JP2018063592A - Design plan generation apparatus, design plan generation program, and method therefor - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、設計案生成装置、設計案生成プログラム及びその方法に関する。 The present invention relates to a design plan generation apparatus, a design plan generation program, and a method thereof.
コンピュータを使って、製品の機構設計を行う作業者を支援する種々の方法が知られている(例えば、特許文献1〜3を参照)。また、主軸についたハンドルを手動で回すことで箱の上部に出ている人形が動作するからくり機構の設計を支援する設計支援システムが知られている。具体的には、からくり機構の動きと、ギア、クランク及びカム等動きを実現するパーツとの関係を規定することで、ユーザにより選択的に入力された動きを実現する機構を生成する方法が知られている(例えば、非特許文献1を参照)。また、ギアとリンク機構を組み合わせた平面円運動を実現するいくつかの機構をライブラリとして記憶して、ライブラリに記憶された機構を使用して、所望の動きを実現する方法が知られている(例えば、非特許文献2を参照)。
There are known various methods for assisting an operator who designs a mechanism of a product using a computer (see, for example, Patent Documents 1 to 3). There is also known a design support system that supports the design of a mechanism for moving a doll on the top of a box by manually turning a handle on a main shaft. Specifically, a method for generating a mechanism that realizes a motion selectively input by a user by defining the relationship between the motion of the mechanism mechanism and the parts that realize the motion such as gears, cranks, and cams is known. (For example, see Non-Patent Document 1). In addition, a method is known in which several mechanisms that realize planar circular motion combining a gear and a link mechanism are stored as a library, and a desired movement is realized using the mechanism stored in the library ( For example, refer
しかしながら、ユーザにより選択的に入力された動きを実現する機構を生成する方法では、ユーザが選択可能な動きは限定されるため、ユーザが望む動きが選択できないおそれがある。また、ライブラリに記憶された機構を使用して、所望の動きを実現する方法では、使用可能な機構がライブラリに記憶された機構に限定されるため、ユーザが望む機構が選択できないおそれがある。 However, in the method of generating a mechanism that realizes a motion selectively input by the user, the motion that can be selected by the user is limited, and thus there is a possibility that the motion desired by the user cannot be selected. Further, in the method of realizing a desired movement using a mechanism stored in the library, usable mechanisms are limited to the mechanisms stored in the library, and therefore there is a possibility that the mechanism desired by the user cannot be selected.
一実施形態では、ユーザの望む動きに対して適切な機構要素の選択可能な設計案生成装置を提供することを目的とする。 In one embodiment, an object of the present invention is to provide a design plan generation apparatus capable of selecting an appropriate mechanism element for a user's desired movement.
1つの態様では、設計案生成装置は、記憶部と、ユーザ軌跡データ取得部と、クラスタ探索部と、設計案生成部と、設計案出力部とを有する。記憶部は、作用点の軌跡を示す登録軌跡データと、主軸の回転に応じて作用点の軌跡を実現する機構要素とを、作用点の軌跡の区分を示すクラスタに関連づけて記憶する。ユーザ軌跡データ取得部は、ユーザにより入力された軌跡であるユーザ軌跡を示すユーザ軌跡データを取得する。クラスタ探索部は、ユーザ軌跡の区分に対応するクラスタを探索する。設計案生成部は、探索されたクラスタに関連付けられた作用点の軌跡がユーザ軌跡に類似するように、探索されたクラスタに関連付けられた機構要素の寸法を最適化して、設計案を生成する。設計案出力部は、設計案を出力する。 In one aspect, the design plan generation apparatus includes a storage unit, a user trajectory data acquisition unit, a cluster search unit, a design plan generation unit, and a design plan output unit. The storage unit stores the registered trajectory data indicating the trajectory of the action point and the mechanism element that realizes the trajectory of the action point in accordance with the rotation of the main spindle in association with the cluster indicating the division of the trajectory of the action point. The user track data acquisition unit acquires user track data indicating a user track that is a track input by the user. The cluster search unit searches for a cluster corresponding to the segment of the user trajectory. The design plan generation unit generates a design plan by optimizing the size of the mechanism element associated with the searched cluster so that the locus of the action point associated with the searched cluster is similar to the user track. The design plan output unit outputs the design plan.
一実施形態では、ユーザの望む動きに対して適切な機構要素を選択することができる。 In one embodiment, an appropriate mechanism element can be selected for the movement desired by the user.
以下、図を参照しつつ、設計案生成装置、設計案生成プログラム及びその方法について説明する。但し、本発明の技術的範囲はそれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明との均等物に及ぶ点に留意されたい。 Hereinafter, a design plan generation apparatus, a design plan generation program, and a method thereof will be described with reference to the drawings. However, it should be noted that the technical scope of the present invention is not limited to these embodiments, and extends to equivalents to the invention described in the claims.
(実施形態に係る設計案生成装置の概要)
実施形態に係る設計案生成装置は、軌跡を区分するクラスタに関連付けられた作用点の軌跡を、ユーザが入力した軌跡に類似するようにクラスタに関連付けられた機構要素の寸法を最適化して実現することで、ユーザの望む軌跡に最適な機構要素を選択する。
(Overview of design plan generation apparatus according to embodiment)
The design plan generation apparatus according to the embodiment realizes the locus of the action point associated with the cluster that classifies the locus by optimizing the size of the mechanism element associated with the cluster so as to be similar to the locus input by the user. As a result, the optimum mechanism element for the trajectory desired by the user is selected.
(実施形態に係る設計案生成装置の構成及び機能)
図1は、実施形態に係る設計案生成装置のブロック図である。
(Configuration and function of design plan generation apparatus according to embodiment)
FIG. 1 is a block diagram of a design plan generation apparatus according to an embodiment.
設計案生成装置1は、通信部10と、記憶部11と、入力部12と、出力部13と、処理部20とを有し、ユーザにより入力された軌跡を示すユーザ軌跡データから適切な機構要素を有する設計案を生成する。一例では、設計案生成装置1は、パーソナルコンピュータである。
The design plan generation apparatus 1 includes a
通信部10は、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)のプロトコルに従ってインタネットを介して不図示のサーバ等と通信を行う。そして、通信部10は、不図示のサーバ等から受信したデータを処理部20に供給する。また、通信部10は、処理部20から供給されたデータを不図示のサーバ等に送信する。
The
記憶部11は、例えば、半導体装置、磁気テープ装置、磁気ディスク装置、又は光ディスク装置のうちの少なくとも一つを備える。記憶部11は、処理部20での処理に用いられるオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。例えば、記憶部11は、アプリケーションプログラムとして、設計図から取得された機構要素を含む設計案を生成し且つ登録する設計案登録処理を、処理部20に実行させるための設計案を登録する設計案登録プログラムを記憶する。また、記憶部11は、アプリケーションプログラムとして、ユーザにより入力された軌跡を示すユーザ軌跡データから適切な機構要素を有する設計案を生成する設計案生成処理を、処理部20に実行させるための設計案生成プログラムを記憶する。設計案登録プログラム及び設計案生成プログラムは、例えばCD−ROM、DVD−ROM等のコンピュータ読み取り可能な可搬型記録媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて記憶部11にインストールされてもよい。
The
また、記憶部11は、データとして、設計案登録処理及び設計案生成処理で使用されるデータ等を記憶する。例えば、記憶部11は、記憶部11は、複数の機構要素のそれぞれの設計図面、及び複数の機構要素のそれぞれをモデル化した複数の機構要素モデルを含む機構要素モデルデータベース111を有する。一例では、設計図面データは、三次元CAD(Computer-Aided Design)データである。
The
図2は、機構要素の設計図面を示す図である。図2(a)は機構要素の第1例を示し、図2(b)は機構要素の第2例を示し、図2(c)は機構要素の第3例を示し、図2(d)は機構要素の第4例を示し、図2(e)は機構要素の第5例を示し、図2(f)は機構要素の第6例を示す。 FIG. 2 is a diagram showing a design drawing of the mechanism element. 2A shows a first example of the mechanism element, FIG. 2B shows a second example of the mechanism element, FIG. 2C shows a third example of the mechanism element, and FIG. Shows a fourth example of a mechanism element, FIG. 2 (e) shows a fifth example of the mechanism element, and FIG. 2 (f) shows a sixth example of the mechanism element.
図2(a)に示す第1例は楕円カム(Ellipse Cam)型の機構要素であり、図2(b)に示す第2例はスネイルカム(Snail Cam)型の機構要素であり、図2(c)に示す第3例はクランクリンク(Crank + Link)型の機構要素である。図2(d)に示す第4例はクイックリターン(Quick Return)型の機構要素であり、図2(e)に示す第5例は水平リンク(Horizontal Link)型の機構要素であり、図2(f)に示す第6例は複数のギアユニット(Gear Units)型の機構要素である。 The first example shown in FIG. 2A is an ellipse cam type mechanism element, and the second example shown in FIG. 2B is a snail cam type mechanism element. The third example shown in c) is a crank link (Crank + Link) type mechanism element. The fourth example shown in FIG. 2D is a quick return type mechanism element, and the fifth example shown in FIG. 2E is a horizontal link type mechanism element. The sixth example shown in (f) is a mechanism element of a plurality of gear units.
図3は構成要素と構成要素モデルとの関係を示す図であり、図3(a)は図2(c)に示す機構要素の第3例を示し、図3(b)は図3(a)に示す機構要素に対応する機構要素モデルを示す。 FIG. 3 is a diagram showing the relationship between the constituent elements and the constituent element model. FIG. 3 (a) shows a third example of the mechanism element shown in FIG. 2 (c), and FIG. The mechanism element model corresponding to the mechanism element shown in FIG.
機構要素100は、ハンドル101と、ハンドル腕部102と、主軸103と、クランク腕部104と、リンク105と、ロッド106と、ピン107を有する。ハンドル101、ハンドル腕部102、主軸103及びクランク腕部104は、クランクを形成する。ハンドル101が主軸103の延伸方向と直交する平面上で回転運動することに応じて、クランク腕部104にリンク105を介して接続されたロッドの端部に位置する作用点108は回転運動する。
The
機構要素モデル110は、位相(Phase)θと、クランク可動範囲Rと、リンク位置J1と、ピン位置J2と、ロッド長Lとを含む。クランク可動範囲R、リンク位置J1、ピン位置J2及びロッド長Lは、設計案を生成するときに実行される最適化処理において使用されるパラメータである。
The
また、記憶部11は、作用点の軌跡を示す軌跡データと、機構要素を形状に基づいて分類された機構要素の型と、作用点の軌跡の区分を示すクラスタと、クラスタ情報とを含む設計案データベース112を有する。設計案データベース112に含まれる軌跡データ、機構要素の型、クラスタ及び出現頻度のそれぞれは、機構要素モデルデータベース111に含まれる機構要素の設計図面及び機構要素モデルと関連付けられる。
The
軌跡データは、機構要素に対応する機構要素モデルのそれぞれについて、運動学シミュレータを使用した運動学シミュレーションを実行することにより取得される。運動学シミュレータは、一例では、汎用の運動学解析ソフトウェア又は汎用のアームロボットの運動計画ソフトウェア等である。汎用の運動学解析ソフトウェアは、例えば米国MSC Software社製のAdams及びFunctionBay社製のRecurDyn等である。また、汎用のアームロボットの運動計画ソフトウェアは、例えばMoveIt!及びOpenRAVE等である。 The trajectory data is acquired by executing a kinematic simulation using a kinematic simulator for each of the mechanism element models corresponding to the mechanism elements. The kinematic simulator is, for example, general-purpose kinematic analysis software or general-purpose arm robot motion planning software. General-purpose kinematic analysis software includes, for example, Adams manufactured by MSC Software, USA, RecurDyn manufactured by FunctionBay, and the like. The motion planning software for general-purpose arm robots is, for example, MoveIt! And OpenRAVE.
図4は運動学シミュレーションの一例を示す図であり、図4(a)は図2(c)に示す機構要素の第3例を示し、図4(b)は図4(a)に示す機構要素に対応する機構要素モデルを示す。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a kinematic simulation, FIG. 4 (a) illustrates a third example of the mechanism element illustrated in FIG. 2 (c), and FIG. 4 (b) illustrates the mechanism illustrated in FIG. 4 (a). The mechanism element model corresponding to an element is shown.
図4(b)において矢印Aで示される作用点の座標Pwは、 The coordinate Pw of the action point indicated by the arrow A in FIG.
で示される。ここで、Oは原点の座標であり、Rはクランク可動範囲を示し、θはハンドル101の位相を示し、θ2はリンク105の位相を示す。
Indicated by Here, O is the coordinate of the origin, R is the crank movable range, θ is the phase of the
機構要素の型は、機構要素を形状に基づく分類を示す。機構要素の型は、図2(a)〜2(f)に示される構成要素のそれぞれの形状に対応する型を含む。図2(a)に示す楕円カムは、例えば楕円の長径と短径との比率が相違することで形状が相違するが、構成要素の構成及び機能は類似する種々の構成要素を含む。機構要素の型は、楕円の長径と短径との比率が相違することで形状が相違するものの構成要素の構成及び機能は類似する一群の構成要素を含む。 The type of mechanism element indicates a classification based on the shape of the mechanism element. The type | mold of a mechanism element contains the type | mold corresponding to each shape of the component shown by Fig.2 (a)-2 (f). The elliptic cam shown in FIG. 2A differs in shape due to, for example, the ratio of the major axis and minor axis of the ellipse being different, but the configuration and function of the components include various components that are similar. The type of the mechanism element includes a group of components having similar configurations and functions, although the shapes of the ellipse are different due to the ratio of the major axis to the minor axis of the ellipse.
クラスタは、水平方向の直線運動の軌跡、鉛直方向の直線運動の軌跡及び回転運動の軌跡等の作用点の軌跡の区分を示す。例えば、図2(a)に示す楕円カム及び図2(b)に示すスネイルカムの双方は、矢印Aで示される作用点の軌跡は、垂直方向の直線運動の軌跡となるので、楕円カム及びスネイルカムは同一のクラスタに区分される。 The cluster indicates the division of the locus of the action point such as the locus of the linear motion in the horizontal direction, the locus of the linear motion in the vertical direction, and the locus of the rotational motion. For example, in both the elliptical cam shown in FIG. 2 (a) and the snail cam shown in FIG. 2 (b), the locus of the action point indicated by the arrow A is a locus of linear motion in the vertical direction. Are divided into the same cluster.
クラスタ情報は、機構要素の出現頻度を含む。機構要素の出現頻度は、同一のクラスタに関連づけられた全ての機構要素の出現回数に対するそれぞれの機構要素の型の出現回数を示す。一例では、出現回数は、記憶部11に記憶される機構要素の数である。垂直方向の直線運動の軌跡となるクラスタに区分される構成要素の型が楕円カム及びスネイルカムの2つのみであり、楕円カム及びスネイルカムの出現回数がそれぞれ4回及び6回であるとき、楕円カムの型の出現頻度は0.4(=4/(4+6))となる。
The cluster information includes the appearance frequency of the mechanism element. The appearance frequency of the mechanism element indicates the number of appearances of the type of each mechanism element with respect to the number of appearances of all the mechanism elements associated with the same cluster. In one example, the number of appearances is the number of mechanism elements stored in the
さらに、複数の機構要素モデルを運動学シミュレータでシミュレーションして取得された作用点の記憶部11は、入力処理等の処理で一時的に使用されるデータを一時的に記憶してもよい。
Furthermore, the action
入力部12は、データの入力が可能であればどのようなデバイスでもよく、例えば、タッチパネル、キーボタン等である。操作者は、入力部12を用いて、文字、数字、記号等を入力することができる。入力部12は、操作者により操作されると、その操作に対応する信号を生成する。そして、生成された信号は、操作者の指示として、処理部20に供給される。
The
出力部13は、映像やフレーム等の表示が可能であればどのようなデバイスでもよく、例えば、液晶ディスプレイ又は有機EL(Electro−Luminescence)ディスプレイ等である。出力部13は、処理部20から供給された映像データに応じた映像や、動画データに応じたフレーム等を表示する。また、出力部13は、紙などの表示媒体に、映像、フレーム又は文字等を印刷する出力装置であってもよい。
The
処理部20は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。処理部20は、設計案生成装置1の全体的な動作を統括的に制御するものであり、例えば、CPUである。処理部20は、記憶部11に記憶されているプログラム(ドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム等)に基づいて処理を実行する。また、処理部20は、複数のプログラム(アプリケーションプログラム等)を並列に実行できる。
The
処理部20は、設計図面取得部21と、機構要素モデル取得部22と、設計図面正規化部23と、機構要素モデル登録処理部24と、設計案登録処理部25と、クラスタリング部26と、出現頻度演算部27と、クラスタ情報更新部28とを有する。また、処理部20は、ユーザ軌跡データ取得部31と、筐体情報取得部32と、入力データ処理部33と、クラスタ探索部34と、設計案生成部35と、設計案出力部36とを有する。機構要素モデル登録処理部24は、モデル正規化部241と、機構要素型決定部242と、機構要素型登録判定部243と、モデル登録部244とを有する。設計案登録処理部25は、軌跡データ取得部251と、設計案登録252とを有する。入力データ処理部33は、データリサンプリング部331と、機構配置決定部332とを有する。クラスタ探索部34は、クラスタ選択部341と、出現頻度取得部342とを有し、ユーザにより入力された軌跡であるユーザ軌跡の区分に対応するクラスタを探索する。設計案生成部35は、機構要素型選択部351と、ギア機構最適化部352と、初期設計案生成部353と、個別設計案生成部354と、ギア機構再配置部355評価値演算部356と、設計案登録部357と、設計案登録判定部358とを有する。設計案生成部35は、探索されたクラスタに関連付けられた作用点の軌跡を、ユーザ軌跡に類似するように、探索されたクラスタに関連付けられた機構要素の寸法を最適化して、設計案を生成する。これらの各部は、処理部20が備えるプロセッサで実行されるプログラムにより実現される機能モジュールである。あるいは、これらの各部は、ファームウェアとして設計案生成装置1に実装されてもよい。
The
(実施形態に係る設計案生成装置の動作)
図5は、設計案生成装置1による設計案登録処理のフローチャートである。図5に示す設計案登録処理は、予め記憶部11に記憶されているプログラムに基づいて、主に処理部20により、設計案生成装置1の各要素と協働して実行される。
(Operation of the design plan generation apparatus according to the embodiment)
FIG. 5 is a flowchart of the design plan registration process performed by the design plan generation apparatus 1. The design plan registration process illustrated in FIG. 5 is executed mainly by the
まず、設計図面取得部21は、機構要素の設計図面を示す設計図面データを取得し(S101)、記憶部11に記憶する。設計図面取得部21は、設計図面データを不図示のサーバ等の外部装置から通信部10を介して取得してもよい。
First, the design
次いで、機構要素モデル取得部22は、機構要素をモデル化した機構要素モデルを示す機構要素モデルデータを取得し(S102)、記憶部11に記憶する。機構要素モデル取得部22は、機構要素モデルデータを不図示のサーバ等の外部装置から通信部10を介して取得してもよい。
Next, the mechanism element
次いで、設計図面正規化部23は、設計図面取得部21が取得した設計図面データに対応する設計図面の大きさが所定の基準図面サイズに一致するように、設計図面を拡縮する(S103)。
Next, the design
次いで、モデル正規化部241は、機構要素モデル取得部22が取得した機構要素モデルデータに対応する機構要素モデルの大きさが所定の基準要素サイズに一致するように、機構要素を拡縮する(S104)。
Next, the
次いで、機構要素型決定部242は、モデル正規化部241が正規化した機構要素モデルに関連付ける機構要素の型を決定する(S105)。一例では、機構要素型決定部242は、機構要素の型を示す文字列を、入力部12を介して入力可能な入力ボックスを含む画像を出力部13に表示し、入力ボックスに入力される示す文字列を機構要素の型に決定する。
Next, the mechanism element
次いで、機構要素型登録判定部243は、機構要素型決定部242が決定した機構要素の型が設計案データベース112に登録済であるか否かを判定する(S106)。一例では、機構要素型登録判定部243は、非特許文献3に記載される方法により機構要素を形成する機構部品間の接続間を示すグラフ図を作成し、作成したグラフ図が登録済の機構要素の型と同一構造であるときに、機構要素の型は登録済であると判断する。機構要素型登録判定部243は、機構要素型決定部242が決定した機構要素の型が設計案データベース112に登録済でないと判定する(S106−YES)と、決定された機構要素の型を設計案データベース112に登録する(S107)。
Next, the mechanism element type
次いで、モデル登録部244は、設計図面正規化部23が正規化した設計図面を示す設計図面データ、及びモデル正規化部241が正規化した機構要素モデルを示す機構要素モデルデータを、機構要素モデルデータベース111に登録する(S108)。
Next, the
次いで、軌跡データ取得部251は、モデル正規化部241が正規化した機構要素モデルについて、運動学シミュレータを使用した運動学シミュレーションを実行することにより、作用点の軌跡を示す登録軌跡データを取得する(S109)。
Next, the trajectory
次いで、設計案登録252は、設計図面正規化部23が正規化した設計図面データ、機構要素型決定部242が決定した機構要素の型及び軌跡データ取得部251が取得した登録軌跡データを設計案データベース112に登録する(S110)。
Next, the
次いで、クラスタリング部26は、軌跡データ取得部251が取得した軌跡データが示す軌跡をクラスタリングして、軌跡データ取得部251が取得した軌跡データが示す軌跡が、クラスタの何れに区分されるかを決定する(S111)。一例では、クラスタリング部26は、非特許文献4に記載されるK−平均法(K-means)により、軌跡データ取得部251が取得した軌跡データが示す軌跡が、クラスタの何れに区分されるかを決定する。
Next, the
次いで、出現頻度演算部27は、クラスタリング部26が区分したクラスタに関連付けられた全ての機構要素の出現回数と、設計案登録252が登録した機構要素の型の出現回数とから、登録された機構要素の型のそれぞれの出現頻度を演算する(S112)。
Next, the appearance
そして、クラスタ情報更新部28は、出現頻度を含むクラスタ情報を更新する(S113)。
Then, the cluster
図6は、設計案生成装置1による設計案生成処理のフローチャートである。図6に示す設計案生成処理は、予め記憶部11に記憶されているプログラムに基づいて、主に処理部20により、設計案生成装置1の各要素と協働して実行される。
FIG. 6 is a flowchart of the design plan generation process performed by the design plan generation apparatus 1. The design plan generation process shown in FIG. 6 is executed mainly by the
まず、ユーザ軌跡データ取得部31は、ユーザにより入力された作用点の軌跡及び相対速度を示すユーザ軌跡データを取得する(S201)。次いで、筐体情報取得部32は、筐体に関連に関連する関連情報を取得する(S202)。筐体情報は、筐体の寸法及び形状、ハンドルを含む主軸の位置及び形状、並びに作用点に配置される人形の形状等を含む。
First, the user trajectory
図7は、ユーザ軌跡データ取得部31が取得するユーザ軌跡データ及び筐体情報取得部32が取得する筐体情報の一例を示す図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of user trajectory data acquired by the user trajectory
ユーザ軌跡データは、四角形状の回転運動の第1軌跡201と、水平方向の直線運動の第2軌跡202と、鉛直方向の直線運動の第3軌跡203を含む。また、ユーザ軌跡データは、第1軌跡201の相対速度「1.0」、第2軌跡202の相対速度「0.5」及び第3軌跡203の相対速度「0.8」を含む。筐体情報は、筐体寸法情報、筐体形状情報、主軸211の位置を示す主軸位置情報及びハンドル212の位置を示す主軸形状情報並びに作用点に配置される人形の形状情報を含む。筐体210の形状が直方体であるとき、筐体寸法情報は筐体210の横幅、奥行幅及び高さを含み、筐体形状情報は筐体210が直方体であることを示す。形状情報は、第1軌跡201の作用点に配置される第1人形221の形状、第2軌跡202の作用点に配置される第2人形222の形状、第3軌跡403の作用点に配置される第3人形223の形状を含む。
The user trajectory data includes a
次いで、データリサンプリング部331は、ユーザ軌跡データ取得部31が取得した単数又は複数のユーザ軌跡データのそれぞれをリサンプリングする(S203)。ユーザ軌跡データ取得部31は、ユーザ軌跡データをリサンプリングすることで、ユーザ軌跡データ取得部31が取得したユーザ軌跡データのデータ点数を設計案データベース112に登録された登録軌跡データのデータ点数に一致させる。
Next, the
次いで、機構配置決定部332は、筐体の主軸とユーザ軌跡データに対応する軌跡の位置関係から主軸の回転に応じて回転する他の軸の数及び位置を演算すると共に、相互干渉を避けるために機構要素が配置される配置領域を演算する(S204)。
Next, the mechanism
次いで、クラスタ選択部341は、ユーザ軌跡データ取得部31が取得した単数又は複数のユーザ軌跡データのそれぞれに対応する軌跡の区分に対応するクラスタを探索する(S205)。一例では、クラスタ選択部341は、非特許文献4に記載されるK−平均法(K-means)により、データリサンプリング部331がリサンプリングした軌跡データが示す軌跡が、設計案データベース112に登録されたクラスタの何れに区分されるかを探索する。
Next, the
次いで、出現頻度取得部342は、クラスタ選択部341が探索した単数又は複数のクラスタに含まれる機構要素の型のそれぞれの出現頻度を、設計案データベース112から取得する(S206)。
Next, the appearance
次いで、機構要素型選択部351は、探索された単数又は複数のクラスタに含まれる機構要素の型の出現頻度に基づいて機構要素の型を確率的に選択する(S207)。
Next, the mechanism element
図8は、S207の処理の一例を示す図である。図8は水平方向の直線運動の第2軌跡202の機構要素の型を選択する処理の一例を示す。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the process of S207. FIG. 8 shows an example of processing for selecting the type of the mechanism element of the
図8に示す例では、機構要素の型は、第1の型〜第4の型の4つの型を含む。第1の型は、主軸211の反時計方向の回転に応じて反時計方向(A)に回転し、作用点を第1方向(+)に水平に移動する。第2の型は、主軸211の反時計方向の回転に応じて反時計方向(A)に回転し、作用点を第1方向と反対の第2方向(−)に水平に移動する。第3の型は、主軸211の反時計方向の回転に応じて時計方向(B)に回転し、作用点を第1方向(+)に水平に移動する。第4の型は、主軸211の反時計方向の回転に応じて時計方向(B)に回転し、作用点を第2方向(−)に水平に移動する。 In the example shown in FIG. 8, the mechanism element types include four types of first to fourth types. The first mold rotates counterclockwise (A) in accordance with the counterclockwise rotation of the main shaft 211, and moves the action point horizontally in the first direction (+). The second mold rotates in the counterclockwise direction (A) in response to the counterclockwise rotation of the main shaft 211, and moves the action point horizontally in the second direction (-) opposite to the first direction. The third mold rotates clockwise (B) in accordance with the counterclockwise rotation of the main shaft 211, and moves the action point horizontally in the first direction (+). The fourth mold rotates clockwise (B) in accordance with the counterclockwise rotation of the main shaft 211, and moves the action point horizontally in the second direction (-).
図8に示す例では、第1の型の出現頻度は領域301で示される略28%であり、第2の型の出現頻度は領域302で示される略30%である。また、第3の型の出現頻度は領域303で示される略20%であり、第4の型の出現頻度は領域304で示される略22%である。
In the example illustrated in FIG. 8, the appearance frequency of the first type is approximately 28% indicated by the
機構要素型選択部351は、出現頻度情報を確率質量関数f(x)と見なし、確率質量関数f(x)に基づき乱数を発生させ、機構要素の型を選択する。図8に示す例では、第1の型の確率質量関数f1(x)は領域301に対応し、第2の型の確率質量関数f2(x)は領域302に対応し、第3の型の確率質量関数f3(x)は領域303に対応し、第4の型の確率質量関数f4(x)は領域304に対応する。図8に示す例では、第1の型は略28%の確率で選択され、第2の型は略30%の確率で選択され、第3の型は略20%の確率で選択され、第4の型は略22%の確率で選択される。
The mechanism element
次いで、ギア機構最適化部352は、主軸の回転を所望の回転方向及び回転速度で他の軸に伝えるように、ギアピッチと歯数が最適化されるギア機構を生成する(S208)。ギア機構最適化部352は、ユーザ軌跡データ取得部31が取得したユーザ軌跡データに対応する相対速度に応じてギア機構を生成する。図7に示す例では、ギア機構最適化部352は、第1軌跡201の相対速度が「1.0」であり、第2軌跡202の相対速度「0.5」であり、且つ第3軌跡203の相対速度「0.8」であるように、ギア機構を生成する。ギア機構最適化部352は、生成するギア機構の形状により、主軸の回転に応じて回転する他の軸の位置を移動してもよい。
Next, the gear
次いで、初期設計案生成部353は、機構要素型選択部351が選択した機構要素の型の中で類似度が最も高い機構要素の寸法を、機構配置決定部332が演算した配置領域内に配置可能なように修正して初期設計案を生成する(S209)。初期設計案生成部353は、初期設計案を生成するとき、ギア機構最適化部352が生成したギア機構を使用する。
Next, the initial design
次いで、個別設計案生成部354は、初期設計案により実現される作用点の軌跡と前記ユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡との類似度が最小になるように初期設計案の寸法を変更して設計案を生成する(S210)。初期設計案の寸法は、機構要素モデルデータベース111に記憶される、初期設計案に対応する機構要素モデルのパラメータを変更することで変更される。個別設計案生成部354による類似度が最小であるか否かの判断は、一例では、
Next, the individual
を使用して、初期設計案により実現される作用点の軌跡とユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡との間の類似度d(i,j)を決定する。式(2)は、第1類似関数f0〜第6類似関数f5の6つの類似関数のそれぞれを重み付け係数w0〜w5で重み付けした合計値に基づいて、2つの軌跡の間の類似度を決定することを示す。 Is used to determine the similarity d (i, j) between the locus of the action point realized by the initial design plan and the locus of the action point corresponding to the user locus data. Equation (2) is obtained by calculating the similarity between two trajectories based on a total value obtained by weighting each of the six similarity functions of the first similarity function f 0 to the sixth similarity function f 5 with the weighting coefficients w 0 to w 5. Indicates to determine the degree.
第1類似関数f0は、 The first similarity function f 0 is
で示される。ここで、Xiはユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡を示すn個の時系列離散データ{xi(0), . . . xi(n-1)}を示し、Xjは初期設計案により実現される作用点の軌跡を示すn個の時系列離散データ{xj(0), . . . xj(n-1)}を示す。また、R(Xi)はユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡の次元数を示し、R(Xj)はユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡の次元数を示す。式(3)で示される第1類似関数f0は、ユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡と、初期設計案により実現される作用点の軌跡との次元の違いを示す。 Indicated by Here, X i indicates n pieces of time-series discrete data {x i (0) ,... X i (n−1) } indicating the locus of the action point corresponding to the user locus data, and X j is an initial value. N time-series discrete data {x j (0) , ... X j (n−1) } indicating the locus of action points realized by the design plan are shown. R (X i ) indicates the number of dimensions of the locus of the action point corresponding to the user locus data, and R (X j ) indicates the dimension of the locus of the action point corresponding to the user locus data. The first similarity function f 0 represented by the equation (3) indicates a difference in dimension between the locus of the action point corresponding to the user locus data and the locus of the action point realized by the initial design plan.
第2類似関数f1は、 The second similarity function f 1 is
で示される。ここで、σiはユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡を示すn個の時系列離散データ{xi(0), . . . xi(n-1)}の分散を示し、σjは初期設計案により実現される作用点の軌跡を示すn個の時系列離散データ{xj(0), . . . xj(n-1)}の分散を示す。また、max(σi,σj)はσiとσjとの何れか大きい方の値を示し、min(σi,σj)はσiとσjとの何れか小さい方の値を示す。式(4)で示される第2類似関数f1は、ユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡と、初期設計案により実現される作用点の軌跡のと大きさの違いを示す。 Indicated by Here, σ i indicates the variance of n time-series discrete data {x i (0) ,... X i (n−1) } indicating the locus of the action point corresponding to the user locus data, and σ j Indicates the variance of n time-series discrete data {x j (0) , ... X j (n−1) } indicating the locus of action points realized by the initial design plan. Max (σ i , σ j ) indicates the larger value of σ i and σ j, and min (σ i , σ j ) indicates the smaller value of σ i and σ j. Show. The second similarity function f 1 represented by the equation (4) indicates a difference in size between the locus of the action point corresponding to the user locus data and the locus of the action point realized by the initial design plan.
第3類似関数f2は、 The third similarity function f 2 is
で示される。ここで、/Xiはユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡を示すn個の時系列離散データ{xi(0), . . . xi(n-1)}の平均値を示し、Xjは初期設計案により実現される作用点の軌跡を示すn個の時系列離散データ{xj(0), . . . xj(n-1)}の平均値を示す。式(5)で示される第3類似関数f2は、ユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡と、初期設計案により実現される作用点との軌跡の重心位置の違いを示す。 Indicated by Here, / X i represents an average value of n time-series discrete data {x i (0) ,... X i (n−1) } indicating the locus of the action point corresponding to the user locus data, X j represents an average value of n time-series discrete data {x j (0) , ... X j (n−1) } indicating the locus of the action point realized by the initial design plan. The third similarity function f 2 represented by Expression (5) indicates the difference in the center of gravity position of the locus between the locus of the action point corresponding to the user locus data and the action point realized by the initial design plan.
第4類似関数f3は、 The fourth similarity function f 3 is
で示される。ここで、bi hはユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡を示すn個の時系列離散データ{xi(0), . . . xi(n-1)}のh番目の主ベクトルを示す。また、bi hは初期設計案により実現される作用点の軌跡を示すn個の時系列離散データ{xj(0), . . . xj(n-1)}のh番目の主ベクトルを示す。式(6)で示される第4類似関数f3は、ユーザ軌跡データに対応する作用点と、初期設計案により実現される作用点の軌跡との姿勢の違いを示す。 Indicated by Here, b i h is the h-th main vector of n pieces of time-series discrete data {x i (0) ,... X i (n−1) } indicating the locus of the action point corresponding to the user locus data. Indicates. B i h is the h-th main vector of n time-series discrete data {x j (0) , ... X j (n−1) } indicating the locus of the action point realized by the initial design proposal. Indicates. The fourth similarity function f 3 represented by the equation (6) indicates a difference in posture between the action point corresponding to the user locus data and the action point locus realized by the initial design plan.
第5類似関数f4は、 The fifth similarity function f 4 is
で示される。ここで、min(h∈[0,n−1])は数hを0≦h≦n−1の範囲で変化させたときにΣ内の式が取る最小値を示す。式(7)で示される第5類似関数f4は、ユーザ軌跡データに対応する作用点と、初期設計案により実現される作用点の軌跡との軌跡の形状の違いを示す。 Indicated by Here, min (hε [0, n−1]) indicates the minimum value that the expression in Σ takes when the number h is changed in the range of 0 ≦ h ≦ n−1. The fifth similarity function f 4 represented by Expression (7) indicates the difference in the shape of the trajectory between the action point corresponding to the user trajectory data and the action point trajectory realized by the initial design plan.
第6類似関数f5は、 The sixth similarity function f 5 is
で示される。式(8)で示される第6類似関数f5は、ユーザ軌跡データに対応する作用点と、初期設計案により実現される作用点の軌跡との間の位相を考慮した軌跡の形状の違いを示す。 Indicated by The sixth similarity function f 5 represented by the equation (8) represents the difference in trajectory shape in consideration of the phase between the action point corresponding to the user trajectory data and the action point trajectory realized by the initial design plan. Show.
次いで、個別設計案生成部354は、ユーザ軌跡データ取得部31が取得した全てのユーザ軌跡データに対応する軌跡に対応する設計案を生成したか否かを判定する(S211)。個別設計案生成部354がユーザ軌跡データ取得部31によって取得された全てのユーザ軌跡データに対応する軌跡に対応する設計案を生成したと判定する(S211−YES)まで、S209〜S211の処理が繰り返される。図7に示す例では、個別設計案生成部354が第1軌跡201〜第3軌跡203の全てに対応する設計案を生成したと判定するまで、S209〜S211の処理が繰り返される。
Next, the individual design
個別設計案生成部354が全ての軌跡に対応する設計案を生成したと判定する(S211−YES)と、ギア機構再配置部355は、配置された機構要素のそれぞれが干渉せず且つ軸の合計の長さが最短になるようにギア機構を再配置する(S212)。
If it is determined that the individual design
図9は、S211の処理を説明するための図である。 FIG. 9 is a diagram for explaining the processing of S211.
修正前設計案400は、第1機構要素410と、第2機構要素420と、第3機構要素430と、第1ギア441と、第2ギア442とを有する。第1機構要素410は、ハンドル401に接続された主軸である第1軸411と、第1駆動部412と、作用点に配置される第1人形413とを有する。第1軸411は、ハンドル401の回転に応じて回転し、第1駆動部412は第1軸411の回転に応じて作用点に配置される第1人形413に所望の軌跡を有する動作を実現させる。
The
第2機構要素420は、第1軸411に第1ギア441を介して接続された第2軸421と、第2駆動部422と、作用点に配置される第2人形423とを有する。第2軸421は、修正前設計案400の筐体の一方の側面から他方の側面まで延伸する。修正前設計案400の筐体の一方の側面から他方の側面まで延伸する第1軸411の回転に応じて回転し、第2駆動部422は第2軸421の回転に応じて作用点に配置される第2人形423に所望の軌跡を有する動作を実現させる。
The
第3機構要素430は、第1軸411に第2ギア442を介して接続された第3軸431と、第3駆動部432と、作用点に配置される第3人形433とを有する。第3軸431は、修正前設計案400の筐体の一方の側面から他方の側面まで延伸する。第3軸431は、第1軸411の回転に応じて回転し、第3駆動部432は第3軸431の回転に応じて作用点に配置される第3人形433に所望の軌跡を有する動作を実現させる。
The
第1ギア441及び第2ギア442は、修正前設計案400の側壁に接して配置される。第1ギア441は、第1軸411及び第2軸421に嵌合され、第1軸411の回転に応じて、第2軸421を回転する。第2ギア442は、第1軸411及び第3軸431に嵌合され、第1軸411の回転に応じて、第3軸431を回転する。
The
修正後設計案500は、第1機構要素510と、第2機構要素520と、第3機構要素530と、第1ギア541と、第2ギア542とを有する。第1機構要素510は、第1軸511と、第1駆動部512と、第1人形513とを有する。第1軸511、第1駆動部512及び第1人形513の構成及び機能は第1軸411、第1駆動部412及び第1人形413の構成及び機能と同様なので、ここでは詳細な説明は省略する。
The modified
第2機構要素520は、第2軸521と、第2駆動部522と、第2人形523とを有する。第2軸521は、第2駆動部522と側壁との間の不要な部分が除去されていることが第2軸421と相違する。第2軸521の軸の形状以外の第2軸521、第2駆動部522及び第2人形523の構成及び機能は第2軸421、第2駆動部422及び第2人形423の構成及び機能と同様なので、ここでは詳細な説明は省略する。
The
第3機構要素530は、第3軸531と、第3駆動部532と、第3人形533とを有する。第3軸531は、第3駆動部532と側壁との間の不要な部分が除去されていることが第3軸431と相違する。第3軸531の軸の形状以外の第3軸531、第3駆動部532及び第3人形533の構成及び機能は第3軸431、第3駆動部432及び第3人形433の構成及び機能と同様なので、ここでは詳細な説明は省略する。
The
第1ギア541及び第2ギア542は、配置される位置が第1ギア441及び第2ギア442と相違する。第1ギア541及び第2ギア542は、配置位置以外は第1ギア441及び第2ギア442と同様なので、詳細な説明は省略する。
The positions of the
次いで、評価値演算部356は、ギア機構再配置部355によってギア機構が再配置された設計案の評価値を演算する(S213)。一例では、複数のユーザ軌跡データに対応する作用点の軌跡と、設計案により実現される作用点の軌跡との間の類似度の合計値を、設計案の評価値として演算する。評価値演算部356は、式(2)を使用して演算される類似度d(i,j)を使用して評価値を演算してもよい。図9に示す例では、第1機構要素510の類似度、第1機構要素510の軌跡の類似度、第2機構要素520の第1機構要素510の軌跡の類似度及び第3機構要素530の軌跡の類似度の合計値を設計案の評価値として演算する。
Next, the evaluation
次いで、設計案登録部357は、評価値演算部356が演算した評価値と関連付けて、ギア機構が再配置された設計案ギア機構が再配置された設計案を、記憶部11に記憶される設計案登録リストに登録する(S214)。
Next, the design
次いで、設計案登録判定部358は、設計案登録リストに登録されている設計案の数が最大数に達しているか否かを判定する(S215)。設計案登録判定部358は、設計案登録リストに登録されている設計案の数が最大数に達していると判定した(S215−YES)ときに、関連付けられた評価値が最も低い設計案を設計案登録リストから削除する(S216)。
Next, the design plan
次いで、個別設計案生成部354は、記憶部11に記憶される設計案生成回数をインクリメントする(S217)。次いで、個別設計案生成部354は、記憶部11に記憶される設計案生成回数が最大値に達したか否かを判定する(S218)。個別設計案生成部354によって設計案生成回数が最大値に達していないと判定される(S218−NO)と、処理はS207に戻る。個別設計案生成部354によって設計案生成回数が最大値に達したと判定される(S218−YES)まで、S207〜S218の処理が繰り返される。
Next, the individual design
個別設計案生成部354によって設計案生成回数が最大値に達したと判定される(S218−YES)と、設計案出力部36は、設計案登録リストに登録されている設計案を出力する(S219)。
When the individual design
図10は、設計案生成装置1によって生成される設計案の一例の動作を示す図である。図10(a)は第1状態を示し、図10(b)は第1状態の次の第2状態を示し、図10(c)は第2状態の次の第3状態を示す。図10(d)は第3状態の次の第4状態を示し、図10(e)は第4状態の次の第5状態を示し、図10(f)は第5状態の次の第6状態を示す。 FIG. 10 is a diagram illustrating an operation of an example of a design plan generated by the design plan generation apparatus 1. 10A shows the first state, FIG. 10B shows the second state after the first state, and FIG. 10C shows the third state after the second state. FIG. 10D shows the fourth state after the third state, FIG. 10E shows the fifth state after the fourth state, and FIG. 10F shows the sixth state after the fifth state. Indicates the state.
表1は、図10において、作用点に配置された人形と、人形を駆動する機構要素との関係を示す。ウサギ(rabbit)の人形に対応する機構要素は時計方向に回転するクランクであり、アヒル(duck)の人形に対応する機構要素は時計方向に回転する水平リンクであり、豚(pig)の人形に対応する機構要素は時計方向に回転する楕円カムである。
(実施形態に係る設計案生成装置の作用効果)
設計案生成装置1は、軌跡を区分するクラスタに関連付けられた作用点の軌跡を、ユーザが入力した軌跡に類似するようにクラスタに関連付けられた機構要素の寸法を最適化して実現することで、ユーザの望む軌跡に最適な機構要素を選択することができる。
(Operational effect of the design plan generation apparatus according to the embodiment)
The design plan generating device 1 realizes the locus of the action point associated with the cluster that classifies the locus by optimizing the size of the mechanism element associated with the cluster so as to be similar to the locus input by the user, It is possible to select a mechanism element optimal for the locus desired by the user.
また、設計案生成装置1は、出現頻度に基づいて機構要素の型を確率的に選択することで、類似する設計案で使用される尤もらしい機構要素を選択することができる。 Further, the design plan generation apparatus 1 can select a likely mechanism element used in a similar design plan by stochastically selecting the type of the mechanism element based on the appearance frequency.
また、設計案生成装置1は、設計案により実現される作用点の軌跡が互いに干渉しないように、機構要素のギア及び軸の少なくとも1つを再配置することで、複数の構成要素が動作時に互いに干渉することを防止することができる。 In addition, the design plan generation device 1 rearranges at least one of the gears and shafts of the mechanism elements so that the locus of the action point realized by the design plan does not interfere with each other, so that a plurality of components can be operated during operation. Interference with each other can be prevented.
また、設計案生成装置1は、設計案登録リストに登録されている設計案の数が所定数に達したときに、評価値が最も低い設計案を設計案登録リストから削除することで、評価値が比較的高い複数の設計案を生成することができる。 In addition, the design plan generation device 1 deletes the design plan with the lowest evaluation value from the design plan registration list when the number of design plans registered in the design plan registration list reaches a predetermined number. A plurality of design proposals having relatively high values can be generated.
(実施形態に係る設計案生成装置の変形例)
設計案生成装置1では、初期設計案生成部353は、構要素型選択部351が選択した機構要素の型の中で類似度が最も高い機構要素を選択して初期設計案を生成する。しかしながら、実施形態に係る設計案生成装置では、他の方法により選択された機構要素を使用して、初期設計案を生成してもよい。
(Modification of the design plan generation apparatus according to the embodiment)
In the design plan generation apparatus 1, the initial design
例えば、実施形態に係る設計案生成装置では、初期設計案は、ユーザによって入力されたユーザ軌跡と同一のクラスタに関連づけられる構成要素の確率質量関数に基づいて選択されてもよい。実施形態に係る設計案生成装置は、ユーザによって入力されたユーザ軌跡Xと、クラスタに関連づけられる構成要素Dとの類似度d(X,i)に基づいて、確率質量関数F(i)を For example, in the design plan generation apparatus according to the embodiment, the initial design plan may be selected based on the probability mass function of the component associated with the same cluster as the user trajectory input by the user. The design plan generation apparatus according to the embodiment calculates the probability mass function F (i) based on the similarity d (X, i) between the user trajectory X input by the user and the component D associated with the cluster.
規定する。ここで、同一のクラスタに関連づけられた機構要素の数Yにたいしてi∈Yとなる。このとき、 Stipulate. Here, iεY with respect to the number Y of mechanism elements associated with the same cluster. At this time,
の関係が成り立つ。実施形態に係る設計案生成装置は、確率質量関数F(i)を使用して、初期設計案を確率的に選択することで、類似度が高い構成要素を高角率で選択することができる。 The relationship holds. The design plan generation apparatus according to the embodiment can select a component having a high degree of similarity at a high angular rate by selecting an initial design plan stochastically using the probability mass function F (i).
1 設計案生成装置
31 ユーザ軌跡データ取得部
32 筐体情報取得部
33 入力データ処理部
34 クラスタ探索部
35 設計案生成部
36 設計案出力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Design plan production |
Claims (6)
ユーザにより入力された軌跡であるユーザ軌跡を示すユーザ軌跡データを取得するユーザ軌跡データ取得部と、
前記ユーザ軌跡の区分に対応するクラスタを探索するクラスタ探索部と、
前記探索されたクラスタに関連付けられた作用点の軌跡が前記ユーザ軌跡に類似するように、前記探索されたクラスタに関連付けられた機構要素の寸法を最適化して、設計案を生成する設計案生成部と、
前記設計案を出力する設計案出力部と、
を有する設計案生成装置。 A storage unit that stores registration trajectory data indicating a trajectory of an action point, and a mechanism element that realizes the trajectory of the action point according to rotation of a spindle in association with a cluster that indicates a division of the trajectory of the action point;
A user trajectory data acquisition unit that acquires user trajectory data indicating a user trajectory that is a trajectory input by a user;
A cluster search unit for searching for a cluster corresponding to the classification of the user trajectory;
A design plan generation unit that generates a design plan by optimizing the size of the mechanism element associated with the searched cluster so that the locus of the action point associated with the searched cluster is similar to the user track. When,
A design plan output unit for outputting the design plan;
A design plan generation apparatus.
前記設計案生成部は、
前記機構要素の型の出現頻度に基づいて機構要素の型を確率的に選択する機構要素型選択部と、
前記選択された機構要素の型に含まれる機構要素の中で最も類似度が高い機構要素から初期設計案を生成する初期設計案生成部と、
前記初期設計案により実現される作用点の軌跡と前記ユーザ軌跡との類似度が最小になるように前記初期設計案の寸法を変更して設計案を生成する個別設計案生成部と、
を有する請求項1に記載の設計案生成装置。 The storage unit is included in each type of a plurality of mechanism elements obtained by classifying a plurality of mechanism elements based on a shape, and in each type of mechanism element for the number of appearances of all the mechanism elements associated with the same cluster. Further storing the appearance frequency indicating the number of appearances of the mechanism element,
The design plan generation unit
A mechanism element type selection unit that stochastically selects a mechanism element type based on the appearance frequency of the mechanism element type;
An initial design plan generation unit that generates an initial design plan from a mechanism element having the highest similarity among the mechanism elements included in the selected type of mechanism element;
An individual design plan generating unit that generates a design plan by changing the dimensions of the initial design plan so that the degree of similarity between the locus of the action point realized by the initial design plan and the user track is minimized;
The design plan generation apparatus according to claim 1, comprising:
前記設計案生成部は、前記設計案により実現される作用点の軌跡が互いに干渉しないように、機構要素のギア及び軸の少なくとも1つを再配置するギア機構再配置部を更に有する、請求項2に記載の設計案生成装置。 The user trajectory data acquisition unit acquires a plurality of the user trajectory data,
The said design plan production | generation part further has a gear mechanism rearrangement part which rearranges at least one of the gear of a mechanism element, and an axis | shaft so that the locus | trajectory of the action point implement | achieved by the said design plan may not mutually interfere. 2. The design plan generation apparatus according to 2.
前記複数のユーザ軌跡と、前記個別設計案生成部によって生成された設計案により実現される作用点の軌跡との間の類似度の合計値を、前記設計案の評価値として演算する評価値演算部と、
前記評価値と関連付けて前記設計案を設計案登録リストに登録する設計案登録部と、
前記設計案登録リストに登録されている設計案の数が最大数に達していると判定したときに、前記評価値が最も低い設計案を前記設計案登録リストから削除する設計案登録判定部と、
を更に有する請求項3に記載の設計案生成装置。 The design plan generation unit
Evaluation value calculation for calculating a total value of similarities between the plurality of user trajectories and the locus of action points realized by the design plan generated by the individual design plan generation unit as an evaluation value of the design plan And
A design plan registration unit that registers the design plan in a design plan registration list in association with the evaluation value;
A design plan registration determination unit for deleting the design plan having the lowest evaluation value from the design plan registration list when it is determined that the number of design plans registered in the design plan registration list has reached the maximum number; ,
The design plan generating apparatus according to claim 3, further comprising:
作用点の軌跡を示す登録軌跡データと、主軸の回転に応じて前記作用点の軌跡を実現する機構要素とを、前記作用点の軌跡の区分を示すクラスタに関連づけて記憶する記憶部に記憶された前記ユーザ軌跡の区分に対応するクラスタを探索し、
前記探索されたクラスタに関連付けられた作用点の軌跡が前記ユーザ軌跡に類似するように、前記探索されたクラスタに関連付けられた機構要素の寸法を最適化して、設計案を生成し、
前記設計案を出力する、
ことを含む設計案生成方法。 Obtaining user trajectory data indicating a user trajectory that is a trajectory input by the user;
The registered trajectory data indicating the trajectory of the action point and the mechanism element that realizes the trajectory of the action point according to the rotation of the spindle are stored in a storage unit that stores them in association with the cluster that indicates the segment of the trajectory of the action point. Search for a cluster corresponding to the user trajectory classification,
Optimizing the dimensions of the mechanism elements associated with the searched cluster so that the trajectory of the action point associated with the searched cluster is similar to the user trajectory to generate a design proposal;
Outputting the design proposal,
A design plan generation method including the above.
作用点の軌跡を示す登録軌跡データと、主軸の回転に応じて前記作用点の軌跡を実現する機構要素とを、前記作用点の軌跡の区分を示すクラスタに関連づけて記憶する記憶部に記憶された前記ユーザ軌跡の区分に対応するクラスタを探索し、
前記探索されたクラスタに関連付けられた作用点の軌跡が前記ユーザ軌跡に類似するように、前記探索されたクラスタに関連付けられた機構要素の寸法を最適化して、設計案を生成し、
前記設計案を出力する、
処理をコンピュータに実行させる設計案生成プログラム。 Obtaining user trajectory data indicating a user trajectory that is a trajectory input by the user;
The registered trajectory data indicating the trajectory of the action point and the mechanism element that realizes the trajectory of the action point according to the rotation of the spindle are stored in a storage unit that stores them in association with the cluster that indicates the segment of the trajectory of the action point. Search for a cluster corresponding to the user trajectory classification,
Optimizing the dimensions of the mechanism elements associated with the searched cluster so that the trajectory of the action point associated with the searched cluster is similar to the user trajectory to generate a design proposal;
Outputting the design proposal,
A design plan generation program that causes a computer to execute processing.
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