JP6439474B2 - 解析モデル調整プログラム、情報処理装置、及び解析モデル調整方法 - Google Patents

解析モデル調整プログラム、情報処理装置、及び解析モデル調整方法 Download PDF

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Description

本発明は、解析モデル調整プログラム、情報処理装置、及び解析モデル調整方法に関する。
近年、電気・電子装置等の熱流体解析を行うために、3次元コンピュータ支援設計(CAD)による装置モデルを元に、流体解析モデルが生成される。流体解析モデルを用いた熱流体解析では、流体解析により、装置の形状及びファンの性能から通風抵抗、風量等を予測することができる。さらに、発熱体の発熱条件を与えることで、熱解析により、装置各部の温度を予測することもできる。
流体解析モデルは、装置モデルの一部分のみを簡略化した詳細モデルと、装置モデル全体を大幅に簡略化した簡易モデルとに大別できる。簡易モデルは、詳細モデルよりも簡略化された流体解析モデルである。
詳細モデルは、装置モデルの角部の曲線を直角に変更したり、装置モデルからネジやダボを除去したりすることで生成される。詳細モデルを用いて流体解析を行うことで、装置モデルをそのまま用いる場合よりも、解析時間を短縮することができる。
簡易モデルは、装置モデルに含まれる各部品モデルを直方体等の大幅に簡略化された形状に置き換えることで生成される。簡易モデルを用いて流体解析を行うことで、詳細モデルを用いる場合よりも、解析時間をさらに短縮することができる。
板状部品の表面に開口が存在する場合、簡易モデルに含まれる板状部品モデルに対して、ユーザが開口率又は開口面積を設定する。部品モデルの開口率は、その部品モデルの表面積に対する、その部品モデルが有する開口面積の割合を意味する。
装置に含まれる各部品の開口率の目標値は設計時点で決定されるため、設計者は開口率を把握しており、簡易モデルに含まれる部品モデルに対しても同じ開口率を設定することができる。また、設計者以外が流体解析を行う場合は、ユーザが装置モデルの開口の形状と数から開口面積を計算したり、部品モデル間の隙間の形状から開口面積を計算したりすることで、部品モデルの開口率が求められる。
最近では、コンピュータの性能や流体解析ソフトウェアの性能の向上により、詳細モデルを用いて熱流体解析を行う環境が整ってきている。ただし、詳細モデルは、簡易モデルよりも多くの計算リソースを消費するため、多数のパターンで熱流体解析を行う場合、短期間で熱流体解析を行う場合、使用可能な計算リソースが限られている場合等においては、簡易モデルが用いられる。
一方、Statistical Energy Analysis(SEA)法による音響解析では、音響解析モデルとしてSEAモデルが生成される。音源の音響パワーを元に、SEAモデルに含まれるSEA要素内の損失(内部損失)とSEA要素間の損失(結合損失)とを計算することで、装置内部のファン等の音源から装置外部へ伝達される音響パワーを予測することができる。
SEA法は、装置内の空間部分のモデルである音場要素内に最低1つのモードが存在することを前提とした音響解析方法である。同じ体積であれば高周波ほど多くのモードが存在し、体積が大きいほど多くのモードが存在するため、SEA法は、高周波音の予測に向いている。SEA法ではある程度体積の大きい音場要素が望ましいため、SEAモデルとしては、詳細モデルではなく、簡易モデルが用いられる。
SEA法以外の音響解析方法として、Finite Element Method(FEM)が知られている。FEMでは詳細モデルのままで音響解析を行うことができるが、高周波においてモードの数が多くなり、メッシュが細かくなる。このため、FEMは、低周波の音響解析に用いられることが多い。
サブシステムの分割を最適に行う統計的エネルギー解析方法も知られている(例えば、特許文献1を参照)。この統計的エネルギー解析方法では、任意に分割された各サブシステム内の複数点で順次加振され、各加振時に構造物の振動速度が複数点で順次測定される。そして、各サブシステム内で測定された各振動速度から、各自乗振動速度の加算平均値が求められ、隣接するサブシステム間の加算平均値の差が閾値を越えているか否かによりそれぞれ別のサブシステムか同一のサブシステムかが判定される。
解析モデルの作成作業の効率化を図ることができる解析支援プログラムも知られている(例えば、特許文献2を参照)。この解析支援プログラムによれば、対象物に関する設計情報に基づいて、対象物を囲む立体図形と、対象物に含まれる部品群の各々の部品を囲む立体図形とが作成される。そして、対象物を囲む立体図形を区切って分割された複数の要素の中から、各々の部品を囲む立体図形に属する要素が判定され、各々の部品を囲む立体図形に属する要素に基づいて、各々の部品が存在する空間を表す空間モデルが生成される。
射影対象とする部品群を含む射影範囲を容易に設定することができるデータ処理プログラムも知られている(例えば、特許文献3を参照)。音場要素間の結合損失率(CLF)を用いたSEA法も知られている(例えば、非特許文献1及び非特許文献2を参照)。
特開平11−337402号公報 特開2012−252522号公報 特開2013−120456号公報
鈴木他、"MatlabによるSEA解析簡易ソフトの開発"、日本大学生産工学部第43回学術講演会、p.47−50、2010年12月4日 高橋他、"自動車の音響解析のためのハイブリッドSEAモデルと従来のSEAモデルとの比較−その2.ハイブリッドSEAモデルとの比較−"、日本大学生産工学部第43回学術講演会、p.55−58、2010年12月4日
上述した従来の熱流体解析又は音響解析には、以下のような問題がある。
詳細モデルを用いた熱流体解析は、多くの計算リソースと計算時間を消費する。これに対して、簡易モデルを用いた熱流体解析又は音響解析は、少ない計算リソースと計算時間で解析結果を得ることができる。
しかし、簡易モデルを生成するには経験的知識が用いられることが多く、精度の高い簡易モデルを初心者が生成することは極めて困難である。例えば、板状部品の開口付近に他の部品が接近して配置されている場合、開口付近に何も配置されていない場合と比べて実質開口面積が減少するため、その開口を通過する風量やその開口から放射される音響パワーも減少する。この場合、解析結果における予測誤差を減らすために、簡易モデルに含まれる板状部品モデルの開口率を、設計値よりも小さな値に設定することが望ましい。
また、製造された装置の性能を実測して、実測値と簡易モデルによる予測値とを比較するまでは、簡易モデルの精度が高いか否かは分からない。
なお、かかる問題は、流体解析モデル又は音響解析モデルを用いて装置の熱流体解析又は音響解析を行う場合に限らず、装置を表す解析モデルを用いて他の解析処理を行う場合においても生ずるものである。
1つの側面において、本発明は、開口を有する装置の簡略化された解析モデルを用いた解析処理の精度を向上させることを目的とする。
1つの案では、解析モデル調整プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。
(1)コンピュータは、ファンを含む装置を表す第1の解析モデルにおけるファンの動作点を示す第1の属性値と、第1の解析モデルよりも簡略化された第2の解析モデルにおけるファンの動作点を示す第2の属性値とを比較する。
(2)コンピュータは、第1の属性値と第2の属性値とを比較した結果に基づいて、第2の解析モデルの開口率を変更する。
1つの実施形態によれば、開口を有する装置の簡略化された解析モデルを用いた解析処理の精度を向上させることができる。
情報処理装置の機能的構成図である。 解析モデル調整処理のフローチャートである。 情報処理装置の具体例を示す機能的構成図である。 詳細モデル及び簡易モデルを示す図である。 ファンを含む装置の詳細モデルを示す図である。 ファンを含む装置の簡易モデルを示す図である。 ファンの動作特性を示す図である。 風量を用いた解析モデル調整処理のフローチャートである。 解析モデルを示す図である。 解析モデルに対するファンの動作特性を示す図である。 排気側モデルを示す図である。 吸気側モデルを示す図である。 静圧差を示す図である。 静圧を用いた解析モデル調整処理のフローチャートである。 複数の開口を有する簡易モデルを示す図である。 詳細モデルと簡易モデルの風量差を示す図である。 並列に配置されたファンを示す図である。 直列に配置されたファンを示す図である。 板要素と音場要素を示す図である。 2つの音場要素を示す図である。 音響解析の解析結果を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成図である。
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
図1は、実施形態の情報処理装置(コンピュータ)の機能的構成例を示している。情報処理装置101は、記憶部111及び変更部112を含む。記憶部111は、ファンを含む装置を表す解析モデル121と、解析モデル121よりも簡略化された解析モデル122とを記憶する。変更部112は、記憶部111が記憶する解析モデル121及び解析モデル122を参照して、解析モデル調整処理を行う。
図2は、図1の情報処理装置101が行う解析モデル調整処理の例を示すフローチャートである。まず、変更部112は、解析モデル121におけるファンの動作点を示す第1の属性値と、解析モデル122におけるファンの動作点を示す第2の属性値とを比較する(ステップ201)。次に、変更部112は、第1の属性値と第2の属性値とを比較した結果に基づいて、解析モデル122の開口率を変更する(ステップ202)。
図1の情報処理装置101によれば、開口を有する装置の簡略化された解析モデルを用いた解析処理の精度を向上させることができる。
図3は、図1の情報処理装置101の具体例を示している。図3の情報処理装置101は、記憶部111、変更部112、流体解析部301、熱解析部302、及び音響解析部303を含む。
記憶部111は、解析モデル121に対応する詳細モデル311と、解析モデル122に対応する簡易モデル312とを記憶する。詳細モデル311は、3次元CADによる装置モデルよりも簡略化された形状を有する解析モデルであり、複数の部品を表す複数の部品モデルを含む。簡易モデル312は、詳細モデル311よりもさらに簡略化された形状を有する解析モデルであり、複数の部品モデルを含む。図4(a)は、詳細モデル311の例を示しており、図4(b)は、簡易モデル312の例を示している。
変更部112は、解析モデル調整処理を行って簡易モデル312の開口率を調整し、流体解析部301は、詳細モデル311又は簡易モデル312を用いた流体解析を行って、装置の形状及びファンの性能から通風抵抗、風量、静圧等を予測する。熱解析部302は、簡易モデル312を用いた熱解析を行って装置各部の温度を予測し、音響解析部303は、簡易モデル312を用いた音響解析を行って、装置に含まれるファン等の音源から装置外部へ伝達される音響パワーを予測する。
図5は、ファンを含む装置の詳細モデル311の例を示している。図5の詳細モデルは、装置の筐体を表す板状の部品モデル501〜部品モデル504と、装置内部の構造物を表す板状の部品モデル505及び部品モデル506と、ファンを表す部品モデル511とを含む。部品モデル501と部品モデル502との間には隙間512が存在し、部品モデル501には、複数の開口513が存在し、部品モデル503には、複数の開口514が存在する。
図6は、図5の詳細モデルに対応する簡易モデル312の例を示している。図6の簡易モデルは、装置の筐体を表す板状の部品モデル601〜部品モデル604と、装置内部の構造物を表す板状の部品モデル605と、ファンを表す部品モデル611とを含む。部品モデル601及び部品モデル603の開口を省略する代わりに、部品モデル601及び部品モデル603には開口率がそれぞれ設定される。
図7は、ファンの動作特性の例を示している。図7の動作特性は、ファンの風量(Q)と静圧(P)との関係を表し、PQ特性とも呼ばれる。ファンの動作特性を表す曲線は、ファンのデューティ比や回転数に対応して決まり、静圧が減少するにつれて風量が増加する。
ファンを含む装置の解析モデルが与えられたとき、その解析モデルを用いた流体解析を行うことで、動作特性の曲線上の1点を示す風量及び静圧を求めることができる。このように、解析モデルに応じて決まる曲線上の点は、ファンの動作点と呼ばれ、動作点における風量及び静圧は、動作点風量及び動作点静圧と呼ばれる。詳細モデル311と簡易モデル312とを比較すると、詳細モデル311に基づく動作点の方が、簡易モデル312に基づく動作点よりも、実際の装置における動作点に近いと考えられる。
簡易モデル312の場合、簡易モデル312に含まれる部品モデルの開口率を変化させることで、ファンの動作点を曲線に沿って移動させることができる。したがって、詳細モデル311に基づく動作点701が分かれば、簡易モデル312に基づく動作点702が動作点701に近づくように、簡易モデル312の開口率を変更することで、詳細モデル311と同等の精度を持つ簡易モデル312を生成することができる。
動作点702を動作点701に近づけるためには、簡易モデル312の開口率を減少させて、動作点風量を減少させればよい(動作点静圧を増加させればよい)。また、動作点702を動作点701とは逆の方向へ移動させるためには、簡易モデル312の開口率を増加させて、動作点風量を増加させればよい(動作点静圧を減少させればよい)。
図8は、ファンの動作点を示す属性値として風量を用いた場合の解析モデル調整処理の具体例を示すフローチャートである。まず、変更部112は、詳細モデル311を用いた流体解析を流体解析部301に対して依頼する(ステップ801)。流体解析部301は、変更部112からの依頼に基づいて、詳細モデル311を用いた流体解析を行い、ファンの動作点風量Q1を含む解析結果を記憶部111に格納する。そして、変更部112は、解析結果から動作点風量Q1を取得する。
次に、変更部112は、簡易モデル312を用いた流体解析を流体解析部301に対して依頼する(ステップ802)。流体解析部301は、変更部112からの依頼に基づいて、簡易モデル312を用いた流体解析を行い、ファンの動作点風量Q2を含む解析結果を記憶部111に格納する。そして、変更部112は、解析結果から動作点風量Q2を取得する。
次に、変更部112は、動作点風量Q1と動作点風量Q2との差分の絶対値を閾値e1と比較する(ステップ803)。閾値e1としては、十分に小さな値が用いられる。Q1とQ2の差分の絶対値が閾値e1以上である場合(ステップ803,NO)、変更部112は、動作点風量Q1と動作点風量Q2とを比較する(ステップ804)。
動作点風量Q1よりも動作点風量Q2の方が小さい場合(ステップ804,YES)、変更部112は、簡易モデル312の開口率を増加させて(ステップ805)、ステップ802以降の処理を行う。ステップ805において、変更部112は、開口率を所定値だけ増加させてもよく、所定割合だけ増加させてもよい。
一方、動作点風量Q1よりも動作点風量Q2の方が大きい場合(ステップ804,NO)、変更部112は、簡易モデル312の開口率を減少させて(ステップ806)、ステップ802以降の処理を行う。ステップ806において、変更部112は、開口率を所定値だけ減少させてもよく、所定割合だけ減少させてもよい。
そして、Q1とQ2の差分の絶対値が閾値e1未満になった場合(ステップ803,YES)、変更部112は、処理を終了する。
例えば、図5の詳細モデルにおいて、複数の開口513の開口面積から部品モデル501の開口率が20%であることが分かった場合、図6の簡易モデルにおいても、部品モデル601の開口率が20%に設定される。しかし、複数の開口513に接近して配置された部品モデル505の影響により、開口513を通過する風量が減少するため、図6の部品モデル601の開口率を20%よりも小さな値に設定することが望ましい。
この場合、変更部112は、ステップ806の処理を繰り返すことで、部品モデル601の開口率を徐々に下げていき、最終的に、図5の詳細モデルに基づく動作点でファンが動作するような開口率(例えば、16%)に設定することができる。20%と16%の差分の4%は、例えば、部品モデル505の影響による減少量と隙間512の影響による増加量とを含んでいる。増減することで、動作点風量Q2を動作点風量Q1に近づけることができる。
図8の解析モデル調整処理によれば、解析処理の初心者であっても、精度の高い簡易モデルを簡単に生成することができる。精度の高い簡易モデルを用いて流体解析、熱解析、音響解析等を行うことで、詳細モデルを用いた場合よりも少ない計算リソースと計算時間で、同等の解析結果を得ることができる。また、詳細モデルを用いた場合と比較して、一定期間により多数のパターンの解析を行うことが可能になる。
次に、図9から図13までを参照しながら、図8のステップ801及びステップ802において、流体解析部301が行う流体解析の例について説明する。
図9は、詳細モデル311又は簡易モデル312に対応する解析モデルの例を示している。図9の解析モデルは、排気ダクト901、ファン902、及び吸気ダクト903の部品モデルを含み、吸気ダクト903から排気ダクト901へ向かって風が流れる。図10は、図9の解析モデルに対するファン902の動作特性の例を示している。流体解析部301は、図9の解析モデルと図10の動作特性とを用いて、以下の手順でファン902の動作点風量を求める。
(1)流体解析部301は、図10の動作特性の曲線1001から最大静圧200[Pa]を読み取る。
(2)流体解析部301は、図11のような排気側モデルを生成し、ファン902の排気側境界面1101の静圧を最大静圧200[Pa]に設定する。排気ダクト901の外部は大気圧であるため、排気ダクト901の出口とファン902の吸気側境界面1102の静圧は0[Pa]に設定される。
次に、流体解析部301は、排気側境界面1101の静圧200[Pa]と、排気ダクト901の出口の静圧0[Pa]と、排気ダクト901の形状とから、流体の運動方程式を用いて、排気ダクト901内を流れる風量QE1[m^3/min]を計算する。解析モデルが簡易モデル312である場合、排気ダクト901の形状には開口率の情報が含まれている。流体の運動方程式としては、例えば、ナビエ・ストークス方程式を用いることができる。
そして、流体解析部301は、求めた風量QE1と図10の曲線1001から、風量QE1に対応する排気側境界面1101の静圧100[Pa]を求める。これにより、排気側境界面1101の静圧が200[Pa]から100[Pa]に更新される。また、流体解析部301は、排気側境界面1101の静圧100[Pa]と吸気側境界面1102の静圧0[Pa]とから、静圧差100[Pa]を求める。
(3)流体解析部301は、図12のような吸気側モデルを生成し、吸気ダクト903内を流れる風量をQE1に設定し、吸気ダクト903の入口の静圧を0[Pa]に設定する。そして、流体解析部301は、吸気ダクト903内を流れる風量QE1と、吸気ダクト903の入口の静圧0[Pa]と、吸気ダクト903の形状とから、流体の運動方程式を用いて、吸気側境界面1102の静圧−50[Pa]を計算する。解析モデルが簡易モデル312である場合、吸気ダクト903の形状には開口率の情報が含まれている。
(4)流体解析部301は、図13に示すように、排気側モデルにおける吸気側境界面1102の静圧を−50[Pa]に設定し、静圧−50[Pa]に対して上記(2)で求めた静圧差100[Pa]を加算して、排気側境界面1101の静圧50[Pa]を求める。これにより、排気側境界面1101の静圧が100[Pa]から50[Pa]に更新される。
(5)流体解析部301は、排気側境界面1101の静圧50[Pa]と、排気ダクト901の出口の静圧0[Pa]と、排気ダクト901の形状とから、流体の運動方程式を用いて、排気ダクト901内を流れる風量QE2[m^3/min]を計算する。
(6)流体解析部301は、風量QE1と風量QE2との差分の絶対値を所定の閾値と比較し、QE1とQE2の差分の絶対値が所定の閾値よりも小さくなるまで、上記(2)〜上記(5)の計算を繰り返す。そして、流体解析部301は、QE1とQE2の差分の絶対値が所定の閾値よりも小さくなったときの風量QE2を、ファン902の動作点風量に決定する。
図14は、ファンの動作点を示す属性値として静圧を用いた場合の解析モデル調整処理の具体例を示すフローチャートである。まず、変更部112は、詳細モデル311を用いた流体解析を流体解析部301に対して依頼する(ステップ1401)。流体解析部301は、変更部112からの依頼に基づいて、詳細モデル311を用いた流体解析を行い、ファンの動作点静圧P1を含む解析結果を記憶部111に格納する。そして、変更部112は、解析結果から動作点静圧P1を取得する。
次に、変更部112は、簡易モデル312を用いた流体解析を流体解析部301に対して依頼する(ステップ1402)。流体解析部301は、変更部112からの依頼に基づいて、簡易モデル312を用いた流体解析を行い、ファンの動作点静圧P2を含む解析結果を記憶部111に格納する。そして、変更部112は、解析結果から動作点静圧P2を取得する。
ステップ1401及びステップ1402において、流体解析部301は、例えば、図9の解析モデルと図10の動作特性とを用いて、上記(1)〜上記(6)と同様の手順でファン902の動作点静圧を求めることができる。
次に、変更部112は、動作点静圧P1と動作点静圧P2との差分の絶対値を閾値e2と比較する(ステップ1403)。閾値e2としては、十分に小さな値が用いられる。P1とP2の差分の絶対値が閾値e2以上である場合(ステップ1403,NO)、変更部112は、動作点静圧P1と動作点静圧P2とを比較する(ステップ1404)。
動作点静圧P1よりも動作点静圧P2の方が小さい場合(ステップ1404,YES)、変更部112は、簡易モデル312の開口率を減少させて(ステップ1405)、ステップ1402以降の処理を行う。ステップ1405において、変更部112は、開口率を所定値だけ減少させてもよく、所定割合だけ減少させてもよい。
一方、動作点静圧P1よりも動作点静圧P2の方が大きい場合(ステップ1404,NO)、変更部112は、簡易モデル312の開口率を増加させて(ステップ1406)、ステップ1402以降の処理を行う。ステップ1406において、変更部112は、開口率を所定値だけ増加させてもよく、所定割合だけ増加させてもよい。
そして、P1とP2の差分の絶対値が閾値e2未満になった場合(ステップ1403,YES)、変更部112は、処理を終了する。
図14の解析モデル調整処理によれば、図8の解析モデル調整処理と同様に、解析処理の初心者であっても、精度の高い簡易モデルを簡単に生成することができる。
図8及び図14の解析モデル調整処理において、ファンが配置されている通風路上に複数の開口が存在する場合、変更部112は、それらの開口の開口率を一律同じ値又は同じ割合だけ増減してもよい。また、変更部112は、詳細モデルに含まれる各開口における風量と、簡易モデルに含まれる各開口における風量との差分を比較し、その差分に応じて各開口の開口率の増減値を変更してもよい。
図15は、複数の開口を有する簡易モデルの例を示している。図15の簡易モデルは、部品モデル1501〜部品モデル1503を含み、部品モデル1503は、ファンを表している。部品モデル1501は、吸気口1511を有し、部品モデル1502は、排気口1512及び排気口1513を有する。
図16は、図15の簡易モデルを用いた流体解析により得られる各開口の風量と、詳細モデルを用いた流体解析により得られる各開口の風量とを示している。吸気口1511の詳細モデルの風量は5.5[m^3/min]であり、簡易モデルの風量は4.2[m^3/min]であり、風量差は1.3[m^3/min]である。
一方、排気口1512の詳細モデルの風量は3.0[m^3/min]であり、簡易モデルの風量は2.0[m^3/min]であり、風量差は1.0[m^3/min]である。排気口1513の詳細モデルの風量は2.5[m^3/min]であり、簡易モデルの風量は2.2[m^3/min]であり、風量差は0.3[m^3/min]である。
この場合、図8のステップ805において、変更部112は、各開口の開口率を、各開口の風量差に比例した割合だけ増加させることができる。これにより、吸気口1511、排気口1512、及び排気口1513の開口率が、例えば、1.3%、1%、及び0.3%だけそれぞれ増加する。
このように、各開口における詳細モデルと簡易モデルの風量差に応じて各開口の開口率の増減値を変更することで、風量差の大きな開口の開口率が大きく変化し、開口率を変更した後の解析結果において、すべての開口の風量差が互いに近い値になる。このため、図8のステップ802〜ステップ806の繰り返し回数が減少して、ステップ803の判定結果がYESになるまでの収束時間が短縮される。
図8の解析モデル調整処理の代わりに図14の解析モデル調整処理を用いた場合も、同様にして、各開口における詳細モデルと簡易モデルの風量差に応じて各開口の開口率の増減値を変更することができる。
複数のファンが並列に配置されている場合、変更部112は、それらのファンの動作点風量の和を図8の動作点風量Q1又は動作点風量Q2として用いて、解析モデル調整処理を行うことができる。
図17は、2つのファンが並列に配置された簡易モデルの例を示している。ファン1701とファン1702とが並列に配置されている場合、それらのファンの動作点風量の和が詳細モデルと簡易モデルとで同じになるように、簡易モデルの開口率が調整される。3つ以上のファンが並列に配置されている場合も同様である。
一方、複数のファンが直列に配置されている場合、変更部112は、それらのファンの動作点静圧の和を図14の動作点静圧P1又は動作点静圧P2として用いて、解析モデル調整処理を行うことができる。
図18は、2つのファンが直列に配置された簡易モデルの例を示している。ファン1801とファン1802とが直列に配置されている場合、それらのファンの動作点静圧の和が詳細モデルと簡易モデルとで同じになるように、簡易モデルの開口率が調整される。3つ以上のファンが直列に配置されている場合も同様である。
次に、図19から図21までを参照しながら、音響解析部303が行う音響解析の例について説明する。音響解析部303は、解析モデル調整処理により調整された簡易モデル312を元にSEAモデルを生成し、SEAモデルを用いて音響解析を行う。
まず、音響解析部303は、特許文献2に記載された方法等を用いて、簡易モデル312からSEAモデルを生成する。SEAモデルは、SEA要素を組み合わせることで生成され、SEA要素の形状は、直方体、又は複数の直方体が連結した形状である。簡易モデル312内で部品モデルが存在する位置に生成されたSEA要素には、部品モデルの名称(部品名)と属性情報(開口率、材質、厚み等)とが付与され、部品モデルが存在しない空間部分に生成されたSEA要素には、SPACE等の名称が付与される。
図19は、SEA要素の一種である板要素と音場要素の例を示している。図19(a)の板要素1901〜板要素1903は、直方体の空間を囲む板を表し、図19(b)の音場要素1911は、板要素1901〜板要素1903により囲まれた直方体の空間を表す。
図20は、隣接する2つの音場要素の例を示している。音場要素2001と音場要素2002とは、複数の開口を有する板要素2003を介して隣接している。このとき、音場要素2001と音場要素2002との間の結合損失率η12は、次式で与えられる。
η12=(cVC/4ωV)τrp (1)
τrp=τplate+Rτair (2)
式(1)及び式(2)の各変数は、以下の物理量を表している。
V:音速[m/s]
C:板要素2003の面積[m^2]
ω:角周波数[rad/s]
V:音場2001の体積[m^3]
τrp:板要素2003の平均透過率
τplate:板要素2003の透過率
τair:空気の透過率(1.0)
R:板要素2003の開口率
板要素2003の開口率Rとしては、簡易モデル312内で板要素2003に対応する位置に存在する部品モデルの開口率が設定される。したがって、簡易モデル312の開口率を用いて、式(1)及び式(2)により結合損失率η12を計算することができる。
非特許文献1及び非特許文献2に開示されているように、ファン等の音源の音響パワーを元に、結合損失率η12に基づいて音場要素間の結合損失を順に計算していくことで、音源から装置外部へ伝達される音響パワーを求めることができる。そこで、音響解析部303は、式(1)及び式(2)により周波数毎の結合損失率η12を計算し、結合損失率η12を用いて装置外部へ伝達される周波数毎の音響パワーを求め、求めた音響パワーを解析結果として記憶部111に格納する。
このように、調整された簡易モデル312の開口率をSEAモデルの開口率として用いることで、SEAモデルの開口率を適切に設定することができ、音響解析の解析精度が向上する。
図21は、音響解析の解析結果の例を示している。図21の解析結果は、装置外部へ伝達される周波数毎の音響パワーレベルを示している。折れ線2101は、装置を用いて測定した音響パワーレベルの実測値を表す。折れ線2102は、調整前の簡易モデル312の開口率を用いて予測した音響パワーレベルの予測値を表し、折れ線2103は、調整された簡易モデル312の開口率を用いて予測した音響パワーレベルの予測値を表す。折れ線2102よりも折れ線2103の方が実測値の折れ線2101に近づいているため、開口率を調整することで解析精度が改善されていることが分かる。
図1及び図3の情報処理装置101の構成は一例に過ぎず、情報処理装置101の用途や条件に応じて、一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、別の情報処理装置が解析処理を行う場合は、図3の流体解析部301、熱解析部302、及び音響解析部303を省略することができる。情報処理装置101は、簡易モデル312を用いて、流体解析、熱解析、及び音響解析以外の他の解析処理を行ってもよい。
図2、図8、及び図14のフローチャートは一例に過ぎず、情報処理装置101の構成や条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、図2のステップ202において、変更部112は、解析モデル122の開口率を直接変更する代わりに、開口面積を変更することで間接的に開口率を変更してもよい。
また、図8のステップ805及びステップ806、又は図14のステップ1405及びステップ1406において、変更部112は、簡易モデル312の開口率を直接変更する代わりに、開口面積を変更することで間接的に開口率を変更してもよい。
図4(a)及び図5の詳細モデル、図4(b)、図6、図15、図17、及び図18の簡易モデル、図9の解析モデル、及び図19及び図20の板要素及び音場要素は一例に過ぎず、情報処理装置101の構成や条件に応じて、別のモデルを用いてもよい。また、図7及び図10の動作特性、図16の各開口の風量、及び図21の解析結果は一例に過ぎず、別のデータを用いてもよい。式(1)及び式(2)は一例に過ぎず、別の計算式により結合損失率を計算してもよい。
図22は、図1及び図3の情報処理装置101のハードウェア構成例を示している。図22の情報処理装置は、CPU2201、メモリ2202、入力装置2203、出力装置2204、補助記憶装置2205、媒体駆動装置2206、及びネットワーク接続装置2207を備える。これらの構成要素はバス2208により互いに接続されている。
メモリ2202は、例えば、Read Only Memory(ROM)、Random Access Memory(RAM)、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ2202は、図1及び図3の記憶部111として用いることができる。
CPU2201(プロセッサ)は、例えば、メモリ2202を利用してプログラムを実行することにより、図1及び図3の変更部112、流体解析部301、熱解析部302、及び音響解析部303として動作する。
入力装置2203は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置2204は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。処理結果は、調整された簡易モデル312であってもよく、流体解析、熱解析、又は音響解析の解析結果であってもよい。
補助記憶装置2205は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置2205は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置2205にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ2202にロードして使用することができる。補助記憶装置2205は、図1及び図3の記憶部111として用いることができる。
媒体駆動装置2206は、可搬型記録媒体2209を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体2209は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体2209は、Compact Disk Read Only Memory(CD−ROM)、Digital Versatile Disk(DVD)、Universal Serial Bus(USB)メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体2209にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ2202にロードして使用することができる。
このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ2202、補助記憶装置2205、又は可搬型記録媒体2209のような、物理的な(非一時的な)記録媒体である。
ネットワーク接続装置2207は、Local Area Network、Wide Area Network等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェースである。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置2207を介して受け取り、それらをメモリ2202にロードして使用することができる。
情報処理装置は、ネットワーク接続装置2207を介して、ユーザ端末から処理要求を受信し、解析モデル調整処理を行って、調整された簡易モデル312をユーザ端末へ送信することもできる。
なお、情報処理装置が図22のすべての構成要素を含む必要はなく、用途や条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、情報処理装置がユーザ端末から通信ネットワーク経由で処理要求を受信する場合は、入力装置2203及び出力装置2204を省略してもよい。また、可搬型記録媒体2209又は通信ネットワークを利用しない場合は、媒体駆動装置2206又はネットワーク接続装置2207を省略してもよい。
情報処理装置がスマートフォンのような通話機能を有する携帯端末である場合、マイク及びスピーカのような通話用の装置を含んでいてもよく、カメラのような撮像装置を含んでいてもよい。
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
図1乃至図22を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
(付記1)
ファンを含む装置を表す第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第1の属性値と、前記第1の解析モデルよりも簡略化された第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第2の属性値とを比較し、
前記第1の属性値と前記第2の属性値とを比較した結果に基づいて、前記第2の解析モデルの開口率を変更する、
処理をコンピュータに実行させる解析モデル調整プログラム。
(付記2)
前記コンピュータは、前記第2の解析モデルに含まれる複数の開口の各々における風量と、前記第2の解析モデルに含まれる複数の開口に対応する前記第1の解析モデルに含まれる複数の開口の各々における風量との差分に応じて、前記第2の解析モデルに含まれる前記複数の開口の開口率を変更することを特徴とする付記1記載の解析モデル調整プログラム。
(付記3)
前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す風量であり、
前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す風量であり、
前記コンピュータは、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が小さい場合、前記第2の解析モデルの開口率を増加させ、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が大きい場合、前記第2の解析モデルの開口率を減少させることを特徴とする付記1又は2記載の解析モデル調整プログラム。
(付記4)
前記ファンを含む装置は、前記ファンである第1のファンと、前記第1のファンと並列に配置された第2のファンとを含み、
前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記第1のファンの動作点を示す風量と前記第1の解析モデルにおける前記第2のファンの動作点を示す風量との和であり、
前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記第1のファンの動作点を示す風量と前記第2の解析モデルにおける前記第2のファンの動作点を示す風量との和であることを特徴とする付記3記載の解析モデル調整プログラム。
(付記5)
前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す静圧であり、
前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す静圧であり、
前記コンピュータは、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が小さい場合、前記第2の解析モデルの開口率を減少させ、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が大きい場合、前記第2の解析モデルの開口率を増加させることを特徴とする付記1又は2記載の解析モデル調整プログラム。
(付記6)
前記ファンを含む装置は、前記ファンである第1のファンと、前記第1のファンと直列に配置された第2のファンとを含み、
前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記第1のファンの動作点を示す静圧と前記第1の解析モデルにおける前記第2のファンの動作点を示す静圧との和であり、
前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記第1のファンの動作点を示す静圧と前記第2の解析モデルにおける前記第2のファンの動作点を示す静圧との和であることを特徴とする付記5記載の解析モデル調整プログラム。
(付記7)
ファンを含む装置を表す第1の解析モデルと、前記第1の解析モデルよりも簡略化された第2の解析モデルとを記憶する記憶部と、
前記第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第1の属性値と、前記第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第2の属性値とを比較した結果に基づいて、前記第2の解析モデルの開口率を変更する変更部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
(付記8)
前記変更部は、前記第2の解析モデルに含まれる複数の開口の各々における風量と、前記第2の解析モデルに含まれる複数の開口に対応する前記第1の解析モデルに含まれる複数の開口の各々における風量との差分に応じて、前記第2の解析モデルに含まれる前記複数の開口の開口率を変更することを特徴とする付記7記載の情報処理装置。
(付記9)
前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す風量であり、
前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す風量であり、
前記変更部は、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が小さい場合、前記第2の解析モデルの開口率を増加させ、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が大きい場合、前記第2の解析モデルの開口率を減少させることを特徴とする付記7又は8記載の情報処理装置。
(付記10)
前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す静圧であり、
前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す静圧であり、
前記変更部は、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が小さい場合、前記第2の解析モデルの開口率を減少させ、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が大きい場合、前記第2の解析モデルの開口率を増加させることを特徴とする付記7又は8記載の情報処理装置。
(付記11)
コンピュータが、
ファンを含む装置を表す第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第1の属性値と、前記第1の解析モデルよりも簡略化された第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第2の属性値とを比較し、
前記第1の属性値と前記第2の属性値とを比較した結果に基づいて、前記第2の解析モデルの開口率を変更する、
ことを特徴とする解析モデル調整方法。
(付記12)
前記コンピュータは、前記第2の解析モデルに含まれる複数の開口の各々における風量と、前記第2の解析モデルに含まれる複数の開口に対応する前記第1の解析モデルに含まれる複数の開口の各々における風量との差分に応じて、前記第2の解析モデルに含まれる前記複数の開口の開口率を変更することを特徴とする付記11記載の解析モデル調整方法。
(付記13)
前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す風量であり、
前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す風量であり、
前記コンピュータは、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が小さい場合、前記第2の解析モデルの開口率を増加させ、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が大きい場合、前記第2の解析モデルの開口率を減少させることを特徴とする付記11又は12記載の解析モデル調整方法。
(付記14)
前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す静圧であり、
前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す静圧であり、
前記コンピュータは、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が小さい場合、前記第2の解析モデルの開口率を減少させ、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が大きい場合、前記第2の解析モデルの開口率を増加させることを特徴とする付記11又は12記載の解析モデル調整方法。
101 情報処理装置
111 記憶部
112 変更部
121、122 解析モデル
301 流体解析部
302 熱解析部
303 音響解析部
311 詳細モデル
312 簡易モデル
501〜506、511、601〜605、611、1501〜1503 部品モデル
512 隙間
513、514 開口
701、702 動作点
901 排気ダクト
902、1701、1702、1801、1802 ファン
903 吸気ダクト
1001 曲線
1101 排気側境界面
1102 吸気側境界面
1511 吸気口
1512、1513 排気口
1901〜1903、2003 板要素
1911、2001、2002 音場要素
2101〜2103 折れ線
2201 CPU
2202 メモリ
2203 入力装置
2204 出力装置
2205 補助記憶装置
2206 媒体駆動装置
2207 ネットワーク接続装置
2208 バス
2209 可搬型記録媒体

Claims (8)

  1. ファンを含む装置を表す第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第1の属性値と、前記第1の解析モデルよりも簡略化された第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第2の属性値とを比較し、
    前記第1の属性値と前記第2の属性値とを比較した結果に基づいて、前記第2の解析モデルの開口率を変更する、
    処理をコンピュータに実行させる解析モデル調整プログラム。
  2. 前記コンピュータは、前記第2の解析モデルに含まれる複数の開口の各々における風量と、前記第2の解析モデルに含まれる複数の開口に対応する前記第1の解析モデルに含まれる複数の開口の各々における風量との差分に応じて、前記第2の解析モデルに含まれる前記複数の開口の開口率を変更することを特徴とする請求項1記載の解析モデル調整プログラム。
  3. 前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す風量であり、
    前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す風量であり、
    前記コンピュータは、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が小さい場合、前記第2の解析モデルの開口率を増加させ、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が大きい場合、前記第2の解析モデルの開口率を減少させることを特徴とする請求項1又は2記載の解析モデル調整プログラム。
  4. 前記ファンを含む装置は、前記ファンである第1のファンと、前記第1のファンと並列に配置された第2のファンとを含み、
    前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記第1のファンの動作点を示す風量と前記第1の解析モデルにおける前記第2のファンの動作点を示す風量との和であり、
    前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記第1のファンの動作点を示す風量と前記第2の解析モデルにおける前記第2のファンの動作点を示す風量との和であることを特徴とする請求項3記載の解析モデル調整プログラム。
  5. 前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す静圧であり、
    前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す静圧であり、
    前記コンピュータは、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が小さい場合、前記第2の解析モデルの開口率を減少させ、前記第1の属性値よりも前記第2の属性値の方が大きい場合、前記第2の解析モデルの開口率を増加させることを特徴とする請求項1又は2記載の解析モデル調整プログラム。
  6. 前記ファンを含む装置は、前記ファンである第1のファンと、前記第1のファンと直列に配置された第2のファンとを含み、
    前記第1の属性値は、前記第1の解析モデルにおける前記第1のファンの動作点を示す静圧と前記第1の解析モデルにおける前記第2のファンの動作点を示す静圧との和であり、
    前記第2の属性値は、前記第2の解析モデルにおける前記第1のファンの動作点を示す静圧と前記第2の解析モデルにおける前記第2のファンの動作点を示す静圧との和であることを特徴とする請求項5記載の解析モデル調整プログラム。
  7. ファンを含む装置を表す第1の解析モデルと、前記第1の解析モデルよりも簡略化された第2の解析モデルとを記憶する記憶部と、
    前記第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第1の属性値と、前記第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第2の属性値とを比較した結果に基づいて、前記第2の解析モデルの開口率を変更する変更部と、
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
  8. コンピュータが、
    ファンを含む装置を表す第1の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第1の属性値と、前記第1の解析モデルよりも簡略化された第2の解析モデルにおける前記ファンの動作点を示す第2の属性値とを比較し、
    前記第1の属性値と前記第2の属性値とを比較した結果に基づいて、前記第2の解析モデルの開口率を変更する、
    ことを特徴とする解析モデル調整方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102018202093A1 (de) * 2018-02-12 2019-08-14 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Berechnung von Datenmodellen in sicherheitskritischen Systemen
JP7456919B2 (ja) 2020-11-09 2024-03-27 大成建設株式会社 構造躯体データ変換装置

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11337402A (ja) 1998-05-26 1999-12-10 Isuzu Motors Ltd 統計的エネルギー解析方法
JP2001108642A (ja) 1999-10-07 2001-04-20 Oki Electric Ind Co Ltd 電子機器用熱解析装置
JP4720964B2 (ja) 2001-05-31 2011-07-13 日本電気株式会社 Fem解析方法、プログラム、およびシステム
JP3651453B2 (ja) * 2001-09-13 2005-05-25 株式会社デンソー 車両用空調装置
JP2003242198A (ja) * 2002-02-20 2003-08-29 Oki Electric Ind Co Ltd 通風孔解析装置
US7086612B2 (en) * 2002-07-18 2006-08-08 Gary Crawford Foaming machine
JP2004164269A (ja) * 2002-11-13 2004-06-10 Fujitsu Ltd 解析モデル作成方法および装置並びに冷却効果シミュレーション装置
JP3686079B1 (ja) * 2005-03-28 2005-08-24 山洋電気株式会社 ファン選定方法及び装置
JP2007199892A (ja) * 2006-01-25 2007-08-09 Matsushita Electric Ind Co Ltd 熱流体解析装置、熱流体解析方法、熱流体解析プログラムおよび記録媒体
JP2009176049A (ja) * 2008-01-24 2009-08-06 Fujitsu Ltd 解析支援装置、解析支援方法および解析支援プログラム
JP5240132B2 (ja) * 2009-09-04 2013-07-17 富士通株式会社 熱流体シミュレーション解析装置
US20110137621A1 (en) * 2009-12-04 2011-06-09 International Business Machines Corporation Non-Iterative Mapping of Fan Noise Across a Hydraulic Plane
JP2011159674A (ja) 2010-01-29 2011-08-18 Fujitsu Ltd 温度解析プログラム、温度解析装置及び温度解析方法
JP2012198610A (ja) * 2011-03-18 2012-10-18 Fujitsu Ltd 熱流体シミュレーションプログラム,熱流体シミュレーション装置および熱流体シミュレーション方法
JP5712796B2 (ja) 2011-06-02 2015-05-07 富士通株式会社 解析支援プログラム、解析支援方法および解析支援装置
JP5821565B2 (ja) * 2011-11-21 2015-11-24 富士通株式会社 送風機制御装置、送風機制御方法および送風機制御プログラム
JP5915129B2 (ja) 2011-12-06 2016-05-11 富士通株式会社 データ処理プログラム、データ処理方法、およびデータ処理装置
JP6040821B2 (ja) 2013-03-22 2016-12-07 富士通株式会社 解析モデル生成プログラム、解析モデル生成方法、および解析モデル生成装置
JP6213243B2 (ja) * 2014-01-07 2017-10-18 富士通株式会社 風量計算プログラム、情報処理装置および風量計算方法

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