JP2016200903A - 構造体の近似モデル作成方法、構造体の近似モデル作成装置、およびプログラム - Google Patents
構造体の近似モデル作成方法、構造体の近似モデル作成装置、およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016200903A JP2016200903A JP2015079327A JP2015079327A JP2016200903A JP 2016200903 A JP2016200903 A JP 2016200903A JP 2015079327 A JP2015079327 A JP 2015079327A JP 2015079327 A JP2015079327 A JP 2015079327A JP 2016200903 A JP2016200903 A JP 2016200903A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- design variable
- approximate model
- calculation
- design
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 111
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 270
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 163
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 56
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 30
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 21
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 19
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 14
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 230000008685 targeting Effects 0.000 claims 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 35
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 18
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 18
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 11
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 11
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 6
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 2
- 239000000945 filler Substances 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- 101000652263 Homo sapiens Protein SOGA1 Proteins 0.000 description 1
- 241000899793 Hypsophrys nicaraguensis Species 0.000 description 1
- 102100030527 Protein SOGA1 Human genes 0.000 description 1
- 238000000137 annealing Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000012779 reinforcing material Substances 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- -1 snow Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Tires In General (AREA)
Abstract
【解決手段】構造体の近似モデルの作成方法は、構造体および構造体を構成する材料を規定する複数種の設計変数と、構造体および構造体を構成する材料を規定する複数の特性値を対象とする。非線形応答関係を用いて作成された、特性値を目的関数とする第1の近似モデルを得る。第1の近似モデルを用いて第1のパレート解を抽出する。第1のパレート解において上限値および下限値の少なくとも一方を抽出し、抽出した上限値および下限値のうち少なくとも1つの値を固定し、抽出されていない設計変数を変動させて設計変数の新たな値を設定する。新たな設計変数を利用して第2の近似モデルを作成し、多目的最適化計算を実施し、第2のパレート解を抽出する。
【選択図】図1
Description
シミュレーションでは、構造体および構造体を構成する材料の設計変数を入力値(入力パラメータ)とし、構造体および構造体を構成する材料のうち複数の特性値(目的関数)を出力値(出力パラメータ)として、設計変数と目的関数の関係を表す近似モデルが作成されている。なお、近似モデルにかえて応答曲面を作成することもなされている。
複数の特性値(目的関数)を対象とする多目的最適化では、特性値の間にトレードオフ関係が存在することが少なくないため、近似モデルの精度によっては、実計算値に対して近似予測値との乖離が大きくなることがある。そこで、シミュレーションの手法に関し、種々のものが提案されている(特許文献1、2参照)。
特許文献2においては、十分に広い水準にて実施しても、ランダムサンプリングでは設計変数空間で見た場合、組合せに偏りが出る可能性がある。また、ラテンハイパーキューブのように設計変数空間上に均一に分散させたサンプリング手法を用いた場合、サンプリング数が少ないと設計変数空間上における点と点の間隔が大きくなり、特性値空間上での点と点との間の中に特性のピークが隠れてしまう、すなわち、解の多峰性が表現できない可能性が高い。そのため、応答曲面関数によって設計変数空間全体の傾向を精度良く表現できず、目的特性を改善する設計変数およびその値が精度良く導出できない可能性がある。一方、応答曲面関数の精度を向上させるために設計変数空間上でのサンプリング数を増やすと膨大な計算量になってしまう。このように前記特許文献1および特許文献2のいずれにおいても、設計変数空間全体から特性値空間において重要な領域を精度良く判定し、算出される最適解の近似精度を向上させようとすると膨大な計算量を有することが問題であった。
第9の工程の後に、第9の工程の多目的最適化計算を実施して得られたパレート解を用いて第2の近似モデルの誤差を検証するための実計算を行う工程を有し、実計算の結果が所定の判定条件を満たす場合には、第9の工程で得られた多目的最適化計算を実施して得られたパレート解を最終的なパレート解とし、実計算の結果が所定の判定条件を満たさない場合には、第6の工程において、設計変数の値を追加し、追加された設計変数の値を含む第2の設計変数と第2の出力値を用いて第2の近似モデルを更新することが好ましい。
設計変数の値は、ラテンハイパーキューブ法を用いて設定されることが好ましい。
演算部に、多目的最適化計算を実施して得られたパレート解を用いて第2の近似モデルの誤差を検証するための実計算を行わせ、実計算の結果が所定の判定条件を満たす場合には、多目的最適化計算を実施して得られたパレート解を最終的なパレート解とし、実計算の結果が所定の判定条件を満たさない場合には、条件設定部に設計変数の値を追加させ、演算部に追加された設計変数の値を含む第2の設計変数と第2の出力値を用いて第2の近似モデルを更新させる制御部を有することが好ましい。
例えば、設計変数は、タイヤの形状または構造を変化させる、少なくとも1つのパラメータであり、特性値は、タイヤの物理特性値の少なくとも1つであり、多目的最適化計算により、タイヤの物理量が算出される。
図1は、本発明の実施形態の構造体の近似モデル作成方法に利用される構造体の近似モデル作成装置を示す模式図である。
本実施形態の構造体の近似モデル作成方法は、図1に示す構造体の近似モデル作成装置10が用いられる。以下、構造体の近似モデル作成装置10のことを、近似モデル作成装置10という。
近似モデル作成装置10は、コンピュータ等のハードウェアを用いて構成される。上述のように本発明の近似モデル作成方法には、図1に示す近似モデル作成装置10が用いられるが、近似モデル作成方法をコンピュータ等のハードウェアおよびソフトウェアを用いて実行することができれば近似モデル作成装置10に限定されるものではない。
処理部12は、制御部32により制御される。また、処理部12において条件設定部20、モデル作成部22、演算部24、パレート解探索部26はメモリ28に接続されており、条件設定部20、モデル作成部22、演算部24、およびパレート解探索部26のデータがメモリ28に記憶される。
以下に説明する構造体の近似モデルの作成方法において、処理部12の各部で種々の処理がなされる。以下の説明では制御部32により処理部12の各部で種々の処理がなされることの説明を省略しているが、各部の一連の処理は制御部32により制御される。メモリ28には、後述する各種の判定条件も記憶されている。制御部32がメモリ28から判定条件を読み出して、演算部24で得られた結果と比較し、判定結果に基づいて各部の動作を決定し、決定した動作に基づいて各部を動作させる。
また、構造体および構造体を構成する材料を規定するパラメータのうち特性値(目的関数)として定めた複数のパラメータが設定される。特性値には、コスト等の物理的および化学的な特性値以外の、構造体および構造体を構成する材料を評価する指標を用いてもよい。
構造体および構造体を構成する材料は、構造体単体ではなく、構造体を構成するパーツ、構造体のアッセンブリ形態等の構造体を含むシステム全体、またはその一部を対象としてもよい。
構造体がタイヤである場合、特性値はタイヤの特性値である。この場合、特性値としては、タイヤ性能として評価しようとする物理量であり、例えば、操縦安定性の指標となるスリップ角ゼロ近傍における横力であるCP(コーナリングパワー)、乗心地性の指標となるタイヤの1次固有振動数、転動抵抗の指標となる転がり抵抗、操縦安定性の指標となる横ばね定数、耐摩耗性の指標となるタイヤトレッド部材の摩耗エネルギー、燃費性能等が挙げられる。これ以外に、タイヤの物理量の例として、形状および寸法値がある。形状としては、例えば、断面形状である。寸法値としては、例えば、タイヤの幅、タイヤの外径等である。タイヤの物理量の例として、形状または寸法値に加えて、たわみ量、接地圧分布、転がり抵抗およびコーナリング特性等がある。
制約条件は、目的関数の値を所定の範囲に制約したり、設計変数の値を所定の範囲に制約するための条件である。
また、構造体がタイヤである場合、タイヤの負荷荷重、タイヤの転動速度を初めとする走行条件、タイヤが走行する路面条件、例えば、凹凸形状、摩擦係数等、車両の走行シミュレーションに用いるための車両諸元の情報等が設定される。
条件設定部20では、非線形応答関係により生成するモデル、そのモデルの境界条件、FEM等の数値シミュレーションする場合には、そのシミュレーション条件、シミュレーションにおける制約条件を設定する。更には、パレート解を得るための最適化条件、例えば、パレート解探索のための条件等を設定する。
これ以外に、条件設定部20に設計変数の定義域を設定する。設計変数の定義域は、離散的な水準値でも、定数であってもよい。なお、複数種の設計変数があるため、全ての設計変数に対して、それぞれに離散的な水準値を設定し、残りの設計変数については定義域を定数として、設計変数の組合せをコンピュータが変更しながら特性値を算出し、後述するパレート解の抽出を行ってもよい。
ラテンハイパーキューブ法以外に、例えば、直交表、モンテカルロ法等を用いて設計変数の値を設定することもできる。
また、パレート解における複数種の設計変数の値の組合せ、例えば、設計変数φ1〜φ7(図3(b)参照)の組合せのうち、一定値を示す設計変数を少なくとも1つ抽出し、例えば、設計変数φ1(図3(b)参照)を少なくとも1つ抽出する。抽出した一定値44(図3(b)参照)の値を固定し、抽出されていない設計変数の値、例えば、設計変数φ2〜φ7(図3(b)参照)の値を変動させて、複数の設計変数の新たな値を設定するものである。なお、条件設定部20により設定された設計変数の値は、メモリ28に記憶される。
一定値とは、全てのパレート解における設計変数の値が所定の許容範囲に収まることを示しており、例えば、設定変数の値の平均値の±5%以内に全ての値があることを示す。値の許容差に関する定義は予め問題設定においてオペレータが入力部14を介して設定できる。
また、解析に用いるタイヤモデルの形態は、特に限定されるものではなく、溝のないスムースタイヤでも主溝のみのものでもパターン付きであってもよい。
例えば、タイヤを複数の節点で構成される有限個の要素に分割して、タイヤモデルを作成する。粘弾性体として解析モデル化してもよいし、さらには剛体として解析モデル化してもよい。
タイヤモデルを構成する要素は、例えば、2次元平面では四辺形要素、3次元体では四面体ソリッド要素、五面体ソリッド要素、六面体ソリッド要素等のソリッド要素、三角形シェル要素、四角形シェル要素等のシェル要素、面要素等のコンピュータで解析可能な要素とする。このようにして分割された要素は、解析の過程においては、3次元モデルでは3次元座標を用いて、2次元モデルでは2次元座標を用いて逐一特定される。
演算部24は、非線形応答関係を用いて、複数種の設計変数の値と特性値で構成される特性値空間での第1の出力値(特性値)を計算する。また、演算部24は、設計変数と第1の出力値とを用い、出力値である特性値を目的関数として、第1の近似モデルを作成する。
また、演算部24は、非線形応答関係を用いて、設計変数の値と設計変数の新たな値が含まれる第2の設計変数の特性値で構成される特性値空間での第2の出力値を再度計算し、第2の出力値である特性値を目的関数として、第2の近似モデルを作成するものでもある。さらに、演算部24は、作成した第1の近似モデルおよび第2の近似モデルを用いて、多目的最適化計算を実施するものである。
上述の第1の近似モデル(メタモデル)および第2の近似モデル(メタモデル)は、入出力の関係を近似する数学的モデルのことであり、パラメータを調整することにより、様々な入出力関係を近似できるものである。上述の第1の近似モデルおよび第2の近似モデルには、例えば、多項式モデル、クリギング、ニューラルネットワークおよび動径基底関数等を用いることができる。
ここで、パレート解は、トレードオフの関係にある複数の特性値(目的関数)において、他の任意の解よりも優位にあるとはいえないが、より優れた解が他に存在しない解をいう。一般にパレート解は集合として複数個存在する。
パレート解探索部26は、例えば、パレートランキング法を用いてパレート解を探索する。
また、表示制御部30は、入力部14を介して入力される各種の情報、タイヤモデル、数値計算の結果、および最適解を表示部16に表示させることもできる。例えば、タイヤモデルをメモリ28から読み出し、表示部16に表示させる。
近似モデル作成装置10では、形状または構造を変化させる際の入力ファイルにおいて、境界条件および解析ステップ等の共通した部分と節点座標値、補強材の配置角度および初期張力などの個々の形状によって異なる部分を分割し、共通部分に取り込むようなファイル形式を用いて自動化すること、すなわち、個別の情報をインクルードファイル化することにより、多数のタイヤ形状について検討を行う場合であっても容易にタイヤ形状の検討が可能である。
図2は、本発明の実施形態の構造体の近似モデル作成方法の第1の例を工程順に示すフローチャートである。図3(a)は、設計変数の一例を示すグラフであり、(b)は、パレート解における設計変数の一例を示すグラフである。
設計変数として、例えば、タイヤの断面形状または構造を変化させる7つの設計変数φ1〜φ7(入力パラメータ)を設定する。設計変数の設定方法には、例えば、ラテンハイパーキューブ法が用いられる。
特性値としては、例えば、タイヤの物理特性としてタイヤ剛性、転がり抵抗、空気抵抗やコーナリング性能、摩擦エネルギー等がある。例えば、特性値1と特性値2の2つのタイヤ物理特性を目的関数として設定する。なお、特性値は2つ以上設定してもよい。
本実施形態では、このような設定条件で近似モデル作成方法により、近似モデルが作成される。タイヤの断面形状のパラメータの値による特性値1および特性値2の変化を求める。
次に、演算部24で第1の近似モデルを用いた第1の多目的最適化計算を実施する(ステップS18)。そして、第1の多目的最適化計算結果からパレート解探索部26にて第1のパレート解を抽出し、第1のパレート解を得る。このようにして、近似モデルを用いて第1のパレート解を得ることができる。なお、上述のように第1の近似モデルを用いて得られた第1のパレート解は、近似予測値である。
図3(b)に示すように、パレート解の設計変数の値が、設計変数の上限値40、または下限値42を含む場合、近似モデルの精度が低いものとなることが知られている。
そこで、第1のパレート解における複数種の設計変数の値のうち、上限値および下限値の少なくとも一方を抽出し、抽出した上限値および下限値のうち少なくとも1つの値を固定し、抽出されていない設計変数の値を変動させて設計変数の新たな値を複数設定する。具体的には、図3(b)に示す上限値40および下限値42のうち、いずれか1つの値を固定する。例えば、設計変数φ3の下限値42を固定して、残りの設計変数φ1、φ2、φ4〜φ7の値を変動させて設計変数の新たな値を複数設定する。これにより、パレート解近傍における近似モデルの近似精度を向上させることができる。
設計変数に、複数の設計変数の新たな値が加わったものを第2の設計変数という。この場合、設計変数は、例えば、2変数の設計変数空間では図3(c)に示すように設定される。図3(c)において、符号52が新たな設計変数として設定されるものである。
なお、一定値とは、全てのパレート解における設計変数の値が所定の許容範囲に収まることを示しており、例えば、上述のように設定変数の値の平均値の±5%以内に全ての値があることをいう。
また、上限値または下限値を固定して、他の設計変数の値を変動させる場合、上限値と下限値の間で、例えば、設計変数の値をモンテカルロ法を用いてランダムに変動させても、設計変数の値をガウス分布に則って変動させても、設計変数の値を直交表を用いて変動させてもよい。また、近似モデルにおける入出力関係では寄与の大きな設計変数であっても、それに従い実計算を行った結果は寄与が小さい、または殆ど寄与がない設計変数が対象とする問題によって発生することがある。そのような近似予測値における各設計変数の感度を実計算値における各設計変数の感度との乖離を改善するため、規定した非線形関係を用いて特性値1、特性値2を計算する近似モデルに、第1のパレート解における設計変数の値を入れて計算した実計算結果を用いて設計変数の値を変動させてもよい。
次に、上述のように抽出された設計変数の値の上限値または下限値のうち、少なくとも1つの値を固定し、抽出されていない設計変数の値を変動させて、設計変数の新たな値を複数設定し、上述の第2の設計変数を得る。そして、第2の設計変数の特性値で構成される特性値空間での第2の出力値を再度計算する。すなわち、第2のサンプリング計算を実施する(ステップS24)。
次に、第2の設計変数と、第2のサンプリング計算で得られた第2の出力値とを用いて特性値を目的関数として、第2の近似モデルを作成する(ステップS26)。そして、第2の近似モデルを用いて第2の多目的最適化計算を実施し(ステップS28)、多目的最適化計算結果からパレート解探索部26にて第2のパレート解を抽出し、パレート解を得る(ステップS30)。これにより、特性値1および特性値2について良い特性領域での近似精度を向上させ、最適化計算結果の信頼性を向上させることができる。
図4は、本発明の実施形態の構造体の近似モデル作成方法の第2の例を工程順に示すフローチャートである。図5は、検証結果の一例を示すグラフである。
近似モデル作成方法の第2の例においては、近似モデル作成方法の第1の例と同様の工程について、その詳細な説明は省略する。
次に、ステップS40で得られた近似予測値と実計算値とを比較し、予め定められた判定条件に基づいて判定する(ステップS42)。
ステップS42において、判定条件を満たす場合、ステップS16で作成した第1の近似モデルを用いて多目的最適化計算を実施する(ステップS44)。次に、多目的最適化計算結果からパレート解を抽出し、パレート解を得る(ステップS46)。ステップS44は、上述のステップS20と同じ工程であり、ステップS46は、上述のステップS30と同じ工程であるため、その詳細な説明は省略する。
そして、更新した第2の近似モデルを用いて、近似予測値を演算部24で計算する。すなわち、検証計算する(ステップS40)。検証計算の結果をステップS42で判定条件に基づいて判定する。ステップS42の判定条件を満たすまで、設計変数の追加(ステップS24)、第2のサンプリング計算(ステップS24)、第2の近似モデルの作成(ステップS26)を繰り返し行う。
近似予測値と実計算値とを比較する際、より具体的には、1点除外交差検証およびK−分割交差検証を用いることができ、例えば、1点除外交差検証を用いた場合、図5に示す結果が得られる。
図6は、本発明の実施形態の構造体の近似モデル作成方法の第3の例を工程順に示すフローチャートである。
近似モデル作成方法の第3の例においては、近似モデル作成方法の第1の例と同様の工程について、その詳細な説明は省略する。
なお、ステップS50のパレート解を抽出する工程は、第1の例のステップS28の第2のパレート解を得る工程と同じ工程であるため、その詳細な説明は省略する。
次に、ステップS52で得られた実計算値と、有限要素法を用いて算出された実計算値(以下、FEM実計算値という)を比較し、予め定められた判定条件に基づいて判定する(ステップS54)。ステップS54において判定条件を満たす場合、ステップS50で得られたパレート解を、最終的なパレート解として、パレート解を出力する(ステップS66)。
そして、更新した第2の近似モデルを用いて、第2の多目的最適化計算をし(ステップS28)、第2の多目的最適化計算結果から第2のパレート解を抽出し、第2のパレート解を得る(ステップS50)。得られた第2のパレート解を用いた実計算を行い(ステップS52)、実計算の結果をステップS54で判定条件に基づいて判定する。ステップS54の判定条件を満たすまで、設計変数の追加(ステップS24)、第2のサンプリング計算(ステップS24)、第2の近似モデルの作成(ステップS26)、第2の多目的最適化計算(ステップS28)を繰り返し行う。
ステップS54の判定条件としては、例えば、誤差が用いられる。この誤差は、相対誤差でも実誤差であってもよい。また、複数のパレート解を用いる場合、それらの標準偏差または分散値を設定してもよい。
図7に示すように、パレート解Pに対して、例えば、3つのパレート解P1、P2、P3を設定する。各パレート解P1、P2、P3に対応した設計変数値を入力することによりFEM実計算値G1、G2、G3を算出する。パレート解P1、P2、P3と、FEM実計算値G1、G2、G3との差d1、d2、d3をそれぞれ求める。この場合、差d1、d2、d3を判定条件として設定された誤差と比較して判定する。
本実施例では、以下に示す実施例1および比較例1〜3ならびに基準例を用いて本発明の近似モデル作成方法の効果について確認した。
タイヤサイズ215/55R17のタイヤモデルを基準として、タイヤの断面形状に対して設計変数φ1〜φ7で表される入力値を設定した。なお、設計変数φ1〜φ7で表される入力値を、ラテンハイパーキューブ法(LHC)を用いて設定した。
なお、近似モデルの精度を検証するため、設計変数およびその定義域、ならびに遺伝的アルゴリズムの個体数、世代数、および突然変異率といった計算条件は実施例1、比較例1〜3ともにそれぞれ同一の値を用いた。
以下、実施例1および比較例1〜3ならびに基準例について説明する。
比較例1は、ラテンハイパーキューブ法で設定した100ケースだけとした。比較例1は、全部で100ケースである。
比較例2は、ラテンハイパーキューブ法で設定した150ケースだけとした。比較例2は、全部で150ケースである。
比較例3は、ラテンハイパーキューブ法で設定した300ケースだけとした。比較例3は、全部で300ケースである。
図8に示すように、実計算結果60と実施例1の結果62とは近い。一方、比較例1の結果64は、最も実計算結果60から遠い。比較例2は、実施例1と同じケース数であるが、比較例2の結果66は実施例1の結果62よりも実計算結果60から離れており、比較例1と略同じ結果である。比較例3は、実施例1よりもケース数が多いが、比較例3の結果68は実施例1の結果62よりも実計算結果60から離れており、実計算結果60とは形状も異なる。
一方、実施例1に示すように、ラテンハイパーキューブ法に加え、本発明の近似モデル作成方法である上限値、下限値、または一定値を示す設計変数の組合せを設計変数の値に加えることにより、設計空間全域を均質に近似して全体の傾向を把握しつつ、精度の良い近似解が要求される特性値領域の近似精度も向上させることができる。さらに、追加する設計変数の数が少ない場合であっても効率良く近似精度を向上させることができる。
なお、実計算結果60は近似モデルを用いておらず、実施例1に比して計算量が非常に多く、かつ計算時間も長い。このように本発明では、ケース数が少ないが近似モデルの精度が高い。しかも、本発明は計算量および計算時間を減らすことができる。
12 処理部
14 入力部
16 表示部
20 条件設定部
22 モデル作成部
24 演算部
26 パレート解探索部
28 メモリ
30 表示制御部
32 制御部
40 上限値
42 下限値
44 一定値
50 設計変数
52 新たな設計変数
Claims (13)
- 構造体および構造体を構成する材料を規定するパラメータのうち設計変数として定められた複数の入力パラメータと、構造体および構造体を構成する材料を規定するパラメータのうち特性値として定められた複数の出力パラメータとの2種類のデータを対象とした構造体の近似モデルの作成方法であって、
前記複数種の設計変数および前記各設計変数の定義域、ならび前記複数種の特性値を設定し、前記設計変数の値を設定する第1の工程と、
前記複数種の設計変数と前記複数種の特性値との間の非線形応答関係を定める第2の工程と、
前記第2の工程で定めた前記非線形応答関係を用いて、前記設計変数の値の前記特性値で構成される特性値空間での第1の出力値を計算する第3の工程と、
前記第3の工程で得られた前記第1の出力値である特性値を目的関数として、第1の近似モデルを作成する第4の工程と、
前記第1の近似モデルを用いて、多目的最適化計算を実施し、第1のパレート解を抽出する第5の工程と、
前記第1のパレート解における前記複数種の設計変数の値のうち、上限値および下限値の少なくとも一方を抽出し、抽出した前記上限値および前記下限値のうち少なくとも1つの値を固定し、抽出されていない設計変数の値を変動させて設計変数の新たな値を設定する第6の工程と、
前記設計変数の値に前記設計変数の新たな値が含まれる第2の設計変数の前記特性値で構成される特性値空間での第2の出力値を計算する第7の工程と、
前記第7の工程で得られた前記第2の出力値である特性値を目的関数として、第2の近似モデルを作成する第8の工程と、
前記第2の近似モデルを用いて、多目的最適化計算を実施し、第2のパレート解を抽出する第9の工程とを有することを特徴とする構造体の近似モデルの作成方法。 - 前記第6の工程は、前記第1のパレート解における前記複数種の設計変数の値の組合せから、一定値を示す設計変数を少なくとも1つ抽出し、前記抽出した設計変数の一定値の値を固定し、抽出されていない設計変数の値を変動させて設計変数の新たな値を設定する工程を有する請求項1に記載の構造体の近似モデルの作成方法。
- 前記設計変数の値は、ラテンハイパーキューブ法を用いて設定される請求項1または2に記載の構造体の近似モデルの作成方法。
- 前記第8の工程と前記第9の工程との間に、前記第7の工程で作成した前記第2の近似モデルに、前記第2の出力値を用いて検証計算を行い、検証計算の結果が所定の判定条件を満たす場合には、前記第9の工程で多目的最適化計算を実施し、
検証の結果が所定の判定条件を満たさない場合には、前記第6の工程において、前記設計変数の値を追加し、前記追加された設計変数の値を含む前記第2の設計変数と前記第2の出力値を用いて前記第2の近似モデルを更新する請求項1〜3のいずれか1項に記載の構造体の近似モデルの作成方法。 - 前記第9の工程の後に、前記第9の工程の前記多目的最適化計算を実施して得られたパレート解を用いて前記第2の近似モデルの誤差を検証するための実計算を行う工程を有し、
前記実計算の結果が所定の判定条件を満たす場合には、前記第9の工程で得られた前記多目的最適化計算を実施して得られたパレート解を最終的なパレート解とし、
前記実計算の結果が所定の判定条件を満たさない場合には、前記第6の工程において、前記設計変数の値を追加し、前記追加された設計変数の値を含む前記第2の設計変数と前記第2の出力値を用いて前記第2の近似モデルを更新する請求項2〜4のいずれか1項に記載の構造体の近似モデルの作成方法。 - 前記設計変数は、タイヤの形状または構造を変化させる、少なくとも1つのパラメータであり、前記特性値は、タイヤの物理特性値の少なくとも1つであり、
前記多目的最適化計算により、タイヤの物理量が算出される請求項1〜5のいずれか1項に記載の構造体の近似モデルの作成方法。 - 構造体および構造体を構成する材料を規定するパラメータのうち設計変数として定められた複数の入力パラメータと、構造体および構造体を構成する材料を規定するパラメータのうち特性値として定められた複数の出力パラメータとの2種類のデータを対象とした構造体の近似モデルの作成装置であって、
前記複数種の設計変数および前記各設計変数の定義域、ならび前記複数種の特性値を設定し、前記設計変数の値を設定し、前記複数種の設計変数と前記複数種の特性値との間の非線形応答関係を定める条件設定部と、
前記非線形応答関係を用いて、前記設計変数の値の組合せにより算出された特性値で構成される特性値空間での第1の出力値を計算し、前記第1の出力値である特性値を目的関数として、第1の近似モデルを作成し、第1の近似モデルを用いて、多目的最適化計算を実施する演算部と、
第1のパレート解を得るパレート解探索部とを有し、
前記条件設定部は、さらに前記第1のパレート解における前記複数種の設計変数の値のうち、上限値および下限値の少なくとも一方を抽出し、抽出した前記上限値および前記下限値のうち少なくとも1つの値を固定し、抽出されていない設計変数の値を変動させて設計変数の新たな値を設定するものであり、
演算部は、さらに前記設計変数の値に前記設計変数の新たな値が含まれる第2の設計変数の前記特性値で構成される特性値空間での第2の出力値を計算し、前記第2の出力値である特性値を目的関数として、第2の近似モデルを作成するものであり、さらに第2の近似モデルを用いて、多目的最適化計算を実施し、パレート解探索部により第2のパレート解を抽出することを特徴とする構造体の近似モデルの作成装置。 - 前記条件設定部は、前記第1のパレート解における前記複数種の設計変数の値の組合せから、一定値を示す設計変数を少なくとも1つ抽出し、前記抽出した設計変数の一定値の値を固定し、抽出されていない設計変数の値を変動させて設計変数の新たな値を設定する請求項7に記載の構造体の近似モデルの作成装置。
- 前記設計変数の値は、ラテンハイパーキューブ法を用いて設定されるものである請求項7または8に記載の構造体の近似モデルの作成装置。
- 前記演算部においては、前記第2の近似モデルに対して、前記第2の出力値を用いて検証計算を行い、検証計算の結果が所定の判定条件を満たす場合には、多目的最適化計算を実施させ、
検証の結果が所定の判定条件を満たさない場合には、前記条件設定部に前記設計変数の値を追加させ、前記演算部に前記追加された設計変数の値を含む前記第2の設計変数と前記第2の出力値を用いて前記第2の近似モデルを更新させる制御部を有する請求項7〜9のいずれか1項に記載の構造体の近似モデルの作成装置。 - 前記演算部に、前記多目的最適化計算を実施して得られたパレート解を用いて前記第2の近似モデルの誤差を検証するための実計算を行わせ、前記実計算の結果が所定の判定条件を満たす場合には、前記多目的最適化計算を実施して得られたパレート解を最終的なパレート解とし、
前記実計算の結果が所定の判定条件を満たさない場合には、前記条件設定部に前記設計変数の値を追加させ、前記演算部に前記追加された設計変数の値を含む前記第2の設計変数と前記第2の出力値を用いて前記第2の近似モデルを更新させる制御部を有する請求項7〜9のいずれか1項に記載の構造体の近似モデルの作成装置。 - 前記設計変数は、タイヤの形状または構造を変化させる、少なくとも1つのパラメータであり、前記特性値は、タイヤの物理特性値の少なくとも1つであり、
前記多目的最適化計算により、タイヤの物理量が算出される請求項7〜11のいずれか1項に記載の構造体の近似モデルの作成装置。 - 請求項1〜6のいずれか1項に記載の構造体の近似モデルの作成方法の各工程を手順としてコンピュータに実行させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015079327A JP6544006B2 (ja) | 2015-04-08 | 2015-04-08 | 構造体の近似モデル作成方法、構造体の近似モデル作成装置、およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015079327A JP6544006B2 (ja) | 2015-04-08 | 2015-04-08 | 構造体の近似モデル作成方法、構造体の近似モデル作成装置、およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016200903A true JP2016200903A (ja) | 2016-12-01 |
JP6544006B2 JP6544006B2 (ja) | 2019-07-17 |
Family
ID=57423222
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015079327A Active JP6544006B2 (ja) | 2015-04-08 | 2015-04-08 | 構造体の近似モデル作成方法、構造体の近似モデル作成装置、およびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6544006B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019100011A (ja) * | 2017-11-29 | 2019-06-24 | 清水建設株式会社 | 地盤調査位置の決定方法、決定装置、地盤推定方法および地盤推定装置 |
WO2020188805A1 (ja) * | 2019-03-20 | 2020-09-24 | 日揮グローバル株式会社 | 熱交換器群の設計方法及び処理プラント |
CN111898245A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-06 | 西北工业大学 | 飞机舱门泄压阀机构磨损可靠性与灵敏度分析方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014048867A (ja) * | 2012-08-31 | 2014-03-17 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | データ処理方法、データ処理プログラム、及びデータ処理装置 |
JP2014219895A (ja) * | 2013-05-10 | 2014-11-20 | 横浜ゴム株式会社 | タイヤモデル作成方法、タイヤ断面形状決定方法、タイヤモデル作成装置、タイヤ断面形状決定装置、及びプログラム |
JP2015022320A (ja) * | 2013-07-16 | 2015-02-02 | 横浜ゴム株式会社 | データ処理方法および構造体の設計方法 |
-
2015
- 2015-04-08 JP JP2015079327A patent/JP6544006B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014048867A (ja) * | 2012-08-31 | 2014-03-17 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | データ処理方法、データ処理プログラム、及びデータ処理装置 |
JP2014219895A (ja) * | 2013-05-10 | 2014-11-20 | 横浜ゴム株式会社 | タイヤモデル作成方法、タイヤ断面形状決定方法、タイヤモデル作成装置、タイヤ断面形状決定装置、及びプログラム |
JP2015022320A (ja) * | 2013-07-16 | 2015-02-02 | 横浜ゴム株式会社 | データ処理方法および構造体の設計方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
小平剛央, 外1名: ""応答曲面法を用いた複合領域最適化による自動車車体構造の軽量化検討"", 電気学会研究会資料, JPN6019005905, 25 September 2013 (2013-09-25), JP, pages 35 - 40, ISSN: 0004033971 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019100011A (ja) * | 2017-11-29 | 2019-06-24 | 清水建設株式会社 | 地盤調査位置の決定方法、決定装置、地盤推定方法および地盤推定装置 |
WO2020188805A1 (ja) * | 2019-03-20 | 2020-09-24 | 日揮グローバル株式会社 | 熱交換器群の設計方法及び処理プラント |
JP6799726B1 (ja) * | 2019-03-20 | 2020-12-16 | 日揮グローバル株式会社 | 熱交換器群の設計方法及び処理プラント |
US11879687B2 (en) | 2019-03-20 | 2024-01-23 | Jgc Corporation | Method of designing heat exchanger group and processing plant |
CN111898245A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-06 | 西北工业大学 | 飞机舱门泄压阀机构磨损可靠性与灵敏度分析方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6544006B2 (ja) | 2019-07-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6561455B2 (ja) | データの分析方法およびデータの表示方法 | |
JP6544005B2 (ja) | 構造体の近似モデル作成方法、構造体の近似モデル作成装置、およびプログラム | |
JP6263883B2 (ja) | データ処理方法および構造体の設計方法 | |
JP6586820B2 (ja) | タイヤの金型形状設計方法、タイヤの金型形状設計装置、およびプログラム | |
JP7205160B2 (ja) | タイヤの金型形状設計方法、タイヤの金型形状設計装置、およびプログラム | |
JP6589285B2 (ja) | データの分析方法およびデータの表示方法 | |
JP2008293315A (ja) | データ解析プログラム、データ解析装置、構造体の設計プログラム、および構造体の設計装置 | |
JP4339808B2 (ja) | 構造体の設計方法 | |
JP5018116B2 (ja) | タイヤの設計方法およびタイヤの設計装置 | |
JP7006174B2 (ja) | シミュレーション方法、その装置およびプログラム | |
KR101544457B1 (ko) | 최적 설계 파라미터 탐색을 위한 최적화 방법 | |
JP6565285B2 (ja) | 構造体の近似モデル作成方法、構造体の近似モデル作成装置、およびプログラム | |
JP6544006B2 (ja) | 構造体の近似モデル作成方法、構造体の近似モデル作成装置、およびプログラム | |
JP6349723B2 (ja) | シミュレーション方法、その装置およびプログラム | |
US20170024497A1 (en) | Product design considering cost and structural performance | |
Jiang et al. | An adaptive sampling strategy for Kriging metamodel based on Delaunay triangulation and TOPSIS | |
JP7328527B2 (ja) | タイヤモデル作成方法、タイヤ形状最適化方法、タイヤモデル作成装置、タイヤ形状最適化装置、およびプログラム | |
JP2001287516A (ja) | タイヤの設計方法、タイヤ用加硫金型の設計方法、タイヤ用加硫金型の製造方法、タイヤの製造方法、タイヤの最適化解析装置及びタイヤの最適化解析プログラムを記録した記憶媒体 | |
JP5236301B2 (ja) | タイヤの設計方法 | |
JP6248402B2 (ja) | データの表示方法 | |
JP6676928B2 (ja) | タイヤモデル作成方法、タイヤ形状最適化方法、タイヤモデル作成装置、タイヤ形状最適化装置、およびプログラム | |
JP2022063581A (ja) | タイヤ形状決定方法、タイヤ形状決定装置、及びプログラム | |
JP7315824B2 (ja) | タイヤの初期形状設計方法、タイヤの初期形状設計装置、およびプログラム | |
JP6750274B2 (ja) | 不均質材料のシミュレーション方法、不均質材料のシミュレーション装置およびプログラム | |
JP6299089B2 (ja) | データの可視化方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180403 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190212 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190226 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190426 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190521 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190603 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6544006 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |