WO2018030030A1 - 全体統合解析モデル支援装置 - Google Patents

全体統合解析モデル支援装置 Download PDF

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WO2018030030A1
WO2018030030A1 PCT/JP2017/024424 JP2017024424W WO2018030030A1 WO 2018030030 A1 WO2018030030 A1 WO 2018030030A1 JP 2017024424 W JP2017024424 W JP 2017024424W WO 2018030030 A1 WO2018030030 A1 WO 2018030030A1
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displaying
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input screen
input
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野中　紀彦
真行 海保
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株式会社日立製作所
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    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to an overall integrated analysis model support apparatus.
  • Patent Document 1 JP-A-2002-259888.
  • the model selection unit selects a simulation model based on the selection condition set from the condition input unit, reads the simulation model from the model database, and the simulation calculation unit reads this
  • the simulation model is used to perform a simulation calculation based on the initial state and simulation conditions set in the condition input unit, so that each simulation model having a different level of detail can be switched based on the model selection conditions.
  • Perform simulation calculations for example, perform important simulations using high-detailed models for important parts, and perform simulations in a short time using less-detailed models for less important parts.
  • Patent Document 2 JP-A-2015-90639
  • the control unit averages the power consumption information every 30 minutes for each category for each time, and the average power consumption for each day and night.
  • the expected power consumption of the day or night corresponding to the obtained expected temperature is acquired.
  • JP 2002-259888 A Japanese Patent Laying-Open No. 2015-90639
  • the analysis model is switched according to the analysis model alone or according to the analysis conditions, high-precision simulation is performed using the model with high detail for the important part, and the model with low detail is for the less important part Perform analytical calculations using.
  • the purpose is to predict performance such as stress and efficiency generated in the machine structure to be analyzed.
  • the calculation such as the manufacturing cost of the machine structure is greatly affected by the machining method and the machining procedure of the machine structure. Therefore, it is difficult to calculate by the conventional analysis method. If analyzed one by one, there is a problem that calculation time increases.
  • Patent Document 1 does not fully consider the method of calculating the manufacturing cost.
  • the cost is predicted by creating a correlation (continuous) function with the dependent variable as the dependent cost and the temperature as the independent variable.
  • the calculation such as the manufacturing cost of the machine structure is greatly affected by the machining method and machining procedure of the machine structure, and the problem is expressed as a continuous function because it is handled in a discrete manner like the machining method 1 and the machining method 2.
  • the prediction accuracy is poor.
  • Patent Document 2 does not fully consider the point of prediction in a discontinuous problem.
  • the present invention is an overall integrated analysis model support apparatus that simultaneously predicts the performance and manufacturing cost of a machine structure that is an analysis target, displays an analysis process input screen, and executes an analysis program.
  • a means for analyzing the manufacturing cost a means for obtaining past manufacturing cost information
  • a means for displaying a data analysis condition input screen and displaying an analysis condition and the past
  • a means for grouping manufacturing cost information by a clustering method and a method for visualizing the results obtained by the grouping means as a graph.
  • analysis accuracy can be improved and analysis time can be shortened.
  • 1 is an overall configuration diagram according to an embodiment of the present invention. It is a figure showing the process sequence (phase 1) which concerns on the Example of this invention. It is a figure showing the process sequence (Phase 2, Phase 3) which concerns on the Example of this invention. It is a figure showing the analysis process definition screen which concerns on the Example of this invention. It is a figure showing the input screen of the analysis conditions which concern on the Example of this invention. It is a figure showing the input screen of the data analysis conditions based on the Example of this invention. It is a figure showing the data analysis result screen which concerns on the Example of this invention. It is a figure showing the display screen of the analysis result which concerns on the Example of this invention.
  • This example relates to an apparatus for calculating the efficiency performance of a mechanical structure and the manufacturing cost of the mechanical structure in an integrated manner, and relates to an analysis support apparatus using a computer.
  • examples will be described with reference to the drawings.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram according to an embodiment of the present invention.
  • 1 includes an analysis process definition unit 101, an analysis condition input / display unit 102, an analysis model creation / analysis control unit 103, a data collection unit 104, a data analysis definition unit 105, a data analysis unit 106, and a data analysis.
  • a result display unit 107, an analysis result display unit 108, a database 109, and a computer 110 are included. It should be noted that the present invention is not necessarily limited to these configurations, and some of these configurations can be deleted / replaced or other configurations can be added without departing from the spirit of the present embodiment.
  • the analysis process definition unit 101 displays an analysis process input screen, and an operator drags and drops an analysis node in which an analysis model name and an analysis program are built (simply selecting an analysis node is equivalent). ) To input the analysis process, display the input analysis process information, and input the input information to the database 109.
  • the analysis condition input / display unit 102 displays an analysis condition input screen, and the operator inputs input conditions necessary for the analysis with respect to the analysis model input by the analysis process definition unit 101, and the input analysis
  • the condition information is displayed on the input screen, and the input information is input to the database 109.
  • the analysis model creation / analysis control unit 103 acquires information input by the analysis process definition unit 101, the analysis condition input / display unit 102, and the data analysis unit 106, creates an analysis model according to the analysis process, and predicts performance.
  • the group that belongs to the group information created by the data analysis unit is calculated according to the performance prediction result, and the analysis that uses the arithmetic average of the manufacturing cost data of the group that belongs to the manufacturing cost is performed.
  • the analysis result is input to the database 109.
  • the data collection unit 104 acquires past manufacturing cost information from the database 109.
  • the data analysis definition unit 105 displays a data analysis condition input screen, and the operator selects items of the X axis and Y axis to be plotted on the graph, thereby displaying the graph and inputting the variance for the group.
  • the input data analysis condition information is displayed on the input screen, and the input information is input to the database 109.
  • the data analysis unit 106 divides past manufacturing cost information into groups that match the input variance by the k-average method as a clustering method according to the conditions input by the data analysis definition unit 105, and the results are stored in the database 109. To enter.
  • the data analysis result display unit 107 displays the grouping result calculated by the data analysis unit 106 as a graph to the operator.
  • the analysis result display unit 108 acquires the analysis result analyzed by the analysis model creation / analysis control unit 103 from the database 109 and displays the analysis result to the operator.
  • an analysis model input / display unit 101 In the database 109, an analysis model input / display unit 101, an analysis condition input / display unit 102, an analysis model creation / analysis control unit 103, a data collection unit 104, a data analysis definition unit 105, a data analysis unit 106, and a data analysis result display unit 107, the data obtained by the analysis result display unit 108 is accumulated.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a processing procedure (phase 1) according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating processing procedures (phase 2 and phase 3) according to the embodiment of the present invention. That is, FIGS. 2 and 3 are flowcharts showing a processing procedure in the overall integrated analysis apparatus shown in FIG.
  • the procedure of the present embodiment is roughly divided into three phases. The first is a phase for inputting an analysis process and conditions for analysis. The second is the phase of data analysis input and data analysis processing. The third is a phase in which analysis calculation is executed and analysis results are displayed.
  • centrifugal compressor of a mechanical structure as an example, means for predicting the performance and manufacturing cost of the overall integrated analysis will be described from phase 1.
  • a centrifugal compressor is a machine that sucks gas by rotating an impeller and compresses the gas by gradually decelerating the gas in the centrifugal direction.
  • Centrifugal compressors usually compress a gas by providing a plurality of impellers instead of one. Taking this compressor as an example, a means for comprehensively analyzing the performance and manufacturing cost of the compressor will be described.
  • the analysis process definition unit 101 displays an analysis process input screen.
  • FIG. 4 shows an example of the input screen.
  • FIG. 4 is a diagram showing an analysis process definition screen according to the embodiment of the present invention.
  • the operator inputs an analysis process to be analyzed.
  • a compressor is input as an analysis model.
  • On the left side of an example of the screen a block containing a program called an analysis node is displayed. That is, taking “condition acquisition” as an example, “condition acquisition” includes a program for acquiring conditions for analysis, and the program can be executed.
  • the block is called an analysis node.
  • “Performance calculation” has a built-in program for predicting the performance of the compressor. In “cost calculation”, a program for predicting the manufacturing cost of the compressor is incorporated.
  • Results display has a built-in program for displaying calculation results.
  • the operator defines the analysis procedure by dragging the analysis node displayed on the analysis node and dropping it on the screen on the right side.
  • analysis nodes are input in the order of “condition acquisition”, “performance prediction”, “cost calculation”, and “result display”.
  • analysis process information such as “condition acquisition”, “performance prediction”, “cost calculation”, and “result display” input in S101 is acquired.
  • the analysis condition is input by the analysis condition input / display unit.
  • the analysis condition input / display unit 102 displays an analysis condition input screen.
  • FIG. 5 shows an example of the input screen.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an analysis condition input screen according to the embodiment of the present invention.
  • the operator inputs analysis conditions for analysis.
  • the compressor is input as the analysis model name.
  • analysis conditions a suction pressure of 0.1 MPa, a discharge pressure of 0.25 MPa, a suction temperature of 50 ° C., and a flow rate of 1250000 kg / h are input.
  • This condition is an analysis condition necessary for compressor performance calculation and cost calculation.
  • phase 2 will be described.
  • past manufacturing cost information is acquired by the data collection unit 104, conditions necessary for data analysis are input by the data analysis definition unit 105, data analysis is performed by the data analysis unit 106, and data analysis result display is performed.
  • the analysis result is displayed by the unit 107, and the result is input to the database.
  • the data collection unit 104 acquires past manufacturing cost information from the database 109.
  • the manufacturing cost information regarding the compressor is acquired.
  • the database 109 stores performance information such as the manufacturing cost of the compressor designed in the past, the length of the compressor, the outer diameter of the impeller, the efficiency, and the head, and these information are acquired.
  • the data analysis definition unit 105 displays an input screen for data analysis.
  • FIG. 6 shows an example of a data analysis condition input screen.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an input screen for data analysis conditions according to the embodiment of the present invention.
  • the operator inputs conditions necessary for data analysis.
  • the compressor is displayed in the analysis model name.
  • the graph on the screen displays past manufacturing cost information.
  • the X axis and Y axis items to be displayed can be selected.
  • the length of the compressor is selected for the X axis
  • the outer diameter of the impeller is selected for the Y axis.
  • the graph on the display screen is a plot of past data when the length of the compressor is taken on the X axis and the outer diameter of the impeller is taken on the Y axis.
  • information registered in a database such as manufacturing cost, efficiency, and head can be selected.
  • 8.0 is input.
  • the data analysis unit 106 performs data analysis.
  • the k-means analysis is performed as a clustering method. An analysis procedure using the k-average method will be described below.
  • n is the number of variables.
  • X axis and Y axis input in S302 are variables, n is 2, and the length of the compressor and the outer diameter of the impeller are variables.
  • k is the number of groups.
  • the arithmetic average of the data of the assigned group is used for the calculation of V j . 3.
  • FIG. 7 shows an example of a data analysis result display screen.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a data analysis result screen according to the embodiment of the present invention.
  • the number of groups of 4 is displayed, and the graph shows the results divided into four.
  • each group is plotted by ⁇ , ⁇ , ⁇ , and ⁇ .
  • Phase 3 will be described.
  • the analysis model creation / analysis control unit 103 obtains information input in S100, S200, and S300 and performs an analysis for predicting performance and manufacturing cost.
  • the analysis result display unit 108 displays the analysis result.
  • an analysis model is created and analysis is executed.
  • an analysis model is created and analyzed in accordance with the analysis process input in S100.
  • the calculation conditions are acquired. Acquire the conditions of suction pressure, discharge pressure, and suction temperature, and then perform performance calculation. Using the input conditions, the length of the compressor, the outer diameter of the impeller, the efficiency, and the head are calculated.
  • cost calculation is performed.
  • the manufacturing cost is calculated from the group information analyzed in S300 using the length of the compressor and the outer diameter of the impeller. That is, using the compressor length and the outer diameter of the impeller calculated in S402, a group to which the member belongs is obtained, and the arithmetic average of the manufacturing costs of the group to which the member belongs is used as the manufacturing cost.
  • the analysis result is input to the database 109.
  • the length of the compressor, the outer diameter of the impeller, the efficiency, the head, and the manufacturing cost are input to the database.
  • the analysis result display unit 108 displays the analysis result of the overall integrated analysis analyzed by the analysis model creation and analysis control unit 103.
  • FIG. 8 shows an example of the analysis result display screen.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a display screen of the analysis result according to the embodiment of the present invention. In the figure, suction pressure, discharge pressure, suction temperature, and flow rate, which are the calculation conditions for the compressor, are displayed. As a result of analysis, the compressor length, impeller outer diameter, efficiency, head, and manufacturing cost are relative to the standard machine. The value is displayed.
  • the analysis process input screen is displayed, and the operator inputs the analysis process by dragging and dropping the analysis model name and the analysis node containing the analysis program, and the input analysis process information is displayed.
  • the means for executing the analysis, the means for acquiring past manufacturing cost information, and the data analysis condition input screen are displayed, and the operator By selecting the X-axis and Y-axis items to be displayed, a graph is displayed, a variance for grouping is input, and the input data analysis condition information is displayed on the input screen, as well as past manufacturing costs
  • past manufacturing cost data is classified into groups using the cluster rigging method, and the results are stored in a database, so that the performance of the machine structure is evaluated, and at the same time, the manufacturing cost is predicted from the group information to which the machine structure belongs Therefore, the prediction time can be shortened.
  • the past manufacturing cost data is classified into groups by the cluster rigging method, and the result is stored in the database. As a result, the operator can predict the performance of the machine structure by analysis, and at the same time, the manufacturing cost can be predicted, and the analysis accuracy can be improved and the analysis time can be shortened.
  • the grouping is performed based on the two-dimensional information of the X axis and the Y axis, but it can be extended to N-dimensional information.
  • the k-means method is used for the clustering method, other clustering methods such as a self-organizing map can be used.
  • analysis node analysis constituting the analysis process is described as being performed on the same computer, it is possible to perform it on a different computer by using the network environment.
  • analysis process definition unit 101 analysis process definition unit 102 analysis condition input / display unit 103 analysis model creation / analysis control unit 104 data collection unit 105 data analysis definition unit 106 data analysis unit 107 data analysis result display unit 108 analysis result display unit 109 database 110 computer

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Abstract

解析精度の向上、解析時間の短縮化を図る。解析対象である機械構造物の性能と製造コストとを同時に予測する全体統合解析装置であって、解析プロセス入力画面を表示し、解析プログラムを有する解析ノードを選択することにより解析プロセスを表示する手段と、解析条件入力画面を表示し、解析に必要な入力条件を表示する手段と、前記解析プロセスに従った解析モデルを作成して性能予測を解析し、該性能予測の結果に従って、製造コストを解析する手段と、過去の製造コスト情報を取得する手段と、データ分析条件入力画面を表示し、分析条件を表示する手段と、前記過去の製造コスト情報を、クラスタリング手法によりグループ分けする手段と、該グループ分けする手段によって得られる結果をグラフとして可視化する手段と、解析結果を取得して表示する手段と、を有する。

Description

全体統合解析モデル支援装置
　本発明は、全体統合解析モデル支援装置に関する。
　この技術分野の背景技術として、特開２００２－２５９８８８号公報（特許文献１）がある。特許文献１の要約欄には、「モデル選択部が、条件入力部から設定された選択条件に基づいて、シミュレーションモデルを選択し、当該シミュレーションモデルをモデルデータベースから読出し、シミュレーション計算部が、この読み出されたシミュレーションモデルを用い、条件入力部に設定された初期状態及びシミュレーション条件に基づいて、シミュレーション計算を行う。これにより、モデルの選択条件に基づいて、詳細度の異なる各シミュレーションモデルを切替えてシミュレーション計算を行なう。例えば、重要な部分は詳細度の高いモデルを利用して高い精度のシミュレーションを行ない、あまり重要でない部分は詳細度の低いモデルを利用して短時間でシミュレーションを行なう。」と記載がある。
　また、この技術分野の背景技術として、特開２０１５－９０６３９号公報（特許文献２）がある。特許文献２の要約欄には、「制御部は、それぞれのカテゴリ毎に、３０分毎の電力消費量情報をそれぞれの時間毎に平均化して、各日の昼と夜のそれぞれの平均電力消費パターンを作成する。次に、各日の気温情報と、電力消費量情報とから、カテゴリ毎に気温と電力消費量との相関を作成する。この際、昼については、最高気温と昼の総電力消費量との相関をとり、夜については、最低気温と夜の総電力消費量との相関をとる。ネットワークを介して、当日の予想気温（予想最高気温および予想最低気温）を取得する。次いで、対象日のカテゴリに応じて、得られた予想気温に対応する昼または夜の予想電力消費量を取得する。」と記載がある。
特開２００２－２５９８８８号公報 特開２０１５－９０６３９号公報
　従来の解析技術では、解析モデル単体、または解析条件に応じて解析モデルを切替え、重要な部分は詳細度の高いモデルを使って高い精度のシミュレーションを行ない、あまり重要でない部分は詳細度の低いモデルを使って解析計算を行う。このような解析計算を行う場合、解析対象である機械構造物に発生する応力や、効率などの性能の予測が目的となる。このとき、機械構造物の製造コストといった算出は、機械構造物の加工方法や加工手順が大きく影響するため、従来の解析方法ではその算出が困難であり、また加工方法などを正しく認識して一つ一つ解析していくと、計算時間が増大するという課題がある。
　特許文献１においては、製造コストの算出方法という点に関しては、十分に考慮されていない。
　また、過去のデータに基づいたコスト等を予測する計算方法では、予測したいコスト等を従属変数、気温等を独立変数とする相関（連続）関数を作成することで予測する。しかし、機械構造物の製造コストといった算出は、機械構造物の加工方法や加工手順が大きく影響し、加工方法１、加工方法２のように、離散的な扱いとなるために問題を連続関数で表現することが困難であり、また無理に相関関数を作成しても予測精度が悪いという課題がある。
　特許文献２においては、非連続的な問題における予測という点に関しては、十分に考慮されていない。
　上記課題を解決するために、本発明は、解析対象である機械構造物の性能と製造コストとを同時に予測する全体統合解析モデル支援装置であって、解析プロセス入力画面を表示し、解析プログラムを有する解析ノードを選択することにより解析プロセスを表示する手段と、解析条件入力画面を表示し、解析に必要な入力条件を表示する手段と、前記解析プロセスに従った解析モデルを作成して性能予測を解析し、該性能予測の結果に従って、製造コストを解析する手段と、過去の製造コスト情報を取得する手段と、データ分析条件入力画面を表示し、分析条件を表示する手段と、前記過去の製造コスト情報を、クラスタリング手法によりグループ分けする手段と、該グループ分けする手段によって得られる結果をグラフとして可視化する手段と、解析結果を取得して表示する手段と、を有する。
　本発明によれば、解析精度の向上、解析時間の短縮化が図れる。
本発明の実施例に係る全体構成図である。 本発明の実施例に係る処理手順（フェーズ１）を表す図である。 本発明の実施例に係る処理手順（フェーズ２、フェーズ３）を表す図である。 本発明の実施例に係る解析プロセス定義画面を表す図である。 本発明の実施例に係る解析条件の入力画面を表す図である。 本発明の実施例に係るデータ分析条件の入力画面を表す図である。 本発明の実施例に係るデータ分析結果画面を表す図である。 本発明の実施例に係る解析結果の表示画面を表す図である。
　本実施例は、機械構造物の効率性能および、機械構造物の製造コストを統合的に算出する装置に係り、コンピュータを用いた解析支援装置に関する。以下、実施例を、図面を用いて説明する。
　図１は、本発明の実施例に係る全体構成図である。図１の実施例の装置は、解析プロセス定義部１０１、解析条件入力・表示部１０２、解析モデル作成・解析制御部１０３、データ収集部１０４、データ分析定義部１０５、データ分析部１０６、データ分析結果表示部１０７、解析結果表示部１０８、データベース１０９、計算機１１０からなる。なお、必ずしもこれらの構成のみに限定するものではなく、本実施例の趣旨を逸脱しなければ、これらの構成の一部を削除・置換或いは他の構成を付加することが可能である。
　解析プロセス定義部１０１では、解析プロセス入力画面を表示し、操作者が、解析モデル名、解析プログラムが内蔵された解析ノードをドラッグアンドドロップ（単に解析ノードを選択することであっても同義である）することにより解析プロセスを入力し、入力された解析プロセス情報を表示し、入力された情報をデータベース１０９に入力する。
　解析条件入力・表示部１０２では、解析条件入力画面を表示し、操作者が、解析プロセス定義部１０１で入力された解析モデルに対して、解析に必要な入力条件を入力し、入力された解析条件情報を入力画面に表示し、入力された情報をデータベース１０９に入力する。
　解析モデル作成・解析制御部１０３では、解析プロセス定義部１０１、解析条件入力・表示部１０２、データ分析部１０６で入力された情報を取得し、解析プロセスに従った解析モデルを作成して性能予測の解析を実行し、性能予測結果に従って、データ分析部で作成されたグループ情報に所属するグループを算出し、所属するグループの製造コストデータの算術平均を製造コストとする解析を実行し、解析が終了したら、解析結果をデータベース１０９に入力する。
　データ収集部１０４では、データベース１０９から過去の製造コスト情報を取得する。
　データ分析定義部１０５では、データ分析条件入力画面を表示し、操作者が、グラフにプロットするＸ軸、Ｙ軸の項目を選択することで、グラフを表示し、グループのための分散を入力し、入力されたデータ分析条件情報を入力画面に表示し、入力された情報をデータベース１０９に入力する。
　データ分析部１０６では、データ分析定義部１０５で入力された条件に従って、過去の製造コスト情報を、クラスタリング手法としてｋ平均法により、入力された分散に一致するようなグループに分け、結果をデータベース１０９に入力する。
　データ分析結果表示部１０７では、データ分析部１０６で計算したグループ分けの結果を、操作者にグラフ表示する。
　解析結果表示部１０８では、データベース１０９より解析モデル作成・解析制御部１０３で解析した解析結果を取得し、解析結果を操作者に表示する。
　データベース１０９では、解析モデル入力・表示部１０１、解析条件入力・表示部１０２、解析モデル作成・解析制御部１０３、データ収集部１０４、データ分析定義部１０５、データ分析部１０６、データ分析結果表示部１０７、解析結果表示部１０８で得られたデータを蓄積する。
　このように構成される実施形態の処理手続きについて、図２から図８を参考にしながら説明する。図２は、本発明の実施例に係る処理手順（フェーズ１）を表す図である。図３は、本発明の実施例に係る処理手順（フェーズ２、フェーズ３）を表す図である。すなわち、図２，３は、図１に示す全体統合解析装置における処理手順を示すフローチャートである。本実施例の手順は、大きく三つのフェーズに分けられる。一つ目は、解析プロセスの入力と、解析のための条件を入力するフェーズである。二つ目は、データ分析の入力と、データ分析処理をするフェーズである。三つ目は、解析計算の実行と、解析結果を表示するフェーズである。
　機械構造物の遠心圧縮機を例に取り、全体統合解析の性能、製造コストを予測するための手段について、フェーズ１から説明する。遠心圧縮機は、羽根車を回転させることで気体を吸い込み、遠心方向に気体を除々に減速させることにより圧縮する機械である。遠心圧縮機は、通常羽根車が一つでなく複数個設けて気体を圧縮する。この圧縮機を例に取り、圧縮機の性能と製造コストを統合的に解析するための手段について述べる。
　フェーズ１の図２のＳ１００は、解析プロセス定義部１０１より解析プロセスを入力する。
　Ｓ１０１では、解析プロセス定義部１０１より解析プロセスの入力画面を表示する。図４に入力画面の一例を示す。図４は、本発明の実施例に係る解析プロセス定義画面を表す図である。操作者は、これから解析する解析プロセスを入力する。ここでは、解析モデルとして圧縮機が入力されている。画面の一例の左側部分は解析ノードと呼ばれるプログラムが内蔵されたブロックが表示されている。すなわち、「条件取得」を例に取ると、「条件取得」には、解析のための条件を取得するプログラムが内蔵されており、そのプログラムの実行が可能となっている。ここでは、そのブロックを解析ノードと呼ぶ。「性能計算」では、圧縮機の性能を予測するプログラムが内蔵されている。「コスト計算」では、圧縮機の製造コストを予測するプログラムが内蔵されている。「結果表示」では、計算結果を表示するプログラムが内蔵されている。操作者は、解析ノードに表示された解析ノードをドラッグし、右側の画面にドロップすることで、解析手順を定義する。ここでは、「条件取得」、「性能予測」、「コスト計算」、「結果表示」という順番で解析ノードが入力されている。
　Ｓ１０２では、Ｓ１０１で入力した「条件取得」、「性能予測」、「コスト計算」、「結果表示」といった解析プロセス情報を取得する。
　Ｓ１０３では、Ｓ１０２で得られた情報を取得し、データベース１０９に入力する。
　図２のＳ２００は、解析条件入力/表示部１０２により解析条件を入力する。
　Ｓ２０１では、解析プロセス定義部１０１で入力した情報を、データベース１０９から取得する。
　Ｓ２０２では、解析条件入力/表示部１０２より解析条件の入力画面を表示する。図５に入力画面の一例を示す。図５は、本発明の実施例に係る解析条件の入力画面を表す図である。操作者は、解析のための解析条件を入力する。ここでは解析モデル名に、圧縮機が入力されている。解析条件として、吸入圧力０.１ＭＰａ、吐出圧力０.２５ＭＰａ、吸入温度５０℃、流量１２５００００ｋｇ／ｈが入力されている。この条件が、圧縮機の性能計算、コスト計算に必要な解析条件となる。
　Ｓ２０３では、Ｓ２０２で入力した解析条件を取得する。
　Ｓ２０４では、Ｓ２０３で得られた情報を取得し、データベース１０９に入力する。
　次に、フェーズ２について説明する。図３のＳ３００では、データ収集部１０４により過去の製造コスト情報を取得し、データ分析定義部１０５によりデータ分析に必要な条件を入力し、データ分析部１０６によりデータ分析を行い、データ分析結果表示部１０７により分析結果を表示し、結果をデータベースに入力する。
　Ｓ３０１では、データ収集部１０４により、データベース１０９から過去の製造コスト情報を取得する。ここでは圧縮機に関する製造コスト情報を取得する。データベース１０９には、過去に設計された圧縮機の製造コスト、圧縮機の長さ、羽根車の外径、効率、ヘッドといった性能情報が格納されており、これらの情報を取得する。
　Ｓ３０２では、データ分析定義部１０５によりデータ分析のための入力画面を表示する。図６にデータ分析条件の入力画面の一例を示す。図６は、本発明の実施例に係るデータ分析条件の入力画面を表す図である。操作者は、データ分析に必要な条件を入力する。ここでは、解析モデル名に圧縮機が表示されている。画面のグラフは過去の製造コスト情報が表示されている。製造コスト情報をグラフ表示するため、表示するＸ軸、Ｙ軸の項目が選択できるようになっている。ここではＸ軸に圧縮機の長さ、Ｙ軸に羽根車の外径が選択されている。このため、表示画面のグラフは、Ｘ軸に圧縮機の長さ、Ｙ軸に羽根車の外径を取った時の過去のデータをプロットしたものである。なお、Ｘ軸、Ｙ軸には、製造コスト、効率、ヘッドといったデータベースに登録されている情報を選択することが可能である。次にデータ分析のための分散を入力する。ここでは８.０が入力されている。
　Ｓ３０３では、Ｓ３０２で入力したデータ分析条件の情報を取得する。
　Ｓ３０４では、データ分析部１０６によりデータ分析を実行する。ここではクラスタリング手法としてｋ平均法による分析を行う。ｋ平均法を用いた分析の手順について以下に説明する。
１．データｘｉ（ｉ＝１…ｎ）対してランダムにグループを割り当てる。ここで、ｎは変数の数である。ここではＳ３０２で入力されたＸ軸、Ｙ軸が変数であるので、nは２で、圧縮機の長さ、羽根車の外径が変数である。
２．割り当てたデータを元に、各グループの中心Ｖｊ（ｊ＝１…ｋ）を計算する。ここでｋはグループの数である。Ｖｊの計算には割り当てたグループのデータの算術平均を用いる。
３．各ｘｉとＶｊとの距離を求め、ｘｉを最も近い中心のグループに割り当てなおす。
４．上記の計算が全てのｘｉのグループの割り当てが変化しなかった場合、あるいは変化量が事前に設定したしきい値を下回った場合は次の処理に行き、そうでない場合は、新しくグループを割り当て２から再計算する。
５．ｘｉとＶｊとの距離との分散を算出し、Ｓ３０２で入力した分散との差の絶対値が事前に設定したしきい値よりも下回った場合は処理を終了し、算出分散が入力した分散よりも大きい場合はグループ数を大きくし、算出分散が入力した分散よりも小さい場合はグループ数を小さくして１に戻る。
　Ｓ３０５では、データ分析結果表示部１０７により分析結果を表示する。図７にデータ分析結果の表示画面の一例を示す。図７は、本発明の実施例に係るデータ分析結果画面を表す図である。分析の結果グループ数４が表示され、グラフには四つに分けられた結果が表示されている。ここでは◆、□、×、△で各グループがプロットされている。
　Ｓ３０６では、操作者がＳ３０５で表示した結果を見て、グループ数を多くしたい場合は分散を小さく、グループ数を少なくしたい場合は分散を大きくして分析ボタンを押してＳ３０３に行き、操作者が適切と思った場合は決定ボタンを押す。
　Ｓ３０７では、Ｓ３０４で得られた分析結果を取得してデータベース１０９に入力する。
　フェーズ３について説明する。図３のＳ４００では、解析モデル作成、解析制御部１０３により、Ｓ１００、Ｓ２００、Ｓ３００で入力された情報を取得して性能および製造コストを予測するための解析を行う。Ｓ５００では、解析結果表示部１０８により解析結果を表示する。
　Ｓ４０１では、解析モデル作成、解析制御部１０３によりＳ１００で入力された解析プロセス、Ｓ２００で入力された解析条件、Ｓ３００で入力されたグループ情報を取得する。
　Ｓ４０２では、解析モデルを作成して解析を実行する。ここでは、Ｓ１００で入力された解析プロセスに従って解析モデルを作成して解析する。まず、計算条件を取得する。吸入圧力、吐出圧力、吸入温度の条件を取得する、次に性能計算を行う。入力された条件を用いて、圧縮機の長さ、羽根車の外径、効率、ヘッドを算出する。次にコスト計算を行う。ここでは、圧縮機の長さ、羽根車の外径を利用して、Ｓ３００で分析したグループ情報により製造コストを算出する。すなわち、Ｓ４０２で算出した圧縮機の長さ、羽根車の外径を用いて、所属するグループを求め、所属するグループの製造コストの算術平均を製造コストとする。
　Ｓ４０３では、解析結果をデータベース１０９に入力する。ここでは、圧縮機の長さ、羽根車の外径、効率、ヘッド、製造コストをデータベースに入力する。
　Ｓ５０１では、解析結果表示部１０８により、解析モデル作成、解析制御部１０３で解析した全体統合解析の解析結果を表示する。図８に解析結果の表示画面の一例を示す。図８は、本発明の実施例に係る解析結果の表示画面を表す図である。図では、圧縮機の計算の計算条件である吸入圧力、吐出圧力、吸入温度、流量が表示され、解析結果として圧縮機長さ、羽根車外径、効率、ヘッド、製造コストが、標準機との相対値が表示されている。
　このように、機械構造物の性能および製造コストを統合的な算出のために、過去の製造コスト、性能といった情報を纏めてクラスタリング手法によりグループに分類し、その結果をデータベースに保持する。これにより、機械構造物の性能を評価すると同時に、機械構造部が属するグループ情報から、得られた性能情報を通じて創造コストが可能になるため、予測時間の短縮化が図れる。
　本実施例は、解析プロセス入力画面を表示し、操作者が、解析モデル名、解析プログラムが内蔵された解析ノードをドラッグアンドドロップすることにより解析プロセスを入力し、入力された解析プロセス情報を表示する手段と、解析条件入力画面を表示し、操作者が、入力された解析モデルに対して、解析に必要な入力条件を入力し、入力された解析条件情報を入力画面に表示する手段と、解析プロセスに従った解析モデルを作成して性能予測の解析を実行し、性能予測結果に従って、作成されたグループ情報に所属するグループを算出し、所属するグループの製造コストデータの算術平均を製造コストとする解析を実行する手段と、過去の製造コスト情報を取得する手段と、データ分析条件入力画面を表示し、操作者が、グラフにプロットするＸ軸、Ｙ軸の項目を選択することで、グラフを表示し、グループ分けのための分散を入力し、入力されたデータ分析条件情報を入力画面に表示する手段と、過去の製造コスト情報を、クラスタリング手法としてk平均法により、入力された分散に一致するようなグループに分ける手段と、グループ分けの結果を、グラフ表示する手段と、解析した解析結果を取得し、解析結果を操作者に表示する手段とを備えた全体統合解析装置とその方法を提案する。
　これにより、過去の製造コストデータをクラスタリグ手法によりグループに分類してその結果をデータベースに保持することで、機械構造物の性能を評価すると同時に、機械構造物が属するグループ情報から製造コストの予測が可能になるため、予測時間の短縮化が図れる。また、解析対象である機械構造物の性能予測と製造コストの算出のために、過去の製造コストデータをクラスタリグ手法によりグループに分類してその結果をデータベースに保持する。これにより、操作者が機械構造物の性能を解析により予測するのと同時に、製造コストも予測することが可能になり、解析精度の向上、解析時間の短縮化が図れる。
　本実施例では、Ｘ軸、Ｙ軸の２次元情報に基づいてグループ分けを行ったが、N次元情報に拡張することは可能である。
　また、クラスタリング手法にk平均法を用いたが、自己組織化マップなどの他のクラスタリング手法を用いることは可能である。
　また、解析プロセスを構成する解析ノード解析を、同一の計算機で実施しているように記載しているが、ネットワーク環境を利用することにより、異なる計算機において実施することは可能である。
１０１　解析プロセス定義部
１０２　解析条件入力/表示部
１０３　解析モデル作成・解析制御部
１０４　データ収集部
１０５　データ分析定義部
１０６　データ分析部
１０７　データ分析結果表示部
１０８　解析結果表示部
１０９　データベース
１１０　計算機

Claims (3)

  1. 　解析対象である機械構造物の性能と製造コストとを同時に予測する全体統合解析モデル支援装置であって、
    　解析プロセス入力画面を表示し、解析プログラムを有する解析ノードを選択することにより解析プロセスを表示する手段と、
    　解析条件入力画面を表示し、解析に必要な入力条件を表示する手段と、
    　前記解析プロセスに従った解析モデルを作成して性能予測を解析し、該性能予測の結果に従って、製造コストを解析する手段と、
    　過去の製造コスト情報を取得する手段と、
    　データ分析条件入力画面を表示し、分析条件を表示する手段と、
    　前記過去の製造コスト情報を、クラスタリング手法によりグループ分けする手段と、
    　該グループ分けする手段によって得られる結果をグラフとして可視化する手段と、
    　解析結果を取得して表示する手段と、
    を有することを特徴とする全体統合解析モデル支援装置。
  2. 　解析対象である機械構造物の性能と製造コストとを同時に予測する全体統合解析モデル支援装置であって、
    　解析プロセス入力画面を表示し、解析プログラムを有する解析ノードを選択することにより解析プロセスを表示する手段と、
    　解析条件入力画面を表示し、解析に必要な入力条件を表示する手段と、
    　前記解析プロセスに従った解析モデルを作成して性能予測を解析し、該性能予測の結果に従って作成されたグループ情報に所属するグループを算出し、該所属するグループの製造コストデータから製造コストを算出する手段と、
    　過去の製造コスト情報を取得する手段と、
    　データ分析条件入力画面を表示し、前記過去の製造コスト情報をグラフによって可視化し、分析条件を表示する手段と、
    　前記過去の製造コスト情報を、クラスタリング手法によりグループ分けする手段と、
    　該グループ分けする手段によって得られる結果をグラフとして可視化する手段と、
    　解析結果を取得して表示する手段と、
    を有することを特徴とする全体統合解析モデル支援装置。
  3. 　解析対象である機械構造物の性能と製造コストとを同時に予測する全体統合解析モデル支援装置であって、
    　解析プロセス入力画面を表示し、解析プログラムが内蔵された解析ノードを選択することにより解析プロセスを表示する手段と、
    　解析条件入力画面を表示し、解析に必要な入力条件を表示する手段と、
    　前記解析プロセスに従った解析モデルを作成して性能予測の解析を実行し、該性能予測の結果に従って、作成されたグループ情報に所属するグループを算出し、該所属するグループの製造コストデータから該製造コストデータの算術平均を製造コストとして解析する手段と、
    　過去の製造コスト情報を取得する手段と、
    　データ分析条件入力画面を表示し、前記過去の製造コスト情報をグラフによって可視化し、グループ分けのための分散を分析条件として表示する手段と、
    　前記過去の製造コスト情報を、クラスタリング手法としてｋ平均法によりグループ分けする手段と、
    　該グループ分けの結果をグラフとして可視化する手段と、
    　解析結果を取得して表示する手段と、
    を有することを特徴とする全体統合解析モデル支援装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021068395A (ja) * 2019-10-28 2021-04-30 富士通株式会社 コスト予測方法およびコスト予測プログラム

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002259888A (ja) * 2000-12-25 2002-09-13 Toshiba Corp シミュレーション制御プログラム、方法及び装置
JP2013097743A (ja) * 2011-11-05 2013-05-20 Digital Collaborations Co Ltd 知識管理装置及び知識管理装置の端末機と知識管理装置のプログラム
JP2015090639A (ja) * 2013-11-07 2015-05-11 東京瓦斯株式会社 エネルギー消費量予測システムおよびエネルギー消費量予測方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5283455B2 (ja) * 2008-08-29 2013-09-04 富士電機株式会社 セットベース設計手法を用いた製品最適化設計支援システム
JPWO2015037296A1 (ja) * 2013-09-11 2017-03-02 株式会社日立製作所 システム解析装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002259888A (ja) * 2000-12-25 2002-09-13 Toshiba Corp シミュレーション制御プログラム、方法及び装置
JP2013097743A (ja) * 2011-11-05 2013-05-20 Digital Collaborations Co Ltd 知識管理装置及び知識管理装置の端末機と知識管理装置のプログラム
JP2015090639A (ja) * 2013-11-07 2015-05-11 東京瓦斯株式会社 エネルギー消費量予測システムおよびエネルギー消費量予測方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021068395A (ja) * 2019-10-28 2021-04-30 富士通株式会社 コスト予測方法およびコスト予測プログラム
JP7302434B2 (ja) 2019-10-28 2023-07-04 富士通株式会社 コスト予測方法およびコスト予測プログラム

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