JP5933801B1 - Press forming result prediction data adjustment system and program, and impact analysis system - Google Patents

Press forming result prediction data adjustment system and program, and impact analysis system Download PDF

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Abstract

【課題】プレス成形結果予測データを実際のプレス成形結果により近付けるための調整を行って衝撃解析での初期条件となるデータを効率的に得る。【解決手段】部品毎に板厚変化率又は塑性ひずみに関するヒストグラムデータを含む部品データが記憶された部品データ記憶部１２と、類似部品のヒストグラムデータを含む類似部品データ及び対象部品の板厚変化率又は塑性ひずみに関するプレス成形結果予測データを含む対象部品データを取得するデータ取得部１００と、対象部品のヒストグラムデータを作成する対象部品ヒストグラムデータ作成部２３０と、類似部品及び対象部品のヒストグラムデータが最も類似するように、対象部品の各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの調整量を決定する板厚変化率調整量決定部２４０及び塑性ひずみ調整量決定部２５０と、調整量に基づいてプレス成形結果予測データを調整するプレス成形結果予測データ調整部２６０と、を有する。【選択図】図２Data for an initial condition in impact analysis is efficiently obtained by performing adjustment to bring the press forming result prediction data closer to the actual press forming result. A component data storage unit for storing component data including histogram data relating to plate thickness change rate or plastic strain for each component, similar component data including histogram data of similar components, and plate thickness change rate of target components. Alternatively, the data acquisition unit 100 that acquires target part data including press molding result prediction data relating to plastic strain, the target part histogram data generation part 230 that generates histogram data of the target part, and the histogram data of similar parts and target parts are the most. Similarly, a plate thickness change rate adjustment amount determination unit 240 and a plastic strain adjustment amount determination unit 250 that determine the plate thickness change rate or plastic strain adjustment amount of each element of the target part, and press molding based on the adjustment amount A press forming result prediction data adjustment unit 260 that adjusts the result prediction data. [Selection] Figure 2

Description

本発明は、プレス部品に関して部品設計段階でプレス成形の影響を考慮した有限要素法による衝撃解析を行うためのプレス成形結果予測データ調整システム及びプログラム、並びに衝撃解析システムであって、特に、コンピュータによる設計支援システムに関する。   The present invention relates to a press forming result prediction data adjustment system and program, and an impact analysis system for performing impact analysis by a finite element method in consideration of the influence of press forming at the part design stage with respect to a pressed part. It relates to a design support system.

例えば、自動車の衝突やモバイルパソコンの落下など、プレス成形でなる各種機械や構造物に対する衝撃現象について、有限要素法による汎用の構造解析ソフトを使用してシミュレーションを行う衝撃解析が行われている。   For example, impact analysis is performed by performing simulation using general-purpose structural analysis software based on the finite element method for impact phenomena on various machines and structures formed by press molding, such as automobile crashes and mobile personal computer falls.

ここで、一般に、プレス部品は、プレス成形時にしわ、割れ等の欠陥やスプリングバックによる寸法精度不良等が発生することがあり、欠陥の無い製品にも板厚減少や塑性ひずみ等のプレス成形の影響が残っている。   Here, in general, press parts may have defects such as wrinkles and cracks during press molding, and dimensional accuracy defects due to springback, etc. The effect remains.

そのため、各種手法によって板厚変化率や塑性ひずみ等のプレス成形の影響を予測して得られたデータ（以下、「プレス成形結果予測データ」という。）を衝撃解析での初期条件として解析モデルにマッピングして利用することで、衝撃解析の精度を向上させることが従来から行われている。   Therefore, data obtained by predicting the effect of press forming such as plate thickness change rate and plastic strain by various methods (hereinafter referred to as “press forming result prediction data”) is used as an initial model for impact analysis in the analysis model. Conventionally, the accuracy of impact analysis is improved by mapping and using.

例えば、プレス部品の形状から実物に近い金型形状モデルを設計して厳密なプレス成形解析を行うことによって、この解析結果からプレス成形結果予測データを得ることができる。この方法によれば、衝撃解析についても高精度な予測を行うことができるが、金型形状モデルの設計のために時間やノウハウ等を要すると共に、プレス部品に設計変更が生じる度に、金型形状モデルの変更とプレス成形解析の再実行が必要になるという問題があった。   For example, by designing a die shape model that is close to the actual product from the shape of the pressed part and performing a strict press forming analysis, press forming result prediction data can be obtained from the analysis result. According to this method, it is possible to perform highly accurate predictions for impact analysis, but it takes time and know-how to design a die shape model, and every time a design change occurs in a pressed part, the die There was a problem that it was necessary to change the shape model and re-execute the press forming analysis.

これに対して、例えば、特許文献１には、製品の設計形状を平板状に展開したときのブランクの形状をワンステップで求めると共に、その際に各要素に生じる歪みや応力から製品各部の板厚の分布やしわ、われ等の欠陥の発生を予測する「ワンステップ法」が開示されている。この方法であれば、プレス成形解析自体が行われず、金型形状モデルの設計やプレス成形解析のための時間やノウハウが不要なため、金型設計のノウハウの無い部品設計技術者が、部品設計段階でプレス成形の影響を考慮した衝撃解析を効率的に行うことができる。しかし、この方法で得られたプレス成形結果予測データを用いる場合、上述のような厳密なプレス成形解析結果に基づくプレス成形結果予測データを用いる場合よりも、衝撃解析の予測精度が低くなる。   On the other hand, for example, in Patent Document 1, the shape of the blank when the design shape of the product is developed into a flat plate shape is obtained in one step, and the plate of each part of the product from the distortion and stress generated in each element at that time A “one-step method” for predicting the occurrence of defects such as thickness distribution, wrinkles, and cracks is disclosed. With this method, press molding analysis itself is not performed, and the time and know-how for mold shape model design and press molding analysis are not required. It is possible to efficiently perform impact analysis in consideration of the influence of press forming at the stage. However, when the press forming result prediction data obtained by this method is used, the prediction accuracy of the impact analysis is lower than when the press forming result prediction data based on the strict press forming analysis result as described above is used.

そこで、本出願人は、先の出願（特願２０１５−０７２８２８号）において、既存の部品のプレス成形に関するデータを有効活用して、様々なプレス工法及び製品形状に応じたプレス金型形状を自動作成する方法を提案しており、この自動作成されたプレス金型形状に基づいて簡易的なプレス成形解析を行い、その結果から得られたプレス成形結果予測データを衝撃解析に用いることで、効率と予測精度を両立することができる衝撃解析を行うことが考えられる。   Therefore, in the previous application (Japanese Patent Application No. 2015-072828), the present applicant makes effective use of data relating to press molding of existing parts, and automatically selects the press die shape according to various press methods and product shapes. We propose a method to create, perform simple press molding analysis based on this automatically created press mold shape, and use the press molding result prediction data obtained from the result for impact analysis, It is conceivable to perform an impact analysis that can achieve both prediction accuracy and accuracy.

特許第４５８３１４５号Japanese Patent No. 4583145

ところが、このプレス金型形状を自動作成する方法でも、プレス成形の影響が実際よりも過小又は過大に予測される場合があるので、衝突や落下時の衝撃解析の予測精度を更に向上させるためには、実際のプレス成形結果により近いプレス成形結果予測データを衝撃解析に用いることが望まれる。   However, even with this method of automatically creating the press mold shape, the influence of press molding may be predicted to be less than or greater than the actual, so in order to further improve the prediction accuracy of impact analysis at the time of collision or drop Therefore, it is desired to use the press forming result prediction data closer to the actual press forming result for the impact analysis.

本発明は、衝撃解析に関する上述のような実情に鑑みてなされたもので、より予測精度の高い衝撃解析を行うために、各種手法によって得られたプレス成形結果予測データを実際のプレス成形結果により近付けるための調整を行って衝撃解析での初期条件として用いられる入力データを効率的に得ることを課題とする。   The present invention has been made in view of the above-described situation regarding impact analysis, and in order to perform impact analysis with higher prediction accuracy, press forming result prediction data obtained by various methods is based on actual press forming results. It is an object of the present invention to efficiently obtain input data used as an initial condition in impact analysis by performing adjustment for approaching.

前記課題を解決するため、本発明に係るプレス成形結果予測データ調整システム及びプログラム、並びに衝撃解析システムは、次のように構成したことを特徴とする。   In order to solve the above-described problems, a press forming result prediction data adjustment system and program, and an impact analysis system according to the present invention are configured as follows.

まず、本願の請求項１に記載の発明は、
衝撃解析を行う対象部品のプレス成形結果予測データを調整するためのプレス成形結果予測データ調整システムであって、
完成部品毎に、当該部品を実際にプレス成形した際に生じた前記部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関するヒストグラムデータを含む部品データが記憶された部品データ記憶部と、
前記部品データ記憶部に記憶された前記部品データから、前記対象部品と類似する類似部品のヒストグラムデータを含む類似部品データを取得する類似部品データ取得部と、
前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関する前記プレス成形結果予測データを含む対象部品データを取得する対象部品データ取得部と、
前記対象部品データ取得部によって取得された前記プレス成形結果予測データに基づいて、前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関する前記対象部品のヒストグラムデータを作成する対象部品ヒストグラムデータ作成部と、
前記類似部品データ取得部によって取得された前記類似部品のヒストグラムデータと、前記対象部品ヒストグラムデータ作成部によって作成された前記対象部品のヒストグラムデータと、が最も類似するように、前記類似部品データと前記対象部品データに基づいて前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方を調整するための調整量を決定する調整量決定部と、
前記調整量決定部によって決定された前記調整量に基づいて、前記プレス成形結果予測データを調整するプレス成形結果予測データ調整部と、を有する
ことを特徴とする。
First, the invention according to claim 1 of the present application is
A press molding result prediction data adjustment system for adjusting press molding result prediction data of a target part for impact analysis,
Part data including part data including histogram data regarding at least one of the plate thickness change rate and plastic strain of each element constituting the part generated when the part is actually press-formed for each finished part A storage unit;
A similar component data acquisition unit that acquires similar component data including histogram data of similar components similar to the target component from the component data stored in the component data storage unit;
A target part data acquisition unit that acquires target part data including the press molding result prediction data relating to at least one of a plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target part;
Based on the press molding result prediction data acquired by the target part data acquisition unit, the histogram data of the target part relating to at least one of the plate thickness change rate and plastic strain of each element constituting the target part is created. A target component histogram data creation unit,
The similar component data and the histogram data of the similar component acquired by the similar component data acquisition unit and the histogram data of the target component created by the target component histogram data creation unit are most similar to each other. An adjustment amount determination unit for determining an adjustment amount for adjusting at least one of the plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target component based on the target component data;
A press forming result prediction data adjusting unit that adjusts the press forming result prediction data based on the adjustment amount determined by the adjustment amount determining unit.

次に、本願の請求項２に記載の発明は、前記請求項１に記載のプレス成形結果予測データ調整システムにおいて、
前記調整量決定部は、前記類似部品及び前記対象部品のヒストグラムデータについて、同じ区間に属する要素の面積比率同士を比較し、各区画の小さい方の面積比率を全区画について足し合わせた総和を類似度として算出し、該類似度が最大になるように前記調整量を決定する
ことを特徴とする。 Next, the invention according to claim 2 of the present application is the press molding result prediction data adjustment system according to claim 1,
The adjustment amount determination unit compares the area ratios of the elements belonging to the same section with respect to the histogram data of the similar part and the target part, and the sum total obtained by adding the smaller area ratios of the respective sections for all the sections is similar. It is calculated as a degree, and the adjustment amount is determined so that the degree of similarity is maximized.

次に、本願の請求項３に記載の発明は、前記請求項１又は２に記載のプレス成形結果予測データ調整システムにおいて、
前記調整量決定部は、前記対象部品の全要素について等しい所定の調整量を決定する
ことを特徴とする。 Next, the invention according to claim 3 of the present application is the press molding result prediction data adjustment system according to claim 1 or 2,
The adjustment amount determination unit determines an equal predetermined adjustment amount for all elements of the target part.

次に、本願の請求項４に記載の発明は、前記請求項１又は２に記載のプレス成形結果予測データ調整システムにおいて、
前記類似部品と前記対象部品を構成するブランク材料が異なる場合、前記調整量決定部によって前記類似部品及び前記対象部品のヒストグラムデータを比較する前に、前記類似部品データ取得部によって取得された前記類似部品のヒストグラムデータの各区画の上限値及び下限値を、前記類似部品を構成するブランク材料の破断伸び率に対する前記対象部品を構成するブランク材料の破断伸び率の比によって補正するヒストグラムデータ補正部を更に有する
ことを特徴とする。
Next, the invention according to claim 4 of the present application is the press molding result prediction data adjustment system according to claim 1 or 2,
When the blank material constituting the similar part and the target part are different, the similarity acquired by the similar part data acquisition unit before comparing the histogram data of the similar part and the target part by the adjustment amount determination unit A histogram data correction unit that corrects an upper limit value and a lower limit value of each section of the histogram data of a part by a ratio of a breaking elongation rate of the blank material constituting the target part to a breaking elongation rate of the blank material constituting the similar part; Furthermore, it is characterized by having.

次に、本願の請求項５に記載の発明は、衝撃解析システムであって、
請求項１から４のいずれか１項において調整された前記プレス成形結果予測データを用いて前記対象部品の衝撃解析を行う
ことを特徴とする。 Next, the invention according to claim 5 of the present application is an impact analysis system,
The impact analysis of the target part is performed using the press molding result prediction data adjusted in any one of claims 1 to 4.

次に、本願の請求項６に記載の発明は、
衝撃解析を行う対象部品のプレス成形結果予測データを調整するプレス成形結果予測データ調整プログラムであって、
コンピュータを
完成部品毎に、当該部品を実際にプレス成形した際に生じた前記部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関するヒストグラムデータを含む部品データが記憶された部品データ記憶部と、
前記部品データ記憶部に記憶された前記部品データから、前記対象部品と類似する類似部品のヒストグラムデータを含む類似部品データを取得する類似部品データ取得部と、
前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関する前記プレス成形結果予測データを含む対象部品データを取得する対象部品データ取得部と、
前記対象部品データ取得部によって取得された前記プレス成形結果予測データに基づいて、前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関する前記対象部品のヒストグラムデータを作成する対象部品ヒストグラムデータ作成部と、
前記類似部品データ取得部によって取得された前記類似部品のヒストグラムデータと、前記対象部品ヒストグラムデータ作成部によって作成された前記対象部品のヒストグラムデータと、が最も類似するように、前記類似部品データと前記対象部品データに基づいて前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方を調整するための調整量を決定する調整量決定部と、
前記調整量決定部によって決定された前記調整量に基づいて、前記プレス成形結果予測データを調整するプレス成形結果予測データ調整部として機能させる
ことを特徴とする。
Next, the invention described in claim 6 of the present application is
A press molding result prediction data adjustment program for adjusting press molding result prediction data of a target part for impact analysis,
Computer
Part data including part data including histogram data regarding at least one of the plate thickness change rate and plastic strain of each element constituting the part generated when the part is actually press-formed for each finished part A storage unit;
A similar component data acquisition unit that acquires similar component data including histogram data of similar components similar to the target component from the component data stored in the component data storage unit;
A target part data acquisition unit that acquires target part data including the press molding result prediction data relating to at least one of a plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target part;
Based on the press molding result prediction data acquired by the target part data acquisition unit, the histogram data of the target part relating to at least one of the plate thickness change rate and plastic strain of each element constituting the target part is created. A target component histogram data creation unit,
The similar component data and the histogram data of the similar component acquired by the similar component data acquisition unit and the histogram data of the target component created by the target component histogram data creation unit are most similar to each other. An adjustment amount determination unit for determining an adjustment amount for adjusting at least one of the plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target component based on the target component data;
It is made to function as a press molding result prediction data adjustment part which adjusts the said press molding result prediction data based on the said adjustment amount determined by the said adjustment amount determination part.

以上の構成により、本願各請求項に係る発明によれば、次の効果が得られる。   With the above configuration, according to the invention according to each claim of the present application, the following effects can be obtained.

請求項１に係る発明によれば、対象部品のプレス成形結果予測データに基づいて、対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみに関する統計情報であるヒストグラムデータを作成し、類似部品と対象部品のヒストグラムデータが最も類似するように、対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみを調整するための調整量を決定し、該調整量に基づいて、プレス成形結果予測データを調整する。そのため、類似部品のヒストグラムデータとして、成形条件を最適化して実際にプレス成形装置でプレス成形を行って得られた完成プレス部品であって、割れ、しわ等の成形不具合が発生せず、スプリングバック等による寸法誤差が許容値以内であった類似部品に関するヒストグラムデータを用いた場合、上述のようなデータ調整によって、各種手法によって得られた対象部品のプレス成形結果予測データをより実際のプレス成形結果へ容易に近付けることができる。したがって、金型設計のノウハウの無い部品設計技術者であっても、より予測精度の高い衝撃解析を行うために必要な衝撃解析での初期条件として用いられる入力データを効率的に得ることができる。   According to the first aspect of the invention, based on the press molding result prediction data of the target part, histogram data that is statistical information regarding the plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target part is created, and similar parts The adjustment amount for adjusting the plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target part is determined so that the histogram data of the target part is most similar, and the press forming result prediction is performed based on the adjustment amount Adjust the data. Therefore, as a histogram data of similar parts, it is a finished press part obtained by optimizing the molding conditions and actually performing press molding with a press molding machine, without causing molding defects such as cracks and wrinkles. When using histogram data related to similar parts whose dimensional error due to etc. was within the allowable value, the press forming result prediction data of the target part obtained by various methods can be obtained from the actual press forming results by adjusting the data as described above. Can be easily approached. Therefore, even a component design engineer without know-how in mold design can efficiently obtain input data used as initial conditions in impact analysis necessary for performing impact analysis with higher prediction accuracy. .

請求項２に係る発明によれば、対象部品及び類似部品のヒストグラムデータ間の類似度を算出するために、同じ区間に属する要素の面積比率同士を比較している。これに対して、例えば、同じ区画に属する要素の個数を比較する場合には、要素間での面積の大小関係が無視されてしまうので、衝撃解析の予測精度が低下してしまう。また、同じ区画に属する要素の合計面積を比較する場合には、類似部品が対象部品の相似形であって全体のサイズが大きく異なると、類似度が低く評価されるので、プレス成形の影響を予測するのに有効な類似部品のデータを利用できないおそれがある。したがって、本発明によれば、衝撃解析の予測精度の低下や類似部品データの利用可能性の低下を防止することができる。   According to the second aspect of the present invention, the area ratios of elements belonging to the same section are compared with each other in order to calculate the similarity between the histogram data of the target part and the similar part. On the other hand, for example, when comparing the number of elements belonging to the same section, the size relationship of the area between the elements is ignored, so that the prediction accuracy of the impact analysis is lowered. Also, when comparing the total area of elements belonging to the same section, if the similar parts are similar to the target part and the overall size is significantly different, the degree of similarity will be evaluated low, so the effect of press molding will be reduced. There is a possibility that data of similar parts that are effective for prediction cannot be used. Therefore, according to the present invention, it is possible to prevent a decrease in prediction accuracy of impact analysis and a decrease in availability of similar part data.

請求項３に係る発明によれば、対象部品の全要素について一律に同じ調整量で調整することができるため、要素毎に調整量が異なる場合よりも、より効率的に対象部品データの調整が可能である。   According to the invention of claim 3, since all the elements of the target part can be adjusted uniformly with the same adjustment amount, the adjustment of the target part data can be performed more efficiently than when the adjustment amount is different for each element. Is possible.

請求項４に係る発明によれば、対象部品と類似部品が材料特性の異なるブランク材料から構成されていても、各ブランク材料の破断伸び率に基づいて類似部品のヒストグラムデータを補正することで、同様の材料特性を有するブランク材料から構成された類似部品として対象部品と比較することができるので、類似部品としてプレス成形結果予測データを利用可能な部品の範囲が拡張される。   According to the invention according to claim 4, even if the target part and the similar part are composed of blank materials having different material characteristics, by correcting the histogram data of the similar parts based on the breaking elongation rate of each blank material, Since it can compare with an object part as a similar part comprised from blank material which has the same material characteristic, the range of parts which can use press molding result prediction data as a similar part is expanded.

請求項５に係る発明によれば、調整後プレス成形結果予測データを用いて、効率的により予測精度の高い衝撃解析を行うことができる。   According to the fifth aspect of the present invention, it is possible to efficiently perform an impact analysis with higher prediction accuracy by using the post-adjustment press forming result prediction data.

請求項６に係る発明によれば、請求項１に係るシステムの発明と同様の効果を得ることができる。   According to the invention of claim 6, the same effect as that of the system of claim 1 can be obtained.

プレス成形結果予測データ調整システムの全体構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the whole structure of a press molding result prediction data adjustment system. 同システムの処理装置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 processing apparatus of the system. 同システムの記憶装置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 memory | storage device of the same system. 同記憶装置のプログラム記憶部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 program storage part of the storage device. 同記憶装置の対象部品データ記憶部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 object components data storage part of the storage device. 同記憶装置の部品工法データ記憶部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 parts construction method data storage part of the storage device. 対象部品データのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of object component data. 部品工法データテーブルのデータ構造（１）を示す図である。It is a figure which shows the data structure (1) of a parts construction method data table. 部品工法データテーブルのデータ構造（２）を示す図である。It is a figure which shows the data structure (2) of a parts construction method data table. 図９のヒストグラムデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the histogram data of FIG. 図１０のヒストグラムデータに基づくヒストグラムを示す図である。It is a figure which shows the histogram based on the histogram data of FIG. 同システムの出力装置に出力表示された画面の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the screen output-displayed on the output device of the system. ドロー成形を行うプレス成形装置の構造を概略的に示す斜視図である。It is a perspective view which shows roughly the structure of the press molding apparatus which performs draw molding. 図１３のプレス成形装置によって成形されたドロー成形品から最終製品までの製造工程を説明する図である。It is a figure explaining the manufacturing process from the draw molded product shape | molded by the press molding apparatus of FIG. 13 to the final product. プレス成形結果予測データ調整方法のメインルーチンのフローチャートである。It is a flowchart of the main routine of the press molding result prediction data adjustment method. 図１５のプレス成形結果予測データ調整のサブルーチンのフローチャートである。It is a flowchart of the subroutine of press molding result prediction data adjustment of FIG. 図１６の比較対象データ選択のサブルーチンのフローチャートである。17 is a flowchart of a comparison target data selection subroutine of FIG. 16. 図１６の類似部品ヒストグラムデータ補正のサブルーチンのフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart of a similar component histogram data correction subroutine of FIG. 16. FIG. 図１６の板厚変化率調整量決定のサブルーチンのフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart of a subroutine for determining a plate thickness change rate adjustment amount in FIG. 16. FIG. 図１６の塑性ひずみ調整量決定のサブルーチンのフローチャートである。It is a flowchart of the subroutine of plastic strain adjustment amount determination of FIG. 類似部品ヒストグラムデータの補正の例を説明する図である。It is a figure explaining the example of correction | amendment of similar component histogram data. 図２１の補正前後のヒストグラムを示す図である。It is a figure which shows the histogram before and behind correction | amendment of FIG. 類似部品の板厚分布を示す図である。It is a figure which shows plate | board thickness distribution of similar components. 対象部品の調整前の板厚分布を示す図である。It is a figure which shows plate | board thickness distribution before adjustment of object components. 対象部品の調整後の板厚分布を示す図である。It is a figure which shows the board thickness distribution after adjustment of object part. 対象部品の調整前の板厚変化率ヒストグラムを示す図である。It is a figure which shows the board thickness change rate histogram before adjustment of object components. 対象部品の調整後の板厚変化率ヒストグラムを示す図である。It is a figure which shows the board thickness change rate histogram after adjustment of object components. 板厚変化率ヒストグラムデータの類似度を示す図である。It is a figure which shows the similarity of board thickness change rate histogram data. 類似部品のひずみ分布を示す図である。It is a figure which shows the strain distribution of similar components. 対象部品の調整前のひずみ分布を示す図である。It is a figure which shows the distortion distribution before adjustment of object components. 対象部品の調整後のひずみ分布を示す図である。It is a figure which shows the distortion distribution after adjustment of object part. 対象部品の調整前の塑性ひずみヒストグラムを示す図である。It is a figure which shows the plastic strain histogram before adjustment of object part. 対象部品の調整後の塑性ひずみヒストグラムを示す図である。It is a figure which shows the plastic distortion histogram after adjustment of object part. 塑性ひずみヒストグラムデータの類似度を示す図である。It is a figure which shows the similarity of plastic strain histogram data. 記憶されている類似部品の最終製品の板厚分布を示す図である。It is a figure which shows plate | board thickness distribution of the final product of the similar components memorize | stored. 記憶されていない類似部品のトリム前ドロー成形品の板厚分布を示す図である。It is a figure which shows the board thickness distribution of the draw molded product before trim of the similar components which are not memorize | stored. 対象部品の要素選択前のトリム前ドロー成形品に関する板厚分布を示す図である。It is a figure which shows the board thickness distribution regarding the draw molded product before trim before the element selection of an object part. 対象部品の要素選択後のトリム前ドロー成形品に関する調整前の板厚分布を示す図である。It is a figure which shows the plate | board thickness distribution before adjustment regarding the draw molded product before trim after the element selection of an object part. 対象部品の要素選択後のトリム前ドロー成形品に関する調整後の板厚分布を示す図である。It is a figure which shows the plate | board thickness distribution after adjustment regarding the draw molded product before trim after the element selection of object part.

以下、本発明に係るプレス成形結果予測データ調整システム及びプログラムの実施形態について説明する。   Hereinafter, embodiments of a press forming result prediction data adjustment system and program according to the present invention will be described.

（１）プレス成形結果予測データ調整システムの概要
図１は、プレス成形結果予測データ調整システム１の中心となるコンピュータ１０の構成を示す図である。このコンピュータ１０は、ＣＰＵ等の処理装置１１と、メモリ又はハードディスク等の記憶装置１２と、キーボード、マウス又はＣＤ−ＲＯＭドライブ等の入力装置１３と、液晶ディスプレイ又はプリンタ等の出力装置１４と、を有する。 (1) Overview of Press Forming Result Prediction Data Adjustment System FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a computer 10 that is the center of a press forming result prediction data adjustment system 1. The computer 10 includes a processing device 11 such as a CPU, a storage device 12 such as a memory or a hard disk, an input device 13 such as a keyboard, a mouse, or a CD-ROM drive, and an output device 14 such as a liquid crystal display or a printer. Have.

（１−１）処理装置
図２は、図１の処理装置１１の構成を示すブロック図である。 (1-1) Processing Device FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the processing device 11 of FIG.

処理装置１１は、衝撃解析を行う対象部品に関するプレス成形結果予測データと、対象部品と類似する類似部品に関する類似部品データと、を記憶装置１２から取得するデータ取得部１００と、該データ取得部１００によって取得されたプレス成形結果予測データを調整するプレス成形結果予測データ調整部２００と、該プレス成形結果予測データ調整部２００によって調整された調整後プレス成形結果予測データに基づいて衝撃解析を行う衝撃解析部３００と、該衝撃解析部３００によって得られた衝撃解析結果を表示する結果表示部４００と、を備えている。   The processing device 11 includes a data acquisition unit 100 that acquires, from the storage device 12, press molding result prediction data related to a target part for impact analysis, and similar part data related to a similar part similar to the target part, and the data acquisition unit 100. Press forming result prediction data adjusting unit 200 that adjusts the press forming result prediction data acquired by the step, and impact that performs impact analysis based on the adjusted press forming result prediction data adjusted by the press forming result prediction data adjusting unit 200 An analysis unit 300 and a result display unit 400 that displays an impact analysis result obtained by the impact analysis unit 300 are provided.

プレス成形結果予測データ調整部２００は、類似部品ヒストグラムデータ補正部２２０対象部品と類似部品の比較対象となるデータを選択する比較対象データ選択部２１０と、データ取得部１００により取得されたプレス成形結果予測データ等に基づいて類似部品データに含まれる類似部品ヒストグラムデータを補正する類似部品ヒストグラムデータ補正部２２０と、該比較対象データ選択部２１０によって選択された対象部品のプレス成形結果予測データに基づいて対象部品のヒストグラムデータを作成する対象部品ヒストグラムデータ作成部２３０と、類似部品ヒストグラムデータ補正部２２０によって補正された類似部品の板厚変化率のヒストグラムデータと対象部品ヒストグラムデータ作成部２３０によって作成された対象部品の板厚変化率のヒストグラムデータとを比較してこれらのヒストグラムデータの類似度が最大となるように板厚変化率の調整量を決定する板厚変化率調整量決定部２４０と、類似部品ヒストグラムデータ補正部２２０によって補正された類似部品の塑性ひずみのヒストグラムデータと対象部品ヒストグラムデータ作成部２３０によって作成された対象部品の塑性ひずみのヒストグラムデータとを比較して類似度が最大となるように塑性ひずみの調整量を決定する塑性ひずみ調整量決定部２５０と、これら板厚変化率調整量決定部２４０及び塑性ひずみ調整量決定部２５０によって決定された板厚変化率及び塑性ひずみの調整量に基づいてプレス成形結果予測データを調整するプレス成形結果予測データ調整部２６０と、を備えている。   The press molding result prediction data adjustment unit 200 includes a comparison target data selection unit 210 that selects data to be compared between the similar component histogram data correction unit 220 and the similar component, and the press molding result acquired by the data acquisition unit 100. A similar component histogram data correction unit 220 that corrects similar component histogram data included in similar component data based on prediction data and the like, and press molding result prediction data of the target component selected by the comparison target data selection unit 210 The target component histogram data creating unit 230 that creates the histogram data of the target component, the histogram data of the plate thickness change rate of the similar component corrected by the similar component histogram data correcting unit 220, and the target component histogram data creating unit 230 Target parts plate A plate thickness change rate adjustment amount determining unit 240 that compares the histogram data of the change rate and determines an adjustment amount of the plate thickness change rate so that the similarity of these histogram data is maximized, and a similar component histogram data correction unit The histogram of the plastic strain of the similar part corrected by 220 and the histogram data of the plastic strain of the target part created by the target part histogram data creation unit 230 are compared, and the plastic strain is adjusted so as to maximize the similarity. The plastic strain adjustment amount determining unit 250 for determining the amount, press forming based on the plate thickness change rate and the plastic strain adjustment amount determined by the plate thickness change rate adjustment amount determining unit 240 and the plastic strain adjustment amount determining unit 250 A press forming result prediction data adjustment unit 260 that adjusts the result prediction data.

なお、処理装置１１は、対象部品のプレス成形解析を行い、プレス成形結果予測データを出力するプレス成形解析部（図示しない）を備えてもよい。   Note that the processing device 11 may include a press molding analysis unit (not shown) that performs press molding analysis of the target part and outputs press molding result prediction data.

（１−２）記憶装置
図３は、図１の記憶装置１２の構成を概略的に示すブロック図である。記憶装置１２はプログラム記憶部１２Ａと対象部品データ記憶部１２Ｂと部品工法データ記憶部１２Ｃとから主に構成されている。 (1-2) Storage Device FIG. 3 is a block diagram schematically showing the configuration of the storage device 12 of FIG. The storage device 12 is mainly composed of a program storage unit 12A, a target part data storage unit 12B, and a part construction method data storage unit 12C.

プログラム記憶部１２Ａは、図４に示すように、対象部品データ取得プログラムＰＲ１、類似部品データ検索プログラムＰＲ２、プレス成形結果予測データ調整プログラムＰＲ３、衝撃解析プログラムＰＲ４、結果表示プログラムＰＲ５をそれぞれ格納するプログラム格納部１２Ａ１〜１２Ａ５を有している。プログラムＰＲ１及びＰＲ２は、上述の処理装置１１におけるデータ取得部１００によって実行され、他の各プログラムＰＲ３〜ＰＲ５は、上述の処理装置１１におけるプレス成形結果予測データ調整部２００、衝撃解析部３００及び結果表示部４００によってそれぞれ実行される。 As shown in FIG. 4, the program storage unit 12A stores a target part data acquisition program PR1, a similar part data search program PR2, a press forming result prediction data adjustment program PR3, an impact analysis program PR4, and a result display program PR5. and a storage unit 12A 1 ~12A 5. The programs PR1 and PR2 are executed by the data acquisition unit 100 in the processing device 11 described above, and the other programs PR3 to PR5 are the press forming result prediction data adjustment unit 200, the impact analysis unit 300, and the results in the processing device 11 described above. Each is executed by the display unit 400.

対象部品データ記憶部１２Ｂは、図５に示すように、ブランク材料情報データＤＴ１０１、プレス成形結果予測データＤＴ１０２、調整後プレス成形結果予測データＤＴ１０３をそれぞれ格納するデータ格納部１２Ｂ１〜１２Ｂ３を有している。 As shown in FIG. 5, the target part data storage unit 12B has data storage units 12B 1 to 12B 3 for storing blank material information data DT101, press forming result prediction data DT102, and adjusted press forming result prediction data DT103, respectively. doing.

部品工法データ記憶部１２Ｃは、実際にプレス成形装置でプレス成形を行って得られた完成プレス部品であって、割れ、しわ等の成形性不具合が発生せず、スプリングバック等による寸法誤差が許容値以内であったもののプレス成形に関するデータを部品毎に複数記憶するデータベースである。図６に示すように、部品工法データ記憶部１２Ｃは、登録キーデータＤＴ２０１、プレス方向設定データＤＴ２０２、特徴形状認識判定データＤＴ２０３、プレス工法データＤＴ２０４、プレス成形条件データＤＴ２０５、ビード情報データＤＴ２０６、金型形状作成パラメータデータＤＴ２０７、ブランクライン作成パラメータデータＤＴ２０８及び調整条件データＤＴ２０９をそれぞれ格納するデータ格納部１２Ｃ１〜１２Ｃ９を有している。 The part construction method data storage unit 12C is a finished press part obtained by actually performing press molding with a press molding apparatus, does not cause formability defects such as cracks and wrinkles, and allows dimensional errors due to springback and the like. It is a database that stores a plurality of pieces of data related to press forming for each part that were within the value. As shown in FIG. 6, the part construction method data storage unit 12C includes registration key data DT201, press direction setting data DT202, feature shape recognition determination data DT203, press construction method data DT204, press molding condition data DT205, bead information data DT206, gold Data storage units 12C 1 to 12C 9 each storing mold shape creation parameter data DT207, blank line creation parameter data DT208, and adjustment condition data DT209 are provided.

ここで、図７を参照しながら、対象部品データ記憶部１２Ｂに記憶された上述のデータＤＴ１０１〜ＤＴ１０３について詳細に説明する。   Here, the above-described data DT101 to DT103 stored in the target component data storage unit 12B will be described in detail with reference to FIG.

（１−２−１）ブランク材料情報データ
ブランク材料情報データＤＴ１０１は、図７（ａ）に示すように、対象部品のプレス成形において素材として用いられるブランクに関する材料情報、すなわち材料名称、降伏点、引っ張り強さ及び破断伸び率等のデータから構成されている。 (1-2-1) Blank material information data As shown in FIG. 7A, blank material information data DT101 is material information on a blank used as a material in press molding of a target part, that is, a material name, a yield point, It consists of data such as tensile strength and elongation at break.

（１−２−２）プレス成形結果予測データ
プレス成形結果予測データＤＴ１０２は、図７（ｂ）に示すように、プレス成形解析等の各種手法によって得られた対象部品のプレス成形の影響を示す板厚分布及びたわみ分布を表す調整前のデータ、すなわち要素番号、各要素の板厚変化率、塑性ひずみ及び要素面積等のデータから構成されている。なお、このプレス成形結果予測データＤＴ１０２には、対象部品のトリム前ドロー成形品及び最終製品の少なくとも一方に関するデータが含まれている。 (1-2-2) Press Forming Result Prediction Data As shown in FIG. 7B, the press forming result prediction data DT102 shows the influence of press forming of the target part obtained by various methods such as press forming analysis. It consists of pre-adjustment data representing the plate thickness distribution and deflection distribution, that is, data such as element number, plate thickness change rate of each element, plastic strain, and element area. The press molding result prediction data DT102 includes data on at least one of the pre-trim draw product and the final product of the target part.

（１−２−３）調整後プレス成形結果予測データ
調整後プレス成形結果予測データＤＴ１０３は、実際のプレス成形結果により近付けるための調整を行ったプレス成形結果予測データであって、図７（ｃ）に示すように、プレス成形結果予測データＤＴ１０２と同様に、要素番号、各要素の板厚変化率、塑性ひずみ及び要素面積等のデータから構成されている。 (1-2-3) Adjusted Press Forming Result Prediction Data The adjusted press forming result prediction data DT103 is press forming result prediction data that has been adjusted to be closer to the actual press forming result. As shown in FIG. 5, similarly to the press forming result prediction data DT102, it is composed of data such as an element number, a plate thickness change rate of each element, a plastic strain, and an element area.

次に、図８、図９を参照しながら、部品工法データ記憶部１２Ｃに記憶された上述のデータＤＴ２０１〜ＤＴ２０９について詳細に説明する。   Next, the above-described data DT201 to DT209 stored in the part construction method data storage unit 12C will be described in detail with reference to FIGS.

（１−３−１）登録キーデータ
図８に示すように、登録キーデータＤＴ２０１は、各部品の部品名、サイズ、材質、板厚等のパラメータから構成されている。 (1-3-1) Registration Key Data As shown in FIG. 8, the registration key data DT201 includes parameters such as the part name, size, material, and plate thickness of each part.

（１−３−２）プレス方向設定データ
プレス方向設定データＤＴ２０２は、プレス金型のプレス方向を設定するためのデータである。具体的には、図７に示すように、決定タイプ、プレス振り角度の原点移動量、Ｘ・Ｙ・Ｚ軸ベクトル等のパラメータから構成されている。 (1-3-2) Press direction setting data The press direction setting data DT202 is data for setting the press direction of the press die. Specifically, as shown in FIG. 7, it is composed of parameters such as a determination type, an origin movement amount of a press swing angle, and X, Y, and Z axis vectors.

（１−３−３）特徴形状認識判定データ
特徴形状認識判定データＤＴ２０３は、特徴形状を認識するためのデータであり、具体的には、参照部位、パンチ肩Ｒ判定許容値、ダイＲ判定許容値、エンボス深さ判定値等のパラメータから構成されている。 (1-3-3) Feature Shape Recognition Determination Data The feature shape recognition determination data DT203 is data for recognizing a feature shape. Specifically, the reference portion, punch shoulder R determination allowable value, die R determination allowable value It consists of parameters such as value and emboss depth judgment value.

（１−３−４）プレス工法データ
プレス工法データＤＴ２０４は、フォーム成形又はドロー成形のタイプ、パッドの有無等のパラメータから構成されている。 (1-3-4) Press Method Data The press method data DT204 includes parameters such as the form molding or draw molding type, the presence or absence of a pad, and the like.

（１−３−５）プレス成形条件データ
プレス成形条件データＤＴ２０５は、プレス成形時の成形条件であるホルダ荷重、パッド荷重等のパラメータから構成されている。 (1-3-5) Press molding condition data The press molding condition data DT205 includes parameters such as a holder load and a pad load, which are molding conditions during press molding.

（１−３−６）ビード情報データ
ビード情報データＤＴ２０６は、ビードの有無、パンチ開口線からのオフセット距離、最小ビード長、ビード指定グループ数等のパラメータから構成されている。ビード指定グループ情報は、グループ情報（グループ番号、グループ名称、グループ判定タイプ、グループ判定許容値）、ビード配置位置情報（平均方向ベクトル、中心位置座標）、ビード配置方法（ＯＮ又はＯＦＦ）、ビードタイプ（丸、角又はステップ）、断面形状パラメータ（基準位置、エッジ半径、中心半径、深さ）、ビード最大荷重、総ビード長さ等のパラメータから構成されている。 (1-3-6) Bead Information Data The bead information data DT206 includes parameters such as the presence / absence of a bead, the offset distance from the punch opening line, the minimum bead length, and the number of bead designation groups. The bead designation group information includes group information (group number, group name, group judgment type, group judgment allowable value), bead placement position information (average direction vector, center position coordinates), bead placement method (ON or OFF), and bead type. (Circle, corner or step), cross-sectional shape parameters (reference position, edge radius, center radius, depth), bead maximum load, total bead length, and other parameters.

（１−３−７）金型形状作成パラメータデータ
金型形状作成パラメータデータＤＴ２０７は、金型形状タイプ、しわ押さえ面パラメータ（しわ押さえ面タイプ（平面又は曲面又は参照部位（天板部又はフランジ部））、作成位置差分指定量、曲面タイプ（円柱又は円錐）、曲面定義パラメータ１、２）及び余肉形状パラメータ（二次元パンチ開口線オフセット距離、パッド部・フランジ部・縦壁部の余肉断面パラメータ）等のパラメータから構成されている。 (1-3-7) Mold shape creation parameter data Mold shape creation parameter data DT207 includes mold shape type, wrinkle holding surface parameter (wrinkle holding surface type (flat surface or curved surface or reference part (top plate portion or flange portion) )), Creation position difference specified amount, curved surface type (cylinder or cone), curved surface definition parameters 1, 2) and surplus shape parameters (two-dimensional punch opening line offset distance, pad, flange, vertical wall surplus It is composed of parameters such as cross-sectional parameters.

（１−３−８）ブランクライン作成パラメータデータ
ブランクライン作成パラメータデータＤＴ２０８は、ブランクタイプ、オフセット量、矩形サイズ最小値、カットポイント移動許容値、カットライン作成許容値等のパラメータから構成されている。 (1-3-8) Blank Line Creation Parameter Data Blank line creation parameter data DT208 includes parameters such as a blank type, an offset amount, a minimum rectangular size value, a cut point movement allowance value, and a cut line creation allowance value. .

（１−３−９）調整条件データ
図９に示すように、調整条件データＤＴ２０９は、ブランク材料情報、板厚変化率情報及び塑性ひずみ情報から構成されている。ブランク材料情報は、材料名称、降伏点、引っ張り強さ及び破断伸び率等のパラメータから構成されている。また、板厚変化率情報は、初期値、最小値、最大値、平均値、標準偏差及びヒストグラムデータ等のパラメータから構成されている。更に、塑性ひずみ情報は、最大値、平均値、標準偏差及びヒストグラムデータ等のパラメータから構成されている。なお、この調整条件データＤＴ２０９には、各部品のトリム前ドロー成形品及びトリム後ドロー成形品及び最終製品に関する上述の板厚変化率情報と塑性ひずみ情報がそれぞれ含まれている。 (1-3-9) Adjustment Condition Data As shown in FIG. 9, the adjustment condition data DT209 includes blank material information, sheet thickness change rate information, and plastic strain information. The blank material information is composed of parameters such as material name, yield point, tensile strength, and elongation at break. The plate thickness change rate information includes parameters such as an initial value, a minimum value, a maximum value, an average value, a standard deviation, and histogram data. Furthermore, the plastic strain information includes parameters such as a maximum value, an average value, a standard deviation, and histogram data. The adjustment condition data DT209 includes the above-described plate thickness change rate information and plastic strain information regarding the pre-trim draw molded product, the post-trim draw molded product, and the final product of each part.

なお、上述の部品工法データ記憶部１２Ｃに記憶されたデータベースのうち、データＤＴ２０１〜ＤＴ２０８は、本出願人が先の出願（特願２０１５−０７２８２８号）で提案する方法において、簡易的なプレス成形解析に用いられるプレス金型形状を自動作成するのに必要なデータを含んでおり、上述のデータ構造に限るものではない。   Of the databases stored in the part construction method data storage unit 12C described above, the data DT201 to DT208 are simple press forming in the method proposed by the present applicant in the previous application (Japanese Patent Application No. 2015-072828). Data necessary for automatically creating a press die shape used for analysis is included, and the present invention is not limited to the above data structure.

図１０に示すように、上述の板厚変化率情報及び塑性ひずみ情報のヒストグラムデータは、区間番号、各区間の下限値と上限値、及び各区間に含まれる要素の面積比率等のパラメータから構成されている。図１１（ａ）、図１１（ｂ）は、図１０の板厚変化率と塑性ひずみのヒストグラムデータをそれぞれグラフ化したヒストグラムである。   As shown in FIG. 10, the above-described histogram data of the plate thickness change rate information and the plastic strain information is composed of parameters such as section numbers, lower and upper limit values of each section, and area ratios of elements included in each section. Has been. FIG. 11A and FIG. 11B are histograms obtained by graphing the plate thickness change rate and the plastic strain histogram data of FIG.

なお、ヒストグラムデータの区画数は、例えば、２０程度にすればよい。区画数が過多の場合、調整の刻み量が小さくなり、調整効果が出にくく、また、最適な調整量を探索するのに要する時間が長くなる。区画数が過少の場合、ヒストグラムの分布形状を表現できず、また、調整効果が極端に出てしまうおそれがある。   Note that the number of sections of the histogram data may be about 20, for example. If the number of sections is excessive, the adjustment increment becomes small, the adjustment effect is difficult to obtain, and the time required to search for the optimum adjustment amount becomes long. If the number of sections is too small, the distribution shape of the histogram cannot be expressed, and the adjustment effect may be extremely high.

（１−３）入力装置
入力装置１３は、上述の各種データの入力、データ調整や衝撃解析時の各種条件の設定等に用いられる。 (1-3) Input Device The input device 13 is used for inputting the above-described various data, data adjustment, setting various conditions during impact analysis, and the like.

（１−４）出力装置
出力装置１４には、入力設定画面、板厚分布、ひずみ分布、衝撃解析結果等が表示される。例えば、出力装置１４には、図１２に示すように、板厚に応じて色分けされたプレス成形品の板厚分布がグラフィック表示される。 (1-4) Output device The output device 14 displays an input setting screen, a plate thickness distribution, a strain distribution, an impact analysis result, and the like. For example, as shown in FIG. 12, the output device 14 graphically displays the thickness distribution of the press-formed product color-coded according to the thickness.

（３）プレス成形品の製造工程
対象部品であるプレス成形品は、複数の製造工程を経て最終製品となる。この製造工程ついて、図１３〜図１４を参照しながら説明する。なお、当該実施形態では、自動車のリアフェンダーパネルをプレス成形品の例としている。 (3) Manufacturing process of press-molded product The press-molded product that is the target part becomes a final product through a plurality of manufacturing processes. This manufacturing process will be described with reference to FIGS. In the embodiment, the rear fender panel of an automobile is used as an example of a press-formed product.

まず、複数の製造工程のうちの第１工程であるドロー成形（絞り成形）について説明する。図１３に示すように、ドロー成形は、ダイＤ、しわ押さえ（ホルダ）Ｆ及びパンチＰを備えるプレス成形装置によって行われる。上型となるダイＤは、その下面に成形品の形状に合わせた形状のキャビティＣを有する。下型となるしわ押さえＦは、その中央にダイＤのキャビティＣの輪郭にほぼ沿った形状の開口を有し、その周囲の上面にダイＤのキャビティＣの周囲の面に合わせた形状のしわ押さえ面を有する。同じく下型となるパンチＰは、その外形はしわ押さえＦの開口の形状に合わせた形状で若干小さく形成されており、その上面はダイＤのキャビティＣの形状に合わせた凸形状を有する。なお、ダイＤとしわ押さえＦには、必要に応じて図示しないビードを設けてもよい。   First, draw molding (drawing), which is the first process among a plurality of manufacturing processes, will be described. As shown in FIG. 13, the draw molding is performed by a press molding apparatus including a die D, a wrinkle presser (holder) F, and a punch P. The die D serving as the upper mold has a cavity C having a shape matching the shape of the molded product on the lower surface thereof. The wrinkle retainer F serving as a lower mold has an opening having a shape substantially along the contour of the cavity C of the die D at the center thereof, and a wrinkle having a shape matching the surface around the cavity C of the die D on its upper surface. Has a holding surface. Similarly, the punch P, which is the lower die, has an outer shape that is slightly smaller in shape corresponding to the shape of the opening of the wrinkle retainer F, and its upper surface has a convex shape that matches the shape of the cavity C of the die D. The die D and the wrinkle retainer F may be provided with a bead (not shown) as necessary.

このプレス成形装置を用いて、素材となる平板状のブランクＢの周囲をダイＤのキャビティＣの周囲の下面としわ押さえＦの上面との間で所定の圧力で挟んでしわ押さえを行う。次に、パンチＰを上昇させ、ブランクＢをダイＤのキャビティＣ内に押し込み、ブランクＢをダイＤとパンチＰとの間に挟んで押圧する。   Using this press molding apparatus, wrinkle pressing is performed by sandwiching the periphery of a flat blank B serving as a material between the lower surface of the periphery of the cavity C of the die D and the upper surface of the wrinkle pressing F with a predetermined pressure. Next, the punch P is raised, the blank B is pushed into the cavity C of the die D, and the blank B is pressed between the die D and the punch P and pressed.

このプレス成形装置によれば、図１４（ａ）に示すようなドロー成形品Ｄ１が得られる。この成形品Ｄ１は、製品面部ａ、余肉面部ｂ及びしわ押さえ面部ｃから構成されており、製品面部ａと余肉面部ｂは、上述のプレス成形装置のパンチＰとダイＤとの間のキャビティＣ内で成形され、しわ押さえ面部ｃは、しわ押さえＦとダイＤとの間で成形される。余肉面部ｂとしわ押さえ面部ｃの境界線であるパンチ開口線ＬＡは、パンチＰの上面周縁部とダイＤのキャビティＣの開口端部との間で成形される。 According to the press-forming device, the draw-molded article D 1 as shown in FIG. 14 (a) is obtained. The molded article D 1, the product surface a, is composed of a excess thickness face b and the blank-holder surface portion c, the product surface portion a and the excess metal surface b is between the punch P and the die D of the above-mentioned press-forming device The crease pressing surface portion c is formed between the crease presser F and the die D. A punch opening line LA, which is a boundary line between the surplus surface portion b and the wrinkle holding surface portion c, is formed between the upper peripheral edge portion of the punch P and the opening end portion of the cavity C of the die D.

なお、ドロー成形品Ｄ１は、金型形状、しわ押さえ力、ビードの有無や形状等の成形条件が適切でないと、余肉面部ｂに割れやしわ等の成形不具合が生じるおそれがある。 Incidentally, the draw moldings D 1 is die shape, blank holding force, the molding conditions of presence and shape of the bead is not appropriate, there is a possibility that molding failure occurs, such as cracks and wrinkles in the excess thickness surface b.

次に、第２工程として、このドロー成形品Ｄ１を製品面部ａの外形線である製品形状外形線ＬＳに沿って打ち抜くと、図１４（ｂ）に示すようなトリム後ドロー成形品Ｄ２を得ることができる。 Next, as a second step, the punching along the draw-molded article D 1 to a contour line of the product surface a product shape outline L S, trim after draw forming articles such as shown in FIG. 14 (b) D 2 can be obtained.

更に、トリム後ドロー成形品Ｄ２に対して、第３工程から第ｎ工程として、例えば、フォーム成形、穴開け加工等の工程を実施することによって、図１４（ｃ）に示すような最終製品Ｓが得られる。 Furthermore, with respect to the trim after the draw moldings D 2, as the n steps from the third step, for example, foam molding, by performing a boring such processes, the final product as shown in FIG. 14 (c) S is obtained.

（４）プレス成形結果予測データ調整システムによるプレス成形結果予測データの調整方法
プレス成形結果予測データ調整システムによる対象部品の調整後プレス成形結果予測データの調整方法について以下に説明する。 (4) Method of adjusting press molding result prediction data by press molding result prediction data adjustment system The method of adjusting press molding result prediction data after adjustment of the target part by the press molding result prediction data adjustment system will be described below.

（４−１）プレス成形結果予測データ調整方法の全体的な流れ
図１５のフローチャートに示されたメインルーチンの処理手順に従って、プレス金型形状のプレス成形結果予測データ調整方法の全体的な流れについて説明する。 (4-1) Overall Flow of Press Molding Result Prediction Data Adjusting Method According to the main routine processing procedure shown in the flowchart of FIG. explain.

なお、図１５のプレス成形結果予測データ調整方法を実行するにあたり、対象部品データ記憶部１２Ｂには、対象部品データＤＴ１０１〜ＤＴ１０２が予め格納されており、部品工法データ記憶部１２Ｃには、部品工法データＤＴ２０１〜ＤＴ２０９が予め格納されている。   In executing the press molding result prediction data adjustment method of FIG. 15, the target part data storage unit 12B stores target part data DT101 to DT102 in advance, and the part method data storage unit 12C stores the part method. Data DT201 to DT209 are stored in advance.

まず、データ取得部１００によって、衝撃解析の対象部品に類似する類似部品に関する類似部品データを部品工法データ記憶部１２Ｃから取得する（ステップＳ１）。   First, the data acquisition unit 100 acquires similar part data related to a similar part similar to the target part of the impact analysis from the part construction method data storage unit 12C (step S1).

このとき、対象部品に類似する類似部品は、例えば、部品名、サイズ、材質（ブランク材料）等の属性をキーとして部品工法データ記憶部１２Ｃに記憶された部品工法データを検索する。例えば、まず、同じ部品名の部品を検索し、次に、形状とサイズが似ている部品に絞り検索を行い、更に同種類の材質の部品を選択する。絞り検索の結果、形状とサイズが似ている部品として、同種類の材質の部品が無く、異なる材質の部品しかなければ、材料特性カーブの形状がより似ている材質の部品を選ぶのがよい。   At this time, for similar parts similar to the target part, for example, the part construction method data stored in the part construction method data storage unit 12C is searched using attributes such as the part name, size, and material (blank material) as keys. For example, first, a part having the same part name is searched, and then a search is performed for parts having similar shapes and sizes, and parts of the same type of material are selected. If there are no parts of the same type as parts of similar shape and size as a result of the search, but there are only parts of different materials, it is better to select parts of material with a more similar material characteristic curve shape. .

次に、データ取得部１００によって、対象部品のプレス成形結果予測データを含む対象部品データを対象部品データ記憶部１２Ｂから取得する（ステップＳ２）。   Next, the target part data including the press molding result prediction data of the target part is acquired from the target part data storage unit 12B by the data acquisition unit 100 (step S2).

最後に、プレス成形結果予測データ調整部２００によって、取得された類似部品データ及び対象部品データに基づいて対象部品のプレス成形結果予測データを調整する（ステップＳ３）。   Finally, the press molding result prediction data adjustment unit 200 adjusts the press molding result prediction data of the target part based on the acquired similar part data and target part data (step S3).

以上により、各種手法で得られたプレス成形結果予測データに基づいて衝撃解析で利用可能なプレス成形結果予測データを調整することができる。   As described above, the press forming result prediction data that can be used in the impact analysis can be adjusted based on the press forming result prediction data obtained by various methods.

（４−２）プレス成形結果予測データの調整方法
次に、上述のフローチャートのサブルーチンであるプレス成形結果予測データ調整（ステップＳ３）について、図１６のフローチャートに従って説明する。 (4-2) Adjustment Method of Press Forming Result Prediction Data Next, press forming result prediction data adjustment (step S3) which is a subroutine of the above-described flowchart will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、対象部品データ及び類似部品データに実際に含まれているデータが複数の製造工程のどの段階におけるもの（トリム前ドロー成形品、トリム後ドロー成形品又は最終製品）のデータであるかに応じて、対象部品及び類似部品の比較対象となる板厚変化率及び塑性ひずみのヒストグラムデータをそれぞれ選択する（ステップＳ１１）。   First, depending on whether the data actually included in the target part data and similar part data is the data at which stage of the plurality of manufacturing processes (the pre-trim draw product, the post-trim draw product or the final product) Then, the plate thickness change rate and the plastic strain histogram data to be compared with the target part and the similar part are respectively selected (step S11).

次に、対象部品と類似部品のブランクの材料が異なる場合、類似部品のヒストグラムデータを類似部品が対象部品とブランクの材料が同じものとして扱えるように、データ取得部１００により取得された対象部品と類似部品のブランク材料情報に基づいて、類似部品の板厚変化率及び塑性ひずみのヒストグラムデータを補正する（ステップＳ１２）。   Next, when the blank material of the target part and the similar part are different from each other, the target part acquired by the data acquisition unit 100 so that the similar part can handle the histogram data of the similar part as if the target part and the blank material are the same. Based on the blank material information of the similar part, the sheet thickness change rate and the plastic strain histogram data of the similar part are corrected (step S12).

次に、データ取得部１００により取得された対象部品のプレス成形結果予測データに基づいて、対象部品の板厚変化率及び塑性ひずみのヒストグラムデータをそれぞれ作成する（ステップＳ１３）。   Next, based on the press molding result prediction data of the target part acquired by the data acquisition unit 100, the plate thickness change rate and the plastic strain histogram data of the target part are respectively created (step S13).

次に、ステップＳ１２で選択された類似部品の板厚変化率ヒストグラムデータと、ステップＳ１３で作成された対象部品の板厚変化率ヒストグラムデータとを比較して、対象部品の板厚変化率の調整量を決定する（ステップＳ１４）。   Next, the plate thickness change rate histogram data of the similar part selected in step S12 is compared with the plate thickness change rate histogram data of the target part created in step S13 to adjust the plate thickness change rate of the target part. The amount is determined (step S14).

次に、ステップＳ１２で選択された類似部品の塑性ひずみヒストグラムデータと、ステップＳ１３で作成された対象部品の塑性ひずみヒストグラムデータとを比較して、対象部品の塑性ひずみの調整量を決定する（ステップＳ１５）。   Next, the plastic strain histogram data of the similar part selected in step S12 is compared with the plastic strain histogram data of the target part created in step S13, and the adjustment amount of the plastic strain of the target part is determined (step). S15).

次に、ステップＳ１４及びステップＳ１５で決定された板厚変化率及び塑性ひずみの調整量に基づいて、対象部品のプレス成形結果予測データを調整し、当該サブルーチンを終了して上述のメインルーチンに戻る（ステップＳ１６）。   Next, the press forming result prediction data of the target part is adjusted based on the plate thickness change rate and the plastic strain adjustment amount determined in step S14 and step S15, the subroutine is terminated, and the process returns to the main routine. (Step S16).

以上により、対象部品のプレス成形結果予測データを調整することができた。   As a result, the press molding result prediction data of the target part could be adjusted.

（４−３）比較対象データ選択
図１７のフローチャートに従って、比較対象データ選択部２１０による比較対象データの選択方法（ステップＳ１１）について、図３５〜図３９を参照しながら説明する。 (4-3) Comparison Target Data Selection A comparison target data selection method (step S11) by the comparison target data selection unit 210 will be described with reference to FIGS.

まず、対象部品データに対象部品の最終製品に関するプレス成形結果予測データがあるか否かを判定する（ステップＳ２１）。   First, it is determined whether or not the target part data includes press molding result prediction data related to the final product of the target part (step S21).

ステップＳ２１において、対象部品データに対象部品の最終製品に関するプレス成形結果予測データがあると判定されると、対象部品のヒストグラムデータを作成するためのデータとして、この対象部品の最終製品に関するプレス成形結果予測データを選択する（ステップＳ２２）。   If it is determined in step S21 that the target part data includes the press molding result prediction data related to the final product of the target part, the press molding result related to the final product of the target part is used as data for creating the histogram data of the target part. Prediction data is selected (step S22).

次に、類似部品データに類似部品の最終製品（図３５参照）のヒストグラムデータがあるか否かを判定する（ステップＳ２３）。   Next, it is determined whether or not there is histogram data of the final product (see FIG. 35) of the similar part in the similar part data (step S23).

ステップＳ２３において、類似部品データに最終製品のヒストグラムデータがあると判定されると、対象部品のヒストグラムデータとの比較対象として、この類似部品の最終製品に関するヒストグラムデータを選択する（ステップＳ２４）。   If it is determined in step S23 that the similar part data includes the histogram data of the final product, the histogram data related to the final product of the similar part is selected as a comparison target with the histogram data of the target part (step S24).

また、ステップＳ２３において、類似部品データに最終製品のヒストグラムデータが無いと判定されると、対象部品のヒストグラムデータとの比較対象として、類似部品のトリム後のドロー成形品に関するヒストグラムデータを選択する（ステップＳ２５）。   If it is determined in step S23 that the similar part data does not include the histogram data of the final product, the histogram data related to the draw molded product after trimming of the similar part is selected as a comparison target with the histogram data of the target part ( Step S25).

一方で、ステップＳ２１において、対象部品データに対象部品の最終製品に関するプレス成形結果予測データが無いと判定されると、対象部品のヒストグラムデータとして、対象部品のトリム前のドロー成形品に関するプレス成形結果予測データを選択する（ステップＳ２６）。   On the other hand, if it is determined in step S21 that the target part data does not include the press molding result prediction data related to the final product of the target part, the press molding result related to the draw molded product before trimming of the target part is used as the histogram data of the target part. Prediction data is selected (step S26).

次に、類似部品データに類似部品のトリム前ドロー成形品に関するヒストグラムデータがあるか否かを判定する（ステップＳ２７）。   Next, it is determined whether or not there is histogram data related to the pre-trim draw molded product of the similar part in the similar part data (step S27).

ステップＳ２７において、類似部品データに類似部品のトリム前ドロー成形品に関するヒストグラムデータがあると判定されると、対象部品のヒストグラムデータとの比較対象として、この類似部品のトリム前ドロー成形品に関するヒストグラムデータを選択する（ステップＳ２８）。   If it is determined in step S27 that the similar part data includes histogram data related to the pre-trim draw product of the similar part, the histogram data related to the pre-trim draw product of the similar part is compared with the histogram data of the target part. Is selected (step S28).

また、ステップＳ２７において、類似部品データに類似部品のトリム前ドロー成形品（図３６参照）に関するヒストグラムデータが無いと判定されると、対象部品のヒストグラムデータとして、対象部品データのトリム前ドロー成形品（図３７参照）の製品部に含まれる要素のみ（図３８参照）に関するプレス成形結果予測データを選択する（ステップＳ２９）。   If it is determined in step S27 that there is no histogram data related to the pre-trim draw product of the similar part (see FIG. 36) in the similar part data, the pre-trim draw product of the target part data is used as the histogram data of the target part. Press forming result prediction data relating to only elements (see FIG. 38) included in the product part (see FIG. 37) is selected (step S29).

次に、対象部品のヒストグラムデータの比較対象として、類似部品の最終製品（図３５参照）に関するヒストグラムデータを選択する（ステップＳ４０）。   Next, histogram data related to the final product of the similar part (see FIG. 35) is selected as a comparison target of the histogram data of the target part (step S40).

そして、ステップＳ２４、ステップＳ２５、ステップＳ２８又はステップＳ３０において対象部品のヒストグラムデータの比較対象として、いずれかの類似部品のヒストグラムデータを選択した後、当該サブルーチンを終了して上述のメインルーチンに戻る。   In step S24, step S25, step S28 or step S30, histogram data of any similar part is selected as a comparison target of the histogram data of the target part, and then the subroutine is terminated and the process returns to the main routine.

以上により、比較対象データ選択部２１０によって比較対象となる対象部品と類似部品のヒストグラムデータをそれぞれ選択することができる。   As described above, the comparison target data selection unit 210 can select the histogram data of the target part to be compared and the similar part.

（４−４）類似部品ヒストグラムデータ補正方法
上述のように比較対象データ選択部２１０によって選択された類似部品のヒストグラムデータを、図１８のフローチャートに従って、類似部品ヒストグラムデータ補正部２２０によって補正する方法（ステップＳ１２）について、図２１〜図２２を参照しながら説明する。 (4-4) Similar Part Histogram Data Correction Method A method for correcting the histogram data of the similar part selected by the comparison target data selection unit 210 as described above by the similar part histogram data correction unit 220 according to the flowchart of FIG. Step S12) will be described with reference to FIGS.

まず、次式（１）によって、類似部品のヒストグラムデータを補正するための調整スケールＳを算出する（ステップＳ３１）。   First, an adjustment scale S for correcting histogram data of similar parts is calculated by the following equation (1) (step S31).

例えば、対象部品のブランク材料が軟鋼板（破断伸び率＝０．４６０）であり、類似部品のブランク材料が高張力鋼板（ハイテン）（破断伸び率＝０．２５５）である場合、調整スケールＳ＝０．２５５／０．４６０＝０．５５４となる。   For example, when the blank material of the target part is a mild steel plate (breaking elongation = 0.460) and the blank material of a similar part is a high-tensile steel plate (high tensile) (breaking elongation = 0.255), the adjustment scale S = 0.255 / 0.460 = 0.554.

次に、図２１に示すように、算出された調整スケールに基づいて類似部品のヒストグラムデータの各区間の上限値Ａｍａｘ及び下限値Ａｍｉｎを次式（２）によってそれぞれ補正する（ステップＳ３２）。Ａ’ｍａｘ、Ａ’ｍｉｎは、補正後の上限値と下限値をそれぞれ表す。なお、図２１には、板厚変化率のヒストグラムデータについて補正を行う例が示されているが、塑性ひずみのヒストグラムデータについても同様に補正を行うことができる。但し、塑性ひずみのヒストグラムデータを補正する場合、実際には下限値Ａｍｉｎはゼロであるため、上限値Ａｍａｘのみを補正することとなる。 Next, as shown in FIG. 21, based on the calculated adjustment scale, the upper limit value A max and the lower limit value A min of each section of the histogram data of similar parts are respectively corrected by the following expression (2) (step S32). . A ′ max and A ′ min represent an upper limit value and a lower limit value after correction, respectively. FIG. 21 shows an example in which the histogram data of the plate thickness change rate is corrected. However, the correction can be similarly performed for the histogram data of the plastic strain. However, when correcting the plastic strain histogram data, since the lower limit value A min is actually zero, only the upper limit value A max is corrected.

図２１の補正前後のヒストグラムデータをグラフ化したヒスグラムは、図２２（ａ）、（ｂ）に示すように、縦軸は変わらずに、横軸のみが補正される。   In the histogram obtained by graphing the histogram data before and after correction in FIG. 21, as shown in FIGS. 22A and 22B, only the horizontal axis is corrected without changing the vertical axis.

以上により、類似部品ヒストグラムデータ補正部２２０によって、類似部品のヒストグラムデータを補正することができる。   As described above, the similar component histogram data correction unit 220 can correct the histogram data of the similar component.

（４−５）板厚変化率調整量決定方法
図１９のフローチャートに従って、板厚変化率調整部２４０による板厚変化率の調整量の決定方法（ステップＳ１４）について、図２３〜図２８を参照しながら説明する。 (4-5) Plate Thickness Change Rate Adjustment Amount Determination Method Refer to FIGS. 23 to 28 for a plate thickness change rate adjustment amount determination method (step S14) by the plate thickness change rate adjustment unit 240 according to the flowchart of FIG. While explaining.

まず、次式（３）によって、対象部品を構成する各要素ｉの板厚ｔｉを板厚変化率βｉへ変換する（ステップＳ４１）。なお、ｔ０は、板厚の初期値、すなわち、ドロー成形前のブランク材料の板厚を表す。 First, by the following equation (3), to convert the thickness t i of each element i constituting the target component to the sheet thickness change rate beta i (step S41). Incidentally, t 0 is the initial value of the plate thickness, i.e., representative of the thickness of the blank material before the draw-forming.

ここで、板厚変化率βの平均値と標準偏差は、次式（４）、（５）によってそれぞれ算出される。なお、Ｎｅは、対象部品を構成する全要素数を表す。   Here, the average value and the standard deviation of the plate thickness change rate β are calculated by the following equations (4) and (5), respectively. Note that Ne represents the total number of elements constituting the target part.

次に、板厚変化率のヒストグラムデータの全区間のうち、−標準偏差から＋標準偏差までの区間を板厚変化率の調整範囲として設定する（ステップＳ４２）。   Next, of all sections of the histogram data of the plate thickness change rate, a section from −standard deviation to + standard deviation is set as an adjustment range of the plate thickness change rate (step S42).

次に、対象部品と類似部品のヒストグラムデータの類似度が最大となる調整量の探索を開始する。まず、カウンタｊに０を設定し、次式（６）で求まる刻み量Δｂによって、各要素ｉの調整前の板厚変化率βｉ ｓｉｍを次式（７）に従って調整後の板厚変化率βｉに調整する（ステップＳ４３）。ここで、Ａは、設定された調整範囲の刻み数を表し、ヒストグラムデータの区画数Ｂ以上、例えば、Ｂ＝２０のとき、Ａ＝２０〜５０程度に設定すればよい。 Next, the search for the adjustment amount that maximizes the similarity between the histogram data of the target part and the similar part is started. First, the counter j is set to 0, and the plate thickness change rate β i sim before adjustment of each element i is adjusted according to the following formula (7) according to the increment Δb obtained by the following formula (6). β i is adjusted (step S43). Here, A represents the number of steps in the set adjustment range, and may be set to about A = 20 to 50 when the number of sections of the histogram data is equal to or greater than B, for example, B = 20.

次に、次式（８）に基づいて、区画数Ｂから区画の幅ｗを設定し、対象部品の調整後の板厚変化率ヒストグラムデータＨ１［ｉ］を作成する（ステップＳ４４）。 Next, based on the following equation (8), the section width w is set from the section number B, and the plate thickness change rate histogram data H 1 [i] after adjustment of the target part is created (step S44).

次に、対象部品の調整後の板厚変化率ヒストグラムデータＨ１［ｉ］と、類似部品の板厚変化率ヒストグラムデータＨ２［ｉ］とを比較する（ステップＳ４５）。 Next, the plate thickness change rate histogram data H 1 [i] after adjustment of the target component is compared with the plate thickness change rate histogram data H 2 [i] of the similar component (step S45).

次に、次式（９）に基づいて、これらヒストグラムデータＨ１［ｉ］、Ｈ２［ｉ］の類似度Ｓｊを算出する（ステップＳ４６）。なお、ヒストグラムデータＨ１［ｉ］、Ｈ２［ｉ］が完全一致のとき、類似度Ｓｊ＝１．０となる。 Next, based on the following equation (9), the similarity S j of these histogram data H 1 [i] and H 2 [i] is calculated (step S46). Note that when the histogram data H 1 [i] and H 2 [i] are completely coincident, the similarity S j = 1.0.

次に、類似度Ｓｊが最大値Ｓｍａｘよりも大きい場合、最大値Ｓｍａｘの値をＳｊに更新する（ステップＳ４７）。また、カウンタｊｍａｘの値をこのときのカウンタｊに更新する。なお、カウンタｊ＝０のとき、最大値Ｓｍａｘ＝０に設定されている。 Then, if the similarity S j is greater than the maximum value S max, it updates the value of the maximum value S max to S j (step S47). Further, the value of the counter j max is updated to the counter j at this time. When the counter j = 0, the maximum value S max = 0 is set.

次に、板厚変化率の調整が完了したか否か、すなわちカウンタｊが刻み数Ａより大きいか否かを判定する（ステップＳ４８）。   Next, it is determined whether or not the adjustment of the plate thickness change rate is completed, that is, whether or not the counter j is larger than the number of steps A (step S48).

ステップＳ４８で調整が完了していない（ｊ≦Ａ）と判定されると、カウンタｊに１を加算（ｊ＝ｊ＋１）してステップＳ４３に戻る。   If it is determined in step S48 that the adjustment is not completed (j ≦ A), 1 is added to the counter j (j = j + 1), and the process returns to step S43.

また、ステップＳ４８で調整が完了したと判定されると、類似度Ｓｊが最大値Ｓｍａｘとなったときのカウンタｊｍａｘに基づいて、次式（１０）により、板厚変化率の調整量Δβｍａｘを決定する（ステップＳ４９）。その後、当該サブルーチンを終了して上述のメインルーチンに戻る。 If it is determined in step S48 that the adjustment is completed, the adjustment amount of the plate thickness change rate is calculated by the following equation (10) based on the counter j max when the similarity S j reaches the maximum value S max. Δβ max is determined (step S49). Thereafter, the subroutine is terminated and the process returns to the main routine described above.

以上により、板厚変化率調整量決定部２４０によって板厚変化率の調整量を決定することができる。   As described above, the plate thickness change rate adjustment amount determination unit 240 can determine the plate thickness change rate adjustment amount.

例えば、図２３に示すような板厚分布を有する類似部品と、図２４に示すような調整前の板厚分布を有する対象部品とに関する板厚変化率のヒストグラムデータをグラフ化して比較すると、図２６に示すようになる。ここで、区画数Ｂ＝２０、標準偏差（シグマ）＝０．０３３、刻み数Ａ＝５０、刻み量Δｂ＝０．００１３２として類似度を探索すると、図２８に示すように、カウンタｊｍａｘ＝１２で類似度Ｓｊが最大値Ｓｍａｘ＝０．４２となり、このとき、調整量Δβｍａｘ＝−０．０１８５に決定される。この調整量Δβｍａｘによって調整された類似部品と対象部品のヒストグラムデータをグラフ化して比較すると、図２７に示すようになる。また、調整後の対象部品の板厚分布は、図２５に示すようになる。 For example, when comparing histogram data of the plate thickness change rate regarding a similar part having a plate thickness distribution as shown in FIG. 23 and a target part having a plate thickness distribution before adjustment as shown in FIG. As shown in FIG. Here, when the similarity is searched with the number of sections B = 20, the standard deviation (sigma) = 0.033, the number of steps A = 50, and the amount of steps Δb = 0.00132, as shown in FIG. 28, the counter j max = 12, the similarity S j becomes the maximum value S max = 0.42, and at this time, the adjustment amount Δβ max = −0.0185 is determined. FIG. 27 shows a graph comparing the histogram data of the similar part and the target part adjusted by the adjustment amount Δβ max . Further, the plate thickness distribution of the target part after adjustment is as shown in FIG.

（４−６）塑性ひずみ調整量決定方法
図２０のフローチャートに従って、塑性ひずみ調整量決定部２５０による塑性ひずみの調整量の決定方法（ステップＳ１５）について、図２９〜図３４を参照しながら説明する。 (4-6) Plastic Strain Adjustment Amount Determination Method A plastic strain adjustment amount determination method (step S15) by the plastic strain adjustment amount determination unit 250 will be described with reference to FIGS. 29 to 34 according to the flowchart of FIG. .

ここで、各要素ｉの塑性ひずみｅｐｉに基づいて、塑性ひずみｅｐの平均値と標準偏差は、次式（１１）、（１２）によってそれぞれ算出される。なお、Ｎｅは、対象部品を構成する全要素数を表す。 Here, based on the plastic strain ep i of each element i, the average value and the standard deviation of the plastic strain ep are calculated by the following equations (11) and (12), respectively. Note that Ne represents the total number of elements constituting the target part.

まず、塑性ひずみのヒストグラムデータの全区間のうち、−標準偏差から＋標準偏差までの区間を塑性ひずみの調整範囲として設定する（ステップＳ５１）。   First, of all the sections of the plastic strain histogram data, a section from −standard deviation to + standard deviation is set as the plastic strain adjustment range (step S51).

次に、対象部品と類似部品の塑性ひずみヒストグラムデータの類似度が最大となる調整量の探索を開始する。まずは、カウンタｊに０を設定し、次式（１３）で求まる刻み量Δｂによって、各要素ｉの調整前の塑性ひずみｅｐｉ ｓｉｍを次式（１４）に従って調整後の塑性ひずみｅｐｉに調整する（ステップＳ５２）。ここで、Ａは、設定された調整範囲の刻み数を表し、ヒストグラムデータの区画数Ｂ以上、例えば、Ｂ＝２０のとき、Ａ＝２０〜５０程度に設定されている。 Next, a search for an adjustment amount that maximizes the similarity of the plastic strain histogram data of the target part and the similar part is started. First, 0 is set in the counter j, the increment amount Δb which is obtained by the following equation (13), plastic strain adjusted to ep i after adjustment in accordance with the following equation (14) the plastic strain ep i sim before adjustment of each element i (Step S52). Here, A represents the number of steps in the set adjustment range, and is set to about A = 20 to 50 when the number of sections of the histogram data is equal to or greater than B, for example, B = 20.

次に、次式（１５）に基づいて、区画数Ｂから区画の幅ｗを設定して対象部品の調整後の塑性ひずみヒストグラムデータＨ３［ｉ］を作成する（ステップＳ５３）。 Next, based on the following equation (15), the section width w is set from the section number B, and the plastic strain histogram data H 3 [i] after adjustment of the target part is created (step S53).

次に、対象部品の調整後の塑性ひずみヒストグラムデータＨ３［ｉ］と、類似部品の塑性ひずみヒストグラムデータＨ４［ｉ］とを比較する（ステップＳ５４）。 Next, the plastic strain histogram data H 3 [i] after adjustment of the target part is compared with the plastic strain histogram data H 4 [i] of the similar part (step S54).

次に、次式（１６）に基づいて、これらヒストグラムデータＨ３［ｉ］、Ｈ４［ｉ］の類似度Ｓｊを算出する（ステップＳ５５）。なお、ヒストグラムデータＨ３［ｉ］、Ｈ４［ｉ］が完全一致のとき、類似度Ｓｊ＝１．０となる。 Next, based on the following equation (16), the similarity S j of these histogram data H 3 [i] and H 4 [i] is calculated (step S55). Note that when the histogram data H 3 [i] and H 4 [i] are completely coincident, the similarity S j = 1.0.

次に、類似度Ｓｊが最大値Ｓｍａｘよりも大きい場合、最大値Ｓｍａｘの値をＳｊに更新する（ステップＳ５６）。また、カウンタｊｍａｘの値をこのときのカウンタｊに更新する。なお、カウンタｊ＝０のとき、最大値Ｓｍａｘ＝０に設定されている。 Then, if the similarity S j is greater than the maximum value S max, it updates the value of the maximum value S max to S j (step S56). Further, the value of the counter j max is updated to the counter j at this time. When the counter j = 0, the maximum value S max = 0 is set.

次に、塑性ひずみの調整が完了したか否か、すなわちカウンタｊが刻み数Ａより大きいか否かを判定する（ステップＳ５７）。   Next, it is determined whether or not the adjustment of the plastic strain is completed, that is, whether or not the counter j is larger than the number of steps A (step S57).

ステップＳ５７で調整が完了していない（ｊ≦Ａ）と判定されると、カウンタｊに１を加算（ｊ＝ｊ＋１）してステップＳ５２に戻る。   If it is determined in step S57 that the adjustment is not completed (j ≦ A), 1 is added to the counter j (j = j + 1), and the process returns to step S52.

また、ステップＳ５７で調整が完了したと判定されると、類似度Ｓｊが最大値Ｓｍａｘとなったときのカウンタｊｍａｘに基づいて、次式（１７）により、塑性ひずみの調整量Δｅｐｍａｘを決定する（ステップＳ５８）。その後、当該サブルーチンを終了して上述のメインルーチンに戻る。 When it determined that the adjustment in step S57 has been completed, based on the counter j max when the similarity S j becomes the maximum value S max, the following equation (17), plastic strain of the adjustment amount? Ep max Is determined (step S58). Thereafter, the subroutine is terminated and the process returns to the main routine described above.

以上により、塑性ひずみ調整量決定部２５０によって塑性ひずみの調整量を決定することができる。   As described above, the plastic strain adjustment amount determination unit 250 can determine the plastic strain adjustment amount.

例えば、図２９に示すようなひずみ分布を有する類似部品と、図３０に示すような調整前のひずみ分布を有する対象部品とに関する塑性ひずみのヒストグラムデータをグラフ化して比較すると、図３２に示すようになる。ここで、区画数Ｂ＝２０、標準偏差（シグマ）＝０．０５２７、刻み数Ａ＝５０、刻み量Δｂ＝０．００２１として類似度を探索すると、図３４に示すように、カウンタｊｍａｘ＝３５で類似度Ｓｊが最大値Ｓｍａｘ＝０．４３となり、このとき、調整量Δｅｐｍａｘ＝＋０．０１９に決定される。この調整量Δｅｐｍａｘによって調整された類似部品と対象部品のヒストグラムデータをグラフ化して比較すると、図３３に示すようになる。また、調整後の対象部品のひずみ分布は、図３１に示すようになる。 For example, when histograms of plastic strains relating to similar parts having a strain distribution as shown in FIG. 29 and target parts having a strain distribution before adjustment as shown in FIG. 30 are graphed and compared, as shown in FIG. become. Here, when the similarity is searched with the number of sections B = 20, the standard deviation (sigma) = 0.0527, the number of steps A = 50, and the amount of steps Δb = 0.001, as shown in FIG. 34, the counter j max = 35, the similarity S j becomes the maximum value S max = 0.43, and at this time, the adjustment amount Δep max = + 0.019 is determined. FIG. 33 shows a graph comparing the histogram data of the similar component and the target component adjusted by the adjustment amount Δep max . Further, the strain distribution of the target part after adjustment is as shown in FIG.

（５）プレス成形結果予測データ調整システムの特徴
プレス成形結果予測データ調整システム１によれば、対象部品のプレス成形結果予測データに基づいて、対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみに関する統計情報であるヒストグラムデータを作成し、類似部品と対象部品のヒストグラムデータが最も類似するように、対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみを調整するための調整量を決定し、該調整量に基づいて、プレス成形結果予測データを調整する。そのため、類似部品のヒストグラムデータとして、成形条件を最適化して実際にプレス成形装置でプレス成形を行って得られた完成プレス部品であって、割れ、しわ等の成形不具合が発生せず、スプリングバック等による寸法誤差が許容値以内であった類似部品に関するヒストグラムデータを用いた場合、上述のようなデータ調整によって、各種手法によって得られた対象部品のプレス成形結果予測データをより実際のプレス成形結果へ容易に近付けることができる。したがって、金型設計のノウハウの無い部品設計技術者であっても、より予測精度の高い衝撃解析を行うために必要な衝撃解析での初期条件として用いられる入力データを効率的に得ることができる。 (5) Features of Press Forming Result Prediction Data Adjustment System According to the press forming result prediction data adjustment system 1, the plate thickness change rate or plasticity of each element constituting the target part based on the press forming result prediction data of the target part. Histogram data, which is statistical information on strain, is created, and the adjustment amount for adjusting the plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target part is set so that the histogram data of the similar part and the target part are most similar. The press forming result prediction data is adjusted based on the adjustment amount. Therefore, as a histogram data of similar parts, it is a finished press part obtained by optimizing the molding conditions and actually performing press molding with a press molding machine, without causing molding defects such as cracks and wrinkles. When using histogram data related to similar parts whose dimensional error due to etc. was within the allowable value, the press forming result prediction data of the target part obtained by various methods can be obtained from the actual press forming results by adjusting the data as described above. Can be easily approached. Therefore, even a component design engineer without know-how in mold design can efficiently obtain input data used as initial conditions in impact analysis necessary for performing impact analysis with higher prediction accuracy. .

また、プレス成形結果予測データ調整システム１によれば、対象部品及び類似部品のヒストグラムデータ間の類似度を算出するために、同じ区間に属する要素の面積比率同士を比較している。これに対して、例えば、同じ区画に属する要素の個数を比較する場合には、要素間での面積の大小関係が無視されてしまうので、衝撃解析の予測精度が低下してしまう。また、同じ区画に属する要素の合計面積を比較する場合には、類似部品が対象部品の相似形であって全体のサイズが大きく異なると、類似度が低く評価されるので、プレス成形の影響を予測するのに有効な類似部品のデータを利用できないおそれがある。したがって、本発明によれば、衝撃解析の予測精度の低下や類似部品データの利用可能性の低下を防止することができる。   Moreover, according to the press molding result prediction data adjustment system 1, in order to calculate the similarity between the histogram data of the target part and the similar part, the area ratios of elements belonging to the same section are compared. On the other hand, for example, when comparing the number of elements belonging to the same section, the size relationship of the area between the elements is ignored, so that the prediction accuracy of the impact analysis is lowered. Also, when comparing the total area of elements belonging to the same section, if the similar parts are similar to the target part and the overall size is significantly different, the degree of similarity will be evaluated low, so the effect of press molding will be reduced. There is a possibility that data of similar parts that are effective for prediction cannot be used. Therefore, according to the present invention, it is possible to prevent a decrease in prediction accuracy of impact analysis and a decrease in availability of similar part data.

また、プレス成形結果予測データ調整システム１によれば、対象部品の全要素について一律に同じ調整量で調整することができるため、要素毎に調整量が異なる場合よりも、より効率的に対象部品データの調整が可能である。   Moreover, according to the press molding result prediction data adjustment system 1, since all the elements of the target part can be adjusted uniformly with the same adjustment amount, the target part is more efficiently than when the adjustment amount is different for each element. Data adjustment is possible.

更に、プレス成形結果予測データ調整システム１によれば、対象部品と類似部品が材料特性の異なるブランク材料から構成されていても、各ブランク材料の破断伸び率に基づいて類似部品のヒストグラムデータを補正することで、同様の材料特性を有するブランク材料から構成された類似部品として対象部品と比較することができるので、類似部品としてプレス成形結果予測データを利用可能な部品の範囲が拡張される。   Furthermore, according to the press molding result prediction data adjustment system 1, even if the target part and the similar part are made of blank materials having different material characteristics, the histogram data of the similar part is corrected based on the elongation at break of each blank material. By doing so, since it can be compared with the target part as a similar part composed of a blank material having similar material characteristics, the range of parts that can use the press molding result prediction data as a similar part is expanded.

なお、本発明は例示された実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良及び設計上の変更が可能であることは言うまでもない。   Note that the present invention is not limited to the illustrated embodiments, and it goes without saying that various improvements and design changes can be made without departing from the scope of the present invention.

例えば、対象部品と類似部品のヒストグラムデータについて、同じ区間に属する要素の面積比率同士を比較し、各区画の小さい方の面積比率を全区画について足し合わせた総和を類似度として算出し、この類似度が最大となるように対象部品の板厚変化率又は塑性ひずみの調整量を決定したが、この調整量の決定方法はこれに限るものではない。例えば、ヒストグラムデータを比較して各区間の誤差を算出し、算出された誤差の二乗和平均が最小となるように、対象部品の板厚変化率又は塑性ひずみの調整量を決定してもよい。   For example, for the histogram data of the target part and similar parts, the area ratios of elements belonging to the same section are compared with each other, and the sum of the smaller area ratios of each section for all sections is calculated as the similarity. The adjustment amount of the plate thickness change rate or the plastic strain of the target part is determined so as to maximize the degree, but the method of determining this adjustment amount is not limited to this. For example, the histogram data may be compared to calculate an error in each section, and the plate thickness change rate or plastic strain adjustment amount of the target part may be determined so that the mean square of the calculated error is minimized. .

また、部品データに含まれる板厚変化率等のヒストグラムデータは、例えば、３次元測定器等の測定器によって測定された板厚等の実測値に基づくものであってもよい。   Further, the histogram data such as the plate thickness change rate included in the component data may be based on an actual measurement value such as a plate thickness measured by a measuring instrument such as a three-dimensional measuring instrument.

以上のように、本発明によれば、プレス成形結果予測データを実際のプレス成形結果により近付けるための調整を行って衝撃解析での初期条件となるデータを効率的に得ることができるので、自動車の車体構成用等のパネル部品の製造産業分野において好適に利用される可能性がある。   As described above, according to the present invention, since the press molding result prediction data can be adjusted to make it closer to the actual press molding result, it is possible to efficiently obtain the data that is the initial condition in the impact analysis. There is a possibility that the present invention is suitably used in the field of manufacturing panel parts for vehicle body construction.

１： プレス成形結果予測データ調整システム
１２： 部品データ記憶部
１００： データ取得部（類似部品データ取得部、対象部品データ取得部）
２００： プレス成形結果予測データ調整部
２２０： 類似部品ヒストグラムデータ補正部
２３０： 対象部品ヒストグラムデータ作成部
２４０： 板厚変化率調整量決定部（調整量決定部）
２５０： 塑性ひずみ調整量決定部（調整量決定部）
２６０： プレス成形結果予測データ調整部（対象部品データ調整部） 1: Press forming result prediction data adjustment system 12: Component data storage unit 100: Data acquisition unit (similar component data acquisition unit, target component data acquisition unit)
200: Press forming result prediction data adjustment unit 220: Similar component histogram data correction unit 230: Target component histogram data creation unit
240: Plate thickness change rate adjustment amount determination unit (adjustment amount determination unit)
250: Plastic strain adjustment amount determination unit (adjustment amount determination unit)
260: Press forming result prediction data adjustment unit (target part data adjustment unit)

Claims (6)

衝撃解析を行う対象部品のプレス成形結果予測データを調整するプレス成形結果予測データ調整システムであって、
完成部品毎に、当該部品を実際にプレス成形した際に生じた前記部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関するヒストグラムデータを含む部品データが記憶された部品データ記憶部と、
前記部品データ記憶部に記憶された前記部品データから、前記対象部品と類似する類似部品のヒストグラムデータを含む類似部品データを取得する類似部品データ取得部と、
前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関する前記プレス成形結果予測データを含む対象部品データを取得する対象部品データ取得部と、
前記対象部品データ取得部によって取得された前記プレス成形結果予測データに基づいて、前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関する前記対象部品のヒストグラムデータを作成する対象部品ヒストグラムデータ作成部と、
前記類似部品データ取得部によって取得された前記類似部品のヒストグラムデータと、前記対象部品ヒストグラムデータ作成部によって作成された前記対象部品のヒストグラムデータと、が最も類似するように、前記類似部品データと前記対象部品データに基づいて前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方を調整するための調整量を決定する調整量決定部と、
前記調整量決定部によって決定された前記調整量に基づいて、前記プレス成形結果予測データを調整するプレス成形結果予測データ調整部と、を有する
ことを特徴とするプレス成形結果予測データ調整システム。 A press molding result prediction data adjustment system for adjusting press molding result prediction data of a target part for impact analysis,
Part data including part data including histogram data regarding at least one of the plate thickness change rate and plastic strain of each element constituting the part generated when the part is actually press-formed for each finished part A storage unit;
A similar component data acquisition unit that acquires similar component data including histogram data of similar components similar to the target component from the component data stored in the component data storage unit;
A target part data acquisition unit that acquires target part data including the press molding result prediction data relating to at least one of a plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target part;
Based on the press molding result prediction data acquired by the target part data acquisition unit, the histogram data of the target part relating to at least one of the plate thickness change rate and plastic strain of each element constituting the target part is created. A target component histogram data creation unit,
The similar component data and the histogram data of the similar component acquired by the similar component data acquisition unit and the histogram data of the target component created by the target component histogram data creation unit are most similar to each other. An adjustment amount determination unit for determining an adjustment amount for adjusting at least one of the plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target component based on the target component data;
A press molding result prediction data adjustment system, comprising: a press molding result prediction data adjustment unit that adjusts the press molding result prediction data based on the adjustment amount determined by the adjustment amount determination unit. 前記調整量決定部は、前記類似部品及び前記対象部品のヒストグラムデータについて、同じ区間に属する要素の面積比率同士を比較し、各区画の小さい方の面積比率を全区画について足し合わせた総和を類似度として算出し、該類似度が最大になるように前記調整量を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載のプレス成形結果予測データ調整システム。 The adjustment amount determination unit compares the area ratios of the elements belonging to the same section with respect to the histogram data of the similar part and the target part, and the sum total obtained by adding the smaller area ratios of the respective sections for all the sections is similar. The press forming result prediction data adjustment system according to claim 1, wherein the adjustment amount is calculated so as to maximize the similarity. 前記調整量決定部は、前記対象部品の全要素について等しい所定の調整量を決定する
ことを特徴とする請求項１から２のいずれか１項に記載のプレス成形結果予測データ調整システム。 3. The press forming result prediction data adjustment system according to claim 1, wherein the adjustment amount determination unit determines an equal predetermined adjustment amount for all elements of the target part. 4. 前記類似部品と前記対象部品を構成するブランク材料が異なる場合、前記調整量決定部によって前記類似部品及び前記対象部品のヒストグラムデータを比較する前に、前記類似部品データ取得部によって取得された前記類似部品のヒストグラムデータの各区画の上限値及び下限値を、前記類似部品を構成するブランク材料の破断伸び率に対する前記対象部品を構成するブランク材料の破断伸び率の比によって補正するヒストグラムデータ補正部を更に有する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のプレス成形結果予測データ調整システム。 When the blank material constituting the similar part and the target part are different, the similarity acquired by the similar part data acquisition unit before comparing the histogram data of the similar part and the target part by the adjustment amount determination unit A histogram data correction unit that corrects an upper limit value and a lower limit value of each section of the histogram data of a part by a ratio of a breaking elongation rate of the blank material constituting the target part to a breaking elongation rate of the blank material constituting the similar part; The press forming result prediction data adjustment system according to any one of claims 1 to 3, further comprising: 請求項１から４のいずれか１項において調整された前記プレス成形結果予測データを用いて前記対象部品の衝撃解析を行う
ことを特徴とする衝撃解析システム。 The impact analysis system characterized by performing the impact analysis of the said object components using the said press molding result prediction data adjusted in any one of Claim 1 to 4. 衝撃解析を行う対象部品のプレス成形結果予測データを調整するプレス成形結果予測データ調整プログラムであって、
コンピュータを
完成部品毎に、当該部品を実際にプレス成形した際に生じた前記部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関するヒストグラムデータを含む部品データが記憶された部品データ記憶部と、
前記部品データ記憶部に記憶された前記部品データから、前記対象部品と類似する類似部品のヒストグラムデータを含む類似部品データを取得する類似部品データ取得部と、
前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関する前記プレス成形結果予測データを含む対象部品データを取得する対象部品データ取得部と、
前記対象部品データ取得部によって取得された前記プレス成形結果予測データに基づいて、前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方に関する前記対象部品のヒストグラムデータを作成する対象部品ヒストグラムデータ作成部と、
前記類似部品データ取得部によって取得された前記類似部品のヒストグラムデータと、前記対象部品ヒストグラムデータ作成部によって作成された前記対象部品のヒストグラムデータと、が最も類似するように、前記類似部品データと前記対象部品データに基づいて前記対象部品を構成する各要素の板厚変化率又は塑性ひずみの少なくともいずれか一方を調整するための調整量を決定する調整量決定部と、
前記調整量決定部によって決定された前記調整量に基づいて、前記プレス成形結果予測データを調整するプレス成形結果予測データ調整部として機能させる
ことを特徴とするプレス成形結果予測データ調整プログラム。 A press molding result prediction data adjustment program for adjusting press molding result prediction data of a target part for impact analysis,
Computer
Part data including part data including histogram data regarding at least one of the plate thickness change rate and plastic strain of each element constituting the part generated when the part is actually press-formed for each finished part A storage unit;
A similar component data acquisition unit that acquires similar component data including histogram data of similar components similar to the target component from the component data stored in the component data storage unit;
A target part data acquisition unit that acquires target part data including the press molding result prediction data relating to at least one of a plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target part;
Based on the press molding result prediction data acquired by the target part data acquisition unit, the histogram data of the target part relating to at least one of the plate thickness change rate and plastic strain of each element constituting the target part is created. A target component histogram data creation unit,
The similar component data and the histogram data of the similar component acquired by the similar component data acquisition unit and the histogram data of the target component created by the target component histogram data creation unit are most similar to each other. An adjustment amount determination unit for determining an adjustment amount for adjusting at least one of the plate thickness change rate or plastic strain of each element constituting the target component based on the target component data;
A press molding result prediction data adjustment program that functions as a press molding result prediction data adjustment unit that adjusts the press molding result prediction data based on the adjustment amount determined by the adjustment amount determination unit.
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