JP2014006825A

JP2014006825A - 設計支援装置

Info

Publication number: JP2014006825A
Application number: JP2012143676A
Authority: JP
Inventors: Norihiko Nonaka; 紀彦野中; Ichiro Nishigaki; 一朗西垣
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2012-06-27
Filing date: 2012-06-27
Publication date: 2014-01-16
Anticipated expiration: 2032-06-27
Also published as: JP5997950B2; US20140005816A1

Abstract

【課題】性能との関係を鑑みて共通部品を抽出する設計支援装置及び方法を提供する。
【解決手段】多目的最適化計算を用いた共通部品を得るための装置および方法であって、形状モデル、解析計算条件、最適化計算条件に関する情報を入力する手段と、多目的遺伝的アルゴリズムにより最適化計算を実行する手段と、得られた最適化計算結果であるパレート解のグループ分けし、設計変数に対して分散分析し、形状モデルと関連付ける手段と、共通部品として表示する手段とを有することを特徴とする共通部品利用設計支援装置とその方法。
【選択図】図１

Description

本発明は設計支援装置に関し、例えば、製品性能、コストなどの多目的最適化計算することにより製品の共通部品を抽出する技術に係り、コンピュータを用いた設計支援技術に関する。

従来、機械構造物から構成される部品群の共通部品を抽出する設計支援技術には、形状モデルの表現度合いによってモデルデータの共通化を図る方法がある。本技術分野の背景技術として、特開２００６−３３８５５７号公報（特許文献１）がある。この公報には、同一モデルのデータの共通化を図りつつ、同一形状モデルの部品に対するＣＡＤデータを業務に応じて使用可能にするための設計図の管理システムにおいて、同一形状のモデルに対し表現度合いが異なる複数のモデルのＣＡＤデータをモデル毎に生成しファイルに格納し蓄積する記憶手段と、モデルの設計担当者とモデルのＣＡＤデータとモデルを格納したファイルとの関連情報と、モデルの表現度合いが設定されたファイル状態を示す情報と、複数の利用目的に応じたモデルの表現度合いが設定された用途情報とを格納する記憶手段と、用途情報に応じて表現度合いが異なるモデルのＣＡＤデータをクライアント端末に出力する手段を有して構成されるシステムについて記載されている。

また、数値シミュレーションを用いた形状最適化技術には、機械構造物の寸法などの設計変数と、数値シミュレーションにより求めていた圧力損失係数などの目的関数との関係式を算出し、この関係式を利用して目的関数を最小化する設計変数を算出する最適化計算の方法がある。本技術分野の背景技術として、特開２００４−１１０４７０号公報（特許文献２）がある。この公報には、目的変数値を最適とする説明変数値の組合せを計算する最適設計計算装置において、空間充填曲線を用いてなるべく均等に分布した説明変数値の組合せを計算する説明変数計算部と、指定された説明変数値について、目的変数値を計算する解析プログラムと、説明変数値を入力とし、前記解析プログラムにより目的変数値を計算し、説明変数値と目的変数値を入力とし、説明変数値と目的変数値の関係を示す応答曲面を計算する応答曲面計算部と、応答曲面を入力とし、目的変数値を最適化する目的変数最適化部を有して構成される計算装置について記載されている。

特開２００６−３３８５５７号公報特開２００４−１１０４７０号公報

従来の共通部品を抽出する設計支援技術では、共通部品を抽出する指標にモデルの表現度合いが用いられている。これはモデルの類似性に基づいて共通部品を抽出している。一方、機械構造物の性能を表す指標として、効率、コストなどがあげられる。機械構造物は、形状などを変更して目標となる性能を満たすようにしている。このため、モデルの類似性に基づいて共通部品を抽出し、それらの共通部品を利用した場合には、性能に関して考慮されていないために、所定の性能が満たされない可能性がある。

特許文献１においては、性能との関係を鑑みて共通部品を抽出するという点に関しては、十分に考慮されていない。

一方、従来の最適化技術では、寸法などの設計変数を変更しながら数値シミュレーションなどを実施し、算出された効率などの目的関数が最大となる寸法値を算出している。このため、設計変数となる寸法は、全て変更対象となるため、寸法を変える必要が無い部品を特定する共通部品の抽出ということは困難である。

特許文献２においては、共通部品の抽出という点に関しては、十分に考慮されていない。

本発明の目的は、性能との関係を鑑みて共通部品を抽出する設計支援装置及び方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、共通部品を得るための設計支援装置であって、共通部品の抽出対象となる形状モデル、解析計算条件、最適化計算条件に関する情報を受け付ける入力部と、前記情報を参照して多目的最適化計算を実行する最適化計算部と、得られた最適化計算結果であるパレート解をグループ分けし、設計変数に対して分散分析し、形状モデルと関連付け、所定の関連を有する部品を共通部品として抽出する評価部と、抽出された共通部品を表示する表示部と、を有することを特徴とする。

また、共通部品を得るための設計支援方法であって、利用者の端末からの共通部品の抽出対象となる形状モデル、解析計算条件、最適化計算条件に関する情報を受け付け、前記情報を参照して多目的最適化計算を実行し、得られた最適化計算結果であるパレート解をグループ分けし、設計変数に対して分散分析し、形状モデルと関連付けし、所定の関連を有する部品を共通部品として抽出し、前記共通部品を前記利用者の端末へ表示することを特徴とする。

本発明によれば、性能との関係を鑑みて共通部品を抽出する設計支援装置及び方法が提供できる。さらに、仕様を変更する際に変更する必要のない部品を明確し、共通部品化することによりコスト低減が可能になる。

本発明の上記したおよびそれ以外の特徴及び作用効果は、以下で更に説明される。

本発明の実施例の全体構成図の例である。本発明の実施例の処理手順（フェーズ１）を表す一例である。本発明の実施例の処理手順（フェーズ２）を表す一例である。本発明の実施例の処理手順（フェーズ３）を表す一例である。本発明の実施例の処理手順（フェーズ３）つづきを表す一例である。本発明の実施例の機械構造物Ａを表す一例である。本発明の実施例の機械構造物Ｂを表す一例である。本発明の実施例の形状モデル入力画面（プラントＡ）を表す一例である。本発明の実施例の形状モデル入力画面（プラントＢ）を表す一例である。本発明の実施例の解析計算条件入力画面（プラントＡ）を表す一例である。本発明の実施例の解析計算条件入力画面（プラントＢ）を表す一例である。本発明の実施例の最適化計算条件入力画面（プラントＡ）を表す一例である。本発明の実施例の最適化計算条件入力画面（プラントＢ）を表す一例である。本発明の実施例の最適計算結果（パレート解）を表す一例である。本発明の実施例の共通部品表示画面を表す一例である。本発明の実施例の共通部品表示画面（つづき）を表す一例である。

本発明を実施するための形態では、例えば、形状モデル入力画面を表示し、操作者が共通部品の抽出対象となる組立て体である形状モデルと、形状モデルの部品構成表を入力し、入力情報を取得して、データベースに入力する手段と、解析計算条件入力画面を表示し、操作者が解析対象となる形状モデル、境界条件、入口境界条件や出口境界条件を入力し、入力情報を取得してデータベースに入力する手段と、最適化計算条件入力画面を表示し、操作者が解析計算条件入力画面で入力された形状モデルに対し、最適化計算のための設計変数とその下限値、初期値、上限値、目的関数、遺伝的アルゴリズムのための個体数、世代数、収束判定条件と並列計算のためのＣＰＵ数を入力し、入力情報を取得して、データベースに入力する手段と、データベースより形状モデル入力画面で入力された情報を取得し、最適化計算する手段が決定した設計変数値に従って個体数分の解析モデルを作成し、解析モデルにメッシュ生成および解析条件を設定し、個体数分の解析モデルに対して複数のＣＰＵを並列で流体解析を実行し、さらに解析モデルの重量を計算する手段と、前手段で計算した解析結果を元に、目的関数を最小化するように遺伝的アルゴリズムにより次の世代の設計変数を、交叉、突然変異により算出して多目的最適化計算を実行し、得られた最適化計算結果をデータベースに入力する手段と、データベースより最適化計算する手段で得られたで最適計算結果を取得し、最適解であるパレート解を操作者に表示する手段と、データベースより最適化計算結果、形状モデル情報を取得し、共通部品表示画面を表示し、最適化計算結果であるパレート解を、操作者が入力したグループ数に、目的関数を考慮してグループ分けし、操作者が指定したグループの設計変数の分散を算出し、操作者が入力したしきい値以下の設計変数に関連する部品を抽出する手段と、前記手段で抽出した共通部品を共通部品表示画面に表示し、共通部品としてデータベースに入力する手段とを備えた共通部品利用設計支援装置とその方法が開示される。

これにより、複数の機械構造物の共通部品を抽出することで、仕様変更の際に不必要に設計変更する必要が無くなり、部品共通化によるコスト低減が可能になる。

すなわち、機械構造物である組立て体に対して、操作者が指定した目的関数を最小化する、多目的最適化計算を実施し、得られた最適化計算結果であるパレート解をグループ分けし、グループの設計変数の分散を算出し、設計変数に対応する組立て体の部品を共通部品として抽出することができる。これにより、仕様を変更する際に変更する必要のない部品を明確し、共通部品化することによりコスト低減が可能になる。以下、実施例を、図面を用いて説明する。

図１は、本発明装置に掛かる共通部品利用設計支援装置の一実施例の系統構成を示す図である。図１の実施例の装置は、形状モデル入力部１０１、解析／最適化計算条件入力部１０２、解析制御部１０３、最適化計算部１０４、計算結果表示部１０５、共通部品評価部１０６、共通部品表示部１０７、データベース１０８、計算機１０９を有する。以上の構成で設計支援装置を構成できる。更に拡張した構成としては、例えば、計算機１０９から接続されたＬＡＮ等のネットワーク１１０と、ネットワーク１１０に接続され、利用者が使用する第１の端末１１１を有する設計支援システムとしても良い。さらに例えば、ＬＡＮなどのネットワーク１１０に、インターネット等の広域ネットワーク１１３を介して、利用者が使用する第２の端末１１２を有する設計支援システムとしても良い。もちろん、第１の端末１１１または第２の端末１１２が複数存在しても良いことは言うまでも無い。

形状モデル入力部１０１では、形状モデル入力画面を表示し、操作者が共通部品の抽出対象となる組立て体である形状モデルと、形状モデルの部品構成表を入力し、入力情報を取得して、データベース１０８に入力する。

解析／最適化計算条件入力部１０２では、解析計算条件入力画面を表示し、操作者が解析対象となる形状モデル、境界条件、入口境界条件や出口境界条件を入力し、入力情報を取得してデータベース１０８に入力する。さらに、最適化計算条件入力画面を表示し、操作者が解析計算条件入力画面で入力された形状モデルに対し、最適化計算のための設計変数とその下限値、初期値、上限値、目的関数、遺伝的アルゴリズムのための個体数、世代数、収束判定条件と並列計算のためのＣＰＵ数を入力し、入力情報を取得して、データベース１０８に入力する。

解析制御部１０３では、データベース１０８より形状モデル入力部１０１で入力された情報を取得し、最適化計算部１０４が決定した設計変数値に従って個体数分の解析モデルを作成し、解析モデルにメッシュ生成および解析条件を設定し、個体数分の解析モデルに対して複数のＣＰＵを並列で流体解析を実行し、さらに解析モデルの重量を計算する。

最適化計算部１０４では、解析制御部１０３で計算した解析結果を元に、目的関数を最小化するように遺伝的アルゴリズムにより次の世代の設計変数を、交叉、突然変異により算出して多目的最適化計算を実行し、得られた最適化計算結果をデータベース１０８に入力する。

計算結果表示部１０５では、データベース１０８より最適化計算部１０４で計算した最適計算結果を取得し、最適解であるパレート解を操作者に表示する。

共通部品評価部１０６では、データベース１０８より最適化計算結果、形状モデル情報を取得し、共通部品表示画面を表示し、最適化計算結果であるパレート解を、操作者が入力したグループ数に、目的関数を考慮してグループ分けし、操作者が指定したグループの設計変数の分散を算出し、操作者が入力したしきい値以下の設計変数に関連する部品を抽出する。

共通部品表示部１０７では、共通部品評価部１０６で抽出した共通部品を共通部品表示画面に表示し、共通部品としてデータベース１０８に入力する。

データベース１０８では、形状モデル入力部１０１、解析／最適化計算条件入力部１０２、解析制御部１０３、最適化計算部１０４、計算結果表示部１０５、共通部品評価部１０６で得られた情報を蓄積する。

計算機１０９では、演算部とキーボード、マウス、ディスプレイなどの入出力装置からなり、入出力装置では、操作者が入力する画面をディスプレイに表示し、キーボード、マウスからの入力情報を取得し、さらに処理結果をディスプレイに表示する。また、演算部では、本装置を構成する形状モデル入力部１０１からデータベース１０８までの処理を行う。

このように構成される実施形態の処理手続きについて、図２から図５を参考にしながら説明する。図２、図３、図４、図５は、図１に示す共通部品利用設計支援装置における処理手順を示すフローチャートである。本実施形態の手順は、大きく三つのフェーズ１〜３に分けられる。一つ目は、共通部品を見つける対象の形状モデルの入力と、解析モデルの条件と最適化計算条件を入力するフェーズ１である。二つ目は、フェーズ１で入力された情報に従って、流体解析を実行し、最適化計算を実行し、最適計算結果を表示するフェーズ２である。三つ目は、フェーズ２で決定した最適計算結果から、最適解を特徴付けるグループに分け、そのグループの状態を分析することで、共通部品を抽出し、共通部品を表示するフェーズ３である。

図６、図７に示す機械構造物Ａ、機械構造物Ｂを例に取り、機械構造物Ａ、機械構造物Ｂから共通部品を抽出する方法について、フェーズ１から説明する。機械構造物Ａは、部品Ａ６０１、部品Ｂ６０２、部品Ｃ６０３、部品Ｄ６０４の四つの部品から成る組立て体である。また機械構造物Ｂは、部品Ａ７０１、部品Ｂ７０２、部品Ｄ７０４、部品Ｅ７０５の四つの部品から成る組立て体である。ここで、部品Ａ６０１と部品Ａ７０１、部品Ｂ６０２と部品Ｂ７０２、部品Ｄ６０４と部品Ｄ７０４は、同じ部品により構成されている。機械構造物Ａ、機械構造物Ｂは、流体が内部を流れ、部品Ａから流入し、部品Ｂ、部品Ｄから流出する。

フェーズ１の図２の処理Ｓ１００は、形状モデル入力部１０１により形状モデルを入力し、解析／最適化計算条件入力部１０２により解析モデルの条件と最適化計算の条件を入力する。

処理Ｓ１０１では、形状モデル入力部１０１により、形状モデルの入力画面を出力する。図８に形状モデルの入力画面の一例を示す。設計者は、これから共通部品を抽出する形状モデルを入力する。ここでは、機械構造物Ａを入力する。機械構造物名をプラントＡとして入力し、機械構造物Ａが入力されている。また、部品構成情報も入力する。組立て体を構成する部品構成表として、部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃ、部品Ｄが入力されている。機械構造間の共通部品を抽出するため、複数の機械構造物を入力する必要がある。形状モデル入力部１０１により、形状モデルの入力画面を出力する。図９にこの形状モデルの入力画面の一例を示す。図８と同様に、機械構造物Ｂが、プラントＢとして入力され、形状モデル、部品構成情報が、組立て体を構成する部品構成表として入力されている。

処理Ｓ１０２では、処理Ｓ１０１で入力した形状モデル、部品構成情報を取得する。本実施例では、機械構造物Ａ、機械構造物Ｂの情報を取得する。

処理Ｓ１０３では、処理Ｓ１０２で得られた情報を、データベース１０８に入力する。

図２の処理Ｓ２００は、処理Ｓ１００で入力した形状モデルに対して、解析／最適化計算条件入力部１０２により、解析計算条件、最適化計算条件を入力する。

処理Ｓ２０１では、解析／最適化計算条件入力部１０２より、解析計算条件の入力画面を表示する。図１０に解析計算条件入力画面の一例を示す。まず、機械構造物のプラントＡを対象とする。図１０には、プラントＡの形状モデルが入力されている。流体解析を実施するので、入口境界、出口境界が入力されている。また、解析条件として、入口境界には、Ｘ方向の流速Ｕに０ｍ／ｓ、Ｙ方向の流速Ｖに５０ｍ／ｓ、Ｚ方向の流速Ｗに０ｍ／ｓ、密度ＤＥＮに１.４kg／ｍ³、温度ＴＥＭＰに３５０Ｋが入力され、出口境界には、０.１２MPaが入力されている。機械構造物のプラントＢも同様に入力する。図１１にこの解析計算条件入力画面の一例を示す。図１１には、プラントＢの形状モデルが入力されている。ここでも入口境界、出口境界が入力され、解析条件として、入口境界には、Ｘ方向の流速Ｕに０ｍ／ｓ、Ｙ方向の流速Ｖに４０ｍ／ｓ、Ｚ方向の流速Ｗに０ｍ／ｓ、密度ＤＥＮに１.２kg／ｍ³、温度ＴＥＭＰに２５０Ｋが入力され、出口境界には、０.１２MPaが入力されている。

処理Ｓ２０２では、処理Ｓ２０１で入力した解析計算条件を取得する。本実施例では、プラントＡ、プラントＢの情報を取得する。

処理Ｓ２０３では、処理Ｓ２０２で得られた情報を、データベース１０８に入力する。

処理Ｓ２０４では、解析／最適化計算条件入力部１０２より、最適化計算条件の入力画面を表示する。図１２に最適化計算条件入力画面の一例を示す。プラントＡを対象とする。図１２では、プラントＡの形状モデルで表示され、設計変数として、部品Ａに寸法Ａ、寸法Ｂ、部品Ｂに寸法Ｃ、寸法Ｄ、部品Ｄに寸法Ｅ、寸法Ｆが入力されている。また、最適化計算条件として、設計変数Ａには、下限値８００、初期値１０００、上限値１２００が入力されている。同様に、設計変数ＢからＦには、下限値、初期値、上限値が入力されている。また目的関数は、損失係数ＬＯＳＳ、重量ＷＴが入力されている。ここで、ＬＯＳＳ、ＷＴは最適化計算のための変数名である。また、重量は、材料コストと直接リンクするため、材料コストの低減と同様の意味を持つ。そこで目的関数として重量を選択している。ここでは、多目的最適化計算アルゴリズムに遺伝的アルゴリズムを利用する。このため、遺伝的アルゴリズムのパラメータとして、個体数５０、世代数５０が入力され、収束判定条件１％が入力されている。また、個体数分の流体解析に、複数のＣＰＵを利用した並列計算を行う。このとき利用するＣＰＵ数５も入力する。機械構造物のプラントＢも同様に入力する。図１３にこの最適化計算条件入力画面の一例を示す。図１３には、プラントＢの形状モデルが表示され、設計変数として、部品Ａに寸法Ａ、寸法Ｂ、部品Ｂに寸法Ｃ、寸法Ｄ、部品Ｄに寸法Ｅ、寸法Ｆが入力されている。また、最適化計算条件も同様に、各設計変数の下限値、初期値、上限値が入力され、目的関数に損失係数ＬＯＳＳ、重量ＷＴが入力する。また、多目的最適化計算アルゴリズムのパラメータ、個体数、世代数、収束判定条件を入力し、並列計算するＣＰＵ数を入力する。

処理Ｓ２０５では、処理Ｓ２０４で入力した最適化計算情報を取得する。本実施例では、プラントＡ、プラントＢの情報を取得する。

処理Ｓ２０６では、処理Ｓ２０５で得られた情報を、データベース１０８に入力する。

図３を用いて、フェーズ２について説明する。図３の処理Ｓ３００では、解析制御部１０３により流体解析と重量計算を行い、最適化計算部１０４により解析制御部１０３で得られた計算結果を元に最適化計算を実施する。さらに、計算結果表示部１０５では、最適化計算部１０４で得られた最適計算結果を表示する。

処理Ｓ３０１では、処理Ｓ１００、処理Ｓ２００で入力されたプラントＡ、プラントＢの形状モデル、解析計算条件、最適化計算条件に関する情報を、データベース１０８から取得する。

処理Ｓ３０２では、最適化計算入力画面で入力された個体数分の設計変数の組合せを、最適化計算部１０４により決定する。設計変数の決定には、ラテン超方格子法を用いて、プラントＡ：５０個、プラントＢ：５０個の設計変数の組合せを決定する。プラントＡにおいて、ラテン超方格子法によって決定した設計変数の組合せを表１に示す。

処理Ｓ３０３では、処理Ｓ３０１で得られた形状モデルにおいて、処理Ｓ３０２で決定した設計変数の組合せに従って、解析モデルを作成する。プラントＡにおいては、処理Ｓ３０１で得られた形状モデルに対し、ラテン超方格子法によって決定した表１で示す５０個の個体数に対応する寸法値を持つ形状モデルを、５０個作成する。すなわち、個体１では、寸法Ａは１０８５.７１、寸法Ｂは３３４.６９、寸法Ｃは８８１.６３、寸法Ｄは１２０２.０４、寸法Ｅは１３７９.５９、寸法Ｆは１０３２.６５となる解析モデルを作成する。個体２から個体５０まで同様に５０個の個体の解析モデルを作成する。また、プラントＢにおいても、同様にラテン超方格子によって決定した５０個の個体数に対応する寸法値を持つ形状モデルを５０個作成する。本実施例では、Ｓ３０３では、合計１００個の解析モデルを作成する。

処理Ｓ３０４では、解析制御部１０３により、処理Ｓ３０３で作成した解析モデル１００個の解析領域に対し、メッシュ生成する。

処理Ｓ３０５では、解析制御部１０３により、処理Ｓ３０４で作成した解析モデルに対し、処理Ｓ１００の解析計算条件入力画面により入力された入口境界条件、出口境界条件などの解析条件を設定する。ここでは、プラントＡ、プラントＢの各々の解析計算条件入力画面により入力された条件を、プラントＡの解析モデル５０個、プラントＢの解析モデル５０個に設定する。

処理Ｓ３０６では、解析制御部１０３により、処理Ｓ３０５で作成した解析モデルに対して、流体解析を実施する。このとき、処理Ｓ２００の最適化計算条件入力画面で入力されたＣＰＵ数５に従って、並列計算を実施する。ここでは、プラントＡ、プラントＢに対して、ＣＰＵ数として各々５個が入力されているので、プラントＡの流体解析には、５個のＣＰＵを割り当て、プラントＢの流体解析にも、５個のＣＰＵを割り当てて並列計算を実施する。本実施例での流体解析の回数は１００回であり、合計１０個のＣＰＵで並列計算する。

処理Ｓ３０７では、最適化計算部１０４により、処理Ｓ３０６で実施した流体解析結果を取得し、処理Ｓ１００の最適化計算条件入力画面で入力された目的関数値を計算する。ここでは、損失係数および重量である。損失係数は〔式１〕により算出する。

本実施例では、プラントＡ、プラントＢで、各々５０個分の損失係数と重量のペアを算出する。

処理Ｓ３０８では、処理Ｓ２００の最適化計算条件入力画面で入力された世代数を超えていないか判定する。世代数を超えている場合は処理Ｓ３１０に行く。ここでは、世代数５０であるので、５０世代を超えているかを判定する。また、超えていない場合は、処理Ｓ３０９に行く。

処理Ｓ３０９では、収束判定する。処理Ｓ２００の最適化計算条件入力画面で入力された収束判定条件１％を満たすか判定する。なお、収束判定は〔式２〕で与えられる。

ここで、ｙｃは現在の個体の目的関数の最良値、ｙｅは、今までの目的関数の最良値である。収束判定条件を満たす場合は、処理Ｓ３１０に行き、満たさない場合は処理Ｓ３０２に行き、多目的遺伝的アルゴリズムに基づいて、損失係数、重量とのパレートランキングを算出してパレートランキングの良い個体を抽出し、設計変数に対して交叉、突然変異をさせて、次の世代として新たな個体５０個を生成する。

処理Ｓ３１０では、算出された設計変数値、目的関数値を計算履歴と共に最適計算結果としてデータベース１０８に入力する。

処理Ｓ４００では、計算結果表示部１０５により計算結果を表示する。図１４に最適計算結果（パレート解）の表示画面の一例を示す。図１４は、プラントＡに対する最適計算結果である。損失係数、重量を目的関数とする多目的関数の最適化計算となるため、最適計算結果は、パレート解と呼ばれるトレードオフ関係を表す曲線が表示される。図は縦軸に重量（ＴＯＮ）、横軸に損失（％）を取った図である。図が示すように損失を低減しようとした場合には重量が増加し、重量を低減しようとした場合には、損失が増加する傾向が読み取れる。このように、一つ目的関数を良くすると、他方の目的関数が悪化する関係を示すものをパレート解と呼ぶ。

フェーズ３について説明する。図４、図５の処理Ｓ５００では、共通部品評価部１０６により、最適計算結果と、形状モデル情報から共通部品を抽出し、共通部品表示部１０７により共通部品を表示する。

処理Ｓ５０１では、処理Ｓ１００、処理Ｓ３００で入力されたプラントＡ、プラントＢの形状モデル、最適化計算結果に関する情報を、データベース１０８から取得する。

処理Ｓ５０２では、共通部品表示画面を表示する。図１５に共通部品表示画面の一例を示す。ここでは、プラントＡとプラントＢの最適計算結果であるパレート解が各々表示されている。

処理Ｓ５０３では、共通部品表示画面で入力されたグループ分け情報を取得する。図１５の共通部品表示画面において、グループ分けとして３が入力されている。

処理Ｓ５０４では、処理Ｓ５０１で取得した最適化計算結果情報、すなわち、パレート解における設計変数値、損失係数、重量の情報を取得する。本実施例では、プラントＡ、プラントＢの２個の情報を取得する。

処理Ｓ５０５では、処理Ｓ５０３で取得したグループ数に、パレート解をグループ分けする。ここではＫ−平均法によりグループ分けする。アルゴリズムを下記に記載する。

ＳＴＥＰ１：損失係数、重量の各データを、ランダムに、入力されたグループ数３個のグループに割り振る。

ＳＴＥＰ２：割り振ったグループのデータを元に、各グループの中心、すなわち各グループの平均を算出する。

ＳＴＥＰ３：損失係数、重量の各データと、各グループの中心との距離を求め、損失係数、重量の各データを、最も近い中心のグループに割り当て直す。

ＳＴＥＰ４：ＳＴＥＰ２からＳＴＥＰ３を、割り当てが変化しなくなるまで繰り返す。
本実施例では、Ｋ−平均法によって、プラントＡ、プラントＢのパレート解を各々３個にグループに分ける。図１５に三つにグループ分けしたパレート解の一例を示す。図１５の×が性能重視のグループ、○が重量重視のグループ、黒塗り三角形が性能と重量を互いに考慮したバランスグループを表す。

処理Ｓ５０６では、処理Ｓ５０５で得られたパレート解の各グループの各設計変数において、設計変数を区間０−１として正規化を行い、横軸に設計変数、縦軸に頻度とする度数分布を算出し、各々の度数分布の分散を計算する。本実施例では、プラントＡ、プラントＢの、各々の設計変数６個に対する度数分布および分散を算出する。

処理Ｓ５０７では、処理Ｓ５０６で得られた度数分布を、共通部品表示画面に表示する。図１５に表示画面の一例を示す。ここでは、共通部品表示画面の「共通部品：」には、重量重視が入力されている。ここでは重量重視における共通部品を抽出する。図１５のパレート解では、左側のグループとなる。また、共通部品表示画面の分布表示の下に、重量重視グループにおける横軸に設計変数、縦軸に度数とした場合の分布が表示されている。

処理Ｓ５０８では、処理Ｓ５０６で算出した各設計変数の分散を取得し、共通部品表示画面で入力した分散のしきい値以下の設計変数を抽出する。共通部品表示画面では、分散のしきい値として、標準偏差０.０５が入力されている。すなわち、平均に対して、概ね±５％のばらつき以内を共通部品の対象とする。各設計変数に対して、標準偏差が０.０５となるものを抽出する。本実施例では、部品Ｂの設計変数Ｃ、設計変数Ｄ、部品Ｄの設計変数Ｅ、設計変数Ｆがしきい値以下となっている。また、図１５では、破線で囲んだ分布に対応する設計変数がしきい値以下のものである。

図５において、処理Ｓ５０９では、処理Ｓ５０８で得られたしきい値以下のプラントＡ、プラントＢの設計変数に対し、プラントＡ、プラントＢの部品を通じて、処理Ｓ５０８で抽出した設計変数のみが関連する部品を、共通部品として抽出する。ここでは、プラントＡ、プラントＢを通じて、各部品において全ての設計変数がしきい値以下であるのは部品Ｂと部品Ｄとなり、共通部品となる。すなわち、パレート解において、仕様を変更しても寸法変動が小さい設計変数、すなわち分散が小さい設計変数は寸法変更する必要のない寸法であり、これを変更しない設計変数とし、変更しない設計変数から構成される部品は、形状変更する必要のない部品として共通部品となる。

処理Ｓ５１０では、処理Ｓ５０９で抽出した部品を、共通部品表示画面に表示する。図１６に共通部品の表示画面の一例を示す。図１６では、部品構成表において、共通部品となる部品が、破線の強調表示されている。処理Ｓ５１１では、処理Ｓ５１０でで得られた共通部品情報をデータベースに登録する。

このように多目的最適化計算を実施し、得られた最適化計算結果であるパレート解の分布を分析し、分散が小さい設計変数に対応する部品を共通部品とすることで、部品の共通化が図れる。

本発明では、プラントＡ、プラントＢに関する入力情報を、同一拠点で実施しているように記載しているが、ネットワーク環境を利用することにより、異なる利用拠点において実施することは可能である。

本明細書では、例えば、目的最適化計算を用いた共通部品を得るための装置および方法であって、形状モデル、解析計算条件、最適化計算条件に関する情報を入力する手段と、多目的最適化計算を実行する手段と、得られた最適化計算結果であるパレート解をグループ分けし、設計変数に対して分散分析し、形状モデルと関連付ける手段と、共通部品として表示する手段とを有することを特徴とする共通部品利用設計支援装置とその方法が開示される。

また、目的最適化計算を用いた共通部品を得るための装置および方法であって、形状モデル、解析計算条件、最適化計算条件に関する情報を入力する手段と、多目的最適化計算として遺伝的アルゴリズムを利用して実行する手段と、得られた最適化計算結果であるパレート解をグループ分けし、設計変数に対して分散分析し、形状モデルと関連付ける手段と、共通部品として表示する手段とを有することを特徴とする共通部品利用設計支援装置とその方法が開示される。

また、目的最適化計算を用いた共通部品を得るための装置および方法であって、形状モデル、解析計算条件、最適化計算条件に関する情報を入力する手段と、多目的最適化計算として遺伝的アルゴリズムを利用して実行する手段と、得られた最適化計算結果であるパレート解をＫ−平均法によってグループ分けし、設計変数に対して分散分析し、形状モデルと関連付ける手段と、共通部品として表示する手段とを有することを特徴とする共通部品利用設計支援装置とその方法が開示される。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１０１形状モデル入力部
１０２解析／最適化計算条件入力部
１０３解析制御部
１０４最適化計算部
１０５計算結果表示部
１０６共通部品評価部
１０７共通部品表示部
１０８データベース
１０９計算機

Claims

共通部品を得るための設計支援装置であって、
共通部品の抽出対象となる形状モデル、解析計算条件、最適化計算条件に関する情報を受け付ける入力部と、
前記情報を参照して多目的最適化計算を実行する最適化計算部と、
得られた最適化計算結果であるパレート解をグループ分けし、設計変数に対して分散分析し、形状モデルと関連付け、所定の関連を有する部品を共通部品として抽出する評価部と、
抽出された共通部品を表示する表示部と、を有することを特徴とする設計支援装置。
請求項１において、
前記多目的最適化計算として遺伝的アルゴリズムを利用して実行することを特徴とする設計支援装置。
請求項１または請求項２において、
前記パレート解をＫ−平均法によってグループ分けすることを特徴とする設計支援装置。
ネットワークと、ネットワークに接続された計算機と、ネットワークに接続された端末を有する設計支援システムにおいて、
前記端末から共通部品の抽出対象となる形状モデル、解析計算条件、最適化計算条件に関する情報を受け付ける入力部と、
前記情報を参照して多目的最適化計算を実行する最適化計算部と、
得られた最適化計算結果であるパレート解をグループ分けし、設計変数に対して分散分析し、形状モデルと関連付け、所定の関連を有する部品を共通部品として抽出する評価部と、
抽出された共通部品を表示する表示部と、を有することを特徴とする設計支援システム。
請求項４において、
前記多目的最適化計算として遺伝的アルゴリズムを利用して実行することを特徴とする設計支援システム。
請求項４または請求項５において、
前記パレート解をＫ−平均法によってグループ分けすることを特徴とする設計支援システム。
共通部品を得るための設計支援方法であって、
利用者の端末からの共通部品の抽出対象となる形状モデル、解析計算条件、最適化計算条件に関する情報を受け付け、
前記情報を参照して多目的最適化計算を実行し、
得られた最適化計算結果であるパレート解をグループ分けし、
設計変数に対して分散分析し、
形状モデルと関連付けし、
所定の関連を有する部品を共通部品として抽出し、
前記共通部品を前記利用者の端末へ表示することを特徴とする設計支援方法。
請求項７において、
前記多目的最適化計算として遺伝的アルゴリズムを利用して実行することを特徴とする
設計支援方法。
請求項７または請求項８において、
前記パレート解をＫ−平均法によってグループ分けすることを特徴とする設計支援方法。