JPWO2015037296A1 - システム解析装置 - Google Patents

Abstract

高速、高精度であり、かつ運用性、汎用性に優れたシステム解析装置を提供することを目的とする。システムの解析領域ごとに、複数の異なるフィデリティを有する解析モデルが用意され、前記解析モデルと前記解析モデル間の界面におけるデータ連成計算方法をメニューによってそれぞれ選択して連成解析を実行するシステム解析装置であって、前記解析モデル間の界面のデータ連成計算方法が互いに接続される解析モデルのフィデリティの組合せとデータ伝達の方向に応じて切り替えられること、同一の解析領域における複数フィデリティの異なる解析モデルを融合させることによって新しい一つの解釈モデルを生み出すこと、同一の解析領域における高いフィデリティモデルの解析結果からより低いフィデリティの解析モデルを生み出すことを特徴とする。

Description

本発明は、シミュレーションを用いた製品システム全体の解析技術に関する。

製品のシステム性能の全体最適化や、現象解明などを行うためには、製品システム全体を対象としたシミュレーションを行う必要がある。主なアプローチとして次の２つが考えられる。一つは、解析格子を用いた有限要素法や有限体積法などによる詳細解析によるアプローチである。本アプローチでは、解析対象が小さい場合は問題ないが、製品システムの規模が大きくなると解析規模が増大するため、現実的な計算時間で解析を実施することが困難となる。第二のアプローチは、解析格子を用いず、1次元モデル等の機能モデルベースの簡易解析に基づいた方法である。本アプローチでは、製品システム全体のマクロな挙動を実用的な時間内で解析することが可能になるものの、モデル化で考慮されていない複雑現象の解明はできない。

そこで、製品システムの中で着目する領域のみついて詳細解析を行い、その他の部分は簡易解析で解くことによって、製品システム全体の挙動を考慮しつつ、それと連携させて局所的に詳細な現象を解明することが可能になると考えられる。解析モデルで表現される現象の忠実度や詳細度のことを、フィデリティと定義すると、上記のように、フィデリティを変えた解析モデルをハイブリッドに結合して連成計算させることで製品システム全体のシミュレーションが可能となる。この概念をマルチフィデリティ全体統合解析と呼称することとする。

製品システムの全体解析に関する先行技術として、下記に示す（特許文献１）、（特許文献２）がある。まず（特許文献１）では、精度の必要な部分だけ要素を細かくし、計算コストを最小限にできる高精度な平織膜材料解析システムについて述べられている。平織布の材質や解析精度に対応して線形弾性体モデルと非線形弾性体モデルというフィデリティの異なる解析モデルがライブラリに用意され、任意に選択して用いることができるとされている。一方で、（特許文献２）では、高い精度と短い計算時間を狙ったシミュレーション技術が提案されている。計算精度が要求される部分のみを高精度のシミュレーションモデルとし、他の部分を低精度のモデルで計算するとしている。更に、精度が異なるモデル間の連成計算法に関して、各シミュレーションモデル間のデータの偏差に関する閾値を接続切替のための選択条件に設定できることが記述されている。

特開2004-037397号公報 特開2002-259888号公報

上記（特許文献１）、（特許文献２）においては、部位ごとに解析精度を選択するとともに、境界条件についても選択できることが解析システム共通の要件として述べられている。しかしながら、互いに連成計算させる解析モデルのフィデリティの種類は多様であり、その組み合わせ方によって接続界面における解析データの最適な受け渡し方は異なる。したがって、解析を高精度に実行するためには、界面情報のやり取りの仕方について、組み合わせるフィデリティに応じた適切な選択が必要となる。また、このような解析システムの使い勝手を向上させるためには、予めライブラリ中に準備された解析モデルを単に選択するだけではなく、フィデリティが異なる複数の解析モデルを組み合わせて用いたり、フィデリティを変換したりすることで、新しいモデルを創出できる機能を持たせて適用範囲を拡大できるシステム解析装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため本発明では、解析領域ごとに、複数の異なるフィデリティを有する解析モデルが用意され、前記解析モデルと、前記解析モデル間の界面におけるデータ連成計算方法を、メニューによってそれぞれ選択して、連成解析を実行するシステム解析装置において、前記解析モデル間の界面のデータ連成計算方法は、互いに接続される解析モデルのフィデリティの組合せとデータ伝達の方向に応じて、切り替えられることを特徴とするものである。

また、上記課題を解決するため本発明では、解析領域ごとに、複数の異なるフィデリティを有する解析モデルが用意され、前記解析モデルと、前記解析モデル間の界面におけるデータ連成計算方法を、メニューによってそれぞれ択して、連成解析を実行するシステム解析装置において、同一の解析領域に対する複数の異なるフィデリティの解析モデルを、互いに融合させることによって新しい解析モデルを生みだす機能を備えたことを特徴とするものである。

また、上記課題を解決するため本発明では、解析領域ごとに、複数の異なるフィデリティを有する解析モデルが用意され、前記解析モデルと、前記解析モデル間の界面におけるデータ連成計算方法を、メニューによってそれぞれ選択して、連成解析を実行するシステム解析装置において、同一の解析領域で、高いフィデリティの解析結果から、より低いフィデリティの解析モデルを生みだす機能を備えたことを特徴とするものである。

更に、本発明のシステム解析装置において、前記解析領域は、フィデリティごとに異なる範囲を有し、解析したいフィデリティを選択すると、自動的に解析対象となる解析領域の範囲が調整されることを特徴とするものである。

更に、本発明のシステム解析装置において、選択できる前記データ連成計算方法が、時空間の主要モードや、又は、設計ルールの設計メタ情報を利用することを特徴とするものである。

本発明によれば、異なるフィデリティを持った解析モデルの接続界面における計算データの受け渡しを、画一的な算術平均処理によって行うのではなく、組み合わせるフィデリティとデータ伝達の方向によって可変とすることができる。この他にも、空間分布や時間変動の主モードの情報のみを効率的に伝達させたり、設計ルールを活かした方法で情報を伝達させたりすることができる。このように多様な方法が選択できるようになることで、製品システム全体の連成解析の精度や速度を最適にチューニングすることができるようになる。また、少数の計算負荷の高い高フィデリティ解析結果を、多数の計算負荷の低い低フィデリティ解析に取り込んで用いることによって、計算負荷をあまり増やさないで低フィデリティモデルの解析精度を改善することができる。

また多数の高フィデリティ解析結果から、低フィデリティの解析モデルを構築することにより、設計計算に適した高速な計算モデルを作成することができる。

このような解析モデルの拡充機能を備えることによって、システム解析装置の適用範囲や使い勝手が向上する。

本発明が関わるマルチフィデリティ全体統合解析システムのコンセプト図であり、第一の実施形態を示した図である。 本発明のシステム解析装置が備える第一の特徴である解析モデル連携手法の選択マップの一例である。 本発明のシステム解析装置が備える第ニの特徴である解析モデル融合手法を説明するための気象シミュレーションの事例である。 本発明のシステム解析装置が備える第三の特徴である解析モデル緩和手法の一例である。 本発明のシステム解析装置が備える解析条件設定用のメニュー画面の一例である。 本発明の第二の実施形態を示した図である。

以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。

まず図１を用いて本発明のマルチフィデリティ全体統合解析のコンセプトについて説明する。図１は、横軸に解析領域を、縦軸にその解析領域を対象とした場合のライブラリ中にある多様なフィデリティの解析モデル群を示している。例えば、解析領域αには、低フィデリティモデルとして、１次元解析モデルによるモデルベース解析が用意され、中フィデリティモデルとしては、３次元のメッシュベース定常解析モデルが用意され、高フィデリティモデルとしては、３次元のメッシュベース非定常解析モデルが用意される。その他にも２次元のメッシュベース定常、非定常解析モデルなどが考えられ、任意に用意されるものとする。解析領域βについても同様であり、解析領域やフィデリティの数がもっと多い場合でも同様である。

製品システムの全体解析の目的に応じ、それぞれの解析領域ごとに準備されている解析モデルの中から、希望するフィデリティを持った解析モデルを選択し、互いに連成計算させることによって、全体解析を実現する。このように使用するフィデリティの選択や、モデル間の連成計算法に関する選択のメニューが用意されていることが本発明のシステム解析装置の最低限必要な基本要件であり、更に以下に述べるような特徴を有するものとする。

本発明での第一の特徴の構成は、モデル連携法の最適な選択である。前記モデル連携法とは、図1のモデル連携法100またはモデル連携法101に示されるように、異なる解析領域間の接続界面における計算データの受け渡し方法を規定するものである。例えばモデル連携法100は、解析領域αは低フィデリティモデルを選択し、解析領域βでは高フィデリティモデルを選択して、両者を連成計算させることを示している。一方でモデル連携法101は、解析領域αは低フィデリティモデルを選択し、解析領域βでは中フィデリティモデルを選択して、両者を連成計算させることを示している。このように接続するモデルは任意に選択できるが、接続する解析モデルのフィデリティの組合せと、計算データをどちらからどちらに受け渡すかの方向性に応じて、最適な受け渡し方がある。これらを自動または手動で選択できるようにすることを特徴とする。

図２に、前記の最適な受け渡し方を規定したマトリクス表の一例を示す。本図は、解析モデルのフィデリティとして、定常１次元解析、非定常１次元解析、定常２次元解析、非定常２次元解析、定常３次元解析、非定常３次元解析を取り上げている。表の縦方向には連成データを送る側の解析モデルのフィデリティを並べ、横方向には連成データを受け取る側の解析モデルのフィデリティを並べている。接続する界面の両側にある解析モデルのフィデリティに該当する行と列を選択すると、両者が交わるセルに、データの渡し方が規定されている構成が開示されている。

例えば、非定常1次元解析モデルと、非定常３次元解析モデルを連成計算させる場合に、着目すべきセルは200およびセル201となる。非定常１次元解析モデルから、非定常３次元解析モデルにデータを渡す場合(200)は、時間変動効果は受け渡せるものの、１次元解析側の界面の１点の出力値を、３次元解析側の２次元の広がりを持つ界面上にマッピングしなければならない。この場合の最も基本的な処理は、前記1次元解析側の１点の出力値を、一様に、前記３次元解析側の２次元の界面に与えることである。

ところが、前記３次元解析の界面において、既知のノウハウなどから、特定の空間分布を持つということがわかっていれば、それらの設計ルールを併用することで、単純に一様に固定値を与えるのではなく、ルールに従った分布情報に変換してマッピングすることも可能となる。このように、図２に示すような基本処理の他にも、設計ルール等の知見を生かしたデータ連成を行うことも本発明の対象とする。

次に、逆方向のデータ受け渡し、即ち、非定常３次元解析モデルから、非定常１次元解析モデルにデータを受け渡す場合(201)、最も基本的な方法は、前記非定常３次元解析モデルの界面上の瞬時の物理量を、面積平均などの重み付け平均処理によってスカラー値化して、前記１次元解析モデル側に受け渡すことになる。

ところで、単純な重み付け平均値を渡すのではなく、より高度な受け渡し方として次のような方法が考えられる。即ち、前記非定常３次元解析の界面の変動をモード解析することによって、主要な変動モードを抽出し、それらの主要モードの情報だけを受け渡すという方式である。このような手法は特に周期的な現象の解析を行う時に有効であり、全解析データを受け渡す必要がないことから、解析規模の低減につながる。また特定の変動モードが製品システムに与える影響を、選択的に分析するような解析目的にも応用できるというメリットがある。このように、本発明ではモード解析や主成分分析といった情報縮約の手法を用いて、主要な時空間モードを抽出してデータを連成させる。

以上、あるフィデリティモデルの組合せについて例として説明したが、図２のようなマトリクス表を用意しておくことで、任意の組み合わせとデータ伝達の方向に対して、データ連成手法を自動的に特定することができる。尚、図２のセル中に具体的に示した接続方法はあくまで一例であり、上述した設計ルールを適用した方法や、主要モードを伝達する方法など、この他の接続方法を割り当ててもよい。

尚、接続する解析モデル間でフィデリティが同一の場合は（図２の表における左上から右下に向かう対角線上のセル）、界面の次元数は同一となるので、メッシュ間でデータを補間させてマッピングすればよい。

以上、本発明では、このように説明した第一の特徴を有することにより、連成解析の高精度化や多様化が達成される。

次に、本発明での第二の特徴の構成は、図１に示したモデル融合手法の選択102である。これは同一解析領域に設けられた異なるフィデリティを持つ複数の解析モデルを融合させる手続きについて述べたものである。本図では解析領域βの高フィデリティモデルと中フィデリティモデルを融合し、新たな一つの解析モデルを作成することを示している。

一般に、高フィデリティ解析は計算精度が高いものの、計算負荷が高い。一方で、低フィデリティ解析は、計算負荷は軽いが、計算精度は低い。本発明では少数の高フィデリティ解析結果を、それよりもフィデリティの低い解析モデルに組み込むことによって、解析速度を悪化させないで、解析精度を上げる仕組みを、システム解析装置の特徴として組み込むというものである。この機能をモデル融合と呼ぶこととする。ここで、フィデリティが高い方のモデルデータは、必ずしも解析（シミュレーション）結果である必要はなく、計測データなどであっても実現可能である。

前記のモデル融合の具体的な技術的手段としては、カルマンフィルタ、４次元変分法などがある。世の中で実現されている例として、図３に例示した気象シミュレーションの事例があり、黒丸で示される少数の地球上の実観測データ300を、気象用の流体解析301に取り込んで、解析結果が計測結果と一致するような融合シミュレーションを実施することで、気象予測精度を改善しているというものである。本発明は、具体的な実現技術を規定するものではなく、そのような融合技術を組み込んだシステム解析装置を提案するものである。本特徴を有することにより、既存の解析モデルライブラリにはない、中間フィデリティを持った解析モデルを新たに生み出すことができ、解析装置の汎用性や運用性を広げられる効果がある。

次に、本発明での第三の特徴の構成は、図１に示したモデルの緩和手法の選択103である。これは同一の解析領域において、高フィデリティ解析モデルから、より低いフィデリティの解析モデルを生みだす操作を示している。一般に、高フィデリティの解析は現象解明を得意とするが、計算時間がかかるために、ルーチンワークとしての設計用途には用いにくい。そこで、図４に例示するように、事前にパラメータを振った場合の何らかの応答値について、多数の高フィデリティ解析を実施して、その結果400をデータとして蓄積しておき、それを用いて高速計算が可能な低フィデリティ解析モデル401を構築し、計算を実施させるというものである。具体的な実現手段としては、応答曲面モデルやルックアップテーブルなどがあり、いずれも高フィデリティ解析結果を補間する近似モデルを作成することに相当する。

また、別のモデル緩和のアプローチとしては、詳細なメッシュを用いる高フィデリティ解析モデルの代わりに、メッシュ数を減らした解析モデルを作成して中フィデリティ解析モデルとして活用する手段も考えられる。

以上のようなフィデリティ緩和の機能を備えることによって、高フィデリティ解析結果に基づく低フィデリティ解析モデルを構築することが可能になるので、製品システム全体の解析速度を改善して設計適用が可能となる。また、既存の解析モデルライブラリを用いて、新たな低フィデリティモデルを創生できるようになるので、解析装置の汎用性や運用性を広げられる効果がある。

尚、以上説明した本発明の実施例の記述において、フィデリティの高い低いはあくまで相対的なものであり、絶対的な定義があるものではない。

図５は、本発明のシステム解析装置のグラフィカルユーザーインターフェース装置500が備えるメニュー表示例を示したものである。

解析領域のリスト503と、解析領域間の接続界面のリスト504を表示する解析条件設定画面501と、具体的な解析モデルのビューアー502から構成されている。解析領域ごとに詳細設定メニュー505が用意されており、どのフィデリティのモデルを選択するかを示すメニュー506と、選択したフィデリティ毎に設定すべきその他のオプション設定項目507が提示される。例えば、フィデリティとして非定常解析モデルを選ぶと定常解析モデルの選択時にはない時間積分法に関するオプションを指定する項目が表示される。同様に接続界面のリスト504についても、界面でのデータ連成を指定する方法の選択や、オプション項目の指定ができるようになっているとする。

前記のメニューは本実施例の基本構成と第一の特徴の構成に関するメニュー構成を示しているが、前述した第二の特徴の構成、第三の特徴の構成についても、同様にユーザーインターフェースを通じて、選択とオプション項目の設定ができるとする。図5の表示例はあくまで一例であり、特に本画面イメージに限定するものではない。また解析モデルのビューアー502の部分が、ブロック線図でも可能である。

図６に、本発明の実施例２を示す。前述の実施例１では、解析領域別に複数のフィデリティモデルが用意されていたが、本実施例では、フィデリティごとに対象とする解析領域の範囲が変化するようなシステム構成を示している。即ち、図６の実施例では、低フィデリティ解析モデル600は、解析領域A、B、Cの全てを対象に一つのモデルとして表現されているが、中フィデリティ解析モデル601、602は、それぞれ解析領域A、解析領域B＋Cに対してモデル化がなされている。高フィデリティ解析モデルは、解析領域ごとに高フィデリティ解析モデル603、604、605として個別に構築されている。

本実施例においては、特定の解析領域を選択し、そこから解析で用いたいフィデリティを選択すると、自動的に対象とする解析領域の範囲が変更されるような解析システムとなる。但し、本実施例においても、実施例１に示した第一〜第三の特徴の構成や、解析条件の設定操作・メニュー構成は同様なものを用いることが可能である。

以上、実施例１、２を用いて、マルチフィデリティ全体統合解析のコンセプトに基づくシステム解析装置について説明した。本発明における解析モデルのライブラリは、同一の計算機プラットフォーム上にあるスタンドアローンのシステム上に存在する必要はなく、例えばクラウドコンピューティングのようにインターネット上に分散配置された構成でも実施可能である。

１００…モデル連携手法その１、１０１…モデル連携手法その２、１０２…モデル融合手法、１０３…モデル緩和手法、２００…非定常1次元解析から非定常３次元解析にデータを受け渡す場合のモデル連携方法、２０１…非定常３次元解析から非定常１次元解析に受け渡す場合のモデル連携方法、３００…気象データの実計測点、３０１…気象向け流体解析、４００…解析データ、４０１…応答曲面モデル、５００…システム解析装置のユーザーインターフェース、５０１…解析条件設定画面、５０２…解析モデルのビューアー、５０３…解析領域のリスト、５０４…接続界面のリスト、５０５…詳細設定メニュー、５０６…フィデリティ選択メニュー、５０７…フィデリティ別オプション項目設定メニュー、６００…低フィデリティモデル、６０１…中フィデリティモデルその１、６０２…中フィデリティモデルその２、６０３…高フィデリティモデルその１、６０４…高フィデリティモデルその２、６０５…高フィデリティモデルその３

Claims (5)

1. 解析領域ごとに、複数の異なるフィデリティを有する解析モデルが用意され、前記解析モデルと、前記解析モデル間の界面におけるデータ連成計算方法を、メニューによってそれぞれ選択して、連成解析を実行するシステム解析装置において、
   前記解析モデル間の界面のデータ連成計算方法は、互いに接続される解析モデルのフィデリティの組合せとデータ伝達の方向に応じて、切り替えられることを特徴とするシステム解析装置。
   
2. 解析領域ごとに、複数の異なるフィデリティを有する解析モデルが用意され、前記解析モデルと、前記解析モデル間の界面におけるデータ連成計算方法を、メニューによってそれぞれ選択して、連成解析を実行するシステム解析装置において、
   同一の解析領域に対する複数の異なるフィデリティの解析モデルを、互いに融合させることによって新しい解析モデルを生みだす機能を備えたことを特徴とするシステム解析装置。
   
3. 解析領域ごとに、複数の異なるフィデリティを有する解析モデルが用意され、前記解析モデルと、前記解析モデル間の界面におけるデータ連成計算方法を、メニューによってそれぞれ選択して、連成解析を実行するシステム解析装置において、
   同一の解析領域で、高いフィデリティの解析結果から、より低いフィデリティの解析モデルを生みだす機能を備えたことを特徴とするシステム解析装置。
   
4. 請求項１から３のうちの1つのシステム解析装置において、
   前記解析領域は、フィデリティごとに異なる範囲を有し、解析したいフィデリティを選択すると、自動的に解析対象となる解析領域の範囲が調整されることを特徴とするシステム解析装置。
   
5. 請求項１から３のうちの1つのシステム解析装置において、
   選択できる前記データ連成計算方法が、時空間の主要モードや、又は、設計ルールの設計メタ情報を利用することを特徴とするシステム解析装置。

Images