WO2024047828A1 - 設計支援装置及び設計支援方法 - Google Patents

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WO2024047828A1
WO2024047828A1 PCT/JP2022/032900 JP2022032900W WO2024047828A1 WO 2024047828 A1 WO2024047828 A1 WO 2024047828A1 JP 2022032900 W JP2022032900 W JP 2022032900W WO 2024047828 A1 WO2024047828 A1 WO 2024047828A1
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WO
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design
data
candidate data
evaluation value
design candidate
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/032900
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English (en)
French (fr)
Inventor
直 大西
裕介 坂本
利貞 毬山
将亜 小山田
Original Assignee
三菱電機株式会社
東芝三菱電機産業システム株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Priority to JP2024543719A priority patent/JPWO2024047828A1/ja
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]

Definitions

  • the present disclosure relates to a design support device and a design support method.
  • the design data of the electric motor includes multiple design parameters.
  • the plurality of design parameters include, for example, magnetic flux density, winding temperature, starting current, torque characteristics, allowable lock-in time, efficiency, or power factor.
  • the plurality of design parameters may include two or more design parameters that have a trade-off relationship. Since two or more design parameters that have a trade-off relationship influence each other, a motor designer may not be able to easily design based on design data.
  • a conventional design support device includes a storage section and a calculation section.
  • the storage unit stores a plurality of design candidate data as design data candidates for the electric motor.
  • Each design candidate data includes a plurality of design parameters.
  • the calculation unit calculates an evaluation value of each design candidate data based on a plurality of design parameters included in each design candidate data stored in the storage unit. Then, the arithmetic unit selects design candidate data with the highest evaluation value from among the plurality of design candidate data stored in the storage unit as the design data of the electric motor.
  • Patent Document 1 discloses a technique for determining an evaluation function for calculating an evaluation value.
  • design candidate data stored in the storage unit of a conventional design support device is finite. Therefore, design candidate data with a higher evaluation value than the design candidate data stored in the storage unit (hereinafter referred to as “highly rated design candidate data”) may not be stored in the storage unit. In such a case, there is a problem in that the calculation unit cannot select highly rated design candidate data as design data for the electric motor. Even if a conventional design support device determines an evaluation function for calculating an evaluation value using the technology disclosed in Patent Document 1, highly rated design candidate data may not be stored in the storage unit. , can still happen.
  • the present disclosure has been made to solve the above-mentioned problems, and when there is design candidate data with a higher evaluation value than design candidate data prepared in advance, the design candidate data with a higher evaluation value is
  • the purpose of the present invention is to obtain a design support device that can select as design data for an electric motor.
  • a design support device includes a data acquisition unit that acquires a plurality of design candidate data including a plurality of design parameters as candidates for design data of an electric motor, and acquires a first evaluation value of each of the design candidate data. , from among the plurality of design candidate data acquired by the data acquisition unit, the top several design candidate data with relatively high first evaluation values are selected as the first design candidate data, and each first design candidate data is selected as the first design candidate data. and a data generation unit that generates second design candidate data including a plurality of design parameters from the design candidate data.
  • the design support device also calculates a second evaluation value of each of the first design candidate data based on the plurality of design parameters included in each of the first design candidate data, and calculates a second evaluation value of each of the first design candidate data.
  • an evaluation value calculation unit that calculates a second evaluation value of each second design candidate data based on a plurality of design parameters included in the design candidate data; and a second evaluation value calculated by the evaluation value calculation unit.
  • a design data selection unit that selects design candidate data to be used as design data of the electric motor from among the plurality of first design candidate data and the plurality of second design candidate data based on the evaluation value.
  • the design candidate data with a higher evaluation value can be selected as the design data of the electric motor.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing a design support system including a design support device 2 according to Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a hardware configuration diagram showing hardware of a design support device 2 according to Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of a computer when the design support device 2 is realized by software, firmware, or the like.
  • 3 is a flowchart showing a design support method which is a processing procedure of the design support device 2.
  • FIG. FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of an objective function g.
  • FIG. 6A is an explanatory diagram showing M design parameters g(y m ′) included in each of N design candidate data x 1 ′ to x N ′.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing a generation example (1) of second design candidate data z 2,j .
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing a generation example (2) of second design candidate data z 2,j .
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing a generation example (3) of second design candidate data z 2,j .
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing a design support system including a design support device 2 according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram showing the hardware of the design support apparatus 2 according to the first embodiment.
  • the design support system includes a design data storage section 1, a design support device 2, and a display device 3.
  • the design data storage unit 1 includes, for example, RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), and EEPROM (Electrical Non-volatile or volatile such as ly Erasable Programmable Read Only Memory) This is realized by a flexible semiconductor memory, a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, or a DVD (Digital Versatile Disc).
  • the design data storage unit 1 stores a plurality of design candidate data as design data candidates for the electric motor.
  • Each design candidate data includes a plurality of design parameters.
  • the design parameters are design specifications of the electric motor.
  • the design candidate data stored in the design data storage unit 1 is, for example, design data of electric motors designed in the past.
  • the motor to be designed this time and the motor designed in the past are different in the environmental conditions in which it will be installed or the operating conditions. There are times when the design data of an electric motor cannot be used as is.
  • the plurality of design parameters include, for example, magnetic flux density, winding temperature, starting current, torque characteristics, allowable lock-in time, efficiency, or power factor.
  • Each of the magnetic flux density, winding temperature, and starting current is a design parameter that has a design condition that the upper limit value must not be exceeded.
  • Each of the torque characteristics, allowable locking time, efficiency, and power factor is a design parameter that has a design condition that it must not fall below a lower limit value.
  • the plurality of design parameters may include two or more design parameters that have a trade-off relationship. For example, when the performance of a certain design parameter among two or more design parameters is set to increase, the performance of another design parameter among the two or more design parameters decreases. There is a trade-off relationship between certain design parameters and other design parameters. Since certain design parameters and other design parameters influence each other, a motor designer may not be able to easily design based on design data. For example, there is a trade-off relationship between efficiency and torque characteristics.
  • the design support device 2 is a device that supports the design of an electric motor.
  • the design support device 2 includes a data acquisition section 11, a preprocessing section 12, a data generation section 13, an evaluation value calculation section 14, and a design data selection section 15.
  • the display device 3 displays the design candidate data, the first evaluation value, the design data of the motor, etc. on a display (not shown) in accordance with the display data output from the design support device 2.
  • the data acquisition unit 11 is realized, for example, by a data acquisition circuit 21 shown in FIG.
  • the data acquisition section 11 includes a design data conversion section 11a.
  • the data acquisition unit 11 acquires a plurality of design candidate data from the design data storage unit 1 and acquires a first evaluation value of each design candidate data from the preprocessing unit 12.
  • the design data conversion unit 11a converts each design parameter included in each design candidate data by substituting each design parameter into an objective function.
  • the objective function is a function that outputs converted design parameters when design parameters are substituted. Further, the objective function is, for example, a function having a local minimum value, and is a function in which the first evaluation value is minimized near the upper limit value within the upper and lower limit range, or near the lower limit value within the upper and lower limit range. .
  • the data acquisition unit 11 outputs a plurality of design candidate data including a plurality of converted design parameters to each of a preprocessing unit 12 and a data generation unit 13, and generates a first evaluation value of each design candidate data. It outputs to section 13.
  • the data acquisition section 11 includes a design data conversion section 11a. However, this is just an example, and the design data conversion section 11a may be provided outside the data acquisition section 11.
  • the preprocessing unit 12 is realized, for example, by a preprocessing circuit 22 shown in FIG.
  • the preprocessing section 12 includes an interface section 12a.
  • the interface unit 12a is a man-machine interface realized by, for example, a mouse, a keyboard, or a touch panel.
  • the interface unit 12a performs a process of accepting the setting of the desired level of each design parameter acquired by the data acquisition unit 11, as well as a process of accepting correction of the desired level. Further, the interface unit 12a performs a process of accepting settings of ideal values for each design parameter.
  • the preprocessing unit 12 uses the plurality of design parameters included in each of the design candidate data acquired by the data acquisition unit 11, the desired level of each design parameter, and the ideal value of each design parameter.
  • a first evaluation value of each design candidate data is calculated.
  • the preprocessing unit 12 outputs the first evaluation value of each design candidate data to the data acquisition unit 11. Further, the preprocessing unit 12 generates display data for displaying each design candidate data acquired by the data acquisition unit 11 and the first evaluation value of each design candidate data, and displays the display data. Output to device 3.
  • the preprocessing section 12 includes an interface section 12a. However, this is just an example, and the interface section 12a may be provided outside the preprocessing section 12. Further, in the design support apparatus 2 shown in FIG. 1, the preprocessing unit 12 generates display data for displaying each design candidate data including a plurality of converted design parameters. However, this is just an example, and the preprocessing unit 12 acquires each design candidate data stored in the design data storage unit 1 from the data acquisition unit 11, and displays the design candidate data. Display data may also be generated. In addition, in the design support device 2 shown in FIG. 1, the preprocessing unit 12 converts a plurality of converted design parameters included in each design candidate data, a desired level of each design parameter, and each design parameter.
  • the first evaluation value of each design candidate data is calculated using the ideal value of .
  • the preprocessing unit 12 uses a plurality of design parameters included in each design candidate data stored in the design data storage unit 1, a desired level of each design parameter, The first evaluation value of each design candidate data may be calculated using the ideal value of each design parameter.
  • the data generation unit 13 is realized, for example, by the data generation circuit 23 shown in FIG.
  • the data generation unit 13 acquires a plurality of design candidate data including a plurality of converted design parameters from the data acquisition unit 11.
  • the data generation unit 13 selects several pieces of design candidate data with relatively high first evaluation values from among the plurality of design candidate data as first design candidate data.
  • the data generation unit 13 acquires a plurality of design candidate data including a plurality of converted design parameters from the data acquisition unit 11.
  • the data generation unit 13 may acquire a plurality of design candidate data stored in the design data storage unit 1 from the data acquisition unit 11.
  • the data generation unit 13 generates second design candidate data including a plurality of design parameters from each first design candidate data.
  • the data generation unit 13 determines whether the value of any design parameter among the plurality of design parameters included in each second design candidate data is included in the generation source first design candidate data.
  • the second design candidate data is generated so as to be different from the value of the design parameter corresponding to any one of the design parameters.
  • the data generation unit 13 outputs each first design candidate data and each second design candidate data to the evaluation value calculation unit 14.
  • the evaluation value calculation unit 14 is realized, for example, by the evaluation value calculation circuit 24 shown in FIG. 2.
  • the evaluation value calculation unit 14 calculates a second evaluation value of each first design candidate data based on a plurality of design parameters included in each first design candidate data selected by the data generation unit 13. Calculate.
  • the evaluation value calculation unit 14 calculates a second evaluation value of each second design candidate data based on a plurality of design parameters included in each second design candidate data generated by the data generation unit 13. Calculate.
  • the evaluation value calculation unit 14 calculates each first design candidate data, a second evaluation value of each first design candidate data, each second design candidate data, and each second design candidate data.
  • the second evaluation value of the data is output to the design data selection section 15.
  • the design data selection unit 15 is realized, for example, by the design data selection circuit 25 shown in FIG. 2.
  • the design data selection unit 15 selects the design of the motor from among the plurality of first design candidate data and the plurality of second design candidate data based on the second evaluation value calculated by the evaluation value calculation unit 14. Select design candidate data to be used as data.
  • the design data selection unit 15 outputs the design data of the electric motor to, for example, a design data management device (not shown). Further, the design data selection unit 15 generates display data for displaying the design data of the electric motor, and outputs the display data to the display device 3.
  • each of the data acquisition section 11, preprocessing section 12, data generation section 13, evaluation value calculation section 14, and design data selection section 15, which are the constituent elements of the design support apparatus 2 is It is assumed that this will be realized using the following hardware. That is, it is assumed that the design support apparatus 2 is realized by a data acquisition circuit 21, a preprocessing circuit 22, a data generation circuit 23, an evaluation value calculation circuit 24, and a design data selection circuit 25.
  • Each of the data acquisition circuit 21, the preprocessing circuit 22, the data generation circuit 23, the evaluation value calculation circuit 24, and the design data selection circuit 25 includes, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, This applies to ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), or a combination of these.
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • the components of the design support device 2 are not limited to those realized by dedicated hardware, but the design support device 2 may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. Good too.
  • Software or firmware is stored in a computer's memory as a program.
  • a computer refers to hardware that executes a program, such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, a processor, or a DSP. (Digital Signal Processor).
  • FIG. 3 is a hardware configuration diagram of a computer when the design support device 2 is realized by software, firmware, or the like.
  • the design support device 2 is realized by software, firmware, etc.
  • each processing procedure in the data acquisition unit 11, preprocessing unit 12, data generation unit 13, evaluation value calculation unit 14, and design data selection unit 15 is executed by a computer.
  • a program to be executed is stored in the memory 31.
  • the processor 32 of the computer executes the program stored in the memory 31.
  • FIG. 2 shows an example in which each of the components of the design support device 2 is realized by dedicated hardware
  • FIG. 3 shows an example in which the design support device 2 is realized by software, firmware, etc.
  • this is just an example, and some of the components in the design support device 2 may be realized by dedicated hardware, and the remaining components may be realized by software, firmware, or the like.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a design support method, which is a processing procedure of the design support apparatus 2.
  • the data acquisition unit 11 acquires N design candidate data x n from the design data storage unit 1 as design data candidates for the electric motor (step ST1 in FIG. 4).
  • n 1,...,N, where N is an integer of 2 or more.
  • the design candidate data x n includes design parameters y m .
  • m 1,...,M, where M is an integer of 2 or more.
  • the design data conversion unit 11a of the data acquisition unit 11 stores an objective function g as shown in FIG. 5, for example.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the objective function g.
  • the horizontal axis is the design parameter ym
  • the vertical axis is g( ym ') indicating the value of the objective function g.
  • y m ' is the normalized design parameter y m .
  • the objective function g is a function having a local minimum value, as shown in FIG. In the example of FIG. 5, a local minimum value exists where the design parameter y m ′ after normalization is close to 1.0. However, the waveform of the objective function g shown in FIG. 5 is deformed and does not completely match the actual waveform. In the example of FIG.
  • the upper and lower limits of the converted design parameter g(y m ′), which is the value of the objective function g, are 0.0 to 1.0.
  • the objective function g is a function in which the first evaluation value V n is minimized near the upper limit within the upper and lower limit range or near the lower limit within the upper and lower limit range.
  • the design data conversion unit 11a converts the design parameter y m included in the design candidate data x n into the following equation (1 ), the design parameters y m are normalized. Design parameters that have a design condition that the upper limit y UP,m must not be exceeded are, for example, the magnetic flux density, the winding temperature, or the starting current.
  • the design data conversion unit 11a converts the design parameter y m included in the design candidate data x n into the following equation (2 ), the design parameters y m are normalized.
  • a design parameter that must not fall below the lower limit value y LO,m is, for example, torque characteristics or permissible locking time.
  • the design data conversion unit 11a substitutes the normalized design parameter y m ′ included in the design candidate data x n into the objective function g, as shown in the following equation (3).
  • the design parameter y m ′ of is converted to obtain the converted design parameter g(y m ′).
  • ⁇ m is a threshold value.
  • y LO,m ⁇ y m ' ⁇ y UP, m , 0 ⁇ g (y m ') ⁇ 1 and when y m ' is approximately equal to y UP, m , g (y m ') is It becomes almost 1.0.
  • y m ′>y UP,m g(y m ′) becomes infinite.
  • the interface unit 12a sets the desired level f m asp of the design parameter y m ′. Accept settings.
  • the desired level f m asp indicates the level desired by the designer, and is lower than the ideal value f m ideal .
  • a motor designer can obtain M desired levels f 1 asp to f M asp by using, for example, a desired level method such as a satisfaction trade-off method.
  • the interface unit 12a also accepts the setting of the ideal value f m ideal of the normalized design parameter y m ′ included in the design candidate data x n ′ . Specifically, for example, if a motor designer uses the interface unit 12a to perform an operation to set the ideal value f m ideal of the design parameter y m ′, the interface unit 12a will set the ideal value f m ideal of the design parameter y m ′. Accept settings.
  • the preprocessing unit 12 may, for example, substitute the converted design parameter g(y m ′), the desired level f m asp , and the ideal value f m ideal into the evaluation function shown in equation (4) below. Then, the first evaluation value V n of the design candidate data x n ′ is calculated.
  • the preprocessing unit 12 calculates the first evaluation value V n of the design candidate data x n ′ using the evaluation function shown in Equation (4).
  • the preprocessing unit 12 may calculate the first evaluation value V n using an evaluation function other than Expression (4).
  • the evaluation function other than Equation (4) may include, for example, the installation conditions or operating conditions of the electric motor.
  • the preprocessing unit 12 sorts the N pieces of design candidate data x 1 ′ to x N ′ in descending order of the first evaluation value V n , and sorts the design candidate data x 1 ′ to x N ′ after sorting. It generates display data for display and outputs the display data to the display device 3.
  • the display device 3 displays the sorted design candidate data x 1 ′ to x N ′ on a display (not shown). For example, a motor designer checks the sorted design candidate data x 1 ′ to x N ′ displayed on the display.
  • the data acquisition unit 11 outputs the design candidate data x n ′ and the first evaluation value V n to the data generation unit 13 .
  • the data generation unit 13 selects H design candidate data with relatively high first evaluation values from among the N design candidate data x 1 ′ to x N ′ as first design candidate data z. 1, h (step ST3 in FIG. 4).
  • h 1,...,H.
  • H is an integer of 1 or more.
  • the horizontal axis represents the design parameter g(y 1 ′)
  • the vertical axis represents the design parameter g(y 2 ′)
  • the horizontal axis represents the design parameter g(y 2 ′).
  • the circled numbers indicate the order of the highest first evaluation value Vn .
  • the evaluation value of the design candidate data existing around the first design candidate data z 1,h with a high first evaluation value V n is the evaluation value of the design candidate data existing far from the first design candidate data z 1,h. It is often higher than the evaluation value of the available design candidate data.
  • J is an integer of 1 or more.
  • the data generation unit 13 generates one of the design parameters g(y 1 ”) to g(y M ”) included in the second design candidate data z 2 ,j.
  • the second design candidate data z is generated so that the value of g(y m ”) is different from the value of the design parameter g(y m ′) included in the first design candidate data z 1,h that is the generation source. 2, generate j .
  • the data generation unit 13 outputs the first design candidate data z 1,h and the second design candidate data z 2,j to the evaluation value calculation unit 14 .
  • a specific example of generation of the second design candidate data z2,j by the data generation unit 13 will be described below.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing a generation example (1) of the second design candidate data z 2,j .
  • the horizontal axis represents the design parameter g (y 1 ') included in the first design candidate data z 1,h and the design parameter g included in the second design candidate data z 2,j. (y 1 '').
  • the vertical axis represents the design parameter g(y 2 ') included in the first design candidate data z 1,h and the design parameter g(y 2 ') included in the second design candidate data z 2,j. is the design parameter g(y 2 '').
  • the thick black line indicates a rectangular area surrounded by the first design candidate data z 1,1 , the first design candidate data z 1,2 and the first design candidate data z 1,3 .
  • a thick black line indicates a rectangular area.
  • the thick black lines indicate that each of the first design candidate data z 1,1 , the first design candidate data z 1,2 and the first design candidate data z 1,3 are It may also indicate a triangular area existing at the vertex.
  • the data generation unit 13 sets an H-gonal area in which each of the H pieces of first design candidate data z 1,1 to z 1,H selected by the data generation unit 13 exists at the apex. There may be.
  • Each ⁇ existing in the area includes a design parameter g(y m ' ') that is different from any design parameter g(y m ′ ) included in the first design candidate data z 1,h. This is design candidate data.In the example of FIG. 7, there are 13 ⁇ s in the area.
  • ⁇ present on the left side of the first design candidate data z 1,1 is the design parameter g(y 2 ') included in the first design candidate data z 1,1 .
  • the ⁇ includes a design parameter g(y 1 ′′) whose value is smaller than the design parameter g(y 1 ′) by, for example, the resolution of the design parameter g(y 1 ′).
  • ⁇ existing above the first design candidate data z 1 , 2 has the same value as the design parameter g (y 1 ') included in the first design candidate data z 1, 2.
  • the ⁇ includes a design parameter g(y 2 ′′) whose value is larger than the design parameter g(y 2 ′) by, for example, the resolution of the design parameter g(y 2 ′).
  • the first evaluation value V n of each ⁇ is calculated, for example, by the data generation unit 13 using equation (4) similarly to the preprocessing unit 12. In this case, the data generation unit 13 needs to have acquired the desired level f m asp and the ideal value f m ideal from the preprocessing unit 12 .
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing a generation example (2) of the second design candidate data z 2,j .
  • the horizontal axis represents the design parameter g(y 1 ') included in the first design candidate data z 1,h and the design parameter g included in the second design candidate data z 2,j. (y 1 '').
  • the vertical axis represents the design parameter g(y 2 ') included in the first design candidate data z 1,h and the design parameter g(y 2 ') included in the second design candidate data z 2,j.
  • Area (1) is an area surrounding the first design candidate data z 1,1
  • area (2) is an area surrounding the first design candidate data z 1,2
  • area (3) is an area surrounding the first design candidate data z1 , 3 .
  • the sizes of regions (1) to (3) are the same, and each of regions (1) to (3) includes eight ⁇ . However, this is just an example, and the respective sizes of regions (1) to (3) may be different from each other. Further, the shape of each of the regions (1) to (3) is not limited to a rectangle, and may be a polygon other than a rectangle.
  • the number of ⁇ is selected.
  • the first evaluation value V n of each ⁇ is calculated by the data generation unit 13, for example, using equation (4) in the same way as the preprocessing unit 12.
  • the data generation unit 13 generates a region ( The number Sel(n) of selectable second design candidate data from each of 1) to (3) is calculated. For example, if the upper limit number is L and 0 ⁇ V n ⁇ 1.0, the number Sel(n) is calculated as shown in equation (5) below.
  • Sel(n) L ⁇ V n /1.0 (5)
  • this is just an example, and as shown in FIG. Areas (1) to (3) that exist in the area may be set.
  • generation example (3) is the same as generation example (2).
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing a generation example (3) of the second design candidate data z 2,j .
  • the horizontal axis represents the design parameter g(y 1 ') included in the first design candidate data z 1,h and the design parameter g included in the second design candidate data z 2,j. (y 1 '').
  • the vertical axis represents the design parameter g(y 2 ') included in the first design candidate data z 1,h and the design parameter g(y 2 ') included in the second design candidate data z 2,j. is the design parameter g(y 2 '').
  • Step ST6 in FIG. 4 the design data selection unit 15 selects the highest second evaluation value by comparing the second evaluation values E 1,1 to E 1,H , E 2,1 to E 2,J with each other. Identify. Then, the design data selection unit 15 selects the first design candidate data z 1,1 to z 1,H and the second design candidate data z 2,1 to z 2,J as the design data of the electric motor. , select design candidate data corresponding to the highest second evaluation value.
  • the design data selection unit 15 outputs the design data of the electric motor to, for example, a design data management device (not shown). Further, the design data selection unit 15 generates display data for displaying the design data of the electric motor, and outputs the display data to the display device 3.
  • the data acquisition unit 11 acquires a plurality of design candidate data including a plurality of design parameters as candidates for design data of an electric motor, and acquires a first evaluation value of each design candidate data. , from among the plurality of design candidate data acquired by the data acquisition unit 11, the top several design candidate data with relatively high first evaluation values are selected as the first design candidate data, and each first design candidate data is selected as the first design candidate data.
  • the design support device 2 is configured to include a data generation unit 13 that generates second design candidate data including a plurality of design parameters from the design candidate data.
  • the design support device 2 calculates a second evaluation value of each first design candidate data based on a plurality of design parameters included in each first design candidate data, and calculates a second evaluation value of each first design candidate data.
  • an evaluation value calculation unit 14 that calculates a second evaluation value of each second design candidate data based on a plurality of design parameters included in the second design candidate data;
  • a design data selection unit 15 that selects design candidate data to be used as design data of the electric motor from among the plurality of first design candidate data and the plurality of second design candidate data, based on the second evaluation value; It is equipped with Therefore, when there is design candidate data with a higher evaluation value than design candidate data prepared in advance, the design support device 2 can select the design candidate data with a higher evaluation value as the design data of the electric motor. .
  • a plurality of design parameters included in each of the design candidate data acquired by the data acquisition unit 11, a desired level of each design parameter, and an ideal value of each design parameter are
  • the design support device 2 is configured to include a preprocessing unit 12 that calculates a first evaluation value of each design candidate data using the above-mentioned design data, and outputs the first evaluation value of each design candidate data to the data acquisition unit 11. was configured. Therefore, the design support device 2 increases the probability that the top several design candidate data selected by the data generation unit 13 are design candidate data that includes design parameters that are likely to achieve the performance desired by the designer. do. Furthermore, the probability that the second design candidate data generated by the data generation unit 13 is design candidate data that includes design parameters that are highly likely to realize the performance desired by the designer is improved.
  • the design support device 2 is configured such that the preprocessing unit 12 includes an interface unit 12a that accepts settings of desired levels of each design parameter acquired by the data acquisition unit 11. Therefore, the design support device 2 allows the designer to set a desired desired level.
  • the preprocessing unit 12 generates display data for displaying each design candidate data acquired by the data acquisition unit 11 and the first evaluation value of each design candidate data. Then, the display data is output to the display device 3.
  • the design support device 2 is configured such that the interface unit 12a receives corrections to the desired level of each design parameter acquired by the data acquisition unit 11. Therefore, the design support device 2 allows the designer to select desired design candidate data as the first design candidate data, for example.
  • the design data conversion unit 11a determines the purpose of minimizing the first evaluation value V n near the upper limit within the upper and lower limit range or near the lower limit within the upper and lower limit range.
  • the normalized design parameter y m ′ is converted using the function g.
  • the design data converter 11a converts the design parameter y m ' to the following equation (
  • the normalized design parameter y m ′ may be converted using an objective function g as shown in 8). Examples of design parameters for which the higher the value is, the better the design parameter is, for example, efficiency or power factor.
  • the second evaluation value E 2,j of the second design candidate data z 2 ,j is calculated.
  • the evaluation value calculation unit 14 calculates the second evaluation value E 1,h of the first design candidate data z 1,h according to the following equation (9), and calculates the second evaluation value E 1,h of the first design candidate data z 1,h , and
  • the second evaluation value E 2,j of the second design candidate data z 2 ,j may be calculated according to equation (10).
  • any component of the embodiments can be modified or any component of the embodiments can be omitted.
  • the present disclosure is suitable for a design support device and a design support method.
  • 1 Design data storage unit 2 Design support device, 3 Display device, 11 Data acquisition unit, 11a Design data conversion unit, 12 Preprocessing unit, 12a Interface unit, 13 Data generation unit, 14 Evaluation value calculation unit, 15 Design data selection part, 21 data acquisition circuit, 22 preprocessing circuit, 23 data generation circuit, 24 evaluation value calculation circuit, 25 design data selection circuit, 31 memory, 32 processor.

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Abstract

電動機の設計データの候補として、複数の設計パラメータを含む複数の設計候補データを取得し、それぞれの設計候補データの第１の評価値を取得するデータ取得部（１１）と、データ取得部（１１）により取得された複数の設計候補データの中から、第１の評価値が相対的に高い上位数個の設計候補データを第１の設計候補データとして選択し、それぞれの第１の設計候補データから、複数の設計パラメータを含む第２の設計候補データを生成するデータ生成部（１３）とを備えるように、設計支援装置（２）を構成した。また、設計支援装置（２）は、それぞれの第１の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第１の設計候補データの第２の評価値を算出し、それぞれの第２の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第２の設計候補データの第２の評価値を算出する評価値算出部（１４）と、評価値算出部（１４）により算出された第２の評価値に基づいて、複数の第１の設計候補データと複数の第２の設計候補データとの中から、電動機の設計データとして用いる設計候補データを選択する設計データ選択部（１５）とを備えている。

Description

設計支援装置及び設計支援方法
　本開示は、設計支援装置及び設計支援方法に関するものである。
　電動機の設計データは、複数の設計パラメータを含んでいる。複数の設計パラメータとしては、例えば、磁束密度、巻線温度、始動電流、トルク特性、許容拘束時間、効率、又は、力率がある。複数の設計パラメータの中には、トレードオフの関係がある２つ以上の設計パラメータが含まれていることがある。トレードオフの関係がある２つ以上の設計パラメータは、互いに影響し合うため、電動機の設計者は、設計データを容易に設計できないことがある。
　電動機の設計を支援する設計支援装置（以下「従来の設計支援装置」という）がある。
従来の設計支援装置は、記憶部及び演算部を備えている。記憶部は、電動機の設計データの候補として、複数の設計候補データを記憶している。それぞれの設計候補データは、複数の設計パラメータを含んでいる。
　演算部は、記憶部に記憶されているそれぞれの設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの設計候補データの評価値を算出する。そして、演算部は、電動機の設計データとして、記憶部に記憶されている複数の設計候補データの中から、評価値が最も高い設計候補データを選択する。
　ところで、特許文献１には、評価値を算出するための評価関数を決定する技術が開示されている。
特開２０１４－７４９９４号公報
　従来の設計支援装置の記憶部に記憶される設計候補データの個数は、有限である。このため、記憶部に記憶されている設計候補データよりも、評価値の高い設計候補データ（以下「高評価設計候補データ」という）が記憶部に記憶されないことが起こり得る。このような場合、演算部は、電動機の設計データとして、高評価設計候補データを選択することができないという課題があった。従来の設計支援装置が、仮に、特許文献１に開示されている技術を用いて、評価値を算出するための評価関数を決定したとしても、高評価設計候補データが記憶部に記憶されないことは、依然として、起こり得る。
　本開示は、上記のような課題を解決するためになされたもので、事前に用意されている設計候補データよりも、評価値の高い設計候補データがある場合に、評価値の高い設計候補データを電動機の設計データとして選択することができる設計支援装置を得ることを目的とする。
　本開示に係る設計支援装置は、電動機の設計データの候補として、複数の設計パラメータを含む複数の設計候補データを取得し、それぞれの設計候補データの第１の評価値を取得するデータ取得部と、データ取得部により取得された複数の設計候補データの中から、第１の評価値が相対的に高い上位数個の設計候補データを第１の設計候補データとして選択し、それぞれの第１の設計候補データから、複数の設計パラメータを含む第２の設計候補データを生成するデータ生成部とを備えている。また、設計支援装置は、それぞれの第１の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第１の設計候補データの第２の評価値を算出し、それぞれの第２の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第２の設計候補データの第２の評価値を算出する評価値算出部と、評価値算出部により算出された第２の評価値に基づいて、複数の第１の設計候補データと複数の第２の設計候補データとの中から、電動機の設計データとして用いる設計候補データを選択する設計データ選択部とを備えている。
　本開示によれば、事前に用意されている設計候補データよりも、評価値の高い設計候補データがある場合に、評価値の高い設計候補データを電動機の設計データとして選択することができる。
実施の形態１に係る設計支援装置２を含む設計支援システムを示す構成図である。 実施の形態１に係る設計支援装置２のハードウェアを示すハードウェア構成図である。 設計支援装置２が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。 設計支援装置２の処理手順である設計支援方法を示すフローチャートである。 目的関数ｇの一例を示す説明図である。 図６Ａは、Ｎ個の設計候補データｘ１’～ ｘＮ’のそれぞれに含まれているＭ個の設計パラメータｇ（ｙｍ’）を示す説明図である。図６Ｂは、データ生成部１３により選択された第１の設計候補データｚ１，ｈ（ｈ＝１，・・・，Ｈ）に含まれているＭ個の設計パラメータｇ（ｙｍ’）を示す説明図である。 第２の設計候補データｚ２，ｊの生成例（１）を示す説明図である。 第２の設計候補データｚ２，ｊの生成例（２）を示す説明図である。 第２の設計候補データｚ２，ｊの生成例（３）を示す説明図である。
　以下、本開示をより詳細に説明するために、本開示を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係る設計支援装置２を含む設計支援システムを示す構成図である。
　図２は、実施の形態１に係る設計支援装置２のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
　図１において、設計支援システムは、設計データ記憶部１、設計支援装置２及び表示装置３を備えている。
　設計データ記憶部１は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性又は揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、あるいは、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）によって実現される。
　設計データ記憶部１は、電動機の設計データの候補として、複数の設計候補データを記憶している。それぞれの設計候補データは、複数の設計パラメータを含んでいる。設計パラメータは、電動機の設計諸元である。
　設計データ記憶部１に記憶されている設計候補データは、例えば、過去に設計された電動機の設計データである。今回の設計対象の電動機と、過去に設計された電動機とは、設置される環境条件、又は、動作条件が異なる等の理由から、今回の設計対象の電動機の設計データとして、過去に設計された電動機の設計データをそのまま利用できないことがある。
　複数の設計パラメータとしては、例えば、磁束密度、巻線温度、始動電流、トルク特性、許容拘束時間、効率、又は、力率がある。
　磁束密度、巻線温度及び始動電流のそれぞれは、上限値を上回ってはいけないという設計条件を有する設計パラメータである。トルク特性、許容拘束時間、効率及び力率のそれぞれは、下限値を下回ってはいけないという設計条件を有する設計パラメータである。
　また、複数の設計パラメータの中には、トレードオフの関係がある２つ以上の設計パラメータが含まれていることがある。例えば、２つ以上の設計パラメータの中の或る設計パラメータの性能が高まるように設定されたときには、２つ以上の設計パラメータの中の他の設計パラメータの性能が低下してしまうような場合、或る設計パラメータと他の設計パラメータとは、トレードオフの関係にある。或る設計パラメータと他の設計パラメータとは、互いに影響し合うため、電動機の設計者は、設計データを容易に設計できないことがある。例えば、効率とトルク特性とは、トレードオフの関係がある。
　設計支援装置２は、電動機の設計を支援する装置である。
　設計支援装置２は、データ取得部１１、前処理部１２、データ生成部１３、評価値算出部１４及び設計データ選択部１５を備えている。
　表示装置３は、設計支援装置２から出力された表示データに従って設計候補データ、第１の評価値及び電動機の設計データ等を図示せぬディスプレイに表示させる。
　データ取得部１１は、例えば、図２に示すデータ取得回路２１によって実現される。
　データ取得部１１は、設計データ変換部１１ａを備えている。
　データ取得部１１は、設計データ記憶部１から、複数の設計候補データを取得し、前処理部１２から、それぞれの設計候補データの第１の評価値を取得する。
　設計データ変換部１１ａは、それぞれの設計候補データに含まれているそれぞれの設計パラメータを目的関数に代入することで、それぞれの設計パラメータを変換する。
　目的関数は、設計パラメータが代入されると、変換後の設計パラメータを出力する関数である。また、目的関数は、例えば、極小値を有する関数であって、上下限範囲内の上限値付近、又は、上下限範囲内の下限値付近で、第１の評価値が最小になる関数である。
　データ取得部１１は、複数の変換後の設計パラメータを含む複数の設計候補データを前処理部１２及びデータ生成部１３のそれぞれに出力し、それぞれの設計候補データの第１の評価値をデータ生成部１３に出力する。
　図１に示す設計支援装置２では、データ取得部１１が、設計データ変換部１１ａを備えている。しかし、これは一例に過ぎず、設計データ変換部１１ａが、データ取得部１１の外部に設けられていてもよい。
　前処理部１２は、例えば、図２に示す前処理回路２２によって実現される。
　前処理部１２は、インタフェース部１２ａを備えている。
　インタフェース部１２ａは、例えば、マウス、キーボード、又は、タッチパネルによって実現されるマンマシンインタフェースである。
　インタフェース部１２ａは、データ取得部１１により取得されたそれぞれの設計パラメータの希求水準の設定を受け付ける処理のほか、希求水準の修正を受け付ける処理を行う。
　また、インタフェース部１２ａは、それぞれの設計パラメータの理想値の設定を受け付ける処理を行う。
　前処理部１２は、データ取得部１１により取得されたそれぞれの設計候補データに含まれている複数の設計パラメータと、それぞれの設計パラメータの希求水準と、それぞれの設計パラメータの理想値とを用いて、それぞれの設計候補データの第１の評価値を算出する。
　前処理部１２は、それぞれの設計候補データの第１の評価値をデータ取得部１１に出力する。
　また、前処理部１２は、データ取得部１１により取得されたそれぞれの設計候補データと、それぞれの設計候補データの第１の評価値とを表示するための表示データを生成し、表示データを表示装置３に出力する。
　図１に示す設計支援装置２では、前処理部１２が、インタフェース部１２ａを備えている。しかし、これは一例に過ぎず、インタフェース部１２ａが、前処理部１２の外部に設けられていてもよい。
　また、図１に示す設計支援装置２では、前処理部１２が、複数の変換後の設計パラメータを含むそれぞれの設計候補データを表示するための表示データを生成している。しかし、これは一例に過ぎず、前処理部１２が、データ取得部１１から、設計データ記憶部１に記憶されているそれぞれの設計候補データを取得し、それぞれの設計候補データを表示するための表示データを生成するようにしてもよい。
　また、図１に示す設計支援装置２では、前処理部１２が、それぞれの設計候補データに含まれている複数の変換後の設計パラメータと、それぞれの設計パラメータの希求水準と、それぞれの設計パラメータの理想値とを用いて、それぞれの設計候補データの第１の評価値を算出している。しかし、これは一例に過ぎず、前処理部１２が、設計データ記憶部１に記憶されているそれぞれの設計候補データに含まれている複数の設計パラメータと、それぞれの設計パラメータの希求水準と、それぞれの設計パラメータの理想値とを用いて、それぞれの設計候補データの第１の評価値を算出するようにしてもよい。
　データ生成部１３は、例えば、図２に示すデータ生成回路２３によって実現される。
　データ生成部１３は、データ取得部１１から、複数の変換後の設計パラメータを含む複数の設計候補データを取得する。
　データ生成部１３は、複数の設計候補データの中から、第１の評価値が相対的に高い上位数個の設計候補データを第１の設計候補データとして選択する。
　図１に示す設計支援装置２では、データ生成部１３が、データ取得部１１から、複数の変換後の設計パラメータを含む複数の設計候補データを取得している。しかし、これは一例に過ぎず、データ生成部１３が、データ取得部１１から、設計データ記憶部１に記憶されている複数の設計候補データを取得するようにしてもよい。
　データ生成部１３は、それぞれの第１の設計候補データから、複数の設計パラメータを含む第２の設計候補データを生成する。
　具体的には、データ生成部１３は、それぞれの第２の設計候補データに含まれる複数の設計パラメータの中のいずれかの設計パラメータの値が、生成元の第１の設計候補データに含まれている、いずれかの設計パラメータに対応する設計パラメータの値と異なるように、それぞれの第２の設計候補データを生成する。
　データ生成部１３は、それぞれの第１の設計候補データと、それぞれの第２の設計候補データとを評価値算出部１４に出力する。
　評価値算出部１４は、例えば、図２に示す評価値算出回路２４によって実現される。
　評価値算出部１４は、データ生成部１３により選択されたそれぞれの第１の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第１の設計候補データの第２の評価値を算出する。
　評価値算出部１４は、データ生成部１３により生成されたそれぞれの第２の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第２の設計候補データの第２の評価値を算出する。
　評価値算出部１４は、それぞれの第１の設計候補データと、それぞれの第１の設計候補データの第２の評価値と、それぞれの第２の設計候補データと、それぞれの第２の設計候補データの第２の評価値とを設計データ選択部１５に出力する。
　設計データ選択部１５は、例えば、図２に示す設計データ選択回路２５によって実現される。
　設計データ選択部１５は、評価値算出部１４により算出された第２の評価値に基づいて、複数の第１の設計候補データと複数の第２の設計候補データとの中で、電動機の設計データとして用いる設計候補データを選択する。
　設計データ選択部１５は、電動機の設計データを例えば図示せぬ設計データ管理装置に出力する。
　また、設計データ選択部１５は、電動機の設計データを表示するための表示データを生成し、表示データを表示装置３に出力する。
　図１では、設計支援装置２の構成要素であるデータ取得部１１、前処理部１２、データ生成部１３、評価値算出部１４及び設計データ選択部１５のそれぞれが、図２に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、設計支援装置２が、データ取得回路２１、前処理回路２２、データ生成回路２３、評価値算出回路２４及び設計データ選択回路２５によって実現されるものを想定している。
　データ取得回路２１、前処理回路２２、データ生成回路２３、評価値算出回路２４及び設計データ選択回路２５のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
　設計支援装置２の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、設計支援装置２が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
　ソフトウェア又はファームウェアは、プログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が該当する。
　図３は、設計支援装置２が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
　設計支援装置２が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、データ取得部１１、前処理部１２、データ生成部１３、評価値算出部１４及び設計データ選択部１５におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ３１に格納される。そして、コンピュータのプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
　また、図２では、設計支援装置２の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図３では、設計支援装置２がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、設計支援装置２における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
　次に、図１に示す設計支援装置２の動作について説明する。
　図４は、設計支援装置２の処理手順である設計支援方法を示すフローチャートである。
　データ取得部１１は、設計データ記憶部１から、電動機の設計データの候補として、Ｎの設計候補データｘｎを取得する（図４のステップＳＴ１）。ｎ＝１，・・・，Ｎであり、Ｎは、２以上の整数である。
　設計候補データｘｎは、設計パラメータｙｍを含んでいる。ｍ＝１，・・・，Ｍであり、Ｍは、２以上の整数である。
　データ取得部１１の設計データ変換部１１ａは、例えば、図５に示すような目的関数ｇを記憶している。
　図５は、目的関数ｇの一例を示す説明図である。
　図５において、横軸は、設計パラメータｙｍであり、縦軸は、目的関数ｇの値を示すｇ（ｙｍ’）である。ｙｍ’は、設計パラメータｙｍが正規化されたものである。
　目的関数ｇは、図５に示すように、極小値を有する関数である。図５の例では、正規化後の設計パラメータｙｍ’が１．０に近いところに、極小値が存在している。ただし、図５に示す目的関数ｇの波形は、デフォルメされており、実際の波形と完全には一致していない。
　図５の例では、目的関数ｇの値である変換後の設計パラメータｇ（ｙｍ’）の上下限範囲は、０．０～１．０である。目的関数ｇは、上下限範囲内の上限値付近、又は、上下限範囲内の下限値付近で、第１の評価値Ｖｎが最小になる関数である。
　設計データ変換部１１ａは、設計候補データｘｎに含まれている設計パラメータｙｍが、上限値ｙＵＰ，ｍを上回ってはいけないという設計条件を有する設計パラメータであれば、以下の式（１）に示すように、設計パラメータｙｍを正規化する。上限値ｙＵＰ，ｍを上回ってはいけないという設計条件を有する設計パラメータは、例えば、磁束密度、巻線温度、又は、始動電流である。
　設計データ変換部１１ａは、設計候補データｘｎに含まれている設計パラメータｙｍが、下限値ｙＬＯ，ｍを下回ってはいけないという設計条件を有する設計パラメータであれば、以下の式（２）に示すように、設計パラメータｙｍを正規化する。下限値ｙＬＯ，ｍを下回ってはいけない設計パラメータは、例えば、トルク特性、又は、許容拘束時間である。
　式（１）に示す設計パラメータｙｍの正規化では、ｙｍ＝ｙＵＰ，ｍであれば、正規化後の設計パラメータｙｍ’が“１”、ｙｍ＝ｙＬＯ，ｍであれば、正規化後の設計パラメータｙｍ’が“０”となるように行われる。
　また、式（２）に示す設計パラメータｙｍの正規化では、ｙｍ＝ｙＵＰ，ｍであれば、正規化後の設計パラメータｙｍ’が“０”、ｙｍ＝ｙＬＯ，ｍであれば、正規化後の設計パラメータｙｍ’が“１”となるように行われる。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　設計データ変換部１１ａは、以下の式（３）に示すように、設計候補データｘｎに含まれている正規化後の設計パラメータｙｍ’を目的関数ｇに代入することで、正規化後の設計パラメータｙｍ’を変換し、変換後の設計パラメータｇ（ｙｍ’）を得る。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　式（３）において、γｍは、閾値である。
　ｙＬＯ，ｍ＜ｙｍ’＜ｙＵＰ，ｍであるときは、０＜ｇ（ｙｍ’）＜１、ｙｍ’がｙＵＰ，ｍとほぼ等しいときは、ｇ（ｙｍ’）はほぼ１．０になる。また、ｙｍ’＞ｙＵＰ，ｍであるときは、ｇ（ｙｍ’）が無限大になる。
　データ取得部１１は、設計データ変換部１１ａによる変換後の設計パラメータｇ（ｙ１’）～ｇ（ｙＭ’）を含む設計候補データｘｎ’（ｎ＝１，・・・，Ｎ）を前処理部１２に出力する。
　前処理部１２は、データ取得部１１から、設計候補データｘｎ’（ｎ＝１，・・・，Ｎ）を取得する。
　前処理部１２のインタフェース部１２ａは、設計候補データｘｎ’に含まれている正規化後の設計パラメータｙｍ’（ｍ＝１，・・・，Ｍ）の希求水準ｆｍ ａｓｐの設定を受け付ける。
　具体的には、例えば、電動機の設計者が、インタフェース部１２ａを用いて、設計パラメータｙｍ’の希求水準ｆｍ ａｓｐを設定する操作を行えば、インタフェース部１２ａが、希求水準ｆｍ ａｓｐの設定を受け付ける。希求水準ｆｍ ａｓｐは、設計者が所望する水準を示すものであり、理想値ｆｍ ｉｄｅａｌよりも低い水準である。電動機の設計者は、例えば、満足化トレードオフ法等の希求水準法を用いることで、Ｍ個の希求水準ｆ１ ａｓｐ～ｆＭ ａｓｐを求めることが可能である。
　また、インタフェース部１２ａは、設計候補データｘｎ’に含まれている正規化後の設計パラメータｙｍ’の理想値ｆｍ ｉｄｅａｌの設定を受け付ける。
　具体的には、例えば、電動機の設計者が、インタフェース部１２ａを用いて、設計パラメータｙｍ’の理想値ｆｍ ｉｄｅａｌを設定する操作を行えば、インタフェース部１２ａが、理想値ｆｍ ｉｄｅａｌの設定を受け付ける。
　前処理部１２は、例えば、以下の式（４）に示す評価関数に、変換後の設計パラメータｇ（ｙｍ’）と、希求水準ｆｍ ａｓｐと、理想値ｆｍ ｉｄｅａｌとを代入することで、設計候補データｘｎ’の第１の評価値Ｖｎを算出する。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　式（４）において、ｍａｘは、ｍ＝１，・・・，Ｍの中で、（　）内の値が最大になるｍを探索し、その最大値をＶｎとする数学記号である。
　図１に示す設計支援装置２では、前処理部１２が、式（４）に示す評価関数を用いて、設計候補データｘｎ’の第１の評価値Ｖｎを算出している。しかし、これは一例に過ぎず、前処理部１２が、式（４）以外の評価関数を用いて、第１の評価値Ｖｎを算出するものであってもよい。式（４）以外の評価関数は、例えば、電動機の設置条件、又は、動作条件を含むものであってもよい。
　前処理部１２は、例えば、第１の評価値Ｖｎが高い順に、Ｎ個の設計候補データｘ１’～ ｘＮ’をソートし、ソート後の設計候補データｘ１’～ ｘＮ’を表示するための表示データを生成し、表示データを表示装置３に出力する。
　表示装置３は、ソート後の設計候補データｘ１’～ ｘＮ’を図示せぬディスプレイに表示させる。
　例えば、電動機の設計者は、ディスプレイに表示されているソート後の設計候補データｘ１’～ ｘＮ’を確認する。
　電動機の設計者は、Ｎ個の設計候補データｘ１’～ ｘＮ’が意図通りにソートされていなければ、インタフェース部１２ａを用いて、設計パラメータｙｍ’の希求水準ｆｍ ａｓｐを修正する操作を行うことができる。
　インタフェース部１２ａが、希求水準ｆｍ ａｓｐの修正を受け付ければ、前処理部１２は、修正後の希求水準ｆｍ ａｓｐを用いて、再度、設計候補データｘｎ’の第１の評価値Ｖｎを算出する。
　Ｎ個の設計候補データｘ１’～ ｘＮ’が設計者の意図通りにソートされれば、前処理部１２は、設計候補データｘｎ’の第１の評価値Ｖｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）をデータ取得部１１に出力する。
　データ取得部１１は、前処理部１２から、設計候補データｘｎ’の第１の評価値Ｖｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）を取得する（図４のステップＳＴ２）。
　データ取得部１１は、設計候補データｘｎ’と、第１の評価値Ｖｎとをデータ生成部１３に出力する。
　データ生成部１３は、データ取得部１１から、設計候補データｘｎ’（ｎ＝１，・・・，Ｎ）と、第１の評価値Ｖｎとを取得する。
　データ生成部１３は、Ｎ個の設計候補データｘ１’～ ｘＮ’の中から、第１の評価値Ｖｎが相対的に高い上位Ｈ個の設計候補データを第１の設計候補データｚ１，ｈとして選択する（図４のステップＳＴ３）。ｈ＝１，・・・，Ｈである。Ｈは、１以上の整数である。
　図６Ａは、Ｎ個の設計候補データｘ１’～ ｘＮ’のそれぞれに含まれているＭ個の設計パラメータｇ（ｙｍ’）を示す説明図である。図６Ａの例では、Ｎ＝５、Ｍ＝２である。
　図６Ｂは、データ生成部１３により選択された第１の設計候補データｚ１，ｈ（ｈ＝１，・・・，Ｈ）に含まれているＭ個の設計パラメータｇ（ｙｍ’）を示す説明図である。図６の例では、Ｈ＝３、Ｍ＝２である。
　図６Ａ及び図６Ｂにおいて、横軸は設計パラメータｇ（ｙ１’）、縦軸は、横軸は設計パラメータｇ（ｙ２’）である。●は、設計候補データｘｎ’（ｎ＝１，・・・，５）、○は、第１の設計候補データｚ１，ｈ（ｈ＝１，２，３）を示している。
　丸数字は、第１の評価値Ｖｎが高い順番を示している。丸数字＝１の評価値は、第１の設計候補データｚ１，１の評価値Ｖ１であり、第１の評価値Ｖ１～Ｖ３の中で、最も高い。
　丸数字＝２の評価値は、第１の設計候補データｚ１，２の評価値Ｖ２であり、第１の評価値Ｖ１～Ｖ３の中で、２番目に高い。丸数字＝３の評価値は、第１の設計候補データｚ１，３の評価値Ｖ３であり、第１の評価値Ｖ１～Ｖ３の中で、３番目に高い。
　第１の評価値Ｖｎが高い第１の設計候補データｚ１，ｈの周辺に存在している設計候補データの評価値は、第１の設計候補データｚ１，ｈの遠くに存在している設計候補データの評価値よりも高いことが多い。
　データ生成部１３は、第１の設計候補データｚ１，ｈから、Ｍ個の設計パラメータを含む第２の設計候補データｚ２，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｊ）を生成する（図４のステップＳＴ４）。Ｊは、１以上の整数である。
　具体的には、データ生成部１３は、第２の設計候補データｚ２，ｊに含まれるＭ個の設計パラメータｇ（ｙ１”）～ｇ（ｙＭ”）の中のいずれかの設計パラメータｇ（ｙｍ”）の値が、生成元の第１の設計候補データｚ１，ｈに含まれている設計パラメータｇ（ｙｍ’）の値と異なるように、第２の設計候補データｚ２，ｊを生成する。
　データ生成部１３は、第１の設計候補データｚ１，ｈと第２の設計候補データｚ２，ｊとを評価値算出部１４に出力する。
　以下、データ生成部１３による第２の設計候補データｚ２，ｊの具体的な生成例を説明する。
［生成例（１）］
　Ｈ＝３である場合、データ生成部１３は、図７に示すように、第１の設計候補データｚ１，１、第１の設計候補データｚ１，２及び第１の設計候補データｚ１，３によって囲まれる領域を設定する。
　図７は、第２の設計候補データｚ２，ｊの生成例（１）を示す説明図である。
　図７において、横軸は、第１の設計候補データｚ１，ｈに含まれている設計パラメータｇ（ｙ１’）及び第２の設計候補データｚ２，ｊに含まれている設計パラメータｇ（ｙ１”）である。縦軸は、第１の設計候補データｚ１，ｈに含まれている設計パラメータｇ（ｙ２’）及び第２の設計候補データｚ２，ｊに含まれている設計パラメータｇ（ｙ２”）である。
　黒い太線は、第１の設計候補データｚ１，１、第１の設計候補データｚ１，２及び第１の設計候補データｚ１，３によって囲まれている矩形の領域を示している。ここでは、黒い太線が、矩形の領域を示している。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、黒い太線は、第１の設計候補データｚ１，１、第１の設計候補データｚ１，２及び第１の設計候補データｚ１，３のそれぞれが頂点に存在する三角形の領域を示すものであってもよい。したがって、データ生成部１３は、データ生成部１３により選択されたＨ個の第１の設計候補データｚ１，１～ｚ１，Ｈのそれぞれが頂点に存在するＨ角形の領域を設定するものであってもよい。
　領域内に存在しているそれぞれの△は、第１の設計候補データｚ１，ｈに含まれているいずれかの設計パラメータｇ（ｙｍ’）と異なる設計パラメータｇ（ｙｍ”）を含む設計候補データである。図７の例では、領域内に１３個の△が存在している。
　図７において、例えば、第１の設計候補データｚ１，１の左隣りに存在している△は、第１の設計候補データｚ１，１に含まれている設計パラメータｇ（ｙ２’）と同じ値の設計パラメータｇ（ｙ２”）を含んでいるものの、第１の設計候補データｚ１，１に含まれている設計パラメータｇ（ｙ１’）と同じ値の設計パラメータｇ（ｙ１”）を含んでいない。そして、当該△は、設計パラメータｇ（ｙ１’）よりも、例えば設計パラメータｇ（ｙ１’）の分解能分だけ、値が小さい設計パラメータｇ（ｙ１”）を含んでいる。
　例えば、第１の設計候補データｚ１，２の上隣りに存在している△は、第１の設計候補データｚ１，２に含まれている設計パラメータｇ（ｙ１’）と同じ値の設計パラメータｇ（ｙ１”）を含んでいるものの、第１の設計候補データｚ１，２に含まれている設計パラメータｇ（ｙ２’）と同じ値の設計パラメータｇ（ｙ２”）を含んでいない。そして、当該△は、設計パラメータｇ（ｙ２’）よりも、例えば設計パラメータｇ（ｙ２’）の分解能分だけ、値が大きい設計パラメータｇ（ｙ２”）を含んでいる。
　データ生成部１３は、領域内に存在している１３個の△の全てを第２の設計候補データｚ２，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｊ）として生成する。
　ただし、第２の設計候補データｚ２，ｊの上限個数が決められている場合、データ生成部１３は、１３個の△の中から、第１の評価値Ｖｎが相対的に高い上限個数分の△を選択し、選択した上限個数分の△のそれぞれを第２の設計候補データｚ２，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｊ）として生成する。この場合のＪは、第２の設計候補データｚ２，ｊの上限個数である。
　それぞれの△の第１の評価値Ｖｎについては、例えば、データ生成部１３が、前処理部１２と同様に、式（４）を用いて算出する。この場合、データ生成部１３は、前処理部１２から、希求水準ｆｍ ａｓｐと、理想値ｆｍ ｉｄｅａｌとを取得している必要がある。
［生成例（２）］
　データ生成部１３は、図８に示すように、第１の設計候補データｚ１，ｈ（ｈ＝１，・・・，Ｈ）のそれぞれを囲む領域を設定する。
　図８は、第２の設計候補データｚ２，ｊの生成例（２）を示す説明図である。
　図８において、横軸は、第１の設計候補データｚ１，ｈに含まれている設計パラメータｇ（ｙ１’）及び第２の設計候補データｚ２，ｊに含まれている設計パラメータｇ（ｙ１”）である。縦軸は、第１の設計候補データｚ１，ｈに含まれている設計パラメータｇ（ｙ２’）及び第２の設計候補データｚ２，ｊに含まれている設計パラメータｇ（ｙ２”）である。
　領域（１）は、第１の設計候補データｚ１，１を囲んでいる領域であり、領域（２）は、第１の設計候補データｚ１，２を囲んでいる領域である。また、領域（３）は、第１の設計候補データｚ１，３を囲んでいる領域である。
　図８の例では、領域（１）～（３）のそれぞれの大きさは、互いに同じであり、領域（１）～（３）のそれぞれは、８個の△を含んでいる。
　しかし、これは一例に過ぎず、領域（１）～（３）のそれぞれの大きさが、互いに異なっていてもよい。また、領域（１）～（３）におけるそれぞれの形状は、四角形に限るものではなく、四角形以外の多角形であってもよい。
　データ生成部１３は、領域（１）～（３）内のそれぞれに存在している８個の△の全てを第２の設計候補データｚ２，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｊ）として生成する。
　ただし、第２の設計候補データｚ２，ｊの上限個数が決められている場合、データ生成部１３は、２３（＝８×３－１）個の△の中から、第１の評価値Ｖｎが相対的に高い上限個数分の△を選択し、選択した上限個数分の△のそれぞれを第２の設計候補データｚ２，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｊ）として生成する。領域（３）の左上の頂点に存在している△は、領域（１）の右下の頂点に存在している△と重複している。このため、ここでは、２４（＝８×３）個の△の中ではなく、２３（＝８×３－１）個の△の中から、第１の評価値Ｖｎが相対的に高い上限個数分の△が選択される。この場合も、それぞれの△の第１の評価値Ｖｎについては、例えば、データ生成部１３が、前処理部１２と同様に、式（４）を用いて算出する。
　また、第２の設計候補データｚ２，ｊの上限個数が決められている場合、データ生成部１３は、第１の評価値Ｖｎ（ｎ＝１，２，３）に基づいて、領域（１）～（３）内のそれぞれから選択可能な第２の設計候補データの個数Ｓｅｌ（ｎ）を算出する。
　例えば、上限個数がＬであり、０≦Ｖｎ≦１．０であれば、個数Ｓｅｌ（ｎ）は、以下の式（５）のように算出される。
Ｓｅｌ（ｎ）＝Ｌ×Ｖｎ／１．０　　　　　　　　　　（５）
　例えば、Ｌ＝１０、Ｖ１＝０．５、Ｖ２＝０．３、Ｖ２＝０．２であれば、データ生成部１３は、領域（１）内から選択可能な第２の設計候補データの個数Ｓｅｌ（１）として、“５”を算出する。また、データ生成部１３は、領域（２）内から選択可能な第２の設計候補データの個数Ｓｅｌ（２）として、“３”を算出し、領域（３）内から選択可能な第２の設計候補データの個数Ｓｅｌ（３）として、“２”を算出する。
　この例では、データ生成部１３は、領域（１）内に存在している８個の△の中で、第１の評価値Ｖｎが相対的に高いＳｅｌ（１）（＝５個）の△のそれぞれを第２の設計候補データｚ２，ｊとして生成する。
　また、データ生成部１３は、領域（２）内に存在している８個の△の中で、第１の評価値Ｖｎが相対的に高いＳｅｌ（２）（＝３個）の△のそれぞれを第２の設計候補データｚ２，ｊとして生成する。
　また、データ生成部１３は、領域（３）内に存在している８個の△の中で、第１の評価値Ｖｎが相対的に高いＳｅｌ（３）（＝２個）の△のそれぞれを第２の設計候補データｚ２，ｊとして生成する。
［生成例（３）］
　生成例（２）では、データ生成部１３が、第１の設計候補データｚ１，ｈ（ｈ＝１，・・・，Ｈ）のそれぞれが中心に存在するような領域を設定している。
　しかし、これは一例に過ぎず、データ生成部１３は、図９に示すように、第１の設計候補データｚ１，ｈ（ｈ＝１，・・・，Ｈ）のそれぞれが領域の境界付近に存在するような領域（１）～（３）を設定してもよい。領域の設定以外の処理については、生成例（３）は、生成例（２）と同様である。
　図９は、第２の設計候補データｚ２，ｊの生成例（３）を示す説明図である。
　図９において、横軸は、第１の設計候補データｚ１，ｈに含まれている設計パラメータｇ（ｙ１’）及び第２の設計候補データｚ２，ｊに含まれている設計パラメータｇ（ｙ１”）である。縦軸は、第１の設計候補データｚ１，ｈに含まれている設計パラメータｇ（ｙ２’）及び第２の設計候補データｚ２，ｊに含まれている設計パラメータｇ（ｙ２”）である。
　評価値算出部１４は、データ生成部１３から、第１の設計候補データｚ１，ｈ（ｈ＝１，・・・，Ｈ）と第２の設計候補データｚ２，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｊ）とを取得する。
　評価値算出部１４は、以下の式（６）に示すように、第１の設計候補データｚ１，ｈに含まれている正規化後の設計パラメータｙｍ’（ｍ＝１，・・・，Ｍ）に基づいて、第１の設計候補データｚ１，ｈの第２の評価値Ｅ１，ｈを算出する（図４のステップＳＴ５）。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　式（６）において、ｓｕｍは、ｍ＝１，・・・，Ｍのそれぞれにおける（　）内の値の合計値をＥ１，ｈとする数学記号である。
　評価値算出部１４は、以下の式（７）に示すように、第２の設計候補データｚ２，ｊに含まれている設計パラメータｙｍ”（ｍ＝１，・・・，Ｍ）に基づいて、第２の設計候補データｚ２，ｊの第２の評価値Ｅ２，ｊを算出する（図４のステップＳＴ５）。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　評価値算出部１４は、第１の設計候補データｚ１，ｈ（ｈ＝１，・・・，Ｈ）と、第１の設計候補データｚ１，ｈの第２の評価値Ｅ１，ｈと、第２の設計候補データｚ２，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｊ）と、第２の設計候補データｚ２，ｊの第２の評価値Ｅ２，ｊとを設計データ選択部１５に出力する。
　設計データ選択部１５は、評価値算出部１４から、第１の設計候補データｚ１，ｈ（ｈ＝１，・・・，Ｈ）と、第１の設計候補データｚ１，ｈの第２の評価値Ｅ１，ｈと、第２の設計候補データｚ２，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｊ）と、第２の設計候補データｚ２，ｊの第２の評価値Ｅ２，ｊとを取得する。
　設計データ選択部１５は、第２の評価値Ｅ１，ｈ（ｈ＝１，・・・，Ｈ）と第２の評価値Ｅ２，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｊ）とに基づいて、第１の設計候補データｚ１，１～ｚ１，Ｈと第２の設計候補データｚ２，１～ｚ２，Ｊとの中で、電動機の設計データとして用いる設計候補データを選択する（図４のステップＳＴ６）。
　具体的には、設計データ選択部１５は、第２の評価値Ｅ１，１～Ｅ１，Ｈ，Ｅ２，１～Ｅ２，Ｊを互いに比較することで、最も高い第２の評価値を特定する。
　そして、設計データ選択部１５は、電動機の設計データとして、第１の設計候補データｚ１，１～ｚ１，Ｈと第２の設計候補データｚ２，１～ｚ２，Ｊとの中から、最も高い第２の評価値に対応する設計候補データを選択する。
　設計データ選択部１５は、電動機の設計データを例えば図示せぬ設計データ管理装置に出力する。
　また、設計データ選択部１５は、電動機の設計データを表示するための表示データを生成し、表示データを表示装置３に出力する。
　以上の実施の形態１では、電動機の設計データの候補として、複数の設計パラメータを含む複数の設計候補データを取得し、それぞれの設計候補データの第１の評価値を取得するデータ取得部１１と、データ取得部１１により取得された複数の設計候補データの中から、第１の評価値が相対的に高い上位数個の設計候補データを第１の設計候補データとして選択し、それぞれの第１の設計候補データから、複数の設計パラメータを含む第２の設計候補データを生成するデータ生成部１３とを備えるように、設計支援装置２を構成した。また、設計支援装置２は、それぞれの第１の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第１の設計候補データの第２の評価値を算出し、それぞれの第２の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第２の設計候補データの第２の評価値を算出する評価値算出部１４と、評価値算出部１４により算出された第２の評価値に基づいて、複数の第１の設計候補データと複数の第２の設計候補データとの中から、電動機の設計データとして用いる設計候補データを選択する設計データ選択部１５とを備えている。したがって、設計支援装置２は、事前に用意されている設計候補データよりも、評価値の高い設計候補データがある場合に、評価値の高い設計候補データを電動機の設計データとして選択することができる。
　また、実施の形態１では、データ取得部１１により取得されたそれぞれの設計候補データに含まれている複数の設計パラメータと、それぞれの設計パラメータの希求水準と、それぞれの設計パラメータの理想値とを用いて、それぞれの設計候補データの第１の評価値を算出し、それぞれの設計候補データの第１の評価値をデータ取得部１１に出力する前処理部１２を備えるように、設計支援装置２を構成した。したがって、設計支援装置２は、データ生成部１３により選択される上位数個の設計候補データが、設計者の所望する性能を実現できる可能性の高い設計パラメータを含む設計候補データである確率が向上する。また、データ生成部１３により生成される第２の設計候補データが、設計者の所望する性能を実現できる可能性の高い設計パラメータを含む設計候補データである確率が向上する。
　実施の形態１では、前処理部１２が、データ取得部１１により取得されたそれぞれの設計パラメータの希求水準の設定を受け付けるインタフェース部１２ａを備えるように、設計支援装置２を構成した。したがって、設計支援装置２は、設計者が所望の希求水準を設定することができる。
　また、実施の形態１では、前処理部１２が、データ取得部１１により取得されたそれぞれの設計候補データと、それぞれの設計候補データの第１の評価値とを表示するための表示データを生成して、表示データを表示装置３に出力する。そして、インタフェース部１２ａが、データ取得部１１により取得されたそれぞれの設計パラメータの希求水準の修正を受け付けるように、設計支援装置２を構成した。したがって、設計支援装置２は、例えば、設計者が、所望の設計候補データを第１の設計候補データとして選択することができる。
　図１に示す設計支援装置２では、設計データ変換部１１ａが、上下限範囲内の上限値付近、又は、上下限範囲内の下限値付近で、第１の評価値Ｖｎが最小になる目的関数ｇを用いて、正規化後の設計パラメータｙｍ’を変換している。
　しかし、これは一例に過ぎず、正規化後の設計パラメータｙｍ’が、下限値よりも大きければ、値が高いほど良好な設計パラメータである場合、設計データ変換部１１ａは、以下の式（８）に示すような目的関数ｇを用いて、正規化後の設計パラメータｙｍ’を変換するようにしてもよい。値が高いほど良好な設計パラメータとしては、例えば、効率、又は、力率がある。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
　式（８）において、ｙｍ’＞ｙＬＯ，ｍであるときは、ｇ（ｙｍ’）＜１になる。
　図１に示す設計支援装置２では、評価値算出部１４が、式（６）に従って、第１の設計候補データｚ１，ｈの第２の評価値Ｅ１，ｈを算出し、式（７）に従って、第２の設計候補データｚ２，ｊの第２の評価値Ｅ２，ｊを算出している。
　しかし、これは一例に過ぎず、評価値算出部１４は、以下の式（９）に従って、第１の設計候補データｚ１，ｈの第２の評価値Ｅ１，ｈを算出し、以下の式（１０）に従って、第２の設計候補データｚ２，ｊの第２の評価値Ｅ２，ｊを算出するようにしてもよい。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
　なお、本開示は、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
　本開示は、設計支援装置及び設計支援方法に適している。
　１　設計データ記憶部、２　設計支援装置、３　表示装置、１１　データ取得部、１１ａ　設計データ変換部、１２　前処理部、１２ａ　インタフェース部、１３　データ生成部、１４　評価値算出部、１５　設計データ選択部、２１　データ取得回路、２２　前処理回路、２３　データ生成回路、２４　評価値算出回路、２５　設計データ選択回路、３１　メモリ、３２　プロセッサ。

Claims (6)

  1. 　電動機の設計データの候補として、複数の設計パラメータを含む複数の設計候補データを取得し、それぞれの設計候補データの第１の評価値を取得するデータ取得部と、
    　前記データ取得部により取得された複数の設計候補データの中から、前記第１の評価値が相対的に高い上位数個の設計候補データを第１の設計候補データとして選択し、それぞれの第１の設計候補データから、前記複数の設計パラメータを含む第２の設計候補データを生成するデータ生成部と、
    　それぞれの第１の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第１の設計候補データの第２の評価値を算出し、それぞれの第２の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第２の設計候補データの第２の評価値を算出する評価値算出部と、
    　前記評価値算出部により算出された第２の評価値に基づいて、前記複数の第１の設計候補データと前記複数の第２の設計候補データとの中から、前記電動機の設計データとして用いる設計候補データを選択する設計データ選択部と
    　を備えた設計支援装置。
  2. 　前記データ生成部は、
    　それぞれの第２の設計候補データに含まれる複数の設計パラメータの中のいずれかの設計パラメータの値が、生成元の第１の設計候補データに含まれている、前記いずれかの設計パラメータに対応する設計パラメータの値と異なるように、それぞれの第２の設計候補データを生成することを特徴とする請求項１記載の設計支援装置。
  3. 　前記データ取得部により取得されたそれぞれの設計候補データに含まれている複数の設計パラメータと、それぞれの設計パラメータの希求水準と、それぞれの設計パラメータの理想値とを用いて、それぞれの設計候補データの第１の評価値を算出し、それぞれの設計候補データの第１の評価値を前記データ取得部に出力する前処理部を備えたことを特徴とする請求項１記載の設計支援装置。
  4. 　前記前処理部は、
    　前記データ取得部により取得されたそれぞれの設計パラメータの希求水準の設定を受け付けるインタフェース部を備えていることを特徴とする請求項３記載の設計支援装置。
  5. 　前記前処理部は、
    　前記データ取得部により取得されたそれぞれの設計候補データと、それぞれの設計候補データの第１の評価値とを表示するための表示データを生成して、前記表示データを表示装置に出力し、
    　前記インタフェース部は、
    　前記データ取得部により取得されたそれぞれの設計パラメータの希求水準の修正を受け付けることを特徴とする請求項４記載の設計支援装置。
  6. 　データ取得部が、電動機の設計データの候補として、複数の設計パラメータを含む複数の設計候補データを取得し、それぞれの設計候補データの第１の評価値を取得し、
    　データ生成部が、前記データ取得部により取得された複数の設計候補データの中から、前記第１の評価値が相対的に高い上位数個の設計候補データを第１の設計候補データとして選択し、それぞれの第１の設計候補データから、前記複数の設計パラメータを含む第２の設計候補データを生成し、
    　評価値算出部が、それぞれの第１の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第１の設計候補データの第２の評価値を算出し、それぞれの第２の設計候補データに含まれている複数の設計パラメータに基づいて、それぞれの第２の設計候補データの第２の評価値を算出し、
    　設計データ選択部が、前記評価値算出部により算出された第２の評価値に基づいて、前記複数の第１の設計候補データと前記複数の第２の設計候補データとの中から、前記電動機の設計データとして用いる設計候補データを選択する
    　設計支援方法。
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