JP2021140755A - 演算方法、及び演算装置 - Google Patents

Abstract

【課題】温度特性についての物理シミュレーションをより短時間に演算可能な演算方法、及び演算装置を提供することである。【解決手段】本実施形態に係る演算装置は、モデル生成部と、実行処理部と、熱モデル生成部と、を備える。モデル生成部は、スイッチング素子の電気特性の情報を有する素子モデルを複数接続する回路モデルを生成する。実行処理部は、複数の素子モデルごとの電気特性の情報を用いて、所定の時系列な入力値に対して素子モデルのスイッチングで時間ステップごとに発生する電力を時系列に演算する。熱モデル生成部は、時間ステップごとに発生する電力を積算した積算値に基づき、積算値の代表値を素子モデルのスイッチングに応じて出力する熱モデルを生成する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、演算方法、及び演算装置に関する。

設計した素子を用いた電気回路について電気的な動作特性を評価するために、回路シミュレーションが実施される。この回路シミュレーションは物理特性を厳密に考慮したＳＰＩＣＥ（Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍ ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｅｍｐｈａｓｉｓ）などの回路シミュレータによって行われる。

また、設計した素子を自動車、航空機に用いる場合の温度特性などが安全保障上で重要視されている。このため、電気回路について電気的な動作特性に加え、温度特性についての温度シミュレーションが実施される場合がある。

このような回路シミュレーションは、電気回路が有するトランジスタ、抵抗、容量などの多くの素子を素子モデルとしてモデル化し、過渡現象を演算している。一方で、温度シミュレーションは各素子モデルの発生電力を用いて一般に演算される。

ところが、温度シミュレーションは、各素子の応答性の時定数に対して十分長い時間の解析が必要となる。このため、多くの素子を有する電気回路の過渡現象を厳密に演算すると多大な時間がかかってしまう。

特開２００９−１９３５１３号公報

本発明が解決しようとする課題は、物理シミュレーションをより短時間に演算可能な演算方法、及び演算装置を提供することである。

本実施形態に係る演算方法は、モデル生成工程と、実行処理工程と、熱モデル生成工程と、を備える。モデル生成工程は、スイッチング素子の電気特性の情報を有する素子モデルを複数接続する回路モデルを生成する。実行処理工程は、複数の素子モデルごとの電気特性の情報を用いて、所定の時系列な入力値に対して素子モデルのスイッチングで時間ステップごとに発生する電力を時系列に演算する。熱モデル生成工程は、時間ステップごとに発生する電力を積算した積算値に基づく出力値を、素子モデルのスイッチングに応じて出力する熱モデルを生成する。

第１実施形態に係る演算装置の構成を示すブロック図。 モデルの一構成例を示す図。 素子モデルの一例を示す図。 選択可能な複数のモデルの表示例を示す図。 選択可能な複数の素子モデルがモニタに表示される例を示す図。 選択されたモデルに対して選択可能な指令値の例を示す図。 シミュレーション中のモニタに表示される画像例を示す図。 スイッチング時の電力発生シミュレーション結果を示す図。 熱モデルによるシミュレーション中の画像例を示す図。 熱モデル、および高精度モデルのシミュレーション例を示す図。 演算装置の演算例を示すフローチャート。 第２実施形態に係る演算装置の構成を示すブロック図。 素子モデルを簡易化した簡易モデルの例を示す図。 メカモデルを含むモデルの画像例を示す図。 温度シミュレーション中のメカモデルを含むモデルの画像例を示す図。 回路モデルの温度シミュレーション例を示すフローチャート。 第３実施形態に係る演算装置の構成を示すブロック図。 実行処理部の動作例を示すフローチャート。 図１８のステップＳ４０２の詳細な処理例を示すフローチャート。 図１９の処理例を時系列順に模式的に示す図。 第４実施形態に係る演算装置の構成を示すブロック図。 第４実施形態に係る実行処理部の動作例を示すフローチャート。 図２２のステップＳ６０２の詳細な処理例を示すフローチャート。

以下、本発明の実施形態に係る演算方法、及び演算装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態は、本発明の実施形態の一例であって、本発明はこれらの実施形態に限定して解釈されるものではない。また、本実施形態で参照する図面において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号又は類似の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する場合がある。また、図面の寸法比率は説明の都合上実際の比率とは異なる場合や、構成の一部が図面から省略される場合がある。
（第１実施形態）

図１は、第１実施形態に係る演算装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る演算装置１は、例えばＳＰＩＣＥなどであり、回路シミュレーションを実行する回路シミュレータ装置である。この演算装置１は、情報入力部１０と、記憶部２０と、モデル生成部３０と、実行処理部４０と、出力部５０と、熱モデル生成部６０と、表示部７０と、を備えている。このような演算装置１は、例えばデスクトップ型のパーソナルコンピュータによって実現される。すなわち、演算装置１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含んで構成される。

情報入力部１０は、例えばキーボードやポインティングデバイス等を備えており、演算装置１を使用するユーザの操作に応じた指示信号を記憶部２０、モデル生成部３０、及び実行処理部４０に出力する。例えば、情報入力部１０が出力する指示信号は、回路モデルを構成する指示情報である回路情報、素子モデルを構成する指示情報である部品情報、および回路シミュレーションを実行する条件である解析設定情報のいずれかを有する。情報入力部１０の指示動作の詳細は、図４から図６を用いて後述する。

記憶部２０は、例えばＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）等で構成される。記憶部２０は、モデルデータベース２０ａと、素子モデルデータベース２０ｂと、を有する。モデルデータベース２０ａは、複数のモデル８０の情報を記憶している。素子モデルデータベース２０ｂは、モデル８０を構成する複数の素子モデル８８を記憶している。また、記憶部２０は、シミュレーションを実行するための各種のプログラムを記憶している。これにより、演算装置１は、例えば記憶部２０に記憶されるプログラムを実行することにより、各部を構成する。なお、本実施形態に係る各部は、記憶部２０に記憶されるプログラムを実行することにより構成されるが、これに限定されない。例えば、モデル生成部３０と、実行処理部４０と、出力部５０と、熱モデル生成部６０とを回路で構成してもよい。

図２は、モデル８０の一構成例を示す図である。図２に示すように、モデル８０は、例えばモータを回転するインバータ装置のモデルである。このモデル８０は、シミュレーション対象となるインバータ装置の特性情報から構成されたモデルである。このモデル８０は、例えば回路モデル８２と、指令値入力部８４と、制御モデル８６とを有する。回路モデル８２は、複数の素子モデル（詳細モデル）８８と、モータモデル（動作モデル）９０を有する。モデル８０の詳細は後述する。

モデル生成部３０は、情報入力部１０から入力された情報に従いモデル８０を構成する。また、モデル生成部３０は、入力された情報に従いモデル８０内の素子モデル８８を構成する。例えば、モデル８０内の素子モデル８８は、情報入力部１０からの入力に従い変更可能である。

実行処理部４０は、構成されたモデル８０の情報を用いて、計算ステップごとに各素子モデル８８、及びモデル８０内の配線の電流、電圧を演算する。この実行処理部４０は、例えば、キルヒホッフなどの物理法則にしたがった１階線形微分方程式、２階線形微分方程式などの回路方程式を計算ステップごとに演算し、電流、電圧の計算ステップごとの過渡応答を演算する。

出力部５０は、実行処理部４０の実行処理結果を計算ステップごとに記憶し、熱モデル生成部６０に出力する。すなわち、出力部５０は、補助記憶部を有する。この補助記憶部は、例えばＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）等で構成される。また、出力部５０は、表示画像を生成し、表示部７０に出力する。

熱モデル生成部６０は、素子モデル８８のスイッチングで発生する電力を積算し、素子モデル８８のスイッチングの度に発生する発生電力に対応する値を示す熱モデルを動作モデルとして生成する。熱モデル生成部６０の詳細も後述する。

本実施形態に係る詳細モデルは、各部品の物理特性が定義されたモデルである。詳細モデルは、例えば、過渡応答なども演算可能な計算ステップで動作可能なモデルである。なお、本実施形態では、詳細モデルを高精度モデルと称する場合がある。

本実施形態に係る簡易モデルは、詳細モデルを簡易化したモデルであり、例えば詳細モデルの応答特性をより長い時間間隔で平均化したモデルである。このため、簡易モデルの計算ステップは、詳細モデルの計算ステップの間隔より長く構成可能である。

本実施形態に係る動作モデルは、詳細モデルの物理特性を特定の物理現象に特化させて簡略化させたモデルである。動作モデルの計算ステップは、詳細モデルの計算ステップの間隔より長く構成可能であり、簡易モデルの計算ステップの間隔よりも短く構成可能である。

表示部７０は、例えばモニタである。この表示部７０は、出力部５０から入力された画像情報を表示する。

ここで、モデル８０の詳細を説明する。図２に示すように、回路モデル８２は、回路を構成する部品の電気特性の情報を有する。回路モデル８２は、例えば複数の素子モデル８８と、モータモデル９０とを有する。素子モデル８８は、例えば抵抗素子、容量素子（コンデンサ）、磁場にエネルギーを貯める受動素子（コイル）、及び能動素子であるスイッチング素子（例えばＭＯＳＦＥＴ）の接続関係の情報と、それぞれの電気特性の情報を有する。素子モデル８８の詳細は後述する。

モータモデル９０は、モータの電気特性の情報を有する。例えば、モータモデル９０には、供給される電流及び電圧と、発生するモータトルクとの関係などの情報が規定されている。これにより、モータモデル９０に、例えば時系列な電流値及び電圧値を供給すると、時系列なモータトルクが出力される。

指令値入力部８４は、モデル８０を動作させるための時系列な指令値を入力する。指令値は、例えばモデル８０がインバータ装置の場合、時系列なモータトルクを発生させる制御値である。なお、モデル８０がインバータ装置の場合、不図示の電源モデルも含まれる。この指令値、及びモータトルクの値は、例えば実機などから取得された実データであってもよい。或いは、後述するようにメカモデルとの連動により演算されたシミュレーション値であってもよい。これにより、制御指令値を用いてモータトルクをシミュレーション対象のインバータ装置に発生させる際の、電気、及び電圧値が計算ステップごとに演算可能となる。すなわち、本実施系形態では、時系列なモータトルクを発生させる時系列な指令値と、時系列なモータトルクを発生させる電流値及び電圧値の関係が動作モデルとなる。

制御モデル（動作モデル）８６は、時系列な指令値に従いモデル８０を制御する制御装置の動作を行うモデルである。制御モデル８６は、制御装置内の回路構成の情報を有しており、時系列な指令値が制御モデル８６に入力された場合に、モデル８０内の各構成要素への制御信号を出力可能である。制御モデル８６は、例えば、モデル８０がインバータ装置の場合、時系列なモータトルクを発生させる時系列な制御値が制御モデル８６に入力されると、この時系列なモータトルクを発生するように、各モデル素子８８のスイッイングタイミングを制御する。この場合、電力は電源モデルから供給される。

図３は、素子モデル８８の一例を示す図である。図３に示すように、素子モデル８８は、例えば能動素子であるＭＯＳＦＥＴのモデルである。素子モデル８８が例えば能動素子であるＭＯＳＦＥＴのモデルである場合、電気特性として、酸化膜の静電容量Ｃｇｓ，Ｃｇｄ、内蔵ダイオードの接合容量Ｃｄｓ、スイッチングタイムの情報、しきい値電圧ＶＧＳ（ｔｈ）など、ＭＯＳＦＥＴの過渡応答を演算するための情報が規定されている。

素子モデル８８には、能動素子の他に、受動素子である抵抗素子、容量素子（コンデンサ）、磁場にエネルギーを貯める受動素子（コイル）なども含まれる。これらの受動素子の情報は、抵抗値、容量値、インダクタンスとして規定される。

ここで、情報入力部１０の指示動作の詳細を図４から図６を用いて説明する。
図４は、選択可能な複数のモデル８０が表示部７０のモニタ７００に表示される例を示す図である。
演算装置１の出力部８０は、シミュレーションの開始前に、既に電気特性が定義された複数のモデル８０を表示部７０のモニタ７００に表示させる。操作者は情報入力部１０を介してシミュレーション対象となるモデル８０を選択する。モデル生成部３０は、選択されたモデル８０の情報を記憶部２０から取得し、モデル８０を生成する。これにより、操作者は、シミュレーション対象となる装置全体のモデルを簡易に構成することができる。

図５は、選択されたモデル８０に対して選択可能な複数の素子モデル８８がモニタ７００に表示される例を示す図である。枠７０ａ内が選択可能な複数の素子モデル８８を示す。

出力部８０は、シミュレーションの開始前に、既に電気特性が定義された複数の素子モデル８８を表示部７０のモニタ７００に表示させる。操作者は、情報入力部１０を介してシミュレーション対象となる素子モデル８８を選択する。例えば、まず、図２で示すモデル８０内の素子モデル８８を指示する。続けて、操作者は、情報入力部１０を介してモニタ７００に表示された素子モデル８８を指示する。これにより、素子モデル８８を置換可能である。

また、操作者は、図５で示す素子モデルを選択する前に、情報入力部１０により位置を操作されるマーカを素子モデル８８上に配置することで、素子の電気特性をモニタ７００上に表示させることも可能である。例えば、素子モデルがＭＯＳＦＴであれば、設定されている酸化膜の静電容量Ｃｇｓ，Ｃｇｄ、内蔵ダイオードの接合容量Ｃｄｓ、スイッチングタイムの情報、しきい値電圧ＶＧＳ（ｔｈ）などがモニタ７００上に表示される。

また、操作者は、新たに設計した素子モデル８８の電気特性の情報を素子モデルデータベース２０ｂに登録することも可能である。これにより、出力部８０は、選択可能な素子モデル８８として、新たに設計した素子モデル８８を表示部７０のモニタ７００に表示させることが可能となる。このため、操作者は、新たに設計した素子モデル８８も選択可能となり、新たに設計した素子モデル８８の電気、および温度特性を、より簡易な操作によりシミュレーション可能となる。

図６は、選択されたモデル８０に対して選択可能な指令値の例を示す図である。枠７０ｂ内が選択可能な複数の指令値７００ｂを示す。

出力部８０は、シミュレーションの開始前に、選択可能な複数の指令値７００ｂを表示部７０のモニタ７００に表示させる。操作者は、情報入力部１０を介してシミュレーション対象となる指令値７００ｂを選択する。

図７は、シミュレーション中のモニタ７００に表示させる画像例を示す図である。上述の説明によりモデル８０などが選択されると、例えば図７で示す画像がモニタ７００に表示される。

枠７０ｃは、シミュレーション中の素子モデル例を示す枠である。上述のように、素子モデル８８には、高精度モデル（詳細モデル）、熱モデル（動作モデル）、簡易モデルなど複数の種類があり、使用しているモデルの種類を明示することにより、シミュレーションの種類を容易に判断可能となる。ここで、高精度モデルは、規定された電気特性に従い、過渡現象を演算するモデルである。高精度モデルは、通常の電気特性のシミュレーションに用いられる。熱モデルは、熱の発生状況をモデル化したモデルであり、温度特性のシミュレーションに用いられる。簡易モデルは、後述するメカモデルの特性シミュレーションに用いられる高精度モデルの簡易化モデルである。簡易モデルは、例えば、素子の抵抗値情報を持ったスイッチモデルである。

枠７０ｂ内には、入力中の指令値と、シミュレーション結果が表示される。モデル８０がインバータ装置である場合、指令値７００ｂは、モータトルクを発生させるための制御指令値である。横軸は時間を示し、縦軸は制御指令値を示す。矢印７００ｃは、素子モデル８８に高精度モデルを使用する第１期間を示している。

シミュレーション結果は、例えば素子モデル８８ごとの温度変化である。横軸は時間を示し、縦軸は温度を示す。高精度モデルを用いたシミュレーションは、熱モデル（動作モデル）を生成するための情報を得るために行われる。

再び図１に戻り、図８を参照して熱モデル生成部６０の詳細を説明する。図８は、右側の図が高精度モデルにおけるスイッチング時の電力発生シミュレーション結果を示す図である。左側の図が熱モデルにおけるスイッチング時の電力発生シミュレーション結果を示す図である。素子モデル８８に接続されるリアタンスが１０ｎＨの場合と、３０ｎＨの場合を示している。

上から素子モデル８８への所定入力であるドレイン電流Ｉｄ、ドレインソース間電圧Ｖｄｓ、ゲートソ−ス間電圧Ｖｇｓ、発生電力Ｐｏｗｅｒを示す。横軸は時間であり、縦軸は、それぞれドレイン電流Ｉｄ、ドレインソース間電圧Ｖｄｓ、ゲートソ−ス間電圧Ｖｇｓ、発生電力Ｐｏｗｅｒである。

各素子モデル８８の電力発生状況は、素子モデル８８の組み合わせ、受動素子、抵抗、コンデンサ、コイルの組み合わせなどにより変化する。このため、電力発生状況を解析するためには、過渡現象を厳密にシミュレーションする必要があるので、高精度モデルが使用される。

一方で、発生電力Ｐｏｗｅｒの時間変化の形状は変化しない傾向を示す。図８に示すように、例えば、発生電力Ｐｏｗｅｒの時間変化は、スイッチングのタイミングに応じてスパイク状の形状を示す。このスパイク状の形状は、ドレイン電流Ｉｄ、ドレインソース間電圧Ｖｄｓ、ゲートソ−ス間電圧Ｖｇｓの大きさが変動しても維持される。すなわち、ドレイン電流Ｉｄ、ドレインソース間電圧Ｖｄｓ、ゲートソ−ス間電圧Ｖｇｓの大きさが変動すると、スパイク状の形状を相似状に維持したまま、ドレイン電流Ｉｄ、ドレインソース間電圧Ｖｄｓ、ゲートソ−ス間電圧Ｖｇｓの大きさに依存して、スパイクの高さが変化する。

素子モデル８８の温度は、発生電力Ｐｏｗｅｒの積算値に応じて変化する。このため、ＭＯＳＦＥＴなどの能動素子の温度特性のシミュレーションは、スイッチングのタイミングに応じて発生する発生電力Ｐｏｗｅｒを演算することによりシミュレーションされる。

一方で、温度変化の時定数は、能動素子の時定数よりも大きくなる。このため、温度特性のシミュレーションでは、スパイク状の形状の積算値には依存するが、形状には依存しない傾向を示す。このような特性に注目して、本実施形態に係る熱モデル生成部６０は、高精度モデルの発生電力に対応させた熱モデルを生成する。

すなわち、まず、素子モデル８８の高精度モデルで、スパイク状の形状を厳密にシミュレーションする。次に、熱モデル生成部６０は、スパイク状の形状部分の積算値を演算し、積算値に比例する代表値を定める。例えば、積算値を所定時間で除算した値を代表値として演算する。或いは、積算値の値自体を代表値とする。

上述のように左図の一番下の図が、熱モデルの積算電力の出力例を示す図である。このように、熱モデルでは、スイッチングのタイミングに応じて四角形状の面積を有する電力値を出力値として出力する。この四角形の高さは、ドレイン電流Ｉｄ、ドレインソース間電圧Ｖｄｓ、ゲートソ−ス間電圧Ｖｇｓに応じて線形演算される。例えば、四角形の高さは、ドレイン電流Ｉｄ、ドレインソース間電圧Ｖｄｓ、ゲートソ−ス間電圧Ｖｇｓに応じて線形比例するように演算される。このように、熱モデルでは、代表値を用いた線形演算により、ドレイン電流Ｉｄ、ドレインソース間電圧Ｖｄｓ、ゲートソ−ス間電圧Ｖｇｓに応じた出力値を出力する。換言すると、熱モデルでは、入出力関係をデジタル化して処理する。これにより、温度特性のシミュレーションでは、能動素子の厳密なシミュレーションの代わりに、ドレイン電流Ｉｄ、ドレインソース間電圧Ｖｄｓ、ゲートソ−ス間電圧Ｖｇに応じて、より高速に高精度モデルと同等の発生電力Ｐｏｗｅｒの積算値を出力することが可能となる。このように、高精度モデルと同一の発生電力Ｐｏｗｅｒの積算値を所定の入力値に応じた線形演算により、デジタル的に出力するので、計算機の計算負荷が低減され、計算機の計算速度がより高速化される。

また、温度シミュレーションでは、受動素子は、電流の二乗に比例した熱を発生する。このため、受動素子では、温度シミュレーションの場合にも、通常の素子モデルが使用される。

図９は、熱モデルによるシミュレーション中にモニタ７００に表示させる画像例を示す図である。熱モデル生成部６０は、温度特性のシミュレーションが開始され、高精度モデルによる厳密なシミュレーション結果が出力部５０に蓄積されたタイミングで熱モデルを生成する。次に、熱モデル生成部６０は、素子モデル８８を高精度モデルから熱モデルに置換する。熱モデルに置換されると、枠７０ｃ内は熱モデルを使用中であることを示す表示に変更される。矢印７００ｅは、熱モデルを使用する第２期間を示す。第２期間７００ｅは、第１期間７００ｃよりも長く設定される。これにより、第２期間を高精度モデルにより演算する場合と比較して、演算時間がより短縮化される。

図１０は、熱モデルを使用したシミュレーションと、高精度モデルを使用したシミュレーションとを比較表示した例を示す図である。横軸は時間を示し、縦軸は素子モデルの温度を示す。このように、熱モデルを使用した場合も、高精度モデルを使用した場合と同等のシミュレーション結果を得ることができる。これにより、高精度モデルを使用した温度特性のシミュレーションでは、１０時間オーダの計算機負荷が必要であったが、熱モデルを使用することで同様の結果を数分オーダの計算機負荷で演算可能となる。

図１１は、演算装置１の演算例を示すフローチャートである。図１１に示すように、まず、操作者は、情報入力部１０を介して温度シミュレーション対象となる高精度モデルの情報を入力する（ステップＳ１００）。

次に、モデル生成部３０は、入力された情報に基づき、素子モデル８８に高精度モデルを使用したモデルを生成する（ステップＳ１０２）。
次に、実行処理部４０は、設定された時系列な指令値に従い、高精度モデルを用いて、計算ステップごとの過渡応答を演算する（ステップＳ１０４）。

次に、実行処理部４０は、設定された第１期間が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。終了していない場合（ステップＳ１０６のＮ）、ステップＳ１０４からの処理を繰り返す。

一方で、実行処理部４０は、第１期間が終了した終了したと判断した場合（ステップＳ１０６のＹ）、出力部５０に蓄積されたデータを熱モデル生成部６０に出力し、熱モデル生成部６０は熱モデルを生成する（ステップＳ１０８）。続けて、熱モデル生成部６０は、高精度モデルを熱モデルに置換する。

次に、実行処理部４０は、設定された残りの時系列な指令値に従い、熱モデルを用いて、計算ステップごとの温度応答を演算する（ステップＳ１１０）。
次に、実行処理部は、設定された第２期間が終了したか否かを判定する（ステップＳ１１２）。終了していない場合（ステップＳ１１２のＮ）、ステップＳ１１２からの処理を繰り返す。

一方で、実行処理部４０は、第２期間が終了した終了したと判断した場合（ステップＳ１０６のＹ）、出力部５０に素子モデル８８ごとの温度の時間変化を示す表示形態を生成させ、表示部７０に表示させた後に全体処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、実行処理部４０が、素子モデル８８の電気特性の情報を用いて、入力値（駆動電圧及び駆動電流値）に対して素子モデル８８のスイッチングで時間ステップごとに発生する電力を時系列に演算する。そして、熱モデル生成部６０は、時間ステップごと発生する電力を積算した積算値に基づき、素子モデル８８のスイッチングで発生する発生電力を所定の入力値（駆動電圧及び駆動電流値）に応じて出力する熱モデルを生成する。

素子モデル８８の高精度モデルにおける発生電力の積算値は入力値に応じて線形に変更されるので、素子モデル８８のスイッチングで発生する発生電力を熱モデルが入力値に応じて線形演算が可能となる。これにより、熱モデルは、高精度モデルと同一の発生電力Ｐｏｗｅｒの積算値を所定の入力値に応じた線形演算により、デジタル的に出力するので、計算機の計算負荷が低減され、計算機の計算速度がより高速化される。

（第２実施形態）
第２実施形態に係る演算装置１は、モデル生成部３０が機械的な動作を行うメカモデルを生成可能である点で、第１実施形態に係る演算装置１と相違する。以下では、第１実施形態に係る演算装置１と相違する点を説明する。

図１２は、第２実施形態に係る演算装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態に係る演算装置１は、メカモデルを生成可能である。より具体的には、記憶部２０は、メカモデルデータベース２０ｃと、メカ部品データベース２０ｄとを更に有する。なお、本実施形態に係る各部は、記憶部２０に記憶されるプログラムを実行することにより構成されるが、これに限定されない。例えば、後述する簡易メカモデル生成部７５を更に回路で構成してもよい。

また、素子モデルデータベース２０ｂは、素子モデル８８を簡易化した簡易モデルを更に記憶している。
図１３は、素子モデル８８を簡易化した簡易モデル８８ａの例を示す図である。能動素子の一例であるＭＯＳＦＥＴなどは、より大きな時定数で近似すると受動素子の組み合わせで表すことが可能である。このため、簡易モデル８８ａは、上述のように、素子の抵抗値情報を持ったスイッチモデルで構成可能である。

メカモデルデータベース２０ｃは、複数のメカモデル（詳細モデル）９２の情報を記憶する。メカ部品データベース２０ｄは、メカモデル９２内のメカ部品の情報を記憶する。これにより、モデル生成部３０は、情報入力部１０の入力に従い、例えば回路モデル（簡易モデル）８２と連携して動作するメカモデル９２を生成可能である。また、モデル生成部３０は、情報入力部１０の入力に従い、メカモデル９２内のメカ部品９４を置換可能である。メカ部品９４は、例えばギア、ハンドル、タイヤなどである。

簡易メカモデル生成部７５は、メカモデル９２に関する動作モデルを生成する。例えば、後述するモータモデル９０の時系列なモータトルク７００ｇと、モータトルク７００ｇを発生させる指令値７００ｂとが、メカモデル９２に関する動作モデルとなる。回路モデル８２と、メカモデル９２と、は時定数が大幅に異なり、メカモデル９２のシミュレーションに回路モデル８２の高精度モデルを用いると、現実的でない計算時間がかかってしまう。そこで、メカモデル９２のシミュレーションを行う場合には、簡易モデル８８ａを使用する。一方で、回路モデル８２のシミュレーションを行う場合には、メカモデル９２の動作を簡易的に表現する簡易メカモデル（動作モデル）、例えば、時系列なモータトルク７００ｇと、モータトルク７００ｇを発生させる指令値７００ｂとを用いて、メカモデル９２を切り離し、シミュレーションを行う。

図１４は、シミュレーション中のモニタ７００に表示させるメカモデル９２を含むモデル８０の画像例を示す図である。上述のように、枠７０ｃは、シミュレーション中の素子モデル例を示す枠であり、簡易モデルを使用中であることを示している。すなわち、メカモデル９２の動作をシミュレーション中である。メカモデル９２の動作をシミュレーションの計算ステップの長さは、回路モデル８０をシミュレーションする際の計算ステップの時間よりも、例えば１００倍程度長く設定される。

図１４に示すように、メカモデル９２は、例えばインバータ装置の回路モデル８２に駆動される自動車のハンドル補助駆装置のモデルである。

図１４では、モデル８０への入力指令値は時系列な自動車のハンドルの角度７００ｆである。メカモデル９２の応答時間の時定数は、回路モデル８２の時定数よりもかなり大きな時定数である。このため、上述のように、メカモデル９２を演算する際の素子モデル８８を簡易モデルに変更する。これにより、より高速に演算可能となる。

すなわち、メカモデル９２は、時系列な自動車のハンドルの角度７００ｆを入力とし、シミュレーションの結果として、ハンドルを補助駆動する際に必要となるモータモデル９０の時系列なモータトルク７００ｇと、モータトルク７００ｇを発生させる指令値７００ｂを出力する。

簡易メカモデル生成部７５は、モータトルク７００ｇと、指令値７００ｂとをスプラインモデルなどで近似する。これにより、メカモデル９２の計算ステップよりも１／１００倍程度短い、回路モデル８０の計算ステップに対応させたモータトルク７００ｇと指令値７００ｂとを動作モデルとして生成する。

次に、実行処理部４０は、簡易メカモデル生成部７５が生成した指令値７００ｂとモータトルク７００ｇとを用いて、第１実施形態と同様の温度シミュレーションを実行する。

図１５は、回路モデル８２の温度シミュレーション中のモニタ７００に表示させるメカモデル９２を含むモデル８０の画像例を示す図である。上述のように、枠７０ｃは、シミュレーション中の素子モデル例を示す枠であり、熱モデルを使用中であることを示している。すなわち、回路モデル８２の温度をシミュレーション中である。

回路モデル８２とメカモデル９２の計算ステップの長さは異なるので、例えば回路モデル８２の温度シミュレーション中は、メカモデル９２を切り離してシミュレーションする。このため、メカモデル９２と連携して動作するモータモデル９０のモータトルクは、モータトルク７００ｇが使用される。

図１６は、メカモデル９２と連携して動作する回路モデル８２の温度シミュレーション例を示すフローチャートである。図１６に示すように、まず、操作者は、情報入力部１０を介して温度シミュレーション対象となるメカモデル９２と回路モデル８２の情報を入力する（ステップＳ３００）。

次に、モデル生成部３０は、入力された情報に基づき、素子モデル８８に簡易モデルを使用したモデル８０を生成する（ステップＳ３０２）。
次に、実行処理部４０は、設定された時系列な指令値に従い、簡易モデルを用いて、第１計算ステップごとのモータトルク７００ｇと、指令値７００ｂとを出力部５０に出力し、記憶される（ステップＳ３０４）。

次に、実行処理部４０は、設定された期間が終了したか否かを判定する（ステップＳ３０６）。終了していない場合（ステップＳ３０６のＮ）、ステップＳ３０４からの処理を繰り返す。

一方で、実行処理部４０は、期間が終了した終了したと判断した場合（ステップＳ３０６のＹ）、蓄積されたデータを出力部５０から簡易メカモデル生成部７５に出力し、簡易メカモデル生成部７５は、第２計算ステップごとのモータトルク７００ｇと、指令値７００ｂとを生成する（ステップＳ１０８）。第２計算ステップは、例えば第１計算ステップの１００分の１の時間である。続けて、熱モデル生成部６０は、高精度モデルを熱モデルに置換する（ステップＳ３１０）。

次に、実行処理部４０は、設定された時系列な指令値７００ｂとモータトルク７００ｇとに従い、熱モデルを用いて、計算ステップごとの温度応答を演算する（ステップＳ３２０）。
次に、実行処理部は、設定された第２期間が終了したか否かを判定する（ステップＳ３２２）。終了していない場合（ステップＳ３３２のＮ）、ステップＳ３２０からの処理を繰り返す。

一方で、実行処理部４０は、第２期間が終了したと判断した場合（ステップＳ３２２のＹ）、出力部５０に素子モデル８８ごとの温度の時間変化を示す表示形態を生成させ、表示部７０に表示させた後に全体処理を終了する。

以上に説明したように、本実施形態によれば、まず、回路モデル８２の簡易モデルを用いてメカモデル９２の動作を第１計算ステップでシミュレーションし、メカモデル９２が制御モデル８６に出力する時系列な指令値７００ｂとモータトルク７００ｇとを記憶する。続けて、簡易メカモデル生成部７５に時系列な指令値７００ｂとモータトルク７００ｇとを第２計算ステップに対応させて生成させる。そして、第２計算ステップに対応した時系列な指令値７００ｂとモータトルク７００ｇとを用いて回路モデル８２の温度シミュレーションを第２計算ステップで行う。これにより、計算ステップのオーダが１００倍程度異なるメカモデル９２と連携する回路モデル８２の温度シミュレーションをより短時間に演算できる。

（第３実施形態）
第３実施形態に係る演算装置１は、モデル生成部３０が複数モデルの中から
動作モデルを自動的に生成する機能を更に有する点で、第２実施形態に係る演算装置１と相違する。以下では、第１実施形態に係る演算装置１と相違する点を説明する。

図１７は、第３実施形態に係る演算装置１の構成を示すブロック図である。図１７に示すように、本実施形態に係る演算装置１は、複数モデルを用いて動作モデルを自動的に生成可能であり、動作モデル生成部１００を備える。

記憶部２０は、例えば複数のモデル２０ｅ〜２０ｇを有する。複数のモデル２０ｅ〜２０ｇは物理モデルであり、時間応答性に関する情報と、詳細モデルと、簡易モデルとを有する。すなわち、初期状態では、動作モデルは生成されていない。

動作モデル生成部１００は、モデル２０ｅ〜２０ｇの詳細モデルと簡易モデルを用いて、目的に応じた動作モデルを生成する。
上述のように、本実施形態に係る詳細モデルは、各部品の物理特性が定義されたモデルであり、例えば、過渡応答なども演算可能である。簡易モデルは、詳細モデルを簡易化したモデルであり、例えば詳細モデルの応答特性をより長い時間間隔で平均化したモデルである。動作モデルは、例えば、細モデルの応答特性をより長い時間間隔且つ簡易モデルより短い間隔で平均化した、特定の物理現象に対応するモデルである。

例えば、モデル２０ｅは回路モデルである。モデル２０ｅの詳細モデルは、スイッチング素子の電気特性の情報を有する素子モデルを複数接続する回路モデルである。この詳細モデルは、スイッチング素子の過渡応答なども演算可能である。モデル２０ｅの簡易モデルは、例えば素子モデル内のスイッチング素子の電気特性を、詳細モデルの応答特性をより長い時間間隔で平均化し、抵抗特性で示すモデルである。モデル２０ｅの動作モデルは、例えば素子モデルのスイッチングに応じて熱を出力する熱モデルである。しかしなが、上述のように、熱モデルは「ｎｕｌｌ」状態であり、初期状態では生成されていない。

モデル２０ｅの詳細モデルの時間応答性は、例えば１００ナノ秒であり、モデル２０ｆの詳細モデルの時間応答性は、例えば０．１秒であり、時間オーダが数桁異なる。同様に、モデル２０ｇの詳細モデルの時間応答性は、例えばモデル２０ｆの詳細モデルの時間応答性と時間オーダが数桁異なり大きくなる。

このように、時間オーダの異なる詳細モデルを連結して物理モデルを生成すると、上述のように、時間応答性の短い詳細モデルがシミュレーション時間の律速となり、ミュレーション時間は現実的ではなくなってしまう。そこで、本実施形態に係る実行処理部４０では、詳細モデルの時間応答性に応じて、詳細モデル、簡易モデルを組合わせ、目的とする動作モデルをまず生成する。

図１８は、実行処理部４０の動作例を示すフローチャートである。図１８に示すように、先ず、実行処理部４０は、システムにおける観測したい特性を決定する（ステップＳ４００）。観測したい特性は、例えば、モータを駆動する回路の熱特性である。

次に、動作モデル生成部１００は、より長時間の観察を可能とするため、観測したい特性に応じた動作モデルを生成する（ステップＳ４０２）。動作モデルを生成するステップでは、動作モデル生成部１００は、複数の詳細モデルの応答時間に応じて動作モデルを生成する。動作モデルを生成するステップの詳細は、図１９及び図２０を用いて後述する。

次に、生成した動作モデルを用いて観測したい特性をシミュレーションにより演算する（ステップＳ４０４）。このように、観測したい特性に応じた動作モデルを生成し、より効率的なシミュレーションを行うことにより、より短時間で観測したい特性に応じたシミュレーション結果を得ることが可能となる。

図１９は、図１８のステップＳ４０２の詳細な処理例を示すフローチャートである。図２０は、図１９の処理例を時系列順に模式的に示す図である。

図１９に示すように、実行処理部４０は、動作モデルを有さない複数のモデル２０ｅ〜２０ｇのなかから最も応答性の大きい詳細モデルを選択する（ステップＳ５００）。すなわち、図２０のＳ２０に示すように、モデル２０ｇの詳細モデルが選択される。

次に、モデル生成部３０は、図２０のＳ２０に示すように、モデル２０ｇの詳細モデル、及びモデル２０ｅ、ｆの簡易モデルを用いた第１物理モデルを生成する（ステップＳ５０２）。ここでは、動作モデルを有さない残りのモデル２０ｅ、ｆは、簡易モデルを用いる。

次に、実行処理部４０は、第１物理モデルを用いたモデルシュミレーションを行い、モデル２０ｇの動作モデルを生成するためのデータを生成する（ステップＳ５０４）。続けて、動作モデル生成部１００は、ステップＳ５０２で得られたデータを用いて、モデル２０ｇの動作モデルを生成する。

そして、モデル生成部３０は、図２０のＳ２２に示すように、モデル２０ｇの詳細モデルを動作モデルに置換する（ステップＳ５０６）。

次に、実行処理部４０は、全てのモデルが動作モデルに置換されたか否かを判定する（ステップＳ５０８）。全てのモデルが動作モデルに置換さていない場合（ステップＳ５０８のＮ）、ステップＳ５００からの処理を繰り返す。これにより、図２０のＳ２４，２６に示すように、順に詳細モデルが動作モデルに置換される。一方で、全てのモデルが動作モデルに置換された場合（ステップＳ５０８のＹ）、処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、詳細モデルの時間応答性に応じて、詳細モデル、簡易モデルを組合わせ、目的とする動作モデルを生成し、全ての動作モデルが生成された後に、観測したい特性に応じたシミュレーションを行うこととした。これにより、より効率的なシミュレーションを行うことが可能となり、より短時間で観測したい特性に応じたシミュレーション結果を得ることができる。

（第４実施形態）
第４実施形態に係る演算装置１は、モデル生成部３０がＦＥＴモデル、及びメカモデルの中から動作モデルを自動的に生成する機能を更に有する点で、第２実施形態に係る演算装置１と相違する。以下では、第２実施形態に係る演算装置１と相違する点を説明する。

図２１は、第４実施形態に係る演算装置１の構成を示すブロック図である。図３に示すように、本実施形態に係る演算装置１は、ＦＥＴモデルｈ、及びメカモデルｉを用いて動作モデルを自動的に生成可能であり、動作モデル生成部１００を備える。動作モデル生成部１００は、熱モデル生成部６０と、簡易メカモデル生成部７５とを有する。

記憶部２０は、例えばＦＥＴモデル２０ｈと、メカモデル２０ｉと、を有する。ＦＥＴモデル２０ｈ、及びメカモデル２０ｉは物理モデルであり、時間応答性に関する情報と、詳細モデルと、簡易モデルとを有する。すなわち、初期状態では、動作モデルは生成されていない。

動作モデル生成部１００は、ＦＥＴモデル２０ｈ、及びメカモデル２０ｉの詳細モデルと簡易モデルとを用いて、目的に応じた動作モデルを生成する。ＦＥＴモデル２０ｈの詳細モデルは、例えば抵抗素子、容量素子（コンデンサ）、磁場にエネルギーを貯める受動素子（コイル）、及び能動素子であるスイッチング素子（例えばＭＯＳＦＥＴ）の接続関係の情報と、それぞれの電気特性の情報を有する。例えば、スイッチング素子に設定されている酸化膜の静電容量Ｃｇｓ，Ｃｇｄ、内蔵ダイオードの接合容量Ｃｄｓ、スイッチングタイムの情報、しきい値電圧ＶＧＳ（ｔｈ）などの情報を有する。ＦＥＴモデル２０ｈの簡易モデルは、例えば素子の抵抗値情報を持ったスイッチモデルである。

メカモデル２０ｉの詳細モデルは、機械的な動作を行うモデルである。メカモデル２０ｉの詳細モデルは、例えばギア、ハンドル、タイヤなどのメカ部品の組合せであり、メカ部品には動作特性が定義されている。メカモデル２０ｉの簡易モデルは、各メカ部品の動作を簡易化したモデルであり、例えば詳細モデルよりも長い計算ステップでの平均的な入出力特性を示す。

ＦＥＴモデル２０ｈの動作モデルは、例えば素子モデルのスイッチングに応じて熱を出力する熱モデルである。しかしなが、熱モデルは「ｎｕｌｌ」状態であり、初期状態では生成されていない。同様に、メカモデル２０ｉの動作モデルは、例えばＦＥＴモデル２０ｈの計算ステップに対応させたモータトルクと指令値７００ｂとの関係を示すモデルである。メカモデル２０ｉの動作モデルは「ｎｕｌｌ」状態であり、初期状態では生成されていない。

ＦＥＴモデル２０ｈの詳細モデルの時間応答性は、例えば１００ナノ秒であり、メカモデル２０ｉの詳細モデルの時間応答性は、例えば０．１秒である。このように、ＦＥＴモデル２０ｈの詳細モデルの時間応答性と、メカモデル２０ｉの詳細モデルの時間応答性とは時間オーダが数桁異なる。

時間オーダの異なる詳細モデルを連結して物理モデルを生成すると、上述のように、時間応答性の短い詳細モデルがシミュレーション時間の律速となり、ミュレーション時間は現実的ではなくなってしまう。そこで、本実施形態に係る実行処理部４０では、ＥＴモデル２０ｈ、及びメカモデル２０ｉにおける詳細モデルの時間応答性に応じて、詳細モデル、簡易モデルを組合わせ、目的とする動作モデルをまず生成する。

図２２は、実行処理部４０の動作例を示すフローチャートである。図２２に示すように、先ず、実行処理部４０は、システムにおける観測したい特性を決定する（ステップＳ６００）。観測したい特性は、例えば、モータを駆動するＦＥＴの熱特性である。

次に、動作モデル生成部１００は、より長時間の観察を可能とするため、観測したい特性に応じた動作モデルを生成する（ステップＳ６０２）。動作モデルを生成するステップでは、動作モデル生成部１００は、複数の詳細モデルの応答時間に応じて動作モデルを生成する。動作モデルを生成するステップの詳細は、図２３を用いて後述する。

次に、生成した動作モデルを用いて観測したい特性をシミュレーションにより演算する（ステップＳ６０４）。このように、観測したい特性に応じた動作モデルを生成し、より効率的なシミュレーションを行うことにより、より短時間で観測したい特性に応じたシミュレーション結果を得ることが可能となる。

図２３は、図２２のステップＳ６０２の詳細な処理例を示すフローチャートである。図２３に示すように、実行処理部４０は、動作モデルを有さないＦＥＴモデル２０ｈ、及びメカモデル２０ｉのなかから最も応答性の大きい詳細モデルを選択する（ステップＳ５００）。すなわち、メカモデル２０ｉの詳細モデルが選択される。

次に、モデル生成部３０は、メカモデル２０ｉの詳細モデル、及びＦＥＴモデル２０ｈの簡易モデルを用いた第１物理モデルを生成する（ステップＳ７０２）。

次に、実行処理部４０は、第１物理モデルを用いたモデルシュミレーションを行い、メカモデル２０ｉの動作モデルを生成するためのデータを生成する（ステップＳ７０４）。続けて、動作モデル生成部１００の簡易メカモデル生成部７５は、ステップＳ７０４で得られたデータを用いて、メカモデル２０ｉの動作モデルを第１動作モデルとして生成する（ステップＳ７０６）。

そして、モデル生成部３０は、ＦＥＴモデル２０ｈの簡易モデルを詳細モデルに置換する（ステップＳ７０８）。そして、更にメカモデル２０ｉの詳細モデルを第１動作モデルに置換し、第２物理モデルを生成する（ステップＳ７１０）。

次に、実行処理部４０は、第２物理モデルを用いたモデルシュミレーションを行い、ＦＥＴモデル２０ｈの動作モデルを生成するためのデータを生成する（ステップＳ７１２）。続けて、動作モデル生成部１００の熱モデル生成部６０は、ステップＳ７１２で得られたデータを用いて、ＦＥＴモデル２０ｈの熱モデルを第２動作モデルとして生成する（ステップＳ７１４）。

そして、モデル生成部３０は、ＦＥＴモデル２０ｈの詳細モデルを第２動作モデルに置換して、第３物理モデルを生成し（ステップＳ７１６）、処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、ＦＥＴモデル２０ｈ及びメカモデル２０ｉの詳細モデルの時間応答性に応じて、詳細モデル、簡易モデルを組合わせ、目的とする動作モデルを生成し、全ての動作モデルが生成された後に、観測したいＦＥＴモデル２０ｈの熱特性に応じたシミュレーションを行うこととした。これにより、より効率的なシミュレーションを行うことにより、より短時間に観測したいＦＥＴモデル２０ｈの熱特性に応じたシミュレーション結果を得ることが可能となる。

上述した演算装置１の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、演算装置の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク部やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。

また、演算装置１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。

以上、いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例としてのみ提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図したものではない。本明細書で説明した新規な装置、方法及びプログラムは、その他の様々な形態で実施することができる。また、本明細書で説明した装置、方法及びプログラムの形態に対し、発明の要旨を逸脱しない範囲内で、種々の省略、置換、変更を行うことができる。

なお、以下の付記に記載されているような演算方法、及び演算装置が考えられる。

（付記１）
スイッチング素子の電気特性の情報を有する素子モデルを複数接続する回路モデルを生成するモデル生成工程と、
前記複数の前記素子モデルごとの電気特性の情報を用いて、所定の時系列な入力値に対して前記素子モデルのスイッチングで時間ステップごとに発生する電力を時系列に演算する実行処理工程と、
前記時間ステップごとに発生する前記電力を積算した積算値に基づく出力値を、前記素子モデルのスイッチングに応じて出力する熱モデルを生成する熱モデル生成工程と、
を備える、演算方法。

（付記２）
前記熱モデル生成工程は、前記積算値を所定の時間で除算した値、又は前記積算値を代表値とし、前記代表値に基づく前記出力値を出力する、付記１に記載の演算方法。

（付記３）
前記熱モデルは、前記代表値を用いて、前記所定の入力値に応じた線形演算により前記出力値を出力する、付記２に記載の演算方法。

（付記４）
前記実行処理工程は、第１期間の時系列な指令値に従い、前記複数の前記素子モデルごとの電気特性の情報を用いて、時間ステップごとに発生する電力を時系列に演算し、
前記第１期間よりも長い第２期間の時系列な指令値に従い、前記熱モデルを用いて前記素子モデルの時間ステップごとの発生電力を時系列に演算する、付記１に記載の演算方法。

（付記５）
前記実行処理工程は、前記熱モデルを用いて発生させた発生電力を用いて、前記素子モデルの前記時間ステップごとの温度を時系列に演算する、付記４に記載の演算方法。

（付記６）
前記素子モデルに発生する温度の時間変化を示す表示形態を生成する出力工程を、
更に備える、付記１乃至５のいずれかに記載の演算方法。

（付記７）
前記回路モデルは、複数の異なる回路モデルの中から選択可能である、付記１乃至６のいずれかに記載の演算方法。

（付記８）
前記素子モデルは、複数の異なる素子モデルの中から選択可能である、付記１乃至７のいずれかに記載の演算方法。

（付記９）
前記回路モデルは、更にモータモデルの情報を有し、
前記モデル生成工程は、前記モータモデルに駆動される機械構造のメカモデルを生成する、付記１乃至８のいずれかに記載の演算方法。

（付記１０）
前記実行処理工程は、前記メカモデルが含まれる場合に、時系列なメカモデル用指令値に従い前記メカモデルの動作を前記時間ステップよりも長い第２時間ステップごとに演算する、付記９に記載の演算方法。

（付記１１）
前記回路モデルの指令値は、前記メカモデルから出力される前記モータモデルのトルク出力を指示するトルク指示値と、前記モータのモータトルクとであり、
前記実行処理工程は、前記トルク指示値及び前記モータトルクを演算する場合には、前記素子モデル内のスイッチング素子の電気特性を抵抗特性で示す簡易モデルに置き換えて演算する、付記１０に記載の演算方法。

（付記１２）
前記実行処理工程は、前記メカモデルを駆動する際の前記素子モデルの温度を演算する場合に、前記メカモデルの代わりに前記トルク指示値、前記モータトルク、及び前記熱モデルを用いて、前記時間ステップごとに温度を演算する、付記１１に記載の演算方法。

（付記１３）
スイッチング素子の電気特性の情報を有する素子モデルを複数接続する回路モデルを生成するモデル生成部と、
前記複数の前記素子モデルごとの電気特性の情報を用いて、所定の時系列な入力値に対して前記素子モデルのスイッチングで時間ステップごとに発生する電力を時系列に演算する実行処理部と、
前記時間ステップごとに発生する前記電力を積算した積算値に基づく出力値を、前記素子モデルのスイッチングに応じて出力する熱モデルを生成する熱モデル生成部と、
を備える、演算装置。

（付記１４）
複数の詳細モデルと、前記複数の詳細モデルそれぞれに対応し、計算ステップの間隔が対応する詳細モデルよりも長い簡易モデルを用いて観測したい物理特性を演算する方法であって
システムにおける観測したい物理特性を取得する工程と、
前記観測したい物理特性に対応する動作モデルであって、計算ステップの間隔が対応する詳細モデルよりも長い動作モデルを生成する動作モデル生成工程と、
動作モデル生成工程で生成した動作モデルを用いて、観測したい物理特性をシュミレーションする観測工程と、
を備え、
前記動作モデル生成工程は、前記複数の詳細モデルの応答時間に応じて前記動作モデルを生成する演算方法。

（付記１５）
前記動作モデル生成工程は、
複数の詳細モデルと、前記複数の詳細モデルそれぞれに対応する簡易モデルを用いて、複数の詳細モデルの少なくともいずれかに対応する動作モデルを演算する工程であって、
前記複数の詳細モデルの中で応答時間が最も長い第１詳細モデルと、前記複数の詳細モデルの中で前記第１詳細モデルを除く詳細物理モデルに対応する簡易モデルそれぞれとを用いて第１物理モデルを生成する第１モデル生成工程と、
前第１物理モデルを用いて、前記第１詳細モデルの時間応答に合わせた時間ステップごとに発生する物理現象を時系列に演算する第１実行処理工程と、
前記時間ステップごとに発生する前記物理現象に基づき、前記第１詳細モデルの第１動作モデルを生成する第１生成工程と、
を有する、付記１４に記載の演算方法。

（付記１６）
前記第１動作モデルと、前記複数の詳細物理モデルのなかで応答時間が２番目に長い第２詳細モデルと、を少なくとも用いて第２物理モデルを生成する第２モデル生成工程と、
前記第２物理モデルを用いて、前記第２詳細モデルの時間応答に合わせた時間ステップごとに発生する物理現象を時系列に演算する第２実行処理工程と、
前記時間ステップごとに発生する前記物理現象に基づき、前記第２詳細モデルの第２動作モデルを生成する第２生成工程と、
を有する、付記１５に記載の演算方法。

（付記１７）
前記第２詳細モデルに対応する簡易モデルを用いて前記第２物理モデルを生成する、付記１６に記載の演算方法。

（付記１８）
前記第１動作モデル、及び第２動作モデルと、複数の詳細物理モデルのなかで応答時間が３番目に長い第３詳細モデルと、を少なくとも用いて第３物理モデルを生成する第３モデル生成工程と、
前記第３物理モデルを用いて、前記第３詳細モデルの時間応答に合わせた時間ステップごとに発生する物理現象を時系列に演算する第３実行処理工程と、
前記時間ステップごとに発生する前記物理現象に基づき、前記第３詳細モデルの第３動作モデルを生成する第３生成工程と、
を有する、付記１７に記載の演算方法。演算方法。

（付記１９）
前記第１動作モデル、第２動作モデル、及び第３動作モデルを少なくとも用いて第４物理モデルを生成する第４モデル生成工程と、
前記第４物理モデルを用いて、前記第１動作モデル、第２動作モデル、及び第３動作モデルのいずれかの時間応答に合わせた時間ステップごとに発生する物理現象を時系列に演算する第３実行処理工程と、
を有する、付記１８に記載の演算方法。演算方法。

（付記２０）
前記第１詳細モデルはメカモデルであり、前記第２詳細モデルはスイッチング素子の電気特性の情報を有するＦＥＴモデルを複数接続する回路モデルであり、
前記第１モデル生成工程は、前記メカモデルと、前記回路モデルの前記ＦＥＴモデル内のスイッチング素子の電気特性を抵抗特性で示す簡易モデルとを、用いて前記物理モデルを生成し、
前記第１生成工程は、前記メカモデルのトルク指示値に応じたモータトルクの時系列値を前記第１動作モデルとして生成する、付記１５に記載の演算方法。

１：演算装置、３０：モデル生成部、４０：実行処理部、５０：出力部、６０：熱モデル生成部、７０：表示部、７５：簡易メカモデル生成部、８２：回路モデル、８８：素子モデル、９０：モータモデル、９２：メカモデル、７００ｂ：指令値、７００ｆ：ハンドル角度、７００ｇ：モータトルク。

Claims (9)

1. スイッチング素子の電気特性の情報を有する素子モデルを複数接続する回路モデルを生成するモデル生成工程と、
   前記複数の前記素子モデルごとの電気特性の情報を用いて、所定の時系列な入力値に対して前記素子モデルのスイッチングで時間ステップごとに発生する電力を時系列に演算する実行処理工程と、
   前記時間ステップごとに発生する前記電力を積算した積算値に基づく出力値を、前記素子モデルのスイッチングに応じて出力する熱モデルを生成する熱モデル生成工程と、
   を備える、演算方法。
2. 前記熱モデル生成工程は、前記積算値を所定の時間で除算した値、又は前記積算値を代表値とし、前記代表値に基づく前記出力値を出力する、請求項１に記載の演算方法。
3. 前記熱モデルは、前記代表値を用いて、前記所定の入力値に応じた線形演算により前記出力値を出力する、請求項２に記載の演算方法。
4. 前記実行処理工程は、第１期間の時系列な指令値に従い、前記複数の前記素子モデルごとの電気特性の情報を用いて、時間ステップごとに発生する電力を時系列に演算し、
   前記第１期間よりも長い第２期間の時系列な指令値に従い、前記熱モデルを用いて前記素子モデルの時間ステップごとの発生電力を時系列に演算する、請求項１に記載の演算方法。
5. 前記実行処理工程は、前記熱モデルを用いて発生させた発生電力を用いて、前記素子モデルの前記時間ステップごとの温度を時系列に演算する、請求項４に記載の演算方法。
6. 前記素子モデルに発生する温度の時間変化を示す表示形態を生成する出力工程を、
   更に備える、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の演算方法。
7. スイッチング素子の電気特性の情報を有する素子モデルを複数接続する回路モデルを生成するモデル生成部と、
   前記複数の前記素子モデルごとの電気特性の情報を用いて、所定の時系列な入力値に対して前記素子モデルのスイッチングで時間ステップごとに発生する電力を時系列に演算する実行処理部と、
   前記時間ステップごとに発生する前記電力を積算した積算値に基づく出力値を、前記素子モデルのスイッチングに応じて出力する熱モデルを生成する熱モデル生成部と、
   を備える、演算装置。
8. 複数の詳細モデルと、前記複数の詳細モデルそれぞれに対応し、計算ステップの間隔が対応する詳細モデルよりも長い簡易モデルを用いて観測したい物理特性を演算する方法であって
   システムにおける観測したい物理特性を取得する工程と、
   前記観測したい物理特性に対応する動作モデルであって、計算ステップの間隔が対応する詳細モデルよりも長い動作モデルを生成する動作モデル生成工程と、
   動作モデル生成工程で生成した動作モデルを用いて、観測したい物理特性をシュミレーションする観測工程と、
   を備え、
   前記動作モデル生成工程は、前記複数の詳細モデルの応答時間に応じて前記動作モデルを生成する演算方法。
9. 前記動作モデル生成工程は、
   複数の詳細モデルと、前記複数の詳細モデルそれぞれに対応する簡易モデルを用いて、複数の詳細モデルの少なくともいずれかに対応する動作モデルを演算する工程であって、
   前記複数の詳細モデルの中で応答時間が最も長い第１詳細モデルと、前記複数の詳細モデルの中で前記第１詳細モデルを除く詳細物理モデルに対応する簡易モデルそれぞれとを用いて第１物理モデルを生成する第１モデル生成工程と、
   前第１物理モデルを用いて、前記第１詳細モデルの時間応答に合わせた時間ステップごとに発生する物理現象を時系列に演算する第１実行処理工程と、
   前記時間ステップごとに発生する前記物理現象に基づき、前記第１詳細モデルの第１動作モデルを生成する第１生成工程と、
   を有する、請求項８に記載の演算方法。

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