WO2015019458A1 - 解決案検索装置、解決案検索方法、および、解決案検索プログラム - Google Patents

解決案検索装置、解決案検索方法、および、解決案検索プログラム Download PDF

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WO2015019458A1
WO2015019458A1 PCT/JP2013/071462 JP2013071462W WO2015019458A1 WO 2015019458 A1 WO2015019458 A1 WO 2015019458A1 JP 2013071462 W JP2013071462 W JP 2013071462W WO 2015019458 A1 WO2015019458 A1 WO 2015019458A1
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WO
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data
solution
comparison
shape
analysis
Prior art date
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PCT/JP2013/071462
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English (en)
French (fr)
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子賢 張
昌幸 針谷
一朗 片岡
東 奥野
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]

Definitions

  • the present invention relates to a solution search device, a solution search method, and a solution search program.
  • a system has been proposed in which an analysis simulation is performed on a design specification draft of a new product, and the analysis result is used in the design.
  • Patent Document 1 when the value of the evaluation item is not within the allowable range based on the evaluation criteria, the design item evaluation execution means for evaluating that the design specification plan needs to be corrected, and the evaluation item in the defect causal relationship
  • a product design specification evaluation system having countermeasure plan generation means for determining the amount of correction of each design specification is described for each of the design specifications related to.
  • Patent Document 2 acquires analysis result data from an analysis device that performs an analysis simulation for analyzing the skewness and the like of a model to be analyzed having a three-dimensional shape, and based on the acquired analysis result data
  • a CAD analysis result data processing device for generating CAD data of a model after deformation data for processing the model by CAD is described.
  • the main object of the present invention is to appropriately search the accumulated past useful solutions.
  • the solution search device of the present invention provides: Storage means for storing analysis data of comparison data, which is a result of physical analysis of shape data, in association with solution data; A shape analysis unit that receives input of shape data of target data that is a search key for the solution data and performs physical analysis on the received shape data, and creates analysis data of the target data; An analysis data comparison unit for obtaining comparison data similar to the target data by comparing the generated analysis data of the target data with the analysis data of each comparison data read from the storage unit; And a solution extraction unit that outputs the similar comparison data and the solution data associated with the comparison data. Other means will be described later.
  • the accumulated past useful solutions can be appropriately searched.
  • FIG. 1 is a configuration diagram illustrating a solution search apparatus.
  • the solution search apparatus 1 is configured as a computer having a CPU (Central Processing Unit), a memory, a hard disk (storage means), and a network interface.
  • the computer executes a program read on the memory by the CPU, Each processing unit is operated.
  • the memory of the solution search device 1 includes each processing unit (shape analysis unit 31, analysis data comparison unit 32, character data comparison unit 33, character editing unit 34, shape characterizing unit 35, analysis characterizing unit 36, solution extraction
  • the program for operating the unit 42 and the display unit 43) is stored. Recording devices such as HDD (Hard Disk Drive) and SSD (Solid State Drive) of the solution search device 1 store data (target data 10, comparison data 20, solution data 41) handled by each processing unit described above. To do.
  • the solution search device 1 is connected to a display 2 that is an output destination of screen display data via a display unit 43.
  • the solution search device 1 is connected to an input device 3 such as a keyboard or a
  • the target data 10 is design data (prototype data or the like) that serves as a clue (search key) for searching for the current (present) solution.
  • the new designer causes the solution search device 1 to search for problems and solutions for the target data 10 input this time.
  • the comparison data 20 is data (previous) up to the previous time, which is a partner to be compared with the target data 10. That is, since the comparison data 20 is different from the target data 10 and is past data indicating past problems solved by the experienced designer, solution data 41 for solving the past problems is associated with the comparison data 20. ing. Therefore, the solution search apparatus 1 searches for the problem indicated by the comparison data 20 similar to the problem indicated by the input target data 10 and inputs the solution data 41 corresponding to the searched comparison data 20.
  • the solution search device 1 functions as a data mining device from the viewpoint of extracting the solution data 41 useful for the design of the current target data 10 from the past data set of the solution data 41 accumulated. .
  • the solution data 41 includes past design problems (for example, the physical quantity of the analysis result does not satisfy the target value or a problem of insufficient strength), a solution for the problem, and a design change obtained from past development examples.
  • Information about the solution, the effect on the analysis result, the amount of change in performance (trend), etc. are registered as explanatory documents in PDF (Portable Document Format) format.
  • PDF Portable Document Format
  • the above-described information related to the solution is merely an example of the solution data 41, and a part of the information may be omitted or other information not illustrated may be added.
  • the solution data 41 is for presenting change proposals from various viewpoints such as parameter change proposals, topology change proposals, and material change proposals as design change proposals. Note that the format and content of the solution data 41 may be changed depending on the type of analysis and the problems included in the solution data 41.
  • the comparison data 20 and the corresponding solution data 41 can be diverted from past development cases.
  • the target data 10 and the comparison data 20 are each expressed in a plurality of types (three types in FIG. 1) of data formats. That is, the target data 10 includes shape data 11 indicating the shape of the design object, analysis data 12 indicating the result of physical analysis (simulation) on the design object, and character data that is text (keywords or sentences) describing the design object. 13 in combination.
  • the comparison data 20 is a combination of shape data 21, analysis data 22, and character data 23.
  • the shape analysis unit 31 receives the shape data 11, performs physical analysis (simulation) on the shape, and outputs the result as analysis data 12. Similarly, the shape analysis unit 31 receives the shape data 21 as input, performs physical analysis on the shape, and outputs the result as analysis data 22. As described above, when the target data 10 or the comparison data 20 may be used as the processing target data of a certain processing unit, “the shape analysis unit 31 outputs the analysis data 12 and 22 from the shape data 11 and 21”. As shown, two codes “11, 21” and “12, 22” are written together.
  • the character editing unit 34 is a processing unit for allowing the user to edit the contents of the character data 13 and 23 with a text editor or the like.
  • the input device 3 is used in an editing process by the character editing unit 34.
  • the shape characterizing unit 35 receives the shape data 11 and 21, creates shape character data (details are shown in FIG. 2) indicating the shape as characters, and outputs it as character data 13 and 23.
  • the analysis characterizing unit 36 receives the analysis data 12 and 22, creates problem character data (details are shown in FIG. 2) indicating the problem indicated by the analysis content as characters, and outputs it as character data 13 and 23.
  • the analysis data comparison unit 32 extracts the analysis data 22 similar to the analysis data 12 by comparing the analysis data 12 and 22.
  • the character data comparison unit 33 extracts character data 23 similar to the character data 13 by comparing the character data 13 and 23.
  • the solution extraction unit 42 reads the solution data 41 associated with the comparison data 20 (analysis data 22 and character data 23) extracted by the analysis data comparison unit 32 and the character data comparison unit 33, and at least a part thereof. Is output to the display unit 43.
  • the display unit 43 outputs the screen display data including the solution data 41 output from the solution extraction unit 42 to the display 2 for display.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating a data type conversion process.
  • the shape data 11 and 21 are two-dimensional and three-dimensional data indicating the shape to be designed, and are configured as vector data, mesh data, or voxel data used in CAD (Computer Aided Design), for example.
  • CAD Computer Aided Design
  • FIG. 2 as an example of the shape data 11, 21, a prism is mounted on a cylinder.
  • the arrow is shown in the boundary position of a cylinder and a prism, this arrow shows the problem location where a problem occurs (or is likely to occur). The problem location may be specified directly by the user, or may be automatically found from the analysis data 12 and 22.
  • the shape analysis unit 31 performs various physical analyzes with the shape data 11 and 21 as inputs, and outputs the results as analysis data 12 and 22.
  • problem character data such as insufficient strength
  • shape character data such as a boss
  • the input character data 13 , 23 is executed, and physical analysis (for example, strength (stress) analysis for the boss) is executed.
  • the shape analysis unit 31 may create a plurality of analysis data 12 and 22 (heat distribution and stress distribution) from one shape data 11 and 21.
  • Each created analysis data 12, 22 is associated with a keyword (structural analysis, fluid analysis, thermal analysis, etc.) indicating the type of physical analysis.
  • the analysis data 12 and 22 are the results of various physical analyzes (thermal analysis, stress analysis, electromagnetic analysis, fluid analysis, vibration analysis, acoustic analysis, etc.) performed by the shape analysis unit 31 on the shape data 11 and 21. Physical quantity distribution information (heat distribution, stress distribution, etc.).
  • the Mises stress distribution diagram as an example of the analysis data 12 and 22 shown in FIG. 2 is, for example, a stress distribution diagram of a problem location with the horizontal axis representing the distance from the maximum stress point and the vertical axis representing the Mises stress (shape data 11, 21 stress values of each node).
  • the character data 13 and 23 are classified into any of attribute character data, problem character data, and shape character data.
  • the attribute character data is various character information such as a design department (A office, B department), a designer, a design model type (C model), a product in charge (D part), a product version and the like related to the shape data 11 and 21. is there.
  • the character editing unit 34 receives a correction from the user for the attribute character data, and reflects the correction result in the attribute character data.
  • the problem character data is character information indicating the content of the design problem, which is a result of the analysis characterizing unit 36 evaluating the predetermined problem determination formula using the shape data 11 and 21 and the analysis data 12 and 22 as inputs. For example, the analysis characterizing unit 36 obtains problem character data by evaluating the following problem determination formula (if statement).
  • the problem determination expression is an expression for determining whether various design requirements such as performance requirements and cost requirements are satisfied.
  • the question character data includes a keyword (stress analysis, etc.) indicating the type of the problem determination formula (physical analysis type) and a keyword indicating the evaluation result of the problem determination formula (insufficient strength Etc.). Note that the keyword indicating the type of the problem determination formula may be omitted.
  • the shape characterizing unit 35 receives the shape data 11 and 21 and the position information (arrow) of the problem location in the shape data, extracts the shape feature of the problem location, and uses the result as character information. It is the output. For example, in the shape data 11 and 22 of FIG. 2, since the problem location is on the ridge line in contact with the cylinder and the boss, and the ridge line is a straight line, the keyword “straight line, cylinder, boss” is extracted as the shape character data.
  • the shape characterizing unit 35 recognizes the surface mesh shape recognition technology of the prior art mesh data (the document “Automatic segmentation method based on triangle mesh (Japanese calculation) Shape features can be extracted using the technology described in the Society of Engineering Papers, Vol. 2011, pp1-7).
  • FIG. 3 is a flowchart showing the solution search apparatus.
  • the solution search device 1 accepts input of comparison data 20 (at least one of the shape data 21, analysis data 22, and character data 23) as a preparation, and the solution search device 1 Register to the storage means.
  • the solution search apparatus 1 may create the analysis data 22 and the character data 23 from the shape data 21.
  • the solution search device 1 accepts input of target data 10 (at least one of the shape data 11, analysis data 12, and character data 13).
  • the solution search device 1 extracts the analysis data 12 and the character data 13 from the target data 10 as described in FIG. Or edit.
  • the solution search device 1 starts a loop for selecting the comparison data 20 registered in S11 one by one. Thereafter, the processing for the selected comparison data 20 is executed in S22 to S24.
  • the character data comparison unit 33 compares the character data 13 extracted in S13 with the character data 23 selected in S21 to determine similarity as a character format. If Yes (similar) in S22, the process proceeds to S24, and if No (not similar), the process proceeds to S23.
  • the similarity determination method in S22 is, for example, when the character data 13 is the keyword set “A, B, C” and the character data 23 is the keyword set “A, C, E”.
  • the analysis data comparison unit 32 determines the similarity as the physical analysis format by comparing the analysis data 12 extracted in S13 with the analysis data 22 selected in S21. If Yes (similar) in S23, the process proceeds to S24, and if No (not similar), the process proceeds to S25. Note that the similarity determination method in S23 is performed based on, for example, feature amounts extracted from the analysis data 12 and 22 (see FIG. 8 for details).
  • the solution extraction unit 42 adds the comparison data 20 that is the character similarity (S22) or the analysis similarity (S23) and the solution data 41 corresponding to the comparison data 20 to the similar data list.
  • the similar data list is initialized to an empty set before starting the processing of FIG.
  • the solution extraction unit 42 instead of adding the union (OR set) of the character-similar comparison data 20 and the analysis-similar comparison data 20 to the similar data list, the solution extraction unit 42 sets their product (AND set). May be added to the similar data list.
  • the solution extraction unit 42 calculates a predetermined overall similarity evaluation function (for example, a function that adds both weights with a predetermined weight) having the character similarity in S22 and the analysis similarity in S23 as inputs. Then, it may be determined whether to add to the similar data list from the calculation result.
  • a predetermined overall similarity evaluation function for example, a function that adds both weights with a predetermined weight
  • the solution search device 1 ends the loop from S21. That is, if unprocessed comparison data 20 remains, the process returns to S21, and if all the comparison data 20 has been processed, the process proceeds to S26.
  • the solution extraction unit 42 extracts and outputs output data from similar data (comparison data 20 and solution data 41) stored in the similar data list.
  • the solution extraction unit 42 may extract, for example, similar data having the highest similarity from the top 1 to the 5th (all similar data if the number of similar data in the similar data list is less than 5) from the similar data list. Good.
  • the display unit 43 receives the solution data 41 extracted by the solution extraction unit 42 and displays it on the display 2.
  • FIG. 4 is a screen diagram showing an operation screen. The transition is made in the order of the target data input screen 410 ⁇ the search condition screen 420 ⁇ the search result screen 430.
  • the shape analysis unit 31 creates analysis data 12 from the input shape data 11, and the analysis characterizing unit 36 creates a problem from the analysis data 12.
  • the character data is created, and the shape characterizing unit 35 creates shape character data from the shape data 11 (S13).
  • problem portions 412 and 413 corresponding to the problem character data “temperature analysis, overheating” of the analysis data 12 are detected and highlighted, for example, with a circle.
  • the screen transitions to the search condition screen 420.
  • an attribute character data display column 421, a problem character data display column 422, and a shape character data display column 423 are displayed as display columns for the character data 13 extracted (S13).
  • the search button 424 When the search button 424 is clicked, the character data comparison unit 33 searches the character data 23 similar to the search key using the character data 13 in each of the display fields 421, 422, and 423 as a search key. Transition to screen 430. Clicking on the edit button 425 is accepted, and an edit screen (not shown) of attribute character data by the character editing unit 34 is displayed. The user clicks on the cancel button 426, closes the search condition screen 420, and returns to the target data input screen 410.
  • search result screen 430 one or more solution display columns 431 output in S26 and a solution check column 432 for each display column are displayed. Clicking on the detail button 433 is accepted, and the screen shifts to another screen (FIGS. 6 and 8) showing details of the solution checked in the solution check column 432. The user clicks the cancel button 434, closes the search result screen 430, and returns to the target data input screen 410.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing the similarity of characters determined in S22.
  • FIG. 5 shows an example of comparing the shape character data among the three types of character data.
  • the character data comparison unit 33 may compare the attribute character data or the problem character data. May be.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram of a table format in which corresponding data is arranged horizontally in order to easily explain the correspondence between the shape data 11 and 21 and the character data 13 and 23 generated from the data. .
  • it is not always necessary to use a table format, and other data formats such as connecting the corresponding data with a link may be used.
  • the line indicated by the number “1” indicates the target data 10
  • the line indicated by the number “2, 3” indicates the comparison data 20.
  • An arrow indicating a problem location (for example, a location with insufficient strength) is also written at the boundary between the cylinder and the prism in the shape data 11 of the number “1”.
  • the shape characterizing unit 35 extracts “straight line, cylinder, boss” as the shape character data corresponding to the shape data 11 (particularly, the partial shape indicated by the arrow) (see FIG. 2 for details of the extraction process). See description).
  • the character data comparison unit 33 searches the character data 23 similar to the shape character data “straight line, cylinder, boss”, and extracts two pieces of comparison data 20 with the numbers “2, 3” as a result.
  • the shape data 21 of the number “2, 3” is different from the shape data 21 of the number “1” in appearance, but the overall shape is different, but the partial shape is a ridge line contacting the hexahedron and the plane,
  • the keywords are “straight line, cylinder, boss” and are similar. In this way, since the similarity of the partial shapes can be determined, not only the same product of the same design department but also the solution data 41 of another product can be accurately searched for the solution in the analysis example.
  • FIG. 6 is a screen diagram showing a search result detail screen (character similarity). This screen view is a transition from the search result screen 430 of FIG.
  • the search result detail screen 610 shows the correspondence between the data in a tabular format as in FIG. Similarly to the number “1” in FIG. 5, the number “1” in FIG. 6 indicates the target data 10. Similar to the number “2” in FIG. 5, the number “2” in FIG.
  • the search result detail screen 610 in addition to the shape data 11 and 21 and the corresponding character data 13 and 23, a display column 611 and a check column 612 for the corresponding solution data 41 are displayed.
  • the solution search apparatus 1 adopts the checked solution data 41 as the correction content of the target data 10.
  • the click of the cancel button 614 is accepted, the solution data 41 is not adopted and the process returns to the search result screen 430.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing the similarity of the analysis determined in S23.
  • FIG. 7 shows each data in a table format that explains the correspondence between the data.
  • the target data 10 indicated by the number “1” and the comparison data 20 indicated by the number “2, 3” are shown. Are shown in an easy-to-understand manner.
  • a graph in which the Mises stress of the cross section perpendicular to the ridgeline where the cylinder and the boss are in contact is the vertical axis, the maximum stress point on the cross section is the origin (the center of the horizontal axis), and the distance from the origin is the horizontal axis,
  • the analysis data 12 and 22 are used as examples.
  • the analysis data comparison unit 32 searches the analysis data 22 similar to the analysis data 12, and extracts two comparison data 20 with the numbers “2, 3” as a result.
  • similarity determination of the analysis data 12 a method of calculating a correlation coefficient between the analysis data 12 and 22 (similar as the value increases) as similarity, and determining that the similarity is similar when the similarity exceeds a predetermined threshold.
  • the analysis data 22 of the number “2, 3” has a mountain shape near the center of the stress analysis graph and is similar to the analysis data 12.
  • the first solution data 41 is a proposal that the effect that the stress can be reduced by 21% can be obtained by changing the configuration so that the cylinder is thick (for example, the diameter of the cylinder is 60 mm or more).
  • the second solution data 41 is a proposal that the effect of reducing the stress by 16% can be obtained by changing the material from aluminum to steel.
  • One solution data 41 is associated with the analysis data 22 of the number “3”. It is a proposal that the effect that the stress can be reduced by 24% can be obtained by the configuration in which the shape data 21 is filled. Thus, the user can grasp the three solution data 41 from one target data 10. Therefore, the user may adopt only the “fillet” proposal having the greatest effect among the three solution data 41 (check in the check column 612), or adopt all the three solution data 41. (In combination) and enjoy the synergistic effect of stress reduction.
  • the solution search apparatus 1 can search the analysis data 12 and 22 to search for more solution data 41 than a system that searches the solution data 41 using only the shape data 11 and 21 as a clue. Can be presented to the user.
  • the solution search apparatus 1 can present the solution data 41 to the shape data 21 and a new solution to be applied to the shape data 11 to the user. Good. For example, when the number “2” “thicken the cylinder” is applied to the number “1”, the solution data 41 is corrected to “thicken the prism”.
  • the solution data 41 is corrected to “Fillet the portion of the ridgeline”.
  • the ridge line portion is a portion indicated by an arrow in the shape data 11 shown in FIG.
  • FIG. 8 is a screen diagram showing a search result detail screen (analysis similarity). This screen view is a transition from the search result screen 430 of FIG.
  • the search result detail screen 610 shows the correspondence between data in a tabular format, as in FIG. Similarly to the number “1” in FIG. 7, the number “1” in FIG. 8 indicates the target data 10. Similar to the number “2” in FIG. 7, the number “2” in FIG.
  • a display column 611 and a check column 612 for the corresponding solution data 41 are displayed.
  • the solution search apparatus 1 adopts the checked solution data 41 as the correction content of the target data 10.
  • the click of the cancel button 614 is accepted, the solution data 41 is not adopted and the process returns to the search result screen 430.
  • the analysis data comparison unit 32 extracts the feature quantity with the number “2” similar to the feature quantity with the number “1”.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing the similarity of analysis in an example different from FIG.
  • FIG. 9 describes each data in a tabular format for explaining the correspondence between the data, as in FIG.
  • the numbers “1, 3” indicate the target data 10
  • the numbers “2, 4” indicate the comparison data 20, respectively.
  • the comparison data 20 of the number “2, 4” is searched from the target data 10 of the number “1”, and the number “3” of the comparison data 20 is retrieved.
  • the comparison data 20 with the number “2, 4” is searched from the target data 10.
  • the numbers “1” and “3” are dissimilar to each other as shown in the following, although the shapes indicated by the shape character data are similar.
  • the analysis data 12 (stress distribution diagram) of the number “1” has the horizontal axis as point a in the shape data 11 as the left end, the point m and the center, and the point b as the right end.
  • the analysis data 12 stress distribution diagram
  • the analysis data 12 stress distribution diagram of the number “3” has the horizontal axis as point c in the shape data 11 as the left end, the point n and the center, and the point d as the right end. Since the stress at the center of the graph is small, the problem of insufficient strength does not occur at n points.
  • the analysis data comparison unit 32 searches the comparison data 20 of the number “2” from the target data 10 of the number “1”, and the solution data 41 is m Obtain “fillet addition” effective in dealing with the problem of insufficient point strength. Further, the analysis data comparison unit 32 searches the comparison data 20 of the number “4” from the target data 10 of the number “3”, and uses the solution data 41 as an effective “ Get Rib Add ". As described above, there are cases where the solution data 41 cannot be used as it is because the shapes are similar. Therefore, in FIG.
  • the character similarity result by the analysis data comparison unit 32 is preferentially adopted (or an AND set similar to character similarity and analysis similarity is adopted).
  • the appropriate solution data 41 can be presented to the user without being confused by the shape similarity on the surface.
  • the solution search apparatus 1 not only receives the input shape data 11 but also the shape character data indicating the shape, the analysis data 12 that is the analysis result of the shape data 11, and the problem.
  • the problem character data indicating is generated.
  • the solution search device 1 uses the data of various viewpoints created as a clue (search key) for searching the solution data 41.
  • a large amount of solution data 41 associated with data from various viewpoints can be searched across the board (skew search), so that the accumulated past useful solution data 41 can be appropriately presented to the user. .
  • this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included.
  • the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit.
  • Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor.
  • Information such as programs, tables, and files for realizing each function is stored in memory, a hard disk, a recording device such as an SSD (Solid State Drive), an IC (Integrated Circuit) card, an SD card, a DVD (Digital Versatile Disc), etc. Can be placed on any recording medium.
  • a recording device such as an SSD (Solid State Drive), an IC (Integrated Circuit) card, an SD card, a DVD (Digital Versatile Disc), etc.
  • the control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.

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  • General Engineering & Computer Science (AREA)
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Abstract

　解決案検索装置（１）は、入力を受け付けた形状データ（１１）に対して物理解析を行うことで、対象データ（１０）の解析データ（１２）を作成する形状解析部（３１）と、作成された対象データ（１０）の解析データ（１２）を、記憶手段から読み取った各比較データ（２０）の解析データ（２２）と比較することで、対象データ（１０）に類似する比較データ（２０）を求める解析データ比較部（３２）と、類似する比較データ（２０）と、その比較データ（２０）に対応付けられている解決案データ（４１）とを出力する解決案抽出部（４２）とを有する。

Description

解決案検索装置、解決案検索方法、および、解決案検索プログラム
　本発明は、解決案検索装置、解決案検索方法、および、解決案検索プログラムに関する。
　新製品の設計仕様案に対して、解析シミュレーションを行い、その解析結果を設計に活用するシステムが提案されている。
　例えば、特許文献１には、評価項目の値が評価基準による許容範囲内でない場合には、設計仕様案の修正が必要であると評価する設計案評価実行手段と、不良因果関係においてこの評価項目と関係のある設計諸元の各々に関して、各設計諸元の修正量を決定する対策案生成手段とを有する製品設計仕様評価システムが記載されている。
　また、特許文献２には、３次元形状を有する解析対象のモデルについて、歪度等を解析するための解析シミュレーションを行う解析装置から解析結果データを取得し、該取得した解析結果データに基づいて、変形後のモデルのＣＡＤデータ（モデルをＣＡＤで処理するためのデータ）を生成するＣＡＤ用解析結果データ処理装置が記載されている。
特開平０６－３２５１０９号公報 特開２００３－２８８３７２号公報
　ベテラン設計者は、過去にさまざまな設計を行い、その設計仕様案に対して強度不足などの問題点と、その問題点への解決案とを熟知している。そこで、このようなベテラン設計者の設計知識をデータベースとして作成し、そのデータベースを新任設計者に検索させる実装も考えられる。
　これにより、新任設計者は、実際に試行錯誤するまえに、新製品の設計仕様案に類似する過去の設計仕様案の問題点とその解決案をデータベースから検索することができる。よって、新任設計者は、ベテラン設計者が解決してくれた有用な解決案を、新製品の設計仕様案に盛り込むことができ、設計期間の短縮と、高精度の設計データの作成が可能になる。
　しかしながら、特許文献１などに記載の従来の製品設計仕様評価システムでは、問題点と解決案との対応づけが不充分であるために、過去の解決案が充分に検索されて活用されていなかった。
　具体的には、特許文献１のシステムでは、試作データから抽出する特徴量として、形状（複雑さ）、樹脂材料、製造条件成形温度などの各種パラメータを対象にしている。そして、特許文献１のシステムでは、試作データ抽出された特徴量と類似する特徴量から、評価項目と設計諸元との関係である不良因果関係を生成する。つまり、試作データから抽出する特徴量が、生成する対策案の手がかりとなるが、この特徴量として単純なパラメータしか対象にせず、現実の問題発生に起因する複雑な事象を問題点として抽出できていなかった。
　また、特許文献２などに記載の従来の解析後処理システムでは、シミュレーションシステムの出力データをＣＡＤシステムの入力データへと変換するというデータ変換処理の観点で実装されているため、シミュレーションシステムの出力データから、適切に問題点を抽出することは困難であった。
　このように、いくらベテラン設計者の解決案という有用なデータが存在していても、その解決案の検索キーとなる問題点の抽出処理が貧弱では、解決案の検索システムとして不便である。例えば、必要な解決案が検索されなかったり、今回の設計には不要な解決案が検索されてしまったりといった、低い検索精度によって、ユーザが有用な解決案を参照することができない。
　そこで、本発明は、蓄積された過去の有用な解決案を、適切に検索させることを、主な目的とする。
　前記課題を解決するために、本発明の解決案検索装置は、
　形状データの物理解析の結果である比較データの解析データが、解決案データと対応付けられて格納される記憶手段と、
　前記解決案データの検索キーである対象データの形状データの入力を受け付け、その受け付けた形状データに対して物理解析を行うことで、対象データの解析データを作成する形状解析部と、
　作成された前記対象データの解析データを、前記記憶手段から読み取った前記各比較データの解析データと比較することで、対象データに類似する比較データを求める解析データ比較部と、
　前記類似する比較データと、その比較データに対応付けられている前記解決案データとを出力する解決案抽出部とを有することを特徴とする。
　その他の手段は、後記する。
　本発明によれば、蓄積された過去の有用な解決案を、適切に検索させることができる。
本発明の一実施形態に関する解決案検索装置を示す構成図である。 本発明の一実施形態に関するデータ種別の変換処理を示す説明図である。 本発明の一実施形態に関する解決案検索装置を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に関する操作用画面を示す画面図である。 本発明の一実施形態に関する文字の類似を示す説明図である。 本発明の一実施形態に関する検索結果詳細画面（文字の類似）を示す画面図である。 本発明の一実施形態に関する解析の類似を示す説明図である。 本発明の一実施形態に関する検索結果詳細画面（解析の類似）を示す画面図である。 本発明の一実施形態に関する別の例における解析の類似を示す説明図である。
　以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
　図１は、解決案検索装置を示す構成図である。
　解決案検索装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とメモリとハードディスク（記憶手段）とネットワークインタフェースを有するコンピュータとして構成され、このコンピュータは、ＣＰＵが、メモリ上に読み込んだプログラムを実行することにより、各処理部を動作させる。
　解決案検索装置１のメモリは、各処理部（形状解析部３１、解析データ比較部３２、文字データ比較部３３、文字編集部３４、形状文字化部３５、解析文字化部３６、解決案抽出部４２、表示部４３）を動作させるためのプログラムを格納する。
　解決案検索装置１のＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置は、前記した各処理部が扱うデータ（対象データ１０、比較データ２０、解決案データ４１）を格納する。
　解決案検索装置１は、画面表示データの出力先であるディスプレイ２と、表示部４３を介して接続されている。解決案検索装置１は、表示画面を介してデータ入力するための、キーボードやマウスなどの入力装置３と接続されている。
　対象データ１０とは、今回の（現在の）解決案を検索する手がかり（検索キー）となる設計データ（試作データなど）である。つまり、新人設計者は、今回入力した対象データ１０に対する問題点とその解決案を、解決案検索装置１に検索させる。
　比較データ２０とは、対象データ１０と比較される相手となる、前回までの（過去の）データである。つまり、比較データ２０は、対象データ１０と異なり、ベテラン設計者が解決した過去の問題点を示す過去のデータであるので、その過去の問題点を解決するための解決案データ４１が対応付けられている。
　よって、解決案検索装置１は、入力された対象データ１０が示す問題点と類似する比較データ２０が示す問題点を検索し、その検索された比較データ２０に対応する解決案データ４１を、入力された対象データ１０が示す問題点の解決案として、ユーザに提示する。
　つまり、解決案検索装置１は、蓄積された解決案データ４１という過去のデータ集合から、今回の対象データ１０の設計にとって有用な解決案データ４１を抽出するという観点で、データマイニング装置として機能する。
　解決案データ４１には、過去の設計の問題点（例えば、解析結果の物理量が目標値を満足しないことや、強度不足の問題）、問題点の解決方法、過去開発事例から得られた設計変更の詳細、解析結果への影響、性能の変化量（トレンド）などの解決案に関する情報が、ＰＤＦ（Portable Document Format）形式などの説明文書として登録されている。前記した解決案に関する情報は、解決案データ４１のあくまで例示であり、その情報の一部を省略したり、例示していない他の情報を追加してもよい。
　解決案データ４１は、設計変更案として、パラメータの変更案、トポロジの変更案、材料の変更案など、様々な観点からの変更案を提示するためのものである。
　なお、解決案データ４１に含まれる解析の種類と問題点により、その解決案データ４１のフォーマットや内容を変えてもかまわない。また、比較データ２０と、対応する解決案データ４１とは、それぞれ過去の開発事例から抽出されたものが流用できる。
　対象データ１０と、比較データ２０とは、それぞれ複数種類（図１では３種類）のデータ形式で表現される。つまり、対象データ１０は、設計物の形状を示す形状データ１１と、設計物に対する物理解析（シミュレーション）の結果を示す解析データ１２と、設計物を説明するテキスト（キーワードや文章）である文字データ１３との組み合わせである。同様に、比較データ２０も、形状データ２１と、解析データ２２と、文字データ２３との組み合わせである。
　形状解析部３１は、形状データ１１を入力として、その形状に対する物理解析（シミュレーション）を実行し、その結果を解析データ１２として出力する。
　同様に、形状解析部３１は、形状データ２１を入力として、その形状に対する物理解析を実行し、その結果を解析データ２２として出力する。
　このように、ある処理部の処理対象のデータとして、対象データ１０でもよいし、比較データ２０でもよいときには、「形状解析部３１は、形状データ１１，２１から解析データ１２，２２を出力する」のように、２つの符号「１１，２１」や「１２，２２」をまとめて併記する。
　文字編集部３４は、文字データ１３，２３の内容をテキストエディタなどでユーザに編集させるための処理部である。入力装置３は、文字編集部３４による編集工程で使用される。
　形状文字化部３５は、形状データ１１，２１を入力として、その形状を文字として示す形状文字データ（詳細は、図２）を作成し、文字データ１３，２３として出力する。
　解析文字化部３６は、解析データ１２，２２を入力として、その解析内容が示す問題点を文字として示す問題文字データ（詳細は、図２）を作成し、文字データ１３，２３として出力する。
　解析データ比較部３２は、解析データ１２，２２を比較することで、解析データ１２に類似する解析データ２２を抽出する。
　文字データ比較部３３は、文字データ１３，２３を比較することで、文字データ１３に類似する文字データ２３を抽出する。
　解決案抽出部４２は、解析データ比較部３２や文字データ比較部３３が抽出した比較データ２０（解析データ２２、文字データ２３）に対応付けられている解決案データ４１を読み込み、その少なくとも一部を表示部４３に出力する。
　表示部４３は、解決案抽出部４２から出力された解決案データ４１を含む画面表示用データを、ディスプレイ２に出力して表示させる。
　図２は、データ種別の変換処理を示す説明図である。
　形状データ１１，２１は、設計対象の形状を示す２次元や３次元のデータであり、例えば、ＣＡＤ（Computer Aided Design）で使用されるベクタデータ、メッシュデータ、または、ボクセルデータとして構成される。図２では、形状データ１１，２１の一例として、円柱の上に搭載されている角柱を示している。なお、円柱と角柱との境界位置に矢印を示しているが、この矢印は、問題点が発生する（あるいは発生しそうな）問題箇所を示すものである。問題箇所は、ユーザが直接指定してもよいし、解析データ１２，２２から自動で発見してもよい。
　形状解析部３１は、形状データ１１，２１を入力として、各種の物理解析を実行し、その結果を解析データ１２，２２として出力する。なお、形状解析部３１の物理解析処理において、問題文字データ（強度不足など）や、形状文字データ（ボスなど）が併せて形状解析部３１に入力されているときには、その入力された文字データ１３，２３が示す内容や箇所の物理解析（例えば、ボスを対象とした強度（応力）解析）を実行する。
　なお、形状解析部３１は、１つの形状データ１１，２１から、複数の解析データ１２，２２（熱分布と応力分布）を作成してもよい。それぞれ作成された解析データ１２，２２には、物理解析の種類を示すキーワード（構造解析、流体解析、熱解析など）が対応付けられる。
　解析データ１２，２２は、形状解析部３１が、形状データ１１，２１に対して行う各種の物理解析（熱解析、応力解析、電磁解析、流体解析、振動解析、音響解析など）の結果である物理量分布情報（熱分布、応力分布など）である。図２に示す解析データ１２，２２の一例としてのミゼス応力分布図は、例えば、最大応力点との距離を横軸にし、ミゼス応力を縦軸にした問題箇所の応力分布図（形状データ１１，２１の各節点の応力値）である。
　文字データ１３，２３は、属性文字データ、問題文字データ、および、形状文字データのいずれかに分類される。
　属性文字データは、形状データ１１，２１に関連する設計部門（Ａ事業所、Ｂ部門）、設計者、設計モデル種別（Ｃモデル）、担当製品（Ｄ部品）、製品バージョンなどの各種文字情報である。文字編集部３４は、属性文字データに対するユーザからの修正を受け付け、その修正結果を属性文字データに反映させる。
　問題文字データは、解析文字化部３６が、形状データ１１，２１や解析データ１２，２２を入力として、所定の問題判定式を評価した結果である、設計の問題内容を示す文字情報である。
　例えば、解析文字化部３６は、以下の問題判定式（if文）を評価することで、問題文字データを得る。問題判定式は、性能要求やコスト要求などの設計上の各種要求を満足するか否かを判定するための式である。
　if(形状の所定箇所にかかる応力の最大値＞Ｘ) then 「応力解析、強度不足」
　if(形状の所定箇所にかかる温度の最大値＞50度) then 「温度解析、過熱」
　if(形状の体積×形状材料の単価＞Ｙ) then 「コスト超過」
　ただし、Ｘ，Ｙは、所定の閾値
　なお、問題文字データは、問題判定式の種別（物理解析の種類）を示すキーワード（応力解析など）と、問題判定式の評価結果を示すキーワード（強度不足など）の組み合わせとして定義される。なお、問題判定式の種別を示すキーワードは、省略してもよい。
　形状文字データは、形状文字化部３５が、形状データ１１，２１と、その中の問題箇所の位置情報（矢印）とを入力として、問題箇所の形状特徴を抽出し、その結果を文字情報として出力したものである。例えば、図２の形状データ１１，２２では、問題箇所が円柱とボスと接する稜線にあり、稜線が直線であるので、形状文字データとして、キーワード「直線、円柱、ボス」が抽出される。なお、形状文字化部３５は、形状データ１１，２１がメッシュデータである場合は、従来技術のメッシュデータの表面メッシュの形状認識技術（文献「三角形メッシュを基に自動的なセグメンテーション手法（日本計算工学会論文集、 Vol. 2011、pp1-7）」に記載の技術など）を利用して形状特徴の抽出ができる。
　図３は、解決案検索装置を示すフローチャートである。
　Ｓ１１として、解決案検索装置１は、前準備として、比較データ２０（形状データ２１、解析データ２２、および、文字データ２３のうちの少なくとも１つ）の入力を受け付けて、解決案検索装置１の記憶手段へと登録する。ここで、図２で説明したように、解決案検索装置１が、形状データ２１から解析データ２２や文字データ２３を作成してもよい。
　Ｓ１２として、解決案検索装置１は、対象データ１０（形状データ１１、解析データ１２、および、文字データ１３のうちの少なくとも１つ）の入力を受け付ける。
　Ｓ１３として、解決案検索装置１（文字編集部３４、形状文字化部３５、解析文字化部３６）は、図２で説明したように、対象データ１０から、解析データ１２や文字データ１３を抽出したり、編集させたりする。
　Ｓ２１として、解決案検索装置１は、Ｓ１１で登録されている比較データ２０を１つずつ選択するループを開始する。以下、選択された比較データ２０を対象とする処理をＳ２２～Ｓ２４で実行する。
　Ｓ２２として、文字データ比較部３３は、Ｓ１３で抽出された文字データ１３と、Ｓ２１で選択された文字データ２３とを比較することで、文字形式としての類似を判定する。Ｓ２２でＹｅｓ（類似）ならＳ２４に進み、Ｎｏ（非類似）ならＳ２３に進む。
　なお、Ｓ２２の類似判定の方法は、例えば、文字データ１３がキーワード集合「Ａ，Ｂ，Ｃ」であり、文字データ２３がキーワード集合「Ａ，Ｃ，Ｅ」であるときに、類似度＝（文字データ１３と文字データ２３とで共通するキーワード数＝２）／（文字データ２３のキーワード数＝３）を計算し、類似度＞６０（％）なら類似であると判定する判定式により判定される。
　Ｓ２３として、解析データ比較部３２は、Ｓ１３で抽出された解析データ１２と、Ｓ２１で選択された解析データ２２とを比較することで、物理解析形式としての類似を判定する。Ｓ２３でＹｅｓ（類似）ならＳ２４に進み、Ｎｏ（非類似）ならＳ２５に進む。
　なお、Ｓ２３の類似判定の方法は、例えば、解析データ１２，２２からそれぞれ抽出した特徴量をもとに行われる（詳細は、図８）。
　Ｓ２４として、解決案抽出部４２は、文字類似（Ｓ２２）または解析類似（Ｓ２３）となる比較データ２０と、その比較データ２０に対応する解決案データ４１とを、類似データリストに追加する。なお、類似データリストは、図３の処理開始前に空集合に初期化されている。
　ここで、解決案抽出部４２は、文字類似の比較データ２０と、解析類似の比較データ２０との和集合（ＯＲ集合）を類似データリストに追加する代わりに、それらの積集合（ＡＮＤ集合）を類似データリストに追加してもよい。
　さらに、解決案抽出部４２は、Ｓ２２の文字類似度とＳ２３の解析類似度とを入力とする所定の総合類似評価関数（例えば、両類似度に所定の重みを付けて加算する関数）を計算し、その計算結果から類似データリストに追加するか否かを決定してもよい。
　Ｓ２５として、解決案検索装置１は、Ｓ２１からのループを終了する。つまり、未処理の比較データ２０が残っているならＳ２１に戻り、すべての比較データ２０が処理済みなら、Ｓ２６へ進む。
　Ｓ２６として、解決案抽出部４２は、類似データリストに格納される類似データ（比較データ２０と解決案データ４１）から、出力データを抽出して出力する。解決案抽出部４２は、例えば、類似度が上位１位から５位までの類似データ（類似データリスト内の類似データが５件未満ならすべての類似データ）を、類似データリストから抽出してもよい。表示部４３は、解決案抽出部４２が抽出した解決案データ４１を入力とし、ディスプレイ２に表示する。
　図４は、操作用画面を示す画面図である。対象データ入力画面４１０→検索条件画面４２０→検索結果画面４３０の順に、遷移する。
　ユーザは、対象データ入力画面４１０のメニュー欄４１１から「ファイル」メニューをクリックし、形状データ１１のファイルを入力する（図３では、Ｓ１２）。
　そして、ユーザは、メニュー欄４１１から「解決案」メニューをクリックすると、形状解析部３１は、入力された形状データ１１から解析データ１２を作成し、解析文字化部３６は、解析データ１２から問題文字データを作成し、形状文字化部３５は、形状データ１１から形状文字データを作成する（Ｓ１３）。
　その結果、解析データ１２の問題文字データ「温度解析、過熱」に該当する問題箇所４１２，４１３が検出され、例えば丸を付けて強調表示される。ユーザは、問題箇所４１３をクリックすると、検索条件画面４２０へと遷移する。
　検索条件画面４２０では、データ抽出（Ｓ１３）された文字データ１３の表示欄として、属性文字データ表示欄４２１、問題文字データ表示欄４２２、形状文字データ表示欄４２３がそれぞれ表示される。
　検索ボタン４２４のクリックを受け付け、各表示欄４２１，４２２，４２３の文字データ１３を検索キーとして、その検索キーに類似する文字データ２３を文字データ比較部３３が検索し、その結果を示す検索結果画面４３０へと遷移する。
　編集ボタン４２５のクリックを受け付け、文字編集部３４による属性文字データの編集画面（図示省略）が表示される。
　キャンセルボタン４２６のクリックを受け付け、検索条件画面４２０を閉じ、対象データ入力画面４１０へと戻る。
　検索結果画面４３０では、Ｓ２６で出力される１つ以上の解決案の表示欄４３１と、その表示欄ごとの解決案チェック欄４３２とが表示される。
　詳細ボタン４３３のクリックを受け付け、解決案チェック欄４３２でチェックされた解決案の詳細を示す別画面（図６，図８）に遷移する。
　キャンセルボタン４３４のクリックを受け付け、検索結果画面４３０を閉じ、対象データ入力画面４１０へと戻る。
　図５は、Ｓ２２で判定される文字の類似を示す説明図である。図５では、３種類の文字データのうち、形状文字データどうしを比較する一例を示すが、文字データ比較部３３は、属性文字データどうしを比較してもよいし、問題文字データどうしを比較してもよい。
　この図５は、形状データ１１，２１と、そのデータから生成される文字データ１３，２３との対応関係をわかりやすく説明するために、対応するデータを横に配置する表形式の説明図である。しかし、データの対応関係を管理するためには、必ずしも表形式にする必要はなく、対応するデータ間をリンクで接続するなど、他のデータ形式を用いてもよい。
　番号「１」が示す行は、対象データ１０を示し、番号「２，３」が示す行は、比較データ２０を示す。番号「１」の形状データ１１の円柱と角柱との境界部には、問題箇所（例えば、強度不足箇所）を示す矢印が併記されている。そして、形状文字化部３５は、形状データ１１（特に、矢印の箇所が示す部分形状）に対応する形状文字データとして、「直線、円柱、ボス」を抽出する（抽出処理の詳細は、図２の説明を参照）。
　文字データ比較部３３は、形状文字データ「直線、円柱、ボス」と類似する文字データ２３を検索し、その結果として、番号「２，３」という２件の比較データ２０を抽出する。
　ここで、番号「２，３」の形状データ２１は、番号「１」の形状データ２１と外観を比較すると、全体の形状が違うが、部分形状が六面体と平面と接する稜線であり、問題箇所のキーワードは「直線、円柱、ボス」となり、類似する。
　このように、部分形状の類似を判断できるので、解析事例にある解決案を同じ設計部門の同じ製品だけではなく、別の製品の解決案データ４１も的確に検索することができる。
　図６は、検索結果詳細画面（文字の類似）を示す画面図である。この画面図は、図４の検索結果画面４３０から遷移したものである。検索結果詳細画面６１０は、図５と同様に、データ間の対応関係を表形式で示している。
　図５の番号「１」と同様に、図６の番号「１」も対象データ１０を示す。図５の番号「２」と同様に、図６の番号「２」も比較データ２０を示す。
　検索結果詳細画面６１０では、形状データ１１，２１と、対応する文字データ１３，２３に加え、さらに、対応する解決案データ４１の表示欄６１１とそのチェック欄６１２を表示している。
　ユーザは、チェック欄６１２をチェックしてからＯＫボタン６１３をクリックすることで、解決案検索装置１は、チェックされた解決案データ４１を対象データ１０の修正内容として採用する。
　一方、キャンセルボタン６１４のクリックを受け付けた場合、解決案データ４１を採用せずに、検索結果画面４３０へと戻る。
　図７は、Ｓ２３で判定される解析の類似を示す説明図である。図７は、図５と同様に、データの対応関係を説明する表形式で各データを記載しており、番号「１」が示す対象データ１０と、番号「２，３」が示す比較データ２０とを並べてわかりやすく示している。
　図７では、円柱とボスとが接する稜線と垂直する断面のミゼス応力を縦軸とし、断面上最大応力点を原点（横軸の中央）とし、原点からの距離を横軸としたグラフを、解析データ１２，２２の例としている。
　解析データ比較部３２は、解析データ１２と類似する解析データ２２を検索し、その結果として、番号「２，３」という２件の比較データ２０を抽出する。なお、解析データ１２の類似判定の一例として、解析データ１２，２２間の相関係数（大きいほど類似する）を類似度として計算し、その類似度が所定閾値を超えるときに類似すると判定する手法が、挙げられる。番号「２，３」の解析データ２２は、応力解析グラフの中央付近で山なりになる形状で、解析データ１２と類似する。
　番号「２」の解析データ２２には、２件の解決案データ４１が対応付けられている。
　１つめの解決案データ４１は、円柱を太くする（例えば、円柱の直径を60mm以上にする）構成に変更することで、応力を21%減少できるという効果が得られるという案である。
　２つめの解決案データ４１は、材質をアルミから鉄鋼に変更することで、応力を16%減少できるという効果が得られるという案である。
　番号「３」の解析データ２２には、１件の解決案データ４１が対応付けられている。形状データ２１にフィレットを付ける構成により、応力を24%減少できるという効果が得られるという案である。
　このように、ユーザは、１つの対象データ１０から３つの解決案データ４１を把握することができる。よって、ユーザは、３つの解決案データ４１のうちの効果が最も大きい「フィレットを付ける」案だけを採用（チェック欄６１２へのチェック）してもよいし、３つの解決案データ４１をすべて採用（併用）して、応力削減の相乗効果を享受してもよい。
　ここで、図７では、図５と異なり、形状データ１１，２１は、全体も一部も類似していない。よって、解決案検索装置１は、解析データ１２，２２に踏み込んで検索することにより、単に形状データ１１，２１だけを手がかりに解決案データ４１を検索するシステムよりも、より多くの解決案データ４１をユーザに提示できる。
　なお、形状データ１１，２１の形状が互いに異なるため、解決案検索装置１は、形状データ２１への解決案データ４１を、形状データ１１へと適用する新たな解決案をユーザに提示してもよい。
　例えば、番号「２」の「円柱を太く」を、番号「１」に適用するときには、解決案データ４１を「角柱を太く」へと修正する。
　また、番号「３」の「円柱底面にフィレットを付ける」を、番号「１」に適用するときには、解決案データ４１を「稜線の部分にフィレットをつける」へと修正する。なお、稜線の部分とは、図２で示した形状データ１１の矢印の箇所である。
　図８は、検索結果詳細画面（解析の類似）を示す画面図である。この画面図は、図４の検索結果画面４３０から遷移したものである。検索結果詳細画面６１０は、図７と同様に、データ間の対応関係を表形式で示している。
　図７の番号「１」と同様に、図８の番号「１」も対象データ１０を示す。図７の番号「２」と同様に、図８の番号「２」も比較データ２０を示す。
　検索結果詳細画面６１０では、形状データ１１，２１と、対応する解析データ１２，２２に加え、さらに、対応する解決案データ４１の表示欄６１１とそのチェック欄６１２を表示している。
　ユーザは、チェック欄６１２をチェックしてからＯＫボタン６１３をクリックすることで、解決案検索装置１は、チェックされた解決案データ４１を対象データ１０の修正内容として採用する。
　一方、キャンセルボタン６１４のクリックを受け付けた場合、解決案データ４１を採用せずに、検索結果画面４３０へと戻る。
　なお、解析データ１２，２２の表示欄には、図７と同様に応力分布に加え、その応力分布から抽出された特徴量として、応力分布の１次微分の結果（「変化＝－（マイナス）」）と、応力分布の２次微分の結果（「変化率＝＋（プラス）、－（マイナス）」）とを併記している。
　つまり、解析データ比較部３２は、応力分布から抽出された特徴量どうしを比較した結果、番号「１」の特徴量に類似する番号「２」の特徴量を抽出する。
　図９は、図７とは別の例における解析の類似を示す説明図である。図９は、図７と同様に、データの対応関係を説明する表形式で各データを記載している。
　番号「１，３」はそれぞれ対象データ１０を示し、番号「２，４」はそれぞれ比較データ２０を示す。
　文字データ比較部３３による文字類似（形状文字データの類似、Ｓ２２）では、番号「１」の対象データ１０から、番号「２，４」の比較データ２０が検索されるとともに、番号「３」の対象データ１０から、番号「２，４」の比較データ２０が検索される。
　一方、番号「１」と「３」とでは、以下に示すように、形状文字データが示す形状は類似するものの、解析非類似である。
　まず、番号「１」の解析データ１２（応力分布図）は、横軸として、形状データ１１内のa点を左端とし、m点と中央とし、b点を右端とする。このグラフ中央の応力が大きいために、m点の強度不足問題が問題文字データとして抽出される。
　一方、番号「３」の解析データ１２（応力分布図）は、横軸として、形状データ１１内のc点を左端とし、n点と中央とし、d点を右端とする。このグラフ中央の応力が小さいために、n点では強度不足問題は発生しない。
　解析データ比較部３２による解析類似（Ｓ２２）では、解析データ比較部３２は、番号「１」の対象データ１０から、番号「２」の比較データ２０を検索し、その解決案データ４１として、m点の強度不足問題の対処に有効な「フィレット追加」を得る。
　さらに、解析データ比較部３２は、番号「３」の対象データ１０から、番号「４」の比較データ２０を検索し、その解決案データ４１として、形状全体の強度不足問題の対処に有効な「リブ追加」を得る。
　このように、形状が類似するからといって、解決案データ４１もそのまま流用できるとは限らないケースもある。そこで、図９では、文字データ比較部３３による文字類似の結果にかかわらず、解析データ比較部３２による文字類似の結果を優先的に採用する（または、文字類似と解析類似のＡＮＤ集合を採用する）ことで、表面上の形状類似に惑わされずに、適切な解決案データ４１をユーザに提示できる。
　以上説明した本実施形態では、解決案検索装置１が、入力された形状データ１１だけでなく、その形状を示す形状文字データと、形状データ１１の解析結果である解析データ１２と、その問題点を示す問題文字データとを作成する。そして、解決案検索装置１は、これらの作成した様々な観点のデータを、解決案データ４１を検索するための手がかり（検索キー）として、活用する。
　これにより、様々な観点のデータに対応付けられた多くの解決案データ４１を横断的に検索（串刺し検索）できるので、蓄積された過去の有用な解決案データ４１を、適切にユーザに提示できる。
　なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
　また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
　また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。
　また、前記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
　各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置、または、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　１　　　解決案検索装置
　２　　　ディスプレイ
　３　　　入力装置
　１０　　対象データ
　２０　　比較データ
　１１　　形状データ
　１２　　解析データ
　１３　　文字データ
　２１　　形状データ
　２２　　解析データ
　２３　　文字データ
　３１　　形状解析部
　３２　　解析データ比較部
　３３　　文字データ比較部
　３４　　文字編集部
　３５　　形状文字化部
　３６　　解析文字化部
　４１　　解決案データ
　４２　　解決案抽出部
　４３　　表示部

Claims (9)

  1. 　形状データの物理解析の結果である比較データの解析データが、解決案データと対応付けられて格納される記憶手段と、
    　前記解決案データの検索キーである対象データの形状データの入力を受け付け、その受け付けた形状データに対して物理解析を行うことで、対象データの解析データを作成する形状解析部と、
    　作成された前記対象データの解析データを、前記記憶手段から読み取った前記各比較データの解析データと比較することで、対象データに類似する比較データを求める解析データ比較部と、
    　前記類似する比較データと、その比較データに対応付けられている前記解決案データとを出力する解決案抽出部とを有することを特徴とする
    　解決案検索装置。
  2. 　前記解決案検索装置は、さらに、解析文字化部および文字データ比較部を有しており、
    　前記記憶手段には、さらに、比較データの形状データに対して行われる物理解析の種別を示すキーワードと、その物理解析の出力データを評価した結果として問題内容を示すキーワードとの組み合わせで構成される問題文字データが、前記解決案データと対応付けられて格納されており、
    　前記解析文字化部は、前記対象データの解析データを評価して問題内容を示すキーワードを作成することで、対象データの前記問題文字データを作成し、
    　前記文字データ比較部は、作成された対象データの前記問題文字データを、前記記憶手段から読み取った各比較データの前記問題文字データと比較することで、対象データに類似する比較データを求め、その求めた比較データを前記解決案抽出部の出力対象とすることを特徴とする
    　請求項１に記載の解決案検索装置。
  3. 　前記解決案検索装置は、さらに、形状文字化部を有しており、
    　前記記憶手段には、さらに、前記比較データの形状データの形状特徴を抽出して文字情報とした形状文字データが、前記解決案データと対応付けられて格納されており、
    　前記形状文字化部は、前記対象データの形状データの形状特徴を抽出して文字情報とした前記形状文字データを作成し、
    　前記文字データ比較部は、作成された対象データの前記形状文字データを、前記記憶手段から読み取った各比較データの前記形状文字データと比較することで、対象データに類似する比較データを求め、その求めた比較データを前記解決案抽出部の出力対象とすることを特徴とする
    　請求項２に記載の解決案検索装置。
  4. 　前記解決案検索装置は、さらに、文字編集部を有しており、
    　前記記憶手段には、さらに、比較データの属性情報である属性文字データが、前記解決案データと対応付けられて格納されており、
    　前記文字編集部は、前記対象データの形状データの入力に併せて、その対象データの前記属性文字データの編集内容を受け付け、
    　前記文字データ比較部は、編集された対象データの前記属性文字データを、前記記憶手段から読み取った各比較データの前記属性文字データと比較することで、対象データに類似する比較データを求め、その求めた比較データを前記解決案抽出部の出力対象とすることを特徴とする
    　請求項３に記載の解決案検索装置。
  5. 　形状データの物理解析の結果である比較データの解析データが、解決案データと対応付けられて格納される記憶手段を有する解決案検索装置が、
    　前記解決案データの検索キーである対象データの形状データの入力を受け付け、その受け付けた形状データに対して物理解析を行うことで、対象データの解析データを作成し、
    　作成された前記対象データの解析データを、前記記憶手段から読み取った前記各比較データの解析データと比較することで、対象データに類似する比較データを求め、
    　前記類似する比較データと、その比較データに対応付けられている前記解決案データとを出力することを特徴とする
    　解決案検索方法。
  6. 　前記記憶手段には、さらに、比較データの形状データに対して行われる物理解析の種別を示すキーワードと、その物理解析の出力データを評価した結果として問題内容を示すキーワードとの組み合わせで構成される問題文字データが、前記解決案データと対応付けられて格納されており、
    　前記解決案検索装置は、さらに、
    　前記対象データの解析データを評価して問題内容を示すキーワードを作成することで、対象データの前記問題文字データを作成し、
    　作成された対象データの前記問題文字データを、前記記憶手段から読み取った各比較データの前記問題文字データと比較することで、対象データに類似する比較データを求め、その求めた比較データと、その比較データに対応付けられている前記解決案データとを出力することを特徴とする
    　請求項５に記載の解決案検索方法。
  7. 　前記記憶手段には、さらに、前記比較データの形状データの形状特徴を抽出して文字情報とした形状文字データが、前記解決案データと対応付けられて格納されており、
    　前記解決案検索装置は、さらに、
    　前記対象データの形状データの形状特徴を抽出して文字情報とした前記形状文字データを作成し、
    　作成された対象データの前記形状文字データを、前記記憶手段から読み取った各比較データの前記形状文字データと比較することで、対象データに類似する比較データを求め、その求めた比較データと、その比較データに対応付けられている前記解決案データとを出力することを特徴とする
    　請求項６に記載の解決案検索方法。
  8. 　前記記憶手段には、さらに、比較データの属性情報である属性文字データが、前記解決案データと対応付けられて格納されており、
    　前記解決案検索装置は、さらに、
    　前記対象データの形状データの入力に併せて、その対象データの前記属性文字データの編集内容を受け付け、
    　編集された対象データの前記属性文字データを、前記記憶手段から読み取った各比較データの前記属性文字データと比較することで、対象データに類似する比較データを求め、その求めた比較データと、その比較データに対応付けられている前記解決案データとを出力することを特徴とする
    　請求項７に記載の解決案検索方法。
  9. 　請求項５ないし請求項８のいずれか１項に記載の解決案検索方法を、コンピュータである前記解決案検索装置に実行させるための解決案検索プログラム。
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