JP2009122845A - Analysis device, analysis program, and computer-readable recording medium recorded with analysis program - Google Patents
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Description
本発明は、解析モデル同士の接触によって生じる変形挙動をシミュレーションする解析装置、解析プログラム、解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。 The present invention relates to an analysis device that simulates deformation behavior caused by contact between analysis models, an analysis program, and a computer-readable recording medium that records the analysis program.
複数の形状モデルを有するアセンブリモデルに対して曲げやねじりを行わせることによって生じる各形状モデルの接触変形挙動の解析や、鍛造、射出成形により部品を製造するときの各形状モデルの変形形態の解析には、主に有限要素法が用いられている。上記のアセンブリモデルは複数の形状モデルから構成されるものである。より詳細には、アセンブリデータは、解析対象となる複数の部品の形状を特定するそれぞれの形状モデルを特定するための情報や、それらの形状モデル同士の位置関係を特定する情報などを有している。 Analysis of contact deformation behavior of each shape model caused by bending or twisting an assembly model having multiple shape models, and analysis of deformation modes of each shape model when manufacturing parts by forging and injection molding The finite element method is mainly used. The assembly model is composed of a plurality of shape models. More specifically, the assembly data includes information for specifying each shape model for specifying the shapes of a plurality of parts to be analyzed, information for specifying the positional relationship between these shape models, and the like. Yes.
有限要素法は、解析対象の形状を特定する形状モデルに基づき当該形状モデルを多数の要素に分割するものであって、そのように分割して作成された要素モデルを用いて解析を行う方法である。有限要素法においては、要素モデル同士が接触することによって大きく変形する箇所、たとえば金型などを対象とする要素モデルと被加工品を対象とする要素モデルとが接触することによって大きく変形する箇所においては、それらの要素モデルを構成する個々の要素がつぶれてしまう場合がある。当該要素がつぶれてしまうと、要素モデルの変形挙動を正しくシミュレーションできなくなる。 The finite element method divides the shape model into a number of elements based on the shape model that identifies the shape to be analyzed, and is an analysis method that uses the element model created by dividing the shape model. is there. In the finite element method, at locations where the element models are greatly deformed when they are in contact with each other, for example, at locations where the element model that is intended for a mold and the like are contacted with an element model that is intended for a workpiece May collapse the individual elements that make up their element model. If the element collapses, the deformation behavior of the element model cannot be correctly simulated.
大きく変形するような箇所において、要素がつぶれてしまうことを防止するためには、要素モデルを細かい要素に分割してモデル化することが有効である。すなわち、要素が細かい箇所は変形量が大きくなっても要素がつぶれ難いため、変形挙動の解析計算結果がエラーになり難い。 In order to prevent an element from being crushed in a place where it is greatly deformed, it is effective to divide the element model into fine elements and model it. That is, in a portion where the element is fine, even if the amount of deformation is large, the element is not easily crushed.
そこで、たとえば、特開平11−272887号公報(特許文献1)では、塑性変形解析に用いる、多数の節点およびこれら節点を三つ以上含む多角形形状の要素を多数有する、材料モデルと金型モデルとからなる塑性変形解析用モデルの要素再分割方法が開示されている。この要素再分割方法においては、前記金型モデルの輪郭部の内、最も複雑な形状を有する部位と接触する、前記材料モデルの部位およびその近傍での前記材料モデルの要素の密度を相対的に高くするように要素の再分割を行う。
しかし、特開平11−272887号公報(特許文献1)が開示している要素再分割方法においては、モデル同士の接触が発生しそうな箇所の要素に対して、計算のステップごとに接触判定処理や要素細分割処理などの要素再分割評価を行っている。そのため、コンピュータにおける当該要素再分割評価の計算のための負荷が大きくなり、計算解を得るまでに長い時間を要する。 However, in the element subdivision method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 11-272887 (Patent Document 1), contact determination processing is performed at each calculation step for elements at locations where contact between models is likely to occur. Element subdivision evaluation such as element subdivision processing is performed. Therefore, the load for calculation of the element subdivision evaluation in the computer increases, and it takes a long time to obtain a calculation solution.
本発明は前記問題点を解決するためになされたものであって、本発明の主たる目的は、変形挙動を算出するための計算負荷を低減させた解析装置、解析プログラム、解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することである。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and a main object of the present invention is an analysis apparatus, an analysis program, and a computer recording the analysis program in which the calculation load for calculating the deformation behavior is reduced. To provide a readable recording medium.
この発明のある局面に従えば、所定のサイズの要素に分割された解析モデルの変形挙動を算出する解析装置であって、各々が対象とする被解析物の形状データと位置データと材質データとによって規定された複数の解析モデルを記憶する記憶装置を備える。各材質データは、被解析物の弾性および塑性の少なくともいずれかに関する情報を含む。解析装置は、位置データに基づいて解析モデルにおける他の解析モデルとの予想接触箇所を算出する算出手段と、予想接触箇所を含む、情報に基づいた大きさの要素サイズ変更領域を設定する設定手段と、要素サイズ変更領域を所定のサイズより小さな要素サイズの要素に分割する分割手段と、分割された要素に基づいて解析モデルの変形挙動を算出して出力する出力手段とをさらに備える。 According to an aspect of the present invention, there is provided an analysis device that calculates a deformation behavior of an analysis model divided into elements of a predetermined size, each of which includes shape data, position data, and material data of an object to be analyzed. A storage device that stores a plurality of analysis models defined by Each material data includes information on at least one of elasticity and plasticity of the object to be analyzed. The analysis device includes a calculation unit that calculates an expected contact point with another analysis model in the analysis model based on the position data, and a setting unit that sets an element size change region having a size based on information including the predicted contact point And dividing means for dividing the element size change area into elements having an element size smaller than a predetermined size, and output means for calculating and outputting the deformation behavior of the analysis model based on the divided elements.
この局面によれば、解析モデルにおける接触しやすい箇所を予め認識しておき、材質に応じて、仮に接触した場合における変形量を考慮した要素サイズによって要素分割を行う。そのため、変形挙動を計算する途中で、繰り返し要素再分割の計算を行うことなく、解析モデルの変形挙動を算出するための計算負荷を低減することが可能になる。換言すれば、解析モデルの変形挙動を算出するための計算時間が短縮される。 According to this aspect, a part that is easily touched in the analysis model is recognized in advance, and element division is performed according to the element size in consideration of the amount of deformation in the case of touching according to the material. Therefore, it is possible to reduce the calculation load for calculating the deformation behavior of the analysis model without performing repetitive element subdivision calculation during the calculation of the deformation behavior. In other words, the calculation time for calculating the deformation behavior of the analysis model is shortened.
好ましくは、情報に基づいて要素サイズを決定する決定手段をさらに備え、分割手段は、要素サイズ変更領域を要素サイズの要素に分割する。 Preferably, the information processing apparatus further includes a determining unit that determines an element size based on the information, and the dividing unit divides the element size changing region into elements of the element size.
好ましくは、算出手段は、位置データと形状データとに基づいて解析モデル間の離間距離を算出し、離間距離に基づいて予想接触箇所を決定する。 Preferably, the calculation unit calculates a separation distance between the analysis models based on the position data and the shape data, and determines an expected contact location based on the separation distance.
好ましくは、情報は、被解析物のヤング率を含み、設定手段は、ヤング率が小さいものほど要素サイズ変更領域を広く設定する。 Preferably, the information includes the Young's modulus of the object to be analyzed, and the setting means sets the element size change region wider as the Young's modulus is smaller.
好ましくは、決定手段は、ヤング率が小さいものほど要素サイズを小さく決定する。
この発明の別の局面に従えば、コンピュータに所定のサイズの要素に分割された解析モデルの変形挙動を算出させるための解析プログラムであって、コンピュータは、記憶装置と、制御装置とを備える。プログラムは、制御装置に、各々が対象とする被解析物の形状データと位置データと材質データとによって規定された複数の解析モデルを記憶させるステップを実行させる。各材質データは、被解析物の弾性および塑性の少なくともいずれかに関する情報を含む。プログラムは、制御装置に、位置データに基づいて解析モデルにおける他の解析モデルとの予想接触箇所を算出するステップと、予想接触箇所を含む、情報に基づいた大きさの要素サイズ変更領域を設定するステップと、要素サイズ変更領域を所定のサイズより小さな要素サイズの要素に分割するステップと、分割された要素に基づいて解析モデルの変形挙動を算出して出力するステップとをさらに実行させる。
Preferably, the determining means determines the element size to be smaller as the Young's modulus is smaller.
According to another aspect of the present invention, there is provided an analysis program for causing a computer to calculate a deformation behavior of an analysis model divided into elements of a predetermined size. The computer includes a storage device and a control device. The program causes the control device to execute a step of storing a plurality of analysis models defined by the shape data, position data, and material data of the object to be analyzed. Each material data includes information on at least one of elasticity and plasticity of the object to be analyzed. The program sets, in the control device, a step of calculating an expected contact location with another analysis model in the analysis model based on the position data, and an element size change area having a size based on information including the expected contact location. A step of dividing the element size change region into elements having an element size smaller than a predetermined size, and a step of calculating and outputting the deformation behavior of the analysis model based on the divided elements.
この発明のさらに別の局面に従えば、コンピュータに所定のサイズの要素に分割された解析モデルの変形挙動を算出させるための解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、コンピュータは、記憶装置と、制御装置とを備える。プログラムは、制御装置に、各々が対象とする被解析物の形状データと位置データと材質データとによって規定された複数の解析モデルを記憶させるステップを実行させる。各材質データは、被解析物の弾性および塑性の少なくともいずれかに関する情報を含む。プログラムは、制御装置に、位置データに基づいて解析モデルにおける他の解析モデルとの予想接触箇所を算出するステップと、予想接触箇所を含む、情報に基づいた大きさの要素サイズ変更領域を設定するステップと、要素サイズ変更領域を所定のサイズより小さな要素サイズの要素に分割するステップと、分割された要素に基づいて解析モデルの変形挙動を算出して出力するステップとをさらに実行させる。 According to still another aspect of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium recording an analysis program for causing a computer to calculate a deformation behavior of an analysis model divided into elements of a predetermined size. A storage device and a control device are provided. The program causes the control device to execute a step of storing a plurality of analysis models defined by the shape data, position data, and material data of the object to be analyzed. Each material data includes information on at least one of elasticity and plasticity of the object to be analyzed. The program sets, in the control device, a step of calculating an expected contact location with another analysis model in the analysis model based on the position data, and an element size change area having a size based on information including the expected contact location. A step of dividing the element size change region into elements having an element size smaller than a predetermined size, and a step of calculating and outputting the deformation behavior of the analysis model based on the divided elements.
以上のように、この発明によれば、解析モデルの変形挙動を算出するための計算負荷が低減された解析装置、解析プログラム、解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することができる。 As described above, according to the present invention, it is possible to provide an analysis apparatus, an analysis program, and a computer-readable recording medium on which the analysis program is recorded, in which the calculation load for calculating the deformation behavior of the analysis model is reduced. .
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態について説明する。なお以下の説明では、同一の部品については同一の符号を付すものとし、前記部品の名称や機能が同一である場合には、前記部品についての詳細な説明は繰り返さない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, the same parts are denoted by the same reference numerals, and when the names and functions of the parts are the same, detailed description of the parts will not be repeated.
<全体構成>
まず、本実施の形態に係る解析装置の全体構成について説明する。本実施の形態に係る解析装置は、要素モデルを介すことによって、解析対象となる金型や被加工物などの変形挙動を解析するための装置であって、代表的に、パーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータなどによって実現される。そして、当該解析装置によって行われる解析処理は、代表的に、パーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータ上で実行されるソフトウェアによって実現される。
<Overall configuration>
First, the overall configuration of the analysis apparatus according to the present embodiment will be described. The analysis apparatus according to the present embodiment is an apparatus for analyzing deformation behavior of a die or workpiece to be analyzed through an element model, and is typically a personal computer or a work piece. This is realized by a computer such as a station. The analysis process performed by the analysis device is typically realized by software executed on a computer such as a personal computer or a workstation.
図1は、本実施の形態に係る解析装置の一例であるコンピュータ1を示す斜視図である。図1に示すように、このコンピュータ1は、FD(Flexible Disk)駆動装置111およびCD−ROM(Compact Disk-Read Only Memory)駆動装置113を備えたコンピュータ本体101と、モニタ102と、キーボード103と、マウス104とを含む。
FIG. 1 is a perspective view showing a
<ハードウェア構成>
図2は、本実施の形態に係る解析装置の一例であるコンピュータ1のハードウェア構成を示す制御ブロック図である。図2に示すように、コンピュータ本体101は、上記したFD駆動装置111およびCD−ROM駆動装置113に加えて、相互に内部バス108で接続されたCPU(Central Processing Unit)105と、メモリ106と、固定ディスク107と、通信インターフェイス109とを含む。FD駆動装置111にはFD112が装着される。CD−ROM駆動装置113にはCD−ROM114が装着される。
<Hardware configuration>
FIG. 2 is a control block diagram illustrating a hardware configuration of the
モニタ102は、液晶パネルやCRTから構成されるものであって、CPU105が出力した情報を表示する。キーボード103は、キー入力により、ユーザから情報を受付ける。マウス104は、クリックされたりやスライドされることによって、ユーザから情報を受付ける。メモリ106は、各種の情報を記憶するものであって、たとえば、CPU105でのプログラムの実行に必要なデータを一時的に記憶する。固定ディスク107は、CPU105が実行するプログラムやデータベースを記憶する。
The
CPU105は、コンピュータ1の各要素を制御するものであって、各種の演算を実施する装置である。また、CPU105は、後述するように、固定ディスク107から各種の制御プログラムを読み出してメモリ106に記憶し、当該制御プログラムを実行することによって各種の演算処理を行い、当該処理結果を内部バス108を介してモニタ102などに出力する。
The
通信インターフェイス109は、CPU105が出力した情報を電気信号へと変換するものであって、CPU105が出力した情報をその他の装置が利用できる信号へと変換する装置でもある。また、通信インターフェイス109は、本実施の形態に係るコンピュータ1の外部から入力された情報を受信して、CPU105が利用できる情報に変換する装置でもある。また、コンピュータ1には、必要に応じて、プリンタなどモニタ102以外の他の出力装置が接続され得る。
The
既に述べたように、本実施の形態に係る解析装置および解析処理は、コンピュータ1などのハードウェアと、制御プログラムなどのソフトウェアとによって実現される。一般的にこうしたソフトウェアは、FD112やCD−ROM114などの記録媒体に格納されて、もしくはネットワークなどを介して流通する。そして、前記ソフトウェアは、FD駆動装置111やCD−ROM駆動装置113などにより前記記録媒体から読取られて、若しくは通信インターフェイス109にて受信されて、固定ディスク107に格納される。そして、前記ソフトウェアは、固定ディスク107からメモリ106に読出されて、CPU105により実行される。つまり、図1および図2に示したコンピュータ1のハードウェア自体は一般的なものである。したがって、本発明の最も本質的な部分は、FD112、CD−ROM114、固定ディスク107などの記録媒体に記録された、もしくはネットワークを通じて提供されるソフトウェアである。
As already described, the analysis device and analysis processing according to the present embodiment are realized by hardware such as the
<機能構成>
次に、本実施例に係る解析装置が有する各機能について説明する。ここで、「解析モデル」とは、「形状モデル」、「接触候補モデル」、「要素モデル」を総称して表わすものであって、要素分割がされる前後のモデルを含む概念である。
<Functional configuration>
Next, each function of the analyzing apparatus according to the present embodiment will be described. Here, the “analysis model” is a concept that collectively represents “shape model”, “contact candidate model”, and “element model”, and includes models before and after element division.
図3は、本実施の形態に係る解析装置の機能構成を示す機能ブロック図である。図3に示される各機能は、CPU105がROM107や固定ディスク107などに記憶されるプログラムを実行して図1および図2に示される各ハードウェアを制御することによって発揮される機能である。本実施の形態においては、各種の解析処理のための機能が、パーソナルコンピュータまたはワークステーションなどのコンピュータ1と、当該コンピュータ1上で実行されるソフトウェアと、によって実現される構成としているが、各ブロックの機能や各ステップの処理をソフトウェアによって実現する代わりに、各々を専用のハードウェア回路等によって実現してもよい。
FIG. 3 is a functional block diagram showing a functional configuration of the analysis apparatus according to the present embodiment. Each function shown in FIG. 3 is a function exhibited when the
図3に示すように、本実施の形態に係る解析装置は、算出部105−2と、設定部105−3と、決定部105−4と、分割部105−5と、出力部105−6と、形状モデルデータベース107−2と、要素サイズデータベース107−3と、要素モデルデータベース107−4と、表示部102−1とを含む。ここで、算出部105−2と、設定部105−3と、決定部105−4と、分割部105−5と、出力部105−6とは、制御装置105−1によって実現される機能である。制御装置105−1は、たとえばCPU105などの演算処理装置によって実現されるものであって、制御装置105−1に含まれる各機能を実現するための制御プログラムとによって実現されるものであって、他の構成要素と信号線を介して接続されるものである。形状モデルデータベース107−2と、要素サイズデータベース107−3と、要素モデルデータベース107−4とは、記憶装置107−1に含まれる。
As illustrated in FIG. 3, the analysis apparatus according to the present embodiment includes a calculation unit 105-2, a setting unit 105-3, a determination unit 105-4, a division unit 105-5, and an output unit 105-6. A shape model database 107-2, an element size database 107-3, an element model database 107-4, and a display unit 102-1. Here, the calculation unit 105-2, the setting unit 105-3, the determining unit 105-4, the dividing unit 105-5, and the output unit 105-6 are functions realized by the control device 105-1. is there. The control device 105-1 is realized by an arithmetic processing device such as the
以下、各機能について説明する。まず、記憶装置107−1は、たとえば固定ディスク107やメモリ106などによって実現されるものである。記憶装置107−1は、形状モデルデータベース107−2を記憶しており、形状モデルデータベース107−2は各々が形状データと位置データと材質データとによって規定された複数の解析モデルに関する情報を格納する。ここで、材質データは、解析モデルが対象とする被解析物の弾性および塑性の少なくともいずれかに関する情報を含む。当該材質データとしては、たとえば、ヤング率や、引張強度や、降伏応力や、せん断弾性率などが挙げられる。換言すれば、材質データとは、解析モデルが対象とする被解析物の変形し難さ(あるいは変形し易さ)を示す値である。
Each function will be described below. First, the storage device 107-1 is realized by, for example, the fixed
より詳細には、形状モデルデータベース107−2は、アセンブリモデルを構成する複数の形状モデルの形状情報、位置情報(配置情報)、ヤング率を格納する。要素サイズデータベース107−3は、各選択候補モデルの要素サイズ変更領域と、要素サイズとを格納する。要素モデルデータベース107−4は、要素サイズにて分割後の要素モデルを格納する。 More specifically, the shape model database 107-2 stores shape information, position information (placement information), and Young's modulus of a plurality of shape models constituting the assembly model. The element size database 107-3 stores an element size change area and an element size of each selection candidate model. The element model database 107-4 stores the element model after division by element size.
算出部105−2と、設定部105−3と、決定部105−4と、分割部105−5と、出力部105−6とは、たとえば固定ディスク107もしくはROM107からメモリ106へと読み出されたプログラムがCPU105上で実行されることによって実現される。つまり、固定ディスク107もしくはROM107に記憶されたプログラムが一旦メモリ106へと読み出されて、CPU105がメモリ106からプログラムを読み出しながら順次実行することによって、以下の解析処理などの機能が実現される。
The calculation unit 105-2, the setting unit 105-3, the determination unit 105-4, the dividing unit 105-5, and the output unit 105-6 are read from the fixed
このようにして、算出部105−2は、形状モデルデータベース107−2から位置データを読み出して、各形状モデルにおける他の形状モデルとの予想接触箇所を算出する。つまり、算出部105−2は、複数の形状モデルを有するアセンブリモデルの中から、形状モデル同士の接触が予想される接触候補モデルを抽出する。算出部105−2は、当該接触候補モデルにおける他の接触候補モデルとの接触が予想される箇所の位置情報を算出する。算出部105−2は、接触候補モデルの材質データ、たとえば、ヤング率を読み出す。 In this way, the calculation unit 105-2 reads position data from the shape model database 107-2, and calculates a predicted contact point with another shape model in each shape model. That is, the calculation unit 105-2 extracts a contact candidate model in which contact between the shape models is expected from an assembly model having a plurality of shape models. The calculation unit 105-2 calculates position information of a location where the contact candidate model is expected to make contact with another contact candidate model. The calculation unit 105-2 reads material data of the contact candidate model, for example, Young's modulus.
より詳細には、算出部105−2は、前記位置データと前記形状データとに基づいて形状モデル(解析モデル)間の離間距離を算出し、前記離間距離に基づいて前記予想接触箇所を決定する。当該離間距離は、算出部105−2が、たとえば複数の形状モデルによって構成されるアセンブリモデルにおいて共通の3次元座標系における1の形状モデルに含まれる頂点座標と他の形状モデルに含まれる頂点座標との距離を算出することによって求める。そして、当該1の形状モデルに含まれる頂点座標と他の形状モデルに含まれる頂点座標との距離のうち、最も短い距離を離間距離とする。 More specifically, the calculation unit 105-2 calculates a separation distance between shape models (analysis models) based on the position data and the shape data, and determines the predicted contact location based on the separation distance. . The separation distance is calculated by the calculation unit 105-2, for example, vertex coordinates included in one shape model in a common three-dimensional coordinate system and vertex coordinates included in another shape model in an assembly model constituted by a plurality of shape models. It is obtained by calculating the distance to. Then, the shortest distance among the distances between the vertex coordinates included in the one shape model and the vertex coordinates included in another shape model is set as a separation distance.
図4は、2つの解析モデルにおける要素サイズ変更領域を示すイメージ図である。より詳細には、図4(a)は接触している2つの解析モデル121,122を示すイメージ図であって、図4(b)は距離a離間している2つの解析モデル123,124を示すイメージ図である。算出部105−2は、複数の形状モデルを有するアセンブリモデルの中から、順番に形状モデルを2つずつ読み出す。算出部105は、読み出した形状モデル同士の離間距離aを算出する。そして、形状モデル同士が接触している形状モデル121,122や、形状モデル同士の離間距離aが所定の距離未満である形状モデル123,124を接触候補モデルとして抽出する。図4(a)および図4(b)に示すように、算出部105−2は、1対の接触候補モデルにおいて最も短い離間距離aを算出する際の始点および終点を、それぞれの接触候補モデルにおける予想接触箇所121A,122A,123A,124Aに設定する。そして、当該始点および終点(予想接触箇所121A,122A,123A,124A)を含む面を、それぞれの接触候補モデルにおける予想接触面に設定する。
FIG. 4 is an image diagram showing element size change areas in two analysis models. More specifically, FIG. 4A is an image diagram showing two
このようにして、算出部105−2は、接触が予想される接触候補モデルを抽出し、当該接触候補モデルにおける接触が予想される箇所の位置情報や接触候補モデルの材質データ、たとえば、ヤング率を取得する。より詳細には、算出部105−2は、前記位置データと前記形状データとに基づいて形状モデル(接触候補モデル)間の離間距離aを算出し、前記離間距離aに基づいて予想接触箇所や予想接触面を決定する。 In this way, the calculation unit 105-2 extracts a contact candidate model that is expected to be contacted, and position information of a location where contact is expected in the contact candidate model or material data of the contact candidate model, for example, Young's modulus To get. More specifically, the calculation unit 105-2 calculates a separation distance a between the shape models (contact candidate models) based on the position data and the shape data, and based on the separation distance a Determine the expected contact surface.
設定部105−3は、材質データに基づいて予想接触箇所や予想接触面の近傍に要素サイズ変更領域を設定する。より詳細には、設定部105−3は、前記ヤング率が小さい形状モデル(接触候補モデル)ほど前記要素サイズ変更領域を広く設定する。つまり、設定部105−3は、解析モデルの変形によって要素がつぶれてしまわないように、接触候補モデルが対象としている被解析物がやわらかい材質であるほど(ヤング率が小さいほど)、接触候補モデルにおける要素サイズ変更領域が広範囲となるように設定する。 The setting unit 105-3 sets an element size change region in the vicinity of the predicted contact location or the predicted contact surface based on the material data. More specifically, the setting unit 105-3 sets the element size change region wider as the shape model (contact candidate model) has a lower Young's modulus. In other words, the setting unit 105-3 determines that the contact candidate model is made of a softer material (the smaller the Young's modulus), the more the target object of the contact candidate model is such that the element is not crushed by deformation of the analysis model. Is set so that the element size change area in is wide.
決定部105−4は、材質データに基づいて形状モデル(接触候補モデル)の要素サイズを決定する。より詳細には、決定部105−4は、前記ヤング率が小さい形状モデル(接触候補モデル)ほど前記要素サイズを小さく決定する。すなわち、設定部105−3と決定部105−4とが、取得したヤング率に基づいて接触候補モデルを分類し、その分類に応じた要素分割方法を設定する。すなわち、設定部105−3と決定部105−4とが、当該設定した情報を要素サイズデータベース107−3に格納する。 The determination unit 105-4 determines the element size of the shape model (contact candidate model) based on the material data. More specifically, the determination unit 105-4 determines the element size to be smaller for a shape model (contact candidate model) having a smaller Young's modulus. That is, the setting unit 105-3 and the determination unit 105-4 classify the contact candidate models based on the acquired Young's modulus, and set an element division method according to the classification. That is, the setting unit 105-3 and the determination unit 105-4 store the set information in the element size database 107-3.
分割部105−5は、各形状モデル(接触候補モデル)の要素サイズ変更領域における要素を要素サイズの大きさに分割する。より詳細には、分割部105−5は、前記要素サイズ変更領域については設定した要素サイズにて要素分割を行い、その他の領域については基準要素サイズで要素分割を行って、要素モデルを作成する。ここで、基準要素サイズとは、前記材質データに基づいて決定される要素サイズよりも大きいサイズであることが好ましい。 The dividing unit 105-5 divides the elements in the element size change area of each shape model (contact candidate model) into element sizes. More specifically, the dividing unit 105-5 creates an element model by performing element division with the set element size for the element size change area and element division with the reference element size for the other areas. . Here, the reference element size is preferably larger than the element size determined based on the material data.
図5は、3つの解析モデルにおける要素サイズ変更領域を示すイメージ図である。図5に示すように、樹脂である被解析物の解析モデル126と、金属である被解析物の解析モデル125と、ゴムである被解析物の解析モデル127とが近接している場合について説明する。より詳細には、樹脂である被解析物の解析モデル126と、金属である被解析物の解析モデル125との離間距離bが接触候補判定距離未満であって、金属である被解析物の解析モデル125とゴムである被解析物の解析モデル127との離間距離cが所定未満である場合について説明する。
FIG. 5 is an image diagram showing element size change regions in the three analysis models. As shown in FIG. 5, the case where the
図5に示すように、設定部105−3は、取得したヤング率に基づいて接触候補モデル125,126,127を分類する。設定部105−3による分類方法としては、ヤング率が第1の所定値(たとえば、3×104MPa)以上の被解析物を第1の分類(たとえば、金属類など)とし、第1の所定値未満かつ第2の所定値(たとえば、103MPa)以上の被解析物を第2の分類(たとえば、樹脂類など)とし、第2の所定値未満の被解析物を第3の分類(たとえば、ゴム類など)として、接触候補モデル125,126,127を分類する。
As illustrated in FIG. 5, the setting unit 105-3 classifies the
本実施の形態においては、接触候補モデルが対象とする被解析物のヤング率に基づいて、接触候補モデルが分類される。そして、当該分類に基づいて、要素サイズ変更領域の範囲(大きさ)や、要素サイズが決定される。しかし、被解析物のヤング率ではなく、他の弾性もしくは塑性に関する情報が入力される構成であって、当該情報に基づいて接触候補モデルの分類を行う構成であってもよい。また、材料の種類が入力される構成であって、当該材料の種類に基づいて、直接に接触候補モデルを分類する構成や、直接に要素サイズ変更領域の大きさや要素サイズを決定する構成であってもよい。 In the present embodiment, the contact candidate model is classified based on the Young's modulus of the object to be analyzed by the contact candidate model. Based on the classification, the range (size) of the element size change area and the element size are determined. However, instead of the Young's modulus of the object to be analyzed, other elastic or plastic information may be input, and the contact candidate model may be classified based on the information. In addition, the type of material is input, and the configuration in which the contact candidate model is directly classified based on the type of the material, or the size of the element size change region and the element size are directly determined. May be.
設定部105−3は、ヤング率が3×104MPa以上の接触候補モデル125については、金属類に応じた要素サイズを変更するための広範囲の変更領域を設定する。たとえば、設定部105−3は、予想接触箇所125A,125Bを含む面から厚み方向へ向かって、表面の一層分(基準要素サイズ)あるいは2層分(基準要素サイズの倍)を変更領域として設定する。決定部105−4が、当該変更領域における要素サイズを大サイズに決定する。分割部105−5が、接触候補モデル125を金属類に応じた大サイズの要素に分割する。
For the
そして、設定部105−3は、ヤング率が3×104MPa未満かつ103MPa以上の接触候補モデル126については、樹脂類に応じた要素サイズを変更するため中範囲の変更領域を設定する(S107)。たとえば、設定部105−3は、予想接触箇所126Aを含む面から厚み方向へ向かって、厚みの1/2を変更領域として設定する。決定部105−4が、当該変更領域における要素サイズを中サイズに決定する。分割部105−5が、接触候補モデル126を樹脂類に応じた中サイズの要素に分割する。
And the setting part 105-3 sets the change area of a middle range, in order to change the element size according to resin about the
そして、設定部105−3は、ヤング率が103MPa未満の接触候補モデル127については、ゴム類に応じた要素サイズを変更するための小範囲の変更領域を設定する。たとえば、設定部105−3は、予想接触箇所127Aを含む面から厚み方向へ向かって、全ての厚みを変更領域として設定する。決定部105−4が、当該変更領域における要素サイズを小サイズに決定する。分割部105−5が、接触候補モデル127をゴム類に応じた小サイズの要素に分割する。
And the setting part 105-3 sets the change area of the small range for changing the element size according to rubber | gum about the
このように、上記のように、設定部105−3は、接触候補モデル125,126,127が対象としている被解析物がやわらかい材質であるほど(ヤング率が小さいほど)、接触候補モデルにおける要素サイズ変更領域が広範囲となるように設定する。図5に示すように、分類されたモデルの変更領域の設定方法としては、変形量が少ない金属類の変更領域は形状モデルの表面の1または数層分(基準要素サイズ)、樹脂類の変更領域は形状モデルの厚さ方向の半分まで、ゴム類の変更領域は形状モデルの厚さ方向の全部とする。
Thus, as described above, the setting unit 105-3 causes the
上記のように、決定部105−4は、相対的にヤング率の小さい接触候補モデルほど要素サイズが細かくなるように決定する。たとえば、設定値としては、ゴム類を基準要素サイズとして、樹脂類の要素サイズを基準要素サイズの1.5倍とし、金属類の要素サイズを基準要素サイズの2倍とする。換言すれば、金属類を基準要素サイズとし、樹脂類の要素サイズを基準要素サイズの0.75倍、ゴム類の要素サイズを基準要素サイズの0.5倍とする。 As described above, the determination unit 105-4 determines that the element size becomes smaller as the contact candidate model has a relatively small Young's modulus. For example, as the set values, rubber is set as a reference element size, resin element size is set to 1.5 times the reference element size, and metal element size is set to twice the reference element size. In other words, the metal is the reference element size, the resin element size is 0.75 times the reference element size, and the rubber element size is 0.5 times the reference element size.
出力部105−6は、分割された要素に基づいて解析モデルの変形挙動を算出して出力する。ここで、「出力」とは、表示や印刷だけでなく、データや信号を他のプログラムや装置に与える動作も含む概念である。すなわち、出力部105−6は、算出された変形挙動(解析結果)を表示するものであってもよいし、印刷するものであってもよいし、データや信号を他のプログラムや装置に与えるものであってもよい。すなわち、分割部105−5と出力部105−6とが、設定された要素サイズに基づいて要素分割を行い、要素分割後の要素モデルを用いて接触解析を行う。 The output unit 105-6 calculates and outputs the deformation behavior of the analysis model based on the divided elements. Here, “output” is a concept including not only display and printing, but also an operation of giving data and signals to other programs and devices. That is, the output unit 105-6 may display the calculated deformation behavior (analysis result), print it, or give data or signals to other programs or devices. It may be a thing. That is, the dividing unit 105-5 and the output unit 105-6 perform element division based on the set element size, and perform contact analysis using the element model after element division.
表示部102−1は、たとえばモニタ102によって実現され、CPU105から出力される様々な情報(たとえば、解析結果など)をユーザに表示する。より詳細には、表示部102−1は、コンピュータ本体101と別体の、当該コンピュータ本体101と接続されているモニタ102(ディスプレイ)などによって実現されてもよいし、ノート型のパーソナルコンピュータのように、表示部102−1がコンピュータ本体101と一体的に構成されているモニタ(ディスプレイ)などによって実現されてもよい。
The display unit 102-1 is realized by the
<解析処理>
図6は、解析装置における解析処理の処理手順を示すフローチャートである。図6を参照して、まず、算出部105−2として機能するCPU105は、記憶装置107−1として機能する固定ディスク107の形状モデルデータベース107−2に格納されているアセンブリモデルの形状モデルの位置情報から、図4(a)に示した形状モデル同士が接触しているような形状モデル同士、あるいは図4(b)に示した形状モデル間の離間距離aが接触候補判定距離以内の形状モデル同士を1対の接触候補モデルとして抽出する(ステップ101、以下ステップをSと略す。)。このとき、CPU105は、接触が予想される箇所の情報、たとえば形状モデルを特定するための形状モデルの名称や形状モデルに関するデータが格納されているアドレス、予想接触箇所の座標値、予想接触面を特定するための面の名称や面データが格納されているアドレスなどを取得する。ここでは、複数の接触候補モデルが抽出される。
<Analysis processing>
FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure of analysis processing in the analysis apparatus. Referring to FIG. 6, first, the
以下、S102〜S112までの処理は、取得した複数の接触候補モデルから順に選択された接触候補モデルについて実行される処理である。すなわち、まず、CPU105は、取得した複数の接触候補モデルの各々のヤング率を形状モデルデータベース107−2から読み出す(S102)。これらS101、S102のステップをまとめて「接触情報取得工程」という。
Hereinafter, the process from S102 to S112 is a process executed for the contact candidate models sequentially selected from the plurality of acquired contact candidate models. That is, first, the
CPU105は、取得したヤング率に基づいて各接触候補モデルを分類する(S103〜S105)。本実施の形態においては、上述したように、分類方法として、ヤング率が3×104MPa(第1の所定値)以上のものを金属類、3×104MPa未満かつ103MPa(第2の所定値)以上のものを樹脂類、103MPa未満のものをゴム類として分類する。 CPU105 classifies each contact candidate model based on the acquired Young's modulus (S103-S105). In the present embodiment, as described above, as a classification method, metals having a Young's modulus of 3 × 10 4 MPa (first predetermined value) or more are metals, less than 3 × 10 4 MPa and 10 3 MPa (first (Predetermined value of 2) or more are classified as resins, and those less than 10 3 MPa are classified as rubbers.
図5および図6を参照して、具体的には、まず、CPU105は、形状モデルデータベース107−1から読み出したヤング率が3×104MPa以上であるか否かを判断する(S103)。ヤング率が3×104MPa以上である場合(S103にてYESの場合)、CPU105は接触候補モデルが対象とする被解析物を金属類であると判断し、金属類に応じた要素サイズを変更するための変更領域を設定する(S105)。そして、当該変更領域において接触候補モデルを金属類に応じた要素サイズに分割する(S106)。
Referring to FIGS. 5 and 6, specifically, first,
一方、ヤング率が3×104MPa未満である場合(S103にてNOの場合)、CPU105はヤング率が103MPa以上であるか否かを判断する(S104)。ヤング率が103MPa以上である場合(S104にてYESの場合)、CPU105は接触候補モデルが対象とする被解析物を樹脂類であると判断し、樹脂類に応じた要素サイズを変更するための変更領域を設定する(S107)。そして、当該変更領域において接触候補モデルを樹脂類に応じた要素サイズに分割する(S108)。
On the other hand, when Young's modulus is less than 3 × 10 4 MPa (NO in S103),
一方、ヤング率が103MPa未満である場合(S104にてNOの場合)、CPU105は接触候補モデルが対象とする被解析物をゴム類であると判断し、ゴム類に応じた要素サイズを変更するための変更領域を設定する(S109)。そして、当該変更領域において接触候補モデルをゴム類に応じた要素サイズに分割する(S110)。
On the other hand, if the Young's modulus is less than 10 3 MPa (NO in S104), the
上記のように、本実施の形態に係るCPU105は、接触候補モデルが対象としている被解析物がやわらかい材質であるほど(ヤング率が小さいほど)、接触候補モデルにおける変更領域が広範囲となるように設定する。分類されたモデルの変更領域の設定方法としては、図5に示すように、変形量が少ない金属類の変更領域は形状モデルの表面の一層分(基準要素サイズ)、樹脂類の変更領域は形状モデルの厚さ方向の半分まで、ゴム類の変更領域は形状モデルの厚さ方向の全部とする。
As described above, the
上記のように、本実施の形態に係るCPU105は、相対的にヤング率の小さい接触候補モデルほど要素サイズが細かくなるように設定する。たとえば、設定値としては、ゴム類を基準要素サイズとして、樹脂類の要素サイズを基準要素サイズの1.5倍とし、金属類の要素サイズを基準要素サイズの2倍とする。換言すれば、金属類を基準要素サイズとし、樹脂類の要素サイズを基準要素サイズの0.75倍、ゴム類の要素サイズを基準要素サイズの0.5倍とする。
As described above, the
CPU105は、S105,S107,109にて設定された要素サイズ変更領域と、S106,S108,S110にて設定された要素サイズとを固定ディスク107の要素サイズデータベース107−3へと格納する。これらS103〜S110のステップをまとめて「要素変更情報設定工程」という。
The
CPU105は、要素サイズデータベース107−3に格納されている要素サイズ変更領域と要素サイズとを読み出して接触候補モデルに対して要素分割をおこない、要素モデルを作成する(S111)。CPU105は、作成した要素モデルを固定ディスク107の要素モデルデータベース107−4に一旦格納する。そして、CPU105は、すべての接触候補モデルについてS102〜S111までの要素分割処理が終了したか否かを判断する(S112)。
The
未だS102〜S111までの要素分割処理が終了していない接触候補モデルが存在する場合(S112にてNOの場合)、当該接触候補モデルについてS102〜S111の処理を実行する。一方、すべての接触候補モデルについてS102〜S111までの要素分割処理が終了している場合(S112にてYESの場合)、要素モデルデータベース107−4に格納された要素モデルを読み出して接触解析を行う(S113)。これらS111〜S113のステップをまとめて「接触解析工程」という。 When there is a contact candidate model for which the element division processing from S102 to S111 has not been completed yet (NO in S112), the processing of S102 to S111 is executed for the contact candidate model. On the other hand, when the element division processing from S102 to S111 is completed for all contact candidate models (YES in S112), the element model stored in the element model database 107-4 is read and contact analysis is performed. (S113). These steps of S111 to S113 are collectively referred to as “contact analysis process”.
以上で説明したように、本実施の形態に係る解析装置および解析処理によって、形状モデルの変形が大きいために要素がつぶれそうな領域を、変形前に予め材質に応じたより細かい要素に分割しておくことが可能になり、精度が高い解析結果を得ることができるようになる。 As described above, the analysis device and the analysis processing according to the present embodiment divide a region where an element is likely to be collapsed due to a large deformation of the shape model into smaller elements according to the material in advance before the deformation. It becomes possible to obtain an analysis result with high accuracy.
また、接触候補モデルの抽出において、形状モデルの変形方向と形状モデル間の距離に基づいて接触候補を抽出することにより、高い精度で接触候補が抽出可能となる。 Further, in extracting the contact candidate model, the contact candidate can be extracted with high accuracy by extracting the contact candidate based on the deformation direction of the shape model and the distance between the shape models.
また、要素サイズを変更する要素サイズ変更領域を設定する際において、接触候補モデルの構成材料からヤング率の大きさに基づいて段階的に(たとえば3つに)分類し、接触により大きく変形する、すなわちヤング率の小さい材料ほど要素サイズを変更する領域を広範囲に取ることにより、精度の高い解析結果を得ることが可能になる。 Further, when setting the element size change region for changing the element size, the contact candidate model is classified stepwise (for example, three) based on the Young's modulus from the constituent material of the contact candidate model, and greatly deformed by contact. That is, it is possible to obtain a highly accurate analysis result by taking a region where the element size is changed in a wider range as the material has a lower Young's modulus.
加えて、要素サイズの設定において、変形量の大きい、すなわちヤング率の小さい材料ほど要素サイズを小さくすることで、変形による要素つぶれを低減でき、精度の高い解析結果を得ることが可能になる。 In addition, in setting the element size, by reducing the element size for a material having a larger deformation amount, that is, a material having a smaller Young's modulus, it is possible to reduce the element collapse due to the deformation and obtain a highly accurate analysis result.
<その他の実施の形態>
本発明は、システム或いは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。そして、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、本発明の効果を享受することが可能となる。
<Other embodiments>
It goes without saying that the present invention can also be applied to a case where the object is achieved by supplying a program to a system or apparatus. Then, a storage medium storing a program represented by software for achieving the present invention is supplied to the system or apparatus, and a program code stored in the storage medium by the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus It is possible to enjoy the effects of the present invention also by reading and executing.
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。 In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiment, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード(ICメモリカード)、ROM(マスクROM、フラッシュEEPROMなど)などを用いることができる。 As a storage medium for supplying the program code, for example, a floppy disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-ROM, CD-R, magnetic tape, nonvolatile memory card (IC memory card), ROM (mask) ROM, flash EEPROM, etc.) can be used.
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS(オペレーティングシステム)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。 Further, by executing the program code read by the computer, not only the functions of the above-described embodiments are realized, but also an OS (operating system) running on the computer based on the instruction of the program code However, it is needless to say that a case where the function of the above-described embodiment is realized by performing part or all of the actual processing and the processing is included.
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。 Further, after the program code read from the storage medium is written to a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the function expansion is performed based on the instruction of the program code. It goes without saying that the CPU or the like provided in the board or the function expansion unit performs part or all of the actual processing and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.
1 コンピュータ、101 コンピュータ本体、102 モニタ、102−1 表示部、103 キーボード、104 マウス、105 CPU、105−1 制御装置、105−2 算出部、105−3 設定部、105−4 決定部、105−5 分割部、105−6 出力部、106 メモリ、107 固定ディスク、107−1 記憶装置、107−2 形状モデルデータベース、107−3 要素サイズデータベース、107−4 要素モデルデータベース、108 内部バス、109 通信インターフェイス。
DESCRIPTION OF
Claims (7)
各々が対象とする被解析物の形状データと位置データと材質データとによって規定された複数の解析モデルを記憶する記憶装置を備え、
各前記材質データは、前記被解析物の弾性および塑性の少なくともいずれかに関する情報を含み、
前記位置データに基づいて前記解析モデルにおける他の解析モデルとの予想接触箇所を算出する算出手段と、
前記予想接触箇所を含む、前記情報に基づいた大きさの要素サイズ変更領域を設定する設定手段と、
前記要素サイズ変更領域を前記所定のサイズより小さな要素サイズの要素に分割する分割手段と、
前記分割された要素に基づいて前記解析モデルの変形挙動を算出して出力する出力手段とをさらに備える、解析装置。 An analysis device that calculates the deformation behavior of an analysis model divided into elements of a predetermined size,
A storage device for storing a plurality of analysis models each defined by shape data, position data, and material data of an object to be analyzed;
Each of the material data includes information on at least one of elasticity and plasticity of the analyte,
A calculation means for calculating a predicted contact point with another analysis model in the analysis model based on the position data;
Setting means for setting an element size change area having a size based on the information, including the predicted contact location;
Dividing means for dividing the element size change area into elements having an element size smaller than the predetermined size;
An analysis apparatus further comprising output means for calculating and outputting the deformation behavior of the analysis model based on the divided elements.
前記分割手段は、前記要素サイズ変更領域を前記要素サイズの要素に分割する、請求項1に記載の解析装置。 Determining means for determining the element size based on the information;
The analysis device according to claim 1, wherein the dividing unit divides the element size change region into elements of the element size.
前記設定手段は、前記ヤング率が小さいものほど前記要素サイズ変更領域を広く設定する、請求項2または3に記載の解析装置。 The information includes a Young's modulus of the analyte,
The analysis device according to claim 2 or 3, wherein the setting means sets the element size change region wider as the Young's modulus is smaller.
前記コンピュータは、
記憶装置と、
制御装置とを備え、
前記プログラムは、前記制御装置に、
各々が対象とする被解析物の形状データと位置データと材質データとによって規定された複数の解析モデルを記憶させるステップを実行させ、
各前記材質データは、前記被解析物の弾性および塑性の少なくともいずれかに関する情報を含み、
前記プログラムは、前記制御装置に、
前記位置データに基づいて前記解析モデルにおける他の解析モデルとの予想接触箇所を算出するステップと、
前記予想接触箇所を含む、前記情報に基づいた大きさの要素サイズ変更領域を設定するステップと、
前記要素サイズ変更領域を前記所定のサイズより小さな要素サイズの要素に分割するステップと、
前記分割された要素に基づいて前記解析モデルの変形挙動を算出して出力するステップとをさらに実行させる、解析プログラム。 An analysis program for causing a computer to calculate the deformation behavior of an analysis model divided into elements of a predetermined size,
The computer
A storage device;
A control device,
The program is stored in the control device.
A step of storing a plurality of analysis models each defined by shape data, position data, and material data of an object to be analyzed;
Each of the material data includes information on at least one of elasticity and plasticity of the analyte,
The program is stored in the control device.
Calculating a predicted contact point with another analysis model in the analysis model based on the position data;
Setting an element size change area of a size based on the information, including the expected contact location;
Dividing the element size changing area into elements having an element size smaller than the predetermined size;
And a step of calculating and outputting a deformation behavior of the analysis model based on the divided elements.
前記コンピュータは、
記憶装置と、
制御装置とを備え、
前記プログラムは、前記制御装置に、
各々が対象とする被解析物の形状データと位置データと材質データとによって規定された複数の解析モデルを記憶させるステップを実行させ、
各前記材質データは、前記被解析物の弾性および塑性の少なくともいずれかに関する情報を含み、
前記プログラムは、前記制御装置に、
前記位置データに基づいて前記解析モデルにおける他の解析モデルとの予想接触箇所を算出するステップと、
前記予想接触箇所を含む、前記情報に基づいた大きさの要素サイズ変更領域を設定するステップと、
前記要素サイズ変更領域を前記所定のサイズより小さな要素サイズの要素に分割するステップと、
前記分割された要素に基づいて前記解析モデルの変形挙動を算出して出力するステップとをさらに実行させる、コンピュータ読取可能な記録媒体。 A computer-readable recording medium recording an analysis program for causing a computer to calculate the deformation behavior of an analysis model divided into elements of a predetermined size,
The computer
A storage device;
A control device,
The program is stored in the control device.
A step of storing a plurality of analysis models each defined by shape data, position data, and material data of an object to be analyzed;
Each of the material data includes information on at least one of elasticity and plasticity of the analyte,
The program is stored in the control device.
Calculating a predicted contact point with another analysis model in the analysis model based on the position data;
Setting an element size change area of a size based on the information, including the expected contact location;
Dividing the element size changing area into elements having an element size smaller than the predetermined size;
A computer-readable recording medium that further executes a step of calculating and outputting a deformation behavior of the analysis model based on the divided elements.
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JP2009123060A (en) * | 2007-11-16 | 2009-06-04 | Fujitsu Ltd | Device and program for creating analysis model |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20110201 |