JP3370605B2

JP3370605B2 - ３次元モデルの最適化装置および方法

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Publication number: JP3370605B2
Application number: JP19845398A
Authority: JP
Inventors: 全平出口
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1998-07-14
Filing date: 1998-07-14
Publication date: 2003-01-27
Anticipated expiration: 2018-07-14
Also published as: US7103516B2; US20010000963A1; JP2000030085A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ソリッドモデル等
の３次元形状モデルを扱うコンピュータシステムにおい
て、モデルの最終形状（外形）を損なわない範囲で、そ
のデータ構造を自動的に最適化するモデル最適化装置お
よびその方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】３次元ＣＡＤ（computer-aided design
）システムを利用した製品設計業務において、１回の
設計で目標の仕様を達成するということは皆無に等し
く、通常は、度重なる設計変更を経た後に設計完了とな
る。このとき、設計者にとっては、最終的な形状が仕様
に適合していればよいので、３次元形状モデルのデータ
構造（モデル構造）については、特に意識していない。
しかしながら、モデル構造は設計の過程に大きく依存
し、設計変更が多いほど複雑になることが多い。

【０００３】物体の３次元形状を表現するためのモデル
としては、頂点と稜線（エッジ）を用いたワイヤーフレ
ームモデルや、物体を表面形状で表現するサーフェスモ
デル、物体の外部と内部の区別を明確に表現するソリッ
ドモデル等が用いられる。ソリッドモデルでは、四角柱
や四角穴等の３次元の基本形状（プリミティブ）を組み
合わせて、物体の複雑な外形が表現される。ここでは、
この基本形状を属性と呼ぶことにする。

【０００４】例えば、製品設計を行う際に、設計の過程
で不要となった属性Ａが発生したとする。このとき、こ
の属性Ａを参照している他の属性Ｂ、Ｃ、・・・が存在
すると、属性Ａを単独で削除したり修正したりすること
はできず、属性Ｂ、Ｃ、・・・についても、それぞれ削
除または修正の処理を行う必要がある。一般に、ソリッ
ドモデルの各属性は、それよりも前に定義された属性を
参照属性として定義される。

【０００５】ここで、設計者が修正を指定した場合は、
各属性についてそれぞれデータ構造の再定義または修正
を行うことになる。このとき、対象となる属性に関連し
ている他の属性が数個程度であれば、あまり大きな問題
は生じない。

【０００６】しかし、数百、数千の属性で構成されてい
るソリッドモデルにおいて、初期の段階で定義された属
性が削除対象となるような場合は、致命的な問題が発生
する。この場合、削除対象の属性以降に定義された属性
のほとんどが、その属性と関連性を持っているため、設
計者は、それらのすべてを手作業で修正しなければなら
ない。これには、膨大な時間と労力が必要である。

【０００７】このような場合、対象となる属性を削除す
るのではなく、新たに属性を追加することにより目的の
形状が得られることもある。例えば、削除対象の属性が
物体表面の穴を表す場合、その穴を埋める物体を新たに
定義することで、穴を削除するのと同等の結果を得るこ
とができる。また、逆に、削除対象の属性が物体表面の
ボス（突起）を表す場合、そのボスと同じ形状の穴を新
たに定義することで、ボスを削除するのと同等の結果を
得ることができる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
ソリッドモデルによる設計には、次のような問題があ
る。

【０００９】まず、削除対象の属性を新たな属性で埋め
合せるような代替処理の積み重ねにより設計されたソリ
ッドモデルには、実際の外形には必要のない冗長な属性
が多数含まれている。このため、データ量が膨大とな
り、外形の表示や再生（再構築）・修正といった各種処
理に対する応答が非常に悪くなる。

【００１０】また、属性間の関連性の影響で、希望する
属性のみを削除または修正することが難しく、ソリッド
モデルの編集の自由度が極めて低い。ソリッドモデルを
類似設計や構造解析のために利用する場合は、その編集
自由度の低さに加えて、設計者以外の第三者が作業する
ことが多く、作業者がモデル構造や関連性を理解してい
ないという問題も発生する。このため、ソリッドモデル
を修正するのに膨大な時間を必要とし、時にはソリッド
モデルを新規に作り直さなければならず、既存のソリッ
ドモデルを有効に活用しているとは言い難い。

【００１１】次に、このようにして設計されたソリッド
モデルを、有限要素法を用いた構造解析に利用する場合
を考えてみる。この場合、ソリッドモデルをメッシュ分
割する必要があるが、既存の自動メッシュ分割機能を利
用して分割しようとすると、うまくいかないことが多々
ある。

【００１２】これは、上述のような属性追加により削除
対象の属性を覆い隠している箇所が原因である場合が多
い。削除対象の属性を埋めるために、同一の形状の新た
な属性を追加したとしても、その端点では微妙な形状の
ずれが生じている可能性があるためである。単純な形状
や平面上の形状であれば問題ないが、複雑な形状や曲面
上にある形状の場合には、計算精度の影響で、削り残
し、エッジ端点のずれ等の極微小な予期せぬ形状が生成
される。この微小形状が原因で、メッシュ分割が成功し
ないのである。

【００１３】このような時は、この微小形状を削除また
は修正しなければならず、膨大な時間と労力を必要とす
る。また、微小形状をそのままにしておいて、たとえう
まくメッシュ分割できたとしても、分割結果には微小形
状が大量に含まれてしまい、解析に使えないことが多
い。

【００１４】本発明の課題は、３次元モデルの構造を最
適化して、データ量が小さく編集自由度が高いモデルを
生成するモデル最適化装置およびその方法を提供するこ
とである。

【００１５】

【課題を解決するための手段】図１は、本発明のモデル
最適化装置の原理図である。図１のモデル最適化装置
は、検出手段１、削減手段２、および構築手段３を備え
る。

【００１６】検出手段１は、物体の３次元モデルを構成
する複数の形状から１つ以上の冗長な形状を検出し、そ
の冗長な形状のうち削除すべき形状のリストである削除
対象リストと、その冗長な形状のうち修正すべき形状の
リストである修正対象リストとを生成する。削減手段２
は、検出された１つ以上の冗長な形状に関する形状情報
のうち、削除対象リストに含まれる形状の形状情報を削
除し、修正対象リストに含まれる形状の形状情報を修正
することで、その冗長な形状に関する形状情報を削減す
る。構築手段３は、修正された形状情報と検出された１
つ以上の冗長な形状以外の形状の形状情報とを用いて、
物体の３次元モデルを再構築する。

【００１７】例えば、物体の３次元モデルは３次元ソリ
ッドモデルに対応し、それを構成する形状は前述した属
性に対応する。また、１つ以上の冗長な形状には、３次
元モデルの外形に不要な形状や、１つの形状で表現でき
る２つ以上の形状が含まれ、検出手段１は、それらの形
状を自動的に検出する。削減手段２は、不要な形状の形
状情報を削除し、２つ以上の形状の形状情報を１つの形
状の形状情報に集約して、３次元モデルの形状情報を自
動的に削減する。

【００１８】この形状情報は、例えば、３次元モデルに
含まれる各形状の識別情報、頂点座標情報、配置位置情
報、定義情報等を含み、各形状の外形、断面形状、高
さ、位置、タイプ（物体の内部と外部の区別）等を表現
している。構築手段３は、削除されなかった元の形状情
報と集約された形状情報とを用いて、物体の３次元モデ
ルを新たに構築する。

【００１９】このようなモデル最適化装置によれば、３
次元モデルの外形を損なうことなく、それに含まれる冗
長な形状が削除／集約されて、３次元モデルのデータ構
造が自動的に圧縮される。また、冗長な形状が削除／集
約されることで、３次元モデルの設計変更やメッシュ分
割が容易となり、その編集自由度が向上する。

【００２０】例えば、図１の検出手段１は、後述する図
２の不要属性検出部１２および記憶部１３に対応し、図
１の削減手段２および構築手段３は、図２の構造最適化
部１４および演算部１５に対応する。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら、本発
明の実施の形態を詳細に説明する。本発明のモデル最適
化装置は、冗長な属性を検出／削減すると同時に、属性
間の関連性を解除／再構築して、３次元モデルのデータ
構造の最適化編集を行う。そのため、モデル最適化装置
は、次のような処理を自動的に行う。（１）外形に不必要な形状の検出／削除。（２）同じ形状の繰り返しに対応するパターン属性の検
出／１つの属性への変更。（３）必要であれば、属性の配置の基準位置（配置基
準）を、よりデータ量の少ない代替属性（作業面、曲線
等）に変更。（４）ソリッドモデル最構築。

【００２２】これにより、次のような効果が得られる。（１）属性間の関連性の少ない修正容易なソリッドモデ
ルの提供（類似設計等への活用）。（２）構造解析における解析モデル等へのソリッドモデ
ルの有効活用。（３）ソリッドモデルのデータ量の削減。（４）ソリッドモデルの表示や修正に要する演算時間の
短縮。

【００２３】図２は、モデル最適化装置の構成図であ
る。図２のソリッドモデル最適化装置１１は、不要属性
検出部１２、記憶部１３、構造最適化部１４、および演
算部１５を備え、与えられたソリッドモデルデータ２１
を最適化して、最適化ソリッドモデルデータ２４を出力
する。

【００２４】まず、不要属性検出部１２は、ソリッドモ
デルデータ２１を取り込み、以降の処理を高速化するた
め、それを記憶部１３に格納しておく。また、不要属性
検出部１２は、あらかじめ決められたアルゴリズムで各
属性を順次チェックし、属性間の特定の関係を検出し
て、削除対象リスト２２と修正対象リスト２３を記憶部
１３内に作成する。削除対象リスト２２には、削除すべ
き属性のリストが保持され、修正対象リスト２３には、
修正すべき属性のリストが保持される。

【００２５】不要属性検出部１２による処理が終了する
と、構造最適化部１４が起動され、記憶部１３に保持さ
れているソリッドモデルデータ２１を順次再生してい
く。ここで、再生とは、ソリッドモデルデータ２１に適
当な修正を施して、モデルを再構築することを意味す
る。

【００２６】このとき、構造最適化部１４は、削除対象
リスト２２と修正対象リスト２３を参照しながら、必要
な属性だけを再生する。削除される属性の影響で配置位
置や形状が不明となる属性については、それらの配置位
置や形状の計算を演算部１５に依頼し、計算結果に基づ
いて再生する。そして、得られた最適化ソリッドモデル
データ２４を出力する。

【００２７】図３は、物体の一部として定義された属性
の例を示している。図３において、四角柱２５は、既存
の形状２６の上面Ｆを配置面とするボスとして生成さ
れ、各頂点の座標、高さｈ、配置面Ｆ上での位置、属性
のタイプ、生成方法等の情報を含む。ここでは、配置面
Ｆ上の４つの頂点ｖ１、ｖ２、ｖ３、およびｖ４により
構成される四角形が、四角柱２５の断面形状を表す。

【００２８】また、図４は、物体の外部として定義され
た属性の例を示している。図４において、四角穴２７
は、既存の形状２８の上面Ｆを配置面とする穴として生
成され、図３の四角柱２５と同様に、各頂点の座標、高
さｈ、配置面Ｆ上での位置、属性のタイプ、生成方法等
の情報を含む。ここでは、高さｈは負の値で定義され、
その絶対値｜ｈ｜が穴の深さを表す。以下では、高さｈ
は、物体の高さまたは穴の深さを表すものとする。ま
た、配置面Ｆ上の４つの頂点ｖ５、ｖ６、ｖ７、および
ｖ８により構成される四角形が、四角穴２７の断面形状
を表している。

【００２９】また、図５は、ソリッドモデルデータ２１
に含まれる各属性のデータ構造を示している。ソリッド
モデルデータ２１は、属性番号を識別情報として、各属
性の頂点座標、配置位置、および定義情報の各データを
含む。

【００３０】属性番号は、属性の作成順に３次元ＣＡＤ
により自動的に付与され、頂点座標は、属性を構成して
いるすべての頂点の座標値を表す。これらの頂点の座標
値は、主として、属性の断面形状を表すために用いられ
る。また、配置位置は、ソリッドモデル上で属性が配置
されている位置を表し、配置面の情報や配置面上での位
置情報を含む。また、定義情報は、属性のタイプ、生成
方法、生成に必要なパラメータ等の情報を含む。例え
ば、図３、４の高さｈは、断面形状に垂直な方向のパラ
メータに対応する。

【００３１】このようなソリッドモデルデータ２１に基
づいて不要属性検出部１２が検出する属性間の関係とし
ては、図６から図１０までに示すように、設計の過程で
生成された様々な冗長性が挙げられる。

【００３２】図６は、既に定義済みの穴３１に対して、
同じ外形の物体３２を追加して、穴３１を埋め込んだ例
を示している。このような場合、穴３１と物体３２は互
いに打ち消し合う二重属性となり、どちらもソリッドモ
デルの外形に寄与していない。したがって、これらの属
性は不要である。定義済みの物体に対して、同じ形状の
穴を追加して、物体をカットした場合も、両者の属性は
不要となる。

【００３３】また、図７は、定義済みの穴３１に対し
て、同じ断面形状を持つ物体３３を追加して、穴３１の
深さを変更した例を示している。このような場合、変更
された穴は１つの属性で表すことができ、穴３１と物体
３３は冗長な二重属性となる。定義済みの物体に対し
て、同じ断面形状を持つ穴を追加して、物体の高さを変
更した場合も、両者の属性は冗長となる。

【００３４】また、図８は、定義済みの穴３１に対し
て、その深さと同じ高さを持ち、より小さな断面形状を
持つ物体３４を追加して、穴３１の断面形状を変更した
例を示している。この場合も、変更された穴は１つの属
性で表すことができ、穴３１と物体３４は冗長な二重属
性となる。定義済みの物体に対して、その高さと同じ深
さを持ち、より小さな断面形状を持つ穴を追加して、物
体の断面形状を変更した場合も、両者の属性は冗長とな
る。

【００３５】また、図９は、定義済みの穴３１に対し
て、その深さと同じ高さを持ち、より大きな断面形状の
物体３５を追加して、穴３１を埋め込んだ例を示してい
る。このような場合、穴３１と物体３５の外形は異なる
が、図６の場合と同様に、穴３１と物体３５は互いに打
ち消し合う二重属性となり、どちらもソリッドモデルの
外形に寄与していない。したがって、これらの属性は不
要である。定義済みの物体に対して、その高さと同じ深
さを持ち、より大きな断面形状の穴を追加して、物体を
カットした場合も、両者の属性は不要となる。

【００３６】また、図１０は、同一配置面３６上に定義
された高さが同じ複数の物体３７、３８、３９を示して
いる。このような場合、物体３７、３８、３９は、断面
形状が同じであるかどうかに関わらず、１つの属性で表
すことができ、これらの複数の属性は冗長である。同一
配置面上に定義された深さが同じ複数の穴の場合も、そ
れらの属性は冗長となる。

【００３７】また、複数の属性が同じ形状を持つ場合、
しばしば、それらはパターン属性として定義される。パ
ターン属性とは、既存の属性の形状と配置位置を用い
て、それを自動的に複製または数式化することにより、
新規に定義される属性を表す。これらの複数の属性は一
度に定義することができるが、同じ形状を表しているた
め、１つの属性で表すこともできる。したがって、これ
らの複数の属性は冗長である。

【００３８】図１１および図１２は、このような冗長な
属性を検出する不要属性検出部１２の処理のフローチャ
ートである。まず、不要属性検出部１２は、定義された
属性番号順にソリッドモデルデータ２１を取り込み（図
１１、ステップＳ１）、各属性の頂点座標、配置位置、
および定義情報を抽出して、頂点座標データ４１、配置
位置データ４２、および定義情報データ４３のデータテ
ーブルファイルを作成する（ステップＳ２）。

【００３９】次に、これらのデータテーブルを参照しな
がら、削除可能または集約可能な属性の検出処理を行
う。まず、読み込んだ属性ｎがパターン属性であるかど
うかを判定する（ステップＳ３）。そして、属性ｎがパ
ターン属性であれば、その情報を修正対象リスト２３に
出力して、属性ｎが最終属性かどうかを判定する（図１
２、ステップＳ１２）。それが最終属性でなければ、ｎ
をインクリメントして（図１１、ｎ＋＋）、次の属性ｎ
＋１に関する処理に移る。

【００４０】属性ｎがパターン属性でなければ、次に、
既に読み込まれた上位属性の中に、属性ｎの各頂点座標
と完全に一致する頂点座標を持つものがあるかどうかを
判定する（ステップＳ４）。そして、そのような上位属
性があれば、その上位属性と属性ｎは図６のような関係
にあるものとみなし、それらの情報を削除対象リスト２
２に出力して、ステップＳ１２以降の処理を行う。

【００４１】そのような上位属性がなければ、次に、上
位属性の中に属性ｎの断面形状と一致する断面形状を持
つものがあるかどうかを判定する（ステップＳ５）。そ
して、そのような上位属性があれば、その上位属性と属
性ｎは図７のような関係にあるものとみなし、属性ｎの
情報を削除対象リスト２２に出力し、上位属性の情報を
修正対象リスト２３に出力して、ステップＳ１２以降の
処理を行う。

【００４２】そのような上位属性がなければ、次に、上
位属性の中に属性ｎと配置面が同じものがあるかどうか
を判定する（図１２、ステップＳ６）。そのような上位
属性があれば、次に、その上位属性の定義情報と属性ｎ
の定義情報が完全に一致するかどうかを判定する（ステ
ップＳ７）。

【００４３】それらが一致すれば、その上位属性と属性
ｎは図１０のような関係にあるものとみなし、属性ｎの
情報を削除対象リスト２２に出力し、上位属性の情報を
修正対象リスト２３に出力して、ステップＳ１２以降の
処理を行う。このとき、修正対象リスト２３に出力され
る上位属性の情報には、属性ｎの断面形状の情報も追加
される。

【００４４】ステップＳ６で対応する上位属性がない場
合、または、ステップＳ７で両者の定義情報が一致しな
い場合は、次に、属性ｎの配置面形状内に断面形状が完
全に収まるかどうかを判定する（ステップＳ８）。配置
面形状内に断面形状が収まれば、次に、その配置面を含
む上位属性の高さと属性ｎの高さを比較する（ステップ
Ｓ９）。

【００４５】それらの絶対値が同じで符号が逆であれ
ば、その上位属性と属性ｎは図８のような関係にあるも
のとみなし、属性ｎの情報を削除対象リスト２２に出力
し、上位属性の情報を修正対象リスト２３に出力して、
ステップＳ１２以降の処理を行う。このとき、修正対象
リスト２３に出力される上位属性の情報には、属性ｎの
断面形状の情報も追加される。

【００４６】ステップＳ８で配置面形状内に断面形状が
収まらない場合、または、ステップＳ９で両者の高さが
上述のような関係にない場合は、次に、属性ｎの配置面
形状を断面形状が完全に取り囲むかどうかを判定する
（ステップＳ１０）。配置面形状を断面形状が取り囲ん
でいれば、次に、その配置面を含む上位属性の高さと属
性ｎの高さを比較する（ステップＳ１１）。それらの絶
対値が同じで符号が逆であれば、その上位属性と属性ｎ
は図９のような関係にあるものとみなし、それらの情報
を削除対象リスト２２に出力して、ステップＳ１２以降
の処理を行う。

【００４７】ステップＳ１０で配置面形状を断面形状が
取り囲まない場合、または、ステップＳ１１で両者の高
さが上述のような関係にない場合は、ステップＳ１２以
降の処理を行う。そして、ステップＳ１２で属性ｎが最
終属性となれば、処理を終了する。

【００４８】このような処理により、削除すべき冗長属
性の情報は削除対象リスト２２に集められ、修正すべき
冗長属性の情報は修正対象リスト２３に集められる。構
造最適化部１４は、これらのリストを用いて、最適化ソ
リッドモデルデータ２４を作成する。

【００４９】図１３は、構造最適化部１４の処理のフロ
ーチャートである。まず、構造最適化部１４は、属性番
号順にソリッドモデルデータ２１を取り込み（ステップ
Ｓ２１）、削除対象リスト２２を参照して、取り込んだ
属性ｎが記載されているかどうかを判定する（ステップ
Ｓ２２）。属性ｎが削除対象リスト２２に記載されてい
れば、それは再生しないものとみなし、次の属性ｎ＋１
に関する処理に移る。

【００５０】属性ｎが削除対象リスト２２に記載されて
いなければ、次に、修正対象リスト２３を参照して、属
性ｎが記載されているかどうかを判定する（ステップＳ
２３）。属性ｎが修正対象リスト２３に記載されていれ
ば、記載情報をもとに断面形状・配置位置等を計算し
（ステップＳ２４）、修正された情報に基づいて再生す
る（ステップＳ２５）。

【００５１】また、属性ｎが修正対象リスト２３に記載
されていなければ、そのまま取り込んだ情報に基づいて
再生する（ステップＳ２５）。このとき、削除された属
性との関連性の影響により、そのままでは再生できない
可能性もある。その場合は、後述するように、属性間の
関連性を適当に解除して、属性を再生すればよい。

【００５２】次に、属性ｎが最終属性かどうかを判定す
る（ステップＳ２６）。それが最終属性でなければ、次
の属性ｎ＋１に関する処理に移り、最終属性であれば、
処理を終了する。最終的に再生された属性の集合が、最
適化ソリッドモデルデータ２４として出力される。

【００５３】このような処理により、不要な冗長属性を
含む大量の属性により定義されたソリッドモデルを、外
形に必要な属性だけを用いて自動的に再構築することが
可能になる。また、ソリッドモデルの再構築時に、不要
な属性を削除したり、複数の属性を１つの属性に集約し
たりすることにより、ソリッドモデルのデータ量が削減
され、扱い易くなる。さらに、属性間の関連性を解除す
ることにより、ソリッドモデルの編集自由度が高くな
る。

【００５４】次に、図１４に示すソリッドモデルの具体
例を用いて、それを最適化する処理を説明する。図１４
のソリッドモデルは、次のような各属性から成り、最適
化前のソリッドモデルデータは、図１５に示すようにな
る。

【００５５】属性［１］：ベース属性［２］：四角穴（斜線部）属性［３］：４つののボス属性［４］：四角柱（斜線部）属性［５］：四角穴属性［６］：四角柱このソリッドモデルでは、設計変更時に属性［２］の穴
を削除しようとしたが、属性［３］が属性［２］を配置
基準として参照している関係で、単独では削除できない
ことが分かった。このため、新たに属性［４］を追加し
て、属性［２］の穴を塞いでいる。

【００５６】図１５において、番号は、３次元ＣＡＤに
より自動的に付与された属性番号に対応し、図１４で
は、［ｎ］のように記されている。また、項目は、図５
の構造に対応し、データは、各項目のデータを表す。

【００５７】まず、属性［１］の頂点座標データは、ベ
ースの形状（直方体）を構成している８つの頂点の座標
値｛（ｘ１，ｙ１，ｚ１），（ｘ２，ｙ２，ｚ２），
（ｘ３，ｙ３，ｚ３），（ｘ４，ｙ４，ｚ４）｝（ｘ
５，ｙ５，ｚ５），（ｘ６，ｙ６，ｚ６），（ｘ７，ｙ
７，ｚ７），（ｘ８，ｙ８，ｚ８）を表し、このうち、
｛｝内の４つの頂点が、ＸＹ平面に平行な平面で属性
［１］を切断したときの断面形状を構成している。

【００５８】また、属性［１］は最初に作成された属性
であるため、その配置位置データは存在しない。属性
［１］の定義情報データは、タイプが押し出しであり、
生成方法が高さｈを押し出し量のパラメータとする押し
出しであることを表している。ここで、押し出しとは、
頂点座標により定義された断面形状を、Ｚ軸方向に高さ
ｈだけスライドさせることにより生成された物体、また
はその生成方法を表す。

【００５９】次に、属性［２］の頂点座標データは、直
方体を構成している８つの頂点の座標値を表し、このう
ち、｛｝内の４つの頂点が、配置面である属性［１］
の上面Ｆ１における断面形状を構成している。

【００６０】また、属性［２］の配置位置データのう
ち、“１：Ｆ１”は、属性［１］の面Ｆ１が配置面であ
ることを表し、“１：Ｅ１−２５”は、属性［１］のエ
ッジＥ１からの距離が２５であることを表し、“１：Ｅ
２−２５”は、属性［１］のエッジＥ２からの距離が２
５であることを表す。

【００６１】このように、配置位置データは、配置基準
となる他の属性を指定する属性番号を含んでおり、この
場合、属性［１］と属性［２］は親子関係にあると言え
る。他の属性の配置位置データも、同様に、基準となる
親属性の属性番号を含んでいる。

【００６２】また、属性［２］の定義情報データは、タ
イプがカットであり、生成方法が高さｈを押し出し量の
パラメータとする押し出しであることを表している。こ
こで、カットとは、頂点座標により定義された断面形状
を、Ｚ軸方向に高さｈ（ここでは、深さに相当）だけス
ライドさせることにより生成された穴を表す。以後、高
さｈが負の値の場合は、Ｚ軸の負の方向への押し出しを
意味するものとする。

【００６３】次に、属性［３］では、４つの円柱の断面
形状である円の中心を頂点として扱い、その頂点座標デ
ータは、円の中心の座標値と半径を表している。各円柱
は、｛（ｘ１，ｙ１，ｚ１）ｒ｝（ｘ２，ｙ２，ｚ２）
のように記述され、｛｝内の座標値（ｘ１，ｙ１，ｚ
１）が配置面である属性［１］の上面における円の中心
を表し、ｒが円の半径を表す。また、座標値（ｘ２，ｙ
２，ｚ２）は円柱の上面における円の中心を表す。

【００６４】また、属性［３］の配置位置データのう
ち、“１：Ｆ１”は、属性［１］の面Ｆ１が配置面であ
ることを表し、“２：Ｅ１−１２．５”は、属性［２］
のエッジＥ１からの距離が１２．５であることを表し、
“２：Ｅ２−１２．５”は、属性［２］のエッジＥ２か
らの距離が１２．５であることを表す。このように、属
性［３］は、２つの属性［１］および［２］を配置基準
として参照している。属性［３］の定義情報データにつ
いては、属性［１］と同様である。

【００６５】次に、属性［４］の頂点座標データは、直
方体を構成している８つの頂点の座標値を表している。
この頂点座標データは、属性［２］の頂点座標データと
一致していることが分かる。

【００６６】また、属性［４］の配置位置データのう
ち、“１：Ｆ２”は、属性［１］の底面Ｆ２が配置面で
あることを表し、“１：Ｅ５−２５”は、属性［１］の
エッジＥ５からの距離が２５であることを表し、“１：
Ｅ６−２５”は、属性［１］のエッジＥ６からの距離が
２５であることを表す。

【００６７】また、属性［４］の定義情報データは、タ
イプが押し出しであり、生成方法が高さｈを押し出し量
のパラメータとする押し出しであることを表している。
このうち、タイプは属性［２］と異なり、物体の内部で
あることを表している。また、生成方法は、属性［２］
と同じであり、高さｈは、属性［２］の高さと絶対値が
同じで符号が逆になっている。これは、属性［２］と配
置面が異なっていることと対応している。

【００６８】属性［２］と属性［４］の各データを比較
すると、これらの属性は互いに打ち消し合う関係にあ
り、ソリッドモデルの外形には寄与していないことが分
かる。したがって、これらは削除可能な属性である。

【００６９】次に、属性［５］の頂点座標データは、直
方体を構成している８つの頂点の座標値を表し、このう
ち、｛｝内の４つの頂点が、配置面である属性［１］
の上面における断面形状を構成している。

【００７０】また、属性［５］の配置位置データのう
ち、“１：Ｆ１”は、属性［１］の面Ｆ１が配置面であ
ることを表し、“１：Ｅ１−１２５”は、属性［１］の
エッジＥ１からの距離が１２５であることを表し、
“１：Ｅ２−２５”は、属性［１］のエッジＥ２からの
距離が２５であることを表す。属性［５］の定義情報デ
ータについては、属性［２］と同様である。

【００７１】次に、属性［６］の頂点座標データは、直
方体を構成している８つの頂点の座標値を表し、このう
ち、｛｝内の４つの頂点が、配置面である属性［５］
の底面における断面形状を構成している。

【００７２】また、属性［６］の配置位置データのう
ち、“１：Ｆ１”は、属性［５］の面Ｆ１が配置面であ
ることを表し、“１：Ｅ１−１０”は、属性［１］のエ
ッジＥ１からの距離が１０であることを表し、“１：Ｅ
２−１０”は、属性［１］のエッジＥ２からの距離が１
０であることを表す。

【００７３】属性［６］の定義情報データについては、
属性［１］と同様である。属性［５］と属性［６］は、
図８のような関係にあるため、１つの属性に集約するこ
とが可能である。

【００７４】この例では、属性のタイプとして押し出し
とカットを用いており、生成方法として押し出しを用い
ているが、他の任意のタイプと生成方法も同様に定義す
ることができる。

【００７５】例えば、前述のような一連のパターン属性
（同じ形状の複数のパターン属性のグループ）の場合
は、そのタイプはパターンと記述され、パターン数、パ
ターン方向、およびパターン増分値がパラメータとして
設定される。パターン数は、同じグループに属するパタ
ーン属性の総数を表し、グループ内で最初に生成された
パターン属性に設定される。また、パターン方向は、パ
ターン属性を複製する方向を表し、パターン増分値は、
パターン属性間の間隔を表す。また、生成方法として、
回転を用いた場合は、そのパラメータとして回転角が設
定される。

【００７６】不要属性検出部１２は、このソリッドモデ
ルデータから、図１６のような削除対象リストと図１７
のような修正対象リストを作成する。削除対象リストに
は、属性［２］、［４］、［６］のデータテーブルが含
まれ、修正対象リストには、属性［６］の削除に伴っ
て、その頂点座標データが属性［５］の追加頂点データ
として記述されている。追加頂点データは、他の属性に
集約される属性の頂点の座標値を表す。

【００７７】ここで、図１８から図２２までのフローチ
ャートを参照しながら、不要属性検出部１２による不要
属性の検出処理についてより詳細に説明する。まず、不
要属性検出部１２は、ｎ＝１とおいて（ステップＳ３
０）、属性番号順にソリッドモデルのデータテーブルを
読み込み（ステップＳ３１）、属性ｎの頂点座標データ
ｎ、配置位置データｎ、定義情報データｎを抽出して、
それぞれ、一時データバッファ５１、５２、５３に格納
する（ステップＳ３２）。

【００７８】次に、定義情報データｎを参照して、属性
ｎのタイプを取得し（ステップＳ３３）、それがパター
ン属性に対応するかどうかを判定する（ステップＳ３
４）。属性ｎがパターン属性であれば、定義情報データ
ｎからパターン数、パターン方向、およびパターン増分
値を取得し（ステップＳ３５）、ａ＝ｎとおき（ステッ
プＳ３６）、ｎ＝ｎ＋１とおく（ステップＳ３７）。

【００７９】そして、ｎとａ＋（パターン数−１）の値
を比較する（ステップＳ３８）。ここで、ａ＋（パター
ン数−１）は、属性ａと同じグループに属する最後のパ
ターン属性の属性番号に対応する。

【００８０】ｎ≦ａ＋（パターン数−１）であれば、属
性ｎはグループ内の属性であるから、頂点座標データｎ
を属性ａの追加情報として修正対象リスト２３に出力し
て（ステップＳ３９）、ステップＳ３７以降の処理を繰
り返す。これにより、属性ａから派生したパターン属性
の頂点座標データがすべて、修正対象リスト２３に格納
される。

【００８１】そして、ｎ＞ａ＋（パターン数−１）とな
ると、ａからａ＋（パターン数−１）までの属性のデー
タテーブルをバッファ５１、５２、５３から図１１のフ
ァイル４１、４２、４３に出力して（ステップＳ４
０）、ｎが最終属性の属性番号かどうかを判定する（ス
テップＳ４１）。属性ｎが最終属性でなければ、ｎ＝ｎ
＋１とおいて（ステップＳ４２）、ステップＳ３１以降
の処理を繰り返す。

【００８２】ステップＳ３４において、属性ｎがパター
ン属性でなければ、次に、ｂ＝１とおき（図１９、ステ
ップＳ４３）、属性ｎの頂点座標データｎと、ファイル
４１内の上位属性ｂの頂点座標データｂを比較して（ス
テップＳ４４）、すべての頂点座標が一致するかどうか
を判定する（ステップＳ４５）。一致しない頂点が１つ
でもあれば、頂点座標データｂがファイル４１内の最終
レコードかどうかを判定する（ステップＳ４６）。

【００８３】頂点座標データｂが最終レコードでなけれ
ば、ｂ＝ｂ＋１とおき（ステップＳ４７）、ステップＳ
４４以降の処理を繰り返す。そして、ステップＳ４５に
おいて、頂点座標データｎと頂点座標データｂが一致す
れば、これらの属性ｎと属性ｂは図６のような関係にあ
るものとみなす。

【００８４】そこで、属性ｎのデータテーブルを削除対
象リスト２２に出力し（ステップＳ４８）、属性ｂのデ
ータテーブルを削除対象リスト２２に出力する（ステッ
プＳ４９）。そして、属性ｎのデータテーブルをバッフ
ァ５１、５２、５３からファイル４１、４２、４３に出
力して（ステップＳ５０）、ステップＳ４１以降の処理
を行う。

【００８５】ステップＳ４６において、頂点座標データ
ｂが最終レコードであれば、属性ｎと同じ形状の上位属
性は存在しないものとみなし、次に、ｃ＝１とおき（図
２０、ステップＳ５１）、属性ｎの頂点座標データｎ
と、ファイル４１内の上位属性ｃの頂点座標データｃを
比較して（ステップＳ５２）、断面形状の頂点座標が一
致するかどうかを判定する（ステップＳ５３）。

【００８６】図１５の頂点座標データの場合は、｛｝
内の座標値のうちＸ座標値とＹ座標値が断面形状の頂点
座標に相当する。一致しない頂点が１つでもあれば、頂
点座標データｃがファイル４１内の最終レコードかどう
かを判定する（ステップＳ５４）。

【００８７】頂点座標データｃが最終レコードでなけれ
ば、ｃ＝ｃ＋１とおき（ステップＳ５５）、ステップＳ
５２以降の処理を繰り返す。そして、ステップＳ５３に
おいて、断面形状の頂点座標が一致すれば、これらの属
性ｎと属性ｃは１つの属性に集約可能とみなす。

【００８８】そこで、定義情報データｎから高さｈｎを
取得し（ステップＳ５６）、ファイル４３内の上位属性
ｃの定義情報データｃから高さｈｃを取得して（ステッ
プＳ５７）、ｈｃにｈｎを加算した結果を改めてｈｃと
おき、属性ｃの高さを変更する（ステップＳ５８）。こ
れにより、例えば、図４のような関係にある２つの属性
を１つに集約することができる。

【００８９】次に、属性ｎのデータテーブルを削除対象
リスト２２に出力し（ステップＳ５９）、属性ｃの定義
情報データｃに変更後の高さｈｃを記述して修正対象リ
スト２３に出力する（ステップＳ６０）。そして、属性
ｎのデータテーブルをバッファ５１、５２、５３からフ
ァイル４１、４２、４３に出力して（ステップＳ６
１）、ステップＳ４１以降の処理を行う。

【００９０】ステップＳ５４において、頂点座標データ
ｃが最終レコードであれば、属性ｎと断面形状が同じ上
位属性は存在しないものとみなし、次に、ｄ＝１とおき
（図２１、ステップＳ６２）、属性ｎの配置位置データ
ｎを参照して、属性ｎの配置面情報を取得する（ステッ
プＳ６３）。

【００９１】そして、ファイル４２内の上位属性ｄの配
置位置データｄに記述された配置面情報と、属性ｎの配
置面情報を比較して（ステップＳ６４）、配置面が一致
するかどうかを判定する（ステップＳ６５）。それらが
一致しなければ、配置位置データｄがファイル４２内の
最終レコードかどうかを判定する（ステップＳ６６）。

【００９２】配置位置データｄが最終レコードでなけれ
ば、ｄ＝ｄ＋１とおき（ステップＳ６７）、ステップＳ
６４以降の処理を繰り返す。そして、ステップＳ６５に
おいて、配置面が一致すれば、次に、ファイル４３内の
上位属性ｄの定義情報データｄと定義情報データｎとを
比較して（ステップＳ６８）、それらが完全に一致する
かどうかを判定する（ステップＳ６９）。定義情報デー
タｎと定義情報データｄが一致すれば、これらの属性ｎ
と属性ｄは、同じ配置面上にある同じタイプおよび高さ
の形状を表すため、１つの属性に集約可能とみなす。

【００９３】そこで、属性ｎの頂点座標データｎを属性
ｄの追加情報として修正対象リスト２３に出力し（ステ
ップＳ７０）、属性ｎのデータテーブルを削除対象リス
ト２２に出力する（ステップＳ７１）。これにより、例
えば、図１０のような関係にある２つの属性を１つに集
約することができる。そして、属性ｎのデータテーブル
をバッファ５１、５２、５３からファイル４１、４２、
４３に出力して（ステップＳ７２）、ステップＳ４１以
降の処理を行う。

【００９４】ステップＳ６６において、配置位置データ
ｄが最終レコードである場合、または、ステップＳ６９
において、定義情報データｎと定義情報データｄが一致
しない場合は、属性ｎと同じ配置面上に属性ｎと同じタ
イプおよび高さの上位属性は存在しないものとみなす。

【００９５】そこで、次に、配置位置データｎを参照し
て、属性ｎの配置面を持つ上位属性ｅの情報を取得し
（図２２、ステップＳ７３）、定義情報データｎを参照
して、属性ｎの高さｈｎを取得し（ステップＳ７４）、
定義情報データｅを参照して、属性ｅの高さｈｅを取得
する（ステップＳ７５）。そして、属性ｎと属性ｅの配
置面が一致するかどうかを判定する（ステップＳ７
６）。

【００９６】配置面が一致すれば、次に、ｈｎ−ｈｅを
計算し、それが０かどうかを判定する（ステップＳ７
７）。ｈｎ−ｈｅ＝０でなければ、属性ｎと属性ｅは１
つに集約できないものとみなし、属性ｎのデータテーブ
ルをバッファ５１、５２、５３からファイル４１、４
２、４３に出力して（ステップＳ７８）、ステップＳ４
１以降の処理を行う。

【００９７】ｈｎ−ｈｅ＝０であれば、属性ｎと属性ｅ
は、少なくとも配置面と高さが一致しているため、１つ
に集約できる可能性がある。そこで、頂点座標データｎ
を参照して、属性ｎの断面積Ａｎを算出し（ステップＳ
８１）、ファイル４１内の頂点座標データｅを参照し
て、属性ｅの断面積Ａｅを算出して（ステップＳ８
２）、ＡｎとＡｅを比較する（ステップＳ８３）。図１
５の頂点座標データの場合は、｛｝内の座標値のうち
Ｘ座標値とＹ座標値を用いて、断面積を計算することが
できる。

【００９８】Ａｎ＜Ａｅであれば、属性ｎは属性ｅの断
面形状を変更する役割を果たしているものとみなし、頂
点座標データｎを属性ｅの追加情報として修正対象リス
ト２３に出力し（ステップＳ８４）、属性ｎのデータテ
ーブルを削除対象リスト２２に出力する（ステップＳ８
５）。これにより、例えば、図８のような関係にある２
つの属性を１つに集約することができる。そして、属性
ｎのデータテーブルをバッファ５１、５２、５３からフ
ァイル４１、４２、４３に出力して（ステップＳ８
６）、ステップＳ４１以降の処理を行う。

【００９９】また、Ａｎ≧Ａｅであれば、属性ｎは属性
ｅを打ち消す役割を果たしているものとみなし、属性ｎ
と属性ｅのデータテーブルを削除対象リスト２２に出力
して（ステップＳ８７）、ステップＳ８６以降の処理を
行う。これにより、例えば、図９のような関係にある２
つの属性を削除することができる。

【０１００】ステップＳ７６において、配置面が一致し
なければ、次に、ｈｎ＋ｈｅを計算し、それが０かどう
かを判定する（ステップＳ７９）。ｈｎ＋ｈｅ＝０でな
ければ、属性ｎと属性ｅは１つに集約できないものとみ
なし、属性ｎのデータテーブルをバッファ５１、５２、
５３からファイル４１、４２、４３に出力して（ステッ
プＳ８０）、ステップＳ４１以降の処理を行う。

【０１０１】ｈｎ＋ｈｅ＝０であれば、属性ｎと属性ｅ
は、少なくとも属性ｅの１つの面上で接しており、高さ
の絶対値が同じで符号が逆であるため、１つに集約でき
る可能性がある。そこで、ステップＳ８１以降の処理を
行う。このような処理を繰り返し、ステップＳ４１にお
いて属性ｎが最終属性となれば、処理を終了する。

【０１０２】図１５のソリッドモデルデータの場合は、
まず、属性［１］のデータテーブルが読み込まれるが、
これは最初に生成されたベース属性であり、パターン属
性ではないので、冗長属性として検出されず、そのまま
ファイル４１、４２、４３に出力される。次に、属性
［２］、［３］のデータテーブルが読み込まれるが、こ
れらも冗長属性として検出されず、そのままファイル４
１、４２、４３に出力される。

【０１０３】次に、属性［４］のデータテーブルが読み
込まれる。属性［４］の頂点座標データは属性［２］の
頂点座標データと一致するため、図１９のステップＳ４
５の判定により検出され、これらの属性のデータテーブ
ルは削除対象リスト２２に出力される。また、属性
［２］のデータテーブルはファイル４１、４２、４３に
も出力される。次に、属性［５］のデータテーブルが読
み込まれるが、これは冗長属性として検出されず、その
ままファイル４１、４２、４３に出力される。

【０１０４】次に、属性［６］のデータテーブルが読み
込まれる。属性［６］は、図１８、１９、２０のいずれ
の処理においても冗長属性として検出されず、また、図
２１のステップＳ６５の判定においても、いずれの上位
属性とも配置面が一致しない。したがって、次に、図２
２のステップＳ７３において、属性［６］の配置面を持
つ属性［５］の情報が取得され、ステップＳ７４、Ｓ７
５において、属性［６］と属性［５］の高さｈが取得さ
れる。

【０１０５】これらの属性の配置面は一致していないの
で、次に、ステップＳ７９において、得られた２つの高
さｈが加算され、加算結果が０になるかどうかがチェッ
クされる。ここでは、属性［６］の高さｈが５であり、
属性［５］の高さｈが−５であるので、加算結果は０と
なる。

【０１０６】そこで、次に、ステップＳ８１、Ｓ８２に
おいて、属性［６］と属性［５］の断面積が算出され
る。ここでは、属性［６］の断面形状は、一辺の長さが
３０の正方形であるので、その面積Ａｎは９００とな
り、属性［５］の断面形状は、一辺の長さが５０の正方
形であるので、その面積Ａｅは２５００となる。したが
って、ステップＳ８３において、Ａｎ＜Ａｅが成り立
つ。

【０１０７】そこで、ステップＳ８４において、チェッ
ク中の属性［６］の頂点座標データが上位属性［５］の
追加情報として修正対象リスト２３に出力され、属性
［６］は属性［５］に集約される。これにより、属性
［６］のデータテーブルは不要となるため、ステップＳ
８５において、削除対象リスト２２に出力される。こう
して、図１６、１７に示したような削除対象リストと修
正対象リストが作成される。

【０１０８】ところで、構造解析等に設計モデルを活用
する場合は、各属性の配置の基準位置を表す配置基準が
変更されても、特に問題はない。このような場合は、必
要に応じて配置基準を変更して、モデルを再構築する。
図１４の例では、属性［３］の配置基準が属性［２］を
含んでいるため、このままでは属性［２］を削除するこ
とができない。しかし、配置基準を変更することで、属
性［２］と属性［４］を同時に削除することが可能にな
り、データ量をより圧縮できる。

【０１０９】新たな配置基準としては、例えば、削除さ
れない既存の属性を配置基準として用いたり、作業用の
擬似平面を定義したりすることが考えられる。図１４に
おいては、ベース属性である属性［１］は削除されない
ので、これを属性［３］の配置基準として用いることが
できる。

【０１１０】また、図１４において、ＸＹ平面、ＹＺ平
面、およびＺＸ平面を配置基準の擬似平面として用いる
場合は、これらの３つの平面を最初の３つの属性として
定義する。そして、後続するすべての属性の配置基準を
これらの擬似平面に設定すれば、属性間の依存関係（親
子関係）を完全に解除することができる。

【０１１１】構造最適化部１４は、図１６の削除対象リ
ストと図１７の修正対象リストを参照しながら図１３の
処理を行って、ソリッドモデルデータの属性番号順に属
性を再生する。まず、属性［１］は、どちらのリストに
も記述されていないので、そのまま再生され、属性
［２］は、削除対象リストに記述されているので、その
データはスキップされて、再生されない。

【０１１２】次に、属性［３］は、どちらのリストにも
記述されていないので、再生の対象となる。しかし、配
置基準である属性［２］が削除されているため、そのま
までは配置位置を設定することができない。

【０１１３】そこで、演算部１５は、削除対象リストに
ある属性［２］の配置位置データと頂点座標データを用
いて、属性［３］の配置基準となっている属性［２］の
エッジと、既存の属性［１］のエッジとの距離を自動算
出する。そして、構造最適化部１４は、計算結果を用い
て、配置基準を属性［２］のエッジから属性［１］のエ
ッジに変更する。このとき、属性番号が３から２に変更
される。

【０１１４】次に、属性［４］は、削除対象リストに記
述されているので再生されず、属性［５］は、修正対象
リストに記述されているので、そのままでは再生されな
い。ここでは、属性［５］自身の頂点座標データに、修
正対象リストに記述されている追加頂点データが付加さ
れ、変更された形状が再生される。このとき、属性番号
が５から３に変更される。

【０１１５】次に、属性［６］は、削除対象リストに記
述されているので、再生されない。したがって、最終的
には、図２３に示すような３つの属性が残される。図２
３において、属性［１］は元の属性［１］に対応し、属
性［２］は配置位置が修正された元の属性［３］に対応
し、属性［３］は頂点座標が修正された元の属性［５］
に対応する。

【０１１６】ここでは、属性［３］の配置基準を属性
［１］に変更して再生しているが、上述のような作業平
面を配置基準として用いることもできる。この場合、演
算部１５は、ＸＹＺ座標系の原点を基準として、３つの
擬似的な作業平面を自動的に定義し、これらの作業平面
と属性［３］の距離を自動算出する。そして、構造最適
化部１４は、計算結果を用いて、属性［３］の配置基準
を作業平面に変更する。例えば、ＸＹ平面、ＹＺ平面、
およびＺＸ平面は、それぞれ、Ｚ＝０、Ｘ＝０、Ｙ＝０
という簡単な情報により定義することができる。

【０１１７】この方法によれば、３つの作業平面が３つ
の擬似的な属性として追加されるため、最終的には６つ
の属性から成るソリッドモデルデータが出力される。し
かし、作業平面の属性は、頂点座標データ、配置位置デ
ータ、定義情報データを必要とせず、そのデータ量は非
常に小さいため、再生されたソリッドモデルのデータ量
は大幅に削減されている。

【０１１８】このように配置基準を変更することでソリ
ッドモデルデータを最適化することができるが、配置基
準が変更できない場合もあり得る。例えば、数値制御加
工装置（ＮＣマシン）による製品加工において、製品の
形状を表すＮＣデータ作成用に設計モデルを活用する場
合は、配置基準が変更されると、装置の動作に問題が発
生する。

【０１１９】このような場合は、削除対象の属性と形状
／配置が同じ擬似的な補助線（カーブ）を定義し、この
補助線からの距離を設定して、配置基準を保持したまま
でモデルを再生することが望ましい。この方法では、本
来削除すべき属性を補助線で置き換えるため、上述の再
生例ほどのデータ圧縮率は望めない。しかし、補助線自
身のデータ量は元の属性に比べて少ないため、ある程度
のデータ圧縮が実現される。

【０１２０】この場合、構造最適化部１４は、図１６の
削除対象リストと図１７の修正対象リストを参照しなが
ら、次のようにしてソリッドモデルデータを再生する。
まず、属性［１］は、どちらのリストにも記述されてい
ないので、そのまま再生され、属性［２］は、削除対象
リストに記述されているので、再生されない。

【０１２１】次に、属性［３］は、どちらのリストにも
記述されていないので、再生の対象となる。しかし、配
置基準である属性［２］が削除されているため、そのま
までは配置位置を設定することができない。

【０１２２】そこで、演算部１５は、削除対象リストに
ある属性［２］の配置位置データと頂点座標データを用
いて、属性［３］の配置基準となっている属性［２］の
エッジを含む補助線を自動生成する。そして、構造最適
化部１４は、計算結果を用いて、配置基準を属性［２］
のエッジから補助線に変更する。

【０１２３】これにより、図２４に示すような補助線６
１が生成され、そのデータテーブルは、属性［２］の属
性番号を用いて、例えば、図２５に示すように設定され
る。図２５のデータテーブルと図１５の属性［２］のデ
ータテーブルを比較すると、図２５では頂点座標データ
の数が削減され、定義情報データが削除されていること
が分かる。補助線６１は、属性［３］の配置基準として
必要な情報を保持しているため、属性［３］の配置位置
データは変更されない。

【０１２４】次に、属性［４］は、削除対象リストに記
述されているので再生されず、属性［５］は、修正対象
リストに記述されているので、そのままでは再生されな
い。ここでは、属性［５］自身の頂点座標データに、修
正対象リストに記述されている追加頂点データが付加さ
れ、変更された形状が再生される。このとき、属性番号
が５から４に変更される。また、属性［６］は、削除対
象リストに記述されているので、再生されない。したが
って、最終的には、補助線６１を含めて４つの属性が残
される。

【０１２５】以上説明した実施形態においては、３次元
モデルの例としてソリッドモデルを用いているが、ワイ
ヤーフレームモデルやサーフェスモデル等の他の任意の
モデルについても、本発明を適用することが可能であ
る。また、削除対象リスト２２には、必ずしも削除対象
の属性のデータテーブルを出力する必要はなく、その属
性の属性番号を出力するのみでもよい。

【０１２６】図２のモデル最適化装置は、例えば、図２
６に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて
構成することができる。図２６の情報処理装置は、ＣＰ
Ｕ（中央処理装置）７１、メモリ７２、入力装置７３、
出力装置７４、外部記憶装置７５、媒体駆動装置７６、
およびネットワーク接続装置７７を備え、それらはバス
７８により互いに接続されている。

【０１２７】メモリ７２は、例えば、ＲＯＭ（read onl
y memory）、ＲＡＭ（random access memory）等を含
み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。
ＣＰＵ７１は、メモリ７２を利用してプログラムを実行
することにより、必要な処理を行う。

【０１２８】図２の不要属性検出部１２、構造最適化部
１４、および演算部１５は、プログラムにより記述され
たソフトウェアコンポーネントに対応し、メモリ７２内
の特定のプログラムコードセグメントに格納される。ま
た、図２の記憶部１３は、メモリ７２内の特定の記憶領
域に対応する。

【０１２９】入力装置７３は、例えば、キーボード、ポ
インティングデバイス、タッチパネル等であり、ユーザ
からの指示や情報の入力に用いられる。出力装置７４
は、例えば、ディスプレイやプリンタ等であり、ユーザ
への問い合わせ、処理結果等の出力に用いられる。

【０１３０】外部記憶装置７５は、例えば、磁気ディス
ク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク（magneto-op
tical disk）装置等である。この外部記憶装置７５に、
上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じ
て、それらをメモリ７２にロードして使用することもで
きる。また、外部記憶装置７５は、ソリッドモデルデー
タを格納するデータベースの役割も果たす。

【０１３１】媒体駆動装置７６は、可搬記録媒体７９を
駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体７
９としては、メモリカード、フロッピーディスク、ＣＤ
−ＲＯＭ（compact disk read only memory ）、光ディ
スク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り
可能な記録媒体が用いられる。この可搬記録媒体７９に
上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じ
て、それらをメモリ７２にロードして使用することもで
きる。

【０１３２】ネットワーク接続装置７７は、ＬＡＮ（lo
cal area network）等の任意のネットワーク（回線）を
介して外部の装置と通信し、通信に伴うデータ変換を行
う。また、必要に応じて、上述のプログラムとデータを
外部の装置から受け取り、それらをメモリ７２にロード
して使用することもできる。

【０１３３】図２７は、図２６の情報処理装置にプログ
ラムとデータを供給することのできるコンピュータ読み
取り可能な記録媒体を示している。可搬記録媒体７９や
外部のデータベース８０に保存されたプログラムとデー
タは、メモリ７２にロードされる。そして、ＣＰＵ７１
は、そのデータを用いてそのプログラムを実行し、必要
な処理を行う。

【０１３４】

【発明の効果】本発明によれば、データ量が小さく編集
自由度が高いソリッドモデルを自動的に構築することが
可能となる。これにより、ハードディスク等の資源の有
効活用が図られ、ディスプレイ上での表示速度も改善さ
れる。また、編集自由度が高いため、設計者が交替した
場合や第三者がモデルを用いた他の作業を行う場合で
も、モデルを容易に変更することができる。

【０１３５】さらに、埋め込み等の二重属性が自動的に
削除されるため、解析用のメッシュデータを作成する際
に、メッシュ分割の確実性が高まると同時に、微小形状
の生成を未然に防止することができる。したがって、解
析作業の作業時間が大幅に削減される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のモデル最適化装置の原理図である。

【図２】モデル最適化装置の構成図である。

【図３】第１の属性を示す図である。

【図４】第２の属性を示す図である。

【図５】ソリッドモデルデータの構造を示す図である。

【図６】第１の埋め込みを示す図である。

【図７】深さの変更を示す図である。

【図８】断面形状の変更を示す図である。

【図９】第２の埋め込みを示す図である。

【図１０】高さが同じ複数の属性を示す図である。

【図１１】不要属性検出部の処理のフローチャート（そ
の１）である。

【図１２】不要属性検出部の処理のフローチャート（そ
の２）である。

【図１３】構造最適化部の処理のフローチャートであ
る。

【図１４】ソリッドモデルの例を示す図である。

【図１５】第１のソリッドモデルデータを示す図であ
る。

【図１６】削除対象リストを示す図である。

【図１７】修正対象リストを示す図である。

【図１８】検出処理のフローチャート（その１）であ
る。

【図１９】検出処理のフローチャート（その２）であ
る。

【図２０】検出処理のフローチャート（その３）であ
る。

【図２１】検出処理のフローチャート（その４）であ
る。

【図２２】検出処理のフローチャート（その５）であ
る。

【図２３】第２のソリッドモデルデータを示す図であ
る。

【図２４】補助線を示す図である。

【図２５】補助線のデータを示す図である。

【図２６】情報処理装置の構成図である。

【図２７】記録媒体を示す図である。

【符号の説明】

１検出手段２削減手段３構築手段１１ソリッドモデル最適化装置１２不要属性検出部１３記憶部１４構造最適化部１５演算部２１ソリッドモデルデータ２２削除対象リスト２３修正対象リスト２４最適化ソリッドモデルデータ２５、２６、２７、２８、３１、３２、３３、３４、３
５、３７、３８、３９属性３６配置面４１頂点座標データファイル４２配置位置データファイル４３定義情報データファイル５１頂点座標データバッファ５２配置位置データバッファ５３定義情報データバッファ６１補助線７１ＣＰＵ７２メモリ７３入力装置７４出力装置７５外部記憶装置７６媒体駆動装置７７ネットワーク接続装置７８バス７９可搬記録媒体８０データベース

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】物体の３次元モデルを構成する複数の形
状から１つ以上の冗長な形状を検出し、前記１つ以上の
冗長な形状のうち削除すべき形状のリストである削除対
象リストと、該１つ以上の冗長な形状のうち修正すべき
形状のリストである修正対象リストとを生成する検出手
段と、前記１つ以上の冗長な形状に関する形状情報のうち、前
記削除対象リストに含まれる形状の形状情報を削除し、
前記修正対象リストに含まれる形状の形状情報を修正す
ることで、該１つ以上の冗長な形状に関する形状情報を
削減する削減手段と、修正された形状情報と前記１つ以上の冗長な形状以外の
形状の形状情報とを用いて、前記物体の３次元モデルを
再構築する構築手段とを備えることを特徴とするモデル
最適化装置。
【請求項２】前記検出手段は、前記複数の形状から前
記３次元モデルの外形に不要な形状を検出し、該不要な
形状を前記削除対象リストに出力することを特徴とする
請求項１記載のモデル最適化装置。
【請求項３】前記検出手段は、外形情報が同じで互い
に打ち消し合う２つの形状を検出し、該２つの形状を前
記削除対象リストに出力することを特徴とする請求項２
記載のモデル最適化装置。
【請求項４】前記検出手段は、外形情報が異なり互い
に打ち消し合う２つの形状を検出し、該２つの形状を前
記削除対象リストに出力することを特徴とする請求項２
記載のモデル最適化装置。
【請求項５】前記検出手段は、前記複数の形状から１
つの形状で表現できる２つ以上の形状を検出し、該２つ
以上の形状のうちの１つを前記修正対象リストに出力
し、該２つ以上の形状のうちの残りを前記削除対象リス
トに出力することを特徴とする請求項１記載のモデル最
適化装置。
【請求項６】前記検出手段は、断面形状情報が同じ２
つの形状を検出し、該２つの形状のうち一方の形状を前
記削除対象リストに出力し、もう一方の形状を前記修正
対象リストに出力することを特徴とする請求項５記載の
モデル最適化装置。
【請求項７】前記検出手段は、高さ情報が同じ２つの
形状を検出し、該２つの形状のうち一方の形状を前記削
除対象リストに出力し、もう一方の形状を前記修正対象
リストに出力することを特徴とする請求項５記載のモデ
ル最適化装置。
【請求項８】前記検出手段は、配置面情報が同じで高
さ情報が同じ２つ以上の形状を検出し、該２つ以上の形
状のうちの１つを前記修正対象リストに出力し、該２つ
以上の形状のうちの残りを前記削除対象リストに出力す
ることを特徴とする請求項５記載のモデル最適化装置。
【請求項９】前記削減手段は、削除された形状情報に
含まれる頂点座標情報と高さ情報のうち少なくとも一方
を用いて、前記修正対象リストに含まれる形状の形状情
報を修正することを特徴とする請求項１記載のモデル最
適化装置。
【請求項１０】前記構築手段は、前記残された形状情
報に含まれる配置基準情報を必要に応じて変更する手段
を含み、変更された配置基準情報を用いて前記３次元モ
デルを再構築することを特徴とする請求項１記載のモデ
ル最適化装置。
【請求項１１】前記構築手段は、前記残された形状情
報に含まれる配置基準情報に対応する擬似的な形状を生
成する手段を含み、該配置基準情報を変更することな
く、該擬似的な形状を用いて前記３次元モデルを再構築
することを特徴とする請求項１記載のモデル最適化装
置。
【請求項１２】コンピュータのためのプログラムを記
録した記録媒体であって、物体の３次元モデルを構成する複数の形状から１つ以上
の冗長な形状を検出し、前記１つ以上の冗長な形状のう
ち削除すべき形状のリストである削除対象リストと、該
１つ以上の冗長な形状のうち修正すべき形状のリストで
ある修正対象リストとを生成するステップと、前記１つ以上の冗長な形状に関する形状情報のうち、前
記削除対象リストに含まれる形状の形状情報を削除し、
前記修正対象リストに含まれる形状の形状情報を修正す
ることで、該１つ以上の冗長な形状に関する形状情報を
削減するステップと、修正された形状情報と前記１つ以上の冗長な形状以外の
形状の形状情報とを用いて、前記物体の３次元モデルを
再構築するステップとを含む処理を前記コンピュータに
実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読
み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】検出手段、削減手段、および構築手段
を備えるモデル最適化装置によるモデル最適化方法であ
って、前記検出手段が、物体の３次元モデルを構成する複数の
形状から１つ以上の冗長な形状を検出して、前記１つ以
上の冗長な形状のうち削除すべき形状のリストである削
除対象リストと、該１つ以上の冗長な形状のうち修正す
べき形状のリストである修正対象リストとを生成し、前記削減手段が、前記１つ以上の冗長な形状に関する形
状情報のうち、前記削除対象リストに含まれる形状の形
状情報を削除し、前記修正対象リストに含まれる形状の
形状情報を修正することで、該１つ以上の冗長な形状に
関する形状情報を削減し、前記構築手段が、修正された形状情報と前記１つ以上の
冗長な形状以外の形状の形状情報とを用いて、前記物体
の３次元モデルを再構築することを特徴とするモデル最
適化方法。