JP4974796B2 - Display device and display method - Google Patents

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Description

本発明は、3次元形状データを表示する表示装置および表示方法に関し、より詳細には、3次元形状データの解析結果をグループ化して表示する表示装置および表示方法に関する。   The present invention relates to a display device and a display method for displaying three-dimensional shape data, and more particularly to a display device and a display method for grouping and displaying analysis results of three-dimensional shape data.

CAD(Computer Aided Design)を用いて特定の部品を設計する際には、部品の性能あるいは品質を評価するために、応力解析、機構解析、あるいは熱流体解析などの解析が行われる。たとえば部品の強度を検証する際には、応力解析を実行した後、応力の大きさに対応した色を3次元モデルに着色し、ユーザは、着色された3次元モデルの座標軸を画面上で回転させながら、応力が高い部分などの特異な部分を探して評価する。   When designing a specific part using CAD (Computer Aided Design), analysis such as stress analysis, mechanism analysis, or thermal fluid analysis is performed in order to evaluate the performance or quality of the part. For example, when verifying the strength of a part, after executing a stress analysis, the color corresponding to the magnitude of the stress is colored on the three-dimensional model, and the user rotates the coordinate axes of the colored three-dimensional model on the screen. While searching, look for and evaluate unique parts such as parts with high stress.

金型部品の設計においては、ヒケ、ソリ、あるいはショートショットなどの射出成形の成形過程に起因するさまざまな製品形状の問題を予め把握するために、設計段階における製品の3次元モデルを用いて、設計段階では意図しない肉厚の薄肉部あるいは厚肉部を把握することが必要となる。   In the design of mold parts, in order to grasp in advance the various product shape problems caused by the molding process of injection molding such as sink, warp, or short shot, using a three-dimensional model of the product at the design stage, At the design stage, it is necessary to grasp an unintended thin portion or thick portion.

第1の従来の技術である肉厚測定方法は、被測定物の3次元形状データによって表される各面に設定された測定点からの法線が対向面と交差する点と上記測定点との距離を肉厚の測定値とする。そして肉厚の測定値を色別表示あるいは文字表示し、厚肉部および薄肉部を見つけやすくするものである(たとえば特許文献1参照)。   A thickness measuring method as a first conventional technique includes a point at which a normal line from a measurement point set on each surface represented by three-dimensional shape data of an object to be measured intersects an opposing surface, and the measurement point. Is the measured thickness. Then, the measured thickness value is displayed by color or text to make it easier to find the thick part and the thin part (for example, see Patent Document 1).

第2の従来の技術である設計装置は、3次元モデルのサーフェス毎に、各サーフェスから3次元モデルの内側方向へ所定肉厚分だけの厚みをもった形状のオフセットソリッドを生成する。オフセットソリッドの構成部分のうち3次元モデルを含まない部分を差分ソリッドとして、3次元モデルのサーフェス毎に作成する。差分ソリッドが作成された場合、差分ソリッドと3次元モデルとが接触する面である接触サーフェスが、薄肉部を形成するサーフェスであり、その接触サーフェスを3次元モデルとともに画像表示することによって、3次元モデルに含まれる基準肉厚以下の薄肉部を表示するものである(たとえば特許文献2参照)。   The design apparatus as the second conventional technique generates an offset solid having a shape corresponding to a predetermined thickness from each surface to the inside of the 3D model for each surface of the 3D model. Of the constituent parts of the offset solid, a part not including the 3D model is created as a differential solid for each surface of the 3D model. When a difference solid is created, the contact surface, which is the surface where the difference solid and the 3D model contact, is a surface that forms a thin-walled portion, and the contact surface is displayed together with the 3D model as a 3D image. A thin portion having a thickness less than or equal to a reference thickness included in the model is displayed (for example, see Patent Document 2).

第3の従来の技術である解析結果表示プログラムは、3次元オブジェクト上に設定された多数のデータ点の座標および解析計算の結果値、たとえば有限要素法を用いて、オブジェクト上に解析メッシュを生成し、節点毎に応力値を計算した結果値を入力とし、該結果値を3次元モデルとして画面上に表示させるプログラムである。該結果値を3次元モデルとして画面上に表示させるとき、3次元オブジェクトを含む空間を複数のグループに区分し、区分されたグループ毎に、各グループ内に含まれる複数のデータ点における前記結果値の最大値をグループ内最大値として抽出する。そして、抽出されたすべてのグループ内最大値を比較し、該グループ内最大値が最大となるグループを特定し、特定されたグループが画面上で可能な限り手前側に表示されるようにビューを調整して表示する。表示される3次元オブジェクトの注目すべき箇所の特定を容易にすることができる(たとえば特許文献3参照)。   The analysis result display program, which is the third conventional technique, generates an analysis mesh on an object using the coordinates of a large number of data points set on the three-dimensional object and the result value of the analysis calculation, for example, the finite element method. In this program, the result value obtained by calculating the stress value for each node is input, and the result value is displayed on the screen as a three-dimensional model. When the result value is displayed on the screen as a three-dimensional model, the space including the three-dimensional object is divided into a plurality of groups, and the result value at a plurality of data points included in each group for each divided group. The maximum value of is extracted as the maximum value in the group. Then, compare all the extracted maximum values in the group, identify the group that has the maximum value in the group, and display the view so that the specified group is displayed on the near side as much as possible on the screen. Adjust and display. It is possible to easily identify a notable part of the displayed three-dimensional object (see, for example, Patent Document 3).

特開2004−310668号公報JP 2004-310668 A 特開2002−063219号公報JP 2002-063219 A 特開2004−295433号公報JP 2004-295433 A

前述の第1の従来の技術では、測定点ごとに色別表示あるいは文字表示された3次元モデルによって厚肉部および薄肉部を見つける場合、ユーザが、すべての測定点についてチェックする必要がある。特に、放熱孔あるいはリブなどのように同一形状の繰り返し構造をもつ3次元形状においては、「繰り返される1つの形状に属する測定点の数×繰り返し数」に相当する結果が表示される。したがって、繰り返し構造のように同じ厚さであっても、すべての測定点についてチェックしなければならないという問題があり、チェックに多大な時間を要する。さらに、第1の従来の技術では、3次元モデルの表面に、解析結果に応じた着色をする場合、所望の解析結果を持つ部位を見つけるためには、3次元モデルの座標軸を回転させる操作によって、所望の解析結果に対応する色の部位を自分で探す必要性があり、時間を要する。さらに複雑な形状においては、外部から見えない部位などを見落としてしまうおそれがある。   In the first conventional technique described above, when a thick part and a thin part are found by a three-dimensional model displayed by color or by character for each measurement point, the user needs to check all the measurement points. In particular, in a three-dimensional shape having a repeating structure of the same shape such as a heat radiating hole or a rib, a result corresponding to “the number of measurement points belonging to one repeated shape × the number of repetitions” is displayed. Therefore, there is a problem that all measurement points must be checked even if the thickness is the same as in a repeated structure, and the check takes a long time. Further, in the first conventional technique, when the surface of the three-dimensional model is colored according to the analysis result, in order to find a part having a desired analysis result, an operation of rotating the coordinate axis of the three-dimensional model is performed. Since it is necessary to search for a color portion corresponding to a desired analysis result, it takes time. Further, in a complicated shape, there is a risk of overlooking a part that cannot be seen from the outside.

第2の従来の技術は、サーフェスごとに評価するものであるが、繰り返し構造がある場合には、第1の従来の技術と同様に、繰り返し数分評価しなければならないという問題があり、チェックに時間を要する。   The second conventional technique evaluates each surface. However, if there is a repeating structure, there is a problem that the number of repetitions must be evaluated as in the first conventional technique. Takes time.

第3の従来の技術は、3次元オブジェクトを含む空間を複数のグループに区分し、解析計算の結果値の最大値を含むグループを、画面上で可能な限り手前側に表示して、これらの欠点を改善するものである。しかしながら、繰り返し構造をもつ3次元モデルに対しては、最大値を含むグループが繰り返し数分存在し、それらをすべて画面上で可能な限り手前側に表示することは困難であり、繰り返し構造について複数回のチェックが必要になる。   In the third conventional technique, a space including a three-dimensional object is divided into a plurality of groups, and a group including the maximum value of the result of analysis calculation is displayed as close as possible on the screen. This is to improve the drawbacks. However, for a three-dimensional model having a repeating structure, there are as many groups as the number of repetitions including the maximum value, and it is difficult to display all of them on the front side as much as possible on the screen. It is necessary to check once.

本発明の目的は、繰り返し構造を有する3次元形状データの解析結果について、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができる表示装置および表示方法を提供することである。   An object of the present invention is to provide a display device and a display method capable of reducing the number of analysis results to be checked by a user for analysis results of three-dimensional shape data having a repetitive structure.

本発明は、3次元の形状モデルを表す3次元形状データ、およびその3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶する記憶部と、
前記複数の評価点の中から、記憶部に記憶される解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する抽出部と、
抽出部によって抽出された評価点を対象に、記憶部に記憶される3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化する閉平面グループ化部と、
閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する類似グループ化部と、
類似グループ化部によってグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する表示部とを含むことを特徴とする表示装置である。
According to the present invention, three-dimensional shape data representing a three-dimensional shape model and analysis analyzed by a predetermined analysis procedure for each of a plurality of evaluation points on a surface constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data A storage unit for storing analysis result data representing the value of the result;
An extraction unit that extracts an evaluation point that satisfies a predetermined extraction condition from a value of the analysis result indicated by the analysis result data stored in the storage unit from the plurality of evaluation points;
For the evaluation points extracted by the extraction unit, for each closed plane constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data stored in the storage unit, of the evaluation points included in each closed plane, A closed plane grouping unit that groups evaluation points having the same value as a closed plane group;
Of the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit, the number of evaluation points included in each closed plane group is the same, and the analysis result value of the evaluation points included in each closed plane group A similar grouping unit for grouping closed plane groups whose average value is within a predetermined average value shift allowable range indicating the allowable range of average value shift as a similar group;
And a display unit that displays the value of the analysis result for each similar group grouped by the similar grouping unit.

また本発明は、前記閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルとの距離が予め定める基準長未満の閉平面グループを、近傍距離グループとしてグループ化する近傍距離グループ化部をさらに含み、
前記類似グループ化部は、
前記近傍距離グループ化部によってグループ化された近傍距離グループのうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める第2平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループを、類似グループとしてグループ化し、
前記閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、前記近傍距離グループ化部によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が前記予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化することを特徴とする。
Further, the present invention provides a normal vector of any one of normal vectors at an evaluation point included in one closed plane group among the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit, and another A neighborhood distance grouping unit for grouping closed plane groups whose distance from any one of the normal vectors at the evaluation points included in the closed plane group is less than a predetermined reference length as a neighborhood distance group; In addition,
The similar grouping unit includes:
Of the neighborhood distance groups grouped by the neighborhood distance grouping unit, the number of evaluation points included in each neighborhood distance group is equal, and the neighborhood distance group of the analysis result values of the evaluation points included in each neighborhood distance group A group of neighboring distances whose average value is within a predetermined second average value shift tolerance range indicating a tolerance range of the average value as a similar group,
Among the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit, each of the closed plane groups among the remaining closed plane groups excluding the closed plane group grouped into the neighborhood distance group by the neighborhood distance grouping unit. The closed plane group in which the number of evaluation points included in each of the closed plane groups is equal and the average value of the analysis results of the evaluation points included in each closed plane group is within the predetermined average value shift allowable range, It is characterized by grouping as a similar group.

また本発明は、前記法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する3次元の形状モデルの外側方向への外向き法線ベクトルを含み、前記外向き法線ベクトルの長さは、前記外向き法線ベクトルの評価点が含まれる面に対向する対向面があるときは、前記外向き法線ベクトルの評価点と、前記外向き法線ベクトルが前記対向面と交差する点との距離であり、
前記解析結果の値が、前記外向き法線ベクトルの長さであり、
前記予め定める抽出条件は、前記外向き法線ベクトルの長さによって決められる条件であることを特徴とする。
In the invention, it is preferable that the normal vector includes an outward normal vector in an outward direction of a three-dimensional shape model forming a surface including an evaluation point of the normal vector, When there is an opposing surface that opposes the surface that includes the evaluation point of the outward normal vector, the length of the outward normal vector intersects with the opposing surface. Is the distance to the point to be
The value of the analysis result is the length of the outward normal vector;
The predetermined extraction condition is a condition determined by a length of the outward normal vector.

また本発明は、前記法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する3次元の形状モデルの内側方向への内向き法線ベクトルを含み、前記内向き法線ベクトルの長さは、前記内向き法線ベクトルの評価点と、前記内向き法線ベクトルが最初に交差する前記面上の交差点との距離であり、
前記解析結果の値が、前記内向き法線ベクトルの長さであり、
前記予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さによって決められる条件であることを特徴とする。
In the invention, it is preferable that the normal vector includes an inward normal vector inward of a three-dimensional shape model that forms a surface including an evaluation point of the normal vector, The length is the distance between the evaluation point of the inward normal vector and the intersection on the surface where the inward normal vector first intersects;
The value of the analysis result is the length of the inward normal vector;
The predetermined extraction condition is a condition determined by a length of the inward normal vector.

また本発明は、前記予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さが予め定める第1の長さ以上の長さであるという第1の抽出条件と、前記内向き法線ベクトルの長さが前記第1の長さ以下でかつ予め定める第2の長さ未満の長さであるという第2の抽出条件とを少なくとも含む複数の評価点抽出条件を含み、
前記抽出部は、前記複数の評価点抽出条件ごとに評価点を抽出し、
前記閉平面グループ化部、前記近傍距離グループ化部、および前記類似グループ化部は、前記複数の評価点抽出条件ごとにグループ化し、
前記表示部は、前記類似グループ化部によってグループ化された類似グループごとの解析結果の値を、各評価点抽出条件でグループ化された類似グループごとに表示することを特徴とする。
According to the present invention, the predetermined extraction condition includes a first extraction condition that a length of the inward normal vector is equal to or longer than a predetermined first length, and the inward normal vector A plurality of evaluation point extraction conditions including at least a second extraction condition that the length is equal to or shorter than the first length and less than a predetermined second length;
The extraction unit extracts an evaluation point for each of the plurality of evaluation point extraction conditions,
The closed plane grouping unit, the neighborhood distance grouping unit, and the similar grouping unit are grouped for each of the plurality of evaluation point extraction conditions,
The display unit displays the value of the analysis result for each similar group grouped by the similar grouping unit for each similar group grouped under each evaluation point extraction condition.

また本発明は、記憶部、抽出部、閉平面グループ化部、類似グループ化部および表示部を含む表示装置が実行する表示方法であって、
記憶部によって、3次元の形状モデルを表す3次元形状データ、およびその3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶する記憶工程と、
抽出部によって、前記複数の評価点の中から、記憶工程で記憶された解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する抽出工程と、
閉平面グループ化部によって、抽出工程で抽出された評価点を対象に、記憶工程で記憶された3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化する閉平面グループ化工程と、
類似グループ化部によって、閉平面グループ化工程でグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する類似グループ化工程と、
表示部によって、類似グループ化工程でグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する表示工程とを含むことを特徴とする表示方法である。
Further, the present invention is a display method executed by a display device including a storage unit, an extraction unit, a closed plane grouping unit, a similar grouping unit, and a display unit,
Analysis analyzed by the storage unit according to a predetermined analysis procedure for three-dimensional shape data representing a three-dimensional shape model and a plurality of evaluation points on a surface constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data A storage step of storing analysis result data representing the value of the result;
An extraction step for extracting an evaluation point that satisfies a predetermined extraction condition by the value of the analysis result indicated by the analysis result data stored in the storage step from the plurality of evaluation points by the extraction unit ;
The closed plane grouping unit includes the evaluation points extracted in the extraction process as targets, and includes each closed plane that constitutes the 3D shape model indicated by the 3D shape data stored in the storage process. A closed plane grouping step for grouping evaluation points having the same analysis result value among the evaluation points as a closed plane group;
Of the closed plane groups grouped in the closed plane grouping process by the similar grouping unit, the number of evaluation points included in each closed plane group is the same, and the analysis result of the evaluation points included in each closed plane group A similar grouping step of grouping closed plane groups whose average value for each closed plane group of values is within a predetermined average value shift tolerance indicating the allowable range of transition of the average value as a similar group;
And a display step for displaying the value of the analysis result for each similar group grouped in the similar grouping step by the display unit .

本発明によれば、記憶部によって、3次元の形状モデルを表す3次元形状データ、およびその3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データが記憶され、抽出部によって、前記複数の評価点の中から、記憶部に記憶される解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点が抽出される。   According to the present invention, the storage unit analyzes the three-dimensional shape data representing the three-dimensional shape model and the plurality of evaluation points on the surface constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data in advance. Analysis result data representing the value of the analysis result analyzed by the procedure is stored, and the extraction unit extracts a predetermined analysis result value indicated by the analysis result data stored in the storage unit from the plurality of evaluation points. Evaluation points that satisfy the conditions are extracted.

そして、閉平面グループ化部によって、抽出部によって抽出された評価点を対象に、記憶部に記憶される3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点が、閉平面グループとしてグループ化され、類似グループ化部によって、閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループが、類似グループとしてグループ化される。   Then, the closed plane grouping unit applies the evaluation points extracted by the extraction unit to each closed plane for each closed plane constituting the 3D shape model indicated by the 3D shape data stored in the storage unit. Among the evaluation points included, evaluation points with the same analysis result value are grouped as a closed plane group, and each closed plane is selected from the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit by the similar grouping unit. The number of evaluation points included in the group is the same, and the average value for each closed plane group of the analysis result values of the evaluation points included in each closed plane group is a predetermined average value shift indicating the allowable range of the average value shift. Closed plane groups that are within tolerance are grouped as similar groups.

さらに、表示部によって、類似グループ化部によってグループ化された類似グループごとに解析結果の値が表示される。したがって、繰り返し構造を有する3次元形状の解析結果について、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができ、解析結果の確認を短時間でかつ確実に行うことができる。   Further, the display unit displays the analysis result value for each similar group grouped by the similar grouping unit. Therefore, it is possible to reduce the number of analysis results to be checked by the user for the analysis result of the three-dimensional shape having a repetitive structure, and the analysis result can be confirmed in a short time and reliably.

また本発明によれば、記憶部、抽出部、閉平面グループ化部、類似グループ化部および表示部を含む表示装置が表示方法を実行するにあたって、記憶工程で、記憶部によって、3次元の形状モデルを表す3次元形状データ、およびその3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶し、抽出工程で、抽出部によって、前記複数の評価点の中から、記憶工程で記憶された解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する。 Further, according to the present invention, when the display device including the storage unit, the extraction unit, the closed plane grouping unit, the similar grouping unit, and the display unit executes the display method , the storage unit performs the three-dimensional shape in the storage process. Three-dimensional shape data representing a model and analysis result data representing a value of an analysis result analyzed by a predetermined analysis procedure for each of a plurality of evaluation points on a surface constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data In the extraction step, the extraction unit extracts , from the plurality of evaluation points, evaluation points that satisfy the extraction condition defined by the analysis result value indicated by the analysis result data stored in the storage step.

そして、閉平面グループ化工程で、閉平面グループ化部によって、抽出工程で抽出された評価点を対象に、記憶工程で記憶された3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化し、類似グループ化工程で、類似グループ化部によって、閉平面グループ化工程でグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する。 Then, in the closed plane grouping step, the closed plane forming the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data stored in the storage step for the evaluation points extracted in the extraction step by the closed plane grouping unit For each of the evaluation points included in each closed plane, the evaluation points having the same analysis result value are grouped as a closed plane group, and are grouped in the closed plane grouping process by the similar grouping unit in the similar grouping process. The number of evaluation points included in each closed plane group is the same among the generalized closed plane groups, and the average value of each analysis result of the evaluation points included in each closed plane group is the average value. Closed plane groups that fall within a predetermined average value shift allowable range indicating the allowable range of shift are grouped as similar groups.

さらに、表示工程で、表示部によって、類似グループ化工程でグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する。したがって、コンピュータなどで本方法を用いれば、繰り返し構造を有する3次元形状の解析結果について、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができ、解析結果の確認を短時間でかつ確実に行うことができる。 Further, in the display process, the display unit displays the value of the analysis result for each similar group grouped in the similar grouping process. Therefore, if this method is used with a computer or the like, the number of analysis results that the user should check for the analysis result of the three-dimensional shape having a repetitive structure can be reduced, and the analysis result can be confirmed in a short time and reliably. It can be carried out.

図1は、本発明の実施の一形態である表示装置1の構成を示すブロック図である。本発明の表示方法は、表示装置1によって処理され、表示装置1は、たとえばコンピュータシステムによって構成される。   FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a display device 1 according to an embodiment of the present invention. The display method of the present invention is processed by the display device 1, and the display device 1 is constituted by a computer system, for example.

表示装置1を構成するコンピュータシステムは、情報(以下「データ」ともいう)を入力するためのキーボードあるいはマウスなどの入力装置と、情報を出力する液晶パネルあるいはCRT(Cathode Ray Tube)などの出力装置と、ROM(Read Only Memory)およびRAM(Random Access Memory)などの半導体メモリ、あるいは大容量の情報を記憶するためのHDD(Hard Disk Drive)など、プログラムおよびデータを記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶されるプログラムを実行することによってデータを処理し、表示装置1の機能を実現するCPU(Central Processing Unit)と、他の装置あるいは他のコンピュータシステムと情報を送受信するI/O(Input/Output)インタフェースとを含む。   The computer system constituting the display device 1 includes an input device such as a keyboard or a mouse for inputting information (hereinafter also referred to as “data”), and an output device such as a liquid crystal panel or CRT (Cathode Ray Tube) for outputting information. A storage device for storing programs and data, such as a semiconductor memory such as a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory), or an HDD (Hard Disk Drive) for storing a large amount of information, and a storage device A CPU (Central Processing Unit) that realizes the functions of the display device 1 and an I / O (Input / Output) that transmits / receives information to / from other devices or other computer systems. Output) interface.

表示装置1に含まれる装置は、これらに限定されるものではなく、表示装置1は、必要に応じて、たとえば、着脱可能な記録媒体であるCD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)、フレキシブルディスク、あるいはIC(Integrated Circuit)カードなどの外部メモリに記憶するデータを読み書きする記録装置、あるいはLAN(Local Area Network)などの通信回線を介して情報、たとえばプログラムあるいはデータを送受信する通信装置を含んでもよい。さらに、出力装置として、プリンタなどの印刷装置を含んでもよい。表示装置1に含まれるこれらの装置は、一般的に用いられている装置であり、詳細な説明は省略する。   The devices included in the display device 1 are not limited to these, and the display device 1 may be a detachable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), a flexible disk, if necessary. Or a recording device that reads and writes data stored in an external memory such as an IC (Integrated Circuit) card, or a communication device that transmits and receives information, such as a program or data, via a communication line such as a LAN (Local Area Network). Good. Further, the output device may include a printing device such as a printer. These devices included in the display device 1 are devices that are generally used and will not be described in detail.

表示装置1は、モデルデータ記憶部11、解析結果記憶部12、異常値抽出部13、評価点グループ化部14、グループ記憶部15、および解析結果表示部16を含む。モデルデータ記憶部11、解析結果記憶部12、異常値抽出部13、評価点グループ化部14、グループ記憶部15、および解析結果表示部16は、表示装置1のCPUが、表示装置1の記憶装置に記憶されるプログラムを実行することによって実現される。   The display device 1 includes a model data storage unit 11, an analysis result storage unit 12, an abnormal value extraction unit 13, an evaluation score grouping unit 14, a group storage unit 15, and an analysis result display unit 16. The model data storage unit 11, the analysis result storage unit 12, the abnormal value extraction unit 13, the evaluation point grouping unit 14, the group storage unit 15, and the analysis result display unit 16 are stored in the display device 1 by the CPU of the display device 1. This is realized by executing a program stored in the apparatus.

モデルデータ記憶部11は、確認対象である3次元の形状モデルを表す3次元形状データを記憶する。解析結果記憶部12は、モデルデータ記憶部11に記憶される3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに、予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶する。予め定める解析手順は、たとえば応力解析、機構解析、あるいは熱流体解析等の解析手順であり、解析結果の値は、たとえば評価点における法線ベクトルの長さである。解析結果データは、評価点を識別するためのID(Identification)および評価点の座標などの評価点に関するデータも含む。モデルデータ記憶部11および解析結果記憶部12は、表示装置1の記憶装置にこれらのデータを記憶する。   The model data storage unit 11 stores three-dimensional shape data representing a three-dimensional shape model to be confirmed. The analysis result storage unit 12 is an analysis result analyzed by a predetermined analysis procedure for each of a plurality of evaluation points on the surface constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data stored in the model data storage unit 11. Analysis result data representing the value of is stored. The predetermined analysis procedure is, for example, an analysis procedure such as stress analysis, mechanism analysis, or thermal fluid analysis, and the value of the analysis result is, for example, the length of the normal vector at the evaluation point. The analysis result data also includes data relating to evaluation points such as an ID (Identification) for identifying the evaluation points and the coordinates of the evaluation points. The model data storage unit 11 and the analysis result storage unit 12 store these data in the storage device of the display device 1.

異常値抽出部13は、モデルデータ記憶部11に記憶される3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点の中から、解析結果記憶部12に記憶される解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する。確認項目が複数ある場合は、予め定める抽出条件は確認項目ごとに定められ、異常値抽出部13は、確認項目ごとに評価点を抽出する。   The abnormal value extraction unit 13 is stored in the analysis result storage unit 12 from a plurality of evaluation points on the surface constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data stored in the model data storage unit 11. Evaluation points satisfying the extraction condition defined by the value of the analysis result indicated by the analysis result data are extracted. When there are a plurality of confirmation items, a predetermined extraction condition is determined for each confirmation item, and the abnormal value extraction unit 13 extracts an evaluation score for each confirmation item.

確認項目は、たとえば、3次元の形状モデルを形成する2つの面に挟まれた部分の厚さである「肉厚」についての確認項目であり、厚い肉厚である厚肉の確認項目および薄い肉厚である薄肉の確認項目の2つの確認項目を含む。肉厚は、法線ベクトルを用いて表され、法線ベクトルは、評価点を含む面に対する評価点における法線方向のベクトルである。「肉厚」についての評価点における法線ベクトルは、評価点を含む面を形成する3次元の形状モデルの内側方向への法線ベクトルであり、肉厚つまり法線ベクトルの長さは、その法線ベクトルの評価点と、その法線ベクトルが最初に交差する前記面上の交差点との距離である。内側方向への法線ベクトルが内向き法線ベクトルである。   The confirmation item is, for example, a confirmation item for “thickness” that is a thickness of a portion sandwiched between two surfaces forming a three-dimensional shape model. It includes two confirmation items, a thin confirmation item that is thick. The wall thickness is expressed using a normal vector, and the normal vector is a vector in the normal direction at the evaluation point with respect to the surface including the evaluation point. The normal vector at the evaluation point for “thickness” is the normal vector inward of the three-dimensional shape model that forms the surface including the evaluation point, and the thickness, that is, the length of the normal vector, is This is the distance between the evaluation point of the normal vector and the intersection on the plane where the normal vector first intersects. The normal vector in the inward direction is the inward normal vector.

予め定める抽出条件は、たとえばユーザによって予め設定される条件であり、たとえば厚肉の確認項目については、法線ベクトルの長さが予め定める第1の長さ以上の長さであるという条件であり、薄肉の確認項目については、法線ベクトルの長さが第1の長さ以下でかつ予め定める第2の長さ未満の長さであるという条件である。   The predetermined extraction condition is, for example, a condition set in advance by the user. For example, for a thick check item, the normal vector length is equal to or longer than a predetermined first length. For the check item for thin wall, the condition is that the length of the normal vector is equal to or shorter than the first length and less than the predetermined second length.

評価点グループ化部14は、閉平面グループ化部141、近傍距離グループ化部142、および類似グループ化部143を含み、異常値抽出部13によって抽出された評価点を確認項目ごとにグループ化する。   The evaluation point grouping unit 14 includes a closed plane grouping unit 141, a neighborhood distance grouping unit 142, and a similar grouping unit 143, and groups the evaluation points extracted by the abnormal value extraction unit 13 for each confirmation item. .

閉平面グループ化部141は、モデルデータ記憶部11に記憶される3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化する。閉平面は、閉じている周辺によって形成されている平面である。   The closed plane grouping unit 141 calculates the value of the analysis result among the evaluation points included in each closed plane for each closed plane constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data stored in the model data storage unit 11. The evaluation points that match are grouped as a closed plane group. A closed plane is a plane formed by a closed periphery.

近傍距離グループ化部142は、閉平面グループ化部141によってグループ化された閉平面グループのうち、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルとの距離が予め定める基準長未満の閉平面グループを、近傍距離グループとしてグループ化する。2つの法線ベクトルの距離は、一の法線ベクトル上のいずれかの点と、他の法線ベクトル上のいずれかの点との距離のうち、最短の距離とする。2つの法線ベクトルを延伸した2つ直線上の点間の距離のうち最短の距離とすると、近傍でない法線ベクトルの評価点をグループ化する可能性があるので採用しない。   The neighborhood distance grouping unit 142 includes any one of the normal vectors at the evaluation points included in one closed plane group among the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit 141. The closed plane groups whose distance from any one of the normal vectors at the evaluation points included in the other closed plane groups is less than a predetermined reference length are grouped as neighborhood distance groups. The distance between the two normal vectors is the shortest distance among the distances between any point on one normal vector and any point on the other normal vector. If the shortest distance among the points on two straight lines obtained by extending two normal vectors is used, the evaluation points of normal vectors that are not in the vicinity may be grouped.

近傍距離グループ化部142によるグループ化は、グループ化による効果がない場合、すなわちグループ化によって、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができない場合は行う必要がない。たとえば厚みに直接依存しない「応力」などの解析結果を表示する場合は、対面関係などの近傍距離でも解析結果の値が異なるので、グループ化による効果は小さく、近傍距離グループ化部142によるグループ化は行わない。「肉厚」などの厚みについての解析結果を表示する場合は、平行な対面関係では必ず法線ベクトルの長さつまり解析結果の値が同じになるので、グループ化による効果は大きく、近傍距離グループ化部142によるグループ化を行う。   The grouping by the neighborhood distance grouping unit 142 does not need to be performed when there is no effect of the grouping, that is, when the number of analysis results to be checked by the user cannot be reduced by the grouping. For example, when displaying an analysis result such as “stress” that does not directly depend on the thickness, the effect of the grouping is small because the value of the analysis result is different even in the neighborhood distance such as the face-to-face relationship, and the grouping by the neighborhood distance grouping unit 142 is performed. Do not do. When displaying analysis results for thicknesses such as “thickness”, the length of the normal vector, that is, the value of the analysis result is always the same in parallel face-to-face relationships, so the effect of grouping is great, and the neighborhood distance group The grouping unit 142 performs grouping.

類似グループ化部143は、近傍距離グループ化部142によってグループ化された近傍距離グループのうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める第2平均値変移許容範囲である近傍距離平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループを、類似グループとしてグループ化する。類似グループ化部143は、さらに、閉平面グループ化部141によってグループ化された閉平面グループのうち、近傍距離グループ化部142によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲である閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する。   The similar grouping unit 143 analyzes the evaluation points included in each of the neighborhood distance groups and the number of evaluation points included in each of the neighborhood distance groups among the neighborhood distance groups grouped by the neighborhood distance grouping unit 142. The neighborhood distance group in which the average value of each neighborhood distance group of the result values is within the neighborhood distance average value transition allowable range which is a predetermined second average value transition allowable range indicating the allowable range of the average value transition is determined as a similar group. Group as. The similar grouping unit 143 further removes the remaining closed groups except for the closed plane groups grouped into the neighborhood distance groups by the neighborhood distance grouping unit 142 among the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit 141. Among the plane groups, the number of evaluation points included in each closed plane group is the same, and the average value of the analysis results of the evaluation points included in each closed plane group is allowed to change in the average value. Closed plane groups within the closed plane average value change allowable range, which is a predetermined average value change allowable range indicating the range, are grouped as similar groups.

グループ記憶部15は、評価点グループ化部14によってグループ化された評価点の情報を記憶する。グループ記憶部15に記憶される評価点の情報は、たとえば評価点を識別するためのID、評価点の座標、測定結果、あるいは解析結果の値などの情報を含む。グループ記憶部15は、評価点の情報を表示装置1の記憶装置に記憶する。   The group storage unit 15 stores information on evaluation points grouped by the evaluation point grouping unit 14. The evaluation point information stored in the group storage unit 15 includes information such as an ID for identifying the evaluation point, the coordinates of the evaluation point, the measurement result, or the value of the analysis result. The group storage unit 15 stores evaluation point information in the storage device of the display device 1.

解析結果表示部16は、評価点グループ化部14によってグループ化された各類似グループの解析結果の値、たとえば類似グループに含まれる評価点の解析結果の値の平均値を、各確認項目の類似グループごとに後述する表示画面50に表示する。解析結果表示部16は、表示画面50を表示装置1の液晶パネルあるいはCRTなど情報を表示する装置に表示する。   The analysis result display unit 16 displays the value of the analysis result of each similar group grouped by the evaluation point grouping unit 14, for example, the average value of the analysis result of the evaluation points included in the similar group. Each group is displayed on a display screen 50 described later. The analysis result display unit 16 displays the display screen 50 on a device that displays information, such as a liquid crystal panel of the display device 1 or a CRT.

本実施の形態のモデルデータ記憶部11および解析結果記憶部12は、記憶部であり、異常値抽出部13は、抽出部である。閉平面グループ化部141は、閉平面グループ化部であり、近傍距離グループ化部142は、近傍距離グループ化部であり、類似グループ化部143は、類似グループ化部である。解析結果表示部16は、表示部である。   The model data storage unit 11 and the analysis result storage unit 12 of the present embodiment are storage units, and the abnormal value extraction unit 13 is an extraction unit. The closed plane grouping unit 141 is a closed plane grouping unit, the neighborhood distance grouping unit 142 is a neighborhood distance grouping unit, and the similar grouping unit 143 is a similar grouping unit. The analysis result display unit 16 is a display unit.

図2は、表示装置1が解析結果の表示を行う確認対象であるキャビネットの一部2を示す図である。キャビネットの一部2は、放熱孔21が形成された9つの放熱孔部20が基材22に形成されている。   FIG. 2 is a diagram illustrating a part 2 of a cabinet that is a confirmation target on which the display device 1 displays an analysis result. A part 2 of the cabinet has nine base holes 22 formed with base holes 22 in which the heat release holes 21 are formed.

図3は、閉平面グループ化部141によってグループ化する放熱孔部20についての閉平面グループ41の例を示す図である。閉平面30a,30bは、放熱孔部20を形成する2つの平行な閉平面である。閉平面30aは、異常値抽出部13によって抽出された8つの評価点、つまり評価点31a1〜31a8を含む。各評価点31a1〜31a8には、内側方向の法線ベクトルが形成され、たとえば評価点31a1には、法線ベクトル32a1が形成されている。法線ベクトル32a1の長さは、評価点31a1と、法線ベクトル32a1が閉平面30bと交差する点との距離である。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the closed plane group 41 with respect to the heat radiation holes 20 grouped by the closed plane grouping section 141. The closed planes 30 a and 30 b are two parallel closed planes that form the heat radiation hole 20. The closed plane 30a includes eight evaluation points extracted by the abnormal value extraction unit 13, that is, evaluation points 31a1 to 31a8. A normal vector in the inner direction is formed at each of the evaluation points 31a1 to 31a8. For example, a normal vector 32a1 is formed at the evaluation point 31a1. The length of the normal vector 32a1 is the distance between the evaluation point 31a1 and the point where the normal vector 32a1 intersects the closed plane 30b.

閉平面グループ化部141は、閉平面30aの評価点31a1〜31a8のうち、同じ解析結果の値、つまり法線ベクトルの長さが同じである評価点を閉平面グループとしてグループ化する。図3に示した例では、評価点31a1〜31a8の各法線ベクトルが同じ長さであるので、評価点31a1〜31a8が閉平面グループ41aとして、閉平面グループ化部141によってグループ化されている。   The closed plane grouping unit 141 groups evaluation points having the same analysis result value, that is, the same normal vector length, among the evaluation points 31a1 to 31a8 of the closed plane 30a as a closed plane group. In the example shown in FIG. 3, since the normal vectors of the evaluation points 31a1 to 31a8 have the same length, the evaluation points 31a1 to 31a8 are grouped by the closed plane grouping unit 141 as the closed plane group 41a. .

図4は、近傍距離グループ化部142によってグループ化する放熱孔部20についての近傍距離グループ42の例を示す図である。近傍距離グループ化部142は、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルとの距離が、予め定める基準長未満の閉平面グループを近傍距離グループとしてグループ化する。予め定める基準長は、たとえばユーザによって予め設定される長さである。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the neighborhood distance group 42 for the heat radiation holes 20 grouped by the neighborhood distance grouping portion 142. The neighborhood distance grouping unit 142 includes any one of the normal vectors at the evaluation points included in one closed plane group and the normal vectors at the evaluation points included in the other closed plane groups. A closed plane group whose distance to any one of the normal vectors is less than a predetermined reference length is grouped as a neighborhood distance group. The predetermined reference length is a length set in advance by the user, for example.

図4に示した例では、2つの閉平面グループ41a,41bが示されており、近傍距離グループ化部142は、閉平面グループ41aに含まれる評価点31a1についての法線ベクトル32a1と、閉平面グループ41bに含まれる評価点31b1についての法線ベクトル32b1との距離Lab1が「0」であるので、近傍距離グループ42としてグループ化する。図4に示した例は、平行な対面関係にある面上の評価点についての近傍距離グループ42の例であり、法線ベクトルが同一直線上になる2つの法線ベクトル間の距離Lが「0」となるので、その2つの法線ベクトルの評価点を含む閉平面グループが近傍距離グループ化部142によってグループ化される。   In the example shown in FIG. 4, two closed plane groups 41a and 41b are shown, and the neighborhood distance grouping unit 142 includes a normal vector 32a1 for the evaluation point 31a1 included in the closed plane group 41a, and a closed plane. Since the distance Lab1 between the evaluation point 31b1 included in the group 41b and the normal vector 32b1 is “0”, the evaluation point 31b1 is grouped as a neighborhood distance group. The example shown in FIG. 4 is an example of the neighborhood distance group 42 for the evaluation points on the faces having a parallel face-to-face relationship, and the distance L between two normal vectors whose normal vectors are on the same straight line is “ Therefore, the close plane group including the evaluation points of the two normal vectors is grouped by the neighborhood distance grouping unit 142.

図5は、近傍距離グループ化部142によってグループ化する対象が正方形柱3である場合の近傍距離グループ42の例を示す図である。図5に示した例は、正方形柱3の各側面に評価点があり、2つの法線ベクトルが平行ではない例である。この場合も、2つの法線ベクトル間の距離Lが予め定める基準長未満の近隣関係にあれば、近傍距離グループ化部142によってグループ化される。たとえば、側面30x上の評価点31x1の法線ベクトル32x1と、側面30y上の評価点31y1の法線ベクトル32y1との距離Lxyが、予め定める基準長未満であれば、近傍距離グループ化部142によってグループ化される。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the neighborhood distance group 42 when the object to be grouped by the neighborhood distance grouping unit 142 is the square pillar 3. The example shown in FIG. 5 is an example in which there are evaluation points on each side of the square pillar 3 and the two normal vectors are not parallel. Also in this case, if the distance L between the two normal vectors is in a neighbor relationship that is less than a predetermined reference length, the neighborhood distance grouping unit 142 groups them. For example, if the distance Lxy between the normal vector 32x1 of the evaluation point 31x1 on the side surface 30x and the normal vector 32y1 of the evaluation point 31y1 on the side surface 30y is less than a predetermined reference length, the neighborhood distance grouping unit 142 Grouped.

図6は、類似グループ化部143によってグループ化する放熱孔部20についての類似グループ43の例を示す図である。類似グループ化部143は、近傍距離グループ化部142によってグループ化された近傍距離グループ42のうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が、予め定める近傍距離平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループを、類似グループとしてグループ化する。類似グループ化部143は、さらに、閉平面グループ化部141によってグループ化された閉平面グループのうち、近傍距離グループ化部142によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、予め定める閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する。予め定める近傍距離平均値変移許容範囲および予め定める閉平面平均値変移許容範囲は、たとえばユーザによって予め設定される値である。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the similar group 43 for the heat radiating hole portions 20 grouped by the similar grouping portion 143. The similar grouping unit 143 has the same number of evaluation points included in each neighborhood distance group among the neighborhood distance groups 42 grouped by the neighborhood distance grouping unit 142 and the evaluation points included in each neighborhood distance group. The neighborhood distance groups in which the average value of the analysis result values for each neighborhood distance group is within a predetermined neighborhood distance average value transition allowable range are grouped as similar groups. The similar grouping unit 143 further removes the remaining closed groups except for the closed plane groups grouped into the neighborhood distance groups by the neighborhood distance grouping unit 142 among the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit 141. Among the plane groups, the number of evaluation points included in each closed plane group is equal, and the average value of the analysis results of the evaluation points included in each closed plane group is the predetermined closed plane average value. Closed plane groups that are within the transition tolerance are grouped as similar groups. The predetermined neighborhood distance average value change allowable range and the predetermined closed plane average value change allowable range are values set in advance by the user, for example.

図6に示した例は、近傍距離グループ化部142によってグループ化された場合であり、2つの近傍距離グループ42が示されている。いずれの近傍距離グループ42も、同じ形状の放熱孔部20についての近傍距離グループであり、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が16個で等しい。さらに、各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の平均値は、各評価点の法線ベクトルの長さの平均値であり、いずれの法線ベクトルの長さも同じであるので、解析結果の値の平均値の差は「0」である。したがって、類似グループ化部143は、評価点の数が等しく、かつ評価点の解析結果の値の平均値の差が予め定める平均値差未満であるので、2つの近傍距離グループ42を類似グループ43としてグループ化する。   The example shown in FIG. 6 is a case where the neighborhood distance grouping unit 142 performs grouping, and two neighborhood distance groups 42 are shown. Each of the neighborhood distance groups 42 is a neighborhood distance group for the heat radiation hole 20 having the same shape, and the number of evaluation points included in each neighborhood distance group is equal to 16. Furthermore, the average value of the analysis result values of the evaluation points included in each neighborhood distance group is the average value of the lengths of the normal vectors of each evaluation point, and the lengths of all the normal vectors are the same. The difference between the average values of the analysis results is “0”. Therefore, since the number of evaluation points is equal and the difference between the average values of the analysis results of the evaluation points is less than the predetermined average value difference, the similar grouping unit 143 converts the two neighboring distance groups 42 into the similar group 43. Group as.

図7は、解析結果表示部16によって表示するキャビネットの一部2についての表示画面50を示す図である。表示画面50は、リスト表示ウィンドウ51およびモデル表示ウィンドウ52を含む。   FIG. 7 is a diagram showing a display screen 50 for a part 2 of the cabinet displayed by the analysis result display unit 16. The display screen 50 includes a list display window 51 and a model display window 52.

リスト表示ウィンドウ51は、類似グループ化部143によってグループ化された各類似グループの解析結果の値を、各確認項目の類似グループごとにリスト表示するウィンドウある。各類似グループの解析結果の値は、番号が付されて表示される。図7に示したリスト表示ウィンドウ51には、肉厚測定での例が示されており、類似グループを識別するための番号、その類似グループの平均肉厚値、および確認項目の種別、たとえば薄肉および厚肉の種別が示される。図7には、3つの類似グループについて示されており、番号「1」の類似グループは、薄肉の確認項目について平均肉厚値が0.5mmの類似グループであり、番号「2」の類似グループは、薄肉の確認項目について平均肉厚値が0.7mmの類似グループであり、番号「3」の類似グループは、厚肉の確認項目について平均肉厚値が1.5mmの類似グループである。図7に示したリスト表示ウィンドウ51には、3つの類似グループの解析結果の値が示されているが、4つ以上の類似グループの解析結果の値があれば、それらについても表示される。   The list display window 51 is a window that displays a list of analysis result values of each similar group grouped by the similar grouping unit 143 for each similar group of each confirmation item. The value of the analysis result of each similar group is displayed with a number. The list display window 51 shown in FIG. 7 shows an example of wall thickness measurement. The number for identifying a similar group, the average wall thickness value of the similar group, and the type of confirmation item, for example, thin wall And the type of thick wall is shown. FIG. 7 shows three similar groups. The similar group having the number “1” is a similar group having an average thickness value of 0.5 mm for the thin check item, and the similar group having the number “2”. Is a similar group with an average thickness value of 0.7 mm for thin check items, and a similar group with number “3” is a similar group with an average thickness value of 1.5 mm for thick check items. The list display window 51 shown in FIG. 7 shows analysis result values of three similar groups. If there are analysis result values of four or more similar groups, they are also displayed.

モデル表示ウィンドウ52は、確認対象である3次元の形状モデルを、リスト表示ウィンドウ51で選択された類似グループについて、その類似グループに含まれる評価点が属する閉平面を強調して、たとえば周囲の色と異なる色に着色して表示する。リスト表示ウィンドウ51での類似グループの選択は、たとえば画面に表示されるポインタをマウスなどによって移動して、目的の類似グループの番号などに位置付けてクリックすることによって選択する。図7に示したキャビネットの一部2の例では、リスト表示ウィンドウ51の番号「1」の類似グループの解析結果の値の評価点を含む放熱孔部20の閉平面が強調表示されている。   The model display window 52 emphasizes the closed plane to which the evaluation point included in the similar group selected from the similar group selected in the list display window 51 is emphasized for the three-dimensional shape model to be confirmed. And display in a different color. The selection of the similar group in the list display window 51 is performed by, for example, moving the pointer displayed on the screen with a mouse or the like, positioning the target similar group number, and clicking. In the example of part 2 of the cabinet shown in FIG. 7, the closed plane of the heat radiating hole portion 20 including the evaluation point of the analysis result value of the similar group of the number “1” in the list display window 51 is highlighted.

図7に示したキャビネットの一部2の例は、9つの放熱孔部20を含み、1つの放熱孔部20は16個の評価点を有しているので、評価点の総数は、144個になる。すなわち、各放熱孔部20は、8つの評価点を含む2つの閉平面を有し、放熱孔部20の数が9個であるので、評価点の数は、評価点の数「8」と閉平面の数「2」と放熱孔部20の個数「9」とを乗算した144個になる。本実施の形態では、前述のように閉平面グループを類似グループにグループ化することによって、ユーザが確認する数を144個から1個に減らすことができ、異常値の評価点を短時間で確認することができる。   The example of the part 2 of the cabinet shown in FIG. 7 includes nine heat radiating hole portions 20, and one heat radiating hole portion 20 has 16 evaluation points. Therefore, the total number of evaluation points is 144. become. That is, each heat radiating hole portion 20 has two closed planes including eight evaluation points, and the number of the heat radiating hole portions 20 is nine. Therefore, the number of evaluation points is the number of evaluation points “8”. The number of closed planes “2” is multiplied by the number of radiation holes 20 “9” to be 144. In the present embodiment, as described above, the closed plane group is grouped into similar groups, so that the number of user confirmations can be reduced from 144 to 1, and the evaluation points of abnormal values can be confirmed in a short time. can do.

このように、モデルデータ記憶部11および解析結果記憶部12によって、3次元の形状モデルを表す3次元形状データ、およびその3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データがそれぞれ記憶され、異常値抽出部13によって、複数の評価点の中から、解析結果記憶部12に記憶される解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点が抽出される。   As described above, the model data storage unit 11 and the analysis result storage unit 12 are used to represent a plurality of three-dimensional shape data representing a three-dimensional shape model and a plurality of surfaces on the surface constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data. Analysis result data representing the value of the analysis result analyzed by a predetermined analysis procedure for each evaluation point is stored, and is stored in the analysis result storage unit 12 from among a plurality of evaluation points by the abnormal value extraction unit 13. Evaluation points satisfying an extraction condition determined in advance by the value of the analysis result indicated by the analysis result data are extracted.

そして、閉平面グループ化部141によって、異常値抽出部13によって抽出された評価点を対象に、モデルデータ記憶部11に記憶される3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点が、閉平面グループとしてグループ化され、類似グループ化部143によって、閉平面グループ化部141によってグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が予め定める閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループが、類似グループとしてグループ化される。   Then, the closed plane grouping unit 141 forms the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data stored in the model data storage unit 11 for the evaluation points extracted by the abnormal value extraction unit 13. For each of the evaluation points included in each closed plane, the evaluation points having the same analysis result value are grouped as a closed plane group, and are grouped by the closed plane grouping unit 141 by the similar grouping unit 143. Among the closed plane groups, the number of evaluation points included in each closed plane group is equal, and the average value of the analysis results of the evaluation points included in each closed plane group is a predetermined closed plane average value for each closed plane group. Closed plane groups that are within the transition tolerance are grouped as similar groups.

さらに、解析結果表示部16によって、類似グループ化部143によってグループ化された類似グループごとに解析結果の値が表示される。したがって、繰り返し構造を有する3次元形状の解析結果について、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができ、解析結果の確認を短時間でかつ確実に行うことができる。   Further, the analysis result display unit 16 displays the value of the analysis result for each similar group grouped by the similar grouping unit 143. Therefore, it is possible to reduce the number of analysis results to be checked by the user for the analysis result of the three-dimensional shape having a repetitive structure, and the analysis result can be confirmed in a short time and reliably.

さらに、近傍距離グループ化部142によって、閉平面グループ化部141によってグループ化された閉平面グループのうち、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルとの距離が予め定める基準長未満の閉平面グループが、近傍距離グループとしてグループ化される。   Further, any one of the normal vectors at the evaluation points included in one closed plane group among the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit 141 by the neighborhood distance grouping unit 142. Closed plane groups whose distance between the vector and any one of the normal vectors at the evaluation points included in other closed plane groups is less than a predetermined reference length are grouped as neighborhood distance groups. .

そして、類似グループ化部143によって、近傍距離グループ化部142によってグループ化された近傍距離グループのうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が予め定める近傍距離平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループが、類似グループとしてグループ化される。   Then, among the neighborhood distance groups grouped by the neighborhood distance grouping unit 142 by the similar grouping unit 143, the number of evaluation points included in each neighborhood distance group is equal, and the evaluation points included in each neighborhood distance group The neighborhood distance groups in which the average value of the analysis result values for each neighborhood distance group is within a predetermined neighborhood distance average value transition allowable range are grouped as similar groups.

閉平面グループ化部141によってグループ化された閉平面グループのうち、近傍距離グループ化部142によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が予め定める閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループが、類似グループとしてグループ化される。   Among the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit 141, each of the closed plane groups among the remaining closed plane groups excluding the closed plane group grouped by the neighborhood distance grouping unit 142 into the neighborhood distance group. There are closed plane groups in which the number of evaluation points included in each of the closed plane groups is equal and the average value of the analysis results of the evaluation points included in each closed plane group is within a predetermined closed plane average value shift allowable range. , Grouped as similar groups.

したがって、閉平面グループをさらに近傍距離グループにグループ化することによって、ユーザがチェックすべき解析結果の数をさらに低減することができ、解析結果の確認をさらに短時間で行うことができる。   Therefore, by further grouping the closed plane group into neighborhood distance groups, the number of analysis results to be checked by the user can be further reduced, and the analysis results can be confirmed in a shorter time.

さらに、法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する3次元の形状モデルの内側方向への内向き法線ベクトルを含み、前記内向き法線ベクトルの長さは、前記内向き法線ベクトルの評価点と、前記内向き法線ベクトルが最初に交差する面上の交差点との距離である。そして、解析結果の値が、前記内向き法線ベクトルの長さであり、予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さによって決められる条件である。したがって、内向き法線ベクトルの長さによって決められる条件たとえば肉厚によって評価点を抽出することができ、同じ繰り返し構造の肉厚について短時間で確認することができる。   Furthermore, the normal vector includes an inward normal vector inward of a three-dimensional shape model that forms a surface including an evaluation point of the normal vector, and the length of the inward normal vector is: The distance between the evaluation point of the inward normal vector and the intersection on the surface where the inward normal vector first intersects. The value of the analysis result is the length of the inward normal vector, and the predetermined extraction condition is a condition determined by the length of the inward normal vector. Therefore, the evaluation point can be extracted based on the condition determined by the length of the inward normal vector, for example, the thickness, and the thickness of the same repetitive structure can be confirmed in a short time.

さらに、予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さが予め定める第1の長さ以上の長さであるという第1の抽出条件と、前記内向き法線ベクトルの長さが第1の長さ以下でかつ予め定める第2の長さ未満の長さであるという第2の抽出条件とを少なくとも含む複数の評価点抽出条件を含む。そして、異常値抽出部13によって、複数の評価点抽出条件ごとに評価点が抽出され、閉平面グループ化部141、近傍距離グループ化部142、および類似グループ化部143によって、複数の評価点抽出条件ごとにグループ化され、解析結果表示部16によって、類似グループ化部143によってグループ化された類似グループごとの解析結果の値が、各評価点抽出条件でグループ化された類似グループごとに表示される。したがって、肉厚が厚い評価点あるいは肉厚が薄い評価点など複数の項目について、表示することができ、複数の確認項目について短時間に確認することができる。   Further, the predetermined extraction condition includes a first extraction condition that a length of the inward normal vector is equal to or longer than a predetermined first length, and a length of the inward normal vector is a first length. A plurality of evaluation point extraction conditions including at least a second extraction condition that is not more than one length and less than a predetermined second length. Then, the abnormal value extraction unit 13 extracts evaluation points for each of a plurality of evaluation point extraction conditions, and the closed plane grouping unit 141, the neighborhood distance grouping unit 142, and the similar grouping unit 143 extract a plurality of evaluation points. The analysis result display unit 16 displays the value of the analysis result for each similar group grouped by the condition, and displays for each similar group grouped by each evaluation point extraction condition. The Therefore, a plurality of items such as a thick evaluation point or a thin evaluation point can be displayed, and a plurality of confirmation items can be confirmed in a short time.

上述した実施の形態では、確認項目の例示として、肉厚について説明したが、3次元形状の凹部などの隙間の距離であるクリアランスを確認項目にすることもできる。クリアランスについても、肉厚の場合と同様に、法線ベクトルを用いて表される。クリアランスについての評価点における法線ベクトルは、3次元形状の外側方向への法線ベクトルであり、クリアランスである外側方向への法線ベクトルの長さは、その法線ベクトルの評価点からその法線ベクトルが最初に交差する対向面上の交差点までの距離である。評価点から予め定める距離、たとえばその3次元モデルの最長辺の長さの範囲に対向面がない場合は、クリアランスがないものとする。外側方向への法線ベクトルが外向き法線ベクトルである。   In the above-described embodiment, the thickness has been described as an example of the confirmation item. However, the clearance, which is the distance of a gap such as a three-dimensional concave portion, can also be used as the confirmation item. The clearance is also expressed by using a normal vector as in the case of the wall thickness. The normal vector at the evaluation point for the clearance is a normal vector in the outward direction of the three-dimensional shape, and the length of the normal vector in the outward direction as the clearance is calculated from the evaluation point of the normal vector. This is the distance to the intersection on the opposite surface where the line vector first intersects. If there is no facing surface within a predetermined distance from the evaluation point, for example, the length of the longest side of the three-dimensional model, there is no clearance. The normal vector in the outward direction is the outward normal vector.

このように、法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する3次元の形状モデルの外側方向への外向き法線ベクトルを含み、前記外向き法線ベクトルの長さは、前記外向き法線ベクトルの評価点が含まれる面に対向する対向面があるときは、前記外向き法線ベクトルの評価点と、前記外向き法線ベクトルが前記対向面と交差する点との距離である。そして、解析結果の値が、前記外向き法線ベクトルの長さであり、予め定める抽出条件は、前記外向き法線ベクトルの長さによって決められる条件である。したがって、外向き法線ベクトルの長さによって決められる条件たとえばクリアランスによって評価点を抽出することができ、同じ繰り返し構造のクリアランスについて短時間で確認することができる。   In this way, the normal vector includes an outward normal vector in the outward direction of the three-dimensional shape model that forms the surface including the evaluation point of the normal vector, and the length of the outward normal vector is When there is an opposing surface opposite to the surface including the evaluation point of the outward normal vector, the evaluation point of the outward normal vector and the point where the outward normal vector intersects the opposing surface And the distance. The value of the analysis result is the length of the outward normal vector, and the predetermined extraction condition is a condition determined by the length of the outward normal vector. Therefore, an evaluation point can be extracted based on a condition determined by the length of the outward normal vector, for example, clearance, and the clearance of the same repetitive structure can be confirmed in a short time.

図8は、表示装置1が実行する解析結果表示処理の処理手順を示すフローチャートである。解析結果表示処理は、3次元の形状モデルを形成する面上の評価点を、予め定める抽出条件で抽出した後グループ化し、グループ化された類似グループの解析結果を、各確認項目の類似グループごとに表示する。たとえば表示装置1の液晶パネルあるいはCRTなどの情報を表示する装置に表示されるメニュー画面から、解析結果表示処理の開始が選択されると、ステップA1に移る。   FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure of analysis result display processing executed by the display device 1. In the analysis result display process, the evaluation points on the surface forming the three-dimensional shape model are grouped after being extracted under a predetermined extraction condition, and the analysis results of the grouped similar groups are displayed for each similar group of each confirmation item. To display. For example, when the start of the analysis result display process is selected from a menu screen displayed on a device that displays information such as a liquid crystal panel or CRT of the display device 1, the process proceeds to step A1.

解析結果表示処理の前処理工程として、モデルデータ記憶部11によって、3次元の形状モデルを表す3次元形状データを、予め表示装置1の記憶装置に記憶し、解析結果記憶部12によって、その3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに、予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを、予め表示装置1の記憶装置に記憶しておく。   As a pre-processing step of the analysis result display process, the model data storage unit 11 stores 3D shape data representing a 3D shape model in the storage device of the display device 1 in advance, and the analysis result storage unit 12 stores the 3D shape data. Analysis result data representing the value of the analysis result analyzed by a predetermined analysis procedure is stored in advance in the storage device of the display device 1 for each of a plurality of evaluation points on the surface constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data. Remember.

ステップA1では、異常値抽出部13は、モデルデータ記憶部11に記憶される3次元形状データを読込む。ステップA2では、異常値抽出部13は、解析結果記憶部12に記憶される解析結果データを読込む。ステップA3では、異常値抽出部13は、解析結果の値が異常値である評価点を抽出する。具体的には、異常値抽出部13は、読込んだ解析結果データに含まれる評価点に関するデータが示す評価点から、複数の確認項目のうちの1つの確認項目について、予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する。たとえば厚肉の確認項目および薄肉の確認項目がある場合、先ず厚肉の確認項目について、予め定める抽出条件、たとえば解析結果の値が予め定める第1の長さ以上である評価点を抽出する。   In step A1, the abnormal value extraction unit 13 reads the three-dimensional shape data stored in the model data storage unit 11. In step A2, the abnormal value extraction unit 13 reads analysis result data stored in the analysis result storage unit 12. In step A3, the abnormal value extraction unit 13 extracts an evaluation score whose analysis result value is an abnormal value. Specifically, the abnormal value extraction unit 13 satisfies a predetermined extraction condition for one confirmation item among a plurality of confirmation items based on the evaluation point indicated by the data regarding the evaluation point included in the read analysis result data. Extract evaluation points. For example, when there are a thick check item and a thin check item, first, for the thick check item, a predetermined extraction condition, for example, an evaluation point whose analysis result value is equal to or greater than a predetermined first length is extracted.

ステップA4では、閉平面グループ化部141は、閉平面グループ化処理を行う。具体的には、閉平面グループ化部141は、モデルデータ記憶部11に記憶される3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち、解析結果の値が一致する評価点を閉平面グループとしてグループ化する。   In step A4, the closed plane grouping unit 141 performs a closed plane grouping process. Specifically, the closed plane grouping unit 141 calculates the evaluation points included in each closed plane for each closed plane constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data stored in the model data storage unit 11. Among them, evaluation points having the same analysis result value are grouped as a closed plane group.

ステップA5では、近傍距離グループ化部142は、近傍距離グループ化処理を行う。具体的には、近傍距離グループ化部142は、閉平面グループ化部141によってグループ化された閉平面グループについて、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルとの距離が予め定める基準長未満の閉平面グループを近傍距離グループとしてグループ化する。   In step A5, the neighborhood distance grouping unit 142 performs neighborhood distance grouping processing. Specifically, the neighborhood distance grouping unit 142 selects any one of the normal vectors at the evaluation points included in one closed plane group for the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit 141. Closed plane groups whose distance between the normal vector and any one of the normal vectors at the evaluation points included in other closed plane groups is less than a predetermined reference length are grouped as neighborhood distance groups. .

ステップA6では、類似グループ化部143は、類似グループ化処理を行う。具体的には、類似グループ化部143は、近傍距離グループ化部142によってグループ化された近傍距離グループのうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が予め定める近傍距離平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループを、類似グループとしてグループ化し、さらに、閉平面グループ化部141によってグループ化された閉平面グループのうち、近傍距離グループ化部142によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が予め定める閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する。   In step A6, the similar grouping unit 143 performs a similar grouping process. Specifically, the similar grouping unit 143 has the same number of evaluation points included in each neighborhood distance group among the neighborhood distance groups grouped by the neighborhood distance grouping unit 142 and is included in each neighborhood distance group. The neighborhood distance groups in which the average value for each neighborhood distance group of the analysis result values of the evaluation points within the neighborhood distance average value transition allowable range is grouped as similar groups, and further, the closed plane grouping unit 141 performs grouping. The number of evaluation points included in each closed plane group among the remaining closed plane groups excluding the closed plane groups grouped in the neighborhood distance group by the neighborhood distance grouping unit 142 among the grouped closed plane groups. The average value for each closed plane group is the same as the analysis result value of the evaluation points included in each closed plane group. The 閉平 surface groups in Mel 閉平 surface average displacement within the allowable range, grouped into similar groups.

ステップA7では、評価点グループ化部14は、複数の確認項目のうちのすべての確認項目について異常値の抽出を終了したか否かを判定する。すべての確認項目について異常値の抽出を終了すると、ステップA8に進み、すべての確認項目について異常値の抽出を終了していないと、ステップA3に戻る。たとえば厚肉の確認項目および薄肉の確認項目がある場合、厚肉の確認項目については異常値を抽出したが、薄肉の確認項目については、まだ異常値を抽出していないと、ステップA3に戻る。厚肉の確認項目および薄肉の確認項目について異常値を抽出すると、ステップA8に進む。ステップA8では、解析結果表示部16は、各類似グループの解析結果を、各確認項目の類似グループごとに表示して、解析結果表示処理を終了する。   In step A <b> 7, the evaluation point grouping unit 14 determines whether or not extraction of abnormal values has been completed for all confirmation items of the plurality of confirmation items. When extraction of abnormal values is completed for all confirmation items, the process proceeds to step A8. When extraction of abnormal values is not completed for all confirmation items, the process returns to step A3. For example, when there are a thick check item and a thin check item, an abnormal value is extracted for the thick check item, but if an abnormal value is not yet extracted for the thin check item, the process returns to step A3. . When abnormal values are extracted for the thick check item and the thin check item, the process proceeds to step A8. In step A8, the analysis result display unit 16 displays the analysis result of each similar group for each similar group of each confirmation item, and ends the analysis result display process.

図8に示した解析結果表示処理のフローチャートにおいて、記憶工程は、解析結果表示処理の前処理工程であり、抽出工程は、ステップA3であり、閉平面グループ化工程は、ステップA4であり、近傍距離グループ化工程は、ステップA5であり、類似グループ化工程は、ステップA6であり、表示工程は、ステップA8である。   In the flowchart of the analysis result display process shown in FIG. 8, the storage process is a pre-process of the analysis result display process, the extraction process is step A3, the closed plane grouping process is step A4, and the neighborhood The distance grouping process is step A5, the similar grouping process is step A6, and the display process is step A8.

このように、図8に示した解析結果表示処理のフローチャートにおいて、前処理工程で、3次元の形状モデルを表す3次元形状データ、およびその3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶し、ステップA3で、複数の評価点の中から、前処理工程で記憶された解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する。   As described above, in the flowchart of the analysis result display process shown in FIG. 8, the three-dimensional shape data representing the three-dimensional shape model and the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data are configured in the preprocessing step. Analysis result data representing the value of the analysis result analyzed by a predetermined analysis procedure for each of a plurality of evaluation points on the surface is stored, and the analysis stored in the preprocessing step from the plurality of evaluation points in step A3 An evaluation point that satisfies the extraction condition defined by the value of the analysis result indicated by the result data is extracted.

そして、ステップA4で、ステップA3で抽出された評価点を対象に、前処理工程で記憶された3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化し、ステップA6で、ステップA4でグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が予め定める閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する。   Then, in step A4, each closed plane constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data stored in the preprocessing step is included in each closed plane with the evaluation point extracted in step A3 as a target. Of the evaluation points, evaluation points having the same analysis result value are grouped as a closed plane group, and the number of evaluation points included in each closed plane group among the closed plane groups grouped in step A4 in step A6. Closed plane groups that are equal and whose average value of the analysis results of evaluation points included in each closed plane group is within the predetermined closed plane average value allowable range are grouped as similar groups. .

さらに、ステップA8で、ステップA6でグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する。したがって、コンピュータなどで本方法を用いれば、繰り返し構造を有する3次元形状の解析結果について、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができ、解析結果の確認を短時間でかつ確実に行うことができる。   In step A8, the value of the analysis result is displayed for each similar group grouped in step A6. Therefore, if this method is used with a computer or the like, the number of analysis results that the user should check for the analysis result of the three-dimensional shape having a repetitive structure can be reduced, and the analysis result can be confirmed in a short time and reliably. It can be carried out.

本発明の実施の一形態である表示装置1の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the display apparatus 1 which is one Embodiment of this invention. 表示装置1が解析結果の表示を行う確認対象であるキャビネットの一部2を示す図である。It is a figure which shows the part 2 of the cabinet which is the confirmation object which the display apparatus 1 displays an analysis result. 閉平面グループ化部141によってグループ化する放熱孔部20についての閉平面グループ41の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the closed plane group 41 about the thermal radiation hole part 20 grouped by the closed plane grouping part 141. FIG. 近傍距離グループ化部142によってグループ化する放熱孔部20についての近傍距離グループ42の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the near distance group 42 about the thermal radiation hole part 20 grouped by the near distance grouping part 142. FIG. 近傍距離グループ化部142によってグループ化する対象が正方形柱3である場合の近傍距離グループ42の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the neighborhood distance group 42 in case the object grouped by the neighborhood distance grouping part 142 is the square pillar 3. FIG. 類似グループ化部143によってグループ化する放熱孔部20についての類似グループ43の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the similar group 43 about the thermal radiation hole part 20 grouped by the similar grouping part 143. FIG. 解析結果表示部16によって表示するキャビネットの一部2についての表示画面50を示す図である。It is a figure which shows the display screen 50 about the part 2 of the cabinet displayed by the analysis result display part 16. FIG. 表示装置1が実行する解析結果表示処理の処置手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the treatment procedure of the analysis result display process which the display apparatus 1 performs.

符号の説明Explanation of symbols

1 表示装置
2 キャビネットの一部
3 正方形柱
11 モデルデータ記憶部
12 解析結果記憶部
13 異常値抽出部
14 評価点グループ化部
15 グループ記憶部
16 解析結果表示部
20 放熱孔部
21 放熱孔
22 基材
30,30a,30b,30x,30y 閉平面
31,31a1〜31a8,31b1,31x1,31y1 評価点
32,32a1,32b1,32x1,32y1 法線ベクトル
41,41a,41b 閉平面グループ
42 近傍距離グループ
43 類似グループ
50 表示画面
51 リスト表示ウィンドウ51
52 モデル表示ウィンドウ52
141 閉平面グループ化部
142 近傍距離グループ化部
143 類似グループ化部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Display apparatus 2 Part of cabinet 3 Square pillar 11 Model data storage part 12 Analysis result storage part 13 Abnormal value extraction part 14 Evaluation point grouping part 15 Group storage part 16 Analysis result display part 20 Heat radiation hole part 21 Heat radiation hole 22 group Material 30, 30a, 30b, 30x, 30y Closed plane 31, 31a1-31a8, 31b1, 31x1, 31y1 Evaluation point 32, 32a1, 32b1, 32x1, 32y1 Normal vector 41, 41a, 41b Closed plane group 42 Neighborhood distance group 43 Similar group 50 display screen 51 list display window 51
52 Model display window 52
141 Closed plane grouping unit 142 Neighborhood distance grouping unit 143 Similar grouping unit

Claims (6)

3次元の形状モデルを表す3次元形状データ、およびその3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶する記憶部と、
前記複数の評価点の中から、記憶部に記憶される解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する抽出部と、
抽出部によって抽出された評価点を対象に、記憶部に記憶される3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化する閉平面グループ化部と、
閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する類似グループ化部と、
類似グループ化部によってグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する表示部とを含むことを特徴とする表示装置。
The three-dimensional shape data representing the three-dimensional shape model, and the value of the analysis result analyzed by a predetermined analysis procedure for each of a plurality of evaluation points on the surface constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data A storage unit for storing analysis result data to be represented;
An extraction unit that extracts an evaluation point that satisfies a predetermined extraction condition from a value of the analysis result indicated by the analysis result data stored in the storage unit from the plurality of evaluation points;
For the evaluation points extracted by the extraction unit, for each closed plane constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data stored in the storage unit, of the evaluation points included in each closed plane, A closed plane grouping unit that groups evaluation points having the same value as a closed plane group;
Of the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit, the number of evaluation points included in each closed plane group is the same, and the analysis result value of the evaluation points included in each closed plane group A similar grouping unit for grouping closed plane groups whose average value is within a predetermined average value shift allowable range indicating the allowable range of average value shift as a similar group;
And a display unit that displays the value of the analysis result for each similar group grouped by the similar grouping unit.
前記閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか1つの法線ベクトルとの距離が予め定める基準長未満の閉平面グループを、近傍距離グループとしてグループ化する近傍距離グループ化部をさらに含み、
前記類似グループ化部は、
前記近傍距離グループ化部によってグループ化された近傍距離グループのうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める第2平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループを、類似グループとしてグループ化し、
前記閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、前記近傍距離グループ化部によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が前記予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化することを特徴とする請求項1に記載の表示装置。
Among the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit, one of the normal vectors at the evaluation point included in one closed plane group and included in another closed plane group A proximity distance grouping unit that groups closed plane groups whose distance from a normal vector of any one of the normal vectors at the evaluation point is less than a predetermined reference length as a neighborhood distance group;
The similar grouping unit includes:
Of the neighborhood distance groups grouped by the neighborhood distance grouping unit, the number of evaluation points included in each neighborhood distance group is equal, and the neighborhood distance group of the analysis result values of the evaluation points included in each neighborhood distance group A group of neighboring distances whose average value is within a predetermined second average value shift tolerance range indicating a tolerance range of the average value as a similar group,
Among the closed plane groups grouped by the closed plane grouping unit, each of the closed plane groups among the remaining closed plane groups excluding the closed plane group grouped into the neighborhood distance group by the neighborhood distance grouping unit. The closed plane group in which the number of evaluation points included in each of the closed plane groups is equal and the average value of the analysis results of the evaluation points included in each closed plane group is within the predetermined average value shift allowable range, The display device according to claim 1, wherein the display devices are grouped as similar groups.
前記法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する3次元の形状モデルの外側方向への外向き法線ベクトルを含み、前記外向き法線ベクトルの長さは、前記外向き法線ベクトルの評価点が含まれる面に対向する対向面があるときは、前記外向き法線ベクトルの評価点と、前記外向き法線ベクトルが前記対向面と交差する点との距離であり、
前記解析結果の値が、前記外向き法線ベクトルの長さであり、
前記予め定める抽出条件は、前記外向き法線ベクトルの長さによって決められる条件であることを特徴とする請求項2に記載の表示装置。
The normal vector includes an outward normal vector in an outward direction of a three-dimensional shape model that forms a surface including an evaluation point of the normal vector, and the length of the outward normal vector is When there is an opposing surface opposite to the surface including the evaluation point of the outward normal vector, the distance between the evaluation point of the outward normal vector and the point where the outward normal vector intersects the opposing surface And
The value of the analysis result is the length of the outward normal vector;
The display device according to claim 2, wherein the predetermined extraction condition is a condition determined by a length of the outward normal vector.
前記法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する3次元の形状モデルの内側方向への内向き法線ベクトルを含み、前記内向き法線ベクトルの長さは、前記内向き法線ベクトルの評価点と、前記内向き法線ベクトルが最初に交差する前記面上の交差点との距離であり、
前記解析結果の値が、前記内向き法線ベクトルの長さであり、
前記予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さによって決められる条件であることを特徴とする請求項2に記載の表示装置。
The normal vector includes an inward normal vector inward of a three-dimensional shape model that forms a surface including an evaluation point of the normal vector, and the length of the inward normal vector is The distance between the inward normal vector evaluation point and the intersection on the surface where the inward normal vector first intersects;
The value of the analysis result is the length of the inward normal vector;
The display device according to claim 2, wherein the predetermined extraction condition is a condition determined by a length of the inward normal vector.
前記予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さが予め定める第1の長さ以上の長さであるという第1の抽出条件と、前記内向き法線ベクトルの長さが前記第1の長さ以下でかつ予め定める第2の長さ未満の長さであるという第2の抽出条件とを少なくとも含む複数の評価点抽出条件を含み、
前記抽出部は、前記複数の評価点抽出条件ごとに評価点を抽出し、
前記閉平面グループ化部、前記近傍距離グループ化部、および前記類似グループ化部は、前記複数の評価点抽出条件ごとにグループ化し、
前記表示部は、前記類似グループ化部によってグループ化された類似グループごとの解析結果の値を、各評価点抽出条件でグループ化された類似グループごとに表示することを特徴とする請求項4に記載の表示装置。
The predetermined extraction condition includes a first extraction condition that a length of the inward normal vector is equal to or longer than a predetermined first length, and a length of the inward normal vector is the first length. A plurality of evaluation point extraction conditions including at least a second extraction condition that is less than or equal to a length of 1 and less than a predetermined second length;
The extraction unit extracts an evaluation point for each of the plurality of evaluation point extraction conditions,
The closed plane grouping unit, the neighborhood distance grouping unit, and the similar grouping unit are grouped for each of the plurality of evaluation point extraction conditions,
The display unit displays a value of an analysis result for each similar group grouped by the similar grouping unit for each similar group grouped under each evaluation point extraction condition. The display device described.
記憶部、抽出部、閉平面グループ化部、類似グループ化部および表示部を含む表示装置が実行する表示方法であって、
記憶部によって、3次元の形状モデルを表す3次元形状データ、およびその3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶する記憶工程と、
抽出部によって、前記複数の評価点の中から、記憶工程で記憶された解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する抽出工程と、
閉平面グループ化部によって、抽出工程で抽出された評価点を対象に、記憶工程で記憶された3次元形状データが示す3次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化する閉平面グループ化工程と、
類似グループ化部によって、閉平面グループ化工程でグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する類似グループ化工程と、
表示部によって、類似グループ化工程でグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する表示工程とを含むことを特徴とする表示方法。
A display method executed by a display device including a storage unit, an extraction unit, a closed plane grouping unit, a similar grouping unit, and a display unit,
Analysis analyzed by the storage unit according to a predetermined analysis procedure for three-dimensional shape data representing a three-dimensional shape model and a plurality of evaluation points on a surface constituting the three-dimensional shape model indicated by the three-dimensional shape data A storage step of storing analysis result data representing the value of the result;
An extraction step for extracting an evaluation point that satisfies a predetermined extraction condition by the value of the analysis result indicated by the analysis result data stored in the storage step from the plurality of evaluation points by the extraction unit ;
The closed plane grouping unit includes the evaluation points extracted in the extraction process as targets, and includes each closed plane that constitutes the 3D shape model indicated by the 3D shape data stored in the storage process. A closed plane grouping step for grouping evaluation points having the same analysis result value among the evaluation points as a closed plane group;
Of the closed plane groups grouped in the closed plane grouping process by the similar grouping unit, the number of evaluation points included in each closed plane group is the same, and the analysis result of the evaluation points included in each closed plane group A similar grouping step of grouping closed plane groups whose average value for each closed plane group of values is within a predetermined average value shift tolerance indicating the allowable range of transition of the average value as a similar group;
And a display step of displaying the value of the analysis result for each similar group grouped in the similar grouping step by the display unit .
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