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JP4891810B2 - Error estimation apparatus and error estimation method - Google Patents
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数値解析を行う際に、数値解が持つ誤差の大きさを推定する誤差推定装置及び誤差推定方法に関する。   The present invention relates to an error estimation device and an error estimation method for estimating the magnitude of error of a numerical solution when performing numerical analysis.

近年、計算機の能力向上と共に計算科学も大幅に発展し、機器等の開発現場においては数値計算を多用することにより大きなコストが必要となる模型試験等の回数削減を図るなど、数値解析(数値シミュレーションなどとも呼ばれる)は産業界において不可欠なものになってきている。   In recent years, computer science has greatly improved along with the improvement of computer capabilities, and numerical analysis (numerical simulation) has been attempted, such as reducing the number of model tests that require large costs by using many numerical calculations at the development site of equipment. Are also becoming indispensable in industry.

しかし、数値解析結果をベースに安全率や安全裕度を見込んで設計を行う場合、数値解において注目している値(例えば熱流動解析であれば流れから構造物が受ける力であるとか、冷却媒体の流れによる素子の除熱性能の評価であれば素子の温度上昇量など)がどれくらいの誤差を持つのか、つまり、同じ体系で試験測定を行なったとき、測定値は数値解析の結果からどのくらい異なる可能性があるのか、に関し、試験をなるべく行わずに評価したいという要求が高まってきている。   However, when designing with the safety factor and safety margin based on the numerical analysis results, the value that is focused on in the numerical solution (for example, the force that the structure receives from the flow in the case of thermal flow analysis or cooling If the heat removal performance of the element is evaluated by the flow of the medium, how much error is in the temperature rise of the element), that is, when the test measurement is performed with the same system, how much the measured value is based on the result of numerical analysis There is an increasing demand to evaluate whether there is a possibility of a difference without conducting tests as much as possible.

特に原子炉等の大型で高温、高圧の機器・装置に関しては、モックアップ(模型)を製作して試験測定を行うには莫大な費用がかかるため、数値解の信頼性を数値解析のみ、もしくは数値解析と小規模な試験あるいは単純化した試験のみで評価することに大きなメリットがある。数値解析手法としては、例えば差分法、有限体積法、有限要素法等のように空間を離散化して解く方法がある。   Especially for large, high-temperature, high-pressure equipment and devices such as nuclear reactors, it is very expensive to make mockups (models) and perform test measurements. There is a great merit in evaluating only with numerical analysis and small-scale tests or simplified tests. As a numerical analysis method, for example, there is a method of discretizing and solving a space such as a difference method, a finite volume method, a finite element method and the like.

一般に、数値解析結果とその解析が対象としている元の物理現象との間には、大別すると、モデル化誤差、離散化誤差、計算誤差の3種類の誤差が存在する。ここではこれら3種類の誤差をまとめて数値解析誤差と呼ぶことにする。モデル化誤差には例えば乱流モデル、離散化誤差には差分スキームなどによる誤差が含まれる。また、方程式を繰り返し法で解く際の残差を誤差として定義しているものもある(特許文献1参照)。   Generally, there are three types of errors, that is, a modeling error, a discretization error, and a calculation error, between the numerical analysis result and the original physical phenomenon targeted by the analysis. Here, these three types of errors are collectively referred to as numerical analysis errors. The modeling error includes, for example, a turbulent flow model, and the discretization error includes an error due to a difference scheme. In some cases, the residual when solving the equation by an iterative method is defined as an error (see Patent Document 1).

しかし、実際に物を製作して試験する場合、もしくは製品が実際に製作されて稼動する場合、そこで起きる現象と数値解析で算出された現象との間には、前述の数値解析誤差以外に幾何学的な寸法公差に起因するものや、数値解析で与えた境界条件など入力値の持つ誤差に起因するものも存在する。産業界における機器・製品開発にて必要とされる数値解の誤差評価手法は、これらも含められれば極めて有用なものとなる。   However, when a product is actually manufactured and tested, or when a product is actually manufactured and operated, there is a geometrical gap between the phenomenon occurring there and the phenomenon calculated by numerical analysis, in addition to the numerical analysis error described above. Some are caused by geometrical tolerances, and some are caused by errors in input values such as boundary conditions given in numerical analysis. The error evaluation method for numerical solutions required for equipment / product development in the industry will be extremely useful if these are included.

また、検証問題が特定され、その検証問題を対象にした数値解析において試験結果を良好に再現したものを数値解析プログラムとする方法も提案されている(特許文献2参照)。工業的な流れを解く場合にほぼ必ず用いられる乱流モデルは、解析対象によって精度が大きく異なることが知られており、もし、この検証問題においてある値を測定結果と比較して誤差のパーセンテージを求めたとしても、他の体系を解析するときに必ずしも誤差が同じパーセンテージになるとは言えないため、この検証問題を使用してある解析者が直面している解析対象における数値解の誤差のパーセンテージを推測することは不可能である。   In addition, a method has been proposed in which a verification problem is specified, and a numerical analysis program is a program in which test results are well reproduced in numerical analysis targeting the verification problem (see Patent Document 2). Turbulence models that are almost always used for solving industrial flows are known to vary greatly in accuracy depending on the analysis target.If a certain value is compared with the measurement result in this verification problem, the error percentage is calculated. Even if it is obtained, the error will not necessarily be the same percentage when analyzing other systems, so this validation problem is used to determine the percentage of the numerical solution error in the analysis object that an analyst is facing. It is impossible to guess.

他方、CSAU(Code Scaling, Applicability, and Uncertainty)と呼ばれる評価手法がある。これは、最適評価モデルを使用して、原子力プラントの安全解析を行う際に米国原子力規制委員会(NRC)が要求する、その解析の不確かさを評価する概念的な枠組みについて述べたものである。この最適評価モデルとは、常に保守側の値を出力するような解析モデルではなく、現象を可能な限り忠実に再現しようと意図されて作成された数値解析モデルのことである。   On the other hand, there is an evaluation method called CSAU (Code Scaling, Applicability, and Uncertainty). It describes the conceptual framework for assessing the uncertainty of analysis required by the US Nuclear Regulatory Commission (NRC) when performing safety analysis of nuclear power plants using optimal evaluation models. . The optimum evaluation model is not an analysis model that always outputs a value on the maintenance side, but a numerical analysis model that is created with the intention of reproducing the phenomenon as faithfully as possible.

しかし、CSAU手法はその手法が開発されたときに意図された原子炉の安全解析においては実績があるが、例えば多次元熱流動解析には実績が無く、CSAUを実現させる具体的手法が存在しない。   However, although the CSAU method has a track record in the safety analysis of the reactor intended when the method was developed, for example, there is no track record in multidimensional heat flow analysis, and there is no specific method for realizing CSAU. .

例えば機器内部などの多次元熱流動場の数値解析においては、用いるモデル(例えば乱流モデル)が良好な精度で解析できる流れと悪い精度でしか解析できない流れが一つの解析対象領域中に混在することが普通である。この点において、多次元熱流動解析は機器や現象を特定して経験式などで構成されるいわゆる設計コードと大きく異なるため、CSAU手法の多次元熱流動解析の誤差推定への適用が難しくなっている。   For example, in the numerical analysis of multi-dimensional thermal flow fields such as inside equipment, the flow to be analyzed with good accuracy and the flow that can only be analyzed with poor accuracy are mixed in one analysis target area. It is normal. In this respect, the multidimensional heat flow analysis is greatly different from the so-called design code consisting of empirical formulas, etc., specifying equipment and phenomena, making it difficult to apply the CSAU method to error estimation in multidimensional heat flow analysis. Yes.

以上に述べたように、現在のところ、数値解析、特に多次元熱流動解析において、同じ体系で試験測定を行わない限り、解析者自身が直面する問題において数値解の持つ誤差を正確に推定することができていない。
特開平4−232568号公報 特開2002−7947号公報
As mentioned above, at present, in numerical analysis, especially multidimensional heat flow analysis, unless the test measurement is performed in the same system, the error that the analyst himself faces is accurately estimated. I can't.
JP-A-4-232568 JP 2002-7947 A

数値解析結果の持つ誤差を推定する技術において上述した従来の特許文献の手法は、一部の誤差の種類しか扱うことができなかったり、精度を把握するための検証問題が特定されてしまったりしており、任意の解析対象において数値解が持つ誤差を知ることができないということが課題であった。また、数値解析の不確かさを評価する概念的な枠組みを示したCSAU手法は例えば多次元熱流動解析にて実現させるための具体的手順が存在しない。   In the technique of estimating the error of the numerical analysis result, the method of the conventional patent document described above can handle only a part of the error type, or the verification problem for grasping the accuracy is specified. The problem is that it is impossible to know the error of a numerical solution in an arbitrary analysis target. Further, the CSAU method showing a conceptual framework for evaluating the uncertainty of numerical analysis does not have a specific procedure for realizing it by, for example, multidimensional heat flow analysis.

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、任意の解析対象の数値解析に適用が可能であるとともに、幾何学的な寸法公差に起因する誤差、境界条件など入力値の持つ誤差に起因する誤差、数値解析誤差を考慮して、数値解において解析者が注目している値がどれくらいの誤差幅を持つかを推定する誤差推定装置及び誤差推定方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and can be applied to numerical analysis of an arbitrary analysis target, and has input values such as errors and boundary conditions caused by geometric dimensional tolerances. An object of the present invention is to provide an error estimation device and an error estimation method for estimating an error width of a value focused by an analyst in a numerical solution in consideration of errors caused by errors and numerical analysis errors. To do.

上記課題を解決するために、本発明の実施形態に係る誤差推定装置は、所定現象を対象としたモデル方程式に関して数値解析を行う際に、得られる数値解のうちの所定の注目値の誤差を推定する誤差推定装置において、前記数値解析が対象とする領域の幾何学的な寸法を誤差因子とし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値に及ぼす感度を算出する幾何学的感度算出手段と、前記数値解析を行う際に入力装置から与えられる入力値を誤差因子とし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値に及ぼす感度を算出する入力値感度算出手段と、前記所定現象の数値解において注目値が持つ数値解析誤差の誤差幅を誤差因子として取得する数値解析誤差幅取得手段と、前記幾何学的感度算出手段により算出された誤差幅と感度の誤差因子と、前記入力値感度算出手段により算出された誤差幅と感度の誤差因子と、前記数値解析誤差幅取得手段により取得された誤差幅の誤差因子と、を用いて、前記注目値の誤差を推定する誤差推定手段と、を備えたことを特徴とする。 In order to solve the above problem, the error estimation apparatus according to the embodiment of the present invention calculates an error of a predetermined attention value in a numerical solution obtained when performing a numerical analysis on a model equation for a predetermined phenomenon. In the error estimation apparatus for estimation, the geometric dimension of the region targeted by the numerical analysis is used as an error factor, and the influence of the error value on the error in the numerical solution of the predetermined phenomenon can be clearly ignored. The geometric sensitivity calculation means for calculating the sensitivity of the error width and the increase / decrease in the value of the error factor to the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon, and the numerical analysis and noise factor input value provided from the input device when performing, in effect clearly ignored for the error with a target value in the numerical solution of the given phenomenon of this error factor The error factor considered that it is assumed that no error widths, and an input value sensitivity calculating means increases or decreases the value of the error factor to calculate the sensitivity on target values in the numerical solution of the given phenomenon, the predetermined phenomenon The numerical analysis error width acquisition means for acquiring the error width of the numerical analysis error of the value of interest in the numerical solution as an error factor, the error width calculated by the geometric sensitivity calculation means and the error factor of sensitivity, and the input with an error factor of error range and sensitivity calculated by the value sensitivity calculating means, and a noise factor of the acquired error range by the numerical analysis errors width obtaining means, error estimating means for estimating the error of the target value And.

また、本発明の実施形態に係る誤差推定方法は、所定現象を対象としたモデル方程式に関して数値解析を行う際に、得られる数値解のうちの所定の注目値の誤差をコンピュータによって推定する方法であり、幾何学的感度算出手段が、前記数値解析が対象とする領域の幾何学的な寸法を誤差因子とし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値に及ぼす感度を算出する幾何学的感度算出ステップと、入力値感度算出手段が、前記数値解析を行う際に入力装置から与えられる入力値を誤差因子とし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値に及ぼす感度を算出する入力値感度算出ステップと、数値解析誤差幅取得手段が、前記所定現象の数値解において注目値が持つ数値解析誤差の誤差幅を誤差因子として取得する数値解析誤差幅取得ステップと、誤差推定手段が、前記幾何学的感度算出ステップにて算出された誤差幅と感度の誤差因子と、前記入力値感度算出ステップにて算出された誤差幅と感度の少なくとも一方の誤差因子と、前記数値解析誤差幅取得ステップにて取得された誤差幅の誤差因子と、を用いて、前記注目値の誤差を推定する誤差推定ステップと、を備えることを特徴とする。 The error estimation method according to the embodiment of the present invention is a method for estimating an error of a predetermined attention value in a numerical solution obtained by a computer when performing a numerical analysis on a model equation for a predetermined phenomenon. Yes, the geometric sensitivity calculation means uses the geometric dimension of the region targeted by the numerical analysis as an error factor, and the influence of the error factor on the error of the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon is obvious It is assumed that there is no error factor considered to be negligible , and the geometric sensitivity calculation step for calculating the sensitivity of the error width and the increase / decrease in the value of the error factor to the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon; the input value sensitivity calculating means, the input value provided from the input device in performing the numerical analysis and error factors, interest in the numerical solution of the given phenomenon of this error factor Input error factors influence on the error is considered to be clearly negligible with the regarded as not present, error range, and the increase or decrease in the value of the error factor to calculate the sensitivity on target values in the numerical solution of the given phenomenon A value sensitivity calculation step, a numerical analysis error width acquisition means, a numerical analysis error width acquisition step of acquiring, as an error factor, an error width of a numerical analysis error of a target value in the numerical solution of the predetermined phenomenon, and an error estimation means, The error width and sensitivity error factor calculated in the geometric sensitivity calculation step, the error width and sensitivity error factor calculated in the input value sensitivity calculation step, and the numerical analysis error width acquisition an error factor of the acquired error range in step, using, characterized in that it comprises a and error estimation step of estimating an error of the target value.

本発明に係る誤差推定装置及び誤差推定方法によると、任意の解析対象の数値解析に適用が可能であるとともに、幾何学的な寸法公差に起因する誤差、境界条件など入力値の持つ誤差に起因する誤差、数値解析誤差を考慮して、数値解において解析者が注目している値がどれくらいの誤差幅を持つかを推定することが可能となる。 According to the error estimation device and the error estimation method of the present invention, it can be applied to numerical analysis of an arbitrary analysis target, and is caused by an error of an input value such as an error caused by a geometric dimensional tolerance or a boundary condition. It is possible to estimate the error width of the value that the analyst pays attention to in the numerical solution in consideration of the error to be performed and the numerical analysis error.

本発明に係る数値解が持つ誤差の大きさを推定する誤差推定装置及び誤差推定方法の実施形態について、添付図面を参照して説明する。   Embodiments of an error estimation device and an error estimation method for estimating the magnitude of an error of a numerical solution according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

図1は、本発明に係る誤差推定装置1の構成図である。誤差推定装置1は、図1に示すように、誤差を推定する誤差推定処理、及びその他の様々な演算処理や制御処理を行うCPU(Central Processing Unit;中央処理装置)2と、CPU2が処理を行う際に一時的にデータを記憶するRAM(Random Access Memory)3と、CPU2が処理をするために必要なデータやプログラムを長期的に記憶するROM(Read Only Memory)4と、ハードディスク5を制御するハードディスク制御部6と、ディスプレイ等の表示装置7を制御する表示制御部8と、キーボードやマウス等の入力装置9を制御する入力制御部10とがバス11を介して接続されることにより構成される。   FIG. 1 is a configuration diagram of an error estimation apparatus 1 according to the present invention. As shown in FIG. 1, the error estimation device 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 2 that performs error estimation processing for estimating an error, and various other arithmetic processing and control processing, and a CPU 2 performs processing. Controls RAM (Random Access Memory) 3 that temporarily stores data when performing, ROM (Read Only Memory) 4 that stores data and programs necessary for processing by CPU 2, and hard disk 5 A hard disk control unit 6 that performs control, a display control unit 8 that controls a display device 7 such as a display, and an input control unit 10 that controls an input device 9 such as a keyboard and a mouse. Is done.

始めに、本発明に係る誤差推定装置1の実施例1について説明する。   First, a first embodiment of the error estimation apparatus 1 according to the present invention will be described.

誤差推定装置1は、『ある現象』の数値解析を行う際に、その解析結果の誤差を推定する誤差推定処理を行う。この誤差推定処理の手順を、図2に示すフローチャートに基づいて説明する。なお、誤差推定装置1が数値解析を行う対象を“元の体系”もしくは“全体体系”と呼ぶ。以下、「ステップS101」を「S101」のように、「ステップ」を省略して説明する。   The error estimation device 1 performs an error estimation process for estimating an error of an analysis result when performing numerical analysis of a “certain phenomenon”. The procedure of this error estimation process will be described based on the flowchart shown in FIG. Note that an object on which the error estimation apparatus 1 performs numerical analysis is referred to as an “original system” or an “overall system”. Hereinafter, “step S101” will be described as “S101”, and “step” will be omitted.

CPU2は、『ある現象』の数値解析を全体体系にて行い、得られた数値解から、誤差を推定する対象とする値を得る。誤差の推定対象となる値を、ここでは“注目値”yとする(S101)。   The CPU 2 performs numerical analysis of “a certain phenomenon” in the entire system, and obtains a value for which an error is to be estimated from the obtained numerical solution. Here, the value to be estimated for error is set as “attention value” y (S101).

次に、CPU2は、誤差を発生させる要因として、幾何学的な寸法公差に起因する誤差(手順A)、境界条件など入力値の持つ誤差に起因する誤差(手順B)、数値解析誤差(手順C)を求める。なお、手順Aの処理が幾何学的感度算出手段であり、手順Bの処理が入力値感度算出手段であり、手順Cの処理が数値解析誤差幅取得手段あるいは数値解析感度算出手段である。 Next, the CPU 2 causes errors to be caused by errors caused by geometric dimensional tolerance (procedure A), errors caused by errors of input values such as boundary conditions (procedure B), and numerical analysis errors (procedures). C). The process of procedure A is a geometric sensitivity calculation unit, the process of procedure B is an input value sensitivity calculation unit, and the process of procedure C is a numerical analysis error width acquisition unit or a numerical analysis sensitivity calculation unit.

手順A(S103〜S107)では、注目値yの誤差を発生させる要因(誤差因子)として、幾何学的な寸法に関するものを扱う。   In the procedure A (S103 to S107), a factor related to a geometric dimension is handled as a factor (error factor) that causes an error of the attention value y.

まず、CPU2は、幾何学的な寸法公差や誤差に関する誤差因子xを抽出して、誤差幅εxiを把握する(S103)。誤差幅としては、製作公差、製作誤差の範囲、温度変化に伴う寸法変化の範囲、当該寸法が測定された値である場合は測定誤差の範囲、あるいはこれら誤差や変化の標準偏差σから決められた値(例えば、1.5σ、2σ、3σ等)、などを取れば良い。なお、注目値yの持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとしてみなして良い。これを誤差因子のスクリーニングと呼ぶことにする。S103には、このスクリーニング作業が含まれる。 First, CPU 2 extracts the error factors x i about geometric tolerances and errors, to grasp the error width ε xi (S103). The error width is determined from the manufacturing tolerance, the range of manufacturing error, the range of dimensional change due to temperature change, the measurement error range if the dimension is a measured value, or the standard deviation σ of these errors and changes. The value (for example, 1.5σ, 2σ, 3σ, etc.) may be taken. Note that it may be considered that there is no error factor that is considered to be negligible for the influence of the attention value y on the error. This is called error factor screening. S103 includes this screening work.

CPU2は、S101における全体体系での『ある現象』の数値解析において、S103にて抽出された各誤差因子xそれぞれを単独で変化させた解析を行い、そのときの注目値yの値を把握する(S105)。ここでは、後ステップにて1次の感度のみを必要とするため、異なるx値にて最低1回の解析がこのステップにて必要である。但し、解くべきモデル方程式や用いる数値解析手法(多次元熱流動解析の例では、数値解析プログラム、用いる乱流モデル、差分スキーム、時間積分手法、などがこれに該当する)はS101で用いたものと同一とする。各誤差因子xの値をS101で使用した値から変化させる範囲は前述の誤差範囲εxi程度とするのを基本とする。 In the numerical analysis of “a certain phenomenon” in the entire system in S101, the CPU 2 performs an analysis in which each error factor x i extracted in S103 is independently changed, and grasps the value of the attention value y at that time. (S105). Here, in order to require only a primary sensitivity in a later step, at least once in the analysis at different x i value is required at this step. However, the model equation to be solved and the numerical analysis method to be used (in the example of multidimensional heat flow analysis, the numerical analysis program, the turbulent model to be used, the difference scheme, the time integration method, etc. correspond to this) are those used in S101. Same as The range in which the value of each error factor x i is changed from the value used in S101 is basically the above-described error range ε xi .

CPU2は、S105の結果に基づき、各誤差因子に対して、誤差因子xの値の増減が『ある現象』の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを求める(S107)。例としてある誤差因子xにおいて、S101における解析ではxi0という値を用いて注目値としてはyという値を得、前ステップではこの値を i0 +ε xi として数値解析を行い、注目値としてyという値を得ているとする。このとき、この誤差因子xに対する1次の感度は以下の(1)式にて求めることができる。

Figure 0004891810
CPU2, based on the result of S105, for each error factor, increase or decrease the value of the error factors x i is determined the sensitivity ∂y / ∂x i on target value y in the numerical solution of "an Symptoms" (S107) . As an example, for an error factor x i , in the analysis in S101, a value of x i0 is used to obtain a value of y 0 as an attention value, and in the previous step, this value is numerically analyzed as x i0 + ε xi to obtain the attention value. Assume that the value y 1 is obtained. At this time, the first order sensitivity with respect to the error factor x i can be obtained by the following equation (1).
Figure 0004891810

また、3ケース以上の解析結果から最小二乗法により∂y/∂xを求めたり、近似曲線を作成して微分をとることにより∂y/∂xを求めても良い。また、良く知られた実験計画法と応答曲面法の組み合わせを用いてxに対する注目値yの応答曲面の関数を作成し、微分を取ることにより求めても良い。 In addition, asking for ∂y / ∂x i by the least squares method from 3 or more cases of the analysis result, by taking the derivative by creating an approximate curve may be obtained ∂y / ∂x i. Alternatively, a well-known combination of experimental design and response surface method may be used to create a response surface function of the attention value y with respect to x i , and obtain the differential.

手順B(S109〜S113)では、注目値yの誤差を発生させる要因(誤差因子)として、境界条件など入力値の持つ誤差に起因するものを扱う。   In the procedure B (S109 to S113), a factor (error factor) that causes an error of the attention value y is handled as a factor (error factor) due to an error of the input value such as a boundary condition.

CPU2は、境界条件など入力値の持つ誤差に関する誤差因子xを抽出して、誤差幅εxiを把握する(S109)。誤差幅としては、この値の変化の範囲、この値が測定された値である場合は測定誤差の範囲、この値が機器などにより制御されている値であれば制御範囲や制御誤差の範囲、あるいはこれら誤差や変化の標準偏差σから決められた値(例えば、1.5σ、2σ、3σなど)、などを取れば良い。S103と同様に、注目値yの誤差への影響が明らかに無視できると考えられるものは存在しないものとして考える(誤差因子のスクリーニング)。 CPU2 extracts the error factors x i about errors with the input values such as boundary conditions, to grasp the error width ε xi (S109). As the error width, the range of change of this value, the range of measurement error if this value is a measured value, the control range and the range of control error if this value is controlled by equipment, etc. Alternatively, values determined from these errors and standard deviation σ of change (for example, 1.5σ, 2σ, 3σ, etc.) may be taken. As in S103, it is considered that there is no one that the influence of the attention value y on the error can be clearly ignored (error factor screening).

S111及びS113の処理は、S109で抽出された誤差因子xに対して、S105及びS107の処理とそれぞれ同様の処理を行う。なおこの説明を省略する。 Processing of S111 and S113, to the error factors x i extracted in S109, performs processing respectively similar to the processing of S105 and S107. This description is omitted.

手順C(S115)では、注目値yの誤差を発生させる要因(誤差因子)として、数値解析誤差に関するものを扱う。   In the procedure C (S115), a factor relating to a numerical analysis error is handled as a factor (error factor) that causes an error of the attention value y.

CPU2は、数値解析誤差εanalの値を与える(S115)。例えば、過去に類似の試験と解析の比較を行っている場合とか、『ある現象』に比較的近い現象での誤差のパーセンテージαが文献に記載されていたりする場合、このパーセンテージαとS101で得られた注目値yにより、εanal=αy等のようにして求めれば良い。 The CPU 2 gives the value of the numerical analysis error ε anal (S115). For example, if a similar test and analysis are compared in the past, or if the error percentage α for a phenomenon relatively close to “a certain phenomenon” is described in the literature, this percentage α and S101 can be obtained. What is necessary is just to obtain | require as (epsilon) anal = (alpha) y etc. with the obtained attention value y.

CPU2は、手順A、手順B、及び手順Cが終了したら、以下の式(2)の右辺の∂y/∂x、εxi、εanalに手順A〜手順Cで求められた値を代入することにより、『ある現象』の数値解における注目値yの値の誤差幅εを求める(S117)。また、このとき、例えば式に代入した全てのεxiが3σ(σ:標準偏差)であれば、得られたεは注目値yの3σの値が得られることになる。

Figure 0004891810
CPU2 is Procedure A, Procedure B, and the procedure When C is completed, the following ∂y / ∂x i of the right side of the equation (2), ε xi, ε anal assigns a value obtained in Step A~ Procedure C to By doing this, an error width ε y of the value of the attention value y in the numerical solution of the “certain phenomenon” is obtained (S117). At this time, for example, if all ε xi substituted in the equation is 3σ (σ: standard deviation), the obtained ε y is 3σ of the attention value y.
Figure 0004891810

S117により、注目値yの持つ誤差幅は「±ε」と推定されたことになる。 By S117, the error width of the attention value y is estimated as “± ε y ”.

誤差推定装置1の実施例1によると、数値解から得た注目値の持つ誤差幅に関し、幾何学的な寸法公差、境界条件など入力値の持つ誤差、数値解析誤差の3ヶの影響を全て含めた値として、数値解析のみで推定することが可能となる。   According to the first embodiment of the error estimation device 1, the error width of the target value obtained from the numerical solution has all three effects of geometrical tolerance, input error such as boundary condition, and numerical analysis error. The included value can be estimated only by numerical analysis.

次に、本発明に係る誤差推定装置1の実施例2について、図3に基づいて説明する。   Next, a second embodiment of the error estimation apparatus 1 according to the present invention will be described with reference to FIG.

誤差推定装置1が誤差推定処理を行う際の手順を、図3に示すフローチャートに基づいて説明する。   A procedure when the error estimation apparatus 1 performs the error estimation process will be described based on the flowchart shown in FIG.

まずCPU2は、『ある現象』の数値解析を全体体系にて行い、数値解から注目値yを得る(S201)。   First, the CPU 2 performs numerical analysis of “a certain phenomenon” in the entire system, and obtains the attention value y from the numerical solution (S201).

次に、CPU2は、誤差を発生させる要因として、幾何学的な寸法公差に起因する誤差(手順A)、境界条件など入力値の持つ誤差に起因する誤差(手順B)、数値解析誤差(手順C)を求める。 Next, the CPU 2 causes errors to be caused by errors caused by geometric dimensional tolerance (procedure A), errors caused by errors of input values such as boundary conditions (procedure B), and numerical analysis errors (procedures). C).

手順A(S203〜S207)では、注目値yの誤差を発生させる要因(誤差因子)として、幾何学的な寸法に関するものを扱う。   In the procedure A (S203 to S207), a factor relating to a geometric dimension is handled as a factor (error factor) that causes an error of the attention value y.

まず、CPU2は、幾何学的な寸法公差や誤差に関する誤差因子xを抽出して、誤差幅εxiを把握する(S203)。誤差幅としては、製作公差、製作誤差の範囲、温度変化に伴う寸法変化の範囲、当該寸法が測定された値である場合は測定誤差の範囲、あるいはこれら誤差や変化の標準偏差σから決められた値(例えば、1.5σ、2σ、3σなど)、などを取れば良い。なお、注目値yの持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとしてみなして良い。これを誤差因子のスクリーニングと呼ぶことにする。S203には、このスクリーニング作業が含まれる。 First, CPU 2 extracts the error factors x i about geometric tolerances and errors, to grasp the error width ε xi (S203). The error width is determined from the manufacturing tolerance, the range of manufacturing error, the range of dimensional change due to temperature change, the measurement error range if the dimension is a measured value, or the standard deviation σ of these errors and changes. The value (for example, 1.5σ, 2σ, 3σ, etc.) may be taken. Note that it may be considered that there is no error factor that is considered to be negligible for the influence of the attention value y on the error. This is called error factor screening. S203 includes this screening work.

CPU2は、S105と同様の処理を行うが、誤差因子xの値を変更した2回以上の解析を必要とする点のみが異なる(S205)。 CPU2 is performs the same processing as S105, only that it requires an analysis of more than once you change the value of the error factors x i are different (S205).

CPU2は、前ステップでの結果に基づき、各誤差因子に対して、誤差因子xの値の増減が『ある現象』の数値解における注目値yに及ぼす感度として、線型(1次)の感度である∂y/∂xと、2次の感度∂y/∂x を求める(S207)。例としてある誤差因子xにおいて、S101における解析ではxi0という値を用いて注目値としてはyという値を得、前ステップではこの値をxi1としてyという値を得、また、xi2としてyという値を得たとする。このとき、(xi0,y)、(xi1,y)、(xi2,y)という3組の値を「y=ax +bx+c」の形の式に代入することによりa、b、cの値を求める。

Figure 0004891810
Based on the result in the previous step, the CPU 2 determines, for each error factor, the linear (primary) sensitivity as the sensitivity that the increase / decrease in the error factor x i has on the attention value y in the numerical solution of “a certain phenomenon”. and ∂y / ∂x i is, obtains the second-order sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 ( S207). As an example, for an error factor x i , in the analysis in S101, the value x i0 is used to obtain a value of y 0 as the attention value, and in the previous step, this value is set to x i1 and a value of y 1 is obtained. and to obtain a value of y 2 as i2. At this time, three values of (x i0 , y 0 ), (x i1 , y 1 ), and (x i2 , y 2 ) are substituted into an expression of the form “y = ax i 2 + bx i + c”. To obtain the values of a, b, and c.
Figure 0004891810

a、b、cの値を(3)式、(4)式に代入することにより、線型(1次)の感度∂y/∂xと2次の感度∂y/∂x を求めることができる。また、さらに多いケース数の解析を行い、近似曲線の式を算出し、同様に処理しても良い。また、良く知られた実験計画法と応答曲面法の組み合わせを用いて誤差因子xに対する注目値yの応答曲面の2次以上の関数を作成し、微分を取ることによりこれら1次と2次の感度を求めても良い。 a, b, the value of c (3) wherein, by substituting the equation (4), the sensitivity ∂y / ∂x i and secondary sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 of linear (primary) Can be sought. Further, an analysis of a larger number of cases may be performed to calculate an approximate curve formula and the same processing may be performed. It also creates a second or higher order function of the response surface of the target value y on the error factor x i using a combination of the response surface method and well-known experimental design, these primary and secondary by taking the derivative You may ask for sensitivity.

手順B(S209〜S213)では、注目値yの誤差を発生させる要因(誤差因子)として、境界条件など入力値の持つ誤差に起因するものを扱う。   In the procedure B (S209 to S213), a factor (error factor) that causes an error of the attention value y is handled as a factor (error factor) caused by an error of the input value such as a boundary condition.

CPU2は、境界条件など入力値の持つ誤差に関する誤差因子xを抽出して、誤差幅εxiを把握する(S209)。誤差幅としては、この値の変化の範囲、この値が測定された値である場合は測定誤差の範囲、この値が機器などにより制御されている値であれば制御範囲や制御誤差の範囲、あるいはこれら誤差や変化の標準偏差σから決められた値(例えば、1.5σ、2σ、3σなど)、などを取れば良い。S103と同様に、注目値yの誤差への影響が明らかに無視できると考えられるものは存在しないものとして考える(誤差因子のスクリーニング)。 CPU2 extracts the error factors x i about errors with the input values such as boundary conditions, to grasp the error width ε xi (S209). As the error width, the range of change of this value, the range of measurement error if this value is a measured value, the control range and the range of control error if this value is controlled by equipment, etc. Alternatively, values determined from these errors and standard deviation σ of change (for example, 1.5σ, 2σ, 3σ, etc.) may be taken. As in S103, it is considered that there is no one that the influence of the attention value y on the error can be clearly ignored (error factor screening).

S211及びS213の処理は、S209で抽出された誤差因子xに対して、S205及びS207の処理とそれぞれ同様の処理を行う。なおこの説明を省略する。 Processing of S211 and S213, to the error factors x i extracted in S209, performs processing respectively similar to the processing of S205 and S207. This description is omitted.

手順C(S215)では、注目値yの誤差を発生させる要因(誤差因子)として、数値解析誤差に関するものを扱う。   In the procedure C (S215), a numerical analysis error is handled as a factor (error factor) that causes an error of the attention value y.

CPU2は、S115と同様の処理を行う(S215)。   The CPU 2 performs the same process as S115 (S215).

CPU2は、(5)式の右辺の∂y/∂x、εxi、∂y/∂x 、εxi 、εanalに手順A〜手順Cで求められた値を代入することにより、『ある現象』の数値解における注目値yの値の誤差幅εを求める。

Figure 0004891810
CPU2 is (5) of the right side of ∂y / ∂x i, ε xi, ∂ 2 y / ∂x i 2, ε xi 2, ε substituting the values obtained in Step A~ Step C in anal Thus, the error width ε y of the value of the attention value y in the numerical solution of “a certain phenomenon” is obtained.
Figure 0004891810

また、例えば式に代入した全てのεxiが3σ(σ:標準偏差)であれば、得られたεは注目値yの3σの値が得られることになるのは実施例1と同様である。 Further, for example, if all ε xi assigned to the equation is 3σ (σ: standard deviation), the obtained ε y is the value of 3σ of the attention value y, as in the first embodiment. is there.

誤差推定装置1の実施例2によると、Taylor(テイラー)展開の2次の項まで取っているので、これにより得られるεは実施例1で得られた値よりも原理的に推定精度が向上する。 According to the second embodiment of the error estimator 1, since the second-order term of Taylor expansion is taken, ε y obtained thereby has an estimation accuracy in principle higher than the value obtained in the first embodiment. improves.

次に、本発明に係る誤差推定装置1の実施例3について、図4に基づいて説明する。実施例3は、実施例1におけるS117の処理を改良したものである。   Next, a third embodiment of the error estimation apparatus 1 according to the present invention will be described with reference to FIG. In the third embodiment, the process of S117 in the first embodiment is improved.

まずCPU2は、『ある現象』の数値解析を全体体系にて行い、数値解から注目値yを得る(S301)。   First, the CPU 2 performs numerical analysis of “a certain phenomenon” in the entire system, and obtains the attention value y from the numerical solution (S301).

CPU2は、手順A〜手順C(S303〜S315)として、実施例1の手順A〜手順C(S103〜S115)と同様の処理を行う。   The CPU 2 performs the same processing as the procedure A to the procedure C (S103 to S115) of the first embodiment as the procedure A to the procedure C (S303 to S315).

手順A〜手順Cが全て終了したら、(6)式に手順A〜手順Cで求められた値を代入することにより、『ある現象』の数値解における注目値yの値の誤差幅εを求める。

Figure 0004891810
When all of the procedure A to the procedure C are completed, the error width ε y of the value of the attention value y in the numerical solution of “a certain phenomenon” is obtained by substituting the value obtained in the procedure A to the procedure C into the equation (6). Ask.
Figure 0004891810

また、例えば式に代入した全てのεxiが3σ(σ:標準偏差)であれば、得られたεは注目値yの3σの値が得られることになるのは実施例1、実施例2と同様である。 Further, for example, if all ε xi assigned to the equation is 3σ (σ: standard deviation), the obtained ε y is the value of 3σ of the attention value y. Same as 2.

実施例1の代案として、この式によってもεを評価することが可能である。 As an alternative to the first embodiment, ε y can also be evaluated by this equation.

次に、本発明に係る誤差推定装置1の実施例4について、図5に基づいて説明する。実施例4は、実施例2におけるS217の処理を改良したものである。   Next, a fourth embodiment of the error estimation apparatus 1 according to the present invention will be described with reference to FIG. In the fourth embodiment, the process of S217 in the second embodiment is improved.

まずCPU2は、『ある現象』の数値解析を全体体系にて行い、数値解から注目値yを得る(S401)。   First, the CPU 2 performs numerical analysis of “a certain phenomenon” in the entire system, and obtains the attention value y from the numerical solution (S401).

CPU2は、手順A〜手順C(S403〜S415)として、実施例2の手順A〜手順C(S203〜S215)と同様の処理を行う。   The CPU 2 performs the same processing as the procedure A to the procedure C (S203 to S215) of the second embodiment as the procedure A to the procedure C (S403 to S415).

手順A〜手順Cが全て終了したら、(7)式に手順A〜手順Cで求められた値を代入することにより、『ある現象』の数値解における注目値yの値の誤差幅εを求める。

Figure 0004891810
When all of the procedure A to the procedure C are completed, the error width ε y of the value of the attention value y in the numerical solution of “a certain phenomenon” is obtained by substituting the value obtained in the procedure A to the procedure C into the equation (7). Ask.
Figure 0004891810

また、例えば式に代入した全てのεxiが3σ(σ:標準偏差)であれば、得られたεは注目値yの3σの値が得られることになるのは実施例1から3と同様である。 Further, for example, if all ε xi substituted in the equation is 3σ (σ: standard deviation), the obtained ε y is the value of 3σ of the attention value y. It is the same.

実施例2の代案として、(7)式によってもεを評価することが可能である。 As an alternative to the second embodiment, it is possible to evaluate ε y also by equation (7).

次に、本発明に係る誤差推定装置1の実施例5について、図6に基づいて説明する。実施例5は、実施例1における手順C及びS117の処理を改良したものである。 Next, a fifth embodiment of the error estimation apparatus 1 according to the present invention will be described with reference to FIG. In the fifth embodiment, the processes of the procedure C and S117 in the first embodiment are improved.

まずCPU2は、『ある現象』の数値解析を全体体系にて行い、数値解から注目値yを得る(S501)。   First, the CPU 2 performs numerical analysis of a “certain phenomenon” in the entire system, and obtains the attention value y from the numerical solution (S501).

CPU2は、手順A、手順B(S503〜S513)として、実施例1の手順A、手順B(S103〜S113)と同様の処理を行う。   The CPU 2 performs the same processing as the procedure A and the procedure B (S103 to S113) of the first embodiment as the procedure A and the procedure B (S503 to S513).

手順C(S515〜S523)では、注目値yの誤差を発生させる要因(誤差因子)として、数値解析誤差に関するものを扱う。   In the procedure C (S515 to S523), a factor relating to a numerical analysis error is handled as a factor (error factor) that causes an error of the attention value y.

CPU2は、『ある現象』を、その現象に含まれる一つ以上の『単純現象』に分解する(S515)。なお、注目値yの誤差への影響が明らかに無視できると考えられる単純現象は存在しないものとして考えて良く(誤差因子のスクリーニング)、S515はこのスクリーニング作業を含む。   The CPU 2 decomposes the “certain phenomenon” into one or more “simple phenomena” included in the phenomenon (S515). Note that it may be considered that there is no simple phenomenon in which the influence of the attention value y on the error is clearly negligible (screening for error factors), and S515 includes this screening operation.

CPU2は、各『単純現象』を対象とした数値解析を行う準備として、単純現象の数値解析誤差を評価するための量(誤差因子x)(一つの単純現象に対して複数あっても良い)を決定する(S517)。この誤差因子xは、後に『ある現象』の注目値yの誤差因子として扱われるものである。 The CPU 2 prepares to perform numerical analysis for each “simple phenomenon”, and the amount (error factor x i ) for evaluating the numerical analysis error of the simple phenomenon (there may be a plurality for one simple phenomenon). ) Is determined (S517). This error factor x i is treated as an error factor of the attention value y of “a certain phenomenon” later.

単純現象の数値解析誤差の評価量(誤差因子x)として何を定義するか、に関しては、『ある現象』の中において当該単純現象の誤差による変化範囲が注目値yに対して及ぼす影響が最も顕著になると考えられるものを選択すれば良い。最も顕著になる因子が複数存在すると考えられるときにはその中の一つを選ぶ。いずれにしても後のステップにて選択した誤差因子xに対する注目値yへの感度∂(j)y/∂x (j)を求めて適用するため、原理的にはどれを選択しても良い。 As to what is defined as the evaluation amount (error factor x i ) of the numerical analysis error of a simple phenomenon, the influence of the change range due to the error of the simple phenomenon on the attention value y in “a certain phenomenon” What is considered to be the most prominent should be selected. If you think there are multiple factors that will be most noticeable, choose one of them. To apply seeking sensitivity ∂ to target values y on the error factor x i selected in step after Anyway (j) y / ∂x i ( j), by selecting which in principle Also good.

CPU2は、各単純現象に対してS501で用いたものと同じモデル方程式を同じ数値解析手法で解く数値解析を行い、数値解から単純現象の数値解析誤差を評価するための量であるx値を得る(S519)。ここで同じ数値解析手法とは、多次元熱流動解析の例では、数値解析プログラム、用いる乱流モデル、差分スキーム、時間積分手法に加え、格子分割条件、たとえば壁面格子点のy+(ワイプラス)値、格子間隔の拡大率、最大格子幅等の必要な値もS101での全体体系での計算にあわせる。 CPU2 performs numerical analysis to solve the same model equation as that used in S501 for each simple phenomena in the same numerical method, x i value is the amount for evaluating the numerical analysis errors simple phenomena numerical solutions Is obtained (S519). Here, the same numerical analysis method is, in the example of multi-dimensional heat flow analysis, in addition to a numerical analysis program, a turbulent model to be used, a difference scheme, a time integration method, and grid division conditions, for example, y + (Waiplus) value of wall lattice points. Necessary values such as the enlargement ratio of the lattice spacing and the maximum lattice width are also matched with the calculation in the entire system in S101.

CPU2は、S519にて求められたそれぞれのx値に対し、文献値、実験相関式、単純現象の小規模試験、などから別途得た値であるziを用い、単純現象の数値解析誤差εxiを、εxi=x−zにより求める(S521)。 The CPU 2 uses z i , which is a value obtained separately from a literature value, an experimental correlation equation, a small scale test of a simple phenomenon, and the like for each xi value obtained in S519, and the numerical analysis error of the simple phenomenon the epsilon xi, determined by ε xi = x i -z i ( S521).

CPU2は、それぞれのx値が『ある現象』の中で変化するように境界条件や寸法などの解析条件(以降、パラメータと呼ぶ)を変更した1回以上の『ある現象』の数値解析を行い、x値の増減が『ある現象』の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを求める(S523)。但し、解くべきモデル方程式や用いる数値解析手法はS101で用いたものと同じとする。感度の算出方法はS107に準じる。 The CPU 2 performs one or more numerical analyzes of “a certain phenomenon” by changing the analysis conditions (hereinafter referred to as parameters) such as boundary conditions and dimensions so that the respective xi values change in the “a certain phenomenon”. performed, decrease of x i values determine the sensitivity ∂y / ∂x i on target value y in the numerical solution of "an Symptoms" (S523). However, the model equation to be solved and the numerical analysis method used are the same as those used in S101. The method for calculating the sensitivity conforms to S107.

CPU2は、手順A(S503〜S507)、手順B(S509〜S513)、手順C(S515〜S523)から得られた各誤差因子xに対して求められた誤差幅εxiと感度∂y/∂xを用いて(8)式により『ある現象』の数値解における注目値yの値の誤差幅または誤差の標準偏差から決められる値であるεを求める(S525)。

Figure 0004891810
CPU2, the procedure A (S503~S507), procedure B (S509~S513), error range determined for each error factor x i obtained from Step C (S515~S523) ε xi and sensitivity ∂y / Using ∂x i , ε y , which is a value determined from the error width of the value of the target value y or the standard deviation of the error in the numerical solution of “a certain phenomenon”, is obtained using equation (8) (S525).
Figure 0004891810

ここで、この誤差推定装置1の実施例5を対象に、数値解が持つ誤差を推定する方法について、その考え方と成立性について述べる。   Here, the concept and feasibility of a method for estimating an error of a numerical solution will be described for Example 5 of the error estimation device 1.

数値解から取り出したある注目値yが、その値に影響を与えるn個の種々の因子xにより決まることは、fを関数として下式にて表現できる。但し誤差因子xはn個あるとする。

Figure 0004891810
There attention value y extracted from the numerical solutions, it is determined by the n different factors x i affecting its value can be expressed by the following expression f as a function. However error factor x i is the n pieces there.
Figure 0004891810

なお、因子としては注目値yへの影響が無視できないものは全て取り上げられているものとする。   It should be noted that all factors that cannot ignore the influence on the attention value y are taken up as factors.

数値解から取り出した注目値yを試験測定値と比較したときの差、つまり誤差をεと書く。このとき、『注目値yの誤差は、その値に影響を与える種々の誤差因子xの持つ誤差εxiにより決まる』ことはgを関数としてTaylor展開を用いて下式で表現できる。

Figure 0004891810
The difference when the attention value y taken out from the numerical solution is compared with the test measurement value, that is, the error is written as ε y . This time can be expressed by the following equation using the "error of the target value y is the value to influence determined by the error epsilon xi with the various error factors x i" that is the Taylor expansion of g as a function.
Figure 0004891810

この式が適用できる誤差因子xは連続量で、εは微小量でなければならない。∂(j)y/∂x (j)は誤差因子xが注目値yに及ぼすj次の感度である。 The error factor x i to which this equation can be applied must be a continuous quantity and ε y must be a minor quantity. ∂ (j) y / ∂x i (j) is the j-th order sensitivity of the error factor x i on the target value y.

ここで、本解析にて考慮しなければならない誤差要因のカテゴリは、前述の通り、以下の(1)〜(3)であった。
(1)幾何学的な寸法誤差・公差
(2)境界条件など入力値の持つ誤差
(3)数値解析誤差
Here, the categories of error factors that must be considered in this analysis are the following (1) to (3) as described above.
(1) Geometric dimensional errors and tolerances (2) Errors of input values such as boundary conditions (3) Numerical analysis errors

上記(1)の幾何学的な寸法公差に関しては連続量であり、通常、寸法公差は微小と考えて良い場合が多く、条件を満たすことが多い。(2)の入力値の誤差も通常、微小と考えて良い場合が多い。これら2ヶのカテゴリにおいては、誤差や公差はεxiに対応し、∂(j)y/∂x (j)はそれら要因の値が変わったときに注目値yに与える影響の大きさ(感度)を表す。 The geometric dimensional tolerance (1) is a continuous amount, and the dimensional tolerance is usually considered to be very small and often satisfies the condition. In many cases, the error of the input value of (2) may be considered to be very small. These In the two months of the category, errors and tolerance corresponds to ε xi, ∂ (j) y / ∂x i (j) is the magnitude of the impact on the attention value of y when the value of those factors has changed ( Sensitivity).

しかし、(3)の数値解析誤差に関しては誤差因子xとその誤差εxiの定義が前記の2ヶの誤差要因とは異なり単純ではない。本発明の実施例5記載の方法では、数値解析誤差は以下のように扱うこととした。これにより、例えば多次元熱流動解析であっても他の2ヶの要因カテゴリと同様に連続量で微小な値として扱うことができる事象が多くなる。
・解析対象である全体現象(例えば多次元の流動場)は複雑現象であるが、ここではこれを主要な1つ以上の“単純現象”に分解する(注目値yへの影響が無視できないもの全て)。
・使用する解析手法(乱流モデル、差分スキーム、格子分割幅など)を決定(統一)する。
・各単純現象のみを単独で解析した際、ある評価量(誤差因子x)に関して数値解析誤差を求める。この単純現象解析時の誤差がεxiに対応する。
However, regarding the numerical analysis error of (3), the definition of the error factor x i and the error ε xi is not simple unlike the above two error factors. In the method described in Example 5 of the present invention, the numerical analysis error is handled as follows. As a result, for example, even in multi-dimensional heat flow analysis, the number of events that can be handled as a minute value with a continuous amount as in the other two factor categories increases.
・ Whole phenomenon (for example, multi-dimensional flow field) to be analyzed is a complicated phenomenon, but here it is broken down into one or more “simple phenomena” (the influence on the attention value y cannot be ignored) all).
・ Determine (unify) the analysis method to be used (turbulent flow model, difference scheme, grid division width, etc.).
When only each simple phenomenon is analyzed alone, a numerical analysis error is obtained for a certain evaluation amount (error factor x i ). The error in the simple phenomenon analysis corresponds to ε xi .

単純現象解析時に評価量(誤差因子x)として何を定義するかに関しては、最も注目値yへの値に影響があることが考えられるものを適切に選択すれば良い。最も影響がありそうな因子が複数存在するときにはその中の一つを選ぶ。選択した因子に対する注目値yへの感度∂(j)y/∂x (j)を求めて適用するため、原理的にはどれを選択しても良い。 What is defined as the evaluation amount (error factor x i ) at the time of simple phenomenon analysis may be appropriately selected from those that are considered to have the greatest influence on the value of interest y. If there are multiple factors that are most likely to be affected, choose one of them. To apply seeking sensitivity ∂ to target values y for the selected factor (j) y / ∂x i ( j), it may be selected which is in principle.

各単純現象を単独で数値解析した時の評価量(誤差因子x)の持つ誤差は、数値解から取り出した評価量(誤差因子x)を文献値や実験式からの値、もしくは単純現象に関する試験を行って試験値と比較すれば良い。文献値が存在すれば通常、試験のコストより大幅に安価に評価できるし、単純現象の試験を行ったとしても単純な体系であることや、領域を大きく取らなくても済む場合もあり、単純現象に分解することにより元の複雑体系の試験を行うよりもはるかにコストが小さくて済む場合が多い。縮小スケールモデルでの誤差の変化が別途わかっていればそれを用いることにより大型の試験が不要となり、さらにコストを削減できる可能性もある。 The error of the evaluation amount (error factor x i ) when each simple phenomenon is numerically analyzed alone is the value obtained from the literature value or empirical formula, or the simple phenomenon of the evaluation amount (error factor x i ) extracted from the numerical solution. It is only necessary to perform a test on and compare with test values. If there is a literature value, it can usually be evaluated much cheaper than the cost of the test, and even if a simple phenomenon is tested, it may be a simple system or may not require a large area. Breaking down into phenomena is often much less expensive than testing the original complex system. If the change in error in the reduced scale model is known separately, using it can eliminate the need for large-scale tests and further reduce costs.

数値解析上の誤差をこのように単純現象に分解し、各単純現象を数値解析したときの誤差を全体現象の数値解析における誤差因子と考えると、連続量で微小な値として考えて良い場合が多い。この場合、幾何学的な寸法誤差や入力値の持つ誤差と同様に扱うことができ、以下の性質を有することがわかる。   If errors in numerical analysis are broken down into simple phenomena in this way and each simple phenomenon is numerically analyzed, the error may be considered as an error factor in the numerical analysis of the overall phenomenon. Many. In this case, it can be handled in the same manner as a geometric dimensional error or an error of an input value, and it can be seen that the following properties are obtained.

種々の誤差因子の誤差εxiが微小量であると考えることができれば、(10)式において高次微小項を無視することにより、注目値yの誤差は以下のように表すことができる。つまり、(10)式の内、感度∂(j)y/∂x (j)の中で線型項∂y/∂xを考慮するのみでも精度の大きな低下はないことがわかる。

Figure 0004891810
If the error ε xi of various error factors can be considered to be a minute amount, the error of the attention value y can be expressed as follows by ignoring the high-order minute term in the equation (10). That is, (10) of the formula, the sensitivity ∂ (j) y / ∂x i It can be seen that no significant loss of accuracy even only consider linear term ∂y / ∂x i in (j).
Figure 0004891810

また、関数gは、例えば「n=3」において以下の(12)式ように表すことができる。

Figure 0004891810
Further, the function g can be expressed as the following equation (12) when, for example, “n = 3”.
Figure 0004891810

ここで、(12)式において、交互作用項は微小量εxiの2次以上の高次微小量となるため無視することができ、1次の項の線型結合式のみで表すことができる。nが「2」でも「4」以上であってもこれと同様である。

Figure 0004891810
Here, in the equation (12), the interaction term becomes a second-order or higher-order minute amount of the minute amount ε xi and can be ignored, and can be expressed only by the linear coupling equation of the first-order term. This is the same whether n is “2” or “4” or more.
Figure 0004891810

つまり、注目値yの誤差εは、注目値yに影響を与える種々の誤差因子xの持つ誤差が連続量で微小な誤差εxiと考えて良い時には、高次微小量を無視するのみで下式のように線型表現できることがわかった。

Figure 0004891810
That is, the error epsilon y attention value y, when an error with the various error factors x i affecting attention value y is good consider minute error epsilon xi in continuous quantity ignores higher small amount only It was found that the linear expression can be expressed as
Figure 0004891810

注目値yの誤差εを(14)式のような形で表すことができるとき、誤差因子の持つ誤差が正規分布を呈すると近似できる場合は誤差εの統計的な推定方法として誤差伝播の法則を用いることができる。誤差伝播の法則は以下の通りである。注目値yの誤差の標準偏差σは、注目値yに影響を与える種々の誤差因子xの持つ誤差の標準偏差σxiと誤差因子xがyに与える感度∂y/∂xを用いて下式にて評価できる。

Figure 0004891810
When it is possible to represent the error epsilon y attention value y (14) shaped like a formula, the error propagates as a statistical estimation method of error epsilon y If the error with the error factor can be approximated to exhibit a normal distribution Can be used. The law of error propagation is as follows. Standard deviation sigma y of the error of the target value y is the sensitivity ∂y / ∂x i standard deviation sigma xi and error factors x i of the error with the various error factors x i affecting attention value y is applied to y It can be evaluated by the following formula.
Figure 0004891810

ここで、『標準偏差』は『標準偏差のn倍(nは正の実数)』と読み替えても良く、その場合は下式のように表現できる。

Figure 0004891810
Here, the “standard deviation” may be read as “n times the standard deviation (n is a positive real number)”, in which case it can be expressed as the following equation.
Figure 0004891810

各誤差因子xについて、誤差や公差のみが与えられているというときは、良く行われる考え方として、その誤差や公差の最大値εxi(εxi>0)がばらつきの3σ(σ:標準偏差)を表すと仮定する方法を用いる。つまり、99.7%程度の確率で誤差の絶対値がεxi以内に収まる、と考える方法である。このように、標準偏差ではなく、誤差や公差の幅を用いて(16)式を表現した場合、以下の形となる。

Figure 0004891810
When only errors and tolerances are given for each error factor x i , as a common idea, the maximum value ε xixi > 0) of the error or tolerance is 3σ of variation (σ: standard deviation) ) Is used. That is, it is a method of thinking that the absolute value of the error falls within ε xi with a probability of about 99.7%. As described above, when Expression (16) is expressed using the error and the tolerance range instead of the standard deviation, the following form is obtained.
Figure 0004891810

これにより求められるεは統計的な値であり、例えば右辺の評価が前述したような、ばらつきの3σを表すとの考え方によれば、『注目値yの誤差のばらつき範囲は99.7%の確率で(17)式により評価された±εの範囲にある』ことを示す。 Ε y obtained by this is a statistical value. For example, according to the idea that the evaluation on the right side represents 3σ of variation as described above, “the variation range of the error of the attention value y is 99.7%. It is in the range of ± ε y evaluated by the equation (17) with the probability of “.

(17)式の右辺に表れる1次の感度∂y/∂xは実験計画法にて注目値yに対する誤差因子xの応答曲面の関数を作成し、その勾配として求めることができる。但し、前述の考察によれば、各誤差因子xの誤差幅が微小であるとみなすことが可能であれば線型近似ができ、交互作用が無視できるため、各誤差因子xあたり、その誤差因子xの値を単独で変更した2回の数値解析を行うことにより感度を求めることができる。 (17) 1-order sensitivity ∂y / ∂x i appearing in the right-hand side of create a function response surface error factors x i for the target value y by DOE can be obtained as a gradient. However, according to the above consideration, if the error width of each error factor x i can be regarded as being minute, linear approximation can be performed and the interaction can be ignored. Therefore, the error per error factor x i Sensitivity can be obtained by performing two numerical analyzes in which the value of the factor x i is changed independently.

ここで、図7から図11までを用いて、誤差推定装置1の実施例5の手続きを熱流動解析の誤差評価に適用して具体的に説明する。   Here, the procedure of the fifth embodiment of the error estimation apparatus 1 will be described in detail with reference to FIGS. 7 to 11 by applying it to the error evaluation of the heat flow analysis.

図7に示す流路形状は、左側から流体が流入し、右側に行くと段差があり、流路が下方に拡大し、右端部から流出するという体系であり、奥行きとしてある長さを持つ3次元体系であるとする。流入する流体の流れ20は、流路高さBを有する流入部21から流入し、流路高さBの流出部22から流出する。流出部22には、複数の管からなる管群23が備えられる。図7において流体の流れを流線24で示しているが、この流線24からわかるように、流入した流体の一部は再付着点25にて逆流する。このように流路が下方にステップ状に拡大する流路をバックステップ流れと呼ぶ。 The flow channel shape shown in FIG. 7 is a system in which a fluid flows in from the left side, there is a step when going to the right side, the flow channel expands downward, and flows out from the right end, and has a certain length as depth 3 Suppose that it is a dimensional system. Fluid flow 20 flowing flows from the inlet portion 21 having a flow channel height B 0, and flows out from the flow passage outlet portion 22 of height B 1. The outflow portion 22 is provided with a tube group 23 composed of a plurality of tubes. In FIG. 7, the flow of the fluid is indicated by the flow line 24, but as can be seen from the flow line 24, a part of the fluid that has flowed back flows at the reattachment point 25. A flow path in which the flow path expands downward in this manner is called a back step flow.

通常、バックステップ流れにおいては、図8において流線24で示したような流れ場となることが多い。この流れ場においてハッチ部でしめした領域を逆流領域26と呼ぶ。   Usually, the back step flow often has a flow field as shown by the streamline 24 in FIG. A region squeezed by the hatch portion in this flow field is referred to as a backflow region 26.

また、図9に、図7にて示した管群23を上から見た図を示す。管群23は、図9に示すように、例えば千鳥配列に配列されている。   FIG. 9 shows a view of the tube group 23 shown in FIG. 7 as viewed from above. As shown in FIG. 9, the tube group 23 is arranged in a staggered arrangement, for example.

ここでは、解析者は図7の体系における再付着点位置sを知りたいと考え、S501において、図7の体系を対象に数値解析により流れ場を解析したとする。   Here, it is assumed that the analyst wants to know the reattachment point position s in the system of FIG. 7, and in S501, the flow field is analyzed by numerical analysis for the system of FIG.

このS501の解析では、流入部の流路高さBはAmm、系を流れる流量はQm/sec、管1本の直径はDmm、管群ピッチはPmm、であるとして計算し、数値解より再付着点25の位置sとして、sという値が得られたとする。 In the analysis of S501, the flow path height B 0 at the inflow portion is calculated as Amm, the flow rate through the system is Qm 3 / sec , the diameter of one tube is Dmm, and the tube group pitch is Pmm. Further, it is assumed that a value s 1 is obtained as the position s of the reattachment point 25.

この解析者は数値解から得たこの再付着点25の位置sがどのくらいの誤差を持つものかを知りたいものとする。つまりここでは注目値として再付着点25の位置sを取り上げている。この際の誤差推定処理を、実施例5の手順に従って説明する。   This analyst wants to know how much error the position s of the reattachment point 25 obtained from the numerical solution has. That is, here, the position s of the reattachment point 25 is taken as an attention value. The error estimation process at this time will be described according to the procedure of the fifth embodiment.

(1)ステップS503(S103)
幾何学的寸法に関する誤差因子としては、流入部21の流路高さB、流路拡大後の流出部22の流路高さB、管群23の管1本の直径D、管群ピッチPなどがある。それぞれの寸法は、ある製作公差を図面指示された値があるものとする。
(1) Step S503 (S103)
The error factors related to the geometric dimensions are: the flow path height B 0 of the inflow part 21, the flow path height B 1 of the outflow part 22 after the flow path is enlarged, the diameter D of one tube of the tube group 23, and the tube group There is a pitch P or the like. Each dimension shall have a value indicated in the drawing with a certain manufacturing tolerance.

ここでスクリーニングを実施する。机上でのオーダ評価などにより、再付着点25の位置sに与える影響がほとんど無視できると考えられる要素は切り捨てることにより、後の作業を簡略化できる。影響がわからない場合は全てを考慮すると良い。ここでは説明を簡略化するため、例として寸法の図面指示がA±1mmである流入部21の流路高さB以外は再付着点25の位置sに与える影響は無視できると仮定する。ここでは流入部21の流路高さBを誤差因子xとする。誤差幅はεxi=1〔mm〕となる。 Here, screening is performed. The subsequent work can be simplified by discarding elements that are considered to have negligible influence on the position s of the reattachment point 25 by order evaluation on the desk. If you don't understand the impact, consider everything. Here, in order to simplify the explanation, it is assumed as an example that the influence on the position s of the reattachment point 25 can be ignored except for the flow path height B 0 of the inflow portion 21 whose dimensional drawing instruction is A ± 1 mm. Here, the flow path height B 0 of the inflow portion 21 is defined as an error factor x i . The error width is ε xi = 1 [mm].

(2)ステップS505(S105)
このステップでは、S501にて行った計算の流入部21の流路高さBをA+1mmに増加させた数値解析を行い、数値解から注目値yとしてsという値が得られたとする。
(2) Step S505 (S105)
In this step, it is assumed that a numerical analysis is performed by increasing the flow channel height B 0 of the inflow portion 21 calculated in S501 to A + 1 mm, and a value of s 2 is obtained as the attention value y from the numerical solution.

(3)ステップS507(S107)
以下の(18)式により、流入部21の流路高さBの再付着点25の位置sに対する感度∂s/∂x を求める。
(3) Step S507 (S107)
The sensitivity ∂s / ∂x 1 with respect to the position s of the reattachment point 25 at the flow path height B 0 of the inflow portion 21 is obtained by the following equation (18).

(4)ステップS509(S109)
境界条件などの入力値に関する誤差因子としては、系を流れる流体の単位時間当たり流量がある。流量は測定された値であり、その値は誤差範囲も含めて記述するとQ±1m/secであるとする。この流量Qm/secの誤差範囲±1m/secは注目値sに与える影響が無視できないと判断したと仮定する。ここでは流量を誤差因子xとする。誤差幅はεx2=1〔m/sec〕となる。
(4) Step S509 (S109)
As an error factor related to input values such as boundary conditions, there is a flow rate per unit time of a fluid flowing through the system. The flow rate is a measured value, and the value is Q ± 1 m 3 / sec including the error range. It is assumed that the error range ± 1 m 3 / sec of the flow rate Qm 3 / sec is determined to have a negligible effect on the attention value s. Here the error factors x 2 the flow rate. The error width is ε x2 = 1 [m 3 / sec].

(5)ステップS511(S111)
このステップではS501にて行った計算の流量Qを1m/sec増加させた数値解析を行い、その数値解から注目値としてsという値が得られたとする。
(5) Step S511 (S111)
In this step, it is assumed that a numerical analysis is performed by increasing the flow rate Q calculated in S501 by 1 m 3 / sec, and a value of s 3 is obtained as an attention value from the numerical solution.

(6)ステップS513(S113)
以下の(19)式により、流量Qの再付着点(2104)の位置s(2105)に対する感度∂y/∂xを求める。

Figure 0004891810
(6) Step S513 (S113)
The following equation (19), obtaining the sensitivity ∂y / ∂x 2 relative to the position s of the reattachment point of the flow rate Q (2104) (2105).
Figure 0004891810

(7)ステップS515
図7の元の体系内にて発生する全体現象を単純現象に分解する。単純現象としては、管群内流れ、バックステップ流れ、壁面摩擦の影響する流れ、が挙げられ、スクリーニングにより、壁面摩擦の影響に関しては、再付着点25の位置sに与える影響がほとんど無視できるとして切り捨てる。つまり、ここでは単純現象として、図10に示す『管群内流れ』と図11に示す『(管群が無い)バックステップ流れ』の2つを取り上げる。図10に示す管群23の管1本の直径D及び管群ピッチPは、図7と同様に、それぞれDmm及びPmmである。また、図11に示す寸法形状は、図7に示す寸法形状から管群23を取り去った寸法形状に等しい。
(7) Step S515
The whole phenomenon that occurs in the original system of FIG. 7 is decomposed into a simple phenomenon. As simple phenomena, the flow in the tube group, the back step flow, and the flow affected by the wall friction can be cited. As a result of the screening, the influence of the wall friction on the position s of the reattachment point 25 is almost negligible. truncate. That is, here, as a simple phenomenon, “flow in a tube group” shown in FIG. 10 and “back step flow (without a tube group)” shown in FIG. 11 are taken up. The diameter D and the tube group pitch P of one tube of the tube group 23 shown in FIG. 10 are Dmm and Pmm, respectively, similarly to FIG. Moreover, the dimensional shape shown in FIG. 11 is equal to the dimensional shape obtained by removing the tube group 23 from the dimensional shape shown in FIG.

(8)ステップS517
取り上げた前記2つの単純現象を対象とした数値解析を行うにあたり、単純現象の数値解析誤差を評価する量(誤差因子x)を決定する。
(8) Step S517
In performing the numerical analysis on the two simple phenomena taken up, the amount (error factor x i ) for evaluating the numerical analysis error of the simple phenomenon is determined.

まず、『管群内流れ』に関して考える。図7に示した体系の再付着点25の位置sの算出精度に与える影響として、単純現象の一つである『管群内流れ』における管群23に直交する流れによる圧力損失の予測精度の影響が大きいと考えられる。そこで、『管群内流れ』という単純現象に関する数値解析誤差を評価する量として、管群に直交する流れによる管群単位長さあたりの圧力損失をとり、これを誤差因子xとする。 First, we will consider “flow in the tube group”. As an influence on the calculation accuracy of the position s of the reattachment point 25 in the system shown in FIG. 7, the prediction accuracy of the pressure loss due to the flow orthogonal to the tube group 23 in the “flow in the tube group” which is one of the simple phenomena. The impact is considered large. Therefore, as an amount for evaluating the numerical analysis error regarding the simple phenomenon “flow in the tube group”, the pressure loss per unit length of the tube group due to the flow orthogonal to the tube group is taken, and this is set as an error factor x 3 .

次に、『(管群が無い)バックステップ流れ』に関して考える。図7に示した体系の再付着点25の位置sの予測精度に与える影響として、単純現象の一つである管群が無いバックステップ流れにおける再付着点25の位置sの予測精度の影響が大きいと考えられる。そこで、『管群が無いバックステップ流れ』という単純現象を数値解析するときにその数値解析誤差を評価する量として、図11における再付着点25の位置sをとり、これをxと書くことにする。 Next, consider “backstep flow (no tube group)”. As an influence on the prediction accuracy of the position s of the reattachment point 25 in the system shown in FIG. 7, there is an influence of the prediction accuracy of the position s of the reattachment point 25 in the backstep flow without a tube group, which is one of simple phenomena. It is considered large. Therefore, when numerically analyzing the simple phenomenon “backstep flow without tube group”, the position s of the reattachment point 25 in FIG. 11 is taken as an amount to evaluate the numerical analysis error, and this is written as x 4. To.

(9)ステップS519
『管群内流れ』、および『(管群が無い)バックステップ流れ』の数値解析を、S501で用いたものと同じモデル方程式を同じ数値解析手法で解く数値解析にて行う。そして、『管群内流れ』の数値解からは管群23に直交する流れによる管群単位長さあたりの圧力損失x3Aが得られ、『(管群が無い)バックステップ流れ』の数値解からは再付着点25の位置s、x4Aが得られたとする。
(9) Step S519
Numerical analysis of “flow in the tube group” and “back step flow (without the tube group)” is performed by numerical analysis in which the same model equation as that used in S501 is solved by the same numerical analysis method. From the numerical solution of “flow in the tube group”, a pressure loss x 3A per tube group unit length due to the flow orthogonal to the tube group 23 is obtained, and the numerical solution of “back step flow (without tube group)” , It is assumed that the position s, x 4A of the reattachment point 25 is obtained.

ここで、『管群内流れ』の数値解析に用いる格子モデルの格子幅の分布は、S501で行った図7を対象にした格子モデルにおける管群領域の格子分割に合わせるものとする。また、『(管群が無い)バックステップ流れ』の数値解析に用いる格子モデルの格子幅の分布に関しても、空間の格子線間隔や壁面付近の粗さなどをS501にて数値解析を行った図7を対象にした格子モデルに合わせるものとする。   Here, the lattice width distribution of the lattice model used for the numerical analysis of “flow in the tube group” is assumed to match the lattice division of the tube group region in the lattice model in FIG. 7 performed in S501. Further, regarding the distribution of the lattice width of the lattice model used for the numerical analysis of “back step flow (without tube group)”, the numerical analysis of the lattice line spacing in the space, the roughness near the wall surface, etc. was performed in S501. It is assumed that it matches with the lattice model targeting 7.

(10)ステップS521
『管群内流れ』と『(管群が無い)バックステップ流れ』のそれぞれにおける数値解析誤差を評価する量に対し、この量を文献値や単純現象の試験などから別途値を得る。この値をzと書く。
(10) Step S521
For the amount to evaluate the numerical analysis error in each of “flow in tube group” and “back step flow (without tube group)”, obtain this value separately from literature values and simple phenomenon tests. This value is written as z i .

『管群内流れ』の単位長さあたりの圧力損失(x)に関しては、文献等(例えば「流体力学ハンドブック」(丸善)、「“管群の流動抵抗係数の推算法に関する考察”、日本機械学会論文集(B編)、v.51、n.461、pp.356.」に抵抗係数を求める実験式の記載があるので、これらを用いて図10の体系を対象にx3A値を得れば良い。もちろん、図10の体系を新たに試験測定を行うことによりz3A値を求めても良い。 Regarding pressure loss per unit length of “flow in tube group” (x 3 ), literatures (eg “Hydrodynamics Handbook” (Maruzen), “Consideration on Estimation Method of Flow Resistance Coefficient of Tube Group”, Japan There are empirical formulas for obtaining the resistance coefficient in the JSME Proceedings (Part B), v. 51, n.461, pp. 356. ”, using these, the x 3A value for the system of FIG. Of course, the z 3A value may be obtained by performing a new test measurement on the system of FIG.

また、『(管群が無い)バックステップ流れ』の再付着点25の位置s(x)に関しても、同様に、信頼性のある文献値を参照するか、文献値が無ければ図11の単純体系の試験測定を新たに行うことによりz4A値を求める。 Similarly, with respect to the position s (x 4 ) of the reattachment point 25 in the “back step flow (without a tube group)”, similarly, a reliable document value is referred to, or if there is no document value, FIG. The z 4A value is determined by performing a new simple test measurement.

得られたz3A値とz4A値と、S519にて得たx3A、x4A値を用い、単純現象の数値解析誤差εx3およびεx4を、以下の(20)式、(21)式により求める。

Figure 0004891810
Using the obtained z 3A value and z 4A value and the x 3A and x 4A values obtained in S519, numerical analysis errors ε x3 and ε x4 of a simple phenomenon are expressed by the following equations (20) and (21). Ask for.
Figure 0004891810

(11)ステップS523
ここでは、各単純現象の数値解析誤差を評価する量の、図7に示した体系の再付着点25の位置sに対する感度∂/∂x、∂/∂xを算出する。
(11) Step S523
Here, the sensitivities ∂ s / ∂x 3 and ∂ s / ∂x 4 with respect to the position s of the redeposition point 25 in the system shown in FIG. 7 are calculated for the amount for evaluating the numerical analysis error of each simple phenomenon.

まず、一つ目の素現象『管群内流れ』の数値解析誤差を評価する量である、『管群に直交する流れによる管群単位長さあたりの圧力損失』について、図7に示した体系の再付着点25の位置sに対する感度∂/∂xを算出する。感度の算出方法としては複数考えられるが、一例として、手順を以下に示す。 First, Fig. 7 shows the "pressure loss per unit length of the pipe group due to the flow perpendicular to the pipe group", which is the amount to evaluate the numerical analysis error of the first elementary phenomenon "flow in the pipe group". The sensitivity ∂ s / ∂ x 3 with respect to the position s of the reattachment point 25 of the system is calculated. There are a plurality of methods for calculating the sensitivity, but the procedure is shown below as an example.

図10に示した体系において、ピッチはPmmのまま、管群の管直径をDからD+D’mmに変更した数値解析をS501にて用いたものと同じモデル方程式を同じ数値解析手法で解くことにより行い、その結果、S519にて求めた管群23に直交する流れによる管群単位長さあたりの圧力損失x3Aはx3Bに変化したとする。 In the system shown in FIG. 10, by solving the same model equation using the same numerical analysis method as that used in S501, the numerical analysis in which the pitch is Pmm and the tube diameter of the tube group is changed from D to D + D'mm is used. As a result, it is assumed that the pressure loss x 3A per unit length of the tube group due to the flow orthogonal to the tube group 23 obtained in S519 is changed to x 3B .

図7に示す元の体系において、その中の管群23のピッチはPmmのまま変更せずに、管直径をD+D’mmに変更した体系の数値解析をS501にて用いたものと同じモデル方程式を同じ数値解析手法で解くことにより行い、それにより得られた再付着点25の位置をsとする。 In the original system shown in FIG. 7, the same model equation as that used in S501 is the numerical analysis of the system in which the pipe diameter is changed to D + D'mm without changing the pitch of the tube group 23 in Pmm. Is solved by the same numerical analysis method, and the position of the reattachment point 25 obtained thereby is defined as s 4 .

S515〜S521にて得られた結果及びS501で行った図7の体系での数値解析から得られた再付着点25の距離sを用い、管群単位長さあたりの圧力損失の、図7に示した体系の再付着点25の位置sに対する感度を下式により算出する。

Figure 0004891810
Using the distance s 1 the reattachment point 25 obtained from the numerical analysis in system of FIG. 7 that the results obtained and was carried out at S501 in S515~S521, the pressure loss per tube bundle unit length, 7 The sensitivity with respect to the position s of the redeposition point 25 in the system shown in FIG.
Figure 0004891810

次に、二つ目の素現象『(管群が無い)バックステップ流れ』の数値解析誤差を評価する量である、『(管群が無い)バックステップ流れにおける再付着点25の位置s』について、図7に示した体系の再付着点25の位置sに対する感度∂s/∂xを算出する。この算出方法の一例を以下に述べる。 Next, “the position s of the reattachment point 25 in the back step flow (without the tube group)” is an amount for evaluating the numerical analysis error of the second elementary phenomenon “back step flow (without the tube group)”. , The sensitivity ∂s / ∂x 4 with respect to the position s of the redeposition point 25 in the system shown in FIG. 7 is calculated. An example of this calculation method will be described below.

図11のモデルを対象とした解析において、再付着点25の位置sが変化するように何らかのパラメータを変更した解析を行う。ここでは単位時間当たりの流入流量QからQ+Q’に変化させ、そのときの数値解析をS501で用いたものと同じモデル方程式を同じ数値解析手法で解くことにより行い、その結果、S519にて求めた再付着点25の位置sは、x4Aはx4Bに変化したとする。 In the analysis for the model of FIG. 11, an analysis is performed with some parameters changed so that the position s of the reattachment point 25 changes. Here, the inflow flow rate per unit time is changed from Q to Q + Q ′, and the numerical analysis at that time is performed by solving the same model equation as that used in S501 by the same numerical analysis method, and as a result, obtained in S519. position s of the reattachment point 25, x 4A is to have changed to x 4B.

同様に、S501にて行った図7の体系での数値解析において単位時間当たりの流入流量をQからQ+Q’に変化させた数値解析を行い再付着点距離への影響を見るのであるが、単純に図7の体系で流量のみを変化させてしまった場合、もう一つの単純現象である管群圧力損失に関しても変化してしまう。ここでの感度の算出は各単純現象ごとに独立に行う必要があるため、流量をQ+Q’流したときの圧力損失が変わらないような管群23の管直径Dを求め、そのような管直径Dを持つ管群23を図7の流出部22に備えたこととして数値解析を行う。事前にこの条件を満たす管直径Dがわからなければ試行錯誤的に複数回の数値解析を行うことにより求めても良い。このときに得られた再付着点25の位置sをsとする。 Similarly, in the numerical analysis in the system of FIG. 7 performed in S501, a numerical analysis in which the inflow flow rate per unit time is changed from Q to Q + Q ′ is performed to see the influence on the reattachment point distance. If only the flow rate is changed in the system of FIG. 7, the tube group pressure loss, which is another simple phenomenon, also changes. Since the calculation of the sensitivity here needs to be performed independently for each simple phenomenon, the tube diameter D of the tube group 23 is determined so that the pressure loss does not change when the flow rate is Q + Q ′, and such a tube diameter is obtained. Numerical analysis is performed on the assumption that the tube group 23 having D is provided in the outflow portion 22 of FIG. If the tube diameter D satisfying this condition is not known in advance, it may be obtained by performing a plurality of numerical analyzes by trial and error. The location s of the reattachment point 25 obtained at this time is s 5.

この結果を用い、管群の無いバックステップ流れにおける再付着点25の位置sの、図7に示した体系での再付着点25の位置sに対する感度を下式により算出する。

Figure 0004891810
Using this result, the sensitivity of the position s of the reattachment point 25 in the backstep flow without the tube group to the position s of the reattachment point 25 in the system shown in FIG.
Figure 0004891810

(12)ステップS525
S503〜S523にて、∂/∂x、∂/∂x、∂/∂x、∂/∂x、および、εx1、εx2、εx3、εx4、が算出された。これらを用いて、下式により、S501で得た図7の体系の数値解における再付着点14の位置sの誤差幅εを評価する。

Figure 0004891810
(12) Step S525
At S503~S523, ∂ s / ∂x 1, ∂ s / ∂x 2, ∂ s / ∂x 3, ∂ s / ∂x 4, and, ε x1, ε x2, ε x3, ε x4, is calculated It was done. Using these, the error width ε s of the position s of the reattachment point 14 in the numerical solution of the system of FIG. 7 obtained in S501 is evaluated by the following equation.
Figure 0004891810

つまり、本発明の実施例5の方法にて、S501の数値解析で得た再付着点25の位置sの持つ誤差は±εと推定された。 That is, in the method of Example 5 of the present invention, the error of the position s 1 of the reattachment point 25 obtained by the numerical analysis of S501 was estimated to be ± ε s .

誤差推定装置1の実施例5によると、数値解析誤差に関して、単純現象に分解することにより、文献値を使用することが可能となり、また試験を行うとしても小規模試験のみで上記誤差を推測することが可能となる。例えば管群の領域が多い沸騰水型原子炉の下部プレナムやシュラウドヘッド上の流れなどの数値解の誤差評価を行う場合、全体体系の試験を行うと莫大な費用がかかるのに対し、管群という単純体系の試験は管の数を減らして小さな体系での試験で済むため、大きなコスト削減効果が期待できる。   According to the fifth embodiment of the error estimation apparatus 1, it is possible to use a document value by decomposing a numerical analysis error into a simple phenomenon, and even if a test is performed, the error is estimated only by a small-scale test. It becomes possible. For example, when evaluating errors in numerical solutions such as the flow on the lower plenum and shroud head of a boiling water reactor with a large number of tube groups, it would be very expensive to test the entire system. The simple system test can reduce the number of tubes and only a small system test, so a large cost reduction effect can be expected.

次に、本発明に係る誤差推定装置1の実施例6について、図12に基づいて説明する。実施例6は、実施例2における手順C及びS217の処理を改良したものである。 Next, a sixth embodiment of the error estimation apparatus 1 according to the present invention will be described with reference to FIG. In the sixth embodiment, the processes of the procedure C and S217 in the second embodiment are improved.

まずCPU2は、『ある現象』の数値解析を全体体系にて行い、数値解から注目値yを得る(S601)。   First, the CPU 2 performs numerical analysis of a “certain phenomenon” in the entire system, and obtains an attention value y from the numerical solution (S601).

CPU2は、手順A〜手順B(S603〜S613)として、実施例2の手順A〜手順B(S203〜S213)と同様の処理を行う。   The CPU 2 performs the same processing as the procedure A to the procedure B (S203 to S213) of the second embodiment as the procedure A to the procedure B (S603 to S613).

手順C(S615〜S625)では、注目値yの誤差を発生させる要因(誤差因子)として、数値解析誤差に関するものを扱う。   In the procedure C (S615 to S625), a factor relating to a numerical analysis error is handled as a factor (error factor) that causes an error of the attention value y.

CPU2は、S615〜S623の処理として、実施例5のS515〜S523の処理を行う。   CPU2 performs the process of S515-S523 of Example 5 as a process of S615-S623.

CPU2は、それぞれのx値が『ある現象』の中で変化するように境界条件や寸法などの解析条件(パラメータ)を変更した2回以上の『ある現象』の数値解析を行い、xの値の増減が『ある現象』の数値解における注目値yに及ぼす感度として、線型(1次)の感度である∂y/∂xと、2次の感度∂y/∂x を求める(S625)。但し、解くべきモデル方程式や用いる数値解析手法、感度の算出方法はS207と同様である。 CPU2 performs numerical analysis of each x i value is "there Symptoms""ThereSymptoms" analysis condition twice or more changing the (parameter), such as boundary conditions and dimensions to vary in, x i as the sensitivity on the target value y changes in value in the numerical solution of "an Symptoms", and ∂y / ∂x i is the sensitivity of linear (primary), secondary sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 Is obtained (S625). However, the model equation to be solved, the numerical analysis method used, and the sensitivity calculation method are the same as in S207.

CPU2は、下記の(25)式により、『ある現象』の数値解における注目値yの値の誤差幅または誤差の標準偏差から決められる値であるεを求める(S627)。

Figure 0004891810
The CPU 2 obtains ε y , which is a value determined from the error width of the value of the target value y or the standard deviation of the error in the numerical solution of “a certain phenomenon”, according to the following equation (25) (S627).
Figure 0004891810

誤差推定装置1の実施例6によると、εを求める際に、Taylor展開の2次の項まで取っているので、これにより得られる『ある現象』の数値解における注目値yの値の誤差幅εは実施例5で得られた値よりも、原理的には推定精度が向上する。 According to the sixth embodiment of the error estimation apparatus 1, since ε y is obtained up to the quadratic term of Taylor expansion, the error of the value of the attention value y in the numerical solution of the “certain phenomenon” obtained thereby. The estimation accuracy of the width ε y is theoretically improved compared to the value obtained in the fifth embodiment.

なお、実施例1〜実施例6に記したεの式において、注目値yよりも大きい側と小さい側で別々に評価し、この小さい側の誤差εy−と大きい側の誤差εy+を用いても良い。例えば実施例5であれば、下記の(26)式による注目値yの誤差幅の評価は、誤差評価の右辺に含まれる誤差因子xやその誤差幅εxiの性質により、注目値yよりも大きい側と小さい側で別々に評価し、この小さい側の誤差εy−と大きい側の誤差εy+を用いる。この場合は注目値yの誤差幅を考慮した値の範囲は、y−|εy−|からy+|εy+|の範囲となる。

Figure 0004891810
In the equations of ε y described in the first to sixth embodiments, evaluation is separately performed on the side larger than the attention value y and the smaller side, and the error ε y− on the smaller side and the error ε y + on the larger side are expressed as It may be used. For example, if the embodiment 5, the evaluation of the error range of the target value y by the equation (26) below, the nature of the error factors x i and the error range epsilon xi included in the right side of the error evaluation, Featured value y Are separately evaluated on the large side and the small side, and the error ε y− on the small side and the error ε y + on the large side are used. In this case, the range of the value considering the error width of the attention value y is the range from y− | ε y− | to y + | ε y + |.
Figure 0004891810

例えば実施例3のεの式において、数値解析誤差εanalのみが、注目値yを必ず大きくする誤差であることがわかっているときには、

Figure 0004891810
For example, in the expression of ε y in Example 3, when it is known that only the numerical analysis error ε anal is an error that necessarily increases the attention value y,
Figure 0004891810

本発明に係る誤差推定装置の構成図。The block diagram of the error estimation apparatus which concerns on this invention. 本発明に係る誤差推定装置が誤差推定処理を行う際の手順(実施例1)を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure at the time of the error estimation apparatus which concerns on this invention performing an error estimation process (Example 1). 本発明に係る誤差推定装置が誤差推定処理を行う際の手順(実施例2)を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure (Example 2) when the error estimation apparatus which concerns on this invention performs an error estimation process. 本発明に係る誤差推定装置が誤差推定処理を行う際の手順(実施例3)を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure at the time of the error estimation apparatus which concerns on this invention performing an error estimation process (Example 3). 本発明に係る誤差推定装置が誤差推定処理を行う際の手順(実施例4)を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure at the time of the error estimation apparatus which concerns on this invention performing an error estimation process (Example 4). 本発明に係る誤差推定装置が誤差推定処理を行う際の手順(実施例5)を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure at the time of the error estimation apparatus which concerns on this invention performing an error estimation process (Example 5). 本発明に係る誤差推定装置が誤差推定処理を行う対象となる体系の例を示す図。The figure which shows the example of the system used as the object which the error estimation apparatus which concerns on this invention performs an error estimation process. 図7の体系における典型的なバックステップ流れを説明する図。The figure explaining the typical back step flow in the system of FIG. 図7の体系における管群を上から見た上面図。The top view which looked at the pipe group in the system of Drawing 7 from the top. 図7の体系における単純現象『管群内流れ』を数値解析するための体系を示す図。The figure which shows the system for carrying out the numerical analysis of the simple phenomenon "flow in a pipe group" in the system of FIG. 図7の体系における単純現象『(管群が無い)バックステップ流れ』を数値解析するための体系を示す図。The figure which shows the system for carrying out the numerical analysis of the simple phenomenon "the back step flow (there is no tube group)" in the system of FIG. 本発明に係る誤差推定装置が誤差推定処理を行う際の手順(実施例6)を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure (Example 6) when the error estimation apparatus which concerns on this invention performs an error estimation process.

符号の説明Explanation of symbols

1 誤差推定装置
2 CPU
20 流入する流れ
21 流入部
22 流出部
23 管群
24 流入する流体の流線
25 再付着点
26 逆流領域
1 Error estimation device 2 CPU
20 Inflowing flow 21 Inflowing portion 22 Outflowing portion 23 Tube group 24 Streamline 25 of inflowing fluid Reattachment point 26 Backflow region

Claims (12)

所定現象を対象としたモデル方程式に関して数値解析を行う際に、得られる数値解のうちの所定の注目値の誤差を推定する誤差推定装置において、
前記数値解析が対象とする領域の幾何学的な寸法を誤差因子とし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値に及ぼす感度を算出する幾何学的感度算出手段と、
前記数値解析を行う際に入力装置から与えられる入力値を誤差因子とし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値に及ぼす感度を算出する入力値感度算出手段と、
前記所定現象の数値解において注目値が持つ数値解析誤差の誤差幅を誤差因子として取得する数値解析誤差幅取得手段と、
前記幾何学的感度算出手段により算出された誤差幅と感度の誤差因子と、前記入力値感度算出手段により算出された誤差幅と感度の誤差因子と、前記数値解析誤差幅取得手段により取得された誤差幅の誤差因子と、を用いて、前記注目値の誤差を推定する誤差推定手段と、
を備えたことを特徴とする誤差推定装置。
In an error estimation device for estimating an error of a predetermined attention value in a numerical solution obtained when performing a numerical analysis on a model equation for a predetermined phenomenon,
The geometric dimension of the area targeted by the numerical analysis is used as an error factor, and there is an error factor that can be clearly ignored for the error of the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon. The geometric sensitivity calculation means for calculating the sensitivity that the error width and the increase / decrease in the value of the error factor affect the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon,
The input value given by the input device when performing the numerical analysis is an error factor, and there is an error factor that can be considered to be clearly negligible for the error of the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon. The input value sensitivity calculation means for calculating the sensitivity of the error range and the increase / decrease in the value of the error factor to the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon,
Numerical analysis error width acquisition means for acquiring, as an error factor, the error width of the numerical analysis error that the attention value has in the numerical solution of the predetermined phenomenon;
The error width and sensitivity error factor calculated by the geometric sensitivity calculation means, the error width and sensitivity error factor calculated by the input value sensitivity calculation means, and the numerical analysis error width acquisition means An error estimation means for estimating an error of the attention value using an error factor of an error width;
An error estimation device comprising:
所定現象を対象としたモデル方程式に関して数値解析を行う際に、得られる数値解のうちの所定の注目値の誤差を推定する誤差推定装置において、
1以上の前記数値解析が対象とする領域の幾何学的な寸法を誤差因子xとし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅εxi、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを算出する幾何学的感度算出手段と、
1以上の前記数値解析を行う際に入力装置から与えられる入力値を誤差因子xとし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅εxi、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを算出する入力値感度算出手段と、
前記所定現象の数値解において注目値が持つ数値解析誤差の誤差幅εanalを誤差因子として取得する数値解析誤差幅取得手段と、
前記幾何学的感度算出手段により算出された前記誤差幅ε xi 及び感度∂y/∂x 、前記入力値感度算出手段により算出された誤差幅εxi 及び感度∂y/∂x 並びに前記数値解析誤差幅取得手段により取得された誤差幅εanalを用いて、以下の(a)式により前記注目値の誤差εを推定する誤差推定手段と、
Figure 0004891810
を備えたことを特徴とする誤差推定装置。
In an error estimation device for estimating an error of a predetermined attention value in a numerical solution obtained when performing a numerical analysis on a model equation for a predetermined phenomenon,
The geometric dimension of the region targeted by one or more of the numerical analyzes is defined as an error factor x i, and the influence of the error factor on the error of the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon is clearly negligible. error factor is to be regarded as not present, error range epsilon xi, and geometric sensitivity increase or decrease of the value of the error factor to calculate the sensitivity ∂y / ∂x i on target value y in the numerical solution of the given phenomenon A calculation means;
The input value supplied from the input device when performing one or more of the numerical analysis and error factors x i, considered to have influence on the error with the target values in the numerical solution of the given phenomenon of this error factor can apparently negligible error factor is to be regarded as not present, error range epsilon xi, and the input value sensitivity calculation increase or decrease of the value of the error factor to calculate the sensitivity ∂y / ∂x i on target value y in the numerical solution of the given phenomenon Means,
Numerical analysis error width acquisition means for acquiring, as an error factor, an error width ε anal of a numerical analysis error of a target value in the numerical solution of the predetermined phenomenon;
The calculated by the geometric sensitivity calculating means error range epsilon xi and sensitivity ∂y / ∂x i, the error width epsilon xi calculated by the input value sensitivity calculating means and sensitivity ∂y / ∂x i and the numerical Error estimation means for estimating the error ε y of the attention value by the following equation (a) using the error width ε anal acquired by the analysis error width acquisition means;
Figure 0004891810
An error estimation device comprising:
前記幾何学的感度算出手段は、誤差因子xの値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂x を算出するとともに、
前記入力値感度算出手段は、誤差因子xの値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂x を算出し、
前記誤差推定手段は、前記幾何学的感度算出手段及び入力値感度算出手段により算出された誤差幅εxi、感度∂y/∂x、感度∂y/∂x 、及び数値解析誤差幅取得手段により取得された誤差幅εanalを用いて、以下の(b)式により前記注目値の誤差εを推定する、
Figure 0004891810
請求項2記載の誤差推定装置。
The geometric sensitivity calculating means may increase or decrease the value of the error factors x i is calculated sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 on the target value y in the numerical solution of the given phenomenon,
The input value sensitivity calculation means calculates the sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 that the increase or decrease in the value of the error factor x i has on the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon,
The error estimation unit includes an error width ε xi , sensitivity ∂y / ∂x i , sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 , and numerical analysis error calculated by the geometric sensitivity calculation unit and the input value sensitivity calculation unit. Using the error width ε anal acquired by the width acquisition means, the error ε y of the attention value is estimated by the following equation (b):
Figure 0004891810
The error estimation device according to claim 2.
所定現象を対象としたモデル方程式に関して数値解析を行う際に、得られる数値解のうちの所定の注目値の誤差を推定する誤差推定装置において、
1以上の前記数値解析が対象とする領域の幾何学的な寸法を誤差因子xとし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅εxi、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを算出する幾何学的感度算出手段と、
1以上の前記数値解析を行う際に入力装置から与えられる入力値を誤差因子xとし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅εxi、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを算出する入力値感度算出手段と、
前記所定現象の数値解において注目値が持つ数値解析誤差の誤差幅εanalを誤差因子として取得する数値解析誤差幅取得手段と、
前記幾何学的感度算出手段により算出された誤差幅ε xi 及び感度∂y/∂x 、前記入力値感度算出手段により算出された誤差幅ε xi 及び感度∂y/∂x 並びに前記数値解析誤差幅取得手段により取得された誤差幅εanalを用いて、以下の(c)式により前記注目値の誤差εを推定する誤差推定手段と、
Figure 0004891810
を備えたことを特徴とする誤差推定装置。
In an error estimation device for estimating an error of a predetermined attention value in a numerical solution obtained when performing a numerical analysis on a model equation for a predetermined phenomenon,
The geometric dimension of the region targeted by one or more of the numerical analyzes is defined as an error factor x i, and the influence of the error factor on the error of the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon is clearly negligible. error factor is to be regarded as not present, error range epsilon xi, and geometric sensitivity increase or decrease of the value of the error factor to calculate the sensitivity ∂y / ∂x i on target value y in the numerical solution of the given phenomenon A calculation means;
The input value supplied from the input device when performing one or more of the numerical analysis and error factors x i, considered to have influence on the error with the target values in the numerical solution of the given phenomenon of this error factor can apparently negligible error factor is to be regarded as not present, error range epsilon xi, and the input value sensitivity calculation increase or decrease of the value of the error factor to calculate the sensitivity ∂y / ∂x i on target value y in the numerical solution of the given phenomenon Means,
Numerical analysis error width acquisition means for acquiring, as an error factor, an error width ε anal of a numerical analysis error of a target value in the numerical solution of the predetermined phenomenon;
Error range calculated by the geometric sensitivity calculating means epsilon xi and sensitivity ∂y / ∂x i, the error width epsilon xi and sensitivity ∂y / ∂x i and the numerical analysis calculated by the input value sensitivity calculating means Using the error width ε anal acquired by the error width acquisition means, error estimation means for estimating the error ε y of the attention value by the following equation (c);
Figure 0004891810
An error estimation device comprising:
前記幾何学的感度算出手段は、誤差因子xの値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂x を算出するとともに、
前記入力値感度算出手段は、誤差因子xの値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂x を算出し、
前記誤差推定手段は、前記幾何学的感度算出手段及び入力値感度算出手段により算出された誤差幅εxi、感度∂y/∂x、感度∂y/∂x 、及び数値解析誤差幅取得手段により取得された誤差幅εanalを用いて、以下の(d)式により前記注目値の誤差εを推定する、
Figure 0004891810
請求項4記載の誤差推定装置。
The geometric sensitivity calculating means may increase or decrease the value of the error factors x i is calculated sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 on the target value y in the numerical solution of the given phenomenon,
The input value sensitivity calculation means calculates the sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 that the increase or decrease in the value of the error factor x i has on the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon,
The error estimation unit includes an error width ε xi , sensitivity ∂y / ∂x i , sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 , and numerical analysis error calculated by the geometric sensitivity calculation unit and the input value sensitivity calculation unit. Using the error width ε anal acquired by the width acquisition means, the error ε y of the attention value is estimated by the following equation (d):
Figure 0004891810
The error estimation apparatus according to claim 4.
所定現象を対象としたモデル方程式に関して数値解析を行う際に、得られる数値解のうちの所定の注目値の誤差を推定する誤差推定装置において、
1つ以上の前記数値解析が対象とする領域の幾何学的な寸法を誤差因子xとし、この誤差因子x のうち前記所定現象の数値解における注目値yの持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅εxi、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを算出する幾何学的感度算出手段と、
1以上の前記数値解析を行う際に入力装置から与えられる入力値を誤差因子xとし、この誤差因子x のうち前記所定現象の数値解における注目値yの持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅εxi、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを算出する入力値感度算出手段と、
前記所定現象を一つ以上の単純現象に分解し、各単純現象の数値解において一つ以上の評価量を定義し、前記評価量について複数の方法で得た値の差を誤差幅εxiとするとともに、各単純現象の評価量の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを算出する数値解析感度算出手段と、
前記幾何学的感度算出手段により算出された誤差幅ε xi 及び感度∂y/∂x 、前記入力値感度算出手段により算出された誤差幅εxi 及び感度∂y/∂x 並びに前記数値解析感度算出手段により算出された誤差幅ε xi 及び感度∂y/∂x を用いて、以下の(e)式により前記注目値の誤差εを推定する誤差推定手段と、
Figure 0004891810
を備えたことを特徴とする誤差推定装置。
In an error estimation device for estimating an error of a predetermined attention value in a numerical solution obtained when performing a numerical analysis on a model equation for a predetermined phenomenon,
The geometric dimension of one or more regions targeted for the numerical analysis is defined as an error factor x i, and the influence of the error factor x i on the error of the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon is clarified. error factors thought to be negligible is deemed not to exist, an error width epsilon xi, and increase or decrease the value of the error factor to calculate the sensitivity ∂y / ∂x i on target value y in the numerical solution of the given phenomenon Geometric sensitivity calculation means;
The input value given from the input device when performing one or more numerical analyzes is defined as an error factor x i, and the influence of the error factor x i on the error of the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon is clearly ignored. error factors thought to be able to be regarded as not present, error range epsilon xi, and inputs changes in the value of the error factor to calculate the sensitivity ∂y / ∂x i on target value y in the numerical solution of the given phenomenon Value sensitivity calculation means;
The predetermined phenomenon is decomposed into one or more simple phenomena, one or more evaluation quantities are defined in a numerical solution of each simple phenomenon, and a difference between values obtained by a plurality of methods for the evaluation quantities is defined as an error width ε xi . as well as the numerical analysis sensitivity calculating means increases or decreases the evaluation of each simple phenomenon to calculate the sensitivity ∂y / ∂x i on target value y in the numerical solution of the given phenomenon,
Error range calculated by the geometric sensitivity calculating means epsilon xi and sensitivity ∂y / ∂x i, the error width epsilon xi and sensitivity ∂y / ∂x i and the numerical analysis calculated by the input value sensitivity calculating means an error estimation means using the error width epsilon xi and sensitivity ∂y / ∂x i calculated to estimate the error epsilon y of the target value by the following equation (e) by the sensitivity calculating means,
Figure 0004891810
An error estimation device comprising:
前記幾何学的感度算出手段は、誤差因子xの値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂x を算出し、
前記入力値感度算出手段は、誤差因子xの値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂x を算出するとともに、
前記数値解析感度算出手段は、単純現象の評価量の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂x を算出し、
前記誤差推定手段は、前記幾何学的感度算出手段、入力値感度算出手段、及び数値解析感度算出手段により算出された誤差幅εxi、感度∂y/∂x、感度∂y/∂x を用いて、以下の(f)式により前記注目値の誤差εを推定する、
Figure 0004891810
請求項6記載の誤差推定装置。
The geometric sensitivity calculating means calculates sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 which increase or decrease the value of the error factors x i is on target value y in the numerical solution of the given phenomenon,
The input value sensitivity calculation means calculates the sensitivity ∂ 2 y / ∂x i 2 that the increase or decrease in the value of the error factor x i has on the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon,
The numerical analysis sensitivity calculation means calculates a sensitivity ∂ 2 y / ∂ xi 2 that an increase or decrease in an evaluation amount of a simple phenomenon has on a target value y in a numerical solution of the predetermined phenomenon,
Said error estimation means, the geometric sensitivity calculating means, the input value sensitivity calculating means, and numerical analysis sensitivity error width epsilon xi calculated by the calculation means, the sensitivity ∂y / ∂x i, sensitivity ∂ 2 y / ∂x Using i 2 , the error ε y of the attention value is estimated by the following equation (f):
Figure 0004891810
The error estimation apparatus according to claim 6.
前記幾何学的感度算出手段及び入力値感度算出手段は、それぞれ、誤差幅ε xi を前記注目値yを大きくする側と前記注目値yを小さくする側とに分けて取得する一方、前記数値解析誤差幅取得手段は、誤差幅εanalを、前記注目値yを大きくする側と前記注目値yを小さくする側とに分けて取得し、
前記誤差推定手段は、前記注目値yを大きくする側と前記注目値yを小さくする側とに分けて取得された誤差幅ε xi 及びε anal を前記式(a)、(b)、(c)及び(d)の何れかの式にそれぞれ代入して前記注目値yの小さい側の誤差ε y− 及び前記注目値yの大きい側の誤差ε y+ を演算することによって、前記注目値yの小さい側の誤差ε y− と前記注目値yの大きい側の誤差ε y+ とを推定するものであり、前記代入の際に前記誤差幅ε xi 及びε anal の少なくとも一つの誤差が必ず注目値yを大きくする側の誤差であることがわかっている場合には、前記注目値yの小さい側の誤差ε y− を推定する前記演算において、必ず注目値yを大きくする側の誤差を含む項を無視して演算する一方、前記代入の際に前記誤差幅ε xi 及びε anal の少なくとも一つの誤差が必ず注目値yを小さくする側の誤差であることがわかっている場合には、前記注目値yの大きい側の誤差ε y+ を推定する前記演算において、必ず注目値yを小さくする側の誤差を含む項を無視して演算する請求項2乃至5の何れか1項に記載の誤差推定装置。
The geometric sensitivity calculation means and the input value sensitivity calculation means obtain the error width ε xi separately for the side that increases the attention value y and the side that decreases the attention value y , respectively, while the numerical analysis The error width acquisition means acquires the error width ε anal separately for a side that increases the attention value y and a side that decreases the attention value y ,
The error estimator calculates the error widths ε xi and ε anal obtained separately for the side that increases the attention value y and the side that decreases the attention value y, from the equations (a), (b), (c ) And (d), respectively, and calculating an error ε y− on the smaller side of the target value y and an error ε y + on the larger side of the target value y, thereby calculating the value of the target value y. The error ε y− on the smaller side and the error ε y + on the larger side of the attention value y are estimated , and at the time of the substitution , at least one error of the error widths ε xi and ε anal is necessarily the attention value y. If it is known that the error is on the side of increasing the target value y, in the calculation for estimating the error ε y− on the side of the small target value y, a term including an error on the side of increasing the target value y is necessarily included. while ignoring to calculating the error range ε upon the assignment If it is known that at least one error of i and epsilon anal are errors on the side always reduce the attention value y, in the calculation for estimating the error epsilon y + a larger side of the target value y, always The error estimation apparatus according to claim 2, wherein the calculation is performed while ignoring a term including an error on the side of reducing the attention value y .
前記幾何学的感度算出手段、入力値感度算出手段及び前記数値解析感度算出手段は、それぞれ、誤差幅εThe geometric sensitivity calculation means, the input value sensitivity calculation means, and the numerical analysis sensitivity calculation means each have an error width ε xixi を前記注目値yを大きくする側と前記注目値yを小さくする側とに分けて取得し、Are divided into a side for increasing the attention value y and a side for decreasing the attention value y,
前記誤差推定手段は、前記注目値yを大きくする側と前記注目値yを小さくする側とに分けて取得された誤差幅εThe error estimator obtains an error width ε obtained separately for a side for increasing the attention value y and a side for decreasing the attention value y. xixi を前記式(e)及び(f)の何れかの式にそれぞれ代入して前記注目値yの小さい側の誤差εIs substituted into any one of the equations (e) and (f), and the error ε on the smaller side of the attention value y is substituted. y−y- 及び前記注目値yの大きい側の誤差εAnd the error ε on the larger side of the attention value y y+y + を演算することによって、前記注目値yの小さい側の誤差εBy calculating the error ε on the smaller side of the target value y y−y- と前記注目値yの大きい側の誤差εAnd the error ε on the larger side of the attention value y y+y + とを推定するものであり、前記代入の際に前記誤差幅εAnd the error width ε during the substitution xixi の少なくとも一つの誤差が必ず注目値yを大きくする側の誤差であることがわかっている場合には、前記注目値yの小さい側の誤差εWhen it is known that at least one of the errors is an error on the side of increasing the attention value y, an error ε on the side of the smaller attention value y y−y- を推定する前記演算において、必ず注目値yを大きくする側の誤差を含む項を無視して演算する一方、前記代入の際に前記誤差幅εIn the calculation for estimating the error value, the calculation is performed while ignoring the term including the error on the side where the attention value y is increased. xixi の少なくとも一つの誤差が必ず注目値yを小さくする側の誤差であることがわかっている場合には、前記注目値yの大きい側の誤差εIf it is known that at least one of the errors is necessarily an error on the side where the attention value y is reduced, the error ε on the side where the attention value y is larger y+y + を推定する前記演算において、必ず注目値yを小さくする側の誤差を含む項を無視して演算する請求項6又は7記載の誤差推定装置。The error estimation apparatus according to claim 6 or 7, wherein in the calculation for estimating the value, the calculation is performed while ignoring a term including an error on the side of reducing the attention value y.
所定現象を対象としたモデル方程式に関して数値解析を行う際に、得られる数値解のうちの所定の注目値の誤差をコンピュータによって推定する方法であり、
幾何学的感度算出手段が、前記数値解析が対象とする領域の幾何学的な寸法を誤差因子とし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値に及ぼす感度を算出する幾何学的感度算出ステップと、
入力値感度算出手段が、前記数値解析を行う際に入力装置から与えられる入力値を誤差因子とし、この誤差因子のうち前記所定現象の数値解における注目値の持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値に及ぼす感度を算出する入力値感度算出ステップと、
数値解析誤差幅取得手段が、前記所定現象の数値解において注目値が持つ数値解析誤差の誤差幅を誤差因子として取得する数値解析誤差幅取得ステップと、
誤差推定手段が、前記幾何学的感度算出ステップにて算出された誤差幅と感度の誤差因子と、前記入力値感度算出ステップにて算出された誤差幅と感度の誤差因子と、前記数値解析誤差幅取得ステップにて取得された誤差幅の誤差因子と、を用いて、前記注目値の誤差を推定する誤差推定ステップと、
備えることを特徴とする誤差推定方法。
When performing numerical analysis on a model equation for a predetermined phenomenon, a method of estimating an error of a predetermined attention value by using a computer in a numerical solution obtained ,
The geometric sensitivity calculation means uses the geometric dimension of the area targeted by the numerical analysis as an error factor, and the influence of the error factor on the error of the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon is clearly ignored. A geometric sensitivity calculation step for calculating the sensitivity that the error factor and the increase / decrease in the value of the error factor calculate the sensitivity to the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon, assuming that there is no error factor that can be considered .
The input value sensitivity calculating means uses the input value given from the input device when performing the numerical analysis as an error factor, and the influence of the error factor on the error of the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon can be clearly ignored. An input value sensitivity calculation step for calculating the sensitivity of the error width and the increase / decrease in the value of the error factor to the attention value in the numerical solution of the predetermined phenomenon ,
Numerical analysis error width acquisition means, a numerical analysis error width acquisition step of acquiring, as an error factor, an error width of a numerical analysis error of a target value in the numerical solution of the predetermined phenomenon;
The error estimation means includes an error width and sensitivity error factor calculated in the geometric sensitivity calculation step, an error width and sensitivity error factor calculated in the input value sensitivity calculation step, and the numerical analysis error. an error estimation step using the error factor of the acquired error range in width acquisition step, to estimate the error of the target value,
Error estimation method characterized by comprising a.
所定現象を対象としたモデル方程式に関して数値解析を行う際に、得られる数値解のうちの所定の注目値の誤差をコンピュータによって推定する方法であり、
幾何学的感度算出手段が、1以上の前記数値解析が対象とする領域の幾何学的な寸法を誤差因子xとし、この誤差因子x のうち前記所定現象の数値解における注目値yの持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅ε xi 、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを算出する幾何学的感度算出ステップと、
1以上の前記数値解析を行う際に入力装置から与えられる入力値を誤差因子xとし、この誤差因子x のうち前記所定現象の数値解における注目値yの持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅εxi、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xを算出する入力値感度算出ステップと、
前記所定現象の数値解において注目値が持つ数値解析誤差の誤差幅εanalを誤差因子として取得する数値解析誤差幅取得ステップと、
前記幾何学的感度算出ステップにて算出された前記誤差幅ε xi 及び感度∂y/∂x 、前記入力値感度算出ステップにて算出された誤差幅εxi 及び感度∂y/∂x 並びに前記数値解析誤差幅取得ステップにて取得された誤差幅εanalを用いて、以下の(a)式により前記注目値の誤差εを推定する誤差推定ステップと、
Figure 0004891810
備えることを特徴とする誤差推定方法。
When performing numerical analysis on a model equation for a predetermined phenomenon, a method of estimating an error of a predetermined attention value by using a computer in a numerical solution obtained ,
The geometric sensitivity calculation means sets one or more geometric dimensions of the region targeted by the numerical analysis as an error factor x i, and out of the error factor x i , the target value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon Assuming that there is no error factor whose influence on the error it can be clearly ignored , the sensitivity 存在 y that the error width ε xi and the increase / decrease in the value of the error factor have on the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon geometric sensitivity calculating a / ∂x i,
The input value given from the input device when performing one or more numerical analyzes is defined as an error factor x i, and the influence of the error factor x i on the error of the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon is clearly ignored. error factors thought to be able to be regarded as not present, error range epsilon xi, and inputs changes in the value of the error factor to calculate the sensitivity ∂y / ∂x i on target value y in the numerical solution of the given phenomenon A value sensitivity calculation step;
A numerical analysis error width acquisition step of acquiring, as an error factor, an error width ε anal of a numerical analysis error of a target value in the numerical solution of the predetermined phenomenon;
The calculated by the geometric sensitivity calculating step error range epsilon xi and sensitivity ∂y / ∂x i, the calculated in the input value sensitivity calculating step the error range epsilon xi and sensitivity ∂y / ∂x i and Using the error width ε anal acquired in the numerical analysis error width acquisition step, an error estimation step of estimating the error ε y of the attention value by the following equation (a) :
Figure 0004891810
Error estimation method characterized by comprising a.
所定現象を対象としたモデル方程式に関して数値解析を行う際に、得られる数値解のうちの所定の注目値の誤差をコンピュータによって推定する方法であり、When performing numerical analysis on a model equation for a predetermined phenomenon, a method of estimating an error of a predetermined attention value by using a computer in a numerical solution obtained,
幾何学的感度算出手段が、1以上の幾何学的な寸法を誤差因子xThe geometric sensitivity calculation means calculates one or more geometric dimensions as an error factor x. i とし、この誤差因子xAnd this error factor x i のうち前記所定現象の数値解における注目値yの持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅εIt is assumed that there is no error factor that the influence on the error of the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon can be clearly ignored, and the error width ε xixi 、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂x, And the sensitivity ∂y / ∂x that the increase or decrease of the error factor value has on the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon i を算出する幾何学的感度算出ステップと、A geometric sensitivity calculating step for calculating
入力値感度算出手段が、1以上の入力値を誤差因子xThe input value sensitivity calculating means converts an input value of 1 or more into an error factor x i とし、この誤差因子xAnd this error factor x i のうち前記所定現象の数値解における注目値yの持つ誤差に対する影響が明らかに無視できると考えられる誤差因子は存在しないものとみなして、誤差幅εIt is assumed that there is no error factor that the influence on the error of the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon can be clearly ignored, and the error width ε xixi 、及び誤差因子の値の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂x, And the sensitivity ∂y / ∂x that the increase or decrease of the error factor value has on the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon i を算出する入力値感度算出ステップと、An input value sensitivity calculating step for calculating
数値解析感度算出手段が、前記所定現象を一つ以上の単純現象に分解し、各単純現象の数値解において一つ以上の評価量を定義し、前記評価量について複数の方法で得た値の差を誤差幅εNumerical analysis sensitivity calculation means decomposes the predetermined phenomenon into one or more simple phenomena, defines one or more evaluation quantities in the numerical solution of each simple phenomenon, and obtains values obtained by a plurality of methods for the evaluation quantities. Difference to error width ε xixi とするとともに、各単純現象の評価量の増減が前記所定現象の数値解における注目値yに及ぼす感度∂y/∂xAnd the sensitivity ∂y / ∂x that the increase or decrease in the evaluation amount of each simple phenomenon has on the attention value y in the numerical solution of the predetermined phenomenon i を算出する数値解析感度算出ステップと、Numerical analysis sensitivity calculation step for calculating
前記幾何学的感度算出ステップにて算出された前記誤差幅εThe error width ε calculated in the geometric sensitivity calculation step xixi 及び感度∂y/∂xAnd sensitivity ∂y / ∂x i 、前記入力値感度算出ステップにて算出された誤差幅ε, Error width ε calculated in the input value sensitivity calculation step xixi 及び感度∂y/∂xAnd sensitivity ∂y / ∂x i 並びに前記数値解析感度算出ステップにて算出された誤差幅εAnd the error width ε calculated in the numerical analysis sensitivity calculation step. xixi 及び感度∂y/∂xAnd sensitivity ∂y / ∂x i を用いて、以下の(e)式により前記注目値の誤差εUsing the following equation (e), the error ε of the attention value y を推定する誤差推定ステップと、An error estimation step for estimating
Figure 0004891810
Figure 0004891810
を備えることを特徴とする誤差推定方法。An error estimation method comprising:
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