JP3660156B2

JP3660156B2 - Design support apparatus, design information management apparatus, design information editing method, design support system, and recording medium for storing design information editing program

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Publication number: JP3660156B2
Application number: JP13491999A
Authority: JP
Inventors: 正則小沢
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1999-05-14
Filing date: 1999-05-14
Publication date: 2005-06-15
Anticipated expiration: 2019-05-14
Also published as: JP2000331036A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、設計支援装置、設計情報管理装置、設計情報編集方法、設計支援システムおよび設計情報編集プログラムを格納する記録媒体に関する。特に、複数のユーザーにより設計情報を共有して製品設計を行う協調型製品設計環境において、製品全体における各設計因子の解析を容易に行うことによって、製品設計の効率化を実現するための技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、メカトロ製品設計などにおける設計は複雑化の一途を辿っている。メカトロ製品は膨大な設計因子を有し、かつこれら設計因子の間の関係は複雑となる。このため一般には、例えば、機械、熱力学、材料などの多岐にわたる各分野の専門知識を有する設計者が相互に協調することにより、１つの製品についての複合的な設計を行う。
【０００３】
このいわゆる複合的設計において、各分野の設計者はそれぞれ、種々の設計制約を設計知識として入力し、自己の関与する各設計因子の解析に用いるツールに適合する解析モデルを作成する。これらの解析モデルを用いて、１つあるいは複数の設計因子に関する解析が個別に行われていた。この解析により、製品の各特性値に適合する各設計因子についての設計のパラメータ値が得られ、設計データが作成されていた。
【０００４】
一方、全体の設計作業を管理する設計管理者は、それぞれの設計者が決定した設計因子から主要な設計因子を選択し、この設計因子の条件値を設定した上で、製品全体の挙動解析を各種解析ツールを用いて行う。この挙動解析の結果、各設計因子の最適化が図られていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の複合的設計には、以下の問題点があった。
【０００６】
上述したように、設計因子の数は膨大であって他分野にわたり、かつ設計因子相互の関係は複雑である。また、設計の早期段階においてはこれら設計因子の間の交互作用の有無・程度は不明である。このため、実際には設計の後期段階にならないと、実用的な精度での製品の性能検証は行えないことが多い。従って、設計のやり直し（バックトラック）が頻発していた。
【０００７】
すなわち、各設計者は、例えば有限要素法（Finite-Element Method：以下、「ＦＥＭ」と称する）などを用いたツールにより、自己の関与する設計因子の解析を行うことはできる。しかし、各設計者が他分野の設計因子が不明である設計早期段階で、製品全体の挙動解析等の複合的解析を行うことは困難であった。仮に、ある設計者がこの複合的解析のための複合的モデルを作成しても、自己の関与する設計因子以外の設計制約は詳細にはわからない。このため、この複合的モデルについての解析の探索空間は非常に広く、実用的な時間で実用的な精度の解析を行うことはできなかった。
【０００８】
一方、設計管理者は、製品全体の挙動解析のために製品の性能を左右する膨大な設計因子を実験・解析などにおいて最適化する種々のツールを用いることができる。しかし、上述したように、メカトロ製品設計においては、設計因子が膨大かつ多分野にわたり、さらに設計因子間の関係は複雑に絡み合っている。設計管理者は、膨大な設計因子のそれぞれの設計制約や交互作用の有無が詳細にはわからない。このため、設計管理者が、複雑な解析対象を効率よく包括的にモデル化することが困難であった。さらに、モデル化できてもその設計因子のパラメータ解析等の各種解析の際に、適切に設計パラメータを選択し、かつこれらの設計パラメータに適切な条件値（水準）を与えて解析を実施して設計因子を最適化するには多くの労力と時間を要した。このため、製品全体の挙動解析・性能検証を行うことは大規模製品設計である程、より困難であった。
【０００９】
より具体的には、ある設計者が、例えば、米国ＳＤＲＣ社のＩ−ＤＥＡＳなどに代表される解析ツールでＦＥＭに基づく解析を行うためには、ＦＥＭの原理上、製品の形状情報が不可欠である。しかしこの製品の形状情報は、種々の設計制約を満たすように決定される必要があるため、設計後期でないと決定できない場合が多い。
【００１０】
ここで、製品形状データの入力自体を各種ＣＡＥツールを用いて省力化をすることはできる。しかし、この製品形状データからＦＥＭ用の３次元要素からなるメッシュモデルと呼ばれる有限要素モデルを生成し、各種拘束条件や負荷などを適切に定義し、解析結果を得るためには、多分野にわたる各設計者の多くの経験・工学的知識が必要となる。さらに、得られた解析結果を読み取ってその工学的な意味を判断し、具体的な設計情報の改善を講じるためにもこの設計者の経験や工学的知識に依るところが多い。このため、解析に要する多くの時間に対して解析結果として有用な情報が得られる場合は少なかった。その上、設計代替案選択などの重要な判断をなさなければならないのはむしろ製品形状も決定されていない設計初期である場合が多い。このため、定量的な解析精度はある程度に留めても、膨大な設計因子の感度解析を実用的時間で簡易に行える手法・環境が必要となる。しかし、各設計者が個別のツールにより製品全体にわたる膨大な設計因子の感度解析を行うことは困難であった。
【００１１】
また、設計環境をネットワーク化することにより、それぞれの設計者の入力したＣＡＤデータ・図表ファイルなどの設計情報を共有することができる。この設計情報共有により、ある設計者は、他の設計者が作成した解析モデルにアクセスすることは可能であった。しかし、ある設計者あるいは設計管理者が、他の設計者が固有の解析ツールに適合すべく作成した解析モデルを分析し、所望する設計因子の条件値を得ることは困難であった。さらに自己の関与する設計因子の条件値を反映すべく、他の設計者が作成した解析モデルの各設計因子を把握し、この解析モデルに修正を加えることは困難であった。
【００１２】
以上説明したように、本発明は、従来の複合的設計手法において、設計早期段階での、製品全体についての多数の設計因子の感度解析、製品の性能分析を行うことが困難であるため、設計のやり直しが頻発していたという問題点を解決するためになされたものである。
【００１３】
そして、その目的とするところは、各設計者に自己の関与する設計因子のみを意識して設計知識を入力させ、かつこれらの設計知識を相互に編集させることで、設計の早期段階で、製品全体における各設計因子の感度解析、製品の性能分析を可能とする設計支援装置、設計情報管理装置および設計支援システムを提供することにある。
【００１４】
また、他の目的は、製品の性能を左右する設計因子の感度を分析する解析エンジンへの解析条件を各設計者に容易に設定させることで、設計の早期段階で、各設計因子の感度解析を実用的時間で簡易に行って各設計因子を容易に最適化することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するための本発明の特徴は、ネットワーク上に配置され、設計制約の数式からなる設計知識を複数のユーザーに相互に編集させる点にある。さらに、この相互に編集された設計知識から導出された数理モデルを解析するための解析条件を、設計知識の編集と連動させて設定させる点にある。
【００１６】
かかる機能を実現するための、本発明の第１の特徴は、設計対象に関する設計条件を規定する数式からなる設計情報を編集する設計情報編集部と、前記数式に用いられる設計因子群から任意の設計因子を選択させるとともに前記選択された設計因子の属性情報を入力させることにより、前記設計情報を解析するための解析条件を設定する解析条件設定部とを具備することを特徴とする設計支援装置を提供する点にある。尚、設計対象である製品に関する設計条件を規定する数式を、以下設計制約式と称する。また、設計因子とは、この設計制約式中で用いられる設計変数等を含む。
【００１７】
上記構成によれば、複数の設計者により入力された各設計制約式を連立させて数理モデル化し、この数理モデルを解析条件に従い挙動解析することで各設計因子の感度を解析することができる。このため、各設計者が自己の関与する設計因子のみならず、他の設計者が入力した設計制約も容易に理解しながら製品全体の設計因子を容易に最適化することができる。
【００１８】
また、本発明の第２の特徴は、前記設計情報編集部は、さらに、既に入力された他の数式群および前記数式群に用いられる設計因子群のいずれか１つ以上を一覧表示する設計情報表示手段を具備する点にある。
【００１９】
上記構成によれば、他の設計者により既に入力された設計制約式に関連させて、自己の関与する設計因子に関する新たな設計制約式を容易に入力・編集することができる。
【００２０】
また、本発明の第３の特徴は、前記解析条件設定部は、前記設計情報表示手段が表示する前記一覧表示された前記設計因子群に基づいて、前記設計因子を選択させる点にある。
【００２１】
上記構成によれば、設計制約式、設計因子などの設計モデル情報の編集と連動させて所望する設計因子の解析条件の設定を容易に行うことができる。
【００２２】
また、本発明の第４の特徴は、前記設計情報表示手段は、前記一覧表示された前記数式群または設計因子群の中から、指示された箇所に対応する前記設計因子を、該設計因子の内容を示す設計因子記述あるいは短縮化設計因子記述に切り替え表示可能な表示制御手段を具備する点にある。
【００２３】
上記構成によれば、設計者は必要に応じて既に入力されている設計制約式、設計因子の内容を必要に応じて、設計因子の内容を端的に示す設計因子名と設計制約式の表示に適した短縮化された設計因子名とを、適宜簡略表示又は詳細表示して、これらの内容を把握することができる。
【００２４】
また、本発明の第５の特徴は、前記設計情報表示手段は、前記一覧表示された設計因子群の中から指示された任意の前記設計因子を、入力領域に新たな前記数式を構成する設計因子として自動入力する入力補助手段を具備する点にある。
【００２５】
上記構成によれば、設計者は既に入力されている設計因子を利用して、新たな設計制約式を容易に入力することができる。
【００２６】
また、本発明の第６の特徴は、さらに、前記設計情報中の選択された設計因子に関する数値解析結果情報を提示する解析情報提示部を具備する点にある。
【００２７】
上記構成によれば、各設計者は自己の関与する設計因子のボトルネックを早期に把握し、設計変更することができる。
【００２８】
また、本発明の第７の特徴は、前記設計情報は、さらに、設計対象に関するテーブル情報、図表情報のいずれか１つ以上を含む点にある。
【００２９】
上記構成によれば、解析ツール依存性のないラフな設計制約の数式に対応付けて、種々のデータを解析用モデルに反映させることができる。
【００３０】
また、本発明の第８の特徴は、前記解析条件設定部は、実験計画法に基づいて、直交表に対して解析対象とすべき設計因子および該設計因子の水準を入力させることにより前記解析条件を設定する点にある。
【００３１】
上記構成によれば、製品モデルの膨大な解空間を収束させて、各設計因子の数値傾向を導出することで、設計の早期段階においても実用的時間で簡易に設計因子の感度を解析することができる。
【００３２】
また、本発明の第９の特徴は、外部からの入力により蓄積され、設計対象に関する設計条件を規定する数式からなる設計情報を記憶する設計情報記憶部と、前記設計情報から数理モデルを導出する数理モデル生成部と、前記設計情報中の解析すべき設計因子および該設計因子の属性情報を、前記導出された数理モデルの解析条件として生成する解析情報制御部とを具備することを特徴とする設計情報管理装置を提供する点にある。
【００３３】
上記構成によれば、複数の設計者により入力された各設計制約式を連立させて数理モデル化し、この数理モデルを解析条件に従い挙動解析することで各設計因子の感度を解析することができる。このため、各設計者が自己の関与する設計因子のみならず、他の設計者が入力した設計制約も容易に理解しながら製品全体の設計因子を容易に最適化することができる。
【００３４】
また、本発明の第１０の特徴は、さらに、前記数理モデルを前記解析条件に従って数値解析する解析部と、前記解析条件に基づいて、前記解析部が出力する解析結果を用いて前記設計因子を最適化する設計因子最適化部とを具備する点にある。
【００３５】
上記構成によれば、数理モデルの解析結果に基づき、最適な設計条件を容易に導出することができる。
【００３６】
また、本発明の第１１の特徴は、上記設計情報管理装置は、さらに、前記数理モデル生成部により導出された前記数理モデルを、前記解析部が解析可能な解析モデルに変換するモデル変換部とを具備する点にある。
【００３７】
上記構成によれば、生成された数理モデルを解析目的に応じて選択的に種々の解析エンジンにより解析することができる。
【００３８】
また、本発明の第１２の特徴は、前記解析情報制御部は、実験計画法に基づいて、解析対象とすべき設計因子および該設計因子の水準を保有する所定の直交表を前記解析条件として設定する点にある。
【００３９】
上記構成によれば、製品モデルの取りうる膨大な因子水準の空間を現実的な組み合わせ数に収束させて、各設計因子の数値傾向を導出することで、設計の早期段階においても実用的時間で簡易に設計因子の感度を解析することができる。
【００４０】
また、本発明の第１３の特徴は、複数の設計情報編集装置と、前記複数の設計情報編集装置とネットワークを介して接続される設計情報管理装置とからなる設計支援システムであって、前記設計情報編集装置は、設計対象に関する設計条件を規定する数式からなる設計情報を編集する設計情報編集部と、前記数式に用いられる設計因子群から任意の設計因子を選択させるとともに前記選択された設計因子の属性情報を入力させることにより、前記設計情報を解析するための解析条件を設定する解析条件設定部とを具備し、前記設計情報管理装置は、前記複数の設計情報編集装置からの相互入力により蓄積され、前記数式からなる設計情報を記憶する設計情報記憶部と、前記設計情報から数理モデルを導出する数理モデル生成部と、前記複数の設計情報編集装置からの相互入力に基づいて、前記設計情報中の解析すべき設計因子および該設計因子の属性情報を、前記導出された数理モデルの解析条件として生成する解析情報制御部とを具備することを特徴とする設計支援システムを提供する点にある。
【００４１】
上記構成によれば、複数の設計者により入力された各設計制約式を連立させて数理モデル化し、この数理モデルを解析条件に従い挙動解析することで各設計因子の感度を解析することができる。このため、各設計者が自己の関与する設計因子のみならず、他の設計者が入力した設計制約も容易に理解しながら製品全体の設計因子を容易に最適化することができる。
【００４２】
さらに、本発明の第１４の特徴は、設計情報を編集する設計情報編集方法であって、設計対象に関する設計条件を規定する数式からなる設計情報を編集する設計情報編集ステップと、前記数式に用いられる設計因子群から任意の設計因子を選択させるとともに前記選択された設計因子の属性情報を入力させることにより、前記設計情報を解析するための解析条件を設定する解析条件設定ステップとを含むことを特徴とする設計情報編集方法を提供する点にある。
【００４３】
上記構成によれば、複数の設計者により入力された各設計制約式を連立させて数理モデル化し、この数理モデルを解析条件に従い挙動解析することで各設計因子の感度を解析することができる。このため、各設計者が自己の関与する設計因子のみならず、他の設計者が入力した設計制約も容易に理解しながら製品全体の設計因子を容易に最適化することができる。
【００４４】
また、本発明の第１５の特徴は、設計情報を編集する設計情報編集プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、設計対象に関する設計条件を規定する数式からなる設計情報を編集する設計情報編集処理と、前記数式に用いられる設計因子群から任意の設計因子を選択させるとともに前記選択された設計因子の属性情報を入力させることにより、前記設計情報を解析するための解析条件を設定する解析条件設定処理とを含むことを特徴とする設計情報編集プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する点にある。
【００４５】
上記構成によれば、複数の設計者により入力された各設計制約式を連立させて数理モデル化し、この数理モデルを解析条件に従い挙動解析することで各設計因子の感度を解析することができる。このため、各設計者が自己の関与する設計因子のみならず、他の設計者が入力した設計制約も容易に理解しながら製品全体の設計因子を容易に最適化することができる。
【００４６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。本実施形態は、製品の設計制約および設計因子解析のための解析条件を複数のユーザーにインタラクティブに編集させる機能を提供する。
【００４７】
図１は本発明の実施形態に係る設計支援装置、設計情報管理装置および設計支援システムの機能構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る設計支援システムは、設計情報を編集するエディタ部１と、各エディタ部１とネットワーク３を介して接続され、編集された設計情報に対して後述する実験計画法に基づく解析における各設計因子の水準（条件値）の組み合わせを計算し、得られた解析条件により各設計因子の数値解析をし、因子の要因効果分析やパラメータ設計を行い、最適化指針を提示する設計情報サーバ２とから構成される。
【００４８】
設計情報サーバ２はさらに、設計データ記憶部２１と、解析情報制御部２３と、数値解析エンジン部２４と、計算手続き生成処理部２５と、最適化エンジン部２６とを具備する。
【００４９】
エディタ部１は、ネットワーク上のクライアント側に配置され、例えばＷＷＷなどを経由して設計情報サーバ２にアクセスする。ユーザーは、エディタ部１を用いて、各種設計データを設計知識として設計データ記憶部２１に入力する。尚、ユーザーが入力するこの設計データは、各種ツールに依存性のない、簡易な数式レベルの設計制約式として入力される。尚、この設計データは、テーブルデータ、図表データを含んで構成されてもよい。エディタ部１は、各ユーザに、すでに編集された設計データを適宜提示し、編集させることができる。また、エディタ部１は、数値解析エンジン部２４が出力する解析結果を、解析情報制御部２３を介して表示する。また、それぞの分野の設計者であるユーザーが使用する各エディタ部１は、グラフィック・ユーザー・インターフェースを介して設計データ記憶部２１を共有・編集することができる。尚、エディタ部１は、請求項における設計モデル情報編集部と、解析条件設定部と、解析情報提示部とを具備する設計支援装置に対応する。
【００５０】
設計データ記憶部２１は、複数のユーザーから入力された設計データを設計情報サーバ側のデータベースとして保存する。設計データ記憶部２１は、入力された設計制約データの一貫性を維持する。また、複数のクライアント側ユーザーに対してデータベース中の設計データの内容を適宜表示し情報共有を可能とする。またエディタ部１により入力された設計制約データは、最終的に連立方程式として数理モデル化され、後述される数値解析エンジン部２４へ、性能予測解析を行うために出力とされる。尚、設計データ記憶部２１は、請求項における設計モデル情報記憶部および数理モデル生成部に対応する。あるいは、数理モデル生成部が行う設計制約データからの数理モデル生成処理は、必要に応じて数値解析エンジン部２４の一部として構成されてもよい。
【００５１】
解析情報制御部２３は、設計データ記憶部２１に入力され、生成された数理モデルに含まれる各設計因子を抽出し、この抽出された設計因子の解析条件を編集および管理する。ユーザーは、エディタ部１を介して、解析情報制御部２３に、解析すべき設計因子と、当該設計因子の条件値である水準値と、必要に応じて当該設計因子の種別とを解析条件として設定する。解析条件は、例えば一般に知られる実験計画法に基づき設定される。尚、解析情報制御部２３は、数値解析エンジン部２４のプリ・プロセッサおよびポスト・プロセッサとして機能する。
【００５２】
実験計画法は、製品の性能を左右する多数の因子を実験や解析などで効率良く最適化するために利用される手法である。実験計画法の利用手順は、「実験計画法入門」（鷲尾泰俊著、日本規格協会発行）に詳しい。この実験計画法利用を支援するソフトウェアとしては、（株）リコーが開発している「Ripses」や、日本規格協会が発売している「Anova」などが知られている。
【００５３】
実験計画法において、まず、ユーザーは、エディタ部１上で一覧表示されたそれぞれの設計因子から、設計上重要と思われる因子を選択する。これらの選択された因子に、制御因子・信号因子・誤差因子等の因子種別を割り付ける。制御因子は、解析の対象となり、設計者がコントロール可能な因子である。一方、誤差因子は、制御因子の解析における各種環境条件や誤差要因を表すための因子である。信号因子は、入力の変化に対する出力特性を解析する場合の入力因子である。
【００５４】
次に、ユーザーは、各因子を、与えられた直交表に割り付ける。直交表は、例えば図３に示すように、各因子の取りうる条件値である水準値の組み合わせのパターンを記述する表である。この直交表は、ある因子の各水準に対して、他の因子の各水準値の組み合わせが必ず同数回ずつ定義されている。このため、解析すべき因子に対して他の因子の影響が均質に働く性質を利用して、直交表に定義された各因子固有の要因効果（主効果および交互作用効果）を分析することができる。本来、要因解析では、評価したい因子を同時にとりあげ、これらの因子の水準のすべての組み合わせ全部について解析して各因子の要因効果を評価する必要がある。この直交表は、この要因解析における解析パターンを削減し、探索空間を狭めるために用いることができる。尚、ある因子の水準効果が、別の因子の水準がどうであるかによって異なる場合があるが、これらの因子の間の水準の組み合わせに対して特別に生ずる組み合わせ効果を交互作用と称する。主効果とは、この交互作用に対する、各因子の水準の平均的な効果をいう。
【００５５】
直交表には、Ｌ₁₈（６¹×３⁶）、Ｌ₁₈（２¹×３⁷）、Ｌ₈（２⁷）、Ｌ₁₆（２¹⁵）、Ｌ₂₇（３¹³）、Ｌ₃₆（２¹¹×３¹²）などの実験計画法に所定の種類がある。ユーザーはこれらの直交表の中から、所望する設計因子の解析に適切な直交表を、因子の数、水準数、また要因効果解析を行うのかパラメータ設計によるロバスト性評価を行うのかなどの解析のタイプ等を考慮して選択する。あるいは、ユーザが解析情報制御部２３に対して入力した設計因子の数、種別、水準値などの解析条件に基づき、解析条件制御部２３が、最適な直交表を選択してユーザーに提示してもよい。
【００５６】
この直交表により、所定回数の解析を実行する際の因子の水準の組み合わせが決定される。例えば、Ｌ₁₈（６¹×３⁶）の直交表では、最大で６水準の因子１種と、３水準の因子６種の組み合わせで因子の水準の組み合わせが決定される。単純にこの組み合わせの全てを実験もしくは解析する場合には、６¹×３⁶＝４３７４通りの組み合わせの解析を行うことになる。他方、各因子間の交互作用を無視して評価を行うという立場に立ってＬ₁₈（６¹×３⁶）の直交表を利用すれば、１８通りの実験もしくは解析の試行で各因子の要因分析が可能となる。あるいは、交互作用も含めたノイズに対するロバスト性も考慮した解析を行う場合でも、（１８×誤差因子の水準数）通りの実験もしくは解析の試行で各因子の要因分析やパラメータ設計が可能となる。このため、各因子の設計に与える影響が短期に効率よく定量的に評価できる。
【００５７】
数値解析エンジン部２４は、エディタ部１からの設計制約データの入力に基づき構築された、ツール依存性のない数理モデルを取得し、解析情報制御部２３で決定された因子の水準などを解析条件として、数理モデルの挙動を解析する数学エンジンである。
【００５８】
製品設計に頻出する設計制約のパターンとしては、二階程度の常微分方程式を基本式として、方程式の各定数が各種の非線形性を持ち、しかもその特性が数式や表などの形で与えられることが多い。これらの設計に関する設計情報がエディタ部１で収集され集中化され、数理モデル化される。
【００５９】
数値解析エンジン部２４は、この数理モデルを連立方程式や補間関数など数値解析エンジン部２４で取り扱える形式に変換し、この数理モデルの挙動を解析する。一般に、解析には、代数的に数式を簡略化してゆく代数的解法と、微少時間に解析時間を分割して数値的に積分を繰り返し数値解を得る数値解法とがあり、両者は適宜使い分けられながら解析が実行されることが通常である。但し、設計情報のように複雑な非線形性や条件分岐などを含む複雑なモデルには、数値解法の方が適する場合が多い。数値解析エンジン部２４は、各設計因子の相対的数値傾向を簡易に導出する。このため、ユーザーは、製品の設計指針として工学的に十分な情報量を得ることができる。尚、数値解析エンジン部２４は、請求項における解析部に対応する。
【００６０】
計算手続き生成処理部２５は、得られた数理モデルを、数値解析エンジン部２４が用いる構文・取り扱える演算の種類・手続きのアルゴリズム等の特有のルールに適合する解析モデルに必要に応じて変換する。尚、計算手続き生成処理部２５は、請求項におけるモデル変換部に対応する。
【００６１】
最適化エンジン部２６は、数値解析エンジン部２４で得られた解析結果に基づき、製品の特性値に則した最適な設計因子の値を算出する。この設計因子の最適化により、ユーザーは、最適な設計指針を設計早期において得ることができる。尚、最適化エンジン部２６は、請求項における設計因子最適化部に対応する。
【００６２】
次に、本実施形態における設計支援装置および設計情報管理装置のハードウエア構成を説明する。本発明に係る設計支援装置および設計情報管理装置は、ワークステーション、汎用コンピュータ、ＰＣ、各種携帯情報端末等の各種コンピュータに実装される。尚、本発明に係る設計支援装置は図１中のクライアント側に配置されるエディタ部１を成す。一方、設計情報管理装置は、図１中の設計情報サーバ２を成す。これらクライアントおよびサーバは、ネットワーク３を介して設計支援システムを成す。
【００６３】
各コンピュータは、ＣＰＵと、データメモリと、プログラムメモリと、ハードディスクと、外部ディスク駆動機構と、通信インターフェースと、入出力部とを具備する。ＣＰＵは、設計支援装置および設計情報管理装置を実現するソフトウエアを制御・実行することにより、本実施形態を実現する。
【００６４】
尚、本発明に係る設計支援および設計情報管理の各種処理を実現するためのプログラムは、各種記録媒体に保存することができる。かかる記録媒体を、上記ハードウエアを具備するコンピュータのＣＰＵにより読み出し、このプログラムを実行することにより、本発明が実施される。ここで、記録媒体とは、例えば、半導体メモリ・磁気ディスク（フロッピーディスク・ハードディスク）・光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ・ＤＶＤ等）、プログラムを記録することのできる装置全般を含む。さらに、上記プログラムは、ネットワーク等の各種通信手段を通じて配布されてもよい。
【００６５】
本実施形態は上記のように構成されており、以下その処理の流れを図２乃至図１３を参照して順に説明する。
【００６６】
まず、設計に関与する設計者や専門家などのユーザーは、エディタ部１を用いて、設計対象である製品に関する各種情報や専門知識を設計データ（設計情報）として入力する（Ｓ１０）。この入力の際、エディタ部１は、例えばインターネットブラウザなどを利用して複数の画面を切り替え表示する。ユーザーは、これらの画面に対して設計データなどを入力したり、あるいは他ユーザーが入力した設計データを閲覧・編集する。具体的には、クライアント側である各ユーザーは、例えばインターネットブラウザなどを介して設計情報サーバ２に接続する。次に、ユーザは、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）やＣＧＩ（Common Gateway Interface）などの技術を用いて提供されるグラフィック画面に設けられたダイアログボックスに、設計データをクライアント側のキーボードから入力する。あるいは、設計に関するドキュメントや図表などの電子ファイル類を設計情報サーバ２へアップロードする。
【００６７】
これらの設計データ情報は、設計データ記憶部２へ送信されデータベースとして構築される（Ｓ２０）。ここで、設計データは、製品の性能に関する設計制約式・テーブル等からなる。ユーザーは、他ユーザーが既に入力した設計制約式などの設計データを閲覧しながら適宜設計データを追加・編集する。具体的には、例えば機構設計者が製品の運動方程式を入力済みであるとする。次に熱解析の専門家が、この運動方程式に使われているバネ定数の、温度依存性に関する熱力学方程式を追加する。この際、熱解析の専門家は、既に入力されている運動方程式を、エディタ部１から容易に閲覧できる。このため、熱解析の専門家は、バネ定数を含む運動方程式に使われている変数名の統一性に留意しつつ、熱力学方程式を追加することができる。
【００６８】
上記のような手順により、複数の専門家が協調しながら設計データを入力・補完し、最終的な設計情報から、製品挙動を予測することのできる数理モデルが設計データ記憶部２１からバックグラウンド処理等により生成される（Ｓ３０）。例えば数理モデルが時間軸上の微分方程式を中心とした連立方程式からなる場合、この数理モデルの連立方程式を時間軸上で積分して解くことにより数値解析を実行すれば、製品の時間軸応答を知ることができる。これにより、製品挙動を容易に評価できる。
【００６９】
ここで、本実施形態に係る設計情報編集方法が行う図２のフローチャートのステップＳ１０に示す設計情報入力の手順を、図４乃至図１１の画面を参照して詳細に説明する。
【００７０】
図４は、本実施形態に係る設計支援装置のエディタ部１が提供するＧＵＩ（Graphic User Interface）の一例を示す。図４中、数式一覧（Ｆ９）には既に他のユーザーが、３つの設計制約である数式（Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３）を入力済みである。数式一覧の下部に位置する変数一覧（Ｆ１０）には、これらの３つの数式で使用されている変数が、その変数の定義とともに一覧表示されている（Ｆ４〜Ｆ８）。
【００７１】
これらの数式一覧および変数一覧の一部または全部は、それぞれのボックスの右上にある短縮表示／詳細表示切り替えアイコンをクリック等により指示される（以下、単に「クリック」すると称する）ことで、短縮表示／詳細表示を任意に切り替え表示させることができる。
【００７２】
図４の数式一覧では、短縮表示が選択されているため、各数式の変数の意味内容は表示されていない。一方、図４の変数一覧では、詳細表示が選択されているため、各変数とともに当該変数の定義が表示されている。同様に、図６の入力ボックス（ダイアログボックス）では、詳細表示が選択されている（Ｆ２０）ため、方程式Ｆ＝ｉ×Ｂ×ｌがデコードされている（Ｆ２１）。このため、その方程式の意味内容を容易に把握させることができる。
【００７３】
次に、他の分野の設計者であるユーザーが新たな設計制約として数式を追加する手順を説明する。まずユーザーはインターネットブラウザ（ウェブブラウザ）により設計情報サーバ２にアクセスして、図４のＧＵＩをクライアントマシン上のエディタ部１で開く。ユーザーは、図４の数式一覧および変数一覧を適宜閲覧することで、自らが入力しようとしている設計式に関連のある情報が入力済みであるか否かを確認することができる。ここで、ユーザーは、図４の数式一覧を参照して自らの式が定義済みのＦに関する式（Ｆ１）と関連する式であることを認識する。この場合、設計者は、図５に示すように、変数一覧（Ｆ１０）中からＦをクリックにより選択（Ｆ１１）した後、さらに変数一覧右横の参照アイコンをクリックする。これらの操作により、図５に示すように、変数Ｆがシステムにより入力ボックスにコピーされる（Ｆ１３）。あるいは、変数一覧（Ｆ１０）からＦを入力ボックスにドラッグおよびドロップすることでも同様に、変数Ｆがシステムにより入力ボックスにコピーされる。
【００７４】
次に、設計者は、図７に示すように、入力ボックスでＦに関する式を編集することができる。この式の編集の際、ＧＵＩの上部に配置されている各種関数アイコンを使えば、設計者は関数電卓と同様の操作で式を容易に編集することができる。
【００７５】
各数式は、論理式などを適用条件として持つことができる。図８に示すように、これら論理式の際には、設計者が入力ボックス右上の適用条件アイコン（Ｆ２３）をクリックすることで入力ボックス内に新たな入力ボックスが開く（Ｆ２４）。図９に示すように、この新たな入力ボックスにユーザーは条件式を入力する（Ｆ２５）。これらの条件式の入力のために、図中右上の“ＩＦ”、“ＥＬＳＥ”、“ＡＮＤ”、“ＯＲ”等のアイコン（Ｆ２６）を適宜使うことで、条件式の入力が容易になる。図１０に示すように、適用条件の入力後にユーザーが、入力ボックス左の登録アイコン（Ｆ２８）をクリックすると、入力した条件式付き数式が、数式一覧に登録される（Ｆ２７）。
【００７６】
ここで、設計データ記憶部２１には、数式のみならず、テーブルデータ・図表データなども設計データとして入力される。図１１の数式一覧においては、ヤング率Ｅ（Ｆ２９）が、例えばマイクロソフト社の表計算ソフトウェア“ＥＸＣＥＬ”のファイル“樹脂１２３４ヤング率.xls”（Ｆ３０）をデータのテーブルとして参照している。すなわち、ヤング率Ｅの式は、ヤング率Ｅの引数tempを一列目の値（Ｆ３１）と比較し、必要に応じて内挿・外挿も併用して、一致する温度における２列目のヤング率（Ｆ３２）の値をＥに代入するように定義されている。ユーザーは数式一覧の“樹脂１２３４ヤング率.xls”を例えばダブルクリック等の操作で選択することで、システムは“ＥＸＣＥＬ”を起動し選択されたファイル名のファイル内容を表示する。このため、ユーザーは、同じ画面上の別ウインドウとして、ファイルの内容を閲覧することができる。
【００７７】
次に、ユーザーは、上記のデータベース構築（Ｓ２０）に続いて、エディタ部１を通じて、設計データ記憶部２１に記憶された設計データを利用し、設計最適化の解析を行う。具体的には、まずユーザは、エディタ部１を介して、解析情報制御部２３が提示する編集用画面を呼び出す。この解析条件を設定するための編集用画面では、ユーザは、設計データ記憶部２１に入力された設計データを、特に最適化の対象となる設計因子である変数の一覧を閲覧する。これらの一覧表示された変数の中から、ユーザーは、上記の実験計画法に基づく解析の入力となる、因子の組み合わせ計算処理するべき変数を評価対象因子として選択する（Ｓ４０）。この変数の選択基準としては、例えば製品性能に与える影響が大きいと予測される変数、あるいは設計後期での変更が特に困難なため早期に因子の感度解析を行って設計案決定指針を得る必要がある変数などが優先して選択されてよい。尚、実験計画法で割り付け可能な因子数およびその水準数は、用いる直交表によって変化する。この直交表はユーザーが選択してもよく、あるいはステップＳ４０で決定された評価対象設計因子およびその水準数に基づき、本実施形態に係る設計支援装置が最適な直交表を自動的に選択してユーザーに提示してもよい。この選択された直交表に対して、次にユーザーは、水準を割り付ける（Ｓ５０）。
【００７８】
図３を参照して、この直交表への水準割付を、Ｌ₁₈（２¹×３⁷）と呼ばれる直交表を使った例を用いて具体的に説明する。ここで、Ｌ₁₈（２¹×３⁷）という表記は、この直交表で２水準の因子最大１組と３水準の因子最大７組を組み合わせて１８回分の解析における因子水準の組合せを決定するということを意味する。尚、この組合せ以外にも、特定の因子の水準数を減らす方法や、所定の工夫によりＬ₁₈（２¹×３⁷）の直交表をＬ₁₈（６¹×３⁶）として使う方法などが実験計画法では確立されており、これらの方法を用いることで因子の組合せ決定の柔軟性を広げることができるが、ここでは説明を省略する。
【００７９】
例えば、図３の因子Ｎｏ．１（変数名Ａ）という因子には、２通りの水準値が与えられる。図３に示すように、因子Ｎｏ．１の解析Ｎｏ．１〜９には、２通りに定めた水準値のうちの一方（「１」）が割り付けられる。他方、解析Ｎｏ．１０〜１８には、もう一方の水準値（「２」）が割り付けられる。他の因子Ｎｏ．２〜８には３通りに定めた水準値が与えられる。これらの因子Ｎｏ．２〜８にはそれぞれ３水準の値が直交表に従って解析条件として割り振られる。
【００８０】
このように、直交表に従って因子に対して水準値を割り振ると、ある特性値に対する各因子固有の要因効果が統計的に抽出できる。このため、製品設計データにおける各設計因子の相対的な感度分析ができる。従って、ボトルネックとなる設計因子を設計の早期段階で修正することができる。
【００８１】
尚、図３の１８組の解析番号のそれぞれに対して、さらに誤差要因を例えば２種類用意して１８組それぞれに組み合わせることで、合計１８×２＝３６通りの解析を行うこともできる。この誤差要因との組み合わせをさらに解析することにより、いわゆるパラメータ設計を実施することができる。このパラメータ設計とは、製品性能の安定化のために各設計因子の誤差に対する感度、即ちロバスト性を評価する手法である。
【００８２】
ここで、本実施形態に係る設計情報編集方法が行う図２のフローチャートのステップＳ４０およびＳ５０に示す数理モデルの実験計画法に基づく要因効果分析を行う場合の解析条件の設定手順を、図１２および図１３の画面を参照して詳細に説明する。
【００８３】
図１２は、直交表割付メニュー画面の一例である。設計者は、エディタ部１のメニュー画面切り替えアイコン（図示せず）をクリックする。このクリックにより、解析情報制御部２３は、エディタ部１を介して、図１２に示す直交表割付メニュー画面を出力する。尚、上述の図４乃至図１３は、例えばウィンドウズアプリの一子画面であり、上記のメニュー画面切り替えアイコンは、メイン画面ウインドウに配置されている。
【００８４】
図１２において、まずユーザーは、直交表の種類を選択する必要がある。この直交表の選択は、感度解析に供する因子の数と、各因子の水準数とで決定される。ユーザーにとって選択すべき直交表が自明の場合には、ユーザーは直接選択ボックス（Ｆ４０）から目的の直交表を選択すればよい。他方、そうでない場合には、ユーザーは、自動選択ボックス（Ｆ４１）に感度解析に供する因子の数（Ｆ４３）と因子の水準数（Ｆ４２）とを入力して自動選択アイコン（Ｆ４４）をクリックする。この入力された因子の数（Ｆ４３）と因子の水準数（Ｆ４２）から、解析条件制御部２３は、自動的に最適もしくは最も近い直交表を選択する。あるいは、一意に最適な直交表が選択できない場合には、エラーメッセージを表示してユーザーに再入力を促す。
【００８５】
上記の手段のいずれかにより直交表の種類が選択されると、図１２右上に示すように、解析情報制御部２３は、解析条件を割り付けるための直交表を表示する（Ｆ４５）。図１２の例では、自動選択ボックス（Ｆ４１）に２水準因子が４個、３水準因子が１個との入力に従って、Ｌ₈（２⁷）の応用であるＬ₈（２⁴×４¹）が最も近い直交表として選択される。次に設計者は、Ｌ₈（２⁴×４¹）に含まれる４水準因子用の因子に３水準因子を割り付けるために必要となる、ダミー（擬水準）位置設定（Ｆ４６）を行う。図１２では、もともとＬ₈（２⁴×４¹）の因子名Ａの項目にあった１から４の水準において、水準４の代わりに水準２を割り付ける、１−２−３−２型ダミー位置設定を行った例（Ｆ４７）を表している。尚、このダミー位置設定は、選択した解析対象因子・水準数を選択した直交表に適合させるために、必要に応じて行われる。
【００８６】
次にユーザーは、直交表に割り付けるべき因子の選択を行う。具体的には、変数選択ボックスから変数ｍ（Ｆ４８）を選択し（Ｆ４９）、水準値入力ボックスに送る（Ｆ５０）。ユーザーは、変数ｍが直交表の因子Ａに割り付けられるよう因子番号Ａを入力する（Ｆ５１）。この因子番号の入力により、解析情報制御部２３は、自動的に３水準分の入力ボックスを開く（Ｆ５２、Ｆ５３、Ｆ５４）。ユーザーはこれらの水準１〜３の入力ボックスに、それぞれ水準値０．００５、０．００５５、０．００６を割り付けるべく入力する。
【００８７】
これらの入力の後、図１３に示すように、設計者が“直交表へ入力”アイコン（Ｆ５５）をクリックすると、解析情報制御部２３は、右上の直交表の因子Ａに変数ｍを割り付ける。
【００８８】
上述の操作を、因子Ｂ〜Ｅについても繰り返すことで、直交表への割付が完了する。直交表への割付が完了すると、ユーザーは、図１３右下端の“直交表割り付け完了”アイコン（Ｆ５６）をクリックする。以上の手順により、図２のステップＳ４０およびＳ５０の処理が完了する。
【００８９】
図２に戻り、次に、このようにして決定された１８通りの因子水準のセットは、ステップＳ３０で構築された数理モデルに代入される（Ｓ６０）。数値解析エンジン部２４は、この１８通りの因子水準セットのそれぞれについて、入力された因子水準の数の分だけ、順次数値解析を繰り返し実行する（Ｓ６０〜Ｓ１００）。
【００９０】
この数値解析を行う際に、数理モデルとしての連立微分方程式に単に因子の値を代入しただけでは、直接数値解析エンジン部２４で数値解析を実施できない場合がある。これは、数値解析エンジンの構文、扱える演算の種類、手続きの手法等に各数値解析エンジン固有の違いがあるためである。計算手続き生成処理部２５は、この各数値解析エンジン固有の違いを解消する。この計算手続き生成処理部２５は、設計データ記憶部２１から数値解析エンジン部２４に数理モデルを受け渡す際に、数理モデルを数値解析エンジン部２４で処理可能な入力式に変換する。
【００９１】
例えば、設計者が無意識に、
左辺＝右辺
と入力したとする。しかし数値解析エンジンによっては、いわゆる数式の”＝”について、
ａ．左辺に右辺を割り当てる
ｂ．左辺と右辺が等しいか検証する
ｃ．関数定義
といった区別を明示的にユーザーが数値解析エンジンに示す必要がある場合がある。これらの区別をするために、数値解析エンジン部２４は、ａ．、ｂ．、ｃ．それぞれについて、
ａ．＝
ｂ．＝＝
ｃ．：＝
のように表記を区別して定義しているとする。こうした場合、入力者の意図を判別して適切な表記に割り振る必要が生ずる。ここで本実施形態のように工学的数値解析にその主たる用途がある場合には、ユーザーは、設計制約を記述する段階では”：＝”として等号を記述している場合が多い。一方、ステップＳ６０での数理モデルへの水準値の代入の段階では、明らかに”＝”が用いられるべきであることが判断できる。
【００９２】
あるいは、数理モデルが規模の大きい連立方程式からなる場合、一旦数理モデルに対して代数的に冗長な変数を消去する処理をしてから数値解析エンジン部２４に入力しないと数値解析が成功しないか、もしくは処理効率が低下する場合がある。
【００９３】
計算手続き生成処理部２５は、こうした数値解析エンジン部２４で用いられる特有のルールに適合するように数理モデルを変換する。これにより、解析可能な数理モデルの種類や規模が拡大する。また、数値解析エンジン部２４の種類を変更する場合には、計算手続き生成処理部２５を新たな数値解析エンジン部２４に対応したものに変更するだけでよく、他の構成要素に変更が及ぶことがない。このため、迅速に最小の労力で、所望する解析の性質に応じて数値解析エンジン部２４を置き換えることができる。
【００９４】
また、上記の数理モデルの変換処理が、計算手続き生成処理部２５で自動的に判断が不可能な場合には、例えば選択肢をエディタ部１に表示してユーザーの選択を促すアルゴリズムを備えてもよい。
【００９５】
次に、上述したステップＳ１０からＳ１００により１８通りの解析結果が出揃うので、これらの解析結果が、実験計画法に基づき統計的処理される（Ｓ１１０）。本実施形態では、各因子が特性値に及ぼす感度（主効果）の解析を行う。あるいは、上述のパラメータ設計を実施する場合には、誤差因子に対するロバスト性がＳ／Ｎ比としてステップＳ１１０で評価される。
【００９６】
解析結果を評価するために用いる特性値は、負の値をとらず大きいほど好ましい場合には望大特性と分類される。一方、特性値は、負の値をとらず小さいほど好ましい場合には望小特性、特定の目標値に近いことが望まれる場合は望目特性と分類される。尚、パラメータ設計を行う場合にロバスト性を評価するためのＳ／Ｎ比の計算方法は、その３通りそれぞれについて処理方法が異なる。このため、パラメータ設計を行う場合には、ユーザーがこの特性値の区分をエディタ部１を通じて指示する。その後の実際の例えば分散分析検定などの統計処理については実験計画法、特に田口メソッドとして広く知られているため詳細な説明を省略する。
【００９７】
ステップＳ１１０までの処理により各因子の主効果が定量的に得られるので、次に最適化エンジン部２６は、これらの解析結果を利用して、最適な設計指針を評価する（Ｓ１２０）。最適化エンジン部２６は、例えば、特性値が望大特性の場合には、全ての因子について特性値が大きくなる因子の水準を選択すればよい。一方、ある因子の水準が３水準以上で、しかも一意的に傾向が決まらない場合、即ち極大または極小を持つような複雑な特性を持つ場合がある。こうした場合には、最適化エンジン部２６は、得られた要因効果を例えばスプライン曲線に近似させ、極大もしくは極小値を数値解析して設計最適化指針を導出することができる。尚、この他にも数多くの既存の数学的手法を利用することができるが、ここでは詳述しない。この最適化された設計因子のセットは、解析情報制御部２３を介して、エディタ部１に解析結果データとして適宜表示される。
【００９８】
本実施形態によれば、以下の効果が得られる。
【００９９】
設計データ記憶部２１は、エディタ部１を介して各設計者の設計知識である設計データを収集・共有する。これらの設計データは、ネットワークを介して各ユーザーによりインタラクティブに相互編集されるとともに、設計データ記憶部２１によりツール依存性がない集中定数モデルとして記憶される。
【０１００】
解析情報制御部２３は、エディタ部１を介して各設計者の直交表への因子割付等により解析情報をインタラクティブに設定する。また、解析情報制御部２３は、数値解析エンジン部２４からの解析結果に基づき、最適化エンジン部２６を用いて設計因子の最適化を行う。
【０１０１】
このため、各設計者は、他の設計者が関与する設計因子についての詳しい知識がなくとも、他の設計者が入力した設計データをシームレスに授受し、自己の関与する設計因子のみならず、他の設計者が入力した設計制約も容易に理解しながらだけを意識して、それぞれ製品全体における当該設計因子の感度分析を容易に行うことができる。従って、必ずしも全ての設計パラメータについて定量的な値がそろっていない設計の早期段階であっても、各設計因子の相対的重要性が評価でき、ボトルネックとなる設計因子を早期に認識することができる。
【０１０２】
また、各設計者が相互に協調して設計データを追加・編集したり、またその後のＦＥＭ等による詳細解析結果、さらにはプロトタイプによる実験データが得られた際にこれらを入力することにより、この設計データベースに加わる設計情報量が増えるにつれて、数理モデルの精度が向上していく。さらに、感度解析の結果により、ある設計因子が修正された場合でもこの修正を集中数式モデル（数理モデル）の当該設計因子の式に反映するだけで足りる。このため、他の設計因子を担当する設計者はこれを意識する必要がなく、設計変更の際の効率も大幅に向上する。
【０１０３】
また、設計管理者は、各種設計制約を詳細に把握しなくとも、製品全体の挙動解析、性能分析を容易に実施することができる。
【０１０４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、以下に記載されるような効果を奏する。
【０１０５】
すなわち、本発明は、各設計者に自己の関与する設計因子のみならず、他の設計者が入力した設計制約も容易に理解しながら、設計制約式を相互に編集させて、これらを連立させて集中数理モデル化する機能を提供する。また、各設計者が解析エンジンへの自己の関与する設計因子の感度解析のための解析条件を、設計制約式編集と連動させてインタラクティブに設定させる機能を提供する。このため、製品設計の早期段階において、製品全体における各設計因子の感度解析、製品の性能分析をラフな数理モデルを用いて実用的時間で簡易に行うことが可能となる。
【０１０６】
従って、地理的に分散した設計チーム間であっても、設計情報をネットワーク上で収集・共有することにより、いわゆる分散協調設計が促進される。またエディタ部から入力される情報を直接に解析情報制御部や数値解析エンジン部と統合することにより、従来煩雑な手順が必要であった解析対象のモデル化、実験計画法による要因解析・パラメータ設計などの設計早期段階における設計最適化作業が大幅に省力化できる。
【０１０７】
このように、本発明を用いれば、全ての設計因子について定量的な値がそろっていない設計早期段階でも、各因子の要因解析による感度解析を行うことが可能となる。従って、設計のボトルネックとなる設計因子を早期に検証することによりバックトラックが解消され、ひいては設計期間の短縮および製品開発コストの低減が実現される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る設計支援装置、設計情報管理装置および設計支援システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る設計支援装置、設計情報管理装置および設計支援システムの設計モデルの解析処理の手順を示すフローチャートである。
【図３】解析情報制御部２３が因子および水準を割り付ける直交表の一例を示す図である。
【図４】エディタ部１が提示するGraphic User Interface（GUI）の画面の一例を示す図である。
【図５】図４の画面で変数「Ｆ」をダイアログボックスにコピーする操作を説明する図だる。
【図６】ダイアログボックスでの短縮表示と詳細表示の切り替え動作を説明する図である。
【図７】図６の画面でダイアログボックスの短縮表示を選択した場合の画面を説明する図である。
【図８】図７の画面での数式の適用条件の入力操作を説明する図である。
【図９】図８の適用条件入力の際の、変数一覧表示からの変数のコピー操作を説明する図である。
【図１０】図９のダイアログボックスでの入力内容を数式一覧に登録する操作を説明する図である。
【図１１】数式中でテーブルを参照する場合の、テーブルを定義する外部ファイルへのリンク操作を説明する図である。
【図１２】解析情報制御部２３が出力する直交表割付メニューの一例を示す図である。
【図１３】図１２の直交表割付メニューからの直交表への入力操作を説明する図である。
【符号の説明】
１エディタ部
２設計情報サーバ
３ネットワーク
２１設計データ記憶部
２３解析情報制御部
２４数値解析エンジン部
２５計算手続き処理部
２６最適化エンジン部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a design support apparatus, a design information management apparatus, a design information editing method, a design support system, and a recording medium for storing a design information editing program. In particular, in a collaborative product design environment in which design information is shared by multiple users to design products, it is related to technology for realizing efficient product design by easily analyzing each design factor in the entire product. .
[0002]
[Prior art]
In recent years, design in mechatronics product design and the like has been increasingly complicated. Mechatronic products have enormous design factors, and the relationship between these design factors is complicated. For this reason, in general, a designer who has expertise in various fields such as machinery, thermodynamics, and materials cooperates with each other to perform a complex design for one product.
[0003]
In this so-called composite design, designers in each field input various design constraints as design knowledge, and create an analysis model suitable for a tool used for analysis of each design factor with which they are involved. Using these analysis models, one or more design factors were individually analyzed. By this analysis, design parameter values were obtained for each design factor that matched each characteristic value of the product, and design data was created.
[0004]
On the other hand, the design manager who manages the entire design work selects the main design factors from the design factors determined by each designer, sets the condition values for these design factors, and then analyzes the behavior of the entire product. Use various analysis tools. As a result of this behavioral analysis, each design factor was optimized.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, the conventional composite design has the following problems.
[0006]
As described above, the number of design factors is enormous, covers other fields, and the relationship between design factors is complex. In addition, at the early stage of design, it is not clear whether or not there is an interaction between these design factors. For this reason, it is often impossible to verify the performance of a product with practical accuracy unless it is actually at the later stage of design. Therefore, redesign (backtracking) frequently occurred.
[0007]
That is, each designer can analyze a design factor with which he is involved, for example, using a tool using a finite element method (hereinafter referred to as “FEM”). However, it has been difficult for each designer to perform complex analysis such as behavior analysis of the entire product at an early stage of design when design factors in other fields are unknown. Even if a designer creates a composite model for this composite analysis, details of design constraints other than the design factors with which he is involved are unknown. For this reason, the search space for the analysis of this complex model is very wide, and it has been impossible to perform practical accuracy analysis in a practical time.
[0008]
On the other hand, the design manager can use various tools for optimizing the enormous design factors that influence the performance of the product in the experiment and analysis for the behavior analysis of the entire product. However, as described above, in mechatronics product design, the design factors are enormous and cover many fields, and the relationship between the design factors is intricately intertwined. The design manager does not know in detail the design constraints of each of the enormous design factors and the presence or absence of interaction. For this reason, it has been difficult for a design manager to efficiently and comprehensively model complex analysis objects. Furthermore, even if it can be modeled, in various analyzes such as parameter analysis of the design factor, the design parameters are appropriately selected, and analysis is performed by giving appropriate condition values (levels) to these design parameters. It took a lot of effort and time to optimize the design factors. For this reason, it is more difficult to conduct behavior analysis and performance verification of the entire product as the design of a large-scale product increases.
[0009]
More specifically, in order for a designer to perform analysis based on FEM with an analysis tool represented by, for example, I-DEAS of US SDRC, product shape information is indispensable on the principle of FEM. is there. However, since the shape information of this product needs to be determined so as to satisfy various design constraints, it can often be determined only at the later stage of design.
[0010]
Here, the input of the product shape data itself can be saved by using various CAE tools. However, in order to generate a finite element model called a mesh model composed of three-dimensional elements for FEM from this product shape data, to properly define various constraint conditions and loads, etc. Requires a lot of designers' experience and engineering knowledge. Furthermore, in order to read the obtained analysis results, judge the engineering meaning, and to improve specific design information, the designer often depends on the experience and engineering knowledge of the designer. For this reason, there were few cases where useful information was obtained as an analysis result for a lot of time required for analysis. In addition, it is often in the initial stage of the design that the product shape has not been determined, which requires important decisions such as selection of design alternatives. For this reason, even if quantitative analysis accuracy is limited to some extent, a technique and environment are required that can easily perform sensitivity analysis of a huge amount of design factors in a practical time. However, it was difficult for each designer to perform sensitivity analysis of a huge number of design factors over the entire product using individual tools.
[0011]
In addition, by networking the design environment, design information such as CAD data and chart files input by each designer can be shared. By sharing this design information, a designer can access an analysis model created by another designer. However, it is difficult for a designer or design manager to analyze an analysis model created by another designer so as to conform to a specific analysis tool and obtain a desired condition value of a design factor. Furthermore, it was difficult to grasp each design factor of the analysis model created by other designers and to modify this analysis model in order to reflect the condition value of the design factor with which it is involved.
[0012]
As described above, according to the present invention, it is difficult to perform sensitivity analysis of a large number of design factors and product performance analysis for the entire product at an early design stage in the conventional composite design method. This has been done to solve the problem of frequent redoing.
[0013]
The purpose of this is to allow each designer to input design knowledge with only the design factors that he / she is involved in, and to edit each other's design knowledge at the early stage of design. The object is to provide a design support device, a design information management device, and a design support system that enable sensitivity analysis of each design factor and product performance analysis.
[0014]
Another objective is to allow each designer to easily set analysis conditions for an analysis engine that analyzes the sensitivity of design factors that affect the performance of the product. This is to easily optimize each design factor by practically performing it in a practical time.
[0015]
[Means for Solving the Problems]
A feature of the present invention for solving the above-described problem resides in that a plurality of users can mutually edit design knowledge that is arranged on a network and includes design constraint formulas. Furthermore, an analysis condition for analyzing the mathematical model derived from the mutually edited design knowledge is set in conjunction with the editing of the design knowledge.
[0016]
The first feature of the present invention for realizing such a function is that a design information editing unit that edits design information that is a mathematical expression that defines a design condition related to a design target, and a design factor group that is used for the mathematical expression can be arbitrarily selected. A design support apparatus comprising: an analysis condition setting unit that sets an analysis condition for analyzing the design information by selecting a design factor and inputting attribute information of the selected design factor Is to provide In addition, a mathematical expression that defines a design condition for a product to be designed is hereinafter referred to as a design constraint expression. The design factor includes design variables used in the design constraint equation.
[0017]
According to the above configuration, it is possible to analyze the sensitivity of each design factor by combining each design constraint expression input by a plurality of designers into a mathematical model and analyzing the behavior of this mathematical model according to the analysis conditions. For this reason, it is possible to easily optimize the design factors of the entire product while easily understanding not only the design factors with which each designer is involved, but also the design constraints input by other designers.
[0018]
In addition, a second feature of the present invention is that the design information editing unit further displays a list of any one or more of already input mathematical formula groups and design factor groups used for the mathematical formula groups. The display means is provided.
[0019]
According to the above configuration, it is possible to easily input / edit a new design constraint formula related to the design factor with which the designer is involved in association with the design constraint formula already input by another designer.
[0020]
A third feature of the present invention is that the analysis condition setting unit selects the design factor based on the list of design factors displayed by the design information display means.
[0021]
According to the above configuration, it is possible to easily set analysis conditions for a desired design factor in conjunction with editing of design model information such as a design constraint equation and a design factor.
[0022]
In addition, a fourth feature of the present invention is that the design information display means displays the design factor corresponding to the designated location from the formula group or design factor group displayed in the list. A display control means capable of switching to a design factor description or a shortened design factor description indicating the contents is provided.
[0023]
According to the above configuration, the designer can display the design constraint name and design constraint expression that indicate the design factor expression and the design factor expression that have already been entered as necessary Appropriately shortened design factor names can be appropriately displayed in a simplified or detailed manner, and their contents can be grasped.
[0024]
In addition, a fifth feature of the present invention is that the design information display means is configured to design an arbitrary design factor designated from the list of design factors displayed in the list to form a new mathematical expression in an input area. An input auxiliary means for automatically inputting as a factor is provided.
[0025]
According to the above configuration, the designer can easily input a new design constraint expression by using the design factor that has already been input.
[0026]
The sixth feature of the present invention is that it further includes an analysis information presenting unit for presenting numerical analysis result information relating to the design factor selected in the design information.
[0027]
According to the said structure, each designer can grasp | ascertain the bottleneck of the design factor which self participates at an early stage, and can change a design.
[0028]
A seventh feature of the present invention is that the design information further includes one or more of table information and chart information related to a design object.
[0029]
According to the above configuration, various data can be reflected in the analysis model in association with the rough design constraint mathematical formula having no analysis tool dependency.
[0030]
Further, an eighth feature of the present invention is that the analysis condition setting unit inputs the design factor to be analyzed and the level of the design factor to the orthogonal table based on the experimental design method. The point is to set conditions.
[0031]
According to the above configuration, it is possible to easily analyze the sensitivity of design factors in practical time even at the early stage of design by deriving numerical trends of each design factor by converging a huge solution space of the product model. Can do.
[0032]
According to a ninth feature of the present invention, a design information storage unit that stores design information that is accumulated by external input and stores design information that defines design conditions related to a design object, and a mathematical model is derived from the design information. A mathematical model generation unit; and an analysis information control unit that generates design factors to be analyzed in the design information and attribute information of the design factors as analysis conditions of the derived mathematical model. The design information management device is provided.
[0033]
According to the above configuration, the design constraint equations input by a plurality of designers can be combined into a mathematical model, and the behavior of this mathematical model can be analyzed according to the analysis conditions to analyze the sensitivity of each design factor. For this reason, it is possible to easily optimize the design factors of the entire product while easily understanding not only the design factors with which each designer is involved, but also the design constraints input by other designers.
[0034]
The tenth feature of the present invention is that the design factor is further calculated using an analysis unit that numerically analyzes the mathematical model according to the analysis condition, and an analysis result output by the analysis unit based on the analysis condition. And a design factor optimization unit for optimization.
[0035]
According to the above configuration, the optimum design condition can be easily derived based on the analysis result of the mathematical model.
[0036]
In addition, according to an eleventh feature of the present invention, the design information management device further includes a model conversion unit that converts the mathematical model derived by the mathematical model generation unit into an analysis model that can be analyzed by the analysis unit; It is in having.
[0037]
According to the above configuration, the generated mathematical model can be selectively analyzed by various analysis engines according to the analysis purpose.
[0038]
A twelfth feature of the present invention is that the analysis information control unit uses, as the analysis condition, a predetermined orthogonal table having design factors to be analyzed and levels of the design factors based on an experimental design method. There is a point to set.
[0039]
According to the above configuration, by converging the space of the huge factor level that the product model can take into the number of realistic combinations, and deriving the numerical trend of each design factor, it is possible to use it in practical time even in the early stage of design. The sensitivity of design factors can be easily analyzed.
[0040]
A thirteenth feature of the present invention is a design support system comprising a plurality of design information editing devices and a design information management device connected to the plurality of design information editing devices via a network. The information editing apparatus includes a design information editing unit that edits design information including a mathematical expression that defines a design condition relating to a design target, and an arbitrary design factor selected from a group of design factors used in the mathematical expression and the selected design factor An analysis condition setting unit for setting an analysis condition for analyzing the design information by inputting the attribute information of the design information, and the design information management device is based on mutual input from the plurality of design information editing devices. A design information storage unit that stores the design information that is accumulated and includes the mathematical formula; a mathematical model generation unit that derives a mathematical model from the design information; and An analysis information control unit that generates a design factor to be analyzed in the design information and attribute information of the design factor as analysis conditions of the derived mathematical model based on mutual input from a meter information editing device The point is to provide a design support system characterized by that.
[0041]
According to the above configuration, it is possible to analyze the sensitivity of each design factor by combining each design constraint expression input by a plurality of designers into a mathematical model and analyzing the behavior of this mathematical model according to the analysis conditions. For this reason, it is possible to easily optimize the design factors of the entire product while easily understanding not only the design factors with which each designer is involved, but also the design constraints input by other designers.
[0042]
Furthermore, a fourteenth feature of the present invention is a design information editing method for editing design information, a design information editing step for editing design information consisting of mathematical formulas that define design conditions relating to a design object, and the formula information editing step. An analysis condition setting step for setting an analysis condition for analyzing the design information by selecting an arbitrary design factor from a group of design factors and inputting attribute information of the selected design factor. The feature is to provide a design information editing method.
[0043]
According to the above configuration, the design constraint equations input by a plurality of designers can be combined into a mathematical model, and the behavior of this mathematical model can be analyzed according to the analysis conditions to analyze the sensitivity of each design factor. For this reason, it is possible to easily optimize the design factors of the entire product while easily understanding not only the design factors with which each designer is involved, but also the design constraints input by other designers.
[0044]
According to a fifteenth feature of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium storing a design information editing program for editing design information. An analysis condition for analyzing the design information is set by selecting an arbitrary design factor from the design factor group used in the information editing process and the formula and inputting attribute information of the selected design factor. The present invention provides a computer-readable recording medium for storing a design information editing program characterized by including an analysis condition setting process.
[0045]
According to the above configuration, the design constraint equations input by a plurality of designers can be combined into a mathematical model, and the behavior of this mathematical model can be analyzed according to the analysis conditions to analyze the sensitivity of each design factor. For this reason, it is possible to easily optimize the design factors of the entire product while easily understanding not only the design factors with which each designer is involved, but also the design constraints input by other designers.
[0046]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. This embodiment provides a function that allows a plurality of users to interactively edit product design constraints and analysis conditions for design factor analysis.
[0047]
FIG. 1 is a block diagram showing functional configurations of a design support apparatus, a design information management apparatus, and a design support system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the design support system according to the present embodiment is connected to an editor unit 1 that edits design information, and each editor unit 1 via a network 3, and the edited design information will be described later. Calculate the combination of design factor levels (condition values) in the analysis based on the design of experiments, perform numerical analysis of each design factor according to the obtained analysis conditions, perform factor effect analysis and parameter design, and optimize It is comprised from the design information server 2 which presents a guideline.
[0048]
The design information server 2 further includes a design data storage unit 21, an analysis information control unit 23, a numerical analysis engine unit 24, a calculation procedure generation processing unit 25, and an optimization engine unit 26.
[0049]
The editor unit 1 is arranged on the client side on the network, and accesses the design information server 2 via, for example, the WWW. Using the editor unit 1, the user inputs various design data as design knowledge into the design data storage unit 21. The design data input by the user is input as a simple mathematical design level design constraint expression that does not depend on various tools. The design data may be configured to include table data and chart data. The editor unit 1 can appropriately present and edit already edited design data to each user. The editor unit 1 displays the analysis result output from the numerical analysis engine unit 24 via the analysis information control unit 23. Each editor unit 1 used by a user who is a designer in each field can share and edit the design data storage unit 21 via a graphic user interface. The editor unit 1 corresponds to a design support apparatus including a design model information editing unit, an analysis condition setting unit, and an analysis information presentation unit in the claims.
[0050]
The design data storage unit 21 stores design data input from a plurality of users as a database on the design information server side. The design data storage unit 21 maintains the consistency of the input design constraint data. In addition, the contents of design data in the database are displayed as appropriate to a plurality of client-side users to enable information sharing. The design constraint data input by the editor unit 1 is finally mathematically modeled as simultaneous equations and is output to the numerical analysis engine unit 24 described later for performance prediction analysis. The design data storage unit 21 corresponds to the design model information storage unit and the mathematical model generation unit in the claims. Alternatively, the mathematical model generation process from the design constraint data performed by the mathematical model generation unit may be configured as a part of the numerical analysis engine unit 24 as necessary.
[0051]
The analysis information control unit 23 extracts each design factor that is input to the design data storage unit 21 and included in the generated mathematical model, and edits and manages the analysis conditions of the extracted design factor. The user uses the editor unit 1 as an analysis condition to the analysis information control unit 23 to analyze the design factor to be analyzed, the level value that is the condition value of the design factor, and the type of the design factor as necessary. Set. The analysis conditions are set based on, for example, a generally known experimental design method. The analysis information control unit 23 functions as a pre-processor and a post-processor of the numerical analysis engine unit 24.
[0052]
The experimental design is a technique used to efficiently optimize many factors that affect the performance of products through experiments and analysis. The procedure for using the experimental design method is detailed in “Introduction to the Experimental Design Method” (written by Yasutoshi Hagio, published by the Japanese Standards Association). As software that supports the use of this experimental design method, "Ripses" developed by Ricoh Co., Ltd. and "Anova" released by the Japanese Standards Association are known.
[0053]
In the experiment design method, first, the user selects a factor that is considered to be important in design from each design factor displayed in a list on the editor unit 1. These selected factors are assigned factor types such as control factors, signal factors, and error factors. The control factor is a factor that can be controlled and controlled by the designer. On the other hand, the error factor is a factor for representing various environmental conditions and error factors in the analysis of the control factor. The signal factor is an input factor when analyzing output characteristics with respect to changes in input.
[0054]
The user then assigns each factor to a given orthogonal table. For example, as shown in FIG. 3, the orthogonal table is a table describing a combination pattern of level values which are condition values that can be taken by each factor. In this orthogonal table, for each level of a factor, combinations of level values of other factors are always defined the same number of times. For this reason, it is possible to analyze the factor effects (main effects and interaction effects) specific to each factor defined in the orthogonal table by using the property that the influence of other factors acts uniformly on the factor to be analyzed. it can. Originally, in factor analysis, it is necessary to take factors to be evaluated at the same time, analyze all combinations of the levels of these factors, and evaluate the factor effect of each factor. This orthogonal table can be used to reduce the analysis pattern in this factor analysis and narrow the search space. Although the level effect of one factor may differ depending on what the level of another factor is, the combination effect that occurs specifically for the combination of levels between these factors is referred to as an interaction. The main effect is the average effect of each factor level on this interaction.
[0055]
The orthogonal table contains L ₁₈ (6 ¹ × 3 ⁶ ), L ₁₈ (2 ¹ × 3 ⁷ ), L ₈ (2 ⁷ ), L ₁₆ (2 ¹⁵ ), L ₂₇ (3 ¹³ ), L ₃₆ (2 ¹¹ × 3 ¹² ) And other experimental design methods. From these orthogonal tables, the user can select an appropriate orthogonal table for the analysis of the desired design factor, such as the number of factors, the number of levels, and whether to perform factor effect analysis or robustness evaluation by parameter design. Select by considering the type. Alternatively, based on the analysis conditions such as the number, type, and level value of the design factors input by the user to the analysis information control unit 23, the analysis condition control unit 23 selects the optimal orthogonal table and presents it to the user. Also good.
[0056]
This orthogonal table determines the combination of factor levels when performing a predetermined number of analyses. For example, L ₁₈ (6 ¹ × 3 ⁶ In the orthogonal table of), a combination of factor levels is determined by a combination of one type of factor having a maximum of six levels and six types of factors having three levels. To simply experiment or analyze all of these combinations, ¹ × 3 ⁶ = 4374 combinations are analyzed. On the other hand, from the standpoint of ignoring the interaction between each factor, ₁₈ (6 ¹ × 3 ⁶ If the orthogonal table of) is used, factor analysis of each factor can be performed by 18 kinds of experiments or analysis trials. Alternatively, even when performing analysis in consideration of robustness against noise including interaction, it is possible to perform factor analysis and parameter design of each factor by (18 × number of error factor levels) experiments or analysis trials. Therefore, the influence of each factor on the design can be quantitatively evaluated efficiently in a short time.
[0057]
The numerical analysis engine unit 24 acquires a mathematical model having no tool dependency, which is constructed based on the input of the design constraint data from the editor unit 1, and analyzes the factor level determined by the analysis information control unit 23 as an analysis condition As a mathematical engine that analyzes the behavior of mathematical models.
[0058]
As a design constraint pattern that frequently appears in product design, the second-order ordinary differential equation is used as a basic equation, each constant of the equation has various nonlinearities, and its characteristics are given in the form of mathematical formulas and tables. Many. Design information related to these designs is collected and centralized by the editor unit 1 and is mathematically modeled.
[0059]
The numerical analysis engine unit 24 converts the mathematical model into a format that can be handled by the numerical analysis engine unit 24, such as simultaneous equations and interpolation functions, and analyzes the behavior of the mathematical model. In general, there are two types of analysis: an algebraic solution that algebraically simplifies mathematical formulas and a numerical solution that divides the analysis time into minute times and numerically integrates to obtain a numerical solution. Usually, analysis is performed. However, the numerical solution method is often more suitable for a complicated model including complicated nonlinearity and conditional branching as in design information. The numerical analysis engine unit 24 easily derives the relative numerical tendency of each design factor. Therefore, the user can obtain an engineeringly sufficient amount of information as a product design guideline. The numerical analysis engine unit 24 corresponds to the analysis unit in the claims.
[0060]
The calculation procedure generation processing unit 25 converts the obtained mathematical model into an analysis model that conforms to specific rules such as the syntax used by the numerical analysis engine unit 24, the type of operation that can be handled, the algorithm of the procedure, and the like. The calculation procedure generation processing unit 25 corresponds to the model conversion unit in the claims.
[0061]
Based on the analysis result obtained by the numerical analysis engine unit 24, the optimization engine unit 26 calculates an optimal design factor value in accordance with the characteristic value of the product. By optimizing this design factor, the user can obtain an optimum design guideline at an early stage of design. The optimization engine unit 26 corresponds to the design factor optimization unit in the claims.
[0062]
Next, the hardware configuration of the design support apparatus and the design information management apparatus in this embodiment will be described. The design support apparatus and the design information management apparatus according to the present invention are mounted on various computers such as a workstation, a general-purpose computer, a PC, and various portable information terminals. The design support apparatus according to the present invention forms an editor unit 1 arranged on the client side in FIG. On the other hand, the design information management apparatus forms the design information server 2 in FIG. These clients and servers form a design support system via the network 3.
[0063]
Each computer includes a CPU, a data memory, a program memory, a hard disk, an external disk drive mechanism, a communication interface, and an input / output unit. The CPU implements the present embodiment by controlling and executing software that implements the design support apparatus and the design information management apparatus.
[0064]
It should be noted that a program for realizing various processes of design support and design information management according to the present invention can be stored in various recording media. The present invention is implemented by reading such a recording medium by a CPU of a computer having the above hardware and executing the program. Here, the recording medium includes, for example, a semiconductor memory, a magnetic disk (floppy disk, hard disk), an optical disk (CD-ROM, DVD, etc.), and all devices capable of recording a program. Furthermore, the program may be distributed through various communication means such as a network.
[0065]
This embodiment is configured as described above, and the flow of the processing will be described in order with reference to FIGS.
[0066]
First, a user such as a designer or an expert who is involved in the design uses the editor unit 1 to input various information and expertise related to the product to be designed as design data (design information) (S10). At the time of this input, the editor unit 1 switches and displays a plurality of screens using, for example, an Internet browser. The user inputs design data or the like on these screens, or browses / edits design data input by other users. Specifically, each user on the client side connects to the design information server 2 via, for example, an Internet browser. Next, the user inputs design data from a keyboard on the client side into a dialog box provided on a graphic screen provided using a technology such as HTML (Hyper Text Markup Language) or CGI (Common Gateway Interface). Alternatively, electronic files such as design documents and diagrams are uploaded to the design information server 2.
[0067]
The design data information is transmitted to the design data storage unit 2 and constructed as a database (S20). Here, the design data includes a design constraint formula and a table related to product performance. The user adds / edits design data as appropriate while browsing design data such as design constraint formulas already input by other users. Specifically, for example, it is assumed that the mechanism designer has already input the equation of motion of the product. Next, a thermal analysis specialist adds a thermodynamic equation for the temperature dependence of the spring constant used in this equation of motion. At this time, the expert of thermal analysis can easily browse the already input equation of motion from the editor unit 1. For this reason, an expert in thermal analysis can add a thermodynamic equation while paying attention to the uniformity of variable names used in the equation of motion including the spring constant.
[0068]
Through the above-described procedure, a mathematical model capable of inputting / complementing design data in cooperation with a plurality of experts and predicting product behavior from the final design information is processed from the design data storage unit 21 by background processing. Etc. (S30). For example, if the mathematical model consists of simultaneous equations centered on differential equations on the time axis, the numerical response can be obtained by performing numerical analysis by integrating and solving the simultaneous equations of the mathematical model on the time axis. I can know. Thereby, a product behavior can be evaluated easily.
[0069]
Here, the design information input procedure shown in step S10 of the flowchart of FIG. 2 performed by the design information editing method according to the present embodiment will be described in detail with reference to the screens of FIGS.
[0070]
FIG. 4 shows an example of a GUI (Graphic User Interface) provided by the editor unit 1 of the design support apparatus according to this embodiment. In FIG. 4, other users have already entered three design constraints (F1, F2, F3) in the formula list (F9). In the variable list (F10) located at the bottom of the formula list, the variables used in these three formulas are listed together with the definitions of the variables (F4 to F8).
[0071]
A part or all of the mathematical expression list and variable list is indicated by clicking a shortened display / detailed display switching icon on the upper right of each box or the like (hereinafter simply referred to as “click”), thereby displaying the shortened display. / Detailed display can be switched arbitrarily.
[0072]
In the mathematical expression list of FIG. 4, since the shortened display is selected, the meaning content of the variable of each mathematical expression is not displayed. On the other hand, in the variable list of FIG. 4, since detailed display is selected, the definition of the variable is displayed together with each variable. Similarly, in the input box (dialog box) of FIG. 6, since detailed display is selected (F20), the equation F = i × B × l is decoded (F21). For this reason, the meaning content of the equation can be easily grasped.
[0073]
Next, a procedure for a user who is a designer in another field to add a mathematical expression as a new design constraint will be described. First, the user accesses the design information server 2 using an Internet browser (web browser) and opens the GUI shown in FIG. 4 in the editor unit 1 on the client machine. The user can confirm whether or not information related to the design formula that the user intends to input has been input by appropriately browsing the formula list and variable list of FIG. Here, the user recognizes that his / her formula is a formula related to the defined formula (F1) relating to F with reference to the formula list in FIG. In this case, as shown in FIG. 5, the designer selects (F11) by clicking F from the variable list (F10), and then clicks a reference icon on the right side of the variable list. By these operations, as shown in FIG. 5, the variable F is copied to the input box by the system (F13). Alternatively, dragging and dropping F from the variable list (F10) to the input box similarly copies the variable F to the input box by the system.
[0074]
Next, the designer can edit the expression for F in the input box as shown in FIG. When editing this formula, the designer can easily edit the formula by the same operation as the scientific calculator by using various function icons arranged at the top of the GUI.
[0075]
Each mathematical expression can have a logical expression or the like as an application condition. As shown in FIG. 8, in the case of these logical expressions, when the designer clicks the application condition icon (F23) at the upper right of the input box, a new input box is opened in the input box (F24). As shown in FIG. 9, the user inputs a conditional expression in this new input box (F25). In order to input these conditional expressions, it is easy to input the conditional expressions by appropriately using icons (F26) such as “IF”, “ELSE”, “AND”, “OR”, etc. in the upper right of the drawing. As shown in FIG. 10, when the user clicks the registration icon (F28) on the left of the input box after inputting the application condition, the entered mathematical expression with the conditional expression is registered in the mathematical expression list (F27).
[0076]
Here, not only mathematical formulas but also table data and chart data are input to the design data storage unit 21 as design data. In the list of mathematical expressions in FIG. 11, the Young's modulus E (F29) refers to, for example, the file “Resin 1234 Young's modulus.xls” (F30) of spreadsheet software “EXCEL” of Microsoft Corporation as a data table. In other words, the Young's modulus E formula compares the argument temp of Young's modulus E with the value in the first column (F31), and also uses interpolation / extrapolation as necessary, and the Young's modulus in the second column at the matching temperature. It is defined to substitute the value of the rate (F32) into E. When the user selects “resin 1234 Young's modulus.xls” in the mathematical expression list by, for example, an operation such as double-clicking, the system activates “EXCEL” and displays the file contents of the selected file name. For this reason, the user can browse the contents of the file as another window on the same screen.
[0077]
Next, following the database construction (S20), the user uses the design data stored in the design data storage unit 21 through the editor unit 1 to perform design optimization analysis. Specifically, first, the user calls an editing screen presented by the analysis information control unit 23 via the editor unit 1. On the editing screen for setting the analysis conditions, the user browses the design data input to the design data storage unit 21, in particular, a list of variables that are design factors to be optimized. From these listed variables, the user selects, as an evaluation target factor, a variable to be subjected to factor combination calculation processing, which is an input for analysis based on the above-described experimental design (S40). As a selection criterion for this variable, for example, it is necessary to obtain a design plan decision guideline by conducting a sensitivity analysis of factors at an early stage because it is predicted that it will have a large impact on product performance, or because it is particularly difficult to change in the later stage A certain variable or the like may be preferentially selected. Note that the number of factors and the number of levels that can be assigned in the design of experiment vary depending on the orthogonal table used. The orthogonal table may be selected by the user, or the design support apparatus according to the present embodiment automatically selects the optimal orthogonal table based on the evaluation target design factor determined in step S40 and the number of levels. It may be presented to the user. Next, the user assigns a level to the selected orthogonal table (S50).
[0078]
Referring to FIG. 3, the level assignment to this orthogonal table is expressed as L ₁₈ (2 ¹ × 3 ⁷ This will be described in detail using an example using an orthogonal table called “”. Where L ₁₈ (2 ¹ × 3 ⁷ The notation ") means that a combination of a maximum of two levels of factors and a maximum of seven sets of three levels of factors are combined in this orthogonal table to determine a combination of factor levels in 18 analyzes. In addition to this combination, a method of reducing the number of levels of a specific factor or a predetermined device ₁₈ (2 ¹ × 3 ⁷ ) ₁₈ (6 ¹ × 3 ⁶ ), Etc. have been established in the design of experiments, and by using these methods, the flexibility of determining factor combinations can be expanded, but the description thereof is omitted here.
[0079]
For example, factor No. Two kinds of level values are given to the factor 1 (variable name A). As shown in FIG. Analysis No. 1 1 to 9 are assigned one (“1”) of the two predetermined level values. On the other hand, analysis no. The other level value (“2”) is assigned to 10-18. Other factor Nos. 2 to 8 are given three standard values. These factor Nos. Values of 3 levels are assigned to 2 to 8 as analysis conditions according to the orthogonal table.
[0080]
As described above, when the level value is assigned to the factor according to the orthogonal table, the factor effect specific to each factor with respect to a certain characteristic value can be statistically extracted. For this reason, relative sensitivity analysis of each design factor in product design data can be performed. Therefore, a design factor that becomes a bottleneck can be corrected at an early stage of design.
[0081]
For example, two types of error factors are prepared for each of the 18 sets of analysis numbers in FIG. 3 and combined into each of the 18 sets, so that a total of 18 × 2 = 36 types of analysis can be performed. By further analyzing the combination with this error factor, so-called parameter design can be implemented. This parameter design is a technique for evaluating sensitivity to errors of each design factor, that is, robustness, in order to stabilize product performance.
[0082]
Here, the procedure for setting analysis conditions when performing the factor effect analysis based on the experimental design method of the mathematical model shown in steps S40 and S50 of the flowchart of FIG. 2 performed by the design information editing method according to the present embodiment is shown in FIG. This will be described in detail with reference to the screen of FIG.
[0083]
FIG. 12 is an example of the orthogonal table allocation menu screen. The designer clicks a menu screen switching icon (not shown) in the editor unit 1. By this click, the analysis information control unit 23 outputs the orthogonal table allocation menu screen shown in FIG. 4 to 13 described above are, for example, a child screen of a Windows application, and the menu screen switching icon is arranged in the main screen window.
[0084]
In FIG. 12, the user must first select the orthogonal table type. The selection of this orthogonal table is determined by the number of factors used for sensitivity analysis and the number of levels of each factor. If the orthogonal table to be selected by the user is obvious, the user may select the target orthogonal table directly from the selection box (F40). On the other hand, if not, the user inputs the number of factors (F43) and the number of levels of factors (F42) used for sensitivity analysis in the automatic selection box (F41) and clicks the automatic selection icon (F44). . From the inputted number of factors (F43) and factor levels (F42), the analysis condition control unit 23 automatically selects an optimal or closest orthogonal table. Alternatively, if a uniquely optimal orthogonal table cannot be selected, an error message is displayed to prompt the user to input again.
[0085]
When the type of orthogonal table is selected by any of the above means, the analysis information control unit 23 displays an orthogonal table for assigning analysis conditions as shown in the upper right of FIG. 12 (F45). In the example of FIG. 12, according to the input of four 2-level factors and one 3-level factor in the automatic selection box (F41), L ₈ (2 ⁷ L which is an application of ₈ (2 ^Four × 4 ¹ ) Is selected as the closest orthogonal table. Next, the designer ₈ (2 ^Four × 4 ¹ The dummy (pseudo-level) position setting (F46) necessary for assigning the three-level factor to the factor for the four-level factor included in) is performed. In FIG. 12, originally L ₈ (2 ^Four × 4 ¹ ) Represents an example (F47) in which the 1-2-3-2 type dummy position setting in which the level 2 is assigned instead of the level 4 in the level 1 to 4 in the item of the factor name A in FIG. This dummy position setting is performed as necessary in order to adapt the selected analysis target factor / number of levels to the selected orthogonal table.
[0086]
The user then selects a factor to be assigned to the orthogonal table. Specifically, the variable m (F48) is selected from the variable selection box (F49) and sent to the level value input box (F50). The user inputs the factor number A so that the variable m is assigned to the factor A of the orthogonal table (F51). By inputting the factor number, the analysis information control unit 23 automatically opens input boxes for three levels (F52, F53, F54). The user inputs the level values 0.005, 0.0055, and 0.006 in these level 1 to 3 input boxes, respectively.
[0087]
After these inputs, as shown in FIG. 13, when the designer clicks the “input to orthogonal table” icon (F 55), the analysis information control unit 23 assigns the variable m to the factor A in the upper right orthogonal table.
[0088]
By repeating the above operation for the factors B to E, the assignment to the orthogonal table is completed. When the allocation to the orthogonal table is completed, the user clicks the “Orthogonal Table Allocation Complete” icon (F56) at the lower right corner of FIG. With the above procedure, the processing of steps S40 and S50 in FIG. 2 is completed.
[0089]
Returning to FIG. 2, next, the set of 18 factor levels determined in this way is substituted into the mathematical model constructed in step S30 (S60). The numerical analysis engine unit 24 repeatedly performs numerical analysis sequentially for each of the 18 factor level sets as many as the number of input factor levels (S60 to S100).
[0090]
When performing this numerical analysis, the numerical analysis engine unit 24 may not be able to directly perform numerical analysis by simply substituting the values of factors into the simultaneous differential equations as mathematical models. This is because there are differences inherent in each numerical analysis engine in the syntax of the numerical analysis engine, the types of operations that can be handled, the procedure method, and the like. The calculation procedure generation processing unit 25 eliminates the difference unique to each numerical analysis engine. The calculation procedure generation processing unit 25 converts the mathematical model into an input expression that can be processed by the numerical analysis engine unit 24 when the mathematical model is transferred from the design data storage unit 21 to the numerical analysis engine unit 24.
[0091]
For example, the designer unconsciously
Left side = right side
Is entered. However, depending on the numerical analysis engine, the so-called mathematical expression “=”
a. Assign the right side to the left side
b. Test whether the left and right sides are equal
c. Function definition
The user may need to explicitly indicate the distinction to the numerical analysis engine. In order to make these distinctions, the numerical analysis engine unit 24 performs a. B. C. For each
a. =
b. ==
c. : =
Suppose that the notation is defined as follows. In such a case, it is necessary to determine the intention of the input person and assign it to an appropriate notation. Here, when the engineering numerical analysis has its main use as in this embodiment, the user often describes an equal sign as “: =” at the stage of describing the design constraint. On the other hand, it can be determined that “=” should be clearly used in the stage of assigning the level value to the mathematical model in step S60.
[0092]
Alternatively, in the case where the mathematical model is composed of a large-scale simultaneous equation, if numerical processing is not successful unless it is input to the numerical analysis engine unit 24 after deleting the algebraically redundant variables once from the mathematical model, Or processing efficiency may fall.
[0093]
The calculation procedure generation processing unit 25 converts the mathematical model so as to conform to the specific rules used in the numerical analysis engine unit 24. This expands the types and scales of mathematical models that can be analyzed. Further, when the type of the numerical analysis engine unit 24 is changed, it is only necessary to change the calculation procedure generation processing unit 25 to be compatible with the new numerical analysis engine unit 24, and other components are changed. There is no. For this reason, the numerical analysis engine unit 24 can be replaced quickly and with minimal effort in accordance with the desired analysis characteristics.
[0094]
In addition, when the mathematical model conversion process cannot be automatically determined by the calculation procedure generation processing unit 25, for example, an algorithm may be provided that prompts the user to select by displaying options on the editor unit 1. Good.
[0095]
Next, since 18 kinds of analysis results are obtained in steps S10 to S100 described above, these analysis results are statistically processed based on the experimental design method (S110). In this embodiment, the sensitivity (main effect) that each factor has on the characteristic value is analyzed. Or when implementing the above-mentioned parameter design, the robustness with respect to an error factor is evaluated by step S110 as S / N ratio.
[0096]
The characteristic value used for evaluating the analysis result is classified as a desired characteristic when it is preferable that the characteristic value is as large as possible without taking a negative value. On the other hand, the characteristic value is classified as a desired characteristic when smaller negative values are preferable, and as a desired characteristic when closer to a specific target value is desired. In addition, when performing parameter design, the calculation method of the S / N ratio for evaluating the robustness is different in each of the three processing methods. For this reason, when parameter design is performed, the user instructs classification of the characteristic values through the editor unit 1. Since the subsequent statistical processing such as analysis of variance test is widely known as the experimental design method, particularly the Taguchi method, detailed description thereof will be omitted.
[0097]
Since the main effect of each factor is obtained quantitatively by the processing up to step S110, the optimization engine unit 26 evaluates an optimum design guideline using these analysis results (S120). For example, when the characteristic value is a desired characteristic, the optimization engine unit 26 may select a factor level that increases the characteristic value for all the factors. On the other hand, there is a case where the level of a certain factor is 3 levels or more and the tendency is not uniquely determined, that is, there is a complex characteristic having a maximum or minimum. In such a case, the optimization engine unit 26 can approximate the obtained factor effect to, for example, a spline curve and derive a design optimization guideline by numerically analyzing the maximum or minimum value. Many other existing mathematical techniques can be used, but will not be described in detail here. The optimized set of design factors is appropriately displayed as analysis result data in the editor unit 1 via the analysis information control unit 23.
[0098]
According to the present embodiment, the following effects can be obtained.
[0099]
The design data storage unit 21 collects and shares design data as design knowledge of each designer via the editor unit 1. These design data are interactively edited by each user through the network, and are stored as a lumped constant model having no tool dependency by the design data storage unit 21.
[0100]
The analysis information control unit 23 interactively sets the analysis information by assigning factors to the orthogonal table of each designer via the editor unit 1. The analysis information control unit 23 optimizes the design factor using the optimization engine unit 26 based on the analysis result from the numerical analysis engine unit 24.
[0101]
For this reason, each designer seamlessly exchanges design data input by other designers without having detailed knowledge of design factors that other designers are involved in. It is possible to easily analyze the sensitivity of the design factor in the entire product while only being aware of the design constraints input by other designers. Therefore, the relative importance of each design factor can be evaluated even at an early stage of design when not all quantitative values are available for all design parameters, and the bottleneck design factor can be recognized early. it can.
[0102]
In addition, each designer can add / edit design data in cooperation with each other, and when detailed analysis results by FEM etc. and further experimental data by prototypes are obtained, these are input, As the amount of design information added to the design database increases, the accuracy of the mathematical model improves. Furthermore, even if a certain design factor is corrected based on the result of the sensitivity analysis, it is sufficient to reflect this correction in the formula of the design factor of the centralized mathematical model (mathematical model). For this reason, the designer in charge of other design factors does not need to be aware of this, and the efficiency at the time of design change is greatly improved.
[0103]
In addition, the design manager can easily perform behavior analysis and performance analysis of the entire product without grasping various design constraints in detail.
[0104]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the following effects can be obtained.
[0105]
In other words, the present invention allows each designer to edit the design constraint equations mutually while easily understanding not only the design factors that each designer is involved in but also the design constraints input by other designers. And provide a function to make a centralized mathematical model. It also provides a function for each designer to interactively set analysis conditions for sensitivity analysis of design factors that he / she participates in the analysis engine in conjunction with design constraint formula editing. Therefore, at an early stage of product design, sensitivity analysis of each design factor and product performance analysis in the entire product can be easily performed in a practical time using a rough mathematical model.
[0106]
Accordingly, even among geographically distributed design teams, so-called distributed collaborative design is promoted by collecting and sharing design information on the network. Also, by directly integrating the information input from the editor with the analysis information control unit and numerical analysis engine unit, modeling of analysis objects that previously required complicated procedures, factor analysis and parameter design using experimental design methods Design optimization work at the early design stage such as can be greatly saved.
[0107]
As described above, by using the present invention, it is possible to perform sensitivity analysis by factor analysis of each factor even in an early design stage in which quantitative values are not available for all design factors. Accordingly, by quickly verifying design factors that become a design bottleneck, backtracking can be eliminated, and as a result, the design period can be shortened and the product development cost can be reduced.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing functional configurations of a design support apparatus, a design information management apparatus, and a design support system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a design model analysis processing procedure of the design support apparatus, the design information management apparatus, and the design support system according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an orthogonal table in which an analysis information control unit 23 assigns factors and levels.
FIG. 4 is a diagram showing an example of a Graphic User Interface (GUI) screen presented by the editor unit 1;
5 is a diagram for explaining an operation of copying a variable “F” to a dialog box on the screen of FIG. 4;
FIG. 6 is a diagram for explaining a switching operation between a shortened display and a detailed display in a dialog box.
7 is a diagram illustrating a screen when a shortened display of a dialog box is selected on the screen of FIG. 6. FIG.
FIG. 8 is a diagram for explaining an input operation of application conditions for mathematical formulas on the screen of FIG. 7;
9 is a diagram for explaining a variable copying operation from the variable list display at the time of application condition input of FIG. 8; FIG.
10 is a diagram illustrating an operation of registering input contents in the dialog box of FIG. 9 in a mathematical expression list.
FIG. 11 is a diagram illustrating a link operation to an external file that defines a table when referring to the table in a mathematical expression;
12 is a diagram illustrating an example of an orthogonal table allocation menu output by an analysis information control unit 23. FIG.
13 is a diagram for explaining an input operation to an orthogonal table from the orthogonal table allocation menu of FIG. 12;
[Explanation of symbols]
1 Editor part
2 Design information server
3 network
21 Design data storage
23 Analysis information control unit
24 Numerical analysis engine
25 Calculation Procedure Processing Department
26 Optimization Engine Department

Claims

A design information editing section for editing a design constraint formula consisting of mathematical formulas that define design conditions related to a design target;
A transmission unit that transmits the edited design constraint expression to a server;
One or more of the design constraint formula group stored in the server and the design factor group used in the design constraint formula group are displayed in a list so as to be editable , and the design factor group displayed in the list is instructed. A design information display unit that automatically inputs the arbitrary design factor as a design factor constituting the new mathematical expression in the input area ;
Based on the list of design factors displayed by the design information display unit displayed from the design factor group used in the mathematical formula, an arbitrary design factor is selected and the factor type of the selected design factor is input. Thus, a design support apparatus, comprising: an analysis condition setting unit that sets an analysis condition for a mathematical model generated by combining the plurality of design constraint equations received by the server.

The design information display means includes
Display control capable of switching and displaying the design factor corresponding to the designated place from the list-displayed mathematical formula group or design factor group to a design factor description or a shorted design factor description indicating the contents of the design factor The design support apparatus according to claim 1, further comprising: means.

The design support apparatus further includes:
Design support apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that it comprises an analysis information presentation unit that presents the results of numerical analysis information about the selected design factor in the design information.

Said design information further table information about the design object, the design support apparatus according to claim 1, 2 or 3, characterized in that it comprises any one or more of the chart data.

The analysis condition setting unit
Based on experimental design, according to claim 1, 2, 3 or 4, characterized in that for setting the analysis condition by inputting the level of design factors and the design factors should be analyzed with respect to the orthogonal table The design support apparatus described in 1.

A design information storage unit that stores a design constraint formula that is transmitted from the client device and includes a formula that defines a design condition for a design target;
A transmission unit that transmits design information display data that allows the client device to display a list of any one or more of the stored design constraint equation group and the design factor group used in the design constraint equation group to the client device When,
A mathematical model generation unit for deriving a mathematical model by coupling the design constraint equations;
An analysis information control unit that generates a design factor to be analyzed in the design information and a factor type of the design factor as an analysis condition of the derived mathematical model ;
In the client device, any design factor instructed from the list of design factors displayed in the list in the design information display data is automatically input as a design factor constituting the new mathematical expression in the input area. design information management apparatus characterized by that.

The design information management device further includes:
An analysis unit for numerically analyzing the mathematical model according to the analysis conditions;
The design information management apparatus according to claim 6 , further comprising: a design factor optimization unit that optimizes the design factor using an analysis result output from the analysis unit based on the analysis condition.

The design information management device further includes:
Design information management apparatus according to claim 6 or 7, characterized in that the mathematical model derived by the mathematical model generating unit, the analyzing unit comprises a model conversion unit for converting the analysis model analyzable .

The analysis information control unit
9. The design according to claim 6, 7 or 8 , wherein a design factor to be analyzed and a predetermined orthogonal table having the level of the design factor are set as the analysis conditions based on an experimental design method. Information management device.

A design support system comprising a plurality of design information editing devices and a design information management device connected to the plurality of design information editing devices via a network,
The design information editing device
A design information editing section for editing a design constraint formula consisting of mathematical formulas that define design conditions related to a design target;
A transmission unit that transmits the edited design constraint equation to the design information management device;
While editable lists any one or more of the design factors group used in the design information management device in the storage design constraint equation group and the design constraints group, among the listed design factors group A design information display unit that automatically inputs any design factor instructed as a design factor constituting the new mathematical expression in the input area ;
Based on the list of design factors displayed by the design information display unit displayed from the design factor group used in the mathematical formula, an arbitrary design factor is selected and the factor type of the selected design factor is input. An analysis condition setting unit that sets an analysis condition for a mathematical model generated by combining a plurality of the design constraint equations received in the design information management device,
The design information management device
A design information storage unit that stores a design constraint formula that is transmitted from the design information editing device and that includes a formula that defines a design condition for a design target;
Design information display data for causing the design information editing apparatus to display a list of any one or more of the stored design constraint expression group and the design factor group used for the design constraint expression group in the design information editing apparatus. A transmission unit for transmission;
A mathematical model generation unit for deriving a mathematical model by coupling the design constraint equations;
Based on mutual inputs from the plurality of design information editing devices, an analysis condition control unit that generates a design factor to be analyzed in the design information and a factor type of the design factor as an analysis condition of the derived mathematical model A design support system characterized by comprising:

A design information editing method executed by a design support apparatus including a design information editing unit, a transmission unit, a design information display unit, and an analysis condition setting unit,
A design constraint formula editing step for editing design information consisting of mathematical formulas that define design conditions related to the design target;
A sending step for sending the edited design constraint expression to a server;
One or more of the design constraint formula group stored in the server and the design factor group used in the design constraint formula group are displayed in a list so as to be editable , and the design factor group displayed in the list is instructed. A design information step for automatically inputting the arbitrary design factor as a design factor constituting the new mathematical expression in the input area ;
Based on the list of design factors displayed by the design information display unit displayed from the design factor group used in the mathematical formula, an arbitrary design factor is selected and the factor type of the selected design factor is input. An analysis condition setting step of setting an analysis condition for a mathematical model generated by combining a plurality of the design constraint equations received at the server.

A computer-readable recording medium storing a design information editing program for causing a computer to execute a process for editing design information, wherein the design editing program includes:
For causing the computer to function as a design support device,
In the computer,
Design information editing process for editing design constraint formulas consisting of mathematical formulas that define design conditions related to the design object;
A transmission process for enabling the edited design constraint expression to be transmitted to a server;
One or more of the design constraint formula group stored in the server and the design factor group used in the design constraint formula group are displayed in a list so as to be editable , and the design factor group displayed in the list is instructed. Design information display processing for automatically inputting the arbitrary design factor as a design factor constituting the new mathematical expression in the input area ;
Based on the design factor group displayed in the list displayed by the design information display unit, an arbitrary design factor is selected from the design factor group used in the mathematical formula and the factor type of the selected design factor is input. The computer-readable medium is configured to execute an analysis condition setting process for setting an analysis condition for a mathematical model generated by combining a plurality of the design constraint equations received by the server. Possible recording media.