JP2007164393A - 設計支援方法および設計支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】最適設計支援における最適化計算について、その特性を有効に利用することで計算効率を高めることができるようにする。
【解決手段】設計対象物について設計変数を任意に設定し、その設計変数による解析用メッシュモデルで解析計算を行うとともにその解析結果を判定する最適化計算を繰り返すことで設計対象物の構造最適化をなす最適設計支援について、実行済みの解析計算による解析結果をパラメータの組みと対にして解析結果データベース１０１に蓄積し、新規解析計算を行うとする際に、当該新規解析計算におけるパラメータの組みに基づいて過去解析結果を解析結果検索手段１０２により解析結果データベースから検索し、その検索で新規解析計算に適用できる過去解析結果が抽出され場合にはその過去解析結果を適用することで新規解析計算の実行を省略できるようにしている。
【選択図】図１

Description

本発明は、製品開発などにおける設計業務を支援する設計支援技術に関し、特に、最適化計算を伴う設計業務の支援に有効な設計支援技術に関する。

昨今の製品設計の過程では、設計対象物の構造最適化のために最適な設計変数の組合せを求める最適化計算がＣＡＥ（Computer Aided Engineering）などとして広く行われている。その最適化計算では、最適な設計変数の組合せが得られるまで設計変数を変更しながら計算が多数回繰り返される。すなわち最適化計算では、設計対象物における複数の設計変数のそれぞれを所定の設定条件の範囲で任意に変更し、その変更した設計変数による解析用メッシュモデルを作成して解析計算を行うとともにその解析結果を制約条件などに基づいて判定し、その判定結果に応じて最適な設計変数の組合せが得られるまで、つまり目的関数を満足する解が得られるまで設計変数の変更以降の処理を繰り返すことになる。

こうした最適化計算では、一般に製品が複数の設計変数を持つことから、計算の繰返し回数が膨大になり、多大な時間を要する。そこで、できるだけ少ない計算回数で最適な設計変数の組合せを得られるようにすることが求められる。そのような要求に応える技術として、特許文献１や特許文献２に開示の設計支援技術が知られている。特許文献１に開示の設計支援技術では、直交表を用い、ある初期値における最も性能の高い解を求め、さらにその結果を初期値として十分な性能が得られるまで直交表を用いた計算を繰り返すようにしている。すなわち直交表を用いて得られた計算結果から設計パラメータの上限値と下限値を調整して設計パラメータの変更幅を絞り込むことにより検討すべき組合せの数を減らせるようにするものである。

一方、特許文献２に開示の設計支援技術では、解析結果を評価して探索領域を絞り込むためのルールを「探索領域制約情報データベース」に蓄積しておき、その探索領域絞込みルールに基づいて探索領域を絞り込むことで計算回数を減らせるようにしている。

なお、最適化計算を伴う設計業務の支援に関しては、特許文献１や特許文献２の他に、特許文献３〜特許文献５に開示の例なども知られている。

特開２００４−１３３６５９号公報 特開２００１−２４３２６８号公報 特開２００５−２１５９９７号公報 特開２００３−１５０６４５号公報 特開平１０−１８７７７１号公報

上記特許文献１や特許文献２に開示の設計支援技術は、計算回数を減らして最適化計算の効率を高めるという点でそれなりに有効である。しかし、最適化計算の特性、特に最適化計算における数値解析の特性に着目すると、さらに最適化計算の効率を高めることが可能である。すなわち最適化計算で繰り返される解析計算のなかには同一の計算がたびたび出現する。より具体的にいうと、１セットの最適化計算における解析計算の繰返しでみると同一の計算が出現することはあまりない。しかし、最適化計算では感度解析などの手法を用いることで変更対象とする設計変数をできるだけ少なくして目的の解を得られるようにしているのが一般で、変更対象の設計変数、設計変数の変更幅あるいは制約条件などを変更して最適化計算を繰り返して行くのにしたがって変更対象の設計変数が絞られて行き、それに応じて実行済みの解析計算と同一の解析計算が出現する確率が高まってくるのが通常である。すなわち変更対象の設計変数などを変更して繰り返される最適化計算の間では同一の解析計算がかなり高い確率で出現する場合が少なくないということである。したがってこうした特性を適切に利用できるようにすれば、より一層解析効率を高めることが可能となり、したがって最適化計算の計算効率を高めることが可能となる。

本発明は、以上のような知見に基づいてなされたものであり、最適設計支援における最適化計算について、その特性を有効に利用することで計算効率を高めることができるようにすることを目的としている。

上記目的のために本発明では、設計対象物について設計変数を任意に設定し、その設定された設計変数による解析用メッシュモデルで解析計算を行うとともに前記解析計算による解析結果を判定する最適化計算を繰り返すことで前記設計対象物の構造最適化のために前記設計変数について最適な組合せを求めるようにされている最適設計支援方法において、実行済みの前記解析計算による解析結果を過去解析結果として解析結果データベースに蓄積し、そして新たに実行しようとする前記最適化計算における前記解析計算である新規解析計算を実行するのに先立って当該新規解析計算に関して前記解析結果データベースを検索し、当該新規解析計算と同一の実行済み解析計算による過去解析結果が抽出された場合にその抽出された過去解析結果を当該新規解析計算についての解析結果として適用することで当該新規解析計算の実行を省略できるようにしたことを特徴としている。

また本発明では上記のような最適設計支援方法について、前記過去解析結果の前記解析結果データベースへの蓄積は、前記実行済み解析計算による解析結果を前記実行済み解析計算における複数のパラメータから得るパラメータの組みと対にして行うようにされ、前記解析結果データベースの検索は、前記新規解析計算における複数のパラメータから得るパラメータの組みに基づいて行い、そして前記パラメータの組みについて当該新規解析計算と同一である実行済み解析計算による過去解析結果が抽出された場合にその抽出された過去解析結果を当該新規解析計算についての解析結果として適用するようにしている。

また本発明では上記のような最適設計支援方法について、前記過去解析結果の適用は、当該過去解析結果と対の前記パラメータの組みが前記新規解析計算についてのパラメータの組みと同一でなくとも一定以上類似している場合にも行うようにするものとしている。

また本発明では上記目的のために、設計対象物について設計変数を任意に設定し、その設定された設計変数による解析用メッシュモデルで解析計算を行うとともに前記解析計算による解析結果を判定する最適化計算を繰り返すことで前記設計対象物の構造最適化のために前記設計変数について最適な組合せを求めるようにされている最適設計支援システムにおいて、実行済みの前記解析計算による解析結果を過去解析結果として蓄積する解析結果データベースを備えるとともに、新たに実行しようとする前記最適化計算における前記解析計算である新規解析計算を実行するのに先立って前記解析結果データベースを検索することで当該新規解析計算と同一である実行済み解析計算による過去解析結果を抽出し、その抽出された過去解析結果を当該新規解析計算についての解析結果として適用する解析結果検索手段を備えていることを特徴としている。

また本発明では上記のような最適設計支援システムについて、前記過去解析結果の前記解析結果データベースへの蓄積は、前記実行済み解析計算による解析結果を前記実行済み解析計算における複数のパラメータから得るパラメータの組みと対にして行うようにされ、前記解析結果データベースの検索は、前記新規解析計算における複数のパラメータから得るパラメータの組みに基づいて行い、そして前記パラメータの組みについて当該新規解析計算と同一である前記実行済み解析計算による過去解析結果が抽出された場合にその抽出された過去解析結果を当該新規解析計算についての解析結果として適用するようにしている。

また本発明では上記のような最適設計支援システムについて、前記過去解析結果の前記解析結果データベースへの蓄積は、前記実行済み解析計算による解析結果を前記実行済み解析計算における複数のパラメータから得るパラメータの組みと対にして行うようにされ、前記解析結果データベースの検索は、前記新規解析計算における複数のパラメータから得るパラメータの組みに基づいて行い、そして前記パラメータの組みについて当該新規解析計算と同一である実行済み解析計算による過去解析結果が抽出された場合にその抽出された過去解析結果を当該新規解析計算についての解析結果として適用するようにしている。

本発明では、実行済みの解析計算による解析結果を解析結果データベースに蓄積し、新規解析計算を行うとする際に、当該新規解析計算に関して過去解析結果を解析結果データベースから検索し、その検索で新規解析計算に適用できる過去解析結果が抽出され場合にはその過去解析結果を適用することで新規解析計算の実行を省略できるようにしている。したがって本発明によれば、繰り返される解析計算のなかに同一の計算がたびたび現れるという最適化計算における特性を有効に利用でき、計算効率を高めることが可能となる。

以下、本発明を実施するための形態について説明する。図１に、一実施形態による設計支援システムについて、各機能手段や機能部の構成をそれらにおける処理とデータの流れの関係で示す。本実施形態の設計支援システムは、解析結果データベース１０１、解析結果検索手段１０２、解析手段１０３、および最適化エンジン（最適化手段）１０４を備えている。これらの機能手段は、何れもコンピュータプログラムとして実現され、コンピュータのハードウエアシステムに搭載されて設計支援システムを構成する。

解析結果データベース１０１は、実行済みの解析計算の結果を過去解析結果（過去計算結果）として蓄積するのに機能する。解析結果データベース１０１における過去解析結果の蓄積は、実行済み解析計算による解析結果を当該実行済み解析計算解における複数のパラメータから得るパラメータの組みと対にして行う。

ここで、解析計算におけるパラメータは、設計変数と解析条件を含んでいる。そして設計変数は、構造最適化のためにその最適な組合せが求められることになる設計変数つまり最適化設計変数のことであり、解析条件は、解析計算の条件として設定される荷重条件や拘束条件あるいは境界条件などである。最適化計算で繰り返される解析計算には、上述のように同一の計算が出現する。その場合の解析計算の同一性は、上記のようなパラメータの同一性、解析対象のモデルの同一性、および解析対象のモデルの変形タイプの同一性（これは解析対象のモデルに変形タイプがある場合）で判定できる。すなわち１つの解析計算における解析対象モデルやその変形タイプそれに複数のパラメータが他の解析計算におけるそれらの全てと同一であれば、両解析計算は同一である。ただ、解析対象モデルやその変形タイプについては、例えば、解析結果データベース１０１における蓄積ファイルを解析対象モデルやその変形タイプで区別するというように、解析結果データベース１０１におけるデータ蓄積構造を適切に設定することで区別することができる。また、最適化計算は解析条件を固定にした状態で繰り返される場合が多いことから、解析条件についても同様に解析結果データベース１０１におけるデータ蓄積構造を適切に設定することで区別することができる。こうしたことから、過去解析結果の蓄積で解析結果と対にするパラメータの組みは、解析計算における複数のパラメータから最適化設計変数だけを取り出して得られる設計変数の組みで構成するのが実際的である。

解析結果検索手段１０２は、新規解析計算（新たに実行しようとする最適化計算における解析計算）を実行するのに先立って当該新規解析計算におけるパラメータの組みに基づいて解析結果データベース１０１を検索することでそのパラメータの組みについて当該新規解析計算と同一である実行済み解析計算による過去解析結果を抽出し、その抽出された過去解析結果を当該新規解析計算についての解析結果（計算結果）として適用するのに機能する。

解析結果検索手段１０２による過去解析結果の検索は、新規解析計算におけるパラメータの組みが入力されるのを受けて行われる。具体的には、新たに解析計算を実行しようとすると、当該新規解析計算におけるパラメータの組みを解析結果検索手段１０２に入力するパラメータの組み入力処理１０５がなされ、これを受けて解析結果検索手段１０２が解析結果データベース１０１にアクセスし、当該新規解析計算の解析結果として適用できる過去解析結果、つまりパラメータの組みについて当該新規解析計算と同一である実行済み解析計算による過去解析結果を検索する。

解析結果検索手段１０２による検索については、新規解析計算の解析結果として適用できる過去解析結果が抽出されたか否かの判定を判定処理１０６で行なう。判定処理１０６での判定が肯定的な場合、つまり新規解析計算に適用できる過去解析結果が抽出された場合には、その過去解析結果を過去解析結果取出し処理１０７で解析結果データベース１０１から取り出し、それを当該新規解析計算の解析結果１０８とすることで当該新規解析計算の実行を省略する。

解析手段１０３は、最適化計算における解析計算を行なう。そのために解析手段１０３は、形状モデル作成部１０９、解析メッシュ作成部１１０、および解析計算部１１１を備えており、後述のようにして最適化エンジン１０４で決定される設計変数に基づいて形状モデル作成部１０９が設計対象物の形状モデルを作成し、その形状モデルについて解析メッシュ作成部１１０が解析メッシュモデルを作成し、そしてその解析メッシュに基づいて解析計算部１１１が解析計算を行なって解析結果１０８を出力する。解析計算部１１１により１つの新規解析計算がなされると、その都度の結果が過去解析結果として解析結果蓄積処理１１２により上述のようにして解析結果データベース１０１に蓄積される。

最適化エンジン１０４は、新規解析計算のパラメータ、具体的には設計変数の決定と最適化計算終了の判定に機能する。すなわち制約条件の下で目標値を満たす設計変数の組合せが得られたか否かとして最適化計算終了の判定を行い、その判定が否定的な場合には新規解析計算を行うものとし、その新規解析計算における設計変数を決定する。これらの処理は、解析結果１０８と制約条件／目標値データ１１３に基づいて行なわれる。

以下では本実施形態の設計支援システムでなされる最適化計算とその最適化計算における解析計算での過去解析結果の利用について例を用いて説明する。なお以下の例では変位や応力値を評価する強度解析の場合であるが、熱流体解析や振動解析などについても同様に適用することができる。

図２に示すのは、解析対象となる形状モデルの例である。図２の（ａ）は形状モデル２０１がａ〜ｆの寸法変更部位を有していることを示している。これら寸法ａ〜ｆは、それぞれ最適化のための設計変数であり、実際の数値を設定された状態でパラメータの組みとなる。図２の（ｂ）は形状モデル２０１に対する解析条件を示している。すなわち矢印で示すように荷重を加え、右側面を拘束するという解析条件の状態を示している。

図３に示すのは、図２の形状モデル２０１に対して行う１回目のセットの最適化計算における寸法諸元データつまり最適化計算で用いる各寸法とそれらの設定条件（変更条件）の例である。寸法ａ〜ｆは、それぞれ予め設定される初期値、寸法変更幅（下限値、上限値）、および寸法変更の刻み幅を設定条件にして変更される。そして寸法つまり設計変数ａ〜ｆが変更されるごとに最適化計算が行なわれる。最適化計算では、設計変数や解析条件というパラメータの他に、最適化のための目的関数として、重量や変形量あるいは応力値の制約などが指定される。なお図３では、１回目の最適化計算における変更対象から設計変数ｆを外した例としてある。

一般的な最適化計算では、１セットの最適化計算として、図３のように設定された設定条件の下で初期値から始めて設計変数を上下にふりながら、例えば感度解析などの手法を用いて目的関数を満足する解を探索する。すなわち１セットの最適化計算においては、設計変数が変更されるごとに最適化計算が行われ、したがって設計変数が変更されるごとに解析計算が行なわれる。そして解析計算が行われるごとに、その解析計算の解析結果をその解析計算におけるパラメータの組みと対にして過去解析結果として解析結果データベースに蓄積する。解析結果データベースへの過去解析結果の蓄積には、実行済み解析計算の解析結果における全データを過去解析結果に含める形態が可能であり、また例えば特定の部位の変形量や応力値だけを抽出し、それを過去解析結果とする形態も可能である。後者の形態とすると、蓄積スペースが節約でき、より高速な検索が可能となる。

図４〜図７に、２回目のセット以降の最適化計算における寸法諸元データの例を示す。各最適化計算セットでは、変更対象の設計変数や変更幅などを変えて最適化計算が行われる。図４は、２回目のセットの最適化計算における寸法諸元データの例で、この例では、設計変数ｅが変更対象から外されて任意の値に固定され、新たに設計変数ｆが変更対象とされて、設定条件が変更されている。図５は、３回目のセットの最適化計算における寸法諸元データの例で、この例では、設計変数ｅと設計変数ｆが変更対象から外されてそれぞれ任意の値に固定されて、設定条件が変更されている。このように、最適化計算のセットが変わると設計変数の一部を変更対象から外して残りの設計変数に絞り込んで最適化計算を行うようにするのが一般的である。これは、望ましい値が見つかった設計変数や感度が小さい設計変数は外しても解析の精度を保つことができることから、それらを外すことで計算効率を高めるという理由による。

図６は、４回目のセットの最適化計算における寸法諸元データの例で、この例では、設計変数ａについて変更幅（下限値、上限値）と刻み幅が変えられている。具体的には、３回目のセットまでは変更幅が４０．０〜６０．０で刻み幅が１．０であったところを、変更幅が４５．０〜５５．０とされ、また刻み幅が０．５とされている。なお設計変数ｂ〜ｆは図５の場合と同様なので図示を省略してある。図７は、５回目のセットの最適化計算における寸法諸元データの例で、この例では、設計変数ｃについて初期値と変更幅が変えられている。具体的には、当初の初期値が２０．０であったのが２１．０とされ、それに合わせて下限値と上限値が変更されている。

図８〜図１２に、図３〜図７で示した寸法諸元データを用いて実行される各セットの最適化計算で繰り返される個々の最適化計算における各設計変数の数値の例つまりパラメータの組みの例を示す。図８〜図１２のそれぞれでは、１行目のパラメータの組みが図３〜図７における初期値となっている。２行目からは最適化エンジンによって順次決定されるパラメータの組みとなっている。最適化計算のセットは、解析結果が目的関数に対して収束するまで繰り返される。そして１セットの最適化計算において設計変数が変更されるごとに実行される個々の最適化計算では、解析計算の実行に先立ってそれにおけるパラメータの組みが解析結果検索手段１０２に入力され、これを受けて解析結果検索手段１０２が解析結果データベース１０１にアクセスして過去解析結果を検索する。そしてパラメータの組みで一致する過去解析結果が抽出された場合には、その過去解析結果を当該パラメータの組みでなされる解析計算に対してその解析結果として適用することで、当該解析計算の実行を省略する。

図８〜図１２の例では、図中にｎ１、ｎ２、ｎ３、ｎ４、ｎ５と示した行のパラメータの組みが一致している。一方、図１３に示すのは、あるセットの最適化計算における過去解析結果が解析結果データベース１０１に蓄積された状態で、図中にＮで示してある行のパラメータの組みが図８〜図１２の行ｎ１、ｎ２、ｎ３、ｎ４、ｎ５のそれぞれにおけるパラメータの組みと一致している。すなわち図１３の例が１回目のセットの最適化計算についての過去解析結果の蓄積であれば、２回目以降における行ｎ２、ｎ３、ｎ４、ｎ５の解析計算には過去解析結果（変形量：０．０１ｍ、応力値：７．０ＭＰａ）を適用することで、その実行を省略できることになる。その結果、より効率的に最適化計算を進めることができるようになる。

最適化計算を何セットも繰り返すについては、設計変数の設定条件の他に、目標値や制約条件を変える場合もある。そして目標値や制約条件を変更する最適化計算のセットでは、繰り返される最適化計算について設計変数の設定条件を一切変更しないような場合もある。目標値の変更としては、例えば目標重量、目標変形量、目標応力などの変更があり、図１４に、そのような目標値の変更を最適化計算のセット（ケース）ごとに行う場合の目標値設定の例を示す。図１４の例では、最初のケースで目標重量を１．０Ｋｇ、目標変形量を０．０１ｍとし、次のケースで先のケースに目標応力５．０ＭＰａを追加し、さらに次のケースで目標重量を０．８Ｋｇと下げ、目標変形量は除外している。

図１５は最適化計算により次第に解析結果が目標値に近づいていく様子を示したものである。曲線１５０１は目標値Ａに対する収束の様子であり、曲線１５０２は目標値Ｂに対する収束の様子である。このような目標値を変えて最適化計算を行う場合、特に目標値だけを変え設計変数の設定条件を変更しない場合は、繰り返される最適化計算で同一の解析計算が出現する確率がより一層高くなり、したがって過去解析結果の適用で解析計算を省略できる場合がより多くなり、それだけ最適化計算の計算効率を高めることができる。

以上の実施形態では、解析結果データベースに蓄積の過去解析結果を新規解析計算にその解析結果として適用するについて、パラメータの組みが同一であることを条件としていた。本発明は、このような形態に限られず、パラメータの組みが完全に同一でなくとも一定以上類似していれば過去解析結果を新規解析計算にその解析結果として適用できるようにする形態も可能である。このような形態によれば、最適化計算の計算効率をさらに一層高めることができる。パラメータの組みが一定以上類似している場合にも適用範囲を広げるについては、例えば内挿により過去解析結果を新規解析計算に適用できることを条件とする。すなわち内挿により過去解析結果を新規解析計算に適用できることをパラメータの組みの一定以上類似の要件とするのが可能な形態の１つとなる。

本発明では、最適設計支援における最適化計算の計算効率を高めることを可能とするものであり、ＣＡＥの分野などにおいて広く利用することができる。

一実施形態による最適設計支援システムの構成をそこにおける処理とデータの流れの関係で示す図である。 解析対象となる形状モデルの例を示す図である。 １回目の最適化計算を行う際の寸法諸元データの一例である。 ２回目の最適化計算を行う際の寸法諸元データの一例である。 ３回目の最適化計算を行う際の寸法諸元データの一例である。 ４回目の最適化計算を行う際の寸法諸元データの一例である。 ５回目の最適化計算を行う際の寸法諸元データの一例である。 １回目の最適化計算におけるパラメータの組みの例を示す図である。 ２回目の最適化計算におけるパラメータの組みの例を示す図である。 ３回目の最適化計算におけるパラメータの組みの例を示す図である。 ４回目の最適化計算におけるパラメータの組みの例を示す図である。 ５回目の最適化計算におけるパラメータの組みの例を示す図である。 あるセットの最適化計算における過去解析結果が解析結果データベースに蓄積された状態の例を示す図である。 最適化計算の目標値の例を示す図である。 解析結果が目標値に近づいていく様子の例を示す図である。

符号の説明

１０１ 解析結果データベース
１０２ 解析結果検索手段
１０３ 解析手段
１０４ 最適化エンジン（最適化手段）
１０５ パラメータの組み入力処理
１０６ 判定処理
１０７ 過去解析結果取出し処理
１０８ 解析結果
１１２ 解析結果蓄積処理

Claims (6)

1. 設計対象物について設計変数を任意に設定し、その設定された設計変数による解析用メッシュモデルで解析計算を行うとともに前記解析計算による解析結果を判定する最適化計算を繰り返すことで前記設計対象物の構造最適化のために前記設計変数について最適な組合せを求めるようにされている最適設計支援方法において、
   実行済みの前記解析計算による解析結果を過去解析結果として解析結果データベースに蓄積し、そして新たに実行しようとする前記最適化計算における前記解析計算である新規解析計算を実行するのに先立って当該新規解析計算に関して前記解析結果データベースを検索し、当該新規解析計算と同一の実行済み解析計算による過去解析結果が抽出された場合にその抽出された過去解析結果を当該新規解析計算についての解析結果として適用することで当該新規解析計算の実行を省略できるようにしたことを特徴とする最適設計支援方法。
2. 前記過去解析結果の前記解析結果データベースへの蓄積は、前記実行済み解析計算による解析結果を前記実行済み解析計算における複数のパラメータから得るパラメータの組みと対にして行うようにされ、前記解析結果データベースの検索は、前記新規解析計算における複数のパラメータから得るパラメータの組みに基づいて行い、そして前記パラメータの組みについて当該新規解析計算と同一である実行済み解析計算による過去解析結果が抽出された場合にその抽出された過去解析結果を当該新規解析計算についての解析結果として適用するようにした請求項１に記載の最適設計支援方法。
3. 前記過去解析結果の適用は、当該過去解析結果と対の前記パラメータの組みが前記新規解析計算についての前記パラメータの組みと同一でなくとも一定以上類似している場合にも行うようにされている請求項２に記載の最適設計支援方法。
4. 設計対象物について設計変数を任意に設定し、その設定された設計変数による解析用メッシュモデルで解析計算を行うとともに前記解析計算による解析結果を判定する最適化計算を繰り返すことで前記設計対象物の構造最適化のために前記設計変数について最適な組合せを求めるようにされている最適設計支援システムにおいて、
   実行済みの前記解析計算による解析結果を過去解析結果として蓄積する解析結果データベースを備えるとともに、新たに実行しようとする前記最適化計算における前記解析計算である新規解析計算を実行するのに先立って前記解析結果データベースを検索することで当該新規解析計算と同一である実行済み解析計算による過去解析結果を抽出し、その抽出された過去解析結果を当該新規解析計算についての解析結果として適用する解析結果検索手段を備えていることを特徴とする最適設計支援システム。
5. 前記過去解析結果の前記解析結果データベースへの蓄積は、前記実行済み解析計算による解析結果を前記実行済み解析計算における複数のパラメータから得るパラメータの組みと対にして行うようにされ、前記解析結果データベースの検索は、前記新規解析計算における複数のパラメータから得るパラメータの組みに基づいて行い、そして前記パラメータの組みについて当該新規解析計算と同一である実行済み解析計算による過去解析結果が抽出された場合にその抽出された過去解析結果を当該新規解析計算についての解析結果として適用するようにした請求項４に記載の最適設計支援システム。
6. 前記過去解析結果の適用は、当該過去解析結果と対の前記パラメータの組みが前記新規解析計算についての前記パラメータの組みと同一でなくとも一定以上類似している場合にも行うようにされている請求項５に記載の最適設計支援システム。

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