JP5482175B2 - Boundary particle search system, boundary particle search device, control method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、境界粒子探索システム、境界粒子探索装置、制御方法、及びプログラムに関する。特に本発明は、粒子法等を用いた数値解析で使用する解析モデルの境界に位置する粒子を探索する境界粒子探索システム及び境界粒子探索装置、当該境界粒子探索装置を制御する制御方法、並びに当該境界粒子探索装置用のプログラムに関する。 The present invention relates to a boundary particle search system, a boundary particle search device, a control method, and a program. In particular, the present invention relates to a boundary particle search system and a boundary particle search device that search for particles located at the boundary of an analysis model used in a numerical analysis using a particle method or the like, a control method for controlling the boundary particle search device, and the The present invention relates to a program for a boundary particle search device.
設計の不具合に起因する品質問題が、その企業の存亡に関わる問題にまで発展している例が数多く発生しており、設計品質の検証方法、品質向上が重要な課題となっている。このような状況で、設計品質の検証方法として、数値解析手法が広い分野で用いられている。数ある数値解析手法の中でも有限要素法がその汎用性の高さから、構造解析、流体解析、および熱解析等幅広い分野で採用されている。 There are many examples in which quality problems resulting from design defects have evolved into problems related to the existence of the company. Design quality verification methods and quality improvement are important issues. Under such circumstances, numerical analysis methods are used in a wide range of fields as design quality verification methods. Among many numerical analysis methods, the finite element method is used in a wide range of fields such as structural analysis, fluid analysis, and thermal analysis because of its versatility.
しかし、有限要素法では解析対象物を要素に分割する必要があり、複雑な3D形状においては解析モデル作成に要する時間が膨大となる問題がある。近年、3次元CADの普及により設計が3次元化され、詳細な3次元設計データを基に有限要素法の解析モデルが作成されている。更には、PCの処理能力の著しい向上により、解析対象物の実形状を3次元空間上に忠実に再現した解析モデルや、複数の部品をアセンブリした構造体モデルの解析が可能となり、解析モデルが大規模化し、複雑化する傾向にある。 However, in the finite element method, it is necessary to divide the analysis object into elements, and there is a problem that the time required for creating an analysis model becomes enormous in a complicated 3D shape. In recent years, with the spread of three-dimensional CAD, the design has been made three-dimensional, and an analysis model of the finite element method has been created based on detailed three-dimensional design data. Furthermore, the remarkable improvement in the processing capacity of the PC makes it possible to analyze an analysis model that faithfully reproduces the actual shape of the object to be analyzed in a three-dimensional space, or a structure model in which multiple parts are assembled. It tends to become larger and more complicated.
そうした状況の下、以上の問題を解決するために、要素を用いない解析手法であるメッシュフリー法が数多く開発されている。メッシュフリー法の中でも粒子法は、近年活発に研究がなされており、最も注目されているメッシュフリー解析手法のひとつである。 Under such circumstances, in order to solve the above problems, many mesh-free methods, which are analysis methods that do not use elements, have been developed. Among the mesh-free methods, the particle method has been actively studied in recent years, and is one of the most noticeable mesh-free analysis methods.
粒子法は、上述したように要素を作成する必要がないため、解析モデル作成が容易であるだけでなく、有限要素法では解析できないような大変形を伴う問題も解析できるというメリットがある。 Since the particle method does not need to create an element as described above, there is an advantage that not only an analysis model can be easily created, but also a problem with large deformation that cannot be analyzed by the finite element method can be analyzed.
自由表面や境界面の大変形を取り扱う解析の場合、境界面を構成する粒子が刻々と変化するので、解析の途中で境界面に位置する粒子を探索して、表面張力等の境界条件を付与する必要がある。図18および図19に粒子法を用いて、液滴に表面張力を付加した場合の液滴形状の解析事例を示す。図18から図19にかけて時間が経過し、液滴形状が円形に近づいていることを示している。図18の状態で表面に位置している粒子が、時間が経過した図19の状態では、液滴形状の変形に伴い液滴内部に移動、または液滴内部に位置していた粒子が表面まで移動している。解析の途中の各ステップにおいて、表面に位置する粒子を探索して表面張力を付与することにより解析の精度が向上する。 In the case of analysis that handles large deformations of free surfaces and boundary surfaces, the particles that make up the boundary surface change every moment, so search for particles located on the boundary surface in the middle of the analysis and assign boundary conditions such as surface tension. There is a need to. FIG. 18 and FIG. 19 show an example of analyzing the shape of a droplet when surface tension is applied to the droplet using the particle method. FIG. 18 to FIG. 19 show that time has passed and the droplet shape is approaching a circle. In the state of FIG. 19 in which the particles positioned on the surface in the state of FIG. 18 have elapsed time, the particles move to the inside of the droplet along with the deformation of the droplet shape, or the particles positioned inside the droplet reach the surface. Has moved. In each step in the middle of the analysis, the accuracy of the analysis is improved by searching for particles located on the surface and applying surface tension.
従来、粒子法では、境界面を構成する粒子を定義する方法として、粒子数密度を用いる方法が採用されている。粒子数密度は以下の式(1)で定義される。Wは重み関数である。粒子数密度は、影響半径内の粒子の重み関数の総和として計算される。 Conventionally, in the particle method, a method using a particle number density has been adopted as a method of defining particles constituting the boundary surface. The particle number density is defined by the following formula (1). W is a weight function. The particle number density is calculated as the sum of the particle weight functions within the radius of influence.
非圧縮性流体の内部では、粒子数密度は、ほぼ一定(n0とする)に保たれているが、境界面の粒子は、粒子数密度(ni)が低下する。このことを利用して、以下に示す式(2)のように、粒子数密度:niが内部の粒子数密度:n0にある係数:βを乗じた値より小さいことを満足する粒子が、境界面に位置する粒子と定義する。 In the inside of the incompressible fluid, the particle number density is kept almost constant (n 0 ), but the particle number density (n i ) of the particles at the interface is lowered. By utilizing this, as shown in Equation (2) below, the particle number density: n i is the inside of the particle number density coefficient in the n 0: grains satisfying the β smaller than the value obtained by multiplying a is , Defined as particles located on the interface.
ここでの係数βは、経験的に0.9〜0.97の値を採用すると、自由境界面を定義する方法として有効であることが確認されている(例えば、非特許文献1参照。)。 The coefficient β here is empirically confirmed to be effective as a method for defining a free boundary surface when a value of 0.9 to 0.97 is adopted (see, for example, Non-Patent Document 1). .
以降で使用する次の語句について以下のように定義する。
探索・・・複数の粒子の中から、所定の処理および判断に従い、境界に位置する粒子を探し求める動作。
抽出・・・複数の粒子の中から、所定の条件を満足する粒子を選別する動作。
The following terms used in the following are defined as follows.
Search: An operation of searching for particles located at the boundary from a plurality of particles according to predetermined processing and determination.
Extraction: An operation for selecting particles satisfying a predetermined condition from a plurality of particles.
図20は、従来の境界粒子探索システムの機能ブロック図である。図21は、従来の境界粒子探索システムのフローチャートである。入力部11を用い、解析モデルデータを境界粒子探索システムにインポートする。インポートされる解析モデルデータは、粒子識別番号、粒子座標値、および材料識別番号等を含む所定のフォーマットに従って作成されている。粒子識別番号の最小のもの(以下の説明では1とする)から順次全粒子N個に対して図21のフローチャートの処理A2〜A8を実行する。
FIG. 20 is a functional block diagram of a conventional boundary particle search system. FIG. 21 is a flowchart of a conventional boundary particle search system. Using the
別途領域設定部12により定義された領域内に存在する粒子を、領域内粒子抽出部13により抽出する。ここでの領域とは、選択された粒子の位置座標を元に定義される領域で、例えば、一般的に粒子法で採用されている選択された粒子を中心とする影響半径内の領域を示す。領域内粒子抽出部13により抽出された粒子M個に対して、処理A3〜A7を実行する。抽出された粒子のひとつを選択し、粒子密度計算部14により、式(1)に従い粒子数密度niを計算する処理A4を実行する。境界粒子判断部15により、計算された粒子数密度:n1と、別途処理A1にて計算された基準粒子数密度:n0が、式(2)を満足するか否かの判断A5を実行し、満足する場合は、境界粒子と判断し、出力部16により、境界粒子リストを更新する。満足しない場合は、領域内の他の粒子を選択する。領域内粒子抽出部13により抽出された全粒子M個に対して実行が完了すると、処理A2に戻り、粒子識別番号2の粒子に対して同様の処理を繰り返す。以上の処理を全粒子N個に対して完結すると終了する。
Particles existing in the region separately defined by the
しかしながら、粒子数密度のみで境界粒子と判断すると、境界に位置するにも関わらず、境界粒子と判断されない粒子が存在する虞がある。 However, if the boundary particle is determined only by the particle number density, there is a possibility that there may be a particle that is not determined as the boundary particle although it is located at the boundary.
上記課題を解決するために、本発明の第1の形態によると、粒子法等を用いた数値解析で使用する解析モデルの境界に位置する粒子を探索する境界粒子探索システムであって、解析モデルを構成する全粒子の位置座標より境界に位置する粒子をひとつ、または複数個抽出して探索基準粒子とする探索基準粒子設定部と、探索基準粒子設定部が抽出した探索基準粒子を始点とした探索する方向を示す探索方向ベクトルを設定するベクトル設定部と、探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域内に存在する他の粒子を抽出する領域内粒子抽出部と、探索基準粒子に対する領域内粒子抽出部が抽出した領域内の各粒子の各位置ベクトルを作成し、その位置ベクトルの大きさと、位置ベクトルとベクトル設定部が設定した探索方向ベクトルの角度を計算するベクトル計算部と、ベクトル計算部が計算したベクトルの大きさと角度により境界粒子を決定する境界粒子判断部とを備える。 In order to solve the above-described problem, according to the first aspect of the present invention, there is provided a boundary particle search system for searching for particles located at the boundary of an analysis model used in numerical analysis using a particle method or the like, the analysis model The search reference particle setting unit that extracts one or a plurality of particles located at the boundary from the position coordinates of all particles constituting the search reference particle, and the search reference particle extracted by the search reference particle setting unit is set as the starting point A vector setting unit that sets a search direction vector indicating a direction to search, an in-region particle extraction unit that extracts other particles existing in a region defined based on the position coordinates of the search reference particle, and a search reference particle Create each position vector of each particle in the region extracted by the in-region particle extraction unit, the size of the position vector, and the angle of the position vector and the search direction vector set by the vector setting unit Comprising a vector calculating unit for calculating for, and a boundary grain determination unit for determining a boundary particles by the size and angle of the vector the vector calculation unit has calculated.
本発明の第2の形態によると、粒子法等を用いた数値解析で使用する解析モデルの境界に位置する粒子を探索する境界粒子探索装置であって、解析モデルを構成する全粒子の位置座標より境界に位置する粒子をひとつ、または複数個抽出して探索基準粒子とする探索基準粒子設定部と、探索基準粒子設定部が抽出した探索基準粒子を始点とした探索する方向を示す探索方向ベクトルを設定するベクトル設定部と、探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域内に存在する他の粒子を抽出する領域内粒子抽出部と、探索基準粒子に対する領域内粒子抽出部が抽出した領域内の各粒子の各位置ベクトルを作成し、その位置ベクトルの大きさと、位置ベクトルとベクトル設定部が設定した探索方向ベクトルの角度を計算するベクトル計算部と、ベクトル計算部が計算したベクトルの大きさと角度により境界粒子を決定する境界粒子判断部とを備える。 According to the second aspect of the present invention, there is provided a boundary particle search device for searching for particles located at the boundary of an analysis model used in numerical analysis using a particle method or the like, and the position coordinates of all particles constituting the analysis model A search reference particle setting unit that extracts one or a plurality of particles located at the boundary and uses the search reference particles extracted by the search reference particle setting unit as a search reference particle, and a search direction vector that indicates a search direction starting from the search reference particle Extracted by the vector setting unit for setting the search, the in-region particle extraction unit for extracting other particles existing in the region defined based on the position coordinates of the search reference particles, and the in-region particle extraction unit for the search reference particles A vector calculation unit for generating each position vector of each particle in the region and calculating the size of the position vector and the angle of the position vector and the search direction vector set by the vector setting unit; The size and angle of the vector torque calculation unit has calculated and a boundary particle determination unit that determines the boundary particles.
本発明の第3の形態によると、粒子法等を用いた数値解析で使用する解析モデルの境界に位置する粒子を探索する境界粒子探索装置を制御する制御方法であって、解析モデルを構成する全粒子の位置座標より境界に位置する粒子をひとつ、または複数個抽出して探索基準粒子とする探索基準粒子設定段階と、探索基準粒子設定段階においてが抽出された探索基準粒子を始点とした探索する方向を示す探索方向ベクトルを設定するベクトル設定段階と、探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域内に存在する他の粒子を抽出する領域内粒子抽出段階と、探索基準粒子に対する領域内粒子抽出段階において抽出された領域内の各粒子の各位置ベクトルを作成し、その位置ベクトルの大きさと、位置ベクトルとベクトル設定段階において設定された探索方向ベクトルの角度を計算するベクトル計算部と、ベクトル計算段階において計算されたベクトルの大きさと角度により境界粒子を決定する境界粒子判断段階とを備える。 According to a third aspect of the present invention, there is provided a control method for controlling a boundary particle search device that searches for particles located at the boundary of an analysis model used in numerical analysis using a particle method or the like, and constitutes an analysis model A search reference particle setting stage that extracts one or a plurality of particles located at the boundary from the position coordinates of all particles as search reference particles, and a search starting from the search reference particles extracted in the search reference particle setting stage A vector setting stage for setting a search direction vector indicating a direction to search, an in-area particle extraction stage for extracting other particles existing in an area defined based on the position coordinates of the search reference particles, and an area for the search reference particles Create each position vector of each particle in the region extracted in the inner particle extraction stage, and set the size of the position vector and the position vector and vector setting stage. Comprising the a vector calculating unit for calculating the angle of the search direction vector, and a boundary grain determination step of determining the magnitude and angle by the boundary grain of vector calculated in the vector calculation step.
本発明の第4の形態によると、粒子法等を用いた数値解析で使用する解析モデルの境界に位置する粒子を探索する境界粒子探索装置用のプログラムであって、境界粒子探索装置を、解析モデルを構成する全粒子の位置座標より境界に位置する粒子をひとつ、または複数個抽出して探索基準粒子とする探索基準粒子設定部、探索基準粒子設定部が抽出した探索基準粒子を始点とした探索する方向を示す探索方向ベクトルを設定するベクトル設定部、探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域内に存在する他の粒子を抽出する領域内粒子抽出部、探索基準粒子に対する領域内粒子抽出部が抽出した領域内の各粒子の各位置ベクトルを作成し、その位置ベクトルの大きさと、位置ベクトルとベクトル設定部が設定した探索方向ベクトルの角度を計算するベクトル計算部、ベクトル計算部が計算したベクトルの大きさと角度により境界粒子を決定する境界粒子判断部として機能させる。 According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a program for a boundary particle search device that searches for a particle located at the boundary of an analysis model used in a numerical analysis using a particle method or the like. The search reference particle setting unit that extracts one or more particles located at the boundary from the position coordinates of all the particles that make up the model and makes the search reference particle, the search reference particle extracted by the search reference particle setting unit is the starting point A vector setting unit for setting a search direction vector indicating a direction to search, an in-region particle extraction unit for extracting other particles existing in a region defined based on the position coordinates of the search reference particle, and an in-region for the search reference particle Create each position vector of each particle in the region extracted by the particle extraction unit, and set the size of the position vector and the angle between the position vector and the search direction vector set by the vector setting unit. Vector calculation section calculated for, to function as a boundary particle determination unit that determines a boundary particles by the size and angle of the vector the vector calculation unit has calculated.
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。 The above summary of the invention does not enumerate all the necessary features of the present invention, and sub-combinations of these feature groups can also be the invention.
以上の説明から明らかなように、この発明によれば、各粒子の幾何的な座標値よりベクトルを導出し、そのベクトルの大きさと、探索の基準となるベクトルとの角度を境界粒子の判断基準とするため、境界に位置する粒子は、漏れなく境界粒子と判断することができる。 As is clear from the above description, according to the present invention, a vector is derived from the geometric coordinate values of each particle, and the angle between the magnitude of the vector and the vector serving as a reference for search is determined as a criterion for determining boundary particles. Therefore, the particles located at the boundary can be determined as boundary particles without leakage.
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。 Hereinafter, the present invention will be described through embodiments of the invention. However, the following embodiments do not limit the claimed invention, and all combinations of features described in the embodiments are described. It is not necessarily essential for the solution of the invention.
図1は、本発明の境界粒子探索システムの機能ブロック図である。解析モデルデータを取り込む入力部21と、取り込まれた解析モデルデータより境界粒子を探索する際に基準となる粒子を設定する探索基準粒子設定部22と、探索する方向を示す探索方向ベクトルと、それに直交する探索基準ベクトルを設定するベクトル設定部23と、取り込まれた解析モデルデータより境界粒子を探索する際に候補となる粒子の存在領域を設定する領域設定部24と、領域設定部24により設定された領域内に存在する粒子を抽出する領域内粒子抽出部25と、抽出された粒子群でベクトル計算を行うベクトル計算部26と、ベクトル計算部26により算出されたベクトルの大きさと角度より境界粒子と判断する境界粒子判断部27と、境界粒子と判断された粒子情報を出力する出力部28を備える。
FIG. 1 is a functional block diagram of the boundary particle search system of the present invention. An
図2は、本発明の境界粒子探索方法の最良の形態を示すフロー図である。次に図1および図2を参照して、本発明を実施するための最良の形態の動作について詳細に説明する。まず、境界粒子探索システムにおいて、入力部21を用い、解析モデルデータを境界粒子探索システムにインポートする。インポートされる解析モデルデータは、粒子識別番号、粒子座標値、および材料識別番号等を含む所定のフォーマットに従って作成されている。インポート後は、境界粒子探索システム内で定義されている2次元X−Y座標系で表示装置7に表示される。探索基準粒子設定部22により、図2に示す前処理(B1〜B4)を実行する。解析モデルの全粒子の座標値から、各軸方向の座標値が最大および最小となる粒子を抽出する処理B2を実行する。この処理で抽出された粒子を制御点として記憶する。
FIG. 2 is a flowchart showing the best mode of the boundary particle search method of the present invention. Next, the operation of the best mode for carrying out the present invention will be described in detail with reference to FIGS. First, in the boundary particle search system, the analysis model data is imported into the boundary particle search system using the
制御点数は、解析モデルまたは解析モデルのどの部分から境界粒子を抽出するかにより異なるが、少なくともひとつの粒子は抽出されなければならない。抽出された制御点より、探索の始点となる探索基準粒子をひとつ決定する処理B4を実行する。更に、ベクトル設定部23により、探索始点粒子を始点とし、探索する方向を示す探索方向ベクトルの初期値を設定する処理B5と、探索方向ベクトルと直交し、角度計算の基準となる探索基準ベクトルの初期値を設定する処理B6を実行する。
The number of control points varies depending on the analysis model or from which part of the analysis model the boundary particle is extracted, but at least one particle must be extracted. From the extracted control points, a process B4 for determining one search reference particle as a search start point is executed. Further, the
探索基準粒子としてX座標値が最小となる粒子を設定した場合、その粒子よりX座標の負の方向に粒子は存在しないので、探索方向ベクトルの初期値として、Y軸方向の単位ベクトル(0、1)を設定し、探索基準ベクトルの初期値として、X軸の負の方向の単位ベクトル(−1、0)を設定する。同様に、Y座標値が最大となる粒子を設定した場合、その粒子よりY座標の正の方向に粒子は存在しないので、探索方向ベクトルの初期値として、X軸方向の単位ベクトル(1、0)を設定し、探索基準ベクトルの初期値として、Y軸の正の方向の単位ベクトル(0、1)を設定する。 When the particle having the minimum X coordinate value is set as the search reference particle, there is no particle in the negative direction of the X coordinate with respect to the particle. Therefore, as the initial value of the search direction vector, the unit vector (0, 1) is set, and the unit vector (-1, 0) in the negative direction of the X axis is set as the initial value of the search reference vector. Similarly, when the particle having the maximum Y coordinate value is set, there is no particle in the positive direction of the Y coordinate from the particle. Therefore, the unit vector (1, 0) in the X axis direction is used as the initial value of the search direction vector. ) And a unit vector (0, 1) in the positive direction of the Y axis is set as the initial value of the search reference vector.
処理B2で抽出された制御点の座標値より、探索するパスを決定する処理B7を実行する。例えば、制御点がひとつの場合、境界粒子を探索して再び制御点が境界粒子を判断された場合、探索のパスが完了したものとする。また、制御点が複数個の場合、制御点1→制御点2→….→制御点X→制御点1のようにループとなる探索パスを設定し、探索処理の正常実行、および処理終了の判断に使用する。
From the coordinate value of the control point extracted in process B2, process B7 for determining a path to be searched is executed. For example, when there is one control point, when the boundary particle is searched and the control point is determined to be the boundary particle again, it is assumed that the search path is completed. When there are a plurality of control points,
次に探索実行部分に移行する。領域設定部24により、探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域を設定する。この領域内に存在する粒子群を対象に境界粒子の探索が実行され境界粒子が決定される。領域内粒子抽出部25により、領域半径内の粒子を抽出する処理B8を実行する。探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域とは、例えば、探索基準粒子を中心した円の内部等を採用する。
Next, the process proceeds to the search execution part. A region defined based on the position coordinates of the search reference particles is set by the
ベクトル計算部26により、抽出された粒子の探索始点粒子に対する位置ベクトルを求め、大きさを計算する処理B10を実行し、その位置ベクトルと、探索基準ベクトルとの角度を計算する処理B11を実行する。以上のベクトル計算を領域内より抽出された全粒子に対して実施(B9〜B12)する。
The
処理B10において算出された領域内粒子位置ベクトルの大きさと、処理B11において算出された探索基準ベクトルとの角度を元に、境界粒子判断部27により、境界に位置する粒子を決定する処理B13を実行し、境界と判断された粒子の情報を抽出リストに出力する処理B14を実行する。
Based on the angle between the size of the in-region particle position vector calculated in the process B10 and the search reference vector calculated in the process B11, the boundary
探索基準粒子に対する境界粒子判断部27により境界に位置すると判断された粒子の位置ベクトルを、次回の探索に使用する探索方向ベクトルとして更新する処理B15を実行し、同様に、探索方向ベクトルと直交する探索基準ベクトルを更新する処理B16を実行する。境界粒子判断部27により境界に位置すると判断された粒子を次ステップの探索基準粒子として更新する処理B17を実行する。
Processing B15 is executed to update the position vector of the particle determined to be located at the boundary by the boundary
以上で最初の探索ステップが完了する。更新された探索基準粒子に対して、以上の処理を順次繰り返し実施して境界粒子を探索する。処理B7により設定した探索パスと照合し、探索パスの終了点である制御点が境界粒子と判断された場合に探索処理を終了する。 This completes the first search step. For the updated search reference particles, the above processing is sequentially repeated to search for boundary particles. The search path is compared with the search path set in the process B7, and the search process is terminated when the control point that is the end point of the search path is determined to be a boundary particle.
次に第1の実施例について図3から図15を参照して説明する。図3は、本発明の実施例の解析モデルのシステム表示状態図である。コマンド部31のボタンを選択するか、設定部34の数値表示部に直接数値を入力することにより、境界粒子探索システムは各機能を実行する。
Next, a first embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 3 is a system display state diagram of the analysis model according to the embodiment of the present invention. The boundary particle search system executes each function by selecting a button of the
通常、境界粒子探索システムはグローバルな座標系32を有しており、その座標系に従って、粒子群が解析モデルとして表示部33に表示されている。インポートされた解析モデルの粒子数等の情報は、自動的に設定部34に表示される。領域設定部24で定義する領域の半径等は設定部34に直接入力する形式を採用することもできる。
Usually, the boundary particle search system has a global coordinate
図4は、第1の実施例の境界粒子探索のフローチャートである。設定部34の実行ボタンを押下すると、図4に示すフローチャートに従って処理が開始する。本実施例は、境界粒子探索システムをひとつの独立したシステムとして説明するが、図4に示す処理が、数値計算を実行する解析システムの一部を構成するサブルーチンとして実行される形式も含まれる。
FIG. 4 is a flowchart of the boundary particle search according to the first embodiment. When the execution button of the
図4に示すフローチャート中の変数の定義は以下のとおりである。
N・・・解析モデルの全粒子数
M・・・領域内より抽出された粒子数
R1・・・境界粒子第1候補のベクトルRの大きさ 初期値=0
R2・・・境界粒子第2候補のベクトルRの大きさ 初期値=0
φ1・・・境界粒子第1候補のベクトルQとベクトルRの角度 初期値=2π
φ2・・・境界粒子第2候補のベクトルQとベクトルRの角度 初期値=2π
Definitions of variables in the flowchart shown in FIG. 4 are as follows.
N: Total number of particles in analysis model M: Number of particles extracted from region R 1 : Size of vector R of boundary particle first candidate Initial value = 0
R 2 ... Size of the boundary particle second candidate vector R Initial value = 0
φ 1 ... Angle between vector Q and vector R of boundary particle first candidate Initial value = 2π
φ 2 ... Angle between vector Q and vector R of boundary particle second candidate Initial value = 2π
解析対象構造体の解析モデルデータを境界粒子探索システムにインポートする。インポートされた解析モデルが表示装置7に表示された状態を図3に示す。全粒子数:Nは、172である。
Import the analysis model data of the structure to be analyzed into the boundary particle search system. FIG. 3 shows a state where the imported analysis model is displayed on the
呼び込まれた解析モデルに対して、探索基準粒子設定部により全粒子の座標値を調査して、X、Y両方向において座標値が最大、最小となる粒子を抽出する処理C2を実行する。図3の解析モデルでは、図5に示す4つの粒子、粒子識別番号1、30、40、50が抽出される。抽出された粒子を制御点として記憶し、この4つの制御点から探索の開始点となる探索基準粒子を決定する処理C4を実行する。図5に示すように、粒子識別番号1(以下、粒子1と称す)を第1ステップの探索基準粒子とする。
For the called analysis model, the search reference particle setting unit investigates the coordinate values of all the particles, and executes a process C2 for extracting particles having the maximum and minimum coordinate values in both the X and Y directions. In the analysis model of FIG. 3, the four particles shown in FIG. 5 and
次に、粒子1を始点とする探索方向ベクトル:Pと、探索基準ベクトル:Qの初期設定する処理C5、C6を実行する。図3に示すように、探索基準粒子である粒子1よりXの負の方向には粒子が存在しないので、探索方向の初期値としてY軸正方向をとり、探索方向ベクトル:Pとして大きさ1の単位ベクトル(0、1)を、探索基準方向の初期値として、X軸負の方向をとり、探索基準ベクトル:Qとして大きさ1の単位ベクトル(−1、0)を採用する。
Next, processing C5 and C6 for initial setting of the search direction vector: P starting from the
更に、探索パスとして、探索方向ベクトル:Pの方向に、制御点1→制御点30→制御点40→制御点50→制御点1となる閉ループを設定する処理C7を実行する。以上で探索の前処理部分が終了した。
Further, as a search path, a process C7 for setting a closed loop of
次に、探索実行部分の処理を説明する。前処理で決定した探索基準粒子である粒子1を中心とした半径:rの領域内に存在する粒子を抽出する。ここで抽出された粒子が境界粒子の探索対象となり、境界粒子の候補となる。従って、この領域の決定は重要で、必ず境界に位置する粒子が領域内に存在するように設定しなければならない。半径:rを小さく設定すると、探索対象の粒子数が減少し計算時間は短縮されるが、境界粒子として選択されるべき粒子が領域内に存在しない場合がある。また、逆に半径:rを大きく設定すると、探索対象の粒子数が増加し計算時間が増大してしまう。半径:rとして設定する値として、基本粒子間隔の2.0倍から3.5倍の値を採用する。基本粒子間隔とは、解析モデル作成時に設定する値であり、粒子が充填されるモデル内部は、ほぼこの値で等間隔に粒子が作成される粒子間距離のことである。領域内に存在し、境界粒子の候補となる粒子数をMとする。本実施例では、領域として探索基準粒子を中心とする円を採用したが、境界粒子候補が含まれていれば中心を移動させたり、円以外の領域を定義することもできる。
Next, the process of the search execution part will be described. Particles existing in a region of radius: r around the
領域内の粒子のひとつを選択し、処理C9〜C16を領域内より抽出されたM個の粒子に対して実施する。 One of the particles in the region is selected, and the processes C9 to C16 are performed on the M particles extracted from the region.
選択された粒子の探索基準粒子に対する位置ベクトル:Rを求め、位置ベクトルの大きさ|R|と、探索基準ベクトル:Qとの内積Q・R、および外積Q×Rを計算する。計算された内積と外積よりベクトルQとRの角度θを求める。図6を用いて説明すると、探索基準粒子をO(斜線ハッチング)、領域内の粒子(黒丸)とする。領域内の粒子の添え字は粒子識別番号で、全粒子に重複なく付与された数である。領域内の粒子2を選択し、ベクトルR1を求め、ベクトルQとベクトルR1との角度θ1を求める。|θ1|≦φ1を判断する処理C13を実行するが、今は最初の処理であるのでφ1には判断処理C13が必ず真となるように2πを初期値として設定しておく。
The position vector: R of the selected particle with respect to the search reference particle is obtained, and the inner product Q · R and the outer product Q × R of the position vector size | R | and the search reference vector: Q are calculated. The angle θ between the vectors Q and R is obtained from the calculated inner product and outer product. If it demonstrates using FIG. 6, let the search reference | standard particle | grains be O (hatched hatching) and the particle | grains (black circle) in an area | region. The subscript of the particle in the region is a particle identification number, which is the number given to all particles without duplication. A
粒子2の場合、|θ1|≦φ1の判断で真と判断され、処理C15により、粒子2が境界粒子の第1候補として記憶され、ベクトルの大きさ|R|と角度|θ|が、それぞれR1およびφ1として保存される。
In the case of the
次に図6に示すように、粒子3が選択される。同様にして、探索基準粒子に対する位置ベクトル:R2を求め、ベクトルの大きさ|R2|と、探索基準ベクトル:Qとの内積Q・R2および外積Q×R2を計算する。計算された内積と外積よりベクトルQとRの角度θ2を求める。|θ2|≦φ1を判断する処理C13において、粒子1の処理でφ1にはθ1が設定されているので、|θ2|>|θ1|となり偽と判断され、粒子3に対しての処理は終了する。
Next, as shown in FIG. 6, the
続いて、図7に示すように、粒子4が選択され、同様にベクトルの大きさ|R3|と角度θ3が計算される。|θ3|≦φ1を判断する処理C13において、|θ3|≦|θ1|となり真と判断される。今まで境界粒子の第1候補として記憶されていた粒子1のベクトルの大きさR1と角度φ1を、境界粒子第2候補としてR2とφ2に置換する処理C14を実行し、粒子4のベクトルの大きさ|R3|と角度θ3を、境界粒子第1候補としてそれぞれR1とφ1に記憶する処理C15を実行する。
Subsequently, as shown in FIG. 7, the
以上の処理を領域内のM個の全粒子において実施すると、最終的に図8に示すように、境界粒子第1候補として粒子5が、境界粒子第2候補として粒子6が記憶されることになる。
When the above processing is performed on all M particles in the region, the
ふたつの境界粒子候補のベクトルの大きさR1とR2を比較し、R1≦R2を満足した場合、境界粒子第1候補である粒子5を境界粒子として決定する処理C17を実行し、境界粒子リストに粒子5の情報を追加する処理C18を実行する。現時点で、境界粒子リストには、粒子1と粒子5の情報が記憶されていることになる。
When the vector sizes R 1 and R 2 of the two boundary particle candidates are compared and R 1 ≦ R 2 is satisfied, the process C 17 is performed to determine the
次のステップの探索方向ベクトル:Pとして、粒子5の粒子1に対する位置ベクトルに更新する処理C19を実行し、探索基準ベクトル:Qとして、更新された探索方向ベクトルを反時計回りに90度回転させたベクトルに更新する処理C20を実行する。探索基準粒子として、境界粒子と決定した粒子5に更新する処理C21を実行する。新しい探索基準粒子に対して同様の処理を実行し、順次境界粒子を探索する。
The next step C19 is executed to update the position vector of the
図5中の粒子10が境界粒子と確定し、次の境界粒子を探索する処理について説明する。図9に示すように、粒子10を中心とした半径:rの領域内に存在する粒子を抽出する。
The process of determining the
領域内の粒子のひとつを選択し、以下の処理を領域内に存在する粒子に対して実施するが、既に境界粒子と判断された粒子も領域内に存在するので、既に境界粒子と判断された粒子(斜線ハッチング)に対しては、以下の処理は行わないで次の粒子に処理を移行する。 Select one of the particles in the region and perform the following process on the particles that are in the region. However, since particles that have already been determined to be boundary particles also exist in the region, they are already determined to be boundary particles. For particles (hatched hatching), the processing is transferred to the next particle without performing the following processing.
上述したように、次の探索方向ベクトル:Pとして、粒子10の粒子9に対する位置ベクトルを採用しても良いが、点線で示した、前のステップでの探索方向ベクトルの方向および大きさの変化から予測することができる。例えば、図9に示すように、境界がほぼ円形に沿って推移している場合、探索方向ベクトル:Pは、ほぼ一定の角度変化で推移すると考えられるので、次の探索方向ベクトルを図中実線のベクトルPと予想することができる。
As described above, the position vector of the
以下同様に、選択された粒子の探索基準粒子に対する位置ベクトル:Rを求め、ベクトルの大きさ|R|と、探索基準ベクトル:Qとの内積Q・Rおよび外積Q×Rを計算する。計算された内積と外積よりベクトルQとRの角度θを求める。|θ|の最小となる粒子14が境界粒子第1候補、次に|θ|が最小となる粒子15が境界粒子第2候補となる。この場合も、境界粒子候補のベクトルの大きさR1とR2を比較した場合、R1≦R2を満足するので、粒子14を境界粒子と決定する。
Similarly, the position vector: R of the selected particle with respect to the search reference particle is obtained, and the inner product Q · R and the outer product Q × R of the vector size | R | and the search reference vector: Q are calculated. The angle θ between the vectors Q and R is obtained from the calculated inner product and outer product. The
次に、図5中の粒子20が境界粒子と決定し、次の境界粒子を探索する処理について説明する。図10に示すように、粒子20を中心とした半径:rの領域内に存在する粒子を抽出する。
Next, a process of determining the
以下同様に、|θ|の最小となる粒子25が境界粒子第1候補、次に|θ|が最小となる粒子24が境界粒子第2候補となる。この場合は、境界粒子候補のベクトルの大きさR1とR2を比較した場合、R1>R2となり、以下の処理で境界粒子を確定する。図11に示すように、R1>R2となった場合は、図12〜図14に示すように、R1と基本粒子間距離:l0との関係により場合分けする。
Similarly, the
R1≦l0の場合(図12の場合)、粒子25を境界粒子として決定する。粒子20と粒子25の間隔が基本粒子間隔以下であるので、内部の粒子24を境界にする必要はない。
When R 1 ≦ l 0 (in the case of FIG. 12), the
R1>α×l0の場合(図14の場合)、粒子24を境界粒子として決定する。粒子20と粒子25の間隔が基本粒子間隔と比較して離れているので内部の粒子24を境界とする。
When R 1 > α × 10 (in the case of FIG. 14), the
l0<R1<α×l0の場合(図13の場合)、図13に示すように、R1を底辺として低角:ωとなる二等辺三角形(クロスハッチング)の内部の領域を境界領域と定義し、この境界領域内に粒子24が存在する場合、粒子24を境界粒子とし、存在しない場合、粒子25を境界粒子とする。
In the case of l 0 <R 1 <α × l 0 (in the case of FIG. 13), as shown in FIG. 13, the region inside the isosceles triangle (cross-hatching) with R 1 as the base and low angle: ω When the
以上の、αおよびωは以下の範囲の数値を取るものとする。
30°≦ω≦45゜
1.2≦α≦2.0
The above α and ω take numerical values in the following range.
30 ° ≦ ω ≦ 45 ° 1.2 ≦ α ≦ 2.0
以上の処理を探索パス:制御点1→制御点30→制御点40→制御点50→制御点1を全て通過したかの判断処理C22を実行し、通過した場合処理を終了する。
The above processing is performed as a search path: control
探索基準ベクトル:Qと位置ベクトル:Rの内積と外積よりベクトルQとRの角度θを求める方法について以下に詳細に説明する。図15に示すように、探索基準粒子を原点として、探索方向ベクトル:Pと探索基準ベクトル:Qを軸方向とした局所座標系を考える。各象限をZone1〜Zone4に分割する。内積と外積よりtanθ’が求まるので、逆関数によりθ’を計算する。得られたθ’に対して、内積および外積の符号よりどのZoneに位置するか判断して、以下の式に従いθを求める。
Zone1:内積>0 かつ 外積≦0 θ=θ’
Zone2:内積≦0 かつ 外積≦0 θ=−(π−θ’)
Zone3:内積≦0 かつ 外積>0 θ=−(π−θ’)
Zone4:内積>0 かつ 外積>0 θ=−(2.0π−θ’)
A method for obtaining the angle θ between the vectors Q and R from the inner product and outer product of the search reference vector: Q and the position vector: R will be described in detail below. As shown in FIG. 15, a local coordinate system is considered in which the search reference particle is the origin and the search direction vector: P and the search reference vector: Q are axial directions. Each quadrant is divided into Zone1 to Zone4. Since tan θ ′ is obtained from the inner product and outer product, θ ′ is calculated by an inverse function. With respect to the obtained θ ′, it is determined which Zone is located from the sign of the inner product and outer product, and θ is obtained according to the following equation.
Zone1: inner product> 0 and outer product ≦ 0 θ = θ ′
Zone2: inner product ≦ 0 and outer product ≦ 0 θ = − (π−θ ′)
Zone3: inner product ≦ 0 and outer product> 0 θ = − (π−θ ′)
Zone4: inner product> 0 and outer product> 0 θ = − (2.0π−θ ′)
次に、第2の実施例について図面17を参照して説明する。上述した第1の実施例では、探索方向ベクトルと、それに直交する探索基準ベクトルのふたつのベクトルを使用していたが、探索方向ベクトルのみで探索基準ベクトルを兼ねることも可能である。図4のフローチャート中の処理C11において、実施例1では、探索基準ベクトルと領域内より抽出した粒子の位置ベクトルの内積および外積より角度を算出していたが、実施例2では、探索方向ベクトルと位置ベクトルの内積と外積より探索方向ベクトルと位置ベクトル角度を算出する。図16に示すように、探索基準粒子を中心とし、探索方向ベクトルを軸方向にもつ直交座標系を考えて、図15と同様に、各象限をZone1〜Zone4に分割する。実施例1の場合と同様に、内積と外積よりtanθ’が求まるので、逆関数によりθ’を計算する。得られたθ’に対して、内積および外積の符号よりどのZoneに位置するか判断してθを求める。
Next, a second embodiment will be described with reference to FIG. In the first embodiment described above, two vectors, a search direction vector and a search reference vector orthogonal to the search direction vector, are used. However, it is also possible to use a search direction vector alone as a search reference vector. In process C11 in the flowchart of FIG. 4, in the first embodiment, the angle is calculated from the inner product and outer product of the search reference vector and the particle position vector extracted from the region, but in the second embodiment, the search direction vector and A search direction vector and a position vector angle are calculated from the inner product and outer product of the position vectors. As shown in FIG. 16, considering a rectangular coordinate system centered on the search reference particle and having the search direction vector in the axial direction, each quadrant is divided into
本発明によれば、大変形を伴う流体の挙動の解析に粒子法を用いて行う場合、粒子法の解析モデルから境界に存在する粒子を効率的に探索することができ、壁面との接触判断、および表面張力のような境界条件付与の際に有効である。 According to the present invention, when the particle method is used for analyzing the behavior of a fluid accompanied by large deformation, particles existing at the boundary can be efficiently searched from the analysis model of the particle method, and contact determination with the wall surface can be performed. It is effective when applying boundary conditions such as surface tension.
図17は、境界粒子探索システムをコンピュータ等の電子情報処理装置でそれぞれ構成した場合のハードウェア構成の一例を示す。境界粒子探索システムは、CPU(Central Processing Unit)周辺部と、入出力部と、レガシー入出力部とを備える。CPU周辺部は、ホスト・コントローラ901により相互に接続されるCPU902、RAM(Random Access Memory)903、グラフィック・コントローラ904、及び表示装置905を有する。入出力部は、入出力コントローラ906によりホスト・コントローラ901に接続される通信インターフェイス907、ハードディスクドライブ908、及びCD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)ドライブ909を有する。レガシー入出力部は、入出力コントローラ906に接続されるROM(Read Only Memory)910、フレキシブルディスク・ドライブ911、及び入出力チップ912を有する。
FIG. 17 shows an example of a hardware configuration when the boundary particle search system is configured by an electronic information processing apparatus such as a computer. The boundary particle search system includes a CPU (Central Processing Unit) peripheral part, an input / output part, and a legacy input / output part. The CPU peripheral section includes a
ホスト・コントローラ901は、RAM903と、高い転送レートでRAM903をアクセスするCPU902、及びグラフィック・コントローラ904とを接続する。CPU902は、ROM910、及びRAM903に格納されたプログラムに基づいて動作して、各部の制御をする。グラフィック・コントローラ904は、CPU902等がRAM903内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得して、表示装置905上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ904は、CPU902等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
The
入出力コントローラ906は、ホスト・コントローラ901と、比較的高速な入出力装置であるハードディスクドライブ908、通信インターフェイス907、CD−ROMドライブ909を接続する。ハードディスクドライブ908は、CPU902が使用するプログラム、及びデータを格納する。通信インターフェイス907は、ネットワーク通信装置991に接続してプログラム又はデータを送受信する。CD−ROMドライブ909は、CD−ROM992からプログラム又はデータを読み取り、RAM903を介してハードディスクドライブ908、及び通信インターフェイス907に提供する。
The input /
入出力コントローラ906には、ROM910と、フレキシブルディスク・ドライブ911、及び入出力チップ912の比較的低速な入出力装置とが接続される。ROM910は、境界粒子探索システムが起動時に実行するブート・プログラム、あるいは境界粒子探索システムのハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ911は、フレキシブルディスク993からプログラム又はデータを読み取り、RAM903を介してハードディスクドライブ908、及び通信インターフェイス907に提供する。入出力チップ912は、フレキシブルディスク・ドライブ911、あるいはパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を接続する。
The input /
CPU902が実行するプログラムは、フレキシブルディスク993、CD−ROM992、又はIC(Integrated Circuit)カード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。記録媒体に格納されたプログラムは圧縮されていても非圧縮であってもよい。プログラムは、記録媒体からハードディスクドライブ908にインストールされ、RAM903に読み出されてCPU902により実行される。CPU902により実行されるプログラムは、境界粒子探索システムを、図1から図16に関連して説明した入力部21、探索基準粒子設定部22、ベクトル設定部23、領域設定部24、領域内粒子抽出部25、ベクトル計算部26、境界粒子判断部27、及び出力部28として機能させる。
A program executed by the
以上に示したプログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては、フレキシブルディスク993、CD−ROM992の他に、DVD(Digital Versatile Disk)又はPD(Phase Disk)等の光学記録媒体、MD(MiniDisk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ICカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークあるいはインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はRAM等の記憶媒体を記録媒体として使用して、ネットワークを介したプログラムとして境界粒子探索システムを提供してもよい。
The program shown above may be stored in an external storage medium. As a storage medium, in addition to a
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 As mentioned above, although this invention was demonstrated using embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications or improvements can be added to the above embodiment. It is apparent from the description of the scope of claims that embodiments with such changes or improvements can be included in the technical scope of the present invention.
21 入力部
22 探索基準粒子設定部
23 ベクトル設定部
24 領域設定部
25 領域内粒子抽出部
26 ベクトル計算部
27 境界粒子判断部
28 出力部
901 ホスト・コントローラ
902 CPU
903 RAM
904 グラフィック・コントローラ
905 表示装置
906 入出力コントローラ
907 通信インターフェイス
908 ハードディスクドライブ
909 CD−ROMドライブ
910 ROM
911 フレキシブルディスク・ドライブ
912 入出力チップ
991 ネットワーク通信装置
992 CD−ROM
993 フレキシブルディスク
21
903 RAM
904
911 Flexible disk drive 912 I /
993 Flexible disk
Claims (9)
解析モデルを構成する全粒子の位置座標より境界に位置する粒子をひとつ、または複数個抽出して探索基準粒子とする探索基準粒子設定部と、
前記探索基準粒子設定部が抽出した探索基準粒子を始点とした探索する方向を示す探索方向ベクトルを設定するベクトル設定部と、
探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域内に存在する他の粒子を抽出する領域内粒子抽出部と、
探索基準粒子に対する前記領域内粒子抽出部が抽出した領域内の各粒子の各位置ベクトルを作成し、その位置ベクトルの大きさと、位置ベクトルと前記ベクトル設定部が設定した探索方向ベクトルの角度を計算するベクトル計算部と、
前記ベクトル計算部が計算したベクトルの大きさと角度により境界粒子を決定する境界粒子判断部と
を備える境界粒子探索システム。 A boundary particle search system for searching for particles located at the boundary of an analysis model used in numerical analysis using a particle method,
A search reference particle setting unit that extracts one or a plurality of particles located at the boundary from the position coordinates of all particles constituting the analysis model, and sets the search reference particles as a search reference particle;
A vector setting unit for setting a search direction vector indicating a search direction starting from the search reference particle extracted by the search reference particle setting unit;
An in-region particle extraction unit for extracting other particles existing in the region defined based on the position coordinates of the search reference particles;
Create each position vector of each particle in the region extracted by the in-region particle extraction unit with respect to the search reference particle, and calculate the size of the position vector and the angle of the position vector and the search direction vector set by the vector setting unit A vector calculator to perform,
A boundary particle search system comprising a boundary particle determination unit that determines boundary particles based on the magnitude and angle of the vector calculated by the vector calculation unit.
前記領域内粒子抽出部は、探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域内に存在する他の粒子を抽出し、
前記ベクトル計算部は、探索基準粒子に対する前記領域内粒子抽出部により領域内より抽出された各粒子の各位置ベクトルを作成し、その位置ベクトルの大きさと、位置ベクトルと前記ベクトル設定部で設定された探索基準ベクトルの角度を計算し、
前記境界粒子判断部は、前記ベクトル計算部により計算されたベクトルの大きさと角度により、境界粒子を決定する
請求項1に記載の境界粒子探索システム。 The vector setting unit sets a search reference vector orthogonal to the search direction vector,
The in-region particle extraction unit extracts other particles existing in the region defined based on the position coordinates of the search reference particles,
The vector calculation unit creates each position vector of each particle extracted from the region by the intra-region particle extraction unit with respect to a search reference particle, and sets the size of the position vector, the position vector, and the vector setting unit. Calculate the angle of the search reference vector
The boundary particle search system according to claim 1, wherein the boundary particle determination unit determines boundary particles based on the magnitude and angle of the vector calculated by the vector calculation unit.
請求項1に記載の境界粒子探索システム。 2. The boundary particle search system according to claim 1, wherein the vector setting unit updates a position vector of a newly determined search reference particle with respect to a search reference particle before determination as a search direction vector in a search process.
請求項1に記載の境界粒子探索システム。 The vector setting unit analyzes a difference based on a search direction vector size and an angle change history in a search process, predicts a next search direction, and newly updates the search direction vector. The boundary particle search system according to 1.
請求項2に記載の境界粒子探索システム。 In the search process, the vector setting unit newly updates the position vector of the newly determined search reference particle with respect to the search reference particle before determination as a new search direction vector, and newly adds a vector orthogonal to the updated search direction vector. The boundary particle search system according to claim 2, wherein the boundary particle search system is updated as a search reference vector.
請求項2に記載の境界粒子探索システム。 In the search process, the vector setting unit analyzes the difference based on the size of the search direction vector and the history of angle changes, predicts the next search direction, and newly updates the search direction vector. The boundary particle search system according to claim 2, wherein a vector orthogonal to the search direction vector is newly updated as a search reference vector.
解析モデルを構成する全粒子の位置座標より境界に位置する粒子をひとつ、または複数個抽出して探索基準粒子とする探索基準粒子設定部と、
前記探索基準粒子設定部が抽出した探索基準粒子を始点とした探索する方向を示す探索方向ベクトルを設定するベクトル設定部と、
探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域内に存在する他の粒子を抽出する領域内粒子抽出部と、
探索基準粒子に対する前記領域内粒子抽出部が抽出した領域内の各粒子の各位置ベクトルを作成し、その位置ベクトルの大きさと、位置ベクトルと前記ベクトル設定部が設定した探索方向ベクトルの角度を計算するベクトル計算部と、
前記ベクトル計算部が計算したベクトルの大きさと角度により境界粒子を決定する境界粒子判断部と
を備える境界粒子探索装置。 A boundary particle search device that searches for particles located at the boundary of an analysis model used in numerical analysis using a particle method,
A search reference particle setting unit that extracts one or a plurality of particles located at the boundary from the position coordinates of all particles constituting the analysis model, and sets the search reference particles as a search reference particle;
A vector setting unit for setting a search direction vector indicating a search direction starting from the search reference particle extracted by the search reference particle setting unit;
An in-region particle extraction unit for extracting other particles existing in the region defined based on the position coordinates of the search reference particles;
Create each position vector of each particle in the region extracted by the in-region particle extraction unit with respect to the search reference particle, and calculate the size of the position vector and the angle of the position vector and the search direction vector set by the vector setting unit A vector calculator to perform,
A boundary particle search device comprising: a boundary particle determination unit that determines boundary particles based on the magnitude and angle of the vector calculated by the vector calculation unit.
解析モデルを構成する全粒子の位置座標より境界に位置する粒子をひとつ、または複数個抽出して探索基準粒子とする探索基準粒子設定段階と、
前記探索基準粒子設定段階においてが抽出された探索基準粒子を始点とした探索する方向を示す探索方向ベクトルを設定するベクトル設定段階と、
探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域内に存在する他の粒子を抽出する領域内粒子抽出段階と、
探索基準粒子に対する前記領域内粒子抽出段階において抽出された領域内の各粒子の各位置ベクトルを作成し、その位置ベクトルの大きさと、位置ベクトルと前記ベクトル設定段階において設定された探索方向ベクトルの角度を計算するベクトル計算部と、
前記ベクトル計算段階において計算されたベクトルの大きさと角度により境界粒子を決定する境界粒子判断段階と
を備える制御方法。 A control method for controlling a boundary particle search device that searches for particles located at the boundary of an analysis model used in numerical analysis using a particle method or the like,
A search reference particle setting stage in which one or a plurality of particles located at the boundary are extracted from the position coordinates of all particles constituting the analysis model and set as a search reference particle,
A vector setting step for setting a search direction vector indicating a search direction starting from the search reference particle extracted in the search reference particle setting step;
In-region particle extraction stage for extracting other particles existing in the region defined based on the position coordinates of the search reference particles;
Create each position vector of each particle in the region extracted in the region particle extraction step with respect to the search reference particle, the size of the position vector, and the angle of the position vector and the search direction vector set in the vector setting step A vector calculation unit for calculating
A control method comprising a boundary particle determination step of determining boundary particles based on the magnitude and angle of the vector calculated in the vector calculation step.
解析モデルを構成する全粒子の位置座標より境界に位置する粒子をひとつ、または複数個抽出して探索基準粒子とする探索基準粒子設定部、
前記探索基準粒子設定部が抽出した探索基準粒子を始点とした探索する方向を示す探索方向ベクトルを設定するベクトル設定部、
探索基準粒子の位置座標を元に定義される領域内に存在する他の粒子を抽出する領域内粒子抽出部、
探索基準粒子に対する前記領域内粒子抽出部が抽出した領域内の各粒子の各位置ベクトルを作成し、その位置ベクトルの大きさと、位置ベクトルと前記ベクトル設定部が設定した探索方向ベクトルの角度を計算するベクトル計算部、
前記ベクトル計算部が計算したベクトルの大きさと角度により境界粒子を決定する境界粒子判断部
として機能させるプログラム。 A program for a boundary particle search device that searches for particles located at the boundary of an analysis model used in numerical analysis using a particle method or the like, the boundary particle search device comprising:
A search reference particle setting unit that extracts one or a plurality of particles located at the boundary from the position coordinates of all particles constituting the analysis model, and sets the search reference particles.
A vector setting unit for setting a search direction vector indicating a search direction starting from the search reference particle extracted by the search reference particle setting unit;
An in-region particle extraction unit for extracting other particles existing in the region defined based on the position coordinates of the search reference particles;
Create each position vector of each particle in the region extracted by the in-region particle extraction unit with respect to the search reference particle, and calculate the size of the position vector and the angle of the position vector and the search direction vector set by the vector setting unit Vector calculator,
A program that functions as a boundary particle determination unit that determines boundary particles based on the magnitude and angle of a vector calculated by the vector calculation unit.
Priority Applications (1)
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