JP2602906B2 - Analysis model automatic generation method - Google Patents

Analysis model automatic generation method

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JP2602906B2
JP2602906B2 JP63171778A JP17177888A JP2602906B2 JP 2602906 B2 JP2602906 B2 JP 2602906B2 JP 63171778 A JP63171778 A JP 63171778A JP 17177888 A JP17177888 A JP 17177888A JP 2602906 B2 JP2602906 B2 JP 2602906B2
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29CSHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C33/00Moulds or cores; Details thereof or accessories therefor
    • B29C33/38Moulds or cores; Details thereof or accessories therefor characterised by the material or the manufacturing process
    • B29C33/3835Designing moulds, e.g. using CAD-CAM

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は、解析対象物を形状特徴に応じ形状分割した
うえ、分割された各部分形状対応の解析プログラムを複
数組合せすることで、その解析対象物の解析モデルが生
成効率大として、自動的に生成されるようにした解析モ
デル自動生成方法に関するものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial Application Field] The present invention divides an object to be analyzed into shapes according to shape characteristics, and analyzes the object by combining a plurality of analysis programs corresponding to each of the divided partial shapes. The present invention relates to an analysis model automatic generation method in which an analysis model of an object is automatically generated with high generation efficiency.

[従来の技術] 製品設計を行なうための数値解析には、設計対象物の
形状を数学的にモデル化したものが一般に用いられるよ
うになっている。ところで、最新のCAEシステムによれ
ば、例えば「型技術−プラスチック射出成形金型設計デ
ータブック−」(第2巻第11号、昭和62年10月20日、日
刊工業新聞社発行)のその第2章(ランナーおよびゲー
ト)、第16頁から第19頁に亘って示されているように、
形状定義された製品のモデル化(有限要素法を用いる際
のメッシュ自動分割)が自動的に行なえるようになって
いる。
[Prior Art] In numerical analysis for product design, a mathematical model of the shape of a design target is generally used. By the way, according to the latest CAE system, for example, the first edition of “Mold Technology-Plastic Injection Mold Design Data Book-” (Vol. 2, No. 11, October 20, 1987, published by Nikkan Kogyo Shimbun) As shown in Chapter 2 (Runners and Gates), pages 16-19,
Modeling of a product whose shape is defined (mesh automatic division when using the finite element method) can be automatically performed.

[発明が解決しようとする課題] しかしながら、これまでのモデル生成方法は有限要素
法や差分法といった、解析手法を用いた解析プログムに
固有なものであることから、複数の解析プログラムを組
合せて解析モデルを生成することについては配慮されて
いないものとなっている。解析対象物についてのある部
分を差分法によって、他の部分については有限要素法に
よって解いたり、あるいはある部分については差分法に
よる解析プログラム(1)によって、他の部分は差分法
による解析プログラム(2)によって解く、といった具
合に複数の解析プログラムを組合せることで解析モデル
は生成されておらず、専らモデルの作成は解析者によっ
て行なわれていたものである。このため、モデル作成経
験や解析プログラムについての知識の差などによっては
作成された解析モデルに個人差が生じたり、その作成に
は一般に多くの時間が要されるものとなっている。
[Problems to be Solved by the Invention] However, since the conventional model generation method is unique to an analysis program using an analysis method such as a finite element method or a difference method, analysis is performed by combining a plurality of analysis programs. No consideration has been given to generating a model. One part of the analysis object is solved by the finite element method and the other part is solved by the finite element method, or the other part is analyzed by the analysis program (1) by the difference method, and the other part is analyzed by the difference program (2). ), The analysis model is not generated by combining a plurality of analysis programs, and the model is created exclusively by the analyst. For this reason, there are individual differences in the created analysis models depending on differences in model creation experience and knowledge of analysis programs, and the creation of such models generally requires a lot of time.

本発明の目的は、解析対象物全体としての解析モデル
が、異なる形状特徴対応解析プログラムの組合せとして
自動的に、しかも速やかに生成され得る解析モデル自動
生成方法を供するにある。
An object of the present invention is to provide an analysis model automatic generation method capable of automatically and quickly generating an analysis model of an entire analysis target as a combination of different shape feature correspondence analysis programs.

[課題を解決するための手段] 上記目的は、所定の形状特徴に対応する解析プログラ
ムと、該解析プログラム間対応に該解析プログラム間で
一方の解析プログラムの出力データを他方の解析プログ
ラムの入力データに変換するための入出力データ変換プ
ログラムとを予め記憶しておき、解析対象物の形状が入
力された場合、該解析対象物を該所定の形状特徴により
形状分割するとともに、該分割された各部分形状に対応
する解析プログラムを抽出して該各部分形状をモデル化
する一方、該部分形状上隣接関係にある解析プログラム
間に対応した入出力データ変換プログラムを抽出して該
抽出された解析プログラム間のうち隣接関係にある解析
プログラム間での入出力データを整合させることで達成
される。
[Means for Solving the Problems] The object of the present invention is to provide an analysis program corresponding to a predetermined shape feature, and output data of one analysis program between the analysis programs in correspondence with the analysis programs. And an input / output data conversion program for converting the data into an object, and when the shape of the object to be analyzed is input, the object to be analyzed is divided into shapes by the predetermined shape feature, and each of the divided An analysis program corresponding to the partial shape is extracted and each of the partial shapes is modeled, while an input / output data conversion program corresponding to the analysis program having an adjacent relationship on the partial shape is extracted and the extracted analysis program is extracted. This is achieved by matching input / output data between analysis programs that are adjacent to each other.

[作用] 要は、解析技術者の経験的知識にもとづき形状特徴各
々に対する解析プログラムの対応関係を予め求めてお
き、解析対象物の形状が入力された場合には、算出され
た形状特徴にもとづき解析対象物を形状分割したうえ、
各部分形状に解析プログラムを対応せしめ部分的にモデ
ル化しようというものである。これら部分的モデル間で
入出力データが整合されれば全体としてのモデル化は終
了するが、それら分割部分の位置関係は別途求められて
おり、したがって、これより部分的モデル間での入出力
データ整合が該当入出力データ変換プログラムによって
行なわれることによっては、その解析対象物に対する全
体としての解析モデルが自動的に生成され得るものであ
る。
[Operation] The point is that the correspondence of the analysis program to each of the shape features is obtained in advance based on the empirical knowledge of the analysis engineer, and when the shape of the object to be analyzed is input, the relationship is calculated based on the calculated shape features. After dividing the object to be analyzed,
An analysis program is made to correspond to each partial shape so as to partially model. If the input / output data is consistent between these partial models, the modeling as a whole is finished, but the positional relationship of the divided parts is separately determined, and hence the input / output data between the partial models is Depending on the matching performed by the corresponding input / output data conversion program, an analysis model as a whole for the analysis object can be automatically generated.

[実施例] 以下、本発明を第1図から第7図により説明する。[Example] Hereinafter, the present invention will be described with reference to FIG. 1 to FIG.

先ず本発明に係る数値解析システムについて説明すれ
ば、第2図はそのハードウェア上での構成を、また、第
3図はソフトウェア上での構成をそれぞれ例示したもの
である。図示の如くハードウェアとしての構成は、バス
制御装置12による制御下におかれているマルチバス11に
は中央処理装置13と、ディスク制御装置14を介しディス
ク装置18とが接続されており、中央処理装置13にはまた
主記憶装置15、ディスプレイ装置16およびキーボード17
が収容された構成となっている。これにより、キーボー
ド17からのデータは中央処理装置13を介し主記憶装置15
に格納されると同時に、ディスプレイ装置16に表示さ
れ、また、主記憶装置15上のデータは中央処理装置13、
マルチバス11、ディスク制御装置14を介しディスク装置
18に格納されるなど、データは任意に転送されるように
なっている。
First, the numerical analysis system according to the present invention will be described. FIG. 2 illustrates a configuration on hardware, and FIG. 3 illustrates a configuration on software. As shown in the figure, the hardware configuration is such that a central processing unit 13 and a disk device 18 are connected to a multi-bus 11 under the control of a bus control device 12 via a disk control device 14. The processing unit 13 also includes a main storage device 15, a display device 16 and a keyboard 17
Is accommodated. As a result, the data from the keyboard 17 is transmitted to the main memory 15 via the central processing unit 13.
At the same time, the data is displayed on the display device 16, and the data on the main storage device 15 is stored in the central processing unit 13,
Disk device via multi-bus 11 and disk controller 14
Data is arbitrarily transferred, for example, stored in 18.

また、ソフトウェア構成上からは制御部20、コマンド
解釈部21、入力部22、出力部23、解析実行部24、解析プ
ログラム登録部25、形状登録部26、形状特徴登録部27、
形状分割ルール登録部28、分割部分位置関係登録部29、
部分形状登録部30、形状特徴算出部31、解析プログラム
割付け部32、モデル作成部33、入出力データ整合部34、
形状分割部35、部分形状特徴判定部36、解析モデル統合
部39、形状特徴判定ルール登録部37、モデル登録部38な
どにより構成されたものとなっている。
Further, from the software configuration, the control unit 20, the command interpretation unit 21, the input unit 22, the output unit 23, the analysis execution unit 24, the analysis program registration unit 25, the shape registration unit 26, the shape feature registration unit 27,
Shape division rule registration unit 28, division partial positional relationship registration unit 29,
Partial shape registration unit 30, shape feature calculation unit 31, analysis program allocation unit 32, model creation unit 33, input / output data matching unit 34,
The configuration is made up of a shape division unit 35, a partial shape feature determination unit 36, an analysis model integration unit 39, a shape feature determination rule registration unit 37, a model registration unit 38, and the like.

第4図(a)〜(f)は第3図に示す要部登録部各々
の内容を示すが、これにより本発明の概要を説明すれば
以下のようである。
FIGS. 4 (a) to 4 (f) show the contents of the main part registration sections shown in FIG. 3, and the outline of the present invention will be described below.

即ち、解析プログラム登録部25(第4図(f)参照)
には解析プログラムP1,P2,P3、モデル化プログラムM1,M
2およびデータ変換プログラムH1,H2が、また、形状特徴
登録部27(第4図(a)参照)には形状特徴T1〜Tnとそ
の計算式(解析対象物の寸法(形状諸元パラメータ)を
入力データとする演算式)が、更に形状分割ルール登録
部28(第4図(b)参照)には形状特徴に対する分割ル
ールが、更にまた形状特徴判定ルール登録部37(第4図
(c)参照)には解析プログラム決定要因としての形状
特徴推定ルールが予め熟練モデル解析者によって登録さ
れるようになっている。
That is, the analysis program registration unit 25 (see FIG. 4 (f))
Include analysis programs P 1 , P 2 , P 3 and modeling programs M 1 , M
2 and the data conversion programs H 1 and H 2 , and the shape feature registration unit 27 (see FIG. 4A) stores the shape features T 1 to T n and their calculation formulas (dimensions of the analysis object (shape An operation formula) using the original parameter) as input data, a division rule for the shape feature is further stored in the shape division rule registration unit 28 (see FIG. 4 (b)), and a shape feature determination rule registration unit 37 (the fourth In FIG. 7 (c), a shape feature estimation rule as a determinant of an analysis program is registered in advance by a skilled model analyst.

さて、ここでオペレータによるキーボード17からのコ
マンド入力により解析対象物Aの形状と、解析項目αが
指示された場合を想定すれば、解析対象物Aの形状は形
状登録部26に形状寸法値として先ず登録されるようにな
っている。この後形状特徴算出部31では形状特徴登録部
27で示されている形状特徴T1〜Tn対応の計算式に従って
各特徴値が計算され、形状特徴登録部27にはそれら特徴
値が登録されるようになっている。次にIF〜THEN〜形式
で形状分割ルール登録部28に登録されている、如何に対
象物形状を解析可能な単位に分割するかを示した分割ル
ールに従い部分形状登録部30には形状a′,b′,c′から
定義される部分A1と、a″,b″,c″から定義される部分
A2の2部分名が登録されるようになっている。また、そ
の際、部分A1,A2各々に接している面があるか否かが判
定され、接している面がある場合には部分A1,A2各々と
の位置関係、即ち、接している面情報が分割部分位置関
係登録部29に登録されるようになっている。この後は部
分A1,A2各々について形状特徴判定ルール登録部37に登
録されているルールにもとづき部分形状特徴判定部36で
は解析プログラム特定の基準となる形状特徴が算出され
たうえ、部分形状登録部30における形状特徴欄に、例え
ば部分A1には特徴S1,S3、部分A2については特徴S2、と
いった具合に登録されるようになっている。
Now, assuming that the shape of the analysis target A and the analysis item α are designated by the operator's command input from the keyboard 17, the shape of the analysis target A is stored in the shape registration unit 26 as a shape dimension value. First, it is registered. After that, the shape feature registration unit 31
Each feature value is calculated according to a calculation formula corresponding to the shape features T 1 to T n indicated by 27, and the feature values are registered in the shape feature registration unit 27. Next, the shape a 'is stored in the partial shape registration unit 30 in accordance with the division rule registered in the shape division rule registration unit 28 in the form of IF to THEN and indicating how to divide the object shape into units that can be analyzed. , b ', c' and portions a 1, defined from, a ", b", moiety as defined from c "
Two-part name of A 2 is adapted to be registered. At that time, it is determined whether there is a surface on which the portion A 1, A 2 each contact is, the positional relationship between the portion A 1, A 2 each when there is contact with the surface, i.e., in contact The registered surface information is registered in the divisional partial positional relationship registration unit 29. Thereafter, based on the rules registered in the shape feature determination rule registration unit 37 for each of the portions A 1 and A 2 , the shape feature serving as a reference for the analysis program is calculated by the partial shape feature determination unit 36, and the partial shape the shape feature field in the registration unit 30, for example, part A, wherein S 1 is the 1, S 3, for the portion A 2 are registered in and so on, wherein S 2,.

その後はキーボード17から入力された解析項目αと、
部分A1,A2各々についての特徴S1,S3、S2とを検索の参照
値として、解析プログラム登録部25からは部分A1,A2
適合する解析プログラム名が検索されるようになってい
る。その結果、部分A1にはプログラムP1が、また、部分
A2にはプログラムP2がそれぞれ割付けられ、部分形状登
録部30における適合プログラム欄に登録されるものとな
っている。その際、解析プログラムP1,P2にはそれぞれ
固有のモデル化手法M1,M2があり、これらも解析プログ
ラム登録部25に併せて登録されているので、これらのモ
デル化手法プログラム名も部分形状登録部30に併せて登
録されるようになっている。これを受けモデル作成部33
では部分A1についてプログラムM1を実行し部分モデルMO
D1が、更に同様にして部分A2についても部分モデルMOD2
が作成されるようになっているものである。(ここで、
これら部分モデルMOD1,MOD2とは、それぞれ解析プログ
ラムP1,P2の入力データの一部となる数値群である)。
After that, the analysis item α input from the keyboard 17 and
As part A 1, A 2, wherein S 1 for each, S 3, S 2 and the search of the reference value, so that the matching analysis program name in the portion A 1, A 2 from the analysis program registration unit 25 is searched It has become. As a result, the program P 1 is stored in the part A 1
A program P 2 is assigned to A 2, and is registered in the matching program column in the partial shape registration unit 30. At that time, the analysis programs P 1 and P 2 have their own modeling methods M 1 and M 2 , respectively, which are also registered in the analysis program registration unit 25. It is registered together with the partial shape registration unit 30. In response, the model creation unit 33
In running the program M 1 for the part A 1 part model MO
D 1 is partial model MOD 2 also portions A 2 and further similarly
Is created. (here,
These partial models MOD 1 and MOD 2 are groups of numerical values that are a part of the input data of the analysis programs P 1 and P 2 , respectively).

以上、各部分についての解析プログラムとそのモデル
が決定されたので、後は各モデル間での入出力データが
整合されれば、全体のモデル化は終了されることにな
る。入出力データを整合させるには、先ず分割部分位置
関係登録部29を参照し部分A1,A2が隣接状態にあるか否
かが調べられるようになっている。もしも、部分A1,A2
の隣接が確認された場合には、入出力データ整合部34に
よってプログラムP1,P2の入力,出力データからプログ
ラムP1の出力データOUT1をプログラムP2の入力データIN
2に変換するプログラムが捜されるが、その結果として
変換プログラムH1が見い出されるので、部分A1,A2各々
に対する解析の間に、プログラムH1を実行する手順が決
定されるものである。
As described above, since the analysis program and the model for each part are determined, if the input / output data between the models is matched, the entire modeling is completed. In order to match input / output data, first, it is determined whether or not the portions A 1 and A 2 are in an adjacent state by referring to the divided portion positional relationship registration section 29. If part A 1 , A 2
Of when adjacent is confirmed, the program P 1 by output data matching unit 34, P 2 of input, the input data IN program P 2 output data OUT1 program P 1 from the output data
Although the program to be converted into 2 to be searched, since conversion program H 1 is found as a result, during the analysis for the portion A 1, A 2, respectively, in which steps to perform the program H 1 is determined.

以上のような手順で、異なる解析プログラムの組合せ
による解析モデルが自動的に生成され得るものである。
According to the above procedure, an analysis model based on a combination of different analysis programs can be automatically generated.

以上本発明の概要を示したが、第1図はその処理手順
の一例での概要フローを示したものである。これを半導
体プラスチックパッケージのモールド金型の設計に応用
した場合を例にとって説明すれば以下のようである。
The outline of the present invention has been described above, and FIG. 1 shows an outline flow as an example of the processing procedure. The case where this is applied to the design of a mold for a semiconductor plastic package will be described below as an example.

即ち、先ずその背景について説明すれば、半導体プラ
スチックパッケージは、モールド金型キャビティ内に、
リードフレームが取り付けられた半導体チップをおき、
キャビティのゲート(流入口)からプラスチック封止材
料であるレジン材を注入、硬化させることで作られるよ
うになっている。その際、粘性をもつレジン材料が金型
キャビティ内をどのように流動するか、という流動解析
を行なうことによって、設計対象である金型諸元の評価
が可能となる。ところが、このレジン材料は流動中に金
型壁面から熱を吸収しその粘性が大幅に変化するという
熱硬化性をもっており、その特性は明確な理論式で説明
し得ないものとなっている。実験的には、粘性が測定可
能であるような、単純形状の金型流路形状についての流
動解析モデルは開発されているが、実際の金型キャビテ
ィの構造は複雑であり、その複雑さが考慮された流動解
析モデルは1種類だけの計算方法によっては作成不可能
となっている。そこで、複数の解析プログラム(モデ
ル)を組合せることで、流路形状の複雑さが考慮された
解析モデルを作成する必要があるわけである。
That is, first, the background will be described. A semiconductor plastic package is placed in a mold cavity.
Place the semiconductor chip with the lead frame attached,
It is made by injecting and curing a resin material as a plastic sealing material from a gate (inflow port) of the cavity. At this time, by performing a flow analysis of how the viscous resin material flows in the mold cavity, it is possible to evaluate the mold specifications to be designed. However, this resin material has a thermosetting property in which heat is absorbed from the mold wall surface during the flow and its viscosity is greatly changed, and its characteristics cannot be explained by a clear theoretical formula. Experimentally, a flow analysis model has been developed for a simple mold flow path shape that can measure viscosity, but the actual mold cavity structure is complicated, and its complexity is low. The flow analysis model considered cannot be created by only one kind of calculation method. Therefore, by combining a plurality of analysis programs (models), it is necessary to create an analysis model that takes into account the complexity of the flow path shape.

さて、解析者が金型キャビティ内の流動解析を行なう
べくモデルを生成する場合には、解析に先立ち、ディス
ク装置18内に格納される解析プログラム登録部25には、
レジン流動解析プログラムP1,P2,P3、これらレジン流動
解析プログラムP1,P2,P3固有のモデル作成手法プログラ
ムM1,M2,M3および入出力データ変換プログラムH(12),H
(23),H(31),H(21),H(32),H(13)(H(ij):レジン流動解析
プラグラムPiの出力データをレジン流動解析プログラム
Pjの入力データに変換するプログラム)が予め登録され
るようになっている。ここで、レジン流動解析プログラ
ムP1〜P3およびモデル作成手法プログラムM1〜M3の内容
を第5図を用い説明すれば、レジン流動解析プログラム
P1は円管流と称される、熱を周囲360゜から均等に受け
る流線平行の流動を解析するためのものであり、円周方
向に熱源がある流動部分に適用可能となっている。ま
た、このプログラムP1は差分法を用いているので、モデ
ル化手法プログラムM1より作成されるモデルは対象とす
る形状(樹脂が流れる部分の形状)を流動断面積が等し
い円管に変換して作られる。レジン流動解析プログラム
P2はまた平板流と称される、上下方向のみから熱を受け
横方向からの伝熱が無視し得る条件(高さが小さい平板
状流動)下での流動を解析するためのものであり、有限
要素法を用い作成されていることから、流線の方向(流
れの方向)は差分法と異なり自動的に解析されるので特
に指定する必要がなく、これに対するモデル化手法プロ
グラムM2は流動部分形状のモデルを、三角形のメッシュ
に分割して作られるようになっている。レジン流動解析
プログラムP3は1点の吹き出し口から流動が放射上に進
む条件下で使用し得るものとなっており、そのモデル化
手法プログラムM3は差分法によるようになっている。
By the way, when the analyst generates a model to perform the flow analysis in the mold cavity, prior to the analysis, the analysis program registration unit 25 stored in the disk device 18 includes:
Resin flow analysis programs P 1 , P 2 , P 3 , these resin flow analysis programs P 1 , P 2 , P 3 unique model creation method programs M 1 , M 2 , M 3 and input / output data conversion program H (12) , H
(23), H (31) , H (21), H (32), H (13) (H (ij): Resin flow analysis Puraguramu P i resin flow analysis program output data
A program for converting the input data into Pj input data) is registered in advance. Here, it will be described referring to FIG. 5 the contents of the resin flow analysis program P 1 to P 3 and modeling techniques program M 1 ~M 3, resin flow analysis program
P 1 is referred to as circular pipe flow is for analyzing a flow streamline parallel receiving evenly heat from 360 °, and can apply to the flow portion having a heat source in the circumferential direction . The program P 1 is because of the use of the finite difference method, the model converts the shape (shape of the portion where the resin flows) of interest in a circular tube is equal cross sectional flow area that is created from Modeling program M 1 Made Resin flow analysis program
P 2 is for analyzing the flow under conditions called flat flow, which receive heat only in the vertical direction and negligible heat transfer from the horizontal direction (flat flow with a small height). , because it is created using a finite element method, there is no need to specify particular the direction of flow line (direction of flow) is automatically analyzed Unlike difference method, the modeling method program M 2 for this The model of the flowing part shape is created by dividing it into triangular meshes. The resin flow analysis program P 3 has a what is flowing from the outlet of one point may be used under conditions which proceeds on the radiation, its Modeling program M 3 are adapted by difference method.

また、形状特徴登録部27および形状分割ルール登録部
28には第6図に示す金型キャビティ41の形状の特徴を算
出する項目(とその計算式)や、特徴に対応したキャビ
ティ形状の分割方法が登録されるようになっている。こ
こで、キャビティ形状特徴を算出する項目と、形状分割
方法の内容について説明すれば、レジンの硬化反応を支
配する要因の主なものとしては、金型壁面および内部構
造(チップ)からの伝熱作用が挙げられる。そこで、金
型キャビティ41内部の伝熱状態が異なる点、即ち、レジ
ン流動が内部構造物(チップ42)により分離して流れる
点で形状を分割し、伝熱状態が一定な部分を得る必要が
ある。その形状分割の基準となるのは、内部構造物であ
るチップ42の形状・位置である。ここで、キャビティ41
の幅gとチップ42の幅hの比を考えると、チップ41の幅
hがキャビティ41の幅gとほぼ同じ場合には、流動はチ
ップ41の上下の2つに分流すると見なせ、反対にチップ
41の幅hがキャビティ41の幅gよりある比率α以上に小
さい場合は、流動はチップ42上下左右の4つに分流する
と考えられる。そこで、形状特徴登録部27にはチップ42
の幅hとキャビティ41の幅gの比α=(=h/g)が、ま
た、形状分割ルール登録部28にはその比αの値によって
分割をチップ42上下の2つに分けるか、チップ42上下左
右の4つに分けるかの判定記述がIF〜THEN〜形式で登録
されていれば、形状登録に応じた、キャビティ形状の分
割が可能となる。この他に、分割の基準となる形状特徴
としては、チップ42の長さbとキャビティ41の長さlの
比などが挙げられるものとなっている。
Also, a shape feature registration unit 27 and a shape division rule registration unit
In the item 28, items for calculating the characteristics of the shape of the mold cavity 41 shown in FIG. 6 (and the calculation formula) and a method of dividing the cavity shape corresponding to the characteristics are registered. Here, the items for calculating the cavity shape characteristics and the content of the shape division method will be described. The main factors that govern the resin curing reaction are heat transfer from the mold wall surface and the internal structure (chip). Action. Therefore, it is necessary to divide the shape at the point where the heat transfer state inside the mold cavity 41 is different, that is, at the point where the resin flow is separated and flowed by the internal structure (chip 42) to obtain a portion where the heat transfer state is constant. is there. The basis of the shape division is the shape and position of the chip 42 as an internal structure. Where cavity 41
Considering the ratio of the width g of the chip 42 to the width h of the chip 42, when the width h of the chip 41 is substantially the same as the width g of the cavity 41, it can be considered that the flow is divided into the upper and lower portions of the chip 41, and conversely. Chips
When the width h of the tip 41 is smaller than the width g of the cavity 41 by a certain ratio α or more, it is considered that the flow is divided into four parts, that is, the top, bottom, left and right. Therefore, the tip 42 is stored in the shape feature registration unit 27.
The ratio α of the width h of the cavity 41 to the width g of the cavity 41 is α = (= h / g), and the shape division rule registration unit 28 determines whether the division is divided into the upper and lower parts of the chip 42 depending on the value of the ratio α. 42 If the description of whether to divide into four, upper, lower, left and right, is registered in the IF-THEN- format, the cavity shape can be divided according to the shape registration. In addition, as a shape feature serving as a reference for division, a ratio of the length b of the chip 42 to the length 1 of the cavity 41 is given.

形状特徴登録部27にはキャビティ形状の分割の基準と
なる特徴項目の他に、分割された部分に解析プログラム
を割付ける基準となる特徴面も併せて登録されている
が、解析プログラムP1,P2,P3を決定する項目としては流
線の方向(プログラムP1,P3の決定要因)や形状(プロ
グラムP2の決定要因となる流動の高さ、プログラムP1
決定する熱源の均等性、即ち、形状の縦横比)が挙げら
れる。このうち、流線の方向を判定する基準となる特徴
としてはキャビティ41の幅gとゲート43の幅(直径)i
の比が考えられる。キャビティ41の幅gとゲート43の幅
iの比g/iが大きい場合には、流動は狭い所から広い所
への移行であると見なせ、流線は放射状であると判定し
得るものである。反対にg/iが小さい場合は、流線は平
行であると判定し得るものである。このように、解析プ
ログラム決定の基準となる特徴項目やその式が形状特徴
登録部27に登録されているものであり、また、形状特徴
判定ルール登録部37には解析プログラム決定の基準とな
る特徴算出結果に対する特徴判定基準(α,β等)がIF
〜THEN〜形式で登録されているものである。
Other characteristic item as a reference of the division of the cavity shaped in the shape feature registration unit 27, has been registered together also feature plane serving as a reference to assign the analysis program in divided portions, analysis program P 1, Items that determine P 2 and P 3 include streamline direction (determining factor of program P 1 and P 3 ) and shape (fluid height that determines program P 2 , heat source determining program P 1 ) Uniformity, that is, the aspect ratio of the shape). Among these, the features that serve as criteria for determining the direction of the streamline include the width g of the cavity 41 and the width (diameter) i of the gate 43.
Ratio is considered. When the ratio g / i of the width g of the cavity 41 to the width i of the gate 43 is large, the flow can be regarded as a transition from a narrow portion to a wide portion, and the streamline can be determined to be radial. is there. Conversely, when g / i is small, it can be determined that the streamlines are parallel. As described above, the feature items and their formulas serving as criteria for determining the analysis program are registered in the shape feature registration unit 27, and the feature serving as the reference for determining the analysis program is stored in the shape feature determination rule registration unit 37. The feature criterion (α, β, etc.) for the calculation result is IF
~ THEN ~ format.

さて、第1図に示す処理手順について説明すれば、解
析者がキーボード17より解析項目として“流動解析”を
解析対象である金型キャビティ名Xとともに入力すれ
ば、入力された解析要求は入力部22によりシステム内部
に取り込まれたうえコマンド解釈部21に渡されるように
なっている(処理100)。コマンド解釈部21では解析要
求が分析され、分析結果としての金型キャビティ名Xは
制御部20に伝えられることで、制御部20によって形状登
録部26を介しディスク装置18内の、“X"についての金型
キャビティ形状諸元が検索されるようになっている。本
例では“X"についての金型キャビティ形状諸元は登録さ
れていないので、その形状諸元の入力が出力部23を介し
要請され、これにもとづいて解析者が“X"についての金
型キャビティ形状諸元を入力すれば、形状諸元は制御部
20から形状登録部26を介しディスク装置18に登録される
ようになっている(処理110)。
Now, the processing procedure shown in FIG. 1 will be described. If the analyst inputs “flow analysis” as an analysis item from the keyboard 17 together with the mold cavity name X to be analyzed, the input analysis request is input to the input unit. The data is taken into the system by 22 and passed to the command interpreter 21 (process 100). The command interpreter 21 analyzes the analysis request, and the mold cavity name X as an analysis result is transmitted to the controller 20 so that the controller 20 can control the “X” in the disk device 18 via the shape registration unit 26. Of the mold cavity shape are searched. In this example, since the mold cavity shape data for “X” is not registered, the input of the shape data is requested via the output unit 23, and based on this, the analyst inputs the mold data for “X”. If you enter the cavity shape data, the shape data will be
Starting from 20, the information is registered in the disk device 18 via the shape registration unit 26 (process 110).

この後制御部20からは形状特徴算出部31に入力形状の
特徴算出が指示されるようになっている。この指示にも
とづき形状特徴算出部31では形状特徴登録部27を介しデ
ィスク装置18より形状特徴項目とその計算式を、更に形
状登録部26を介しディスク装置18より“X"についての形
状諸元を読み込んだうえ、各特徴項目対応の特徴値算出
を行なうが、算出結果は形状特徴登録部27へ登録される
ようになっている(処理120)。このようにして特徴が
算出された後、制御部20からの金型キャビティ形状分割
指示にもとづき形状分割部35では形状特徴登録部27に登
録されている各特徴値と、形状分割ルール登録部28に登
録されている形状分割ルールを読み込み、金型キャビテ
ィの形状を如何に分割するかが判定されるようになって
いる。その結果として、例えば第7図に示すように金型
キャビティは部分A〜Dに分割されるものとなっている
(処理130)。更にこの分割結果にもとづき形状分割部3
5では形状登録部26に登録されている金型キャビティ形
状諸元から各分割部分A〜Dの形状諸元が算出され、部
分形状登録部30には部分名とその形状諸元データが送出
されるようになっている(処理140)。これを受け部分
形状登録部30によってはディスク装置18に、部分名を見
出しとした部分形状諸元が登録されるものである。形状
分割部35では更にまた分割部分A〜Dの位置関係が算出
され、分割部分位置関係登録部29に登録されるようにな
っている(処理150)。第7図に例として示すように、
分割部分Aの次には並行して分割部分B,Cが、また、分
割部分B,Cの次には分割部分Dがそれぞれ位置するもの
として、分割部分A〜Dの位置関係が登録されるもので
ある。
Thereafter, the control unit 20 instructs the shape feature calculation unit 31 to calculate the feature of the input shape. Based on this instruction, the shape feature calculation unit 31 obtains the shape feature item and its calculation formula from the disk device 18 via the shape feature registration unit 27, and further obtains the shape specifications for “X” from the disk device 18 via the shape registration unit 26. After the reading, the feature value corresponding to each feature item is calculated, and the calculation result is registered in the shape feature registration unit 27 (process 120). After the features are calculated in this manner, the shape dividing unit 35, based on the mold cavity shape dividing instruction from the control unit 20, performs the process of registering each feature value registered in the shape feature registering unit 27 with the shape dividing rule registering unit 28. Is read, and how to divide the shape of the mold cavity is determined. As a result, for example, as shown in FIG. 7, the mold cavity is divided into parts A to D (step 130). Further, based on this division result, the shape division unit 3
In 5, the shape data of each of the divided parts A to D is calculated from the mold cavity shape data registered in the shape registration unit 26, and the part name and its shape data are sent to the partial shape registration unit 30. (Process 140). In response to this, the partial shape registration unit 30 registers the partial shape specifications with the name of the part in the disk device 18. The shape division unit 35 further calculates the positional relationship between the divided parts A to D and registers the positional relationship in the divided part positional relationship registration unit 29 (process 150). As shown in FIG. 7 as an example,
The positional relationship between the divided parts A to D is registered assuming that the divided parts B and C are located next to the divided part A in parallel, and the divided part D is located next to the divided parts B and C. Things.

形状分割に引き続いては制御部20によって形状特徴算
出部31に、各分割部分A〜Dについての解析プログラム
割付けの基準となる特徴の算出が指示され、これにもと
づき形状特徴算出部31では部分形状登録部30に登録され
ている分割部分A〜Dの部分形状と、形状特徴登録部27
に登録されている特徴項目およびその計算式を読み込
み、計算式に従った特徴値を算出の後、形状特徴登録部
27に登録するようになっている(処理160)。引き続き
制御部20からは部分形状特徴判定部36に分割部分A〜D
の解析プログラム割付け上での特徴判定が指示されるよ
うになっている。部分形状特徴判定部36では形状特徴判
定ルール登録部37から、特徴値より解析プログラムを決
定する要因を推定する、IF〜THEN〜形式のルールを、更
には形状特徴登録部27からは分割部分A〜Dの特徴値を
読み込み、これらにもとづき分割部分A〜Dの解析プロ
グラム割付け上での基準となる要因が推定され、推定さ
れた結果は部分形状登録部30に登録されるようになって
いる(処理170)。例えば分割部分Aについては入口で
あるゲートの幅と流動幅との比より流線“放射状”、流
動高さ“高”として、また、分割部分B,Cについては流
動高さ“低”として、更に分割部分Dについては流線
“平行”で流動高さ“高”として判定されるものであ
る。
Subsequent to the shape division, the control unit 20 instructs the shape feature calculation unit 31 to calculate a feature serving as a reference for analysis program allocation for each of the divided parts A to D. Based on this, the shape feature calculation unit 31 The partial shapes of the divided parts A to D registered in the registration unit 30 and the shape feature registration unit 27
After reading the feature items and their calculation formulas registered in, calculating the feature values according to the calculation formulas, the shape feature registration unit
27 is registered (process 160). Subsequently, the control unit 20 sends the divided parts A to D to the partial shape feature determination unit 36.
In this case, an instruction is given to determine a characteristic in the analysis program allocation. The partial shape feature determination unit 36 uses the shape feature determination rule registration unit 37 to estimate a factor for determining the analysis program from the feature value, and to define a rule in the IF-THEN-form. DD are read, and based on these, the factors serving as references in the analysis program allocation of the divided parts A〜D are estimated, and the estimated result is registered in the partial shape registration unit 30. (Process 170). For example, for the divided portion A, the flow line is “radial” and the flow height is “high” based on the ratio of the width of the entrance gate to the flow width. For the divided portions B and C, the flow height is “low”. Further, the divided portion D is determined as a streamline “parallel” and a flow height “high”.

以上のようにして全分割部分A〜Dについての特徴判
定が終了すれば(処理180)、制御部20より解析プログ
ラム割付け部32には、分割部分A〜Dそれぞれに対し解
析プログラムを割付けすることが指示されるようになっ
ている。解析プログラム割付け部32では部分形状登録部
30に登録されている分割部分A〜Dの特徴を読み込み、
解析プログラム登録部25に登録されている流動解析プロ
グラムのうち、各分割部分A〜Dの特徴とプログラム使
用条件がマッチしたもの、更にはそれに固有のモデル作
成プログラム名が選択され部分形状登録部30に登録され
るようになっている(処理190)。この結果、分割部分
Aには解析プログラムP3とモデル作成プログラムM3が、
分割部分B,Cにはまた解析プログラムP2とモデル作成プ
ログラムM2が、更に分割部分Dには解析プログラムP1
モデル作成プログラムM1がそれぞれ割付けられるもので
ある。これに引き続き制御部20よりモデル作成部33には
各分割部分A〜Dのモデル化が指示され、モデル作成部
33では部分形状登録部30に登録されている分割部分A〜
Dのモデル作成プログラムと、その形状諸元とを読み込
み、分割部分A〜D毎にモデルが作成されるようになっ
ている(処理200)。作成されたモデルはモデル登録部3
8を介し、部分名を見出しとしてディスク装置18に登録
されるものとなっている。
When the feature determination for all the divided parts A to D is completed as described above (step 180), the control unit 20 allocates the analysis program to the analysis program allocating unit 32 for each of the divided parts A to D. Is to be instructed. In the analysis program allocating unit 32, the partial shape registration unit
The features of the divided parts A to D registered in 30 are read,
Among the flow analysis programs registered in the analysis program registration unit 25, those whose characteristics of each of the divided parts A to D match the program use conditions, and a model creation program name unique to the flow analysis program are selected. (Step 190). As a result, the analysis program P 3 and the model creation program M 3
Divided portion B, and also analysis program P 2 and model creation program M 2 is and C, even more divided portion D in which the analysis program P 1 and the model creation program M 1 are allocated, respectively. Subsequently, the control unit 20 instructs the model creation unit 33 to model each of the divided parts A to D.
At 33, the divided parts A to
The model creation program of D and its shape data are read, and a model is created for each of the divided parts A to D (process 200). The created model is stored in the model registration section 3.
8, the part name is registered in the disk device 18 with the part name as a heading.

全分割部分A〜Dについてのモデル作成が終了すれば
(処理210)、制御部20から入出力データ整合部34に
は、各分割部分A〜Dを連続して解析するにあたって必
要とされる入出力データ整合が指示されるようになって
いる。入出力データ整合部34では分割部分位置関係登録
部29より分割部分A〜Dの位置関係を、更に部分形状登
録部30からは分割部分A〜D対応の解析プログラム名を
読み込み、解析データの入出力データ整合が必要となる
解析プログラムの連続区間、即ち、分割部分上A→B,A
→C,B→DおよびC→Dの入出力データ整合を行なうデ
ータ変換プログラムが解析プログラム登録部25より探索
されるようになっている。その結果、A→Bにはデータ
変換プログラムH32が、同様にA→Cにはデータ変換プ
ログラムH32が、B→D、C→Dにはデータ変換プログ
ラムH21がそれぞれ該当するので、これら各変換プログ
ラム名は分割部分位置関係登録部29に登録されるように
なっている(処理220)。この後制御部20から解析モデ
ル統合部39には、各分割部分A〜D対応の解析プログラ
ムおよび部分モデル、更には解析プログラム間入出力デ
ータ変換プログラムを統合せしめたうえ1つの全体とし
てのモデルを作成すべき指示が行なわれるようになって
いる。解析モデル統合部39では部分形状登録部29から分
割部分A〜D対応の解析プログラム名が、モデル登録部
38からは分割部分A〜D対応のモデル化結果が、分割部
分位置関係登録部29からは隣接部分対応のデータ変換プ
ログラム名がそれぞれ読み出されたうえ解析実行手順と
して編集されるものとなっている。この解析実行手順に
もとづき解析実行部24では金型キャビティ内での全体と
しての流動解析モデルが、解析プログラムP1,P2,P3が混
合された形で自動的に生成されるところとなるものであ
る。
When the model creation for all the divided parts A to D is completed (processing 210), the control unit 20 sends the input / output data matching unit 34 the data required for continuously analyzing the divided parts A to D. Output data matching is instructed. The input / output data matching unit 34 reads the positional relationship of the divided parts A to D from the divided part positional relationship registration unit 29, and further reads the analysis program name corresponding to the divided parts A to D from the partial shape registration unit 30, and inputs the analysis data. A continuous section of the analysis program that requires output data matching, that is, A → B, A
A data conversion program for matching input / output data of → C, B → D and C → D is searched by the analysis program registration unit 25. As a result, the data conversion program H 32 to A → B is likewise data conversion program H 32 The A → C is B → D, since the data conversion program H 21 corresponds respectively to the C → D, these Each conversion program name is registered in the divided part positional relationship registration unit 29 (process 220). After that, the control unit 20 integrates the analysis program and the partial model corresponding to each of the divided parts A to D, the input / output data conversion program between the analysis programs, and the one model as a whole. Instructions to be created are provided. In the analysis model integration unit 39, the analysis program names corresponding to the divided parts A to D are transmitted from the partial shape registration unit 29 to the model registration unit.
Modeling results corresponding to the divided parts A to D are read from 38, and data conversion program names corresponding to adjacent parts are read from the divided part positional relationship registration unit 29 and edited as an analysis execution procedure. I have. Based on this analysis execution procedure, the analysis execution unit 24 automatically generates a flow analysis model as a whole in the mold cavity in a form in which the analysis programs P 1 , P 2 , and P 3 are mixed. Things.

以上のように、本実施例によれば、半導体プラスチッ
クパッケージ設計に伴う金型キャビティ内での流動解析
のように、解析手法が確立されていない解析を行なう場
合に、既存解析プログラムを複数組合せることで、全体
としての流動解析を可能ならしめる解析モデルが自動的
に生成されることになる。
As described above, according to the present embodiment, a plurality of existing analysis programs are combined when performing an analysis for which an analysis method has not been established, such as a flow analysis in a mold cavity associated with semiconductor plastic package design. As a result, an analysis model enabling the flow analysis as a whole is automatically generated.

[発明の効果] 以上説明したように本発明によれば、解析対象物の形
状に応じた解析プログラムを複数組合せることによっ
て、全体としての解析モデルが自動的に生成されること
になる。したがって、特定の解析手法には限定されな
く、解析対象物における特定部分をより精度良好にして
解析し得る解析プログラムや、あるいは全く新規な解析
手法が開発された場合には、解析システムに大幅な変更
を加えることなくそれらプログラムや解析手法を解析に
反映させ得ることになる。
[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, an analysis model as a whole is automatically generated by combining a plurality of analysis programs according to the shape of an analysis target. Therefore, the analysis system is not limited to a specific analysis method.If an analysis program that can analyze a specific portion of the analysis target with higher accuracy or an entirely new analysis method is developed, the analysis system will be significantly reduced. These programs and analysis methods can be reflected in the analysis without making any changes.

また、既存解析プログラムに対する専門的な知識を要
することなく、複数の解析プログラムを組合せること
で、複雑な形状をもつ解析対象物や、解析手法が未確立
な対象物、形状に多様性をもつ解析対象物に柔軟に対処
したうえ解析し得ることになる。
In addition, by combining multiple analysis programs without requiring specialized knowledge of existing analysis programs, there is a variety of analysis objects with complicated shapes, objects with undefined analysis methods, and shapes. The analysis can be performed while flexibly dealing with the analysis target.

この他、解析結果に個人差が生じないばかりか、解析
モデル作成に要される時間が大幅に低減される、などの
効果が併せて得られることになる。
In addition to this, not only is there no individual difference in the analysis result, but also the effect of greatly reducing the time required for creating the analysis model is obtained.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は、本発明に係る数値解析システムでの一例での
処理手順概要フローを示す図、第2図,第3図は、その
数値解析システムの一例でのハードウェア構成、ソフト
ウェア構成をそれぞれ示す図、第4図(a)〜(f)
は、第3図に示す要部登録部各々のテーブル内容を示す
図、第5図,第6図,第7図は、半導体プラスチックパ
ッケージに例を採った場合での解析モデル生成過程を説
明するための図である。 20……制御部、21……コマンド解釈部、22……入力部、
23……出力部、24……解析実行部、25……解析プログラ
ム登録部、26……形状登録部、27……形状特徴登録部、
28……形状分割ルール登録部、29……分割部分位置関係
登録部、30……部分形状登録部、31……形状特徴算出
部、32……解析プログラム割付部、33……モデル作成
部、34……入出力データ整合部、35……形状分割部、36
……部分形状特徴判定部、37……形状特徴判定ルール登
録部、38……モデル登録部、39……解析モデル統合部。
FIG. 1 is a flowchart showing an outline of a processing procedure in an example of a numerical analysis system according to the present invention, and FIGS. 2 and 3 show a hardware configuration and a software configuration in an example of the numerical analysis system, respectively. FIG. 4 (a)-(f)
Is a diagram showing the contents of each table of the main part registration unit shown in FIG. 3, and FIGS. 5, 6, and 7 illustrate an analysis model generation process in the case of taking a semiconductor plastic package as an example. FIG. 20: Control unit, 21: Command interpreting unit, 22: Input unit,
23 output section, 24 analysis execution section, 25 analysis program registration section, 26 shape registration section, 27 shape feature registration section,
28 ... shape division rule registration unit, 29 ... division partial positional relationship registration unit, 30 ... partial shape registration unit, 31 ... shape feature calculation unit, 32 ... analysis program allocation unit, 33 ... model creation unit, 34: Input / output data matching unit, 35: Shape division unit, 36
... A partial shape feature determination unit, 37... A shape feature determination rule registration unit, 38.

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】数値解析による解析モデル自動生成方法で
あって、所定の形状特徴に対応する解析プログラムと、
該解析プログラム間対応に該解析プログラム間で一方の
解析プログラムの出力データを他方の解析プログラムの
入力データに変換するための入出力データ変換プログラ
ムとを予め記憶しておき、解析対象物の形状が入力され
た場合、該解析対象物を該所定の形状特徴により形状分
割するとともに、該分割された各部分形状に対応する解
析プログラムを抽出して該各部分形状をモデル化する一
方、該部分形状上隣接関係にある解析プログラム間に対
応した入出力データ変換プログラムを抽出して該抽出さ
れた解析プログラム間のうち隣接関係にある解析プログ
ラム間での入出力データを整合させることを特徴とする
解析モデル自動生成方法。
1. A method for automatically generating an analysis model by numerical analysis, comprising: an analysis program corresponding to a predetermined shape feature;
In correspondence with the analysis programs, an input / output data conversion program for converting output data of one analysis program into input data of the other analysis program between the analysis programs is stored in advance, and the shape of the object to be analyzed is stored. When input, the object to be analyzed is divided into shapes by the predetermined shape feature, and an analysis program corresponding to each of the divided partial shapes is extracted to model each of the partial shapes. An analysis characterized by extracting an input / output data conversion program corresponding to an analysis program having an adjacent relationship and matching input / output data between analysis programs having an adjacent relationship among the extracted analysis programs. Automatic model generation method.
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