JP4855853B2 - 解析装置、コンピュータの制御方法およびモデル作成プログラム - Google Patents

Description

この発明は、入力された解析対象である要素にメッシュを配置して複数のソリッドに分割し、各ソリッド内に要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分け、単一のソリッド要素を一つの材料に簡略化した解析用モデルを作成し、その解析用モデルを用いて解析対象を解析する解析装置、モデル作成方法およびモデル作成プログラムに関する。

従来より、解析対象である要素を解析する解析装置において、要素にメッシュを配置して複数のソリッドに分割し、各ソリッド内に要素が有るか無いかを示す情報をソリッドごとに振り分けて解析用モデルを作成し、その解析用モデルを用いて解析対象の解析（例えば、構造解析、流体解析、電磁波解析）を行う解析方法が実施されている。

例えば、特許文献１では、各ソリッド内における要素の体積の割合を計算し、ソリッド内における要素の体積の割合が所定の閾値（例えば、５０％）以上の場合には、そのソリッド内に要素が有る旨の情報を振分け、またソリッド内における要素の体積の割合が所定の閾値未満の場合には、そのソリッド内に要素が無い旨の情報を振り分けて解析用のモデルを作成し、その解析用モデルを用いて解析対象の解析を行う。

特開平１０−２５５０７７号公報

ところで、上記した従来の技術では、ソリッドごとにソリッド内にある要素の体積を計算し、ソリッド全体の体積に対する要素の体積の割合を求めるので、計算時間が長く、解析処理が遅くなるという課題があった。

そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、解析処理を速くすることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願に係る発明は、入力された解析対象である要素にメッシュを配置して複数のソリッドに分割し、各ソリッド内に前記要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分けて解析用モデルを作成し、当該解析用モデルを用いて前記解析対象を解析する解析装置であって、前記複数のソリッドごとに、各ソリッドを偶数の格子状に等分割する直線を適用し、適用した直線同士、および、適用した直線とソリッドの境界線との交点を検出する交点検出手段と、前記複数のソリッドごとに、前記交点検出手段によって検出された各交点が前記要素に内包される位置にあるか否かを判定し、当該要素に内包される位置にある交点の個数を算出する交点個数算出手段と、前記複数のソリッドごとに、前記交点個数算出手段によって算出された交点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、当該交点の個数が前記所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が有る旨を示す情報を振り分け、前記交点の個数が前記所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が無い旨を示す情報を振り分けて、前記解析用モデルを作成するモデル作成手段と、を備えることを特徴とする。

また、本願に係る発明は、上記の発明において、前記交点検出手段は、前記交点個数算出手段によって算出された交点の個数が前記所定の閾値近辺の値となるソリッドについては、当該ソリッドを前記等分割よりも細かく等分割させる直線を改めて適用して、各直線および前記メッシュが互いに交わる交点を改めて検出し、前記交点個数算出手段は、前記交点検出手段によって交点が改めて検出されたソリッドについて、当該検出された各交点が前記要素に内包される位置にあるか否かを判定し、当該要素に内包される位置にある交点の個数を改めて算出し、前記モデル作成手段は、前記交点個数算出手段によって交点の個数が改めて算出されたソリッドについて、当該算出された交点の個数が前記所定の閾値以上であるか否かを改めて判定し、当該交点の個数が前記所定の閾値以上である場合には、前記要素が有る旨を示す情報を振り分け、前記交点の個数が前記所定の閾値未満である場合には、前記要素が無い旨を示す情報を振り分けることを特徴とする。

また、本願に係る発明は、上記の発明において、入力された解析対象である要素にメッシュを配置して複数のソリッドに分割し、各ソリッド内に前記要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分けて解析用モデルを作成するコンピュータを制御するコンピュータの制御方法であって、前記コンピュータが前記複数のソリッドごとに、各ソリッドを偶数の格子状に等分割する直線を適用し、適用した直線同士、および、適用した直線とソリッドの境界線との交点を検出する交点検出工程と、前記コンピュータが前記複数のソリッドごとに、前記交点検出工程によって検出された各交点が前記要素に内包される位置にあるか否かを判定し、当該要素に内包される位置にある交点の個数を算出する交点個数算出工程と、前記コンピュータが前記複数のソリッドごとに、前記交点個数算出工程によって算出された交点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、当該交点の個数が前記所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が有る旨を示す情報を振り分け、前記交点の個数が前記所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が無い旨を示す情報を振り分けて、前記解析用モデルを作成するモデル作成工程と、を含むことを特徴とする。

また、本願に係る発明は、上記の発明において、入力された解析対象である要素にメッシュを配置して複数のソリッドに分割し、各ソリッド内に前記要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分けて解析用モデルを作成するモデル作成方法をコンピュータに実行させるモデル作成プログラムであって、前記複数のソリッドごとに、各ソリッドを偶数の格子状に等分割する直線を適用し、適用した直線同士、および、適用した直線とソリッドの境界線との交点を検出する交点検出手順と、前記複数のソリッドごとに、前記交点検出手順によって検出された各交点が前記要素に内包される位置にあるか否かを判定し、当該要素に内包される位置にある交点の個数を算出する交点個数算出手順と、前記複数のソリッドごとに、前記交点個数算出手順によって算出された交点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、当該交点の個数が前記所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が有る旨を示す情報を振り分け、前記交点の個数が前記所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が無い旨を示す情報を振り分けて、前記解析用モデルを作成するモデル作成手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本願の発明によれば、複数のソリッドごとに、各ソリッドを偶数の格子状に等分割させる直線を適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる交点を検出し、複数のソリッドごとに、検出された各交点が要素に内包される位置にあるか否かを判定し、その要素に内包される位置にある交点の個数を算出し、複数のソリッドごとに、算出された交点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、その交点の個数が所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、要素が有る旨を示す情報を振り分け、交点の個数が所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、要素が無い旨を示す情報を振り分けて、解析用モデルを作成するので、解析処理を速くすることが可能である。

また、本願の発明によれば、算出された交点の個数が所定の閾値近辺の値となるソリッドについては、そのソリッドを等分割よりも細かく等分割させる直線を改めて適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる交点を改めて検出し、交点が改めて検出されたソリッドについて、その検出された各交点が要素に内包される位置にあるか否かを判定し、その要素に内包される位置にある交点の個数を改めて算出し、交点の個数が改めて算出されたソリッドについて、その算出された交点の個数が所定の閾値以上であるか否かを改めて判定し、その交点の個数が所定の閾値以上である場合には、要素が有る旨を示す情報を振り分け、交点の個数が所定の閾値未満である場合には、要素が無い旨を示す情報を振り分けるので、ソリッド内に要素が有るか無いかを示す有無情報を精度良く振り分けることが可能である。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る解析装置、モデル作成方法およびモデル作成プログラムの実施例を詳細に説明する。

以下の実施例では、実施例１に係る解析装置の概要および特徴、解析装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。

［実施例１に係る解析装置の概要および特徴］
まず最初に、図１を用いて、実施例１に係る解析装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る解析装置の概要および特徴を説明するための図である。なお、以下の説明では、解析対象である二次元の画像情報から二次元の解析用モデルを作成する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、解析対象である三次元の画像情報から三次元の解析用モデルを作成するようにしてもよい。

実施例１の解析装置１０では、入力された解析対象である要素にメッシュを配置して複数のソリッドに分割し、各ソリッド内に要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分けて解析用モデルを作成し、その解析用モデルを用いて解析対象を解析することを概要とする。そして、この解析装置１０では、解析処理を速くする点に主たる特徴がある。

この主たる特徴について具体的に説明すると、実施例１の解析装置１０は、図１に示すように、解析対象である要素の画像情報（例えば、要素の形状を表すＣＡＤデータ）が入力されると（図１の（１）参照）、その要素の画像情報にメッシュを配置して複数のソリッドに分割する（図１の（２）参照）。そして、解析装置１０は、複数のソリッドごとに、各ソリッドを偶数に等分割させる直線を適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる含有率判断点を検出する（図１の（３）参照）。具体的には、解析装置１０は、各ソリッドを四分割させる直線を適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる九つの含有率判断点を検出する。

続いて、解析装置１０は、複数のソリッドごとに、検出された各含有率判断点が要素に内包される位置にあるか否かを判定し、その要素に内包される位置にある含有率判断点の個数を算出する（図１の（４）参照）。図の例を用いて具体的に説明すると、解析装置１０は、要素に内包される位置にある含有率判断点の個数が「５」であることを算出する。なお、全部の含有率判断点の数が「９」であり、要素に内包される位置にある含有率判断点の数が「５」であるので、ソリッド内における要素の割合（含有率）は、５／９＝５５．５％である。

そして、解析装置１０は、複数のソリッドごとに、算出された含有率判断点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、その含有率判断点の個数が所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、要素が有る旨を示す情報を振り分け、含有率判断点の個数が所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、要素が無い旨を示す情報を振り分けて（図１の（５）参照）、解析用モデルを作成する（図１の（６）参照）。図の例で言えば、解析装置１０は、算出された含有率判断点の個数が「５」であって、所定の閾値「５」以上であると判定し、そのソリッドに対しては、要素が有る旨を示す情報を振り分けて、解析用モデルを作成する。その後、解析装置１０は、その解析用モデルを用いて解析対象を解析する（図１の（７）参照）。

このように、解析装置１０は、上記した主たる特徴のごとく、解析処理を速くすることが可能である。すなわち、要素の体積または面積を求めることなく、要素に内包される位置にある含有率判断点の数を求めて解析用のモデルを作成して、解析処理を速くする。

［解析装置の構成］
次に、図２〜図８を用いて、図１に示した解析装置１０の構成を説明する。図２は、実施例１に係る解析装置１０の構成を示すブロック図であり、図３は、メッシュ配置画像記憶部に記憶されたメッシュ配置画像を示す図であり、図４は、解析用モデル記憶部に記憶された解析用モデルを示す図であり、図５は、メッシュを配置する処理を説明するための図であり、図６は、含有率判断点を検出する処理を説明するための図であり、図７は、要素に内包される位置にある含有率判断点の個数を算出する処理を説明するための図であり、図８は、有無情報をソリッドごとに振り分ける処理を説明するための図である。

図２に示すように、この解析装置１０は、入力部１１、出力部１２、制御部１３、記憶部１４を備える。以下にこれらの各部の処理を説明する。

入力部１１は、解析の対象となる要素などを入力するものであり、キーボードやマウス、マイクなどを備えて構成される。例えば、入力部１１は、図３に示すように、解析対象である要素の情報（例えば、二次元画像情報、三次元画像情報、ＣＡＤデータ）を入力する。また、出力部１２は、解析結果などを表示するものであり、モニタ（若しくはディスプレイ、タッチパネル）やスピーカを備えて構成される。

記憶部１４は、制御部１３による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、メッシュ配置画像記憶部１４ａおよび解析用モデル記憶部１４ｂを備える。

メッシュ配置画像記憶部１４ａは、後述するメッシュ配置部１３ａによってメッシュが配置された要素の画像情報を記憶する。具体的には、メッシュ配置画像記憶部１４ａは、図３に例示するように、メッシュが配置された要素の画像情報を記憶する。

解析用モデル記憶部１４ｂは、後述するモデル作成部１３ｄによって作成された解析用モデルを記憶する。具体的には、解析用モデル記憶部１４ｂは、図４に例示するように、各ソリッド内に要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分けられて作成された解析用モデルを記憶する。

制御部１３は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、メッシュ配置部１３ａ、含有率判断点検出部１３ｂ、含有率判断点算出部１３ｃ、モデル作成部１３ｄ、解析部１３ｅを備える。なお、含有率判断点検出部１３ｂは、特許請求の範囲に記載の「交点検出手段」に対応し、含有率判断点算出部１３ｃは、特許請求の範囲に記載の「交点個数算出手段」に対応し、モデル作成部１３ｄは、特許請求の範囲に記載の「モデル作成手段」に対応する。

メッシュ配置部１３ａは、要素の画像情報にメッシュを配置して複数のソリッドに分割する。具体的には、メッシュ配置部１３ａは、入力部１１によって解析対象である要素の画像情報（例えば、要素の形状を表すＣＡＤデータ）が入力されると、その入力された画像情報にメッシュを配置し、そのメッシュが配置された画像情報をメッシュ配置画像記憶部１４ａに記憶させる。

ここで、図５を用いて、メッシュを配置する処理を詳しく説明する。メッシュ配置部１３ａは、図５に例示すように、要素の画像情報に６４個（縦８分割×横８分割）の網の目を有するメッシュを配置する。

含有率判断点検出部１３ｂは、複数のソリッドごとに、各ソリッドを偶数に等分割させる直線を適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる含有率判断点を検出する。具体的には、含有率判断点検出部１３ｂは、メッシュ配置画像記憶部１４ａによって記憶された画像情報を読み出し、その画像情報の各ソリッドを分割させる直線を適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる含有率判断点を検出する。

ここで、図６を用いて、含有率判断点を検出する処理を詳しく説明する。含有率判断点検出部１３ｂは、図６に例示するように、その画像情報の各ソリッドを四分割させる直線を適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる九つの含有率判断点を検出する。

含有率判断点算出部１３ｃは、複数のソリッドごとに、検出された各含有率判断点が要素に内包される位置にあるか否かを判定し、その要素に内包される位置にある含有率判断点の個数を算出する。具体的には、含有率判断点算出部１３ｃは、含有率判断点検出部１３ｂによって検出された含有率判断点が要素に内包される位置にあるか否かを判定し、その要素に内包される位置にある含有率判断点の個数を算出する。

ここで、図７を用いて、要素に内包される位置にある含有率判断点の個数を算出する処理を詳しく説明する。具体的には、含有率判断点算出部１３ｃは、図７に例示すように、要素に内包される位置にある含有率判断点の個数が「５」であることを算出する。つまり、全部の含有率判断点の数が「９」あり、要素に内包される位置にある含有率判断点の数が「５」であるので、ソリッド内における要素の割合（含有率）は、５／９＝５５．５％である。なお、含有率の算出は必ずしも必要ではない。

モデル作成部１３ｄは、ソリッド内に要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分けて解析用モデルを作成する。具体的には、モデル作成部１３ｄは、複数のソリッドごとに、算出された含有率判断点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、その含有率判断点の個数が所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、要素が有る旨を示す情報を振り分け、含有率判断点の個数が所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、要素が無い旨を示す情報を振り分ける。

そして、モデル作成部１３ｄは、すべてのソリッドについて有無情報を振り分けたかを判定し、すべてのソリッドについて要素の有無を振り分けていない場合には、有無情報をソリッドごとに振り分ける処理を繰り返す。また、すべてのソリッドについて要素の有無を振り分けた場合には、ソリッドごとの有無情報を基に、解析用モデルを作成する。つまり、モデル作成部１３ｄは、要素が有る旨を示す情報を振り分けられたソリッドには、ソリッド内すべてに要素があるものとし、一方、要素が無い旨を示す情報を振り分けられたソリッドには、ソリッド内すべてに要素が無いものとして、解析用モデルを作成し、作成された解析用モデルを解析用モデル記憶部１４ｂに記憶する。

ここで、図８を用いて、ソリッド内に要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分ける処理を詳しく説明する。具体的には、モデル作成部１３ｄは、要素に内包される位置にある含有率判断点の個数が「５」であって、所定の閾値「５」以上であると判定し、そのソリッドに対しては、要素が有る旨を示す情報を振り分ける（図８の（ａ）参照）。また、モデル作成部１３ｄは、要素に内包される位置にある含有率判断点の個数が「４」であって、所定の閾値「５」未満であると判定し、そのソリッドに対しては、要素が有る旨を示す情報を振り分ける。

解析部１３ｅは、解析用モデルを用いて解析対象を解析する。具体的には、解析部１３ｅは、解析用モデル記憶部１４ｂによって記憶された解析用モデルを読み出し、読み出された解析用モデルを用いて解析対象を解析する（例えば、構造解析、流体解析、電磁波解析）。

［解析装置による処理］
次に、図９を用いて、実施例１に係る解析装置１０による処理を説明する。図９は、実施例１に係る解析装置１０の処理動作を示すフローチャートである。

同図に示すように、解析装置１０のメッシュ配置部１３ａは、入力部１１によって解析対象である要素の画像情報が入力されると（ステップＳ１０１）、その入力された画像情報にメッシュを配置し、そのメッシュが配置された画像情報をメッシュ配置画像記憶部１４ａに記憶させる（ステップＳ１０２）。そして、含有率判断点検出部１３ｂは、メッシュ配置画像記憶部１４ａによって記憶された画像情報を読み出し、その画像情報の各ソリッドを分割させる直線を適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる含有率判断点を検出する（ステップＳ１０３）。

続いて、含有率判断点算出部１３ｃは、含有率判断点検出部１３ｂによって検出された含有率判断点が要素に内包される位置にあるか否かを判定し、その要素に内包される位置にある含有率判断点の個数を算出する（ステップＳ１０４）。

そして、モデル作成部１３ｄは、複数のソリッドごとに、算出された含有率判断点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。つまり、その含有率判断点の個数が所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、要素が有る旨を示す情報を振り分け、含有率判断点の個数が所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、要素が無い旨を示す情報を振り分ける。

そして、モデル作成部１３ｄは、すべてのソリッドについて有無情報を振り分けたかを判定し（ステップＳ１０６）、すべてのソリッドについて要素の有無を振り分けていない場合には（ステップＳ１０６否定）、上記の処理に戻って、含有率判断点を算出し、有無情報をソリッドごとに振り分ける処理を繰り返す（ステップＳ１０４、ステップＳ１０５）。

また、モデル作成部１３ｄは、すべてのソリッドについて要素の有無を振り分けた場合には（ステップＳ１０６肯定）、ソリッドごとの有無情報を基に、解析用モデルを作成する（ステップＳ１０７）。

つまり、モデル作成部１３ｄは、要素が有る旨を示す情報を振り分けられたソリッドには、ソリッド内すべてに要素があるものとし、一方、要素が無い旨を示す情報を振り分けられたソリッドには、ソリッド内すべてに要素が無いものとして、解析用モデルを作成し、作成された解析用モデルを解析用モデル記憶部１４ｂに記憶する。

その後、解析部１３ｅは、解析用モデル記憶部１４ｂによって記憶された解析用モデルを読み出し、読み出された解析用モデルを用いて解析対象を解析する（ステップＳ１０８）。

[実施例１の効果]
上述してきたように、解析装置１０は、複数のソリッドごとに、各ソリッドを偶数に等分割させる直線を適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる含有率判断点を検出し、複数のソリッドごとに、検出された各含有率判断点が要素に内包される位置にあるか否かを判定し、その要素に内包される位置にある含有率判断点の個数を算出し、複数のソリッドごとに、算出された含有率判断点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、その含有率判断点の個数が所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、要素が有る旨を示す情報を振り分け、含有率判断点の個数が所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、要素が無い旨を示す情報を振り分けて、解析用モデルを作成するので、解析処理を速くすることが可能である。すなわち、要素の体積または面積を求めることなく、要素に内包される位置にある含有率判断点の数を求めて解析用のモデルを作成する。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では実施例２として本発明に含まれる他の実施例を説明する。

（１）複数段階判定
また、本発明は、含有率判断点の個数が所定の閾値近辺の値となるソリッドについては、より細かく等分割させる直線を改めて適用して含有率判断点を改めて検出するようにしてもよい。

具体的には、上記の実施例１と同様に、要素に内包される位置にある含有率判断点の個数（例えば、個数「４」）を算出した後、実施例２に係る解析装置１０は、図１０に示すように、算出された含有率判断点の個数が所定の閾値近辺の値（例えば、所定の閾値が「５」である場合には、閾値近辺の値は、「４」〜「６」）であるかを判定する。

そして、解析装置１０は、算出された含有率判断点の個数が所定の閾値近辺の値（例えば、所定の閾値が「５」である場合には、「４」〜「６」の値）である場合には、ソリッドを等分割よりも細かく等分割させる直線を改めて適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる含有率判断点を改めて検出する。図の例で言えば、解析装置１０は、各ソリッドを十六分割させる直線を適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる二十五個の含有率判断点を検出する。

そして、解析装置１０は、含有率判断点が改めて検出されたソリッドについて、その検出された各含有率判断点が要素に内包される位置にあるか否かを判定し、その要素に内包される位置にある含有率判断点の個数を改めて算出する。例えば、解析装置１０は、図の例を用いて具体的に説明すると、解析装置１０は、要素に内包される位置にある含有率判断点の個数が「１４」であることを算出する。なお、全部の含有率判断点の数が「２５」あり、要素に内包される位置にある含有率判断点の数が「１４」であるので、ソリッド内における要素の割合（含有率）は、１４／２５＝５６％である。

続いて、解析装置１０は、含有率判断点の個数が改めて算出されたソリッドについて、その算出された含有率判断点の個数が所定の閾値以上であるか否かを改めて判定し、その含有率判断点の個数が所定の閾値以上である場合には、要素が有る旨を示す情報を振り分け、含有率判断点の個数が所定の閾値未満である場合には、要素が無い旨を示す情報を振り分ける。図の例で言えば、解析装置１０は、算出された含有率判断点の個数が「１４」であって、所定の閾値「１３」以上であると判定し、そのソリッドに対しては、要素が有る旨を示す情報を振り分けて、解析用モデルを作成する。その後、解析装置１０は、その解析用モデルを用いて解析対象を解析する。

このように、算出された含有率判断点の個数が所定の閾値近辺の値となるソリッドについては、そのソリッドを等分割よりも細かく等分割させる直線を改めて適用して、各直線およびメッシュが互いに交わる含有率判断点を改めて検出し、含有率判断点が改めて検出されたソリッドについて、その検出された各含有率判断点が要素に内包される位置にあるか否かを判定し、その要素に内包される位置にある含有率判断点の個数を改めて算出し、含有率判断点の個数が改めて算出されたソリッドについて、その算出された含有率判断点の個数が所定の閾値以上であるか否かを改めて判定し、その含有率判断点の個数が所定の閾値以上である場合には、要素が有る旨を示す情報を振り分け、含有率判断点の個数が所定の閾値未満である場合には、要素が無い旨を示す情報を振り分けるので、ソリッド内に要素が有るか無いかを示す有無情報を精度良く振り分けることが可能である。具体的には、算出された含有率判断点の個数が所定の閾値近辺の値となるソリッドについては、ソリッドをさらに細かく分割して含有率判断点の数を増やし、より正確な要素の含有率を測る。

（２）システム構成等
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、メッシュ配置部１３ａと含有率判断点検出部１３ｂを統合してもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（例えば、ソリッドをいくつに分割するかを示す情報）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

（３）プログラム
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１１を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１１は、解析装置を実行するコンピュータを示す図である。

同図に示すように、解析装置としてのコンピュータ６００は、入力部１１、出力部１２、ＨＤＤ６１０、ＲＡＭ６２０、ＲＯＭ６３０およびＣＰＵ６４０をバス６５０で接続して構成される。

そして、ＲＯＭ６３０には、上記の実施例と同様の機能を発揮する解析装置、つまり、図１１に示すように、メッシュ配置プログラム６３１、含有率判断点検出プログラム６３２、含有率判断点算出プログラム６３３、モデル作成プログラム６３４および解析プログラム６３５が予め記憶されている。なお、プログラム６３１〜６３５については、図１１に示した解析装置の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。

そして、ＣＰＵ６４０が、これらのプログラム６３１〜６３５をＲＯＭ６３０から読み出して実行することで、図１１に示すように、各プログラム６３１〜６３５は、メッシュ配置プロセス６４１、含有率判断点検出プロセス６４２、含有率判断点算出プロセス６４３、モデル作成プロセス６４４および解析プロセス６４５として機能するようになる。各プロセス６４１〜６４５は、図２に示したメッシュ配置部１３ａ、含有率判断点検出部１３ｂ、含有率判断点算出部１３ｃ、モデル作成部１３ｄ、解析部１３ｅにそれぞれ対応する。

また、ＨＤＤ６１０には、図１１に示すように、メッシュ配置画像テーブル６１１および解析用モデルテーブル６１２が設けられる。なお、メッシュ配置画像テーブル６１１および解析用モデルテーブル６１２は、図２に示したメッシュ配置画像記憶部１４ａおよび解析用モデル記憶部１４ｂに対応する。そして、ＣＰＵ６４０は、メッシュ配置画像テーブル６１１および解析用モデルテーブル６１２に対してデータを登録するとともに、メッシュ配置画像テーブル６１１および解析用モデルテーブル６１２からメッシュ配置画像データ６２１および解析用モデルデータ６２２を読み出してＲＡＭ６２０に格納し、ＲＡＭ６２０に格納されたメッシュ配置画像データ６２１および解析用モデルデータ６２２に基づいて処理を実行する。

以上のように、本発明に係る解析装置、モデル作成方法およびモデル作成プログラムは入力された解析対象である要素にメッシュを配置して複数のソリッドに分割し、各ソリッド内に要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分けて解析用モデルを作成し、その解析用モデルを用いて解析対象を解析する場合に有用であり、特に、解析処理を速くすることに適する。

実施例１に係る解析装置の概要および特徴を説明するための図である。 実施例１に係る解析装置の構成を示すブロック図である。 メッシュ配置画像記憶部に記憶されたメッシュ配置画像を示す図である。 解析用モデル記憶部に記憶された解析用モデルを示す図である。 メッシュを配置する処理を説明するための図である。 含有率判断点を検出する処理を説明するための図である。 要素に内包される位置にある含有率判断点の個数を算出する処理を説明するための図である。 有無情報をソリッドごとに振り分ける処理を説明するための図である。 実施例１に係る解析処理の手順を示すフローチャートである。 実施例２に係る解析装置を説明するための図である。 解析装置を実行するコンピュータを示す図である。

符号の説明

１０ 解析装置
１１ 入力部
１２ 出力部
１３ 制御部
１３ａ メッシュ配置部
１３ｂ 含有率判断点検出部
１３ｃ 含有率判断点算出部
１３ｄ モデル作成部
１３ｅ 解析部
１４ 記憶部
１４ａ メッシュ配置画像記憶部
１４ｂ 解析用モデル記憶部

Claims (4)

1. 入力された解析対象である要素にメッシュを配置して複数のソリッドに分割し、各ソリッド内に前記要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分けて解析用モデルを作成し、当該解析用モデルを用いて前記解析対象を解析する解析装置であって、
   前記複数のソリッドごとに、各ソリッドを偶数の格子状に等分割する直線を適用し、適用した直線同士、および、適用した直線とソリッドの境界線との交点を検出する交点検出手段と、
   前記複数のソリッドごとに、前記交点検出手段によって検出された各交点が前記要素に内包される位置にあるか否かを判定し、当該要素に内包される位置にある交点の個数を算出する交点個数算出手段と、
   前記複数のソリッドごとに、前記交点個数算出手段によって算出された交点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、当該交点の個数が前記所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が有る旨を示す情報を振り分け、前記交点の個数が前記所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が無い旨を示す情報を振り分けて、前記解析用モデルを作成するモデル作成手段と、
   を備えることを特徴とする解析装置。
2. 前記交点検出手段は、前記交点個数算出手段によって算出された交点の個数が前記所定の閾値近辺の値となるソリッドについては、当該ソリッドを前記等分割よりも細かく等分割させる直線を改めて適用して、各直線および前記メッシュが互いに交わる交点を改めて検出し、
   前記交点個数算出手段は、前記交点検出手段によって交点が改めて検出されたソリッドについて、当該検出された各交点が前記要素に内包される位置にあるか否かを判定し、当該要素に内包される位置にある交点の個数を改めて算出し、
   前記モデル作成手段は、前記交点個数算出手段によって交点の個数が改めて算出されたソリッドについて、当該算出された交点の個数が前記所定の閾値以上であるか否かを改めて判定し、当該交点の個数が前記所定の閾値以上である場合には、前記要素が有る旨を示す情報を振り分け、前記交点の個数が前記所定の閾値未満である場合には、前記要素が無い旨を示す情報を振り分けることを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
3. 入力された解析対象である要素にメッシュを配置して複数のソリッドに分割し、各ソリッド内に前記要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分けて解析用モデルを作成するコンピュータを制御するコンピュータの制御方法であって、
   前記コンピュータが前記複数のソリッドごとに、各ソリッドを偶数の格子状に等分割する直線を適用し、適用した直線同士、および、適用した直線とソリッドの境界線との交点を検出する交点検出工程と、
   前記コンピュータが前記複数のソリッドごとに、前記交点算出工程によって検出された各交点が前記要素に内包される位置にあるか否かを判定し、当該要素に内包される位置にある交点の個数を算出する交点個数算出工程と、
   前記コンピュータが前記複数のソリッドごとに、前記交点個数検出工程によって算出された交点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、当該交点の個数が前記所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が有る旨を示す情報を振り分け、前記交点の個数が前記所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が無い旨を示す情報を振り分けて、前記解析用モデルを作成するモデル作成工程と、
   を含むことを特徴とするコンピュータの制御方法。
4. 入力された解析対象である要素にメッシュを配置して複数のソリッドに分割し、各ソリッド内に前記要素が有るか無いかを示す有無情報をソリッドごとに振り分けて解析用モデルを作成するモデル作成方法をコンピュータに実行させるモデル作成プログラムであって、
   前記複数のソリッドごとに、各ソリッドを偶数の格子状に等分割する直線を適用し、適用した直線同士、および、適用した直線とソリッドの境界線との交点を検出する交点検出手順と、
   前記複数のソリッドごとに、前記交点検出手順によって検出された各交点が前記要素に内包される位置にあるか否かを判定し、当該要素に内包される位置にある交点の個数を算出する交点個数算出手順と、
   前記複数のソリッドごとに、前記交点個数算出手順によって算出された交点の個数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、当該交点の個数が前記所定の閾値以上であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が有る旨を示す情報を振り分け、前記交点の個数が前記所定の閾値未満であると判定されたソリッドに対しては、前記要素が無い旨を示す情報を振り分けて、前記解析用モデルを作成するモデル作成手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするモデル作成プログラム。

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