JP2023132328A - 設計支援装置及び設計支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検査を考慮した構造設計の支援を目的とする。【解決手段】構造物の形状モデルに欠陥を設定する欠陥付与部１３２と、形状モデルに対し、設定された欠陥を検査するためのセンサ部を、所定の条件であるセンサ部設定条件に基づいて仮想的に設定し、仮想的に設定されたセンサ部による欠陥の検査シミュレーションを、複数の欠陥性状で行う検査信号計算部１３４と、欠陥を検出する確率である欠陥検出確率を計算する検出確率計算部１３５、欠陥検出確率を基に、形状モデルを修正する形状修正部１４２と、を有することを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、設計支援装置及び設計支援方法の技術に関する。

鉄道、自動車、航空機等の設計において、構造物の軽量化が望まれている。しかしながら、一般的に、構造物を単に軽量化すると強度が低下するため好ましくない。そのため、所望の剛性を満足しながら軽量化を図る構造物の設計を支援する手法として、トポロジ最適化等の形状最適化手法が知られている。

例えば、特許文献１には、「設計支援装置１は、体積密度及び材料物性値が互いに異なる複数の単位構造モデルが、体積密度に関するパラメータ及び材料物性値と関連付けられて格納された記憶部２１と、構造物の外部形状及び要求特性を入力データとして取得し、要求特性を満足するとともに質量の軽量化が実現された構造物の強度分布または密度分布を解析結果として出力する最適化処理部２２と、最適化処理部２２の解析結果に基づいて、記憶部２１に格納されている複数の単位構造モデルの中から対応する単位構造モデルをそれぞれ選択するモデル選択部２３と、選択した単位構造モデルを構造物の対応箇所に与えることにより、構造物の内部構造を決定する内部構造決定部２８とを備える」設計支援装置及び設計支援プログラムが開示されている（要約参照）。

特開２０１９－１５３２１０号公報

一般に、形状最適化手法を用いて構造物の形状を決定すると、形状が複雑化する。このような複雑化した形状の構造物を製造する方法として、三次元プリンタを用いた一体化構造物の成形や、積層、接着といった工程が用いられるようになっている。

形状最適化手法が適用された複雑形状を有する構造物にも、製造時に欠陥が生じたり、供用時に負荷がかかることで欠陥が生じたりすることがある。したがって、従来の構造物と同様に、出荷時や運用時に検査を実施することで、信頼性を保証する必要がある。

一方で、形状が複雑化することにより、検査におけるセンシング物理量の伝搬経路が複雑化し、センサ・アクセシビリティの確保が困難となる懸念が生じる。例えば、負荷により欠陥が生じる位置が構造物内部にあり、検査手法として超音波検査が好適だとしても、超音波探触子を設置する面がない場合が考えられる。あるいは、超音波探触子を設置できたとしても、超音波が構造物壁面で反射、屈折、散乱されて欠陥からの反射信号を得られない場合が考えられる。

このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、検査を考慮した構造設計の支援を目的とする。

前記した課題を解決するため、本発明は、構造物の形状モデルに欠陥を設定する欠陥設定部と、前記形状モデルに対し、設定された前記欠陥を検査するためのセンサ部を、所定の条件であるセンサ部設定条件に基づいて仮想的に設定し、仮想的に設定された前記センサ部による前記欠陥の検査シミュレーションを、前記欠陥の性状を示す欠陥性状ごとに行うことで、前記欠陥を検出する確率である欠陥検出確率を計算する検査解析部と、前記欠陥検出確率を基に、前記形状モデルを修正する形状モデル修正部と、を有することを特徴とする。
その他の解決手段は実施形態中において適宜記載する。

本発明によれば、検査を考慮した構造設計の支援の支援が可能となる。

本実施形態に係る設計支援装置の機能ブロック図である。 本実施形態に係る設計支援装置のハードウェア構成を示す図である。 ＣＡＤデータ入力処理部に入力されたＣＡＤデータの例を示す図である。 形状変換部によって変換された後の形状モデルの例を示す図である。 構造解析部で計算される応力分布の一例を示す図である。 欠陥データベースの構成例を示す図である。 欠陥付与部の処理を説明する概念図である。 検査データベースの構成例を示す図である。 検査信号計算部が実行する処理の一例を示す概念図（照射波）である。 検査信号計算部が実行する処理の一例を示す概念図（反射波）である。 検査信号計算部による計算結果である信号強度分布の一例を示す概念図である。 検出確率計算部が計算する欠陥検出確率の一例を示す図である。 本実施形態に係る設計支援方法の手順を示した全体フローチャートである。 本実施形態に係る欠陥検出確率の計算手順を示したフローチャートである。 表示画面の一例を示す図である。

次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。なお、各図面において同一の構成については同一の符号を付し、重複する部分についてはその詳細な説明は省略する。

（設計支援装置１の構成）
図１は、本実施形態に係る設計支援装置１の機能ブロック図である。
図１に示すように、設計支援装置１は、入出力部１１０、構造解析部１２０、検査解析部１３０、最適化部（形状モデル修正部）１４０を備えている。
また、入出力部１１０は、ＣＡＤデータ入力処理部１１１、形状変換部１１２、形状出力部１１３及びモデルデータベース（ＤＢ）１１４を備えている。
そして、構造解析部１２０は、構造計算部１２１、剛性計算部１２２、局所応力計算部１２３を備える。
さらに、検査解析部１３０は、欠陥データベース（ＤＢ）１３１、欠陥付与部（欠陥設定部）１３２、検査データベース（ＤＢ）１３３、検査信号計算部１３４、検出確率計算部１３５を備えている。
また、最適化部１４０は、構造モデルデータベース（ＤＢ）１４１と形状修正部（形状モデル修正部）１４２とを備えている。
設計支援装置１における各部１１０～１４０を構成する各要素については図３Ａ以降を参照して、詳細に説明する。また、図１における矢印で示される情報の流れも後記するフローチャートで説明する。

（設計支援装置１のハードウェア構成）
図２は、本実施形態に係る設計支援装置１のハードウェア構成を示す図である。
本実施形態の設計支援装置１は、コンピュータによって構成され、ＲＡＭ（Random Access Memory）等によって構成される主記憶装置１５１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１５２、補助記憶装置１５３を備える。さらに、設計支援装置１は入力装置１５４、表示装置（出力部）１５５、通信インタフェース１５６を備える。

補助記憶装置１５３は、ＣＰＵ１５２が実行するプログラム及びこのプログラムにより参照されるデータ等を記憶する。主記憶装置１５１は、各プログラム実行時のワーク領域として機能する。入力装置１５４は、キーボードやマウス等によって構成される。表示装置１５５は、データを表示する液晶表示装置等によって構成される。通信インタフェース１５６は、通信ネットワークに接続するため機器である。これら各部１５１～１５６は、例えば、バスを介して接続されている。補助記憶装置１５３は、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等が一例として挙げられる。

本実施形態を構成する各種機能を実現するための一連の処理は、一例として、プログラムの形式で補助記憶装置１５３に記憶されている。これらのプログラムをＣＰＵ１５２が主記憶装置１５１に読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、図１に示す各部１１０～１４０の各種機能が実現される。なお、プログラムは、補助記憶装置１５３に予めインストールされている形態の他に、他のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供される形態が適用されてもよい。あるいは、プログラムは、有線又は無線による通信手段を介して配信される形態等が適用されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等である。

また、図１におけるモデルデータベース１１４、欠陥データベース１３１、検査データベース１３３、構造モデルデータベース１４１は、図２の補助記憶装置１５３に格納されている。ただし、モデルデータベース１１４、欠陥データベース１３１、検査データベース１３３、構造モデルデータベース１４１は、設計支援装置１とは別のデータベースサーバに保持されていてもよい。

（入出力部１１０）
図１の説明に戻り、入出力部１１０の説明を行う。
入出力部１１０を構成するＣＡＤデータ入力処理部１１１は、設計者が構造物のＣＡＤデータ２００（図３Ａ参照）を入力するインタフェースである。ＣＡＤデータ入力処理部１１１は、予め補助記憶装置１５３に保存してあるデータを、設計者によるファイル指定を介したプログラム上へのロードや、画面上における編集等、一般によく知られているＣＡＤソフトウェアと同等の機能を有する。ＣＡＤデータ２００には、構造物の各部位に与えられる物性値（ヤング率、ポアソン比、剛性率、密度等）が属性データとして含まれている。なお、ＣＡＤデータ２００については後記する。

（形状変換部１１２）
入出力部１１０を構成する形状変換部１１２は、ＣＡＤデータ入力処理部１１１に入力したＣＡＤデータ２００を後記する構造解析部１２０、検査解析部１３０で利用可能な形式へ変換することで形状モデル３００（図３Ｂ参照）を生成する。そして、形状変換部１１２は、生成した形状モデル３００を主記憶装置１５１（図２参照）に保持するとともに、モデルデータベース１１４に格納する。

（ＣＡＤデータ２００及び形状モデル３００の例）
以下、図３Ａ及び図３Ａを参照して入出力部１１０の処理について説明する。適宜、図１を参照する。
図３ＡはＣＡＤデータ入力処理部１１１に入力されたＣＡＤデータ２００の例を示す図である。また、図３Ｂは形状変換部１１２によって変換された後の形状モデル３００の例を示す図である。
図３Ａは、形状変換部１１２による変換前のソリッドデータを示し、図３Ｂは、形状変換部１１２による変換後の形状モデル（メッシュデータ）３００を示す。
ＣＡＤデータ入力処理部１１１に入力されるＣＡＤデータ２００は、一般に、図３Ａに示すような、平面、円柱、円錐等によって構成されるソリッドモデルである。構造解析部１２０、検査解析部１３０で利用可能な形式とは、図３Ｂで示されるような有限要素法等の解析技術で用いられるメッシュモデルである。ソリッドモデルから、メッシュモデルへの変換は、メッシャーと呼ばれるプログラム等を利用することで行われる。メッシュモデルに変換された後の構造物の形状データを形状モデル３００と称する。

なお、本実施形態では、図３Ａ及び図３Ｂに示すように、２つの部品Ｅ１，Ｅ２を溶接した構造物に対する設計支援を行う例を示す。２つの部品Ｅ１，Ｅ２は溶接部Ｗにおいて溶接されている。

前記したように、形状変換部１１２は変換した形状モデル３００を主記憶装置１５１（図２参照）に保持するとともに、モデルデータベース１１４に保持する。モデルデータベース１１４に保持された形状モデル３００は、適宜、形状変換部１１２によって読み出される。形状変換部１１２によって読み出された形状モデル３００は構造計算部１２１へ送られる。

（形状出力部１１３）
図１の説明に戻り、形状出力部１１３について説明する。
入出力部１１０を構成する形状出力部１１３は、モデルデータベース１１４に保持されている形状モデル３００（図３Ｂ参照）を表示装置１５５に表示する。液晶表示装置等からなる表示装置１５５（図２参照）に形状モデル３００を三次元表示してもよいし、形状モデル３００をファイルとして、補助記憶装置１５３（図２参照）等の記憶媒体に格納するようにしてもよい。

（構造解析部１２０）
続いて、図１の説明に戻り、構造解析部１２０の説明をする。
構造解析部１２０を構成する構造計算部１２１は、形状変換部１１２から送られた形状モデル３００を使って有限要素法（ＦＥＭ：Finite Element Method）による構造解析を行い、解析結果を主記憶装置１５１（図２参照）に保持する。

（剛性計算部１２２）
構造解析部１２０を構成する剛性計算部１２２は、形状モデル３００（図３Ｂ参照）の元となる構造物の剛性を計算する。剛性計算部１２２は、構造計算部１２１による解析結果から、構造物の目的関数として最も一般的であり、後記する最適化部１４０で参照する、構造物の剛性を計算する。剛性計算部１２２は、例えば、曲げ剛性や、ねじり剛性等といった特性値等を計算する。

（局所応力計算部１２３）
構造解析部１２０を構成する局所応力計算部１２３は、構造計算部１２１で保持される解析結果から、構造物の局所応力分布を抽出する。局所応力分布は応力テンソル、主応力、ミーゼス応力等の相当応力の分布として計算される。

（応力分布の例）
図４を参照して、局所応力計算部１２３の処理を説明する。
図４は局所応力計算部１２３で計算される応力分布の一例を示す図である。
図４以降に示す形状モデル３００では、図３Ｂに示すようなメッシュを図示省略する。
図４では形状モデル３００が示す構造物に対して負荷（図４の白抜矢印）を印加した時の溶接部Ｗにおける応力分布（符号３０１～３０４が示されている。図４に示す例では、４段階で応力が示されている。応力が加わっている部分におおいて、符号３０１で示される部分が最も応力が大きく、符号３０４で示される部分に加わる応力が最も弱い。負荷の印加方法は、類似製品の供用中に生じる負荷や、ユーザが経験に基づき発生すると判断した負荷に基づいて設定される。計算された応力分布（符号３０１～３０４）は、属性データとして形状モデル３００に含まれる。図４のように応力解析の結果が付与された形状モデル３００を応力解析結果４００と適宜称する。このように、局所応力計算部１２３は、形状モデル３００を基に、構造物における局所応力を計算する。

（検査解析部１３０）
以下、図５～図１０を参照して、図１に示す検査解析部１３０を構成する欠陥データベース１３１、欠陥付与部１３２、検査データベース１３３、検査信号計算部１３４、検出確率計算部１３５について詳細に説明する。適宜、図１を参照する。

（欠陥データベース１３１）
図５は、欠陥データベース１３１の構成例を示す図である。
欠陥データベース１３１には、欠陥種、サイズ、位置ずれ、角度ずれといった欠陥情報を有している。ここで、欠陥種とは欠陥の種類情報である。サイズは欠陥のサイズである。位置ずれは、欠陥の発生位置に関する情報である。具体的には、位置ずれはセンサに対する位置のずれを示している。角度ずれは、亀裂等、欠陥に方向がある場合に用いられる情報であり、欠陥の発生角度に関する情報である。

そして、欠陥データベース１３１には、サイズ、位置ずれ、角度ずれといった欠陥性状のそれぞれに対し平均や、標準偏差といった確率分布のパラメータ（確率分布）が保持されている。例えば、亀裂について、対象となる構造物における亀裂のサイズの平均値や、標準偏差、位置ずれの平均や、標準偏差、角度ずれの平均や、標準偏差が欠陥データベース１３１に格納されている。

欠陥データベース１３１には、亀裂の他にボイド、溶込不良、割れ等についても、サイズ、位置ずれ、角度ずれのそれぞれについて平均、標準偏差が格納されている。欠陥データベース１３１に格納される情報のぞれぞれは、ユーザによる手入力あるいは候補から指定しておく。候補から指定とは、予め取得されている実験データ等の中から適切なデータを欠陥データベース１３１に入力するという意味である。

（欠陥付与部１３２）
次に、図６を参照して、図１に示す欠陥付与部１３２が行う処理について説明する。
図６は、欠陥付与部１３２の処理を説明する概念図である。
図６に示すように、欠陥付与部１３２は局所応力計算部１２３から送られてくる応力解析結果４００に基づき、欠陥データベース１３１の情報を付加して欠陥情報（図６の例では亀裂Ｃ）と境界条件を含む形状モデル３００ａ（３００）を作成する。境界条件は部品Ｅ１，Ｅ２と、溶接部Ｗとの境界Ｂに関する条件の情報である。

図６では、溶接部Ｗ（図３Ｂ参照）に、欠陥としての亀裂Ｃが発生した状態を形状モデル３００に反映した形状モデル３００である形状モデル３００ａを例示している。この時、亀裂Ｃの発生位置は、局所応力計算部１２３の解析結果に基づき、応力が大きいところ等に欠陥付与部１３２が自動的に付与するようにしてもよい。具体的には、欠陥付与部１３２は、図１１のステップＳ１４で計算された応力分布に基づき、応力集中係数、応力拡大係数、相当応力の最大値等、欠陥が生じうることを示す定量指標と、欠陥データベース１３１の欠陥種とを基に欠陥発生位置を選択する。あるいは、局所応力計算部１２３の解析結果に基づきリスク（図６の場合は亀裂Ｃ）が発生すると判断した位置をユーザが手入力で指定することで欠陥付与部１３２が形状モデル３００に欠陥を付与してもよい。このようにして、欠陥付与部１３２は構造物の形状モデル３００に欠陥を設定する。つまり、欠陥付与部１３２によって、局所応力計算部１２３で計算された構造物の局所応力に基づいて欠陥の発生位置が設定される。

また、検査信号計算部１３４（図１参照）によるセンサの設置位置の決定後、欠陥付与部１３２は、欠陥データベース１３１の情報を利用し、亀裂Ｃのサイズ、指定位置からのずれ、発生角度等を確率的にサンプリングする。即ち、欠陥付与部１３２は、設定された亀裂Ｃに対し、サイズ、位置（位置ずれ）、角度（角度ずれ）等といった欠陥性状に対し、欠陥データベース１３１の欠陥情報に基づいた統計的なゆらぎを生じさせる。

（検査データベース１３３）
図７は、検査データベース１３３の構成例を示す図である。
検査データベース１３３には、検査手法、センサ種、センサ仕様、設置可能条件（センサ部設定条件）、検出閾値、コストの情報が格納されている。
検査手法には、渦電流検査、超音波検査、外観検査等といった検査の手法が格納されている。
センサ種（検査手法）には、渦電流センサ、超音波センサ、外観検査の際に用いられる測距センサ等といった検査手法に対応したセンサ種の情報（検査手法で使用可能なセンサの候補）が格納されている。
センサ仕様には、開口、駆動周波数等といったセンサ（センサ部）の仕様に関する情報が格納されていう。
設置可能条件（センサの設置条件）には、構造物の平坦度、設置可能スペースサイズ等といった、対象となるセンサが設置可能な条件が格納されている。
検出閾値は、後記する欠陥検出確率を計算する際に用いられるセンサの検出閾値であり、コストは、センサの設置に係る費用に関する情報である。

ユーザが検査手法を選択することによって、使用されるセンサ種等が決定される。

（検査信号計算部１３４）
図８Ａ及び図８Ｂは、検査信号計算部１３４が実行する処理の一例を示す概念図である。図８Ａは照射波を示しており、図８Ａは反射波を示している。
ここでは、超音波検査を例に説明する。検査信号計算部１３４は、構造物の形状モデル３００ａからセンサ（図８に示す例では超音波センサ）の設置位置（センサ設置位置ＳＥ）を特定する。センサ設置位置ＳＥは仮想的な設置位置のことである。

具体的には、まず、検査信号計算部１３４は、形状モデル３００ａと、欠陥（図８Ａ，図８Ｂの例では亀裂Ｃ）の位置や、検査データベース１３３の設置可能条件（図７参照）等を基に、検査信号計算部１３４が最適化計算を行うことによってセンサを設置可能な位置（設置可能位置）を特定する。例えば、センサが超音波センサの場合、検査信号計算部１３４は、超音波がどう伝播するかを解析し、その解析結果を基に超音波センサを設置できる位置を計算し、その最適計算位置を計算することで超音波センサの設置可能位置を特定する。なお、設置可能位置は複数特定される場合がある。設置可能位置が複数特定されている場合、検査信号計算部１３４は、複数の設置可能位置から１つのセンサ設置位置ＳＥを選択する。そして、検査信号計算部１３４は、洗濯したセンサ設置位置ＳＥに仮想的にセンサを設置する。このようにして、検査信号計算部１３４は、形状モデル３００に対し、設定された欠陥を検査するためのセンサを、所定の条件である設置可能条件で仮想的に設定する。

なお、前記したように、検査信号計算部１３４によるセンサ設置位置ＳＥの決定後、欠陥付与部１３２による欠陥性状のランダムサンプリングが行われる。

設置可能位置のうち、選択されなかった位置は、選択された位置についての処理の完了後、順次選択されていく。

検査信号計算部１３４は、選択された検査手法に対応するセンサ、決定されたセンサの仮想的な設置位置（図８Ａ及び図８Ｂのセンサ設置位置ＳＥ）、及び、欠陥データベース１３１の確率分布に従って付与された欠陥性状に対して、伝搬解析シミュレーションを実行する。図８Ａ及び図８Ｂに示す例では、形状モデル３００ａに設定された超音波センサによる亀裂Ｃに対する超音波の伝搬解析シミュレーション（以下、適宜シミュレーションと称する：検査シミュレーション）が実行されている。即ち、図８Ａ及び図８Ｂに示す例では、超音波センサが構造物の表面に仮想設置されている。なお、図８Ａでは、超音波センサから超音波が照射された場合のシミュレーション結果を示し、図８Ｂでは反射波のシミュレーション結果を示している。

このような計算により、センサが受信する応答（仮想的に設定されたセンサによる欠陥に対する応答：図８Ｂの例では反射波）の信号強度（応答信号強度）をシミュレーションによって計算することができる。検査信号計算部１３４が行う計算は、一般的な物理シミュレーション手法を用いて実現することができる。このようにして、仮想的に設定されたセンサによる欠陥に対する応答がシミュレーションによって計算される。

（信号強度分布）
図９は、検査信号計算部１３４による計算結果である信号強度分布の一例を示す概念図である。
検査信号計算部１３４は、欠陥付与部１３２によってランダムサンプリングされた欠陥性状（複数の欠陥性状）や、検査データベース１３３等を参照して設定された検査条件、センサの設置位置に基づき、ランダムサンプリングを繰り返し計算する。欠陥性状とは欠陥の性状を示すものであり、欠陥のサイズ、位置、角度である。検査条件とは、用いられるセンサの種類（センサ種）、センサの仕様等を含む情報である。

つまり、検査信号計算部１３４は、欠陥データベース１３１に格納されている欠陥のサイズ、位置ずれ、角度ずれの情報と、検査データベース１３３の検査条件とを基に、様々な欠陥のサイズ、センサに対する欠陥の位置及び角度について、検査を行った際の応答信号強度をシミュレーションする。つまり、検査信号計算部１３４は、仮想的に設定されたセンサによる欠陥のシミュレーションを、欠陥の性状を示す欠陥性状ごとに行う。これにより、検査信号計算部１３４は、欠陥サイズに対するセンサの応答信号強度をいわゆるモンテカルロ計算により計算する。この計算により、図９に示すように、欠陥発生条件の不確実性や、センサ設置の可能性等の情報を反映した信号強度分布が求まる。図９において、プロットの１つ１つが、様々な欠陥性状に対して行われたモンテカルロ計算によってシミュレーションされた応答信号強度を示す。

なお、図９の破線４０１は図１０に示す欠陥検出確率を計算する際に、センサによる検出の有無を決定するための閾値である。ちなみに、破線４０１で示される閾値は、図７に示す検査データベース１３３に格納されている検出閾値である。

（検出確率計算部１３５）
図１０は、検出確率計算部１３５が計算する欠陥検出確率の一例を示す図である。
検出確率計算部１３５は、検査信号計算部１３４の計算結果に基づき、欠陥を検出する確率である検出確率（欠陥検出確率）を計算する。検出確率計算部１３５は、図９に例示するような信号強度分布を用いて、図１０に示すような欠陥検出確率を推定する。図９に示すような信号強度分布から図１０に示すような欠陥検出確率を推定する手法として、Ｂｅｒａｎｓ法やＨｉｔ／Ｍｉｓｓ法といった最尤推定法（仮想的な応答の統計解析）が知られている。

なお、ここでは、超音波センサが用いられている場合について例示しているが、超音波センサ以外のセンサ（渦電流センサや、測距センサ等）を用いる場合も、同様の処理により欠陥検出確率を計算することができる。また、図１０では欠陥のサイズ（欠陥サイズ）に対する欠陥検出確率が求められているが、センサの設置位置や、欠陥に対するセンサの設置角度に対する欠陥検出確率が求められてもよい。

（最適化部１４０の構成と処理）
図１の説明に戻り、最適化部１４０の説明を行う。
最適化部１４０は、検出確率計算部１３５によって計算された欠陥検出確率や、剛性計算部１２２によって計算された曲げ剛性や、ねじり剛性等の剛性情報に基づいて、所定の要求特性を満足する構造物の形状を修正する。具体的には、最適化部１４０は、構造解析部１２０の剛性計算部１２２で計算された剛性と、検査解析部１３０の検出確率計算部１３５で計算された欠陥検出確率が要求特性を満たしつつ、質量が小さくなるように形状モデル３００（図３Ｂ参照）を修正する。要求特性については後記する。

（構造モデルデータベース１４１）
構造モデルデータベース１４１には、構造を最適化する際に必要な各種条件としての要求特性が格納されている。要求特性として、例えば、制約条件、目的関数（要求条件）等が挙げられる。
構造モデルデータベース１４１に格納されている目的関数としては、構造物が満足する機械的特性に関するものがある。例えば、目的関数として、剛性計算部1２２によって計算された曲げ剛性や、ねじり剛性等の特性値がある。目的関数は、構造物によって異なり、ユーザがその構造物に対して要求する特性が目的関数として入力される。

構造モデルデータベース１４１に格納されている制約条件としては、欠陥検出確率がある。構造モデルデータベース１４１には、欠陥に対して所定の検出確率（欠陥検出確率）が担保された基本的な構造（例えば、欠陥近傍の表面の平坦度等）等も保持されている。例えば、欠陥検出確率が高くなるような構造物の構造が構造モデルデータベース１４１に保持されている。

（形状修正部１４２）
形状修正部１４２は、構造モデルデータベース１４１に格納されている情報と、剛性計算部１２２が計算した剛性に関する情報（曲げ剛性や、ねじり剛性）と、検出確率計算部１３５が計算した欠陥検出確率を参照しながら、要求特性の下で形状モデル３００の形状情報を修正する。具体的には、形状モデル３００の形状情報が修正されることで、形状モデル３００そのものが修正され、形状モデル３００の変形が行われる。修正された形状モデル３００は入出力部１１０内のモデルデータベース１１４に格納される。

このようにして、形状修正部１４２は形状最適化を行う。形状最適化の手法として例えば、トポロジ最適化がある。トポロジ最適化では、剛性が目的関数を満たしていない場合、より剛性の高い材料、あるいは部材が割り当てられることにより、形状モデル３００が修正される。欠陥検出確率が要求特性を満たしていないと判定された場合、検査データベース１３３を基にセンサの設置位置の候補が増えるように表面形状の平坦化等によって形状モデル３０９が修正される。このように、形状修正部１４２は、欠陥検出確率を基に、形状モデル３００を修正する。

また、トポロジ最適化の１つとして、密度法と呼ばれる公知のアルゴリズムを利用することができる。密度法に基づくトロポジ最適化では、ＦＥＭモデルを構成する各要素（各メッシュ領域）のうち、構造物の剛性への寄与度が小さい要素について密度を減少させる。

設計支援装置１は、構造解析部１２０での構造解析、検査解析部１３０における欠陥検出確率、最適化部１４０における形状修正を、要求特性（制約条件、目的関数）が満たされるまで繰り返す。これによって、検査性を確保したうえで、構造物の無駄な要素を抜き取りつつ、所望の剛性を確保可能な範囲で軽量化を図った構造物の最適化構造が得られる。得られた最適化構造は形状出力部１１３にて出力される。

（フローチャート）
次に、本実施形態に係る設計支援装置１によって行われる処理について図１１及び図１２を参照して説明する。

（全体フローチャート）
図１１は、本実施形態に係る設計支援方法の手順を示した全体フローチャートである。
図１１に示す設計支援方法は、例えば、補助記憶装置１５３に格納されている設計支援プログラムをＣＰＵ１５２が主記憶装置１５１に読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより実現される。適宜、図１～図１０を参照する。

まず、ユーザがＣＡＤデータ２００を入力する（Ｓ１１）。
次に、形状変換部１１２は、入力されたＣＡＤデータ２００を形状モデル３００（メッシュモデル：図３Ｂ参照）に変換し、形状変換部１１２自身に保存する（Ｓ１２）。ステップＳ１２の処理は図３Ａ及び図３Ｂにおいて説明した処理である。

続いて、これからの計算で使用される検査データベース（ＤＢ）１３３、欠陥データベース（ＤＢ）１３１、構造モデルデータベース（ＤＢ）１４１が設定される（Ｓ１３）。これは、入力装置１５４（図２参照）を介して、ユーザが任意の値を入力するようにしてもよいし、例えば、予め検査データベース１３３、欠陥データベース１３１、構造モデルデータベース１４１に格納されるデータの候補リストを実験等で予め準備しておいて、候補の中からユーザが選択し、検査データベース（ＤＢ）１３３、欠陥データベース（ＤＢ）１３１、構造モデルデータベース（ＤＢ）１４１の設定を行ってもよい。なお、本フローチャートでは、ステップＳ１３で検査データベース１３３、欠陥データベース１３１、構造モデルデータベース１４１が設定されているが、ステップＳ１１が開始される前に検査データベース１３３、欠陥データベース１３１、構造モデルデータベース１４１が予め設定されていてもよい。

次に、構造計算部１２１が形状モデル３００における剛性及び局所応力を計算する（Ｓ１４）。ステップＳ１４の処理は、図４において説明した処理である。
そして、検査解析部１３０が、検査データベース１３３、欠陥データベース１３１、局所応力等を参照して欠陥検出確率を計算する（Ｓ１５）。ステップＳ１５の詳細手順は後記する。
そして、最適化部１４０は、現在の形状モデル３００が、構造モデルデータベース１４１に格納されている要求特性を満足しているか否かを判定する（Ｓ１６）。要求特性を満足しているか否かは、具体的には、欠陥検出確率が所定の値以上であるか否か等である。

要求特性を満足していないと判定された場合（Ｓ１６→Ｎｏ）、形状修正部１４２が形状モデル３００の修正を行う（Ｓ１７：形状モデル修正ステップ）。具体的には、形状修正部１４２は、要求特性を満たしていないと判定された形状モデル３００における要素に対して構造モデルデータベース１４１、剛性、欠陥検出確率を参照して形状モデル３００を修正する。さらに、具体的には、形状修正部１４２は、剛性計算部１２２によって計算された構造物の剛性が所定の条件である目的関数を満たすよう形状モデル３００の修正を行う。剛性計算部１２２が計算した剛性、検出確率計算部１３５が計算した欠陥検出確率、構造モデルデータベース１４１を参照して、トポロジ最適化等の手法で形状モデル３００を修正する。

ステップＳ１７における形状モデル３００の修正後、設計支援装置１はステップＳ１４に処理を戻し、再び、構造計算部１２１が剛性、局所応力を計算し、さらに検査解析部１３０が欠陥検出確率を計算し、最適化部１４０は、現在の形状モデル３００が要求特性を満足するか否かを判定する。
ステップＳ１６において、要求特性が満足されていると判定されるまで、形状モデル３００の修正が行われる。

そして、ステップＳ１６において、要求特性を満足していると判定された場合（Ｓ１６→Ｙｅｓ）、形状修正部１４２は、現在の形状モデル３００を最終形状として決定する。最終形状として決定された形状モデル３００はモデルデータベース１１４に格納される。
そして、形状出力部１１３が最終形状として決定された形状モデル３００である最終的な形状モデル３００（形状修正部１４２によって修正された形状モデル３００）を表示装置１５５に表示する（Ｓ１８）。ステップＳ１８における表示方法については後記する。

（検出確率の計算）
続いて、図１１のステップＳ１５にて実施される欠陥検出確率の計算の詳細手順について、図１２を参照して説明する。

図１２は、本実施形態に係る欠陥検出確率の計算手順を示したフローチャートである。
まず、欠陥付与部１３２は、欠陥発生位置を設定する（Ｓ１５０：欠陥設定ステップ）。ステップＳ１５０の処理は図５及び図６を参照して説明したものである。

欠陥発生位置の選択は、前記したようにユーザによる手入力で選択されてもよいし、欠陥付与部１３２が自動的に選択してもよい。欠陥付与部１３２が自動的に欠陥発生位置を選択する場合、前記したように、欠陥付与部１３２は、図１１のステップＳ１４で計算された応力分布に基づき、応力集中係数、応力拡大係数、相当応力の最大値等、欠陥が生じうることを示す定量指標と、欠陥データベース１３１の欠陥種とを基に欠陥発生位置を選択する。応力集中係数、応力拡大係数、相当応力の最大値等、欠陥が生じうることを示す定量指標と、欠陥種とが対応付けられているデータベース（不図示）等を基に、欠陥種が選択されるとよい。なお、ステップＳ１５０の段階では欠陥発生位置に対して統計的な揺らぎは設定されない。

続いて、ユーザが、入力装置１５４を介して、ステップＳ１５０で設定した欠陥発生位置に発生する欠陥に対して適した検査手法を選択する（Ｓ１５１）。ステップＳ１５１の処理は、ユーザの手入力で行われる。なお、ユーザはセンサを選択する際に検査データベース１３３を参照してもよい。また、ユーザが検査手法を選択することにより、検査データベース１３３によって使用されるセンサ種も決定される。

次に、検査信号計算部１３４は、センサを設置可能な位置（設置可能位置）を特定する。この際、検査信号計算部１３４は、欠陥を有する形状モデル３００に対して、ステップＳ１５０で選択された欠陥の位置（欠陥発生位置）や、ステップＳ１５１で選択された検査手法、検査手法に対応するセンサ（センサの候補）検査データベース１３３の設置可能条件（図７参照：センサの設置条件）等といったセンサ設定条件を参照する。検査信号計算部１３４は、最適化計算等の手法を用いることで、設置可能位置を特定する。前記したように設置可能位置は、複数特定される場合がある（複数のセンサの設置位置）。設置可能位置が複数特定されている場合、検査信号計算部１３４は、複数の設置可能位置から、センサ設置位置ＳＥ（図８Ａ及び図８Ｂ参照）を１つ選択し、形状モデル３００にセンサを仮想的に設置（設定）する（Ｓ１５２：検査解析ステップ）。

そして、欠陥付与部１３２は、欠陥性状をサンプリングし、欠陥性状を決定する（Ｓ１５３）。前記したように、欠陥性状とは、亀裂等の欠陥のサイズ、位置、角度等である。欠陥付与部１３２は、欠陥データベース１３１に登録された欠陥性状ごとの確率分布に基づいて、欠陥のサイズ、角度のずれ、及び、ステップＳ１５０で選択した位置からのずれをランダムサンプリングする。つまり、欠陥付与部１３２は、欠陥のサイズ、位置、角度といった欠陥性状をランダムサンプリングする。本実施形態では、ランダムサンプリングをサンプリングと適宜称する。その後、欠陥付与部１３２は、サンプリングした欠陥性状をステップＳ１５０で選択された欠陥発生位置に付与する。さらに、欠陥付与部１３２は、欠陥そのもののサイズをサンプリングされたサイズとすることで、欠陥性状を決定する。このようにして、欠陥付与部１３２は、欠陥に対してランダムサンプリングされた欠陥性状を設定する。

次に、検査信号計算部１３４はセンサで取得される応答信号強度を計算する（Ｓ１５４：検査解析ステップ）。この際、検査信号計算部１３４は、以下の情報を参照する。
（Ａ１）ステップＳ１５１で選択したセンサ（渦電流センサ、超音波センサ、測距センサ等）。
（Ａ２）ステップＳ１５２にて設置したセンサ設置位置ＳＥ（図８Ａ及び図８Ｂ参照）。
（Ａ３）ステップＳ１５３でランダムサンプリングした欠陥性状。
ステップＳ１５４において、検査信号計算部１３４は、（Ａ１）～（Ａ３）の各条件に基づいて、センサの応答信号強度（取得される応答信号強度）をシミュレーションする。シミュレーション手法は、検査手法に応じて電磁気計算、超音波伝搬解析、熱および光伝搬計算等が適宜選択される。なお、ステップＳ１５２～Ｓ１５４の処理は、図７～図９を参照して説明したものである。

続いて、検査信号計算部１３４は、ステップＳ１５４で取得した応答信号強度のサンプル数が十分か否かを判定する（Ｓ１５５）。つまり、検査信号計算部１３４は、後記する欠陥検出確率の推定において、十分なサンプル数の応答信号強度計算が行われたか否かを判定する。十分なサンプル数であるか否かは、以下の（Ｂ１）又は（Ｂ２）の手法によって判定される。
（Ｂ１）ユーザが十分であると考えられるサンプル数を予め直接入力し、検査信号計算部１３４は、そのサンプル数に達しているか否かを判定する。
（Ｂ２）検査信号計算部１３４は、欠陥検出確率の推定値の信頼区間が、ユーザによって、予め指定されている範囲に収まるか否かを判定する。ただし、（Ｂ２）の手法が行われる場合は、ステップＳ１５６において欠陥検出確率の計算が行われた後に、ステップＳ１５５の判定が行われるとよい。

十分なサンプル数の計算が行われていないと判定された場合（Ｓ１５５→Ｎｏ）、検査信号計算部１３４は、ステップＳ１５３の処理に戻り、欠陥性状を再びサンプリングし、決定する。つまり、欠陥付与部１３２による欠陥性状のサンプリングによる欠陥性状の設定と、検査信号計算部１３４によるシミュレーションとが繰り返し実行される。

十分なサンプル数の計算が行われている判定された場合（Ｓ１５５→Ｙｅｓ）、検出確率計算部１３５は、ステップＳ１５５までに計算されたセンサの応答信号強度を基に欠陥検出確率を計算する（Ｓ１５６：検査解析ステップ）。ステップＳ１５６では、図９に示すような信号強度分布が用いられる。前記したように、図９に示すような信号強度分布を用いて、欠陥検出確率を推定する手法として、Ｂｅｒａｎｓ法やＨｉｔ／Ｍｉｓｓ法といった最尤推定法が知られている。前記したように、この際に使用される閾値（センサが検出したと判定する応答信号強度の下限値）として、検査データベース１３３に予め指定されている検出閾値（図７参照）が参照される。なお、ステップＳ１５６の処理は図１０を参照して説明したものである。

続いて、検査解析部１３０は、計算対象となっているセンサについて、未処理のセンサ設置位置ＳＥがあるか否かを判定する（Ｓ１５７）。未処理のセンサの設置位置は、ステップＳ１５２で選択されなかった設置可能位置である。
未処理のセンサ設置位置ＳＥがある場合（ステップＳ１５７→Ｙｅｓ）、検査解析部１３０は、ステップＳ１５２へ処理を戻す。つまり、検査信号計算部１３４は、複数のセンサの設置位置について、仮想的なセンサの応答を計算し、検出確率計算部１３５は、それぞれのセンサの設置位置について欠陥検出確率を計算する。

未処理のセンサ設置位置ＳＥがない場合（Ｓ１５７→Ｎｏ）、検査解析部１３０は未処理の検査手法があるか否かを判定する（Ｓ１５８）。
未処理の検査手法がある場合（ステップＳ１５８→Ｙｅｓ）、検査解析部１３０はステップＳ１５１へ処理を戻す。
未処理の検査手法がない場合（Ｓ１５８→Ｎｏ）、検査解析部１３０は未処理の欠陥発生位置があるか否かを判定する（Ｓ１５９）。
未処理の欠陥発生位置がある場合（ステップ１５９→Ｙｅｓ）、検査解析部１３０はステップＳ１５０へ処理を戻す。
未処理の欠陥発生位置がない場合（ステップＳ１５９→Ｎｏ）、検査解析部１３０は図１１のステップＳ１５の処理を終了し、最適化部１４０が図１１のステップＳ１６を行う。

図１２の処理が行われることによって、検査解析部１３０は、ステップＳ１５６を経由する都度、所定の欠陥発生位置、所定の検査手法、及び、所定のセンサ配置のもとで、欠陥検出確率を計算する。

そして、検査解析部１３０は、ステップＳ１５０～Ｓ１５９の繰り返し処理を抜け出した時点で、最適化部１４０が使用する制約条件を決定するために必要な欠陥検出確率をすべて計算していることになる。

（表示画面）
最後に、本実施形態に係る設計支援装置１における表示画面５００について、図１３を参照して説明する。

図１３は表示画面５００の一例を示す図である。
図１１のステップＳ１８において、入出力部１１０は、図１３に示す表示画面５００において、センサ配置位置、形状モデル３００の初期形状、形状モデル３００の最終形状を表示する。初期形状は、最適化部１４０による形状修正が行われる前の形状モデル３００であり、最終形状は、最適化部１４０による形状修正が終了した後の形状モデル３００である。具体的には、入出力部１１０は、図１３に示す表示画面５００を表示装置１５５（図２参照）に表示する。

表示画面５００は、初期形状表示領域５１０、最終形状表示領域５２０、解析結果表示領域５３０を有する。

初期形状表示領域５１０には、図１１のステップＳ１１でユーザが入力したＣＡＤデータ２００に対応する形状モデル３００の初期形状（図３Ｂ参照）が表示されている。即ち、前記したように、最適化部１４０による形状修正が行われる前の形状モデル３００が初期形状表示領域５１０に表示される。

最終形状表示領域５２０には、図１１のステップＳ１６において要求特性を満足すると判定（Ｓ１６→Ｙｅｓ）された際における形状モデル３００の最終形状（修正された前記形状モデル３００ｂ（３００））が表示される。

さらに、最終形状表示領域５２０には、複数の設置可能位置（センサの設置位置）の中で、最も欠陥検出確率が大きくなるセンサ配置（符号５２１）が表示されている（最も欠陥検出確率が大きいセンサの設置位置に関する情報）。設置可能位置は、図１２のステップＳ１５２において計算されるものである。欠陥検出確率が大きいとは、例えば、図１０に示す欠陥検出確率の曲線が、小さい欠陥サイズから立ち上がっている等である。図１３に示す例では、欠陥検出確率が最も良好なセンサの設置位置として２つの設置位置（符号５２１）が示されている。ちなみに、最終形状表示領域５２０に示されている構造物における符号５２２は欠陥（図１３の例では亀裂）である。また、座標表示部５２３は、欠陥検出確率が最も良好なセンサの設置位置の座標である（最も欠陥検出確率が大きいセンサの設置位置に関する情報）。なお、複数のセンサ位置の中で最も欠陥検出確率が大きくなるセンサ配置（符号５２１）を表示するため、複数のセンサ位置のそれぞれについて、図１１及び図１２の処理が行われる。

最終形状表示領域５２０に表示されている形状モデル３００ｂは、符号Ｅ１ａ，Ｅ２ａで示される構造物の中が中抜きされることで、軽量化が図られている。

さらに、解析結果表示領域５３０には、最適化結果表示領域５３１、センサの設置位置（表示窓５３２ａ（５３２））、採用された検査手法（表示窓５３２ｂ（５３２））、形状モデル３００の修正の結果、達成される欠陥検出確率（表示窓５３２ｃ（５３２））が表示される。表示窓５３２ｃに表示される欠陥検出確率は、最終形状表示領域５２０において符号５２１にセンサが設置されている場合の欠陥検出確率である。つまり、複数の設置可能位置（複数のセンサの設置位置）の中で、最も大きい欠陥検出確率である。

最適化結果表示領域５３１には、形状修正部１４２が行った形状モデル３００の変更履歴が表示される。なお、最適化結果表示領域５３１において、「パーツＡ」とは図３Ｂにおける部品Ｅ１であり、「パーツＢ」とは図３Ｂにおける部品Ｅ２であり、「パーツＣ」とは図３Ｂにおける溶接部Ｗである。
また、表示窓５３２ａにおいて表示されるセンサの設置位置は、最終形状表示領域５２０において示されるセンサの設置位置（符号５２１）に関する座標情報（即ち、最終形状表示領域５２０の座標表示部５２３に表示されている座標情報）が示されている。表示窓５３２ｂには図１２のステップＳ１５１で選択された検査手法が表示される。また、表示窓５３２ｃに表示される欠陥検出確率は、最終形状表示領域５２０において示されるセンサの設置位置（符号５２１）にセンサが設置された際における欠陥検出確率である。なお、表示窓５３２ｃに表示される欠陥検出確率は、例えば、図１０に示す欠陥検出確率の曲線から、予め設定されているサイズの欠陥が検出される確率として計算されるものである。

また、解析結果表示領域５３０には、剛性の目標値（表示窓５３２ｄ（５３２））、最終形状（修正された形状モデル３００ｂ）において実現する剛性の実現値（表示窓５３２ｅ（５３２））、最終形状にける構造物（修正された形状モデル３００ｂに対する構造物）の質量（表示窓５３２ｆ（５３２）：）が表示される。解析結果表示領域５３０に表示される各情報は、設計支援装置１による処理が満足いくものか否かをユーザが判断し、実際の検査計画に反映するために必要となる情報である。また、剛性の目標値（表示窓５３２ｄ）は、目的関数の１つであり、構造モデルデータベース１４１に格納されているものである。また、剛性の実現値、質量は、最終形状の形状モデル３００から形状出力部１１３が計算するものである。なお、解析結果表示領域５３０に表示される各情報は、補助記憶装置１５３（例えば、モデルデータベース１１４）に記録しておくことができる。

さらに一般的には、表示窓５３２ａ～ｄのいずれかをユーザがクリックすることで、クリックした表示窓５３２が空白となり、空白となった表示窓５３２にユーザが値を入力してもよい。例えば、空白となった表示窓５３２ａにユーザがセンサの設置位置を入力する。あるいは、空白となった表示窓５３２ｂにユーザが検査手法を入力する。すると、設計支援装置１は、空白となった表示窓５３２に入力されたデータに基づいて、図１１に示す処理を実施する。そして、形状出力部１１３は、図１１に示す処理を実施した結果のうち、新たに入力されたデータ以外のデータを各表示窓５３２に表示する。例えば、ユーザが表示窓５３２ａにセンサの設置位置を入力した場合、センサの設置位置以外のデータが表示窓５３２ｂ～５３２ｆに表示される。なお、ユーザが表示窓５３２ａにセンサの設置位置を入力した場合、図１２のステップＳ１５２では、最適化によるセンサの設置位置の設定が行われず、表示窓５３２ａに入力されたセンサの設置位置が、そのまま設定される。

このような設計支援装置１によれば、検査性の指標を定量的に評価し、非破壊検査を考慮した検査しやすい構造物の形状を設計者に提示することができる。これにより、設計を支援することが可能となる。

つまり、このような設計支援装置１によれば、欠陥検出確率によって検査性の指標が定量的に評価される。このようにすることで、構造物の形状を決定する際に、将来の検査性に関する指標（センサ設置可否、欠陥検出確率）が加えられ、非破壊検査を考慮した検査しやすい構造物の形状モデル３００を設計者に提示でき、設計を支援することが可能となる。

また、欠陥データベース１３１に格納されている欠陥性状の確率分布に基づいて欠陥性状がランダムサンプリングされることにより、定量的なモンテカルロ計算を用いた応答信号強度の計算を行うことができる。また、検査手法、センサ種、センサの仕様、センサの設置可能条件等が格納されている検査データベース１３３を基にセンサの仮想的な設置が行われることで、現実的なセンサの仮想設置が可能となる。

そして、局所応力に基づいて欠陥が設定されることにより、実際に欠陥が生じやすい箇所に欠陥を設定することができる。また、剛性計算部１２２によって計算された構造物の剛性に基づいて、形状修正部１４２が形状モデル３００の修正を行うことにより、剛性を考慮した形状モデル３００の修正が可能となる。

また、図１３に示すような表示画面５００が表示されることで、ユーザが設計支援方法によって得られる形状モデル３００の修正結果等を確認することができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１ 設計支援装置
１１０ 入出力部
１１１ ＣＡＤデータ入力処理部
１１２ 形状変換部
１１３ 形状出力部
１１４ モデルデータベース
１２０ 構造解析部
１２１ 構造計算部
１２２ 剛性計算部
１２３ 局所応力計算部
１３０ 検査解析部
１３１ 欠陥データベース
１３２ 欠陥付与部（欠陥設定部）
１３３ 検査データベース
１３４ 検査信号計算部
１３５ 検出確率計算部
１４０ 最適化部（形状モデル修正部）
１４１ 構造モデルデータベース
１４２ 形状修正部（形状モデル修正部）
１５４ 入力装置
１５５ 表示装置（出力部）
１５６ 通信インタフェース
２００ ＣＡＤデータ
３００ 形状モデル
３００ａ 形状モデル
３００ｂ 形状モデル
４００ 応力解析結果
５００ 表示画面
５１０ 初期形状表示領域
５２０ 最終形状表示領域
５２３ 座標表示部
５３０ 解析結果表示領域
５３１ 最適化結果表示領域
５３２ 表示窓
５３２ａ 表示窓
５３２ｂ 表示窓
５３２ｃ 表示窓
５３２ｄ 表示窓
５３２ｅ 表示窓
５３２ｆ 表示窓
Ｂ 境界
Ｃ 亀裂
Ｅ１ 部品
Ｅ１ａ 符号
Ｅ２ 部品
Ｅ２ａ 符号
ＳＥ センサ設置位置（センサ部の仮想的な設置位置）
Ｗ 溶接部
Ｓ１７ 形状モデルの修正（形状モデル修正ステップ）
Ｓ１５０ 欠陥発生位置を設定する（欠陥設定ステップ）
Ｓ１５２ 形状モデルにセンサを選択する（検査解析ステップ）
Ｓ１５４ 応答信号強度を計算する（検査解析ステップ）
Ｓ１５６ 欠陥検出確率を計算する（検査解析ステップ）

Claims (7)

1. 構造物の形状モデルに欠陥を設定する欠陥設定部と、
   前記形状モデルに対し、設定された前記欠陥を検査するためのセンサ部を、所定の条件であるセンサ部設定条件に基づいて仮想的に設定し、仮想的に設定された前記センサ部による前記欠陥の検査シミュレーションを、前記欠陥の性状を示す欠陥性状ごとに行うことで、前記欠陥を検出する確率である欠陥検出確率を計算する検査解析部と、
   前記欠陥検出確率を基に、前記形状モデルを修正する形状モデル修正部と、
   を有することを特徴とする設計支援装置。
2. 請求項１に記載の設計支援装置であって、
   前記欠陥性状は、少なくとも前記欠陥のサイズ、位置、角度であり、
   前記欠陥性状ごとの確率分布を保持している欠陥データベース
   を有し、
   前記欠陥設定部は、
   前記欠陥性状の確率分布に基づいて、前記欠陥性状をランダムサンプリングすることにより、前記欠陥に対して前記ランダムサンプリングされた前記欠陥性状を設定し、
   前記検査解析部は、
   前記欠陥設定部による前記欠陥性状の前記ランダムサンプリングによる前記欠陥性状の設定と、前記検査解析部による前記検査シミュレーションとが繰り返し実行された結果、得られる前記センサ部の仮想的な応答を統計解析することで前記欠陥検出確率を計算する
   ことを特徴とする設計支援装置。
3. 請求項１に記載の設計支援装置であって、
   検査手法と、前記検査手法で使用可能な前記センサ部の候補と、前記センサ部の設置条件とを格納している検査データベースを有し、
   前記検査解析部は、
   前記欠陥設定部で設定された前記欠陥を有する前記形状モデルに対して、前記検査手法、前記センサ部の候補及び前記センサ部の設置条件を前記センサ部設定条件として、前記形状モデルに対し、前記センサ部を仮想的に設定し、仮想的に設定された前記センサ部による前記欠陥に対する応答を前記検査シミュレーションによって計算する
   ことを特徴とする設計支援装置。
4. 請求項１に記載の設計支援装置であって、
   前記形状モデルを基に、前記構造物における局所応力を計算する局所応力計算部
   を有し、
   前記欠陥設定部は、
   前記局所応力計算部で計算された前記構造物の前記局所応力に基づいて前記欠陥の発生位置を設定する
   ことを特徴とする設計支援装置。
5. 請求項１に記載の設計支援装置であって、
   前記形状モデルの元となる前記構造物の剛性を計算する剛性計算部
   を有し、
   前記形状モデル修正部は、
   前記剛性計算部によって計算された前記構造物の剛性が所定の条件である要求条件を満たすよう前記形状モデルの修正を行う
   ことを特徴とする設計支援装置。
6. 請求項５に記載の設計支援装置であって、
   前記形状モデル修正部によって修正された前記形状モデルを出力する出力部
   を有し
   前記検査解析部は、複数の前記センサ部の設置位置について、仮想的な前記センサ部の応答を計算し、
   前記検査解析部は、それぞれの前記センサ部の設置位置について前記欠陥検出確率を計算し、
   前記出力部には、修正された前記形状モデルとともに、複数の前記センサ部の設置位置の中で最も前記欠陥検出確率が大きい前記センサ部の設置位置に関する情報、検査手法、複数の前記センサ部の設置位置の中で最も大きい前記欠陥検出確率、修正された前記形状モデルに対する前記構造物の質量、修正された前記形状モデルに対する剛性値、及び、前記剛性値の目標値が出力される
   ことを特徴とする設計支援装置。
7. 設計支援装置が、
   構造物の形状モデルに欠陥を設定する欠陥設定ステップと、
   前記形状モデルに対し、設定された前記欠陥を検査するためのセンサ部を、所定の条件であるセンサ部設定条件に基づいて仮想的に設定し、仮想的に設定された前記センサ部による前記欠陥の検査シミュレーションを、前記欠陥の性状を示す欠陥性状ごとに行うことで、前記欠陥を検出する確率である欠陥検出確率を計算する検査解析ステップと、
   前記欠陥検出確率を基に、前記形状モデルを修正する形状モデル修正ステップと、
   を実行することを特徴とする設計支援方法。

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