JP2010025641A - 材料特性の推定方法及び材料特性の推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】高精度な数値解析を可能とする材料特性の推定方法及び材料特性の推定プログラムを提供する。
【解決手段】材料Ｘの材料モデルの定数であるＣ_ijの仮定値を決定する。その後、仮定値に基づき得られた変位―荷重特性の解析結果と材料Ｘの当該特性に関する実測結果とを比較して、評価関数値を算出する。大域的最適化手法に従って、仮定値を基準値に基づく数値範囲内で変更しながら評価関数値の算出を繰り返した後、最適な仮定値を特定して記憶する。仮定値の記憶が所定回数実行されたか否かを判断し、所定回数実行されていないと判断した場合には、直前に記憶した仮定値を用いて大域的最適化手法を再度実行し、所定回数実行されたと判断した場合には、記憶した仮定値の中から最適条件を満たすものを選択する。
【選択図】図２

Description

本発明は、材料特性の推定方法及び材料特性の推定プログラムに関する。

数値解析を用いて製品性能を評価する際には、材料が有する種々の特性を入力パラメータとして準備する必要があるが、これらの特性の中には正確な測定が難しいものがあり、このような特性はしばしば、数値解析を用いて推定される。例えば特許文献１記載の方法は、試験片（材料）の応力−歪特性を推定する方法であって、試験片の実物を用いて衝撃特性に関する実験を行う実機試験工程と、試験片の応力−歪特性のパラメータを用いて上記実験に相当する数値解析を行う解析工程とを有しており、数値解析結果と実験結果との差が許容範囲内となるまでパラメータを変更しながら解析工程を繰り返し、許容範囲内となったときのパラメータを材料の応力−歪特性を示すものと判断する。
特開２００６−２５８５８８号公報

しかしながら、特許文献１記載の方法では、解析工程と変更工程とを何度繰り返しても、数値解析結果と衝突試験結果との差が許容範囲に収まらない、すなわち収束しないことがあった。この場合、推定される材料の応力−歪特性は精度が劣ったものとなり、この応力−歪特性を用いた数値解析は精度が低くなる。

そこで本発明は、高精度な数値解析を可能とする材料特性の推定方法及び材料特性の推定プログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る材料特性の推定方法は、材料について、第１の特性に関連する第２の特性の実測結果を用意する第１の工程と、第１の特性の仮定値を決定する第２の工程と、前記仮定値を基準値として記憶する設定ステップと、第１の特性が当該仮定値であるときの第２の特性の解析結果を求め、前記第２の特性の解析結果と前記実測結果とを比較することで評価関数値を算出する算出ステップとを含み、大域的最適化手法に従って前記仮定値を前記基準値に基づく所定の数値範囲内で変更しながら前記算出ステップを繰り返すことにより前記所定の数値範囲内で最適な前記仮定値を特定して記憶する第３の工程と、前記第３の工程が所定回数実行されたか否かを判断し、所定回数実行されていないと判断した場合には、直前の前記第３の工程で記憶した前記仮定値を用いて前記第３の工程を再度実行し、所定回数実行されたと判断した場合には、前記第３の工程で記憶した前記仮定値の中から最適条件を満たすものを選択する第４の工程と、を有することを特徴とする。

本発明に係る材料特性の推定方法では、第１の特性に関連する第２の特性の実測結果を用意しておく（第１の工程）。その後、第１の特性の仮定値を決定し（第２の工程）、この仮定値から第２の特性の解析結果を求め、第２の特性の解析結果と実測結果とを比較して評価関数値を算出する（算出ステップ）。そして、大域的最適化手法に従って仮定値を変更しながら評価関数値を算出することにより、最適な仮定値を特定する。ここで重要なのは、本発明では、最適な仮定値をある数値範囲内で求めるということである。仮定値の大幅な変更が可能だと、変更後の仮定値が数値解析を安定的に行える領域から外れてしまい最適な仮定値を得ることが困難になりがちだが、本発明では、仮定値をある数値範囲内から選択するので仮定値の大幅な変更が生じず、仮定値が数値解析の安定領域から外れにくくなるため、最適な仮定値を確実に得ることができる。第３の工程では、得られた最適な仮定値を記憶する。

ところで、このようにして特定された最適な仮定値が第１の特性の最適値であるとは限らない。なぜなら、ここで得られた最適な仮定値は「基準値に基づく所定の数値範囲」という限られた領域内から選ばれたものにすぎず、真に最適な仮定値はかかる領域の外に存在するかもしれないからである。そこで本実施形態では、第３の工程で記憶した仮定値を基準値とし、再び第３の工程を実行する。これにより、先に実行した第３の工程と次に実行する第３の工程とでは、「基準値を基準とした所定の数値範囲」がずれることになる。このように、数値範囲をずらしながら第３の工程を反復実行することで、仮定値の大幅な変更をなくしつつも、広い数値範囲で最適な仮定値を得ることができる。これにより、材料の第１の特性をより精度良く推定することができ、その結果、材料特性の推定において、高精度な数値解析が可能となる。

また、本発明の材料特性の推定方法では、第３の工程では、大域的最適化手法として焼きなまし法を用いることが好ましい。大域的最適化手法を用いることで、第３の工程において局所的最適解に陥る可能性が低くなる。よって、材料の第１の特性をいっそう正確に推定することができる。

また、本発明の材料特性の推定方法では、材料は樹脂材料であり、実測結果は引張試験により得られるものであり、第１の特性は超弾性モデルの材料定数であり、第２の特性は変位―荷重特性であることが好ましい。この場合、実測が極めて困難な真歪―真応力特性をより正確に推定することが可能となる。

ところで、本発明は、上記のように材料特性の推定方法の発明として記述できる他に、以下のように材料特性の推定プログラムの発明としても記述することができる。これらはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。

すなわち、本発明に係る材料特性の推定プログラムは、材料の第１の特性を推定するプログラムであって、情報処理装置に、材料について、第１の特性に関連する第２の特性の実測結果を用意する第１の処理と、前記第１の特性の仮定値を決定する第２の処理と、仮定値を基準値として記憶する設定ステップと、第１の特性が当該仮定値であるときの第２の特性の解析結果を求め、前記第２の特性の解析結果と前記実測結果とを比較することで評価関数値を算出する算出ステップとを含み、大域的最適化手法に従って前記仮定値を前記基準値に基づく所定の数値範囲内で変更しながら前記算出ステップを繰り返すことにより前記所定の数値範囲内で最適な前記仮定値を特定して記憶する第３の処理と、前記第３の処理が所定回数実行されたか否かを判断し、所定回数実行されていないと判断した場合には、直前の前記第３の処理で記憶した前記仮定値を用いて前記第３の処理を再度実行し、所定回数実行されたと判断した場合には、前記第３の処理で記憶した前記仮定値の中から最適条件を満たすものを選択する第４の処理と、を実行させることを特徴とする。

また、本発明に係る材料特性の推定プログラムでは、第３の処理では、最適化手法として焼きなまし法を用いることが好ましい。

また、本発明に係る材料特性の推定プログラムでは、材料は樹脂材料であり、実測結果は引張試験により得られるものであり、第１の特性は超弾性モデルの材料定数であり、第２の特性は変位―荷重特性であることが好ましい。

本発明によれば、高精度な数値解析を可能とする材料特性の推定方法及び材料特性の推定プログラムを提供することができる。

以下、図面とともに本発明に係る材料特性の推定方法および射出成形条件の決定プログラムの好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

本実施形態に係る材料特性の推定方法は、樹脂材料Ｘの特性である超弾性モデルにおける材料定数（第１の特性）を推定するものであって、ワークステーションやＰＣ（Personal Computer）等の情報処理装置により実行される。情報処理装置としては、例えば、図１に示すようなハードウェア構成のものが用いられる。図１に示すように、情報処理装置３０は、中央処理装置（CentralProcessing Unit：ＣＰＵ）３１と、プログラムやデータを記憶するためのハードディスク装置３２と、主メモリ３３と、キーボードやマウス等の入力装置３４と、ディスプレイ等の表示装置３５と、磁気テープやＲＯＭ等の記録媒体３７を読み取る読取装置３６とを含んで構成されている。ハードディスク装置３２、主メモリ３３、入力装置３４、表示装置３５、及び読取装置３６は、何れも中央処理装置３１に接続されている。

この情報処理装置３０では、プログラムを記憶した記録媒体３７が読取装置３６に装着され、記録媒体３７からプログラムが読み出されてハードディスク装置３２に記憶される。続いて、ハードディスク装置３２に記憶されたプログラムが、中央処理装置３１により主メモリ３３上に展開して実行されて、本実施形態に係る材料特性の推定方法が実行される。なお、本実施形態に係る材料特性の推定方法は、上記のようにプログラムによるものでなく装置のみで実行されるものであってもよい。また、以下に述べる一連の処理全てが情報処理装置にて実行されるとしてもよいし、一連の処理のうちの一部が情報処理装置にて実行されるとしてもよい。

本実施形態では、最適化支援ソフトウエアと数値解析ソフトウエアとを組み合わせて実行することにより、樹脂材料Ｘの材料定数を推定する。最適化支援ソフトウエアにはiSIGHT version 10.0 (Engineous Software Inc.製)を用い、数値解析ソフトウエアにはABAQUS/ Standard Version 6.7（Dassault Systems Simulia Corp.製）を用いる。なお、適用可能な最適化支援ソフトウエアおよび数値解析ソフトウエアはこれに限られない。

以下、図２のフローチャートを用いて、本実施形態に係る材料特性の推定方法を説明する。

まず、樹脂材料Ｘの変位―荷重特性（第２の特性）について実測結果を用意する（第１の工程、ステップＳ１１）。この実測結果は、樹脂材料Ｘからなる試験片を用いた引張試験によって得たものである。図３（ａ）は変位―荷重特性に関するグラフを示す図であって、グラフ中の実線は本ステップで用意された実測結果を示す。実測結果はハードディスク装置３２あるいは記録媒体３７に予め記憶されたものであってもよいし、本ステップにおいてユーザにより入力されたものであってもよい。上記の引張試験は、具体的には、例えば、以下のように行われる。試験方法は一軸引張試験が用いられる。材料は、住友化学（株）社製ポリプロピレンＷＦ８３６ＤＧ３（メルトフローレイト（ＭＦＲ）：７ｇ／１０分）が用いられる。測定機器は、高速引張試験機（（株）島津製作所製ハイドロショットＨＩＴＳ−Ｔ１０）が用いられる。測定条件は、１５３℃、１００ｍｍ／ｓである。試験片は、ＡＳＴＭ Ｔｙｐｅ Ｌである。

次に、変位―荷重特性の実測結果から、公知の方法を用いて樹脂材料Ｘの真歪―真応力特性を見積もる（ステップＳ１２）。ここでは、下記式（Ａ）（Ｂ）を用いて真歪ε及び真応力Ｔを求める。図３（ａ）は、真歪―真応力特性に関するグラフを示す図であって、グラフ中の実線は本ステップで見積もった樹脂材料Ｘの真歪―真応力特性を示す。
ε＝ｌｎ（１＋ｄ／ｌ） …（Ａ）
（ｄ：変位、ｌ：試験片の基準長）
Ｔ＝ｆ／Ａ×（１＋ｄ／ｌ） …（Ｂ）
（ｆ：荷重、Ａ：試験片の基準断面積）

次に、ステップＳ１２で見積もった試験片の真歪―真応力特性から、樹脂材料Ｘの超弾性モデルの材料定数の仮定値（第１の特性）を決定する（第２の工程、ステップＳ１３）。ここで、超弾性モデルは下記式（１）〜（４）であり、材料定数は下記式（４）にあるパラメータＣ_０１，Ｃ_１０，Ｃ_１１，Ｃ_０２，Ｃ_２０である。決定方法は、下記式（４）で表される曲線が、ステップＳ１２で見積もった試験片の材料定数真歪―真応力特性と図３（ａ）に示すように、略同一のものとなるように材料定数を決定する。図３（ａ）に示す破線は、超弾性モデルによって算出された真歪―真応力特性を示す。説明の便宜上、以降はパラメータＣ_０１，Ｃ_１０，Ｃ_１１，Ｃ_０２，Ｃ_２０をまとめてパラメータＣ_ijと呼ぶ。

ここで注意されたいのは、ステップＳ１３で求めた材料定数は、精度がさほど高くないということである。これは、ステップＳ１２で使用した式（Ａ）（Ｂ）は引張試験において、試験片が一様に変形しかつ体積が不変である場合を仮定した理論式であり、実際の実験ではこれらの仮定が十分に成立しないために、近似した結果が得られる。すなわち、ステップＳ１２で見積もった試験片の真歪―真応力特性の精度がさほど高くないために、ステップＳ１３で得られた材料定数はおおよそのものとなる。

次に、パラメータＣ_ijの仮定値をステップＳ１３で得た値から変動させ、所定の数値範囲内で最適なパラメータＣ_ijの仮定値を特定し、記憶する(第３の工程、ステップＳ１４)。なお、ステップＳ１４〜Ｓ１７は、最適化支援ソフトウエアを用いることで実行される。

ステップＳ１４について、図５を参照しつつ詳細に説明する。図５は、ステップＳ１４の実行内容を詳しく示すフローチャートである。まず、ステップＳ１３で求めたパラメータＣ_ijの仮定値を基準値Ｂ_ijとする（設定ステップ、ステップＳ１４０）。次に、変動倍率Ａ_ijを１に設定する（ステップＳ１４１）。そして、変動倍率Ａ_ijと基準値Ｂ_ijとを乗算してパラメータＣ_ijの仮定値を新たに算出する（ステップＳ１４２）。なお、基準値Ｂ_ijがステップＳ１３で求めたパラメータＣ_ijの仮定値であること、及び、変動倍率Ａ_ijが１であることから、ステップＳ１４２で得られるパラメータＣ_ijの仮定値は、ステップＳ１３で求めたパラメータＣ_ijの仮定値と同一である。図６は、ステップＳ１４０〜１４２を初めて実行したときの変動倍率Ａ_ij、基準値Ｂ_ij、及びパラメータＣ_ijの仮定値を示す図である。

次に、超弾性モデルの材料定数をステップＳ１４２で得たパラメータＣ_ijとし、数値解析ソフトウェアを使って、引張試験に相当する解析を実施し、変位−荷重特性（第２の特性の解析結果）を求める（ステップＳ１４３）。このとき解析モデル４０は、引張試験で用いた試験片と同等の試験片であって、図４に示すように、平行部４２とＲ部４３ａ，４３ｂとを有した形状となっている。平行部４２は長さＬＰが１０ｍｍ、厚さが３．０ｍｍ、幅ＷＰが３．００ｍｍとなっており、Ｒ部４３ａ，４３ｂは長さＬＲが１０ｍｍ、厚さが３．０ｍｍ、幅ＷＰの最大値が１０ｍｍ、最小値が３．００ｍｍとなっている。なお、境界条件は、解析モデル４０のＲ部４３ａ側の端部を完全拘束した状態でＲ部４３ｂ側の端部を均一速度１００ｍｍ／ｓで延伸方向に引っ張ることとする。図３（ｂ）の破線は、本ステップを初めて実行したときに得られた第２の特性の解析結果を示す。図３（ｂ）からわかるように、この時点では、ステップＳ１１で用意された実測結果と解析結果の変位−荷重特性との間には大きな差がある。

変位−荷重特性の解析結果と、変位―荷重特性の実測結果とから、評価関数値Ｄを算出する（算出ステップ、ステップＳ１４４）。評価関数値Ｄは、以下の式（５）で求められる。

ｎは比較点の数であり、本実施形態では１７である。ｘ_ｉは第ｉ番目の比較点における変位量である。Ｌ_ｓｉｍ（ｘ_ｉ）は、解析モデルの変位−荷重特性から得た、変位量がｘ_ｉの時の荷重値であり、Ｌ_ｅｘｐ（ｘ_ｉ）は、実測結果から得た、変位量がｘ_ｉの時の荷重値である。図３を用いてより具体的に説明すると、ｘ_１は０ｍｍであり、ｘ_１７は９０ｍｍである。Ｌ_ｓｉｍ（ｘ_１７）は約０．０４５ｋＮであり、Ｌ_ｅｘｐ（ｘ_１７）は、約０．０５５ｋＮである。

次に、ステップＳ１４４を５６回実行したか、又は略同一の評価関数値Ｄを５回得たかを判断する（ステップＳ１４５）。ここで、略同一の評価関数値Ｄとは、予め定めた所定の誤差範囲内に収まる評価関数値Ｄを指す。ステップＳ１４４を５６回実行しておらず、且つ、評価関数値Ｄについて略同一の値を５回得ていない場合、「Ｎｏ」が選択される。「Ｎｏ」の場合、大域的最適化手法に従って変動倍率Ａ_ijを下記式（６）に示す数値範囲で変更する（ステップＳ１４６）。なお、大域的最適化手法としては焼きなまし法や遺伝的アルゴリズムが挙げられるが、本実施形態では焼きなまし法を適用する。

次に、ステップＳ１４６で選択された変動倍率Ａ_ijを用いて、ステップＳ１４２〜１４５を再び実行する。

すなわち、ステップＳ１４６で変更した変動倍率Ａ_ijと基準値Ｂ_ijとを乗算してパラメータＣ_ijの仮定値を新たに算出する。そして、このパラメータＣ_ijの仮定値から引張試験に相当する解析による変位−荷重特性の解析結果を新たに求める。変位−荷重特性の解析結果と、ステップＳ１１で用意した変位―荷重特性の実測結果とから、評価関数値Ｄを新たに算出する。

その後、ステップＳ１４４をそれぞれ５６回実行し終わるか、略同一の評価関数値Ｄを５回得るまで、ステップＳ１４１〜１４５を反復実行する。評価関数値Ｄの算出を５６回実行した場合には、算出された評価関数値Ｄのうち最小のものを選択し、この値と、この値が得られたパラメータＣ_ijの仮定値とを記憶する（ステップＳ１４７）。略同一の評価関数値Ｄを５回得た場合には、略同一の評価関数値Ｄのうちの最小値と、この値が得られたパラメータＣ_ijの仮定値とを記憶する。これにより、以下の式（７）で表せる数値範囲内（所定の数値範囲内）で最適なパラメータＣ_ijの値が記憶されることとなる。以上の工程を経て、ステップＳ１４は終了する。

図２に戻る。ステップＳ１４の実行後、ステップＳ１４の実行回数が所定回数に達した否かを判断する（第４の工程、ステップＳ１５）。本実施形態では、ステップＳ１４の実行回数は５６回とする。この回数に達していない場合には、直前にステップＳ１４で記憶したパラメータＣ_ijの仮定値を抽出し（ステップＳ１６）、これを用いてステップＳ１４を再度実行する。このとき、抽出したパラメータＣ_ijの仮定値が基準値Ｂ_ijとなる。

ステップＳ１４の実行回数が５６回に達したら、ステップＳ１４で最後に記憶した複数のパラメータＣ_ijの仮定値を選択する（ステップＳ１７）。図７は、ステップＳ１７で選択されたパラメータＣ_ijの仮定値と、この値を得た際の変動倍率Ａ_ij及び基準値Ｂ_ijとを示す図である。また、図８は変位―荷重特性に関するグラフを示す図であって、グラフ中の実線はステップＳ１１で用意された実測結果を示し、破線はステップＳ１７で選択されたパラメータＣ_ijの仮定値に基づきステップＳ１４３で得られた変位−荷重特性の解析結果を示す。図８からもわかるように、ステップＳ１７で選択されたパラメータＣ_ijに対応する変位−荷重特性の解析結果は、変位―荷重特性の実測結果とほぼ一致している。したがって、ステップＳ１７で選択した仮定値をパラメータＣ_ijの正式な値とすることにより、樹脂材料Ｘの高精度な超弾性モデルの材料定数を得ることができる。

以上の工程を経て、樹脂材料Ｘの超弾性モデルの材料定数の推定が終了する。推定された超弾性モデルの材料定数を示す情報は別の解析モジュール等に出力されて、用いられることによって樹脂材料Ｘの数値解析等を行うことが可能となる。

上記のように、本実施形態に係る材料特性の推定方法では、ステップＳ１４にてパラメータＣ_ijの仮定値を種々の値に変更する。図９は、本実施形態に係る材料特性の推定方法の概念を示す図である。図９は、図面を見やすくするためにパラメータＣ_０１，Ｃ_１０を軸とした二次元グラフとなっているが、実際はパラメータＣ_０１，Ｃ_１０，Ｃ_１１，Ｃ_０２，Ｃ_２０を軸とした五次元グラフとなっている。仮定値の大幅な変更が可能だと、仮定値が数値解析を安定的に行える領域から外れてしまい最適な仮定値が得られなくなるおそれがあるが、図９に示すように本実施形態では、数値範囲Ｑ内すなわち上記式（７）に示す範囲内から仮定値を選択するため、仮定値Ｐの大幅な変更が生じない。よって、ステップＳ１４において変更後の仮定値が数値解析の安定領域Ｒから外れる可能性が低くなるため、最適な仮定値Ｐを確実に得ることができる。なお最初の仮定値ＰＦは、数値範囲Ｑ内から選択されたものではないが、実測結果から取得されたものであるため（ステップＳ１３を参照）数値解析の安定領域ＲＰから外れる可能性は少なく、仮に安定領域Ｐから外れた場合は、仮定値ＰＦであるＣ_ijの組み合わせを、安定領域におさまるように修正すればよい。

また、本実施形態では、ステップＳ１４を繰り返し実行するが、先に実行したステップＳ１４にて記憶したパラメータＣ_ijの仮定値を、次に実行するステップＳ１４の基準値Ｂ_ijとする。これにより、図９に示すように、先に実行したステップＳ１４と後に実行するステップＳ１４とでは、仮定値Ｐが選択されうる数値範囲Ｑがずれることになるので、各数値範囲Ｑで最適なパラメータＣ_ijの仮定値Ｐを得ることができる。ステップＳ１４を繰り返し行い、最終的に得られた仮定値Ｐを選択すれば、真に最適な仮定値ＰＡを得ることができ、これに対応する超弾性モデルの材料定数を樹脂材料Ｘの超弾性モデルの材料定数とすれば、樹脂材料Ｘの数値解析を精度よく行うことが可能となる。

また、本実施形態では、ステップＳ１４の処理に大域的最適化手法を用いている。大域的最適化手法を用いることで、局所的最適解に陥る可能性が低くなる。よって、材料の材料定数をいっそう正確に推定することができる。

以上、本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。

例えば、本実施形態では、樹脂材料Ｘの超弾性モデルの材料定数を推定するとしたが、材料は樹脂材料に限られない。更に、材料特性についても超弾性モデルの材料定数に限られない。

また、本実施形態のステップＳ１４５では、評価関数値Ｄについて略同一の値を５回得たか、又はステップＳ１４３を５６回実行したかを判断するとしたが、回数はこれに限られない。

また、本実施形態のステップＳ１５では、ステップＳ１４の実行回数が５６回に達した否かを判断するとしたが、回数はこれに限られない。また、ステップＳ１５では、ステップＳ１４で略同一の仮定値を５回格納したかを判断する、としてもよい。この場合、ステップＳ１７では、略同一の仮定値のうちの最小値を選択する。
（材料特性の推定プログラム）

次に、上述した一連の処理を情報処理装置３０に実行させるための材料特性の推定プログラムについて説明する。図１０に示すように、材料特性の推定プログラム７１は、情報処理装置により読取可能な、あるいは情報処理装置に備えられる、記録媒体７０に形成されたプログラム記憶領域７０ａ内に記憶される。なお、記録媒体７０が情報処理装置により読取可能なものである場合、かかる記録媒体７０は図１に示す記録媒体３７に相当する。

材料特性の推定プログラム７１は、材料特性の推定方法を統括的に制御するメインモジュール７１ａと、第１のモジュール７１ｂと、第２のモジュール７１ｃと、第３のモジュール７１ｄと、第４のモジュール７１ｅと、を備えて構成される。

すなわち、第１のモジュール７１ｂは上記の実施形態におけるステップＳ１２を実現させ、第２のモジュール７１ｃはステップＳ１２，１３を実現させ、第３のモジュール７１ｄはステップＳ１４を実現させ、第４のモジュール７１ｅはステップＳ１５〜Ｓ１７を実現させる。なお、材料特性の推定プログラムは、その一部若しくは全部が、通信回線等の伝送媒体を介して伝送され、他の機器により受信されて記録（インストールを含む）される構成としてもよい。

本実施形態に係る材料特性の推定方法が実行される情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。 本実施形態に係る材料特性の推定方法を示すフローチャートである。 変位―荷重特性に関するグラフ、及び真歪―真応力特性に関するグラフを示す図である。 本形態の解析モデルを示す図である。 図１に示すステップＳ１４の処理を詳細に示すフローチャートである。 図５に示すステップＳ１４０〜１４２初めて実行したときのパラメータの仮定値と、この値を得た際の変動倍率及び基準値とを示す図である。 図１に示すステップＳ１７で選択されたパラメータの仮定値と、この値を得た際の変動倍率及び基準値とを示す図である。 変位―荷重特性に関するグラフ、及び真歪―真応力特性に関するグラフを示す図である。 本実施形態に係る材料特性の推定方法の概念を示す図である。 本実施形態に係る粘度特性推定プログラムの構成を示す図である。

符号の説明

３０…情報処理装置、３１…中央処理装置、３２…ハードディスク装置、３３…主メモリ、３４…入力装置、３５…表示装置、３６…読取装置、３７…記録媒体、４０…解析モデル、７０…記録媒体、７０ａ…プログラム記憶領域、７１…推定プログラム、７１ａ…メインモジュール、７１ｂ…第１のモジュール、７１ｃ…第２のモジュール、７１ｄ…第３のモジュール、７１ｅ…第４のモジュール。

Claims (6)

1. 材料の第１の特性を推定する方法であって、
   前記材料について、前記第１の特性に関連する第２の特性の実測結果を用意する第１の工程と、
   前記第１の特性の仮定値を決定する第２の工程と、
   前記仮定値を基準値として記憶する設定ステップと、前記第１の特性が前記仮定値であるときの第２の特性の解析結果を求め、前記第２の特性の解析結果と前記実測結果とを比較することで評価関数値を算出する算出ステップとを含み、大域的最適化手法に従って前記仮定値を前記基準値に基づく所定の数値範囲内で変更しながら前記算出ステップを繰り返すことにより前記所定の数値範囲内で最適な前記仮定値を特定し、当該仮定値を記憶する第３の工程と、
   前記第３の工程が所定回数実行されたか否かを判断し、所定回数実行されていないと判断した場合には、直前の前記第３の工程で記憶した前記仮定値を用いて前記第３の工程を再度実行し、所定回数実行されたと判断した場合には、前記第３の工程で記憶した前記仮定値の中から最適条件を満たすものを選択する第４の工程と、
   を有することを特徴とする材料特性の推定方法。
2. 前記第３の工程では、前記大域的最適化手法として焼きなまし法を用いることを特徴とする請求項１に記載の材料特性の推定方法。
3. 前記材料は樹脂材料であり、前記実測結果は引張試験により得られるものであり、前記第１の特性は超弾性モデルの材料定数であり、前記第２の特性は変位―荷重特性であることを特徴とする請求項１又は２に記載の材料特性の推定方法。
4. 材料の第１の特性を推定するプログラムであって、
   前記情報処理装置に、
   前記材料について、前記第１の特性に関連する第２の特性の実測結果を用意する第１の処理と、
   前記第１の特性の仮定値を決定する第２の処理と、
   前記仮定値を基準値として記憶する設定ステップと、前記第１の特性が前記仮定値であるときの第２の特性の解析結果を求め、前記第２の特性の解析結果と前記実測結果とを比較することで評価関数値を算出する算出ステップとを含み、大域的最適化手法に従って前記仮定値を前記基準値に基づく所定の数値範囲内で変更しながら前記算出ステップを繰り返すことにより前記所定の数値範囲内で最適な前記仮定値を特定し、当該仮定値を記憶する第３の処理と、
   前記第３の処理が所定回数実行されたか否かを判断し、所定回数実行されていないと判断した場合には、直前の前記第３の処理で記憶した前記仮定値を用いて前記第３の処理を再度実行し、所定回数実行されたと判断した場合には、前記第３の処理で記憶した前記仮定値の中から最適条件を満たすものを選択する第４の処理と、
   を実行させることを特徴とする材料特性の推定プログラム。
5. 前記第３の処理では、前記最適化手法として焼きなまし法を用いることを特徴とする請求項４に記載の材料特性の推定プログラム。
6. 前記材料は樹脂材料であり、前記実測結果は引張試験により得られるものであり、前記第１の特性は超弾性モデルの材料定数であり、前記第２の特性は変位―荷重特性であることを特徴とする請求項４又は５に記載の材料特性の推定プログラム。

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