JP2009032104A - ロバスト最適化方法、ロバスト最適化装置、および、プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明は、対象物の複数の機能を目的とした多目的関数についてCAE計算を実行するロバスト最適化方法において、対象物に所定の誤差条件を付与してCAE計算を行うことにより複数の機能の特性値とSN比とを算出し、特性値に基づく機能とSN比に基づくロバスト性とを両立する、多目的関数の制御変数の解を、制御変数の各世代を創出しながら探索することを特徴とする。
【選択図】 図1
Description
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。
まず、ロバスト最適化装置の構成について説明する。図3は、本発明が適用される本システム構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
SN比:η=10log(μ/σ)2
ここで、μは、特性値の平均であり、σは、特性値のばらつきの大きさを示す。
次に、このように構成された本実施の形態における本ロバスト最適化装置の処理(特性値最適化処理〜ロバスト最適化処理)の一例について、以下に図4〜図7を参照して詳細に説明する。ここで、図4は、3Dで表したパレート解のイメージ図である。
[実施の形態1]
SN比:η=10log(μ/σ)2
実施の形態2におけるロバスト最適化装置の処理の一例について、以下に図6および図7を参照して詳細に説明する。図6は、実施の形態2におけるロバスト最適化装置の処理の一例を示すフローチャートである。
SN比:η=10log(μ/σ)2
対象物としてディーゼル吸気ポートを適用した実施例について説明する。
SN比:η=10log(μ/σ)2
ここで、μは、特性値の平均であり、σは、特性値のばらつきの大きさを示す。
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
102 制御部
102a 初期世代設定部
102b CAE解析部
102c 次世代探索部
102d 設計順序変更部
102e パレート解選択部
102f 誤差設定部
102g SN比算出部
106 記憶部
106a 基準値ファイル
106b 世代別データファイル
Claims (8)
- 対象物の複数の機能を目的とした多目的関数についてCAE計算を実行するロバスト最適化方法において、
上記対象物に所定の誤差条件を付与して上記CAE計算を行うことにより上記複数の機能の特性値とSN比とを算出し、上記特性値に基づく機能と上記SN比に基づくロバスト性とを両立する、上記多目的関数の制御変数の解を、上記制御変数の各世代を創出しながら探索することを特徴とするロバスト最適化方法。 - 制御部と記憶部を少なくとも備えたロバスト最適化装置において実行されるロバスト最適化方法であって、
上記記憶部は、対象物の複数の機能を目的とした多目的関数の制御変数の基準値を記憶する基準値記憶手段を備えており、
上記制御部において実行される、
上記基準値記憶手段に記憶された上記基準値に基づいて、実験計画法により初期世代となる上記制御変数を上記記憶部に設定する初期世代設定ステップと、
上記記憶部に設定された上記制御変数に基づいてCAE計算を行い、上記CAE計算による上記対象物の上記複数の機能の特性値をそれぞれ算出する特性値算出ステップと、当該制御変数に基づいて次世代の上記制御変数を創出し、上記記憶部に設定する次世代探索ステップと、を予定世代数まで繰り返し行うよう制御する特性値最適化ステップと、
上記特性値最適化ステップにおいて算出された上記特性値に基づいてパレート解を選択し、上記パレート解付近の解を導出した上記制御変数を、ロバスト最適化初期世代候補として上記記憶部に設定するパレート解選択ステップと、
上記記憶部に設定された上記制御変数に基づく上記対象物に所定の誤差条件を付与し上記CAE計算を行い、SN比を算出するSN比算出ステップと、当該制御変数に基づいて次世代の上記制御変数を創出し、上記記憶部に設定する次世代探索ステップと、を予定世代数まで繰り返し行うよう制御するロバスト最適化ステップと、
を含むことを特徴とするロバスト最適化方法。 - 請求項2に記載のロバスト最適化方法において、
上記次世代探索ステップは、
遺伝的アルゴリズム、モンテカルロ法、焼きなまし法、または、ゲーム理論を用いて、上記次世代の上記制御変数を創出すること、
を特徴とするロバスト最適化方法。 - 請求項2に記載のロバスト最適化方法において、
上記制御変数は、フィレットの再生順序、または、モーフィングの設定順序を規定する変数を含むこと、
を特徴とするロバスト最適化方法。 - 請求項2に記載のロバスト最適化方法において、
上記CAE計算は、FEM構造解析、衝突解析、鍛造流れ解析、樹脂成形解析、流体解析、磁場解析、光学系解析、音響解析、噴霧・燃焼解析、1次元流れ解析、機構解析、または、これらの連性解析を用いること、
を特徴とするロバスト最適化方法。 - 請求項2に記載のロバスト最適化方法において、
上記所定の誤差条件は、中央値と、上記特性値が最大となる誤差条件と、上記特性値が最小となる誤差条件と、の3つの誤差条件であること、
を特徴とするロバスト最適化方法。 - 制御部と記憶部を少なくとも備えたロバスト最適化装置において、
上記記憶部は、
対象物の複数の機能を目的とした多目的関数の制御変数の基準値を記憶する基準値記憶手段を備え、
上記制御部は、
上記基準値記憶手段に記憶された上記基準値に基づいて、実験計画法により初期世代となる制御変数を上記記憶部に設定する初期世代設定手段と、
上記記憶部に設定された上記制御変数に基づいてCAE計算を行い、上記CAE計算による上記対象物の上記複数の機能の特性値をそれぞれ算出する特性値算出ステップと、当該制御変数に基づいて次世代の上記制御変数を創出し、上記記憶部に設定する次世代探索ステップと、を予定世代数まで繰り返し行うよう制御する特性値最適化手段と、
上記特性値最適化手段によって算出された上記特性値に基づいてパレート解を選択し、上記パレート解付近の解を導出した上記制御変数を、ロバスト最適化初期世代候補として上記記憶部に設定するパレート解選択手段と、
上記記憶部に設定された上記制御変数に基づく上記対象物に所定の誤差条件を付与し上記CAE計算を行い、SN比を算出するSN比算出ステップと、当該制御変数に基づいて次世代の上記制御変数を創出し、上記記憶部に設定する次世代探索ステップと、を予定世代数まで繰り返し行うよう制御するロバスト最適化手段と、
を備えたことを特徴とするロバスト最適化装置。 - 制御部と記憶部を少なくとも備えたロバスト最適化装置にロバスト最適化方法を実行させるためのプログラムであって、
上記記憶部は、対象物の複数の機能を目的とした多目的関数の制御変数の基準値を記憶する基準値記憶手段を備えており、
上記制御部において実行される、
上記基準値記憶手段に記憶された上記基準値に基づいて、実験計画法により初期世代となる制御変数を上記記憶部に設定する初期世代設定ステップと、
上記記憶部に設定された上記制御変数に基づいてCAE計算を行い、上記CAE計算による上記対象物の上記複数の機能の特性値をそれぞれ算出する特性値算出ステップと、当該制御変数に基づいて次世代の上記制御変数を創出し、上記記憶部に設定する次世代探索ステップと、を予定世代数まで繰り返し行うよう制御する特性値最適化ステップと、
上記特性値最適化ステップにおいて算出された上記特性値に基づいてパレート解を選択し、上記パレート解付近の解を導出した上記制御変数を、ロバスト最適化初期世代候補として上記記憶部に設定するパレート解選択ステップと、
上記記憶部に設定された上記制御変数に基づく上記対象物に所定の誤差条件を付与し上記CAE計算を行い、SN比を算出するSN比算出ステップと、当該制御変数に基づいて次世代の上記制御変数を創出し、上記記憶部に設定する次世代探索ステップと、を予定世代数まで繰り返し行うよう制御するロバスト最適化ステップと、
を含むロバスト最適化方法を実行させることを特徴とするプログラム。
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