JP5510018B2 - Data inspection apparatus and program - Google Patents
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Description
本発明は、解析対象のシミュレーションモデルがメッシュ状に分割された複数の要素の分割データを検査するデータ検査装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a data inspection apparatus and program for inspecting divided data of a plurality of elements obtained by dividing a simulation model to be analyzed into a mesh shape.
従来、3次元や2次元の連続体を解析対象として、当該解析対象のシミュレーションモデル(解析対象モデル)の構造解析や音響解析等を有限要素法や境界要素法などの所定の解析手法を用いて行っている。
例えば、有限要素法では、CAD(Computer Aided Design)システムなどを利用して生成された解析対象のシミュレーションモデルを、メッシュ状に区分して複数の多角形や多面体の有限要素に分割し、これらの要素間の物理的関係を数値解析する(例えば、特許文献1参照)。
Conventionally, with a 3D or 2D continuum as an analysis target, structural analysis or acoustic analysis of the simulation model (analysis target model) of the analysis target is performed using a predetermined analysis method such as a finite element method or a boundary element method. Is going.
For example, in the finite element method, a simulation model to be analyzed generated using a CAD (Computer Aided Design) system or the like is divided into meshes and divided into a plurality of polygons or polyhedral finite elements. The physical relationship between elements is numerically analyzed (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、解析対象の形状や要素の分割データを生成するソフトウェアによっては、メッシュ状に分割された解析対象モデルにて複数の要素によって共有される一の節点として生成されるべきものが重複して複数生成されてしまうといった問題がある。この場合には、数値解析における計算誤差を生じさせて、当該数値解析の精度を向上させることが困難となり、ひいては数値解析自体を実行できなくなってしまう虞もある。 However, depending on the software that generates the analysis target shape and element division data, the analysis target model divided into meshes may have multiple items that should be generated as one node shared by multiple elements. There is a problem of being generated. In this case, it is difficult to improve the accuracy of the numerical analysis due to a calculation error in the numerical analysis, and there is a possibility that the numerical analysis itself cannot be executed.
そこで、本願発明の課題は、複数の要素の分割データの誤りを適正に検査することができるデータ検査装置及びプログラムを提供することである。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a data inspection apparatus and program capable of appropriately inspecting errors in divided data of a plurality of elements.
上記課題を解決するため、本発明のデータ検査装置は、
解析対象のシミュレーションモデル(以下、「解析対象モデル」と言う)がメッシュ状に分割された所定形状の複数の要素を取得する要素取得手段と、この要素取得手段により取得された複数の要素の各節点の検査領域を複数設定する領域設定手段を有し、この領域設定手段が前記複数の検査領域を互いに重なり合わせるように設定することにより、当該複数の節点を少なくとも二つのグループに属するように複数のグループに分けるグループ分け手段と、前記複数のグループについて、各グループ内の少なくとも一の節点の座標を取得する座標取得手段と、この座標取得手段により取得された前記少なくとも一の節点の座標に基づいて、当該節点の属するグループ内で座標どうしの間隔が所定の閾値以下の少なくとも二つの節点を解析に不適正な節点として特定する特定手段と、を備えたことを特徴とする。
In order to solve the above problems, the data inspection apparatus of the present invention is:
Analyzed the simulation model (hereinafter, referred to as "analyzed model") and element acquisition unit configured to acquire a plurality of elements of predetermined shape, which is divided into meshes, each of the plurality of elements obtained by this element acquisition unit A region setting unit configured to set a plurality of inspection regions of the nodes, and the region setting unit sets the plurality of inspection regions so as to overlap each other so that the plurality of nodes belong to at least two groups; Grouping means for dividing the plurality of groups, coordinate acquisition means for acquiring the coordinates of at least one node in each group, and the coordinates of the at least one node acquired by the coordinate acquisition means Therefore, in the group to which the node belongs, at least two nodes whose distance between the coordinates is equal to or less than a predetermined threshold are not analyzed. Specifying means for specifying a positive nodal, characterized by comprising a.
また、本発明のプログラムは、
データ検査装置のコンピュータを、解析対象のシミュレーションモデル(以下、「解析対象モデル」と言う)がメッシュ状に分割された所定形状の複数の要素を取得する要素取得手段、この要素取得手段により取得された複数の要素の各節点の検査領域を複数設定する領域設定手段を有し、この領域設定手段が前記複数の検査領域を互いに重なり合わせるように設定することにより、当該複数の節点を少なくとも二つのグループに属するように複数のグループに分けるグループ分け手段、前記複数のグループについて、各グループ内の少なくとも一の節点の座標を取得する座標取得手段、この座標取得手段により取得された前記少なくとも一の節点の座標に基づいて、当該節点の属するグループ内で座標どうしの間隔が所定の閾値以下の少なくとも二つの節点を解析に不適正な節点として特定する特定手段、として機能させることを特徴とする。
The program of the present invention is
The computer of the data inspection apparatus is acquired by an element acquisition unit that acquires a plurality of elements having a predetermined shape obtained by dividing a simulation model to be analyzed (hereinafter referred to as “analysis target model”) into a mesh shape. A plurality of region setting means for setting a plurality of inspection regions for each node of the plurality of elements, and the region setting means sets the plurality of inspection regions so as to overlap each other so that the plurality of nodes are at least two Grouping means for dividing the plurality of groups so as to belong to the group, coordinate acquisition means for acquiring the coordinates of at least one node in each group for the plurality of groups, and the at least one node acquired by the coordinate acquisition means Based on the coordinates of the node, the distance between the coordinates within the group to which the node belongs is less than a predetermined threshold. Both wherein the to function as a specific means for identifying as incorrect node two nodes in the analysis.
本発明によれば、複数の要素の分割データの誤りを適正に検査することができる。 According to the present invention, it is possible to appropriately inspect errors in divided data of a plurality of elements.
以下に、本発明について、図面を用いて具体的な態様を説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
本実施形態のデータ検査装置100は、解析対象モデルMがメッシュ状に分割された所定形状の複数の要素E、…の節点Pを各節点Pが少なくとも二つのグループに属するように複数のグループに分ける。そして、データ検査装置100は、複数のグループについて、各グループ内の少なくとも一の節点Pの座標を取得して、これら少なくとも一の節点Pの座標に基づいて、当該節点Pの属するグループ内で座標どうしの間隔が所定の閾値以下の少なくとも二つの節点P、…を解析に不適正な節点Pとして特定する。
Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the scope of the invention is not limited to the illustrated examples.
The
図1は、本発明を適用した一実施形態のデータ検査装置100の概略構成を示すブロック図である。
データ検査装置100は、例えば、ワークステーションなどのコンピュータにより構成され、図1に示すように、中央制御部1と、メモリ2と、記憶部3と、操作入力部4と、データ取得部5と、データ検査部6と、表示部7と、表示制御部8と、外部通信部9とを備えている。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a
The
中央制御部1は、データ検査装置100の各部を制御するものである。具体的には、中央制御部1は、CPU(Central Processing Unit;図示略)を備え、データ検査装置100用の各種処理プログラム(図示略)に従って各種の制御動作を行う。
The
メモリ2は、例えば、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等により構成され、中央制御部1、データ取得部5、データ検査部6等によって処理されるデータ等を一時記憶する。また、メモリ2は、外部機器200から当該データ検査装置100に対して送信されて、外部通信部9により受信された解析対象のシミュレーションモデル(解析対象モデル)Mのデータを一時記憶する。
The
記憶部3は、例えば、不揮発性メモリ(フラッシュメモリ)等により構成され、中央制御部1の動作に必要な各種プログラムやデータ(図示略)を記憶している。
The storage unit 3 is composed of, for example, a nonvolatile memory (flash memory) or the like, and stores various programs and data (not shown) necessary for the operation of the
操作入力部4は、例えば、数値、文字等を入力するためのデータ入力キーや、データの選択、送り操作等を行うための上下左右移動キーや各種機能キー等によって構成されるキーボードやマウス等の操作部(図示略)を備え、これらの操作部の操作に応じて所定の操作信号を中央制御部1に出力する。
The operation input unit 4 includes, for example, a data input key for inputting numerical values, characters, and the like, a keyboard, a mouse, and the like configured by up / down / left / right movement keys and various function keys for performing data selection, feed operation, The operation unit (not shown) is provided, and a predetermined operation signal is output to the
データ取得部5は、3次元の解析対象のシミュレーションモデル(解析対象モデル)Mがメッシュ状に分割された所定形状の複数の要素E、…の分割データを取得する。
The
先ず、解析対象モデルMについて説明する。
解析対象モデルMとは、CADシステムを構成する外部機器200によって2次元若しくは3次元の連続体を解析対象として生成された当該解析対象のシミュレーションモデル(解析対象モデル)Mのことである。
ここで、解析対象モデルMは、例えば、中身が詰まった中実の構造であっても良いし、中空の構造であっても良いし、当該中空の空間部自体の形状を具備するものであっても良い。また、解析対象モデルMの形状は、特に限定されるものではなく、例えば、立方体、球体、楕円体などの比較的単純な形状のものであっても良いし、これらを組み合わせてなる形状などが挙げられる。本実施形態では、例えば、図3〜図5に示すように、正面視にて鉤状、即ち、「L」字形を天地が逆になるように180°回転させた形状に形成された3次元の解析対象モデルMを例示して説明するが、これに限られるものではなく適宜任意に変更可能である。
First, the analysis target model M will be described.
The analysis target model M is a simulation model (analysis target model) M of the analysis target generated by the
Here, the analysis target model M may be, for example, a solid structure filled with contents, a hollow structure, or a shape of the hollow space itself. May be. The shape of the analysis target model M is not particularly limited, and may be a relatively simple shape such as a cube, a sphere, or an ellipsoid, or a shape formed by combining these shapes. Can be mentioned. In this embodiment, for example, as shown in FIGS. 3 to 5, a three-dimensional shape formed in a bowl shape when viewed from the front, that is, a shape obtained by rotating the “L” shape by 180 ° so that the top and bottom are reversed. However, the present invention is not limited to this and can be arbitrarily changed as appropriate.
また、データ取得部5は、解析対象モデルMをメッシュ状に区分して所定形状の複数の要素E、…の分割データを生成するデータ生成部5aを具備している。
具体的には、データ生成部5aは、先ず、メモリ2から外部機器200により生成された3次元の解析対象モデルMを取得する。そして、データ生成部5aは、取得した当該解析対象モデルMを有限要素法によりメッシュ状に区分して所定の多角形や多面体からなる複数の要素E、…に分割することにより、これら要素Eの分割データを生成する。例えば、データ生成部5aは、正面視にて鉤状の解析対象モデルM(図3等参照)を取得して、当該解析対象モデルMを有限要素法によりメッシュ状に区分して略立方体状の複数の要素E、…に分割する(図4参照))。
そして、データ取得部5は、データ生成部5aにより生成された複数の要素E、…の分割データを取得する。
なお、データ生成部5aは、複数の要素E、…の分割データの生成に有限要素法を用いるようにしたが、解析対象モデルMの数値解析の手法として適用可能な他の解析手法、例えば、境界要素法などを用いても良い。また、有限要素法や境界要素法は、解析対象のシミュレーションモデル(解析対象モデル)Mの解析手法として公知の技術であるので、ここでの説明は省略する。
Further, the
Specifically, the
And the
Although the
また、データ取得部5は、解析対象モデルM全体の要素Eの分割データを取得するようにしたが、解析対象モデルMにおける要素Eの分割データを取得する範囲はこれに限られるものではない。例えば、複数の構成部品から構成された連続体を解析対象として生成された解析対象モデルMの場合、データ取得部5は、各構成部品毎に若しくは構成部品どうしの境目部分を含むように要素Eの分割データを取得するようにしても良い。
つまり、構成部品の形状によっては、当該構成部品を必ずしも本実施形態のデータ検査装置100によるデータの検査対象とする必要はない。例えば、比較的単純な形状の構成部品は有限要素法による要素Eの分割(即ち、節点Pの設定)に誤りが生じ難いため、要素Eの分割データの検査対象から除外しても良い。一方、構成部品どうしの境目(継ぎ目)などは他の部分に比べて形状が複雑になり、有限要素法による要素Eの分割に誤りが生じ易いため、要素Eの分割データの検査対象とするのが好ましい。また、例えば、解析対象モデルMの凹凸の大きい部分、即ち、例えば、所定方向から視た場合の角度が所定の角度よりも大きく(若しくは、小さく)なっている部分を要素Eの分割データの検査対象としても良い。
なお、解析対象モデルMの各構成物品毎の要素Eは、同一の物性を属性情報として有する集合である。
The
That is, depending on the shape of the component, the component does not necessarily have to be a data inspection target by the
The element E for each constituent article of the analysis target model M is a set having the same physical properties as attribute information.
さらに、データ取得部5は、解析対象モデルMをデータ生成部5aにより分割することで要素Eの分割データを取得するようにしたが、要素Eの分割データの取得方法はこれに限られるものではなく、例えば、当該データ検査装置100外の所定の分割データ生成装置(図示略)により生成された要素Eの分割データを外部通信部9や当該データ検査装置100本体に対して着脱自在な記録媒体(図示略)などを介して取得するようにしても良い。
このように、データ取得部5は、解析対象モデルMがメッシュ状に分割された所定形状の複数の要素E、…を取得する要素取得手段を構成している。
Furthermore, the
In this manner, the
データ検査部6は、グループ分け部6aと、座標取得部6bと、誤りデータ特定部6cと、データ修正部6dとを具備している。
The
グループ分け部6aは、データ取得部5により取得された解析対象モデルMの複数の要素E、…の節点Pの各々を、各節点Pが少なくとも二つのグループに属するように複数のグループに分ける。具体的には、グループ分け部6aは、解析対象モデルMの複数の要素E、…の分割データに対して、各節点Pの検査領域Aを複数設定する領域設定部61aを具備している。
The
領域設定部61aは、複数の検査領域A、…を互いに重なり合わせるように設定することにより、解析対象モデルMの複数の節点P、…を複数のグループに分ける。具体的には、領域設定部61aは、解析対象モデルMの複数の要素E、…の分割データに対して、所定の寸法で同一形状(例えば、立方体状)の検査領域Aを所定の軸方向(例えば、x軸方向、y軸方向及びz軸方向)に沿って当該検査領域Aの所定の軸方向の長さの少なくとも1/2ずつ互いに重なり合わせるように複数設定する。
ここで、各検査領域Aの寸法は、例えば、要素Eの寸法、解析対象モデルMの所定軸方向の寸法(最小座標値や最大座標値)、検査精度等を考慮して規定されている。即ち、検査領域Aの所定の軸方向(例えば、x軸方向)の長さは、要素Eの同一方向の長さよりも短く設定されるのが好ましい。つまり、検査領域Aの所定の軸方向の長さが要素Eの同一方向の長さよりも長く設定されると、検査領域A内に要素Eの一の辺の両端の節点Pが検査対象として含まれてしまう虞があり、この場合には、一の検査領域Aにおける計算量の増大を招いてしまうためである。一方、各検査領域Aの寸法を要素Eの寸法に比してあまりにも小さくすると、検査領域Aの数が増大してしまい、要素Eの形状によっては節点Pが全く存しない検査領域Aが多数設定され、処理効率の低下を招いてしまうためである。
また、各検査領域Aの寸法は、例えば、解析対象モデルMの所定軸方向の寸法を基準として検査領域Aの数が略一定となるように設定することで、如何なる形状や寸法の解析対象モデルMに対しても計算量(計算時間)をある程度一定に保つことができ、処理効率の低下を防止することができる。
The
Here, the dimensions of each inspection region A are defined in consideration of, for example, the dimension of the element E, the dimension (minimum coordinate value or maximum coordinate value) of the analysis target model M in the predetermined axis direction, inspection accuracy, and the like. That is, the length of the inspection region A in the predetermined axial direction (for example, the x-axis direction) is preferably set shorter than the length of the element E in the same direction. In other words, when the length in the predetermined axial direction of the inspection area A is set longer than the length in the same direction of the element E, the nodes P at both ends of one side of the element E are included in the inspection area A as inspection targets. This is because in this case, the amount of calculation in one inspection region A increases. On the other hand, if the size of each inspection region A is made too small compared to the size of the element E, the number of inspection regions A increases, and depending on the shape of the element E, there are many inspection regions A that do not have any nodes P at all. This is because the processing efficiency is lowered.
In addition, the dimensions of each inspection area A are set so that the number of inspection areas A is substantially constant, for example, based on the dimension in the predetermined axial direction of the analysis target model M, so that the analysis target model of any shape or size Even for M, the amount of calculation (calculation time) can be kept constant to some extent, and a reduction in processing efficiency can be prevented.
具体的には、領域設定部61aは、検査領域Aの形状を略立方体状とし、先ず、解析対象モデルMの何れか一の節点P(例えば、x軸座標が最も小さい節点P等)を基準として、当該節点Pの座標(x,y,z)が略中心座標と重なるように一の検査領域Aを設定する(図5参照)。そして、領域設定部61aは、当該一の検査領域Aを基準として、x軸方向、y軸方向及びz軸方向に沿って当該検査領域Aの所定の軸方向(例えば、x軸方向、y軸方向及びz軸方向等)の長さの1/2ずつ互いに重なり合わせるように複数の検査領域A、…を設定する。例えば、領域設定部61aは、x軸、y軸及びz軸の各々の座標が最も小さい節点Pを基準とした場合には、x軸、y軸及びz軸の各々の座標が最も大きい節点Pが少なくとも二つの検査領域A、…に属するまで複数の検査領域A、…をx軸、y軸及びz軸の各方向に設定していく。
なお、例えば、図5には、解析対象モデルMをy軸方向に視て、x軸及びz軸方向に複数の検査領域A、…が設定された状態を表しているが、y軸方向に対しても検査領域Aのy軸方向の長さの1/2ずつ互いに重なり合わせるように複数の検査領域A、…が設定されているものとする。また、図5にあっては、例えば、解析対象モデルMの検査領域Aの設定の基準となる一の節点P(例えば、y軸方向に視て左上隅部の節点P等)に対応する検査領域A0を基準(No.0)として、x軸、y軸及びz軸の各々に沿って設定される複数の検査領域A、…の番号を1から順に付すものとするが、基準となる検査領域A0や番号の付す順序はこれらに限られるものではなく適宜任意に変更可能である。
これにより、複数の要素E、…の各節点Pは、少なくとも二つの検査領域(グループ)A、Aに属することとなる。例えば、解析対象モデルMの検査領域Aの設定の基準となる一の節点Pは、基準となるNo.0の検査領域A0と、当該検査領域A0とx軸方向に1/2ずつ互いに重なり合う検査領域A1と、検査領域A0とy軸方向に1/2ずつ互いに重なり合う検査領域(図示略)と、検査領域A0とz軸方向に1/2ずつ互いに重なり合う検査領域A2と、検査領域A0とx軸及びz軸方向に1/4ずつ互いに重なり合う検査領域A3と、検査領域A0とx軸及びy軸方向に1/4ずつ互いに重なり合う検査領域(図示略)と、検査領域A0とy軸及びz軸方向に1/4ずつ互いに重なり合う検査領域(図示略)のそれぞれに属することとなる。また、他の節点Pについても、上記と同様に、少なくとも二つの検査領域A、…に属することとなるが、その詳細な説明は省略する。
なお、図5にあっては、重なり合った状態の複数の検査領域A、…を破線で表しているが、上記した検査領域A0〜A3は、模式的に一点鎖線で囲んで指示するものとする。
Specifically, the
For example, FIG. 5 shows a state in which a plurality of inspection areas A,... Are set in the x-axis and z-axis directions when the analysis target model M is viewed in the y-axis direction. In contrast, it is assumed that a plurality of inspection areas A,... Are set so as to overlap each other by 1/2 of the length of the inspection area A in the y-axis direction. In FIG. 5, for example, an inspection corresponding to one node P (for example, the node P in the upper left corner when viewed in the y-axis direction) serving as a reference for setting the inspection area A of the analysis target model M. With the area A0 as a reference (No. 0), the number of a plurality of inspection areas A,... Set along each of the x-axis, y-axis, and z-axis will be numbered in order from 1, but the reference inspection The order in which the area A0 and numbers are assigned is not limited to these, and can be arbitrarily changed as appropriate.
Thereby, each node P of the plurality of elements E,... Belongs to at least two inspection regions (groups) A, A. For example, one node P that is a reference for setting the inspection area A of the analysis target model M is the inspection area A0 of the reference No. 0 and the inspection area A0 that overlaps the inspection area A0 by 1/2 each in the x-axis direction. An inspection area A1 that overlaps with the inspection area A0 by 1/2 in the y-axis direction, an inspection area A2 that overlaps with the inspection area A0 by 1/2 in the z-axis direction, and an inspection area A0 and x Inspection area A3 that overlaps each other by 1/4 in the axial and z-axis directions, inspection area A0 that overlaps each other by 1/4 in the x-axis and y-axis directions, and inspection area A0 that corresponds to y-axis and z It belongs to each of the inspection areas (not shown) that overlap each other by 1/4 in the axial direction. Also, the other nodes P belong to at least two inspection areas A,... As described above, but detailed description thereof will be omitted.
In FIG. 5, a plurality of overlapping inspection areas A,... Are indicated by broken lines, but the above-described inspection areas A0 to A3 are schematically surrounded by a one-dot chain line. .
また、領域設定部61aは、複数の検査領域A、…を互いに所定の軸方向(例えば、x軸、y軸及びz軸等)の長さの1/2ずつ重なり合わせて設定するようにしたが、重なり合わせる程度はこれに限られるものではなく、複数の検査領域A、…が完全に重なった状態とならないように、所定の軸方向(例えば、x軸、y軸及びz軸等)の長さの1/2以上に設定すれば良い。
また、領域設定部61aは、検査領域Aを所定の軸方向(例えば、x軸、y軸及びz軸等)に沿って設定するようにしたが、検査領域Aの設定方向はこれに限られるものではなく、例えば、所定の軸方向と異なる方向(例えば、交わる方向)に沿って設定するようにしても良い。
さらに、領域設定部61aによる検査領域Aの設定を一の検査領域Aを基準として行うようにしたが、これに限られるものではなく、複数の検査領域A、…を基準とするようにしても良い。
このように、グループ分け部6aは、データ取得部5により取得された複数の要素E、…の節点Pを各節点Pが少なくとも二つのグループに属するように複数のグループに分けるグループ分け手段を構成している。
In addition, the
In addition, the
Furthermore, although the setting of the inspection area A by the
In this way, the
座標取得部6bは、グループ分け部6aにより分けられた解析対象モデルMの各グループ内から少なくとも一の節点Pの座標(x,y,z)を取得する。
即ち、座標取得部6bは、解析対象モデルMの複数の要素E、…の分割データに対して領域設定部61aにより設定された複数の検査領域A、…について、各検査領域A内に存する少なくとも一の節点Pのx軸、y軸及びz軸から構成された3次元空間における座標(x,y,z)を取得する。
なお、座標取得部6bは、必ずしも全ての検査領域Aを節点Pの座標(x,y,z)の取得対象とする必要はなく、例えば、要素Eの形状や寸法、検査領域Aの寸法等を考慮して、節点Pが存しないことが明らかな検査領域Aについては節点Pの座標の取得対象から除外しても良い。
ここで、座標取得部6bは、複数のグループについて、各グループ内の少なくとも一の節点Pの座標(x,y,z)を取得する座標取得手段を構成している。
The coordinate
That is, the coordinate
The coordinate
Here, the coordinate
誤りデータ特定部6cは、座標取得部6bにより取得された各グループ内の少なくとも一の節点Pの座標(x,y,z)に基づいて、数値解析に不適正な節点Pを誤りデータとして特定する。
即ち、誤りデータ特定部6cは、座標取得部6bにより取得された各節点Pの属する検査領域(グループ)A内で座標(x,y,z)どうしの間隔が所定の閾値以下となっている二つの節点P、Pを数値解析に不適正な節点Pとして特定する。具体的には、誤りデータ特定部6cは、各検査領域A内の全ての節点Pについて、当該検査領域A内の他の節点Pとの座標(x,y,z)どうしの間隔を所定の演算式に従って算出する。
例えば、図5及び図6に示すように、解析対象モデルMの略直角に屈曲した部分には、実際には複数の要素E、…(図5における向かって左上隅部の要素E、その右隣りの要素E、その下の要素E)によって共有される一の節点として生成されるべきものが二つの節点P1、P2として重複して設定されている。この場合、これら二つの節点P1、P2は、x軸方向の2番目と3番目、且つ、z軸方向の2番目と3番目の検査領域Aに属することとなる。なお、図示は省略するが、y軸方向に関しては0番目と1番目の検査領域Aに属している。
また、図6には、二つの節点P1、P2のx軸方向の検査領域Aに対する関係を示しており、これら二つの節点P1、P2は、x軸方向の2番目と3番目の検査領域Aに属することとなる。また、図5及び図6にあっては、近接する二つの節点P1、P2を例示しているが、一例であってこれに限られるものではなく、3つ以上の節点P、…が重複して(近接して)配置されていても良い。
そして、誤りデータ特定部6cは、これら二つの節点P1、P2が属する各検査領域A内で、各節点Pについて他の節点Pとの座標(x,y,z)どうしの間隔を所定の演算式に従って算出する。
The error
That is, in the error
For example, as shown in FIG. 5 and FIG. 6, a portion bent substantially at right angles of the analysis target model M actually includes a plurality of elements E,... (Element E at the upper left corner in FIG. What is to be generated as one node shared by the adjacent element E and the element E below it is set as two nodes P1 and P2. In this case, these two nodes P1 and P2 belong to the second and third inspection regions A in the x-axis direction and the second and third inspection regions A in the z-axis direction. Although not shown, it belongs to the 0th and 1st inspection areas A in the y-axis direction.
FIG. 6 shows the relationship between the two nodes P1 and P2 with respect to the inspection area A in the x-axis direction. These two nodes P1 and P2 are the second and third inspection areas A in the x-axis direction. Will belong to. 5 and 6 exemplify two adjacent nodes P1 and P2. However, this is an example, and the present invention is not limited to this, and three or more nodes P,. (Adjacent) may be arranged.
Then, the error
その後、誤りデータ特定部6cは、各検査領域Aについて算出された二つの節点(例えば、節点P1、P2)の座標(x,y,z)どうしの間隔が所定の閾値以下となっているか否かを判定し、所定の閾値以下となっている二つの節点P、Pを数値解析に不適正な節点Pとして特定する。また、一の節点Pに対して座標どうしの間隔が所定の閾値以下となる節点Pが複数存する場合には、誤りデータ特定部6cは、その全てを数値解析に不適正な節点Pとして特定する。
即ち、グループ分け部6aにより各節点Pが少なくとも二つの検査領域(グループ)A、…に属するように設定されているため、誤りデータ特定部6cは、各検査領域Aについて座標(x,y,z)どうしの間隔が所定の閾値以下となっているか否かを判定することで、各節点Pについて近接する節点Pが存するか否かを検査領域Aを重複して判定することができる。つまり、検査領域Aが重なり合わない場合には、近接する二つの節点P、Pの各々が互いに異なる検査領域Aに分けられてしまう虞があるが、検査領域Aが1/2ずつ重なり合って設定されているため、これら二つの節点P、Pは必ず何れかの検査領域A内にて共存することとなる。
なお、所定の閾値は、検査領域Aの寸法や検査精度等を考慮して規定されている。即ち、例えば、所定の閾値を検査領域Aの寸法に比してより大きく設定することで、計算量は増加するものの、誤りデータ特定部6cは、より多くの節点Pを数値解析に不適正な節点Pとして特定することができ、検査精度の向上を図ることができる。一方、所定の閾値をより小さく設定することで、数値解析に不適正な節点Pとして特定される数は減少するものの、誤りデータ特定部6cは、計算量を減少させて処理の高速化を図ることができる。
Thereafter, the error
That is, since each node P is set by the
Note that the predetermined threshold is defined in consideration of the size of the inspection area A, inspection accuracy, and the like. That is, for example, by setting a predetermined threshold value larger than the size of the inspection area A, the calculation amount increases, but the error
このように、誤りデータ特定部6cは、座標取得部6bにより取得された少なくとも一の節点Pの座標に基づいて、当該節点Pの属するグループ内で座標どうしの間隔が所定の閾値の少なくとも二つの節点P、…を解析に不適正な節点Pとして特定する特定手段を構成している。
As described above, the error
データ修正部6dは、誤りデータ特定部6cにより誤りデータとして特定された少なくとも二つの節点P、…を所定の座標(x,y,z)を有する一の節点Pとするように修正する。具体的には、データ修正部6dは、誤りデータ特定部6cにより誤りデータとして特定された少なくとも二つの節点P、…の座標(x,y,z)を取得して、例えば、これらの座標の中間座標を修正後の座標(x,y,z)として算出したり、何れか一の座標を修正後の座標(x,y,z)として特定する。
ここで、データ修正部6dは、誤りデータ特定部6cにより特定された少なくとも二つの節点P、…を所定の座標を有する一の節点Pとするように修正する修正手段を構成している。
The
Here, the
表示部7は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)、CRT(Cathode Ray Tube)等のディスプレイから構成され、表示制御部8の制御下にて各種情報を表示画面に表示する。
The display unit 7 includes a display such as an LCD (Liquid Crystal Display) and a CRT (Cathode Ray Tube), and displays various information on the display screen under the control of the
表示制御部8は、表示用データを生成して表示部7の表示画面に表示させる制御を行う。
具体的には、表示制御部8は、例えば、GPU(Graphics Processing Unit)やVRAM(Video Random Access Memory)等を具備するビデオカード(図示略)を備えている。そして、表示制御部8は、中央制御部1からの表示指示に従って、解析対象モデルMや当該解析対象モデルMの要素分割後の画像の表示用データをビデオカードによる描画処理によって生成し、表示部7に出力する。
The
Specifically, the
また、表示制御部8は、誤りデータ特定部6cにより誤りデータとして特定された少なくとも二つの節点P、…を表示部7の表示画面に表示させる。例えば、表示制御部8は、誤りデータ特定部6cにより特定された節点Pを所定の順序で列記したリスト形式の表示用データを生成して、当該表示用データに基づいて誤りデータとして特定された節点Pを表示部7の表示画面にリスト表示させても良い。また、例えば、表示制御部8は、表示画面に表示されている解析対象モデルMの要素分割後の画像中で、当該誤りデータに係る節点Pを他の節点Pと識別可能な表示態様で表示させるようにしても良い。
Further, the
なお、誤りデータに係る節点Pの報知の態様は、人の五感、特に、視覚、聴覚、触覚等によって当該誤りデータを把握、認識させることができる方法であれば如何なる態様であっても良く、例えば、誤りデータが存する旨を音(音声など)や振動により報知するようにしても良い。
このように、表示制御部8は、誤りデータ特定部6cにより特定された少なくとも二つの節点P、…を報知手段(表示部7)から報知させる報知制御手段を構成している。
Note that the mode of notification of the node P related to the error data may be any mode as long as the error data can be grasped and recognized by human senses, in particular, visual, auditory, tactile, etc. For example, the fact that error data exists may be notified by sound (sound or the like) or vibration.
In this way, the
外部通信部9は、外部機器200と所定の通信回線(例えば、LAN(Local Area Network)等)を介して情報を送受信可能に接続される。具体的には、外部通信部9は、例えば、図示は省略するが、外部機器200との接続用の端子(例えば、LAN端子等)に装着された所定の通信ケーブル(例えば、LANケーブル)を介してデータの送受信を行う。例えば、外部通信部9は、外部機器200から送信された3次元の解析対象のシミュレーションモデル(解析対象モデル)Mを受信する。外部通信部9により受信された解析対象モデルMは、メモリ2に転送されて一時的に記憶される。
なお、外部機器200は、CADシステムを構成するワークステーションなどのコンピュータであって、解析対象モデルMを生成可能なものであれば如何なる構成であっても良く、その詳細な説明は省略する。
The
The
次に、データ検査装置100によるデータ検査方法について、図2〜図6を参照して説明する。
図2は、データ検査処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。また、図3は、解析対象モデルMの一例を模式的に示す図であり、図4は、解析対象モデルMを複数の要素E、…に分割した状態の一例を模式的に示す図であり、図5は、解析対象モデルMに検査領域Aを設定した状態の一例を模式的に示す図である。また、図6は、図5の検査領域Aを用いた節点Pの検査の一例を説明するための図である。
なお、以下の説明にあっては、解析対象モデルMとしてy軸方向に視て鉤状に形成された解析対象モデルMを用いるものとする。また、当該解析対象モデルMは、外部機器200により生成された後、外部通信部9を介してメモリ2に一時記憶されているものとする。
Next, a data inspection method by the
FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of an operation related to the data inspection process. 3 is a diagram schematically illustrating an example of the analysis target model M, and FIG. 4 is a diagram schematically illustrating an example of a state in which the analysis target model M is divided into a plurality of elements E,. FIG. 5 is a diagram schematically illustrating an example of a state in which the inspection region A is set in the analysis target model M. FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the inspection of the node P using the inspection region A of FIG.
In the following description, the analysis target model M formed in a bowl shape when viewed in the y-axis direction is used as the analysis target model M. The analysis target model M is generated by the
図2に示すように、先ず、データ取得部5は、y軸方向に視て鉤状をなす3次元の解析対象のシミュレーションモデル(解析対象モデル)Mがメッシュ状に分割された複数の要素E、…の分割データを取得する(ステップS1)。
具体的には、データ取得部5のデータ生成部5aは、メモリ2に一時記憶されている3次元の解析対象モデルM(図3参照)を取得する。そして。データ生成部5aは、当該解析対象モデルMを有限要素法によりメッシュ状に区分して所定形状の複数の要素E、…に分割することによって、要素Eの分割データ(図4参照)を生成する。そして、データ取得部5は、データ生成部5aにより生成された要素Eの分割データを取得する。
なお、データ取得部5による要素Eの分割データの取得は、ユーザによる操作入力部4の所定操作に基づいて開始されても良いし、外部機器200から送信された解析対象モデルMがメモリ2に一時記憶されたことを契機として自動的に開始されても良い。
As shown in FIG. 2, first, the
Specifically, the
The acquisition of the divided data of the element E by the
次に、データ検査部6のグループ分け部6aは、解析対象モデルMの複数の要素E、…の分割データに対して、各節点Pの検査領域Aを領域設定部61aにより複数設定することで、解析対象モデルMの複数の節点P、…を複数のグループに分ける(ステップS2)。
具体的には、領域設定部61aは、解析対象モデルMの複数の要素E、…の分割データに対して、所定の寸法で同一形状(例えば、立方体状)の検査領域Aをx軸方向、y軸方向及びz軸方向の各々に沿って当該検査領域Aの所定の軸方向の長さの1/2ずつ互いに重なり合わせるように複数設定する。これにより、複数の要素E、…の各節点Pは、少なくとも二つの検査領域A、…に属することとなる。
Next, the
Specifically, the
次に、データ検査部6の座標取得部6bは、解析対象モデルMの複数の要素E、…の分割データに対して領域設定部61aにより設定された複数の検査領域A、…について、各検査領域A内に存する少なくとも一の節点Pのx軸、y軸及びz軸から構成された3次元空間における座標(x,y,z)を取得する(ステップS3)。
Next, the coordinate
続けて、データ検査部6の誤りデータ特定部6cは、座標取得部6bにより取得された各節点Pの属する検査領域(グループ)A内で座標(x,y,z)どうしの間隔が所定の閾値以下となっている少なくとも二つの節点P、…を数値解析に不適正な節点Pとして特定する(ステップS4)。
具体的には、誤りデータ特定部6cは、各検査領域A内の全ての節点Pについて、当該検査領域A内の他の節点Pとの座標(x,y,z)どうしの間隔を所定の演算式に従って算出する。その後、誤りデータ特定部6cは、各検査領域Aについて算出された少なくとも二つの節点P、…の座標(x,y,z)どうしの間隔が所定の閾値以下となっているか否かを判定し、所定の閾値以下となっている少なくとも二つの節点P、…(例えば、節点P1、P2等)を数値解析に不適正な節点Pとして特定する。
Subsequently, the error
Specifically, the error
その後、表示制御部8は、誤りデータ特定部6cにより誤りデータとして特定された少なくとも二つの節点P、…(例えば、節点P1、P2等)を表示部7の表示画面に表示させる(ステップS5)。例えば、表示制御部8は、誤りデータ特定部6cにより特定された節点Pをリスト形式で表示部7の表示画面に表示させたり、解析対象モデルMの要素分割後の画像中で、当該誤りデータに係る節点Pを他の節点Pと識別可能な表示態様で表示させる。
Thereafter, the
続けて、データ検査部6のデータ修正部6dは、誤りデータ特定部6cにより誤りデータとして特定された少なくとも二つの節点P、…を所定の座標(x,y,z)を有する一の節点Pとするように修正する(ステップS6)。具体的には、データ修正部6dは、誤りデータとして特定された少なくとも二つの節点P、…の座標(x,y,z)を取得して、これらの座標の中間座標を修正後の座標(x,y,z)として算出したり、何れか一の座標を修正後の座標(x,y,z)として特定する。
ここで、データ修正部6dによる節点Pの座標(x,y,z)の修正は、ユーザによる操作入力部4の所定操作に基づいて開始されても良いし、誤りデータ特定部6cにより誤りデータとして少なくとも二つの節点P、…が特定されたことを契機として自動的に開始されても良い。
これにより、データ検査処理を終了する。
Subsequently, the
Here, the correction of the coordinates (x, y, z) of the node P by the
Thereby, the data inspection process is terminated.
以上のように、本実施形態のデータ検査装置100によれば、解析対象モデルMの複数の要素E、…の節点Pが少なくとも二つのグループに属するように分けられた複数のグループ内の少なくとも一の節点Pの座標を取得して、当該節点Pの属するグループ内で座標どうしの間隔が所定の閾値以下の少なくとも二つの節点P、…を数値解析に不適正な節点Pとして特定することができる。
即ち、解析対象モデルMにて複数の要素Eによって共有される一の節点Pとして生成されるべきものが重複して複数生成されると、これら複数の近接する節点P、…は数値解析における計算誤差等を生じさせる虞がある。そこで、これら座標どうしの間隔が近い複数の節点P、…を特定する上で、節点Pどうしの間隔の判定用の所定の閾値を設定し、当該所定の閾値以下の少なくとも二つの節点P、…を数値解析に不適正な節点Pとして特定する。このとき、解析対象モデルMの複数の要素E、…の節点Pの各々は、少なくとも二つのグループに属するようにグループ分けされているので、各節点Pについて近接する節点Pが存するか否かの特定を複数のグループに重複して行うことができ、複数の要素E、…の分割データの誤りの検査精度を向上させて適正に検査することができる。
As described above, according to the
That is, when a plurality of nodes that should be generated as one node P shared by a plurality of elements E in the analysis target model M are generated in duplicate, these adjacent nodes P, ... are calculated in numerical analysis. There is a risk of causing an error or the like. Therefore, in specifying a plurality of nodes P, which are close to each other in coordinates, a predetermined threshold for determining the interval between the nodes P is set, and at least two nodes P, which are equal to or less than the predetermined threshold. Is identified as a node P inappropriate for numerical analysis. At this time, since the nodes P of the plurality of elements E,... Of the analysis target model M are grouped so as to belong to at least two groups, whether or not there is a node P close to each node P is determined. The identification can be performed by overlapping a plurality of groups, and the inspection accuracy of the divided data of the plurality of elements E,.
具体的には、複数の検査領域Aを互いに重なり合わせるように設定することにより、当該複数の節点P、…を複数のグループに分けるので、各節点Pについて近接する節点Pが存するか否かの特定を複数の検査領域Aに重複して行うことができ、複数の要素E、…の分割データの誤りの検査精度を向上させることができる。より具体的には、同一形状の複数の検査領域Aを所定の軸方向(例えば、x軸方向、y軸方向及びz軸方向等)に沿って当該検査領域Aの所定の軸方向の長さの少なくとも1/2ずつ互いに重なり合わせるように設定することで、複数の要素Eによって共有される一の節点として生成されるべきものが重複して複数生成されてしまっても、これらの節点を必ず何れかの検査領域Aに所属させることができる。即ち、検査領域Aが重なり合わない場合に生じる、重複する複数の節点P、…の各々が互いに異なる検査領域Aに分けられてしまうことを防止することができ、複数の要素E、…の分割データの誤りの検査精度をより向上させることができる。 Specifically, by setting the plurality of inspection areas A so as to overlap each other, the plurality of nodes P,... Are divided into a plurality of groups, so whether or not there are adjacent nodes P for each node P. The identification can be performed in a plurality of inspection areas A, and the inspection accuracy of errors in the divided data of the plurality of elements E,... Can be improved. More specifically, the length of the plurality of inspection areas A having the same shape along the predetermined axial direction (for example, the x-axis direction, the y-axis direction, and the z-axis direction) in the predetermined axial direction of the inspection area A By setting to overlap each other by at least 1/2 of the above, even if a plurality of nodes that should be generated as one node shared by a plurality of elements E are generated in duplicate, these nodes must be It can belong to any inspection area A. That is, it is possible to prevent each of a plurality of overlapping nodes P,... Generated when the inspection area A does not overlap, from being divided into different inspection areas A, and to divide a plurality of elements E,. The accuracy of checking for data errors can be further improved.
また、検査対象となる節点Pの属するグループ内での座標どうしの間隔の判定に係る所定の閾値が、検査領域Aの寸法に基づいて規定されているので、設定される検査領域Aの寸法に応じて所定の閾値を適宜変更することができ、複数の要素E、…の分割データの誤りの検査の効率化を図ることができる。即ち、数値解析の精度を向上させる上では、例えば、隣合う節点Pどうしが所定間隔を空けて配置されるように要素Eの分割データを生成するのが好ましいが、節点Pどうしの間隔に応じて検査領域Aが設定された場合であっても、判定用の所定の閾値を適宜変更して設定することができ、複数の要素E、…の分割データの誤りの検査を効率良く適正に行うことができる。 In addition, since the predetermined threshold for determining the interval between coordinates within the group to which the node P to be inspected belongs is defined based on the size of the inspection region A, the size of the inspection region A to be set Accordingly, the predetermined threshold value can be changed as appropriate, and the efficiency of checking errors in the divided data of the plurality of elements E,. That is, in order to improve the accuracy of the numerical analysis, for example, it is preferable to generate the divided data of the element E so that adjacent nodes P are arranged with a predetermined interval, but depending on the interval between the nodes P Even if the inspection area A is set, the predetermined threshold value for determination can be changed and set as appropriate, and the inspection of the divided data of the plurality of elements E,. be able to.
また、誤りデータとして特定された一のグループ(検査領域A)内に存する少なくとも二つの節点P、…を表示部7に表示させて報知するので、ユーザに複数の要素E、…の分割データの誤りを適正に把握させることができる。
さらに、誤りデータとして特定された一のグループ(検査領域A)内に存する少なくとも二つの節点P、…を所定の座標を有する一の節点Pとするように修正することで、要素分割の誤りが修正された複数の要素E、…の分割データを取得することができ、その後の数値解析を効率良く行うことができる。
Further, since at least two nodes P,... Existing in one group (inspection area A) specified as error data are displayed on the display unit 7 and notified, the divided data of a plurality of elements E,. It is possible to properly grasp errors.
Further, by correcting at least two nodes P,... Existing in one group (inspection area A) specified as error data to be one node P having a predetermined coordinate, an error in element division can be obtained. The divided data of the modified elements E,... Can be acquired, and the subsequent numerical analysis can be performed efficiently.
なお、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、上記実施形態にあっては、解析対象モデルMの所定の軸方向の座標の最小値や最大値並びに各検査領域の所定の軸方向の寸法等から各節点Pの属する検査領域Aを演算により特定して、当該節点Pの属する検査領域のみを検査対象としても良い。これにより、節点Pが存しない検査領域を検査対象から除外することができ、処理の高速化を図ることができる。
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various improvements and design changes may be made without departing from the spirit of the present invention.
For example, in the above embodiment, the inspection area A to which each node P belongs is calculated from the minimum and maximum values of the coordinates in the predetermined axial direction of the analysis target model M and the dimensions in the predetermined axial direction of each inspection area. Thus, only the inspection region to which the node P belongs may be set as the inspection target. As a result, the inspection area in which no node P does not exist can be excluded from the inspection target, and the processing speed can be increased.
また、データ検査処理にて、ステップS5における誤りデータとして特定された少なくとも二つの節点P、…の表示を行うか否かは適宜任意に変更可能であり、また、同様に、ステップS6における誤りデータとして特定された少なくとも二つの節点P、…の座標の修正を行うか否かは適宜任意に変更可能である。
即ち、ステップS5における誤りデータとしての少なくとも二つの節点P、…の表示後に、ステップS6における当該少なくとも二つの節点P、…の座標の修正を行うようにしたが、これに限られるものではなく、例えば、誤りデータとして特定された少なくとも二つの節点P、…の座標の修正を先に行うことで誤りデータの表示を行わないようにしても良い。また、誤りデータとして特定された少なくとも二つの節点P、…の表示のみを行って、誤りデータの修正を行わないようにしても良い。
In the data inspection process, whether or not to display at least two nodes P,... Specified as error data in step S5 can be arbitrarily changed as appropriate. Similarly, error data in step S6 is displayed. Whether or not to correct the coordinates of at least two nodes P,... Specified as can be arbitrarily changed as appropriate.
That is, after the display of at least two nodes P,... As error data in step S5, the coordinates of the at least two nodes P,... Are corrected in step S6. For example, the error data may not be displayed by correcting the coordinates of at least two nodes P,. Further, it is possible to display only at least two nodes P,... Identified as error data and not correct the error data.
さらに、データ検査装置100の構成は、上記実施形態に例示したものは一例であり、これに限られるものではない。例えば、データ検査装置100として、ワークステーションなどのコンピュータを例示したが、これに限られるものではなく、一般的なパーソナルコンピュータなどにより構成しても良い。
また、データ検査装置100に、解析対象モデルMの複数の要素E、…間の物理的関係を数値解析する数値解析手段を具備するようにしても良く、これにより、複数の要素E、…の分割データの検査後に、当該データ検査装置100を用いて数値解析を即座に行うことができる。
Furthermore, the configuration of the
In addition, the
加えて、上記実施形態にあっては、要素取得手段、グループ分け手段、座標取得手段及び特定手段としての機能を、中央制御部1の制御下にて、データ取得部5、グループ分け部6a、座標取得部6b及び誤りデータ特定部6cが駆動することにより実現される構成としたが、これに限られるものではなく、中央制御部1のCPUによって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としても良い。
即ち、プログラムを記憶するプログラムメモリ(図示略)に、要素取得処理ルーチン、グループ分け処理ルーチン、座標取得処理ルーチン及び特定処理ルーチンを含むプログラムを記憶しておく。そして、要素取得処理ルーチンにより中央制御部1のCPUを、解析対象のシミュレーションモデル(以下、「解析対象モデルM」と言う)がメッシュ状に分割された所定形状の複数の要素E、…を取得する要素取得手段として機能させるようにしても良い。また、グループ分け処理ルーチンにより中央制御部1のCPUを、要素取得手段により取得された複数の要素E、…の節点Pを各節点Pが少なくとも二つのグループに属するように複数のグループに分けるグループ分け手段として機能させるようにしても良い。また、座標取得処理ルーチンにより中央制御部1のCPUを、複数のグループについて、各グループ内の少なくとも一の節点Pの座標を取得する座標取得手段として機能させるようにしても良い。また、特定処理ルーチンにより中央制御部1のCPUを、座標取得手段により取得された少なくとも一の節点Pの座標に基づいて、当該節点Pの属するグループ内で座標どうしの間隔が所定の閾値以下の少なくとも二つの節点P、…を解析に不適正な節点Pとして特定する特定手段として機能させるようにしても良い。
In addition, in the above embodiment, the
That is, a program memory (not shown) that stores a program stores a program including an element acquisition processing routine, a grouping processing routine, a coordinate acquisition processing routine, and a specific processing routine. The CPU of the
同様に、領域設定手段、報知制御手段及び修正手段についても、中央制御部1のCPUによって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としても良い。
Similarly, the area setting unit, the notification control unit, and the correction unit may be realized by executing a predetermined program or the like by the CPU of the
さらに、上記の各処理を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体として、ROMやハードディスク等の他、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、CD−ROM等の可搬型画像記録部を適用することも可能である。また、プログラムのデータを所定の通信回線を介して提供する媒体としては、キャリアウェーブ(搬送波)も適用される。 Furthermore, as a computer-readable medium storing a program for executing each of the above processes, a non-volatile memory such as a flash memory and a portable image recording unit such as a CD-ROM are applied in addition to a ROM and a hard disk. It is also possible. A carrier wave is also used as a medium for providing program data via a predetermined communication line.
100 データ検査装置
1 中央制御部
5 データ取得部
5a データ生成部
6 データ検査部
6a グループ分け部
61a 領域設定部
6b 座標取得部
6c 誤りデータ特定部
6d データ修正部
7 表示部
8 表示制御部
DESCRIPTION OF
Claims (6)
この要素取得手段により取得された複数の要素の各節点の検査領域を複数設定する領域設定手段を有し、この領域設定手段が前記複数の検査領域を互いに重なり合わせるように設定することにより、当該複数の節点を少なくとも二つのグループに属するように複数のグループに分けるグループ分け手段と、
前記複数のグループについて、各グループ内の少なくとも一の節点の座標を取得する座標取得手段と、
この座標取得手段により取得された前記少なくとも一の節点の座標に基づいて、当該節点の属するグループ内で座標どうしの間隔が所定の閾値以下の少なくとも二つの節点を解析に不適正な節点として特定する特定手段と、
を備えたことを特徴とするデータ検査装置。 Element acquisition means for acquiring a plurality of elements having a predetermined shape obtained by dividing a simulation model (hereinafter referred to as “analysis target model”) into a mesh shape;
By having a region setting unit that sets a plurality of inspection regions for each node of the plurality of elements acquired by the element acquisition unit , the region setting unit sets the plurality of inspection regions so as to overlap each other, Grouping means for dividing a plurality of nodes into a plurality of groups so as to belong to at least two groups;
For the plurality of groups, coordinate acquisition means for acquiring the coordinates of at least one node in each group;
Based on the coordinates of the at least one node acquired by the coordinate acquisition means, at least two nodes whose coordinates are not more than a predetermined threshold in the group to which the node belongs are specified as nodes inappropriate for analysis. Specific means,
A data inspection apparatus comprising:
前記座標取得手段は、更に、前記複数の検査領域について、各検査領域内に存する少なくとも一の節点の座標を取得し、
前記特定手段は、更に、前記座標取得手段により取得された前記少なくとも一の節点の座標に基づいて、当該節点の存する検査領域内で座標どうしの間隔が所定の閾値以下の少なくとも二つの節点を解析に不適正な節点として特定することを特徴とする請求項1に記載のデータ検査装置。 The region setting means further sets the plurality of inspection regions having the same shape so as to overlap each other by at least half of the length of the inspection region in the predetermined axial direction along a predetermined axial direction,
The coordinate acquisition means further acquires the coordinates of at least one node existing in each inspection region for the plurality of inspection regions,
The specifying unit further analyzes, based on the coordinates of the at least one node acquired by the coordinate acquiring unit, at least two nodes whose coordinate interval is equal to or less than a predetermined threshold within the inspection region where the node exists. The data inspection apparatus according to claim 1 , wherein the node is specified as an inappropriate node.
解析対象のシミュレーションモデル(以下、「解析対象モデル」と言う)がメッシュ状に分割された所定形状の複数の要素を取得する要素取得手段、
この要素取得手段により取得された複数の要素の各節点の検査領域を複数設定する領域設定手段を有し、この領域設定手段が前記複数の検査領域を互いに重なり合わせるように設定することにより、当該複数の節点を少なくとも二つのグループに属するように複数のグループに分けるグループ分け手段、
前記複数のグループについて、各グループ内の少なくとも一の節点の座標を取得する座標取得手段、
この座標取得手段により取得された前記少なくとも一の節点の座標に基づいて、当該節点の属するグループ内で座標どうしの間隔が所定の閾値以下の少なくとも二つの節点を解析に不適正な節点として特定する特定手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。 Computer for data inspection equipment,
An element acquisition means for acquiring a plurality of elements having a predetermined shape obtained by dividing a simulation model to be analyzed (hereinafter referred to as an “analysis target model”) into a mesh;
By having a region setting unit that sets a plurality of inspection regions for each node of the plurality of elements acquired by the element acquisition unit , the region setting unit sets the plurality of inspection regions so as to overlap each other, Grouping means for dividing a plurality of nodes into a plurality of groups so as to belong to at least two groups;
Coordinate acquisition means for acquiring the coordinates of at least one node in each group for the plurality of groups,
Based on the coordinates of the at least one node acquired by the coordinate acquisition means, at least two nodes whose coordinates are not more than a predetermined threshold in the group to which the node belongs are specified as nodes inappropriate for analysis. Specific means,
A program characterized by functioning as
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