44)、すべての頂点座標が一致するかどうか
を判定する(ステップS45)。一致しない頂点が1つ
でもあれば、頂点座標データbがファイル41内の最終
レコードかどうかを判定する(ステップS46)。
ば、b=b+1とおき(ステップS47)、ステップS
44以降の処理を繰り返す。そして、ステップS45に
おいて、頂点座標データnと頂点座標データbが一致す
れば、これらの属性nと属性bは図6のような関係にあ
るものとみなす。
象リスト22に出力し(ステップS48)、属性bのデ
ータテーブルを削除対象リスト22に出力する(ステッ
プS49)。そして、属性nのデータテーブルをバッフ
ァ51、52、53からファイル41、42、43に出
力して(ステップS50)、ステップS41以降の処理
を行う。
bが最終レコードであれば、属性nと同じ形状の上位属
性は存在しないものとみなし、次に、c=1とおき(図
20、ステップS51)、属性nの頂点座標データn
と、ファイル41内の上位属性cの頂点座標データcを
比較して(ステップS52)、断面形状の頂点座標が一
致するかどうかを判定する(ステップS53)。
内の座標値のうちX座標値とY座標値が断面形状の頂点
座標に相当する。一致しない頂点が1つでもあれば、頂
点座標データcがファイル41内の最終レコードかどう
かを判定する(ステップS54)。
ば、c=c+1とおき(ステップS55)、ステップS
52以降の処理を繰り返す。そして、ステップS53に
おいて、断面形状の頂点座標が一致すれば、これらの属
性nと属性cは1つの属性に集約可能とみなす。
取得し(ステップS56)、ファイル43内の上位属性
cの定義情報データcから高さhcを取得して(ステッ
プS57)、hcにhnを加算した結果を改めてhcと
おき、属性cの高さを変更する(ステップS58)。こ
れにより、例えば、図4のような関係にある2つの属性
を1つに集約することができる。
リスト22に出力し(ステップS59)、属性cの定義
情報データcに変更後の高さhcを記述して修正対象リ
スト23に出力する(ステップS60)。そして、属性
nのデータテーブルをバッファ51、52、53からフ
ァイル41、42、43に出力して(ステップS6
1)、ステップS41以降の処理を行う。
cが最終レコードであれば、属性nと断面形状が同じ上
位属性は存在しないものとみなし、次に、d=1とおき
(図21、ステップS62)、属性nの配置位置データ
nを参照して、属性nの配置面情報を取得する(ステッ
プS63)。
置位置データdに記述された配置面情報と、属性nの配
置面情報を比較して(ステップS64)、配置面が一致
するかどうかを判定する(ステップS65)。それらが
一致しなければ、配置位置データdがファイル42内の
最終レコードかどうかを判定する(ステップS66)。
ば、d=d+1とおき(ステップS67)、ステップS
64以降の処理を繰り返す。そして、ステップS65に
おいて、配置面が一致すれば、次に、ファイル43内の
上位属性dの定義情報データdと定義情報データnとを
比較して(ステップS68)、それらが完全に一致する
かどうかを判定する(ステップS69)。定義情報デー
タnと定義情報データdが一致すれば、これらの属性n
と属性dは、同じ配置面上にある同じタイプおよび高さ
の形状を表すため、1つの属性に集約可能とみなす。
dの追加情報として修正対象リスト23に出力し(ステ
ップS70)、属性nのデータテーブルを削除対象リス
ト22に出力する(ステップS71)。これにより、例
えば、図10のような関係にある2つの属性を1つに集
約することができる。そして、属性nのデータテーブル
をバッファ51、52、53からファイル41、42、
43に出力して(ステップS72)、ステップS41以
降の処理を行う。
dが最終レコードである場合、または、ステップS69
において、定義情報データnと定義情報データdが一致
しない場合は、属性nと同じ配置面上に属性nと同じタ
イプおよび高さの上位属性は存在しないものとみなす。
て、属性nの配置面を持つ上位属性eの情報を取得し
(図22、ステップS73)、定義情報データnを参照
して、属性nの高さhnを取得し(ステップS74)、
定義情報データeを参照して、属性eの高さheを取得
する(ステップS75)。そして、属性nと属性eの配
置面が一致するかどうかを判定する(ステップS7
6)。
計算し、それが0かどうかを判定する(ステップS7
7)。hn−he=0でなければ、属性nと属性eは1
つに集約できないものとみなし、属性nのデータテーブ
ルをバッファ51、52、53からファイル41、4
2、43に出力して(ステップS78)、ステップS4
1以降の処理を行う。
は、少なくとも配置面と高さが一致しているため、1つ
に集約できる可能性がある。そこで、頂点座標データn
を参照して、属性nの断面積Anを算出し(ステップS
81)、ファイル41内の頂点座標データeを参照し
て、属性eの断面積Aeを算出して(ステップS8
2)、AnとAeを比較する(ステップS83)。図1
5の頂点座標データの場合は、{ }内の座標値のうち
X座標値とY座標値を用いて、断面積を計算することが
できる。
面形状を変更する役割を果たしているものとみなし、頂
点座標データnを属性eの追加情報として修正対象リス
ト23に出力し(ステップS84)、属性nのデータテ
ーブルを削除対象リスト22に出力する(ステップS8
5)。これにより、例えば、図8のような関係にある2
つの属性を1つに集約することができる。そして、属性
nのデータテーブルをバッファ51、52、53からフ
ァイル41、42、43に出力して(ステップS8
6)、ステップS41以降の処理を行う。
eを打ち消す役割を果たしているものとみなし、属性n
と属性eのデータテーブルを削除対象リスト22に出力
して(ステップS87)、ステップS86以降の処理を
行う。これにより、例えば、図9のような関係にある2
つの属性を削除することができる。
なければ、次に、hn+heを計算し、それが0かどう
かを判定する(ステップS79)。hn+he=0でな
ければ、属性nと属性eは1つに集約できないものとみ
なし、属性nのデータテーブルをバッファ51、52、
53からファイル41、42、43に出力して(ステッ
プS80)、ステップS41以降の処理を行う。
は、少なくとも属性eの1つの面上で接しており、高さ
の絶対値が同じで符号が逆であるため、1つに集約でき
る可能性がある。そこで、ステップS81以降の処理を
行う。このような処理を繰り返し、ステップS41にお
いて属性nが最終属性となれば、処理を終了する。
まず、属性[1]のデータテーブルが読み込まれるが、
これは最初に生成されたベース属性であり、パターン属
性ではないので、冗長属性として検出されず、そのまま
ファイル41、42、43に出力される。次に、属性
[2]、[3]のデータテーブルが読み込まれるが、こ
れらも冗長属性として検出されず、そのままファイル4
1、42、43に出力される。
込まれる。属性[4]の頂点座標データは属性[2]の
頂点座標データと一致するため、図19のステップS4
5の判定により検出され、これらの属性のデータテーブ
ルは削除対象リスト22に出力される。また、属性
[2]のデータテーブルはファイル41、42、43に
も出力される。次に、属性[5]のデータテーブルが読
み込まれるが、これは冗長属性として検出されず、その
ままファイル41、42、43に出力される。
込まれる。属性[6]は、図18、19、20のいずれ
の処理においても冗長属性として検出されず、また、図
21のステップS65の判定においても、いずれの上位
属性とも配置面が一致しない。したがって、次に、図2
2のステップS73において、属性[6]の配置面を持
つ属性[5]の情報が取得され、ステップS74、S7
5において、属性[6]と属性[5]の高さhが取得さ
れる。
で、次に、ステップS79において、得られた2つの高
さhが加算され、加算結果が0になるかどうかがチェッ
クされる。ここでは、属性[6]の高さhが5であり、
属性[5]の高さhが−5であるので、加算結果は0と
なる。
おいて、属性[6]と属性[5]の断面積が算出され
る。ここでは、属性[6]の断面形状は、一辺の長さが
30の正方形であるので、その面積Anは900とな
り、属性[5]の断面形状は、一辺の長さが50の正方
形であるので、その面積Aeは2500となる。したが
って、ステップS83において、An<Aeが成り立
つ。
ク中の属性[6]の頂点座標データが上位属性[5]の
追加情報として修正対象リスト23に出力され、属性
[6]は属性[5]に集約される。これにより、属性
[6]のデータテーブルは不要となるため、ステップS
85において、削除対象リスト22に出力される。こう
して、図16、17に示したような削除対象リストと修
正対象リストが作成される。
する場合は、各属性の配置の基準位置を表す配置基準が
変更されても、特に問題はない。このような場合は、必
要に応じて配置基準を変更して、モデルを再構築する。
図14の例では、属性[3]の配置基準が属性[2]を
含んでいるため、このままでは属性[2]を削除するこ
とができない。しかし、配置基準を変更することで、属
性[2]と属性[4]を同時に削除することが可能にな
り、データ量をより圧縮できる。
れない既存の属性を配置基準として用いたり、作業用の
擬似平面を定義したりすることが考えられる。図14に
おいては、ベース属性である属性[1]は削除されない
ので、これを属性[3]の配置基準として用いることが
できる。
面、およびZX平面を配置基準の擬似平面として用いる
場合は、これらの3つの平面を最初の3つの属性として
定義する。そして、後続するすべての属性の配置基準を
これらの擬似平面に設定すれば、属性間の依存関係(親
子関係)を完全に解除することができる。
ストと図17の修正対象リストを参照しながら図13の
処理を行って、ソリッドモデルデータの属性番号順に属
性を再生する。まず、属性[1]は、どちらのリストに
も記述されていないので、そのまま再生され、属性
[2]は、削除対象リストに記述されているので、その
データはスキップされて、再生されない。
記述されていないので、再生の対象となる。しかし、配
置基準である属性[2]が削除されているため、そのま
までは配置位置を設定することができない。
ある属性[2]の配置位置データと頂点座標データを用
いて、属性[3]の配置基準となっている属性[2]の
エッジと、既存の属性[1]のエッジとの距離を自動算
出する。そして、構造最適化部14は、計算結果を用い
て、配置基準を属性[2]のエッジから属性[1]のエ
ッジに変更する。このとき、属性番号が3から2に変更
される。
述されているので再生されず、属性[5]は、修正対象
リストに記述されているので、そのままでは再生されな
い。ここでは、属性[5]自身の頂点座標データに、修
正対象リストに記述されている追加頂点データが付加さ
れ、変更された形状が再生される。このとき、属性番号
が5から3に変更される。
述されているので、再生されない。したがって、最終的
には、図23に示すような3つの属性が残される。図2
3において、属性[1]は元の属性[1]に対応し、属
性[2]は配置位置が修正された元の属性[3]に対応
し、属性[3]は頂点座標が修正された元の属性[5]
に対応する。
[1]に変更して再生しているが、上述のような作業平
面を配置基準として用いることもできる。この場合、演
算部15は、XYZ座標系の原点を基準として、3つの
擬似的な作業平面を自動的に定義し、これらの作業平面
と属性[3]の距離を自動算出する。そして、構造最適
化部14は、計算結果を用いて、属性[3]の配置基準
を作業平面に変更する。例えば、XY平面、YZ平面、
およびZX平面は、それぞれ、Z=0、X=0、Y=0
という簡単な情報により定義することができる。
の擬似的な属性として追加されるため、最終的には6つ
の属性から成るソリッドモデルデータが出力される。し
かし、作業平面の属性は、頂点座標データ、配置位置デ
ータ、定義情報データを必要とせず、そのデータ量は非
常に小さいため、再生されたソリッドモデルのデータ量
は大幅に削減されている。
ッドモデルデータを最適化することができるが、配置基
準が変更できない場合もあり得る。例えば、数値制御加
工装置(NCマシン)による製品加工において、製品の
形状を表すNCデータ作成用に設計モデルを活用する場
合は、配置基準が変更されると、装置の動作に問題が発
生する。
/配置が同じ擬似的な補助線(カーブ)を定義し、この
補助線からの距離を設定して、配置基準を保持したまま
でモデルを再生することが望ましい。この方法では、本
来削除すべき属性を補助線で置き換えるため、上述の再
生例ほどのデータ圧縮率は望めない。しかし、補助線自
身のデータ量は元の属性に比べて少ないため、ある程度
のデータ圧縮が実現される。
削除対象リストと図17の修正対象リストを参照しなが
ら、次のようにしてソリッドモデルデータを再生する。
まず、属性[1]は、どちらのリストにも記述されてい
ないので、そのまま再生され、属性[2]は、削除対象
リストに記述されているので、再生されない。
記述されていないので、再生の対象となる。しかし、配
置基準である属性[2]が削除されているため、そのま
までは配置位置を設定することができない。
ある属性[2]の配置位置データと頂点座標データを用
いて、属性[3]の配置基準となっている属性[2]の
エッジを含む補助線を自動生成する。そして、構造最適
化部14は、計算結果を用いて、配置基準を属性[2]
のエッジから補助線に変更する。
1が生成され、そのデータテーブルは、属性[2]の属
性番号を用いて、例えば、図25に示すように設定され
る。図25のデータテーブルと図15の属性[2]のデ
ータテーブルを比較すると、図25では頂点座標データ
の数が削減され、定義情報データが削除されていること
が分かる。補助線61は、属性[3]の配置基準として
必要な情報を保持しているため、属性[3]の配置位置
データは変更されない。
述されているので再生されず、属性[5]は、修正対象
リストに記述されているので、そのままでは再生されな
い。ここでは、属性[5]自身の頂点座標データに、修
正対象リストに記述されている追加頂点データが付加さ
れ、変更された形状が再生される。このとき、属性番号
が5から4に変更される。また、属性[6]は、削除対
象リストに記述されているので、再生されない。したが
って、最終的には、補助線61を含めて4つの属性が残
される。
モデルの例としてソリッドモデルを用いているが、ワイ
ヤーフレームモデルやサーフェスモデル等の他の任意の
モデルについても、本発明を適用することが可能であ
る。また、削除対象リスト22には、必ずしも削除対象
の属性のデータテーブルを出力する必要はなく、その属
性の属性番号を出力するのみでもよい。
6に示すような情報処理装置(コンピュータ)を用いて
構成することができる。図26の情報処理装置は、CP
U(中央処理装置)71、メモリ72、入力装置73、
出力装置74、外部記憶装置75、媒体駆動装置76、
およびネットワーク接続装置77を備え、それらはバス
78により互いに接続されている。
y memory)、RAM(random access memory)等を含
み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。
CPU71は、メモリ72を利用してプログラムを実行
することにより、必要な処理を行う。
14、および演算部15は、プログラムにより記述され
たソフトウェアコンポーネントに対応し、メモリ72内
の特定のプログラムコードセグメントに格納される。ま
た、図2の記憶部13は、メモリ72内の特定の記憶領
域に対応する。
インティングデバイス、タッチパネル等であり、ユーザ
からの指示や情報の入力に用いられる。出力装置74
は、例えば、ディスプレイやプリンタ等であり、ユーザ
への問い合わせ、処理結果等の出力に用いられる。
ク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク(magneto-op
tical disk)装置等である。この外部記憶装置75に、
上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じ
て、それらをメモリ72にロードして使用することもで
きる。また、外部記憶装置75は、ソリッドモデルデー
タを格納するデータベースの役割も果たす。
駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体7
9としては、メモリカード、フロッピーディスク、CD
−ROM(compact disk read only memory )、光ディ
スク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り
可能な記録媒体が用いられる。この可搬記録媒体79に
上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じ
て、それらをメモリ72にロードして使用することもで
きる。
cal area network)等の任意のネットワーク(回線)を
介して外部の装置と通信し、通信に伴うデータ変換を行
う。また、必要に応じて、上述のプログラムとデータを
外部の装置から受け取り、それらをメモリ72にロード
して使用することもできる。
ラムとデータを供給することのできるコンピュータ読み
取り可能な記録媒体を示している。可搬記録媒体79や
外部のデータベース80に保存されたプログラムとデー
タは、メモリ72にロードされる。そして、CPU71
は、そのデータを用いてそのプログラムを実行し、必要
な処理を行う。
自由度が高いソリッドモデルを自動的に構築することが
可能となる。これにより、ハードディスク等の資源の有
効活用が図られ、ディスプレイ上での表示速度も改善さ
れる。また、編集自由度が高いため、設計者が交替した
場合や第三者がモデルを用いた他の作業を行う場合で
も、モデルを容易に変更することができる。
削除されるため、解析用のメッシュデータを作成する際
に、メッシュ分割の確実性が高まると同時に、微小形状
の生成を未然に防止することができる。したがって、解
析作業の作業時間が大幅に削減される。
の1)である。
の2)である。
る。
る。
る。
る。
る。
る。
る。
る。
5、37、38、39属性 36 配置面 41 頂点座標データファイル 42 配置位置データファイル 43 定義情報データファイル 51 頂点座標データバッファ 52 配置位置データバッファ 53 定義情報データバッファ 61 補助線 71 CPU 72 メモリ 73 入力装置 74 出力装置 75 外部記憶装置 76 媒体駆動装置 77 ネットワーク接続装置 78 バス 79 可搬記録媒体 80 データベース
Claims (15)
- 【請求項1】 物体の3次元モデルを構成する複数の形
状から1つ以上の冗長な形状を検出する検出手段と、 前記1つ以上の冗長な形状に関する形状情報を削減する
削減手段と、 残された形状情報を用いて、前記物体の3次元モデルを
再構築する構築手段とを備えることを特徴とするモデル
最適化装置。 - 【請求項2】 前記検出手段は、前記複数の形状から前
記3次元モデルの外形に不要な形状を検出し、前記削減
手段は、該不要な形状の形状情報を削除することを特徴
とする請求項1記載のモデル最適化装置。 - 【請求項3】 前記検出手段は、外形情報が同じで互い
に打ち消し合う2つの形状を検出し、前記削減手段は、
該2つの形状を削除することを特徴とする請求項2記載
のモデル最適化装置。 - 【請求項4】 前記検出手段は、外形情報が異なり互い
に打ち消し合う2つの形状を検出し、前記削減手段は、
該2つの形状を削除することを特徴とする請求項2記載
のモデル最適化装置。 - 【請求項5】 前記検出手段は、前記複数の形状から1
つの形状で表現できる2つ以上の形状を検出し、前記削
減手段は、該2つ以上の形状の形状情報を1つの形状の
形状情報に集約することを特徴とする請求項1記載のモ
デル最適化装置。 - 【請求項6】 前記検出手段は、断面形状情報が同じ2
つの形状を検出し、前記削減手段は、該2つの形状のう
ち一方の形状情報を削除し、もう一方の形状情報を修正
して、該2つの形状の形状情報を1つの形状の形状情報
に集約することを特徴とする請求項5記載のモデル最適
化装置。 - 【請求項7】 前記検出手段は、高さ情報が同じ2つの
形状を検出し、前記削減手段は、該2つの形状のうち一
方の形状情報を削除し、もう一方の形状情報を修正し
て、該2つの形状の形状情報を1つの形状の形状情報に
集約することを特徴とする請求項5記載のモデル最適化
装置。 - 【請求項8】 前記検出手段は、配置面情報が同じで高
さ情報が同じ2つ以上の形状を検出し、前記削減手段
は、該2つ以上の形状のうちの1つの形状情報を修正
し、他の形状情報を削除して、該2つ以上の形状の形状
情報を1つの形状の形状情報に集約することを特徴とす
る請求項5記載のモデル最適化装置。 - 【請求項9】 前記検出手段は、パターン形状として定
義された2つ以上の形状を検出し、前記削減手段は、該
2つ以上の形状のうちの1つの形状情報を修正し、他の
形状情報を削除して、該2つ以上の形状の形状情報を1
つの形状の形状情報に集約することを特徴とする請求項
5記載のモデル最適化装置。 - 【請求項10】 前記検出手段は、前記1つ以上の冗長
な形状のうち削除すべき形状のリストを格納する削除対
象格納手段と、該1つ以上の冗長な形状のうち修正すべ
き形状のリストを格納する修正対象格納手段とを含み、
前記削減手段は、該削除すべき形状の形状情報を削除
し、該修正すべき形状の形状情報を修正し、前記構築手
段は、修正された形状情報と該1つ以上の冗長な形状以
外の形状の形状情報とを用いて、前記3次元モデルを再
構築することを特徴とする請求項1記載のモデル最適化
装置。 - 【請求項11】 前記削減手段は、削除された形状情報
に含まれる頂点座標情報と高さ情報のうち少なくとも一
方を用いて、前記修正すべき形状の形状情報を修正する
ことを特徴とする請求項10記載のモデル最適化装置。 - 【請求項12】 前記構築手段は、前記残された形状情
報に含まれる配置基準情報を必要に応じて変更する手段
を含み、変更された配置基準情報を用いて前記3次元モ
デルを再構築することを特徴とする請求項1記載のモデ
ル最適化装置。 - 【請求項13】 前記構築手段は、前記残された形状情
報に含まれる配置基準情報に対応する擬似的な形状を生
成する手段を含み、該配置基準情報を変更することな
く、該擬似的な形状を用いて前記3次元モデルを再構築
することを特徴とする請求項1記載のモデル最適化装
置。 - 【請求項14】 コンピュータのためのプログラムを記
録した記録媒体であって、 物体の3次元モデルを構成する複数の形状から1つ以上
の冗長な形状を検出するステップと、 前記1つ以上の冗長な形状に関する形状情報を削減する
ステップと、 残された形状情報を用いて、前記物体の3次元モデルを
再構築するステップとを含む処理を前記コンピュータに
実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読
み取り可能な記録媒体。 - 【請求項15】 物体の3次元モデルを構成する複数の
形状から1つ以上の冗長な形状を自動的に検出し、 前記1つ以上の冗長な形状に関する形状情報を自動的に
削減し、 残された形状情報を用いて、前記物体の3次元モデルを
自動的に再構築することを特徴とするモデル最適化方
法。
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