JP2016184245A

JP2016184245A - 粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法

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Publication number: JP2016184245A
Application number: JP2015063427A
Authority: JP
Inventors: 鈴木　一広; Kazuhiro Suzuki; 一広鈴木; 茂樹太田; Shigeki Ota; 建太式井; Kenta Shikii; 元気木村; Gemki Kimura
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2015-03-25
Filing date: 2015-03-25
Publication date: 2016-10-20
Anticipated expiration: 2035-03-25
Also published as: JP6361547B2

Abstract

【課題】粒子モデルとメッシュモデルの間で、精度良くデータを引き継ぐことを可能にするデータ引き継ぎ方法を提供する。【解決手段】粒子モデルの粒子データＡを、さらに細かい粒子データである点群データＢに細分化する処理を行うステップ（ＳＴＥＰ−１）と、（ＳＴＥＰ−１）で細分化された点群データＢを、メッシュモデルＣの各メッシュＭに割り当てる処理を行うステップ（ＳＴＥＰ−２）と、（ＳＴＥＰ−２）における割り当て結果を、相互に近接するメッシュＭ間で平準化する処理を行うステップ（ＳＴＥＰ−３）と、を有する粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法。【選択図】図１

Description

本発明は、粒子モデルを用いたシミュレーション結果を、メッシュモデルを用いたシミュレーションに精度よく引き継ぐための技術に関する。

従来、流体や粉体等の挙動をシミュレーションするための技術として、離散要素法（ＤＥＭ：ＤｉｓｃｒｅｔｅＥｌｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄ）に代表される粒子モデル（非メッシュモデル）を用いたシミュレーション技術が知られている。
粒子モデルを用いたシミュレーション技術としては、例えば、以下に示す特許文献１の技術が知られている。
また従来、有限要素法（ＦＥＭ：ＦｉｎｉｔｅＥｌｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄ）に代表されるメッシュモデルを用いたシミュレーション技術も一般的に知られている。

粒子モデルを用いたシミュレーションは、解析自由度が高く、流体や粉体等の挙動シミュレーションに活用され始めている。一方、メッシュモデルを用いたシミュレーションには、種々のケースで利用できる等の多くの利点がある。このため、粒子モデルを用いたシミュレーションと、メッシュモデルを用いたシミュレーションを、適宜使い分けることが有効である。

しかしながら、従来は、粒子モデルとメッシュモデルの異なるモデル間で、データを精度良く引き継ぐための有効な手法が存在していない、という問題があった。このため、粒子モデルを用いたシミュレーション結果を、メッシュモデルを用いたシミュレーションに引き継ぐには、自動処理ができず、工数が多大になるとともに、シミュレーションによる予測精度を確保することも難しいという問題があった。

特開２０１４−１５４０４５号公報

本発明は、斯かる現状の課題を鑑みてなされたものであり、粒子モデルとメッシュモデルの間で、精度良くデータを引き継ぐことを可能にするデータ引き継ぎ方法を提供することを目的としている。

本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。

即ち、本発明に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法は、粒子モデルの粒子データを、さらに細かい粒子データに細分化する処理を行う第一のステップと、前記第一のステップで細分化された粒子データを、メッシュモデルに割り当てる処理を行う第二のステップと、前記第二のステップにおけるメッシュモデルに対する割り当て結果を、相互に近接するメッシュ間で平準化する処理を行う第三のステップと、を有することを特徴とする。

本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。

本発明に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法によれば、粒子モデルとメッシュモデルの間で、データを精度良く引き継ぐことができる。これにより、シミュレーション精度の向上を図ることができる。

本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法のフロー図。粒子モデルの細分化処理を示す模式図。点群データの作成状況を示す模式図。メッシュに対する点群データの割り当て状況を示す模式図。点群データの割り当て結果に対する平準化処理の内容を示す模式図。

本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法について、図１〜図５を用いて説明をする。
図１に示す如く、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法では、まず始めに、粒子モデルの粒子データを細分化して、点群データを作成する（ＳＴＥＰ−１）。

本実施形態では、粒子モデルを用いたシミュレーション（本実施形態では、ＤＥＭ）によって、粒子の挙動（例えば、型内に粒子（粉体）が充填されてから加圧成型されるまでの挙動）をシミュレーションし、そのシミュレーション結果として、図２に示すような粒子データＡが得られたことを前提としている。
粒子データＡには、各粒子Ｘの座標情報が含まれている。

（ＳＴＥＰ−１）では、粒子Ｘを、さらに小さい粒子に細分化する処理を行う。
（ＳＴＥＰ−１）で行う細分化処理は、図２に示すように、粒子Ｘに対して格子Ｙを当てはめて、格子上の交点のうち、粒子Ｘの内側に包含される交点上に点Ｐを設定する。また、格子上の交点のうち、粒子Ｘの内側に包含されない交点については、点Ｐの設定を行わない。
尚、格子Ｙの大きさや格子Ｙにおける線の間隔等は、粒子Ｘの大きさや後述するメッシュＭの大きさ等を考慮して適宜設定する。

そして、図３に示すように、設定した複数の点Ｐ・Ｐ・・・によって、粒子Ｘに対応する点群データＢを作成する。
尚、点群データＢにおいて、各点Ｐは座標情報を有しており、各点Ｐの座標情報は、粒子Ｘの座標情報に対応している。

尚、粒子Ｘは球状であるため、点Ｐは、立方格子上の各点において、立体的に設定される。本実施形態では、説明の便宜上、中心点を通る平面で粒子Ｘを切断した断面上に平面格子を当てはめて、点群データＢを作成した場合を例示しており、図２〜図４では、点群データＢを平面的に表示している。

次に、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法では、作成した点群データＢをメッシュＭに割り当てる処理を行う（ＳＴＥＰ−２）。
尚、本実施形態では、粒子モデルを用いたシミュレーション（本実施形態では、ＤＥＭによるシミュレーション）結果を用いて、メッシュモデルを用いたシミュレーション（本実施形態では、ＦＥＭによるシミュレーション）を行う構成としており、メッシュＭはＦＥＭに対応したメッシュとなっている。
尚、本実施形態では、３角形状のメッシュＭを例示しているが、本発明の一実施形態に係るデータ引き継ぎ方法において用いるメッシュ形状はこれに限定されない。また、尚、本実施形態では、二次元のメッシュＭを例示しているが、本発明の一実施形態に係るデータ引き継ぎ方法では、三次元メッシュを用いてもよい。

（ＳＴＥＰ−２）におけるメッシュＭに対する点群データＢの割り当ては、図４に示すような態様で行われる。
メッシュＭに対して点群データＢを割り当てるときには、各点Ｐの座標情報を手掛かりにして、点群データＢにメッシュＭを重ね合わせる。
尚、図４に示す各点Ｐのうち、黒く塗りつぶした点Ｐは、メッシュＭ内に包含される点Ｐを表しており、白抜きの点Ｐは、当該メッシュＭ内には包含されず、他のメッシュに包含されることとなる点Ｐを表している。

そして、（ＳＴＥＰ−２）におけるメッシュＭに対する点群データＢの割り当てでは、メッシュＭ内に包含される点Ｐを検出し、各メッシュＭに包含される点Ｐの個数に応じて、粒子Ｘの体積を、各メッシュＭに配分する。

次に、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法では、点群データＢを、メッシュモデルＣの各メッシュＭ・Ｍ・・・に割り当てた結果を用いて、隣接するメッシュＭ間におけるデータの平準化処理を行う（ＳＴＥＰ−３）。
尚、以下の説明では、近接するメッシュとみなす範囲を近接メッシュ範囲と呼ぶものとする。そして、近接メッシュ範囲には、対象メッシュに対して直接隣接しているメッシュだけでなく、対象メッシュに近接している（即ち、対象メッシュに接していない）メッシュも含まれるものとして規定している。

図５には、平準化処理の内容を例示している。
尚、図５では、メッシュモデルＣにおけるメッシュＭ内の塗りつぶしの濃淡によって、点群データＢの割り当て状況を表しており、白抜きのメッシュＭは、点群データＢの割り当てが無いことを表しており、塗りつぶしパターンが濃いほど、点群データＢの割り当てが大きいことを表している。そして、メッシュモデルＣにおいては、点群データＢの割り当ての大きさに応じて、各メッシュＭに対して粒子Ｘの体積が配分される。

例えば、図５上図には、（ＳＴＥＰ−２）までの処理を実行した結果、点群データＢの割り当てが無いメッシュＭ１とメッシュＭ２が発生したメッシュモデルＣを例示している。尚、図５上図のメッシュモデルＣにおいて、各メッシュＭ１・Ｍ２に隣接するメッシュＭ３〜Ｍ６には、点群データＢの割り当てがある。また、ここでは、メッシュＭ１の近接メッシュ範囲をメッシュＭ３・Ｍ４としており、メッシュＭ２の近接メッシュ範囲をメッシュＭ５・Ｍ６としている。

本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法では、点群データＢの割り当てが無いメッシュ（ここではメッシュＭ１・Ｍ２）が発生したメッシュモデルＣに対して、（ＳＴＥＰ−３）において、メッシュＭ１・Ｍ２とそれに隣接するメッシュＭ３〜Ｍ６の間で、データの平準化を行う構成としている。
より詳しくは、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法では、メッシュＭ１・Ｍ２に対する近接メッシュ範囲（ここでは、対象メッシュＭ１・Ｍ２に直接隣接するメッシュＭ３〜Ｍ６）の間で、粒子Ｘの体積についての各メッシュＭに対する配分割合を平準化する構成としている。

（ＳＴＥＰ−３）におけるメッシュＭ１に対する平準化処理は、例えば、メッシュＭ３・Ｍ４に対して配分された粒子Ｘの部分体積のうち、所定の割合分（例えば、２０％分）を、メッシュＭ３・Ｍ４からメッシュＭ１に対して配分することによって行われる。
また同様に、（ＳＴＥＰ−３）におけるメッシュＭ２に対する平準化処理は、例えば、メッシュＭ５・Ｍ６に対して配分された粒子Ｘの部分体積のうち、所定の割合分（例えば２０％分）を、メッシュＭ５・Ｍ６からメッシュＭ２に対して配分することによって行われる。

本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法では、このようにして、粒子Ｘの体積が、各メッシュＭ１・Ｍ２に対して配分される。

そして、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法では、図５下図に示すように、点群データＢの割り当てが無かったメッシュＭ（例えば、メッシュＭ１・Ｍ２）に対して、粒子Ｘに係る体積を配分することによって、メッシュモデルＣにおける各メッシュＭに対応するデータの欠損が防止され、精度良くデータの引き継ぎが行われる。

尚、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法における平準化処理の内容は、ここで例示した処理内容に限定されない。
本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法における平準化処理では、配分割合を適宜変更することができ、上記実施形態で例示した「２０％分」との設定を、例えば、「３０％」「５０％」のように変更することができる。また、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法における平準化処理では、近接メッシュ範囲における各メッシュのデータを平均化してもよい。

また、同データ引き継ぎ方法における平準化処理では、近接メッシュ範囲を適宜変更することができ、メッシュＭ１の近接メッシュ範囲を、メッシュＭ３・Ｍ４にそれぞれ隣接するメッシュＭ７・Ｍ８まで含む範囲とすることができる。また、同データ引き継ぎ方法における平準化処理では、メッシュＭ２の近接メッシュ範囲を、メッシュＭ５・Ｍ６にそれぞれ隣接するメッシュＭ９・Ｍ１０まで含む範囲とすることができる。

そして、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法では、配分割合や近接メッシュ範囲の調整することによって、平準化処理の最適化を図ることができ、平準化処理の内容を最適化することによって、データの引き継ぎ精度をさらに良くすることができる。
以上が、本発明の一実施形態に係るデータ引き継ぎ方法を用いて、粒子モデルの粒子データＡからメッシュモデルＣにデータを引き継ぐ場合の一連の流れである。

尚、本実施形態では、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法によってデータを引き継いだメッシュモデルＣを用いて、シミュレーション（ＦＥＭ）を行う構成としている。
そして、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法を採用した場合、異なるモデル間であっても精度良くデータが引き継がれるため、データ引き継ぎ後のシミュレーションにおいて、予測精度を確保することが可能になっている。

即ち、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法は、粒子モデルの粒子データＡを、さらに細かい粒子データである点群データＢに細分化する処理を行うステップ（ＳＴＥＰ−１）と、（ＳＴＥＰ−１）で細分化された点群データＢを、メッシュモデルＣの各メッシュＭに割り当てる処理を行うステップ（ＳＴＥＰ−２）と、（ＳＴＥＰ−２）における割り当て結果を、相互に近接するメッシュＭ間で平準化する処理を行うステップ（ＳＴＥＰ−３）と、を有するものである。

このような構成で粒子モデルとメッシュモデル間のデータ引き継ぎを行うことにより、粒子モデルとメッシュモデルという異なるモデル間で、データを精度良く引き継ぐことができる。

また、本発明の一実施形態に係る粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法によれば、粒子モデルによるシミュレーション結果を、メッシュモデルに適用させるための処理を自動化することも可能になるため、データ引き継ぎの時間が短縮されるとともに、処理精度も向上し、ひいては、シミュレーション精度の向上も図ることができる。

Ａ粒子データ
Ｂ点群データ
Ｃメッシュモデル
Ｍメッシュ

Claims

粒子モデルの粒子データを、さらに細かい粒子データに細分化する処理を行う第一のステップと、
前記第一のステップで細分化された粒子データを、メッシュモデルに割り当てる処理を行う第二のステップと、
前記第二のステップにおけるメッシュモデルに対する割り当て結果を、相互に近接するメッシュ間で平準化する処理を行う第三のステップと、
を有する、
ことを特徴とする粒子モデルおよびメッシュモデル間のデータ引き継ぎ方法。