JP2022156744A - Analyzer, analysis method, and computer program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、解析装置、解析方法、及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention relates to an analysis device, an analysis method, and a computer program.
衝突安全性と軽量化の要請から、自動車の車体等に適用されている鋼板の引張強さは、590MPa級を超え、GPaの単位にまで達しつつある。高強度鋼板は、板厚を増加させることなく、衝突時の吸収エネルギー、強度等を高めることができる。他の軽量化素材に比べれば、高強度鋼板を用いた部品加工、組み立て等は、必ずしも設備や生産技術の大きな変革を要しない。従って、高強度鋼板を用いた部品加工、組み立て等の生産コストへの負荷は、他の軽量化素材に比べれば、比較的小さいと考えられている。 Due to the demand for collision safety and weight reduction, the tensile strength of steel sheets used for automobile bodies has exceeded the 590 MPa class and is reaching the unit of GPa. A high-strength steel plate can increase energy absorption, strength, etc. at the time of collision without increasing the plate thickness. Compared to other lightweight materials, parts processing and assembly using high-strength steel does not necessarily require major changes in equipment and production technology. Therefore, it is believed that the burden on the production cost of parts processing, assembly, etc. using high-strength steel sheets is relatively small compared to other lightweight materials.
しかしながら、プレス加工の場合、鋼板の強度上昇と共に、スプリングバック、しわ等が増加し、部品の寸法精度の確保が困難となる。また、強度上昇に伴う延性の低下は、プレス成形時の破断の危険性を高める。このように、高強度鋼板による性能と生産性の両立は、従来の軟鋼板に比べれば必ずしも容易ではなく、開発工期短縮、製造コスト抑制等と相まって、量産までの加工技術開発の負荷を大きく高めている。 However, in the case of press working, springback, wrinkles, etc. increase as the strength of the steel sheet increases, making it difficult to ensure the dimensional accuracy of the parts. In addition, the decrease in ductility accompanying the increase in strength increases the risk of breakage during press forming. In this way, achieving both performance and productivity with high-strength steel sheets is not necessarily easier than with conventional mild steel sheets. ing.
上述の破断、しわ、及びスプリングバックのうち、破断及びしわは、部品形状、成形条件等によっては、従来の軟鋼板を用いる場合でも発生し得る課題であり、これまでに数多くの知見、対策技術等が蓄積されている。一方、スプリングバックは、高強度鋼板を用いる場合に特有の課題であり、未だ十分な検討がされておらず、広く普及している成形シミュレーションも、スプリングバック解析による寸法精度予測については、十分な実用信頼性を得ているとは言えない。 Of the above-mentioned fractures, wrinkles, and springback, fractures and wrinkles are problems that can occur even when conventional mild steel plates are used, depending on the shape of the part, molding conditions, etc., and there have been many findings and countermeasures. etc. are accumulated. On the other hand, springback is a unique problem when using high-strength steel sheets, and it has not been sufficiently studied yet. It cannot be said that it has achieved practical reliability.
スプリングバックとは、成形品を成形後に金型から取り出す作業や、不要な部分をトリミングする作業等、部品の拘束を緩和する作業をすることで残留応力が駆動力となり、新たな釣り合いを満たすように部品に生じる弾性変形である。高強度鋼板ではこのスプリングバックが大きいため、最終製品として要求されている寸法精度の確保が困難になる。 Springback is the work of removing the molded product from the mold after molding, trimming unnecessary parts, and other work to relax the restraint of the parts. It is the elastic deformation that occurs in the part. Since the high-strength steel sheet has a large springback, it becomes difficult to secure the dimensional accuracy required for the final product.
スプリングバックは、現象に応じて、「角度変化」、「壁そり」、「ねじれ(ひねれ)」、「稜線そり(面そり)」、「パンチ底のスプリングバック」に分類される。いずれも、部品内での残留応力分布が曲げ又はねじりのモーメントとして働き、材料の弾性係数、板厚、部品形状等で決まる剛性に応じて部品が変形した結果として生じる。例えば、最も良く知られているスプリングバックの例は、曲げ角度変化、壁そり等である。これらのスプリングバックは、板厚方向の応力分布が駆動力となり、剛性は主に板厚で決定される。或いは、長手方向に湾曲したハット断面のビームをドロー成形すると、壁そり及びねじれが生じるが、湾曲の曲率が小さいと部品剛性が高まり、壁そりが小さくなる。 Springback is classified into "angle change", "wall warp", "twist", "ridge line warp", and "punch bottom springback" according to the phenomenon. In either case, the residual stress distribution within the part acts as a bending or torsional moment, resulting in deformation of the part depending on the rigidity determined by the elastic modulus of the material, the plate thickness, the shape of the part, and the like. For example, the best known examples of springback are bend angle changes, wall warpage, and the like. These springbacks are driven by the stress distribution in the plate thickness direction, and the rigidity is mainly determined by the plate thickness. Alternatively, draw forming a beam with a longitudinally curved hat cross-section can cause wall warpage and twisting, but a small curvature of curvature increases part stiffness and reduces wall warpage.
このメカニズムに基づくと、寸法精度不良の対策方法の一つは、板厚、部品形状等を変更し、スプリングバックの弾性変形モードに応じた剛性を高め、スプリングバックに対する抵抗を増大させることである。 Based on this mechanism, one of the countermeasures against poor dimensional accuracy is to change the plate thickness, part shape, etc., increase the rigidity according to the elastic deformation mode of springback, and increase the resistance to springback. .
スプリングバックに対する抵抗の増大は、確実に寸法変化を低下させる。スプリングバックに対する抵抗は、その弾性変形モードに対する部品の剛性である。部品の剛性を高めるためには、部品の形状が重要な因子である。部品の形状は、性能、レイアウト等の要件で制約されているため、ビード、エンボス等の小さな対策が有効である。 Increased resistance to springback certainly reduces dimensional change. The resistance to springback is the stiffness of a part to its elastic deformation modes. The shape of the part is an important factor in increasing the rigidity of the part. Since the shape of parts is restricted by requirements such as performance and layout, small measures such as beads and embossments are effective.
壁そりに対するビードは、最も典型的な剛性補強対策例である。一方、複雑な部品での3次元的なスプリングバックに対して、最適な剛性補強位置を見出すのは容易でない。新たな試みとして、固有振動解析及び最適化を併用する方法が提案されている(非特許文献1を参照)。 Beads against wall warpage are the most typical examples of stiffening measures. On the other hand, it is not easy to find the optimum rigid reinforcement position for three-dimensional springback in complicated parts. As a new attempt, a method has been proposed in which natural vibration analysis and optimization are used together (see Non-Patent Document 1).
即ち、固有振動数が剛性の平方根に比例し、且つ、密度(質量)の平方根に反比例することに着目し、スプリングバックの弾性変形モードを特定し、そのスプリングバックの弾性変形モードに対応する固有振動モードを選定し、その固有振動モードの固有振動数が上昇するように、要素の一部を同密度の高弾性材料に置き換え、その要素の最適な配置を、最適化ツール等を用いて求める。これにより、最適な剛性補強位置を容易に見出すことができる。 That is, focusing on the fact that the eigenfrequency is proportional to the square root of stiffness and inversely proportional to the square root of density (mass), the elastic deformation mode of springback is specified, and the eigenfrequency corresponding to the elastic deformation mode of springback is determined. Select a vibration mode, replace part of the elements with highly elastic material of the same density so that the natural frequency of the natural vibration mode increases, and find the optimum arrangement of the elements using an optimization tool, etc. . This makes it easy to find the optimum stiffening position.
しかしながら、この方法では、固有振動モードを手動で選定しなければならないため、手間が掛かるという問題があった。また、固有振動モードを自動で選定するとしても、選定基準が明らかでないため、スプリングバックの弾性変形モードに対応する固有振動モードを選定できるとは限らず、高弾性材料の最適な配置が得られるとは限らなかった。そこで、すべての固有振動モードを選定し、それぞれについて高弾性材料の最適な配置を求めることも考えられるが、それではコストが掛かりすぎるという問題があった。このため、スプリングバックによって生じる部材の変形を低減するための解析を容易に行うことができなかった。 However, this method has the problem that the natural vibration mode must be selected manually, which is time-consuming. Also, even if the natural vibration mode is automatically selected, it is not always possible to select the natural vibration mode corresponding to the elastic deformation mode of springback because the selection criteria are not clear. It wasn't. Therefore, it is conceivable to select all the natural vibration modes and obtain the optimum arrangement of the highly elastic material for each, but there is a problem that the cost is too high. For this reason, it has not been possible to easily perform an analysis for reducing the deformation of members caused by springback.
そこで、スプリングバック後の形状が、どの固有振動モードに相当するかを選定する際に、スプリングバック変位と各固有振動モードの固有ベクトルとを比較する手法が考えられる。この場合、スプリングバック前の部材の姿勢(座標系)と固有振動モード解析における部材の姿勢とが一致している必要がある。また、スプリングバックの拘束位置によってスプリングバック後の姿勢が大きく変化する場合、スプリングバック前の姿勢を一致させても正しいモード選定ができなくなることがある。 Therefore, when selecting which natural vibration mode the shape after springback corresponds to, a method of comparing the springback displacement and the eigenvector of each natural vibration mode can be considered. In this case, the orientation (coordinate system) of the member before springback must match the orientation of the member in the natural vibration mode analysis. Also, if the attitude after springback changes greatly depending on the restraint position of springback, it may not be possible to select the correct mode even if the attitude before springback is matched.
本発明は、このような従来の課題を解決すべくなされたものであり、部材の姿勢(座標系)に依存しない物理量を並べて生成したベクトルについて、スプリングバック後と各固有振動モードとで内積を算出して一致度を評価することにより、座標系に依存しない固有振動モードを容易に選定し、スプリングバックによって生じる部材の変形を低減するための解析を容易且つ確実に行えるようにすることを目的とする。 The present invention has been made to solve such conventional problems. For vectors generated by arranging physical quantities that do not depend on the posture (coordinate system) of a member, the inner product after springback and each natural vibration mode is calculated. The purpose is to easily select the natural vibration mode that does not depend on the coordinate system by calculating and evaluating the degree of matching, and to easily and reliably perform analysis to reduce the deformation of members caused by springback. and
本発明の解析装置は、部材の形状を示す有限要素モデルデータ、前記部材の材料物性を示す材料物性データ、及び前記部材に生じる応力分布を示す応力分布データを取得するプレス成形解析部と、前記有限要素モデルデータ、前記材料物性データ、及び前記応力分布データに基づいて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における、応力及び歪の少なくともいずれか1つを含む座標系に依存しない物理量を求めることにより、スプリングバックによって生じる前記部材の前記物理量の分布を示す第1分布ベクトルを生成するスプリングバック解析部と、前記有限要素モデルデータ及び前記材料物性データに基づいて、各固有振動モードについて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における前記物理量を求めることにより、前記各固有振動モードでの前記部材の前記物理量の分布を示す第2分布ベクトルを生成する固有振動解析部と、前記第1分布ベクトルと前記各固有振動モードでの前記第2分布ベクトルのそれぞれとの内積を算出して一致度を求めるモード分解部と、前記一致度に基づいて、1つ又は複数の固有振動モードを選定するモード選定部とを有する。 The analysis apparatus of the present invention comprises a press forming analysis unit that acquires finite element model data indicating the shape of a member, material property data indicating material properties of the member, and stress distribution data indicating the stress distribution occurring in the member; Based on the finite element model data, the material physical property data, and the stress distribution data, a coordinate system independent physical quantity including at least one of stress and strain is obtained at a plurality of evaluation points of the finite element model data. a springback analysis unit that generates a first distribution vector indicating the distribution of the physical quantity of the member caused by springback; a natural vibration analysis unit that generates a second distribution vector indicating the distribution of the physical quantity of the member in each of the natural vibration modes by obtaining the physical quantity at a plurality of evaluation points of the finite element model data; a mode decomposition unit that calculates an inner product between a vector and each of the second distribution vectors in each of the natural vibration modes to obtain a degree of coincidence; and selects one or more natural vibration modes based on the degree of coincidence. and a mode selection unit.
本発明の解析装置において、前記物理量は、応力、歪、及び歪エネルギー密度のうちの少なくとも1つである。 In the analysis device of the present invention, the physical quantity is at least one of stress, strain, and strain energy density.
本発明の解析装置において、前記物理量は、以下の不変量J1,J2,J3,I1,I2,I3のうちの少なくとも1つであることを特徴とする請求項1に記載の解析装置。σは応力、εは歪、δはクロネッカーのデルタ、detは行列式をそれぞれ示す。 2. The analysis apparatus according to claim 1 , wherein the physical quantity is at least one of the following invariants J1, J2, J3 , I1, I2 , and I3 : analysis equipment. σ is the stress, ε is the strain, δ is the Kronecker delta, and det is the determinant.
本発明の解析方法は、部材の形状を示す有限要素モデルデータ、前記部材の材料物性を示す材料物性データ、及び前記部材に生じる応力分布を示す応力分布データを取得するプレス成形解析工程と、前記有限要素モデルデータ、前記材料物性データ、及び前記応力分布データに基づいて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における、応力及び歪の少なくともいずれか1つを含む座標系に依存しない物理量を求めることにより、スプリングバックによって生じる前記部材の前記物理量の分布を示す第1分布ベクトルを生成するスプリングバック解析工程と、前記有限要素モデルデータ及び前記材料物性データに基づいて、各固有振動モードについて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における前記物理量を求めることにより、前記各固有振動モードでの前記部材の前記物理量の分布を示す第2分布ベクトルを生成する固有振動解析工程と、前記第1分布ベクトルと前記各固有振動モードでの前記第2分布ベクトルのそれぞれとの内積を算出して一致度を求めるモード分解工程と、前記一致度に基づいて、1つ又は複数の固有振動モードを選定するモード選定工程とを少なくとも行う。 The analysis method of the present invention includes a press forming analysis step of obtaining finite element model data indicating the shape of a member, material property data indicating material properties of the member, and stress distribution data indicating the stress distribution occurring in the member; Based on the finite element model data, the material physical property data, and the stress distribution data, a coordinate system independent physical quantity including at least one of stress and strain is obtained at a plurality of evaluation points of the finite element model data. a springback analysis step of generating a first distribution vector indicating the distribution of the physical quantity of the member caused by springback; a natural vibration analysis step of generating a second distribution vector indicating the distribution of the physical quantity of the member in each of the natural vibration modes by obtaining the physical quantity at a plurality of evaluation points of the finite element model data; A mode decomposition step of calculating the inner product of the vector and each of the second distribution vectors in each of the natural vibration modes to obtain a degree of matching, and selecting one or more natural vibration modes based on the degree of matching. At least a mode selection step is performed.
本発明の解析方法において、前記物理量は、応力、歪、及び歪エネルギー密度のうちの少なくとも1つである。 In the analysis method of the present invention, the physical quantity is at least one of stress, strain, and strain energy density.
本発明の解析方法において、前記物理量は、以下の不変量J1,J2,J3,I1,I2,I3のうちの少なくとも1つであることを特徴とする請求項1に記載の解析装置。σは応力、εは歪、δはクロネッカーのデルタ、detは行列式をそれぞれ示す。 2. The analysis method according to claim 1 , wherein the physical quantity is at least one of the following invariants J1, J2, J3 , I1, I2 , and I3 : analysis equipment. σ is the stress, ε is the strain, δ is the Kronecker delta, and det is the determinant.
本発明のコンピュータプログラムは、部材の形状を示す有限要素モデルデータ、前記部材の材料物性を示す材料物性データ、及び前記部材に生じる応力分布を示す応力分布データを取得するプレス成形解析工程と、前記有限要素モデルデータ、前記材料物性データ、及び前記応力分布データに基づいて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における、応力及び歪の少なくともいずれか1つを含む座標系に依存しない物理量を求めることにより、スプリングバックによって生じる前記部材の前記物理量の分布を示す第1分布ベクトルを生成するスプリングバック解析工程と、前記有限要素モデルデータ及び前記材料物性データに基づいて、各固有振動モードについて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における前記物理量を求めることにより、前記各固有振動モードでの前記部材の前記物理量の分布を示す第2分布ベクトルを生成する固有振動解析工程と、前記第1分布ベクトルと前記各固有振動モードでの前記第2分布ベクトルのそれぞれとの内積を算出して一致度を求めるモード分解工程と、前記一致度に基づいて、1つ又は複数の固有振動モードを選定するモード選定工程とをコンピュータに実行させる。 The computer program of the present invention comprises a press forming analysis step of acquiring finite element model data indicating the shape of a member, material property data indicating material properties of the member, and stress distribution data indicating the stress distribution occurring in the member; Based on the finite element model data, the material physical property data, and the stress distribution data, a coordinate system independent physical quantity including at least one of stress and strain is obtained at a plurality of evaluation points of the finite element model data. a springback analysis step of generating a first distribution vector indicating the distribution of the physical quantity of the member caused by springback; a natural vibration analysis step of generating a second distribution vector indicating the distribution of the physical quantity of the member in each of the natural vibration modes by obtaining the physical quantity at a plurality of evaluation points of the finite element model data; A mode decomposition step of calculating the inner product of the vector and each of the second distribution vectors in each of the natural vibration modes to obtain a degree of coincidence, and selecting one or more natural vibration modes based on the degree of coincidence. and causing a computer to perform a mode selection step.
本発明のコンピュータプログラムにおいて、前記物理量は、応力、歪、及び歪エネルギー密度のうちの少なくとも1つである。 In the computer program of the present invention, the physical quantity is at least one of stress, strain, and strain energy density.
本発明のコンピュータプログラムにおいて、前記物理量は、以下の不変量J1,J2,J3,I1,I2,I3のうちの少なくとも1つである。σは応力、εは歪、δはクロネッカーのデルタ、detは行列式をそれぞれ示す。 In the computer program of the present invention, the physical quantity is at least one of the following invariants J1, J2, J3 , I1, I2 , I3 . σ is the stress, ε is the strain, δ is the Kronecker delta, and det is the determinant.
本発明によれば、スプリングバック変形に対応する、座標系に依存しない固有振動モードを容易に選定することができる。従って、スプリングバックによって生じる部材の変形を低減するための解析を容易且つ確実に行うことが可能となる。 According to the present invention, it is possible to easily select a natural vibration mode that does not depend on a coordinate system and that corresponds to springback deformation. Therefore, it is possible to easily and reliably perform analysis for reducing deformation of members caused by springback.
以下、図面を参照しつつ、本発明の様々な実施形態について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はそれらの実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。 Various embodiments of the present invention will now be described with reference to the drawings. However, it should be noted that the technical scope of the present invention is not limited to those embodiments, but extends to the invention described in the claims and equivalents thereof.
図1は、解析装置1の動作の一例を説明するフローチャートである。なお、図1に示す処理フローは、図11に示す解析装置1の記憶部12に予め記憶されているプログラムに基づき、主に解析装置1の処理部13により、解析装置1の各要素と協働して実行される。なお、解析装置1の構成については後述する。
FIG. 1 is a flow chart for explaining an example of the operation of the
最初に、処理部13は、記憶部12に記憶されている「CADモデルデータ及び生成条件データ」に基づいて、部材の形状を、特定の形状及びサイズの複数の要素に分割することにより、有限要素モデルデータを生成する(ステップS101)。また、処理部13は、生成した有限要素モデルデータを、記憶部12に格納する。なお、有限要素モデルの生成処理には、市販のアプリケーションプログラムであるHyperMeshを利用する。しかしながら、他のアプリケーションプログラム(ANSA等)を利用することも可能である。
First, the
図2(a)は、対象部材の構造体に組み込まれた姿勢を示す模式図(斜視図)である。図2(b)は、対象部材の成形解析における成形完了時の姿勢を示す模式図(斜視図)である。 FIG. 2(a) is a schematic diagram (perspective view) showing the orientation of the target member incorporated into the structure. FIG. 2B is a schematic diagram (perspective view) showing a posture at the completion of molding in the molding analysis of the target member.
次に、処理部13は、記憶部12に記憶されている有限要素モデルデータ、材料物性データ、及びプレス成形条件データに基づいて、部材の各要素に発生する応力を有限要素法によって求めることにより、部材の応力分布データを生成する(ステップS102)。このように部材の応力分布データには、部材の各要素に発生する応力を示す情報が含まれる。また、処理部13は、生成した応力分布データを、記憶部12に格納する。なお、プレス成形の解析処理には、市販のアプリケーションプログラムであるHyperFormを利用する。しかしながら、他のアプリケーションプログラム(LS-DYNA、PAM-STAMP,ABAQUS等)を利用することも可能である。
Next, the
次に、処理部13は、記憶部12に記憶されている有限要素モデルデータ、応力分布データ、材料物性データ、及び境界条件データに基づいて、有限要素モデルデータの複数の評価点における、部材の姿勢(座標系)に依存しない物理量を有限要素法によって求め、評価点順に並べることにより、スプリングバックによって生じる部材の前記物理量の分布を示す第1分布ベクトルを生成する(ステップS103)。前記物理量としては、応力(最大主応力、最小主応力)、歪(最大主歪、最小主歪)、歪エネルギー密度、各種不変量等を用いることができる。評価点としては、有限要素モデルデータにおける任意の要素(全ての要素でも良い)内の積分点や節点(全ての節点でも良い)等の任意の点とすれば良い。
Next, based on the finite element model data, the stress distribution data, the material physical property data, and the boundary condition data stored in the
前記物理量を、最大主歪とした場合の第1分布ベクトルを以下の(8)式に示す。(8)式において、ε1,SBがスプリングバック後の最大主歪を表しており、nは評価点の数、Nは候補となるモードの数である。
また、前記物理量を、最大主歪及び最小主歪とした場合の第1分布ベクトルを以下の(9)式に示す。(9)式において、ε1~2,SBがスプリングバック後の最大主歪及び最小主歪を表しており、nは評価点の数、Nは候補となるモードの数である。
また、前記物理量を、歪エネルギー密度U及び各種不変量J1,J2,J3,I1,I2,I3とした場合について、以下の(1)式~(7)式に示す。これらの数式において、σは応力、εは歪、δはクロネッカーのデルタ、detは行列式をそれぞれ示している。
The first distribution vector when the physical quantity is the maximum principal strain is shown in the following equation (8). (8), ε 1,SB represents the maximum principal strain after springback, n is the number of evaluation points, and N is the number of candidate modes.
Also, the first distribution vector when the physical quantity is the maximum principal strain and the minimum principal strain is shown in the following equation (9). In equation (9), ε 1 to 2,SB represent the maximum principal strain and minimum principal strain after springback, n is the number of evaluation points, and N is the number of candidate modes.
In addition, the following equations (1) to (7) are given when the physical quantities are strain energy density U and various invariants J 1 , J 2 , J 3 , I 1 , I 2 , and I 3 . In these equations, σ is stress, ε is strain, δ is Kronecker's delta, and det is determinant.
処理部13は、生成した第1分布ベクトルを、記憶部12に格納する。なお、スプリングバックの解析処理には、市販のアプリケーションプログラムであるLS-DYNAを利用する。しかしながら、他のアプリケーションプログラム(PAM-STAMP等)を利用することも可能である。
The
次に、処理部13は、記憶部12に記憶されている有限要素モデルデータ(図2(b)に示すモデル)、材料物性データ、及び境界条件データに基づいて、各固有振動モードについて、有限要素モデルデータの複数の評価点における前記物理量を有限要素法によって求め、評価点順に並べる。これにより、各固有振動モードでの部材の前記物理量の分布を示す第2分布ベクトルを生成する(ステップS104)。
Next, the
前記物理量を、最大主歪とした場合の各固有振動モードにおける第2分布ベクトルを以下の(10)式に示す。(10)式において、ε1,Mが各固有振動モードにおける最大主歪を表しており、nは評価点の数、Nは候補となるモードの数である。
また、前記物理量を、最大主歪及び最小主歪とした場合の各固有振動モードにおける第2分布ベクトルを以下の(11)式に示す。(11)式において、ε1,Mが各固有振動モードにおける最大主歪、ε2,Mが各固有振動モードにおける最小主歪を表しており、nは評価点の数、Nは候補となるモードの数である。
The second distribution vector in each natural vibration mode when the physical quantity is the maximum principal strain is shown in the following equation (10). (10), ε 1,M represents the maximum principal strain in each natural vibration mode, n is the number of evaluation points, and N is the number of candidate modes.
Also, the second distribution vector in each natural vibration mode when the physical quantity is the maximum principal strain and the minimum principal strain is shown in the following equation (11). In equation (11), ε 1,M represents the maximum principal strain in each natural vibration mode, ε 2,M represents the minimum principal strain in each natural vibration mode, n is the number of evaluation points, and N is a candidate. is the number of modes.
処理部13は、生成した第2分布ベクトルのそれぞれを、記憶部12に格納する。なお、固有振動の解析処理には、市販のアプリケーションプログラムであるOptiStructを利用する。しかしながら、他のアプリケーションプログラム(Nastran等)を利用することも可能である。
The
次に、処理部13は、記憶部12に記憶されている第1分布ベクトルと、各固有振動モードでの第2分布ベクトルのそれぞれとの内積を算出し、分布ベクトル間の一致度を求める(ステップS105)。即ち処理部13は、各評価点において、各固有振動モードでの前記物理量と、スプリングバック後における前記物理量とに、どの程度の関連性があるのかを内積の絶対値を各分布ベクトルの大きさで規格化した値を指標として求めることにより、分布ベクトル間の一致度を求める。
Next, the
具体的には、前記物理量を例えば最大主歪とした場合、処理部13は、次の(12)式により、分布ベクトル間の一致度dをベクトルとして求める。ベクトルdの要素であるdiは、i次の固有振動モードとスプリングバック後の最大主歪との一致度を示す。diの大きさが大きいほど分布ベクトル間の一致度が高いことを示す。処理部13は、求めた分布ベクトル間の一致度のそれぞれを、記憶部12に格納する。
Specifically, when the physical quantity is, for example, the maximum principal strain, the
前記物理量を最大主歪及び最小主歪とした場合、処理部13は、次の(13)式により、分布ベクトル間の一致度dをベクトルとして求める。ベクトルdの要素であるdiは、i次の固有振動モードとスプリングバック後の最大主歪及び最小主歪との一致度を示す。diの大きさが大きいほど分布ベクトル間の一致度が高いことを示す。処理部13は、求めた分布ベクトル間の一致度のそれぞれを、記憶部12に格納する。
Assuming that the physical quantities are the maximum principal strain and the minimum principal strain, the
次に、処理部13は、記憶部12に記憶されている分布ベクトル間の一致度のそれぞれに基づいて、1つ又は複数(少数)、ここでは2つの固有振動モードを選定する(ステップS106)。本実施形態と異なり、分布ベクトル間の一致度を部材の形状(変位)を用いて評価する場合には、固有振動モードの次数と分布データ間の一致度との関係について、モデルの姿勢が同じでないと正しい一致度を得ることができず、スプリングバックによって生じる部材の変形に対応する固有振動モードを選定することができない。これに対して本実施形態では、分布ベクトル間の一致度を、部材の姿勢(座標系)に依存しない物理量(応力(最大主応力、最小主応力)、歪(最大主歪、最小主歪)、歪エネルギー密度、各種不変量等)を用いて評価する。これにより、本実施形態では後述するように、処理部13は、分布ベクトル間の一致度に基づいて、スプリングバックによって生じる部材の変形に対応する固有振動モードとして、例えば1次モードと6次モードを選定することができる。
Next, the
次に、処理部13は、生成した固有振動モードについて、その固有振動数が上昇するように、記憶部12に記憶されている材料物性データ、境界条件データ、及び配置条件データに基づいて、記憶部12に記憶されている有限要素モデルデータにビードを配置する(ステップS107)。
Next, the
ここで、有限要素モデルデータにビードを配置することは、有限要素モデルデータに含まれる要素に属する部材の表面に凹凸を付けることを意味する。このように本発明におけるビードは、部材の表面に凹凸を付けることを意味し、エンボス等も含む概念である。 Here, placing a bead in the finite element model data means making the surface of a member belonging to the element included in the finite element model data uneven. As described above, the bead in the present invention means that the surface of the member is made uneven, and is a concept including embossing and the like.
そして、処理部13は、ビードが配置された後の有限要素モデルデータを、記憶部12に格納する。なお、ビードの配置処理には、市販のアプリケーションプログラムであるOptiStructを利用する。また、ビードの配置処理に際し、部材面積に対するビード配置面積の割合を指定することができる。ここで、部材面積とは、部材の面のうち、ビードを配置することが可能な面の面積である。ビード配置面積とは、部材の面のうち、ビードが配置される部分の面積である。この割合を大きくしすぎると、部材の大部分の領域にビードを配置することになる。しかしながら、部材の形状、部材の取り付け箇所、及び他の部材との関係等によって、ビードを配置する領域に制限が課せられる場合がある。また、スプリングバックによって生じる部材の変形を抑制するのに大きく寄与する領域のみを、ビードを配置する領域とし、部材の設計を行い易くしたい場合がある。このような観点から、ユーザは、操作部14を操作することによって、部材面積に対するビード配置面積の割合を適宜指定する。
Then, the
次に、処理部13は、記憶部12に記憶されている「ビードが配置された後の各有限要素モデルデータ、材料物性データ、及びプレス成形条件データ」に基づいて、部材の各要素に発生する応力を有限要素法によって求めることにより、部材の応力分布データを更新する(ステップS108)。また、処理部13は、このようにして生成された「ビードが配置された後の応力分布データ」を、記憶部12に格納する。なお、プレス成形の解析処理には、市販のアプリケーションプログラムであるHyperFormを利用する。しかしながら、他のアプリケーションプログラム(LS-DYNA、PAM-STAMP等)を利用することも可能である。
Next, the
次に、処理部13は、記憶部12に記憶されている「ビードが配置された後の各有限要素モデルデータ」について、当該有限要素モデルデータに、記憶部12に記憶されている「更新後の応力分布データ」をマッピングする(ステップS109)。そして、処理部13は、当該更新後の応力分布データがマッピングされた有限要素モデルデータと、記憶部12に記憶されている「材料物性データ及び境界条件データ」とに基づいて、有限要素モデルデータの複数の評価点における前記物理量を有限要素法によって求め、評価点順に並べることにより、スプリングバックによって生じる部材の前記物理量の分布を示す第1分布ベクトルを生成する(ステップS109)。また、処理部13は、このようにして生成した「ビードが配置された後の第1分布ベクトル」を、記憶部12に格納する。なお、スプリングバックの解析処理には、市販のアプリケーションプログラムであるLS-DYNAを利用する。しかしながら、他のアプリケーションプログラム(PAM-STAMP等)を利用することも可能である。
Next, the
次に、処理部13は、ビードが配置された後の第1分布データに基づいて定まる部材の各節点の前記物理量と、当該部材の目標の前記物理量との差が所定の範囲内であるか否かを判定する(ステップS110)。この判定は、例えば、ビードが配置された部材の各節点の前記物理量と、当該各節点の目標の前記物理量との差の全てが所定の範囲内であるか否かを判定することにより実現できる。
Next, the
この判定の結果、ビードが配置された後の第1分布ベクトルに基づいて定まる部材の前記物理量と、当該部材の目標の前記物理量との差が所定の範囲内でない場合には、ステップS104に戻る。そして、ビードが配置された後の第1分布ベクトルに基づいて定まる部材の前記物理量と、当該部材の目標の前記物理量との差が所定の範囲内になるまで、記憶部12に記憶されている「ビードが配置された後の(最新の)各有限要素モデルデータ」を用いて、ステップS104~S110の処理を繰り返し行う。そして、ビードが配置された後の第1分布ベクトルに基づいて定まる部材の前記物理量と、当該部材の目標の前記物理量との差が所定の範囲内になると、処理部13は、スプリングバック後の部材の前記物理量と目標の前記物理量との差が所定の範囲内になるビードの配置(ステップS107で得られた最新のビードの配置)を特定する情報等を表示部15に表示させる。そして、図1のフローチャートによる処理を終了する。ビードの配置を特定する情報としては、例えば画像の他に、ビードの位置、形状、高さ(深さ)等の情報を含めることができる。また、スプリングバック後の部材の前記物理量と目標の前記物理量が所定の範囲内になるときに選定された固有振動モード(ステップS106で得られた最新の固有振動モード)を示す情報を表示部15に表示させても良い。
As a result of this determination, if the difference between the physical quantity of the member determined based on the first distribution vector after bead placement and the target physical quantity of the member is not within a predetermined range, the process returns to step S104. . Then, the difference between the physical quantity of the member determined based on the first distribution vector after the bead is arranged and the target physical quantity of the member is stored in the
ステップS111の処理で、例えば、ビードの配置を特定する情報が表示される。しかしながら、ビードの形状は複雑である。従って、当該情報通りにビードを部材に配置することは容易ではない。そこで、ユーザは、当該情報におけるビードの配置と、部材の形状・取り付け位置及び他の部材との関係等とに基づいて、部材に対する実際のビードの配置(即ち、部材の形状)を決定する。 In the process of step S111, for example, information specifying bead arrangement is displayed. However, the bead shape is complicated. Therefore, it is not easy to arrange the beads on the member according to the information. Therefore, the user determines the actual bead placement (that is, the shape of the member) on the member based on the bead placement in the information, the shape and mounting position of the member, the relationship with other members, and the like.
このように、解析装置1の処理部13は、有限要素モデルデータに対して、プレス成形解析、スプリングバック解析、固有振動解析等を実行する。また、処理部13は、前記物理量の一致度に基づいて1つ又は複数の固有振動モードを選定し、この固有振動モードの固有振動数が上昇するように、有限要素モデルデータにビードを配置する。そして、処理部13は、ビードが配置された後の有限要素モデルデータに対して、プレス成形解析及びスプリングバック解析を再度実行する。そして、スプリングバック解析後の部材の前記物理量と目標の前記物理量との差が所定の範囲内になるまで、ビードの配置と、プレス成形解析と、スプリングバック解析とを繰り返し行う。これにより、ユーザは、スプリングバック変形に対応する固有振動モードを容易に選定することが可能となる。
In this manner, the
なお、図1のフローチャートにおいて、ステップS108、S110の処理を行わないようにしても良い。このようにした場合、ステップS109においては、記憶部12に記憶されている「ビードが配置された後の各有限要素モデルデータ」について、ステップS102で生成されて記憶部12に記憶された「部材の応力分布データ」をマッピングする。
In addition, in the flowchart of FIG. 1, the processing of steps S108 and S110 may be omitted. In this case, in step S109, "each finite element model data after bead placement" stored in the
次に、本実施形態の一実施例について説明する。
本実施例では、図2に示される形状、即ちハット型の部材を解析の対象とした。部材の寸法として、長さを300mmとし、断面を58×36~46×26mmとし、フランジ幅を26mmとした。部材の板厚を1.2mmとした。また、部材を構成する材料を鋼板とした。鋼板の物性として、ヤング率を206GPaとし、ポワソン比を0.3とし、比重を7.8とした。また、鋼板の摩擦係数を、0.12とした。
Next, an example of this embodiment will be described.
In this example, the shape shown in FIG. 2, that is, the hat-shaped member was analyzed. The dimensions of the members were 300 mm in length, 58×36 to 46×26 mm in cross section, and 26 mm in flange width. The plate thickness of the member was set to 1.2 mm. A steel plate was used as the material constituting the member. As the physical properties of the steel sheet, the Young's modulus was 206 GPa, the Poisson's ratio was 0.3, and the specific gravity was 7.8. Also, the coefficient of friction of the steel plate was set to 0.12.
以上の条件で、プレス成形解析、スプリングバック解析、固有振動解析、及びモード分解を実行したところ、図4に示す通り、スプリングバック解析結果における応力分布データと固有振動解析結果における固有振動モードごとの応力分布データとの間の一致度の関係が得られた。また、図4には比較のため、従来技術より得られる一致度である、応力分布データと目的とする形状との座標差である変位ベクトルと固有振動解析によって得られる固有振動モードの固有ベクトルとの間の一致度も示す。 Under the above conditions, press forming analysis, springback analysis, natural vibration analysis, and mode decomposition were performed. The agreement relationship between the stress distribution data was obtained. For comparison, FIG. 4 also shows the degree of matching obtained from the conventional technique, that is, the displacement vector, which is the coordinate difference between the stress distribution data and the target shape, and the eigenvector of the natural vibration mode obtained by the natural vibration analysis. It also shows the degree of agreement between
本実施例では、分布ベクトル間の一致度を、部材の姿勢(座標系)に依存しない物理量(応力(最大主応力、最小主応力)、歪(最大主歪、最小主歪)、歪エネルギー密度、各種不変量等)を用いて評価する。例えば、複数の積分点として、部材の板厚中心部と板厚上面表層部の2点で評価し、各積分点に対応して得られた2種類の特性図を作成する。板厚中心部の応力はねじれ変形の要因、板厚上面表層部の応力は曲げ変形の要因となり、双方で高い一致度を示す次数のモードが正確性に優れていると言える。2種類の特性図より、各積分点の双方について一致度が高いのは1次モード及び6次モードのみである。一方、スプリングバック解析結果と目的とする形状との座標差である変位ベクトルと固有振動解析によって得られる固有振動モードの固有ベクトル間の一致度(従来技術より得られる一致度)は、固有値解析のモデルと成形解析のモデルの姿勢に差があるため、全てのモードにおいてほぼゼロとなり、スプリングバックによる変形から固有モードを抽出することができない。 In this embodiment, the degree of coincidence between distribution vectors is determined by physical quantities (stress (maximum principal stress, minimum principal stress), strain (maximum principal strain, minimum principal strain), strain energy density , various invariants, etc.). For example, as a plurality of integration points, evaluation is performed at two points, namely, the central portion of the plate thickness and the surface layer portion of the upper surface of the plate thickness, and two types of characteristic diagrams obtained corresponding to each integration point are created. The stress at the center of the plate thickness causes torsional deformation, and the stress at the surface layer of the upper surface of the plate causes bending deformation. From the two types of characteristic diagrams, only the 1st-order mode and the 6th-order mode have a high degree of agreement for both integration points. On the other hand, the degree of coincidence between the displacement vector, which is the coordinate difference between the springback analysis result and the target shape, and the eigenvector of the natural vibration mode obtained by the eigenfrequency analysis (the degree of coincidence obtained from the conventional technology) is the model of the eigenvalue analysis. Since there is a difference in the posture of the model for the and forming analysis, it becomes almost zero in all modes, and the eigenmode cannot be extracted from the deformation due to springback.
最後に、本実施形態における解析装置1のハードウェア構成について説明する。図3は、解析装置1の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
Finally, the hardware configuration of the
解析装置1は、すでにインストールされているプログラムを実行し、記憶部12に記憶されているデータ及び/又は他の装置に記憶されているデータを参照し、各種の処理を実行する。また、解析装置1は、ユーザから操作部14を介して入力された指示に従って各種の処理を実行し、その結果を、表示部15を介してユーザに提示する。そのために、解析装置1は、通信部11と、記憶部12と、処理部13と、操作部14と、表示部15とを有する。
The
通信部11は、解析装置1を不図示のネットワークに接続するための通信インターフェース回路を有する。通信部11は、不図示の他の装置からネットワークを介して受信したデータを、処理部13に渡す。また、通信部11は、処理部13から受け取ったデータを、ネットワークを介して他の装置に送信する。
The
記憶部12は、例えば、半導体メモリ、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何れか1つを有する。記憶部12は、処理部13での処理に用いられるアプリケーションプログラム、データ等を記憶する。記憶部12は、例えば、アプリケーションプログラムとして、有限要素モデル生成プログラム、プレス成形解析プログラム、スプリングバック解析プログラム、固有振動解析プログラム、モード分解プログラム、モード選定プログラム、ビード配置プログラム等を記憶する。
The
また、記憶部12は、予め設定される初期設定データとして、以下のデータ等を記憶する。
第1の初期設定データとして、記憶部12は、部材の位置・大きさ・形状を示すCAD(Computer Aided Design)モデルデータを記憶する。第2の初期設定データとして、記憶部12は、部材の材料物性(寸法、板厚、材料、ヤング率、ポワソン比、質量密度、応力とひずみとの関係等)を示す材料物性データを記憶する。第3の初期設定データとして、記憶部12は、有限要素モデルの生成条件(要素の形状・大きさ等)を示す生成条件データを記憶する。第4の初期設定データとして、記憶部12は、プレス成形条件(摩擦係数、部材フランジ押さえ力等)を示すプレス成形条件データを記憶する。第5の初期設定データとして、記憶部12は、境界条件(部材上の固定点等)を示す境界条件データを記憶する。第6の初期設定データとして、記憶部12は、ビードの配置条件(高さ、配置面積等)を示す配置条件データ等を記憶する。
The
As first initial setting data, the
また、記憶部12は、処理部13により生成される中間データとして、以下のデータ等を記憶する。
すなわち、第1の中間データとして、記憶部12は、CADモデルデータに対応する有限要素モデルデータ(各要素の位置・形状・大きさ等)を記憶する。第2の中間データとして、記憶部12は、部材の応力分布を示す応力分布データを記憶する。第3の中間データとして、記憶部12は、スプリングバックによって生じる部材の前記物理量の分布を示す第1分布ベクトルを記憶する。第4の中間データとして、記憶部12は、各固有振動モードでの部材の前記物理量の分布を示す第2分布データを記憶する。第5の中間データとして、記憶部12は、分布ベクトル間の一致度を記憶する。第6の中間データとして、記憶部12は、固有振動モードの選定次数を記憶する。第7の中間データとして、記憶部12は、ビードが配置された後の有限要素モデルデータを記憶する。第8の中間データとして、記憶部12は、ビードが配置された後の前記物理量の分布を示す分布データを記憶する。
更に、記憶部12は、所定の処理に係る一時的なデータを、一時的に記憶しても良い。
The
That is, as the first intermediate data, the
Furthermore, the
処理部13は、1個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13は、解析装置1の全体的な動作を統括的に制御する処理部、例えばCPU(Central Processing Unit)である。即ち、処理部13は、解析装置1の各種の処理が操作部14の操作、記憶部12に記憶されているプログラム等に基づいて適切な手順で実行されるように、通信部11、表示部15等の動作を制御する。処理部13は、記憶部12に記憶されているプログラム(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13は、複数のプログラム(アプリケーションプログラム等)を並列に実行することができる。
The
処理部13は、図1におけるステップS101の処理を実行する有限要素モデル生成部131と、ステップS102及びS108の処理を実行するプレス成形解析部132と、ステップS103及びS109の処理を実行するスプリングバック解析部133と、ステップS104の処理を実行する固有振動解析部134と、ステップS105の処理を実行するモード分解部135と、ステップS106の処理を実行するモード選定部136と、ステップS107の処理を実行するビード配置部137と、ステップS110の処理を実行する不変量判定部138と、ステップS111の処理を実行するデータ描画部139と、を有する。処理部13が有するこれらの各部は、処理部13が有するプロセッサ上で実行されるプログラムによって実装される機能モジュールである。あるいは、処理部13が有するこれらの各部は、ファームウェアとして解析装置1に実装されてもよい。
The
データ描画部139は、データの描画処理を実行する。即ち、有限要素モデル生成部131、プレス成形解析部132、スプリングバック解析部133、固有振動解析部134、モード分解部135、モード選定部136、及びビード配置部137から与えられたデータを解析し、そのデータを所定の形式(例えば、コンター図)でレンダリングし、その描画データを生成する。そして、データ描画部139は、生成した描画データを表示部15等に出力する。このようにした場合、表示部15が、出力部として機能する。しかしながら、必ずしもこのようにする必要はない。例えば、通信部11が、有限要素モデル生成部131、プレス成形解析部132、スプリングバック解析部133、固有振動解析部134、モード分解部135、モード選定部136、及びビード配置部137から与えられたデータを外部装置に送信する場合には、通信部11が出力部として機能する。
The
操作部14は、解析装置1の操作が可能であればどのようなデバイスでも良く、例えば、キーボード、タッチパネル等である。ユーザは、このデバイスを用いて、選択等の指示を入力することが可能となる。操作部14は、ユーザにより操作されると、その操作に対応する信号を発生する。そして、発生した信号は、ユーザの指示として、処理部13に入力される。
The
表示部15も、映像、画像等の表示が可能であればどのようなデバイスでも良く、例えば、液晶ディスプレイ、有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等である。表示部15は、処理部13から供給される描画データに応じた映像、画像等を表示する。
The
以上説明してきたように、本実施形態では、スプリングバックによって生じる部材の姿勢(座標系)に依存しない物理量(応力(最大主応力、最小主応力)、歪(最大主歪、最小主歪)、歪エネルギー密度、各種不変量等)に対応する固有振動モードを容易に選定し、スプリングバックによって生じる部材の変形を低減するための解析を容易に行うことが可能になる。 As described above, in the present embodiment, physical quantities (stress (maximum principal stress, minimum principal stress), strain (maximum principal strain, minimum principal strain), (strain energy density, various invariants, etc.) can be easily selected, and analysis for reducing member deformation caused by springback can be easily performed.
なお、本実施形態では、スプリングバック解析における部材の物理量として、応力(最大主応力、最小主応力)、歪(最大主歪、最小主歪)、歪エネルギー密度、各種不変量等のうちのいずれか1つを用いる場合を例示したが、これらのうちのいずれか2つ又は3つ全部を用いても良い。複数の物理量を用いることにより、これらの物理量に対応する固有振動モードをより正確に選定し、スプリングバックによって生じる部材の変形を確実に低減することができる。また、これらの物理量に部材の形状(スプリングバック後の形状が相当する固有振動変形モードを選定する)を加えても良い。 In this embodiment, the physical quantity of the member in the springback analysis is stress (maximum principal stress, minimum principal stress), strain (maximum principal strain, minimum principal strain), strain energy density, various invariants, and the like. Although the case of using one of them has been exemplified, any two or all three of these may be used. By using a plurality of physical quantities, the natural vibration modes corresponding to these physical quantities can be selected more accurately, and the deformation of the member caused by springback can be reliably reduced. Also, the shape of the member (the natural vibration deformation mode corresponding to the shape after springback is selected) may be added to these physical quantities.
なお、本発明は、本実施形態に限定されるものではない。例えば、本実施形態では、解析装置1は、図3に示す各部を有するとしたが、その一部については、不図示のサーバ装置が有するとしてもよい。サーバ装置は、例えば、解析装置1の記憶部12に相当する記憶部を有し、記憶部に記憶されているプログラム、データ等を解析装置1に提供し、解析装置1に解析処理を実行させるようにしてもよい。このようにした場合、解析装置1の処理部13は、サーバ装置から通信部11を介してプログラム、データ等を取得する。一方、解析装置1の記憶部12にプログラム、データ等を記憶する場合には、処理部13が記憶部12からプログラム、データ等を取得することになる。
In addition, the present invention is not limited to this embodiment. For example, in the present embodiment, the
また、サーバ装置は、解析装置1の記憶部12及び処理部13に相当する記憶部及び処理部を有し、記憶部に記憶されているプログラム、データ等を用いて解析処理を実行し、その結果のみを解析装置1に提供するようにしても良い。
Further, the server device has a storage unit and a processing unit corresponding to the
即ち、上記した本実施形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。本実施形態による解析装置の各構成要素(図3の処理部13の各部131~139等)の機能は、コンピュータのRAM(Random Access Memory)やROM等に記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。同様に、本実施形態による解析方法の各ステップ(図1のステップS101~S111等)は、コンピュータのRAMやROM等に記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。本実施形態による解析装置の各構成要素(図3の処理部13の各部131~139等)の機能を実現するためのプログラムや、本実施形態による解析方法の各ステップ(図1のステップS101~S111等)のプログラムを、メモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであっても良い。
That is, the present embodiment described above can be realized by a computer executing a program. The function of each component of the analysis apparatus according to this embodiment (each
図3に示した解析装置1の記憶部12は、ハードディスク装置や光磁気ディスク装置、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリや、CD-ROM等の読み出しのみが可能な記憶媒体、RAMのような揮発性のメモリ、或いはこれらの組み合わせにより構成されるものであっても良い。
The
また、本実施形態による解析装置の各構成要素(図3の処理部13の各部131~139等)の諸機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、各構成要素の処理を実行しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
In addition, a program for realizing various functions of each component of the analysis apparatus according to this embodiment (each
また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものでも良い。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。更に、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものを含むものでも良い。また上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、更に前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
The "computer system" may also include the home page providing environment (or display environment) if the WWW system is used.
The term "computer-readable recording medium" refers to portable media such as flexible discs, magneto-optical discs, ROMs and CD-ROMs, and storage devices such as hard discs incorporated in computer systems. In addition, "computer-readable recording medium" means dynamically storing a program for a short period of time, like a communication line when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. However, it may also include something that retains the program for a certain period of time, such as a volatile memory inside a computer system that serves as a server or client in that case. Further, the above program may be for realizing part of the functions described above, or may be capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in the computer system. .
一具体例として、本実施形態に示した解析装置は、図5に示すようなコンピュータ機能100を有し、そのCPU101により本実施形態における動作が実施される。
コンピュータ機能100は、図5に示すように、CPU101と、ROM102と、RAM103とを備える。また、操作部(CONS)109のコントローラ(CONSC)105と、CRTやLCD等の表示部としてのディスプレイ(DISP)110のディスプレイコントローラ(DISPC)106とを備える。更に、ハードディスク(HD)111、及びフレキシブルディスク等の記憶デバイス(STD)112のコントローラ(DCONT)107と、ネットワークインタフェースカード(NIC)108とを備える。それら機能部101,102,103,105,106,107,108は、システムバス104を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
As a specific example, the analysis apparatus shown in this embodiment has a
The
CPU101は、ROM102又はHD111に記憶されたソフトウェア、又はSTD112より供給されるソフトウェアを実行することで、システムバス104に接続された各構成部を総括的に制御する。即ち、CPU101は、上述したような動作を行うための処理プログラム(解析プログラム)を、ROM102、HD111、又はSTD112から読み出して実行することで、本実施形態における動作を実現するための制御を行う。RAM103は、CPU101の主メモリ又はワークエリア等として機能する。
The
CONSC105は、CONS109からの指示入力を制御する。DISPC105は、DISP110の表示を制御する。DCONT107は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び本実施形態における上記の処理プログラム等を記憶するHD111及びSTD112とのアクセスを制御する。NIC108はネットワーク113上の他の装置と双方向にデータをやりとりする。
なお、パーソナルユーザ端末装置を用いる代わりに、本実施形態の解析装置に特化された所定の計算機等を用いても良い。
Note that, instead of using the personal user terminal device, a predetermined computer or the like specialized for the analysis device of this embodiment may be used.
本発明は、例えば、自動車の車体等に適用される部材の成形に利用することができる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used, for example, for molding members applied to automobile bodies and the like.
11 通信部
12 記憶部
13 処理部
14 操作部
15 表示部
11
Claims (9)
前記有限要素モデルデータ、前記材料物性データ、及び前記応力分布データに基づいて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における、応力及び歪の少なくともいずれか1つを含む座標系に依存しない物理量を求めることにより、スプリングバックによって生じる前記部材の前記物理量の分布を示す第1分布ベクトルを生成するスプリングバック解析部と、
前記有限要素モデルデータ及び前記材料物性データに基づいて、各固有振動モードについて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における前記物理量を求めることにより、前記各固有振動モードでの前記部材の前記物理量の分布を示す第2分布ベクトルを生成する固有振動解析部と、
前記第1分布ベクトルと前記各固有振動モードでの前記第2分布ベクトルのそれぞれとの内積を算出して一致度を求めるモード分解部と、
前記一致度に基づいて、1つ又は複数の固有振動モードを選定するモード選定部と、
を有することを特徴とする解析装置。 a press forming analysis unit that acquires finite element model data indicating the shape of a member, material property data indicating material properties of the member, and stress distribution data indicating the stress distribution occurring in the member;
Based on the finite element model data, the material physical property data, and the stress distribution data, coordinate system-independent physical quantities including at least one of stress and strain at a plurality of evaluation points of the finite element model data a springback analysis unit that generates a first distribution vector indicating the distribution of the physical quantity of the member caused by springback;
Based on the finite element model data and the material physical property data, the physical quantity of the member in each natural vibration mode is obtained by obtaining the physical quantity at a plurality of evaluation points of the finite element model data for each natural vibration mode. a natural vibration analysis unit that generates a second distribution vector indicating the distribution of
a mode decomposition unit that calculates an inner product of the first distribution vector and each of the second distribution vectors in each of the natural vibration modes to obtain a degree of coincidence;
a mode selection unit that selects one or more natural vibration modes based on the matching degree;
An analysis device comprising:
前記有限要素モデルデータ、前記材料物性データ、及び前記応力分布データに基づいて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における、応力及び歪の少なくともいずれか1つを含む座標系に依存しない物理量を求めることにより、スプリングバックによって生じる前記部材の前記物理量の分布を示す第1分布ベクトルを生成するスプリングバック解析工程と、
前記有限要素モデルデータ及び前記材料物性データに基づいて、各固有振動モードについて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における前記物理量を求めることにより、前記各固有振動モードでの前記部材の前記物理量の分布を示す第2分布ベクトルを生成する固有振動解析工程と、
前記第1分布ベクトルと前記各固有振動モードでの前記第2分布ベクトルのそれぞれとの内積を算出して一致度を求めるモード分解工程と、
前記一致度に基づいて、1つ又は複数の固有振動モードを選定するモード選定工程と、
を少なくとも行うことを特徴とする解析方法。 a press forming analysis step of acquiring finite element model data indicating the shape of a member, material property data indicating material properties of the member, and stress distribution data indicating the stress distribution occurring in the member;
Based on the finite element model data, the material physical property data, and the stress distribution data, coordinate system-independent physical quantities including at least one of stress and strain at a plurality of evaluation points of the finite element model data a springback analysis step of generating a first distribution vector indicating the distribution of the physical quantity of the member caused by springback;
Based on the finite element model data and the material physical property data, the physical quantity of the member in each natural vibration mode is obtained by obtaining the physical quantity at a plurality of evaluation points of the finite element model data for each natural vibration mode. a natural vibration analysis step of generating a second distribution vector indicating the distribution of
a mode decomposition step of calculating the inner product of the first distribution vector and each of the second distribution vectors in each of the natural vibration modes to obtain a degree of coincidence;
a mode selection step of selecting one or more natural vibration modes based on the matching degree;
An analysis method characterized by performing at least
前記有限要素モデルデータ、前記材料物性データ、及び前記応力分布データに基づいて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における、応力及び歪の少なくともいずれか1つを含む座標系に依存しない物理量を求めることにより、スプリングバックによって生じる前記部材の前記物理量の分布を示す第1分布ベクトルを生成するスプリングバック解析工程と、
前記有限要素モデルデータ及び前記材料物性データに基づいて、各固有振動モードについて、前記有限要素モデルデータの複数の評価点における前記物理量を求めることにより、前記各固有振動モードでの前記部材の前記物理量の分布を示す第2分布ベクトルを生成する固有振動解析工程と、
前記第1分布ベクトルと前記各固有振動モードでの前記第2分布ベクトルのそれぞれとの内積を算出して一致度を求めるモード分解工程と、
前記一致度に基づいて、1つ又は複数の固有振動モードを選定するモード選定工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。 a press forming analysis step of acquiring finite element model data indicating the shape of a member, material property data indicating material properties of the member, and stress distribution data indicating the stress distribution occurring in the member;
Based on the finite element model data, the material physical property data, and the stress distribution data, coordinate system-independent physical quantities including at least one of stress and strain at a plurality of evaluation points of the finite element model data a springback analysis step of generating a first distribution vector indicating the distribution of the physical quantity of the member caused by springback;
Based on the finite element model data and the material physical property data, the physical quantity of the member in each natural vibration mode is obtained by obtaining the physical quantity at a plurality of evaluation points of the finite element model data for each natural vibration mode. a natural vibration analysis step of generating a second distribution vector indicating the distribution of
a mode decomposition step of calculating the inner product of the first distribution vector and each of the second distribution vectors in each of the natural vibration modes to obtain a degree of coincidence;
a mode selection step of selecting one or more natural vibration modes based on the degree of matching;
A computer program characterized by causing a computer to execute
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2021060585A JP2022156744A (en) | 2021-03-31 | 2021-03-31 | Analyzer, analysis method, and computer program |
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