JP2008185347A - フードデント性能評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 エンジンフードのフードデント性能を横並び評価ではなく定量的に予測評価可能とする。
【解決手段】 ３次元ＣＡＤ設計データに基づき所定箇所に所定の静荷重を加える場合のＣＡＥ解析を行い付加荷重とこれによって生ずる該フードの歪みとを解析する解析工程(Ｓ０乃至Ｓ２)と、ＣＡＥ解析によって得られた付加荷重と該フードの変形とから飛び移り座屈の有無を判断する座屈判断工程（Ｓ３）と、飛び移り座屈が有ったと判断した場合に予め定める目標荷重と座屈現象が発生した座屈荷重とを比較し座屈荷重が目標荷重以上であれば合格と判定する飛び移り座屈判定工程（Ｓ４）と、飛び移り座屈が無かったと判断した場合に予め定める主歪みの目標歪み量と最大主歪み量とを比較し最大主歪み量が目標歪み量以下の場合には合格と判定する主歪み判定工程（Ｓ５）とからなる。
【選択図】 図１

Description

この発明は、フードデント性能の評価方法にかかり、詳細には、フードデント性能を定量的に評価可能なフードデント性能の評価方法に関する。

自動車のエンジンフードは、一方ではエンジンルーム音の遮蔽能力である静閑力性能や、歩行者と接触等した際に歩行者を傷付けないような歩行者保護性能が求められる。これらの性能は、どちらかと言えばエンジンフードの軟性性能である。
他方でエンジンフードは、人が手を付いたり或は多少の衝撃ではへこみや変形が起こらないような剛性が必要であり、高いデント性能が必要とされる。
これら静閑力性能・歩行者保護性能とデント性能とは相反する性能であり、これらを満足させるためにはエンジンフードの性能予測が欠かせない。

従来、これらエンジンフード性能のうちのデント性能は、車両横並び比較により行われていた。即ち、既に市場に出回っている等してエンジンフードの市場適合性が良好であることを確認できている車種のエンジンフードを比較対象とし、被検体であるエンジンフードと該比較対象のエンジンフードとの各種条件を比較し、被検体が市場適合がなされている比較対象と同程度の性能であるか否かを比較する。
以下詳細に説明する。エンジンフードのデント性能は、エンジンフードの材質、板厚、ロックリンフォースとアウタパネルとの間に施したマスチック点の数、ロックリンフォースとアウタパネルとの間に施したマスチック点のピッチ（間隔）、ロックリンフォースの幅、アウタパネルの曲率半径、エンジンフードの断面形状、のそれぞれを比較して被検体であるエンジンフードのフードデント性能を予測していた。エンジンフードの材質および板厚は、エンジンフードのフードデント性能を予測する上で大きなファクタをしめる。また、ロックリンフォースとアウタパネルとの間に施したマスチック点数は、アウタパネルとロックリンフォースとの固着強度に関わり、マスチック点数が多いほどフードデント性能が良いものと予測できる。同様にマスチックを施したマスチック点間のピッチもアウタパネルとロックリンフォースとの固着強度に関わり、ピッチが狭いほどフードデント性能がよいものと予測される。また、ロックリンフォース幅は、ロックリンフォース相互の間隔であり、幅が大きいほど機械的性能は劣るので幅が狭いほどフードデント性能が良いと予測できる。また、アウタパネルの曲率半径が小さいほど外部からの衝撃等による外圧に対して強くフードデント性能がよいものと予測できる。

図６は、従来から行われている車両横並びによる性能予測の説明図である。
同図では、被検体であるエンジンフードをフードＡとし、既に市場に出回っており市場適合性が認められているとする現行車種のエンジンフードを比較対象としてフードＢ乃至フードＤとしている。

そして、図６(ａ)は、各フードＡ乃至フードＣの材質、板厚、マスチック点数、および、マスチックの位置を比較した図であり、材質および板厚は被検体であるフードＡと比較対象であるフードＢおよびフードＣとで差異はない。従って板厚および材質では被検体であるフードＡは比較対象と同じであるので、問題は無いものと予測される。
また、図６(ａ)に表すロックリンフォースのマスチック点数では、被検体であるフードＡが５点でマスチックしてアウタパネルとロックリンフォースとを止めているのに対し、フードＢでは７点で、フードＣでは１０点でマスチックが施されている。また、該マスチック相互のピッチは、被検体であるフードＡでは１４０(mm)であるのに対し、フードＢでは該ピッチが７０(mm)、フードＣでは９１(mm)であり、被検体であるフードＡは比較対象であるフードＢ、Ｃに対してピッチが広くフードデント性能が劣るものと判断される。
また、ロックリンフォース幅では、フードＡが６００(mm)であるのに対し、比較対象であるフードＢ乃至フードＤでは、３３０(mm)、４００(mm)、４００(mm)とフードＡより狭いので、フードＡは比較対象に比してフードデント性能が劣るものと判断される。
更に、図６(ｂ)に表す各断面線で表されるエンジンフードの断面形状が図６(ｃ)で表されるが、Ａ−Ａ線断面では曲率にさほどの違いは見られないもののフードＢに対しフードＡでは同図中下方の厚みが薄くフードＢに対してフードＡのフードデント性能が劣っていることが伺え、更にＢ−Ｂ線断面ではフードＡが両端部で薄くなっているのに対しフードＢでは両端部においても厚みがあり、フードＢに対してフードＡのフードデント性能が劣っていることが伺える。
これらの結果、フードＡは比較対象に対してフードデント性能が劣っており、市場適合に疑問が持たれると判断される。

しかしながら、従来の車両横並びによるフードデント性能の性能予測では、既に市場適合性が有ると思われる比較対象に、被検体であるフードＡと類似した形状、曲率、構造をもつフードが存在しなければ評価できないという問題点を有した。
また、従来の車両横並びによるフードデント性能の性能予測では、被検体であるフードＡが現行の車種であり市場に出回っていて特に市場適合性に問題が無いとする他車種のエンジンフードと比較し、材質、板厚、ロックリンフォースとアウタパネルとの間に施したマスチック点の数、ロックリンフォースとアウタパネルとの間に施したマスチック点のピッチ（間隔）、ロックリンフォースの幅、アウタパネルの曲率半径、エンジンフードの断面形状、のそれぞれにおいて劣っているか否かの比較がなされるのみであり、フードＡの定量的なフードデント性能を見ることができないという問題点を有した。
即ち、従来の方法では、比較対象であるフードデントに対して被検体であるフードＡが劣っているとフードデント性能が適正でないと判断せざるを得ないが、実際の機械的強度等ではフードデント性能が市場適合しているにも拘らず適正でないと判断されてしまい、精度の高い予測が不可能であるという問題点を有した。

そこでこの発明では、上記問題点に鑑み、フードデント性能を定量的に予測可能なフードデント性能の評価方法を提供する。

この発明では、ＣＡＥ解析手法を用いることでフードデント性能の定量化を可能とさせており、

３次元ＣＡＤ上で設計したエンジンフードに対し該フードの所定箇所に所定の静荷重を加える場合のＣＡＥ解析を行い付加荷重とこれによって生ずる該フードの歪みとを解析する解析工程と、
ＣＡＥ解析によって得られた付加荷重と該フードの変形とから飛び移り座屈の有無を判断する座屈判断工程と、
座屈判断工程で飛び移り座屈が有ったと判断した場合に実行され、予め定める目標荷重と座屈現象が発生した座屈荷重とを比較し、座屈荷重が目標荷重以上であれば合格と判定しそれ以外は不合格であると判定する飛び移り座屈判定工程と、
座屈判断工程で飛び移り座屈が無かったと判断した場合に実行され、予め定める主歪みの目標歪み量とＣＡＥ解析による最大主歪み量とを比較し、最大主歪み量が目標歪み量以下の場合には合格と判定しそれ以外は不合格であると判断する主歪み判定工程と、
からなることを特徴とするフードデント性能評価方法、

を提供する。このフードデント性能評価方法では、解析工程において予め３次元ＣＡＤ上で設計されたエンジンフードに対し、予め定める所定箇所に予め定める所定の静荷重を加えてＣＡＥ解析を行う。ＣＡＥ解析では、徐々に印加される荷重と該荷重によって発生するエンジンフードの歪みとが求められる。
座屈判断工程では、解析工程において求められた荷重および該荷重に対するエンジンフードの変形量とから、飛び移り座屈の発生があったか否かを判断する。この判断は、飛び移り座屈が荷重の減少に対してフード変形量の増加を続けることから判断される。
座屈判断工程で飛び移り座屈有りと判断された場合には飛び移り座屈判定工程によって該飛び移り座屈の発生が、予め定める目標荷重以上発生している場合には合格と判定し、それ以外は不合格と判定する。飛び移り座屈判定工程における目標荷重は飛び移り座屈に対する耐荷重といえる。
座屈判断工程で飛び移り座屈無しと判断された場合には、主歪み判定工程によって発生した主歪みの量と予め定める主歪みの許容量である目標歪みとが比較され、最大歪み量が目標歪み量以下の場合には合格と判定し、それ以外の場合には不合格と判定する。

従ってこの発明では、ＣＡＥ解析によって飛び移り座屈の有無および飛び移り座屈発生時の荷重が定量的に予測できると共に、飛び移り座屈が発生しない場合でも所定の静荷重を加えたときの主歪みの量が同様に定量的に予測できるので、従来のような車両横並び比較に比して精度の高い予測が可能となる。特に、従来であれば、比較対象である車両のフードデント性能に対して劣っていることが理由で採用されないエンジンフードがあったが、定量的に予測が可能なので絶対評価が可能となる。

また、被検体となるエンジンフードと同様の市場適合車種のエンジンフードが無くともエンジンフードのフードデント予測が可能となる。

３次元ＣＡＤ上でエンジンフードを設計し、該設計されたエンジンフードの材質や機械的強度などの基礎データを作成して記憶する。そして、エンジンフードの該ＣＡＤデータを元に予め定める位置に予め定める静荷重を仮想的に徐々に加え、それぞれの静荷重付加時に発生するエンジンフードの歪みを該荷重に対応して記憶する。即ち付加荷重によるＣＡＥ解析を行う。

ＣＡＥ解析によって得られた付加荷重と該フードの変形とから飛び移り座屈の有無を判断する。即ち、飛び移り現象は所定の荷重増加に対してフードに大きな変形が生ずる等の特徴があるので、これらのことから飛び移り座屈の発生があったか否かを座屈判断工程が行う。

この飛び移り座屈発生の有無の判断は、従来のＣＡＥ解析で行われている手法を用いる。
座屈判断工程で飛び移り座屈が有ったと判断した場合には続いて飛び移り座屈判定工程が実行される。飛び移り座屈判定工程では、予め定める目標荷重と座屈現象が発生した座屈荷重とを比較し、座屈荷重が目標荷重以上であれば合格と判定しそれ以外は不合格であると判定する。
座屈判断工程で飛び移り座屈が無かったと判断した場合には続いて主歪み判定工程が実行される。主歪み判定工程では、予め定める主歪みの目標歪み量とＣＡＥ解析による最大主歪み量とを比較し、最大主歪み量が目標歪み量以下の場合には合格と判定しそれ以外は不合格であると判定する。

以下にこの発明の実施例を図面に基づき説明する。図１はこの発明の実施例の各工程を表すブロック図であり、図２はエンジンフードのフードモデルを表す断面説明図であり、図３は同平面説明図であり、図４は実施例による予測と実際のエンジンフードによる実測値とを比較した説明図であり、図５は実施例装置の概略説明図である。

車両のエンジンフード１は、図２に表すように、アウタパネル１１とインナパネル１２とをデントリンフォース１３およびロックリンフォース１４によって連結して構成し、デントリンフォース１３およびロックリンフォース１４とアウタパネル１１とはマスチック１５によって固着している。マスチック１５は適度な柔軟性を有するパテ状の接着剤である。そして、エンジンフード１のフードデント性能は、マスチック１５によって連結固定されるアウタパネル１１、インナパネル１２、デントリンフォース１３、および、ロックリンフォース１４によって決定する。

そこで、本実施例では、エンジンフード１のフードデント性能を解析するに当り、実物をもって実験を行い解析するのではなく、３次元ＣＡＤによる設計図を元にフードデント性能解析をＣＡＥ解析を活用して予測する。
図２に表すエンジンフード１は、ＣＡＤによる３次元設計図であり、該設計データはコンピュータ（図示せず）の外部記憶装置（図示せず）上に記憶されている。また、該設計データにはそれぞれの部品が設計データ上の部品に関連付けて記憶されており、例えばアウタパネル１１は厚さ０．６５(mm)のＳＣＧＡ３４０ＢＨで表される鋼板で形成されているというようにデータ化されている。
他方、前記外部記憶装置（図示せず）には、エンジンフード１を構成する各部品材料の機械的強度が、その部品材料に対応して記憶されている。例えばＳＣＧＡ３４０ＢＨで表す鋼板の引張強度等のデータや、マスチック１５であれば超弾性ソリッド要素を使用し実測値に基づいたデータを記憶している。
これらのデータは、図５に表すように、外部記憶装置であるハードディスクＨＤＤに記憶されており、ハードディスクＨＤＤと接続される中央演算処理装置ＣＰＵを含む処理装置ＣＯＭによって演算処理されＣＡＥ解析がなされる。尚、処理装置ＣＯＭには中央演算処理装置ＣＰＵの他に入出力インターフェースを介して入出力装置等が接続されておりメモリやその他の一般的なコンピュータが備える装置が接続され処理されるが、一般的なコンピュータの操作と何ら代りはないので詳細は省略する。

ＣＡＥ解析では、３次元設計図の各部をメッシュ状に分割し、分割したメッシュ部分が、エンジンフード１の所定箇所に荷重を加えることによって、分割したメッシュ状の各部分の変形等が解析されて全体としてどの様に変形するかが解析されることとなる。このメッシュサイズは細かいほど詳細なＣＡＥ解析が行われることとなるが、メッシュサイズが細かいほどＣＡＥ解析に必要な時間がかかることとなる。本願でこれらメッシュサイズを規定して解析を行うのは、従来から行われているＣＡＥ解析と何ら異なるところがないので説明は省略するが、エンジンフード１のＣＡＥ解析では該メッシュサイズをアウタパネル１１全体とフード先端部分１１ａとデント部位置周辺１１ｂとで異ならせ、デント部位置周辺１１ｂを最も細かいメッシュサイズとし、ついでフード先端部分１１ａ、アウタパネル全体１１の順にメッシュサイズを大きくしてあり、ＣＡＥ解析の解析時間を速くしている。これら各部のメッシュサイズは変更可能であり、適宜変更することができる。
そしてＣＡＤで作図された設計図の設計データ上に前記各メッシュサイズのメッシュを施して設計された部品を小領域に分割して分析モデルデータをハードディスクＨＤＤに記憶する。

実施例では、コンピュータシステムによってフードデントの解析を行う。図５に表すように、中央演算処理装置ＣＰＵを含む処理装置ＣＯＭを中心に、中央演算処理装置ＣＰＵに接続された外部記憶装置であるハードディスクＨＤＤ等を用いて演算処理を行い、図１に表すフードデント性能評価の各処理を行う。処理装置ＣＯＭは、中央演算処理装置ＣＰＵによって主たる演算処理が行われ、中央演算処理装置ＣＰＵには外部メモリＭＥＭや中央演算処理装置ＣＰＵが演算処理を行うに必要なバッファメモリ、入出力インターフェースＩＯや、その他通常のコンピュータに有する手段を備えている。更に、入出力インターフェースＩＯを通じて入出力装置であるプリンタＰＲ、キーボードＫＥＹ、マウスＭＯＵ、ディスプレイＣＲＴなども備えている。このように処理装置ＣＯＭを中心に様々な装置が接続されてフードデント性能評価が行われるが、これら処理装置ＣＯＭを含む装置は一般的なコンピュータと何ら変わりはないので詳説は略す。

そして、処理装置ＣＯＭを含むこれら装置によって図１に表す各フードデント性能評価工程が行われる。
即ち、Ｓ０では、これらのデータに基づくエンジンフードモデルの作成が行われる。モデル作成工程Ｓ０では、通常一般的に行われている３次元ＣＡＤによる設計なので詳細は省略する。モデル作成工程Ｓ０では、既に作成され外部記憶装置であるハードディスクＨＤＤに記憶されている３次元設計図を中央演算処理装置ＣＰＵが呼び出すと共に、アウタパネル１１全体のメッシュサイズ、フードデント先端部分１１ａのメッシュサイズ、アウタパネル周辺１１ｂのメッシュサイズに基づき、該３次元設計図をこれらメッシュサイズに細分化し、細分化されたデータを領域データとしてそれぞれ該領域が３次元設計図中の部位と対応させてハードディスクＨＤＤに記憶する。更にモデル作成工程Ｓ０では、細分化された各領域に対して、該領域を構成する素材や素材の機械的強度等のデータを、該領域に対応させてハードディスクＨＤＤに記憶する。
従って、ハードディスクＨＤＤにはモデル作成工程Ｓ０によって細分化された各領域毎に、該領域を構成する素材の種類、サイズ、機械的強度等のデータが該領域対応されて領域データとして記憶されることとなる。尚、ＣＡＥ解析に先立ち、ハードディスクＨＤＤにはエンジンフード１を構成するアウタパネル１１、インナパネル１２、デントリンフォース１３、ロックリンフォース１４、および、マスチック１５等の各材料に関する機械的強度等のＣＡＥ解析に用いる基礎データが各材料に対応してハードディスクＨＤＤに記憶されている。

モデル作成工程Ｓ０に続けては計算実行工程Ｓ１が実行される。計算実行工程Ｓ１はＣＡＥ解析の演算工程であり、モデル作成工程Ｓ０で細分化されて作成されたエンジンフードデータの領域データを元に、エンジンフード１の所定箇所に、所定の荷重を加えた場合に、各領域がどの様に変化するかを解析する。エンジンフード１に静荷重を加える場所およびその荷重は、例えば、図２に表す位置Ｔに所定の大きさの試験治具Ｇを載置して２０(kg)等の荷重をエンジンフード１表面に対して直角方向に作用させる等予め定めておけば足りる。尚、これら試験治具Ｇの大きさや載置位置、加える荷重等は、従来の経験や各種規格等を考慮して適宜定める。
そして計算実行工程Ｓ１を行うに当たり、中央演算処理装置ＣＰＵでは、前記各部材の基礎データと前記モデル作成工程Ｓ０で行ったエンジンフード１の設計データとから得た領域データを元に、前記試験治具Ｇを所定の条件で位置Ｔに仮想的に作用させＣＡＥ解析を行う。即ち、仮想的に試験治具Ｇに０(kg)から予め定める静荷重を順次加えていき、順次加える各荷重毎に各領域の領域データを算出し、エンジンフード１のその時の荷重作用時の領域データとしてハードディスクＨＤＤに記憶する。この作業を０(kg)から予め定める静荷重まで順次繰り返し行い、各領域領域データから各荷重作用時におけるエンジンフード１の変形データを算出してハードディスクＨＤＤへ記憶させる。

次いで、計算実行工程Ｓ１に続けては解析結果出力工程Ｓ２が実行される。解析結果出力工程Ｓ２は、計算実行工程Ｓ１によって該仮想作用が順次隣り合う領域に伝播して変形等したデータを再びエンジンフード１の作用後のデータとして作成し、作用後のエンジンフード１の画像データを作成し入出力インターフェースＩＯを経由してディスプレイＣＲＴに出力して映像を表示させ、更に、これに加えて変形量と付加荷重の関係や主歪みと付加荷重の関係等のグラフや表を作成してハードディスクＨＤＤに記憶させると共にディスプレイＣＲＴに表示させる。勿論ディスプレイＣＲＴへの出力をしなくともよいが、作業者等が視認することでデータの解析が行われていることが確認できる。
尚、エンジンフード１のＣＡＥ解析に当たっては、ロックＲ位置で自動車ボディーとロックされ且つストッパゴムＳＧ位置で自動車ボディーに支持された状態として解析を行う。このロック位置および支持位置も予め解析に用いるデータとして記憶されている。
このように、解析工程としてモデル作成工程Ｓ０乃至解析結果出力工程Ｓ２が各処理を行う。

解析結果出力工程Ｓ２に続けては現象判断工程Ｓ３が実行される。現象判断工程Ｓ３は、解析結果出力工程Ｓ２によって出力された作用後の領域データからパネル飛び移り座屈現象が有ったか否か判断する工程である。パネル飛び移り座屈現象の有無の判断は、試験治具Ｇによって静荷重を作用させて位置Ｔ位置の領域データと他の位置の領域データの変形量等から判断し、変形の位置範囲や変形の方向等を予め定めておき、飛び移り座屈現象が現れたか否かを判断する。飛び移り座屈現象については座屈現象の一つとして既知の現象であり、例えば、位置Ｔで作用された静加重によってエンジンフード１が歪むこととなるが、位置Ｔでのエンジンフード１の曲率が、予め定める狭い領域（位置Ｔを含む狭い周囲領域）でマイナス方向に変化した場合には飛び移り座屈現象がなく単なる歪み（へこみ）であると判断し、予め定める狭い領域（位置Ｔを含む狭い周囲領域）を越えてエンジンフード１の曲率がマイナス方向に変化した場合には飛び移り座屈現象有りと判断するというように飛び移り座屈現象の判断基準を規定しておき、各領域データの静荷重作用前および作用後の変化から判断させるようにするなどで判断可能とできる。
そして、現象判断工程Ｓ３では、ハードディスクＨＤＤから各領域の静荷重作用前後の領域データを連続的に比較して座屈現象の有無を判断し、有りあるいは無しの判断結果を出力し、バッファメモリ（図示せず）等に記憶しておく。この時、飛び移り座屈現象があった場合には該現象の出現した際の飛び移り出現荷重も記憶する。
更に、解析結果出力工程Ｓ２では、仮想的に試験治具Ｇが負荷をかけていないときの各領域データと予め定める静荷重（最大負荷荷重）を加えたときの各領域データとを比較しその結果からエンジンフード１全体の歪み量を算出し、予め定める静荷重（最大負荷荷重）を加えた際のエンジンフード１の最大歪み量としてバッファメモリ（図示せず）等に記憶しておく。

現象判断工程Ｓ３で飛び移り座屈現象が有ったと判断された場合には、続けて座屈判定工程Ｓ４が実行され、飛び移り座屈現象が無かったと判断された場合には、続けて歪み判定工程Ｓ５が実行される。
座屈判定工程Ｓ４は、荷重の作用により出現した飛び移り座屈現象が予め定める負荷荷重目標値以内で出現したか否かを判断する。負荷荷重目標値は、予め定めて記憶されており、フードデント性能評価を行うプログラムソフト読み込み時に処理装置ＣＯＭに読み込まれて記憶されている。座屈判定工程Ｓ４では、予め記憶されている負荷荷重目標値を記憶されている手段（例えばバッファメモリ）から読み込むと共に、解析結果出力工程Ｓ２で記憶した飛び移り出現荷重を記憶した手段（例えばバッファメモリ）から飛び移り出現荷重を読み込み、負荷荷重目標値と飛び移り出現荷重とを比較する。そして、飛び移り出現荷重が負荷荷重目標値以下であれば合格であると判定し、それ以外は不合格であると判定し、その判定結果をする。

飛び移り座屈現象が無かったと判断された場合には続けて実行される主歪み判定工程Ｓ５は、各領域データの負荷荷重作用前と仮想的に試験治具Ｇが予め定める静荷重（試験最大負荷荷重）を加えた後のエンジンフード１に発生した最大主歪み量が予め定める歪み目標値内で有るか否かを判断する。歪み目標値は、予め定めて記憶されており、フードデント性能評価を行うプログラムソフト読み込み時に処理装置ＣＯＭに読み込まれて記憶されている。即ち主歪み判定工程Ｓ５では、予め記憶されている歪み目標値を記憶されている手段（例えばバッファメモリ）から読み込むと共に、現象判断工程Ｓ３で算出した最大歪み量を記憶した手段（例えばバッファメモリ）から最大歪み量を読み込み、歪み目標値と最大歪み量とを比較する。そして、最大歪み量が歪み目標値以下であれば合格であると判定し、それ以外は不合格であるとし、その判定結果を出力する。

座屈判定工程Ｓ４および主歪み判定工程Ｓ５で合格であると判断された場合には、続けて合格出力工程Ｓ６が実行される。合格出力工程Ｓ６は、合格した旨をディスプレイＣＲＴに出力表示させる工程である。尚、合格出力工程Ｓ６は必ずしもその判定結果をディスプレイＣＲＴに出力するのではなく、例えば、フードデント性能評価に続けて行われる次のテストへの移行を指示させたり、あるいは、予め作成されている次のエンジンフードモデルに対してモデル作成工程Ｓ０以下を実行させるよう指示させても良い。

座屈判定工程Ｓ４および主歪み判定工程Ｓ５で不合格である判断された場合には、不合格出力工程Ｓ７が実行される。不合格出力工程Ｓ７は、不合格であった旨をディスプレイＣＲＴに出力表示させると共に設計変更を作業者に指示する工程である。尚、不合格出力工程Ｓ７は必ずしも不合格の判定結果をディスプレイＣＲＴに出力すると共に設計変更の指示を出すのではなく、例えば、予め作成されている次のエンジンフードモデルに対してモデル作成工程Ｓ０以下を実行させるよう指示させても良い。

図４は、上記３次元ＣＡＤデータに基づいてＣＡＥ解析によって仮想的に静荷重によるデント評価を行った場合と、３次元ＣＡＤデータに基づいて実際に作成したエンジンフードに対して実際に試験治具を用いてＣＡＥ解析による仮想的な静荷重と同等の加重を実際に与えた実物によるデント性能評価を比較した棒グラフであり、網掛けデータが実測値を表し黒塗りデータがＣＡＥ解析による解析値である。そして、負荷荷重は実測負荷荷重とＣＡＥ解析負荷荷重とであり、実測負荷荷重はフードデント試験時試験者がアウタパネル１１にへこみを発生したと判定した負荷荷重であり、ＣＡＥ解析負荷荷重はデント飛び移り座屈現象が観測された負荷荷重とアウタパネル１１の最大主歪みが予め定める歪み目標値となる負荷荷重を表している。このグラフから解るとおり、ＣＡＥ解析による仮想評価は、実測値に対してそれぞれブラスマイナス１５％以内の値を示しており、充分にフードデント性能の評価が可能であり、従来の横並びによる評価とは異なり、負荷荷重の値として評価可能であることが伺える。
尚、この実施例では、飛び移り出現荷重の算出記憶および最大歪み量の算出記憶を現象判断工程Ｓ３で行うが、これらの算出を解析結果出力工程Ｓ２あるいは計算実行工程Ｓ１で行っても良く、各工程における作用は適宜変更可能である。

この発明は、設計した自動車のエンジンフード等の各種フードのフードデント性能予測評価に用いることができる。

実施例の各工程を表すブロック図 エンジンフードのフードモデルを表す断面説明図 エンジンフードのフードモデルを表す平面説明図 実施例による予測と実際のエンジンフードによる実測値とを比較した説明図 実施例装置の概略説明図 従来のフードデント性能予測説明図

符号の説明

Ｓ０ モデル作成工程
Ｓ１ 計算実行工程
Ｓ２ 解析結果出力工程
Ｓ３ 現象判断工程
Ｓ４ 座屈判定工程
Ｓ５ 主歪み判定工程
Ｓ６ 合格出力工程
Ｓ７ 不合格出力工程
１ エンジンフード
１１ アウタパネル
１１ａ フードデント先端部分
１１ｂ アウタパネル周辺
１２ インナパネル
１３ デントリンフォース
１４ ロックリンフォース
１５ マスチック

Claims (1)

1. ３次元ＣＡＤ上で設計したエンジンフードに対し該フードの所定箇所に所定の静荷重を加える場合のＣＡＥ解析を行い付加荷重とこれによって生ずる該フードの歪みとを解析する解析工程と、
   ＣＡＥ解析によって得られた付加荷重と該フードの変形とから飛び移り座屈の有無を判断する座屈判断工程と、
   座屈判断工程で飛び移り座屈が有ったと判断した場合に実行され、予め定める目標荷重と座屈現象が発生した座屈荷重とを比較し、座屈荷重が目標荷重以上であれば合格と判定しそれ以外は不合格であると判定する飛び移り座屈判定工程と、
   座屈判断工程で飛び移り座屈が無かったと判断した場合に実行され、予め定める主歪みの目標歪み量とＣＡＥ解析による最大主歪み量とを比較し、最大主歪み量が目標歪み量以下の場合には合格と判定しそれ以外は不合格であると判定する主歪み判定工程と、
   からなることを特徴とするフードデント性能評価方法。

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