JP2001051977A - 数値最適化構造解析システム - Google Patents
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- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
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- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 設計モデルの最適化シミュレーション実施時
の、工数低減及び汎用化処理を実現する数値最適化構造
解析システムを提供する。 【解決手段】 設計モデルの最適化条件、衝突条件、初
期形状データ、材料データ、基準ベクトルデータを決め
られたフォーマットに従って蓄積するメモリ３乃至７
と、プログラムの実行指示を行う入力部１と、設計モデ
ルの形状、板厚、材料の変更を行う構造変更部１１と、
衝突条件に従った有限要素演算を行う有限要素演算部１
３と、有限要素演算結果を基に目的関数値の抽出を行う
目的関数抽出部１５と、最適化演算による最適解の生成
を行う最適化演算部１７と、最適化演算履歴を記憶する
メモリ２０と、最適化演算履歴を表示する表示部２とを
有することを特徴とする。
の、工数低減及び汎用化処理を実現する数値最適化構造
解析システムを提供する。 【解決手段】 設計モデルの最適化条件、衝突条件、初
期形状データ、材料データ、基準ベクトルデータを決め
られたフォーマットに従って蓄積するメモリ３乃至７
と、プログラムの実行指示を行う入力部１と、設計モデ
ルの形状、板厚、材料の変更を行う構造変更部１１と、
衝突条件に従った有限要素演算を行う有限要素演算部１
３と、有限要素演算結果を基に目的関数値の抽出を行う
目的関数抽出部１５と、最適化演算による最適解の生成
を行う最適化演算部１７と、最適化演算履歴を記憶する
メモリ２０と、最適化演算履歴を表示する表示部２とを
有することを特徴とする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、車両などの構造
物等の数値最適化構造解析システムに係り、詳しくは衝
突、衝撃等に対して、重量、設計空間等の背反する影響
を考慮した最適化構造の設計を行うための数値最適化構
造解析システムに関するものである。
物等の数値最適化構造解析システムに係り、詳しくは衝
突、衝撃等に対して、重量、設計空間等の背反する影響
を考慮した最適化構造の設計を行うための数値最適化構
造解析システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の車両などの構造物等の衝突、衝撃
等に関する構造検討の際、改善したいパラメータに対し
てある特定のパラメータの依存性が高いことが認められ
た場合、その最適なパラメータの数値の机上検討による
算出は、衝突現象の持つ強い非線形性のため困難であ
る。
等に関する構造検討の際、改善したいパラメータに対し
てある特定のパラメータの依存性が高いことが認められ
た場合、その最適なパラメータの数値の机上検討による
算出は、衝突現象の持つ強い非線形性のため困難であ
る。
【０００３】そのため、有限要素解析を用いたパラメー
タスタディ検査構造の最適化シミュレーションによる最
適値の算出が、コスト，工数の面からも有効と考えられ
る。
タスタディ検査構造の最適化シミュレーションによる最
適値の算出が、コスト，工数の面からも有効と考えられ
る。
【０００４】従来の最適化シミュレーション構造の数値
最適化構造解析システムの一例を図８を参照して説明す
る。
最適化構造解析システムの一例を図８を参照して説明す
る。
【０００５】従来の数値最適化構造解析システムは、例
えば、頭部衝突に関する衝撃緩和材の形状最適化を行う
初期衝撃緩和材の形状データ３１を入力し、衝突解析プ
ログラム３２、頭部障害値抽出プログラム３３、数値最
適化プログラム３４、形状変更プログラム３５を使用し
て、かつ、形状変更可能なパラメータ３６を設定して最
適化シミュレーションを実行するようにしていた。
えば、頭部衝突に関する衝撃緩和材の形状最適化を行う
初期衝撃緩和材の形状データ３１を入力し、衝突解析プ
ログラム３２、頭部障害値抽出プログラム３３、数値最
適化プログラム３４、形状変更プログラム３５を使用し
て、かつ、形状変更可能なパラメータ３６を設定して最
適化シミュレーションを実行するようにしていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の数値最適化構造解析システムの場合、有限要素
解析を用いた場合にもそれに費やされる工数は膨大とな
る。これは、最適化シミュレーションについては、市販
のソフトウェア間の煩雑なやりとりを最適値を求める解
析条件に合せてプログラムを作成するため、そのプログ
ラム作成期間が膨大に必要であり、加えて構造解析に関
する知識だけでなく、プログラム言語に関する知識も必
要とされるからである。
た従来の数値最適化構造解析システムの場合、有限要素
解析を用いた場合にもそれに費やされる工数は膨大とな
る。これは、最適化シミュレーションについては、市販
のソフトウェア間の煩雑なやりとりを最適値を求める解
析条件に合せてプログラムを作成するため、そのプログ
ラム作成期間が膨大に必要であり、加えて構造解析に関
する知識だけでなく、プログラム言語に関する知識も必
要とされるからである。
【０００７】また、別の最適化問題を実行するために
は、再度プログラムの作成が要求され、プログラムの汎
用性が不足していた。
は、再度プログラムの作成が要求され、プログラムの汎
用性が不足していた。
【０００８】また、パラメータスタディを実行するため
には、１つのパラメータに対してその傾向が判別できる
ように複数の有限要素演算が必要であり、その設計モデ
ル作成工数は膨大なものとなる。
には、１つのパラメータに対してその傾向が判別できる
ように複数の有限要素演算が必要であり、その設計モデ
ル作成工数は膨大なものとなる。
【０００９】さらに、形状変更のパラメータが増加した
場合、さらに膨大な数の有限要素演算が必要となり非効
率となる。例を上げると、１つのパラメータに付き４水
準の演算を実行するとした時、２つのパラメータに対す
るパラメータスタディを行うには４×４水準、３つのパ
ラメータに対しては４×４×４水準が必要となる。
場合、さらに膨大な数の有限要素演算が必要となり非効
率となる。例を上げると、１つのパラメータに付き４水
準の演算を実行するとした時、２つのパラメータに対す
るパラメータスタディを行うには４×４水準、３つのパ
ラメータに対しては４×４×４水準が必要となる。
【００１０】そこで、本発明は、ＣＡＥ（Ｃｏｍｐｕｔ
ｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）を用いた
最適化シミュレーション実施時の、工数低減、汎用化を
実現する数値最適化構造解析システムを提供しようとす
るものである。
ｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）を用いた
最適化シミュレーション実施時の、工数低減、汎用化を
実現する数値最適化構造解析システムを提供しようとす
るものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明の数
値最適化構造解析システムは、設計モデルの最適化条
件、衝突条件、初期形状データ、材料データ、基準ベク
トルデータを決められたフォーマットに従って記憶手段
に蓄積し、プログラムの実行指示により、設計モデルの
形状、板厚、材料変更を行い、衝突の有限要素演算、目
的関数値の抽出、最適化演算による最適解の生成、最適
化演算結果履歴の蓄積を行い、最適化演算結果履歴を表
示部に表示するようにしたことを特徴とするものであ
る。
値最適化構造解析システムは、設計モデルの最適化条
件、衝突条件、初期形状データ、材料データ、基準ベク
トルデータを決められたフォーマットに従って記憶手段
に蓄積し、プログラムの実行指示により、設計モデルの
形状、板厚、材料変更を行い、衝突の有限要素演算、目
的関数値の抽出、最適化演算による最適解の生成、最適
化演算結果履歴の蓄積を行い、最適化演算結果履歴を表
示部に表示するようにしたことを特徴とするものであ
る。
【００１２】請求項２記載の発明の数値最適化構造解析
システムは、設計モデルの最適化条件、衝突条件、初期
形状データ、材料データ、基準ベクトルデータを決めら
れたフォーマットに従って蓄積する記憶手段と、プログ
ラムの実行指示を行う入力手段と、設計モデルの形状、
板厚、材料の変更を行う構造変更部と、衝突条件に従っ
た有限要素演算を行う有限要素演算部と、有限要素演算
結果を基に目的関数値の抽出を行う目的関数抽出部と、
最適化演算による最適解の生成を行う最適化演算部と、
最適化演算履歴を記憶する最適化演算履歴記憶手段と、
最適化演算履歴を表示する表示部とを有することを特徴
とする数値最適化構造解析システムである。
システムは、設計モデルの最適化条件、衝突条件、初期
形状データ、材料データ、基準ベクトルデータを決めら
れたフォーマットに従って蓄積する記憶手段と、プログ
ラムの実行指示を行う入力手段と、設計モデルの形状、
板厚、材料の変更を行う構造変更部と、衝突条件に従っ
た有限要素演算を行う有限要素演算部と、有限要素演算
結果を基に目的関数値の抽出を行う目的関数抽出部と、
最適化演算による最適解の生成を行う最適化演算部と、
最適化演算履歴を記憶する最適化演算履歴記憶手段と、
最適化演算履歴を表示する表示部とを有することを特徴
とする数値最適化構造解析システムである。
【００１３】請求項１及び請求項２記載の発明によれ
ば、ＣＡＥを用いた最適化シミュレーション実施時にお
いて、プログラムの実行を入力部より与えることによ
り、設計モデルの形状、板厚、材料変更を自動的に行
い、衝突の有限要素演算、目的関数値の抽出、最適化演
算、最適化演算結果履歴の蓄積が自動的に実行される。
そして、計算終了後に、表示部に最適化演算結果履歴を
表示することで最適解を視認、確認するることができ
る。
ば、ＣＡＥを用いた最適化シミュレーション実施時にお
いて、プログラムの実行を入力部より与えることによ
り、設計モデルの形状、板厚、材料変更を自動的に行
い、衝突の有限要素演算、目的関数値の抽出、最適化演
算、最適化演算結果履歴の蓄積が自動的に実行される。
そして、計算終了後に、表示部に最適化演算結果履歴を
表示することで最適解を視認、確認するることができ
る。
【００１４】従って、オペレータが数値最適化プログラ
ムを作成せずに最適化シミュレーションを実行でき、プ
ログラムの作成時間が短縮できるだけでなく、プログラ
ム言語の知識を持たないオペレータでも数値最適化構造
解析を実行することが可能となってオペレータの工数低
減を図ることができ、また、汎用性を向上できる。
ムを作成せずに最適化シミュレーションを実行でき、プ
ログラムの作成時間が短縮できるだけでなく、プログラ
ム言語の知識を持たないオペレータでも数値最適化構造
解析を実行することが可能となってオペレータの工数低
減を図ることができ、また、汎用性を向上できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態を詳
細に説明する。図１はこの発明の実施の形態の数値最適
化構造解析システムの構成を示すものであり、オペレー
タが、形状モデルに関する最適化条件、衝突条件、初期
形状データ、材料データ、基準ベクトル（Ｂａｓｉｓ−
Ｖｅｃｔｏｒ）データを、入力データとして各々蓄積し
ておく記憶手段であるメモリ３乃至メモリ７を備えてい
る。また、数値最適化用のプログラムを実行させるため
の入力部１、表示部２、コンピュータ本体２５を有す
る。
細に説明する。図１はこの発明の実施の形態の数値最適
化構造解析システムの構成を示すものであり、オペレー
タが、形状モデルに関する最適化条件、衝突条件、初期
形状データ、材料データ、基準ベクトル（Ｂａｓｉｓ−
Ｖｅｃｔｏｒ）データを、入力データとして各々蓄積し
ておく記憶手段であるメモリ３乃至メモリ７を備えてい
る。また、数値最適化用のプログラムを実行させるため
の入力部１、表示部２、コンピュータ本体２５を有す
る。
【００１６】プログラム開始後においては、パラメータ
スタディ入力処理部８によって、最適化条件が数値最適
化手法で取り扱うことができるように定式化処理を行
う。
スタディ入力処理部８によって、最適化条件が数値最適
化手法で取り扱うことができるように定式化処理を行
う。
【００１７】定式化に用いるパラメータは、最適化条件
に基づき定式化データベース９（例えば、目的関数では
頭部損傷値や、部材最大耐荷重）から選択される。ま
た、定式化は、初回のイタレーション（反復）に限り実
行される。
に基づき定式化データベース９（例えば、目的関数では
頭部損傷値や、部材最大耐荷重）から選択される。ま
た、定式化は、初回のイタレーション（反復）に限り実
行される。
【００１８】さらに、パラメータスタディ入力処理部８
の処理には、最適化条件に合わせたイタレーション条件
の決定が含まれる。決定されたイタレーション条件は、
メモリ１０に記憶され、これはすべてのイタレーション
において実行される。
の処理には、最適化条件に合わせたイタレーション条件
の決定が含まれる。決定されたイタレーション条件は、
メモリ１０に記憶され、これはすべてのイタレーション
において実行される。
【００１９】構造変更部１１は、メモリ１０に記憶して
いるイタレーション条件に基づき、衝突条件、初期形状
データ、材料データ、基準ベクトルデータからなる有限
要素入力データを作成し、メモリ１２に蓄積する機能を
有する。
いるイタレーション条件に基づき、衝突条件、初期形状
データ、材料データ、基準ベクトルデータからなる有限
要素入力データを作成し、メモリ１２に蓄積する機能を
有する。
【００２０】有限要素演算部１３は、作成された有限要
素入力データを基に、衝突現象の有限要素演算を行い、
有限要素演算結果データをメモリ１４に蓄積する。
素入力データを基に、衝突現象の有限要素演算を行い、
有限要素演算結果データをメモリ１４に蓄積する。
【００２１】有限要素演算部１３には、例えば市販のＦ
ＥＭ解析ソフトウェアであるＰＭ−ＣＲＡＳＨをプログ
ラム内に組み込んでいる。また、有限要素演算は、全て
自動で行われるように設定している。
ＥＭ解析ソフトウェアであるＰＭ−ＣＲＡＳＨをプログ
ラム内に組み込んでいる。また、有限要素演算は、全て
自動で行われるように設定している。
【００２２】メモリ１４に蓄積された有限要素演算結果
データは、目的関数抽出部１５により読み込まれ、目的
関数抽出部１５は、パラメータスタディ入力処理部８で
決定したイタレーション条件の一部である目的関数条件
に基づき目的関数を抽出し、抽出した目的関数データを
メモリ１６に蓄積する。
データは、目的関数抽出部１５により読み込まれ、目的
関数抽出部１５は、パラメータスタディ入力処理部８で
決定したイタレーション条件の一部である目的関数条件
に基づき目的関数を抽出し、抽出した目的関数データを
メモリ１６に蓄積する。
【００２３】最適化演算部１７は、メモリ１６から前記
イタレーション条件、目的関数データを読み込み、この
イタレーション条件、目的関数データを用いて感度解析
と数値最適化を行って最適化演算結果としてメモリ１８
に記憶する。
イタレーション条件、目的関数データを読み込み、この
イタレーション条件、目的関数データを用いて感度解析
と数値最適化を行って最適化演算結果としてメモリ１８
に記憶する。
【００２４】最適化演算部１７は、有限要素演算と同
様、市販の数値最適化ソフトウェアであるＤＯＴ（Ｄｅ
ｓｉｇｎ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｔｏｏｌ）をプ
ログラム内に組み込んでいる。また、最適化演算も全て
自動で行われるように設定されている。
様、市販の数値最適化ソフトウェアであるＤＯＴ（Ｄｅ
ｓｉｇｎ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｔｏｏｌ）をプ
ログラム内に組み込んでいる。また、最適化演算も全て
自動で行われるように設定されている。
【００２５】さらに、最適化演算部１７による最適化演
算結果は、最適化演算履歴としてメモリ２０に蓄積し、
最適化パラメータ結果処理部１９は、メモリ１８から読
み込む最適化演算結果を基に得られた次回設計変数の数
値をイタレーション条件として更新し、最適化演算履歴
としてメモリ２０に蓄積する。
算結果は、最適化演算履歴としてメモリ２０に蓄積し、
最適化パラメータ結果処理部１９は、メモリ１８から読
み込む最適化演算結果を基に得られた次回設計変数の数
値をイタレーション条件として更新し、最適化演算履歴
としてメモリ２０に蓄積する。
【００２６】最適化演算部１７により得られる最適解
は、メモリ２０に蓄積した最適化演算履歴をプログラム
終了後、表示部２に表示させることによって視認するこ
とができる。
は、メモリ２０に蓄積した最適化演算履歴をプログラム
終了後、表示部２に表示させることによって視認するこ
とができる。
【００２７】つぎに、本実施の形態の数値最適化構造解
析システムの処理の流れを図２に示すフローチャートを
も参照して説明する。
析システムの処理の流れを図２に示すフローチャートを
も参照して説明する。
【００２８】プログラム実行前に取り扱うパラメータス
タディに合わせて、入力データであるパラメータスタデ
ィ条件、衝突条件、初期形状データ、材料データ、基準
ベクトルデータをメモリ３乃至７に各々蓄積しておく。
タディに合わせて、入力データであるパラメータスタデ
ィ条件、衝突条件、初期形状データ、材料データ、基準
ベクトルデータをメモリ３乃至７に各々蓄積しておく。
【００２９】キーボード等から構成される入力部１を操
作してプログラムを実行すると、まずパラメータスタデ
ィ入力処理部８は、下記式１乃至式３に従い、最初の初
回のイタレーションに限り、最適化問題の定式化を行う
（ステップＳ１）。
作してプログラムを実行すると、まずパラメータスタデ
ィ入力処理部８は、下記式１乃至式３に従い、最初の初
回のイタレーションに限り、最適化問題の定式化を行う
（ステップＳ１）。
【００３０】
【数１】
【００３１】
【数２】
【００３２】
【数３】
【００３３】
【数４】
【００３４】ここで、Ｆ（ｘ）は目的関数、Ｇj （ｘ）
は不等式制約関数、Ｘは設計変数で式３は側面拘束条件
を表わすものである。
は不等式制約関数、Ｘは設計変数で式３は側面拘束条件
を表わすものである。
【００３５】最適化条件には、 ａ．定式化データベース９の目的関数群（頭部傷害値，
部材最大耐荷重等）の中から選択されるデータ ｂ．定式化データべース９の制約関数群（重量，コスト
等）の中から選択されるデータ ｃ．定式化データベース９の設計変数（形状、板厚等）
の中から選択されるデータ、又設計変数全体の数ｎと選
択される各設計変数の数の内訳（形状パラメータの数、
板厚パラメータの数等）、さらに各設計変数の側面拘束
条件Ｌ、初回計算の各設計変数値Ｘi （形状変更又は変
化の度合い）等があり、これらが決められたフォーマッ
トに従い前記メモリ３に蓄積されている。
部材最大耐荷重等）の中から選択されるデータ ｂ．定式化データべース９の制約関数群（重量，コスト
等）の中から選択されるデータ ｃ．定式化データベース９の設計変数（形状、板厚等）
の中から選択されるデータ、又設計変数全体の数ｎと選
択される各設計変数の数の内訳（形状パラメータの数、
板厚パラメータの数等）、さらに各設計変数の側面拘束
条件Ｌ、初回計算の各設計変数値Ｘi （形状変更又は変
化の度合い）等があり、これらが決められたフォーマッ
トに従い前記メモリ３に蓄積されている。
【００３６】従って、メモリ３から最適化条件を読み込
むとともに、定式化データベース９を用いることによっ
て、扱う最適化問題は定式化され、更に初回のイタレー
ション条件（初回に有線要素演算する構造）をパラメー
タスタディ入力処理部８で決定することができる。
むとともに、定式化データベース９を用いることによっ
て、扱う最適化問題は定式化され、更に初回のイタレー
ション条件（初回に有線要素演算する構造）をパラメー
タスタディ入力処理部８で決定することができる。
【００３７】また、２回目以降のイタレーション条件
は、最適化パラメータ結果処理部１９によって各設計変
数値が更新され、それに従って決定される。
は、最適化パラメータ結果処理部１９によって各設計変
数値が更新され、それに従って決定される。
【００３８】イタレーション条件は、構造変更部１１に
よって具体的な有限要素演算の入力データに変換される
（ステップＳ２）。有限要素演算に必要な衝突条件（境
界条件、拘束条件、荷重条件等）、材料データ（ヤング
率、降伏応力歪み、速度依存性等）が、入力データとし
て前記メモリ４、５に蓄積されている。
よって具体的な有限要素演算の入力データに変換される
（ステップＳ２）。有限要素演算に必要な衝突条件（境
界条件、拘束条件、荷重条件等）、材料データ（ヤング
率、降伏応力歪み、速度依存性等）が、入力データとし
て前記メモリ４、５に蓄積されている。
【００３９】また、有限要素モデルの形状に関しては、
前記メモリ６に蓄積した初期形状データと、メモリ４に
蓄積した基準ベクトルデータを用い、基準ベクトル法を
用いて作成される。ここで、基準ベクトル法について以
下に説明する。
前記メモリ６に蓄積した初期形状データと、メモリ４に
蓄積した基準ベクトルデータを用い、基準ベクトル法を
用いて作成される。ここで、基準ベクトル法について以
下に説明する。
【００４０】基準ベクトル法は、初期形状の有限要素メ
ッシュの節点座標に対し、トポロジの等しい幾つかの異
なる形状の有限要素メッシュの節点座標を線形的に式５
乃至式７に従って重ね合わせるものである。
ッシュの節点座標に対し、トポロジの等しい幾つかの異
なる形状の有限要素メッシュの節点座標を線形的に式５
乃至式７に従って重ね合わせるものである。
【００４１】
【数５】
【００４２】
【数６】
【００４３】
【数７】 ここに、ｇj は、ｘ，ｙ，ｚ座標系のｊ番目の節点座
標、ＧはＮ個の節点を持つ有限要素メッシュの節点座標
ベクトル、Ｇo は初期形状の節点座標ベクトル、Ｇi は
ｉ番目の節点座標ベクトル、Ｘi は数値最適化で計算さ
れる設計変数である。このとき設計変数Ｘi は、それぞ
れの基準ベクトルの寄与による形状変化の度合い（重
み）を示し、イタレーション条件の中で指示されてい
る。
標、ＧはＮ個の節点を持つ有限要素メッシュの節点座標
ベクトル、Ｇo は初期形状の節点座標ベクトル、Ｇi は
ｉ番目の節点座標ベクトル、Ｘi は数値最適化で計算さ
れる設計変数である。このとき設計変数Ｘi は、それぞ
れの基準ベクトルの寄与による形状変化の度合い（重
み）を示し、イタレーション条件の中で指示されてい
る。
【００４４】この設計変数の違いにより、異なった形状
を表現することができる。これにより、有限要素演算入
力データを作成でき、有限要素演算部１３により有限要
素演算が実行される（ステップＳ３）。
を表現することができる。これにより、有限要素演算入
力データを作成でき、有限要素演算部１３により有限要
素演算が実行される（ステップＳ３）。
【００４５】有限要素演算部１３による有限要素演算結
果データには、多くの情報（変位、速度、加速度、荷
重、応力、歪み、エネルギー等）が含まれているため、
目的関数抽出部１５により目的関数として必要なものの
みを取り出し、目的関数データを算出する（ステップＳ
４）。
果データには、多くの情報（変位、速度、加速度、荷
重、応力、歪み、エネルギー等）が含まれているため、
目的関数抽出部１５により目的関数として必要なものの
みを取り出し、目的関数データを算出する（ステップＳ
４）。
【００４６】例えば、頭部傷害値となるＨＩＣ（ｄ）を
目的関数とした場合を考える。ＨＩＣ（ｄ）は下記数
４、数５によって求められる。ここでは、ａは頭部重心
位置の３軸合成加速度であり、（ｔ2 −ｔ1 ）は、ＨＩ
Ｃ値が最大となる３６ｍｓ以内の時間間隔である。
目的関数とした場合を考える。ＨＩＣ（ｄ）は下記数
４、数５によって求められる。ここでは、ａは頭部重心
位置の３軸合成加速度であり、（ｔ2 −ｔ1 ）は、ＨＩ
Ｃ値が最大となる３６ｍｓ以内の時間間隔である。
【００４７】
【数８】
【００４８】
【数９】
【００４９】そのため、有限要素演算結果からは頭部重
心位置の加速度時刻履歴のみを取り出し、目的関数デー
タであるＨＩＣ（ｄ）を算出する。
心位置の加速度時刻履歴のみを取り出し、目的関数デー
タであるＨＩＣ（ｄ）を算出する。
【００５０】目的関数データが算出されることにより、
最適化問題の定式が全て具体的数値にできるため、最適
化演算部１８で最適化の演算を行う（ステップＳ５）。
最適化の演算としては感度解析と数値最適化が行われ
る。
最適化問題の定式が全て具体的数値にできるため、最適
化演算部１８で最適化の演算を行う（ステップＳ５）。
最適化の演算としては感度解析と数値最適化が行われ
る。
【００５１】感度解析では最適化の１サイクルにおいて
前進有限差分を用い、数１０、数１１に従って目的関数
Ｆ（ｘ）と制約関数Ｇ（ｘ））に対する設計変数の勾配
を求める。この解析は設計変数の数だけ実行される。
前進有限差分を用い、数１０、数１１に従って目的関数
Ｆ（ｘ）と制約関数Ｇ（ｘ））に対する設計変数の勾配
を求める。この解析は設計変数の数だけ実行される。
【００５２】
【数１０】
【００５３】
【数１１】
【００５４】また、数値最適化では、Ｍｏｄｉｆｉｅｄ
Ｆｅａｓｉｂｌｅ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏ
ｄ（修正実行可能法）を用い、設計感度を使用して最適
な設計変数の組み合わせを求める。
Ｆｅａｓｉｂｌｅ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏ
ｄ（修正実行可能法）を用い、設計感度を使用して最適
な設計変数の組み合わせを求める。
【００５５】最適化演算部１８による最適化演算結果の
一つとして、次回イタレーションの設計変数値が出力さ
れる。最適化パラメータ結果処理部１９により前記設計
変数値をイタレーション条件に更新し、又、最適化問題
の定式にあてはまる数値の全ては最適化演算履歴として
メモリ２０に蓄積される（ステップＳ６）。
一つとして、次回イタレーションの設計変数値が出力さ
れる。最適化パラメータ結果処理部１９により前記設計
変数値をイタレーション条件に更新し、又、最適化問題
の定式にあてはまる数値の全ては最適化演算履歴として
メモリ２０に蓄積される（ステップＳ６）。
【００５６】この処理の後、再びパラメータスタディ入
力処理部８にループし、このような処理は最適解が見つ
かるまで繰り返される。
力処理部８にループし、このような処理は最適解が見つ
かるまで繰り返される。
【００５７】最適化演算結果が最適解であると判断され
た場合、最適化パラメータ結果処理部１９は、最適化演
算履歴の更新のみを行い、これによりプログラムは完了
となる（ステップＳ６）。
た場合、最適化パラメータ結果処理部１９は、最適化演
算履歴の更新のみを行い、これによりプログラムは完了
となる（ステップＳ６）。
【００５８】最適化計算結果は、その計算終了後、メモ
リ２０に蓄積された最適化演算履歴を表示部２で表示す
ることによって視認することが可能となる。
リ２０に蓄積された最適化演算履歴を表示部２で表示す
ることによって視認することが可能となる。
【００５９】次に、図３乃至図７を参照して、本実施の
形態の具体的適用例について説明する。図３は基準ベク
トル法による計算モデルの形状変形例を示すものであ
る。初期形状の節点座標ベクトルＧo 、ｉ番目の節点座
標ベクトルＧi 、設計変数Ｘi ＝０５を与えたとき、有
限要素メッシュの節点座標ベクトルＧは図３に示すよう
に、Ｇ＝Ｇo ＋０．５（Ｇi −Ｇo ）で与えられる。
形態の具体的適用例について説明する。図３は基準ベク
トル法による計算モデルの形状変形例を示すものであ
る。初期形状の節点座標ベクトルＧo 、ｉ番目の節点座
標ベクトルＧi 、設計変数Ｘi ＝０５を与えたとき、有
限要素メッシュの節点座標ベクトルＧは図３に示すよう
に、Ｇ＝Ｇo ＋０．５（Ｇi −Ｇo ）で与えられる。
【００６０】図４及び図５は、設計変数Ｘを、縦リブピ
ッチＸ1 、横リブピッチＸ2 、リブ板厚Ｘ3 で定義した
場合の本実施の形態によるリブ形状の初期形状からの変
化の例を示すものである。
ッチＸ1 、横リブピッチＸ2 、リブ板厚Ｘ3 で定義した
場合の本実施の形態によるリブ形状の初期形状からの変
化の例を示すものである。
【００６１】図６は、ダミー頭部のルーフサイドインナ
ーに対する衝突時の樹脂リブの変化についての有限要素
解析プログラムの計算例を模式的に示すものである。
ーに対する衝突時の樹脂リブの変化についての有限要素
解析プログラムの計算例を模式的に示すものである。
【００６２】図７は、前記数１乃至数４に基づいて本実
施の形態における最適化演算のイメージを示すものであ
り、感度解析処理として目的関数に対する設計変数の勾
配を前進有限差分により算出し、数値最適化処理として
最適な設計変数の組み合わせを算出し、このような処理
を繰り返し実行して図７に示す頂点（ｍａｘｉｍｉｚｅ
（ｆ））に段階的に進むものである。
施の形態における最適化演算のイメージを示すものであ
り、感度解析処理として目的関数に対する設計変数の勾
配を前進有限差分により算出し、数値最適化処理として
最適な設計変数の組み合わせを算出し、このような処理
を繰り返し実行して図７に示す頂点（ｍａｘｉｍｉｚｅ
（ｆ））に段階的に進むものである。
【００６３】以上説明したように、本実施の形態の数値
最適化構造解析システムは、決められたフォーマットに
従い、最適化条件、衝突条件、初期形状データ、材料デ
ータ、基準ベクトルデータを各メモリに蓄積し、プログ
ラムの実行を入力部より与えることにより、設計モデル
の形状、板厚、材料変更を行い、衝突の有限要素演算、
目的関数値の抽出、最適化演算、最適化演算結果履歴の
蓄積が自動的に実行される。そして、計算終了後、表示
部２に最適化演算結果履歴を表示することで最適解を得
ることができる。
最適化構造解析システムは、決められたフォーマットに
従い、最適化条件、衝突条件、初期形状データ、材料デ
ータ、基準ベクトルデータを各メモリに蓄積し、プログ
ラムの実行を入力部より与えることにより、設計モデル
の形状、板厚、材料変更を行い、衝突の有限要素演算、
目的関数値の抽出、最適化演算、最適化演算結果履歴の
蓄積が自動的に実行される。そして、計算終了後、表示
部２に最適化演算結果履歴を表示することで最適解を得
ることができる。
【００６４】これにより、オペレータが数値最適化プロ
グラムを作成せずに最適化シミュレーションを実行でき
るため、プログラムの作成時間が短縮できるだけでな
く、プログラム言語の知識を持たないオペレータでも数
値最適化構造解析を実行することが可能となる。
グラムを作成せずに最適化シミュレーションを実行でき
るため、プログラムの作成時間が短縮できるだけでな
く、プログラム言語の知識を持たないオペレータでも数
値最適化構造解析を実行することが可能となる。
【００６５】
【発明の効果】本発明によれば、ＣＡＥを用いた最適化
シミュレーション実施時において、プログラムの実行を
入力部より与えるだけで最適化シミュレーションを実行
でき、オペレータが数値最適化プログラムの作成を行う
ことなく最適化シミュレーションを実行でき、プログラ
ムの作成時間が短縮できるだけでなく、プログラム言語
の知識を持たないオペレータでも数値最適化構造解析を
実行することが可能となってオペレータの工数低減を図
れ、また、汎用性を向上できる。
シミュレーション実施時において、プログラムの実行を
入力部より与えるだけで最適化シミュレーションを実行
でき、オペレータが数値最適化プログラムの作成を行う
ことなく最適化シミュレーションを実行でき、プログラ
ムの作成時間が短縮できるだけでなく、プログラム言語
の知識を持たないオペレータでも数値最適化構造解析を
実行することが可能となってオペレータの工数低減を図
れ、また、汎用性を向上できる。
【図１】本発明の実施の形態の数値最適化構造解析シス
テムの構成を示すブロック図である。
テムの構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態の数値最適化構造解析システムの
処理の流れを示すフローチャートである。
処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】本実施の形態の基準ベクトル法による計算モダ
ルの計上変形例を示す説明図である。
ルの計上変形例を示す説明図である。
【図４】本実施の形態によるリブ形状の初期形状及び設
計変数を示す説明図である。
計変数を示す説明図である。
【図５】本実施の形態によるリブ形状の変化後の例を示
す説明図である。
す説明図である。
【図６】本実施の形態におけるダミー頭部のルーフサイ
ドインナーに対する衝突時の樹脂リブの変化についての
有限要素解析プログラムの計算例を模式的に示す図であ
る。
ドインナーに対する衝突時の樹脂リブの変化についての
有限要素解析プログラムの計算例を模式的に示す図であ
る。
【図７】本実施の形態における最適化演算のイメージを
示す図である。
示す図である。
【図８】従来の数値最適化構造解析システムの構成例を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
１ 入力部 ２ 表示部 ３ メモリ ４ メモリ ５ メモリ ６ メモリ ７ メモリ ８ パラメータスタディ入力処理部 ９ 定式化データベース １０ メモリ １１ 構造変更部 １２ メモリ １３ 有限要素演算部 １４ メモリ １５ 目的関数抽出部 １６ メモリ １７ 最適化演算部 １８ メモリ １９ 最適化パラメータ結果処理部 ２０ メモリ ２５ コンピュータ本体
Claims (2)
- 【請求項１】 設計モデルの最適化条件、衝突条件、初
期形状データ、材料データ、基準ベクトルデータを決め
られたフォーマットに従って記憶手段に蓄積し、プログ
ラムの実行指示により、 設計モデルの形状、板厚、材料変更を行い、 衝突の有限要素演算、目的関数値の抽出、最適化演算に
よる最適解の生成、最適化演算結果履歴の蓄積を行い、 最適化演算結果履歴を表示部に表示するようにしたこ
と、 を特徴とする数値最適化構造解析システム。 - 【請求項２】 設計モデルの最適化条件、衝突条件、初
期形状データ、材料データ、基準ベクトルデータを決め
られたフォーマットに従って蓄積する記憶手段と、 プログラムの実行指示を行う入力手段と、 設計モデルの形状、板厚、材料の変更を行う構造変更部
と、 衝突条件に従った有限要素演算を行う有限要素演算部
と、 有限要素演算結果を基に目的関数値の抽出を行う目的関
数抽出部と、 最適化演算による最適解の生成を行う最適化演算部と、 最適化演算履歴を記憶する最適化演算履歴記憶手段と、 最適化演算履歴を表示する表示部と、 を有することを特徴とする数値最適化構造解析システ
ム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22686299A JP2001051977A (ja) | 1999-08-10 | 1999-08-10 | 数値最適化構造解析システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22686299A JP2001051977A (ja) | 1999-08-10 | 1999-08-10 | 数値最適化構造解析システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001051977A true JP2001051977A (ja) | 2001-02-23 |
Family
ID=16851745
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22686299A Pending JP2001051977A (ja) | 1999-08-10 | 1999-08-10 | 数値最適化構造解析システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001051977A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002296164A (ja) * | 2001-03-30 | 2002-10-09 | Sumitomo Chem Co Ltd | 樹脂成形品の衝撃解析方法及び設計方法 |
| JP2004005367A (ja) * | 2002-04-10 | 2004-01-08 | Sumitomo Chem Co Ltd | 樹脂製品の設計方法 |
| JP2008033689A (ja) * | 2006-07-28 | 2008-02-14 | Mazda Motor Corp | 車両設計支援装置 |
| KR100984048B1 (ko) | 2008-10-14 | 2010-09-30 | 한국전자통신연구원 | 파티클 유체 시뮬레이션에서의 강성체 상호작용 처리 방법 |
| US20150371150A1 (en) * | 2014-06-20 | 2015-12-24 | International Business Machines Corporation | Analysis device, analysis method, and program |
-
1999
- 1999-08-10 JP JP22686299A patent/JP2001051977A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002296164A (ja) * | 2001-03-30 | 2002-10-09 | Sumitomo Chem Co Ltd | 樹脂成形品の衝撃解析方法及び設計方法 |
| JP2004005367A (ja) * | 2002-04-10 | 2004-01-08 | Sumitomo Chem Co Ltd | 樹脂製品の設計方法 |
| JP2008033689A (ja) * | 2006-07-28 | 2008-02-14 | Mazda Motor Corp | 車両設計支援装置 |
| KR100984048B1 (ko) | 2008-10-14 | 2010-09-30 | 한국전자통신연구원 | 파티클 유체 시뮬레이션에서의 강성체 상호작용 처리 방법 |
| US20150371150A1 (en) * | 2014-06-20 | 2015-12-24 | International Business Machines Corporation | Analysis device, analysis method, and program |
| JP2016006587A (ja) * | 2014-06-20 | 2016-01-14 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ | 解析装置、解析方法及びプログラム |
| US9626631B2 (en) * | 2014-06-20 | 2017-04-18 | International Business Machines Corporation | Analysis device, analysis method, and program |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060627 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20061107 |