JP6286902B2 - 解析装置及び流体解析手法 - Google Patents

Description

本発明は、解析装置に関するものである。

プラント内部等の三次元空間における気体の流れを流体解析によって把握する場合には、まず解析空間を複数の要素で分割することによってメッシュモデルを作成する。その後、予め定められた条件の下で数値計算を行うことで、メッシュモデルの各要素における流れに関するパラメータを求めている（例えば、特許文献１）。

特開２０１２−１５５６０６号公報

しかしながら、メッシュモデルにおける各要素の形状、配置パターン及び密度等は、解析結果の精度に大きな影響を与える。このため、ある程度の精度の高い解析結果を得ようとすると、各要素の形状等を試行錯誤の上で決定する必要があり、メッシュモデルの作成に非常に長い時間を要する。さらに、メッシュモデルを用いた流体計算は、計算が複雑であり、結果を得るまでにも長い時間を要する。したがって、例えば、あるプラントにおいて気体の流れを解析しようとした場合には、まず現場において解析空間の形状データを取得し、この形状データを持ち帰ってメッシュモデルを作成し、その後メッシュモデルを用いた流体計算を行うため、結果を得るまでに数日程度の時間が必要となっている。

本発明は、上述する問題点に鑑みてなされたもので、三次元空間における流れを解析する解析装置において、短時間で解析結果を得ることを目的とする。

本発明は、上記課題を解決するための手段として、以下の構成を採用する。

第１の発明は、解析装置であって、三次元空間の形状を示す点群データを取得する三次元計測器と、上記三次元計測器で得られた点群データから物体形状を示すモデルデータを作成すると共に上記モデルデータを用いた流体計算を行う演算処理部とを備えるという構成を採用する。

第２の発明は、上記第１の発明において、上記演算処理部は、埋め込み境界法によって上記点群データから物体形状を示すモデルデータを作成し、格子ボルツマン法を用いて上記流体計算を行うという構成を採用する。

第３の発明は、上記第１または第２の発明において、上記演算処理部が、複数の位置から取得された複数の上記点群データをマッチング処理し、マッチング処理によって得られた点群データから物体形状を示すモデルデータを作成するという構成を採用する。

第４の発明は、上記第３の発明において、複数の三次元計測器を備えるという構成を採用する。

本発明によれば、三次元計測器で取得された三次元空間の形状を示す点群データから、物体形状を示すモデルデータが作成され、このモデルデータに基づいて流体計算が行われる。このため、本発明においては、メッシュモデルの作成をすることなく流体解析を行うことができる。したがって、本発明によれば、三次元空間における流れを解析する解析装置において、短時間で解析結果を得ることが可能となる。

本発明の一実施形態における解析装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態における解析装置が備えるＣＰＵが行う処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態における解析装置で用いる埋め込み境界法のイメージ図である。

以下、図面を参照して、本発明に係る解析装置の一実施形態について説明する。なお、以下の図面において、各部材を認識可能な大きさとするために、各部材の縮尺を適宜変更している。

図１は、本実施形態の解析装置１００の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、本実施形態の解析装置１００は、コンピュータ１０と、三次元計測器２０とを備えている。

コンピュータ１０は、パーソナルコンピュータやワークステーションであり、ＣＰＵ１（演算処理部）、記憶装置２、リムーバブルメディアドライブ３、入力装置４、出力装置５、及び通信装置６を備えている。

ＣＰＵ１は、記憶装置２、リムーバブルメディアドライブ３、入力装置４、出力装置５、及び通信装置６と電気的に接続されており、これらの各種装置から入力される信号を処理すると共に、処理結果を出力するものである。このＣＰＵ１は、記憶装置２のプログラム記憶部２ａに記憶された流体計算プログラムに基づいて、解析空間における流場を計算によって求める。

記憶装置２は、メモリ等の内部記憶装置及びハードディスクドライブ等の外部記憶装置によって構成されており、ＣＰＵ１から入力される情報を記憶すると共にＣＰＵ１から入力される指令に基づいて記憶した情報を出力するものである。この記憶装置２は、プログラム記憶部２ａとデータ記憶部２ｂとを備えている。

プログラム記憶部２ａは、流体計算プログラムを記憶している。流体計算プログラムは、所定のＯＳにおいて実行されるアプリケーションプログラムであり、コンピュータ１０に対して、図２で示すフローチャートに沿った処理を実行させる。なお、図２のフローチャートについては、後に説明する。

データ記憶部２ｂは、図２のフローチャートで示す処理を実行する上で必要なデータを記憶するものであり、初期値や境界条件等を示す計算条件データ、後述の点群データ、演算処理の途中で生成される中間データ、演算処理の結果を示す計算結果データ等を記憶する。

リムーバブルメディアドライブ３は、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等のリムーバブルメディアを取り込み可能あるいは接続可能に構成されており、ＣＰＵ１から入力される指令に基づいて、リムーバブルメディアに記憶されるデータを出力するものである。例えば、リムーバブルメディアに流体計算プログラムが記憶されている場合には、リムーバブルメディアドライブ３は、ＣＰＵ１から入力される指令に基づいて、リムーバブルメディアに記憶される流体計算プログラムを出力する。なお、流体計算プログラムは、必ずしもリムーバブルディスクに格納されている必要はない。例えば、ネットワークを介して流体計算プログラムの取得を行い、この取得した流体計算プログラムを記憶装置２に記憶させるようにしても良い。

入力装置４は、コンピュータ１０と作業者とのマンマシンインターフェイスであり、ポインティングデバイスであるキーボード４ａやマウス４ｂを備えている。出力装置５は、ＣＰＵ１から入力される信号を可視化して出力するものであり、ディスプレイ５ａ及びプリンタ５ｂを備えている。

通信装置６は、コンピュータ１０とネットワークとを電気的に接続し、ネットワークに接続された他の機器との間においてデータの受け渡しを行うものである。なお、ネットワークとしては、社内ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等が考えられる。

三次元計測器２０は、解析空間である三次元空間の形状を示す点群データを取得するものである。この三次元計測器２０としては、距離画像センサやレーザ測距計等を用いることができる。

例えば、距離画像センサを三次元計測器２０として用いた場合には、三次元計測器２０は、特定のランダムパターンの測定光を三次元空間に照射すると共に三次元空間の撮像を行い、撮像によって得られた測定光のパターンと予め記憶するパターンとを比較することにより、三次元空間の各位置までの距離を求め、三次元空間の形状を示す点群データを得る。このような距離画像センサでは、自らが見える範囲の全域に対して一度に上記ランダムパターンの測定光を照射し、照射範囲全域のデータを一度に取得するため、短時間で三次元空間の形状を示す点群データを得ることができる。

また、レーザ測距計を三次元計測器２０として用いた場合には、三次元計測器２０は、三次元空間の各位置に対して、レーザを照射し、その戻り光を受光することによって各位置までの距離を求め、これによって三次元空間の形状を示す点群データを得る。このようなレーザ測距計によれば、高い精度で三次元空間の形状を示す点群データを得ることが可能となる。

このような三次元計測器２０は、点群データを構成する各点の座標の集合体を点群データとして取得する。なお、上述の三次元空間の形状とは、部屋等に対して物体が載置されている場合には、部屋の形状に加えて物体の形状を含んだ形状となる。

また、三次元計測器２０は、図１に示すように、２つ（三次元計測器２０ａ及び三次元計測器２０ｂ）設けられている。これらの三次元計測器２０ａと三次元計測器２０ｂとは、解析空間の異なる位置に配置され、これらの位置から各々点群データを取得する。

次に、コンピュータ１０が行う処理について、図２のフローチャートを参照して説明する。なお、以下の説明では、リムーバブルメディアドライブ３、入力装置４及び通信装置６から、流体計算プログラム及び計算条件データが既に入力され、記憶装置２に対して、流体計算プログラム及び計算条件データが既に記憶されているものとする。

まず、ＣＰＵ１は、三次元計測器２０から点群データを取得する（ステップＳ１）。ここでは、ＣＰＵ１は、三次元計測器２０ａと三次元計測器２０ｂの各々から点群データを取得し、取得したこれらの点群データを記憶装置２のデータ記憶部２ｂに記憶させる。

続いて、ＣＰＵ１は、記憶装置２のプログラム記憶部２ａに記憶された流体計算プログラムに基づいて、三次元計測器２０ａから得られた点群データと三次元計測器２０ｂから得られた点群データとを結合するマッチング処理を行う（ステップＳ２）。このマッチング処理については、既に世に提案された様々なマッチング処理を適用することができ、点群の密度が高くなるように２つの点群データのマッチング処理を行い、１つの点群データを作成する。このようなマッチング処理としては、例えば、収束計算により対応する点同士の距離を最小化するＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）、一方の点群の空間密度を共分散行列化し他方の点群をマッチングするＮＤＴ（Ｎｏｒｍａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、画像処理手法により点群から物体のエッジやコーナなどの特徴を抽出しマッチングする手法、点群を平面や円柱面などのプリミティブ形状に変換しマッチングする手法などが利用できる。

続いて、ＣＰＵ１は、記憶装置２のプログラム記憶部２ａに記憶された流体計算プログラムに基づいて、ステップＳ２で作成した点群データを埋め込み境界法による物体表面での境界条件を計算する（ステップＳ３）。この埋め込み境界法では、点群データで示される物体の境界面で流体の流速がゼロとなるような境界条件を計算する。つまり、このステップＳ３では、図３で示すように、黒丸で示す点が点群データの座標であり、白丸で示す点が流体を示す座標であるときに、白丸の座標に対して、黒丸同士を繋ぐ線（すなわち物体の境界面）に到達したときに流速がゼロとなる流速を与える。流体を示す座標（図３の白丸）に対して上述のように流速が与えられることによって、仮想的に物体の形状が定義され、物体の形状を示すモデルデータが作成されたことになる。

続いて、ＣＰＵ１は、記憶装置２のプログラム記憶部２ａで記憶された流体計算プログラムに基づいて、ステップＳ３で作成したモデルデータを用いて、格子ボルツマン法による流体計算を行う（ステップＳ４）。格子ボルツマン法は、流体を多数の粒子の集合とし、各粒子の速度を求めることによって流体の様子を解析する方法である。ここで、本実施形態においては、上述の埋め込み境界法で流速が与えられる点（図３の白丸の位置）を、格子ボルツマン法の各粒子として用いる。なお、格子ボルツマン法による計算手法については、既に周知の方法であることからここでの説明は省略する。

このように図２で示すフローチャートで示す処理をＣＰＵ１が行うことにより、解析空間とされた三次元空間における流場が求められる。なお、求められた結果は、計算結果データとして記憶装置２のデータ記憶部２ｂに記憶される。また、ＣＰＵ１は、入力装置４から入力等に基づいて、計算結果データに対してポスト処理を行い、出力装置５にて出力させる。

以上のような本実施形態の解析装置１００によれば、三次元計測器２０で取得された三次元空間の形状を示す点群データから、物体形状を示すモデルデータが作成され、このモデルデータに基づいて流体計算が行われる。このため、本実施形態の解析装置１００においては、メッシュモデルの作成をすることなく流体解析を行うことができる。したがって、本実施形態の解析装置１００によれば、短時間で解析結果を得ることが可能となる。具体的には、点群データが取得されてから解析結果を得るまでにかかる時間は数分程度になる。

また、本実施形態の解析装置１００においては、ＣＰＵ１は、埋め込み境界法によって点群データから物体形状を示すモデルデータを作成し、格子ボルツマン法を用いて流体計算を行う。埋め込み境界法による流体を示す粒子を格子ボルツマン法で用いる粒子に流用することができることから、上記構成を採用することによって、より短時間で正確な計算結果を得ることが可能となる。

また、本実施形態の解析装置１００においては、三次元計測器２０ａで得られた点群データと三次元計測器２０ｂで得られた点群データとをマッチング処理し、マッチング処理によって得られた点群データから物体形状を示すモデルデータを作成している。つまり、本実施形態の解析装置１００においては、複数の位置から取得された点群データをマッチング処理している。このような本実施形態の解析装置１００によれば、解析空間に物体が載置されている場合であっても、物体による死角ができることを抑制し、三次元空間全体の形状を示す点群データを取得することができる。また、例えば、距離画像センサを三次元計測器２０として用いた場合には、三次元計測器２０から遠くなるほど、点群データの密度が低くなり解像度が低下する。これに対して、複数の三次元計測器２０を用いた場合には、測定点により近くに配置された三次元計測器２０で得られた点群データを用いることによって、密度の高い点群データを取得し、解像度を向上させることが可能となる。

また、本実施形態の解析装置１００においては、複数の三次元計測器２０を備えているため、三次元計測器２０を移動させることなく、複数の位置において点群データを取得することができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されないことは言うまでもない。上述した実施形態において示した各構成部材の諸形状や組み合わせ等は一例であって、本発明の趣旨から逸脱しない範囲において設計要求等に基づき種々変更可能である。

例えば、上記実施形態においては、格子ボルツマン法を用いた流体計算を行う構成について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、有限要素法や流体体積法を用いた流体計算（数値解析）を行っても良い。

また、上記実施形態においては、三次元計測器２０を複数設け、これによって複数の位置から点群データを取得する構成について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、１つの三次元計測器２０を移動させ、これによって複数の位置から点群データを取得するようにしても良い。

また、例えば、流体計算に用いるパラメータを取得するために、点群データから簡易メッシュモデルを作成しても良い。例えば、点群データの点同士を単純につなげるのみのメッシュモデルがこの簡易メッシュモデルに当たる。このような簡易メッシュモデルを作成することで、例えば、各メッシュの面積等を求め、流体計算のパラメータとして用いることが可能となる。

１……ＣＰＵ（演算処理部）、２……記憶装置、２ａ……プログラム記憶部、２ｂ……データ記憶部、３……リムーバブルメディアドライブ、４……入力装置、４ａ……キーボード、４ｂ……マウス、５……出力装置、５ａ……ディスプレイ、５ｂ……プリンタ、６……通信装置、１０……コンピュータ、２０……三次元計測器、２０ａ……三次元計測器、２０ｂ……三次元計測器、１００……解析装置

Claims (4)

1. 三次元空間の形状を示す点群データを取得する三次元計測器と、
   前記三次元計測器で得られた点群データから、埋め込み境界法によって物体形状を示すモデルデータを作成すると共に、前記モデルデータを用いて格子ボルツマン法による流体計算を行う演算処理部とを備え、
   前記演算処理部は、点群データで示される三次元空間の境界面で流体の流速がゼロとなる境界条件で前記流体計算を行う
   ことを特徴とする解析装置。
2. 前記演算処理部は、複数の位置から取得された複数の前記点群データをマッチング処理し、マッチング処理によって得られた点群データから物体形状を示すモデルデータを作成することを特徴とする請求項１記載の解析装置。
3. 複数の三次元計測器を備えることを特徴とする請求項２記載の解析装置。
4. 三次元計測器を用い、三次元空間の境界の形状を示す点群データを取得するステップと、
   コンピュータに前記点群データを入力するステップと、
   前記コンピュータが、前記点群データから埋め込み境界法によりモデルデータを作成するステップと、
   前記コンピュータが、前記モデルデータを用いて、流体と前記三次元空間の境界との相対速度をゼロとする境界条件を適用し、格子ボルツマン法による流体計算を行うステップと、
   を備える、三次元空間の流体解析手法。

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