JP2011226855A - Heat transfer analyzer and heat transfer analysis method - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To estimate a temperature distribution of an object.SOLUTION: A heat transfer analyzer comprises a primary analysis part and a secondary analysis part. The primary analysis part performs a heat transfer analysis on an analysis model under a boundary condition specifying heat flux to produce a primary temperature distribution. The secondary analysis part estimates a temperature error distribution in an analysis area besides measuring points based on an error value between an actually measured temperature at a measuring point set to the analysis model and a temperature at the measuring point in the primary temperature distribution to correct the primary temperature distribution on the basis of the temperature error distribution. The secondary analysis part may perform a second heat transfer analysis with an error value between an actually measured temperature at a measuring point and the temperature at the measuring point in the primary temperature distribution as a temperature restricted boundary condition to estimate the temperature error distribution.

Description

本発明は、伝熱解析装置及び伝熱解析方法に関する。   The present invention relates to a heat transfer analysis device and a heat transfer analysis method.

特許文献1には、サーモグラフィ及び気象データ計測機器の測定結果を境界条件に用いて、温度計を埋設できない地盤表層領域の地中温度を熱伝導解析により求める地中温度測定方法が記載されている。   Patent Document 1 describes a ground temperature measurement method in which the ground temperature of a ground surface layer region where a thermometer cannot be embedded is obtained by heat conduction analysis using the measurement results of thermography and meteorological data measurement equipment as boundary conditions. .

特開平10−48054号公報Japanese Patent Laid-Open No. 10-48054

一般にサーモグラフィは表面の比較的広い範囲で相対的に温度を比較することができる簡便で有用な方法である。しかし、表面の輻射率が不明である場合には絶対温度の精度は保証されない。特に表面が光沢をもつ場合には反射光の影響により測定誤差が大きくなることが知られている。   In general, thermography is a simple and useful method capable of relatively comparing temperatures over a relatively wide range of surfaces. However, when the surface emissivity is unknown, the accuracy of absolute temperature is not guaranteed. In particular, when the surface is glossy, it is known that the measurement error increases due to the influence of reflected light.

そこで、本発明は、対象物の温度分布を精度よく求めることを可能とする伝熱解析装置及び伝熱解析方法を提供することを目的とする。   Then, an object of this invention is to provide the heat-transfer analysis apparatus and the heat-transfer analysis method which can obtain | require the temperature distribution of a target object accurately.

本発明のある態様の伝熱解析装置は、対象物を表す解析モデルを作成するモデル作成部と、前記解析モデルに伝熱解析を実行する伝熱解析部と、解析結果を処理する解析結果処理部と、を備える。前記モデル作成部は、前記対象物で温度が測定される位置を測定点として前記解析モデルに設定し、前記伝熱解析部は、熱流束を規定する境界条件のもとで第1の伝熱解析を実行して第1の温度分布を生成し、前記測定点の実測温度と前記第1の温度分布における当該測定点の温度との温度誤差値を当該測定点の温度拘束境界条件として第2の伝熱解析を実行して第2の温度分布を生成し、前記解析結果処理部は、前記第1の温度分布と前記第2の温度分布との重ね合わせを前記対象物の温度分布として出力する。   A heat transfer analysis device according to an aspect of the present invention includes a model creation unit that creates an analysis model representing an object, a heat transfer analysis unit that performs heat transfer analysis on the analysis model, and an analysis result process that processes the analysis result A section. The model creation unit sets a position at which the temperature is measured on the object as a measurement point in the analysis model, and the heat transfer analysis unit performs the first heat transfer under a boundary condition that defines a heat flux. Analysis is performed to generate a first temperature distribution, and a temperature error value between the measured temperature at the measurement point and the temperature at the measurement point in the first temperature distribution is set as a second temperature constraint boundary condition at the measurement point. The analysis result processing unit outputs the superposition of the first temperature distribution and the second temperature distribution as the temperature distribution of the object. To do.

本発明の別の態様は、伝熱解析方法である。この方法は、対象物を表す解析モデルに設定される測定点の実測温度を利用して該対象物の温度分布を求める伝熱解析方法であって、第1の伝熱解析を、熱流束を規定する境界条件のもとで実行して第1の温度分布を生成するステップと、第2の伝熱解析を、前記実測温度と前記第1の温度分布における当該測定点の温度との温度誤差値を当該測定点の温度拘束境界条件として実行し第2の温度分布を生成するステップと、前記第1の温度分布と前記第2の温度分布との重ね合わせを前記対象物の温度分布として出力するステップと、を備える。   Another aspect of the present invention is a heat transfer analysis method. This method is a heat transfer analysis method for obtaining a temperature distribution of an object by using an actual temperature of a measurement point set in an analysis model representing the object, and the first heat transfer analysis is performed by calculating the heat flux. A step of generating a first temperature distribution by executing under specified boundary conditions, and a second heat transfer analysis, wherein the temperature error between the measured temperature and the temperature of the measurement point in the first temperature distribution The step of generating the second temperature distribution by executing the value as the temperature constraint boundary condition of the measurement point and outputting the superposition of the first temperature distribution and the second temperature distribution as the temperature distribution of the object And a step of.

本発明のさらに別の態様は、伝熱解析装置である。この装置は、熱流束を規定する境界条件のもとで解析モデルに伝熱解析を実行して一次温度分布を生成する一次解析部と、前記解析モデルに設定される測定点の実測温度と前記一次温度分布における当該測定点の温度との誤差値に基づいて前記測定点以外の解析領域における温度誤差分布を推定し、該温度誤差分布に基づいて前記一次温度分布を補正する二次解析部と、を備える。   Yet another embodiment of the present invention is a heat transfer analysis device. The apparatus includes a primary analysis unit that generates a primary temperature distribution by performing heat transfer analysis on an analysis model under boundary conditions that define heat flux, an actual temperature of a measurement point set in the analysis model, and the A secondary analysis unit that estimates a temperature error distribution in an analysis region other than the measurement point based on an error value from the temperature of the measurement point in the primary temperature distribution, and corrects the primary temperature distribution based on the temperature error distribution; .

本発明によれば、対象物の温度分布を精度よく求めることができる。   According to the present invention, the temperature distribution of an object can be obtained with high accuracy.

本発明の一実施形態に係る伝熱解析装置を適用し得る射出成型機の正面図である。It is a front view of the injection molding machine which can apply the heat transfer analysis device concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る伝熱解析装置の構成を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the structure of the heat-transfer analysis apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の他の一実施形態に係る伝熱解析装置の構成を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the structure of the heat-transfer analyzer which concerns on other one Embodiment of this invention. 本発明の他の一実施形態に係る伝熱解析装置の構成を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the structure of the heat-transfer analyzer which concerns on other one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る処理装置の構成を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the structure of the processing apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る温度推定装置が処理する主な機能ブロックを図示したものである。The main functional blocks which the temperature estimation apparatus which concerns on one Embodiment of this invention processes are illustrated. 本発明の一実施形態に係る温度推定処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the temperature estimation process which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る解析モデルの一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the analysis model which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る伝熱解析処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the heat-transfer analysis process which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る伝熱解析処理の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of the heat-transfer analysis process which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る伝熱解析処理の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of the heat-transfer analysis process which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る伝熱解析処理の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of the heat-transfer analysis process which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る伝熱解析処理の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of the heat-transfer analysis process which concerns on one Embodiment of this invention. 従来の伝熱解析処理により得られた温度分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the temperature distribution obtained by the conventional heat-transfer analysis process. 本発明の一実施形態に係る伝熱解析処理により得られた温度分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the temperature distribution obtained by the heat-transfer analysis process which concerns on one Embodiment of this invention. 第1比較例に係る伝熱解析処理により得られた温度分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the temperature distribution obtained by the heat-transfer analysis process which concerns on a 1st comparative example. 第2比較例に係る伝熱解析処理により得られた温度分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the temperature distribution obtained by the heat-transfer analysis process which concerns on a 2nd comparative example. 本発明の一実施形態に係る伝熱解析処理により得られた温度分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the temperature distribution obtained by the heat-transfer analysis process which concerns on one Embodiment of this invention.

本発明の一実施形態によれば、主として2段階の工程を含む伝熱解析法が提供される。第1段階においては通常の伝熱解析を一次解析として実行する。一次解析では実測温度は考慮されない。一次解析で得られた一次温度分布と実測温度とに基づいて、第2段階においては温度誤差分布を得る二次解析を実行する。こうして一次温度分布から温度誤差を除去することができるので、対象物の温度分布を精度よく求めることができる。   According to an embodiment of the present invention, a heat transfer analysis method mainly including a two-stage process is provided. In the first stage, a normal heat transfer analysis is executed as a primary analysis. The measured temperature is not considered in the primary analysis. Based on the primary temperature distribution obtained by the primary analysis and the actually measured temperature, a secondary analysis for obtaining a temperature error distribution is executed in the second stage. Since the temperature error can be removed from the primary temperature distribution in this way, the temperature distribution of the object can be obtained with high accuracy.

このようにすれば、いわゆる「合わせ込み」の作業負担を軽減できる。合わせ込みとは、解析結果と実測結果とを整合させるために、解析の前提として設定した解析条件を調整する作業である。解析条件には例えば、対象物に設置されている熱源(ヒータ、冷却媒体など)からの単位時間当たりの発熱または吸熱量、対象物と外部領域との熱伝達率などがある。伝熱解析においてこれらの解析条件を予め正確に定めることは必ずしも容易ではない。解析結果と実測結果とを比較して、試行錯誤で解析条件を調整する作業を繰り返すことになるから、「合わせ込み」作業には膨大な時間がかかりがちである。あるいは、「合わせ込み」作業を効率的に行うには、職人的な技量が要求されがちである。   In this way, the work load of so-called “fitting” can be reduced. Matching is an operation of adjusting analysis conditions set as a premise of analysis in order to match the analysis results with the actual measurement results. The analysis conditions include, for example, heat generation or heat absorption per unit time from a heat source (heater, cooling medium, etc.) installed on the object, heat transfer coefficient between the object and the external region, and the like. It is not always easy to accurately determine these analysis conditions in advance in heat transfer analysis. Since the analysis result is compared with the actual measurement result and the operation of adjusting the analysis condition by trial and error is repeated, the “matching” operation tends to take an enormous amount of time. Alternatively, in order to efficiently perform the “combination” work, craftsman-like skills tend to be required.

本発明の一実施形態によれば、サーモグラフィを用いて光沢のある面をもつ対象物の温度分布推定に好適な伝熱解析装置が提供される。光沢面には黒体マークが形成され、そのマークにおける実測温度が温度誤差分布の作成に利用される。この実施例では、実測温度は、伝熱解析の温度拘束境界条件として伝熱解析に直接的に用いられるわけではない。   According to one embodiment of the present invention, a heat transfer analysis apparatus suitable for estimating a temperature distribution of an object having a glossy surface using thermography is provided. A black body mark is formed on the glossy surface, and the actually measured temperature at the mark is used to create a temperature error distribution. In this embodiment, the measured temperature is not directly used for the heat transfer analysis as a temperature constraint boundary condition for the heat transfer analysis.

なお、本発明は光沢面の温度推定には限られず、以下に詳しく説明するように、輻射率の未知領域と既知領域とを有する対象物の温度推定にも適用可能である。ある領域の輻射率が所定の輻射率範囲にあるか否かを識別可能である対象物についても適用することができる。温度センサはサーモグラフィには限られず、非接触式の温度センサを用いてもよい。接触式の温度センサを用いることも可能である。   Note that the present invention is not limited to the estimation of the temperature of the glossy surface, and can be applied to the estimation of the temperature of an object having an unknown area and a known area of the emissivity, as will be described in detail below. The present invention can also be applied to an object that can identify whether or not the radiation rate of a certain region is within a predetermined radiation rate range. The temperature sensor is not limited to thermography, and a non-contact temperature sensor may be used. A contact-type temperature sensor can also be used.

図1は、本発明の一実施形態に係る伝熱解析装置に好適な射出成型機の正面図である。射出成形機340は、射出装置350及び型締装置370を含んで構成される。   FIG. 1 is a front view of an injection molding machine suitable for a heat transfer analysis apparatus according to an embodiment of the present invention. The injection molding machine 340 includes an injection device 350 and a mold clamping device 370.

射出装置350は、加熱シリンダ351を備え、加熱シリンダ351に、樹脂を供給するホッパ352が配設される。また、加熱シリンダ351内に、スクリュー353が進退自在かつ回転自在に配設される。スクリュー353の後端は、支持部材354によって回転自在に支持される。支持部材354に、サーボモータ等の計量モータ355が駆動部として取り付けられている。計量モータ355の回転が、計量モータ355の出力軸361に取り付けられたタイミングベルト356を介して、被駆動部のスクリュー353に伝達される。計量モータ355の出力軸361の後端に、検出器362が直結している。検出器362は、計量モータ355の回転数または回転量を検出する。検出器362により検出された回転数または回転量に基づいて、スクリュー353の回転速度が求められる。   The injection device 350 includes a heating cylinder 351, and a hopper 352 that supplies resin is disposed in the heating cylinder 351. Further, a screw 353 is disposed in the heating cylinder 351 so as to be able to advance and retreat and to be rotatable. The rear end of the screw 353 is rotatably supported by the support member 354. A measuring motor 355 such as a servo motor is attached to the support member 354 as a drive unit. The rotation of the weighing motor 355 is transmitted to the screw 353 of the driven portion via a timing belt 356 attached to the output shaft 361 of the weighing motor 355. A detector 362 is directly connected to the rear end of the output shaft 361 of the weighing motor 355. The detector 362 detects the rotation speed or rotation amount of the metering motor 355. Based on the number of rotations or amount of rotation detected by the detector 362, the rotational speed of the screw 353 is obtained.

射出装置350はさらに、スクリュー353と平行なねじ軸357を回転自在に備える。ねじ軸357の後端は、サーボモータ等の射出モータ359の出力軸363に取り付けられたタイミングベルト358を介して、射出モータ359に連結されている。従って、射出モータ359によってねじ軸357を回転させることができる。ねじ軸357の前端は支持部材354に固定されたナット360と螺合させられる。駆動部である射出モータ359を駆動し、タイミングベルト358を介して駆動伝達部であるねじ軸357を回転させると、支持部材354が前後進する。   The injection device 350 further includes a screw shaft 357 parallel to the screw 353 so as to be rotatable. The rear end of the screw shaft 357 is connected to the injection motor 359 via a timing belt 358 attached to the output shaft 363 of the injection motor 359 such as a servo motor. Therefore, the screw shaft 357 can be rotated by the injection motor 359. The front end of the screw shaft 357 is screwed with a nut 360 fixed to the support member 354. When the injection motor 359 that is a drive unit is driven and the screw shaft 357 that is a drive transmission unit is rotated via the timing belt 358, the support member 354 moves forward and backward.

支持部材354に、荷重の検出器であるロードセル365が取り付けられている。支持部材354の前後進運動が、ロードセル365を介してスクリュー353に伝えられることにより、スクリュー353が前後進する。ロードセル365により検出された力に対応するデータが、制御装置310に送出される。射出モータ359の出力軸363の後端に、検出器364が直結している。検出器364は、射出モータ359の回転数または回転量を検出する。検出器364により検出された回転数及び回転量に基づいて、スクリュー353の前後進方向の移動速度または前後進方向の位置が求められる。   A load cell 365 as a load detector is attached to the support member 354. The forward / backward movement of the support member 354 is transmitted to the screw 353 via the load cell 365, whereby the screw 353 moves forward / backward. Data corresponding to the force detected by the load cell 365 is sent to the control device 310. A detector 364 is directly connected to the rear end of the output shaft 363 of the injection motor 359. The detector 364 detects the rotation speed or rotation amount of the injection motor 359. Based on the number of rotations and the amount of rotation detected by the detector 364, the moving speed of the screw 353 in the forward / backward direction or the position in the forward / backward direction is obtained.

型締装置370は、可動側の金型371が取り付けられた可動プラテン372と、固定側の金型373が取り付けられた固定プラテン374とを含む。可動プラテン372と固定プラテン374とは、タイバー375によって連結される。可動プラテン372はタイバー375に沿って摺動可能である。また、型締装置370は、トグル機構377を含む。トグル機構377は、一端が可動プラテン372と連結し、他端がトグルサポート376と連結する。トグルサポート376の中央において、ボールねじ軸379が回転自在に支持されている。トグル機構377に設けられたクロスヘッド380に固定されたナット381が、ボールねじ軸379に螺合させられている。また、ボールねじ軸379の後端にプーリ382が配設され、サーボモータ等の型締モータ378の出力軸383とプーリ382との間に、タイミングベルト384が架け渡されている。   The mold clamping device 370 includes a movable platen 372 to which a movable mold 371 is attached, and a fixed platen 374 to which a fixed mold 373 is attached. The movable platen 372 and the fixed platen 374 are connected by a tie bar 375. The movable platen 372 is slidable along the tie bar 375. The mold clamping device 370 includes a toggle mechanism 377. The toggle mechanism 377 has one end connected to the movable platen 372 and the other end connected to the toggle support 376. A ball screw shaft 379 is rotatably supported at the center of the toggle support 376. A nut 381 fixed to a cross head 380 provided in the toggle mechanism 377 is screwed onto the ball screw shaft 379. A pulley 382 is disposed at the rear end of the ball screw shaft 379, and a timing belt 384 is bridged between the output shaft 383 of the mold clamping motor 378 such as a servo motor and the pulley 382.

型締装置370において、駆動部である型締モータ378を駆動すると、型締モータ378の回転が、タイミングベルト384を介して、駆動伝達部であるボールねじ軸379に伝達される。そして、ボールねじ軸379及びナット381によって、運動方向が回転運動から直線運動に変換され、トグル機構377が作動させられる。トグル機構377の作動により、可動プラテン372がタイバー375に沿って摺動し、型閉じ、型締め及び型開きが行われる。   In the mold clamping device 370, when the mold clamping motor 378 that is a drive unit is driven, the rotation of the mold clamping motor 378 is transmitted to the ball screw shaft 379 that is the drive transmission unit via the timing belt 384. Then, the ball screw shaft 379 and the nut 381 change the direction of motion from rotational motion to linear motion, and the toggle mechanism 377 is operated. By the operation of the toggle mechanism 377, the movable platen 372 slides along the tie bar 375, and mold closing, mold clamping, and mold opening are performed.

型締モータ378の出力軸383の後端に、検出器385が直結している。検出器385は、型締モータ378の回転数または回転量を検出する。検出器385により検出された回転数または回転量に基づいて、ボールねじ軸379の回転に伴って進退するクロスヘッド380の位置、または、トグル機構377によってクロスヘッド380に連結された被駆動部である可動プラテン372の位置が求められる。制御装置310が、計量モータ355、射出モータ359、型締モータ378を制御する。   A detector 385 is directly connected to the rear end of the output shaft 383 of the mold clamping motor 378. The detector 385 detects the rotation speed or rotation amount of the mold clamping motor 378. Based on the number of rotations or the amount of rotation detected by the detector 385, the position of the crosshead 380 that moves forward and backward with the rotation of the ball screw shaft 379, or the driven part connected to the crosshead 380 by the toggle mechanism 377 The position of a certain movable platen 372 is determined. The control device 310 controls the measuring motor 355, the injection motor 359, and the mold clamping motor 378.

図1において破線で示すように、可動側の金型371と固定側の金型373との間の金型内部に、キャビティcavが形成される。キャビティcavと加熱シリンダ351の内部とが連通している。   As indicated by a broken line in FIG. 1, a cavity cav is formed inside the mold between the movable mold 371 and the fixed mold 373. The cavity cav and the inside of the heating cylinder 351 communicate with each other.

射出成形機340には、可動側の金型371及び固定側の金型373を所定の温度に維持するために金型温調システム(図示せず)が付随して設けられている。また、金型温調システムとは別系統の温調システムが射出成形機340に付随して設けられていてもよい。この別系統の温調システムは射出成形機340の構成要素(例えばタイバー375、プラテン372、374)の温度を制御するよう構成されている。温調システムにおいては例えば、温度制御対象(例えば金型)内の各所に温調部位が設定され、該各温調部位に温調用の媒体を流すための媒体流路が形成されている。また、各媒体流路と温調制御器とが接続されている。温調システムは、温度制御対象の内部または表面を直接加熱または冷却するためのヒータまたは冷却源を備えてもよい。これらヒータまたは冷却源も温調制御器に接続され、対象を所定の温度に維持するために制御されてもよい。   The injection molding machine 340 is provided with a mold temperature control system (not shown) to maintain the movable mold 371 and the fixed mold 373 at a predetermined temperature. Further, a temperature control system of a system different from the mold temperature control system may be provided along with the injection molding machine 340. This separate temperature control system is configured to control the temperature of components of the injection molding machine 340 (for example, tie bars 375 and platens 372 and 374). In the temperature control system, for example, temperature control parts are set in various places in a temperature control target (for example, a mold), and a medium flow path for flowing a temperature control medium is formed in each temperature control part. Moreover, each medium flow path and the temperature control controller are connected. The temperature control system may include a heater or a cooling source for directly heating or cooling the inside or the surface of the temperature control target. These heaters or cooling sources may also be connected to the temperature controller and controlled to maintain the object at a predetermined temperature.

可動側の金型371及び固定側の金型373は通常、温調システムにより周囲の室温よりも高温に維持されている。また、周囲に配置されている各モータからの排熱や、キャビティcavに供給される溶融樹脂などからの熱流入が存在する。このため、金型371、373や、タイバー375及びプラテン372、374等の射出成形機340の各要素には温度分布が生じる。温度分布に起因する熱変形が射出成形品の形状精度に与える影響はなるべく小さいことが好ましい。よって、熱変形解析を考慮して金型及び射出成形機340が設計されることが好ましい。   The movable mold 371 and the fixed mold 373 are normally maintained at a temperature higher than the ambient room temperature by a temperature control system. In addition, there is exhaust heat from each motor arranged in the vicinity, and heat inflow from molten resin supplied to the cavity cav. For this reason, temperature distribution occurs in each element of the injection molding machine 340 such as the molds 371 and 373 and the tie bars 375 and the platens 372 and 374. It is preferable that the influence of the thermal deformation caused by the temperature distribution on the shape accuracy of the injection molded product is as small as possible. Therefore, it is preferable that the mold and the injection molding machine 340 are designed in consideration of thermal deformation analysis.

一実施例においては、金型及び射出成形機340の露出された金属表面に温度測定用マーク300が形成される。温度測定用マーク300は、例えば公知の黒体テープを金属光沢面に貼り付けることにより形成される。なお図においては黒色の四角でマーク300を表しているが、これは説明の便宜のためにすぎない。マーク300の外観(例えば形状、色)は適宜定めることができる。マーク300は、温度測定対象となる部品ごとに複数箇所に設けることが好ましく、図1に示される例においては金型371、373、タイバー375、及びプラテン372、374のそれぞれに複数の温度測定用マーク300が形成されている。後述するように、温度測定用マーク300を有する対象物の熱画像がサーモグラフィユニット(図2参照)により撮像される。   In one embodiment, a temperature measurement mark 300 is formed on the exposed metal surface of the mold and injection molding machine 340. The temperature measurement mark 300 is formed, for example, by attaching a known black body tape to a metallic glossy surface. In the drawing, the mark 300 is represented by a black square, but this is only for convenience of explanation. The appearance (for example, shape and color) of the mark 300 can be determined as appropriate. The mark 300 is preferably provided at a plurality of locations for each part to be temperature-measured. In the example shown in FIG. 1, a plurality of temperatures are measured for each of the molds 371 and 373, the tie bar 375, and the platens 372 and 374. A mark 300 is formed. As will be described later, a thermal image of an object having the temperature measurement mark 300 is taken by a thermography unit (see FIG. 2).

図2は、本発明の一実施形態に係る伝熱解析装置100の構成を模式的に示す図である。伝熱解析装置100は測定対象物10の温度分布を伝熱解析により求めるための装置である。測定対象物10の表面には、輻射率が既知である測定マークAが予め形成されている。伝熱解析装置100は、複数のサーモグラフィユニット20、30と、処理装置40とを含んで構成される。図2において説明の便宜上、紙面の左右方向をX軸方向、上下方向をY軸方向、奥行き方向をZ軸方向とするXYZ直交座標系を定義する。測定マークAは斜線を付して示している。   FIG. 2 is a diagram schematically showing the configuration of the heat transfer analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. The heat transfer analysis device 100 is a device for obtaining the temperature distribution of the measurement object 10 by heat transfer analysis. A measurement mark A having a known emissivity is formed in advance on the surface of the measurement object 10. The heat transfer analysis device 100 includes a plurality of thermography units 20 and 30 and a processing device 40. In FIG. 2, for convenience of explanation, an XYZ orthogonal coordinate system is defined in which the left-right direction of the paper is the X-axis direction, the up-down direction is the Y-axis direction, and the depth direction is the Z-axis direction. The measurement mark A is indicated by hatching.

図示される一実施例においては、測定対象物10は直方体状の形状を有する物体である。また、測定対象物10は、例えば光沢面等の輻射率の小さい表面を有する。測定対象物10は例えば成形装置において使用される固定側または可動側の金型であってもよいし、射出成形機の固定側または可動側のプラテン及びその他の構成部品であってもよい。これらの場合、通常、測定対象物10は、金属材料が露出されている平面を表面に有する。図2において、測定対象物10の第1面31はXY面に平行(すなわちZ軸に垂直)であり、第2面32はYZ面に平行(X軸に垂直)であり、第3面33はXZ面に平行(Y軸に垂直)である。   In the illustrated embodiment, the measurement object 10 is an object having a rectangular parallelepiped shape. Moreover, the measuring object 10 has a surface with a small radiation rate, such as a glossy surface. The measurement object 10 may be, for example, a fixed-side or movable-side mold used in a molding apparatus, or a fixed-side or movable-side platen and other components of an injection molding machine. In these cases, the measurement object 10 usually has a flat surface on which the metal material is exposed on the surface. In FIG. 2, the first surface 31 of the measurement object 10 is parallel to the XY plane (that is, perpendicular to the Z axis), the second surface 32 is parallel to the YZ surface (perpendicular to the X axis), and the third surface 33. Is parallel to the XZ plane (perpendicular to the Y axis).

測定対象物10の表面に複数の測定マークAが予め設けられている。測定対象物10の使用時または動作時に観察可能である面に測定マークAが設けられていることが好ましい。測定対象物10の第1面31及び第2面32にそれぞれ複数の測定マークAが設けられており、第3面33には測定マークAは設けられていない。第1面31及び第2面32においては4隅に測定マークAが設けられている。一実施例においては、測定対象物10の第1面31及び第2面32はそれぞれ金型またはプラテンの側面及び上面であり、第3面33は金型のキャビティ面またはプラテンの金型取付面である。   A plurality of measurement marks A are provided in advance on the surface of the measurement object 10. It is preferable that the measurement mark A is provided on a surface that can be observed when the measurement object 10 is used or operated. A plurality of measurement marks A are provided on each of the first surface 31 and the second surface 32 of the measurement object 10, and no measurement marks A are provided on the third surface 33. On the first surface 31 and the second surface 32, measurement marks A are provided at four corners. In one embodiment, the first surface 31 and the second surface 32 of the measurement object 10 are respectively a side surface and an upper surface of a mold or a platen, and the third surface 33 is a cavity surface of the mold or a mold mounting surface of the platen. It is.

測定マークAは輻射率が既知の領域であり、例えば黒体領域である。一実施例においては測定マークAは擬似黒体領域であってもよい。擬似黒体領域は、輻射率εが1に十分に近い値を有し(例えば波長10μmの赤外線に対しε≧0.8)、その輻射率が既知である対象物表面上の領域である。擬似黒体領域は、公知の黒体テープを測定対象物10の表面の一部に貼り付けることにより、または公知の黒体塗料を表面の一部に塗布することにより形成されてもよい。   The measurement mark A is an area having a known emissivity, for example, a black body area. In one embodiment, the measurement mark A may be a pseudo black body region. The pseudo black body region is a region on the surface of an object having a value of emissivity ε sufficiently close to 1 (for example, ε ≧ 0.8 for an infrared ray having a wavelength of 10 μm) and a known emissivity. The pseudo black body region may be formed by attaching a known black body tape to a part of the surface of the measurement object 10 or by applying a known black body paint to a part of the surface.

測定対象物10において測定マークA以外の領域は一般に、輻射率が未知である。本発明に好適な一実施例において測定マークA以外の領域は測定マークAに比べて輻射率が有意に小さい領域であり、測定マークA以外の領域は例えば金属光沢面である。この場合、測定マークA以外の領域の輻射率は測定マークAよりも相当に小さく、例えば波長10μmの赤外線に対しε≦0.2である。   In the area to be measured 10 other than the measurement mark A, the emissivity is generally unknown. In an embodiment suitable for the present invention, the area other than the measurement mark A is an area having a significantly lower emissivity than the measurement mark A, and the area other than the measurement mark A is, for example, a metallic gloss surface. In this case, the emissivity of the region other than the measurement mark A is considerably smaller than that of the measurement mark A. For example, ε ≦ 0.2 for infrared rays having a wavelength of 10 μm.

伝熱解析装置100は、サーモグラフィユニット20、30を含む温度情報取得部を備える。図示される一実施例においては、温度情報取得部は、第1サーモグラフィユニット20及び第2サーモグラフィユニット30を含む。サーモグラフィユニット20、30は測定対象物10の熱画像を撮像するための装置であり、例えば公知のサーモグラフィ装置または赤外線カメラである。サーモグラフィユニット20、30は、熱画像データを処理装置40に出力するよう接続されている。   The heat transfer analysis device 100 includes a temperature information acquisition unit including the thermography units 20 and 30. In the illustrated embodiment, the temperature information acquisition unit includes a first thermography unit 20 and a second thermography unit 30. The thermography units 20 and 30 are devices for capturing a thermal image of the measurement object 10, and are, for example, a known thermography device or an infrared camera. The thermographic units 20 and 30 are connected to output thermal image data to the processing device 40.

サーモグラフィユニット20、30は、被写体の発する赤外線放射エネルギーを検出し、検出したエネルギー量を見かけの温度に変換して、被写体の相対温度分布を示す熱画像を生成する。すなわち、サーモグラフィユニット20、30は、対象の発する赤外線放射エネルギーを内蔵された赤外光学系を通じて赤外線センサの受像面で検出し、受像面上の各受光点での検出エネルギー量を表す信号を生成する。仮定された輻射率のもとで(例えば撮像対象が黒体であると仮定して)検出エネルギー量を温度に変換して各画素値に割り当てることにより、熱画像が得られる。   The thermography units 20 and 30 detect the infrared radiation energy emitted from the subject, convert the detected energy amount into an apparent temperature, and generate a thermal image indicating the relative temperature distribution of the subject. That is, the thermography units 20 and 30 detect the infrared radiation energy emitted by the object on the image receiving surface of the infrared sensor through the built-in infrared optical system, and generate a signal representing the detected energy amount at each light receiving point on the image receiving surface. To do. A thermal image is obtained by converting the detected energy amount into a temperature and assigning it to each pixel value under the assumed emissivity (for example, assuming that the imaging target is a black body).

一実施例においては、複数のサーモグラフィユニットが測定対象物10の複数の面をそれぞれ撮像するよう複数のサーモグラフィユニットが配置されていてもよい。例えば3つのサーモグラフィユニットを設け、X方向、Y方向、Z方向のそれぞれから測定対象物を撮像するようにしてもよい。このようにすれば、測定対象物表面の熱画像を3次元で得ることができる。また、測定対象物表面の2次元の熱画像を取得すれば十分である用途においては、1つのサーモグラフィユニットにより測定対象物10のその表面を撮像するようにしてもよい。   In one embodiment, a plurality of thermography units may be arranged such that a plurality of thermography units respectively capture a plurality of surfaces of the measurement object 10. For example, three thermography units may be provided, and the measurement object may be imaged from each of the X direction, the Y direction, and the Z direction. In this way, a thermal image of the measurement object surface can be obtained in three dimensions. In applications where it is sufficient to obtain a two-dimensional thermal image of the surface of the measurement object, the surface of the measurement object 10 may be imaged by one thermography unit.

図示される一実施例においては、第1サーモグラフィユニット20は測定対象物10の第1面31を撮像し、第2サーモグラフィユニット30は測定対象物10の第2面32を撮像する。第1サーモグラフィユニット20の光軸は第1面31に垂直であり(すなわちZ軸方向)、第2サーモグラフィユニット30の光軸は第2面32に垂直であるように(すなわちX軸方向)、各サーモグラフィユニット20、30は配置されている。なお、測定マークAを有する測定対象物10の複数の面が共通のサーモグラフィユニットで撮像されてもよい。   In the illustrated embodiment, the first thermography unit 20 images the first surface 31 of the measurement object 10, and the second thermography unit 30 images the second surface 32 of the measurement object 10. The optical axis of the first thermography unit 20 is perpendicular to the first surface 31 (ie, the Z-axis direction), and the optical axis of the second thermography unit 30 is perpendicular to the second surface 32 (ie, the X-axis direction), Each thermography unit 20, 30 is arranged. Note that a plurality of surfaces of the measurement object 10 having the measurement mark A may be imaged by a common thermography unit.

図3は、本発明の他の一実施形態に係る伝熱解析装置100の構成を模式的に示す図である。図2に示す実施例と共通する構成については、冗長を避けるため同じ符号を付し説明を適宜省略する。測定対象物10に形成された測定マークAは、輻射率が既知である領域B上に位置特定用マークCが形成された構成を有する。つまり、輻射率既知領域Bを背景としてスポット状の位置特定用マークCが設けられている。輻射率既知領域Bは図2に示す測定マークAと同様でよく、例えば擬似黒体領域である。例えば、輻射率既知領域Bを白色の黒体テープまたは黒体塗料により形成し、位置特定用マークCを黒色に形成して、位置特定用マークCの視認性を高めるようにしてもよい。推定精度を高めるために、測定マークAは多数設けられている。また、測定マークAは、測定対象物10の表面の全体に分布している。図示されるように、測定マークAは例えば千鳥状に配列されていてもよい。   FIG. 3 is a diagram schematically showing a configuration of a heat transfer analysis apparatus 100 according to another embodiment of the present invention. The components common to the embodiment shown in FIG. 2 are given the same reference numerals in order to avoid redundancy, and description thereof will be omitted as appropriate. The measurement mark A formed on the measurement object 10 has a configuration in which a position specifying mark C is formed on a region B where the emissivity is known. That is, the spot-like position specifying mark C is provided with the emissivity known region B as the background. The emissivity known region B may be the same as the measurement mark A shown in FIG. 2, and is, for example, a pseudo black body region. For example, the emissivity known region B may be formed of a white black body tape or black body paint, and the position specifying mark C may be formed in black so as to improve the visibility of the position specifying mark C. In order to improve the estimation accuracy, a large number of measurement marks A are provided. Further, the measurement marks A are distributed over the entire surface of the measurement object 10. As illustrated, the measurement marks A may be arranged in a staggered pattern, for example.

伝熱解析装置100は、観測装置50、60を備える。観測装置50、60は、サーモグラフィユニット20、30と、位置特定用マークCを検出するための撮像装置41、42とを含んで構成される。撮像装置41、42は例えば公知のCCDカメラである。撮像装置41、42は、サーモグラフィユニット20、30と同様に撮像した画像データを処理装置40に出力するよう接続されている。   The heat transfer analysis device 100 includes observation devices 50 and 60. The observation devices 50 and 60 include the thermography units 20 and 30 and imaging devices 41 and 42 for detecting the position specifying marks C. The imaging devices 41 and 42 are, for example, known CCD cameras. The imaging devices 41 and 42 are connected so as to output image data captured in the same manner as the thermography units 20 and 30 to the processing device 40.

図3に示される実施例においては、第1観測装置50は測定対象物10の第1面31を撮像し、第2観測装置60は測定対象物10の第2面32を撮像する。測定対象物10の他の面または部位を撮像するための更なる観測装置が設けられていてもよい。第1観測装置50の第1サーモグラフィユニット20及び第1撮像装置41の光軸は第1面31に垂直であり、第2サーモグラフィユニット30及び第2撮像装置42の光軸は第2面32に垂直であるように、各観測装置50、60は配置されている。各観測装置50、60におけるサーモグラフィユニット20、30に定義されたローカルの座標系と撮像装置41、42に定義されたローカルの座標系との関係は予め計測または調整され処理装置40に記憶され既知とされている。つまり、各観測装置50、60におけるサーモグラフィユニット20、30と撮像装置41、42との位置関係は予め較正されている。   In the embodiment shown in FIG. 3, the first observation device 50 images the first surface 31 of the measurement object 10, and the second observation device 60 images the second surface 32 of the measurement object 10. A further observation device for imaging the other surface or part of the measurement object 10 may be provided. The optical axes of the first thermography unit 20 and the first imaging device 41 of the first observation apparatus 50 are perpendicular to the first surface 31, and the optical axes of the second thermography unit 30 and the second imaging device 42 are on the second surface 32. The observation devices 50 and 60 are arranged so as to be vertical. The relationship between the local coordinate system defined in the thermographic units 20 and 30 in each observation device 50 and 60 and the local coordinate system defined in the imaging devices 41 and 42 is measured or adjusted in advance and stored in the processing device 40 and known. It is said that. That is, the positional relationship between the thermography units 20 and 30 and the imaging devices 41 and 42 in each observation device 50 and 60 is calibrated in advance.

本実施例では、測定マークAに1からnまで通番を付したとき、第1面31の測定マークA〜Aが第1観測装置50で観測され、第2面32の測定マークAi+1〜Aが第2観測装置60で観測される。第1面31に垂直な光軸をもつ第1撮像装置41で第1面31の測定マークA〜Aを観測することにより、第1面31の測定マークA〜Aの面内方向(XY面)の変位を求めることができる。同様にして、第2撮像装置42の画像に基づいて第2面32の測定マークAi+1〜Aの面内方向(YZ面)の変位を求めることができる。 In this embodiment, when the measurement marks A are numbered from 1 to n, the measurement marks A 1 to A i on the first surface 31 are observed by the first observation device 50 and the measurement marks A i + 1 on the second surface 32 are measured. to a n it is observed in the second observation device 60. By observing the measurement mark A 1 to A i of the first surface 31 by the first image pickup device 41 having the optical axis perpendicular to the first plane 31, the plane of the measurement mark A 1 to A i of the first surface 31 The displacement in the direction (XY plane) can be obtained. Similarly, it is possible to determine the displacement in the in-plane direction of the measurement mark A i + 1 ~A n of the second surface 32 based on the image of the second image pickup device 42 (YZ plane).

他の実施例では、すべての測定マークA〜Aまたは一部の測定マークA〜Aj+mが複数の観測装置50、60で観測されるようにしてもよい。公知のステレオ計測法を用いて複数の観測装置50、60で共通の測定マークAを観測することにより、測定マークAの位置を3次元で測定するようにしてもよい。あるいは、1つの観測装置50、60ですべての測定マークA〜Aまたは一部の測定マークA〜Aj+mを観測するようにしてもよい。 In another embodiment, all the measurement marks A 1 to An or some of the measurement marks A j to A j + m may be observed by a plurality of observation devices 50 and 60. You may make it measure the position of the measurement mark A in three dimensions by observing the common measurement mark A with the some observation apparatus 50 and 60 using a well-known stereo measurement method. Alternatively, all the measurement marks A 1 to An or a part of the measurement marks A j to A j + m may be observed with one observation device 50, 60.

位置特定用マークCを有する測定マークAを用いることにより、測定対象物10のマーク位置における熱変形を直接測定することができる。また、測定対象物10に外力が作用したときのマーク位置における変位量を測定することができる。処理装置40は、後述する温度誤差分布の推定処理と同様の手法により(例えば補間関数を算出することにより)、測定された各マーク位置での変位量に基づいて測定対象物10の変位分布を推定する処理を実行してもよい。例えば図1に示す射出成形機340において型締めを行うと、可動側の金型371及び固定側の金型373に応力が印加される。また、温調等に起因する熱変形も生じる。このときの金型のわずかな変形を観測することは、射出成形品の形状精度を高める観点から好ましい。   By using the measurement mark A having the position specifying mark C, the thermal deformation at the mark position of the measuring object 10 can be directly measured. Further, it is possible to measure the amount of displacement at the mark position when an external force is applied to the measurement object 10. The processing device 40 calculates the displacement distribution of the measuring object 10 based on the measured displacement amount at each mark position by a method similar to a temperature error distribution estimation process described later (for example, by calculating an interpolation function). You may perform the process to estimate. For example, when mold clamping is performed in the injection molding machine 340 shown in FIG. 1, stress is applied to the movable mold 371 and the fixed mold 373. Further, thermal deformation caused by temperature control or the like also occurs. Observing slight deformation of the mold at this time is preferable from the viewpoint of improving the shape accuracy of the injection molded product.

図4は、本発明の他の一実施形態に係る伝熱解析装置100の構成を模式的に示す図である。図2及び図3に示す実施例と共通する構成については、冗長を避けるため同じ符号を付し説明を適宜省略する。なお、図4に示す測定マークAは図2と同様の構成としているが、図3に示す位置測定用マーク付きの測定マークとしてもよい。   FIG. 4 is a diagram schematically showing a configuration of a heat transfer analysis apparatus 100 according to another embodiment of the present invention. The components common to the embodiments shown in FIGS. 2 and 3 are given the same reference numerals in order to avoid redundancy, and description thereof will be omitted as appropriate. The measurement mark A shown in FIG. 4 has the same configuration as that in FIG. 2, but may be a measurement mark with a position measurement mark shown in FIG.

伝熱解析装置100の温度情報取得部は、サーモグラフィユニット20、30に加えて、更なる他の温度センサ45、47を含む。温度センサ45、47は、サーモグラフィユニット20、30により撮像されない測定対象物10上の領域の温度測定を分担している。つまり、温度センサ45、47は、サーモグラフィユニット20、30の撮像可能領域外に設けられている。サーモグラフィユニット20、30の撮像領域には温度センサは設置されず、測定対象物10の表面(または測定マークA)が露出されている。なお、一実施例においては、サーモグラフィユニット20、30の撮像領域にも温度センサを設けてもよい。   The temperature information acquisition unit of the heat transfer analysis apparatus 100 includes still other temperature sensors 45 and 47 in addition to the thermography units 20 and 30. The temperature sensors 45 and 47 share the temperature measurement of the area on the measurement object 10 that is not imaged by the thermography units 20 and 30. That is, the temperature sensors 45 and 47 are provided outside the imageable area of the thermography units 20 and 30. A temperature sensor is not installed in the imaging region of the thermography units 20 and 30, and the surface (or measurement mark A) of the measurement object 10 is exposed. In one embodiment, a temperature sensor may also be provided in the imaging region of the thermography units 20 and 30.

例えば第1温度センサ45は、サーモグラフィユニット20、30から見て測定対象物10の手前にある障害物70の背後に設けられている。障害物70もまた温度測定対象であってもよく、この場合、サーモグラフィユニット20、30により撮像可能な障害物70の表面に測定マークAが設けられていてもよい。測定対象物10が例えば金型である場合、障害物70は例えば射出成形機のタイバーである。第2温度センサ47は、サーモグラフィユニット20、30から見ることのできない第3面33に設けられている。これらの他の温度センサは、サーモグラフィユニット20、30と同様に、温度測定結果を処理装置40に出力するよう接続されている。   For example, the first temperature sensor 45 is provided behind the obstacle 70 in front of the measurement object 10 when viewed from the thermography units 20 and 30. The obstacle 70 may also be a temperature measurement target. In this case, the measurement mark A may be provided on the surface of the obstacle 70 that can be imaged by the thermography units 20 and 30. When the measurement object 10 is, for example, a mold, the obstacle 70 is, for example, a tie bar of an injection molding machine. The second temperature sensor 47 is provided on the third surface 33 that cannot be seen from the thermographic units 20 and 30. These other temperature sensors are connected so as to output the temperature measurement result to the processing device 40, similarly to the thermography units 20 and 30.

温度センサ45、47は接触式の温度センサであってもよく、例えば公知の熱電対であってもよい。温度センサ45、47は、測定対象物10の表面に取り付けられていてもよいし、測定対象物10の内部に設けられていてもよい。一実施例においては、温度センサ45、47は、測定対象物10の温調システムに含まれる温度センサであってもよい。また、サーモグラフィユニット20、30が温度センサとして測定対象物10の温調システムに組み込まれていてもよい。   The temperature sensors 45 and 47 may be contact-type temperature sensors, for example, known thermocouples. The temperature sensors 45 and 47 may be attached to the surface of the measurement object 10 or may be provided inside the measurement object 10. In one embodiment, the temperature sensors 45 and 47 may be temperature sensors included in the temperature adjustment system of the measurement object 10. Moreover, the thermography units 20 and 30 may be incorporated in the temperature control system of the measuring object 10 as a temperature sensor.

また、温度センサ45、47は非接触式の温度センサであってもよい。例えば、赤外線放射エネルギーを検出することにより温度を測定する放射温度計であってもよい。この場合、非接触温度センサに対向する測定対象物10の表面には測定マークAが設けられていることが好ましい。なお、一実施例においては、伝熱解析装置100は、サーモグラフィユニット20、30を用いずに、他の非接触温度センサで測定対象物10上の測定点(例えば測定マーク)を順次測定することにより温度情報を取得してもよい。   The temperature sensors 45 and 47 may be non-contact temperature sensors. For example, a radiation thermometer that measures temperature by detecting infrared radiation energy may be used. In this case, it is preferable that the measurement mark A is provided on the surface of the measurement object 10 facing the non-contact temperature sensor. In one embodiment, the heat transfer analysis apparatus 100 sequentially measures measurement points (for example, measurement marks) on the measurement object 10 with other non-contact temperature sensors without using the thermography units 20 and 30. The temperature information may be acquired by

図5は、本発明の一実施形態に係る処理装置40の構成を模式的に示す図である。なお、図5のハードウェア構成は例示であり、これに限定されないのは当然である。図5に示すように、処理装置40は、制御部3、記憶装置5、メディア入出力部6、入力部7、表示部9、プリンタポート11、接続ポート14等がバス13を介して互いに接続されている。制御部3は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等を含んで構成され、例えば記憶手段としての記憶装置5に格納されたプログラムに従って、バス13を介して接続された各装置を駆動制御する。処理装置40は例えば公知のパソコンであってもよい。   FIG. 5 is a diagram schematically showing the configuration of the processing apparatus 40 according to an embodiment of the present invention. Note that the hardware configuration in FIG. 5 is merely an example, and the present invention is not limited to this. As shown in FIG. 5, the processing device 40 includes a control unit 3, a storage device 5, a media input / output unit 6, an input unit 7, a display unit 9, a printer port 11, a connection port 14, etc. Has been. The control unit 3 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like. For example, the control unit 3 uses the bus 13 according to a program stored in the storage device 5 as a storage unit. And drive control of each device connected through the network. The processing device 40 may be a known personal computer, for example.

記憶装置5には、伝熱解析装置100の各構成部分を駆動制御するための制御プログラムや、本発明の一実施例を実施するための温度推定プログラム、伝熱解析プログラム、及び熱変形解析プログラム等が格納されている。メディア入出力部6は、フレキシブルディスク、CD、DVD等のメディアとの間で情報の入出力を行う装置である。入力部7は、制御部3で実行される処理に関係するユーザの入力を受けるためのキーボード、マウス等の入力装置であり、表示部9はディスプレイ等の表示機器である。プリンタポート11には出力装置としてのプリンタ12等が接続される。接続ポート14にはサーモグラフィユニット20、30等の観測装置が接続される。接続ポート14には、撮像装置41、42、あるいは他の温度センサ45、47等も同様に接続されてもよい。   The storage device 5 includes a control program for driving and controlling each component of the heat transfer analysis device 100, a temperature estimation program, a heat transfer analysis program, and a thermal deformation analysis program for implementing an embodiment of the present invention. Etc. are stored. The media input / output unit 6 is a device for inputting / outputting information to / from a medium such as a flexible disk, CD, or DVD. The input unit 7 is an input device such as a keyboard and a mouse for receiving user input related to processing executed by the control unit 3, and the display unit 9 is a display device such as a display. A printer 12 as an output device is connected to the printer port 11. An observation device such as the thermography units 20 and 30 is connected to the connection port 14. Imaging devices 41 and 42 or other temperature sensors 45 and 47 may be similarly connected to the connection port 14.

図6は、本発明の一実施形態に係る伝熱解析装置100が処理する主な機能ブロックを図示したものである。上述のように、伝熱解析装置100は、制御部3と温度情報取得部110とを含んで構成される。制御部3は、温度情報取得部110から入力される温度情報に基づいて、測定対象物10を表す解析モデルの温度分布推定処理、熱変形解析処理、伝熱解析処理、及び、得られた結果の表示処理を含む各種処理を実行する。   FIG. 6 illustrates main functional blocks processed by the heat transfer analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. As described above, the heat transfer analysis device 100 includes the control unit 3 and the temperature information acquisition unit 110. Based on the temperature information input from the temperature information acquisition unit 110, the control unit 3 performs a temperature distribution estimation process, a thermal deformation analysis process, a heat transfer analysis process, and an obtained result of the analysis model representing the measurement object 10. Various processes including the display process are executed.

温度情報取得部110は、第1サーモグラフィユニット20及び第2サーモグラフィユニット30を含んで構成される。温度情報取得部110は、第3のサーモグラフィユニットを更に含んでもよい。また、図4を参照して述べたように、接触式または非接触式の温度センサ45、47をさらに含んでもよい。温度情報取得部110は、取得された温度データを制御部3または記憶装置5に出力するよう構成されている。制御部3は、温度情報取得部110からの温度データの入力を受けて、または記憶装置5から温度データを読み出して、温度データを処理する。   The temperature information acquisition unit 110 includes the first thermography unit 20 and the second thermography unit 30. The temperature information acquisition unit 110 may further include a third thermography unit. Further, as described with reference to FIG. 4, contact-type or non-contact-type temperature sensors 45 and 47 may be further included. The temperature information acquisition unit 110 is configured to output the acquired temperature data to the control unit 3 or the storage device 5. The control unit 3 receives the temperature data input from the temperature information acquisition unit 110 or reads the temperature data from the storage device 5 to process the temperature data.

制御部3は、温度情報処理部120、温度推定部122、モデル生成部124、熱変形解析部126、伝熱解析部128、及び解析結果処理部130を含んで構成される。制御部3は、記憶装置5に格納されたプログラムを読み込み、当該プログラムに定められた演算を実行することにより、温度情報処理部120、温度推定部122、モデル生成部124、熱変形解析部126、伝熱解析部128、及び解析結果処理部130としての機能を果たすよう構成されている。   The control unit 3 includes a temperature information processing unit 120, a temperature estimation unit 122, a model generation unit 124, a thermal deformation analysis unit 126, a heat transfer analysis unit 128, and an analysis result processing unit 130. The control unit 3 reads a program stored in the storage device 5 and executes a calculation defined in the program, whereby a temperature information processing unit 120, a temperature estimation unit 122, a model generation unit 124, and a thermal deformation analysis unit 126. The heat transfer analyzing unit 128 and the analysis result processing unit 130 are configured to fulfill the functions.

温度情報処理部120は、測定対象物10上に設定されている測定点の位置と、取得された温度情報から得られる当該測定点の温度とを対応づける処理を実行する。温度推定部122は、温度を推定すべき位置と測定点との位置関係と測定点温度とに基づいて温度を推定する処理を実行する。モデル生成部124は、測定対象物10を表す解析モデルを生成する。熱変形解析部126は、与えられた温度分布のもとで解析モデルの熱変形を解析する処理を行う。伝熱解析部128は、解析モデルに対して伝熱解析を実行する。解析結果処理部130は例えば、得られた温度分布や熱変形解析結果、伝熱解析結果を表示または出力するための処理を実行する。   The temperature information processing unit 120 executes processing for associating the position of the measurement point set on the measurement object 10 with the temperature of the measurement point obtained from the acquired temperature information. The temperature estimation unit 122 executes processing for estimating the temperature based on the positional relationship between the position where the temperature is to be estimated and the measurement point, and the measurement point temperature. The model generation unit 124 generates an analysis model representing the measurement object 10. The thermal deformation analysis unit 126 performs a process of analyzing the thermal deformation of the analysis model based on the given temperature distribution. The heat transfer analysis unit 128 performs heat transfer analysis on the analysis model. For example, the analysis result processing unit 130 executes processing for displaying or outputting the obtained temperature distribution, thermal deformation analysis result, and heat transfer analysis result.

なお、温度情報処理部120、温度推定部122、モデル生成部124、熱変形解析部126、伝熱解析部128、及び解析結果処理部130のうち少なくとも1つは、制御部3から物理的に独立している別の制御装置に設けられていてもよい。例えば、熱変形解析部126及び伝熱解析部128はそれぞれ独立した熱変形解析装置及び伝熱解析装置として構成されていてもよい。熱変形解析装置は、伝熱解析装置から出力された温度分布を用いて熱変形解析を実行してもよい。   At least one of the temperature information processing unit 120, the temperature estimation unit 122, the model generation unit 124, the thermal deformation analysis unit 126, the heat transfer analysis unit 128, and the analysis result processing unit 130 is physically supplied from the control unit 3. It may be provided in another independent control device. For example, the thermal deformation analysis unit 126 and the heat transfer analysis unit 128 may be configured as independent thermal deformation analysis devices and heat transfer analysis devices, respectively. The thermal deformation analysis device may execute the thermal deformation analysis using the temperature distribution output from the heat transfer analysis device.

また、制御部3は、一次解析部と二次解析部とを含んで構成されていてもよい。一次解析部及び二次解析部は、解析モデルに対して伝熱解析を実行するよう構成されていてもよい。一実施例においては、一次解析部は、熱流束を規定する境界条件のもとで解析モデルに伝熱解析を実行して一次温度分布を生成してもよい。二次解析部は、解析モデルに設定される測定点の実測温度と一次温度分布における当該測定点の温度との誤差値に基づいて測定点以外の解析領域における温度誤差分布を推定し、該温度誤差分布に基づいて一次温度分布を補正してもよい。二次解析部は、測定点の実測温度と一次温度分布における当該測定点の温度との誤差値を当該測定点の温度拘束境界条件として第2の伝熱解析を実行して温度誤差分布を推定してもよい。二次解析部は、伝熱解析を実行することなく例えば補間処理により温度誤差分布を推定してもよい。   Moreover, the control part 3 may be comprised including the primary analysis part and the secondary analysis part. The primary analysis unit and the secondary analysis unit may be configured to perform heat transfer analysis on the analysis model. In one embodiment, the primary analysis unit may generate a primary temperature distribution by performing a heat transfer analysis on the analysis model under a boundary condition that defines the heat flux. The secondary analysis unit estimates the temperature error distribution in the analysis region other than the measurement point based on the error value between the measured temperature of the measurement point set in the analysis model and the temperature of the measurement point in the primary temperature distribution. The primary temperature distribution may be corrected based on the error distribution. The secondary analysis unit estimates the temperature error distribution by executing the second heat transfer analysis using the error value between the measured temperature at the measurement point and the temperature at the measurement point in the primary temperature distribution as the temperature constraint boundary condition of the measurement point. May be. The secondary analysis unit may estimate the temperature error distribution by, for example, interpolation processing without performing the heat transfer analysis.

以上の各機能ブロックは、各種演算処理を実行するCPU、データの格納やプログラム実行のためのワークエリアとして利用されるRAMなどのハードウェア、およびソフトウェアの連携によって実現される。したがって、これらの機能ブロックはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによって様々な形で実現することができる。   Each functional block described above is realized by cooperation of a CPU that executes various arithmetic processes, hardware such as a RAM that is used as a work area for data storage and program execution, and software. Therefore, these functional blocks can be realized in various forms by a combination of hardware and software.

図7は、本発明の一実施形態に係る温度推定処理を説明するためのフローチャートである。図示されるように、まず温度推定の前処理として、測定対象物10に輻射率が既知のマークが形成される(S10)。もちろん、既にマークが形成されている対象物の温度推定を行う場合にはこのマーク形成工程は省略することができる。この工程により、輻射率が未知である物体表面に輻射率が既知の部位が形成される。一実施例においては、測定対象物10の表面に擬似黒体領域を設けることによりマークが形成される。また、測定対象物10のある領域の輻射率を測定し、その領域を温度測定用マークとして設定してもよい。   FIG. 7 is a flowchart for explaining temperature estimation processing according to an embodiment of the present invention. As shown in the figure, as a pre-processing for temperature estimation, a mark having a known emissivity is formed on the measurement object 10 (S10). Of course, when the temperature of an object on which a mark has already been formed is estimated, this mark forming step can be omitted. By this step, a part having a known radiation rate is formed on the surface of the object whose radiation rate is unknown. In one embodiment, the mark is formed by providing a pseudo black body region on the surface of the measurement object 10. Alternatively, the emissivity of a certain area of the measurement object 10 may be measured, and the area may be set as a temperature measurement mark.

次に、更なる前処理として、測定対象物10の解析モデルが処理装置40上で作成される(S12)。測定対象物10の形状及び寸法、温度が実際に測定される測定位置である測定点、及び温度を推定すべき位置である評価点が少なくとも処理装置40に入力される。測定点は輻射率の既知領域に設定され、評価点は輻射率の未知領域に設定される。作成に必要な情報が処理装置40に入力されることにより、処理装置40は解析モデルを作成する。そのようにして、所定の座標系が定められている空間において、測定対象物10が占める領域、測定点の位置座標、評価点の位置座標が定義される。すなわち、解析モデルにおける測定点と評価点との位置関係が定義される。なお、既に解析モデルが作成済みである場合にはこの処理も省略可能である。   Next, as further preprocessing, an analysis model of the measurement object 10 is created on the processing device 40 (S12). The shape and size of the measurement object 10, the measurement point that is the measurement position where the temperature is actually measured, and the evaluation point that is the position where the temperature is to be estimated are input to at least the processing device 40. The measurement point is set in a known area of emissivity, and the evaluation point is set in an unknown area of emissivity. When information necessary for creation is input to the processing device 40, the processing device 40 creates an analysis model. In this manner, the area occupied by the measurement object 10, the position coordinates of the measurement points, and the position coordinates of the evaluation points are defined in a space in which a predetermined coordinate system is defined. That is, the positional relationship between measurement points and evaluation points in the analysis model is defined. If an analysis model has already been created, this process can also be omitted.

ここで、所定の座標系は測定対象物10の形状により適宜定めることが可能であり、例えばXYZ直交座標系、円筒座標系、極座標系等の3次元座標系であってもよい。面内の温度分布を求める場合には2次元座標系であってもよい。なお、解析モデルは熱変形解析または伝熱解析のためのモデルであることが好ましいがこれに限られず、例えば温度分布推定のために専用の解析モデルであってもよい。   Here, the predetermined coordinate system can be appropriately determined depending on the shape of the measurement object 10, and may be a three-dimensional coordinate system such as an XYZ orthogonal coordinate system, a cylindrical coordinate system, a polar coordinate system, or the like. When obtaining the in-plane temperature distribution, a two-dimensional coordinate system may be used. The analysis model is preferably a model for thermal deformation analysis or heat transfer analysis, but is not limited thereto, and may be a dedicated analysis model for temperature distribution estimation, for example.

図8は、本発明の一実施形態に係る解析モデルの一例を模式的に示す図である。XYZ直交座標系において測定対象物10は多数の有限要素に分割されている。図8は、測定対象物10が立方体の多数の要素に分割された例を示している。各要素の頂点に節点Dが画定される。各要素を、多角形の表面を持つ任意の立体形状としてもよい。この場合、多角形の表面の頂点が節点Dとなる。測定対象物10の表面に複数の測定点A及び評価点Eが定義されている。各節点Dを評価点Eとしてもよい。処理装置40は、測定点A、節点D、評価点Eの位置座標を記憶する。なお、解析モデルは有限要素法を前提とするモデルには限られず、例えば境界要素法などの他の数値解法に適するモデルであってもよい。   FIG. 8 is a diagram schematically illustrating an example of an analysis model according to an embodiment of the present invention. In the XYZ orthogonal coordinate system, the measuring object 10 is divided into a large number of finite elements. FIG. 8 shows an example in which the measurement object 10 is divided into a number of cubic elements. A node D is defined at the vertex of each element. Each element may have an arbitrary three-dimensional shape having a polygonal surface. In this case, the vertex of the polygonal surface is the node D. A plurality of measurement points A and evaluation points E are defined on the surface of the measurement object 10. Each node D may be set as the evaluation point E. The processing device 40 stores the position coordinates of the measurement point A, the node D, and the evaluation point E. The analysis model is not limited to a model based on the finite element method, and may be a model suitable for other numerical solutions such as a boundary element method.

次に、図7に示されるように、温度情報取得処理が行われる(S14)。一実施例においては、測定対象物10の熱画像がサーモグラフィユニット20、30により撮像される。物体から放射されている赤外線放射エネルギーを検出することにより温度データが作成される。他の温度センサが設けられている場合には、それらの温度センサにより温度が測定される。熱画像及び温度測定結果を含む温度データは処理装置40に入力され、記憶装置5に保存される。   Next, as shown in FIG. 7, temperature information acquisition processing is performed (S14). In one embodiment, a thermal image of the measurement object 10 is taken by the thermography units 20 and 30. Temperature data is created by detecting infrared radiant energy radiated from the object. When other temperature sensors are provided, the temperature is measured by these temperature sensors. Temperature data including the thermal image and the temperature measurement result is input to the processing device 40 and stored in the storage device 5.

処理装置40は、評価点の温度推定処理を実行する(S16)。後述するように、伝熱解析を用いた温度推定処理が実行される。処理装置40は、測定点の実測温度と評価点の推定温度とから温度分布を作成して出力する(S18)。一実施例においては、処理装置40は温度分布を表示部9に表示する。処理装置40は、熱変形解析装置に温度分布を出力してもよいし、作成した温度分布を用いて熱変形解析を実行してもよい。   The processing device 40 executes an evaluation point temperature estimation process (S16). As will be described later, temperature estimation processing using heat transfer analysis is executed. The processing device 40 creates and outputs a temperature distribution from the measured temperature at the measurement point and the estimated temperature at the evaluation point (S18). In one embodiment, the processing device 40 displays the temperature distribution on the display unit 9. The processing device 40 may output the temperature distribution to the thermal deformation analysis device, or may execute the thermal deformation analysis using the created temperature distribution.

伝熱解析とは一般に、熱伝導方程式を数値的に解くことにより解析領域の温度分布を求める方法である。伝熱解析においては通常、解析領域の表面全域に境界条件を設定する必要がある。境界条件としては、熱流束を規定する場合と、温度を規定する場合とがある。熱流束を規定する場合には、単位時間当たり一定の発熱(加熱)または吸熱(冷却)があることを表す発熱境界条件、熱の流出入がないことを表す断熱境界条件、及び、ある程度の熱の流出入が許容されることを表す熱伝達境界条件がある。発熱境界条件は、解析領域における熱源(ヒータ等)をモデル化するために用いられる。熱伝達境界条件の場合、解析領域と外部領域との熱伝達率と外部領域の温度とが設定される。   In general, heat transfer analysis is a method for obtaining a temperature distribution in an analysis region by numerically solving a heat conduction equation. In heat transfer analysis, it is usually necessary to set boundary conditions over the entire surface of the analysis region. The boundary condition includes a case where the heat flux is specified and a case where the temperature is specified. When defining heat flux, exothermic boundary condition indicating that there is a constant exothermic (heating) or endothermic (cooling) per unit time, adiabatic boundary condition indicating no heat inflow and outflow, and a certain amount of heat There is a heat transfer boundary condition that represents the inflow and outflow of The heat generation boundary condition is used to model a heat source (such as a heater) in the analysis region. In the case of the heat transfer boundary condition, the heat transfer coefficient between the analysis region and the external region and the temperature of the external region are set.

このように、境界条件として熱流束を規定する場合、解析者が設定しなければならないパラメタは温度を規定する場合に比べて多くなる傾向がある。設定すべきパラメタが多数となるほど、解析精度はパラメタの設定に左右されるようになる。しかし、十分な解析精度となるようにすべてのパラメタを設定することは実際には必ずしも容易ではない。このため、いくつか(またはすべて)のパラメタは、適当な仮定のもとで解析者により決定されるのが実情である。   Thus, when the heat flux is defined as the boundary condition, the parameters that the analyst must set tend to be larger than when the temperature is defined. As the number of parameters to be set increases, the analysis accuracy depends on the parameter settings. However, it is not always easy to set all parameters so as to obtain sufficient analysis accuracy. For this reason, some (or all) parameters are actually determined by the analyst under appropriate assumptions.

図9は、本発明の一実施形態に係る伝熱解析処理を説明するためのフローチャートである。処理装置40のモデル生成部124は、測定対象物10の伝熱解析モデルを作成する(S20)。測定対象物10の形状及び寸法、温度が実際に測定される測定位置である測定点の位置が少なくとも処理装置40に入力されることにより、解析モデルが作成される。この伝熱解析モデルは、図7のS12で作成された解析モデルであってもよいし、伝熱解析用に新たに作成されたモデルであってもよい。   FIG. 9 is a flowchart for explaining heat transfer analysis processing according to an embodiment of the present invention. The model generation unit 124 of the processing device 40 creates a heat transfer analysis model of the measurement object 10 (S20). An analysis model is created by inputting at least the position of the measurement point, which is the measurement position at which the shape, dimension, and temperature of the measurement object 10 are actually measured, to the processing device 40. This heat transfer analysis model may be the analysis model created in S12 of FIG. 7, or may be a model newly created for heat transfer analysis.

処理装置40の伝熱解析部128はまず、一次温度分布を得るための一次伝熱解析を実行する(S22)。一次伝熱解析は、測定点の実測温度を境界条件として用いることなく、熱流束を規定する境界条件のもとで実行される。上述のように、熱流束を規定する場合に設定される解析条件は解析者の仮定によるから、得られる一次温度分布にはある程度の誤差が含まれると想定される。ここで、測定点の実測温度を一次伝熱解析に反映させないのは、一次温度分布において測定点近傍に凸(または凹)が生じるのを避けるためである。すなわち、解析対象への入熱(または放熱)があるモデルに対して温度拘束境界条件を適用すると、その温度を極値とする凹凸が温度分布に生じることが経験的に見出されている。   First, the heat transfer analysis unit 128 of the processing device 40 performs a primary heat transfer analysis to obtain a primary temperature distribution (S22). The primary heat transfer analysis is performed under the boundary condition that defines the heat flux without using the measured temperature at the measurement point as the boundary condition. As described above, since the analysis conditions set when the heat flux is defined are based on the analyst's assumption, it is assumed that the obtained primary temperature distribution includes a certain amount of error. Here, the reason why the measured temperature at the measurement point is not reflected in the primary heat transfer analysis is to avoid a convex (or concave) near the measurement point in the primary temperature distribution. That is, it has been empirically found that when the temperature constraint boundary condition is applied to a model having heat input (or heat dissipation) to the analysis target, unevenness having the temperature as an extreme value occurs in the temperature distribution.

一次伝熱解析は、モデルのメッシュ分割処理(S24)と、加熱冷却条件設定処理(S26)と、第1伝熱解析処理(S28)と、を含む。メッシュ分割処理(S24)においては、伝熱解析部128は、第1伝熱解析処理(S28)で用いられる数値解法に適する方式で伝熱解析モデルを分割する。例えば有限要素法に基づき伝熱解析モデルを要素に分割する。このような分割を要しない数値解法を用いる場合には、メッシュ分割処理(S24)は省略することができる。   The primary heat transfer analysis includes model mesh division processing (S24), heating / cooling condition setting processing (S26), and first heat transfer analysis processing (S28). In the mesh division process (S24), the heat transfer analysis unit 128 divides the heat transfer analysis model by a method suitable for the numerical solution used in the first heat transfer analysis process (S28). For example, the heat transfer analysis model is divided into elements based on the finite element method. When using a numerical solution that does not require such division, the mesh division process (S24) can be omitted.

伝熱解析部128は、伝熱解析モデルに対して加熱冷却条件設定処理(S26)を実行する。伝熱解析部128は、例えば解析者による入力に基づいて、測定対象物10に存在する熱源または冷却源を発熱境界条件として設定する。伝熱解析部128は、熱源または冷却源以外の境界領域についても適当な境界条件、例えば熱伝達境界条件または断熱境界条件を設定する。解析対象が金型または射出成形機の構成要素である場合には、例えば、ヒータ及び冷却流路の設置位置については発熱境界条件が設定され、外表面については周囲環境(例えば空中)への放熱を表す熱伝達境界条件が設定される。なおメッシュ分割処理(S24)及び加熱冷却条件設定処理(S26)は、モデル作成処理(S20)において実行されてもよい。こうして、伝熱解析部128は、設定された境界条件の下で伝熱解析モデルに対し定常伝熱解析を実行する(S28)。   The heat transfer analysis unit 128 performs heating / cooling condition setting processing (S26) on the heat transfer analysis model. The heat transfer analysis unit 128 sets a heat source or a cooling source present in the measurement object 10 as a heat generation boundary condition based on, for example, an input by an analyst. The heat transfer analysis unit 128 also sets an appropriate boundary condition, such as a heat transfer boundary condition or an adiabatic boundary condition, for a boundary region other than the heat source or the cooling source. When the analysis target is a component of a mold or an injection molding machine, for example, a heat generation boundary condition is set for the installation position of the heater and the cooling flow path, and heat is released to the surrounding environment (for example, in the air) for the outer surface. A heat transfer boundary condition representing is set. The mesh division process (S24) and the heating / cooling condition setting process (S26) may be executed in the model creation process (S20). Thus, the heat transfer analysis unit 128 performs a steady heat transfer analysis on the heat transfer analysis model under the set boundary conditions (S28).

伝熱解析部128はさらに、温度誤差分布を得るための二次解析を実行する(S30)。伝熱解析部128は、一次温度分布における測定点の温度とその測定点の実測温度との誤差値に基づいて測定点以外の解析領域における温度誤差分布を推定する。よって、二次解析は、測定温度入力処理(S32)と、測定点での温度差算出処理(S34)と、誤差解析処理(S36)と、を含む。   The heat transfer analysis unit 128 further executes a secondary analysis for obtaining a temperature error distribution (S30). The heat transfer analysis unit 128 estimates the temperature error distribution in the analysis region other than the measurement point based on the error value between the temperature at the measurement point in the primary temperature distribution and the actual temperature at the measurement point. Therefore, the secondary analysis includes measurement temperature input processing (S32), temperature difference calculation processing (S34) at measurement points, and error analysis processing (S36).

測定温度入力処理(S32)は、記憶装置5に保存されている温度データを取り込む処理と、解析モデルに設定されている測定点の位置と、記憶されている温度データから得られる当該測定点の温度とを対応づける処理と、を含む。温度情報処理部120は、記憶装置5に保存されている温度データを取り込む。一実施例においては、熱画像上の位置と解析モデル上での位置との関係が予め記憶装置5に記憶されている。また、接触式または非接触式の温度センサによる測定位置も予め記憶装置5に記憶されている。よって、温度情報処理部120は例えば、保存されている温度データを読み出した上で各測定点に対応する温度データを選択し、測定点とその温度とを対応づけて記憶装置5に再度保存するようにしてもよい。あるいは、温度情報処理部120は、各測定点に対応する温度データを選択的に抽出し、測定点とその温度とを対応づけてもよい。他の実施例においては、温度測定用のマークの位置が例えば観測装置50、60により実際に測定されてもよい。この場合、温度情報処理部120はマーク位置の測定結果に基づいて測定点の位置と測定温度とを対応づけてもよい。   The measurement temperature input process (S32) is a process of fetching the temperature data stored in the storage device 5, the position of the measurement point set in the analysis model, and the measurement point obtained from the stored temperature data. And a process for associating the temperature. The temperature information processing unit 120 takes in temperature data stored in the storage device 5. In one embodiment, the relationship between the position on the thermal image and the position on the analysis model is stored in the storage device 5 in advance. Further, the measurement position by the contact-type or non-contact-type temperature sensor is also stored in the storage device 5 in advance. Therefore, for example, the temperature information processing unit 120 reads the stored temperature data, selects the temperature data corresponding to each measurement point, associates the measurement point with the temperature, and saves it again in the storage device 5. You may do it. Alternatively, the temperature information processing unit 120 may selectively extract temperature data corresponding to each measurement point and associate the measurement point with the temperature. In another embodiment, the position of the temperature measurement mark may be actually measured by the observation devices 50 and 60, for example. In this case, the temperature information processing unit 120 may associate the position of the measurement point with the measurement temperature based on the measurement result of the mark position.

温度差算出処理(S34)においては、伝熱解析部128は、一次温度分布における測定点の温度と、測定温度データから得られたその測定点の実測温度との温度差を算出する。   In the temperature difference calculation process (S34), the heat transfer analysis unit 128 calculates the temperature difference between the temperature at the measurement point in the primary temperature distribution and the actual temperature at the measurement point obtained from the measurement temperature data.

一実施例に係る誤差解析処理(S36)においては、伝熱解析部128は、一次温度分布における測定点の温度とその測定点の実測温度との誤差値を当該測定点の温度拘束境界条件として2回目の定常伝熱解析を実行する。こうして得られた第2の温度分布が温度誤差分布として用いられる。   In the error analysis process (S36) according to the embodiment, the heat transfer analysis unit 128 uses the error value between the temperature at the measurement point in the primary temperature distribution and the actual temperature at the measurement point as the temperature constraint boundary condition at the measurement point. Run the second steady heat transfer analysis. The second temperature distribution thus obtained is used as the temperature error distribution.

第2の伝熱解析においては、測定点以外の解析領域の境界条件については断熱境界条件とすることが好ましい。つまり、解析対象と外部との間で入熱及び放熱がないものとして伝熱解析をすることが好ましい。言い換えれば、第2の伝熱解析は、対象物に設けられている熱源または冷却源を反映させないようにすることが好ましい。   In the second heat transfer analysis, it is preferable that the boundary condition of the analysis region other than the measurement point is the adiabatic boundary condition. In other words, it is preferable to perform the heat transfer analysis assuming that there is no heat input or heat dissipation between the analysis target and the outside. In other words, it is preferable that the second heat transfer analysis does not reflect the heat source or the cooling source provided in the object.

伝熱解析の結果は解析モデルと境界条件に左右される。解析モデルについては、特に解析対象が工業製品である場合には、図面やCADデータを参照することにより比較的高精度に対象物を表すことができる。これに対して境界条件は上述のように、十分な正確さで設定することは必ずしも容易ではない。よって、一次温度分布の主たる誤差要因は境界条件にあると考えられる。解析者が仮定したパラメタが真の値から乖離している結果、一次温度分布に誤差が生じる。   The results of heat transfer analysis depend on the analysis model and boundary conditions. With regard to the analysis model, particularly when the analysis target is an industrial product, the target can be represented with relatively high accuracy by referring to the drawings and CAD data. On the other hand, as described above, it is not always easy to set the boundary condition with sufficient accuracy. Therefore, it is considered that the main error factor of the primary temperature distribution is the boundary condition. The parameter assumed by the analyst deviates from the true value, resulting in an error in the primary temperature distribution.

パラメタの乖離は、例えばヒータからの熱流入や外部領域への放熱、あるいは解析領域と外部領域との間の熱伝達率などを実際よりも大きい(あるいは小さい)値に設定したということである。よって、一次温度分布における誤差分布は、特定の局所領域に大きな誤差が偏在するのではなく、全体的に同程度の誤差をもつと予測される。温度誤差分布は、極端な凹凸を含むのではなく、連続的で緩やかな勾配をもつと考えられる。上述のように、解析対象への入熱(または放熱)があるモデルに対して温度拘束境界条件を適用すると、解析結果の温度分布に凹凸が生じがちである。したがって、測定点以外の解析領域の境界条件については断熱境界条件とすることにより、全体的に緩やかな勾配をもつ温度誤差分布を得ることができる。こうして、より適切な温度誤差分布を得ることができる。   The parameter divergence is that, for example, the heat inflow from the heater, the heat radiation to the external region, or the heat transfer coefficient between the analysis region and the external region is set to a value larger (or smaller) than the actual value. Therefore, the error distribution in the primary temperature distribution is predicted not to have a large error unevenly distributed in a specific local region but to have the same level of error as a whole. It is considered that the temperature error distribution does not include extreme unevenness but has a continuous and gentle gradient. As described above, when the temperature constraint boundary condition is applied to a model having heat input (or heat dissipation) to the analysis target, unevenness tends to occur in the temperature distribution of the analysis result. Therefore, by setting the boundary condition of the analysis region other than the measurement point as the adiabatic boundary condition, it is possible to obtain a temperature error distribution having an overall gentle gradient. Thus, a more appropriate temperature error distribution can be obtained.

処理装置40の解析結果処理部130は、二次解析により得られた温度誤差分布を一次温度分布に重ね合わせることにより、誤差が補正された温度分布を作成する(S38)。具体的には、解析結果処理部130は、解析モデル上の各位置において一次温度分布の温度値から温度誤差分布が示す誤差値を控除して、一次温度分布の温度値を補正する。二次解析において測定点温度を拘束条件に用いているから、補正された温度分布は、測定点においてはその測定点の実測温度を有し、評価点においては一次温度分布の温度値から温度誤差分布が示す誤差値を控除した補正値を推定温度として有する。   The analysis result processing unit 130 of the processing device 40 creates a temperature distribution in which the error is corrected by superimposing the temperature error distribution obtained by the secondary analysis on the primary temperature distribution (S38). Specifically, the analysis result processing unit 130 corrects the temperature value of the primary temperature distribution by subtracting the error value indicated by the temperature error distribution from the temperature value of the primary temperature distribution at each position on the analysis model. Since the measurement point temperature is used as a constraint in the secondary analysis, the corrected temperature distribution has the measured temperature at the measurement point at the measurement point, and the temperature error from the temperature value of the primary temperature distribution at the evaluation point. A correction value obtained by subtracting the error value indicated by the distribution is provided as the estimated temperature.

解析結果処理部130は、得られた補正済温度分布を出力する(S40)。一実施例においては、処理装置40は温度分布を表示部9に表示する。解析結果処理部130は例えば、解析モデル上で温度値に応じて異なる色を割り当てることにより、温度分布を表示する。また、処理装置40は、熱変形解析装置に温度分布を出力してもよいし、作成した温度分布を用いて熱変形解析を実行してもよい。処理装置40は、熱に関連するその他の連成解析を実行してもよい。   The analysis result processing unit 130 outputs the obtained corrected temperature distribution (S40). In one embodiment, the processing device 40 displays the temperature distribution on the display unit 9. For example, the analysis result processing unit 130 displays the temperature distribution by assigning different colors according to the temperature values on the analysis model. Further, the processing device 40 may output the temperature distribution to the thermal deformation analysis device, or may execute the thermal deformation analysis using the created temperature distribution. The processor 40 may perform other coupled analyzes related to heat.

次に、図10乃至図18を参照して、本発明の一実施形態に係る伝熱解析処理の一例を説明する。一例として、二次元平面で表される対象物表面についての伝熱解析処理を説明する。図10乃至図13は、図9に示す処理を二次元解析モデルに適用したときの例を概念的に示す図である。図14乃至図18は、図10乃至図13に示した処理により得られる温度分布、及び他の比較例により得られる温度分布を示す図である。   Next, an example of heat transfer analysis processing according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 10 to 18. As an example, a heat transfer analysis process for a surface of an object represented by a two-dimensional plane will be described. 10 to 13 are diagrams conceptually showing an example when the process shown in FIG. 9 is applied to the two-dimensional analysis model. 14 to 18 are diagrams showing the temperature distribution obtained by the processing shown in FIGS. 10 to 13 and the temperature distribution obtained by another comparative example.

まず、図10の上欄に示されるように、解析モデル200が作成される。解析領域202の形状及び寸法は、解析対象物における解析対象領域の形状及び寸法を表している。この例では、解析領域202は長方形である。解析モデル200は例えば、射出成形機のプラテン等の構成要素または金型の一表面を表す。   First, as shown in the upper column of FIG. 10, an analysis model 200 is created. The shape and size of the analysis region 202 represent the shape and size of the analysis target region in the analysis target. In this example, the analysis area 202 is rectangular. The analysis model 200 represents, for example, a component such as a platen of an injection molding machine or one surface of a mold.

解析モデル200は、解析領域202上に測定点204及びヒータ206が設定されている。図10乃至図13においては、測定点204を斜線を付して示し、ヒータ206を淡灰色で示す。解析領域202は、境界条件が設定されるべき境界領域208a、208b、208c、208dを有する。解析領域202の上辺、右辺、下辺、左辺をそれぞれ第1乃至第4境界領域208a、208b、208c、208dと称する。測定点204は、第1及び第3境界領域208a、208cの右端、中央部、左端に合計6箇所設けられている。ヒータ206は第4境界領域208dの中央部に設けられている。なお、図18に示す温度解析結果においては、太線で示す第1境界領域208aに沿う温度分布を示す。   In the analysis model 200, a measurement point 204 and a heater 206 are set on an analysis region 202. 10 to 13, the measurement points 204 are indicated by hatching, and the heater 206 is indicated by light gray. The analysis area 202 includes boundary areas 208a, 208b, 208c, and 208d in which boundary conditions are to be set. The upper side, the right side, the lower side, and the left side of the analysis region 202 are referred to as first to fourth boundary regions 208a, 208b, 208c, and 208d, respectively. A total of six measurement points 204 are provided at the right, center, and left ends of the first and third boundary regions 208a and 208c. The heater 206 is provided at the center of the fourth boundary region 208d. In the temperature analysis result shown in FIG. 18, the temperature distribution along the first boundary region 208a indicated by the bold line is shown.

図10の中欄に示されるように、解析モデル200に対し例えば格子状にメッシュ分割が施される。解析モデル200においては、熱源または冷却源として設けられているのはヒータ206のみである。よって、ヒータ206からの入熱を表す発熱境界条件が第4境界領域208dの中央部のヒータ設置部位に設定される。それ以外の境界領域については測定点204も含めて、室温である外部への放熱が可能であることを表す熱伝達境界条件が設定される。すなわち、この段階では測定点204における実測温度は境界条件に反映されない。   As shown in the middle column of FIG. 10, mesh analysis is performed on the analysis model 200 in a lattice shape, for example. In the analysis model 200, only the heater 206 is provided as a heat source or a cooling source. Therefore, a heat generation boundary condition representing heat input from the heater 206 is set at the heater installation site in the center of the fourth boundary region 208d. For the other boundary region, including the measurement point 204, a heat transfer boundary condition indicating that heat can be released to the outside at room temperature is set. That is, at this stage, the actually measured temperature at the measurement point 204 is not reflected in the boundary condition.

図10の下欄に示すのは、伝熱解析の結果得られた解析モデル200の一次温度分布である。全体的な温度分布を等高線(45℃、40℃、35℃)で示すとともに、各測定点204における一次解析温度を示す。図示されるように、ヒータ206に近い領域ほど高温であり、ヒータ206から離れるにつれて緩やかに低温となる。第1及び第3境界領域208a、208c上の測定点204の解析温度は図中左から44℃、35℃、32℃である。解析モデル200が上下対称であるのと同様に解析温度分布も上下対称である。   The lower column of FIG. 10 shows the primary temperature distribution of the analysis model 200 obtained as a result of the heat transfer analysis. The overall temperature distribution is shown by contour lines (45 ° C., 40 ° C., 35 ° C.), and the primary analysis temperature at each measurement point 204 is shown. As shown in the figure, the region closer to the heater 206 has a higher temperature, and gradually becomes lower as the distance from the heater 206 increases. Analysis temperatures of the measurement points 204 on the first and third boundary regions 208a and 208c are 44 ° C., 35 ° C., and 32 ° C. from the left in the drawing. Just as the analysis model 200 is vertically symmetric, the analysis temperature distribution is also vertically symmetric.

図11は、各測定点204における実測温度を解析モデル200に対応づけて表している。第1境界領域208a上の測定点204の解析温度は図中左から54℃、42℃、38℃であり、第3境界領域208c上の測定点204の解析温度は図中左から53℃、41℃、37℃である。上述の一次解析温度とは一致していない。不一致の主な要因は上述のように、ヒータ206から解析領域202への流入熱量、及び解析領域202から外部への放熱を表す熱伝達率などの設定値が真の値と異なるためであると考えられる。また、測定温度が上下の測定点で一致していないことの一因は、解析モデルに反映されていない他の熱源などが解析対象物の周囲に実際には存在するからと考えられる。   FIG. 11 shows the measured temperature at each measurement point 204 in association with the analysis model 200. The analysis temperature of the measurement point 204 on the first boundary region 208a is 54 ° C., 42 ° C., and 38 ° C. from the left in the drawing, and the analysis temperature of the measurement point 204 on the third boundary region 208c is 53 ° C. from the left in the drawing. 41 ° C and 37 ° C. It does not agree with the primary analysis temperature described above. As described above, the main cause of the mismatch is that the heat input from the heater 206 to the analysis area 202 and the set values such as the heat transfer coefficient representing the heat radiation from the analysis area 202 to the outside are different from the true values. Conceivable. In addition, one reason for the fact that the measured temperatures do not match at the upper and lower measurement points is thought to be because other heat sources that are not reflected in the analysis model actually exist around the analysis object.

図12の上欄に示すのは、測定点204の実測温度(図11参照)と当該測定点204での一次解析温度(図10の下欄参照)との誤差値である。第1境界領域208a上の測定点204の温度誤差値は図中左から10℃、7℃、6℃であり、第3境界領域208c上の測定点204の温度誤差値は図中左から9℃、6℃、5℃である。   The upper column in FIG. 12 shows an error value between the actually measured temperature at the measurement point 204 (see FIG. 11) and the primary analysis temperature at the measurement point 204 (see the lower column in FIG. 10). The temperature error value of the measurement point 204 on the first boundary region 208a is 10 ° C., 7 ° C., and 6 ° C. from the left in the figure, and the temperature error value of the measurement point 204 on the third boundary region 208c is 9 from the left in the figure. ° C, 6 ° C, 5 ° C.

図12の下欄に示すのは、二次解析により得られた温度誤差分布である。上述のように二次解析においては、測定点204における温度誤差値をその測定点204での温度拘束境界条件として用いる。測定点以外の境界領域については解析モデル200上の熱源または冷却源(例えばヒータ206)の設置位置も含めて断熱境界条件として2回目の伝熱解析を行う。こうして得られた温度誤差分布を等高線(8℃、6℃)で図示する。   The lower column of FIG. 12 shows the temperature error distribution obtained by the secondary analysis. As described above, in the secondary analysis, the temperature error value at the measurement point 204 is used as the temperature constraint boundary condition at the measurement point 204. For the boundary region other than the measurement point, the second heat transfer analysis is performed as the adiabatic boundary condition including the installation position of the heat source or the cooling source (for example, the heater 206) on the analysis model 200. The temperature error distribution thus obtained is shown by contour lines (8 ° C., 6 ° C.).

図13は、一次温度分布(図10の下欄参照)を温度誤差分布(図12の下欄参照)で補正して得られた解析モデル200の温度分布である。一次温度分布における各点の温度に温度誤差分布における各対応点の温度を足し合わせる(または差し引く)ことにより、補正された温度分布が得られる。図示されるように、補正済の温度分布は、各測定点204の温度が実測温度(図11参照)に一致しており、一次温度分布に比べて全体的に精度が向上していると考えられる。なお、この例では解析モデル200を二次元としたが、温度分布を求める対象は二次元平面に限られず、一次元または三次元の対象物についても同様に可能であることは当業者に明らかであろう。   FIG. 13 shows the temperature distribution of the analysis model 200 obtained by correcting the primary temperature distribution (see the lower column of FIG. 10) with the temperature error distribution (see the lower column of FIG. 12). The corrected temperature distribution is obtained by adding (or subtracting) the temperature of each corresponding point in the temperature error distribution to the temperature of each point in the primary temperature distribution. As shown in the figure, the corrected temperature distribution is considered that the temperature at each measurement point 204 matches the actually measured temperature (see FIG. 11), and the accuracy is improved as a whole compared to the primary temperature distribution. It is done. In this example, the analysis model 200 is two-dimensional, but the object for obtaining the temperature distribution is not limited to the two-dimensional plane, and it is obvious to those skilled in the art that a one-dimensional or three-dimensional object can be similarly obtained. I will.

図14乃至図17は、図10乃至図13に示した処理により得られる温度分布、及び他の比較例により得られる温度分布をそれぞれ実際の温度分布と対比して示す図である。図18は、評価経路としての第1境界領域208aに沿う温度分布を、図10乃至図13に示した実施例、及び他の比較例について実際の温度分布と対比して示す図である。   14 to 17 are diagrams showing the temperature distribution obtained by the processing shown in FIGS. 10 to 13 and the temperature distribution obtained by another comparative example, respectively, in comparison with the actual temperature distribution. FIG. 18 is a diagram showing the temperature distribution along the first boundary region 208a as the evaluation path in comparison with the actual temperature distribution in the example shown in FIGS. 10 to 13 and other comparative examples.

なおここで用いる「実際の温度分布」は、実測により得られたものではなく、従来例の限界及び実施例の効果を検証するためにベンチマークとしてシミュレーションにより作成した目標温度分布である。目標温度分布を演算したときのパラメタに意図的に誤差を与えた値を用いて伝熱解析を行い、結果を目標温度分布と比較することにより、その解析法の精度を評価している。解析結果が目標温度分布に類似するほどその解析法の精度がよいと評価することができる。   The “actual temperature distribution” used here is not obtained by actual measurement, but is a target temperature distribution created by simulation as a benchmark in order to verify the limitations of the conventional example and the effects of the example. Heat transfer analysis is performed using values that intentionally give errors to the parameters when the target temperature distribution is calculated, and the accuracy of the analysis method is evaluated by comparing the results with the target temperature distribution. It can be evaluated that the accuracy of the analysis method is better as the analysis result is more similar to the target temperature distribution.

図14は、実際の温度分布と従来の解析法により得られた温度分布とを示す図である。上欄に実際の温度分布を示し、下欄に従来の解析法による温度分布を示す。この従来法は、実測温度を反映しないいわば通常の伝熱解析である。設定すべき各パラメタをベンチマークと同様の正確さで得ることは通常困難であるから、ベンチマークを求めたときのパラメタに誤差を加えたパラメタを用いて伝熱解析をしたときの結果を従来例として示す。図14に示されるように、左端中央部のヒータから右端に向けて緩やかに温度が低下するという傾向についてはベンチマークと同様に従来例でも示されている。しかし、図18に示されるように、従来例はベンチマークに比べて全体的に低温である。この誤差の主な要因はパラメタに与えた誤差にあると考えられる。   FIG. 14 is a diagram showing an actual temperature distribution and a temperature distribution obtained by a conventional analysis method. The upper column shows the actual temperature distribution, and the lower column shows the temperature distribution according to the conventional analysis method. This conventional method is an ordinary heat transfer analysis that does not reflect the measured temperature. Since it is usually difficult to obtain each parameter to be set with the same accuracy as the benchmark, the results of a heat transfer analysis using a parameter with an error added to the parameter when the benchmark was obtained are shown as conventional examples. Show. As shown in FIG. 14, the tendency for the temperature to gradually decrease from the heater at the center of the left end toward the right end is also shown in the conventional example as in the benchmark. However, as shown in FIG. 18, the conventional example is generally lower in temperature than the benchmark. The main cause of this error is considered to be the error given to the parameter.

図15は、実際の温度分布と図10乃至図13に示した実施例により得られた温度分布とを示す図である。上欄に実際の温度分布を示し、下欄に実施例による温度分布を示す。図15及び図18に示されるように、従来例に比べて実施例による温度分布は実際の温度分布をよく表すことがわかる。図18は左端、中央、及び右端に測定点をもつ第1境界領域208aの温度分布であるから、温度拘束がされている測定点位置(すなわち左端、中央、及び右端)においては実際の温度分布と実施例による温度分布とは一致している。   FIG. 15 is a diagram showing the actual temperature distribution and the temperature distribution obtained by the embodiment shown in FIGS. The upper column shows the actual temperature distribution, and the lower column shows the temperature distribution according to the example. As shown in FIGS. 15 and 18, it can be seen that the temperature distribution according to the example better represents the actual temperature distribution than the conventional example. Since FIG. 18 shows the temperature distribution of the first boundary region 208a having the measurement points at the left end, the center, and the right end, the actual temperature distribution at the measurement point positions where the temperature is constrained (that is, the left end, the center, and the right end). And the temperature distribution according to the example agree with each other.

このように、本発明の一実施形態によれば、実測温度を反映しない第1段階の伝熱解析と実測温度を用いる第2段階の誤差解析とを含む伝熱解析を実行することにより、対象物の温度分布を精度よく求めることができる。   Thus, according to one embodiment of the present invention, by performing a heat transfer analysis including a first stage heat transfer analysis that does not reflect the measured temperature and a second stage error analysis that uses the measured temperature, The temperature distribution of the object can be obtained with high accuracy.

さらに参考として、図16及び図17にそれぞれ第1比較例及び第2比較例による温度分布を示す。図16は、実際の温度分布と第1比較例により得られた温度分布とを示す図である。上欄に実際の温度分布を示し、下欄に第1比較例による温度分布を示す。第1比較例は、測定点温度を温度拘束境界条件に設定して1段階の伝熱解析をしたときの温度分布である。第1比較例においては熱源または冷却源(例えばヒータ206)は条件に設定していない。また、測定点以外の境界領域については外部への放熱を許容する熱伝達境界条件としている。このため、図18にも示されるように、測定点の近傍においては比較的良好な温度分布が得られる。第1比較例は、図10乃至図13に示した実施例に比べるとベンチマークから乖離しているが、従来例よりは精度がよいことがわかる。より多くの測定点を設定することができる場合には、更なる精度の向上が期待できる。伝熱解析が1段階であるから、図10乃至図13に示した実施例に比べて計算量を低減することができる。   For further reference, FIGS. 16 and 17 show temperature distributions of the first comparative example and the second comparative example, respectively. FIG. 16 is a diagram showing the actual temperature distribution and the temperature distribution obtained by the first comparative example. The upper column shows the actual temperature distribution, and the lower column shows the temperature distribution according to the first comparative example. The first comparative example is a temperature distribution when the measurement point temperature is set as a temperature constraint boundary condition and a one-step heat transfer analysis is performed. In the first comparative example, the heat source or the cooling source (for example, the heater 206) is not set as a condition. Further, the boundary region other than the measurement point is set as a heat transfer boundary condition that allows heat radiation to the outside. Therefore, as shown in FIG. 18, a relatively good temperature distribution can be obtained in the vicinity of the measurement point. Although the first comparative example deviates from the benchmark as compared with the examples shown in FIGS. 10 to 13, it can be seen that the accuracy is better than the conventional example. If more measurement points can be set, further improvement in accuracy can be expected. Since the heat transfer analysis is performed in one stage, the amount of calculation can be reduced as compared with the embodiments shown in FIGS.

したがって、本発明においては第1比較例に係る伝熱解析を対象物の温度推定に用いてもよい。よって、本発明の一実施形態に係る伝熱解析装置は、測定点の温度を該測定点の位置における温度拘束境界条件として伝熱解析を実行する伝熱解析部を備えてもよい。伝熱解析部は、測定点以外の解析領域の境界条件を熱伝達境界条件または断熱境界条件として実行してもよい。   Therefore, in this invention, you may use the heat-transfer analysis which concerns on a 1st comparative example for the temperature estimation of a target object. Therefore, the heat transfer analysis device according to an embodiment of the present invention may include a heat transfer analysis unit that performs heat transfer analysis using the temperature at the measurement point as the temperature constraint boundary condition at the position of the measurement point. The heat transfer analysis unit may execute the boundary condition of the analysis region other than the measurement point as the heat transfer boundary condition or the adiabatic boundary condition.

図17は、実際の温度分布と第2比較例により得られた温度分布とを示す図である。上欄に実際の温度分布を示し、下欄に第2比較例による温度分布を示す。第2比較例は、測定点温度を温度拘束境界条件に設定するとともに熱源または冷却源(例えばヒータ206)についても発熱境界条件として設定して、1段階の伝熱解析をしたときの温度分布である。測定点及び熱源以外の境界領域については外部への放熱を許容する熱伝達境界条件としている。   FIG. 17 is a diagram showing the actual temperature distribution and the temperature distribution obtained by the second comparative example. The upper column shows the actual temperature distribution, and the lower column shows the temperature distribution according to the second comparative example. In the second comparative example, the temperature distribution when the measurement point temperature is set as the temperature constraint boundary condition and the heat source or the cooling source (for example, the heater 206) is also set as the heat generation boundary condition and the one-step heat transfer analysis is performed. is there. The boundary region other than the measurement point and the heat source has a heat transfer boundary condition that allows heat radiation to the outside.

このようにしても、図17及び図18に示されるように、比較的良好な温度分布が得られる。第2比較例は、図10乃至図13に示した実施例に比べるとベンチマークから乖離しているが、従来例よりは精度がよいことがわかる。解析条件を精度よく設定することができる場合には、更なる精度の向上が期待できる。伝熱解析が1段階であるから、図10乃至図13に示した実施例に比べて計算量を低減することができる。   Even in this case, a relatively good temperature distribution can be obtained as shown in FIGS. Although the second comparative example deviates from the benchmark as compared with the examples shown in FIGS. 10 to 13, it can be seen that the accuracy is better than the conventional example. If the analysis conditions can be set with high accuracy, further improvement in accuracy can be expected. Since the heat transfer analysis is performed in one stage, the amount of calculation can be reduced as compared with the embodiments shown in FIGS.

したがって、本発明においては第2比較例に係る伝熱解析を対象物の温度推定に用いてもよい。よって、本発明の一実施形態に係る伝熱解析装置は、測定点の温度を該測定点の位置における温度拘束境界条件とするとともに熱源または冷却源を発熱境界条件として伝熱解析を実行する伝熱解析部を備えてもよい。   Therefore, in the present invention, the heat transfer analysis according to the second comparative example may be used for estimating the temperature of the object. Therefore, the heat transfer analysis device according to an embodiment of the present invention uses the temperature at a measurement point as a temperature constraint boundary condition at the position of the measurement point and performs heat transfer analysis using a heat source or a cooling source as a heat generation boundary condition. A thermal analysis unit may be provided.

なお、誤差解析処理(図9のS36)においては、処理装置40は、伝熱解析に代えて補間処理を実行してもよい。一実施例においては、温度推定部122は、測定点における一次温度分布の温度誤差に基づいて測定点以外の領域での温度誤差を補間により推定してもよい。そのために、温度推定部122は、一次温度分布における評価点の温度誤差を推定するための補間関数を求める。温度推定部122は、導出された補間関数により各評価点の温度誤差を求める。   In the error analysis process (S36 in FIG. 9), the processing device 40 may execute an interpolation process instead of the heat transfer analysis. In one embodiment, the temperature estimation unit 122 may estimate the temperature error in a region other than the measurement point by interpolation based on the temperature error of the primary temperature distribution at the measurement point. Therefore, the temperature estimation unit 122 obtains an interpolation function for estimating the temperature error of the evaluation point in the primary temperature distribution. The temperature estimation unit 122 obtains a temperature error at each evaluation point using the derived interpolation function.

補間関数の一例を述べる。一実施例においては、温度推定部122は、位置を変数とする補間関数fを定義し、その補間関数fの係数aを測定点での温度誤差に基づいて定める。補間関数の係数は例えば最小二乗法で求められる。一例として、二次元平面で表される対象物表面の温度誤差分布を推定するための補間関数を、測定点位置座標の二次関数とする場合、補間関数f(x,y)は次式で表される。 An example of the interpolation function will be described. In one embodiment, the temperature estimation unit 122 defines an interpolation function f having a position as a variable, and determines a coefficient ak of the interpolation function f based on a temperature error at a measurement point. The coefficient of the interpolation function is obtained by, for example, the least square method. As an example, when the interpolation function for estimating the temperature error distribution on the surface of the object represented by a two-dimensional plane is a quadratic function of the measurement point position coordinates, the interpolation function f (x, y) is expressed.

このとき、N個の測定点がある場合には、補間関数の係数aは最小二乗法を用いて次のように求められる。 At this time, when there are N measurement points, the coefficient a k of the interpolation function is obtained as follows using the least square method.

ここで、行列A、Bは、N個の測定点の位置がそれぞれ、(x,y)、(x,y)、(x,y)、・・・、(x,y)で与えられ、各測定点の温度誤差がT、T、T、・・・、Tである場合には、以下のとおりである。 Here, in the matrices A and B, the positions of the N measurement points are (x 1 , y 1 ), (x 2 , y 2 ), (x 3 , y 3 ), ..., (x N , given by y N), the temperature error T 1 of the respective measurement point, T 2, T 3, · · ·, in the case of T N is as follows.

こうして、温度推定部122は、導出された補間関数により評価点(x、y)の温度誤差Tを次式により求めることができる。 Thus, the temperature estimation unit 122 can obtain the temperature error T k of the evaluation point (x k , y k ) by the following equation using the derived interpolation function.

上記の実施例では補間関数が二次関数である例を示したが、これに限られない。計算量の低減を重視する場合には一次関数としてもよいし、推定精度を重視する場合には高次の関数としてもよい。また、温度分布を求める対象は二次元平面に限られず、一次元または三次元の対象物についても可能であることは当業者に明らかであろう。   Although the example in which the interpolation function is a quadratic function has been described in the above embodiment, the present invention is not limited to this. A linear function may be used when reducing the amount of calculation is important, and a higher-order function may be used when estimating accuracy is important. Moreover, it will be apparent to those skilled in the art that the object for obtaining the temperature distribution is not limited to a two-dimensional plane, but can be a one-dimensional or three-dimensional object.

また、一実施例においては、温度推定部122は、区分線形補間により評価点の温度誤差を推定してもよい。この場合、補間関数を導出する処理は、解析モデルを複数の補間エリアに分割する処理と、補間エリアごとに補間関数を求める処理とを含んでもよい。例えば、上述のように二次元平面での温度分布を求める場合には、各補間エリアに3つの測定点が含まれるように解析モデルを分割すればよい。   In one embodiment, the temperature estimation unit 122 may estimate the temperature error of the evaluation point by piecewise linear interpolation. In this case, the process of deriving the interpolation function may include a process of dividing the analysis model into a plurality of interpolation areas and a process of obtaining an interpolation function for each interpolation area. For example, when the temperature distribution on the two-dimensional plane is obtained as described above, the analysis model may be divided so that three measurement points are included in each interpolation area.

10 測定対象物、 20 第1サーモグラフィユニット、 30 第2サーモグラフィユニット、 40 処理装置、 45 温度センサ、 50 第1観測装置、 60 第2観測装置、 70 障害物、 100 伝熱解析装置、 110 温度情報取得部、 120 温度情報処理部、 122 温度推定部、 124 モデル生成部、 126 熱変形解析部、 128 伝熱解析部、 130 解析結果処理部、 A 測定マーク。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Measurement object, 20 1st thermography unit, 30 2nd thermography unit, 40 processing apparatus, 45 temperature sensor, 50 1st observation apparatus, 60 2nd observation apparatus, 70 obstruction, 100 heat transfer analysis apparatus, 110 temperature information Acquisition unit, 120 temperature information processing unit, 122 temperature estimation unit, 124 model generation unit, 126 thermal deformation analysis unit, 128 heat transfer analysis unit, 130 analysis result processing unit, A measurement mark.

Claims (5)

対象物を表す解析モデルを作成するモデル作成部と、前記解析モデルに伝熱解析を実行する伝熱解析部と、解析結果を処理する解析結果処理部と、を備える伝熱解析装置であって、
前記モデル作成部は、前記対象物で温度が測定される位置を測定点として前記解析モデルに設定し、
前記伝熱解析部は、熱流束を規定する境界条件のもとで第1の伝熱解析を実行して第1の温度分布を生成し、前記測定点の実測温度と前記第1の温度分布における当該測定点の温度との温度誤差値を当該測定点の温度拘束境界条件として第2の伝熱解析を実行して第2の温度分布を生成し、
前記解析結果処理部は、前記第1の温度分布と前記第2の温度分布との重ね合わせを前記対象物の温度分布として出力することを特徴とする伝熱解析装置。
A heat transfer analysis apparatus comprising: a model creation unit that creates an analysis model representing an object; a heat transfer analysis unit that performs heat transfer analysis on the analysis model; and an analysis result processing unit that processes the analysis result. ,
The model creation unit sets the position where the temperature is measured on the object as a measurement point in the analysis model,
The heat transfer analysis unit generates a first temperature distribution by executing a first heat transfer analysis under a boundary condition that defines a heat flux, and measures the measured temperature and the first temperature distribution at the measurement point. A second temperature distribution is generated by executing a second heat transfer analysis using a temperature error value with respect to the temperature of the measurement point at a temperature constraint boundary condition of the measurement point,
The analysis result processing unit outputs a superposition of the first temperature distribution and the second temperature distribution as a temperature distribution of the object.
前記伝熱解析部は、前記第2の伝熱解析を、前記測定点以外の解析領域の境界条件を断熱境界条件として実行することを特徴とする請求項1に記載の伝熱解析装置。   The heat transfer analysis device according to claim 1, wherein the heat transfer analysis unit executes the second heat transfer analysis using a boundary condition of an analysis region other than the measurement point as an adiabatic boundary condition. 前記対象物の熱画像を撮像するサーモグラフィユニットを含む温度情報取得部と、
前記測定点の位置と、前記熱画像を含む温度情報から得られる当該測定点の温度とを対応づける温度情報処理部と、をさらに備え、
前記対象物は輻射率の既知領域と未知領域とを含む表面を有し、前記測定点は該既知領域に設定されていることを特徴とする請求項1または2に記載の伝熱解析装置。
A temperature information acquisition unit including a thermography unit that captures a thermal image of the object;
A temperature information processing unit that associates the position of the measurement point with the temperature of the measurement point obtained from the temperature information including the thermal image;
The heat transfer analysis device according to claim 1 or 2, wherein the object has a surface including a known area and an unknown area of emissivity, and the measurement point is set in the known area.
対象物を表す解析モデルに設定される測定点の実測温度を利用して該対象物の温度分布を求める伝熱解析方法であって、
第1の伝熱解析を、熱流束を規定する境界条件のもとで実行して第1の温度分布を生成するステップと、
第2の伝熱解析を、前記実測温度と前記第1の温度分布における当該測定点の温度との温度誤差値を当該測定点の温度拘束境界条件として実行し第2の温度分布を生成するステップと、
前記第1の温度分布と前記第2の温度分布との重ね合わせを前記対象物の温度分布として出力するステップと、を備えることを特徴とする伝熱解析方法。
A heat transfer analysis method for obtaining a temperature distribution of an object using an actual temperature of a measurement point set in an analysis model representing the object,
Performing a first heat transfer analysis under boundary conditions defining a heat flux to generate a first temperature distribution;
A step of generating a second temperature distribution by executing a second heat transfer analysis using a temperature error value between the measured temperature and the temperature of the measurement point in the first temperature distribution as a temperature constraint boundary condition of the measurement point. When,
Outputting a superposition of the first temperature distribution and the second temperature distribution as a temperature distribution of the object, and a heat transfer analysis method.
熱流束を規定する境界条件のもとで解析モデルに伝熱解析を実行して一次温度分布を生成する一次解析部と、
前記解析モデルに設定される測定点の実測温度と前記一次温度分布における当該測定点の温度との誤差値に基づいて前記測定点以外の解析領域における温度誤差分布を推定し、該温度誤差分布に基づいて前記一次温度分布を補正する二次解析部と、を備えることを特徴とする伝熱解析装置。
A primary analysis unit that generates a primary temperature distribution by performing heat transfer analysis on the analysis model under boundary conditions that define heat flux;
A temperature error distribution in an analysis region other than the measurement point is estimated based on an error value between the measured temperature of the measurement point set in the analysis model and the temperature of the measurement point in the primary temperature distribution. And a secondary analysis unit that corrects the primary temperature distribution based on the heat transfer analysis device.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112285151A (en) * 2020-09-21 2021-01-29 北京空间飞行器总体设计部 Method for determining heat transfer coefficient of complex heat transfer component interface based on actual product
KR102236493B1 (en) * 2019-11-20 2021-04-06 호서대학교 산학협력단 The heat conduction evaluation system
WO2022168191A1 (en) * 2021-02-03 2022-08-11 三菱電機株式会社 Defect inspection device

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05151324A (en) * 1991-11-29 1993-06-18 Sharp Corp Heat transfer coefficient calculating method
JPH1048054A (en) * 1996-08-05 1998-02-20 Sato Kogyo Co Ltd Soil temperature measuring method and vegetation soil temperature control method
JP2003042984A (en) * 2001-08-02 2003-02-13 Honda Motor Co Ltd Thermal analysis method and device thereof
JP2005140693A (en) * 2003-11-07 2005-06-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd Method and apparatus for identifying thermophysical property values
JP2011175327A (en) * 2010-02-23 2011-09-08 Sumitomo Heavy Ind Ltd Simulation method and program
JP2011203193A (en) * 2010-03-26 2011-10-13 Sumitomo Heavy Ind Ltd Temperature estimating device and temperature estimating method

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05151324A (en) * 1991-11-29 1993-06-18 Sharp Corp Heat transfer coefficient calculating method
JPH1048054A (en) * 1996-08-05 1998-02-20 Sato Kogyo Co Ltd Soil temperature measuring method and vegetation soil temperature control method
JP2003042984A (en) * 2001-08-02 2003-02-13 Honda Motor Co Ltd Thermal analysis method and device thereof
JP2005140693A (en) * 2003-11-07 2005-06-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd Method and apparatus for identifying thermophysical property values
JP2011175327A (en) * 2010-02-23 2011-09-08 Sumitomo Heavy Ind Ltd Simulation method and program
JP2011203193A (en) * 2010-03-26 2011-10-13 Sumitomo Heavy Ind Ltd Temperature estimating device and temperature estimating method

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102236493B1 (en) * 2019-11-20 2021-04-06 호서대학교 산학협력단 The heat conduction evaluation system
CN112285151A (en) * 2020-09-21 2021-01-29 北京空间飞行器总体设计部 Method for determining heat transfer coefficient of complex heat transfer component interface based on actual product
CN112285151B (en) * 2020-09-21 2024-05-10 北京空间飞行器总体设计部 Complex heat transfer member interface heat exchange coefficient determination method based on actual product
WO2022168191A1 (en) * 2021-02-03 2022-08-11 三菱電機株式会社 Defect inspection device

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