JP2007172349A - エンジン性能の予測解析システム、予測解析方法及び予測解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】新しく且つ最適な吸排気構成を効率的に得ることが出来る予測解析システム等を提供する。
【解決手段】本発明は、エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラム(18)により解析してエンジン性能を予測する予測解析システム(2)であって、１次元のＣＦＤ解析モデルを生成する手段(10)と、少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成及び諸元値の変更の制約条件を設定する手段と、モデル構成及び諸元値を制約条件内で変更する手段(14)と、変更後のＣＦＤ解析モデルについてＣＦＤ解析プログラム(18)によりエンジン性能を算出する手段と、ＣＦＤ解析モデルの変更及びエンジン性能の算出を繰り返し実行させる手段(16)と、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定する手段(16)と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、エンジン性能の予測解析システム等に係り、特に、エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する予測解析システム等に関する。

従来、エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）解析プログラムによりシミュレーション解析して、エンジン出力や吸気音などのエンジン性能を予測することが行われている。特許文献１には、３次元ＣＡＤデータに基づいて流体の流れを解析する流体解析システムが開示されている。
従来、このようなＣＦＤ解析によりエンジン性能を予測することで、試作や実験の繰り返しに費やされる開発工数を削減して、開発・設計の期間の短縮を図ることが行われている。

特開２００３−２１６６６０号公報

ここで、１次元のＣＦＤ解析モデルは主に管と容器で表されるが、このような解析モデルは、エンジン開発及び流体解析に慣れた専門の開発者（熟練者）が作成する場合が多い。つまり、熟練者は、例えば、エンジンの吸排気管の構成について新規に開発しようとする場合、空気の圧力脈動特性を或る程度考慮しながら解析モデルを構築することが出来るので、現実性がある構成を得ることが出来るのである。

もちろん、現実性があるエンジン構成を得ることは重要であるが、近年の厳しいエンジン開発の競争においては、全く新しい着想により、性能の高いエンジンを考え出すことも求められている。しかしながら、熟練者は、開発経験が多いが故に、既存概念に捕らわれ、往々にして新しい着想をすることが出来ないものである。例えば、吸気系に慣性効果や共鳴効果を持たせようとして、管の長さを調整したり、レゾネータの接続箇所を変更する等ということは容易に考えつくが、今まで行われていなかったような、例えば、吸気管と排気管を接続する等という突飛な発想は避けるものである。一方、エンジン開発に慣れていない開発者は、常識にとらわれない発想をすることがあるが、現実性があり且つ新しい着想に基づいた吸排気管の構成を見つけ出すには、膨大な解析モデルを作成せねばならず、開発・設計の期間の短縮を図ることは難しい。

一方、ＣＦＤ解析により吸排気管の構成及び寸法等の最適化をしようとする場合、既存の発想の範囲であっても、膨大な数の解析モデルを作成し、解析し、その結果を比較検討せねばならず、設計・開発の時間の制約上、最適な解を見つけるまで至らない場合もある。

そこで、本発明は、上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、新しく且つ最適な吸排気構成を効率的に得ることが出来る予測解析システム等を提供することを目的としている。

上記の目的を達成するために本発明は、エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する予測解析システムであって、作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成する解析モデル生成手段と、ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定する制約条件設定手段と、モデル構成及び諸元値をそれぞれ設定した制約条件内で変更してＣＦＤ解析モデルを変更する解析モデル変更手段と、変更後のＣＦＤ解析モデルについてＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行してエンジン性能を算出するエンジン性能算出手段と、解析モデル変更手段によるＣＦＤ解析モデルの変更及びその変更後のＣＦＤ解析モデルについてのエンジン性能算出手段によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させる繰り返し実行手段と、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定する最適モデル選定手段と、を有することを特徴としている。
このように構成された本発明においては、解析モデル生成手段によりＣＦＤ解析モデルを生成し、その解析モデルのモデル構成及び諸元値について、繰り返し手段により変更を自動で行うと共にエンジン性能の算出を行い、さらに、最適モデル選定手段により所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定するので、諸元値の定まった最適な吸排気構成を効率的に得ることが出来る。特に、解析モデル変更手段により解析モデルのモデル構成を変更するので、従来にない新しいモデル構成を非常に効率的に得ることが出来る。これらの結果、新しく且つ最適な吸排気構成を効率的に得ることが出来る。

また、上記の目的を達成するために本発明は、エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する予測解析システムであって、作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成する解析モデル生成手段と、ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定する制約条件設定手段と、モデル構成及び諸元値をそれぞれ設定した制約条件内で変更してＣＦＤ解析モデルを変更する解析モデル変更手段と、変更後のＣＦＤ解析モデルについてＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行してエンジン性能を算出する第１のエンジン性能算出手段と、諸元値とエンジン性能との関係を規定する実験式を格納した実験式データベースと、変更後のＣＦＤ解析モデルについて実験式データベースに格納された実験式を用いてエンジン性能を算出する第２のエンジン性能算出手段と、第１のエンジン性能算出手段或いは第２のエンジン性能算出手段のいずれかを所定条件により選択する選択手段を有し、解析モデル変更手段による解析モデルの変更、選択手段による第１のエンジン性能算出手段或いは第２のエンジン性能算出手段の選択、及び、変更後のＣＦＤ解析モデルについての選択した第１のエンジン性能算出手段或いは第２のエンジン性能算出手段によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させる繰り返し実行手段と、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定する最適モデル選定手段と、を有することを特徴としている。
このように構成された本発明においては、解析モデル生成手段によりＣＦＤ解析モデルを生成し、その解析モデルのモデル構成及び諸元値について、繰り返し手段により変更を自動で行うと共にエンジン性能の算出を行い、さらに、最適モデル選定手段により所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定するので、諸元値の定まった最適な吸排気構成を効率的に得ることが出来る。特に、解析モデル変更手段により解析モデルのモデル構成を変更するので、従来にない新しいモデル構成を非常に効率的に得ることが出来る。さらに、諸元値とエンジン性能との関係を規定する実験式を用いてエンジン性能を算出する第２のエンジン性能算出手段を有しているので、ＣＦＤ演算に比べて非常に短時間にエンジン性能を算出することが出来、計算時間を大幅に短縮することが出来る。これらの結果、新しく且つ最適な吸排気構成を効率的に得ることが出来る。

また、本発明において、好ましくは、選択手段は、解析モデル変更手段がモデル構成を変更し、その変更したモデル構成について最初にエンジン性能を算出する場合に、第１のエンジン性能算出手段を選択し、その同じモデル構成について解析モデル変更手段が諸元値を変更して２回目以降にエンジン性能を算出する場合に、第２のエンジン性能算出手段を選択する。
このように構成された本発明においては、最初にエンジン性能を算出する場合に、ＣＦＤ解析プログラムによる第１のエンジン性能算出手段でエンジン性能を算出して、エンジン性能の結果の精度を保つと共に、２回目以降は、実験式による第２のエンジン性能算出手段でエンジン性能を算出するので、より確実に計算時間を短縮することが出来る。

また、本発明において、好ましくは、さらに、解析モデル変更手段により変更されたＣＦＤ解析モデルについてエンジン性能を算出可能な実験式が実験式データベースに格納されていない場合、そのＣＦＤ解析モデルの諸元値を解析モデル変更手段により所定の変更幅で複数回変更し、それらの変更により得られた複数のＣＦＤ解析モデルについてそれぞれ第１のエンジン性能算出手段によりエンジン性能を算出し、これらの算出したエンジン性能と複数のＣＦＤ解析モデルの諸元値とを基に重回帰分析を行って実験式を生成する実験式生成手段を有する。
このように構成された本発明においては、実験式が実験式データベースに格納されていない場合でも、実験式生成手段により実験式を自動で生成するので、上述した第２のエンジン性能算出手段により実験式を用いたエンジン性能を行わせて、より確実に計算時間を短縮することが出来る。

また、本発明において、好ましくは、さらに、過去に生成されたＣＦＤ解析モデル及びそのＣＦＤ解析モデルにおけるエンジン性能に関する解析結果を格納する過去事例データベースと、解析モデル変更手段により変更されたＣＦＤ解析モデルについてエンジン性能を算出可能な実験式が実験式データベースに格納されていない場合、過去事例データベースに格納されたＣＦＤ解析モデルの諸元値及びそのＣＦＤ解析モデルにおけるエンジン性能に関する解析結果を基に重回帰分析を行って実験式を生成する実験式生成手段と、を有する。
このように構成された本発明においては、実験式が実験式データベースに格納されていない場合でも、実験式生成手段により実験式を自動で生成するので、上述した第２のエンジン性能算出手段により実験式を用いたエンジン性能を行わせて、より確実に計算時間を短縮することが出来る。

また、本発明において、好ましくは、制約条件設定手段は、少なくとも吸気管及び／又は排気管の長さの範囲を諸元値の制約条件として設定する。
このように構成された本発明においては、計算すべき解析モデルが無限大となることを抑制して、解析モデルを効率的に変更することが出来る。

また、本発明において、好ましくは、制約条件設定手段は、吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成において、少なくともその吸気管及び／又は排気管の接続位置及び本数をモデル構成の制約条件として設定する。
このように構成された本発明においては、計算すべき解析モデルが無限大となることを抑制して、解析モデルを効率的に変更することが出来る。

また、上記の目的を達成するために本発明は、エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する、コンピュータによる予測解析方法であって、作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成する解析モデル生成工程と、ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定する制約条件設定工程と、モデル構成及び諸元値をそれぞれ設定した制約条件内で変更してＣＦＤ解析モデルを変更する解析モデル変更工程と、変更後のＣＦＤ解析モデルについてＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行してエンジン性能を算出するエンジン性能算出工程と、を有し、解析モデル変更工程によるＣＦＤ解析モデルの変更及びその変更後のＣＦＤ解析モデルについてのエンジン性能算出工程によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させ、さらに、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定する最適モデル選定工程と、を有することを特徴としている。

また、上記の目的を達成するために本発明は、エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する、コンピュータによる予測解析方法であって、作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成する解析モデル生成工程と、ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定する制約条件設定工程と、モデル構成及び諸元値をそれぞれ設定した制約条件内で変更してＣＦＤ解析モデルを変更する解析モデル変更工程と、変更後のＣＦＤ解析モデルについてＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行してエンジン性能を算出する第１のエンジン性能算出工程と、変更後のＣＦＤ解析モデルについて、諸元値とエンジン性能との関係を規定する実験式を格納した実験式データベースに格納された実験式を用いてエンジン性能を算出する第２のエンジン性能算出工程と、第１のエンジン性能算出工程或いは第２のエンジン性能算出工程のいずれかを所定条件により選択する選択工程と、を有し、解析モデル変更工程による解析モデルの変更、選択工程による第１のエンジン性能算出工程或いは第２のエンジン性能算出工程の選択、及び、変更後のＣＦＤ解析モデルについての選択した第１のエンジン性能算出工程或いは第２のエンジン性能算出工程によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させ、さらに、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定する最適モデル選定工程と、を有することを特徴とするエンジン性能の予測解析方法。

また、上記の目的を達成するために本発明によるエンジン性能の予測解析プログラムは、エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する解析用コンピュータのための予測解析プログラムであって、作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成させ、ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定させ、モデル構成及び諸元値をそれぞれ設定した制約条件内で変更させてＣＦＤ解析モデルを変更させ、変更後のＣＦＤ解析モデルについてＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行させてエンジン性能を算出させ、解析モデル変更手段によるＣＦＤ解析モデルの変更及びその変更後のＣＦＤ解析モデルについてのエンジン性能算出手段によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させ、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定させるように解析用コンピュータを制御する。

また、上記の目的を達成するために本発明によるエンジン性能の予測解析プログラムは、エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する解析用コンピュータのための予測解析プログラムであって、作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成させ、ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定させ、モデル構成及び諸元値をそれぞれ設定した制約条件内で変更させてＣＦＤ解析モデルを変更させ、変更後のＣＦＤ解析モデルについてＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行させてエンジン性能を算出させ、変更後のＣＦＤ解析モデルについて、諸元値とエンジン性能との関係を規定する実験式を格納した実験式データベースに格納された実験式を用いてエンジン性能を算出させ、第１のエンジン性能算出手段或いは第２のエンジン性能算出手段のいずれかを所定条件により選択させ、解析モデル変更手段による解析モデルの変更、選択手段による第１のエンジン性能算出手段或いは第２のエンジン性能算出手段の選択、及び、変更後のＣＦＤ解析モデルについての選択した第１のエンジン性能算出手段或いは第２のエンジン性能算出手段によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させ、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定させるように解析用コンピュータを制御する。

本発明による予測解析システム等によれば、新しく且つ最適な吸排気構成を効率的に得ることが出来る。

以下、本発明の実施形態を添付図面を参照して説明する。
先ず、本発明の第１実施形態によるエンジン性能の解析システムの主な構成について説明する。図１は、本発明の第１実施形態によるエンジン性能の解析システムの概略構成図である。
本実施形態による解析システムは、ベースとなる１次元ＣＦＤ解析モデルに対し、吸排気管の構成及び諸元値を自動的に変更すると共にそのような変更後のエンジン性能をＣＦＤ演算により算出し、このような変更及び算出を繰り返すことで、最適なエンジン構成、特に、吸排気管の構成を得るためのものである。エンジン性能としては、例えば、出力（トルク）、吸気音、排気音、燃費、エミッション等がある。

図１に示すように、解析システム１は、ＣＦＤ解析システム２及びＣＡＤシステム４を有する。ＣＦＤ解析システム２のコンピュータ６には、その記憶装置（図示せず）或いはメモリ（図示せず）に、この解析システム１の処理を統括するエンジン性能予測プログラム８が格納され、このエンジン性能予測プログラム８は、モデル生成プログラム１０、プリポストプログラム１２、モデル構成変更プログラム１４、最適化プログラム１６及びＣＦＤ解析プログラム１８を有している。また、コンピュータ６には、図示しないが、ＣＰＵ、入出力装置、モニター等も有する。

モデル生成プログラム１０は、モデルデータベース２０に格納されたデータを使用して、作業者に、図２に示すようなモデル構成のエンジンモデルを構築させると共に、エンジンの各諸元の数値やメッシュ数を設定して１次元のＣＦＤ解析モデルを生成するためのプログラムである。諸元としては、その寸法や角度等の形状を規定する諸元、抵抗損失や熱伝導率等の吸排気の流れに影響を与える特性に関する諸元、及び、管の端部の圧力や温度等の境界条件に関する諸元等がある。
モデルデータベース２０には、１次元解析モデルの作成に使用する複数の部品モデル（特定の形状及び特性毎に規定した要素モデル）が格納されている。なお、部品モデルには、「管」、「容器」、「閉止端」、「開放端」、「分岐管」、「シリンダ」、「レゾネータ」等がある。

図２には、部品モデルを組み合わせて構築されたモデル構成が示されている。この図２の例では、各部品モデルが配置及び接続されて、レゾネータ（ｉ１６、ｖ２）、エアクリーナ（ｖ１）、サージタンク（ｉ９〜ｉ１１）、吸気通路（ｉ５〜ｉ８、ｉ１２、ｉ１３）、吸気ポート（ｉ１〜ｉ４）、排気ポート（ｅ１７〜ｅ２０）、排気マニホルド（ｅ２１〜ｅ２７）、キャタリスト（ｅ２８）が表現されている。ここで、図２に示すエンジンモデルでは、ｉ１〜ｉ１６、ｅ１７〜ｅ２８は、「管」のモデルであり、ｖ１及びｖ２は、「容器」のモデルであり、ｃ１〜ｃ４は、「シリンダ」のモデルである。他に、スロットル弁や、ＥＧＲ通路等を形成することや、サージタンクを容器のモデルで表現すること等も可能である。なお、モデルデータベース２０には、過去に生成された解析モデルも格納されている。

次に、プリポストプログラム１２は、主に、作業者による、解析モデルの変更の制約条件及び最適化条件の入力や、結果の出力等の一連の処理を行うプログラムである。
次に、モデル構成変更プログラム１４は、モデル生成プログラム１０で生成した解析モデルをベースに、そのモデル構成を所定の制約条件内で変更するプログラムである。本実施形態においては、ベースとなる解析モデルに対し、部品モデルを追加し、或いは、切り離すことでモデル構成を変更する。部品モデルの追加或いは切り離しは、ベースとなる解析モデルの部品モデル同士の接続部に対し行われる。

次に、最適化プログラム１６は、モデル構成変更プログラム１４によるモデル構成の変更、この最適化プログラム１６の機能としての各諸元値の変更、及び、変更後の解析モデルのＣＦＤ解析プログラム１８による解析を繰り返して実行し、変更により得られた複数の解析モデルから、性能の高いエンジン性能を示す解析モデルを選定するプログラムである。また、最適化プログラム１６は、作業者の入力に基づいて設定した最適化基準を満たす解析モデルを選定する。
次に、ＣＦＤ解析プログラム１８は、１次元の解析モデルのＣＦＤ演算によりエンジンの吸排気の流れを解析するプログラムであり、吸排気の流れや燃焼室における燃焼性等を考慮してエンジン性能を算出可能なプログラムである。解析結果としては、エンジントルク、吸気音、燃費等を出力する。

次に、ＣＡＤシステム４のコンピュータ２２には、ＣＡＤプログラム２４が格納されている。このＣＡＤプログラム２４は、機械設計や構造解析のための汎用ＣＡＤプログラムである。設計データベース２６には、種々のエンジンの３次元ＣＡＤデータが格納されている。ＣＡＤプログラム２４は、その設計データベース２６から３次元ＣＡＤデータを読み込み、或いは、設計データベース２６にＣＡＤデータを格納する機能を有する。

なお、ＣＦＤ解析システム２のコンピュータ６は、３次元ＣＦＤの膨大な演算量にも対応出来るような高速のサーバコンピュータを複数台、並列に接続したもの（図示せず）が好ましく、さらに、コンピュータ６に、複数のクライアント端末（図示せず）をネットワークで接続して、作業者がそのような端末上で解析の操作を行えるようにしても良い。

次に、図３乃至図１０により、本発明の第１実施形態の解析システムにおける処理内容を説明する。図３は、本発明の第１実施形態の解析システムにおける処理内容の流れを示すフローチャートであり、図４は、部品モデルを追加或いは切り離すことが出来る接続部の指定について説明するための１次元解析モデルの一例を示す模式図であり、図５は、最適化の判断基準の一例としてトルク特性の評価条件パターンを示す線図であり、図６乃至図１０は、それぞれ、モデル構成が変更された１次元解析モデルの例を示す模式図である。なお、図３における「Ｓ」は、各ステップを示している。
以下で説明する各ステップは、エンジン性能予測プログラム８及びそのプログラム８に含まれる各プログラム１０、１２、１４、１６、１８により、エンジン性能として出力トルクを予測する例であり、所定の基準を超える最適な出力トルクが得られる吸排気構成、及び、そのトルクカーブを最終的に出力するようにしたものである。

先ず、図３に示すように、Ｓ１において、１次元のＣＦＤ解析モデル（ベースモデル）を１つ生成する。
具体的には、作業者が、モデル生成プログラム１０により表示される所定の画面上で、モデルデータベース２０に格納された上述したような部品モデルを適宜選択し、さらに配置及び接続して、１次元解析モデルを構築する。このＳ１では、このような作業を受け付けて、例えば図２に示すようなモデル構成の１次元解析モデルを生成する。このＳ１では、図２に示すような基本的な構成を有するモデルや、既存のエンジンを改良する場合に既存のエンジン構成を表すモデルを作成すると良い。

また、Ｓ１において、上述した各諸元（形状を規定する諸元、特性に関する諸元、境界条件に関する諸元）の値、及び、メッシュ数の作業者による入力を受け付ける。なお、エンジンの形状を規定する諸元の値を、設計データベース２６内のＣＡＤデータから自動的に読み込むようにしても良い。
このＳ１では、これらの諸元値やメッシュ数のデータと、複数の部品モデルの配置及び接続を表すモデル構成のデータとにより、解析の実行が可能な１次元ＣＦＤ解析モデル（１次元のベースモデル）を生成する。さらに、この生成した解析モデルを、モデルデータベース２０に格納する。なお、Ｓ１において、モデルデータベース２０に格納されている、過去に生成された解析モデルを読み込み、或いは、読み込んだモデルの修正により、解析モデルを生成しても良い。

次に、Ｓ２において、Ｓ１で生成した解析モデルをＣＦＤ解析プログラム１８により解析し、計算エラーの有無をチェックする（トライアル計算）。次に、Ｓ３において、計算エラーがあると判定された場合には、Ｓ１に戻り、作業者に再度のモデル構築或いは諸元値等の入力を促す。計算エラーが無いと判定されると、Ｓ４に進む。

次に、Ｓ４において、図４に示すように、Ｓ１で生成した解析モデルのモデル構成を画面上に表示し、作業者に、部品モデルの追加或いは切り離しの可能な接続部を指定させる。この図４の例では、管ｉ１と管ｉ５との接続部ｎ１、管ｉ２と管ｉ６との接続部ｎ２、及び、管ｉ５と管ｉ９との接続部ｎ３が指定されている。
本実施形態において、部品モデルの追加とは、Ｓ１で生成したベースモデルに対し、新たな部品モデルを、指定された接続部に接続して追加することである。これには、例えば、管モデルであれば、その両端をそれらの指定された接続部に接続すること、及び、一方の端のみをその指定された接続部に接続すると共に他方の端を大気に開放することも含まれる。一方、部品モデルの切り離しとは、Ｓ１で生成したベースモデルに既に組み込まれた部品モデルのうち、指定された接続部に両端或いは一方の端が接続されている部品モデルを切り離す、即ち、削除することである。なお、本実施形態では、部品モデルとして、管モデルを追加或いは切り離しするようにしている。

また、このＳ４では、これらの接続部ｎ１〜ｎ３に接続（追加）される管モデル（図６乃至図１０のｉ２９、ｉ３０の管モデルを参照）、及び、ベースモデルに予め組み込まれ、両端が接続部ｎ１〜ｎ３に既に接続されている管モデル（ｉ５の管モデルを参照）について、そのような管モデルを規定する複数の諸元のうち、本実施形態では、管モデルの長さ及び径を最適化のための変更可能な諸元パラメータとして設定する。なお、変更可能な諸元を作業者の入力に基づいて設定しても良い。
また、Ｓ４においては、バルブタイミングや圧縮比など、部品モデルに関する諸元以外の諸元のうち、変更可能な諸元の作業者による入力を受け付け、このような入力された諸元も最適化のための変更可能な諸元パラメータとして設定する。

次に、Ｓ５において、モデル構成の変更に関する制約条件の作業者による入力を受け付ける。本実施形態では、作業者の入力に基づいて、制約条件として、同一径路で許容出来る複数管の数、即ち、各接続部ｎ１〜ｎ３の間で接続可能な管モデルの数を設定する。例えば、制約条件としての管モデルの数が３本と入力された場合、図１０に示すように、接続部ｎ１と接続部ｎ３との間では、追加の管モデルの本数を２本と設定し、最大で３本とする。
次に、Ｓ６において、諸元値の変更に関する制約条件の作業者による入力を受け付ける。本実施形態では、作業者の入力に基づいて、制約条件として、管モデルの長さ及び径の上下限値、及び、Ｓ４で設定したバルブタイミングや圧縮比などの諸元値の上下限値を設定する。本実施形態では、以下のステップ（Ｓ１０）において、この制約条件が設定された諸元値についてのみ変更が行われる。

次に、Ｓ７において、作業者による、エンジン性能などに関する最適化条件の入力を受け付ける。本実施形態では、作業者の入力により、最適化条件として、出力トルクを最大化するエンジン回転数の範囲を設定する。例えば、４０００〜５０００ｒｐｍと設定する。なお、エンジン性能を最適化する運転条件として、エンジン負荷を設定出来るようにしても良い。
次に、Ｓ８において、作業者の入力に基づき最適化の判断基準を設定する。最適化の判断基準を図５により説明する。

図５に示すベース値は、最適化におけるトルクの目標値である。このベース値は、基本的にそのベース値を上回るトルクが得られる吸排気構成であれば、従来より優れたトルク値を得られるものとして、予め設定されたものである。
ここで、例えば、スポーツカーとファミリーカーとでは、エンジン回転数に対するトルクの出方（トルク特性）を異なるものにすることがある。そこで、このＳ８では、ベース値に対し、予めいくつかのトルク特性が評価条件として準備されている。
図５に示すように、評価条件１は、エンジン回転数の全域でベース値を上回り、その面積が広く、ばらつきが大きいトルク特性であり、評価条件２は、エンジン回転数の一部でベース値を下回り、その面積が広く、ばらつきが少ないトルク特性であり、評価条件３は、エンジン回転数の全域でベース値を上回り、その面積が狭く、ばらつきが少ないトルク特性である。Ｓ８では、作業者に、評価条件１〜３のいずれかを選択させる。

次に、Ｓ９において、最適化の計算に使用するシミュレーション用の解析モデルを１つ生成する。このＳ９では、Ｓ１で生成した解析モデルに対し、モデル構成変更プログラム１４により、Ｓ４で指定された接続部ｎ１〜ｎ３に追加の管モデルを接続し或いは、既に生成されている管モデルを切り離す。このような変更を、Ｓ５で入力されたモデル構成の制約条件内で実行する。このＳ９では、例えば図６に示すように、接続部ｎ１と接続部ｎ３とに管モデルｉ２９を接続した解析モデルを生成する。

次に、Ｓ１０において、Ｓ９で生成した解析モデルに対し、その変更可能な諸元パラメータ（管モデルの長さ及び径、バルブタイミング等）のうちいずれか１つの値を変更する。Ｓ１０では、この変更を、Ｓ１０の処理を行う度に、所定の変更幅で行う。例えば管モデルの長さであれば２ｍｍ間隔などと予め定めている。このような変更幅は、最適化に必要な比較的小さい数値の間隔である。このような変更幅での変更を、Ｓ６で設定した諸元値の制約条件内で実行する。

また、このＳ１０では、Ｓ９で管モデルを追加した後、そのモデル構成で最初にＳ１０の処理を行う場合には、その追加した管モデルの諸元値を、予め生成されている管モデル（ｉ５等）と同じ値に設定する。或いは、作業者に入力を行わせても良い。この追加した管モデルの長さ及び径も最適化のための変更可能な諸元パラメータとして設定する。
次に、Ｓ１１において、Ｓ１０で諸元値を変更した解析モデルについてＣＦＤ解析プログラム１８による解析を実行し、解析結果としてトルクカーブを算出する。

次に、Ｓ１２において、Ｓ１１で算出したトルクカーブについて、評価点を算出する。評価点を、Ｓ７で設定したエンジン回転数においてトルク値が最大となっているか、Ｓ８で選択された評価条件のトルクカーブ特性にどの程度合致しているか、或いは、トルクカーブの面積等を観点として算出する。そして、その評価点及び算出したトルクカーブのデータを記憶装置等に記録する。

次に、Ｓ１３において、Ｓ１０乃至Ｓ１２の処理を繰り返すか否かの判定を行う。このＳ１３では、Ｓ１０乃至Ｓ１２の処理の実行回数、或いは、Ｓ１２での記録結果から得られる処理の続行の有用性の観点等から判定する。また、それらの両方を考慮しても良い。有用性の観点としては、例えば、トルク値がほとんど収束しており、計算を続けても大幅な伸びが期待出来ない場合や、計算コスト（時間等）に比べて伸びが微小な場合等に処理の繰り返しを中止すると判定する。

Ｓ１３において、繰り返し処理を続行すると判定した場合には、Ｓ１０に戻り、さらに諸元値を変更した後、Ｓ１１及びＳ１２の処理を実行する。
Ｓ１３において、繰り返し処理を続行しないと判定した場合には、図３に示すフローの全体としての計算時間を短縮するために、処理の繰り返しを中止してＳ１４に進む。もちろん、Ｓ４で設定された全ての諸元について、制約条件（Ｓ６）内での諸元値の変更（Ｓ１０）が行われた場合には、Ｓ１４に進む。
Ｓ１４においては、Ｓ１３とほぼ同様に、Ｓ９乃至Ｓ１３の処理の実行回数、及び、Ｓ１２の記録結果から得られる処理の続行の有用性の観点等から、モデル構成をさらに変更（Ｓ９）して、Ｓ１０乃至Ｓ１３の処理を繰り返すか否かの判定を行う。

Ｓ１４において、繰り返し処理を続行すると判定した場合には、Ｓ９に戻り、さらにモデル構成を変更し、その後、Ｓ１０乃至Ｓ１３の処理を繰り返す。
ここで、モデル構成の変更の例を説明する。例えば、図６乃至図８は、管モデルを１本追加した例であり、図９及び図１０は、管モデルを２本追加した例である。また、図８のようなモデルにおいて、ｉ５の管を切り離したモデル構成も生成される。
これらのように本実施形態によれば、例えば、図７に示すように、サージタンクから第２吸気ポート（ｉ２）への吸気の流れを２系統とすることや、図８及び図９に示すように、第１吸気ポート（ｉ１）及び第２吸気ポート（ｉ２）とを互いに連通させること、或いは、図９及び図１０に示すように、従来は１本の吸気管であった部分を２本或いは３本にすることなど、従来にはない新たな吸排気構成とされた解析モデルを自動で生成する。さらに、このような例だけでなく、吸気管と排気管をつなげたり、吸気ポートに外気を直接導入する管を接続したりなど、従来にない奇抜な吸排気構成を得ることも出来る。

Ｓ１４において、繰り返し処理を続行しないと判定した場合には、図３に示すフローの全体としての計算時間を短縮するために、処理の繰り返しを中止してＳ１５に進む。もちろん、制約条件（Ｓ５）内で、すべての変更（Ｓ９）が行われた場合には、Ｓ１５に進む。
次に、Ｓ１５において、Ｓ１２で記録された複数の解析結果どうしを比較する。本実施形態では、解析結果である複数のトルクカーブを比較し、Ｓ８で選択された評価条件に合致すると共に最も高いトルクを示すトルクカーブを判定する。そして、そのトルクカーブが得られた解析モデル（変更後のモデル構成及び諸元）を選定する。また、Ｓ１２で算出した評価点が最も高い解析モデルを選定しても良い。
次に、Ｓ１６において、Ｓ１５で選定した解析モデル、及び、そのトルクカーブを画面に表示すると共に記憶装置等に記憶する。また、すべての計算結果を記憶及び表示するなどしても良い。

このように本実施形態によれば、或る１つの解析モデルを生成（Ｓ１）し、その解析モデルのモデル構成及び諸元値について変更を自動で行うと共に最適化計算を行うので、最適な吸排気構成を効率的に得ることが出来る。特に、モデル構成について変更を自動で行うので、作業者の経験の長短にかかわらず、従来にない、新しい吸排気構成を短い開発期間で確実に得ることが出来る。
また、モデル構成及び諸元値の変更は、所定の制約条件内で行われるので、計算時間がむやみに多くかかることが抑制される。特に、管モデルに関する制約条件として、吸排気の流れに大きな影響を与える管の長さと径についてのみ変更可能にし、また、管の本数にも制約を与えているので、計算すべき解析モデルが無限大となることを抑制すると共に、より少ない計算回数でより最適な結果を得るように解析モデルを効率的に変更することが出来る。

次に、主に図１１及び図１２により、本発明の第２実施形態によるエンジン性能の解析システムについて説明する。図１１は、本発明の第２実施形態によるエンジン性能の解析システムの概略構成図であり、図１２は、実験式の予実差の一例を示す図である。
この第２実施形態による解析システムは、基本的には、上述した第１実施形態と同様に、ベースとなる１次元ＣＦＤ解析モデルに対し、吸排気管の構成及び諸元値を自動的に変更すると共にそのような変更後のエンジン性能を算出し、このような変更及び算出を繰り返すことで、最適なエンジン構成、特に、吸排気管の構成を得るためのものである。この第２実施形態では、変更後の解析モデルのエンジン性能の算出を、ＣＦＤ解析プログラムによるＣＦＤ演算、或いは、実験式を用いた計算のいずれかで行うようにしている点で第１実施形態と異なる。以下、この異なる点について主に説明し、第１実施形態と同様の点については詳しい説明を省略する。

先ず、図１１に示すように、第２実施形態による解析システム３０は、ＣＦＤ解析システム３２及びＣＡＤシステム４を有する。ＣＦＤ解析システム３２のコンピュータ６には、その記憶装置（図示せず）或いはメモリ（図示せず）に、エンジン性能予測プログラム３４が格納され、このエンジン性能予測プログラム３４は、モデル生成プログラム１０、プリポストプログラム１２、モデル構成変更プログラム１４、最適化プログラム３６及びＣＦＤ解析プログラム１８を有している。なお、この第２実施形態の説明においては、便宜上、第１実施形態と同様のプログラム及びデータベースに、第１実施形態と同じ符号を付けている。

モデル生成プログラム１０、プリポストプログラム１２、モデル構成変更プログラム１４及びＣＦＤ解析プログラム１８は、第１実施形態と同様に、それぞれ、モデルデータベース２０に格納された部品モデルにより１次元のＣＦＤ解析モデルを生成するプログラム、制約条件等の入力や結果の出力等の一連の処理を行うプログラム、部品モデルの追加或いは切り離しにより解析モデルのモデル構成を変更するプログラム、及び、１次元の解析モデルのＣＦＤ演算が可能なプログラムである。

本実施形態における最適化プログラム３６は、モデル構成変更プログラム１４によるモデル構成の変更、最適化プログラム３６の機能としての各諸元値の変更、及び、変更後の解析モデルについてのエンジン性能の算出を繰り返して実行し、変更により得られた複数の解析モデルから、性能の高いエンジン性能を示す解析モデルを選定するプログラムである。この最適化プログラム３６では、エンジン性能の算出を、所定の条件に基づき、ＣＦＤ解析プログラム１８によるＣＦＤ演算による算出、或いは、実験式データベース３８に格納された実験式による算出のいずれかにより実行する。また、最適化プログラム３６は、第１実施形態と同様に、所定の最適化基準を満たすエンジン性能が得られる解析モデルを選定する。

実験式データベース３８には、エンジンの各諸元及び運転条件とエンジン性能との関係を規定する実験式が格納されている。エンジンの諸元は、例えば、吸排気管の長さや径、圧縮比、バルブリフト量等であり、運転条件は、エンジン回転数やエンジン負荷であり、エンジン性能は、トルク、吸気音、吸入空気量（体積効率）等である。実験式は、エンジン性能毎に、予め、実物のエンジンの試験或いはＣＦＤ解析によって得られた結果を重回帰分析して得られたものである。データベース３８には、このような実験式がエンジン性能毎に格納されている。例えば、吸入空気量（体積効率）に関しては、係数ａ１〜ａ９と各諸元とにより規定された、以下のような、性能値を直接算出可能な実験式が格納されている。
ηｖ＝ａ１×吸気管長さ／吸気管径＋ａ２×圧縮比＋・・・＋ａ９×バルブリフト量
例えば、この実験式により求めたηｖからトルク値を換算して求める。
また、以下のような、係数及び諸元で規定された、エンジン性能を相対的に算出可能な実験式が格納されている。
トルク変化量＝ａ１×圧縮比変化量
このような実験式により、ある諸元値を変更したときのその変更量に応じたトルク変化量を求めることが出来る。

このような実験式は、予めその算出精度が確認されており、その例を図１２に示す。図１２には、或るエンジンの解析モデルに対し、その解析モデルの諸元値を実験式に代入して得られた予測値と、その解析モデルを解析することにより得られた実測値とをそれぞれ求めた結果が、図中の黒丸で示すようにプロットされている。図１２では、異なる諸元値を有する複数のエンジンについての複数の結果がプロットされている。図１２中、斜めに延びる３本の実線のうち、中間で延びる線は、予測値と実測値とが一致する誤差０％の線であり、その両側の線は誤差±３％の線である。このように、本実施形態では、実験式により、誤差が±３％程度の精度でエンジン性能を算出するようにしている。

次に、ＣＡＤシステムは、第１実施形態と同様に、ＣＡＤプログラム２４及び設計データベース２６を有する。
この第２実施形態においても、第１実施形態と同様に、ＣＦＤ解析システム３２のコンピュータ３４は、複数台の高速のサーバコンピュータを並列に接続し、さらに、複数のクライアント端末（図示せず）をネットワークで接続しても良い。

次に、図１３により、本発明の第２実施形態の解析システムにおける処理内容を説明する。図１３は、本発明の第２実施形態の解析システムにおける処理内容の流れを示すフローチャートである。なお、図１３における「Ｓ」は、各ステップを示している。
以下に説明する各ステップは、第１実施形態と同様に、エンジン性能予測プログラム３４及びそのプログラム３４に含まれる各プログラム１０、１２、１４、１８、３６により、エンジン性能として出力トルクを予測する例である。なお、以下のＳ２１乃至Ｓ２９、Ｓ３１、Ｓ３２、Ｓ３５乃至Ｓ３９の処理は、それぞれ第１実施形態と同様であり、以下ではそれらの詳しい説明を省略する。

図１３に示すように、Ｓ２１乃至Ｓ２９は、図３に示す第１実施形態のＳ１乃至Ｓ９と同様の処理を行う。即ち、Ｓ２１で１次元のＣＦＤ解析モデル（ベースモデル）を生成し、Ｓ２２でその解析モデルのトライアル計算を行い、Ｓ２３で計算エラーの有無の判定を行う。さらに、Ｓ２４で、作業者による、部品モデルの追加或いは切り離しの可能な接続部の指定及び変更可能な諸元の入力を行わせ、さらに、変更可能な諸元を最適化のための変更可能な諸元パラメータとして設定する。さらに、Ｓ２５及びＳ２６で、それぞれ、モデル構成の変更に関する制約条件及び諸元値の変更に関する制約条件を作業者の入力に基づいて設定し、Ｓ２７及びＳ２８で、エンジン性能に関する最適化条件及び最適化の判断基準を作業者の入力に基づいて設定する。そして、Ｓ２９で、Ｓ２４で指定された接続部に対して部品モデルを追加或いは切り離すことにより、最適化の計算に使用するシミュレーション用の解析モデルを生成する。

次に、Ｓ３０に進み、Ｓ２９で生成した解析モデルのエンジン性能を、予測手法として、ＣＦＤ演算により算出するか、実験式により算出するかを自動的に選択する。
本実施形態では、このＳ３０において、Ｓ２９によりモデル構成が変更され最初にこのＳ３０に進んだ場合、即ち、Ｓ２９で変更したモデル構成において最初にエンジン性能を算出する場合に、ＣＦＤ演算による算出を選択し、Ｓ２９で変更されたモデル構成において２回目以降にエンジン性能を算出する場合には、実験式による算出を選択する。なお、Ｓ２９において生成した解析モデルのエンジン性能を算出可能な実験式が実験式データベース３８に格納されていない場合には、ＣＦＤ演算による算出を選択する。

Ｓ３０で、ＣＦＤ演算による算出が選択された場合には、Ｓ３１に進み、第１実施形態と同様に、Ｓ２９で生成した解析モデルに対し、変更可能な諸元パラメータ（管モデルの長さ及び径、バルブタイミング等）のうちいずれか１つの値を、Ｓ２６で設定した諸元値の制約条件内で変更する。Ｓ３１では、上述したように、この変更を、Ｓ３１の処理を行う度に、管モデルの長さであれば例えば２ｍｍ間隔の変更幅で変更する。
また、Ｓ２９で管モデルを追加し、そのモデル構成で最初にＳ３１の処理を行う場合には、その追加した管モデルの諸元値を、予め生成されている管モデル（ｉ５等）と同じ値に設定する。この追加した管モデルの長さ及び径も最適化のための変更可能な諸元パラメータとして設定する。
次に、Ｓ３２において、第１実施形態と同様に、Ｓ３１で諸元値を変更した解析モデルについてＣＦＤ解析プログラム１８による解析を実行し、解析結果としてトルクカーブを算出する。

一方、Ｓ３０で、実験式による算出が選択された場合には、Ｓ３３に進み、実験式データベース３８に格納されている実験式から、解析目的とするエンジン性能（本実施形態では、トルク）を算出可能であり、且つ、Ｓ２９で変更したモデル構成の解析モデルについてエンジン性能を算出可能である適切な実験式を自動的に選択する。
また、Ｓ３３において、実験式に代入する諸元値及び運転条件を決定する。代入する諸元値は、Ｓ２９で生成した解析モデルが有する諸元値であり、この場合、変更可能な諸元パラメータ（管モデルの長さ及び径、バルブタイミング等）のいずれか１つの値を変更する。また、Ｓ２９で追加した管モデルがあれば、そのモデル構成で最初にＳ３３の処理を行う場合に、その追加した管モデルの諸元値を、予め生成されている管モデル（ｉ５等）の諸元値とする。この追加した管モデルの長さ及び径も最適化のための変更可能な諸元パラメータとして設定する。また、代入する運転条件は、ここでは、エンジン回転数である。

次に、Ｓ３４に進み、Ｓ３３で選択した実験式に諸元値及び運転条件の値を代入して、トルクカーブを算出する。トルクカーブは、例えば１００ｒｐｍ刻みで設定したエンジン回転数を個別に実験式に代入して得られる複数の結果をもとに算出する。
ここで、上述したように、Ｓ２９で変更したモデル構成において最初のエンジン性能の算出をＣＦＤ演算により行い、２回目以降を実験式により行う。このような場合は、上述したエンジン性能を相対的に算出可能な実験式を用いて、２回目以降の諸元値の変更量に応じたエンジン性能の変化量（例えば、トルク変化量）を求め、その変化量をシミュレーションにより得られたエンジン性能（例えば、トルク）に対し加減算することでエンジン性能を算出する。従って、実験式を用いることにより計算時間を短縮しても、算出されたエンジン性能の値の精度を実用レベルで確保することが出来る。

次に、Ｓ３２或いはＳ３４の処理の終了後、Ｓ３５に進み、第１実施形態と同様に、Ｓ３２或いはＳ３４で算出したトルクカーブについて、Ｓ２７で設定したエンジン回転数においてトルク値が最大となっているか、及び、Ｓ８で選択された評価条件にどの程度合致しているか等を観点として評価点を算出する。そして、その評価点及び算出したトルクカーブのデータを記憶装置等に記録する。

次に、Ｓ３６において、第１実施形態と同様に、Ｓ３０乃至Ｓ３５の処理を繰り返すか否かの判定を行う。繰り返し処理を続行すると判定した場合には、Ｓ３０に戻り、予測手法を選択した後、Ｓ３１或いはＳ３３でさらに諸元を変更して、Ｓ３２或いはＳ３４の処理及びＳ３５の処理を実行する。
Ｓ３６において、繰り返し処理を続行しないと判定した場合にはＳ３７に進み、第１実施形態と同様に、Ｓ２９乃至Ｓ３６の処理を繰り返すか否かの判定を行う。繰り返し処理を続行すると判定した場合には、Ｓ２９に戻り、さらにモデル構成を変更し、その後、Ｓ３０乃至Ｓ３６の処理を繰り返す。

次に、Ｓ３８において、第１実施形態と同様に、Ｓ２８で選択された評価条件に合致すると共に最も高いトルクを示すトルクカーブが得られた解析モデルを選定する。
次に、Ｓ３９において、第１実施形態と同様に、Ｓ３８で選定された解析モデル、及び、そのトルクカーブを出力する。

この第２実施形態によれば、上述した第１実施形態と同様に、最適な且つ新しい吸排気構成を効率的に得ることが出来る。また、第２実施形態では、ＣＦＤ演算だけでなく、実験式によりエンジン性能の算出を行うようにしているので、計算時間を大幅に短縮することが出来る。特に、モデル構成を変更した後の最初のエンジン性能の算出をＣＦＤ演算により行い、２回目以降を実験式により行っているので、計算時間をより確実に短縮することが出来る。さらに、実験式によるエンジン性能の算出では、ＣＦＤ演算の結果を利用しているので、実験式を用いてもエンジン性能の算出精度も保つことが出来る。

次に、図１４及び図１５により、第２実施形態の第１変形例を説明する。図１４は、本発明の第２実施形態の第１変形例によるエンジン性能の解析システムの概略構成図であり、図１５は、本発明の第２実施形態の第１変形例による解析システムの処理内容の流れの一部を示すフローチャートである。
この変形例では、上述した第２実施形態における処理フロー（図１３）に、ＣＦＤ演算及びその結果の重回帰分析により実験式を生成する処理ステップを加えた例であり、Ｓ２９において生成された解析モデルのエンジン性能を算出可能な実験式が実験式データベース３８に格納されていない場合に、これらの処理ステップを行うようになっている。

先ず、図１４に示すように、この変形例による予測解析システム４０のエンジン性能予測プログラム４４は、図１１に示す第２実施形態によるエンジン性能予測プログラム３４に、実験式生成プログラム４６を加えたものである。その他のプログラム１０等、データベース２０等、及び、ＣＡＤシステム４は、第２実施形態と同様であり、以下では、それらに関する説明を省略する。
この第１変形例における実験式生成プログラム４６は、図１３のＳ２９で生成した解析モデルについて所定の回数及び条件でＣＦＤ解析を行い、その解析結果を重回帰分析して実験式を生成するプログラムである。この内容を図１５によりさらに説明する。

図１５に示すように、この変形例では、Ｓ２９（図１３）の処理の終了後、Ｓ４０に進み、Ｓ２９において生成した解析モデルのエンジン性能を算出可能な実験式が実験式データベース３８に格納されているか否かを判定する。格納されていれば、Ｓ３０（図１３）に進み、第２実施形態において上述したように、Ｓ３０乃至Ｓ３９の処理を行う。
Ｓ４０において、実験式が格納されていないと判定すると、Ｓ４１に進む。
このＳ４１では、Ｓ２９で生成した解析モデルに対し、変更可能な諸元パラメータ（管モデルの長さ及び径、バルブタイミング等）をそれぞれ変更した複数の解析モデルについて、ＣＦＤ解析プログラム１８による解析を繰り返し実行する。このＳ４１では、上述したＳ３１で変更する変更幅より大きい幅、例えば、管モデルの長さであれば例えば２０ｍｍ間隔の変更幅で変更するなど、重回帰分析が可能な程度に変更する値を間引く。このようにして、短い解析時間で、実験式を生成するための解析結果を取得する。

次に、Ｓ４２において、Ｓ４１で解析を行った解析モデルの諸元値及び、エンジン回転数等の解析条件と、Ｓ４１で得られた解析結果とを重回帰分析し、Ｓ４３において、その重回帰分析の結果から、実験式を生成する。さらに、この生成した実験式を実験式データベース３８に格納する。Ｓ４３による処理の終了後は、Ｓ３０（図１３）に進み、上述したように、Ｓ３０乃至Ｓ３９の処理を行う。そして、Ｓ３３及びＳ３４では、Ｓ４３で生成して実験式データベース３８に格納した実験式を用いてエンジン性能を算出することが出来る。

次に、図１６及び図１７により、第２実施形態の第２変形例を説明する。図１６は、本発明の第２実施形態の第２変形例によるエンジン性能の解析システムの概略構成図であり、図１７は、本発明の第２実施形態の第２変形例による解析システムの処理内容の流れの一部を示すフローチャートである。
この変形例では、上述した第２実施形態における処理フロー（図１３）に、過去データを重回帰分析することにより実験式を生成する処理ステップを加えた例であり、Ｓ２９において生成された解析モデルのエンジン性能を算出可能な実験式が実験式データベース３８に格納されていない場合に、これらの処理ステップを行うようになっている。

先ず、図１６に示すように、この変形例による予測解析システム５０のエンジン性能予測プログラム５４は、図１１に示す第２実施形態によるエンジン性能予測プログラム３４に、実験式生成プログラム５６を加えたものである。また、この変形例によるＣＦＤ解析システム５２は、図１１に示す第２実施形態によるＣＦＤ解析システム３２に、過去事例データベース５８を加えたものである。その他のプログラム１０等、データベース２０等、及び、ＣＡＤシステム４は、第２実施形態と同様であり、以下では、それらに関する説明を省略する。

この第２変形例による実験式生成プログラム５６は、過去事例データベース５８に格納されたデータを基に実験式を生成するプログラムである。過去事例データベース５８には、過去に解析された、エンジンの１次元ＣＦＤ解析モデル、その解析条件（エンジン回転数等の運転条件を含む）及びその解析結果が格納されている。実験式生成プログラム５６による処理内容を図１７によりさらに説明する。
図１７に示すように、この変形例では、Ｓ２９（図１３）の処理の終了後、Ｓ５０に進み、Ｓ２９において生成された解析モデルのエンジン性能を算出可能な実験式が実験式データベース３８に格納されているか否かを判定する。格納されていれば、Ｓ３０（図１３）に進み、第２実施形態において上述したように、Ｓ３０乃至Ｓ３９の処理を行う。

Ｓ５０において、実験式が格納されていないと判定すると、Ｓ５１に進む。
このＳ５１では、過去事例データベース５８から、重回帰分析が出来る程度の複数の解析モデルの諸元値、解析条件及び解析結果を読み込む。
次に、Ｓ５２において、Ｓ５１で読み込んだ諸元値、解析条件及び解析結果を重回帰分析し、Ｓ５３において、その重回帰分析の結果から、実験式を生成する。さらに、この生成した実験式を実験式データベース３８に格納する。Ｓ５３による処理の終了後、Ｓ３０（図１３）に進み、上述したように、Ｓ３０乃至Ｓ３９の処理を行う。そして、Ｓ３３及びＳ３４では、Ｓ４３で生成して実験式データベース３８に格納された実験式を用いてエンジン性能を算出することが出来る。

これらの第１及び第２の変形例によれば、上述した第１及び第２実施形態と同様に、最適な且つ新しい吸排気構成を効率的に得ることが出来、特に、対応する実験式が無い場合でも実験式を自動で生成するので、より確実に計算時間を短縮することが出来る。

なお、第３の変形例として、諸元値とエンジン性能との関係を示す一般則、例えば、細くて長い管と太くて短い管とはいずれも同等のトルク特性を有する、というような一般則或いは過去に得られた知見を規定した式（一般式）を格納した一般式データベースを新たに設けても良い。このようなデータベースを設けることにより、例えば、必要とする実験式が無い場合、その一般式に基づいてエンジン性能を算出することが出来る。

本発明の第１実施形態によるエンジン性能の解析システムの概略構成図である。 １次元解析モデルの一例を示す模式図である。 本発明の第１実施形態の解析システムにおける処理内容の流れを示すフローチャートである。 部品モデルを追加或いは切り離すことが出来る接続部の指定について説明するための１次元解析モデルの一例を示す模式図である。 最適化の判断基準の一例としてトルク特性の評価条件パターンを示す線図である。 モデル構成が変更された１次元解析モデルの一例を示す模式図である。 モデル構成が変更された１次元解析モデルの一例を示す模式図である。 モデル構成が変更された１次元解析モデルの一例を示す模式図である。 モデル構成が変更された１次元解析モデルの一例を示す模式図である。 モデル構成が変更された１次元解析モデルの一例を示す模式図である。 本発明の第２実施形態によるエンジン性能の解析システムの概略構成図である。 実験式の予実差の一例を示す図である。 本発明の第２実施形態の解析システムにおける処理内容の流れを示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態の第１変形例によるエンジン性能の解析システムの概略構成図である。 本発明の第２実施形態の第１変形例による解析システムの処理内容の流れの一部を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態の第２変形例によるエンジン性能の解析システムの概略構成図である。 本発明の第２実施形態の第２変形例による解析システムの処理内容の流れの一部を示すフローチャートである。

Claims (11)

1. エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する予測解析システムであって、
   作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成する解析モデル生成手段と、
   上記ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定する制約条件設定手段と、
   上記モデル構成及び諸元値をそれぞれ上記設定した制約条件内で変更して上記ＣＦＤ解析モデルを変更する解析モデル変更手段と、
   変更後のＣＦＤ解析モデルについて上記ＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行してエンジン性能を算出するエンジン性能算出手段と、
   上記解析モデル変更手段による上記ＣＦＤ解析モデルの変更及びその変更後のＣＦＤ解析モデルについての上記エンジン性能算出手段によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させる繰り返し実行手段と、
   複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定する最適モデル選定手段と、
   を有することを特徴とするエンジン性能の予測解析システム。
2. エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する予測解析システムであって、
   作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成する解析モデル生成手段と、
   上記ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定する制約条件設定手段と、
   上記モデル構成及び諸元値をそれぞれ上記設定した制約条件内で変更して上記ＣＦＤ解析モデルを変更する解析モデル変更手段と、
   変更後のＣＦＤ解析モデルについて上記ＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行してエンジン性能を算出する第１のエンジン性能算出手段と、
   上記諸元値とエンジン性能との関係を規定する実験式を格納した実験式データベースと、
   変更後のＣＦＤ解析モデルについて上記実験式データベースに格納された実験式を用いてエンジン性能を算出する第２のエンジン性能算出手段と、
   上記第１のエンジン性能算出手段或いは上記第２のエンジン性能算出手段のいずれかを所定条件により選択する選択手段と、
   上記解析モデル変更手段による上記解析モデルの変更、上記選択手段による上記第１のエンジン性能算出手段或いは上記第２のエンジン性能算出手段の選択、及び、変更後のＣＦＤ解析モデルについての上記選択した第１のエンジン性能算出手段或いは第２のエンジン性能算出手段によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させる繰り返し実行手段と、
   複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定する最適モデル選定手段と、
   を有することを特徴とするエンジン性能の予測解析システム。
3. 上記選択手段は、上記解析モデル変更手段が上記モデル構成を変更し、その変更したモデル構成について最初にエンジン性能を算出する場合に、上記第１のエンジン性能算出手段を選択し、その同じモデル構成について上記解析モデル変更手段が諸元値を変更して２回目以降にエンジン性能を算出する場合に、上記第２のエンジン性能算出手段を選択する請求項２に記載のエンジン性能の予測解析システム。
4. さらに、上記解析モデル変更手段により変更されたＣＦＤ解析モデルについてエンジン性能を算出可能な実験式が上記実験式データベースに格納されていない場合、そのＣＦＤ解析モデルの諸元値を上記解析モデル変更手段により所定の変更幅で複数回変更し、それらの変更により得られた複数のＣＦＤ解析モデルについてそれぞれ上記第１のエンジン性能算出手段によりエンジン性能を算出し、これらの算出したエンジン性能と上記複数のＣＦＤ解析モデルの諸元値とを基に重回帰分析を行って実験式を生成する実験式生成手段を有する請求項２に記載のエンジン性能の予測解析システム。
5. さらに、過去に生成されたＣＦＤ解析モデル及びそのＣＦＤ解析モデルにおけるエンジン性能に関する解析結果を格納する過去事例データベースと、
   上記解析モデル変更手段により変更されたＣＦＤ解析モデルについてエンジン性能を算出可能な実験式が上記実験式データベースに格納されていない場合、上記過去事例データベースに格納されたＣＦＤ解析モデルの諸元値及びそのＣＦＤ解析モデルにおけるエンジン性能に関する解析結果を基に重回帰分析を行って実験式を生成する実験式生成手段と、を有する請求項２に記載のエンジン性能の予測解析システム。
6. 上記制約条件設定手段は、少なくとも吸気管及び／又は排気管の長さの範囲を上記諸元値の制約条件として設定する請求項１又は請求項２に記載のエンジン性能の予測解析システム。
7. 上記制約条件設定手段は、上記吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成において、少なくともその吸気管及び／又は排気管の接続位置及び本数を上記モデル構成の制約条件として設定する請求項１又は請求項２に記載のエンジン性能の予測解析システム。
8. エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する、コンピュータによる予測解析方法であって、
   作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成する解析モデル生成工程と、
   上記ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定する制約条件設定工程と、
   上記モデル構成及び諸元値をそれぞれ上記設定した制約条件内で変更して上記ＣＦＤ解析モデルを変更する解析モデル変更工程と、
   変更後のＣＦＤ解析モデルについて上記ＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行してエンジン性能を算出するエンジン性能算出工程と、を有し、
   上記解析モデル変更工程による上記ＣＦＤ解析モデルの変更及びその変更後のＣＦＤ解析モデルについての上記エンジン性能算出工程によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させ、
   さらに、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定する最適モデル選定工程と、
   を有することを特徴とするエンジン性能の予測解析方法。
9. エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する、コンピュータによる予測解析方法であって、
   作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成する解析モデル生成工程と、
   上記ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定する制約条件設定工程と、
   上記モデル構成及び諸元値をそれぞれ上記設定した制約条件内で変更して上記ＣＦＤ解析モデルを変更する解析モデル変更工程と、
   変更後のＣＦＤ解析モデルについて上記ＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行してエンジン性能を算出する第１のエンジン性能算出工程と、
   変更後のＣＦＤ解析モデルについて、上記諸元値とエンジン性能との関係を規定する実験式を格納した実験式データベースに格納された実験式を用いてエンジン性能を算出する第２のエンジン性能算出工程と、
   上記第１のエンジン性能算出工程或いは上記第２のエンジン性能算出工程のいずれかを所定条件により選択する選択工程と、を有し、
   上記解析モデル変更工程による上記解析モデルの変更、上記選択工程による上記第１のエンジン性能算出工程或いは上記第２のエンジン性能算出工程の選択、及び、変更後のＣＦＤ解析モデルについての上記選択した第１のエンジン性能算出工程或いは第２のエンジン性能算出工程によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させ、
   さらに、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定する最適モデル選定工程と、
   を有することを特徴とするエンジン性能の予測解析方法。
10. エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する解析用コンピュータのための予測解析プログラムであって、
    作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成させ、上記ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定させ、上記モデル構成及び諸元値をそれぞれ上記設定した制約条件内で変更させて上記ＣＦＤ解析モデルを変更させ、変更後のＣＦＤ解析モデルについて上記ＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行させてエンジン性能を算出させ、上記解析モデル変更手段による上記ＣＦＤ解析モデルの変更及びその変更後のＣＦＤ解析モデルについての上記エンジン性能算出手段によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させ、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定させるように上記解析用コンピュータを制御するエンジン性能の予測解析プログラム。
11. エンジンの吸排気の流れをＣＦＤ解析プログラムにより解析してエンジン性能を予測する解析用コンピュータのための予測解析プログラムであって、
    作業者の入力に基づいて１次元のＣＦＤ解析モデルを生成させ、上記ＣＦＤ解析モデルの少なくとも吸気管及び／又は排気管に関するモデル構成の変更の制約条件及び諸元値の変更の制約条件をそれぞれ作業者の入力に基づいて設定させ、上記モデル構成及び諸元値をそれぞれ上記設定した制約条件内で変更させて上記ＣＦＤ解析モデルを変更させ、変更後のＣＦＤ解析モデルについて上記ＣＦＤ解析プログラムによる解析を実行させてエンジン性能を算出させ、変更後のＣＦＤ解析モデルについて、上記諸元値とエンジン性能との関係を規定する実験式を格納した実験式データベースに格納された実験式を用いてエンジン性能を算出させ、上記第１のエンジン性能算出手段或いは上記第２のエンジン性能算出手段のいずれかを所定条件により選択させ、上記解析モデル変更手段による上記解析モデルの変更、上記選択手段による上記第１のエンジン性能算出手段或いは上記第２のエンジン性能算出手段の選択、及び、変更後のＣＦＤ解析モデルについての上記選択した第１のエンジン性能算出手段或いは第２のエンジン性能算出手段によるエンジン性能の算出を繰り返し実行させ、複数の変更後のＣＦＤ解析モデルから、所定の基準を満たす最適なエンジン性能が算出されたＣＦＤ解析モデルを選定させるように上記解析用コンピュータを制御するエンジン性能の予測解析プログラム。

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