JP2018183885A - 金型ｃａｄモデルデータ作成装置及び金型ｃａｄモデルデータ作成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】より少ない点群データから、自動かつ短期間に元モデルから稜線を維持しながらも、元モデルに対する反り変形量及び収縮変形量を考慮した金型CADモデルを作成できるプログラムの提供。【解決手段】形状モデル指定部１０１と、解析前形状モデルデータ形状認識部２０１で、解析前形状モデルデータメッシュ１０２を作成し、次いで、このデータに対して、要素・節点情報１０５を抽出し、また、このデータに対し解析後解析モデルを作成して、要素・節点情報１０５抽出し、これらの要素・節点番号を関連付け、次いで、これらのデータから細分化データ１０７を作成して、最終的に解析後形状モデルデータを作成する。【選択図】図１

Description

本発明は、反り解析結果又は収縮解析結果を盛り込んだ射出成形用金型設計用モデルの作成に関する。

各種成形材料を射出成形して得られる成形品の冷却に伴う変形解析を予め行い、最適な金型形状や成形条件を設定することは、寸法精度の良好な成形品を歩留まり良く、かつ生産性よく生産する上で重要である。射出成形における製作開始情報は製品の３Ｄモデルと成形仕様及び製品仕様（製品図など）である。製品の３Ｄモデルには収縮を見込み、さらに必要に応じて補正を入れて金型モデルを作成する。縮むことを見込んでいるため、大きなモデルとなる。次に金型モデルから金型を製作し射出成形を行うことによって成形品が得られる。その場合に、収縮と補正が妥当であれば成形品と製品モデルとはほぼ同じになる。得られた成形品と製品の３Ｄモデルとを検証することによってどの程度の収縮を見込み、補正を入れて金型モデルを作成する必要があるかを明らかにする。

そこで、本願発明者等は、成形品のそり変形の予測に基づき、予め金型モデルをそのそり変形量だけ見込んだ形状に生成（設計）シュミレートする成形品そり変形予測装置、成形品そり変形予測方法及び成形品そり変形予測プログラムを提案した（特許文献１）。
また、成形品の収縮変形の予測に基づき、予め金型モデルをその収縮変形量だけ見込んだ形状に生成（設計）シュミレートする成形品収縮変形予測装置、成形品収縮変形予測方法及び成形品収縮変形予測プログラムを提案した（特許文献２）。

一方、点群データであるstlデータを自動でCADデータに変換するCADソフトは多く市販されている。例えば、Geomagic（登録商標）、SolidWorks（登録商標）、ANSYS（登録商標）等がある。

これらのソフトウェアでは、任意の点群データよりCAD面を作成していたため自動でCAD面を作成したモデルは、元モデルの面構成（フィレット・トリム等）が維持されない、元モデルの面の稜線が異なるなどの欠陥がありその後のCADソフトではモデル修正や型割等の処理を行うことができなかったため、金型を作成するためのモデルとしては利用できなかった。
また、点群データより形状再現性の高いモデルを作成する場合多くの点群データを用いる必要があったため、非常に多くの時間を要していた。

これに鑑み、少ない点群データから、モデルを作成する方法として特許文献３に係る発明が提案されてきた。また、金型モデルを修正する方法として特許文献４に係る発明が提案されてきた。

特許第５８９９００４号 特許第５８８９０７７号 特開２０１０−２５７３３７号 特開２０１０−１７６５７３号

特許文献１及び特許文献２において得られる結果は、元モデルに対する反り変形量データ及び収縮変形量データであり、元モデルのCADデータから金型CADモデルの作成を目的とするものではない。

特許文献３は、コンピュータの三次元仮想空間上のワークの面で形成されるモデルを構成する点群を間引いてワークモデルを作成するワークモデル作成方法に関するものである。斯かる方法では、点群を構成する点の数を少なくすることは可能となるが、元モデルの稜線を維持するという視点が欠けている。

一方、特許文献４は、金型の微修正に対応して金型CADモデルを変形して変形金型CADモデルを得るものである。しかし斯かる方法では金型CADモデルの稜線を維持した変形金型CADモデルを得ることはできない。

本発明は、このような従来技術における問題点に鑑み、より少ない点群データから、自動かつ短期間に元モデルから稜線を維持しながらも、元モデルに対する反り変形量及び収縮変形量を考慮した金型CADモデルを作成することのできるプログラムを提供することを目的とするものである。

本発明の金型CADモデルデータ作成装置は、形状モデル指定部と、解析前形状モデルデータが収納される第１のデータ収納部と、解析前形状モデルデータの形状が認識される解析前形状モデルデータ形状認識部と、解析前形状モデルデータのメッシュデータが作成されるメッシュ作成部と、前記メッシュ作成部で得られるデータを収納する第２のデータ収納部及び第３のデータ収納部と、前記第２のデータ収納部のデータに対して、要素・節点情報を抽出する抽出部と、前記抽出部で得られるデータを収納する第４のデータ収納部と、前記第３のデータ収納部のデータに対して、反り変形予測及び／又は収縮変形予測の解析を行う解析後解析モデル作成部と、前記解析後解析モデル作成部（１０４）で得られるデータを収納する第５のデータ収納部と、前記第５のデータ収納部に対して、要素・節点情報を抽出する抽出部と、前記抽出部で得られるデータを収納する第６のデータ収納部と、前記第４のデータ収納部及び前記第６のデータ収納部それぞれに収納された要素・節点情報を関連づける要素・節点情報関連づけ部と、前記関連づけ部で得られるデータを収納する第７のデータ収納部と、前記第２のデータ収納部、前記第５のデータ収納部及び前記第７のデータ収納部それぞれに収納されたデータを用いて、細分化データを作成する細分化データ作成部と、前記細分化データ作成部で得られるデータを収納する第８のデータ収納部と、前記第８のデータ収納部のデータから、解析後形状モデルデータを作成する解析後形状モデルデータ作成部と、前記解析後形状モデルデータ作成部のデータから、解析後形状モデルデータとして、出力することを特徴とする。

本発明のプログラムによれば、効率的で精度の良い成形品そり変形の予測が可能となることにより、反り解析結果を盛り込んだ点群データから元モデルの稜線を維持した精度の高い金型モデル製作を実現することができる。

本発明におけるフローチャートである。 三次元CADデータの一例である。 解析前形状認識データの一例である。 解析前形状認識データに対してメッシュ化作成を行ったデータの一例である。 解析前要素・節点番号について示したデータの一例である。 成形品反り変形予測装置を説明するためのブロック図である。 成形品そり変形予測方法を説明するためのフロー図である。 成形品そり変形予測方法を説明するための他のフロー図である。 成形品そり変形予測方法を説明するための模式図である。 成形品そり変形予測プログラムを説明するためのフローチャートである。 成形品収縮変形予測装置を説明するためのブロック図である。 本発明に係る成形品収縮変形予測装置が対象とする成形品の一例の模式図であり、（ａ）平面図、（ｂ）側面図である。 成形品収縮変形予測方法を説明するためのフロー図である。 成形品収縮変形予測方法を説明するための他のフロー図である。 成形品収縮変形予測方法を説明するための模式図である。 成形品収縮変形予測プログラムを説明するためのフローチャートである。 解析後解析モデルデータの一例である。 解析後要素・節点番号について示したデータの一例である。 細分化部についての細分化フローチャートである。 解析前形状モデルに第一の中点を挿入したデータの一例である。 GAPの計測とベクトル量の挿入について示したものである。 解析前解析モデルと解析後解析モデルとの関係を示したものである。 解析後解析モデルに対して第二の節点番号を付与したことを示すものである。 解析前解析モデルに対して再GAP測定を行ったことを示すものである。 解析後解析モデルに対して第二の節点番号を付与したことを示すものである。 解析後形状モデルデータの一例である。

図１を参照して本発明に係る金型CADデータの一実施の形態について、具体的な形状モデルを一例として用いながら、説明する。
図１において、金型CADデータ作成装置１は、各種演算、計算、記録装置を備えたコンピュータ１１に元データである形状モデルを指定する形状モデル指定部１０１、解析前形状モデルデータが収納される収納部２０１、解析前形状モデルデータに対して形状認識を行う形状認識部１０３、解析前形状モデル認識データが収納される収納部２０３、解析前解析モデル要素・節点情報抽出部１０５，解析前要素・節点情報データが収納される収納部２０５、解析前解析モデルデータが収納される収納部２０２、解析後解析モデル作成部１０４、解析後解析モデルデータが収納される収納部２０４、解析後解析モデル要素・節点情報抽出部１０８、解析後要素・節点情報データが収納される収納部２０８、要素・節点情報関連づけ部１０９、要素・節点情報関連づけデータが収納される収納部２０９、細分化データ作成部１０７，解析後モデルの細分化データが収納される収納部２０７、解析後形状モデルデータ作成部１１０、解析後形状モデルデータとして出力する解析後形状モデルデータ出力部２１０を有してなる。
これら各部で用いられるデータ、数値は、コンピュータに読み込まれ、その処理機能により算処理が行われる。

形状モデル指定部（１０１）には、対象とされる成形品の形状データが入力される。具体的には、成形品の3次元CADデータを指定する。図2に成形品の３次元CADデータの一例を示す。

解析前形状モデルデータが収納される第１のデータ収納部（２０１）には、形状モデル指定部（１０１）において入力された3次元CADデータから、曲面、曲線、直線等の形状に関する情報、そのモデルを構成する各面要素に関する情報、座標値、点群データ等を解析前形状モデルデータ（第１のデータ）として取得し、収納する。以下、データ収納部という場合には、上記情報を全て含むものとする。

前記解析前形状モデルデータの形状が認識される解析前形状モデルデータ形状認識部（１０３）では、前記第１のデータ収納部（２０１）に収納された情報に基づいて、対象とするモデルの形状認識を行う。ここで、形状認識とは、前記各面要素に関する情報を元として、その面について曲率の有無を基準とし、全ての面に対して、平面とフィレット面（自由曲面を含む）とに分類を行う処理のことをいう。本解析前形状モデルデータ形状認識部で得られるデータは、成形品を構成する全ての面について、そのそれぞれの面が、平面又はフィレット面のいずれかについての情報となる。図３に形状認識処理後のデータの一例を示す。また、図3の１〜５の番号は面毎に分類されたことを示している。

解析前形状モデルデータメッシュ作成部（１０２）では、前記解析前形状モデルデータ形状認識部（１０３）で得られたデータに対して、メッシュ化作成を行う。メッシュ化作成は、ある面を有限要素法を用いて、複数の有限個の要素に分割することにより行う。ここで、要素には、棒状、三角形、四角形、四面体等の形状のものを使用することができる。また、要素はその要素の形に応じた複数の節点からなる。具体的には、要素の形状を三角形とした場合、節点の数は、３つである。このとき、節点と節点を結んだ線分をエッジという。図４に各構成面１〜５についてのメッシュ化作成終了後のデータの一例を示す。

本解析前形状モデルデータ作成部で得られるデータは、各構成面に対応する複数の要素番号及び複数の要素番号のそれぞれに付随する節点番号についての情報となる（以下、これらの情報については、面−要素番号−節点番号と表す）。したがって、ある要素番号及びある節点番号は、どの面に属するものであるかについての情報が得られる。また、節点番号については、任意に原点を定め、座標（ｘ、ｙ、ｚ）形式に変換することもできる。

前記解析前形状モデルデータメッシュ作成部（１０２）で得られたデータを、解析前形状モデル認識データ（第２のデータ）として、データベース化して、第２のデータ収納部（２０３）に収納する。次いで、前記解析前形状モデルデータメッシュ作成部（１０２）で得られたデータを、解析前解析モデルデータ（第３のデータ）として、データベース化して、第３のデータ収納部（２０３）に収納する。

解析前解析モデル要素・節点情報抽出部（１０５）及び第４のデータ収納部（２０５）では、前記第２のデータ収納部（２０３）に収納された解析前形状モデル認識データから、要素・節点番号を抽出する処理を行い（１０５）、解析前要素・節点情報データ（第４のデータ）として、これをデータベース化し、第４のデータ収納部（２０５）に収納する。図５に図４の２の面についての部分拡大図を示す。また、表１に第４のデータ収納部（２０５）のデータの一例を示す。

解析後解析モデル作成部（１０４）では、成形品反り変形予測装置、又は成形品収縮変形予測装置、成形品収縮変形予測プログラムを使用して成形品の反り変形予測及び収縮変形予測を行う。なお、本発明において解析前及び解析後の意味するところは本予測を行う前のデータを「解析前」と、本予測を行った後のデータには、「解析後」とつけるものとする。

図６を参照して成形品そり変形予測装置の形態について説明する。
図６において、成形品そり変形予測装置１１１１は各種演算、計算、記録機能を備えたコンピュータ１１１１１に、解析前解析モデルである第１の座標データ入力部１１１２、第２の座標データが収納される第２の座標データ収納部１１１３、変形メッシュデータ生成部１１１４、コントロールデータ部１１１５、第３の座標データ（＜逆ぞり変形モード＞解析モデル）収納部１１１１６、第４の座標データ（＜逆ぞり変形モードでのそり変形＞）収納部１１１７、逆ぞり変形モードでのそり変形の元モデルに対する変形計算部（すなわち第４の座標データと第１の座標データとを比較して差異量を算出する変形計算部）１１１８、解析前解析モデルに対する逆ぞり変形モードのそり変形量データ収納部（第４の座標データと第１の座標データとの差異量データ収納部）１１１９を有してなる。これら各部で用いられるデータ、数値は、コンピュータ１１１１１に読み込まれ、その処理機能により演算処理が行われる。

第１の座標データ入力部１１１２には、対象とされる解析前解析モデルが入力される。具体的には製品の３Ｄモデルをメッシュモデルとし、点と点同士の関係を表現した解析モデルである第１の座標データとする。第１の座標データ入力部１１１２には、この第１の座標データが入力される。

第２の座標データ収納部１１１３には、第１の座標データである解析モデルを用い、流動解析プロセスと、そり変形解析プロセスとよりなる成形シュミレーションによって得られたそり変形解析結果が入力される。このそり変形解析結果は、第１の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられた第２の座標データとなる。

変形メッシュデータ生成部１１１４では、コントロールデータ部１１１５による制御に基づき、解析モデルである第１の座標データにそり変形解析結果である移動量が加えられた第２の座標データの各点の移動量の逆算が行われる。この逆算は第２の座標データのｘｙｚ軸方向のそれぞれについて行われる。
そのデータを用いて第１の座標データに逆ぞり変形を与えるために計算モード１のフローによって逆そり変形解析プロセスを行う。

コントロールデータ部１１１５は計算モードの指定や用いるファイルの選択などの計算の制御を行う。変形メッシュデータ生成部４において逆ぞり変形モードのメッシュデータを生成する機能が計算モード１である。コントロールデータ部５からのコントロールデータに基づいて変形メッシュデータ生成部４では計算モード１が行われる。

その計算モード１では、計算モード番号、計算のコード名、第１の座標データ、第２の座標データ、第３の座標データのファイル番号及び逆算する比率を定義する。
ここで逆算する比率とは計算されたそり変形量を元モデルのメッシュデータから減じて逆ぞり変形モードのメッシュデータを生成する際にそり変形量に乗じる比率であり、逆ぞり変形モードのメッシュデータの節点座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）はこの比率を用いて次式によって計算する。
Ｘ＝Ｘ０ −δｘ＊Ｒｘ
Ｙ＝Ｙ０ −δｙ＊Ｒｙ
Ｚ＝Ｚ０ −δｚ＊Ｒｚ
Ｘ０、Ｙ０、Ｚ０：元モデルのメッシュの節点座標（第１の座標データファイルのデータ）
δｘ、δｙ、δｚ：ｘ、ｙ、ｚ方向のそり変形量（第２の座標データファイルのデータ）
Ｒｘ、Ｒｙ、Ｒｚ：ｘ、ｙ、ｚ方向の比率

この逆算する比率は、Ｒｘ＝１、Ｒｙ＝１、Ｒｚ＝１とすると計算されたそり変形と全く逆の変形のメッシュデータが生成され、Ｒｙ＝０とするとｙ座標は元モデルと同一のメッシュが生成されることとなる。
計算モード１では、このようにして計算された節点座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）のメッシュデータが第３の座標データ収納部１１１６に出力される。

第４の座標データ収納部１１１７には第４の座標データが入力される。第４の座標データは、第３の座標データ収納部１１１６に収納された第３の座標データである解析モデルを用いて成形シュミレーションを行い、そり変形解析プロセスによって得られたそり変形解析結果、すなわち第３の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられて得られる。

逆ぞり変形モードでのそり変形の元モデルに対する変形計算部１１１８において元モデルに対するそり変形を計算する機能が計算モード２である。コントロールデータ部５からのコントロールデータに基づいて逆ぞり変形モードでのそり変形の元モデルに対する変形計算部１１１８では計算モード２が行われる。

計算モード２では、計算モード番号、計算のコード名、第３の座標データ収納部１１１６、第４の座標データ収納部１１１７、第１の座標データ入力部１１１２、元モデルに対する逆ぞり変形モードのそり変形量データ１１１９のファイル番号を定義する。
元モデルに対するそり変形（ΔＸ、ΔＹ、ΔＺ）は、逆ぞり変形モードのメッシュデータで計算されたそり変形形状（ＸＷ、ＹＷ、ＺＷ）と元モデルの形状（Ｘ０、Ｙ０、Ｚ０）を用い次式で計算する。
ΔＸ＝ＸＷ −Ｘ０
ΔＹ＝ＹＷ −Ｙ０
ΔＺ＝ＺＷ−Ｚ０
計算された（ΔＸ、ΔＹ、ΔＺ）はそり変形解析プロセスの計算結果ファイルの書式に従い、そり変形量として元モデルに対する逆ぞり変形モードのそり変形量データ１１１９に出力される。

以上のように本発明の成形品そり変形予測装置１１１１では、そり変形解析で計算されたそり変形量を元モデルのメッシュデータから比率を乗じて減じて計算されたそり変形と逆のモード（逆ぞり変形モード）のメッシュデータを生成する。また、逆ぞり変形モードの効果を評価するために、逆ぞり変形モードのメッシュデータを用いて計算されたそり変形形状と元モデルの形状との差を計算して元モデルに対するそり変形として出力する。

以下に本例における成形品の成形品そり変形予測装置を用いて金型モデルを予測生成する方法について図7〜図10を参照して説明する。
先ず３Ｄモデルを解析可能なデータとするために点と点同士の関係を表現したメッシュモデルとして解析モデルである第１の座標データが得られる。
次にその解析モデル及び製品の成形仕様や製品仕様（製品図）などの射出成形における製作開始情報を用いた成形シュミレーションを行う。成形シュミレーションは流動解析プロセスとそり変形解析プロセスによって行われ、そり変形解析結果が得られる。そり変形解析結果は第１の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられた第２の座標データとなる。
次にそり変形解析プロセスによるそり変形解析結果と、解析モデルとを検証すると、収縮によってそり変形解析結果は元の解析モデルより小さくなり、変形もする。

解析モデルである第１の座標データにそり変形解析結果である移動量が加えられた第２の座標データの各点の移動量を逆算する。
その逆算する比率は、例えば（ｘ、ｙ、ｚ）＝（１、１、１）の移動量が（０．１、０．１５、０．０９）の場合、１００％なら（ｘ、ｙ、ｚ）＝１−０．１、１−０．１５、１−０．０９）、８０％なら（ｘ、ｙ、ｚ）＝１−０．０８、１−０．１２、１−０．０７２となる。

そのデータを用いて第１の座標データに逆ぞり変形を与えるために計算モード１のフローによって逆そり変形解析プロセスを行う。
その結果第２の座標データより掴めたそり変形の移動量を盛り込んで逆ぞり変形が与えられた第３の座標データである解析モデルが得られる。
次にその第３の座標データである解析モデルを用いた成形シュミレーションを行う。この場合、第１の座標データの解析モデルを用いた成形シュミレーションで既に流動解析プロセスは行っているので、その流動解析結果を用いることによって、流動解析プロセスを省略し、時間短縮を図ることができる。この第３の座標データである解析モデルを用いた成形シュミレーションでそり変形解析プロセスによってそり変形解析結果が得られる。そり変形解析結果は第３の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられた第４の座標データとなる。

次にそり変形解析プロセスによるそり変形解析結果である第４の座標データと、第１の座標データである解析モデルとを計算モード２のフローによって検証する。それによって各逆算比率に応じた元モデルに対する逆ぞり変形モードのそり変形量データが得られる。第４の座標データは第２の座標データより掴めたそり変形の移動量を盛り込んでいる第３の座標データである解析モデルを用いているので、この第４の座標データは第１の座標データである解析モデルに近づく。各逆算比率に対応した第４の座標データの中で第１の座標データである解析モデルと比較して最も差異のないものを選択することができる。

次に図８を参照して成形シュミレーションにおける流動解析プロセスとそり変形解析プロセスについて説明する。
先ず成形品形状、樹脂物性データ、成形条件（樹脂温度、金型温度、射出時間、保圧、保圧時間、冷却時間等）を入力することによって、流動解析を行う。この流動解析は射出成形過程における樹脂充填段階と保圧冷却段階における樹脂の流動解析である。その出力は樹脂流動パターン、型締力、製品重量、温度分布、圧力分布、流速、残留応力等である。これらの流動解析プロセスにおける出力を入力してそり変形解析を行う。このそり変形解析は射出成形過程における自然放冷段階における変化の解析であり、その出力はそり変形量、熱応力である。これによって製品のそり変形解析結果が得られる。

次に図９を参照して 解析モデルである第１の座標データにそり変形解析結果である移動量が加えられた第２の座標データの各点の移動量を逆算する比率の例を示す。
図示するように、逆そり変形解析プロセスにおける逆そり変形解析＜計算モード１＞において、第２の座標データより掴めたそり変形の移動量を逆算するにあたって、そり変形の移動量にそれぞれ０．２、０．４、０．６、０．８倍して逆算することによって、各第３の座標データである逆ぞり変形モードの解析モデルが得られる。

次にその各第３の座標データである解析モデルを用いた成形シュミレーションでそり変形解析プロセスを行うことによって、そのそり変形解析結果は各第３の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられた各第４の座標データとなる。その第４の座標データと、第１の座標データである解析モデルとを検証することによって、図示の場合には第２の座標データより掴めたそり変形の移動量を０．２倍して逆算して得られた第４の座標データのそり変形解析結果が、第１の座標データである解析モデルに近く、若しくは許容範囲内の変形程度となる。
それによって、逆そり変形解析プロセスにおける逆そり変形解析＜計算モード１＞において、第２の座標データより掴めたそり変形の移動量を０．２倍して逆算するのが適正であると評価することができる。
なおこの評価結果は成形対象となる３Ｄモデルの形状その他によって異なり、異なる成形条件毎にそり変形の移動量を見込む逆そりの係数を設定することができる。

次に図１０を用いて以上の本発明の方法における計算モード１及び計算モード２における計算フローを説明する。
先ずファイルデータや逆ぞり変形比率などのコントロールデータを読込み、そのコントロールデータに基づいて計算モードの選択が行われる。計算モード１ではＲＤＭＥＳＨステップにおいて元モデルのメッシュデータである第１の座標データの読込が行われる。次にＲＤＤＩＳＰステップにおいて、元モデルのそり変形を示す第２の座標データの読込みを行う。次にＣＬＲＥＶＭステップにおいて逆ぞり変形比率に基づく逆ぞり変形モードのメッシュデータである第３の座標データである解析モデルの計算を行う。それによって得られた計算結果をＦＯＭＥＳＨステップにおいて逆ぞり変形モードのメッシュデータである第３の座標データの書出しを行う。

一方、計算モード２では先ずＲＤＭＥＳＨステップで逆ぞり変形モードのメッシュデータである第３の座標データの読込みを行う。次にＲＤＤＩＳＰステップで各第３の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられた、すなわち逆ぞり変形モードでのそり変形である第４の座標データ（Ｃｏｄｅ．ＲＥＳｎｎ２）の読込みを行う。さらにＲＤＭＥＳＨステップでは元モデルのメッシュデータである第１の座標データの読込が行われる。引き続きＣＬＤＩＳＰステップでは逆ぞり変形モードでのそり変形である第４の座標データ（Ｃｏｄｅ．ＲＥＳｎｎ２）の元モデルのメッシュデータである第１の座標データに対する変形の計算が行われ、ＦＯＤＩＳＰステップで元モデルに対する逆ぞり変形モードのそり変形量データの書出しが行われる。

次いで、図１１を参照して本発明に係る成形品の成形品収縮変形予測装置の一実施の形態について説明する。
図１１において、成形品収縮変形予測装置１１２１は各種演算、計算、記録機能を備えたコンピュータ１１２１１に、解析モデルである第１１の座標データ入力部１１２２、第１２の座標データが収納される第１２の座標データ収納部１１２３、変形メッシュデータ生成部１１２４、コントロールデータ部１１２５、第１３の座標データ（＜逆収縮変形モード＞解析モデル）収納部１１２６、第１４の座標データ（＜逆収縮変形モードでの収縮変形＞）収納部１１２７、逆収縮変形モードでの収縮変形の元モデルに対する変形計算部（すなわち第１４の座標データと第１１の座標データとを比較して差異量を算出する変形計算部）１１２８、元モデルに対する逆収縮変形モードの収縮変形量データ収納部（すなわち第１４の座標データと第１１の座標データとの差異量データ収納部）１１２９を有してなる。これら各部で用いられるデータ、数値は、コンピュータ１１２１１に読み込まれ、その処理機能により演算処理が行われる。

第１１の座標データ入力部１１２２には、対象とされる解析前解析データが入力される。具体的には製品の３Ｄモデルをメッシュモデルとし、点と点同士の関係を表現した解析モデルである第１１の座標データとする。第１１の座標データ入力部１１２２には、この第１１の座標データが入力される。

第１２の座標データ収納部１１２３には、第１１の座標データである解析モデルを用い、流動解析プロセスと収縮変形解析プロセスとよりなる成形シュミレーションによって得られた収縮変形解析結果が入力される。この収縮変形解析結果は、第１１の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられた第１２の座標データとなる。

変形メッシュデータ生成部１１２４では、コントロールデータ部１１２５による制御に基づき、解析モデルである第１１２１の座標データに収縮変形解析結果である移動量が加えられた第１１２２の座標データの各点の移動量の逆算が行われる。この逆算は第１１２２の座標データのｘｙｚ軸方向のそれぞれについて行われる。
そのデータを用いて第１１２１の座標データに逆収縮変形を与えるために計算モード１のフローによって逆収縮変形解析プロセスを行う。

コントロールデータ部１１２５は計算モードの指定や用いるファイルの選択などの計算の制御を行う。変形メッシュデータ生成部１１２４において逆収縮変形モードのメッシュデータを生成する機能が計算モード１である。コントロールデータ部１１２５からのコントロールデータに基づいて変形メッシュデータ生成部１１２４では計算モード１が行われる。

その計算モード１では、計算モード番号、計算のコード名、第１１の座標データ、第１２の座標データ、第１３の座標データのファイル番号、第１２の座標データにおける収縮率計算のサンプル位置及び逆算する修正比率を定義する。
第１２の座標データにおける収縮率計算のサンプル位置とは可及的に収縮のみに起因する変形位置を対象とするために変形が少ないと経験的に予測される位置を特定する。例えば図１２（ａ）（ｂ）に示す成形品であれば、図上破線で示す領域中の点である。
計算の対象となる収縮率計算のサンプル位置が例えば図上ＡＢＣＤの４点であれば、その各座標位置の変位を用いて図２（ａ）上仮想線で示す収縮変形における収縮率（ｒＡＢＸ，ｒＡＢＹ，ｒＡＢＺ）及び収縮率（ｒＣＤＸ，ｒＣＤＹ，ｒＣＤＺ）を取得する。さらにＸ方向、Ｙ方向、Ｚ方向それぞれにおける収縮率平均値（ｒＸ）、（ｒＹ）、（ｒＺ）を取得する。

図１２（ａ）に示す第一座標のデータ四角形ＡＢＣＤの線分ＡＢの距離は、
ＡＢ＝｛（ＸＡ１−ＸＢ１）２+（ＹＡ１−ＹＢ１）２+（ＺＡ１−ＺＢ１）２｝１/２と表される。
また第２座標のデータ四角形Ａ´Ｂ´Ｃ´Ｄ´の線分Ａ´Ｂ´の距離は
Ａ´Ｂ´＝｛（ＸＡ´１−ＸＢ´１）２+（ＹＡ´１−ＹＢ´１）２+（ＺＡ´１−ＺＢ´１）２｝１/２と表される。
第２座標のデータ四角形Ａ´Ｂ´Ｃ´Ｄ´の線分Ａ´、Ｂ´点のＸ座標は第1の座標と移動量δを用いると以下のように表される。
ＸＡ´１＝ＸＡ１+δＡＸ
ＸＢ´１＝ＸＢ１+δＢＸ

したがって
Ａ´Ｂ´＝｛（（ＸＡ１+δＡＸ）−（ＸＢ１+δＢＸ））２+（（ＹＡ１+δＡＹ）−（ＹＢ１+δＢＹ））２+（（ＺＡ１+δＡＺ）−（ＹＢ１+δＢＺ））２｝１/２

＝｛（（ＸＡ１−ＸＢ１）+（δＡＸ−δＢＸ））２+（（ＹＡ１−ＹＢ１）+（δＡＹ−δＢＹ））２+（（ＺＡ１−ＺＢ１）+（δＡＺ−δＢＺ））２｝１/２
また修正比率Ｒは移動量の項に掛けるものとし、修正比率Ｒを掛けた線分Ａ´Ｂ´を（Ａ´Ｂ´）とすると
（Ａ´Ｂ´）＝｛（（ＸＡ１−ＸＢ１）+（δＡＸ−δＢＸ）ＲＸ）２+（（ＹＡ１−ＹＢ１）+（δＡＹ−δＢＹ）ＲＹ）２+（（ＺＡ１−ＺＢ１）+（δＡＺ−δＢＺ）ＲＺ）２｝１/２
となる。

よって求める収縮率ｒＡＢＸは、 ｒＡＢＸ＝縮み代/第1の座標の距離＝｛ＡＢ−（Ａ´Ｂ´）｝/ＡＢ
となる。
同様に線分ＣＤ についても
ｒＣＤＸ＝縮み代/第1の座標の距離＝｛ＣＤ−（Ｃ´Ｄ´）｝/ＣＤ
となる。
この場合、線分ＡＢに対しても線分ＣＤ に対しても同一の値の修正比率Ｒを掛けるものとする。
よって、Ｘ方向の収縮率の平均値（ｒＸ）は
（ｒＸ）＝（ｒＡＢＸ+ｒＣＤＸ）/２
となる。
同様にｙ方向は
（ｒＹ）＝（ｒＡＢＹ+ｒＣＤＹ）/２
Ｚ方向は
（ｒＺ）＝（ｒＡＢＺ+ｒＣＤＺ）/２
となる。

以上から第３座標データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、
Ｘ＝Ｘ０/（ｒＸ）
Ｙ＝Ｙ０/（ｒＹ）
Ｚ＝Ｚ０/（ｒＺ）
として求めることができる。

ただし、
ｒＡＢＸ：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるAB間の収縮率
ｒＣＤＸ：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるCD間の収縮率
Ｘ０：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるＸ座標データ
Ｙ０：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるY座標データ
Ｚ０：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるＺ座標データ
δＡＸ：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるA点のＸ座標データの変位量
δＢＸ：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるＢ点のＸ座標データの変位量
δＡＹ：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるA点のＹ座標データの変位量
δＢＹ：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるＢ点のＹ座標データの変位量
δＡＺ：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるA点のＺ座標データの変位量
δＢＺ：元モデルのメッシュデータ（第１の座標データファイルのデータ）におけるＢ点のＺ座標データの変位量
Ｘ０、Ｙ０、Ｚ０：元モデルのメッシュデータの節点座標（第１の座標データファイルのデータ）
（ｒＸ）、（ｒＹ）、（ｒＺ）：収縮率平均値
Ｒｘ，Ｒｙ，Ｒｚ：逆算する修正比率

この逆算する修正比率は、Ｒｘ＝１、Ｒｙ＝１、Ｒｚ＝１とすると計算された収縮変形と全く逆の変形のメッシュデータが生成され、Ｒｙ＝０とするとｙ座標は元モデルと同一のメッシュが生成されることとなる。
計算モード１では、このようにして計算された節点座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）のメッシュデータが第１３の座標データ収納部１１２６に出力される。

第１４の座標データ収納部１１２７には第１４の座標データが入力される。第１４の座標データは、第１３の座標データ収納部１１２６に収納された第１３の座標データである解析モデルを用いて成形シュミレーションを行い、収縮変形解析プロセスによって得られた収縮変形解析結果、すなわち第１３の座標データにおける各点の座標データに移動量１１２が加えられて得られる。

逆収縮変形モードでの収縮変形の元モデルに対する変形計算部１１２８において元モデルに対する収縮変形を計算する機能が計算モード２である。コントロールデータ部１１２５からのコントロールデータに基づいて逆収縮変形モードでの収縮変形の元モデルに対する変形計算部１１２８では計算モード２が行われる。

計算モード２では、計算モード番号、計算のコード名、第１３の座標データ収納部１１２６、第１４の座標データ収納部１１１２７、第１１の座標データ入力部１１２２、元モデルに対する逆収縮変形モードの収縮変形量データ１１２９のファイル番号を定義する。
元モデルに対する収縮変形（ΔＸ、ΔＹ、ΔＺ）は、逆収縮変形モードのメッシュデータで計算された収縮変形形状（ＸＷ、ＹＷ、ＺＷ）と元モデルの形状（Ｘ０、Ｙ０、Ｚ０）を用い次式で計算する。
ΔＸ＝ＸＷ−Ｘ０
ΔＹ＝ＹＷ−Ｙ０
ΔＺ＝ＺＷ−Ｚ０
計算された（ΔＸ、ΔＹ、ΔＺ）は収縮変形解析プロセスの計算結果ファイルの書式に従い、収縮変形量として元モデルに対する逆収縮変形モードの収縮変形量データ１１２９に出力される。

以上のように本発明の成形品収縮変形予測装置１１２１では、収縮変形解析で計算された収縮変形量を元モデルのメッシュデータから修正比率を乗じて逆算された収縮変形と逆のモード（逆収縮変形モード）のメッシュデータを生成する。また、逆収縮変形モードの効果を評価するために、逆収縮変形モードのメッシュデータを用いて計算された収縮変形形状と元モデルの形状との差を計算して元モデルに対する収縮変形として出力する。

以下に本例における成形品の成形品収縮変形予測装置を用いて金型モデルを予測生成する方法について図１３〜図１６を参照して説明する。
先ず３Ｄモデルを解析可能なデータとするために点と点同士の関係を表現したメッシュモデルとして解析モデルである第１１の座標データが得られる。
次にその解析モデル及び製品の成形仕様や製品仕様（製品図）などの射出成形における製作開始情報を用いた成形シュミレーションを行う。成形シュミレーションは流動解析プロセスと収縮変形解析プロセスによって行われ、収縮変形解析結果が得られる。収縮変形解析結果は第１１の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられた第１２の座標データとなる。
次に収縮変形解析プロセスによる収縮変形解析結果と、解析モデルとを検証すると、収縮によって収縮変形解析結果は元の解析モデルより小さくなり、変形もする。

そのデータを用いて第１１の座標データに逆収縮変形を与えるために計算モード１のフローによって逆収縮変形解析プロセスを行う。
その結果第１２の座標データから取得された収縮率平均値に予め準備された各種の修正比率を乗じて逆算して逆収縮変形が与えられた第１３の座標データである解析モデルが得られる。
次にその第１３の座標データである解析モデルを用いた成形シュミレーションを行う。この場合、第１の座標データの解析モデルを用いた成形シュミレーションで既に流動解析プロセスは行っているので、その流動解析結果を用いることによって、流動解析プロセスを省略し、時間短縮を図ることができる。この第１３の座標データである解析モデルを用いた成形シュミレーションで収縮変形解析プロセスによって収縮変形解析結果が得られる。収縮変形解析結果は第１３の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられた第１４の座標データとなる。

次に収縮変形解析プロセスによる収縮変形解析結果である第１４の座標データと、第１１の座標データである解析モデルとを計算モード２のフローによって検証する。それによって各逆算修正比率に応じた元モデルに対する逆収縮変形モードの収縮変形量データが得られる。第１４の座標データは第１２の座標データから取得された収縮率平均値に予め準備された各種の修正比率を乗じて逆算して逆収縮変形が与えられた第１３の座標データである解析モデルを用いているので、この第１４の座標データは第１１の座標データである解析モデルに近づく。各逆算修正比率に対応した第１４の座標データの中で第１１の座標データである解析モデルと比較して最も差異のないものを選択することができる。

次に図１４を参照して成形シュミレーションにおける流動解析プロセスと収縮変形解析プロセスについて説明する。
先ず成形品形状、樹脂物性データ、成形条件（樹脂温度、金型温度、射出時間、保圧、保圧時間、冷却時間等）を入力することによって、流動解析を行う。この流動解析は射出成形過程における樹脂充填段階と保圧冷却段階における樹脂の流動解析である。その出力は樹脂流動パターン、型締力、製品重量、温度分布、圧力分布、流速、残留応力等である。これらの流動解析プロセスにおける出力を入力して収縮変形解析を行う。この収縮変形解析は射出成形過程における自然放冷段階における変化の解析であり、その出力は収縮変形量、熱応力である。これによって製品の収縮変形解析結果が得られる。

次に図１５を参照して 解析モデルである第１１の座標データに収縮変形解析結果である移動量が加えられた第１２の座標データにおける収縮量を逆算する修正比率の例を示す。
図示するように、逆収縮変形解析プロセスにおける逆収縮変形解析＜計算モード１＞において、第２の座標データより取得された収縮変形量を逆算するにあたって、収縮変形の収縮率平均値にそれぞれ０．２、０．４、０．６、０．８倍して逆算することによって、各第３の座標データである逆収縮変形モードの解析モデルが得られる。

次にその各第１３の座標データである解析モデルを用いた成形シュミレーションで収縮変形解析プロセスを行うことによって、その収縮変形解析結果は各第１３の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられた各第１４の座標データとなる。その第１４の座標データと、第１１の座標データである解析モデルとを検証することによって、図示の場合には第１２の座標データより取得された収縮変形の収縮率平均値を０．２倍して逆算して得られた第１４の座標データの収縮変形解析結果が、第１１の座標データである解析モデルに近く、若しくは許容範囲内の変形程度となる。
それによって、逆収縮変形解析プロセスにおける逆収縮変形解析＜計算モード１＞において、第１２の座標データより取得された収縮変形の収縮率平均値を０．２倍して逆算するのが適正であると評価することができる。
なおこの評価結果は成形対象となる３Ｄモデルの形状その他によって異なり、異なる成形条件毎に逆収縮変形修正比率を設定することができる。

次に図１６を用いて以上の本発明の方法における計算モード１及び計算モード２における計算フローを説明する。
先ずファイルデータや逆収縮変形修正比率などのコントロールデータを読込み、そのコントロールデータに基づいて計算モードの選択が行われる。計算モード１ではＲＤＭＥＳＨステップにおいて元モデルのメッシュデータである第１１の座標データの読込が行われる。次にＲＤＤＩＳＰステップにおいて、元モデルの収縮変形を示す第１２の座標データの読込みを行う。次にＣＬＲＥＶＭステップにおいて逆収縮変形修正比率に基づく逆収縮変形モードのメッシュデータである第１３の座標データである解析モデルの計算を行う。それによって得られた計算結果をＦＯＭＥＳＨステップにおいて逆収縮変形モードのメッシュデータである第１３の座標データの書出しを行う。

一方、計算モード２では先ずＲＤＭＥＳＨステップで逆収縮変形モードのメッシュデータである第１３の座標データの読込みを行う。次にＲＤＤＩＳＰステップで各第１３の座標データにおける各点の座標データに移動量が加えられた、すなわち逆収縮変形モードでの収縮変形である第１４の座標データ（Ｃｏｄｅ．ＲＥＳｎｎ２）の読込みを行う。さらにＲＤＭＥＳＨステップでは元モデルのメッシュデータである第１の座標データの読込が行われる。引き続きＣＬＤＩＳＰステップでは逆収縮変形モードでの収縮変形である第１４の座標データ（Ｃｏｄｅ．ＲＥＳｎｎ２）の元モデルのメッシュデータである第１の座標データに対する変形の計算が行われ、ＦＯＤＩＳＰステップで元モデルに対する逆収縮変形モードの収縮変形量データの書出しが行われる。

次いで、成形品そり変形予測装置において作成された前記第３の座標データ、又は成形品収縮変形予測装置において作成された前記第１３の座標データを解析前解析モデルデータ（２０２）に反映して、解析後解析モデルの作成を行う。 係る座標データを用いるのは、成形品の材料は、樹脂等の線膨張係数が高いものであるため、射出成型時に公差から大きく外れてしまうことがある。このため、その都度、金型を修正する作業が必要となり工期の遅延、コスト増を招くことになる。そこで、金型修正作業を避けるために、前記第３の座標データ又は第１３の座標データを解析前解析モデルデータ（２０２）に反映する。この処理を行うことにより、金型修正作業を削減することができる。
ここで、前記第３の座標データ又は前記第１３の座標データは、節点番号を座標（ｘ、ｙ、ｚ）として表した場合の変位量（Δｘ、Δｙ、Δｚ）である。そして、この変位量と解析前の節点番号とを加えることにより解析後の座標（ｘ＋Δｘ、ｙ＋Δｙ、ｚ＋Δｚ）が得られる。

係る座標形式で表されたデータを変換し、解析後の節点番号を付与する。以上の処理により、解析後解析モデル作成部（１０４）で得られるデータは、解析後の節点番号についての情報となる。
第５のデータ収納部（２０４）には、前記解析後解析モデル作成部（１０４）で得られたデータを、解析後解析モデルデータ（第５のデータ）として、収納する。図１７に解析後解析モデルデータの一例を示す。

解析後解析モデル要素・節点情報抽出部（１０８）及び第６のデータ収納部（２０８）では、前記第５のデータ収納部（２０４）に収納された解析後解析モデルデータから、要素・節点番号を抽出する処理を行い（１０８）、解析後解析モデルの要素・節点情報（第６のデータ）として、これをデータベース化し、第６のデータ収納部（２０８）に収納する。図１８に図１７のある面の拡大図を示す。また、表２に第６のデータ収納部（２０８）に収納されたデータの一例を示す。

要素・節点情報関連づけ部（１０９）では、前記第４のデータ収納部（２０５）及び前記第６のデータ収納部（２０８）のそれぞれに収納された要素・節点情報を関連付ける作業を行う。より具体的には、前述の通り、前記解析後解析モデル作成部（１０４）で得られるデータは、節点番号のみが変化するものであるから、解析前後において、要素番号に対応する節点番号をそれぞれ比較することにより、解析前の節点番号と解析後の節点番号を関連づける。このようにすることによって、本要素・節点情報関連づけ部（１０９）で得られるデータは、解析前の要素番号及び節点番号と解析後の要素番号及び解析後の節点番号が一対一に関連づけられた情報となる。

前記要素・節点情報関連づけ部（１０９）で得られたデータを、要素・節点情報関連付けデータ（第７のデータ）として、データベース化し、第７のデータ収納部（２０９）に収納する。

細分化データ作成部（１０７）では、第１のデータ収納部（２０１）、第２のデータ収納部（２０３）、第５のデータ収納部（２０４）及び第７のデータ収納部（２０９）のデータを用いて、解析後モデルの細分化データの作成を行う。以下、細分化データ作成部（１０７）における処理について図１９を参照し詳細に説明する。

まず、細分化データ作成に先立ち、GAP指定値入力部（３０１）に、任意のGAP値をコンピュータ１１に入力する。ここで、GAPとは、ある点を形状モデルに投影した際の、投影距離であり、メッシュで作成されたモデルと実際の形状モデルとの隙間量のことをいう。また、隙間量は、その大きさについての情報のみを持つ。したがって、GAP値として小さい値を指定すると、解析前形状モデルのフィレット・トリム等の稜線に、後述する第一の中点を漸近させることができ、再現性に優れたデータを作成することが可能となる。

中点挿入部（３０２）では、第２のデータ収納部（２０３）に収納されている節点番号から算出したエッジの中点を第１のデータ収納部（２０１）に収納されている解析前形状モデルに挿入する。図２０は、エッジ１２、１３、１４（それぞれ、節点番号８及び９、節点番号９及び１０、節点番号１０及び１１の線分）に中点１５，１６，１７を解析前形状モデルライン１８に対して挿入したものである。ここで、解析前形状モデルに挿入される前記中点を第一の中点という。
なお、第一の中点の挿入は形状モデルのライン（稜線）に対してのみ行うものではなく、形状モデルを構成する面に対しても行う。面に第一の中点を挿入した場合において、図２０の意味するところはその面についての断面図に対して第一の中点を挿入したものである。

GAP計測部（３０３）では、GAP計測を行う。すなわち、前記中点挿入部（３０２）において挿入された中点１５、１６，１７と形状モデルのライン１８との間でGAP測定を行う。 なお、説明のために、一部分を取り上げているが、中点挿入部において挿入された全ての点と形状モデルとの間で行っている。以下、図２１も使用しながら説明する。前記中点１５を解析前形状モデルライン１８に投影し、その投影距離の測定を行う。GAP１９が指定値より小さい場合には、細分化データ作成を終了する（３１２）。

一方、GAPが指定値より大きい場合には、ベクトル算出部（３０５）において、ベクトル量の算出を行い、次いで、解析前解析モデル挿入部（３０６）及び解析後解析モデル挿入部（３０８）において、算出されたベクトル量を解析前解析モデルのエッジ及び後述する解析後解析モデルのエッジのそれぞれに挿入する処理を行う。ここで、ベクトル量とは、前記GAPに方向についての情報を加えたものである。
この処理により、第５のデータ収納部（２０４）に収納された解析後解析モデルデータに、第１のデータ収納部（２０１）に収納された解析前形状モデルデータと第２のデータ収納部（２０３）に収納された解析前解析モデルデータとから算出されたベクトル量を加えた解析後モデルの細分化データを作成する。

解析前解析モデルへのベクトル量の挿入について、図２１（ｂ）を用いて説明する。前記ベクトル量２０を、解析前解析モデルのエッジ１２の中点１５に挿入し、前記ベクトル量２０と前記解析前形状モデルライン１８の交点に節点番号２１を付与する（３０６及び３０７）。ここで、解析前形状モデル上に新たに挿入された節点番号を第一の節点番号という。

解析後解析モデルへのベクトル量の挿入について、図２２（ａ）（ｂ）、図２３を用いて説明する。第５のデータ収納部（２０４）及び第７のデータ収納部（２０９）に収納されているデータを相互参照して、前記ベクトル量２０が挿入されたエッジ１２に付随する節点番号８及び９とこれに対応する解析後の節点番号２３及び２４を検索する。これから、解析前解析モデルのエッジ１２に対応する解析後解析モデルのエッジ２５を特定する（３０８）。前記ベクトル量２０を、前記解析後解析モデルのエッジ２５の中点２６に挿入し、ベクトル量２０の先端に節点番号２７を付与する（３０９）。

ここで、解析前解析モデルのエッジの中点に対応する解析後解析モデルのエッジの中点を第二の中点という。なお、本実施例において、第一の中点は中点１５であり、第２の中点は中点２６である。また、解析前形状モデルに対して付与された第一の節点番号に対応して、解析後解析モデルに付与された節点番号を第二の節点番号という。なお、本実施例において第一の節点番号は節点番号２１であり、第二の節点番号は節点番号２７である。

次いで、前記解析前形状モデルに新たに付与された節点番号２１及び前記解析後解析モデルのエッジ（３０８）に対して新たに付与された節点番号２７は、同一であるという情報を、第７のデータ収納部（２０９）に収納する。すなわち、第一の節点番号と第二の節点番号が同一であるという情報を、第７のデータ収納部（２０９）に収納する。

次いで、再度のGAPの計測（３１０）について、図２４（ａ）を用いて説明する。解析前形状モデルライン上に新たに付与された節点番号２１と当初の節点番号８及び９とのそれぞれの中点３２，３３を挿入する。次いで、エッジ３０、３１と解析前形状モデルライン１８との間でGAPの計測を行う。GAP３４及びGAP３５が共に指定値より小さい場合には、細分化データ作成は終了する（３１３）。

一方、GAP３４及びGAP３５のいずれか又は両方が指定値より大きい場合には、ベクトル算出部（３０５）において、ベクトル量の算出を行い（ベクトル量３６、３７）、次いで、次いで、解析前解析モデル挿入部（３０６）及び解析後解析モデル挿入部（３０８）において、算出されたベクトル量を解析前解析モデルのエッジ及び解析後解析モデルのエッジのそれぞれに挿入する処理を行う。なお、図２４（ｂ）は、GAP３４及びGAP３５が共に指定値より大きい場合のものである。

解析前解析モデルのエッジへのベクトル量の挿入について、図２４（ｂ）を用いて説明する。前記ベクトル量３６、３７を、解析前解析モデルのエッジ３０の中点３２及びエッジ３１の中点３３にそれぞれ挿入し、前記ベクトル量３６及び前記ベクトル量３７と前記解析前形状モデルライン１８の交点に節点番号３８及び節点番号３９を付与する（３０６及び３０７）。なお、本実施例において節点番号３８及び節点番号３９は第一の節点番号である。

解析後解析モデルへのベクトル量の挿入について図２５を用いて説明する。第５のデータ収納部（２０４）及び第７のデータ収納部（２０９）に収納されているデータを相互参照して、前記ベクトル量３６、３７が挿入されたエッジ３０に付随する節点番号８及び２１及びエッジ３１に付随する節点番号９と節点番号２１を検索する。これから、解析前解析モデルのエッジ３０に対応する解析後解析モデルのエッジ４０及び解析前解析モデルのエッジ３１に対応する解析後解析モデルのエッジ４１を特定する（３０８）。前記ベクトル量３６、３７を、前記解析後解析モデルのエッジ４０の中点４２及びエッジ４１の中点４３に挿入し、ベクトル量３６の先端に節点番号４４を付与し、ベクトル量３７の先端に節点番号４５を付与する（３０９）。なお、節点番号４４及び節点番号４５は第二の節点番号となる。

前記解析前形状モデルに新たに付与された節点番号３８及び節点番号３９は、前記解析後解析モデルのエッジに新たに付与された節点番号４４及び節点番号４５は、同一であるという情報を、第７のデータ収納部（２０９）に収納する。すなわち、第一の節点番号と第二の節点番号が同一であるという情報を、第７のデータ収納部（２０９）に収納する。

以上のような処理を、GAPが指定値以下になるまで細分化データ作成部（１０７）において繰り返し、細分化データ作成は終了する。

前記細分化データ作成部（１０７）で得られたデータを解析後モデルの細分化データ（第８のデータ）として、データベース化し、第８のデータ収納部（２０７）として収納する。

解析後形状モデルデータ作成部（１１０）では、第２のデータ処理部（２０３）、第５のデータ収納部（２０４）、第７のデータ収納部（２０９）及び第８のデータ収納部（２０７）に収納されているデータを相互参照しながら解析後形状モデルデータについての面−要素番号−節点番号に関する情報を得る。

前記解析後形状モデルデータ作成部（１１０）で作成された面ごとのデータから面毎にリストアップして解析後形状モデルデータ（２１０）が作成される。図２６に解析後形状モデルデータの一例を示す。 このような一連の処理を行うことによって、元モデルの面構成（フィレット・トリム等）が維持され、かつ、元モデルのCADデータの稜線が維持され、反り予測結果及び収縮予測効果を考慮した金型CADモデルが得られる。

Claims (12)

1. 形状モデル指定部（１０１）と、
   解析前形状モデルデータが収納される第１のデータ収納部（２０１）と、
   解析前形状モデルデータの形状が認識される解析前形状モデルデータ形状認識部（１０３）と、
   解析前形状モデルデータのメッシュデータが作成される解析前形状モデルデータメッシュ作成部（１０２）と、
   前記解析前形状モデルデータメッシュ作成部（１０２）で得られるデータを収納する第２のデータ収納部（２０３）及び第３のデータ収納部（２０２）と、
   前記第２のデータ収納部（２０３）のデータに対して、要素・節点情報を抽出する解析前解析モデル要素・節点情報抽出部（１０５）と、
   前記解析前解析モデル要素・節点情報抽出部（１０５）で得られるデータを収納する第４のデータ収納部（２０５）と、
   前記第３のデータ収納部（２０２）のデータに対して、反り変形予測及び／又は収縮変形予測の解析を行う解析後解析モデル作成部（１０４）と、
   前記解析後解析モデル作成部（１０４）で得られるデータを収納する第５のデータ収納部（２０４）と、
   前記第５のデータ収納部（２０４）に対して、要素・節点情報を抽出する解析後解析モデル要素・節点情報抽出部（１０８）と、
   前記解析後解析モデル要素・節点情報抽出部（１０８）で得られるデータを収納する第６のデータ収納部（２０８）と、
   前記第４のデータ収納部（２０５）及び前記第６のデータ収納部（２０８）それぞれに収納された要素・節点情報を関連づける要素・節点情報関連づけ部（１０９）と、
   前記要素・節点情報関連づけ部（１０９）で得られるデータを収納する第７のデータ収納部（２０９）と、
   前記第２のデータ収納部（２０３）、前記第５のデータ収納部（２０４）及び前記第７のデータ収納部（２０９）それぞれに収納されたデータを用いて、細分化データを作成する細分化データ作成部（１０７）と、
   前記細分化データ作成部（１０７）で得られるデータを収納する第８のデータ収納部（２０７）と、
   前記第８のデータ収納部（１０７）のデータから、解析後形状モデルデータを作成する解析後形状モデルデータ作成部（１１０）と、
   前記解析後形状モデルデータ作成部（１１０）のデータから、解析後形状モデルデータとして、出力することを特徴とする金型CADモデルデータ作成装置
2. 前記細分化データ作成部（１０７）には、
   任意のGAP値を指定するGAP指定値入力部（３０１）と、
   第２のデータ収納部（２０３）に収納されたデータから算出された中点を第１のデータ収納部（２０１）に収納された形状モデルに挿入する中点挿入部（３０２）と、
   形状モデルに挿入された第一の中点と形状モデルの稜線及び／又は面とのGAP計測を行うGAP計測部（３０３）と、
   前記GAP計測値からベクトル量を算出するベクトル算出部（３０５）と、
   前記ベクトル量が解析後解析モデルの第二の中点に挿入される解析後解析モデル挿入部（３０８）と、
   前記ベクトル量が解析前解析モデルに挿入される解析前解析モデル挿入部（３０６）とを有することを特徴とする請求項１に記載の金型CADモデルデータ作成装置
3. 前記解析前解析モデル挿入部（３０６）は、前記第一の中点と前記ベクトル量との交点に第一の節点番号を付与する処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の金型CADモデルデータ作成装置
4. 前記交点は、解析前形状モデル上にあることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の金型CADモデルデータ作成装置
5. 前記解析後解析モデル挿入部は、前記第二の中点と前記ベクトル量の先端に第二の節点番号を付与する処置を行うことを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか一に記載の金型CADモデルデータ作成装置
6. 前記第７のデータ収納部（２０９）に前記第一の節点番号と前記第二の節点番号とが同一である情報を収納する処理を行うことを特徴とする請求項２〜請求項５のいずれか一に記載の金型CADモデルデータ作成装置
7. 前記解析後解析モデル作成部（１０４）で得られるデータは、そり変形の移動量を盛り込んで逆ぞり変形が与えられた第３の座標データ、又は収縮率平均値に予め準備された各種の修正比率を乗じて逆算して逆収縮変形が与えられた第１３の座標データであることを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか一に記載の金型CADモデルデータ作成装置
8. 成形品の３次元CADデータを第１のデータである解析前形状モデルデータとし、
   その解析前形状モデルデータの形状認識を行い、形状認識データとし、
   形状認識データに対して、メッシュ作成を行い第２のデータである解析前形状モデルデータ及び第３のデータである解析前解析モデルデータとし、
   前記第２のデータから、要素・節点番号を抽出し、これを第４のデータとし、
   前記第３のデータから、反り変形予測及び／又は収縮変形予測の解析を行い、これを第５のデータである解析後解析モデルデータとし、
   前記第５のデータから、要素・節点番号を抽出し、これを第６のデータとし、
   前記第４のデータ及び前記第６のデータから、解析前後の要素・節点情報を関連づけ、これを第７のデータとし、
   前記第２のデータ、前記第５のデータ及び前記第７のデータのそれぞれを用いて、細分化データを作成し、これを第８のデータとし、
   次いで、前記第８のデータから、解析後形状モデルデータを作成することを特徴とする金型CADモデルデータ作成方法
9. 前記細分化データの作成は、
   任意のGAP値を指定し、
   前記第２のデータから、算出された第一の中点を第１のデータの形状モデルに挿入し、
   前記第一の中点と解析前形状モデルの稜線及び／又は面とのGAP計測を行い、
   前記指定したGAP値よりも小さい場合には、細分化データの作成を終了し、
   前記指定したGAP値よりも大きい場合には、
   前記GAP計測値からベクトル量を算出し、
   前記ベクトル量を解析前解析モデルの第一の中点に挿入し、解析前形状モデル上に第一の節点番号を付与し、
   前記ベクトル量を解析後解析モデルの第二の中点に挿入し、前記ベクトル量の先端に、第二の節点番号を付与し、
   次いで、前記第一の節点番号と前記第２の節点番号が同一である情報を、前記第７のデータに収納することを特徴とする請求項８に記載の金型CADモデルデータ作成方法
10. 前記第７のデータに収納した後に、
    前記第一の節点番号と当初の節点番号との前記第一の中点を挿入し、
    前記第一の中点と解析前形状モデルの稜線及び／又は面とのGAP計測を行い、
    前記指定したGAP値よりも小さい場合には、細分化データの作成を終了し、
    前記指定したGAP値よりも大きい場合には、
    前記GAP計測値からベクトル量を算出し、
    前記ベクトル量を解析前解析モデルの第一の中点に挿入し、解析前形状モデル上に第一の節点番号を付与し、
    前記ベクトル量を解析後解析モデルの第二の中点に挿入し、前記ベクトル量の先端に、第二の節点番号を付与し、
    次いで、前記第一の節点番号と前記第２の節点番号が同一である情報を、前記第７のデータに収納することを特徴とする金型CADモデルデータ作成方法
11. 指定したGAP値よりも小さくなるまで、細分化データの作成を行うことを特徴とする請求項９に記載の金型CADモデルデータ作成方法
12. 前記第５のデータは、そり変形の移動量を盛り込んで逆ぞり変形が与えられた第３の座標データ、又は収縮率平均値に予め準備された各種の修正比率を乗じて逆算して逆収縮変形が与えられた第１３の座標データであることを特徴とする請求項８〜請求項１１のいずれか一に記載の金型CADモデルデータ作成方法

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