JP7147479B2 - 構造体の設計支援方法 - Google Patents
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また、ここに開示する第5の技術に係る構造体の設計支援方法は、複数の部品を備えた構造体の設計支援方法であって、前記各部品の仕様を変更したときに、該仕様の変更が前記構造体の複数の性能指標に与える影響の度合いを、該各性能指標に対する該各部品の仕様の感度として求める感度算出ステップと、前記各部品の仕様の感度を単位質量当たりの感度に変換する質量換算ステップと、前記複数の性能指標における前記各部品の前記単位質量当たりの感度を該複数の性能指標間で標準化する標準化ステップと、前記標準化された感度に基づいて、前記各性能指標の所定条件を満たしつつ、前記構造体の質量が所定の軽量効率を満たすように、前記構造体の設計方針を決定する決定ステップとを備え、前記質量換算ステップは、前記感度を前記各部品の単位体積当たりの質量で偏微分することにより行われることを特徴とする。
<車体の設計支援方法>
本実施形態に係る車体(構造体)の設計支援方法は、自動車の車体について、複数の性能指標の所定条件を満たしつつ、車体の軽量化を図ることが可能な設計方針を提案し、車体の設計作業を効率化するための方法である。
自動車の車体は、複数の部品、具体的には例えば50点以上300点以下、特に好ましくは100点以上200点以下の部品を備えている。部品は、具体的には例えばフロントフレーム、サイドフレーム、リアサイドフレーム、ルーフレール、トンネルレイン、クロスメンバ、フロアパネル、フロントパネル、リアパネル、エンジンカバー、ボンネット、リヤフェンダ、ルーフ、ドア、リフトゲート、リアエンドパネル、リアホイールハウスアウター、リアエンドメンバー、リアピラーアウター、リアピラーインナー、リアピラーレインホースメント、アッパーレインホースメント、リアルーフレール等の車体構成部材である。
但し、式(1)中、W0は車体の初期質量[kg]、W1は車体の設計後の質量[kg]である。
図1に示すように、本実施形態に係る設計支援方法は、各性能指標について標準化された感度を算出する感度分析ステップS1と、複数の性能指標についての感度分析ステップS1の各々で算出された標準化された感度に基づき、設計方針を決定する決定ステップS2とを備えている。具体的には例えば、性能A、性能B、…等の複数の性能指標について、それぞれ感度分析ステップS1を行い、標準化された感度を算出する。そして、複数の性能指標の各々について算出された標準化された感度を可視化、横断的に比較することにより、各性能指標の所定条件と所定の軽量効率を同時に満たし得る設計方針を決定する。
感度分析ステップS1は、図1に示すように、サンプリング生成ステップS11と、モデル化ステップS12と、感度算出ステップS13と、質量換算ステップS14と、標準化ステップS15とを備える。
サンプリング生成ステップS11では、車体の構造の全体について、例えば実験計画法を用いてサンプリングデータを生成する。実験計画法は、設計変数の変動が性能指標や質量に及ぼす影響を効率よく解析するためのデータサンプリング手法である。実験計画法の具体例としては、要因計画、部分要因計画、最適ラテン超方格法等が挙げられ、特に最適ラテン超方格法を用いることが好ましい。最適ラテン超方格法は、設計変数として、連続値(実数)と離散値(整数)の両方を取り扱うことができ、且つ多水準で設計空間内に均一に分布したサンプリングデータを生成することができる。なお、以下の記載では、サンプリングデータの生成点を「サンプル点」、サンプリングデータの個数を「サンプル数」と称することがある。
次に、生成されたサンプリングデータを元に、応答曲面法を用いて、各部品の仕様と各性能指標との関係を、近似式でモデル化する。なお、モデル化の計算にはCAEを用いる。
但し、式(2)中、Lは尤度、kは選択された設計変数の数、nはサンプル数である。
先のモデル化ステップS12で最終的に同定された多項式近似式は、例えば下記式(3)で表される。
続いて、実験例1の結果を参照して、質量換算ステップS14について説明する。
上記の問題を解決するために、標準化ステップS15では、複数の性能指標における各部品の単位質量当たりの感度βj’を、下記式(6)を用いて標準化する。
次に、決定ステップS2において、標準化された感度βj’’に基づいて、各性能指標の所定条件を満たしつつ、車体100の質量が所定の軽量効率を満たすように、構造体の設計方針を決定する。
目的関数:性能指標129項目(衝突性能、操縦安定性、NVHなど)
実験計画法:最適ラテン超方格法
サンプル数:26~112個
応答曲面法:最小二乗法による重回帰分析を用いた多項式近似
変数選択:GA+BIC
初期世代個体数:300個体
進化世代数:500世代
得られた結果の一部抜粋を図16に示す。図16中、設計変数を#1~#30の番号で示し、目的関数をA~Hのアルファベットで示している。セル内の右斜線及び太枠セル内の左斜線は各性能指標に対する設計変数の標準化された感度βj’’を表している。具体的に、右斜線は板厚を上げると性能が向上するもの、左斜線は板厚を下げると性能が向上するものである。そして、斜線の粗密はその感度βj’’の大きさを示しており、斜線が密なものほど感度βj’’の絶対値は大きい、すなわち影響の度合いが大きいことを示している。また、斜線が施されていないセルは対象の性能指標に対し影響がないものである。
以上述べたように、本実施形態に係る車体の設計支援方法によれば、質量換算ステップS14及び標準化ステップS15において、感度βjを単位質量当たりの感度βj’へ、そして単位質量当たりの感度βj’を標準化された感度βj’’へ変換するから、感度の質量効率を評価することができるとともに、感度の値を各性能指標間において横断的に評価することができる。そして、各性能指標の所定条件を満たしつつ、構造体の軽量化をも可能とする構造体の設計方針をもたらすことができる。
以下、本開示に係る他の実施形態について詳述する。なお、これらの実施形態の説明において、実施形態1と同じ部分については同じ符号を付して詳細な説明を省略する。
設計範囲:1≦xj≦5,j=1,2,…,35
目的関数:BIC又はp値の平均値→min
実験計画法:最適ラテン超方格法
サンプル数:50個
初期世代個体数:200個体
進化世代数:200世代
目標:説明変数の選択率100%、ダミー変数の選択率0%
図17及び図18は、GA+BICにおける、50世代までの説明変数の選択率(%)とダミー変数の選択率(%)を示している。図17に示すように、説明変数の選択率は、25世代以降、100%となっている。一方、図18に示すように、ダミー変数の選択率は、27~37世代において0%となっているものの、38世代以降は、10%以上となっている。そうすると、図17及び図18から、27~37世代では、説明変数及びダミー変数の選択率が上記目標を達成しているものの、さらなる世代進化により、変数選択の正確性が低下し得ることが判る。
構造体は、自動車の車体に限られない。例えば、バイク、トラック、トラクター、重機、航空機等の各種車体、船舶の船体、建築物の全体又は一部等の各種構造体であってもよい。
1 部品、リアエンドパネル
2 部品、リアホイールハウスアウター
3 部品、リアエンドメンバー
4 部品、第1リアピラーアウター
5 部品、リアピラーレインホースメント
6 部品、アッパーレインホースメント
7 部品、第1リアピラーインナー
8 部品、リアルーフレール
9 部品、第2リアピラーインナー
10 部品、第2リアピラーアウター
S1 感度分析ステップ
S11 サンプリング生成ステップ
S12 モデル化ステップ
S13 感度算出ステップ
S14 質量換算ステップ
S15 標準化ステップ
S2 決定ステップ
S21 可視化ステップ
S22 比較ステップ
S23 提案ステップ
Claims (7)
- 複数の部品を備えた構造体の設計支援方法であって、
前記各部品の仕様を変更したときに、該仕様の変更が前記構造体の複数の性能指標に与える影響の度合いを、該各性能指標に対する該各部品の仕様の感度として求める感度算出ステップと、
前記各部品の仕様の感度を単位質量当たりの感度に変換する質量換算ステップと、
前記複数の性能指標における前記各部品の前記単位質量当たりの感度を該複数の性能指標間で標準化する標準化ステップと、
前記標準化された感度に基づいて、前記各性能指標の所定条件を満たしつつ、前記構造体の質量が所定の軽量効率を満たすように、前記構造体の設計方針を決定する決定ステップとを備え、
前記各部品の仕様を設計変数とし、前記各性能指標を目的関数として、前記各部品の仕様と前記各性能指標との関係を、多項式近似式でモデル化するモデル化ステップを備え、
前記モデル化ステップは、前記設計変数のうち、前記目的関数に寄与のある設計変数を選択して、重回帰分析を行うことにより、前記多項式近似式を同定するものであり、
前記寄与のある設計変数の選択は、遺伝的アルゴリズムを用いてベイズ情報量基準の最小化問題を解くことにより行われることを特徴とする構造体の設計支援方法。 - 複数の部品を備えた構造体の設計支援方法であって、
前記各部品の仕様を変更したときに、該仕様の変更が前記構造体の複数の性能指標に与える影響の度合いを、該各性能指標に対する該各部品の仕様の感度として求める感度算出ステップと、
前記各部品の仕様の感度を単位質量当たりの感度に変換する質量換算ステップと、
前記複数の性能指標における前記各部品の前記単位質量当たりの感度を該複数の性能指標間で標準化する標準化ステップと、
前記標準化された感度に基づいて、前記各性能指標の所定条件を満たしつつ、前記構造体の質量が所定の軽量効率を満たすように、前記構造体の設計方針を決定する決定ステップとを備え、
前記各部品の仕様を設計変数とし、前記各性能指標を目的関数として、前記各部品の仕様と前記各性能指標との関係を、多項式近似式でモデル化するモデル化ステップを備え、
前記モデル化ステップは、前記設計変数のうち、前記目的関数に寄与のある設計変数を選択して、重回帰分析を行うことにより、前記多項式近似式を同定するものであり、
前記寄与のある設計変数の選択は、遺伝的アルゴリズムを用いて選択された設計変数のp値の平均値の最小化問題を解くことにより行われることを特徴とする構造体の設計支援方法。 - 請求項1又は請求項2において、
前記感度は、前記多項式近似式の偏回帰係数で表されることを特徴とする構造体の設計支援方法。 - 請求項1乃至請求項3のいずれか一において、
前記質量換算ステップは、前記感度を前記各部品の単位体積当たりの質量で偏微分することにより行われることを特徴とする構造体の設計支援方法。 - 複数の部品を備えた構造体の設計支援方法であって、
前記各部品の仕様を変更したときに、該仕様の変更が前記構造体の複数の性能指標に与える影響の度合いを、該各性能指標に対する該各部品の仕様の感度として求める感度算出ステップと、
前記各部品の仕様の感度を単位質量当たりの感度に変換する質量換算ステップと、
前記複数の性能指標における前記各部品の前記単位質量当たりの感度を該複数の性能指標間で標準化する標準化ステップと、
前記標準化された感度に基づいて、前記各性能指標の所定条件を満たしつつ、前記構造体の質量が所定の軽量効率を満たすように、前記構造体の設計方針を決定する決定ステップとを備え、
前記質量換算ステップは、前記感度を前記各部品の単位体積当たりの質量で偏微分することにより行われることを特徴とする構造体の設計支援方法。 - 複数の部品を備えた構造体の設計支援方法であって、
前記各部品の仕様を変更したときに、該仕様の変更が前記構造体の複数の性能指標に与える影響の度合いを、該各性能指標に対する該各部品の仕様の感度として求める感度算出ステップと、
前記各部品の仕様の感度を単位質量当たりの感度に変換する質量換算ステップと、
前記複数の性能指標における前記各部品の前記単位質量当たりの感度を該複数の性能指標間で標準化する標準化ステップと、
前記標準化された感度に基づいて、前記各性能指標の所定条件を満たしつつ、前記構造体の質量が所定の軽量効率を満たすように、前記構造体の設計方針を決定する決定ステップとを備え、
前記標準化ステップは、前記単位質量当たりの感度を、前記複数の性能指標間で、平均値0且つ標準偏差1に変換するステップであることを特徴とする構造体の設計支援方法。 - 請求項1乃至請求項6のいずれか一において、
前記構造体は自動車の車体であることを特徴とする構造体の設計支援方法。
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小平 剛央 Takehisa Kohira,インテリジェント・システム,電気学会論文誌C Vol.134 No.9 IEEJ,日本,一般社団法人電気学会 The Institute of Electrical Engineers of Japan,2014年09月01日,第134巻,pp.1348-1354 |
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