JP2019106188A - シミュレーションシナリオをオーサリングする方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】シミュレーションシナリオをオーサリングする方法およびシステムを提供すること。【解決手段】コンピュータベースのシミュレーションを実行するための条件を設定するための手動手順に依存する既存の方法とは異なり、実施形態は、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）モデルによって表される現実のオブジェクトのシミュレーション条件を自動的に設定する。そのような１つの実施形態では、ＣＡＤモードの形態が解析されて、ＣＡＤモデルの要素の機能を識別する。次に、シミュレーションのための条件は、ＣＡＤモデルの要素の識別された機能に対応する１つまたは複数のルールに基づいて定義され、該定義することは現実の物理的オブジェクトのシミュレーションにおける条件を自動的に設定することを含む。【選択図】図１

Description

部品または部品のアセンブリの設計およびシミュレーションのための、多数の既存の製品およびシミュレーションシステムが市場で提供されている。そのようなシステムは、典型的には、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）およびコンピュータ支援技術（ＣＡＥ）プログラムを使用する。これらのシステムにより、ユーザはオブジェクトまたはオブジェクトのアセンブリの複雑な３次元モデルを構築し、操作し、シミュレートすることができる。これらのＣＡＤシステムおよびＣＡＥシステムは、エッジまたはラインを使用して、場合によっては面を使用して、モデル化されたオブジェクトの表現を提供する。線、エッジ、面、または多角形は、様々な方法、例えば非一様有理Ｂスプライン（ＮＵＲＢＳ）で表現してよい。

これらのＣＡＤシステムは、主にジオメトリの仕様である、モデル化されたオブジェクトの部品または部品のアセンブリを管理する。特に、ＣＡＤファイルにはジオメトリが生成される仕様が含まれている。ジオメトリから、表現が生成される。仕様、ジオメトリ、および表現は、単一のＣＡＤファイルまたは複数のＣＡＤファイルに格納してよい。ＣＡＤシステムは、モデリングされたオブジェクトをデザイナーに示すグラフィックツールを含み、これらのツールは複雑なオブジェクトの表示専用である。例えば、アセンブリには何千もの部品が含まれていることもある。ＣＡＤシステムは、電子ファイルに格納されたオブジェクトのモデルを管理するために使用されることができる。

ＣＡＤシステムとＣＡＥシステムの出現は、オブジェクトの広範な表現可能性を可能にする。そのような表現の１つは、有限要素解析（ＦＥＡ）モデルである。ＦＥＡモデル、有限要素モデル（ＦＥＭ）、有限要素メッシュおよびメッシュという用語は、本明細書では区別なく使用される。ＦＥＭは、典型的にはＣＡＤモデルを表し、したがって１つまたは複数の部品またはアセンブリ全体を表してよい。ＦＥＭは、メッシュと呼ばれるグリッドを作るために相互接続されたノードと呼ばれる点のシステムである。ＦＥＭは、ＦＥＭが基礎となるオブジェクトまたはそれが表す１つのオブジェクトまたは複数のオブジェクトの特性を有するようにプログラムしてよい。当該分野で知られているＦＥＭまたは他のそのようなオブジェクト表現がそのような方法でプログラムされている場合、それは、自身が表すオブジェクトのシミュレーションを実行するために使用してよい。例えば、ＦＥＭは、車両の内部キャビティ、構造を囲む音響流体、および任意の数の現実のオブジェクトを表すために使用されてもよい。さらに、ＦＥＭと共にＣＡＤおよびＣＡＥシステムを利用して、現実の物理的システム、例えば自動車、飛行機、建物および橋梁などのエンジニアリングシステムをシミュレートすることができる。また、ＣＡＥシステムは、ノイズや振動など、これらの物理的システムの任意の種類の挙動や挙動の任意の組み合わせをシミュレートするために使用できる。

本発明の実施形態は、一般に、コンピュータプログラムおよびシステムの分野に関し、特に製品設計およびシミュレーションの分野に関する。本発明の実施形態は、ビデオゲーム、エンジニアリングシステムの設計および製作、共同意思決定、および映画などの娯楽に使用してよい。

上述のように、現実の物理的オブジェクトをシミュレートするためのシステムが存在する。しかし、これらの既存のシステムは、自動化されたシミュレーション機能と高速化を提供するプロセスから利益を得ることができる。例示的なシミュレーションモデル化プロセスは、（１）ジオメトリをネイティブＣＡＤまたは境界表現モデルとしてインポートすること、（２）ジオメトリに荷重および境界条件を設定すること、（３）ジオメトリをメッシングすること、および（４）シミュレーションを実行することを含む。既存のシミュレーション方法では、荷重および境界条件を定義するプロセスは、シミュレーション方法論の時間と複雑さを大幅に増大させる時間のかかる手作業である。本発明の実施形態は、これらの問題を解決し、自動的にシミュレーション条件を設定する機能を提供する。

このような実施形態の１つは、ＣＡＤモデルによって表される現実の物理的オブジェクトのシミュレーションのための条件を自動的に設定することによって、現実の物理的オブジェクトをシミュレートするコンピュータ実施方法を提供する。特に、例示的な実施形態は、現実の物理的オブジェクトを表すＣＡＤモデルの形態を解析し、ＣＡＤモデルの要素の機能を識別することから始まる。例示的な実施形態では、形態解析は、ＣＡＤモデルの特徴および構成要素の機能を決定するためにＣＡＤモデルのトポロジーおよび幾何形状を解析することを含んでよい。ＣＡＤモデルの要素の機能を識別した後、本方法は、ＣＡＤモデルの要素の識別された機能に対応するルールに基づいて、ＣＡＤモデルの要素の荷重条件および境界条件のうちの少なくとも１つを定義することによって継続する。したがって、定義は、機能を荷重および境界条件などのシミュレーション条件とリンクする、格納され、事前定義されたルールのデータベースを活用してよい。このようにして、定義は、モデルが表す現実の物理的オブジェクトのシミュレーションにおける条件を自動的に設定する。

実施形態では、ＣＡＤモデルの形態を解析するステップは、ＣＡＤモデルの要素のトポロジーおよび寸法のうちの少なくとも１つを解析するステップを含む。実施形態によれば、識別された機能に対応するルールを使用して荷重条件および／または境界条件を定義することに加えて、定義はさらにシミュレーションのソルバー（ｓｏｌｖｅｒ）タイプに基づく。そのような実施形態では、定義に使用されるルールは、ＣＡＤモデルの要素の識別された機能とシミュレーションのソルバー型の両方に対応してよい。さらにまた、さらに別の実施形態では、ＣＡＤモデルの要素のうちの少なくとも１つの荷重条件および境界条件を定義することは、ＣＡＤモデルの要素の材料にも基づいている。

本明細書で説明するように、実施形態は、ＣＡＤモデルの要素の１つまたは複数の機能に対応する所定のルールを活用してよい。実施形態では、これらの所定のルールは、ＣＡＤモデルの要素の機能性と荷重条件および境界条件のうちの少なくとも１つを関連付けるユーザ開発ルールである。対照的に、別の実施形態では、本方法は、複数のＣＡＤモデルの機械学習解析を使用して１つまたは複数のルールを自動的に識別することをさらに含む。機械学習解析は、複数のＣＡＤモデルの要素の機能性と、複数のＣＡＤモデルの要素に対して定義された境界条件および負荷条件のうちの少なくとも１つとの間の関連付けを識別することを含んでよい。したがって、そのような実施形態は、ユーザ定義のルールに依存するのではなく、定義された荷重および境界条件を有するＣＡＤモデルを解析することによって自動的にルールを決定してよい。さらに、実施形態は、機械学習解析を通じてユーザが定義し、自動的に決定するルールを活用してよい。

実施形態によれば、ＣＡＤモデルの要素は、複数の境界表現によって形成される。このような実施形態では、荷重条件および境界条件のうちの少なくとも１つを定義する方法ステップは、複数の境界表現のそれぞれについて境界条件および荷重条件のうちの少なくとも１つを定義するステップを含む。

本発明の別の実施形態は、ＣＡＤモデルによって表される現実の物理的オブジェクトのシミュレーションのための条件を自動的に設定するためのシステムを対象とする。システムは、プロセッサと、本明細書で説明されるようなシミュレーション条件をシステムに設定させるコンピュータコード命令を記憶したメモリとを含む。例示的な実施形態では、システムは、現実の物理的オブジェクトを表すＣＡＤモデルの形態を解析し、ＣＡＤモデルの要素の機能を識別するように構成される。識別された機能を使用して、システムは、識別された機能に対応する１つまたは複数のルールに基づいてＣＡＤモデルの要素の荷重条件および境界条件のうちの少なくとも１つを定義する。この定義は、現実の物理的オブジェクトのシミュレーションにおける条件を自動的に設定する。本システムの実施形態によれば、ＣＡＤモデルの形態を解析する際に、プロセッサおよびコンピュータコード命令を有するメモリはさらに、システムに、ＣＡＤモデルの要素のトポロジーおよび寸法のうちの少なくとも１つを解析させるように構成されている。

システムの実施形態では、定義はシミュレーションのソルバータイプにも基づいている。例えば、このような実施形態は、例えばソルバが構造ソルバではなく計算流体力学ソルバである場合に、定義された荷重条件および境界条件を変更してよい。同様に、そのような実施形態では、１つまたは複数のルールは、（ｉ）ＣＡＤモデルの識別された機能と（ｉｉ）ソルバータイプの両方に対応してよい。例示的な実施形態によれば、ＣＡＤモデルの要素の識別された機能に対応する１つまたは複数のルールが予め定義され、データベースに格納される。１つのそのような例示的な実施形態では、事前定義されたルールは、ＣＡＤモデルの要素の機能性と荷重条件および境界条件のうちの少なくとも１つを関連付けるユーザ開発ルールである。代替の実施形態では、プロセッサおよびメモリは、コンピュータコード命令とともに、システムに複数のＣＡＤモデルの機械学習解析を使用して１つまたは複数のルールを自動的に識別させるようにさらに構成されている。そのような実施形態では、システムによって実施される機械学習解析は、複数のモデルの要素の機能性と、複数のＣＡＤモデルの要素に対して定義されたシミュレーション条件との間の関連を識別する。

また、さらに別の実施形態では、ＣＡＤモデルの要素が複数の境界表現によって形成され、定義において、プロセッサおよびコンピュータコード命令を有するメモリはさらに、システムに複数の境界表現のそれぞれについて、境界条件および荷重条件のうちの少なくとも１つを定義させるように構成される。

本発明の別の実施形態は、シミュレーション条件を自動的に設定するためのクラウドコンピューティング実施を対象とする。そのような実施形態は、ネットワークを介して１つまたは複数のクライアントと通信するサーバによって実行されるコンピュータプログラム製品であって、コンピュータプログラム製品はコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品に関する。このような実施形態では、コンピュータ可読媒体は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、現実の物理的オブジェクトを表すＣＡＤモデルの形態を解析し、ＣＡＤモデルの要素の機能を識別させるプログラム命令を含む。さらに、実行されたコンピュータプログラムは、サーバに、ＣＡＤモデルの要素の識別された機能に対応する１つまたは複数のルールに基づいて、ＣＡＤモデルの要素に関する荷重条件および境界条件の少なくとも１つを定義させる。このようにして、定義により、現実の物理的オブジェクトのシミュレーションにおける条件が自動的に設定される。

上記は、添付図面に示されている例示的な実施形態の以下のより詳細な説明から明らかになるであろう。同様の参照符号は異なる図を通して同様の部分を指す。図面は必ずしも縮尺通りではなく、むしろ実施例の説明に重点を置いている。

図１は、実施形態において使用されるモデルを示す。 図２は、実施形態によるシミュレーションの条件を自動的に設定する方法のフローチャートである。 図３は、シミュレーション条件を定義するために実施形態で使用されるデータを示す。 図４Ａは、モデルのシミュレーションのための条件を設定する実施形態の様々な段階によるＣＡＤモデルを示す。 図４Ｂは、モデルのシミュレーションのための条件を設定する実施形態の様々な段階によるＣＡＤモデルを示す。 図４Ｃは、モデルのシミュレーションのための条件を設定する実施形態の様々な段階によるＣＡＤモデルを示す。 図５は、実施形態によるシミュレーション条件を自動的に設定するためのコンピュータシステムの簡略ブロック図である。 図６は、本発明の実施形態を実施できるコンピュータネットワーク環境の簡略図である。

例示的な実施形態の説明は以下の通りである。

本明細書で引用した全ての特許、公開された出願および引用文献の教示は、引用することによりその全体が盛り込まれているものとする。

既存のシミュレーションワークフローは、（ｉ）モデルジオメトリをネイティブＣＡＤまたは境界表現としてインポートすること、（ｉｉ）インポートされたモデルに荷重および境界条件を配置すること、（ｉｉｉ）モデルをメッシングすること、および（ｉｖ） メッシュモデルでシミュレーションを実行することを含む。これら既存のプロセスとは異なり、実施形態は、シミュレーション条件の手動設定に依存するのではなく、シミュレーション条件を自動的に設定する機能を提供する。

図１は、本明細書で説明されるようなシミュレーションにおいて使用されるラグ１００の例示的なモデルを示す。モデル１００は、寸法１０１ａ〜ｅを有し、要素１０２すなわち穴１０２を含む。本明細書で説明される方法、例えば方法２２０は、モデル１００を使用してシミュレーションにおいて荷重および境界条件を設定するためにモデル１００を使用してよい。例えば、シミュレーションにおいて、ラグは、端部１０３において構造物（図示せず）に溶接され、また上述したように、ラグ１００は穴１０２を含む。使用時およびシミュレートされたシナリオでは、ボルト（図示せず）は、ラグ１００の穴１０２を通って配置される。シミュレーションでは、ラグ１００の静的なたわみは、荷重、例えば３０ｋＮがボルトに加えられたときに生じる。実施形態によれば、ボルトに加えられる荷重は、例えば、３０ｋＮであり、同様に、荷重の方向は、ユーザによって設定されてもよく、あるいは、本明細書に記載の原理を使用して自動的に判定されてもよい。

さらに、シミュレーションは、本明細書で説明する方法を実行するように変更されたＡｂａｑｕｓ／Ｓｔａｎｄａｒｄなどの既存のシミュレーションソフトウェアスイートを使用して実施することができる。このような実施形態では、シミュレーションにおいて複雑なボルトーラグ１００の相互作用を含めるのではなく、シミュレーションは、孔１０２の底半分１０５にかかる分布圧力１０４ａ−ｄを使用して静的たわみを判定する。既存の方法を使って、圧力の各成分１０４ａ−ｄが手動で設定される必要がある。しかしながら、本明細書に記載された方法、例えば方法２２０により、そのような条件は自動的に設定されることができる。

連続面はしばしば、荷重および境界条件が適用される複数の境界表現に分割されるため、荷重、例えば圧力１０４ａ−ｄおよび境界条件、例えばラグ１００の固定された端部１０３の設定は厄介である。シミュレーション条件の設定は、モデルの複雑さによってさらに複雑になる。多くの場合、荷重と境界条件の位置は複雑な構造の中に隠れている。例えば、リベットおよびボルトは、飛行機を表すモデルの翼体内に配置されてもよい。このようなシナリオでは、リベットとボルトは目に見えず、リベットとボルトを識別し、識別された後のこれらのコンポーネントのシミュレーション条件を設定するためにかなりの手作業が必要である。

さらに、シミュレーション条件を設定する手作業のプロセスは、荷重および境界を配置したときに自動的な幾何学的変形が生成される場合に、荷重および境界条件の正確な配置にしばしば干渉する。これらの自動的に作成された幾何学的変形は、既存の幾何学的曲面を異なる境界表現（ｂｒｅｐｓ）に分割し、しかも異なる幾何学的トポロジーを生成してよい。例えば、幾何学的な穴が消失し得る。これらの課題やその他の課題は、シミュレーションソフトウェアの使用をＣＡＤユーザのわずか５％〜１０％と推定される専門家に制限する。さらに、既存の方法では人間が手動で荷重と境界条件を作成する必要があるため、これらの既存の方法は自動化された変異解析のシミュレーションモデルの使用を妨げている。

手動でシミュレーション条件を設定する必要なプロセスを緩和しようとするための解決策は存在するが、これらの既存の解決策は不十分であり、単にオリジナルのＣＡＤモデルを作成するユーザにシミュレーションを実行する人からシミュレーション条件を設定する負担を移動するだけである。これらの既存のソリューションは、シミュレーション条件の設定プロセスを真に自動化する機能を提供できない。例えば、１つの既存の解決策は、穴タイプなどのトポロジカルな特徴を記述するために定義されたＣＡＤモデルタグに依存している。これらのネイティブタグがその時点で利用されているシミュレーションソフトウェアパッケージによって読み取られる場合、シミュレーション条件を設定してよい。しかし、そのような方法では、ＣＡＤ設計者がタグを設定するための追加ステップが必要である。さらに、これらのタグは、オリジナルのネイティブＣＡＤモデルが採用されているシミュレーションソフトウェアパッケージと互換性がある場合にのみ使用できる。したがって、ユーザは当該ＣＡＤモデルタグをほとんど利用しない。

実施形態は、前述の問題を克服し、シミュレーション条件を自動的に設定するための自動化の方法およびシステムを提供する。実施形態は、形態は機能に従うという概念を利用する。形態は機能に従うので、ＣＡＤモデル自体は、多くの場合、荷重条件と境界条件をどこに設定するかを暗黙的に識別する。例えば、特定寸法の大きな円形の穴がボルト用に使用される可能性が高く、密閉されたシェルが圧力を封じ込めるために使用される可能性が高い。したがって、実施形態は、穴、フランジなどのＣＡＤモデルの特徴、すなわち要素および部品を、ＣＡＤモデルの形態、すなわち幾何学的形状、トポロジー、および寸法について識別し、次いでこれらの特徴に基づいて自動的にシミュレーション条件を設定する。これらの特徴に関する境界条件と荷重条件を設定するためのＣＡＤモデルの特徴とルールは、コンピュータビジョンの不変の特徴概念を採用する機械学習を使用して自動的に検出できる。

例えば、ＣＡＤモデルでは、典型的なボルト穴が、同じ曲率を有する隣接面から構成され、そのため曲率は最大３６０度（シリンダ）になる。さらに、シリンダは両側で開放されており、したがってマニホールドではない。これらの特性は、画角に関して不変である、すなわち変化しない。したがって、機械学習を使用して、実施形態は、ＣＡＤモデルにおけるこれらの特性を識別し、穴がボルト穴であると判定してよく、またボルト穴に対応する境界条件および荷重条件を識別してもよい。これが一旦学習されると、実施形態は、これらの不変特性を有する他のＣＡＤモデルの穴を識別し、穴がボルト穴であると判定し、次に、穴に関する境界および荷重条件を機械学習によって学習された、穴に関する境界および荷重条件に設定してよい。この例はボルト穴に関して説明されているが、実施形態は他の不変特性に関しても同様に動作してよい。

これらの自動的に識別された特徴および対応する識別されたルールを使用して、実施形態は、可能性のある荷重および条件をＣＡＤモデルの表面、たとえばＢＲＥＰＳ上に設定する。実施形態はまた、自動的に識別された特徴の指示を、自動的に設定された条件を受け入れるか、修正するか、または除去することができるユーザに提供してよい。同様に、実施形態では、ユーザは自動的に識別された荷重および境界条件に関連する値を設定することもできる。実施形態はまた、ＣＡＤモデル要素および機能を識別する際の材料およびソルバのタイプを考慮してもよい。例えば、実施形態は、材料特性、例えばＣＡＤモデルの要素に対して設定される材料の種類および材料の関連特性、例えば弾性、圧縮性などを考慮してよい。さらに、実施形態は、シミュレーションテンプレート、すなわちシミュレーション条件の生成を完全に自動化するために、自動的に識別された荷重条件および境界条件を製品材料情報、すなわち特性、正式な要件仕様および機械学習と組み合わせてもよい。

このようにして、本発明の実施形態は、シミュレーション条件を設定するための既存の手動プロセスを、シミュレーション条件をＣＡＤモデルおよびシミュレーションに関連する機能、材料、およびソルバのタイプに関連付ける以前に識別されていないルールに依存する自動プロセスで置き換える。シミュレーション条件の設定プロセスを自動化することにより、シミュレーションオーサリング（ａｕｔｈｏｒｉｎｇ）プロセスが構成テンプレートプロセスに変換される。典型的なシミュレーションプロセスでは、ユーザは、シミュレーション条件が適用されるすべての部品を手動で識別し、条件のタイプを設定しなければならない。対照的に、本発明の実施形態を使用することによって、この作業は自動的に行われ、ユーザはシミュレーション条件の数値、例えば荷重のみを設定する。したがって、実施形態はエラーを低減し、より大きなグループのユーザにシミュレーション技術を利用可能にする。

図２は、実施形態によるシミュレーション条件を設定する方法２２０のフローチャートである。方法２２０は、当該技術分野で知られているように、コンピュータ実施されてもよく、ハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせを介して実施されてもよい。例えば、方法２２０は、プロセッサに方法２２０を実施させるコンピュータコード命令を格納する関連メモリを有する１つまたは複数のプロセッサを介して実施してもよい。

方法２２０は、現実の物理的オブジェクトを表し、ＣＡＤモデルの要素、すなわちフィーチャの機能を識別するＣＡＤモデルの形態を解析するステップ２２１から始まる。ステップ２２１における解析は、ＣＡＤモデルの要素の機能を決定するために、形状、すなわち寸法およびトポロジーを解析することを含んでよい。したがって、ステップ２２１における解析は、特定の寸法を有する穴がボルトを保持する機能を果たし、ＣＡＤモデルの要素の機能を識別するなどのルールを活用してよい。さらに、ステップ２２１における解析は、図２に関連して以下に記載されるように実行されてもよい。さらに、実施形態によれば、米国特許出願第１５／６２９，０２４号に記載されているように、ＣＡＤモデルの形態を解析してＣＡＤモデルの要素の機能性を決定してよい。

方法２２０では、ステップ２２１で解析されたモデルは、当技術分野で知られている任意のコンピュータベースのモデルであってもよい。例えば、モデルは、固体ＣＡＤモデル、有限要素モデル、または境界表現に基づくモデルであってもよい。実施形態では、形態解析は、モデルのトポロジーおよび寸法の少なくとも１つを解析することを含む。さらに、ステップ２２１における解析は、要素の機能を識別することに加えて、モデルの要素を識別することを含んでよい。要素は、当技術分野で知られているモデルの任意の特徴であり得る。例示的な特徴は、エッジ、ホール、アタッチメントポイント、および任意の機能を果たすコンピュータベースのモデルの任意の部分を含む。例示的な機能は、他のオブジェクトとのアタッチ、サポート、および他のオブジェクトとのインタフェースが含まれます。他の例には、圧力荷重を含むことができる閉曲面（体積）または曲げモーメントを運ぶ高アスペクト比の構造要素（梁）が含まれる。

ステップ２２１での解析は、ＣＡＤモデルおよびその要素に関連する材料、ならびに幾何学的特性およびモデルが使用されるシミュレーションソルバのタイプを考慮してもよい。例えば、要素が穴であるが材料がガラスの場合、穴はボルトを支持するのではなく換気に使用される可能性が高い。同様に、要素が穴であるが、材料が直径に比べて非常に薄い場合、ボルト穴または力が加えられる他の任意の開口部ではないが、流体の流れのための開口部である可能性はより高い。一連の要素がマニホールド面を形成する場合、圧力が加えられることができる大量の空気または液体を含む可能性が高い。

そのような判定は、材料とＣＡＤモデルおよびＣＡＤモデルの要素とを関連付ける、モデルに関連する任意のデータ、例えば、メタデータ、またはモデルの特性および属性に関する他の任意のデータを解析することによって自動的に実行してよい。本解析はまた、ステップ２２１で要素の機能性を判定する際に、ＣＡＤモデルの他の要素および当該要素間の関係も考慮してよい。例えば、ＣＡＤモデルが自動車を表す例示的な実施形態では、ステップ２２１の解析は、車輪の穴がアクセルなどのモデルの別の要素を受け入れるように寸法決めされており、したがって、穴は、例えばボルトではなくアクセルを支持するものとして識別してよい。さらに、ステップ２２１における解析は、ＣＡＤモデルの任意の数の要素について複数の機能を識別することを含んでもよく、ＣＡＤモデルの所与の要素について単一の機能を識別することに限定されない。

方法２２０は、ステップ２２２において、ステップ２２１で識別されたＣＡＤモデルの要素の機能に対応するルールに基づいて、ＣＡＤモデルの要素に関する荷重条件および境界条件の少なくとも１つを定義することによって継続される。言い換えれば、ステップ２２２において、所定の機能のシミュレーション条件を示す１つまたは複数のルールを使用して、ステップ２２１で識別されたＣＡＤモデルの要素の機能に関する所与のシミュレーション条件を設定する。ステップ２２２で使用されるルールは、機能および対応するシミュレーション条件を示す。方法２２０の実施形態はまた、ステップ２２２でシミュレーション条件を定義するときに、シミュレーションのソルバのタイプを考慮してもよい。例えば、構造シミュレーションソルバと比較して、計算流体力学ソルバで使用されるＣＡＤモデルに対して異なるシミュレーション条件を設定してよい。方法２２０の実施形態は、当技術分野で知られている任意のシミュレータのタイプを考慮してよいことに留意されたい。シミュレーション条件とソルバのタイプとの間の関係は、ルールの構成要素であってもよく、すなわち、ルールは、機能およびソルバのタイプのシミュレーション条件を示してもよい。そのような実施形態では、１つまたは複数のルールは、ＣＡＤモデルの要素の識別された機能と、モデルが使用されているソルバのタイプの両方に対応する。別の実施形態では、ステップ２２２において、ソルバのタイプはルール外で説明してよい。さらに、ルールは、ソルバのタイプと材料を他の要因の中で示すこともありてよい。さらに、機能、材料、およびソルバのタイプに加えて、シミュレーション条件に関係するすべての考慮事項がルールに組み込まれてもよい。

例示的なルールは、以下を含む、すなわち、（１）鋭いエッジは切断または接触荷重であり、（２）翼形部の外部表面（鋭い後縁を有する丸い前縁）の周りの圧力荷重、（３）防水型の内容積がある静水圧荷重、（４）グリップハンドルが分配されたハンドリング荷重を有する、（５）ノブがトルク荷重を受ける、（６）高い断面アスペクト比の構造が曲げ荷重を受ける、（７）水平面と接する表面は、境界条件の位置である、および（８）チューブ型トポロジーを持つモデルでは、条件はソルバ依存であってもよい−流体フローの場合、チューブの端部は境界条件に制約され、構造ソルバではチューブ自体の構造上に荷重がかかる。

ステップ２２２において、方法２２０は、荷重条件および境界条件に加えて、当該技術分野において既知の任意のシミュレーション条件を設定してよいことに留意されたい。実施形態は、ＣＡＤモデルの要素の機能とシミュレーション条件との間の関係を示すルールがある任意のシミュレーション条件を設定してよい。

方法２２０の実施形態によれば、ステップ２２２で使用されるルールは予め定義され、データベースに格納される。実施形態では、方法２２０を実施するコンピューティングデバイスは、当該ルールにアクセスするためにデータベースと通信する。一実施形態では、事前定義されたルールは、シミュレーション条件をＣＡＤモデルの要素の機能と関連付けるユーザ定義ルールである。そのような実施形態では、ユーザはルールを定義し、後で使用するためにルールをデータベースに保存する。

方法２２０の別の実施形態は、機械学習によって自動的に識別されるルールを利用する。そのような実施形態では、ルールは、複数のＣＡＤモデルの機械学習解析を使用して識別される。別の実施形態では、その内容が参照により本明細書に組み込まれている米国特許出願第１５／６２９，０２４号に記載されている機械学習が、ＣＡＤモデルの特徴を識別するために使用される。特徴が一旦識別されると、機能はたいていの場合明確であり、例えば、特徴がボルト穴として識別されると、穴をボルトで保持する機能は明らかであり、同様に、その機能に対応するルールは過去の例から知ることができる。実施形態によれば、ルールは、複数のＣＡＤモデルの要素の機能性と、複数のＣＡＤモデルの要素に対して定義されたシミュレーション条件、すなわち境界条件および荷重条件との間の関連を識別する。

方法２２０およびステップ２２１における解析およびステップ２２２での定義は、ＣＡＤモデルの任意の数の要素に対して実行されてもよい。同様に、方法２２０は、ステップ２２１で機能を決定し、所定の要素の下位要素についてステップ２２２でシミュレーション条件を定義してよい。例えば、要素が穴である場合、穴は任意の数の個々の境界表現によって表してよい。そのような実施形態では、ステップ２２２での定義は、要素を構成する各境界表現についてのシミュレーション条件、例えば、荷重条件および境界条件を定義することを含む。

方法２２０を説明するために、ＣＡＤモデルが図２に示すラグのモデル１００である例を考える。ステップ２２１において、穴（要素）１０２の機能がボルトを保持していると識別される。ステップ２２２では、穴の中のボルトに関する荷重が穴の下半分に分配されることを示すルールが使用される。このルールを使用して、装填１０４ａ−ｄが孔１０２に対して定義される。

本明細書で説明されるように、実施形態は、ＣＡＤモデルの要素の機能を識別するためにＣＡＤモデルの形態を解析する。本発明の実施形態は、ＣＡＤモデルの要素の機能を識別する一環として、機能が識別されるＣＡＤモデル自体の要素を識別してもよい。図３は、シルエット３３０が生成されるＣＡＤモデルの要素を識別するために生成され、使用されるモデルのシルエット３３０を示す。シルエット３３０は、この例ではホール構成３３２，３３３を提供し、他の関心のある構成を提供してよい。

実施形態によれば、ＣＡＤモデルの要素を識別するプロセスは、穴構成３３２および３３３を認識するために使用することができるメタデータ３３１を生成する。データ３３１は、穴の特性３３４、穴の位置、方向、および接触面の量に依存する。データ３３１は、ＣＡＤモデルの形態解析を実行することによって生成してよい。例示的な実施形態では、ＣＡＤモデルの要素を識別するために使用される解析は、米国特許出願第１５／６２９，０２４号「Ｑｕｅｒｙｉｎｇ Ａ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｗｉｔｈ Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ」に記載されている通りである。このような実施形態によれば、一旦要素が米国特許出願第１５／６２９，０２４号に記載された解析を使用して識別されると、識別された要素に関する適切な機能性が定義されるか、識別された要素に関する適切な機能性が過去の例から判定してよい。例えば、要素がボルト穴として識別され、かつ過去に力を伝達するためにボルト穴が画定された場合、同様に、識別されたボルト穴が力を伝達するように画定されてもよい。このような実施形態では、過去のモデル、その要素、および関連するシミュレーション条件および要素の機能性のデータベースを利用して、識別された要素の機能性を識別してよい。

図４Ａ−４Ｃは、ＣＡＤモデル４４０の要素の機能性を識別し、実施形態による要素の境界条件および荷重条件を割り当てる段階によるＣＡＤモデル４４０を示す。図４Ａにおいて、穴、すなわち要素４４１および４４２ａ−ｃが識別される。穴４４１および４４２ａ−ｃは、例えば、図３に関して説明した機能性を使用して識別してよい。穴４４１の位置および向きを解析することにより、軸Ｒｙ ４４３の回りの回転機能が穴４４１について識別される。同様に、穴４４２ａ−ｃの位置、向き、および位置合わせのために、軸Ｒｙ ４４４がホールド４４２ａ−４４２ｃについて識別される。さらに、穴４４６の向き、位置、および幾何学的形状のために、穴４４６の機能は識別されない。図４Ｂは、ボルト穴４４１がＸ、Ｙ、Ｚの荷重４４５ｘ−ｚを正および負の方向に伝達するように設計されていることを識別する、方法２２０のステップ２２１で実行される解析などの解析の結果を示す。同様に、このような解析はまた、穴４４２ａ−４４２ｃがＸ、Ｙ、およびＺ荷重を伝達するように設計されていることを識別する。

穴４４１および４４２ａ−ｃに関する識別された回転および荷重機能は、次に、穴４４１および４４２ａ−ｃに関する荷重条件および境界条件などのシミュレーション条件を定義するために利用される。図４Ｃは、穴４４１および４４２ａ−ｃのための荷重が境界条件における反力と釣り合わされなければならないので、回転軸貫通穴４４１は自由回転軸を有する境界条件として定義され、同様に、正および負の荷重値４４５ｘ−ｚが穴４４１に対して定義される。

シミュレーション条件を定義することに加えて、実施形態は自動的に決定されたシミュレーション条件の値を自動的に設定してよい。実施形態では、これらの値は、モデル仕様を参照することによって判定してよい。そのような実施形態では、モデル仕様は、性能パラメータのセットおよびこれらのパラメータの値を提供し、次にこれらのパラメータおよび値は、自動的に判定されたシミュレーション条件の値を設定するために使用される。例えば、穴がボルト穴である場合、ボルト穴に嵌合するボルトの寸法が分かるであろう。そのサイズボルトの強度および他のパラメータを示す仕様を使用して、自動的に決定されたシミュレーション条件の値を設定することができる。同様に、実施形態では、シミュレーションの材料特性は、仕様を参照することによって設定してよい。

さらに、モデルがＢＲＥＰ ＣＡＤモデルである実施形態では、実施形態は、ＣＡＤモデルに基づいて計算メッシュを生成し、ＣＡＤジオメトリからメッシュモデルに荷重条件および境界条件を転送してよい。次に、当該技術分野で知られているように、有限要素シミュレーションソルバが、モデルおよびモデルの定義された条件とともに使用され、モデルの応力および歪みなどの挙動、したがって、モデルが表す、基礎となる現実のオブジェクトの挙動を判定する。さらに、シミュレーションの結果が使用されて、例えば、最適化シミュレーションによる現実のオブジェクトの設計を改善することができる。同様に、シミュレーションの結果は、例えば、製造機械とのインタフェースを介して、現実のオブジェクト自体を生成するために使用されることができる。

図５は、本明細書で説明される本発明の実施形態の任意の様々な実施形態に従って現実のオブジェクトを生成し最適化するために使用されてよいコンピュータベースシステム５５０の簡略ブロック図である。システム５５０は、バス５５３を含む。バス５５３は、システム５５０の様々な構成要素間の相互接続として機能する。バス５５３に接続されるのは、キーボード、マウスなどの様々な入出力デバイスを接続するための入出力デバイスインタフェース５５６である。ディスプレイ、スピーカなどをシステム５５０に供給する。中央処理装置（ＣＰＵ）５５２は、バス５５３に接続され、コンピュータ命令の実行を提供する。メモリ５５５は、コンピュータ命令を実行するために使用されるデータのための揮発性記憶装置を提供する。ストレージ５５４は、オペレーティングシステム（図示せず）などのソフトウェア命令のための不揮発性ストレージを提供する。システム５５０はまた、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）およびローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含む当技術分野で知られている任意の様々なネットワークに接続するためのネットワークインタフェース５５１を含む。

本明細書で説明される例示的な実施形態は、多くの異なる方法で実施されてよいことを理解されたい。いくつかの例では、本明細書で説明される様々な方法および機械は、それぞれ、コンピュータシステム５５０などの物理的、仮想的またはハイブリッド汎用コンピュータ、または以下に図６との関係で説明するコンピュータ環境６６０などのコンピュータネットワーク環境によって実施されてよい。コンピュータシステム５５０は、例えば、ソフトウェア命令をＣＰＵ５５２による実行のためにメモリ５５５または不揮発性ストレージ５５４にロードすることによって、本明細書で説明される方法を実行する機械に変換してよい。当業者であればシステム５５０およびその様々な構成要素が、本明細書で説明される本発明の実施形態の任意の実施形態または組合せを実施するように構成されてよいことをさらに理解すべきである。さらに、システム５５０は、システム５５０に内部的または外部的に動作可能に結合されたハードウェア、ソフトウェア、およびファームウェアモジュールの任意の組み合わせを利用して、本明細書で説明される様々な実施形態を実施してよい。さらに、システム５５０は、本明細書で説明されるような物理的オブジェクトを作成するために装置を制御するように、製造装置に通信可能に結合されても、あるいは装置内に組み込まれてもよい。

図６は、本発明の実施形態を実施できるコンピュータネットワーク環境６６０を示す。コンピュータネットワーク環境６６０において、サーバ６６１は、通信ネットワーク６６２を介してクライアント６６３ａ−ｎにリンクされる。環境６６０を使用して、クライアント６６３ａ−ｎを単独で、またはサーバ６６１と組み合わせて、本明細書で説明される方法のうちのいずれかを実行してもよい。非限定的な例として、コンピュータネットワーク環境６６０は、クラウドコンピューティングの実施形態、サービスとしてのソフトウェア（ＳＡＡＳ）の実施形態などを提供する。

実施形態またはその態様は、ハードウェア、ファームウェア、またはソフトウェアの形態で実施されてもよい。ソフトウェアで実施される場合、ソフトウェアは、プロセッサがそのソフトウェアまたはその命令のサブセットをロードすることができるように構成された任意の非一過性のコンピュータ可読媒体に格納してよい。プロセッサは次に、命令を実行し、本明細書で説明されるような方法で動作するか、または装置をそのような方法で動作させるように構成される。

さらに、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、または命令は、本明細書ではデータプロセッサの特定の動作および／または機能を実行するものとして説明してもよい。しかしながら、本明細書に含まれるそのような説明は、単に便宜上のものであり、そのような動作は実際には、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、命令などを実行するコンピューティングデバイス、プロセッサ、コントローラ、または他のデバイスから生じることを理解されたい。

流れ図、ブロック図、およびネットワーク図は、より多くのまたはより少ない要素を含んでもよく、異なって配置されてもよく、または異なって表されてもよいことを理解されたい。しかし、ある実施形態がブロック図およびネットワーク図を指示し、実施形態の実行を示すブロック図およびネットワーク図の数が特定の方法で実施してよいことをさらに理解されたい。

したがって、さらなる実施形態は、様々なコンピュータアーキテクチャ、物理的、仮想的、クラウドコンピュータ、および／またはそれらのいくつかの組み合わせで実施されてもよく、したがって、本明細書で説明されるデータプロセッサは、説明の目的のみを意図しており、実施形態の限定としては意図していない。

例示的な実施形態が特に示され説明されたが、添付の特許請求の範囲によって包含される実施形態の範囲から逸脱することなく、形態および詳細における様々な変更がなされてよいことが、当業者によって理解されるだろう。

Claims (20)

1. コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）モデルによって表される現実の物理的オブジェクトのシミュレーションのための条件を自動的に設定するコンピュータ実施方法であって、
   現実の物理的オブジェクトを表すＣＡＤモデルの形態を解析し、前記ＣＡＤモデルの要素の機能を識別するステップと、
   前記ＣＡＤモデルの前記要素の前記識別された機能に対応する１つまたは複数のルールに基づいて、前記ＣＡＤモデルの前記要素に関する荷重条件および境界条件のうちの少なくとも１つを定義するステップであって、前記定義することは、前記現実の物理的オブジェクトのシミュレーションにおける条件を自動的に設定する、該ステップと
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記ＣＡＤモデルの前記形態を解析するステップは、前記ＣＡＤモデルの前記要素のトポロジーおよび寸法のうちの少なくとも１つを解析することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記識別するステップはさらに、前記シミュレーションのソルバータイプに基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記１つまたは複数のルールは、前記ＣＡＤモデルの前記要素の前記識別された機能および前記ソルバータイプの両方に対応することを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記ＣＡＤモデルの前記要素の前記識別された機能に対応する前記１つまたは複数のルールは、予め定義され、およびデータベースに格納されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 前記１つまたは複数のルールは、荷重条件および境界条件のうちの少なくとも１つをＣＡＤモデルの要素の機能性と関連付けるユーザ開発ルールであることを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 複数のＣＡＤモデルの機械学習解析を使用して、前記１つまたは複数のルールを識別するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 複数のＣＡＤモデルの機械学習解析を使用して、前記１つまたは複数のルールを識別するステップは、前記複数のＣＡＤモデルの要素の機能性と前記複数のＣＡＤモデルの前記要素に関して定義される境界条件および荷重条件のうちの少なくとも１つとの間の関連付けを識別することを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記ＣＡＤモデルの前記要素に関する荷重条件および境界条件のうちの少なくとも１つを定義するステップは、前記ＣＡＤモデルの前記要素の材料にさらに基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. 前記ＣＡＤモデルの前記要素は、複数の境界表現によって形成され、前記定義するステップは、前記複数の前記境界表現のそれぞれについて境界条件および荷重条件のうちの少なくとも１つを定義するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
11. コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）モデルによって表される現実の物理的オブジェクトのシミュレーションのための条件を自動的に設定するシステムであって、
    プロセッサと、
    コンピュータコード命令が格納されているメモリとを備え、前記プロセッサおよび前記コンピュータコード命令を有する前記メモリは、前記システムに、
    現実の物理的オブジェクトを表すＣＡＤモデルの形態を解析させ、前記ＣＡＤモデルの要素の機能を識別させ、
    前記ＣＡＤモデルの前記要素の前記識別された機能に対応する１つまたは複数のルールに基づいて、前記ＣＡＤモデルの前記要素に関する荷重条件および境界条件のうちの少なくとも１つを定義させ、前記定義することは、前記現実の物理的なオブジェクトのシミュレーションにおける条件を自動的に設定することを含むことを特徴とするシステム。
12. 前記ＣＡＤモデルの前記形態を解析する際に、前記プロセッサおよび前記コンピュータコード命令を有する前記メモリは、前システムに、前記ＣＡＤモデルの前要素のトポロジおよび寸法のうちの少なくとも１つを解析することを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
13. 前記定義することは、前記シミュレーションのソルバータイプにさらに基づくことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
14. 前記１つまたは複数のルールは、前記ＣＡＤモデルの前記要素の前記識別された機能および前記ソルバータイプの両方に対応することを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
15. 前記ＣＡＤモデルの前記要素の前記識別された機能に対応する前記１つまたは複数のルールは、予め定義され、およびデータベースに格納されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
16. 前記１つまたは複数の予め定義されたルールは、荷重条件および境界条件の少なくとも１つを、ＣＡＤモデルの要素の機能性と関連付けるユーザ開発ルールであることを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
17. 前記プロセッサおよび前記コンピュータコード命令を有する前記メモリは、前記システムに、
    複数のＣＡＤモデルの機械学習解析を使用して、前記１つまたは複数のルールを識別させるように構成されたことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
18. 複数のＣＡＤモデルの機械学習解析を使用して、前記１つまたは複数のルールを識別する際に、前記プロセッサおよび前記コンピュータコード命令を有する前記メモリは、前記システムに、
    複数のＣＡＤモデルの要素の機能性と、複数のＣＡＤモデルの要素に関して定義された境界条件および荷重条件のうちの少なくとも１つとの間の関連を識別させるように構成されたことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
19. 前記ＣＡＤモデルの前記要素は、複数の境界表現によって形成され、前記定義することにおいて、前記プロセッサおよび前記コンピュータコード命令を有する前記メモリは、前記システムに、
    複数の境界表現のそれぞれについて、境界条件および荷重条件のうちの少なくとも１つを定義させるように構成されたことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
20. コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）モデルによって表される現実の物理的オブジェクトのシミュレーションのための条件を自動的に設定する非一過性のコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は１つまたは複数のクライアントとネットワークを介して通信しているサーバによって実行され、
    コンピュータ可読媒体を含み、前記コンピュータ可読媒体はプログラム命令を含み、当プログラム命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに
    現実の物理的オブジェクトを表すＣＡＤモデルの形態を解析させ、前記ＣＡＤモデルの要素の機能を識別させ、
    前記ＣＡＤモデルの前記要素の前記識別された機能に対応する１つまたは複数のルールに基づいて、前記ＣＡＤモデルの前記要素に関する荷重条件および境界条件のうちの少なくとも１つを定義させ、前記定義することは、前記現実の物理的なオブジェクトのシミュレーションにおける条件を自動的に設定することを含むことを特徴とするコンピュータプログラム製品。

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