JP2023122180A - 演算装置、演算方法及びプログラム - Google Patents

演算装置、演算方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2023122180A
JP2023122180A JP2022025715A JP2022025715A JP2023122180A JP 2023122180 A JP2023122180 A JP 2023122180A JP 2022025715 A JP2022025715 A JP 2022025715A JP 2022025715 A JP2022025715 A JP 2022025715A JP 2023122180 A JP2023122180 A JP 2023122180A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
deformation amount
strain
value
target shape
estimated
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2022025715A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7123278B1 (ja
Inventor
遼悟 菱川
Ryogo Hishikawa
敏史 貫野
Toshifumi Kanno
竜太朗 藤澤
Ryutaro Fujisawa
秀次 谷川
Hidetsugu Tanigawa
雅之 太田
Masayuki Ota
新太郎 木村
Shintaro Kimura
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Original Assignee
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Heavy Industries Ltd filed Critical Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority to JP2022025715A priority Critical patent/JP7123278B1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7123278B1 publication Critical patent/JP7123278B1/ja
Priority to US18/107,387 priority patent/US20230266750A1/en
Priority to DE102023201281.2A priority patent/DE102023201281A1/de
Publication of JP2023122180A publication Critical patent/JP2023122180A/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/4097—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by using design data to control NC machines, e.g. CAD/CAM
    • G05B19/4099—Surface or curve machining, making 3D objects, e.g. desktop manufacturing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/80—Data acquisition or data processing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C64/00—Additive manufacturing, i.e. manufacturing of three-dimensional [3D] objects by additive deposition, additive agglomeration or additive layering, e.g. by 3D printing, stereolithography or selective laser sintering
    • B29C64/10—Processes of additive manufacturing
    • B29C64/141—Processes of additive manufacturing using only solid materials
    • B29C64/153—Processes of additive manufacturing using only solid materials using layers of powder being selectively joined, e.g. by selective laser sintering or melting
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C64/00—Additive manufacturing, i.e. manufacturing of three-dimensional [3D] objects by additive deposition, additive agglomeration or additive layering, e.g. by 3D printing, stereolithography or selective laser sintering
    • B29C64/30—Auxiliary operations or equipment
    • B29C64/386—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B29C64/393—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y10/00—Processes of additive manufacturing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B33Y50/02—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32339—Object oriented modeling, design, analysis, implementation, simulation language
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
    • G05B2219/49023—3-D printing, layer of powder, add drops of binder in layer, new powder

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)

Abstract

【課題】固有ひずみを高精度に推定する。【解決手段】演算装置は、目標形状に基づいて製造された造形物の、目標形状からの形状のずれ量である実測変形量を取得する変形量取得部と、造形物の目標形状と、造形物の固有ひずみの参照値である参照固有ひずみ値とに基づき、解析を実行して、解析における造形物の、目標形状からの形状のずれ量である解析変形量を取得する解析部と、実測変形量と前記解析変形量とに基づき、目標形状の造形物の固有ひずみの推定値である推定固有ひずみ値を算出するひずみ算出部と、を含む。【選択図】図７

Description

本開示は、演算装置、演算方法及びプログラムに関する。
シミュレーションにより、所望の条件を満たす造形物を設計する手法が知られている。例えば特許文献１には、反り変形や残留応力が目標値以下となるような造形条件を、シミュレーションにより探索する旨が記載されている。特許文献１においては、熱弾塑性解析や、固有ひずみ法を用いる旨も記載されている。固有ひずみ法においては、弾性ひずみ量に基づき、固有ひずみの予測値を算出できる。
特開２０１７－７７６７１号公報
固有ひずみは、直接測定することが困難である。また、固有ひずみは、造形物の材料や形状などに応じた分布をもった値となるため、高精度に推定することが難しい。従って、固有ひずみを高精度に推定することが求められている。
本開示は、上述した課題を解決するものであり、固有ひずみを高精度に推定可能な演算装置、演算方法及びプログラムを提供することを目的とする。
本開示に係る演算装置は、目標形状に基づいて製造された造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である実測変形量を取得する変形量取得部と、前記造形物の目標形状と、前記造形物の固有ひずみの参照値である参照固有ひずみ値とに基づき、解析を実行して、解析における前記造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である解析変形量を取得する解析部と、前記実測変形量と前記解析変形量とに基づき、前記目標形状の造形物の固有ひずみの推定値である推定固有ひずみ値を算出するひずみ算出部と、を含む。
本開示に係る演算方法は、目標形状に基づいて製造された造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である実測変形量を取得するステップと、前記造形物の目標形状と、前記造形物の固有ひずみの参照値である参照固有ひずみ値とに基づき、解析を実行して、解析における前記造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である解析変形量を取得するステップと、前記実測変形量と前記解析変形量とに基づき、前記目標形状の造形物の固有ひずみの推定値である推定固有ひずみ値を算出するステップと、を含む。
本開示に係るプログラムは、目標形状に基づいて製造された造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である実測変形量を取得するステップと、前記造形物の目標形状と、前記造形物の固有ひずみの参照値である参照固有ひずみ値とに基づき、解析を実行して、解析における前記造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である解析変形量を取得するステップと、前記実測変形量と前記解析変形量とに基づき、前記目標形状の造形物の固有ひずみの推定値である推定固有ひずみ値を算出するステップと、を含む演算方法を、コンピュータに実行させる。
本開示によれば、固有ひずみを高精度に推定することができる。
図１は、第１実施形態に係る造形システムの模式的なブロック図である。 図２は、造形物の一例を示す模式図である。 図３は、本実施形態に係る演算装置の模式的なブロック図である。 図４は、解析部による解析の一例を示す模式図である。 図５は、ひずみ算出部の処理を説明するための模式図である。 図６は、ひずみ算出部の処理を説明するための模式図である。 図７は、演算装置の処理フローを説明するフローチャートである。 図８は、第２実施形態における変形量の算出方法を説明する模式図である。
以下に添付図面を参照して、本開示の好適な実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本開示が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせて構成するものも含むものである。
（第１実施形態）
（造形システム）
図１は、第１実施形態に係る造形システムの模式的なブロック図であり、図２は、造形物の一例を示す模式図である。第１実施形態に係る造形システム１００は、造形装置２と、測定装置４と、演算装置１０とを含む。
（造形装置）
造形装置２は、造形物Ｍを造形する装置である。造形物Ｍは、所定の三次元形状を持つ部材であり、その材料や形状は任意であってよい。造形装置２は、任意の方法で造形物Ｍを製造するものであってもよいが、本実施形態では、三次元積層により造形物Ｍを造形する、三次元積層装置である。すなわち、造形装置２は、複数の層を積層させることで、所望の三次元形状の造形物Ｍを製造する。造形装置２による三次元積層の方式は任意であってよく、例えば、粉末が敷き詰められたベッドにレーザ光などの光を照射することで、照射された部分を硬化させて層を形成し、ベッドを積層方向に移動させて同様の処理を繰り返すことで、造形物Ｍを造形するものであってよい。また例えば、造形装置２は、噴射させた粉末にレーザ光などの光を照射することで粉末を溶融及び滴下させ、滴下した溶融体を硬化させて層を形成し、その層の上にさらに溶融体を滴下及び硬化させる処理を繰り返すことで、造形物Ｍを造形するものであってよい。なお、造形物Ｍの材料や形状は任意であってよい。以降においては、各層が積層される方向を、すなわち積層方向を、Ｚ方向とする。
造形装置２は、造形物Ｍの目標となる形状である目標形状（形状の設計値）となるように、造形物Ｍを造形する。すなわち、造形装置２は、目標形状を示す造形物モデルの情報に基づき、目標形状となるように各層を積層して、造形物Ｍを造形する。造形装置２に造形された造形物Ｍは、目標形状となるように造形されたものであるが、例えば熱収縮などにより変形することで、目標形状からずれた形状になる場合がある。すなわち、図２の例では、造形物Ｍの目標形状をＭＡ、製造された造形物Ｍの実際の形状をＭＢとしており、形状ＭＢが、目標形状ＭＡに対してずれることがある。
（測定装置）
測定装置４は、製造された造形物Ｍの形状を、すなわち形状ＭＢを測定する装置である。測定装置４は、製造された造形物Ｍの任意の位置を測定してもよいが、本実施形態では、造形物Ｍの表面の形状を計測する。測定装置４は、造形物Ｍの全表面を計測してもよいし、全表面のうちの一部の表面を計測してもよい。測定装置４は、造形物Ｍの全表面のうちの一部を計測する場合には、造形物Ｍの１つの表面の、Ｚ方向と反対側の端点（底部）から、Ｚ方向側の端点（先端部）までにわたって、形状を測定することがより好ましい。また、造形物Ｍが、途切れずに連続した１つの部材で構成されておらず、互いに離れた複数の部材で構成される場合には、測定装置４は、それらの部材毎に、表面の形状を計測することが好ましい。
測定装置４は、測定した造形物Ｍの形状の、目標形状ＭＡに対するずれ量を、実測変形量として算出する。実測変形量は、実際の造形物Ｍの表面の形状の、目標形状ＭＡに対するずれ量（図２での差分ΔＤ）といえる。測定装置４は、形状を測定した造形物Ｍの表面における位置毎に、実測変形量を算出する。すなわち本実施形態の例では、測定装置４は、造形物Ｍの表面のＺ方向と反対側の端点からＺ方向側の端点までの、位置毎の実測変形量を算出する。
（演算装置）
演算装置１０は、造形物Ｍの固有ひずみの推定値である推定固有ひずみ値を算出する装置である。また本実施形態では、演算装置１０は、実測変形量と推定固有ひずみ値とに基づいて、目標形状ＭＡを補正する。詳しくは後述するが、演算装置１０は、実測変形量と推定固有ひずみ値とに基づいて、変形後の造形物Ｍが当初の目標形状ＭＡに近づくように、補正した目標形状である補正目標形状を設定する。すなわち、製造された造形物Ｍの変形を考慮して、形状の設計値（補正目標形状）をあえて所望の形状（当初の目標形状ＭＡ）からずらすことで、製造された造形物Ｍを所望の形状に近づけることができる。以下、演算装置１０について具体的に説明する。
図３は、本実施形態に係る演算装置の模式的なブロック図である。演算装置１０は、例えばコンピュータであり、図３に示すように、通信部２０と記憶部２２と制御部２４とを有する。通信部２０は、造形装置２や測定装置４などの外部の装置と通信を行う通信モジュールであり、例えばアンテナやＷｉ－Ｆｉ（登録商標）モジュールなどであってよい。演算装置１０は、無線通信で外部の装置と通信を行うが、有線通信でもよく、通信方式は任意であってよい。記憶部２２は、制御部２４の演算内容やプログラムの情報などを記憶するメモリであり、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）のような主記憶装置と、フラッシュメモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性の記憶装置のうち、少なくとも１つ含む。なお、記憶部２２が保存する制御部２４用のプログラムは、演算装置１０が読み取り可能な記録媒体に記憶されていてもよい。
制御部２４は、演算装置であり、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算回路を含む。制御部２４は、目標形状設定部３０と、変形量取得部３２と、解析部３４と、ひずみ算出部３６と、補正形状設定部３８とを含む。制御部２４は、記憶部２２からプログラム（ソフトウェア）を読み出して実行することで、目標形状設定部３０と変形量取得部３２と解析部３４とひずみ算出部３６と補正形状設定部３８とを実現して、それらの処理を実行する。なお、制御部２４は、１つのＣＰＵによってこれらの処理を実行してもよいし、複数のＣＰＵを備えて、それらの複数のＣＰＵで、処理を実行してもよい。また、目標形状設定部３０と変形量取得部３２と解析部３４とひずみ算出部３６と補正形状設定部３８との処理の少なくとも一部を、ハードウェア回路で実現してもよい。
（目標形状設定部）
目標形状設定部３０は、造形物Ｍの目標形状ＭＡを設定する。目標形状設定部３０は、最初に、当初の目標形状ＭＡを、すなわち所望の形状を、設定する。ここでの目標形状ＭＡの設定方法は任意であってよく、例えばユーザにより設定されてもよいし、目標形状設定部３０が自動で設定してもよい。また、目標形状設定部３０は、推定固有ひずみ値に基づいて、当初の目標形状ＭＡを補正して、補正目標形状を設定する。補正目標形状の設定については後述する。
（変形量取得部）
変形量取得部３２は、造形物Ｍの実測変形量を取得する。本実施形態では、変形量取得部３２は、通信部２０を介して、測定装置４から、測定装置４によって算出された実測変形量を取得する。ただし、変形量取得部３２による実測変形量の取得方法は任意であり、例えば、変形量取得部３２が、実測変形量を算出してもよい。この場合、変形量取得部３２は、測定装置４によって測定された造形物Ｍの形状と、目標形状ＭＡとを取得して、測定された造形物Ｍの形状と目標形状ＭＡとの差分を、実測変形量として算出してよい。
（解析部）
解析部３４は、目標形状ＭＡと参照固有ひずみ値とに基づき、造形物Ｍの解析を実行して、解析における、造形物Ｍの形状の目標形状ＭＡからのずれ量である解析変形量を取得する。解析変形量は、造形物Ｍのモデルにおいて、造形物Ｍの実測変形量が測定された位置と重なる位置における、目標形状ＭＡからの変形量を指す。解析部３４は、参照固有ひずみ値に基づいて解析における造形物Ｍの固有ひずみ値を設定して、設定した固有ひずみ値を解析におけるインプットデータとして、目標形状ＭＡとなる造形物Ｍのモデルの、解析変形量を算出する。解析部３４が実行する解析は、固有ひずみ法を用いた有限要素法に基づく解析である。解析部３４は、目標形状ＭＡの造形物Ｍのモデルに対して、参照固有ひずみ値を、解析上で印加することで、造形物Ｍの変形を模擬して、解析変形量を算出する。なお、参照固有ひずみ値とは、解析において、造形物Ｍの固有ひずみ値の参照となる固有ひずみ値を指す。参照固有ひずみ値は、任意に設定された値であってよく、例えば、造形物Ｍの形状によらず、造形物Ｍの材料などに基づいて予め設定された値を用いてよい。
図４は、解析部による解析の一例を示す模式図である。解析部３４は、造形物Ｍの位置毎の、解析変形量を算出する。本実施形態では、解析部３４は、造形物Ｍのモデルを層毎に積み上げて解析を行う、いわゆるＬａｙｅｒ ｂｙ Ｌａｙｅｒという解析方式を用いることが好ましい。この場合、解析部３４は、参照固有ひずみ値に基づいて、解析における固有ひずみ値を、層毎に（位置毎に）設定する。解析部３４は、１つの層において参照固有ひずみ値を一定にしてもよいし、１つの層における参照ひずみ値が位置毎に異なるように、１つの層における参照ひずみ値に分布を持たせてもよい。解析部３４は、造形物Ｍのモデルにおいて層を積み上げながら順次解析を実行する。これにより、解析部３４は、目標形状ＭＡとなるまで積層される毎の、目標形状からのモデルの形状のずれ量を、解析変形量として算出する。図４の例では、層Ｍ１、層Ｍ２、層Ｍ３、層Ｍ４、層Ｍ５の順で積み上げて解析を実行している例を示している。この場合、解析部３４は、層Ｍ１が積み上げられた造形物Ｍのモデルに対して、層Ｍ１について設定された参照固有ひずみ値に基づいて解析を実行して、層Ｍ１での解析変形量を算出する。次に、解析部３４は、層Ｍ１のＺ方向側の層Ｍ２が積み上げられた造形物Ｍのモデルに対して、層Ｍ２について設定された参照固有ひずみ値に基づいて解析を実行して、層Ｍ１、層Ｍ２での解析変形量を算出する。以降でも、同様に解析を繰り返し、解析部３４は、層Ｍ１～Ｍ４の上に、最後の層である層Ｍ５が積み上げられた造形物Ｍのモデルに対して、層Ｍ５について設定された参照固有ひずみ値に基づいて解析を実行して、層Ｍ１～Ｍ５での解析変形量を算出して、造形物Ｍの解析変形量とする。なお、解析部３４は、共通する参照固有ひずみ値を、解析における各層の固有ひずみ値として用いることで、解析における固有ひずみ値を層毎に同じ値とする。ただしそれに限られず、解析部３４は、層毎に異なる参照固有ひずみ値を用いることで、層毎に解析における固有ひずみ値を異ならせてもよい。また、解析における層と、実際の製造時における層とは、同じであってもよいが、同じでなくてもよく、解析時間の短縮のため、製造時の層を複数纏めたものを解析での１層としてもよい。
（ひずみ算出部）
ひずみ算出部３６は、変形量取得部３２が取得した実測変形量と、解析部３４が取得した解析変形量とに基づき、推定固有ひずみ値を算出する。ひずみ算出部３６は、位置毎（本例では層毎）の推定固有ひずみ値を算出する。推定固有ひずみ値とは、目標形状ＭＡの造形物Ｍの、固有ひずみの推定値である。すなわち、造形物Ｍから実際の固有ひずみ値を測定することは困難であるが、本実施形態においては、固有ひずみ値と変形量とが相関関係（例えば線形関係）にあるものとして扱い、解析における解析変形量と参照固有ひずみ量との対応関係を、実測変形量にも適用して、実測変形量から推定固有ひずみ値を算出することで、固有ひずみ値を高精度に算出できる。以下、より具体的に説明する。
図５及び図６は、ひずみ算出部の処理を説明するための模式図である。図５の左側のグラフの横軸は、参照固有ひずみ値であり、縦軸は、造形物ＭのモデルのＺ方向（積層方向）における位置（Ｚ座標）である。すなわち、図５の左側のグラフは、Ｚ方向における位置毎の参照固有ひずみ値の例を示している。図５の右側のグラフの横軸は、解析変形量であり、縦軸は、造形物ＭのモデルのＺ座標である。すなわち、図５の右側のグラフの線分Ｌ０は、Ｚ方向における位置毎の解析変形量の例を示している。ひずみ算出部３６は、参照固有ひずみ値と解析変形量とに基づいて、固有ひずみと解析変形量との対応関係Ｈ（応答マトリクス）を算出する。ひずみ算出部３６は、造形物Ｍのモデルの位置毎の（本例ではＺ方向における位置毎の）、対応関係Ｈを算出する。例えば、ひずみ算出部３６は、次の式（１）に基づいて、対応関係Ｈを算出する。
Figure 2023122180000002
式（１）において、ｕ１、ｕ２、・・・ｕｎは、位置毎の解析変形量を指し、Ａ１、Ａ２、・・・Ａｍは、位置毎の参照固有ひずみ値を指す。
ひずみ算出部３６は、対応関係Ｈと、変形量取得部３２が取得した実測変形量とに基づき、推定固有ひずみ値を算出する。具体的には、ひずみ算出部３６は、推定固有ひずみ値から逆算される造形物Ｍの変形量（推定変形量）と、解析変形量との差分が所定値以下となるように、推定固有ひずみ値を算出する。図６の例では、推定固有ひずみ値から逆算される造形物Ｍの変形量を示す線分Ｌ１と、解析変形量を示す線分Ｌ２との差分が所定値以下となるように、推定固有ひずみ値を算出するといえる。より詳しくは、ひずみ算出部３６は、候補となる推定固有ひずみ値から、対応関係Ｈを用いて造形物Ｍの推定変形量を算出（逆算）し、逆算した推定変形量と測定変形量との差分を算出する処理を、候補となる推定固有ひずみ値毎に繰り返して、その差分が所定値以下となる候補の推定固有ひずみ値を、推定固有ひずみ値として取り扱う。なお、例えば、推定固有ひずみ値から逆算される推定変形量は、式（１）のＡ１、Ａ２、・・・Ａｎに候補となる推定固有ひずみ値を入力して、ｕ１、ｕ２、・・・ｕｎとして算出される。また例えば、推定固有ひずみ値から逆算される推定変形量は、解析部３４に、推定固有ひずみ値をモデルの固有ひずみとして解析を実行させることにより、算出してもよい。
例えば、ひずみ算出部３６は、推定固有ひずみ値から逆算される推定変形量と、実測変形量との差分が最小となるような最小化問題を解くように、最適化計算を実行して、推定固有ひずみ値を算出してよい。すなわち、Ｘ１を式（２）に示す値としたときに、式（３）を満たすように、言い換えれば式（４）を満たすように、推定固有ひずみ値を算出してよい。ただし、推定固有ひずみ値の算出方法はこれに限られず任意であってよい。
Figure 2023122180000003
Figure 2023122180000004
Figure 2023122180000005
なお、式（２）－（４）において、Ａは、推定固有ひずみ値を指し、ｕは、実測変形量を指し、Ｔは転置を指す。
（目標形状の補正）
補正形状設定部３８は、このようにして算出された推定固有ひずみ値を用いて、当初の目標形状ＭＡを補正して、補正目標形状を設定する。具体的には、補正形状設定部３８は、補正目標形状の造形物Ｍのモデルが、推定固有ひずみ値から逆算された推定変形量だけ変形した場合に、当初の目標形状ＭＡに対して所定のずれ量の範囲内となるように（好ましくは目標形状ＭＡと同じ形状になるように）、補正目標形状を設定する。補正形状設定部３８は、補正目標形状の情報を、造形装置２に送信する。造形装置２は、補正目標形状となるように、すなわち補正目標形状を新たな設計値として、造形物Ｍを製造する。なお、本実施形態においては、補正目標形状となるように造形した造形物Ｍについても、当初の目標形状ＭＡとのずれ量である実測変形量を測定してもよい。そして、その実測変形量が所定値より高くなる場合には、補正目標形状をさらに補正してよい。すなわち、実測変形量が所定値以下となるまで、補正目標形状を最適化してよい。
（処理フロー）
以下、本実施形態に係る演算装置１０の処理フローについて説明する。図７は、演算装置の処理フローを説明するフローチャートである。図７に示すように、演算装置１０は、変形量取得部３２により、造形物Ｍの実測変形量を取得する（ステップＳ１０）。そして、演算装置１０は、解析部３４により、参照固有ひずみ値に基づいて、造形物Ｍのモデルの解析を実行して、解析変形量を取得する（ステップＳ１２）。そして、演算装置１０は、ひずみ算出部３６により、参照固有ひずみ値と解析変形量とに基づいて、固有ひずみと解析変形量との対応関係Ｈを算出し（ステップＳ１４）、実測変形量と対応関係Ｈとに基づき、推定固有ひずみ値を算出する（ステップＳ１６）。ひずみ算出部３６は、推定固有ひずみ値により逆算された変形量と実測変形量との差分が所定値以内となるまで演算を繰り返して、最適化された推定固有ひずみ値を算出してよい。なお、ステップＳ１０と、後述のステップＳ１２、Ｓ１４との処理順は、任意であってよい。その後、演算装置１０は、補正形状設定部３８により、推定固有ひずみ値に基づき、目標形状ＭＡを補正して、補正目標形状を設定する（ステップＳ１８）。
（効果）
ここで、固有ひずみは、直接測定することが困難であり、造形物の材料や形状などに応じた値となるため、高精度に予測することが難しい。それに対して、本実施形態に係る演算装置１０は、仮の固有ひずみ値（参照固有ひずみ値）に基づいて解析で実行した解析変形量と、変形量の実測値である実測変形量から、固有ひずみ値を推定するため、固有ひずみを高精度に予測することが可能となる。
（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態においては、層が積層された際の解析変形量と、他の層が積層された際の解析変形量との差分に基づき、その層の推定固有ひずみ値を算出する。第２実施形態において、第１実施形態と構成が共通する箇所は、説明を省略する。
図８は、第２実施形態における変形量の算出方法を説明する模式図である。上述のように、解析部３４は、造形物Ｍのモデルを層毎に積み上げて解析を行い、ひずみ算出部３６は、造形物Ｍのモデルの層毎に推定固有ひずみ値を算出する。以下、例えば層Ｍ４の推定固有ひずみ値を算出する場合を例にする。この場合、図８に示すように、ひずみ算出部３６は、層Ｍ４が積み上げられた造形物Ｍのモデルにおいて算出された解析変形量と、層Ｍ４以外の層が積み上げられた造形物Ｍのモデルにおいて算出された解析変形量との、各層における差分を算出する。層Ｍ４以外の層が積み上げられる前の造形物Ｍのモデルとしては、層Ｍ４が積み上げられる前の造形物Ｍのモデルであることが好ましく、層Ｍ４の直前の層Ｍ３が積み上げられた造形物Ｍのモデルであることがより好ましい。ひずみ算出部３６は、各層における差分を解析変形量として扱い、各層における差分と、各層における参照固有ひずみ値とに基づき、層Ｍ４における対応関係Ｈを算出する。ひずみ算出部３６は、各層において同様の処理を繰り返して、層毎に対応関係Ｈを算出する。すなわち、造形物Ｍのモデルの評価点をｉ（ｉ＝１～ｎ）、層の番号をｊ（ｊ＝１～ｍ）とすると、評価点ｉ、層ｊにおける対応関係Ｈｉｊは、例えば、次の式（Ａ）のように算出される。
Ｈｉｊ＝Δｕｉｊ／Ａｊ・・・（Ａ）
なお、式（Ａ）における解析変形量Δｕｉｊは、評価点ｉにおける、層ｊが積層されたときの解析変形量と層ｊ－１が積層されたときの解析変形量の差分を指す。Ａｊは、層ｊでの参照固有ひずみ値を指す。
第２実施形態に係るひずみ算出部３６は、このようにして算出した対応関係Ｈを用いて、第１実施形態と同様の方法で、層毎に推定固有ひずみ値を算出する。
ここで、層毎に対応関係Ｈや推定固有ひずみ値を算出する場合には、例えば、１つの層にのみ参照固有ひずみ値を入力して、他の層の参照固有ひずみ値をゼロとしたＬａｙｅｒ ｂｙ Ｌａｙｅｒ解析を、参照固有ひずみ値を入力する層を異ならせつつ、層の数だけ実行することが考えられる。しかしながら、このような方法で対応関係Ｈを算出するには、解析を層の数だけ実行する必要があり、解析負荷が高くなる。それに対し、第２実施形態においては、ひずみ算出部３６は、解析において層が積層された際の解析変形量と、他の層が積層された際の解析変形量との差分に基づき、その層の推定固有ひずみ値を算出する。すなわち、Ｌａｙｅｒ ｂｙ Ｌａｙｅｒ解析では、１回の解析で、層を積み上げつつ解析を行う。第２実施形態においては、それを利用して、１回の解析において、対象層が積み上げられた際の解析変形量と、対象層以外が積み上げられた際の解析変形量との差分から、対象層における対応関係Ｈを算出する。これにより、解析を層の数だけ実行する必要がなくなり、解析負荷を低減できる。
なお、Ｚ方向に直交する方向をＸ方向、Ｙ方向とすると、解析部３４は、参照固有ひずみ値のＸ方向、Ｙ方向、Ｚ方向の成分のうち、１つの成分以外はゼロとして解析を実施してもよい。この場合例えば、解析部３４は、Ｘ方向の成分のみに値を入れてＹ方向、Ｚ方向はゼロとした解析と、Ｙ方向の成分のみに値を入れてＸ方向、Ｚ方向はゼロとした解析と、Ｚ方向の成分のみに値を入れてＸ方向、Ｙ方向はゼロとした解析とを実行して、これら３回の解析結果を満ちて、対応関係Ｈを算出する。これにより、解析回数は増えるが、固有ひずみ分布の異方性を考慮できる。
（第３実施形態）
次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態においては、推定固有ひずみ値の算出方法が、第１実施形態とは異なる。第３実施形態において第１実施形態と構成が共通する箇所は、説明を省略する。第３実施形態は、第２実施形態にも適用可能である。
第１実施形態の例では、ひずみ算出部３６は、Ｘ１（第１項）を最小となるような最小化問題を解くことで、推定固有ひずみ値を算出していた。それに対して、第３実施形態においては、ひずみ算出部３６は、推定固有ひずみ値が所定値から離れすぎるとペナルティを与えるような最小化問題を解くことで、推定固有ひずみ値を算出する。具体的には、ひずみ算出部３６は、推定固有ひずみ値から逆算される推定変形量と解析変形量との差分に基づいた第１項Ｘ１と、推定固有ひずみ値と所定値との差分に基づいた第２項Ｘ２との合計値が、最小となるように、推定固有ひずみ値を算出する。ここでの所定値は、任意に設定してよいが、例えば、参照固有ひずみ値を所定値としてもよい。
第２項Ｘ２は、例えば、次の式（５）で表される値であってよく、式（５）における｛Ａｒｅｆ｝が、所定値である。この場合、ひずみ算出部３６は、式（６）に示す値Ｊが、最小となるように、推定固有ひずみ値を算出する。すなわち、ひずみ算出部３６は、式（７）を満たすように、言い換えれば式（８）を満たすように、推定固有ひずみ値を算出してよい。ただし、推定固有ひずみ値の算出方法は、式（５）から式（８）を用いるものに限られない。なお、式（６）におけるｈは、固有ひずみの乖離値に対する重み係数であり、任意に設定してよい。係数ｈは、いわゆるハイパーパラメータであり、パラメータを振って複数ケースを計算し、望ましい結果が得られたものを選択してよい。
Figure 2023122180000006
Figure 2023122180000007
Figure 2023122180000008
Figure 2023122180000009
ここで、例えば推定固有ひずみ値を算出する際に未知変数が多いと、逆解析問題として悪条件になり、適切に解が得られない場合がある。例えば、門型構造の脚部には、実際には門型の横梁の収縮による脚部の曲げ変形が生じるが、解析においては、横梁部の固有ひずみではなく脚部の固有ひずみを調整することで、脚形状計測した脚の変形分布を再現することができてしまう。すなわち、実際の変形から乖離するような推定固有ひずみ値が算出される場合がある。それに対し、第３実施形態に係るひずみ算出部３６は、推定固有ひずみ値が所定値から離れすぎないように、第１項Ｘ１と第２項Ｘ２との合計値が最小となるように、推定固有ひずみ値を算出する。これにより、実際の変形から乖離するような推定固有ひずみが算出されることを抑制して、固有ひずみ値をより高精度に算出できる。さらに言えば、推定固有ひずみ値が所定値より離れすぎることを、計算上のペナルティとすることで、実際の変形からの乖離を好適に抑制できる。
（効果）
以上説明したように、本開示に係る演算装置１０は、変形量取得部３２と、解析部３４と、ひずみ算出部３６とを含む。変形量取得部３２は、目標形状ＭＡに基づいて製造された造形物Ｍの、目標形状ＭＡからの形状のずれ量である実測変形量を取得する。解析部３４は、目標形状ＭＡと、造形物Ｍの固有ひずみの参照値である参照固有ひずみ値とに基づき、解析を実行して、解析における造形物Ｍの、目標形状ＭＡからの形状のずれ量である解析変形量を取得する。ひずみ算出部３６は、実測変形量と解析変形量とに基づき、目標形状ＭＡの造形物Ｍの固有ひずみの推定値である推定固有ひずみ値を算出する。演算装置１０は、仮の固有ひずみ値（参照固有ひずみ値）に基づいて解析で実行した解析変形量と、変形量の実測値である実測変形量から、固有ひずみ値を推定するため、固有ひずみを高精度に予測することが可能となる。
解析部３４は、参照固有ひずみ値を固有ひずみとしつつ、目標形状ＭＡとなる造形物Ｍのモデルの、目標形状ＭＡからの形状のずれ量を、解析変形量として算出する。本開示によると、固有ひずみを高精度に予測することが可能となる。
造形物Ｍは、積層されることで造形されるものである。解析部３４は、参照固有ひずみ値に基づいて固有ひずみを層毎に設定し、目標形状ＭＡとなるまで積層される毎の、目標形状ＭＡからの形状のずれ量を、解析変形量として算出する。ひずみ算出部３６は、推定固有ひずみ値を、造形物Ｍの層毎に算出する。本開示によると、このように層を積み上げつつ解析を行うことで、積層により造形される造形物Ｍの固有ひずみを高精度に予測することが可能となる。なお上述のように、解析における層と、実際の製造における層とは、同じであってもよいし異なっていてもよい。
ひずみ算出部３６は、造形物Ｍの層についての推定固有ひずみ値を、解析においてその層が積層された際の解析変形量と、他の層が積層された際の解析変形量との差分に基づき、算出する。ひずみ算出部３６は、対象層が積み上げられた際の解析変形量と、対象層以外が積み上げられた際の解析変形量との差分を用いて推定固有ひずみ値を算出することで、解析を層の数だけ実行する必要がなくなり、解析負荷を低減できる。
ひずみ算出部３６は、解析変形量と参照固有ひずみ値とに基づき、造形物Ｍの変形量と固有ひずみとの対応関係Ｈを算出し、実測変形量と対応関係Ｈとに基づき、推定固有ひずみ値を算出する。本開示によると、固有ひずみを高精度に予測することが可能となる。
ひずみ算出部３６は、推定固有ひずみ値から逆算される造形物Ｍの変形量（推定変形量）と、解析変形量との差分が所定値以下となるように、推定固有ひずみ値を算出する。本開示によると、固有ひずみを高精度に予測することが可能となる。
ひずみ算出部３６は、推定固有ひずみ値から逆算される造形物Ｍの変形量（推定変形量）と、解析変形量との差分に基づいた第１項Ｘ１と、推定固有ひずみ値と、所定の固有ひずみ値との差分に基づいた第２項Ｘ２との合計値が、最小となるように、推定固有ひずみ値を算出する。本開示によると、解析における変形が実際と乖離することを抑制して、固有ひずみを高精度に予測することが可能となる。
演算装置１０は、推定固有ひずみ値に基づいて、目標形状ＭＡを補正する補正形状設定部を更に含む。推定固有ひずみ値に基づいて目標形状ＭＡを補正することで、変形を考慮した目標形状に補正することが可能となり、所望の形状での製造が可能となる。
以上、本開示の実施形態を説明したが、この実施形態の内容により実施形態が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
１０ 演算装置
３０ 目標形状設定部
３２ 変形量取得部
３４ 解析部
３６ ひずみ算出部
Ｍ 造形物
ＭＡ 目標形状

Claims (10)

  1. 目標形状に基づいて製造された造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である実測変形量を取得する変形量取得部と、
    前記造形物の目標形状と、前記造形物の固有ひずみの参照値である参照固有ひずみ値とに基づき、解析を実行して、解析における前記造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である解析変形量を取得する解析部と、
    前記実測変形量と前記解析変形量とに基づき、前記目標形状の造形物の固有ひずみの推定値である推定固有ひずみ値を算出するひずみ算出部と、
    を含む、
    演算装置。
  2. 前記解析部は、前記参照固有ひずみ値を固有ひずみとしつつ、前記目標形状となる前記造形物のモデルの、前記目標形状からの形状のずれ量を、前記解析変形量として算出する、請求項１に記載の演算装置。
  3. 前記造形物は、積層されることで造形されるものであり、
    前記解析部は、前記参照固有ひずみ値に基づいて前記固有ひずみを層毎に設定し、前記目標形状となるまで積層される毎の、前記目標形状からの形状のずれ量を、前記解析変形量として算出し、
    前記ひずみ算出部は、前記推定固有ひずみ値を、前記造形物の層毎に算出する、請求項１又は請求項２に記載の演算装置。
  4. 前記ひずみ算出部は、前記造形物の層についての前記推定固有ひずみ値を、解析においてその層が積層された際の前記解析変形量と、他の層が積層された際の前記解析変形量との差分に基づき、算出する、請求項３に記載の演算装置。
  5. 前記ひずみ算出部は、前記解析変形量と前記参照固有ひずみ値とに基づき、前記造形物の変形量と固有ひずみとの対応関係を算出し、前記実測変形量と前記対応関係とに基づき、前記推定固有ひずみ値を算出する、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の演算装置。
  6. 前記ひずみ算出部は、前記推定固有ひずみ値から逆算される前記造形物の変形量と、前記解析変形量との差分が所定値以下となるように、前記推定固有ひずみ値を算出する、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の演算装置。
  7. 前記ひずみ算出部は、前記推定固有ひずみ値から逆算される前記造形物の変形量と、前記解析変形量との差分に基づいた第１項と、前記推定固有ひずみ値と、所定の固有ひずみ値との差分に基づいた第２項との合計値が、最小となるように、前記推定固有ひずみ値を算出する、請求項６に記載の演算装置。
  8. 前記推定固有ひずみ値に基づいて、前記目標形状を補正する補正形状設定部を更に含む、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の演算装置。
  9. 目標形状に基づいて製造された造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である実測変形量を取得するステップと、
    前記造形物の目標形状と、前記造形物の固有ひずみの参照値である参照固有ひずみ値とに基づき、解析を実行して、解析における前記造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である解析変形量を取得するステップと、
    前記実測変形量と前記解析変形量とに基づき、前記目標形状の造形物の固有ひずみの推定値である推定固有ひずみ値を算出するステップと、
    を含む、
    演算方法。
  10. 目標形状に基づいて製造された造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である実測変形量を取得するステップと、
    前記造形物の目標形状と、前記造形物の固有ひずみの参照値である参照固有ひずみ値とに基づき、解析を実行して、解析における前記造形物の、前記目標形状からの形状のずれ量である解析変形量を取得するステップと、
    前記実測変形量と前記解析変形量とに基づき、前記目標形状の造形物の固有ひずみの推定値である推定固有ひずみ値を算出するステップと、
    を含む演算方法を、コンピュータに実行させる、
    プログラム。
JP2022025715A 2022-02-22 2022-02-22 演算装置、演算方法及びプログラム Active JP7123278B1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022025715A JP7123278B1 (ja) 2022-02-22 2022-02-22 演算装置、演算方法及びプログラム
US18/107,387 US20230266750A1 (en) 2022-02-22 2023-02-08 Arithmetic device, arithmetic method, and computer-readable storage medium
DE102023201281.2A DE102023201281A1 (de) 2022-02-22 2023-02-15 Arithmetikvorrichtung, Arithmetik-Verfahren und computerlesbares Speichermedium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022025715A JP7123278B1 (ja) 2022-02-22 2022-02-22 演算装置、演算方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP7123278B1 JP7123278B1 (ja) 2022-08-22
JP2023122180A true JP2023122180A (ja) 2023-09-01

Family

ID=82940088

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022025715A Active JP7123278B1 (ja) 2022-02-22 2022-02-22 演算装置、演算方法及びプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20230266750A1 (ja)
JP (1) JP7123278B1 (ja)
DE (1) DE102023201281A1 (ja)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017077671A (ja) * 2015-10-20 2017-04-27 東レエンジニアリング株式会社 ３次元物品の積層造形支援方法、コンピュータ・ソフトウェア、記録媒体および積層造形システム
WO2018123858A1 (ja) * 2016-12-26 2018-07-05 三菱重工業株式会社 熱変形量演算装置、３次元積層システム、３次元積層方法及びプログラム
WO2020003899A1 (ja) * 2018-06-27 2020-01-02 株式会社神戸製鋼所 積層造形物の製造方法及び製造装置
WO2020001848A1 (en) * 2018-06-26 2020-01-02 Siemens Aktiengesellschaft Control method for layerwise additive manufacturing, computer program product and control apparatus
JP2020001302A (ja) * 2018-06-29 2020-01-09 株式会社リコー 造形予測システム、造形予測表示システム、情報処理装置およびプログラム
JP2020027491A (ja) * 2018-08-14 2020-02-20 株式会社東芝 造形データ作成装置、造形データ作成装置用プログラム、造形データ作成方法および造形方法
JP2022056810A (ja) * 2020-09-30 2022-04-11 セイコーエプソン株式会社 三次元造形用データの生成方法および三次元造形物の製造方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017077671A (ja) * 2015-10-20 2017-04-27 東レエンジニアリング株式会社 ３次元物品の積層造形支援方法、コンピュータ・ソフトウェア、記録媒体および積層造形システム
WO2018123858A1 (ja) * 2016-12-26 2018-07-05 三菱重工業株式会社 熱変形量演算装置、３次元積層システム、３次元積層方法及びプログラム
WO2020001848A1 (en) * 2018-06-26 2020-01-02 Siemens Aktiengesellschaft Control method for layerwise additive manufacturing, computer program product and control apparatus
WO2020003899A1 (ja) * 2018-06-27 2020-01-02 株式会社神戸製鋼所 積層造形物の製造方法及び製造装置
JP2020001302A (ja) * 2018-06-29 2020-01-09 株式会社リコー 造形予測システム、造形予測表示システム、情報処理装置およびプログラム
JP2020027491A (ja) * 2018-08-14 2020-02-20 株式会社東芝 造形データ作成装置、造形データ作成装置用プログラム、造形データ作成方法および造形方法
JP2022056810A (ja) * 2020-09-30 2022-04-11 セイコーエプソン株式会社 三次元造形用データの生成方法および三次元造形物の製造方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP7123278B1 (ja) 2022-08-22
DE102023201281A1 (de) 2023-08-24
US20230266750A1 (en) 2023-08-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20190054700A1 (en) Machine learning for additive manufacturing
Lynn‐Charney et al. Usage of accuracy models in stereolithography process planning
CN111093865B (zh) 层叠造型物的分析方法及分析装置、制造方法及制造装置
JP6659407B2 (ja) 解析装置、解析方法および解析プログラム
CN104699743B (zh) 用于搜索新材料的系统和方法
CN114818401A (zh) 机器学习模型的训练方法、训练装置、评价系统
Xu et al. A reverse compensation framework for shape deformation control in additive manufacturing
Spreng et al. A local adaptive discretization algorithm for Smoothed Particle Hydrodynamics: For the inaugural issue
Jeang Robust product design and process planning in using process capability analysis
JP5872324B2 (ja) メッシュ生成装置
JP2023532451A (ja) コンピュータ支援設計及び製造用の負荷サイクルに対する損傷防止を伴う生成設計形状最適化
JP5224853B2 (ja) パターン予測方法、パターン補正方法、半導体装置の製造方法、及びプログラム
CN110110406B (zh) 一种基于Excel计算平台实现LS-SVM模型的边坡稳定性预测方法
JP7123278B1 (ja) 演算装置、演算方法及びプログラム
JP2007199961A (ja) 有限要素法解析モデルの解析方法、解析システム、及び解析プログラム
Azaouzi et al. An heuristic optimization algorithm for the blank shape design of high precision metallic parts obtained by a particular stamping process
Chockalingam et al. Development of Process Model for Optimal Selection of Process Parameters for Geometric Tolerances and Surface Roughness in Stereolithography.
CN115720658A (zh) 用于物理零件的3d打印的热量感知工具路径重新排序
Selvanayagam et al. Global optimization of surface warpage for inverse design of ultra-thin electronic packages using tensor train decomposition
KR102091815B1 (ko) 지능형 초정밀 플라스틱 금형 설계장치
JP2019016163A (ja) 磁性体シミュレーション装置、磁性体シミュレーションプログラム、及び磁性体シミュレーション方法
Nakamura et al. Physics‐informed neural network applied to surface‐tension‐driven liquid film flows
US9405186B1 (en) Sample plan creation for optical proximity correction with minimal number of clips
EP4334063A1 (en) Object sintering states
JP2008052380A (ja) 有限要素法解析モデルの要素分割システム、要素分割装置及び要素分割方法並びにそのプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220421

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20220421

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220510

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220707

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220719

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220809

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7123278

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150