JP7343653B2 - 輸送構造の付加製造のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本願は、参照によりその内容全体が本明細書に明示的に援用される、「３Ｄプリントされた構造のエンジニアリング最適化のためのシステムおよび方法（ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ ＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮ ＦＯＲ ３Ｄ－ＰＲＩＮＴＥＤ ＳＴＲＵＣＴＵＲＥＳ）」という題の、２０１６年５月２４日に出願された米国特許仮出願第６２／３４０，９３０号の利益を主張する。

分野
本開示は、全般的に、付加製造に関し、特に、乗り物（車両）製造（ｖｅｈｉｃｌｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ）のための付加製造（ＡＭ：ａｄｄｉｔｉｖｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ）プリンタに関する。

三次元（「３－Ｄ（Ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ）」）プリントされた、または付加製造された構造は、自動車、航空宇宙、海洋など複数の産業にわたって広範なエンジニアリング用途を有する。ノード、または接合部を使用したモジュール構築は、車両設計において使用可能な構築技術の一例である。この技術は、低い工作機械器具コスト、設計の柔軟性、および高効率の構造を生産する能力などの利点をもたらすことができる。３－Ｄプリントされた継手は、管、カーボンシート、およびハニカムパネルなどの標準的な構造および構造材料の連結に使用できる。非標準ではあるが低コストで高性能な複数の材料の連結も可能である。例えば継手は、管の各交点における幾何学的要件および物理的要件の仕様に従ってプリントされ得る。

一方、３－Ｄプリント設計の複雑性が増大するのに伴い、３－Ｄプリントされる構造の生産に関連する要件または制約（例えば時間、コスト、製造など）もますます複雑になる。従来型の設計とは異なる、複雑且つ時には矛盾する設計変数および目的を考慮すると、既存のトポロジ最適化技術では、３－Ｄプリントされた構造に基づく物体（例えば乗り物（車両））を設計および製造するには不十分かもしれない。

以降、乗り物（車両）製造など、輸送構造を製造するための付加製造装置のいくつかの側面が、より深く記載される。

様々な側面において、付加製造装置は、車両の構造を付加製造するプリンタと、車両の設計モデルに基づく情報を受信し、解析ファクタに基づき情報を解析するようそれぞれが構成される複数の解析コンポーネントであって、各解析コンポーネントは、他の解析コンポーネントとは異なる解析ファクタに基づいて情報を解析する、解析コンポーネントと、解析された情報を解析コンポーネントから受信し、解析された情報に基づいて設計モデルを更新し、更新された設計モデルが基準を満足するかどうかを判断する統合器と、を含むことができ、更新された設計モデルが基準を満足すれば、統合器は、プリンタが更新された設計モデルに基づいて車両の１つ以上の構造をプリントするためのプリント命令を決定し、更新された設計モデルが基準を満足しなければ、統合器は、更新された設計モデルに基づく情報を解析コンポーネントに送信し、解析コンポーネントは、更新された設計モデルに基づく情報を解析する。

様々な側面において、付加製造の方法は、車両の設計モデルに基づく情報を複数の解析コンポーネントに送信するステップと、解析された情報を解析コンポーネントから受信するステップであって、各解析コンポーネントは、他の解析コンポーネントと異なる解析ファクタに基づいて情報を解析する、受信するステップと、解析された情報に基づいて設計モデルを更新するステップと、更新された設計モデルが基準を満足するかどうかを判断するステップと、更新された設計モデルが基準を満足すれば、更新された設計モデルに基づいて車両の１つ以上の構造をプリンタが付加製造するためのプリント命令を決定し、プリント命令に基づいて１つ以上の構造をプリントするステップと、更新された設計モデルが基準を満足しなければ、更新された設計モデルに基づく情報を解析コンポーネントに送信するステップであって、解析コンポーネントは、更新された設計モデルに基づく情報を解析する、送信するステップと、を含むことができる。

様々な側面において、付加製造のためのコンピュータ実行可能命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体は、車両の設計モデルに基づく情報を複数の解析コンポーネントに送信することと、解析された情報を解析コンポーネントから受信することであって、各解析コンポーネントは、他の解析コンポーネントと異なる解析ファクタに基づいて情報を解析する、受信することと、解析された情報に基づいて設計モデルを更新することと、更新された設計モデルが基準を満足するかどうかを判断することと、更新された設計モデルが基準を満足すれば、更新された設計モデルに基づいて車両の１つ以上の構造をプリンタが付加製造するためのプリント命令を決定し、プリント命令に基づいて１つ以上の構造をプリントすることと、更新された設計モデルが基準を満足しなければ、更新された設計モデルに基づく情報を解析コンポーネントに送信することであって、解析コンポーネントは、更新された設計モデルに基づく情報を解析する、送信することと、を実行するために実行可能な命令を含むことができる。

いくつかの実施形態のみが例示として示され記載されている以下の詳細な説明から、他の側面が当業者には容易に明らかになる。当業者には当然のことながら、本明細書の概念は、他の実施形態および異なる実施形態が可能であり、いくつかの細部は、他の様々な点において変更でき、いずれも本開示から逸脱するものではない。したがって、図面および詳細な説明は、限定的なものではなく、本質的に例示的なものであるとみなされるべきである。

以下、輸送構造の製造のための付加製造装置の様々な側面が、詳細な説明の中で例として提示され、添付の図面中に限定としてではなく提示される。

或る動作段階中の例示の３－Ｄプリンタシステムを示す。 或る動作段階中の例示の３－Ｄプリンタシステムを示す。 或る動作段階中の例示の３－Ｄプリンタシステムを示す。 或る動作段階中の例示の３－Ｄプリンタシステムを示す。 マルチファクタ設計統合を含む例示的な３－Ｄプリンタを示す。 設計最適化システムの例示的なコンポーネントを示す。 設計改良の例示的なレベルを示す。 車両シャーシ設計のために考慮される例示的なファクタのリストを示す。 様々な領域のファクタを含む設計最適化プロセスにおける例示的な概略枠組みを示す。 多目的最適化状況および問題解決方法の例を示す。 例示的な多層設計プロセスを示す。 設計プロセスに関与する要件の例を示す。 ユーザ選好重視の設計のためのフォーカスファクタおよびトレードオフオプションの可視表現の例を示す。 選好重視のレベルでの設計最適化の例を示す。 選好重視のレベルでの設計最適化の例を示す。 グラフィカルユーザインターフェースおよびユーザインタラクションを提供するデバイスの例を示す。 例示的な設計最適化サイクル中のデータフローの図を示す。 シミュレーション試験の１サイクルからの例示的な出力のレンダリングを示す。 最適性評価ユニットにより評価される例示的な性能試験結果のグラフを示す。 データベースに含まれるデータの例を示す。 製造および他のプロセスからのデータの例を示す。 例示的な設計最適化システムの概略ブロック図を示す。 地上高基準を満足するための、車両前部構造の構成要素の例示的な修正を示す。 地上高基準を満足するための、車両前部構造の構成要素の例示的な修正を示す。 例示的なマルチファクタ統合型設計プロセスを示す。 例示的な統合型設計プロセスを示すフローチャートである。

添付の図面に関連して後述する詳細な説明は、本明細書において開示される概念の様々な例示的な実施形態の説明を提供するものとし、本開示が実践され得る唯一の実施形態を表現するものではない。本開示において使用される「例示的な」という用語は、「例、実例、または例示としての機能を果たす」という意味であり、必ずしも、本開示に提示される他の実施形態よりも好適または有利であると解釈されてはならない。詳細な説明は、概念の範囲を十分に当業者に伝える、十分かつ完全な開示を提供するために、具体的な詳細事項を含む。しかしながら、開示はこうした具体的な詳細事項を伴わずに実践され得る。場合によっては、本開示全体で提示される様々な概念をわかりにくくするのを避けるために、周知の構造およびコンポーネントが、ブロック図の形態で示されていることも、または完全に省略されていることもある。

３－Ｄプリント技術は、自動車、トラック、船舶、航空機などのカスタムアフターマーケット部品を迅速且つ便利に製造可能にすることができる。例えば自動車レースチームは、シーズン最初のレースの後に、例えば、より大きな下方向への力をリアウィングによって発生させる必要があると決定するかもしれない。より大きな下方向への力をもたらす新しいリアウィングを、そのシーズンの次のレースの前に設置するために、迅速に設計およびプリントすることができる。すなわち３－Ｄプリントは、典型的には単一の解析ファクタ（すなわち設計の領域または分野）の中で狭く焦点を絞った限定的な数の基準（すなわち設計目標）を満足するように設計される個々の車両部品について、設計および製造の容易さおよび能力を大きく向上させた。上記の例では、レースチームのリアウィングの設計は、空力の解析ファクタの範囲内にある単一の基準、すなわち下方向への力に焦点を絞っていた。

しかしながら、例えばシャーシ、パッセンジャーコンパートメントなどのよりスケールの大きな車両アセンブリの設計、および特に車両全体の設計は、多数の基準が満足されることを要求する。このような事例では、典型的にはストーブパイプ手法が使用され、空力、耐久性、人間工学など、種々のファクタが別々のチームにより解析される。各チームは、そのチームにとって重要な基準を最適化しようと試行する。例えば、衝突チームは、衝突試験スコアを最大化しようと試行し、空力チームは、抗力係数を最小化しようと試行する。

こうしたストーブパイプ手法は、例えば増加する政府規制、環境影響の懸念などを原因として基準が次第に多数且つ複雑になったことに伴い、次第に非効率なものとなった。特に、現在の車両設計の方法は、増大する基準の数と釣り合いがとれていない。そのようなストーブパイプ手法は、チーム間の競争につながり、結果として、１つのチーム（すなわち解析ファクタ）が設計を支配することになり得る。

本開示の様々な側面は、例えば、統合型の設計最適化を提供することができる。様々な側面において、ユーザに、いくつかの側面で物体をカスタマイズする自由を提供することができる。

一側面において、本開示は、３－Ｄプリントされる構造の設計プロセスをカスタマイズおよび自動化することを可能にする方法を提供する。設計システムは、３－Ｄ構造化設計に対して使用され得る。本明細書で提供される例の多くは、車両に言及するかもしれないが、提示される方法およびシステムは、３－Ｄプリントされる構造が製品の一部または製品全体を構成する各産業にわたり広範に適用可能である。例として、３－Ｄプリントされる構造は、陸上、航空、水上、または宇宙用の運搬手段（例えばセダン、トラック、バス、バン、ミニバン、ステーションワゴン、レクリエーション用車両（ＲＶ：ｒｅｃｒｅａｔｉｏｎａｌ ｖｅｈｉｃｌｅ）、トレーラー、トラクター、ゴーカート、自動車、電車、オートバイ、ボート、宇宙船、航空機など）とすること、例えば車体、シャーシ、パネル、エンジンなどの車両の一部またはサブシステムとすることができる。

様々な実施形態において、設計対象は、例えば管、シート、アーク、ハニカム材料などの標準的な構造用コンポーネントおよび部品と相互に連結される３－Ｄプリントされたノードに基づいてもよい。ノード（例えば継手部材）は、複数の管の連結を提供するよう構成されてもよく、これは、軽量スペースフレームの構築に使用されてもよい。スペースフレームは、３次元体積を有するフレームとすることができる。スペースフレームは、少なくとも部分的にフレームを囲む１つ以上のパネルを受容できるフレームとすることができる。スペースフレームの一例を、車両のシャーシとすることもできる。本開示の様々な側面は、ノードおよび構造に基づく構築物を含む他の構造に加えて、ここに特定された用途のいずれかに適用され得る。当然のことながら、本開示の種々の側面が、個々に、集合的に、または相互に組み合わされて利用されてもよい。

図１Ａ～図１Ｄは、例示的な３－Ｄプリンタシステムの個別の側面図を示す。本例では、３－Ｄプリンタシステムは、粉体床溶融（ＰＢＦ：ｐｏｗｄｅｒ－ｂｅｄ ｆｕｓｉｏｎ）システム１００である。図１Ａ～図１Ｄは、種々の動作段階中のＰＢＦシステム１００を示す。図１Ａ～図１Ｄに示される特定の実施形態は、本開示の原理を採用するＰＢＦシステムの多数の適切な例のうちの１つである。なお、図１Ａ～図１Ｄおよび本開示中の他の図面の構成要素は、必ずしも一定の縮尺で描かれてはおらず、本明細書に記載される概念をよりよく示す目的で、より大きくまたはより小さく描かれていることがある。ＰＢＦシステム１００は、金属粉体の各層を積層することができる積層器１０１、エネルギービームを生成することができるエネルギービーム源１０３、粉体材料を溶融するためにエネルギービームを印加することができる偏向器１０５、およびビルドピース１０９などの１つ以上のビルドピースを支持することができるビルドプレート１０７を含むことができる。ＰＢＦシステム１００はさらに、粉体床受容部内に配置されたビルドフロア１１１を含むことができる。粉体床受容部の壁１１２は、粉体床受容部の境界をおおむね画定し、粉体床受容部は、側方から壁１１２の間にはさまれ、下方のビルドフロア１１１の一部分と隣接する。ビルドフロア１１１は、積層器１０１が次の層を積層できるように、ビルドプレート１０７を次第に下げることができる。このメカニズム全体が、他のコンポーネントを囲むことができるチャンバ１１３の中に存在し、それにより機器が保護され、空気および温度の調整が可能になり、汚染リスクが軽減されてもよい。積層器１０１は、金属粉体などの粉体１１７を含むホッパ１１５、および積層された粉体の各層の上部を平らにすることができるレベラ１１９を含むことができる。

図１Ａを特に参照する。この図面は、ビルドピース１０９の或るスライスが溶融された後、ただし次の粉体層が積層される前の、ＰＢＦシステム１００を示す。実際、図１Ａは、ＰＢＦシステム１００が既に複数層、例えば１５０層のスライスを積層および溶融して、例えば１５０スライスで形成された、ビルドピース１０９の現在の状態を形成した時点を示す。既に積層された複数層は、積層されたが溶融されなかった粉体を含む粉体床１２１を作り出した。

図１Ｂは、ビルドフロア１１１が粉体層の厚さ１２３の分だけ下がることができる段階にあるＰＢＦシステム１００を示す。ビルドフロア１１１が下がることは、ビルドピース１０９および粉体床１２１を粉体層の厚さ１２３の分だけ降下させ、その結果、ビルドピースおよび粉体床の上部が、粉体層の厚さと等しい量だけ、粉体床受容壁１１２の上部よりも低くなる。このようにして、ビルドピース１０９および粉体床１２１の上部上に、例えば粉体層の厚さ１２３と等しい一貫した厚さの空間を作り出すことができる。

図１Ｃは、ビルドピース１０９および粉体床１２１の上面上に作り出されて粉体床受容壁１１２により境界を定められた空間に、積層器１０１が粉体１１７を積層するよう配置されている段階にあるＰＢＦシステム１００を示す。本例において、積層器１０１は、ホッパ１１５から粉体１１７を放出しながら、画定された空間の上を次第に移動する。レベラ１１９は、粉体層の厚さ１２３（図１Ｂ参照）とほぼ等しい厚さを有する粉体層１２５を形成するために、放出された粉体を平らにすることができる。このように、ＰＢＦシステム内の粉体は、例えばビルドプレート１０７、ビルドフロア１１１、ビルドピース１０９、壁１１２、および同様のものを含むことができる粉体材料支持構造により支持できる。なお、示されている粉体層１２５の厚さ（すなわち粉体層の厚さ１２３（図１Ｂ））は、図１Ａを参照して上述した、以前に積層された１５０層を伴う例で使用される実際の厚さよりも厚い。

図１Ｄは、粉体層１２５の積層（図１Ｃ）に続いてエネルギービーム源１０３がエネルギービーム１２７を生成し、偏向器１０５がビルドピース１０９の次のスライスを溶融するためにエネルギービームを印加する段階にある、ＰＢＦシステム１００を示す。様々な例示的な実施形態において、エネルギービーム源１０３を電子ビーム源とすることができ、この場合、エネルギービーム１２７は電子ビームを構成する。偏向器１０５は、溶融されるように指定されるエリアにわたって電子ビームを走査させるために、電子ビームを選択的に偏向させる電場または磁場を生成することができる偏向板を含むことができる。様々な実施形態において、エネルギービーム源１０３をレーザとすることができ、この場合、エネルギービーム１２７はレーザビームである。偏向器１０５は、溶融されるべき選択されたエリアを走査するようにレーザビームを操作するために反射および／または屈折を使用する、光学システムを含むことができる。

様々な実施形態において、偏向器１０５は、エネルギービームを配置するためにエネルギービーム源を回転および／または並進させることができる、１つ以上のジンバルおよび作動器を含むことができる。様々な実施形態において、エネルギービーム源１０３および／または偏向器１０５は、例えば粉体層の適切なエリアにのみエネルギービームが印加されるよう偏向器が走査するときにエネルギービームをオン・オフするなど、エネルギービームを変調することができる。例えば、様々な実施形態において、エネルギービームはデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって変調できる。

図２は、マルチファクタ設計統合を含む、例えばＰＢＦ装置２００などの例示的な３－Ｄプリンタを示す。図２は、ビルドプレート２０１、粉体床２０３、およびビルドピース２０５を示す。エネルギー印加システム２０９は、積層された粉体層の粉体材料を溶融するためにエネルギーを印加することができる。説明のために、粉体積層器はこの図面に示されていない。エネルギー印加システム２０９は、エネルギーアプリケータ２１０を含むことができ、エネルギーアプリケータ２１０は、エネルギービーム源２１１および偏向器２１３を含むことができる。エネルギー印加システムはさらに、例えばＲＡＭ、コンピュータストレージディスクなどのコンピュータメモリ２１５を含むことができる。メモリ２１５は、プリント命令２１７を記憶することができる。プリント命令２１７は、プリントプロセスにおける各粉体層に関する命令を含むことができ、この命令は、エネルギービーム源２１１および偏向器２１３が各粉体層をどのように走査するかを制御することができる。例えばプリント命令２１７は、例えば走査速度、ビーム出力、ビーム溶融の位置などのプリントパラメータを制御することができる。

本例において、プリント命令２１７は、設計の複数ファクタに基づいて、統合器２１９により決定できる。具体的には、統合器２１９は、車両または車両部品（例えば輸送構造のコンポーネント）の設計モデルに基づく情報を、第１の解析コンポーネント２２１、第２の解析コンポーネント２２３、および第Ｎの解析コンポーネント２２５など、複数の解析コンポーネントに送信することができる。各解析コンポーネントは、その解析コンポーネントに関連する解析ファクタに基づいて情報を修正することができる。各解析コンポーネントは、他の解析コンポーネントとは異なる解析ファクタに基づいて情報を修正する。例えば、第１の解析コンポーネント２２１は、設計モデルの空力特性を判断するために情報を解析してもよい。この事例では、第１の解析コンポーネントは例えば、設計モデルの外側形状情報に基づいて空力特性を算定するコンピュータプログラムとすることができる。第２の解析コンポーネント２２３は、設計モデルの耐久性を判断するために情報を解析してもよい。この事例では、第２の解析コンポーネントは例えば、設計モデルの様々な構造に対して現在選択されている材料の情報に基づいて耐久性特性を算定する、コンピュータプログラムとすることができる。解析コンポーネントは、解析された情報を統合器２１９に送信することができる。

統合器２１９は、解析された情報を解析コンポーネントから受信して、解析された情報に基づいて設計モデルを更新することができる。次に統合器２１９は、更新された設計モデルが車両の基準を満足するかどうかを判断することができる。例えば、基準は最大空力抗力係数を含んでもよく、これについては空力解析コンポーネントから返される情報が最も関連性が高いであろう。別の例において、基準は故障前のストレスサイクルの最低数を含んでもよく、これについては耐久性解析コンポーネントから返される情報が最も関連性が高いであろう。

更新された設計モデルが基準を満足すれば、統合器２１９は、３－Ｄプリンタが更新された設計モデルに基づいて車両の１つ以上の構造をプリントするためのプリント命令２１７を決定することができる。他方、更新された設計モデルが基準を満足しなければ、統合器２１９は、更新された設計モデルに基づく情報を解析コンポーネントに送信することができる。この事例では、解析コンポーネントは、更新された設計モデルに基づく情報を解析することができる。このようにして、例えば統合器２１９は、解析の異なる解析情報を更新された設計モデルに統合することができ、更新された設計モデルが車両の全基準を満足しなければ、プロセスは、全基準を満足する状態に反復して近づくようにプロセスを繰り返すことができる。

図３は、例示的なマルチファクタ設計統合システムのコンポーネントを示す。設計統合システムは、複数レベルの設計改良３０１を含んでもよい。一部の実施形態において、設計製品の複数レベルの設計改良３０１は、様々な解析ファクタを使用して実行されてもよい。様々な実施形態において、解析ファクタ３０３は、複数の設計改良レベル３０１での設計最適化中に解析および評価され得る。当然のことながら、本明細書の最適化という用語は、設計選択のカスタマイズまたはパーソナライズを含み、本記載全体で区別なく使用され得る。

図３に示されるとおり、設計改良レベル３０１は、マクロレベル、中間レベル、およびミクロレベルを含んでもよい。車両構造設計の場合、マクロレベルは車両レベルに対応してもよく、中間レベルはノードレベルに対応してもよく、ミクロレベルは材料レベルに対応してもよい。なお、設計改良のレベルおよび程度には様々な定義の仕方がある。３より多いまたは少ないレベルがトポロジ最適化に含まれ得る。一部の実施形態において、設計改良のレベルは、設計製品のモジュール性に依存して定義されてもよい。

一部の実施形態において、複数の解析ファクタ３０３の１つ以上が、物理的現象、すなわち物理的解析に基づいてもよく、基づかなくてもよい。図３は、車両設計のために考慮される例示的な解析ファクタ３０３のリストを示す。様々な解析ファクタは、例えばＮＶＨ（ｎｏｉｓｅ，ｖｉｂｒａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｈａｒｓｈｎｅｓｓ：騒音・振動・ハーシュネス）、空力、燃費／排気、耐久性／腐食、パッケージ／人間工学、車両力学、線形有限要素解析（ＦＥＡ：ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ）／剛性、環境影響など、従来の自動車エンジニアリングの領域で車両設計のために考慮される各エリアを含んでもよい。さらに、様々な解析ファクタは、例えばノード位置、複合材料、熱、および既存の部品在庫／システムコストなど、３－Ｄプリントされる構造設計に関係する要素をも含んでもよい。一部の実施形態において、これらの解析ファクタは、物理的現象に基づく解析に関係してもしなくてもよく、その結果これらは、前述した従来の基本領域（例えば性能）から、例えば製造性、スタイル、サポート性、環境影響、経済性、およびコストなどのライフサイクルのエリアまで、広い範囲のエリアをカバーし得る。

一部の実施形態において、解析ファクタは、シミュレーション試験または解析のためのコンポーネントを含んでもよい、設計エンジニアリングの属性または領域を指すこともある。このコンポーネントは、数学モデルまたは経験的モデルに基づき特定のエリアから製品を解析するよう構成されてもよい。シミュレーションアーキテクチャ内のコンポーネントは、前述した様々なソフトウェアプログラムなどのコンピュータコードとして実装されてもよい。モジュールは、設計モデルの入力変数１つ以上を必要としてもよく、単数または複数の特定の基準に向けて最適化されまたはそれについて試験された従属出力を生成してもよい。

一部の実施形態において、ソフトウェアプログラムまたはコンピュータコードとして実装可能なコンポーネントを使用して、複数の解析ファクタが解析または評価されてもよい。利用可能なＣＡＤ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｉｄｅｄ ｄｅｓｉｇｎ：コンピュータ支援設計）およびＣＡＥ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ：コンピュータ支援エンジニアリング）シミュレーション解析ソフトウェアプログラムおよび／またはマルチフィジックスソフトウェアパッケージが、様々な解析ファクタに対して使用されてもよい。

一部の実施形態において、複数の解析ファクタが、１つ以上のマルチフィジックスモデルを使用して同時に解析されてもよい。単一の離散化法および／または複数の離散化法などのマルチフィジックス法が、複数の物理モデルまたは同時に存在する複数の物理現象の解析に関与してもよい。様々なオープンソースソフトウェアパッケージおよび市販のソフトウェアパッケージが、有限要素法またはその他一般的な数値法に基づき、マルチフィジックスモデル（結合された物理的現象）をシミュレーションするために使用されてもよい。

一部の実施形態では、各解析ファクタが個々に解析されてもよく、様々なコンポーネントからの解析結果が、本明細書で後述されるように統合プログラムを使用して統合および評価されてもよい。

複数の変数が、様々な段階で設計最適化プロセスに関与してもよい。一部の実施形態では、設計製品または層の基準に従って、１つ以上の変数が、設計最適化プロセスの反復に同時に関与してもよい。

設計最適化の程度は、モジュール性に基づいてもよい。一部の実施形態において、本開示は、最適化プロセス中の設計改良のために複数の程度またはレベルの修正および改変を含むことができる設計最適化方法を提供する。

従来の設計最適化プロセスにおいて、設計モデルの一部側面は、通常は固定されており、設計変数と比較して改変または変更が難しい。しかしながら本開示は、３－Ｄプリントされる構造に基づく設計の各側面が様々なレベルで改変および調節されることを可能して、最適化結果を大幅に改善し得る方法を提供することができる。一部の実施形態において、種々のレベルの設計改良は、３－Ｄプリントされてもされなくてもよい部品またはコンポーネントの様々な性質を修正および調節することを伴ってもよい。

図４は、設計改良４００の例示的なレベルを示す。一部の実施形態において、３－Ｄプリントされる構造は、種々のレベルで修正および／または最適化され得る。３－Ｄプリントされるノードに基づく構造を例にとると、図４に示されたトポロジ最適化プロセスにおいて、設計改良のために３つの設計改良レベル４００が含まれてもよい。

一部の実施形態において、マクロレベル４０１最適化は、構造レベルでの修正および改変を含んでもよい。例えば、設計製品が複数のサブアセンブリまたはサブシステムを含む車両であれば、マクロレベル４０１最適化の間に、空間中のサブアセンブリまたはサブシステムコンポーネントの数および配置が変更されてもよい。車両シャーシ設計の別の例において、最良の性能を達成するために、材料トポロジが、３－Ｄプリントされる接合点（ノード）の範囲および位置によって調節されてもよい。

一部の実施形態において、中間レベル４０３最適化は、マクロレベル４０１に対して基礎構造レベルにあるコンポーネントに対する修正および改変を含んでもよい。例えば、３－Ｄプリントされるノード構造に基づく車両シャーシの場合、中間レベル４０３は、ノードレベルを指してもよい。この事例において、ノードレベル最適化は、例えば形状、サイズ、構造、管および継手とノードとの間の連結角度、細かい特徴（例えばセンタリング、連結、および崩壊特徴）、連結および接着材料など、ノードの様々な性質を改良することができる。

一部の実施形態において、ミクロレベル４０５最適化は、材料のミクロ構造性質に対する修正を含むことができる。一部の実施形態において、材料の性質は、ミリメートルまたはミリメートル未満のスケールであってもよい。材料の性質は、次に限定はされないが、材料のタイプ、接着剤の層の厚さ、有孔性、合金、注入、イオン注入、織込方向、骨格化、細孔の広がりなどを含んでもよい。一部の実施形態において、中間レベルのコンポーネント（例えばノード、パネル、接合部）は、内部構造を含んでもよい。例として、パネルは、材料体積、重量、またはコストを削減するために有孔性を与えること、骨格だけにすること、または内部ハニカム構造を形成することにより形成されてもよい。燃料効率目標を達成するために高強度で軽量の材料が所望される場合、ハニカム、フォーム、トラス格子構造およびその他任意の適切な２－Ｄまたは３－Ｄ構造が採用されてもよい。これらミクロ構造の形態は、特定の性能利点を提供するように最適化できる。例えば、３－Ｄカゴメ格子構造（織り目に起源を持つ）が、トポロジ最適化によって、或る範囲の分画体積に対するその弾性係数に基づき、他の構造（例えば、四面体、ピラミッド型トラス、六角形など）よりも優れた最適構造として特定され得る。選択された材料の性質は、寸法、材料、および構造の中でのコンポーネントの配置を変更することによりさらに最適化され得る。そのような、３－Ｄプリントされる構造および材料には、参照によりその内容全体を本明細書に援用される、「車両シャーシ用のモジュール式に形成されたノード及びそれらの使用方法（Ｍｏｄｕｌａｒ ｆｏｒｍｅｄ ｎｏｄｅｓ ｆｏｒ ｖｅｈｉｃｌｅ ｃｈａｓｓｉｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｕｓｅ）」という題の国際公開第２０１５／１７５８９２号、および「継手部材を製造するためのシステム及び方法（Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｆａｂｒｉｃａｔｉｎｇ ｊｏｉｎｔ ｍｅｍｂｅｒｓ）」という題の国際公開第２０１６／００３９８２号に記載されたものが含まれる。

なお、設計改良のレベルおよび程度には様々な定義の仕方がある。一部の実施形態において、設計改良のレベルは、特定の設計製品に基づいて定義されてもよい。例として、設計製品が車両シャーシの一部分であるならば、レベルには、中間レベルの改良およびミクロレベルの改良のみが含まれてもよい。一部の実施形態では、異なるレベルからの設計モデルの変数および／またはパラメータ１つ以上が、１つの反復サイクルにおいて同時に修正されてもよく、されなくてもよい。さらに、本明細書ではトポロジ最適化は例として検討されるものであり、サイズ、重量、剛性、構成する要素の数、および形状の最適化など、さらなる構造上の最適化も関与し得る。

一部の実施形態では、３－Ｄプリントされる構造に基づく物体を設計および最適化する際に考慮される複数の解析ファクタが、複数のレベルで解析または最適化されてもよい。図５は、複数の解析ファクタ５００と複数の設計改良のレベル５１０との間の例示的な関係を示す。

複数の解析ファクタは、例えばＮＶＨ（騒音・振動・ハーシュネス）、空力、燃費／排気、耐久性／腐食、パッケージ／人間工学、車両力学、線形ＦＥＡ／剛性、環境影響などの設計領域を含んでもよい。さらに、様々なファクタは、例えばノード位置、複合材料、熱、および既存の部品在庫／システムコストなど、３－Ｄプリントに関係する要素をも含んでもよい。これらの解析ファクタは、物理的現象に関係してもしなくてもよく、従来の基本領域（例えば性能）から、例えば製造性、サポート性、経済性、およびコストなどのライフサイクルのエリアまで、広い範囲のエリアをカバーし得る。

一部の実施形態において、複数の解析ファクタは、ソフトウェアプログラムまたはコンピュータコードとして実装され得るコンポーネントを含んでもよい。一部の実施形態では、単一の離散化法および／または複数の離散化法などのマルチフィジックス法が、複数の物理モデルまたは同時に存在する複数の物理現象の解析に関与してもよい。

複数のファクタに関する解析が、様々な段階で設計最適化プロセスに関与してもよい。一部の実施形態では、設計製品の基準に従って、ファクタのうちの１つ以上が、設計最適化プロセスの反復に同時に関与してもよい。

一部の実施形態において、解析法は１つ以上のモジュールを使用してもよい。一部の事例において、モジュールは、単一の解析ファクタを解析するよう構成されたソフトウェアプログラムを指してもよい。他の事例において、モジュールとは、最適化の間に複数のファクタを解析するよう構成されたソフトウェアプログラムを指してもよい。モジュールは、数学モデルまたは経験的モデルに基づき特定のエリアから製品を解析するよう構成されてもよい。シミュレーションアーキテクチャ内のモジュールは、前述した様々なソフトウェアプログラムなどのコンピュータコードとして実装されてもよい。モジュールは、設計モデルの入力変数１つ以上を必要として、特定の基準に向けて最適化されまたはそれについて試験された従属出力を生成してもよい。

一部の実施形態において、設計モデルの変数１つ以上は、１つ以上の設計改良レベルにおいて修正または調節されてもよい。複数のファクタが、一緒にグループ化されて同時に最適化されてもよい。例として、図５に示されるとおり、最適化の反復の中で、複数の解析ファクタが同時に解析および評価されて５０１もよく、その間、１つ以上の設計改良レベルからのモデルの変数が複数、調節されてもよい。

一部の実施形態において、設計プロセスの中で、複数の設計解析ファクタが同時に、例えば並行して解析および最適化されてもよい。一部の実施形態では、様々な解析ファクタの解析および最適化を監督するために統合器が含まれてもよい。

図６は、様々な領域の解析ファクタを含む設計最適化プロセスにおける例示的な概略枠組みを示す。複数の解析ファクタが同時に最適化または解析されてもよい。様々な実施形態において、これらの解析ファクタは種々の設計領域に関連し得る。一部の実施形態では、いくつかの解析ファクタが互いに結合されてもよい。一部の事例では、１つの解析ファクタが、空力解析コンポーネント６１１、コスト解析コンポーネント６１３、および衝突解析コンポーネント６１５などの対応する解析コンポーネントにより解析されてもよい。様々な実施形態において、単一のコンポーネントが複数のファクタの解析を実行してもよい。

一部の実施形態において、様々なファクタを解析する様々なコンポーネントが結合されること、または相互に関係することもある。例として、１つのコンポーネントの入力変数が別のコンポーネントの制約であり、システムレベル、製品全体レベルなどでフィードバックループを引き起こすかもしれない。一部の事例において、このようなフィードバックループが反復の中で引き起こされて、最適化プロセスの遅延につながることもある。本開示は、前述したように複数の改良レベルを使用して複数の解析ファクタを切り離すことによって、設計プロセスを改善し得る。例として、設計変数の選択における柔軟性が、反復的な最適化プロセス中の、最適且つ効率的な情報フローを可能にするかもしれない。

一部の事例において、結合された解析コンポーネントは、別々の解析ファクタにおける達成すべき基準に関して、同じ設計入力変数ｘ６０１を共有してもよい。例えば、空力解析モジュール６１１は、設計変数ｘおよび制約／要件ｇ１およびｈ１を必要としてもよく、コスト解析モジュール６１３は、同じ設計変数ｘおよび設計目的Ｊ２を必要としてもよく、衝突解析コンポーネント６１５は、設計変数ｘ、設計目的Ｊ３、ならびに制約ｇ３およびｈ３を必要としてもよい。一部の実施形態において、ｇ１、ｈ１、ｊ２、ｊ３、ｇ３、およびｈ３などの複数の解析ファクタの目的および制約は、矛盾することもあるし、しないこともある。矛盾する最適化目的が存在する事例では、解析コンポーネントを統合するために統合器６００が含まれてもよい。様々な実施形態において、統合器６００は、矛盾する目的間のトレードオフをユーザ選好に基づいて決定するために必要に応じてユーザと通信することができる。

様々な実施形態において、最適化の間、統合器６００は複数の解析ファクタモジュールと通信してもよい。一部の実施形態において、解析ファクタモジュールは、統合器６００により、試験を実行して一定条件のもとで設計の性能特性１つ以上を解析し、解析結果を評価および決定のために統合器６００に提出するよう命令されてもよい。統合器６００は、受信された個々の解析結果を解析して、ｘ’と示すことができる設計変数ｘの新たな値を決定してもよい。その後、現在の設計を更新するために、新たな値ｘ’が複数の解析ファクタコンポーネントに提供されてもよい。最適化された結果が達成されるまで複数の反復が含まれてもよい。一部の実施形態において、統合器６００は、データをデータベースに記憶することにより、設計モデルの各バージョンの設計変数および解析結果を追跡してもよい。例えば、図６に示されているとおり、統合器６００は、空力解析コンポーネント６１１およびコストコンポーネント６１３に、現在の設計モデルに対する解析および試験を同時に実行するよう命令してもよい。空力解析コンポーネント６１１およびコスト解析コンポーネント６１３からの試験結果は、評価のために統合器６００に伝送されてもよい。統合された試験結果の、全体的な設計基準と対照しての評価に基づいて、統合器は、変数ｘなどの変数の新たな値を決定し、現在のモデルを更新し、更新されたモデルに基づいて解析を繰り返すよう解析コンポーネントに命令してもよい。一部の実施形態では、最適化された結果が達成されるまで１つ以上の反復が実行されてもよい。

複数の解析コンポーネントは、解析に加えて、各コンポーネント内で現在の設計モデルを最適化してもよく、その結果、各解析コンポーネント内で設計モデルが修正されてもよい。よって、結果として生じる最適化された設計モデルが、試験評価とともに統合器６００に提出されてもよい。一部の事例において、解析コンポーネントは試験を並列して実行してもよい。他の事例において、解析コンポーネントは、他の解析コンポーネントからの入力なしに解析を実行してもよく、他の解析コンポーネントの結果との統合は、個別的な形で実行可能である。統合器６００は、解析コンポーネントに、各コンポーネント内で個々に最適化されるべき設計タスクを提供してもよい。

いずれの概略枠組みにおいても、最適化改良の反復が、統合器６００または様々な個々の解析コンポーネントのいずれかによってリクエストされ得る。いずれの事例でも、最適化改良は、前述したように、マクロレベル、中間レベル、およびミクロレベルなどの複数のレベルで実行可能である。

一部の実施形態において、統合器６００は、本明細書の他の箇所に記載されたように、既存の構造シミュレーションおよび解析ソフトウェアプログラムとインターフェースで連動して解析プログラムの一部または全部にバッチ方式で実行ように命令し、或る設計の全特性の完全なレポートを迅速に提供し、各解析プログラムと通信する、カスタマイズされたツール（例えばソフトウェアプログラム、ＡＰＩ、コンピュータノード）として実装されてもよい。

一部の実施形態において、様々な解析、最適化、および設計プロセスが、デバイス上のソフトウェアプログラムに実装され得る。デバイスは、プロセッサおよび／またはメモリを含んでもよい。メモリは、設計アクションまたは計算などの１つ以上のアクションを実行するためのコード、論理、または命令を含んだ非一時的なコンピュータ可読媒体を含んでもよい。プロセッサは、非一時的なコンピュータ可読媒体に従ってアクションを実行するよう構成されてもよい。デバイスは、デスクトップコンピュータ、セル、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、サーバ、またはその他のタイプの計算デバイスとしてもよい。デバイスは、３－Ｄプリンタと通信していてもよい。３－Ｄプリンタは、最適化および設計プロセスにより開発された設計に従って様々な構造をプリントしてもよい。３－Ｄプリンタは、付加製造および／または除去製造により物体を生成するよう構成できる。３－Ｄプリンタは、金属物体、複合物体、重合体物体などを形成するよう構成できる。３－Ｄプリンタは、例えば、直接金属レーザ焼結（ＤＭＬＳ：ｄｉｒｅｃｔ ｍｅｔａｌ ｌａｓｅｒ ｓｉｎｔｅｒｉｎｇ）プリンタ、電子ビーム溶解（ＥＢＭ：ｅｌｅｃｔｒｏｎ ｂｅａｍ ｍｅｌｔｉｎｇ）プリンタ、溶解積層モデリング（ＦＤＭ：ｆｕｓｅｄ ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｉｎｇ）プリンタ、Ｐｏｌｙｊｅｔプリンタなどであってもよい。３－Ｄプリンタは、例えば、チタン製、アルミニウム製、ステンレス鋼製、構造用プラスチック製、その他構造材料製などの物体をプリントしてもよい。

多くの事例において設計最適化は、同時に解析および最適化される、相互に矛盾するいくつかの基準を伴ってもよい（例えばコスト、質量、変形）。図７パートＡは、矛盾する基準を有する解析ファクタの例を示す。この例示の車両設計最適化では、ファクタ１およびファクタ２は、例えば車両操作性対快適さ、目に見える安全性特徴対車両質量、簡潔性対柔軟性、空力対形状、力強いスタイル対柔らかいスタイルなど、（例えば一方のファクタを改善すると他方が悪化し得るような）矛盾する２つの解析ファクタを表現し得る。

一部の実施形態において、設計最適化における方法は、複数の矛盾するファクタにも関わらず最適化された解を達成するために、設計プロセス中に使用され得る。これらの手法は例えば、加重和手法、加重メトリック法、目標計画法、物理プログラミング、パレート最適などを含んでもよい。例として、設計解析ファクタからの矛盾する様々な基準が重み付けされて、設計の目標を表現するように合計されてもよく、その結果、集約目的関数がユーザの選好を表現する（重み係数を定義する）ことができ、よって、従来の技術を使用して最適化を行って、多目的問題に対する単一の最適解を発見できる。他の例では、最適化は、ユーザの選好または目標情報を要求する前に実行されてもよい。この事例では、最適解のセット（例えばパレート最適）が特定されて、ユーザが選好を入力するのを誘導するために使用されてもよい。

一部の実施形態において、多目的最適化プロセスにおいて最適化された解を得るために、パレートフィルタ手法が使用されてもよい。図７パートＢは、パレート効率フロンティアの例を示す。この手法では、パレートフロンティアまたはパレートセットが、多目的最適化に対する最適解のセットとして算定されてもよい。最適解である選択のセットに注意を限定しまたは集中させることにより、設計者またはユーザが、あらゆる種類のすべてのパラメータを考慮せずに、このセットの中でトレードオフを行うことができ、よって、最適化手順が加速される。いくつかの方法（例えば適応加重和、法線境界交差法）をパレートフロンティアの算定に使用できる。

一部の実施形態において、特定された最適解（例えばパレートフロンティア）がユーザに提供されてもよい。これは、選好重視の設計最適化を達成できるように、ユーザがその選好に基づいて設計を決定しトレードオフを行うことができるようにしてもよい。一部の実施形態において、パレートフロンティアセット／最適解の中でのトレードオフは、ユーザ選好に基づいて決定されてもよい。一部の実施形態において、ユーザは、フォーカスファクタを選択して制約空間の中で複数のファクタ間の選好レベルを設定できてもよい。一部の実施形態において、制約空間は、すべての基本要件が満たされ、且つさらなる最適化の可能性が得られる空間を指してもよい。

一部の実施形態において、トレードオフおよび選好オプションは、可視表現によりユーザに提供されてもよく、ユーザは、トレードオフまたは選好レベルを決定する、関心がより高いファクタを選択するよう促されてもよい。選好選択についての詳細は、本明細書の他の箇所に記載されているとおりである。

一部の実施形態では、選択できる利用可能なファクタ、およびトレードオフレベルの範囲または制限空間を決定するために、最適解が使用されてもよい。一部の事例において、制約空間は、ユーザがトレードオフを設定できるトレードオフレベルのスケール制限を指してもよい。例えば、現在のモデルの種々の解析結果（例えば最適解）に基づき、同じグループのフォーカスファクタに対する、トレードオフレベルの緩やかな、または厳しいスケール制限が設けられてもよく、ユーザは、その制限の中でトレードオフの比率またはレベルを調節できてもよい。一部の実施形態において、利用可能なファクタおよびトレードオフのスケールは、設計余裕に基づいて決定されてもよい。

一部の実施形態において、設計余裕は、最適化された解に基づいて判断されてもよい。設計余裕とは、以前の１つ以上の解析試験結果が最低要件のセットを超過する場合に特定できる設計容量を指すことができる。一部の実施形態において、すべての最低要件を超過する最適解の集合（例えばパレートフロンティア）が存在することもあり、その場合、超過空間内にある最適化された解の集合が評価されて、選択可能な相関するファクタに関する選好レベルの形態でユーザに提供されてもよい。一部の実施形態において、設計余裕は、ユーザが選好する特定のファクタ（すなわちフォーカスファクタ）の方向に従って異なってもよい。

本開示の一側面では、３－Ｄプリントされるノードに基づく構造の設計最適化の方法が提供される。一部の実施形態において、方法は、ユーザ選好重視の設計を可能にしてもよい。

一部の実施形態において、設計プロセスは一連の設計最適化層を含んでもよい。図８は、一部の実施形態による、例示的な５層設計プロセス８００を示す。

一部の実施形態において、種々の層にて、複数の設計改良レベル８１０における設計改良が関与してもよい。例えば、図８に示されるとおり、最適化は、層３（８０５）、層４（８０７）、および層５（８０９）に関与してもよく、これらの層における最適化プロセスの間に、設計モデルは、本明細書の他の箇所で記載したようにミクロレベル、中間レベル、およびマクロレベルを含む複数レベル８１０にて修正されてもよい。

設計プロセス８００は、図８に示されるように、一連の設計最適化層を含んでもよい。一部の実施形態において、別々の層は、別々のレベルの設計解析および最適化の深度に対応してもよい。例えば、５つの層は、簡易解析８０１から、構造の完全な機械学習に基づく設計８０９に及ぶ、階層を構成してもよい。設計プロセスの間、５つの層が逐次方式で実行される必要はない。一部の実施形態では、或る層に１つ以上の反復サイクルが含まれてもよい。一部の実施形態において、別々の層に含まれる反復サイクルの数は異なってもよい。一部の実施形態では、各層において同様に反復する方策が逐次的にまたは並列して使用されてもよいが、各層における設計目的のレベルが増大するのに従って設計解析および修正のレベルが増大してもよい。

一部の実施形態では、別々の層は、別々の基準（目的）のための設計最適化を伴ってもよい。一部の事例では、別々の層にて、設計プロセス８００に別々の基準が持ち込まれてもよい。例えば、層１（８０１）に関係する基準は、設計製品の少数の基本的要件または性能要件を含んでもよく、層３（８０３）に関係する基準は、多数の領域（例えば経済、製造など）における要件を含んでもよく、層４（８０７）に関係する基準は、ユーザ（顧客）の選好を含んでもよく、層５（８０９）に関係する基準は、物理的な（実世界の）性能の点での設計のさらなる改善に焦点を絞ってもよい。一部の事例において、種々の層に関与する設計基準は、様々な手段により様々な時点で定義され得る。例として、基本的性能要件は予め定義されてデータベースに記憶可能であり、一方で、ユーザ選好は設計プロセスの最中にユーザにより入力されてもよい。

一部の実施形態において、設計プロセス８００の層１（８０１）は、参照モデルの解析を提供することにより定義されてもよい。後続の層２（８０３）では、複数の試験条件のもとでの、参照モデルの性能特性の複数セットが、予め定義された最低要件のセットと対照して評価されてもよい。層３（８０５）では、すべての要件（例えばユーザ所望の要件、予め定義された要件など）が満たされるまでモデル／設計が反復的に改変されてもよい。層４（８０７）では、１つ以上の顧客選好オプションが、前の結果から特定された設計余地に基づいてユーザに提供されてもよく、ユーザからの入力は、選好重視の設計手順に組み入れられてもよい。層５（８０９）では、製造性能および製品性能などの実際の製品データ、ならびに実地試験などの物理試験データに基づいて、さらなる改良が設計に適用されてもよい。

層１

一部の実施形態において、層１（８０１）における設計動作は、ベースライン性能特性決定を含んでもよい。一部の実施形態において、設計プロセスは、層１（８０１）のレベルでの解析および設計から開始してもよい。一部の実施形態において、車両シャーシが設計製品であれば、層１（８０１）は、シード／初期車両シャーシ構造を選択することを含み、物理的シミュレーションおよび解析ソフトウェアを使用してその特性決定をしてもよい。シード／初期モデルは、特定の設計製品に基づく複数個の設計から選択されてもよい。例えば、設計製品が、計器パネルなど車両の一部であれば、初期パネルモデルがパネル設計の過去のライブラリから提供されてもよい。

一部の実施形態において、シードモデルは当初、いくつかの最低要件に従って選択されてもよい。例えば、車両シャーシ設計のライブラリは設計の一部または全部の特性の記録を含んでもよく、設計の記録をいくつかの最低要件と対照して迅速に比較することにより参照設計／シードモデルが選択されてもよい。要件は、予め定義されて履歴データベースに記憶されてもよく、またはユーザにより入力されてもよい。

一部の実施形態において、シード／初期設計モデルは参照設計と呼ばれてもよい。参照設計は、様々なカテゴリのもとで複数の参照設計を記憶するデータベースから選択されてもよい。データベースに関する詳細は、本明細書で後述される。一部の実施形態において、複数の設計は、異なるカテゴリが異なる構造を表現できるように機械的構造に従って分類されてもよい。例えば車両シャーシの参照設計は、車両シャーシのカテゴリから選択されてもよく、同様に、車体の参照設計は、車体参照の集合から選択されてもよい。複数の設計が、例えば、機能別など他の形で分類されてもよい。特定の設計製品に従って、任意の適切な類別手段が採用されてもよい。様々な実施形態において、設計プロセスは、データベースから選択された参照設計から開始しないこともあるかもしれず、この場合、初期モデルは一から手動で作成されてもよい。例えば、シャーシ設計モデルは、ＡｕｔｏＣＡＤ、Ａｕｔｏｄｅｓｋ、ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ、ｐｒｏ／Ｅｎｇｉｎｅｅｒ、またはＳｏｌｉｄ Ｅｄｇｅなどのコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）ソフトウェアプログラムにおいて生成されてもよい。任意選択で、シャーシ設計モデルは、３－Ｄプリントされるノードに基づくスペースフレーム設計に適合した、単純なカスタム設計ツールにおいて生成されてもよい。

一部の実施形態において、データベースに記憶される参照設計は、パラメトリックＣＡＤ（コンピュータ支援設計）モデルを含んでもよい。パラメトリックＣＡＤモデルは、モデルのパラメトリック記述を含んでもよい。例えば車両設計の場合、車両のパラメトリック記述は、その構造、タイヤ、エンジン、ドア、トランスミッション、冷却システムなどを含んでもよい。一部の実施形態において、パラメトリック記述は、各コンポーネントおよびそれらが相互にどのように取り付けられるかの３次元記述を含んでもよい。一部の実施形態において、パラメトリック記述はさらに、モデルで使用される、ガラス、金属、ゴム、プラスチックなどの材料の性質を含んでもよい。

表１、表２、および表３は、ノード、連結部、サブアセンブリ、およびシャーシモジュールを用いて作製される車両の様々な特性の例である。表に列挙された１つ以上の特性が、データベースエントリとして記録されてもよく、設計モデルが参照設計として選択されると読み出されてもよい。一部の実施形態において、これらのデータベースエントリはさらに、車両を製作するためまたは車両設計を修正するために使用されてもよい。

層１（８０１）において、参照設計が決定された後、参照モデルは、参照モデルの性能ベースラインを規定するために、１つ以上の物理的シミュレーションおよび解析ソフトウェアプログラムにより特性決定および解析されてもよい。例えば、車体構造設計の場合、性能ベースラインは、例えば衝突（非線形過渡現象）、ＮＶＨ（周波数領域）、剛性（線形静的）、耐久性（線形静的）、空力（ＣＦＤ）など、総合的荷重状態での車体の性能を含んでもよい。

シミュレーション試験を実行できる様々な方法が使用されてもよい。シミュレーション試験は、静的または動的、確定的または確率的、連続的または離散的などであってもよい。前述したように、試験の様々なモデルも関与してもよい（例えば物理モデル、経験的モデルなど）。ＡＮＳＹＳ、ＡｕｔｏＣＡＤ、Ａｕｔｏｄｅｓｋ、ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ、Ｎａｓｔｒａｎ、Ｆｌｕｅｎｔ、またはｐｒｏ／Ｅｎｇｉｎｅｅｒなどの様々な利用可能なＣＡＤ（コンピュータ支援設計）およびＣＡＥ（コンピュータ支援エンジニアリング）シミュレーション解析ソフトウェアプログラム、ならびにマルチフィジックス解析の市販ソフトウェアが、参照設計の性能特性を試験および評価するために使用されてもよい。

一部の実施形態において、カスタマイズされたソフトウェアプログラムが、既存の構造設計ソフトウェアとインターフェースで連動して、設計の全特性の完全なレポートを迅速に提供するように解析プログラムの一部または全部にバッチ方式で実行することを命令するよう、提供されてもよい。

様々な実施形態において、複数のソフトウェアパッケージを複数の同時シミュレーションとして起動でき、これにより、車両性能のいくつかの異なる側面の測定を同時に可能にすることができる。様々な実施形態において、複数のソフトウェアパッケージが逐次的に起動されてもよい。同じソフトウェアの複数のコピーを、試験条件の様々なセットのもとで同じ性能パラメータを試験するために起動できる。例えば、同じ車両モデルを、同じ試験路で同じソフトウェアを使用して、暑い夏、寒い冬、雨降り、雪が降って氷に覆われた道路の様々な天候条件のもとで走行させることができる。この試験で捕捉される結果の試験範囲は、オールシーズンの性能の、凝縮された上位スナップショットを提供し得る。

一部の実施形態において、複数のシミュレーション試験を同じコンピュータ上で実行できる。任意選択で、複数のシミュレーション試験が、ネットワークを介して通信していてもしていなくてもよい複数のコンピュータ上で実行されて、迅速な並列の性能特性決定を可能にしてもよい。一部の実施形態において、広範なセットの性能特性が短時間で収集され得るように、数百または数千の試験が並列して実行されてもよい。例えば、オールシーズン試験の事例では、季節的なそれぞれの変形が別々のコンピュータ上で実行されてもよい。試験計画および条件の範囲は、特殊な車両能力に適するよう必要に応じて適合させることができる。

一部の実施形態において、性能ベースラインは、１つ以上の試験の結果としての参照モデルの１つ以上の特性を含んでもよい。一部の実施形態において、試験は、基準のセットと対照して参照モデルの特性１つ以上を評価するシミュレーション試験であってもよい。１つ以上の性能特性は、例えば、積載能力、衝突および故障安全性、車両ＮＶＨ（騒音・振動・ハーシュネス）性能、耐久性、剛性などを含んでもよい。例として、シミュレーションは、車両の様々なコンポーネントが、衝突などのシナリオの間にどのように移動または変形し得るかについての解析結果を提供してもよい。別の例では、解析は、経時的試験計画を含んでもよく、例として、ゼロ速度で開始して、特定のランプ速度で最大まで加速し、いくつかのポーズをうまく処理し、再びゼロまで減速する車両の試験を実行することにより、車両の性能が評価されてもよい。

一部の実施形態において、参照設計の性能特性決定は、基本／最低要件のセットのもとで評価および試験されてもよい。例えば、車体構造設計の場合、基本／最低要件は、例えば衝突（非線形過渡現象）、ＮＶＨ（周波数領域）、剛性（線形静的）、耐久性（線形静的）、空力（ＣＦＤ）など、総合的荷重状態を含んでもよい。一部の実施形態において、これらの基本要件は、参照設計から引き継がれてもよい。一部の実施形態において、これらの基本要件は、一定の規則に従って修正されてもよく、または一から作られてもよい。例えば要件は、統治機関または認可機関により設定される運用規則、連邦安全規格、燃料および排気規格、道路状況の記述、環境記述などを含んでもよい。これらの要件は、どの国の法域かなど、どこで車両が運転されるか、および、車両の目的（例えば小型トラック、乗客の通勤車、緊急時対応車両、またはレース用自動車）に従って変化し得る。一部の実施形態において、これらの基本要件は、設計プロセスの開始時に定義されてもよい。

層２

図８に示されるように、層２（８０３）は、設計検証を指してもよい。一部の実施形態では、層１（８０１）からの性能結果が、参照設計が要件のセットを満たすかどうかを確認するために評価および解析されてもよい。一部の事例において、要件は、満たすべき基本機能的性能基準および安全性要件を含んでもよい。例えば要件は、基本的な機能と、ストレスおよび故障状態のもとでの製品挙動および特性とを指定してもよい。別の例において要件は、統治機関または認可機関により設定される運用規則、連邦安全規格、燃料および排気規格、道路状況の記述、環境記述などを含んでもよい。これらの要件は、例えばどの国の法域かなど、どこで車両が運転されるか、および、車両の目的（例えば小型トラック、乗客の通勤車、緊急時対応車両、レース用自動車など）に従って変化し得る。

一部の実施形態では、いくつかの要件がユーザにより入力されてもよい。例えば、システムレベル設計の要件が、ユーザフレンドリなインターフェースを使用するユーザにより入力されてもよい。車両要件インターフェースの例が図９に示されている。図９に示されるように、ユーザは、ドロップダウンメニューを使用して設計の要件を入力できてもよい。例として、登録国、車両クラス、衝突等級、地上高、ホモロゲーション、ヘッドランプクラス、排気クラスなどを入力するオプションがユーザに提供されてもよい。例示目的で、ドロップダウンメニューが示されているが、異なる尺度がユーザにより提供されてもよく、ユーザ入力を可能にするためまたは要件定義のために様々な手段が採用されてもよいことに留意されたい。図９は、詳細な車両用衝突試験要件を指定する例示のサブメニューを示す。総合衝突等級要件が特定の各衝突試験の個々の要件に分けられている。

一部の実施形態において、設計モデルは、モデルが要件を満たすか否か判断するために、複数のシミュレーション試験により評価されてもよい。一部の実施形態において、シミュレーション試験は、参照設計の性能を様々な物理試験条件のもとで評価してもよい。一部の実施形態において、試験条件の１つ以上のセットが予め定義されてデータベースに記憶されてもよい。試験条件は、例えば周囲温度および周囲湿度、気圧、風速および風向、ならびに太陽放射負荷を含んでもよい。試験条件はさらに、日中、夜間など様々な時点で、または赤道もしくは高緯度試験など異なる位置で、設計モデルの性能を測定することを含んでもよい。例えば、試験条件のセットは、車両の故障を誘発するほど極端に設定されてもよく、その場合、試験の結果として設計モデルの性能または故障率が記録されてもよい。

一部の実施形態において、或る設計の仕様および試験結果が、数値ベクトルにより表現されてもよい。特定の試験によれば、数値ベクトルは多次元であってもよい。一部の実施形態において、設計仕様は、特定の次元について合格－不合格を含む数値ベクトルにより表現されてもよい。シミュレーション試験の結果を要件と対照して評価することにより合格－不合格性能ベクトルが生成されてもよく、次に、要件の合格または不合格のレベルを示すスコアが算定されてもよい。一部の実施形態において、性能試験結果が数値の読取り値のベクトルの形態で表現され得るように、様々な試験結果が対応する要件と対照して定量化されてもよい。ベクトルは、例えば、燃料消費、登坂能力、および特定の運転サイクルのもとでの温度の測定を含んでもよい。ベクトルはさらに、標準化された行程または運転サイクルにわたって順守される時間系列を組み入れてもよい。

層３

層３（８０５）は、前述したように、すべての要件を満たすまで設計モデルが最適化および改変されるレベルを指してもよい。層２（８０３）において挑戦および対処された合格－不合格性能ベクトルに基づき、参照モデル（設計）は、その性能をすべての要件に適合するに至らせることを意図した修正により、自動的に改変されてもよい。一部の実施形態において、本開示は、前述したように、モデルの変数が複数の改良レベル（例えばマクロレベル、中間レベル、ミクロレベルなど）で修正されることを可能にしてもよい。設計モデルのパラメータ調節の点における柔軟性は、設計が最低要件すべてを満たすことを確実にし得る。修正されたモデルの各バージョンが評価されてもよく、結果が後続の修正を誘導するために使用されてもよい。単一目的設計最適化が関与する場合、例えば大域的最適化、局所的微分フリー最適化、局所的勾配ベース最適化、発見的方法などの最適化方法またはアルゴリズムが使用されてもよい。要件が、矛盾する目的または複数の領域を含む場合、設計は、前述したように最適化方法を使用して修正されてもよい。

層４

層４（８０７）は、ユーザ選好重視のレベルでの設計最適化を指してもよい。この層において、ユーザ選好が、最適化手順に持ち込まれて、設計の方向を誘導してもよい。一部の実施形態において、ユーザ選好は、設計余裕に従って制限および提供されてもよい。設計余裕は、層３（８０３）からの個々の特性決定スコアが最低要件を超過する容量を含むときに特定され得る。この超過「設計容量」が、このレベルで使うことができる余裕を表す。

層４（８０７）にて、さらなる最適化は、ユーザ選好を考慮に入れてもよい。ユーザは、１つ以上のフォーカス性質、トレードオフ、または選好レベルなどを選択できてもよい。一部の実施形態において、カスタムソフトウェアプログラムが、１つ以上の選好のユーザ入力を誘導するために使用されてもよい。一部の実施形態において、ソフトウェアプログラムは、調節可能な性質のリストを選択用にユーザに提供し、選択された性質および性質の集合内の相互結合関係に基づいて、１つ以上の項目であって、選択された少なくとも１つの性質および結合され／相互に関係付けられた１つ以上の性質を含むコンテキストグループであってもよい、項目と、性質のグループ内のトレードオフまたは選好レベルをユーザが調節するための範囲とを生成するように構成されてもよい。ソフトウェアはさらに、ユーザが選好レベルまたはトレードオフを設定するための項目の可視表現をユーザに提供することにより項目を表示し、他の項目に対して設定されたトレードオフに基づき調節可能なトレードオフの範囲を動的に更新し、トレードオフの決定を下す支援をするためにユーザに対して即時の結果を提供するよう構成されてもよい。

一部の実施形態では、調節可能な性質のリストは、一次的性質および二次的性質を含んでもよい。一部の事例において、一次的性質は、顧客の観点からの車両の一般的な性質であってもよく、または快適さ、車両最高速度などの製品レベルで顧客の所望／体験に直接関係する性質であってもよい。他の事例において、一次的性質は、他の性質との結合または相互関係がより弱い性質であってもよく、その結果、より少ない計算または反復を伴ってもよい。一部の実施形態において、二次的性質とは、例えば寸法、重量、および材料など、エンジニアリング設計要件の形態であってもよいエンジニアリング観点からの性質を指してもよい。なお、一次的性質および二次的性質を定義するために他の多数の手段が使用され得る。一次的性質および二次的性質はいずれも、前述したように様々なファクタに直接リンクまたは変換できる。

一部の実施形態では、一次的性質のみがユーザに表示されてもよい。他の実施形態において、一次的または二次的のいずれかまたは両方からの調節可能な性質のリストが、選択用にユーザに提供されてもよい。一部の実施形態において、ユーザに表示される性質は、これらの性質の過去の優先度または関心レベルに基づき決定されてもよい。一部の事例において、優先度または関心レベルは、ユーザが関心のあるエリアまたは性質を示す過去のデータから得られてもよい。一部の実施形態において、表示される性質は、データベースから読み出されるユーザ固有情報に基づき決定されてもよい。一部の実施形態において、ユーザに提供される調節可能な性質は、現在の最適化結果および評価された潜在的性能に基づいて決定されてもよい。

一部の実施形態において、項目は、結合された性質のグループを表現する、図表を用いたものであってもよい。一部の実施形態において、結合されたこれらの性質は、フォーカス性質と呼ばれることもある。一部の実施形態において、これらのフォーカス性質は、フォーカスファクタとも呼ばれることもある。

調節可能な１つ以上の性質が、選択された性質に結合される場合、１つ以上の項目が、トレードオフの決定を下すためにユーザに自動的に表示されてもよい。一部の実施形態において、結合またはリンクされた性質は、前述したように、結合関係に基づいて判断されてもよい。例えば、結合関係は、同じ入力変数の影響を受ける異なる性質を含んでもよく、或る性質の或る入力変数は別の性質の出力、または矛盾する基準を有する異なる性質などの影響を受ける。一部の実施形態では、前述した、データベースに記憶されたモジュールなどの様々なモジュールに基づいて、結合関係が予め決定されてもよい。結合された性質が調節可能であると判断されると、それらがトレードオフの決定を下すためにユーザに表示されてもよい。

項目は、一緒にグループ化されてユーザに表示されることが可能な、任意の数のフォーカスファクタを含んでもよい。項目は、選択された少なくとも１つのファクタと、相互に関係付けられた、選択されていないファクタとを含んでもよい。項目は、すべてが選択されたファクタであるファクタを含んでもよい。一部の実施形態において、項目は、ファクタのグループと、グループ内の結合関係とをユーザに表示してもよい。

図１０Ａは、一部の実施形態による、ユーザ選好重視の設計のためのフォーカスファクタの可視表現およびトレードオフオプションの例を示す。例えば、２つのフォーカスファクタが、ユーザがバーの位置を選択することでフォーカスファクタ間のトレードオフレベルまたは選好レベルを選択できるようにするとよい、スライダバーによって表現されてもよい。例１０１７において、ユーザは、カーソルを使用して、フォーカスファクタのスタイルと空力との間でトレードオフレベルを動かすことができてもよい。一部の実施形態において、一対のフォーカスファクタのトレードオフレベルを調節すると、結合された他のファクタの選好／トレードオフレベルが自動的に算定されて即時にユーザに提示されてもよい。

別の例において、３つのフォーカスファクタは、３つのファクタ間の比率またはトレードオフレベルを表現する移動可能なオブジェクトを備えた三角形により可視化されてもよい。限られた空間の中で移動可能なオブジェクトの位置を調節することにより、ユーザは、設計プロセスを誘導するために個人的な選好を容易に提供することができる。例として、図１０Ａに示されるとおり、ユーザは、３つのフォーカスファクタのコスト、速度、およびスタイル間のトレードオフを決定するために、参照カーソル１０２１を動かすことができてもよい。

他の実施形態において、３つを超えるフォーカスファクタが３－Ｄ可視表現１０１５により表現されてもよい。例えば、四面体１０１５が使用されてもよい。３－Ｄ表現の例では、各頂点がフォーカスファクタを表現して、四面体の各面が制約空間を形成してもよい。ユーザは、参照カーソルを動かして、複数のフォーカスファクタ間の選好を決定することができてもよい。

一部の実施形態において、選好は制約空間の中でユーザに提供される。トレードオフレベルの範囲は、可視提示の中で示されてもよい。例えば、範囲は、スライダバー１０１７の左右の限界、または三角形１０１９の縁により提示されてもよい。

なお、他の形状（例えばバー、ピラミッド、立方体、円、球など）または他の形態（例えば数字、図表など）の表現が、選択されたフォーカスファクタの可視化およびトレードオフの決定のためにユーザに提供されてもよい。表現は、スライダバー１０１７および三角形１０１９などの２－Ｄ画像、または四面体１０１５などの３－Ｄ画像であってもよい。

三角形１０１９の例では、参照カーソル１０２１が、２次元平面内で任意の方向に動かされてもよい。移動範囲は、三角形の縁により制限されてもよい。一部の実施形態において、利用可能な設計空間は、潜在的な設計余裕を示す三角形の形状の中の強調エリアにより表現されてもよい。各頂点は、フォーカスファクタ（例えばコスト、速度、およびスタイル）を表現してもよい。カーソルの位置は、３つのファクタ間の選好またはトレードオフレベルの比率に対応してもよい。例として、選好カーソルと各頂点との間の距離は、選好レベルに比例してもよい。他の事例において、距離は、選好レベルに反比例してもよい。

３－Ｄ表現の例１０１５において、各頂点は、フォーカスファクタ（例えば空力、安全性－ＲＣ、快適さ－ＲＨ、および視界－ＤＷ）を表現してもよく、四面体の面は、潜在的な設計空間を表現してもよい。一部の実施形態において、制約空間または利用可能な設計空間は、四面体１０１５内部の強調されたエリアまたは体積として図表により描かれてもよい。

一部の実施形態において、ユーザには、選択できる利用可能なフォーカスファクタおよび関係するトレードオフレベルに関して、制限されたスケールのカスタマイズが提供されてもよい。一部の事例において、制約空間は、最適化された解により決定され得る、選択可能なファクタ（調節可能なファクタ）を参照してもよい。一部の事例において、制約空間とは、ユーザがトレードオフを設定できるトレードオフレベルのスケール制限を指してもよい。例えば、現在のモデルの異なる解析結果に基づき、同じグループのフォーカスファクタに対する、トレードオフレベルの緩やかな、または厳しいスケール制限が設けられてもよく、ユーザは、その制限の中でトレードオフの比率またはレベルを調節できてもよい。一部の実施形態において、利用可能なファクタおよびトレードオフのスケールは、設計余裕または制約に基づいて決定されてもよい。

一部の実施形態において、設計余裕とは、以前の１つ以上の解析試験結果（例えば層３（８０５）から取得される個々の特性決定スコア）が最低要件のセットを超過する場合に特定できる設計容量を指すことができる。一部の実施形態において、最適化された解の集合（例えばパレートフロンティア）がすべての最低要件を超過する場合もあり、その場合、超過空間内にある最適解の集合が評価されて、選択可能な相関するファクタに関する選好レベルの形態でユーザに提供されてもよい。一部の実施形態において、設計余裕は、ユーザが選好する特定のファクタ（すなわちフォーカスファクタ）の方向に従って異なってもよい。

一部の実施形態において、ユーザに提示されるフォーカスファクタは、前述したのと同じ設計解析ファクタでなくてもよい。一部の事例では、品質機能展開（ＱＦＤ：Ｑｕａｌｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ）などの方法が、エンジニアリングファクタを顧客のニーズに対応する形態に変換するために使用されてもよい。例として、エンジニアリングファクタ（例えばノード位置、プリント時間など）が、顧客要求に関係するファクタ（内部の快適さ、コストなど）に変換されてもよい。一部の実施形態において、顧客のニーズは、経済性、性能特徴、サイズ、およびスタイル、ならびにその他派生する属性の間の基本的なトレードオフを含んでもよい。

一部の実施形態において、ユーザからの入力は、設計の選好を示してもよく、さらなる設計最適化のための要件／制約および／または目的として実装されてもよい。一部の実施形態において、ユーザからの入力（例えばフォーカスファクタおよび選好／トレードオフレベル）が、さらなる最適化プロセスのためのエンジニアリング要件／制約、目的、または試験計画に変換されてもよい。ＱＦＤなどの方法が、ユーザの要件をエンジニアリング要件に変換するために使用されてもよい。ユーザ選好がエンジニアリング解析ファクタに変換された後、現在のモデルの解析が実行されて、新たな要件（ユーザ選好の入力から得られる）と対照してモデルが評価されてもよく、次に、解析結果に従ったさらなる最適化のために設計が修正されてもよく、されなくてもよい。

一部の実施形態において、設計の可視表現は、ユーザが選好についての決定を下すのを支援するために、リアルタイムまたは準リアルタイムでユーザに提示されてもよい。この可視表現は、ユーザにより入力されたトレードオフまたは選好によりもたらされる即座の設計影響を反映してもよい。一部の実施形態において、即時の結果は、計算またはシミュレーション試験が必要ないようにデータベースに以前に保存された試験結果であってもよい。他の実施形態において、即時の結果は、長い計算サイクルを必要としない場合もある、以前の試験結果の新たな組み合わせに基づく算定であってもよい。他の実施形態において、結果が最適化プロセスから取得されてもよい。ユーザにより選択された特定のフォーカスファクタおよびトレードオフのレベルに基づき、構造設計に対する対応する変更が、グラフィックモデルにおいて可視であってもよく、そうでなくてもよい。一部の事例では、ユーザが、例えば形状、サイズ、コンポーネントの数など、モデルの外観の即時の変化を可視化できてもよい。他の事例では、ユーザが、変更を、例えば表、図、解析マップなど数値形式で可視化できてもよい。一部の実施形態において、設計の種々のバージョンに対応する可視表現のセットが、比較および選択のためにユーザに提示されてもよい。他の実施形態において、ユーザは、改変された挙動を評価するためにモデルを動的シミュレーションにおいて「試乗」できてもよく、所望の性能の「感覚」が達成されると、選好設定が終了されてもよい。例えばアニメーション、仮想現実など、ユーザが車両を仮想的に試乗するための様々な手段が提供されてもよい。

図１０Ｂ～図１０Ｃは、一部の実施形態による、選好重視のレベルでの設計最適化の例を示す。本例では、設計対象は車両である。選好重視の層でのプロセスの前に、シミュレーション試験によってベースライン車両設計が評価されていてもよい。例として、ユーザは、車両モデルの運転シミュレーションを実行することにより、現在の設計１０６３の、ウインドシールドを通した運転手の視界は不十分であると気づくかもしれない。

調節可能な性質１００１のリストがユーザに提供されてもよい。調節可能な性質のリストを表示するために、例えばドロップダウンリスト、表、チャート、図形表現など、任意の適切な形態が使用されてもよい。ユーザは、調節する１つ以上の性質を選択してもよい。本例では、「視界－運転手ウインドシールド」（視界－ＤＷ）がリストから選択されてもよい。視界－ＤＷ性質を選択すると、快適さ－運転手頭上スペース、安全性－ルーフ衝突、空力－ピークルーフ高さなど、いくつかのリンク／結合された、または影響を受ける性質１００３が自動的に特定されて、ユーザに表示されてもよい。さらに、注釈または説明される性質を伴う現在のモデルの図表表現がユーザに表示されてもよい。一部の事例において、注釈される性質は、フォーカス性質に強く相関または関連する性質またはファクタであり、説明目的でユーザに提示されてもよい。本例では、図１０Ｃに示されているように、ウインドシールド（視界－ＤＷ）性質を表現するために、異なる４つの車体高１０８１～１０８４が表示される。車体高制限の緩和は、運転手に改善された前方道路の可視性を提供するよう、より大きな、または傾斜が垂直方向により近い、ウインドシールドガラスを可能にしてもよい。

図１０Ｃに示されるように、車体高に対する調節範囲は、調節の影響を受けてもよい。４バージョンの設計モデル１０６１～１０６４は異なる４つの高さ１０８１～１０８４に対応し、第３のモデル１０６３がベースラインモデルを表現する。

表１００５は、結合関係を含む特定されたすべてのフォーカス性質のクロスマトリクスとしてもよい。例えば、表１００５に示されるように、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、およびＴ６の６つの対によって結合関係が特定および表現されてもよい。

さらに、フォーカス性質の各対が、ユーザ選択可能なスライダコントロール１００７とともに表示されてもよく、ユーザはスライダを調節することを選んでもよく、選ばなくてもよい。ユーザは、スライダの位置を調節することにより対の性質間での選好レベルまたはトレードオフを決定するよう促されてもよい。

前述したように、結合関係は他の多数の形で表現され得る。例えば、フォーカス性質の同じリストが、図１０Ａの四面体１０９４の形態で示されてもよい。これは、スライダが動かされるにつれてライブ更新により画面上に示されてもよい。４つの性質それぞれが、四面体の１つの頂点にマッピングされてもよい（視界－ＤＷ１０９５、快適さ－ＤＨ１０９６、安全性－ＲＣ１０９７、および空力－ＲＨ１０９８）。合計６つの縁に対し、各縁は、２つの性質の対になった順列を表現してもよい。各トレードスライダＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、およびＴ６は、６つの縁のうちの１つに沿った点を表現する。各対のスライダが設定するパーセンテージを、縁に沿って存在する点として表現できる。

一部の事例において、トレードオフの選択に対応する車両モデルの図表表現が、即時にユーザ１０１１に表示されてもよい。ユーザは、自身が示したトレードオフの選好の結果としての、設計モデルに対する直接的または間接的変更を、直ちに可視化できてもよい。

一部の実施形態において、ユーザ選好重視の設計のためのフォーカスファクタおよびトレードオフオプションの可視表現と、設計の可視表現とが、デバイス上でユーザに表示されてもよい。図１０Ｄは、本開示の実施形態による、グラフィカルユーザインターフェースおよびユーザインタラクションを提供するデバイスの例を示す。一部の実施形態において、デバイスはコンピューティングデバイスであってもよい。デバイスは、ユーザ入力される選好の可視表現を表示するディスプレイ１０２３を含んでもよい。ディスプレイ画面は、タッチセンシング入力機能を含んでもよく、含まなくてもよい。デバイスは、プロセッサおよび／またはメモリを含んでもよい。メモリは、設計ステップまたは計算などの１つ以上のステップを実行するためのコード、論理、または命令を含んだ非一時的なコンピュータ可読媒体を含んでもよい。プロセッサは、非一時的なコンピュータ可読媒体に従ってステップを実行するよう構成されてもよい。デバイスは、デスクトップコンピュータ、セル、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、サーバ、またはその他任意のタイプの計算デバイスとしてもよい。デバイスは、３－Ｄプリンタと通信していてもよい。デバイスは、ネットワークデバイスであってもよく、そうでなくてもよい。一部の実施形態において、デバイスは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、電気通信ネットワーク、データネットワーク、またはその他任意のタイプのネットワークなどのネットワークを接続できてもよい。

一部の実施形態において、ユーザは、ユーザインタラクティブデバイス１０１９を介して選好カーソルを動かすことができてもよい。そのようなユーザインタラクティブデバイスの例には、キーボード、ボタン、マウス、タッチスクリーン、タッチパッド、ジョイスティック、トラックボール、カメラ、マイクロフォン、モーションセンサ、熱センサ、慣性センサ、またはその他任意のタイプのユーザインタラクティブデバイスが含まれ得る。

層５

再び図８を参照する。層５（８０９）は、機械学習最適化のレベルを指してもよい。このレベルでは、設計最適化は、実際の製品および／または物理モデルを用いた実験からのデータを伴ってもよい。一部の実施形態では、設計、製造経験、設計経験、製造性能、および製品性能などのデータベースが蓄積されて定期的に更新されてもよい。例えば、データベースに記憶されたデータは、プロセスの最終的な結果を捕捉するように、コンポーネントまたは製品の配送後に生成されるフィードバックを含んでもよい。結果は、例えば満足または不満足のいずれかであってもよい。例えば、データベースは、製品のライフサイクル全体から収集されたデータを含んでもよい。データの集合は、製品製造（採鉱／原料以前から始まる）、設計プロセス、製造、配送、現場での使用、および最終的な再利用を含んでもよい。別の例において、様々な実際の条件のもとで類似製品の性能から集められる過去のデータが記録および解析されてもよい。一部の実施形態において、車両設計データベースの場合、データはさらに、例えば選好、傾向、運転挙動などの顧客に関係する情報をさらに含んでもよい。例えば機械学習、ニューラルネットワーク解析技術などの技術を使用して、データベースから知識およびパターンが抽出されてもよい。

一部の実施形態において、物理データのデータベースから抽出される情報が、設計モデルに対するさらなる修正および改良を誘導するために使用されてもよい。例として、パーソナライズされた最終的な設計製品を実現するために、顧客の挙動に関する情報が、設計最適化プロセスにおいて考慮に入れられてもよい。実際の物理的製品から分かる情報が、設計最適化を改善して、従来型の数学モデルおよび数値シミュレーションのみに基づいて実現するのは困難な製品を生み出すかもしれない。

図１１は、例示的な設計最適化サイクル中のデータフローの図を示す。一部の実施形態において、１つ以上の最適化サイクルが、本開示の複数層に関与してもよい。前述した３－Ｄプリントされた構造に基づく様々な物体を、提示される方法により最適化できる。以下の実施形態は、車両構造設計を例として使用するが、最適化方法は、車両のエンジンまたはタイヤなど任意のサブシステムに適用されること、または他の非自動車両の構造の設計に使用されることが可能である。

一部の実施形態において、設計最適化サイクルは、車両のパラメトリックＣＡＤ（コンピュータ支援設計）モデル１１０１から開始してもよい。初期車両モデル１１０１は、例えば構造、タイヤ、エンジン、ドア、トランスミッション、冷却システムなど、車両の完全なパラメトリック記述を含んでもよい。初期車両モデル１１０１は、各コンポーネントおよびそれらが相互にどのように取り付けられるかの３次元記述を含んでもよい。初期車両モデル１１０１はさらに、様々なガラス、金属、ゴム、およびプラスチックコンポーネントの材料の性質を含んでもよい。前述したように、初期設計として使用可能な多数の設計モデルを記憶するためにデータベースが使用されてもよい。

試験計画＆条件１１１１は、車両のために定められた、予め定義された試験のセットであってもよい。一部の実施形態において、試験計画は、コンピュータ符号化命令のセットとして実装された様々なシミュレーションモジュールを含んでもよく、試験条件は、関連する試験計画に様々な試験目的で適用されるパラメータのセットを含んでもよい。シミュレーション試験ユニット１１０３は、車両モデル１１０１および試験計画＆条件１１１１を取得してもよく、さらに、解析ソフトウェアを用いてシミュレーション試験を実行する。例えばシミュレーションプログラム１１０３は、モデルを、極限挙動を引き出し得る、ストレスの高い一連の操縦のシミュレーションにさらしてもよく、適切な時点における性能が測定されてもよい。

試験計画＆条件１１１１は、所定のいくつかの試験状況のもとで、モデルがどのように作動するかを評価するための物理試験プロセスを記述してもよい。例えば試験条件は、例えば周囲温度および周囲湿度、気圧、風速および風向、ならびに（日中、夜間、赤道、または高緯度試験の）太陽放射負荷を指定してもよい。別の例では、試験条件は、例えば衝突（非線形過渡現象）、ＮＶＨ（周波数領域）、剛性（線形静的）、耐久性（線形静的）、空力（ＣＦＤ）など、総合的荷重状態を含んでもよい。一部の試験条件は、車両故障を故意に誘発するほど極端であってもよい。どこに、またはどのように故障が発生するかを発見および測定することが、試験の重要な特徴となり得る。例として、シミュレーションは、車両の様々なコンポーネントが、衝突などのシナリオの間にどのように移動または変形し得るかの指示を提供してもよい。別の例では、解析は、経時的試験計画を含んでもよく、例として、ゼロ速度で開始して、特定のランプ速度で最大まで加速し、所定の中間地点、速度、方向転換、または障害物のリストをうまく処理し、再びゼロまで減速する車両の試験を実行することにより、車両の性能が評価されてもよい。

シミュレーション試験ユニット１１０３は、複数のシミュレーションとして起動可能なソフトウェアパッケージのセットを含んでもよい。ソフトウェアパッケージのセットは、同時に実行してもよく、しなくてもよい。一部の実施形態において、ソフトウェアパッケージは、試験計画および条件１１１１により指定される、それぞれの特有の計画および条件に従って、試験を実行するよう命令されてもよい。この複数のシミュレーション試験は、車両性能のいくつかの異なる側面の測定を可能にし得る。ＡＮＳＹＳ、ＡｕｔｏＣＡＤ、Ａｕｔｏｄｅｓｋ、ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ、Ｎａｓｔｒａｎ、Ｆｌｕｅｎｔ、またはｐｒｏ／Ｅｎｇｉｎｅｅｒなど、様々なシミュレーション解析ソフトウェアが、様々な設計解析のために使用され得る。

一部の実施形態において、複数のソフトウェアパッケージを複数の同時シミュレーションとして起動でき、これにより、車両性能のいくつかの異なる側面の測定を同時に可能にすることができる。他の実施形態では、複数のソフトウェアパッケージが逐次的に起動されてもよい。同じソフトウェアの複数のコピーを、試験条件の様々なセットのもとで同じ性能パラメータを試験するために起動できる。例えば、同じ車両モデルを、同じ試験路で同じソフトウェアを使用して、暑い夏、寒い冬、雨降り、雪が降って氷に覆われた道路の様々な天候条件のもとで走行させることができる。この試験で捕捉される結果の試験範囲は、オールシーズンの性能の、凝縮された上位スナップショットを提供し得る。

一部の実施形態において、複数のシミュレーション試験を同じコンピュータ上で実行できる。任意選択で、複数のシミュレーション試験が、ネットワークを介して通信していてもしていなくてもよい複数のコンピュータ上で実行されて、迅速な並列の性能特性決定を可能にしてもよい。一部の実施形態において、非常に広範なセットの性能特性が短時間で収集され得るように、数百または数千の試験が並列して実行されてもよい。例えば、オールシーズン試験の事例では、季節的なそれぞれの変形が別個のコンピュータ上で実行されてもよい。試験計画および条件の範囲は、任意の特殊な車両能力に適するよう必要に応じて適合させることができる。

図１２は、シミュレーション試験ソフトウェアの１サイクルからの例示的な出力のレンダリング１２００を示す。これは、線形ノード位置および管の構造的関係の構造解析である。示されている構造は、ノード位置および構造的関係の感度解析を用いる、ノードに基づく車両フレームである。現在の最適化目的との関連で、構造のいくつかの部分は、ノード位置および構造的関係に対する感度がより高いかもしれない。本例では、（図１２に見られる）構造の左側１２０１が、構造の右側１２０３よりもノード位置に対する感度が高い。このシミュレーション試験結果は、構造の左側に対する１つ以上の改変を主導し得る。

再び図１１を参照する。試験段階が進行するのに伴い、様々な試験からの測定結果が、数値の読取り値のベクトルの形態の性能試験結果１１０５として蓄積および記録されてもよい。ベクトルは、例えば、燃料消費、登坂能力、およびストレス下での温度などの測定を含んでもよい。ベクトルはさらに、標準化された行程または運転サイクルにわたって順守される時間系列を組み入れてもよい。

シミュレーションされた試験が完了した後、蓄積された性能試験結果１１０５が最適性評価ユニット１１１５により評価されてもよい。最適性評価ユニット９１５は、モデルの性能の容認可能性を測定するために、目標＆制約１１１３として表される、予め選択された目標状態を使用してもよい。モデルの現在の性能レベルから目標性能レベルまでの距離を定量的に測定できる。性能空間におけるこのベクトルの方向が、後続の最適化反復のための増分ステップサイズ、ステップ方向、重み係数などの設定を変更することによりさらなる最適化を誘導するために使用されてもよい。

図１３は、最適性評価ユニット１１１５により評価される例示的な性能試験結果１１０５のグラフを示す。本例において、グラフは、２つの軸「試験スコアＡ」および「試験スコアＢ」を構成する性能試験結果ベクトル１１０５の２つの次元を表す。２つの試験スコアは、燃費および登坂能力など、２つの任意のファクタを表現することができる。

２つの軸は、左下が最も望ましくない四半分、右上が最も望ましい四半分となる方向になっている。図１３のパートＡにおいて、点１３５０は、目標状態の推定座標を表現し得る。角と目標との間には、過剰な機能を持つかまたは過度に能力の高い製品条件を表現する超過空間が存在してもよい。

単一のシミュレーション試験の性能試験結果ベクトルの試験結果が、点１３４１として表現されている。制約線１３４８は、このグラフでは表現可能でない試験結果ベクトルの他の次元により課される限界範囲を表現してもよい。制約線１３４８の右側のエリアは、製品の機能面のニーズに違反するかもしれず、したがって、このエリアには容認可能な解がない。パートＡのグラフは、目標１３５０が、制約された空間の外にあることを示す。これは、目標点１３５０が、試験スコアＡと試験スコアＢとの間のいかなる単純なトレードによっても達成できないことを示す。この事例は、目標の方向は明確に述べられているが、それに対する解がなにも直接的に可視でも達成可能でもない、典型的な製品性能空間に対応し得る。

この事例では、パートＢに示されるとおり、点１３５１および点１３５２は、最適候補として表示されている。点１３５１および１３５２は、いずれも制約範囲線１３４８を満足し、且ついずれも目標点１３５０に近い。後続のステップは、満足のいく最適な解を発見するために、ソフトウェアがどのようにこの空間を探査するかを示す。

試験結果点１３４１は、現在の車両モデルに対してシミュレーション試験を実行することによりもたらされる。一部の事例では、モデルがその表明された性能目標に大幅に足りないことを性能試験結果ベクトルが示す場合、試験の結果は最適以下と類別されてもよい。この事例において、モデルは、その性能を改善するためにモデルの修正を必要としており、最適性評価ユニット１１１５は、目標および要件を含む命令を設計改変ユニット１１０７に提供してもよい。

別の事例では、モデルが性能目標を達成または超過したと試験が示すと、試験結果は、このスコア次元においては十分であるかもしれない。この事例では、現在の改変方向におけるさらなる最適化は、大きな価値をもたらさないかもしれない。その結果、最適性評価ユニット１１１５によって、反復プロセスは方向転換または終了される。

さらに別の事例では、１つ以上の制約面が超過されたことを試験が示すと、設計違反が発生した可能性がある。この事例では、最適性評価ユニット１１１５は、最適化プロセスが前の高スコア設計反復に「後退」することを命令してもよい。これは、最も最近の設計変更の効果を取り除く。低下傾向の発見は、このパラメトリック方向におけるさらなる増分探査に生産性がないことの現れである。同様に、制約面が増分改善を妨げていることが分かった場合、これは局所最適に到達したことの現れである。

図１１を参照する。最適性評価ユニット１１１５が、現在のモデルが性能目標を達成したことを確認した事例では、設計プロセスは終了してもよく、現在のモデルが最適車両モデル１１１７として出力されてもよい。最適性評価ユニット１１１５により改変要件が示される事例では、設計改変ユニット１１０７が、初期車両モデル１１０１に増分の改変を加えて、改変された車両モデル１１０９をもたらしてもよい。

一部の実施形態において、改変は、もとのモデル１１０１の１つ以上の設計パラメータに加えられてもよい。パラメータは、すべての車両パラメータのうちのフォーカスサブセットから選択されてもよい。一部の事例において、誘導された最適化の場合、パラメータは手動で選択されてもよい。他の実施形態において、パラメータは、オープンなまたは車両全体の一般的最適化の事例で、自動的に選択されてもよい。一部の実施形態において、パラメータは、前述したように、様々な設計改良レベルにて改変できる。

モデル１１０９が改変された後、新たな更新された車両参照設計として初期車両モデル１１０１に取って代わってもよい。

一部の実施形態において、シミュレーション試験ユニット１１０３、最適性評価ユニット１１１５、および設計改変ユニット１１０７は、１つ以上のカスタムソフトウェアプログラムにおいて実装されてもよい。１つ以上のソフトウェアプログラムが、１つ以上のシミュレーションおよび解析ソフトウェアプログラムとインターフェースで連動するよう構成されてもよい。一部の実施形態において、１つ以上のデータベースが、他の箇所に記載された設計プロセスに関与するデータ（例えば初期車両モデル１１０１、試験計画＆条件１１１１、目標および制約１１１３、性能試験結果１１０５、改変された車両モデル１１０９、最適車両モデル１１１７など）を記憶するために含まれてもよい。

一部の実施形態では、反復結果を可視化することにより最適化の方向を追跡できる。最適化経路と目標とを比較することにより、さらなる最適化の方向が決定されてもよい。図１３のパートＣのグラフは、４つの連続した反復１３４１、１３４２、１３４３、および１３４４からの性能試験結果スコアを示す。各結果は、インタラクティブに改変されるモデルに対して実行されるシミュレーション試験のセットによりもたらされる。一部の実施形態において、改変は設計変数に対して適用されてもよい。最適化経路のパターンは、各性能試験スコア１３４１、１３４２、１３４３、および１３４４に対する連続した変更において明白かもしれない。

別の側面において、本開示は、３－Ｄプリントされた構造に基づく物体を設計する方法およびシステムを提供し、設計プロセスは、ユーザ選好および物理データを動的に組み入れて、パーソナライズされた効率的な設計を可能にする。

一部の実施形態において、設計の要件は、異なる層での層状設計プロセスに組み入れられてもよく、よって、多数の設計モデルの改変、試験結果、解析が発生してもよい。一部の実施形態において、設計プロセスの間に関与する様々なデータが、１つ以上のデータベースに記憶されてもよい。

図１４は、一部の実施形態に従ってデータベースに含まれ得るデータの例を示す。なお、車両設計は本明細書において例示目的で使用されており、その他任意の設計製品に関係するデータが、特定の設計に基づいてデータベースに記憶され得る。

データベース（単数または複数）は、データ（例えば文章構造、文章要素、語、および各文章要素の画像など）を記憶するよう構成された１つ以上のメモリデバイスであってもよい。さらに、一部の実施形態においてデータベース（単数または複数）は、ストレージデバイスを伴うコンピュータシステムとしても実装され得る。一側面において、データベース（単数または複数）は、開示された実施形態に適合する１つ以上の動作を実行する最適化システムのコンポーネントにより使用されてもよい。当業者には当然のことながら、開示された実施形態は、データベース（単数または複数）のこの構成および／または配置に限定されない。

一部の実施形態において、データベース１４１０は、設計および実際の製品のモデルに関するデータを含んでもよい。データベース（例えばライブラリ、車両設計リポジトリ）は、設計段階の間に作成および使用されてもよい。データベースは、コンピューティングデバイスの、１つ以上の不揮発性メモリ上に記憶されてもよい。データベースは、ユーザ／設計者のローカルコンピューティングデバイス上に記憶されてもよい。さらにデータベースは、様々な位置の複数のユーザによりアクセス可能とすることができるクラウドインフラストラクチャで記憶されてもよい。個々の車両のために設計および製造された、ノードおよび連結部、シャーシのサブアセンブリ、シャーシの基礎構造、シャーシのモジュール、および／またはシャーシが、データベースに記録されてもよい。各部品の様々な特性および対応する識別子がデータベースに記録されてもよい。そのようなデータベースは、ユーザが別の車両の設計および製造を開始するときにテンプレートとして使用されてもよい。そのようなデータベースはさらに、以前に製作された車両の整備および／または拡張のための参照として使用されてもよい。

一部の実施形態において、データベース１４１０は、設計のモデルに関するデータを含んでもよい。一部の実施形態において、モデルは物理的なモデルであってもよく、その結果、関連データは、物理的なモデルを用いた実験、システム試験、車両実地試験からのフィードバックを含んでもよい。この事例では、フィードバックデータを取得するために、感覚的没入、モニター、および人間としての体験などの任意の適切な手段が使用されてもよい。他の実施形態において、モデルは数学モデルであってもよく、その結果、データは１つ以上の車両などの数値シミュレーション、試験、解析、パラメトリックモデル、または設計記述に関係してもよい。

例えばデータベース１４１０は、参照車両設計、環境および試験仕様、製品要件、顧客の選好、動的モデル、マイクロファクトリーおよび製造スペック、材料およびコンポーネント仕様、車両現場運転ログ、ならびに生産終了ログのライブラリを含んでもよい。

層状の車両設計および最適化プロセス中、データベース１４１０は、５層式設計プロセス１４１１に結合されてもよい。例えばデータベースは、予め定義された要件、ユーザ入力された選好、試験計画、性能最適化データ、製造最適化データ、およびライフサイクル最適化データなどの設計プロセスに関連するデータをインタラクティブに読み取ってもよい。一部の実施形態において、データベースにより追跡可能な、車両の基本動作に関する要件および目標が、変更および改良されてもよい。前述したように、要件は、参照車両から引き継がれてもよく、性質リストから修正されてもよく、または一から作られてもよい。要件は、例えば統治機関または認可機関により設定される運用規則、連邦安全規格、燃料および排気規格、道路状況の記述、環境記述などを含んでもよい。これらの要件は、どの国の法域かなど、どこで車両が運転されるか、および、車両の目的（例えば小型トラック、乗客の通勤車、緊急時対応車両、またはレース用自動車）に従って変化し得る。

一部の要件は、車両設計の開始時に一度定義されてもよく、この定義は、車両の寿命にわたって不変であり続ける。これらの要件は、基本的な車両定義プロファイルまたは車両の基本定義に影響を及ぼし得る。

他の要件は、ユーザ選好など、設計プロセスの最中に定義されてもよい。これらは、車両タイプおよび全般的なサイズを含んでもよく、他の箇所に記載されたように、経済性、性能特徴、サイズ、およびスタイル、ならびに他の派生する属性などの、顧客要求に対処するファクタ間の基本的ないくらかのトレードオフを確立してもよい。

その一方で、データベースはさらに、車両モデル性能の様々な側面の測定、設計プロセスの全部または一部のステップにおけるモデルパラメータなど、設計プロセス中に生成されるデータを記録してもよい。

一部の実施形態において、データベース１４１０はさらに、実際の製品１４１３に関するデータを含む。こうした外部情報源１４１３が、物理的な結果について実世界のフィードバックを提供してもよい。これらの情報源１４１３からのデータは、製造中の予期せぬ変動または公差（例えばＧＤ＆Ｔ）、以前は知られていなかった物理現象、および最適化の意図しない結果を含むことができる。例えば、データベースに記憶されたデータは、プロセスの最終的な結果を捕捉するように、コンポーネントまたは製品の配送後に生成されるフィードバックを含んでもよい。結果は、満足または不満足のいずれかであってもよい。例えば、データベースは、製品のライフサイクル全体から収集されたデータを含んでもよい。データの集合は、製品製造（採鉱／原料以前から始まる）、それらの設計プロセス、それらの製造、配送、現場での使用、および最終的な再利用を含んでもよい。別の例において、様々な実際の条件のもとで類似製品の性能から集められる過去のデータが記録および解析されてもよい。一部の実施形態において、車両設計データベースの場合、データはさらに、例えば選好、傾向、環境および道路条件、運転挙動などの顧客に関係する情報をさらに含んでもよい。

３－Ｄプリントされたノードに基づく製造システムにおいて、データが捕捉されてデータベース１４１０に組み入れられ、後続製品の設計中または既存製品の見直し中に情報が考慮されることを可能にしてもよい。一部の実施形態では、データフィードバックがリアルタイムで生成および表示されることが可能である。

図１５は、実施形態による、製造およびその他プロセスから取得され得るデータの例を示す。図１５に示されるように、データは、使用される材料（例えば粉体、材料タグ、プロセスパラメータなど）、プリントマシン（例えばコンポーネント試験データ、マシンプリントデータ、部品タグなど）、アセンブリマシン（例えば試験データ、アセンブリタグなど）、車両データ（車両の型追跡、ノード追跡）、スマートノード（例えばビルトインセンサ、利用データなど）など、様々なエリアから取得され得る。一部の実施形態では、顧客に配送される前に設計が改善され得るように、物理的製品からのデータが設計プロセスに短期間で返されてもよい。データはデータベース１５００に記憶できる。

例えばデータは、力、利用活動および状態、圧力、温度、および／またはその他任意のパラメータを検出するために、ノードまたは継手（スマートノード）に統合されたセンサにより捕捉されてもよい。一部の実施形態において、センサは、３－Ｄプリントプロセスを用いて継手に統合されてもよい。センサは、継手または管の大きな故障を検出してもよい。統合されたセンサは、衝突後、車両の継手またはその他コンポーネントが使用に適するかどうかを判断してもよい。センサから捕捉されたデータは、設計に対するさらなる改良が可能になるように、適時な形で設計の実世界性能結果を提供してもよい。

一部の実施形態において、本開示は、個人がその所望の構造を設計できるようにしてもよい。この事例において、データベースは、ユーザ固有のデータを含んでもよい。データベースは、個人の注文履歴、出荷についての選好（例えば組立済みの構造、半組立品、または完全カスタムの車両）、個人の運転傾向、運転経験に関するレポート、安全性などを含んでもよい。

本開示はさらに、現場での性能に関係する部品または部品品質に対する調節を可能にし得る。例えばデータベースは、保証請求、または顧客の苦情のエリアに基づく、設計変更のきっかけを含むこともあるであろう。システムは、任意の数の性能基準に基づいて更新されてもよく、設計は、性能、耐久性、アラインメント、摩損、または他の問題に対処するために調節されることになる。

図１６は、本開示の実施形態による、例示的な設計最適化システム１６００の概略ブロック図を示す。設計最適化システムは、本明細書の他の箇所に記載されたように設計および最適化動作を実行するよう構成されてもよい。設計最適化システム１６００は、１つ以上のプロセッサ１６０１、メモリ１６０３、グラフィカルユーザインターフェース１６０５、およびユーザインタラクティブデバイスを含むデバイスを含んでもよい。メモリは、設計ステップまたは計算などの１つ以上のステップを実行するためのコード、論理、または命令を含んだ非一時的なコンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリは、図１４に記載された１つ以上のデータベースを含んでもよい。プロセッサは、非一時的なコンピュータ可読媒体に従ってステップを実行するよう構成されてもよい。グラフィカルユーザインターフェースおよびユーザインタラクティブデバイスは、図１０Ｄで説明されたように、ユーザが設計に対する選好および要件を入力できるようにしてもよい。デバイスは、デスクトップコンピュータ、セル、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、サーバ、またはその他任意のタイプの計算デバイスとしてもよい。当然のことながら、本明細書の設計最適化という用語は、設計のカスタマイズまたはパーソナライズを指すことができ、本記載全体で区別なく使用され得る。

特定の実施形態において、デバイスは、フロントエンドデバイスとして動作するよう構成されたサーバに実装されるクラウドベースの処理クラスタであってもよく、フロントエンドデバイスは、グラフィカルユーザインターフェースをユーザに提供するよう構成される。サーバは、１つ以上のプロセッサ、プロセッサ（単数または複数）により実行されるソフトウェア命令を記憶する１つ以上のメモリデバイス、およびデータなど、既知のコンピューティングコンポーネントを含んでもよい。サーバは、１つ以上のプロセッサと、プログラム命令を記憶する少なくとも１つのメモリとを有することができる。プロセッサ（単数または複数）は、特定の命令セットを実行できる、単一または複数のマイクロプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、またはデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）とすることができる。コンピュータ可読命令は、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｋ－ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ：コンパクトディスク読取り専用メモリ）、およびＭＯ（ｍａｇｎｅｔｏ－ｏｐｔｉｃａｌ：光磁気）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ－ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ：デジタル多用途ディスク読取り専用メモリ）、ＤＶＤ ＲＡＭ（ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ－ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ：デジタル多用途ディスクランダムアクセスメモリ）、または半導体メモリなど、有形の非一時的コンピュータ可読媒体上に記憶可能である。あるいは、本明細書に開示された方法は、ハードウェアコンポーネントに実装されること、または、例えばＡＳＩＣ、専用コンピュータ、または汎用コンピュータなどのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせに実装されることが可能である。

前述したように、サーバは、クラウドコンピューティングネットワークなどのデータネットワークにおけるサーバであってもよい。サーバは、データを伝送し、リクエストを受理し、他のコンピューティングデバイスおよび／またはユーザインターフェースとともに作業を分散するようプログラムされたコンピュータとすることができる。さらに、サーバは、ウェブサーバ、エンタープライズサーバ、またはその他任意のタイプのコンピュータサーバを含んでもよい。

設計最適化システム１６００は、３－Ｄプリンタ１６２０と通信していてもよい。例えば３－Ｄプリンタ１６２０は、上記の図１Ａ～図１ＤのＰＢＦシステム１００などのＰＢＦシステムとすることができる。設計最適化システム１６００は、３－Ｄプリンタと共同設置されていてもよく、されていなくてもよい。３－Ｄプリンタ１６２０は、ソフトウェアプログラムにおいて開発された設計に従って構造をプリントしてもよい。３－Ｄプリンタは、付加製造および／または除去製造により物体を生成するよう構成できる。３－Ｄプリンタは、金属物体、複合物体、または重合体物体を形成するよう構成できる。３－Ｄプリンタは、直接金属レーザ焼結（ＤＭＬＳ）プリンタ、電子ビーム溶解（ＥＢＭ）プリンタ、溶解積層モデリング（ＦＤＭ）プリンタ、またはＰｏｌｙｊｅｔプリンタであってもよい。３－Ｄプリンタは、チタン製、アルミニウム製、ステンレス鋼製、構造用プラスチック製、またはその他任意の構造材料製の継手をプリントしてもよい。前述したように、設計最適化システム１６００はさらに、データベース１６１０を含んでもよい。データベースには、デバイスがアクセスできてもよく、データベースは、図１４で説明されたのと同じデータベースとすることができる。

設計最適化システム１６００は、１つ以上の外部デバイス１６３１－１、１６３１－２、および１６３１－３と通信していてもよい。１つ以上の外部デバイスは、本明細書の他の箇所に記載されたように、シミュレーション試験、解析、最適化を実行するよう構成されたコンピューティングデバイスであってもよい。様々な動作が外部デバイス上で同時実行されてもよく、されなくてもよい。外部デバイスは、設計最適化システム１６００から命令、パラメータ、設計モデルなどを受信して、命令に従って解析結果または任意の結果を設計最適化システムに出力してもよい。通信はネットワーク上で発生してもよい。ネットワークは通信ネットワークであってもよい。通信ネットワーク（単数または複数）は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはインターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含んでもよい。通信ネットワーク（単数または複数）は、送受信機、受信器、および中間でメッセージをルーティングするための様々な通信チャネル（例えばルータ）を含む電気通信ネットワーク（単数または複数）を含んでもよい。通信ネットワーク（単数または複数）は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ：Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、ＦＩＲＥＷＩＲＥ、グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーションズ（ＧＳＭ：Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、拡張データＧＳＭ環境（ＥＤＧＥ：Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄａｔａ ＧＳＭ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ：ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）、時分割多元接続（ＴＤＭＡ：ｔｉｍｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ－Ｆｉ、ボイスオーバーインターネットプロトコル（ＶｏＩＰ：ｖｏｉｃｅ ｏｖｅｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、Ｗｉ－ＭＡＸ、またはその他任意の適切な通信プロトコルなど、様々な有線または無線プロトコルを含む任意の既知のネットワークプロトコルを使用して実装され得る。

図１７Ａ～図１７Ｂは、地上高基準を満足するための、車両前部構造の構成要素の例示的な修正を示す。修正は、例えば図２の統合器２１９などの統合器により決定されてもよい。図１７Ａは、車体前部構造の設計モデル１７０１を示す。設計モデル１７０１は、例えば初期設計モデルであってもよく、または、上述したものなどのマルチファクタ統合型設計プロセスの複数の反復後に決定された設計モデルであってもよい。クラッシュレール１７０３および底部フレームレール１７０５は、衝突荷重を底部構造に伝達するように設計されたＣＡＤ最適化ノード１７０７により接合される。設計モデル１７０１は、政府により規制された要件に基づくバンパ高さ１７０９を有する。設計モデル１７０１はさらに、地上高１７１１を有する。本例では、地上高１７１１は最小地上高基準を満足しない。統合器２１９などの統合器は、例えば地上高を高くすることによって設計モデルを修正することができる。高くされた地上高の情報は、更新された設計モデルを解析して解析結果を統合器に提供するためにＣＡＤ解析コンポーネントに送信されることが可能である。この例では、ＣＡＤ解析コンポーネントにより提供される解析は、図１７Ｂに示されるように、修正されたノード構造を含むことができる。

図１７Ｂは、ＣＡＤ解析コンポーネントによって提供された解析に基づく更新された設計モデル１７１３を示す。具体的には、増大した地上高１７１５により示されるように、車両の地上高が増大されなければならない。これは、クラッシュレール１７０３とフレームレール１７０５との間の高低差を削減した。ノード設計は、解析されて、ＣＡＤ修正されたノード１７１７に自動的に再算定された。このようにして、例えば、ＣＡＤ解析コンポーネントにより提供された解析（すなわちＣＡＤ修正されたノード）を、統合器によって、更新された設計モデル１７１３に統合できる。図示されてはいないが、統合器はさらに、複数の他の解析コンポーネントから、更新されたコスト、更新された重量、更新された衝突シミュレーション結果、更新された空力特性など、更新された解析結果を受信することができる。複数の様々な解析コンポーネントからの更新された解析結果のすべてを、更新された設計モデル１７１３を決定するために統合器により統合できる。車両基準のすべてが満足されれば、反復は終了でき、３－Ｄプリント命令を、ＣＡＤ修正されたノード１７１７などの１つ以上の部品をプリントするために生成できる。一部の部品は、例えば、供給システムを介して注文できるＣＯＴＳ部品であってもよい。

更新された設計モデル１７１３によってすべての車両基準が満足される事例であっても、システムは反復的に設計を最適化し続けてもよい。様々な実施形態において、一部の基準を、改善することがより望ましいものとして重み付けできる。例えば、すべての車両基準が満足されると、システムは、車両総コストを改善しようと試行する前に、抗力係数を改善しようと試行してもよい。

図１８は、例示的なマルチファクタ統合型設計プロセスを示す。図１８は、製品計画１８０１の基礎を構成することができるいくつかの例示的なユーザ入力を示す。製品計画１８０１の様々な要素が、例えばコンピュータディスプレイ上のグラフィカルユーザインターフェースにおいてユーザに提示され得るスライダ、セレクタなどによりユーザ選択可能であってもよい。例えば、対象顧客が私用または商用として選択されてもよい。人口統計学情報も入力されてもよい。例えば北米、欧州など、１つ以上の市場が選択されてもよい。生産量は、例えば低い量から高い量に及ぶスライダを用いて選択できる。対象メーカー小売価格（ＭＳＲＰ：ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｒｓ ｒｅｔａｉｌ ｐｒｉｃｅ）は、単一の値または或る範囲の値のいずれかとして入力できる。最高速度（例えば遅いから速い）、オン／オフロード特性などの性能特性を選択できる。自律性のレベルを選択できる。例えば車両の部品をプリントするために利用可能な３－Ｄプリントの量対使用され得るＣＯＴＳ部品の量などの製造特性を選択できる。

システムは、製品計画１８０１の入力に基づいて製品記述１８０３を生成することができる。例えば、製品記述１８０３は、例えばブランドアイデンティティ、製品画像、主要な機能性、乗員数、法的要件、コスト、排気、最高速度、加速性、操作性、オフロード適応性、積荷適応性、ＮＶＨ、ＧＶＷ、生産量、製造プロセスなどの要素を含んでもよい。

製品記述１８０３は、車両構造設計解析１８０５の基礎を構成することができる。つまり、製品記述１８０３に基づいて具体的な車両基準を判断できる。基準は例えば、次のものなどの入力された基準を含むことができる：地上高、重心要件、空力要件、底部構造深さ、またぎ高さ／幅、出入りのしやすさ、地上からの視点高さ、前方視野、頭上スペース要件、全高限界、設計－プロポーション、および自律性レベル（運転手の位置付け）。ハードポイント出力および到達可能基準は、次を含むことができる：踵点Ｘ＆Ｚ位置、母趾球Ｘ＆Ｚ位置、Ｈ点Ｘ＆Ｚ位置（ＳｇＲＰ）、背面角、有効頭上スペース点、前上がり角、前下がり角、眼の楕円位置、頭部の輪郭位置、脛ＣＬ位置、大腿部ＣＬ位置、およびＶ１＆Ｖ２視点。影響を受ける／促進されるシステム位置基準は、次を含むことができる：運転席、ハンドル、ペダル、シフタ、ダッシュボード、フロア、前ドア開口部（Ａ－Ｂフランジ）、インストルメントクラスタ遮蔽、カウル高さ、ヘッダー位置、ルーフ高さ、Ａピラー遮蔽、手を伸ばす範囲（すべてのコントロールおよびスイッチ）、ミラー、ＦＭＶＳＳ２０８に関する衝突空間の後面、シートトラック移動範囲、後部乗員配置、全高、およびニーブロッカー。他の入力基準は次を含むことができる：積荷寸法／容積、積荷重量、望ましいリフトオーバー高さ、および（エレメント、窃盗、衝撃からの）保護要件。他のハードポイント出力／到達可能基準は、次を含むことができる：トランク／ベッド寸法、車内高さ＆幅寸法、荷床高さ、リフトオーバー高さ、荷積み用の開口（Ａ－Ｂフランジ）。他の影響を受ける／促進されるシステム位置基準は、次を含むことができる：座席、車体構造（フロア、底部フレーム、クロージャ）、車軸位置、タイヤプロファイル、全寸法、衝突荷重、耐久性試験、およびサスペンション選択。

したがって、製品計画１８０１の形態でのユーザ入力に基づいて判断可能な、多数の具体的な基準があり得る。

図１９は、例示的な統合型設計プロセスを示すフローチャートである。プロセスは、例えばコンピュータ実行可能プログラム命令を実行するプロセッサにより実行できる。様々な実施形態において、統合器２１９などの統合器が、図１９に示されたプロセスを実行することができる。統合器は、車両の設計モデルに基づく情報を複数の解析コンポーネントに送信（１９０１）することができる。例えば統合器は、初期設計モデルを使用することができ、空力コンポーネントなどの第１の解析コンポーネントに関連する設計モデルについての特定の情報を判断することができ、その情報を第１の解析コンポーネントに送信することができる。同様に、統合器は、関連情報を判断して、他の解析コンポーネントに送信することができる。各解析コンポーネントに送信される情報は、解析コンポーネントが解析コンポーネントの解析ファクタに基づいて設計モデルの解析を実行できるようにする。

統合器は、各解析コンポーネントから解析された情報を受信（１９０２）することができる。統合器は、解析された情報に基づいて設計モデルを更新（１９０３）することができる。統合器は、更新された設計モデルが、上述した様々な基準などの車両の基準を満足するかどうか判断（１９０４）することができる。統合器は、更新された設計モデルが基準を満足すれば、３－Ｄプリンタが、更新された設計モデルに基づいて車両の１つ以上の構造を付加製造し、プリント命令に基づいて１つ以上の構造をプリントするためのプリント命令を決定（１９０５）することができる。他方、更新された設計モデルが基準を満足しなければ、統合器は、解析コンポーネントが更新された設計モデルに基づく情報を解析することができるように、更新された設計モデルに基づく情報を解析コンポーネントに送信することができる。

先行の記載は、当業者が本明細書に記載された様々な側面を実践できるように提供される。本開示全体で提示されたこれらの例示的な実施形態に対する、様々な変更が、当業者には容易に分かるであろう。したがって、特許請求の範囲は、本開示全体で提示される例示的な実施形態に限定されることを意図されてはおらず、文言が請求するのと合致する範囲全体を認められるべきである。本開示全体に記載された例示的な実施形態の構成要素の構造上および機能上の等価物であって、当業者に既知であるか後に既知になるものはすべて、特許請求の範囲により包含されるものとする。さらに、本明細書の開示事項はいずれも、特許請求の範囲に明示的に当該開示が記載されているかどうかにかかわらず、公衆にささげられることを意図してはいない。いずれの請求項の構成要素も、その構成要素が明示的に「ための手段（ｍｅａｎｓ ｆｏｒ）」という語句を使用して記載され、または方法クレームの事例では構成要素が「ためのステップ（ｓｔｅｐ ｆｏｒ）」という語句を使用して記載されていない限り、合衆国法典第３５巻第１１２条（ｆ）、または適用される法域の類似した法律の規定に基づいて解釈されてはならない。

Claims (67)

1. １つ以上の解析コンポーネントであって、１つ以上の前記解析コンポーネントは、１つ以上の車両構造のモデルに基づく情報を取得し、ここで、前記情報には、前記モデルを少なくとも部分的に特徴付ける変数が含まれ、前記情報を解析して物理的な結果とコスト結果とを含む解析結果を取得するように構成され、ここで、前記物理的な結果は、前記情報の物理的な解析に基づいており、前記コスト結果は、前記情報のコスト解析に基づいている、１つ以上の解析コンポーネントと、
   前記解析結果を基準に照らして評価し、前記モデルが前記基準を満足するかどうかを判断するように構成される統合器と、を備え、
   前記モデルが前記基準を満足すれば、前記統合器は、前記モデルを最適化されたモデルとしてコンピュータメモリに記憶し、
   前記モデルが前記基準を満足しない場合、前記統合器は前記モデルを更新し、前記更新されたモデルに基づいて更新された情報を前記１つ以上の解析コンポーネントに送信して、前記更新された情報に基づいて更新された結果を取得し、前記更新された解析結果を前記基準に照らして評価し、前記更新されたモデルが前記基準を満足するかどうかを判断する、装置。
2. １つ以上の前記解析コンポーネントの少なくとも１つ以上は、コンピュータ支援エンジニアリング（ＣＡＥ）コンポーネントを含む、請求項１に記載の装置。
3. 物理的な解析は、少なくとも、物理的な空力解析、物理的な剛性解析、物理的な騒音・振動・ハーシュネス（ＮＶＨ）解析、物理的な環境影響解析、物理的な耐衝撃性解析、物理的な車両力学解析、または物理的な耐久性解析を含む、請求項１に記載の装置。
4. 前記最適化されたモデルに基づいて前記１つ以上の車両構造を印刷する３－Ｄプリンタをさらに備える、請求項１に記載の装置。
5. １つ以上の前記解析コンポーネントは、前記モデルのトポロジの階層レベルに配列される複数の解析コンポーネントを含む、請求項１に記載の装置。
6. 前記階層レベルのうちの第１の階層レベルは、ノード構造の材料組成を解析することを含み、前記階層レベルのうちの第２の階層レベルは、前記ノード構造の形状を解析することを含み、前記階層レベルのうちの第３の階層レベルは、１つ以上の他のノード構造に対する前記ノード構造の配置を解析することを含む、請求項５に記載の装置。
7. １つ以上の前記解析コンポーネントによって前記情報を解析することは、並列して実行される、請求項１に記載の装置。
8. 前記装置は、ユーザから入力を受信するユーザ入力コンポーネントをさらに含み、前記基準は、前記入力に基づく、請求項１に記載の装置。
9. 前記入力は、前記車両構造の性能特性を含む、請求項８に記載の装置。
10. 前記入力は、前記車両構造の車両タイプを含む、請求項８に記載の装置。
11. 前記基準は、前記車両構造の、政府により規制された標準に基づく、請求項１に記載の装置。
12. 前記装置は、ＣＯＴＳ部品のデータベースをさらに含み、前記モデルは、前記データベースからの１つ以上のＣＯＴＳ部品を含む、請求項１に記載の装置。
13. １つ以上の解析コンポーネントが、１つ以上の車両構造のモデルに基づく情報を得るステップであって、前記情報には前記モデルを少なくとも部分的に特徴付ける変数が含まれる、ステップと、
    前記１つ以上の解析コンポーネントが、前記情報を解析し、物理的な結果およびコスト結果を含む解析結果を取得するステップであって、前記物理的な結果は、前記情報の物理的な解析に基づいており、前記コスト結果は、前記情報のコスト解析に基づいている、ステップと、
    統合器が、前記解析結果を基準に照らして評価し、前記モデルが前記基準を満足するかどうかを判断するステップと、
    前記モデルが前記基準を満足する場合、前記統合器が、前記モデルを最適化されたモデルとしてコンピュータのメモリに記憶するステップと、
    前記モデルが前記基準を満足しなければ、前記統合器が前記モデルを更新し、前記更新されたモデルに基づいて更新された情報を取得し、１つ以上の解析コンポーネントが、前記物理的な解析および前記コスト解析に基づいて前記更新された情報を解析して、更新された解析結果を取得し、前記統合器が、前記更新された解析結果を前記基準に照らして評価し、前記更新されたモデルが前記基準を満足するかどうかを判断するステップと、
    を含む、方法。
14. 前記情報を解析するステップは、コンピュータ支援エンジニアリング（ＣＡＥ）モデルに基づいて前記情報を解析するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
15. 物理的な解析は、少なくとも、物理的な空力解析、物理的な剛性解析、物理的な騒音・振動・ハーシュネス（ＮＶＨ）解析、物理的な環境影響解析、物理的な耐衝撃性解析、物理的な車両力学解析、または物理的な耐久性解析を含む、請求項１３に記載の方法。
16. 前記最適化されたモデルに基づいて前記１つ以上の車両構造を３－Ｄプリントするためのプリント命令を判断するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
17. 前記情報を解析するステップは、前記モデルのトポロジの階層レベルに基づく、請求項１３に記載の方法。
18. 前記階層レベルのうちの第１の階層レベルは、ノード構造の材料組成を解析することを含み、前記階層レベルのうちの第２の階層レベルは、前記ノード構造の形状を解析することを含み、前記階層レベルのうちの第３の階層レベルは、１つ以上の他のノード構造に対する前記ノード構造の配置を解析することを含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記解析コンポーネントに基づいて前記情報を解析するステップは、並列して実行される、請求項１３に記載の方法。
20. ユーザから入力を受信するステップをさらに含み、前記基準は、前記入力に基づく、請求項１３に記載の方法。
21. 前記入力は、前記車両構造の性能特性を含む、請求項２０に記載の方法。
22. 前記入力は、前記車両構造の車両タイプを含む、請求項２０に記載の方法。
23. 前記基準は、前記車両構造の、政府により規制された標準に基づく、請求項１３に記載の方法。
24. ＣＯＴＳ部品のデータベースから１つ以上のＣＯＴＳ部品を選択するステップをさらに含み、前記モデルは、前記データベースからの選択された前記１つ以上のＣＯＴＳ部品を含む、請求項１３に記載の方法。
25. コンピュータ実行可能命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記実行可能命令は、
    １つ以上の車両構造のモデルに基づく情報を得ることであって、前記情報は、前記モデルを少なくとも部分的に特徴付ける変数を含む、ことと、
    前記情報を解析し、物理的な結果とコスト結果を含む解析結果を取得することであって、前記物理的な結果は、前記情報の物理的な解析に基づいており、前記コスト結果は、前記情報のコスト解析に基づいている、ことと、
    前記解析結果を基準に照らして評価し、前記モデルが前記基準を満足するかどうかを判断することと、
    前記モデルが前記基準を満足すれば、前記モデルを最適化されたモデルとしてコンピュータメモリに記憶することと、
    前記モデルが前記基準を満足しなければ、前記モデルを更新し、前記更新されたモデルに基づいて更新された情報を取得し、前記物理的な解析及び前記コスト解析に基づいて前記更新された情報を解析し、更新された解析結果を取得し、前記更新された解析結果を前記基準に照らして評価し、前記更新されたモデルが基準を満足するかどうかを判断することと、
    を実行するために実行可能である、非一時的コンピュータ可読媒体。
26. 前記情報を解析することは、コンピュータ支援エンジニアリング（ＣＡＥ）モデルに基づいて前記情報を解析することを含む、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
27. 物理的な解析は、少なくとも、物理的な空力解析、物理的な剛性解析、物理的な騒音・振動・ハーシュネス（ＮＶＨ）解析、物理的な環境影響解析、物理的な耐衝撃性解析、物理的な車両力学解析、または物理的な耐久性解析を含む、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
28. 前記実行可能命令は、前記最適化されたモデルに基づいて１つ以上の車両構造を３－Ｄプリントするためのプリント命令を判断することをさらに実行する、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
29. 前記情報を解析することは、前記モデルのトポロジの階層レベルに基づく、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
30. 前記階層レベルのうちの第１の階層レベルは、ノード構造の材料組成を解析することを含み、前記階層レベルのうちの第２の階層レベルは、前記ノード構造の形状を解析することを含み、前記階層レベルのうちの第３の階層レベルは、１つ以上の他のノード構造に対する前記ノード構造の配置を解析することを含む、請求項２９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
31. 前記物理的な解析と前記コスト解析は、並列して実行される、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
32. 前記実行可能命令はさらに、ユーザから入力を受信することを実行するために実行可能であり、前記基準は、前記入力に基づく、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
33. 前記入力は、前記車両構造の性能特性を含む、請求項３２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
34. 前記入力は、前記車両構造の車両タイプを含む、請求項３２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
35. 前記基準は、前記車両構造の、政府により規制された標準に基づく、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
36. 前記実行可能命令はさらに、ＣＯＴＳ部品のデータベースから１つ以上のＣＯＴＳ部品を選択することを実行するために実行可能であり、前記モデルは、前記データベースからの選択された前記１つ以上のＣＯＴＳ部品を含む、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
37. 前記入力は、前記車両構造の性能特性および前記車両構造の車両タイプを含む、請求項３２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
38. 前記物理的な解析は、３－Ｄプリント解析を含む、請求項１に記載の装置。
39. 前記３－Ｄプリント解析は、少なくとも、３－Ｄプリントノード位置解析、３－Ｄプリント複合材料解析、３－Ｄプリント熱解析、または３－Ｄプリント部品在庫／システムコスト解析を含む、請求項３８に記載の装置。
40. 前記コスト解析は、ライフサイクルベースの解析を含む、請求項１に記載の装置。
41. 前記ライフサイクルベースの解析は、少なくとも、ライフサイクルベースの製造性解析、ライフサイクルベースのスタイル解析、ライフサイクルベースのサポート性解析、ライフサイクルベースの環境影響解析、またはライフサイクルベースの経済性およびコスト解析を含む、請求項４０に記載の装置。
42. 車両の１つ以上の構造の前記モデルは、車両の相互に連結される少なくとも２つの構造を含む、請求項１に記載の装置。
43. 前記統合器は、車両の１つ以上の構造が前記最適化されたモデルに基づいて３－Ｄプリントされるプリント命令を決定するようにさらに構成される、請求項１に記載の装置。
44. 前記プリント命令に基づいて車両の１つ以上の構造を３－Ｄプリントする３－Ｄプリンタをさらに含む、請求項４３に記載の装置。
45. 前記統合器は、少なくとも加重和手法、加重メトリック法、目標計画法、物理プログラミング、またはパレート解析に基づいて前記モデルを更新する、請求項１に記載の装置。
46. 前記コスト解析は、車両総コストを決定する、請求項１に記載の装置。
47. 複数の前記物理的な解析は、３－Ｄプリント解析を含む、請求項１３に記載の方法。
48. 前記３－Ｄプリント解析は、少なくとも、３－Ｄプリントノード位置解析、３－Ｄプリント複合材料解析、３－Ｄプリント熱解析、または３－Ｄプリント部品在庫／システムコスト解析を含む、請求項４７に記載の方法。
49. 前記コスト解析は、ライフサイクルベースの解析を含む、請求項１３に記載の方法。
50. 前記ライフサイクルベースの解析は、少なくとも、ライフサイクルベースの製造性解析、ライフサイクルベースのスタイル解析、ライフサイクルベースのサポート性解析、ライフサイクルベースの環境影響解析、またはライフサイクルベースの経済性およびコスト解析を含む、請求項４９に記載の方法。
51. 車両の１つ以上の構造の前記モデルは、車両の相互に連結される少なくとも２つの構造を含む、請求項１３に記載の方法。
52. 車両の１つ以上の構造が前記最適化されたモデルに基づいて３－Ｄプリントされるプリント命令を決定するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
53. 前記プリント命令に基づいて車両の１つ以上の構造を３－Ｄプリントする３－Ｄプリンタに前記プリント命令を送信するステップをさらに含む、請求項５２に記載の方法。
54. 前記モデルを更新するステップは、少なくとも加重和手法、加重メトリック法、目標計画法、物理プログラミング、またはパレート解析に基づく、請求項１３に記載の方法。
55. 前記コスト解析が、車両総コストを決定する、請求項１３に記載の方法。
56. 前記物理的な解析は、３－Ｄプリント解析を含む、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
57. 前記３－Ｄプリント解析は、少なくとも、３－Ｄプリントノード位置解析、３－Ｄプリント複合材料解析、３－Ｄプリント熱解析、または３－Ｄプリント部品在庫／システムコスト解析を含む、請求項５６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
58. 前記コスト解析は、ライフサイクルベースの解析を含む、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
59. 前記ライフサイクルベースの解析は、少なくとも、ライフサイクルベースの製造性解析、ライフサイクルベースのスタイル解析、ライフサイクルベースのサポート性解析、ライフサイクルベースの環境影響解析、またはライフサイクルベースの経済性およびコスト解析を含む、請求項５８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
60. 車両の１つ以上の構造の前記モデルは、車両の相互に連結される少なくとも２つの構造を含む、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
61. 前記実行可能命令は、車両の１つ以上の構造が前記最適化されたモデルに基づいて３－Ｄプリントされるプリント命令を決定することをさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
62. 前記実行可能命令は、前記プリント命令に基づいて車両の１つ以上の構造を３－Ｄプリントする３－Ｄプリンタに前記プリント命令を送信することをさらに実行させる、請求項６１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
63. 前記モデルを更新することは、少なくとも加重和手法、加重メトリック法、目標計画法、物理プログラミング、またはパレート解析に基づく、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
64. 前記コスト解析が、車両総コストを決定する、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
65. 前記統合器は、感度解析に基づいて前記モデルを更新する、請求項１に記載の装置。
66. 前記モデルを更新するステップは、感度解析に基づく、請求項１３に記載の方法。
67. 前記モデルを更新することは、感度解析に基づく、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

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