JPH0363880A - Object modeling system - Google Patents

Object modeling system

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JPH0363880A
JPH0363880A JP1199427A JP19942789A JPH0363880A JP H0363880 A JPH0363880 A JP H0363880A JP 1199427 A JP1199427 A JP 1199427A JP 19942789 A JP19942789 A JP 19942789A JP H0363880 A JPH0363880 A JP H0363880A
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JP
Japan
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model
data
analysis
subdivision
elements
Prior art date
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JP1199427A
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Japanese (ja)
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Tamikimi Aizawa
相沢 民王
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Hitachi Ltd
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Abstract

PURPOSE:To fractionize each element of a model for analysis further at need and to improve analytic accuracy by a finite element method by providing an object model generating part and a model generating part for analysis. CONSTITUTION:When an operator inputs data via input means 12 and 13, the object model generating part 21 and the model generating part 23 for analysis are operated, and the data of an object model is generated and taken out. And the data 33 of an input model for finite element analysis and the data 34 of an output model for finite element analysis are generated sequentially, and they are inputted to a data base 30, respectively. The data of a fractional model which fractionizes a prescribed element targeted to be fractionzed out of the elements of the input model for finite element analysis is generated by using generated data, and the generated data of the fractional model is inputted to the data base 30 of the input model for finite element analysis. In such a way, the analytic accuracy can be improved.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、CA E (Computer Aided
 Engineer−ing)、 CAD (Co+n
puter Aided Design)、 CAM(
Computer Aided Manufactur
ing)システムのような、計算機を用いた設計、生産
における諸作業の自動化システムの構築において核とな
るオブジェクトモデリングシステムに係り、特に有限要
素解析用モデルの細分方法に関する。
[Detailed Description of the Invention] [Industrial Application Field] The present invention is directed to CA E (Computer Aided
Engineer-ing), CAD (Co+n
putter Aided Design), CAM(
Computer Aided Manufacturer
The present invention relates to an object modeling system that is the core of the construction of an automation system for various tasks in design and production using computers, such as a computer-aided computer-based system, and particularly relates to a method for subdividing a model for finite element analysis.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来、有限要素解析用のモデルの生成後、その一部を細
分する場合、細分後のモデルは多くの三辺形要素を含む
ものとなっていた。
Conventionally, when a model for finite element analysis is generated and a part of the model is subdivided, the subdivided model includes many triangular elements.

上記の細分に関しては、「「自動設計の方法論J沖野教
男部(養賢堂)」に記載されている。
The above subdivisions are described in ``Automatic Design Methodology J Noriobu Okino (Yokendo)''.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problem to be solved by the invention]

上記の細分の方法では、細分後のモデルは多くの三辺形
又は四面体要素の細分要素を含むものとなり、それから
生成される解析用データは低次の近似になるため、これ
を用いて有限要素解析を行なうと、十分な解析精度が得
られないということが多かった。
In the above subdivision method, the model after subdivision will contain many subdivision elements of trigonal or tetrahedral elements, and the analysis data generated from it will be a low-order approximation. When performing element analysis, it was often the case that sufficient analysis accuracy could not be obtained.

また、解析結果を編集してCRT等に出力する場合でも
、三辺形又は四面体要素を含むモデルでは、ユーザの意
図するモデル位置の結果を十分な精度で出力できないな
どの問題があった。
Further, even when editing the analysis results and outputting them to a CRT or the like, there is a problem in that for models including trigonal or tetrahedral elements, the results at the model position intended by the user cannot be output with sufficient accuracy.

本発明の目的は、オブジェクトモデルを細分して解析等
に適したモデルに変換するにあたり、解析精度を向上さ
せるモデル生成を可能にするオブジェクトモデリングシ
ステムを提供することにある。
An object of the present invention is to provide an object modeling system that can generate a model that improves analysis accuracy when subdividing an object model and converting it into a model suitable for analysis.

〔課題を解決するための手段〕[Means to solve the problem]

本発明は、上記目的を達成するため、オブジェクトモデ
ル生成部と解析用モデル生成部とを備え、前記オブジェ
クトモデル生成部は、解析対象についてのオブジェクト
モデルのデータを生成するものであり、前記解析用モデ
ル生成部は、前記オブジェクトモデルデータを用いて有
限要素解析の解析用モデルのデータを生成するものであ
るオブジェクトモデリングシステムにおいて、前記解析
用モデル生成部は、生成した解析用モデルの要素のうち
、所定の細分対象要素を更に細分した解析用モデルのデ
ータを生成するものとしたことを特徴とする。
In order to achieve the above object, the present invention includes an object model generation section and an analytical model generation section, the object model generation section generates data of an object model for an analysis target, and the object model generation section generates object model data for an analysis target. In the object modeling system, the model generation unit generates data of an analysis model for finite element analysis using the object model data, and the analysis model generation unit generates data of an analysis model of the generated analysis model. The present invention is characterized in that data of an analysis model is generated by further subdividing a predetermined subdivision target element.

なお、前記解析用モデル生成部は、生成した解析用モデ
ルについて解析精度に関する評価を行ない、この評価結
果に基づいて前記所定の細分対象要素を決定する手段を
含んでなるものとすることができる。
The analysis model generation unit may include means for evaluating the analysis accuracy of the generated analysis model and determining the predetermined subdivision target element based on the evaluation result.

この場合、前記細分対象要素の決定手段は、生成された
解析用モデルの各要素について解析誤差又は応力が所定
範囲を越えたか否かを判定し、越えた要素を細分対象要
素のうちの細分指定要素とすることが可能である。
In this case, the means for determining the subdivision target elements determines whether or not the analysis error or stress exceeds a predetermined range for each element of the generated analysis model, and designates the elements that exceed the predetermined range to be subdivided among the subdivision target elements. It can be an element.

また、前記所定の細分対象要素は、オペレータにより与
えられるものとすることができる6また、前記細分対象
要素決定手段は、前記細分指定要素群に隣接する要素を
細分対象要素に含めることが可能である。
Further, the predetermined subdivision target element may be given by an operator6.Furthermore, the subdivision target element determining means may include an element adjacent to the subdivision specified element group in the subdivision target element. be.

前記細分対象要素の細分は、予め定められた細分パタン
で行なうことが望ましい。
It is desirable that the subdivision target element be subdivided using a predetermined subdivision pattern.

この場合、予め定められた細分パタンは、四辺形又は六
面体要素を最小細分パタンとすることが望ましい。
In this case, it is desirable that the predetermined subdivision pattern has a minimum subdivision pattern of quadrilateral or hexahedral elements.

〔作用〕[Effect]

オペレータが入力手段を介して、データを入力すると、
オブジェクトモデル生成部が作動し、オブジェクトモデ
ルのデータが生成される。次に、オペレータが入力手段
を介して、データを入力すると、解析用モデル生成部が
作動し、オブジェクトモデルのデータが取り出され、有
限要素解析用入力モデルのデータ、有限要素解析用出力
モデルのデータが順に生成され、それぞれデータベース
に入力される。生成されたオブジェクトモデルのデータ
、有限要素解析用入力モデルのデータ、有限要素解析用
出力モデルのデータ等を用いて、有限要素解析用入力モ
デルの要素のうち、所定の細分対象要素を更に細分して
なる細分モデルのデータが生成され、生成された細分モ
デルのデータが有限要素解析用入力モデルのデータベー
スに入力されるので、解析精度が向上される。
When an operator inputs data via an input means,
The object model generation unit operates and generates object model data. Next, when the operator inputs data through the input means, the analysis model generation unit operates, and the data of the object model is taken out, the data of the input model for finite element analysis, the data of the output model for finite element analysis. are generated in sequence and input into the database. Using the data of the generated object model, the data of the input model for finite element analysis, the data of the output model for finite element analysis, etc., the predetermined subdivision target elements among the elements of the input model for finite element analysis are further subdivided. Since the data of the subdivision model is generated and the data of the generated subdivision model is input into the database of the input model for finite element analysis, the accuracy of analysis is improved.

また、細分にあたり、細分対象の要素を四辺形、六面体
要素からなる細分パタンで細分し、また細分要素の周囲
の要素を四辺形、六面体要素の細分パタンで分割するの
で、ユーザはオブジェクトモデルに対して、精度の良い
有限要素解析の出力結果を得ることができる。
In addition, when subdividing, the element to be subdivided is subdivided using a subdivision pattern consisting of quadrilateral and hexahedral elements, and the elements surrounding the subdivision element are divided using a subdivision pattern of quadrilateral and hexahedral elements, so the user can It is possible to obtain highly accurate finite element analysis output results.

〔実施例〕〔Example〕

以下1本発明の一実施例を図面によって説明する。 An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.

A、システムの基本構成 第1図は、本発明の一実施例のシステム構成を示すもの
で、入出力表示手段10.演算結果20゜データベース
30を含んでなる。入出力表示手段10は、例えばグラ
フィックデイスプレィ11゜スタイラス12およびキー
ボード13とで構成される。この例ではスタイラス12
を用いているが、これをマウスに変更することも可能で
ある。また。
A. Basic System Configuration FIG. 1 shows the system configuration of an embodiment of the present invention, in which input/output display means 10. It includes a calculation result 20° database 30. The input/output display means 10 includes, for example, a graphic display 11°, a stylus 12, and a keyboard 13. In this example, stylus 12
is used, but it is also possible to change this to a mouse. Also.

データベース30は解析対象物としてのオブジェクトを
モデル化したデータであるオブジェクトモデルデータと
、このオブジェクトモデルデータ31を解析に適したモ
デルに変換した解析入力モデルデータと、解析結果を出
力表示等するのに適したモデルに変換した解析出力モデ
ルデータをそれぞれ格納するデータベース31,33.
34を備えている。演算装置20はオブジェクトモデル
データによって解析対象物となるオブジェクトモデルを
生威するオブジェクトモデル生成部21と。
The database 30 contains object model data that is data modeling an object as an analysis object, analysis input model data obtained by converting this object model data 31 into a model suitable for analysis, and information for outputting and displaying analysis results. Databases 31 and 33 each store analysis output model data converted into a suitable model.
It is equipped with 34. The computing device 20 includes an object model generation unit 21 that generates an object model to be analyzed using object model data.

オブジェクトモデルデータと解析入力モデルデータによ
って解析入力モデルを生成する解析入力モデル生成部2
3と、オブジェクI−モデルデータと解析人力モデルデ
ータと解析出力モデルデータによって解析出力モデルを
生成する解析出力モデル生成部24とで構成されている
Analysis input model generation unit 2 that generates an analysis input model using object model data and analysis input model data
3, and an analytical output model generation section 24 that generates an analytical output model from the object I-model data, analytical human model data, and analytical output model data.

A1.解析用モデル生成 本実施例の解析システムにおける解析用モデルの生成動
作を以下に説明する。
A1. Analysis Model Generation The analysis model generation operation in the analysis system of this embodiment will be described below.

(1)第1図、第2図に示すように、まずグラライクデ
イスプレィ11.タブレツトとスタイラス12あるいは
キーボード13などの入力手段を介して、演算装置20
を作動させる。これによりオブジェクトモデル生成部2
1でオブジェクトモデルのデータを生威し、これをオブ
ジェクトモデルデータのデータベース31に入力する(
ステップ201)。
(1) As shown in FIGS. 1 and 2, first, the graphic display 11. The arithmetic device 20 via input means such as a tablet and a stylus 12 or a keyboard 13.
Activate. As a result, the object model generator 2
1, generate the object model data and input it into the object model data database 31 (
Step 201).

次に、データベース31からステップ 201で生成されたオブジェクトモデルデータを取り出
し、このデータを用いて解析入力モデル生成部23で、
解析入力モデルのデータを生成し、これを解析入力モデ
ルデータのデータベース33に入力する(ステップ20
2)。
Next, the object model data generated in step 201 is retrieved from the database 31, and using this data, the analysis input model generation unit 23 performs
Generate analysis input model data and input it into the analysis input model data database 33 (step 20
2).

次にデータベース33からステップ202で生成された
解析入力モデルデータを取り出し、このデータを用いて
解析出力モデル生成部24で、解析出力モデルのデータ
を生威し、これを解析出力モデルデータのデータベース
34に入力する(ステップ203)。
Next, the analysis input model data generated in step 202 is retrieved from the database 33, and the analysis output model generation unit 24 generates analysis output model data using this data. (Step 203).

本実施例によれば、解析入力モデル生成部23はデータ
ベース30内のオブジェクトモデルデータを用いて、解
析内容に適した解析対象物の解析人力モデルを生威し、
その結果をデータベース33に出力するので、解析を高
精度に実行でき、しかも解析処理作業が容易となる。
According to this embodiment, the analysis input model generation unit 23 uses object model data in the database 30 to generate an analysis human model of the analysis target suitable for the analysis content,
Since the results are output to the database 33, the analysis can be performed with high precision and the analysis processing work becomes easy.

(2)第3図は解析用モデル生成に関する他の実施例を
示すもので、この実施例は第1図に示す実施例における
解析人力モデルのデータ生成処理(ステップ202)に
おいて、オブジェクトモデルを写像法(形状関数)によ
って自動分割し、これによって有限要素解析用モデルを
自動生成するようにしたものである。
(2) FIG. 3 shows another embodiment related to the generation of an analytical model. The finite element analysis model is automatically generated by automatically dividing the image using the shape function.

具体的には、第3図、第4図に示すように、まずデータ
ベース31からオブジェクトモデルデータを取り出し、
分割オブジェクトモデル生成部22で、分割オブジェク
トモデルデータを酸部し、データベース32に入力する
(ステップ2021)。ここで、分割オブジェクトモデ
ルはオブジェクトモデルを自動分割する(有限要素解析
用モデルの生成する)ためのモデルで、このモデルでは
穴形状などは記述できないようになっている。
Specifically, as shown in FIGS. 3 and 4, first, object model data is extracted from the database 31, and
The divided object model generation unit 22 converts the divided object model data and inputs it into the database 32 (step 2021). Here, the split object model is a model for automatically splitting the object model (generating a model for finite element analysis), and this model cannot describe hole shapes, etc.

次に、データベース32から分割オブジェクトモデルデ
ータを取り出し、解析入力モデル生成部22で、解析入
力モデルのデータを生成し、これを解析入力モデルデー
タのデータベース33に入力する(ステップ2022)
Next, the divided object model data is extracted from the database 32, and the analysis input model generation unit 22 generates analysis input model data, which is input into the analysis input model data database 33 (step 2022).
.

この実施例によれば、オブジェクトモデルデータを用い
て分割オブジェクトモデルを生威し、この分割オブジェ
クトモデルを写像法によって自動分割するようにしてい
るので、オブジェクトモデルの自動分割が容易となる。
According to this embodiment, a divided object model is generated using object model data, and this divided object model is automatically divided by the mapping method, so that automatic division of the object model is facilitated.

(3)第5図は解析モデル生成に関するさらに他の実施
例を示すもので、この実施例では第1図における解析入
力モデルデータから解析出力子デルのデータを生成する
処理(ステップ203)を次のようにしたものである。
(3) FIG. 5 shows yet another embodiment regarding analysis model generation. In this embodiment, the process (step 203) of generating analysis output child model data from the analysis input model data in FIG. This is how it was done.

すなわち、第5図、第6図に示すように、まずデータベ
ース33から解析用入力モデルデータを取り出し、入力
カードイメージモデル生成部25で、各解析プログラム
の入力カードイメージモデルのデータを生成し、これを
入力カードイメージモデルデータのデータベース35に
入力する(ステップ2031)。
That is, as shown in FIGS. 5 and 6, input model data for analysis is first retrieved from the database 33, and input card image model data for each analysis program is generated in the input card image model generation section 25. is input into the input card image model data database 35 (step 2031).

次に、データベース35から入力カードイメージのデー
タを取り出し、解析出力モデル生成部24で、各解析プ
ログラムによって解析出力モデルのデータを生威し、こ
れを解析出力モデルのデータベース34に入力する(ス
テップ2032)。
Next, the input card image data is extracted from the database 35, and the analysis output model generation unit 24 generates the analysis output model data using each analysis program, and inputs this into the analysis output model database 34 (step 2032). ).

本実施例によれば、解析入力モデルデータを一旦個々の
解析プログラムの入力カードイメージモデルのデータに
変換しているので、種々の解析プログラムとの連結が容
易となる。
According to this embodiment, since the analysis input model data is once converted into input card image model data of each analysis program, connection with various analysis programs is facilitated.

(4)第1図、第2図、第5図の各モデルのデータは、
第7図に示すように、各生成処理部で、幾何学的なモデ
ルとそのモデルの構成要素の属性のデータを生成し、デ
ータベース30の対応する領域等に分離して格納する。
(4) The data for each model in Figures 1, 2, and 5 are as follows:
As shown in FIG. 7, each generation processing section generates a geometric model and attribute data of the constituent elements of the model, and stores them separately in corresponding areas of the database 30.

ただし、幾何学的モデルの構成要素とその属性データは
関連づけられており、また各モデルのデータがその構成
要素のデータを含んであるとき、次のステップで生成さ
れるモデルの構成要素の属性のデータは、前のステップ
で生成されたモデルとその構成要素の属性データから自
動的に生成される。
However, when the components of a geometric model and their attribute data are related, and the data of each model includes the data of that component, the attributes of the component of the model generated in the next step are The data is automatically generated from the attribute data of the model and its components generated in the previous step.

また、第8図に示すように、第7図の属性データベース
を入力属性データベースと出力属性データベースの二つ
に分散させて格納する。ただし、各属性データベースに
格納された属性データは幾何学的モデルの構成要素と関
連づけられている。
Further, as shown in FIG. 8, the attribute database shown in FIG. 7 is distributed and stored in two, an input attribute database and an output attribute database. However, the attribute data stored in each attribute database is associated with the constituent elements of the geometric model.

このようにすると、第9図に示すように種々の解析、例
えば、構造・振動解析においても、その幾何学的モデル
の属性(構成要素の属性)のデータを準備しておけば、
有限要素解析、境界要素解析のための幾何学的モデルの
データを各解析処理で共通に用いることができる。また
、このような構成にすると第10図に示すように、例え
ば流体解析の出力モデルのデータ(幾何学的モデルとそ
の入力属性のデータ)を生成し、このデータを構造・振
動解析の入力属性データベースに入力し、生成された入
力属性データベースのデータを用いて構造・振動解析を
行うなど、種々の組合わせが解析できる。
By doing this, as shown in Fig. 9, even in various analyzes such as structural/vibration analysis, if data on the attributes of the geometric model (attributes of the constituent elements) is prepared,
Geometric model data for finite element analysis and boundary element analysis can be used in common in each analysis process. In addition, with this configuration, as shown in Figure 10, for example, output model data (geometric model and its input attribute data) for fluid analysis is generated, and this data is used as input attribute data for structural/vibration analysis. Various combinations can be analyzed, such as inputting data into a database and performing structural/vibration analysis using data in the generated input attribute database.

なお、第7図〜第10図における幾何学的モデルの属性
には解析プログラム名(入力属性)、解析プログラムに
固有のデータなどを含んでものとする。
Note that the attributes of the geometric model in FIGS. 7 to 10 include the analysis program name (input attribute), data specific to the analysis program, and the like.

A2.CAEデータベースへの組込み ここでは、CAEの基本構成とそこで用いられる幾何学
的対象モデル(幾何学的モデルデータとその構成要素の
属性のデータから構成される)の記述例を示す。また、
前述の第1図、第3図、第5図のデータベース30の各
モデルのデータがCAEシステムのどのオブジェクトモ
デルのデータにあたり、またどのオブジェクトモデルの
データから生成されるかを示す。
A2. Incorporation into the CAE Database Here, an example of the description of the basic configuration of CAE and the geometric object model used therein (consisting of geometric model data and attribute data of its constituent elements) will be shown. Also,
It shows which object model of the CAE system the data of each model in the database 30 of FIGS. 1, 3, and 5 corresponds to, and which object model data is generated from.

(1)基本構成 第11図はCAEで用いられる幾何学的対象モデルのデ
ータの内部モデルの例で、各データをデータベース(抽
象胞複体鎖モデル)に分散して格納したものである。す
なわち、分散データベース化したものである。各モデル
のデータは族システム間のデータ変換にも活用でき、図
形、胞複体鎖、を含む幾何学的対象モデルの演算(基本
演算とその組合せ演算)と、抽象胞複体鎖の演算でデー
タ変換ができる。図中矢印→は1つのデータから他のデ
ータへの変換操作を示しており、それらのデータ間で連
鎖的な変換も可能であることを示す。
(1) Basic configuration FIG. 11 is an example of an internal model of data of a geometric object model used in CAE, in which each data is distributed and stored in a database (abstract complex chain model). In other words, it is a distributed database. The data of each model can also be used for data conversion between family systems, and can be used for calculations on geometric object models (basic operations and their combinations) including figures, cell complex chains, and abstract cell complex chain operations. Can perform data conversion. The arrow → in the figure indicates a conversion operation from one data to another, and indicates that chain conversion is also possible between these data.

(2)対象モデルのデータ記述 第工1図の各対象モデルの中で、部品モデル3がそれら
の構成のための基礎になる対象モデルである。そこで、
まず部品モデル3のデータの記述を説明し、次にこれを
ベースにして他のモデルのデータの記述を説明する。
(2) Data description of target models Among the target models shown in Figure 1, part model 3 is the target model that becomes the basis for their configuration. Therefore,
First, the data description of part model 3 will be explained, and then based on this, the data descriptions of other models will be explained.

(a)部品モデル3 部品モデル3の幾何学的モデルは胞複体鎖A (Er)
 (r=o 〜3)で記述でき、そのデータは後述の製
図モデル、部品モデル1、部品モデル29部品モデル4
のデータから生成することができる。
(a) Part model 3 The geometric model of part model 3 is cell complex chain A (Er)
(r=o ~ 3), and the data is the drafting model, part model 1, part model 29, part model 4, which will be described later.
can be generated from the data.

第12図は部品モデル3のデータを抽象胞複体鎖(デー
タベースモデル)の一つの内部モデル(表形式で表して
いる)で記述した例である。第12図の各テーブル名(
例えば、3内部鎖)、記号(Cなど)は油象胞複体鎖の
構成要素の名称で、それぞれの表には胞複体鎖A (E
r)の構成要素データ(実現値)が格納される。
FIG. 12 is an example in which data of part model 3 is described by one internal model (represented in table format) of an abstract cell complex chain (database model). Each table name in Figure 12 (
For example, 3 internal chains), symbols (C, etc.) are the names of the components of the oil cell complex chain, and each table shows the cell complex chain A (E
r) component data (realized values) are stored.

胞複体鎖表は胞複体鎖のデータを格納する各表を管理す
るもので、各表のアドレスを表すポインタ、表に格納さ
れた要素の個数などのデータを格納する。
The cell complex chain table manages each table that stores cell complex chain data, and stores data such as a pointer representing the address of each table and the number of elements stored in the table.

4内部鎖(連結成分)表の各行(レコード)には、O〜
3外部鎖の要素のデータをまとめて二次元的に配列した
3境界サイクル鎖(連結成分)表への始終ポインタなど
のデータを格納する。4内部鎖(連結成分)表には異な
る部品のデータを格納する。すなわち4内部鎖(連結成
分)表の各行(レコード)に対応する3境界サイクル鎖
(連結成分)表に格納されるデータは各々異なつたもの
である。3境界サイクル鎖(連結成分)表には、胞複体
鎖のO〜3外部鎖の要素のデータをまとめて二次元的に
配列したO〜3外部鎖表へのポインタ等のデータを格納
する。
4 Each row (record) of the internal chain (connected component) table contains O~
Stores data such as start and end pointers to a three-boundary cycle chain (connected component) table in which data of elements of three external chains are arranged two-dimensionally. 4. The internal chain (connected component) table stores data for different parts. That is, the data stored in the three boundary cycle chain (connected component) tables corresponding to each row (record) of the four internal chain (connected component) tables is different. The 3-boundary cycle chain (connected component) table stores data such as pointers to the O-3 external chain table, which is a two-dimensional arrangement of the data of the O-3 external chain elements of the cell complex chain. .

他の表には他の胞複体鎖の構成要素(外部鎖、内部鎖、
境界すイクル鎖)のデータを格納する。特に、胞体εk
rを定義するr空間rat’ (第12図参照)が部分
空間、例えば、第I3図に示すように自由曲面のパッチ
二二1のときは、自由曲面パッチε二′をA(c二’)
のデータで記述する。この場合、第10図の各表にA(
ch’)のデータを格納する別の抽象胞複体鎖の内部モ
デルの表を加え、第14図に示すように第I2図の内部
鎖表の行にA (駅’ )の内部鎖のデータを格納する
表へのポインタ等のデータを格納する。
Other tables include other cell complex chain components (external chains, internal chains,
Boundary cycle chain) data is stored. In particular, the cell body εk
When the r space rat' (see Fig. 12) that defines r is a subspace, for example, a free-form surface patch 221 as shown in Fig. I3, the free-form surface patch ε2' is defined as A(c2' )
Describe with data. In this case, A(
Add a table of the internal model of another abstract cell complex chain that stores the data of A (station'), and add the data of the internal chain of A (station') to the row of the internal chain table in Figure I2, as shown in Figure 14. Stores data such as pointers to tables that store .

第I5図〜第18図はその図形が穴をもつことができる
ように胞複体鎖を拡張した例である。
Figures I5 to 18 are examples of cell complex chains expanded so that the shapes can have holes.

第15図は穴をもつ胞体1c、lの例を示し、第16図
は第15図の穴をもつ胞体の例を示し、第17図は第1
6図の胞複体K(lcl I)から生成される胞複体鎖
ものである。また、このように拡張された胞複体鎖のデ
ータの記述においては、第18図に示すように第12図
の表にr−1内すイクル鎖表を加え、r内部鎖表の各要
素(行)にr−1内部鎖表へのポインタのデータ及びそ
の属性のデータをまとめて格納するr−1内すイクル鎖
表へのポインタのデータを、またr−1内すイクル鎖表
の各要素(行)にr−1内部鎖表へのポインタのデータ
及びその属性のデータを格納する。
Fig. 15 shows an example of cell bodies 1c and l with holes, Fig. 16 shows an example of the cell body with holes of Fig. 15, and Fig. 17 shows an example of cell bodies 1c and 1 with holes.
This is a cell complex chain produced from cell complex K (lcl I) in Figure 6. In addition, in describing the data of the cell complex chain expanded in this way, as shown in FIG. 18, the r-1 internal cycle chain table is added to the table in FIG. In (row), the data of the pointer to the internal chain table in r-1 and the data of its attributes are collectively stored. Each element (row) stores pointer data to the r-1 internal chain table and its attribute data.

第I9図〜第23図はワイヤフレーム、サーフェス、ソ
リッドの組合せモデルを容易に作成できるように胞複体
鎖を拡張した例である。
FIGS. 19 to 23 are examples in which the cell complex chain is expanded so that a combination model of wire frame, surface, and solid can be easily created.

第19図のワイヤフレーム、サーフェス20図、第2工
図に示すIC,lで記述する。
It is described by the wire frame shown in Fig. 19, the surface shown in Fig. 20, and the IC shown in the second engineering drawing.

記述する。また、このように拡張された胞複体鎖のデー
タの記述は、第22図に示すように第12図の表に結合
胞体表を加え、r内部鎖表の各要素(行)にr−1,・
・・0結合胞体表へのポインタのデータを、またr−1
,・・・、O結合胞体表の各要素(行)に同次元の内部
鎖表の要素へのポインタのデータを格納する。
Describe. In addition, to describe the data of the cell complex chain expanded in this way, as shown in FIG. 22, add the combined cell table to the table of FIG. 12, and write r- 1,・
...0 pointer data to the binding cell table, and r-1
, . . . In each element (row) of the O-bond cell table, data of a pointer to an element of the internal chain table of the same dimension is stored.

第23図は第20図、第21図の胞複体鎖を細分によっ
て生成した有限要素あるいは境界要素モデル(後述)の
例を示したも合胞体)上に生成し、これを1czlの端
点1c21上の節点Jelと結合することができる。
FIG. 23 shows an example of a finite element or boundary element model (described later) generated by subdividing the cell complex chains in FIGS. It can be connected to the upper node Jel.

また、上記結合胞体はオブジェクトモデルの幾何学的拘
束などの境界条件の記述にも用いられる。この場合、第
22図の結合胞体表に格納されている結合胞体のデータ
に対応する第12図の内部鎖の要素のデータに境界条件
のデータを対応させる。
Furthermore, the above-mentioned conjugate cell is also used to describe boundary conditions such as geometric constraints of an object model. In this case, the boundary condition data is made to correspond to the data of the internal chain elements in FIG. 12, which correspond to the data of the bound cell stored in the bound cell table of FIG. 22.

この部品モデル3では、流体機械などの複雑な構造物を
いわゆるワイヤフレーム。
In this part model 3, a complex structure such as a fluid machine is constructed using a so-called wire frame.

サーフェス、ソリッド、及びそれらの組合せモデルのモ
デル化ができる。また、物体のほか物体の外の流体をモ
デル化することができる。また構造物と流体の組合せモ
デルを記述できる。さらにこれらのモデルとそれらの構
成要素の結合関係の(位相的な)データを記述できる。
You can model surfaces, solids, and their combination models. In addition to objects, it is also possible to model fluids outside the objects. It is also possible to describe combination models of structures and fluids. Furthermore, it is possible to describe (topological) data on the coupling relationships between these models and their components.

従って、特に流体機械などの複雑な構造物のモデルに適
している。
Therefore, it is particularly suitable for modeling complex structures such as fluid machines.

(b)有限要素(境界要素)モデル 有限要素(境界要素)モデルは代表的な解析入出カモデ
ルであり、それらのデータは第1図のデータベース33
.データベース34に格納される。
(b) Finite element (boundary element) model The finite element (boundary element) model is a typical analysis input/output model, and its data is stored in the database 33 in Figure 1.
.. The information is stored in the database 34.

ここで、有限要素モデルは部品モデル3を細分したもの
で、胞複体鎖A (E’)(r=o〜3)で記述でき、
またそのデータは第12図の各表に格納することができ
る。ただし、部品モデル3の境界サイクルの要素の個数
、胞体の種類を制限したものとなる。例えば、ソリッド
要素の構成面は通常4〜6面体に、シェル要素は3゜4
辺形に制限される。また、構成面の形状は1〜3次曲面
。構成要素の形状は1〜3次曲線に制限される。つまり
、第12図の1〜2境界サイクル表のデータの個数が制
限される。また、構成面、構成ソリッドは穴などをもた
ない。つまり、第18図に示した内サイクルのデータ、
第23図に示した結合胞体のデータをもたない。
Here, the finite element model is a subdivision of the part model 3, and can be described by a cell complex chain A (E') (r = o ~ 3),
The data can also be stored in each table in FIG. However, the number of elements of the boundary cycle of part model 3 and the type of cells are limited. For example, the planes of solid elements are usually tetra- to hexahedral, and the planes of shell elements are 3°4
Restricted to sides. In addition, the shape of the constituent surfaces is a 1st to 3rd order curved surface. The shape of the component is limited to linear to cubic curves. In other words, the number of data items in the 1-2 boundary cycle table in FIG. 12 is limited. Also, the constituent surfaces and constituent solids do not have holes. In other words, the inner cycle data shown in FIG.
It does not have data on the connective cell shown in FIG.

このような制限から、 A (E’)のデータは第1′
2図において、l〜3内部内部データと1〜3境界サイ
クル鎖のデータを外部鎖の要素に対応し、その要素が○
内部鎖の要素に対応する順序付けられた節点列の集合の
データに置き換えたものでも記述することができる。例
えば、これら節点列のデータはO内部鎖表の行へのポイ
ンタで記述される。また、2〜3内部鎖のデータと2〜
3境界サイクル鎖のデータを外部鎖の要素に対応し、そ
の要素がO内部鎖の要素に対応する順序付けられた稜線
列の集合のデータで置き換えたものでも記述することも
できる。例えば、これらの稜線列のデータはl内部鎖表
の行へのポインタで記述される。
Due to these restrictions, the data of A (E') is
In Figure 2, the data of l~3 internal internal data and 1~3 boundary cycle chain correspond to the elements of the outer chain, and the elements are ○
It can also be described by replacing the data with a set of ordered node sequences corresponding to the elements of the internal chain. For example, the data of these node columns are described by pointers to rows of the O internal chain table. In addition, the data of 2-3 internal chains and 2-3
It can also be described by replacing the data of the 3-boundary cycle chain with data of an ordered set of edge sequences corresponding to the elements of the outer chain, whose elements correspond to the elements of the O inner chain. For example, the data of these edge line columns are described by pointers to rows of the l-internal chain table.

有限要素モデルのデータは通常は部品モデル2〜4のデ
ータを用いて生成する。この場合、有限要素モデルのデ
ータを格納するO〜3内部内部の各行に、それに対応す
る部品モデルの構成要素(O〜3内部内部要素)の番号
データを格納する。この番号データは各有限要素の構成
要素(O〜3内部内部要素)が部品モデル(例えば、部
品モデル3)のどの構成要素(O〜3内部内部要素)の
細分から生成されたものであるかを示すデータである。
The data of the finite element model is usually generated using the data of the part models 2 to 4. In this case, in each row inside O~3 that stores the data of the finite element model, number data of the corresponding component model component (O~3 internal element) is stored. This number data indicates which component (O~3 internal internal element) of each finite element is generated from the subdivision of which component (O~3 internal internal element) of the part model (for example, part model 3). This is data showing.

このように、有限要素モデルの各構成要素と部品モデル
の構成要素を関連づけると、例えば有限要素モデルのあ
る面要素を含む部品モデル3の構成面のデータを取り出
すことができる。また部品モデル3の構成要素に対応す
る有限要素モデルの要素群を容易に取り出すことができ
、例えば、それらのCRT表示を高速に処理できるなど
、部品モデル3と有限要素モデルは一体として扱うこと
ができる。
In this way, by associating each component of the finite element model with the component of the part model, it is possible to extract, for example, data on the component surface of the part model 3 that includes a certain surface element of the finite element model. In addition, the component model 3 and the finite element model can be treated as one, making it possible to easily extract the elements of the finite element model that correspond to the components of the component model 3, and for example, to process their CRT display at high speed. can.

なお、第3図のデータベース32に格納される分割オブ
ジェクトモデル(胞複体鎖A (Er)(r=0〜3)
)と、上記の有限要素(境界要素)モデルは、細分の細
かさが異るだけで、そのデータ構造は同じものである。
Note that the divided object model (cell complex chain A (Er) (r=0 to 3) stored in the database 32 in FIG.
) and the above finite element (boundary element) model have the same data structure, except for the fineness of the subdivision.

すなわち有限要素(境界要素)モデルは分割オブジェク
トモデルの細分により生成される。
That is, a finite element (boundary element) model is generated by subdividing the divided object model.

(’C)その他 前述の部品モデル3(胞複体鎖)は以下に示す複数の対
象モデルを包含している。また、それらの基本演算も部
品モデル3の基本演算に含まれる。これらの対象モデル
は、それぞれ部品モデル、製品モデルの抽象モデル(デ
ータの意味モデル)とすることができる(ただし、その
枠組はそれぞれ異なる)。
('C) Others The above-mentioned component model 3 (cell complex chain) includes a plurality of target models shown below. Further, these basic operations are also included in the basic operations of the component model 3. These target models can be abstract models (semantic models of data) of parts models and product models, respectively (however, their frameworks are different).

(a)胞複体の部分集合 (b)部分胞複体 (c)胞複体鎖の外部鎖 (d)胞複体鎖の外部鎖とその内部鎖 (e)胞複体鎖の内部鎖 (f)胞複体鎖の内部鎖とその境界サイクル鎖の組 (a)では、O〜3外部鎖表、O〜3内部内部にそのデ
ータ(実現値)を格納し、0〜3内部鎖表の行(レコー
ド)にはO〜3胞体のデータを格納する。また、0〜3
外部鎖表の整係数。
(a) Subset of cell complexes (b) Partial cell complexes (c) External chains of cell complex chains (d) External chains of cell complex chains and their internal chains (e) Internal chains of cell complex chains (f) In the set (a) of the internal chain of the cell complex chain and its boundary cycle chain, the data (realized value) is stored in the O~3 external chain table, the O~3 internal, and the 0~3 internal chain The rows (records) of the table store data for O to 3 cells. Also, 0 to 3
Integer coefficients of the outer chain table.

結合係数を無視する。Ignore coupling coefficients.

(b)では、O〜3内部内部、O〜2境界サイすル鎖表
に胞複体鎖の場合と同様のデータ(実現値)を格納し、
O〜3外部鎖表の整係数、結合係数を無視する。
In (b), the same data (realized values) as in the case of the cell complex chain are stored in the O~3 internal and O~2 boundary cell chain tables,
O~3 Ignore integral coefficients and coupling coefficients in the external chain table.

(c)はO〜3外部鎖表、0〜3内部鎖表そのデータ(
実現値)を格納し、0〜3内部鎖表のレコードにはO〜
3胞体のデータを格納する。
(c) is the O~3 external chain table, the 0~3 internal chain table, and the data (
actual value), and the records of the 0 to 3 internal chain table contain O to
Stores data of 3 cells.

(d)〜(f)はそれぞれの構成要素に胸襟体鎖と同様
のデータ(実現値)を格納し、(e)、 (f)ではO
〜3外部鎖表の整係数、結合係数を無視する。
(d) to (f) store the same data (realized values) as the pectoral collar body chain in each component, and in (e) and (f), O
~3 Ignore the integral coefficients and coupling coefficients of the external chain table.

以上の各モデルはその性質に応じて、有限要素解析に代
表されるCAEの解析システム(第1図参照)、工程設
計、NCテープ作成、ロボテイスクなどに代表されるC
AMシステムに連結される。
Each of the above models is based on its characteristics, such as CAE analysis system represented by finite element analysis (see Figure 1), process design, NC tape creation, robotics, etc.
Connected to the AM system.

なお、上記データモデルは異システム間のデータ変換の
ための中間ファイルのデータ記述にも利用できる。
Note that the above data model can also be used for data description of intermediate files for data conversion between different systems.

B、高精度解析システム 以下、第24図、第25図を用いてオブジェクトモデル
を基礎にした高精度解析システムの構成を説明する。た
だし、図中のオブジェクトモデルを便宜上置も汎用性の
高い第11図の部品モデル3(3胸襟体鎖)とする。
B. High-precision analysis system The configuration of a high-precision analysis system based on an object model will be described below with reference to FIGS. 24 and 25. However, for the sake of convenience, the object model in the figure is the highly versatile component model 3 (three chest-neck body chains) in FIG. 11.

B1.解析用モデルの細分 第24図、第25図に示すように、まずオブジェクトモ
デル生成部21でオブジェクトモデルのデータを生成し
、これをオブジェクトモデルデータのデータベース3↓
に入力する(ステップ201)。
B1. Subdivision of the analysis model As shown in FIGS. 24 and 25, first, object model data is generated in the object model generation unit 21, and this is stored in the object model data database 3↓
(Step 201).

次に、ステップ201で生成されたオブジェクトモデル
のデータを取り出し、このデータを用いて解析人力モデ
ル生成部23で、解析人力モデルのデータを生成し、こ
れを解析入力モデルデータのデータベース33に入力す
る(ステップ202)。
Next, the object model data generated in step 201 is extracted, and using this data, the analytical human model generation unit 23 generates analytical human model data, which is input into the analytical input model data database 33. (Step 202).

次に、ステップ201で生成されたオブジェクトモデル
データと、ステップ202で生成された解析人力モデル
のデータを取り出し、これらのデータを用いて解析出カ
モデル生成部24で、解析出力モデルのデータを生成し
、これを解析出力モデルデータのデータベース34に入
力する(ステップ203)。
Next, the object model data generated in step 201 and the analytical human model data generated in step 202 are extracted, and using these data, the analytical output model generation unit 24 generates data for the analytical output model. , this is input into the analysis output model data database 34 (step 203).

ここで、ステップ203の詳細処理内容を説明する。ま
ず、データベース33からステップ2027あるいは後
述のステップ2024Aで生成された解析入力モデルデ
ータを取り出し、これに基づいて解析出力モデル生成処
理部24で解析出力モデルのデータを生成し、これを解
析出力モデルデータのデータベース34に入力する(ス
テップ2031)。
Here, detailed processing contents of step 203 will be explained. First, the analysis input model data generated in step 2027 or step 2024A described later is retrieved from the database 33, and based on this, the analysis output model generation processing unit 24 generates analysis output model data, and this is converted into analysis output model data. database 34 (step 2031).

次に、データベース33からステップ202、あるいは
後述のステップ2034Aで生成された解析入力モデル
(幾何学的モデルと入力属性)のデータを、またデータ
ベース34からステップ2031で生成された解析出力
モデルのデータ(出力属性)を取り出し、これらのデー
タを用いて解析入力モデル生成処理部23で解析出力モ
デル(解析入力モデル)の各要素の解析誤差のデータを
作成する(ステップ2032’)。
Next, the data of the analytical input model (geometric model and input attributes) generated in step 202 or step 2034A described later is obtained from the database 33, and the data of the analytical output model generated in step 2031 ( Using these data, the analysis input model generation processing unit 23 creates analysis error data for each element of the analysis output model (analysis input model) (step 2032').

次に、ステップ2032で生成された各要素の解析誤差
が所定値より小さいかどうか判定する (ステップ2033)。各要素の解析誤差が所定値と同
じか、それより小さい場合は処理を終了し、各要素の解
析誤差が所定値より大きい場合には、次のステップ20
34に進む。
Next, it is determined whether the analysis error of each element generated in step 2032 is smaller than a predetermined value (step 2033). If the analysis error of each element is the same as or smaller than the predetermined value, the process is terminated, and if the analysis error of each element is greater than the predetermined value, proceed to the next step 20.
Proceed to step 34.

次に、データベース31からステップ201で生成され
たオブジェクトモデルのデータ(幾何学的モデルのデー
タ)を取り出し、このオブジェクトモデルのデータ、こ
のステップ2034Aで生成された解析入力モデル(幾
何学的モデルと入力属性)のデータ、ステップ201で
生成されたオブジェクトモデルのデータ、ステップ20
32で生成された各要素の解析誤差のデータを用いて、
解析入力モデル生成処理部23で解析入力モデルのデー
タを細分し、オブジェクトモデルの細分となる新しい解
析入力モデルのデータを生成し、このデータを解析入力
モデルのデータベース33に入力する(ステップ203
4A)。
Next, the object model data (geometric model data) generated in step 201 is retrieved from the database 31, and the object model data and the analytical input model (geometric model and input data of the object model generated in step 201, step 20
Using the analysis error data of each element generated in 32,
The analytical input model generation processing unit 23 subdivides the analytical input model data, generates new analytical input model data that is a subdivision of the object model, and inputs this data into the analytical input model database 33 (step 203
4A).

次のステップ2031に進む。Proceed to the next step 2031.

上記の構成では、オブジェクトモデルの構成要素のデー
タと既作成の解析入力モデルの構成要素のデータは対応
付けされているので、既作成の解析入力モデルの細分に
よってオブジェクトモデルの細分となる新しい解析入力
モデルを容易に生成することができる。
In the above configuration, the data of the component of the object model and the data of the component of the already created analysis input model are associated, so new analysis input that becomes a subdivision of the object model by subdivision of the already created analysis input model Models can be easily generated.

なお、上述において、例えばオブジェクトモデルにおけ
る構造解析の応力値の高い部分の構成要素を取り出し、
それらの構成要素に対してこれらの方法を適用するなど
により、その処理を高速化することができる。
In addition, in the above, for example, extracting the constituent elements of the high stress value part of the structural analysis in the object model,
By applying these methods to those components, the processing speed can be increased.

C1有限要素(境界要素)モデルの細分C1,基本処理
構成 第26図の処理手順に示すように、まずグラフィックデ
イスプレィ11.タブレットとスタイラス12あるいは
キーボード13などの入力手段を介して、演算装置20
を作動させ、オブジェクトモデル生成部21でオブジェ
クトモデルのデータを生成し、このオブジェクトモデル
のデータをデータベース31に入力する(ステップ20
1)。
Subdivision C1 of C1 finite element (boundary element) model, basic processing configuration As shown in the processing procedure of FIG. 26, first, the graphic display 11. Arithmetic device 20 via input means such as a tablet and stylus 12 or keyboard 13
is activated, the object model generation unit 21 generates object model data, and this object model data is input into the database 31 (step 20
1).

次に、データベース31からステップ201で生成され
たオブジェクトモデルのデータ、データベース33から
解析入力モデルのデータを取り出し、これらのデータを
用いて解析穴カモデル生成部23で、解析入力モデルの
データを生威し、これを解析入力モデルのデータベース
33に入力する(ステップ301)。
Next, the data of the object model generated in step 201 is extracted from the database 31 and the data of the analysis input model is extracted from the database 33, and using these data, the analysis hole model generation unit 23 generates the data of the analysis input model. This is then input into the analysis input model database 33 (step 301).

このステップでは、まずデータベース31からステップ
201で生成されたオブジェクトモデルのデータを取り
出し、このデータを用いて解析穴カモデル生成部23で
、解析入力モデルのデータを生成し、これを解析入力モ
デルデータのデータベース33に入力する(ステップ2
02)。
In this step, first, data of the object model generated in step 201 is retrieved from the database 31, and using this data, the analysis hole model generation unit 23 generates data of the analysis input model, and this data is used as the analysis input model data. Input into database 33 (step 2
02).

次に、ステップ202で生成された解析入力モデルが適
切かどうか判定し、適切ならステップ203に、また不
適切なら次のステップ303に進む(ステップ302)
、この判定は、その生成されたモデルをグラフィックデ
イスプレィ11に出力表示させてオペレータが判定する
方法と、前述した第25図ステップ2031〜2033
と同様の誤差判定による方法が適用できる。
Next, it is determined whether the analysis input model generated in step 202 is appropriate, and if appropriate, proceed to step 203, and if inappropriate, proceed to the next step 303 (step 302).
, this determination can be made by an operator by outputting and displaying the generated model on the graphic display 11, and by performing steps 2031 to 2033 in FIG. 25 described above.
A method using error judgment similar to that described above can be applied.

ステップ303では、データベース31からステップ2
01で生成されたオブジェクトモデルのデータを取り出
し、解析入力モデルのデータを用いて解析穴カモデル生
成部23で、解析入力モデルを細分し、オブジェクトモ
デルの細分となる解析入力モデルのデータを生成し、こ
れを解析入力モデルのデータベース33に入力する(ス
テップ303)。
In step 303, from the database 31 in step 2
The data of the object model generated in step 01 is extracted, and the analysis input model is subdivided in the analysis hole model generation unit 23 using the data of the analysis input model, and the data of the analysis input model that is the subdivision of the object model is generated. This is input into the analysis input model database 33 (step 303).

ステップ203では、データベース33から解析入力モ
デルのデータを取り出し、このデータを用いて解析出力
モデル生成部24で、解析出力モデルのデータを生成し
、これを解析出力モデルデータのデータベース34に入
力する(ステップ203)。
In step 203, data of the analysis input model is extracted from the database 33, and using this data, the analysis output model generation unit 24 generates data of the analysis output model, and inputs this into the database 34 of analysis output model data ( Step 203).

次に、第26図のステップ303の解析入力モデルある
いは分割オブジェクトモデルの生成処理(細分操作)の
方法を第27図により説明する。
Next, the method of generating the analytical input model or divided object model (subdivision operation) in step 303 of FIG. 26 will be explained with reference to FIG.

C2,細分要素群の指定による細分 第27図に示すように、まずデータベース31からオブ
ジェクトモデルのベース(例えば、第26図のステップ
201で生成されたデータ)と、データベース33から
解析入力モデルのデータ(例えば、第26図のステップ
202で生成されたデータ)と、データベース34から
ステップ203で生成された解析出力モデルのデータを
取り出し、これらのデータを用いて解析穴カモデル生成
部23で解析入力モデルの細分対象要素群を生成する(
ステップ401)。この細分対象要素群は後述の細分指
定要素群とその周囲の要素群を含むものからなる。
C2. Subdivision by designation of subdivision element group As shown in FIG. (for example, the data generated in step 202 in FIG. 26) and the data of the analysis output model generated in step 203 from the database 34, and using these data, the analysis hole model generation unit 23 generates an analysis input model. Generate subdivision target elements for (
Step 401). This subdivision target element group includes a subdivision specified element group and surrounding element groups, which will be described later.

このステップ401では、第28図のように、まず解析
出力モデルのデータ(例えば、構造解析の応力のデータ
あるいは解析誤差のデータ)を用いて、解析入力モデル
の細分指定要素群を自動的に生成する。あるいはオペレ
ータが細分指定要素群を含む領域を指定し、それに含ま
れる細分指定要素群を生成する(ステップ4011)。
In this step 401, as shown in FIG. 28, first, a subdivision specified element group of the analysis input model is automatically generated using data of the analysis output model (for example, stress data or analysis error data of structural analysis). do. Alternatively, the operator specifies a region including a group of subdivision designation elements, and generates a group of subdivision designation elements included therein (step 4011).

次に、ステップ4011で生成された細分指定要素群の
周囲の要素群を生威しく後述のステップ4022参照)
、細分対象要素群を(細分指定要素群とその周囲の要素
群)生成する(ステップ4012)。
Next, the elements surrounding the subdivision specified element group generated in step 4011 are edited (see step 4022 described below).
, a subdivision target element group (subdivision designated element group and surrounding element group) is generated (step 4012).

次に、解析入力モデル生成部23で、ステップ401で
生成された解析人力モデルの細分対象要素群を細分し、
新しい解析入力モデルを生威し、これを解析入力モデル
データのデータベース33に入力する(ステップ401
2)。
Next, the analysis input model generation unit 23 subdivides the subdivision target element group of the analysis human model generated in step 401,
Generate a new analytical input model and input it into the analytical input model data database 33 (step 401
2).

このステップでは、第28図に示すようにまずステップ
4011で生成された解析入力モデルの細分指定要素群
の各要素を、例えば第29図、第30図に示す細分基本
パタンで細分する(ステップ4021)。このとき、生
成されたモデル第31図に示すように、般には解析用モ
デルの構成条件を満たさない。
In this step, as shown in FIG. 28, each element of the subdivision specified element group of the analysis input model generated in step 4011 is first subdivided using the basic subdivision pattern shown in FIGS. 29 and 30 (step 4021). ). At this time, as shown in FIG. 31, the generated model generally does not satisfy the configuration conditions of the analytical model.

すなわち例えば、細分指定要素群の周囲の要素の構成辺
の数は3,4とならない。
That is, for example, the number of constituent sides of the elements surrounding the subdivision designated element group is not 3 or 4.

そこで、次に細分指定要素群の周囲の要素を1例えば第
32図に示す適当な細分基本パタンで細分し、第33図
に示すように解析入力モデルの構成条件を満たす細分モ
デル(データモデル)を生成する(ステップ4022)
Therefore, next, elements around the subdivision specified element group are subdivided using an appropriate basic subdivision pattern shown in FIG. 32, for example, to create a subdivision model (data model) that satisfies the configuration conditions of the analysis input model, as shown in FIG. 33. (step 4022)
.

C3,細分パタンの選択による細分 有限要素解析精度、あるいは結果の出力精度を向上させ
るためには、細分指定要素群及びその周囲の要素群を、
高次近似可能な四辺形要素からなる細分基本パタンを細
分することが望ましい。以下では、第34図に示すよう
に細分指定要素群の周囲の各要素を細分指定要素群の境
界に沿って第32図(b)のパタンで順次細分する具体
的な方法を第35図のフローの順に説明する。
C3. In order to improve the accuracy of subdivision finite element analysis by selecting a subdivision pattern or the output accuracy of the results, the subdivision specified element group and the surrounding element group should be
It is desirable to subdivide a subdivision basic pattern consisting of quadrilateral elements that can be approximated to a higher order. Below, we will explain a specific method of sequentially subdividing each element around the subdivision specified element group in the pattern shown in Fig. 32(b) along the boundary of the subdivision specified element group as shown in Fig. 35. The flow will be explained in order.

(1)細分対象要素群とそれらの分割パタンの選択(ス
テップ401)。
(1) Selection of subdivision target element groups and their division patterns (step 401).

まず、細分の領域の指定により、第36図と第37図に
示す細分される複数要素(細分指定要素群)(e=)の
データを生成するステップ4011)。
First, step 4011) of generating data of a plurality of subdivided elements (subdivision designated element group) (e=) shown in FIGS. 36 and 37 by specifying a subdivision area.

次に、第36図と第38図に示す細分対象モデルの全体
の要素群(全体要素群)37図に示す細分指定要素群(
at )の境界(bi )のデータを生成し、第36図
と第39図に示す全体要素群の境界(B1)にまず、既
作成の細分指定要素群(e、)の各要素を、第29図又
は第30図のパタンに細分し、(eI)の細分のデータ
を生成する(ステップ4021)。
Next, the entire element group (whole element group) of the subdivision target model shown in Figs. 36 and 38, and the subdivision designated element group (
At ), first generate data for the boundary (bi ) of the entire element group (B1) shown in FIGS. The data is subdivided into the patterns shown in FIG. 29 or 30, and subdivision data of (eI) is generated (step 4021).

次に、(et )(j=t、2.−、 Nb)を境界に
沿って順に第32図のパタンで細分する(ステップ40
1)。この場合、第41図に示すように、 のパタン る(ステップ4012A)。
Next, (et) (j=t, 2.-, Nb) is sequentially subdivided along the boundary in the pattern shown in FIG. 32 (step 40).
1). In this case, as shown in FIG. 41, the following pattern is created (step 4012A).

Nb)を境界とする全体要素群(es )のツブ401
2B)。これらを第36図、第40図に示すように(e
J)で表す。
Tube 401 of the entire element group (es) with Nb) as the boundary
2B). These are shown in Figures 36 and 40 (e
J).

(2)細分対象要素群の細分と細分モデルの生のパタン
に細分し全体の整合をとる。
(2) Subdividing the subdivision target element group and subdividing the subdivision model into raw patterns and matching the whole.

このとき、 (i)第42図に示すように、eIが三辺形要素のとき
、まず三辺形要素eJを第 29図のパタンで細分し、次にe J+1をea−1の
次の要素と考えて細分する。
At this time, (i) As shown in Fig. 42, when eI is a trigonal element, first subdivide the triangular element eJ in the pattern shown in Fig. 29, and then divide e J+1 into the next part of ea-1. Think of it as an element and subdivide it.

(ii)第43図(a)に示すように、eJのを含み、 ・e J−1が第43図(b)のパタンのとき、eJを
第43図(b)のパタンに 細分する。
(ii) As shown in FIG. 43(a), including eJ, when e J-1 has the pattern in FIG. 43(b), subdivide eJ into the pattern in FIG. 43(b).

・e4−1が第43図(c)のパタンのとき、eJを第
43図(c)のパタンに 細分する。
- When e4-1 has the pattern shown in FIG. 43(c), subdivide eJ into the pattern shown in FIG. 43(c).

また、第44図に示すように、eiの を含むとき、eJを細分指定要素とし。Moreover, as shown in FIG. 44, the ei , use eJ as a subdivision specification element.

界データに変更し、e J−1から新たに細分する。ま
た8Jは第32図(C)のパタンに細分する。
field data and newly subdivide from e J-1. Further, 8J is subdivided into the pattern shown in FIG. 32(C).

5節点(bl )を含む(el )の要素数が3つ以上
のとき、これらのeJのjとの(ej)に加えて、新し
い境界要素群のデータを生成し、新しい生成されたe 
J+1から細分を行う。
When the number of elements in (el) including 5 nodes (bl) is three or more, in addition to (ej) with j of these eJ, data of a new boundary element group is generated, and the new generated e
Subdivision is performed starting from J+1.

(iv)(eJ)の総数Nb奇数のとき最終要要eNb
の細分で全体の整合がとれなくなる。そこで、このとき
は、第32図(a)のパタンで細分する。
(iv) When the total number Nb of (eJ) is odd, the final requirement eNb
The subdivision makes it impossible to maintain consistency as a whole. Therefore, in this case, subdivision is performed using the pattern shown in FIG. 32(a).

(V)新しく生成される節点が全体要素群の境界1.b
i )に含まれ、かつ細分指定要素群の境界(bt )
に含まれるとき、すあるとき、これら節点をもとの対象
モデルの境界上に移動する。
(V) The newly generated node is the boundary of the entire element group 1. b
i) and the boundary (bt) of the subdivision specified element group
, these nodes are moved to the boundary of the original target model.

れる場合、各々に対して上記の処理を独立に行う。If so, the above processing is performed independently for each.

第46図は第36図に示す対象モデルと細分対象要素群
のデータを与えた場合に上記方法によって生成された細
分モデルを示したものである。
FIG. 46 shows a subdivision model generated by the above method when the target model shown in FIG. 36 and the data of the subdivision target element group are given.

以上は二次元の場合であるが、この考え方は三次元空間
のシェル要素モデル、ソリッド要素モデルに対しても同
様に適用できる。
Although the above is a two-dimensional case, this idea can be similarly applied to shell element models and solid element models in three-dimensional space.

第47図は三次元空間のシェル要素モデルの細分の例で
ある。
FIG. 47 is an example of subdivision of a shell element model in three-dimensional space.

第48図はソリッド要素の細分対象要素群の細分パタン
の代表例である。
FIG. 48 is a typical example of a subdivision pattern of a subdivision target element group of solid elements.

第43図はソリッド対象モデルにおいて、三つの面が交
叉するコーナーに第48図のパタンで細分した例である
FIG. 43 is an example in which a solid object model is subdivided into corners where three surfaces intersect using the pattern shown in FIG. 48.

第50図はソリッド対象モデルにおいて、二つの面が交
叉するコーナーに第48図のパタンの組みからなる細分
パタンで細分した例である。
FIG. 50 is an example in which a solid object model is subdivided into a corner where two surfaces intersect with a subdivision pattern consisting of the set of patterns shown in FIG. 48.

第5工図はソリッド対象モデルにおいて、一つの境界面
に第48図のパタンの組みからなる細分パタンで細分し
た例である。
The fifth engineering drawing is an example of a solid object model in which one boundary surface is subdivided using a subdivision pattern consisting of the set of patterns shown in FIG.

このようにソリッド対象モデルに対しても、これらの細
分パタンを組合せることにより既作成要素を予め定めた
細分パタンで細分するというアイディアが適用できる。
In this way, the idea of subdividing existing elements using a predetermined subdivision pattern by combining these subdivision patterns can also be applied to a solid target model.

D、オブジェクトモデルの細分 オブジェクトモデルは基本オブジェクトモデル、有限要
素解析用モデルと異なり、一般には、前述の細分の手法
は適用できない。しかしながら、オブジェクトモデルか
ら基本オブジェクトモデルを生成(モデルの切断)する
場合に利用できる。第52図はオブジェクトモデルの例
で、第53図は第52図のオブジェクトモデルの境界上
の点ij・・・・・・opの指示により生成された細分
の例であり、第52図のオブジェクトモデルの細分で4
つの基本オブジェクト要素(6面体)の集合からなる。
D. Subdivision of Object Models Object models are different from basic object models and models for finite element analysis, and the above-mentioned subdivision method cannot generally be applied to them. However, it can be used when generating a basic object model from an object model (cutting the model). FIG. 52 is an example of an object model, and FIG. 53 is an example of subdivisions generated by instructions of points ij...op on the boundary of the object model in FIG. 4 in model subdivision
It consists of a set of two basic object elements (hexahedrons).

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上説明したように、本発明によれば、解析用モデルの
各要素を必要に応じて更に細分するようにしたことから
、有限要素法による解析精度が向上する。
As described above, according to the present invention, each element of the analytical model is further subdivided as necessary, so that the accuracy of analysis by the finite element method is improved.

また、細分パタンを四辺形又は六面体要素を最小パタン
とし、これにより細分対象要素(111分指定要素又は
/および境界要素)を細分していることから、高次近似
が可能になり、解析精度がさらに向上する。
In addition, since the subdivision pattern is set to a quadrilateral or hexahedral element as the minimum pattern, and the subdivision target elements (111 designated elements and/or boundary elements) are subdivided using this pattern, high-order approximation is possible and analysis accuracy is improved. Further improvement.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は本発明の一実施例解析用モデル生成システムの
基本構成図、第2図はその処理フロー図、第3図は第1
図実施例において分割オブジェクトモデルを用いた解析
入力モデル生成の基本構成図、第4図はその処理フロー
図、第5図は第1図実施例においてカードイメージモデ
ルを用いた解析用モデル生戒の基本構成図、第6図はそ
の処理フロー図、第7図は、第1図、第3図、第5図実
施例の各モデルのデータが幾何学的モデルのデータとそ
の構成要素の属性データから構成され、モデルデータベ
ースに分離して格納できることを示す図、第8図は第7
図の各モデルの属性のデータが入力モデルの属性のデー
タと出力モデルの属性のデータから構成され、属性デー
タベースに分離して格納できることを示す図、第9図は
各解析用モデルがその幾何学的モデルを共用できること
を示す図、第IO図は各解析出力モデルの属性データを
他の解析入力モデルの属性データベースに入力すること
により、モデルの組合せ解析ができることを示す図、第
11図はCAEで用いられる各幾何学的対象モデル間の
データの変換を説明する図、第12図は第11図の代表
的な幾何学的対象モデルの基本内部モデルを説明するた
めの図、第13図はそれを定義する空間が部分空間であ
る泡体を示す図、第I4図は第13図に示す泡体をその
構成要素に含む幾何学的対象モデルのデータの内部モデ
ルを説明する図、第15図は穴をもつ泡体の例を示す図
、第I6図は第I5図の泡体から生成される胸襟体の例
を示す図、第17図は第16図の胸襟体から生成される
胸襟体鎖の例を示す図、第I8図は第17図に示すよう
な、その形状が穴をもつ胸襟体鎖の内部モデルを説明す
るための図。 第19図は1胞体と二つの2胞体を構成要素にもつ外部
鎖から生成される胸襟体鎖を示す図、第20図は第19
図の胸襟体鎖が工泡体と一つの2胞体を構成要素にもつ
外部鎖から生成される胸襟体鎖で表すことができること
を示す図、第21図は第20図の2胞体がO結合胞体を
もつことを示す図、第22図は結合胞体をもつ泡体をそ
の構成要素とする胸襟体鎖の内部モデルを説明するため
の図、第23図は結合胞体をもつ泡体をその構成要素に
もつ外部鎖から生成される胸襟体鎖を細分することによ
って、有限要素モデル(胸襟体鎖)を生成できることを
示す図、第24図はオブジェクトモデルの再細分により
解析入力モデルのデータを生成するための基本構成図、
第25図はオブジェクトモデルのデータと解析入力モデ
ルのデータと解析出力モデルのデータを用いて解析入力
モデルを細分し、オブジェクトモデルの細分となる解析
入力モデルのデータを生成することを示す処理フロー図
、第26図は有限要素(境界要素)解析入力モデルを細
分し、オブジェクトモデルの細分となる解析入力モデル
のデータを生成するための処理フロー図、第27図の細
分対象要素群を生成することにより有限要素(境界要素
)解析入力モデルを細分し、オブジェクトモデルの細分
となる解析入力モデルのデータを生成するための処理フ
ロー図、第28図は細分指定要素群とその周囲の要素群
を生成することにより有限要素(境界要素)解析入力モ
デルを細分し、オブジェクトモデルの細分となる解析入
力モデルのデータを生成するための処理フロー図、第2
9図と第30図は細分指定要素の細分パタンの図、第3
1図は細分指定要素群の細分例を示す図、第32図は細
分指定要素群の境界要素の細分パタンの図、第33図は
細分指定要素群の各境界要素の細分例を示す図、第34
図は細分指定要素群の境界要素のパタンと細分順序を説
明する図、第35図は細分対象要素群を生威し、あらか
じめ定められた細分パタンで細分対象要素群を細分する
ことにより有限要素(境界要素)解析入力モデルの細分
のデータを生成するための処理フロー図、第36図は対
象有限要素モデルの構成要素を説明する図、第37図は
細分指定要素群とその境界を説明する図、第38図は対
象有限要素モデルの全体要素群とその境界を説明する図
、第39図は細分指定要素群の境界で全体要素群の境界
でない境界を説明する図、第40図は細分指定要素群の
境界要素を説明する図、第41図は細分指定要素群の境
界要素の細分パタンを説明する図、第42図は細分指定
要素群の境界要素に三辺形要素を含む場合の細分方法を
説明する図、第43図は細分指定要素群の境界要素の二
辺が第38図の境界である場合の細分方法を説明する図
、第44図は細分指定要素群の境界要素の三辺が第38
図の境界である場合の細分方法を説明する図、第45図
は細分対象境界要素の節点を含む細分指定要素パタンの
要素の三つ以上ある場合の細分方法を説明する図、第4
6図は対象有限要素解析用モデルの細分例を示す図、第
47図は三次元空間のシェル要素モデルの細分指定要素
群とその細分例を示す図、第48図はソリッド要素モデ
ルの細分指定要素パタンの例を示す図、第49図はソリ
ッド要素モデルにおいて、三つの面が交叉する要素の細
分パタンを説明する図、第50図はソリッド要素モデル
において、二つの面が交叉する要素の細分パタンを説明
する図、第5工図はソリッド要素モデルにおいて、一つ
の境界面に第48図のパタンの組からなる細分パタンで
細分した例を示す図、第52図はオブジェクト(ソリッ
ド)モデルの例、第53図は第52図のオブジェクトモ
デルの境界上の点の作成により生成される細分の例を示
す図である。 10・・・入出力表示手段、1工・・・グラフィックデ
イスプレィ、12・・・スタイラス、13・・・キーボ
ード、20・・・演算装置、21・・・オブジェクトモ
デル生成処理部、23・・・有限要素解析用人カモデル
生成部、24・・・有限要素解析用出力モデル生成部、
30・・・データベース、31・・・オブジェクトモデ
ルデータのデータベース、33・・・有限要素解析用入
力モデルデータのデータベース、34・・・有限要素解
析用第 (2) 3 図 第 区 葉 φ 図 拓 第 7 図 第 (2) 七テ゛ノしヂークヘー又 茅 /θ 喝 4糞造・坂動向目へ島性デゝタベー久 11 固 葉 3 篤 4− 圀 r内町旬表 竿 15 圀 拓 6 目 −−−−−」 °−−ゞA’Q ネ動末K(lc?l)不 B 図 (−1r@%頁表0寸↑へのオζインタ囁 /7 瞭 第 2 図 3 区 」t 24 圀 第 喝 第 6 喝 35 図 猶 3 図 4− 図 一圧圧圧し− 第 6 図 弔 37 z 図 第 す3 図 (b) all  eD     r 第 4θ 図 L +++−−−−−−−J r 雨 1 図 L−−−+++−−−−J 品 44  図 (の 藁 5 困 め 41 回 第 7 図 9 図 力 5θ ■
Figure 1 is a basic configuration diagram of an analysis model generation system according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is its processing flow diagram, and Figure 3 is a diagram of the first embodiment of the analysis model generation system.
Figure 4 is a basic configuration diagram of analysis input model generation using a split object model in the embodiment, Figure 4 is its processing flow diagram, and Figure 5 is a basic configuration diagram of the analysis input model generation using the card image model in the embodiment shown in Figure 1. The basic configuration diagram, Figure 6 is its processing flow diagram, and Figure 7 shows the data of each model in Figures 1, 3, and 5 as the geometric model data and the attribute data of its constituent elements. Figure 8 shows that the data can be stored separately in the model database.
Figure 9 shows that the attribute data of each model consists of input model attribute data and output model attribute data, and can be stored separately in the attribute database. Figure IO shows that a combination of models can be analyzed by inputting the attribute data of each analysis output model into the attribute database of other analysis input models, and Figure 11 shows that CAE Figure 12 is a diagram explaining the basic internal model of the typical geometric target model in Figure 11, and Figure 13 is a diagram explaining the data conversion between each geometric target model used in A diagram showing a foam whose defining space is a subspace; Figure I4 is a diagram explaining the internal model of the data of the geometric object model whose constituent elements include the foam shown in Figure 13; The figure shows an example of a foam with holes, Figure I6 shows an example of a chest collar produced from the foam of Figure I5, and Figure 17 shows a chest collar produced from the chest collar of Figure 16. FIG. 18 is a diagram showing an example of a body chain, and is a diagram for explaining an internal model of a chest-collar body chain whose shape has a hole, as shown in FIG. 17. Figure 19 shows a pectoral collar chain generated from an external chain with one cell body and two two cell bodies;
Figure 21 shows that the pectoral chain in Figure 20 can be expressed as a pectoral chain generated from an external chain that has a mechanical foam and one bicellular body as its constituent elements. Figure 22 is a diagram to explain the internal model of the pectoral collar chain whose constituent elements are foams with connective cells. Figure 23 is a diagram showing the foam with connective cells and its structure. Figure 24 shows that a finite element model (chest chain) can be generated by subdividing the chest chain generated from external chains in elements. Figure 24 shows how data for the analysis input model is generated by re-subdividing the object model. Basic configuration diagram for
Figure 25 is a processing flow diagram showing that the analysis input model is subdivided using object model data, analysis input model data, and analysis output model data to generate analysis input model data that is the subdivision of the object model. , FIG. 26 is a processing flow diagram for subdividing a finite element (boundary element) analysis input model and generating data of the analysis input model that becomes the subdivision of the object model, and generating a group of elements to be subdivided in FIG. 27. A processing flow diagram for subdividing a finite element (boundary element) analysis input model and generating data for the analysis input model that becomes the subdivision of the object model. Processing flow diagram for subdividing a finite element (boundary element) analysis input model and generating data of an analysis input model that becomes subdivision of an object model, Part 2
Figures 9 and 30 are diagrams of the subdivision pattern of the subdivision designation element.
1 is a diagram showing a subdivision example of a subdivision designated element group, FIG. 32 is a diagram of a subdivision pattern of boundary elements of a subdivision designated element group, and FIG. 33 is a diagram showing a subdivision example of each boundary element of a subdivision designated element group, 34th
The figure is a diagram explaining the pattern and subdivision order of the boundary elements of the subdivision specified element group, and Fig. 35 shows the subdivision target element group and subdivides the subdivision target element group with a predetermined subdivision pattern. (Boundary elements) A processing flow diagram for generating subdivision data of the analysis input model. Figure 36 is a diagram explaining the constituent elements of the target finite element model. Figure 37 is a diagram explaining the subdivision specified element group and its boundaries. Figure 38 is a diagram explaining the entire element group of the target finite element model and its boundaries, Figure 39 is a diagram explaining the boundaries of the subdivision specified element group but not the boundaries of the entire element group, and Figure 40 is a diagram explaining the subdivision FIG. 41 is a diagram explaining the boundary elements of the specified element group. FIG. Figure 43 is a diagram explaining the subdivision method when the two sides of the boundary element of the subdivision specified element group are the boundaries in Figure 38. Figure 44 is a diagram explaining the subdivision method when the two sides of the boundary element of the subdivision specified element group are the boundaries The third side is the 38th
Figure 45 is a diagram explaining the subdivision method when there are three or more elements of the subdivision designation element pattern including the node of the boundary element to be subdivided.
Figure 6 is a diagram showing an example of subdivision of the target finite element analysis model, Figure 47 is a diagram showing a subdivision specification element group of a shell element model in three-dimensional space and an example of its subdivision, and Figure 48 is a diagram showing subdivision specification of a solid element model. Figure 49 is a diagram showing an example of an element pattern. Figure 49 is a diagram explaining a subdivision pattern of an element where three faces intersect in a solid element model. Figure 50 is a diagram illustrating a subdivision pattern of an element where two faces intersect in a solid element model. A diagram explaining the pattern, the fifth construction diagram, is a diagram showing an example of subdividing one boundary surface with a subdivision pattern consisting of the set of patterns in Figure 48 in a solid element model, and Figure 52 is a diagram of the object (solid) model. For example, FIG. 53 is a diagram showing an example of subdivisions generated by creating points on the boundaries of the object model of FIG. 52. DESCRIPTION OF SYMBOLS 10... Input/output display means, 1... Graphic display, 12... Stylus, 13... Keyboard, 20... Arithmetic unit, 21... Object model generation processing unit, 23... - Human force model generation unit for finite element analysis, 24... Output model generation unit for finite element analysis,
30... Database, 31... Database of object model data, 33... Database of input model data for finite element analysis, 34... Number (2) 3 for finite element analysis Figure 7 No. (2) 7-technical dike, matakaya/θ, 4, Shitsuzo, Sakamo, and island data, 11, hard leaves, 3, Atsushi, 4-, inner town, seasonal table rod, 15, Kokutaku, 6th ------"°--ゞA'Q ne-end K (lc?l) non-B figure (-1r@% page table 0 size ↑ to ζ inter whisper/7 clear 2nd figure 3 ward) t 24 Kuni No. 6 No. 35 Fig. 3 Fig. 4 - Fig. 1 Pressure Pressure - Fig. 6 Fig. 37 z Fig. 3 Fig. (b) all eD r 4th θ Fig. L +++−−−−−−−J r Rain 1 Fig. L---+++--J Product 44 Fig. (no straw 5 Trouble 41st 7th Fig. 9 Grid force 5θ ■

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1、オブジェクトモデル生成部と解析用モデル生成部と
を備え、 前記オブジェクトモデル生成部は、解析対象についての
オブジェクトモデルのデータを生成するものであり、 前記解析用モデル生成部は、前記オブジェクトモデルデ
ータを用いて有限要素解析の解析用モデルのデータを生
成するものであるオブジェクトモデリングシステムにお
いて、 前記解析用モデル生成部は、生成した解析用モデルの要
素のうち、所定の細分対象要素を更に細分した解析用モ
デルのデータを生成するものとしたことを特徴とするオ
ブジェクトモデリングシステム。 2、前記解析用モデル生成部は、生成した解析用モデル
について解析精度に関する評価を行ない、この評価結果
に基づいて前記所定の細分対象要素を決定する手段を含
んでいることを特徴とする請求項1記載のオブジェクト
モデリングシステム。 3、前記所定の細分対象要素は、オペレータにより与え
られるものであることを特徴とする請求項1記載のオブ
ジェクトモデリングシステム。 4、前記細分対象要素の決定手段は、生成された解析用
モデルの各要素についての解析誤差が所定範囲を越えた
か否かを判定し、越えた要素を細分対象要素のうちの細
分指定要素とすることを特徴とする請求項2記載のオブ
ジェクトモデリングシステム。 5、前記細分対象要素の決定手段は、生成された解析用
モデルの各要素についての解析応力が所定範囲を越えた
か否かを判定し、越えた要素を細分対象要素のうちの細
分指定要素とすることを特徴とする請求項2項記載のオ
ブジェクトモデリングシステム。 6、前記細分対象要素決定手段は、前記細分指定要素群
に隣接する要素を細分対象要素に含めることを特徴とす
る請求項4又は5記載のオブジェクトモデリングシステ
ム。 7、前記細分指定要素群の境界で解析用モデルの境界を
含まない境界要素群のデータを生成することを特徴とす
る請求項4、5、6のいずれかに記載のオブジェクトモ
デリングシステム。 8、境界要素を境界とする要素群のデータを生成するこ
とを特徴とする請求項4、5、6、7のいずれかに記載
のオブジェクトモデリングシステム。 9、前記細分対象要素の細分は、予め定められた細分パ
タンで行なうことを特徴とする請求項1、2、3、4、
5、6、7、8のいずれかに記載のオブジェクトモデリ
ングシステム。 10、前記予め定められた細分パタンは、四辺形又は六
面体要素を最小細分パタンとしてなることを特徴とする
請求項9項記載のオブジェクトモデリングシステム。 11、前記解析用モデルが、解析演算処理に用いる解析
入力モデルと、解析演算処理結果を表わす解析出力モデ
ルとを含んでなることを特徴とする請求項1記載のオブ
ジェクトモデリングシステム。
[Claims] 1. An object model generation section and an analysis model generation section, the object model generation section generates object model data regarding an analysis target, and the analysis model generation section is an object modeling system that generates data for an analysis model for finite element analysis using the object model data, wherein the analysis model generation unit divides the elements of the generated analysis model into predetermined subdivisions. An object modeling system characterized by generating data for an analysis model in which target elements are further subdivided. 2. The analysis model generation unit includes means for evaluating the analytical accuracy of the generated analysis model and determining the predetermined subdivision target element based on the evaluation result. 1. The object modeling system according to 1. 3. The object modeling system according to claim 1, wherein the predetermined subdivision target element is given by an operator. 4. The subdivision target element determining means determines whether the analysis error for each element of the generated analysis model exceeds a predetermined range, and designates the elements that exceed the predetermined range as subdivision designation elements among the subdivision target elements. The object modeling system according to claim 2, characterized in that: 5. The subdivision target element determining means determines whether the analytical stress for each element of the generated analytical model exceeds a predetermined range, and designates the elements that exceed the specified range as subdivision designation elements among the subdivision target elements. 3. The object modeling system according to claim 2, characterized in that: 6. The object modeling system according to claim 4 or 5, wherein the subdivision target element determining means includes elements adjacent to the subdivision specified element group as subdivision target elements. 7. The object modeling system according to claim 4, wherein the object modeling system generates data of a boundary element group that does not include the boundary of the analytical model at the boundary of the subdivision designated element group. 8. The object modeling system according to any one of claims 4, 5, 6, and 7, wherein data of a group of elements whose boundaries are boundary elements is generated. 9. Claims 1, 2, 3, and 4, wherein the subdivision of the subdivision target element is performed in a predetermined subdivision pattern.
9. The object modeling system according to any one of 5, 6, 7, and 8. 10. The object modeling system according to claim 9, wherein the predetermined subdivision pattern has a minimum subdivision pattern of quadrilateral or hexahedral elements. 11. The object modeling system according to claim 1, wherein the analysis model includes an analysis input model used for analysis calculation processing and an analysis output model representing the analysis calculation processing result.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003178100A (en) * 2001-12-11 2003-06-27 Fuji Heavy Ind Ltd Fluid analysis method and fluid analysis device using the same
WO2006059417A1 (en) * 2004-12-03 2006-06-08 Osaka University Finite element analysis method, finite element analysis device, and computer program
CN106294939A (en) * 2016-07-29 2017-01-04 重庆理工大学 Finite element occupant restraint system model based on Modularization modeling and modeling method thereof

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003178100A (en) * 2001-12-11 2003-06-27 Fuji Heavy Ind Ltd Fluid analysis method and fluid analysis device using the same
WO2006059417A1 (en) * 2004-12-03 2006-06-08 Osaka University Finite element analysis method, finite element analysis device, and computer program
CN106294939A (en) * 2016-07-29 2017-01-04 重庆理工大学 Finite element occupant restraint system model based on Modularization modeling and modeling method thereof
CN106294939B (en) * 2016-07-29 2019-09-06 重庆理工大学 Finite element occupant restraint system model and its modeling method based on Modularization modeling

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