Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7696552B2 - Optimal design method, induction heating device, and induction heating method - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7696552B2 - Optimal design method, induction heating device, and induction heating method - Google Patents

Optimal design method, induction heating device, and induction heating method Download PDF

Info

Publication number
JP7696552B2
JP7696552B2 JP2021152663A JP2021152663A JP7696552B2 JP 7696552 B2 JP7696552 B2 JP 7696552B2 JP 2021152663 A JP2021152663 A JP 2021152663A JP 2021152663 A JP2021152663 A JP 2021152663A JP 7696552 B2 JP7696552 B2 JP 7696552B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
heated
coils
coil
temperature
flat plate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021152663A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2023044568A (en
Inventor
清嘉 ▲高▼木
信幸 神原
宗太 加茂
知也 二保
徹 志谷
太助 白井
勇磨 冨田
知義 堀江
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CHUO ENGINEERING CO., LTD.
Kyushu Institute of Technology NUC
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Original Assignee
CHUO ENGINEERING CO., LTD.
Kyushu Institute of Technology NUC
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CHUO ENGINEERING CO., LTD., Kyushu Institute of Technology NUC, Mitsubishi Heavy Industries Ltd filed Critical CHUO ENGINEERING CO., LTD.
Priority to JP2021152663A priority Critical patent/JP7696552B2/en
Publication of JP2023044568A publication Critical patent/JP2023044568A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7696552B2 publication Critical patent/JP7696552B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • General Induction Heating (AREA)

Description

本開示は、最適設計方法、誘導加熱装置、および誘導加熱方法に関する。 This disclosure relates to an optimum design method, an induction heating device, and an induction heating method.

熱可塑性の複合材料を融着させる方法として、複合材料の近傍に設置されたコイルに交流電流を流すことで、複合材料に対して磁場を印加する誘導加熱が知られている(例えば、特許文献1参照)。 A known method for fusing thermoplastic composite materials is induction heating, in which an alternating current is passed through a coil placed near the composite material to apply a magnetic field to the composite material (see, for example, Patent Document 1).

特開2021-104666号公報JP 2021-104666 A

複合材料を誘導加熱で加熱した場合、複合材料の内部で発生する誘導電流(渦電流)が複合材料の端部に集中し、複合材料の端部の温度が周囲よりも高くなることがある。熱融着の品質は温度条件などに依存する。そのため、複合材料の品質を一定に保つためには誘導加熱の際の複合材料の温度を全域で均一にすることが望ましい。複合材料の全域の温度を均一化する方法として、複合材料の近傍に複数のコイルを設置し、複数のコイルに交流電流を流した時に生じる電磁干渉を利用する方法が考えられる。しかしながら、コイルには設計変数が多いため、誘導加熱を適切に行うためのコイルの設計は困難である。 When a composite material is heated by induction heating, the induced current (eddy current) generated inside the composite material may concentrate at the edge of the composite material, causing the temperature of the edge of the composite material to become higher than the surrounding area. The quality of thermal fusion depends on temperature conditions, etc. Therefore, in order to maintain a constant quality of the composite material, it is desirable to make the temperature of the composite material uniform throughout the entire area when induction heating. One possible method of making the temperature uniform throughout the entire area of the composite material is to place multiple coils near the composite material and utilize the electromagnetic interference that occurs when an alternating current is passed through the multiple coils. However, because there are many design variables for coils, it is difficult to design a coil that will perform induction heating properly.

本開示は、被加熱対象物を適切に加熱することのできる最適設計方法、誘導加熱装置、および誘導加熱方法を提供することを目的とする。 The purpose of this disclosure is to provide an optimal design method, induction heating device, and induction heating method that can appropriately heat an object to be heated.

本開示の最適設計方法は、被加熱対象物の近傍に複数のコイルを配置するステップと、
複数の前記コイルに交流電流を流して前記被加熱対象物に磁場を印加して、前記被加熱対象物を加熱するステップと、前記被加熱対象物の加熱結果に基づいて、複数の前記コイルに関するパラメータの最適値を予測するステップと、を含む。
The optimal design method disclosed herein includes the steps of arranging a plurality of coils in the vicinity of an object to be heated;
The method includes a step of passing an alternating current through the multiple coils to apply a magnetic field to the object to be heated, thereby heating the object to be heated, and a step of predicting optimal values of parameters related to the multiple coils based on the heating result of the object to be heated.

本開示の誘導加熱装置は、本開示の最適設計方法で被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルのパラメータを予測して設定する制御装置と、前記被加熱対象物の近傍に配置される複数の前記コイルと、前記被加熱対象物の温度を測定する温度測定装置と、を備え、前記制御装置は、複数の前記コイルのパラメータを設定し、複数の前記コイルに交流電流を流して、前記被加熱対象物を加熱し、前記温度測定装置が測定した前記被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、前記被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定する。 The induction heating device disclosed herein comprises a control device that predicts and sets parameters of multiple coils that are placed near an object to be heated using the optimal design method disclosed herein, multiple coils that are placed near the object to be heated, and a temperature measuring device that measures the temperature of the object to be heated. The control device sets the parameters of the multiple coils, passes an alternating current through the multiple coils to heat the object to be heated, and determines whether the temperature of the object to be heated is appropriate based on the measurement results of the temperature of the object to be heated measured by the temperature measuring device.

本開示の誘導加熱装置は、本開示の最適設計方法で設定された条件にしたがって加熱制御を行う制御装置と、被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルと、前記被加熱対象物の温度を測定する温度測定装置と、を備え、前記制御装置は、前記被加熱対象物に応じて、前記最適設計方法で設定された条件にしたがって、複数の前記コイルのパラメータを設定し、複数の前記コイルに交流電流を流して、前記被加熱対象物を加熱し、前記温度測定装置が測定した前記被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、前記被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定する。 The induction heating device disclosed herein comprises a control device that performs heating control according to the conditions set by the optimal design method disclosed herein, a number of coils arranged in the vicinity of the object to be heated, and a temperature measuring device that measures the temperature of the object to be heated. The control device sets the parameters of the coils according to the conditions set by the optimal design method depending on the object to be heated, passes an alternating current through the coils to heat the object to be heated, and determines whether the temperature of the object to be heated is appropriate based on the measurement result of the temperature of the object to be heated measured by the temperature measuring device.

本開示の誘導加熱方法は、被加熱対象物に応じて、予測モデルを用いて、被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルのパラメータを設定するステップと、複数の前記コイルに交流電流を流して、前記被加熱対象物を加熱するステップと、前記被加熱対象物の温度を測定するステップと、測定した前記被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、前記被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定するステップと、を含む。 The induction heating method disclosed herein includes the steps of: setting parameters for multiple coils placed near the object to be heated using a predictive model according to the object to be heated; passing an alternating current through the multiple coils to heat the object to be heated; measuring the temperature of the object to be heated; and determining whether the temperature of the object to be heated is appropriate based on the measured temperature of the object to be heated.

本開示の誘導加熱方法は、被加熱対象物に応じて、予測モデルを用いて設定された条件に従って、被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルのパラメータを設定するステップと、複数の前記コイルに交流電流を流して、前記被加熱対象物を加熱するステップと、前記被加熱対象物の温度を測定するステップと、測定した前記被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、前記被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定するステップと、を含む。 The induction heating method disclosed herein includes the steps of setting parameters for multiple coils placed near the object to be heated according to conditions set using a predictive model depending on the object to be heated, passing an alternating current through the multiple coils to heat the object to be heated, measuring the temperature of the object to be heated, and determining whether the temperature of the object to be heated is appropriate based on the measured temperature of the object to be heated.

本開示によれば、被加熱対象物を適切に加熱することができる。 According to the present disclosure, the object to be heated can be heated appropriately.

図1は、本実施形態に係る複合材料構造体の解析モデルの一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of an analytical model of a composite material structure according to the present embodiment. 図2は、本実施形態に係る複合材料構造体の解析モデルの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of an analytical model of the composite material structure according to this embodiment. 図3は、本実施形態に係る解析装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of an analysis device according to this embodiment. 図4は、本実施形態に係る最適設計方法に関するフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing the optimum design method according to this embodiment. 図5は、本実施形態に係るコイルの基本配置を説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for explaining the basic arrangement of coils according to this embodiment. 図6は、本実施形態に係るコイルの基本配置を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining the basic arrangement of coils according to this embodiment. 図7は、本実施形態に係るコイルの第1配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 7 is a schematic top view showing a first arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図8は、本実施形態に係るコイルの第1配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 8 is a schematic cross-sectional view showing a first arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図9は、本実施形態に係るコイルの第2配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 9 is a schematic top view showing a second coil arrangement pattern according to the present embodiment. 図10は、本実施形態に係るコイルの第2配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 10 is a schematic cross-sectional view showing a second coil arrangement pattern according to the present embodiment. 図11は、本実施形態に係るコイルの第3配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 11 is a schematic top view showing a third coil arrangement pattern according to the present embodiment. 図12は、本実施形態に係るコイルの第3配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 12 is a schematic cross-sectional view showing a third arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図13は、本実施形態に係るコイルの第4配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 13 is a schematic top view showing a fourth coil arrangement pattern according to this embodiment. 図14は、本実施形態に係るコイルの第4配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 14 is a schematic cross-sectional view showing a fourth coil arrangement pattern according to the present embodiment. 図15は、本実施形態に係るコイルの第5配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 15 is a schematic top view showing a fifth coil arrangement pattern according to this embodiment. 図16は、本実施形態に係るコイルの第5配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 16 is a schematic cross-sectional view showing a fifth arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図17は、本実施形態に係るコイルの第6配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 17 is a schematic top view showing a sixth coil arrangement pattern according to the present embodiment. 図18は、本実施形態に係るコイルの第6配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 18 is a schematic cross-sectional view showing a sixth arrangement pattern of coils according to the present embodiment. 図19は、本実施形態に係るコイルの第7配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 19 is a schematic top view showing a seventh coil arrangement pattern according to this embodiment. 図20は、本実施形態に係るコイルの第7配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 20 is a schematic cross-sectional view showing a seventh arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図21は、本実施形態に係るコイルの第8配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 21 is a schematic top view showing an eighth coil arrangement pattern according to this embodiment. 図22は、本実施形態に係るコイルの第8配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 22 is a schematic cross-sectional view showing an eighth arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図23は、本実施形態に係るコイルの第9配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 23 is a schematic top view showing a ninth coil arrangement pattern according to this embodiment. 図24は、本実施形態に係るコイルの第9配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 24 is a schematic cross-sectional view showing a ninth arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図25は、本実施形態に係るコイルの第10配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 25 is a schematic top view showing a tenth arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図26は、本実施形態に係るコイルの第10配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 26 is a schematic cross-sectional view showing a tenth arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図27は、本実施形態に係るコイルの第10配置パターンの変形例を示す上面模式図である。FIG. 27 is a schematic top view showing a modification of the tenth arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図28は、本実施形態に係るコイルの第11配置パターンを示す上面模式図である。FIG. 28 is a schematic top view showing an eleventh arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図29は、本実施形態に係るコイルの第11配置パターンを示す断面模式図である。FIG. 29 is a schematic cross-sectional view showing an eleventh arrangement pattern of coils according to this embodiment. 図30は、本実施形態に係る誘導加熱装置の構成例を示す図である。FIG. 30 is a diagram showing an example of the configuration of an induction heating device according to this embodiment. 図31は、本実施形態に係る制御装置の構成を示す図である。FIG. 31 is a diagram showing the configuration of a control device according to this embodiment. 図32は、本実施形態に係る第1融着方法に関するフローチャートである。FIG. 32 is a flowchart showing the first fusion method according to the present embodiment. 図33は、本実施形態に係る第2融着方法に関するフローチャートである。FIG. 33 is a flowchart showing the second fusion method according to the present embodiment.

以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能であり、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせることも可能である。 Below, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to this embodiment. Furthermore, the components in the following embodiment include those that are easily replaceable by a person skilled in the art, or those that are substantially the same. Furthermore, the components described below can be combined as appropriate, and when there are multiple embodiments, the respective embodiments can also be combined.

[実施形態]
本実施形態に係る最適設計方法は、機械学習の方法を用いて、誘導加熱で複合材料を融着させるために使用する複数のコイルに関する設計変数(パラメータ)を決定する。
[Embodiment]
The optimum design method according to the present embodiment uses machine learning techniques to determine design variables (parameters) for multiple coils used to fuse composite materials by induction heating.

図1と、図2を用いて、本実施形態に係る複合材料構造体の解析モデルの一例に説明する。図1と、図2とは、本実施形態に係る複合材料構造体の解析モデルの一例を示す図である。 An example of an analytical model of a composite material structure according to this embodiment will be described with reference to Figures 1 and 2. Figures 1 and 2 are diagrams showing an example of an analytical model of a composite material structure according to this embodiment.

解析モデルMは、平板10と、ドライクロス11と、ストリンガ12、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとを含む。解析モデルMは、コイル14aからコイル14dに交流電流を流して平板10と、ストリンガ12とを誘導加熱し、平板10と、ストリンガ12とを熱融着させる複合材料構造体を模したモデルである。 Analysis model M includes flat plate 10, dry cloth 11, stringer 12, coil 14a, coil 14b, coil 14c, and coil 14d. Analysis model M is a model that mimics a composite material structure in which an alternating current is passed from coil 14a to coil 14d to inductively heat flat plate 10 and stringer 12, and flat plate 10 and stringer 12 are thermally fused together.

平板10は、熱可塑性の炭素繊維複合材(CFRTP:Carbon Fiber Reinforced Thermo Plastics)のモデルである。平板10は、第1の炭素繊維複合材の一種である。ストリンガ12は、断面がL字状に形成された熱可塑性の炭素繊維複合材のモデルである。ストリンガ12は、平板10の上面で熱融着される。ストリンガ12は、第2の炭素繊維複合材の一種である。本実施形態では、被加熱対象物の1つは平板状の平板10であるものとして説明するが、本開示はこれに限定されない。本実施形態では、平板10は、例えば、曲面形状に加工された曲面板であってもよい。本実施形態では、ストリンガ12は、L字状に形成された炭素繊維複合材であるものとして説明するが、本開示はこれに限定されない。ストリンガ12は、例えば、T字状、I字状、ハット状、オメガ状に形成されることもあり得る。 The flat plate 10 is a model of a thermoplastic carbon fiber composite (CFRTP: Carbon Fiber Reinforced Thermo Plastics). The flat plate 10 is a type of first carbon fiber composite. The stringer 12 is a model of a thermoplastic carbon fiber composite with an L-shaped cross section. The stringer 12 is heat fused to the upper surface of the flat plate 10. The stringer 12 is a type of second carbon fiber composite. In this embodiment, one of the objects to be heated is described as a flat plate 10, but the present disclosure is not limited to this. In this embodiment, the flat plate 10 may be, for example, a curved plate processed into a curved shape. In this embodiment, the stringer 12 is described as a carbon fiber composite formed into an L-shape, but the present disclosure is not limited to this. The stringer 12 may be formed, for example, into a T-shape, an I-shape, a hat shape, or an omega shape.

ドライクロス11は、平板10と、ストリンガ12との間に位置するカーボンドライクロスのモデルである。ドライクロス11は、発熱体である。ドライクロス11は、平板10およびストリンガ12よりも薄い。ドライクロス11は、平板10とストリンガ12との融着面よりも広い。ドライクロス11を平板10とストリンガ12との融着面よりも広くすることで、平板10に流れる電流が端部に集中することを防止することができる。 The dry cloth 11 is a model of a carbon dry cloth located between the flat plate 10 and the stringer 12. The dry cloth 11 is a heating element. The dry cloth 11 is thinner than the flat plate 10 and the stringer 12. The dry cloth 11 is wider than the fusion surface between the flat plate 10 and the stringer 12. By making the dry cloth 11 wider than the fusion surface between the flat plate 10 and the stringer 12, it is possible to prevent the current flowing through the flat plate 10 from concentrating at the ends.

コイル14aからコイル14dは、平板10の下方に配置されるコイルのモデルである。コイル14aからコイル14dは、平板10の近傍に配置される。コイル14aからコイル14dを、コイル14と総称することもある。コイル14aからコイル14dには、所定の周波数及び位相を持つ交流電流が流れる。コイル14aからコイル14dに交流電流を流すことで、コイル14aからコイル14dの周囲に、磁場が発生する。コイル14aからコイル14dの周囲に発生した磁場は、平板10と、ドライクロス11と、ストリンガ12との内部に誘導電流(渦電流)を生じさせる。平板10と、ドライクロス11と、ストリンガ12とは、それぞれ、内部に誘導電流が流れることで、ジュール発熱により発熱する。平板10と、ドライクロス11と、ストリンガ12とは、それぞれ、発熱することにより、溶融する。ここで、コイル14aからコイル14dは、少なくともドライクロス11を発熱させて溶融させる。これにより、平板10と、ストリンガ12とを融着することができる。 Coils 14a to 14d are models of coils arranged below the flat plate 10. Coils 14a to 14d are arranged near the flat plate 10. Coils 14a to 14d are sometimes collectively referred to as coils 14. An alternating current having a predetermined frequency and phase flows through coils 14a to 14d. By passing an alternating current through coils 14a to 14d, a magnetic field is generated around coils 14a to 14d. The magnetic field generated around coils 14a to 14d generates an induced current (eddy current) inside the flat plate 10, dry cloth 11, and stringer 12. The flat plate 10, dry cloth 11, and stringer 12 each generate heat due to Joule heating as the induced current flows inside. The flat plate 10, dry cloth 11, and stringer 12 each melt due to heat generation. Here, coils 14a to 14d generate heat and melt at least the dry cloth 11. This allows the flat plate 10 and the stringer 12 to be fused together.

本実施形態では、解析モデルMにおいて、平板10を適切に加熱するための機械学習を用いて、平板10を適切に加熱するために配置するコイル14の形状、個数、配置位置、コイルに流す交流電流の位相及び周波数などを含むコイル14の設計変数の最適値を予測する。具体的には、本実施形態では、平板10と、ストリンガ12とを融着する際に、全域における温度の標準偏差と、コイル14に流れる交流電流とを最小化することのできる、コイル14の設計変数の最適値を予測する。本実施形態では、コイル14は、ソレノイドコイルであるものとして説明するが、本開示はこれに限定されない。コイル14は、例えば、シングルパンケーキコイルであってもよいし、融着部の上下に配置されるダブルコイルであってもよい。また、本実施形態ではコイル14の位置を固定した状態で、平板10を加熱するものとして説明するが、本開示はこれに限定されない。本開示は、例えば、コイル14を移動させながら平板10を加熱してもよい。 In this embodiment, the analysis model M uses machine learning to appropriately heat the flat plate 10 to predict optimal values of design variables of the coil 14, including the shape, number, and arrangement of the coil 14 to be arranged to appropriately heat the flat plate 10, and the phase and frequency of the AC current flowing through the coil. Specifically, in this embodiment, when fusing the flat plate 10 and the stringer 12, optimal values of design variables of the coil 14 that can minimize the standard deviation of the temperature in the entire area and the AC current flowing through the coil 14 are predicted. In this embodiment, the coil 14 is described as a solenoid coil, but the present disclosure is not limited to this. The coil 14 may be, for example, a single pancake coil or a double coil arranged above and below the fusion portion. In addition, in this embodiment, the flat plate 10 is described as being heated with the position of the coil 14 fixed, but the present disclosure is not limited to this. In this disclosure, the flat plate 10 may be heated while moving the coil 14, for example.

図3を用いて、本実施形態に係る解析装置の構成例について説明する。図3は、本実施形態に係る解析装置の構成例を示すブロック図である。 An example of the configuration of an analysis device according to this embodiment will be described with reference to FIG. 3. FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of an analysis device according to this embodiment.

図3に示すように、解析装置100は、入力部102と、出力部104と、制御部106と、記憶部108と、を備える。解析装置100は、パーソナルコンピュータなどの演算装置である。解析装置100は、単体の装置で構成してもよいし、演算装置及びサーバ装置などを組み合わせた複数の装置で構成してもよい。 As shown in FIG. 3, the analysis device 100 includes an input unit 102, an output unit 104, a control unit 106, and a storage unit 108. The analysis device 100 is a computing device such as a personal computer. The analysis device 100 may be configured as a single device, or may be configured as multiple devices that combine computing devices and server devices, etc.

入力部102は、マウス、キーボード、及びタッチパネルなどの入力装置で構成されている。 The input unit 102 is composed of input devices such as a mouse, a keyboard, and a touch panel.

出力部104は、モニタ、およびスピーカなどの出力装置で構成されている。 The output unit 104 is composed of output devices such as a monitor and a speaker.

制御部106は、解析装置100の各部を制御する。制御部106は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などの情報処理装置と、RAM(Random Access Memory)又はROM(Read Only Memory)などの記憶装置とを有する。制御部106は、本発明に係る解析装置100の動作を制御するプログラムを実行する。制御部106は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現されてもよい。制御部106は、ハードウェアと、ソフトウェアとの組み合わせで実現されてもよい。 The control unit 106 controls each part of the analysis device 100. The control unit 106 has, for example, an information processing device such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit), and a storage device such as a RAM (Random Access Memory) or a ROM (Read Only Memory). The control unit 106 executes a program that controls the operation of the analysis device 100 according to the present invention. The control unit 106 may be realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array). The control unit 106 may be realized by a combination of hardware and software.

記憶部108は、例えば、制御部106の演算内容、およびプログラム等の情報を記憶する。記憶部108は、例えば、RAMと、ROMのような主記憶装置、HDD(Hard Disk Drive)等の外部記憶装置とのうち、少なくとも1つ含む。記憶部108は、予測モデル108aと記憶している。 The memory unit 108 stores information such as the contents of calculations performed by the control unit 106 and programs. The memory unit 108 includes at least one of a RAM, a main memory such as a ROM, and an external memory such as a hard disk drive (HDD). The memory unit 108 stores a prediction model 108a.

予測モデル108aは、AI(Artificial Intelligence)モデルである。予測モデル108aは、平板10などの被加熱対象物を適切に加熱するための、平板10の近傍に配置されるコイルの設計変数を特定するためのモデルである。予測モデル108aは、被加熱対象物を加熱した際の被加熱対象物の温度分布と、コイルの設計変数とを1つのデータセットとし、複数のデータセットを教師データとして、複数のデータセットを教師データとして学習して構築された、学習済みのAIモデルとなっている。制御部106は、被加熱対象物をコイルで加熱した際の、被加熱対象物の温度分布、コイルの形状、個数、配置位置、コイルに流す交流電流の位相及び周波数などを予測モデル108aに入力する。これにより、制御部106は、被加熱対象物の近傍に配置するコイルの形状、個数、配置位置、コイルに流す交流電流の位相及び周波数などを特定する。予測モデル108aは、AIモデルとしては任意のモデルを用いてよい。例えば、予測モデル108aは、CNN(Conventional Neural Network:畳み込みニューラルネットワーク)モデルを用いてよい。なお、予測モデル108aは、被加熱対象物に対しコイル14で磁場を印加した際の被加熱対象物の磁場分布と、コイルの設計変数とを1つのデータセットとし、複数のデータセットを教師データとして、複数のデータセットを教師データとして学習して構築された、学習済みのAIモデルであってもよい。 The prediction model 108a is an AI (Artificial Intelligence) model. The prediction model 108a is a model for identifying design variables of a coil placed near the flat plate 10 in order to appropriately heat a heated object such as the flat plate 10. The prediction model 108a is a learned AI model constructed by learning the temperature distribution of the heated object when the heated object is heated and the design variables of the coil as one data set, and learning the multiple data sets as teacher data. The control unit 106 inputs the temperature distribution of the heated object, the shape, number, and arrangement of the coils, the phase and frequency of the AC current flowing through the coil, and the like, of the heated object when the heated object is heated with the coil, into the prediction model 108a. As a result, the control unit 106 identifies the shape, number, and arrangement of the coils placed near the heated object, the phase and frequency of the AC current flowing through the coil, and the like. The prediction model 108a may be any model as an AI model. For example, the prediction model 108a may be a CNN (Conventional Neural Network) model. Note that the prediction model 108a may be a trained AI model constructed by learning from a plurality of data sets as training data, with the magnetic field distribution of the heated object when a magnetic field is applied to the heated object by the coil 14 and the design variables of the coil as one data set.

(最適設計方法)
図4を用いて、本実施形態に係る最適設計方法について説明する。図4は、本実施形態に係る最適設計方法に関するフローチャートである。
(Optimal design method)
The optimum design method according to this embodiment will be described with reference to Fig. 4. Fig. 4 is a flowchart showing the optimum design method according to this embodiment.

制御部106は、初期設定を行う(ステップS10)。具体的には、制御部106は、被加熱対象物に対して複数のコイル14を配置する。より具体的には、制御部106は、複数のコイル14の設計変数を初期状態に設定する。 The control unit 106 performs initial settings (step S10). Specifically, the control unit 106 places multiple coils 14 relative to the object to be heated. More specifically, the control unit 106 sets the design variables of the multiple coils 14 to their initial states.

図5と、図6とを用いて、本実施形態に係るコイルの基本配置について説明する。図5と、図6とは、本実施形態に係るコイルの基本配置を説明するための図である。 The basic arrangement of the coils according to this embodiment will be explained using Figures 5 and 6. Figures 5 and 6 are diagrams for explaining the basic arrangement of the coils according to this embodiment.

図5に示すように、制御部106は、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとの4つのコイルを配置する。コイル14aと、コイル14bとは、X軸方向に沿って並ぶ。コイル14aの中心と、コイル14bの中心とは、X軸方向において原点Oと一致している。コイル14cと、コイル14dとは、Y軸方向に沿って並ぶ。コイル14cの中心と、コイル14dの中心とは、Y軸方向において原点Oと一致している。コイル14aと、コイル14bとの間の距離をL1とする。コイル14cと、コイル14dとの間の距離をL2とする。コイル14aからコイル14dは、それぞれ、円形状である。コイル14aからコイル14dは、それぞれ、同形状であるとする。コイル14aからコイル14dの外径は、それぞれ、Diとする。コイル14aと、コイル14bとには、同位相の交流電流が流れるものとする。コイル14cと、コイル14dとには、同位相の交流電流が流れるものとする。コイル14aと、コイル14cとに流れる交流電流の位相差をpとする。 As shown in FIG. 5, the control unit 106 arranges four coils, coil 14a, coil 14b, coil 14c, and coil 14d. Coil 14a and coil 14b are aligned along the X-axis direction. The center of coil 14a and the center of coil 14b coincide with the origin O in the X-axis direction. Coil 14c and coil 14d are aligned along the Y-axis direction. The center of coil 14c and the center of coil 14d coincide with the origin O in the Y-axis direction. The distance between coil 14a and coil 14b is L1. The distance between coil 14c and coil 14d is L2. Coils 14a to 14d are each circular. Coils 14a to 14d are each assumed to have the same shape. The outer diameters of coils 14a to 14d are each assumed to be Di. It is assumed that alternating currents of the same phase flow through coils 14a and 14b. Assume that alternating currents of the same phase flow through coils 14c and 14d. The phase difference between the alternating currents flowing through coils 14a and 14c is p.

図6に示すように、コイル14は、平板10の下方に配置される。平板10と、コイル14との間の距離をziとする。コイル14の巻き数をnとする。 As shown in FIG. 6, the coil 14 is disposed below the flat plate 10. The distance between the flat plate 10 and the coil 14 is zi. The number of turns of the coil 14 is n.

本実施形態では、距離L1、距離L2、外径Di、交流電流の位相差p、距離zi、および巻き数nが、設計変数となる。なお、設計変数は、これらに限定されず、その他の物理量を設計変数として用いてもよい。 In this embodiment, the design variables are distance L1, distance L2, outer diameter Di, phase difference p of the AC current, distance zi, and number of turns n. Note that the design variables are not limited to these, and other physical quantities may be used as design variables.

初期状態では、例えば、距離L1を2mm、距離L2を8mm、外径Diを18mm、交流電流の位相差pを180°、距離ziを2mm、コイルの巻き数nを9ターンとする。初期状態としては、その他の値を用いてもよい。 In the initial state, for example, the distance L1 is 2 mm, the distance L2 is 8 mm, the outer diameter Di is 18 mm, the phase difference p of the AC current is 180°, the distance zi is 2 mm, and the number of turns n of the coil is 9 turns. Other values may be used as the initial state.

制御部106は、被加熱対象物の温度分布を解析する(ステップS12)。具体的には、制御部106は、コイル14aからコイル14dに所定の交流電流を流して、平板10を誘導加熱した際の、融着箇所が適切な温度に達したときの平板10の全域における温度分布を解析する。より具体的には、制御部106は、電磁場-伝熱連成解析の手法を用いて、平板10の全域における温度分布を解析する。なお、制御部106は、平板10の全域の磁場分布の解析のみを行うようにしてもよい。すなわち、制御部106は、平板10の全域の磁場分布の解析のみを行って、加熱方法の最適な条件を算出するようにしてもよい。そして、ステップS14に進む。 The control unit 106 analyzes the temperature distribution of the object to be heated (step S12). Specifically, the control unit 106 analyzes the temperature distribution over the entire area of the flat plate 10 when the fusion points reach an appropriate temperature when the flat plate 10 is induction heated by passing a predetermined AC current from coil 14a to coil 14d. More specifically, the control unit 106 analyzes the temperature distribution over the entire area of the flat plate 10 using a method of electromagnetic field-heat transfer coupled analysis. Note that the control unit 106 may only analyze the magnetic field distribution over the entire area of the flat plate 10. In other words, the control unit 106 may only analyze the magnetic field distribution over the entire area of the flat plate 10 to calculate the optimal conditions for the heating method. Then, the process proceeds to step S14.

制御部106は、被加熱対象物の全域における温度のバラつきを算出する(ステップS14)。具体的には、制御部106は、ステップS12の解析結果に基づいて、平板10の全域における温度の標準偏差を算出する。そして、ステップS16に進む。 The control unit 106 calculates the temperature variation over the entire area of the heated object (step S14). Specifically, the control unit 106 calculates the standard deviation of the temperature over the entire area of the flat plate 10 based on the analysis results of step S12. Then, the process proceeds to step S16.

制御部106は、被加熱対象物の全域における温度のバラつきの算出結果を、学習データとして追加する(ステップS16)。具体的には、制御部106は、複数のコイル14の設計変数と、平板10の全域における温度の標準偏差とを関連付けた学習データを予測モデル108aに追加する。そして、ステップS18に進む。 The control unit 106 adds the calculation results of the temperature variation over the entire area of the heated object as learning data (step S16). Specifically, the control unit 106 adds learning data that associates the design variables of the multiple coils 14 with the standard deviation of the temperature over the entire area of the flat plate 10 to the prediction model 108a. Then, the process proceeds to step S18.

制御部106は、最適化処理を実行する(ステップS18)。制御部106は、ステップS16の解析結果に基づいて、予測モデル108aを用いて、平板10の全域における温度の標準偏差と、コイル14に流れる交流電流とを最小化するための多目的最適化処理を実行する。具体的には、制御部106は、ステップS10で設定された初期値から設計変数を変更し、設計変数の各種の組み合わせにおいて、被加熱対象物の温度分布を解析する。具体的には、制御部106は、多目的最適化処理を実行して、平板10の全域における温度の標準偏差と、コイル14に流れる交流電流とを最小化するための設計変数のパレート解集合を算出する。そして、制御部106は、設計変数の各種の組み合わせにおける、被加熱対象物の温度分布の解析結果を比較する。制御部106は、比較結果に基づいて、平板10の全域における温度の標準偏差と、コイル14に流れる交流電流とを最小化するための設計変数を特定する。これにより、例えば、制御部106は、距離L1を2mm、距離L2を26mm、外径Diを26mm、交流電流の位相差pを80°、距離ziを2mm、コイルの巻き数nを17ターンといったパレート解を算出する。そして、ステップS20に進む。 The control unit 106 executes an optimization process (step S18). Based on the analysis results of step S16, the control unit 106 executes a multi-objective optimization process using the prediction model 108a to minimize the standard deviation of the temperature over the entire area of the flat plate 10 and the AC current flowing through the coil 14. Specifically, the control unit 106 changes the design variables from the initial values set in step S10, and analyzes the temperature distribution of the heated object for various combinations of the design variables. Specifically, the control unit 106 executes a multi-objective optimization process to calculate a Pareto solution set of the design variables for minimizing the standard deviation of the temperature over the entire area of the flat plate 10 and the AC current flowing through the coil 14. Then, the control unit 106 compares the analysis results of the temperature distribution of the heated object for various combinations of the design variables. Based on the comparison results, the control unit 106 identifies design variables for minimizing the standard deviation of the temperature over the entire area of the flat plate 10 and the AC current flowing through the coil 14. As a result, for example, the control unit 106 calculates a Pareto solution in which the distance L1 is 2 mm, the distance L2 is 26 mm, the outer diameter Di is 26 mm, the phase difference p of the AC current is 80°, the distance zi is 2 mm, and the number of coil turns n is 17 turns. Then, the process proceeds to step S20.

制御部106は、設計変数を更新する(ステップS20)。制御部106は、ステップS10で初期値に設定した設計変数を、ステップS18で算出された設計変数に更新する。具体的には、制御部106は、ステップS18で算出されたパレート解集合のうち、ユーザによって選択されたパレート解に従って設計変数を変更する。制御部106は、パレート解集合のうち、最適なものを自動で選択する機能を有していてもよい。そして、ステップS22に進む。 The control unit 106 updates the design variables (step S20). The control unit 106 updates the design variables that were set to initial values in step S10 to the design variables calculated in step S18. Specifically, the control unit 106 changes the design variables according to the Pareto solution selected by the user from the Pareto solution set calculated in step S18. The control unit 106 may have a function of automatically selecting the optimal one from the Pareto solution set. Then, the process proceeds to step S22.

制御部106は、処理を終了するか否かを判定する(ステップS22)。制御部106は、所望の設計変数の値が得られた場合、および処理を終了する操作を受け付けた場合などに処理を終了すると判定する。処理を終了すると判定された場合(ステップS22;Yes)、図4の処理を終了する。処理を終了すると判定されない場合(ステップS22;No)、ステップS12に進む。すなわち、本実施形態では、所望の設計変数の値が得られない場合、および処理を終了する操作を受け付けたと判定されない場合には、ステップS12からステップS20の処理を繰り返し実行する。 The control unit 106 determines whether or not to end the process (step S22). The control unit 106 determines to end the process when the desired design variable values are obtained, when an operation to end the process is received, and the like. When it is determined to end the process (step S22; Yes), the process of FIG. 4 is ended. When it is not determined to end the process (step S22; No), the process proceeds to step S12. That is, in this embodiment, when the desired design variable values are not obtained, and when it is not determined that an operation to end the process is received, the process of steps S12 to S20 is repeatedly executed.

最適設計方法には、例えば、平板10の温度が適切な温度に達するまでの時間を設定する処理が含まれていてもよい。これにより、平板10と、ストリンガ12とを融着するための時間も適切に設定することができるようになる。 The optimum design method may include, for example, a process for setting the time required for the temperature of the flat plate 10 to reach an appropriate temperature. This allows the time required for fusing the flat plate 10 and the stringer 12 to be appropriately set.

最適設計方法には、例えば、加熱箇所を設定する処理が含まれてもよい。例えば、最適設計方法には、平板10において、加熱する箇所と、加熱しない箇所とを設定する処理が含まれてもよい。例えば、最適設計方法には、平板10の全域を加熱したり、特定の箇所のみを加熱したりすることを設定する処理が含まれてもよい。これにより、平板10を適切に加熱することができるようになる。 The optimum design method may include, for example, a process for setting the heating locations. For example, the optimum design method may include a process for setting the locations on the flat plate 10 that are to be heated and the locations that are not to be heated. For example, the optimum design method may include a process for setting the heating of the entire flat plate 10 or the heating of only specific locations. This allows the flat plate 10 to be heated appropriately.

最適設計方法には、コイル14aからコイル14dに流れる交流電流の位相と周波数とを設定する処理が含まれていてもよい。例えば、コイル14aからコイル14dに流れる交流電流の位相をそれぞれ異なる位相に設定してもよい。例えば、コイル14aからコイル14dに流れる交流電流の周波数をそれぞれ周波数に設定してもよい。 The optimum design method may include a process of setting the phase and frequency of the AC current flowing from coil 14a to coil 14d. For example, the phases of the AC current flowing from coil 14a to coil 14d may be set to different phases. For example, the frequencies of the AC current flowing from coil 14a to coil 14d may be set to different frequencies.

本実施形態では、多目的最適化処理と平板10の全域における温度の標準偏差と、コイル14に流れる交流電流とを最小化するための設計変数を特定する処理について説明したが、本開示はこれに限定されない。例えば、多目的処理としては、所望の温度に到達するための時間を最小化するための設計変数を特定してもよい。 In this embodiment, the multi-objective optimization process and the process of identifying design variables for minimizing the standard deviation of the temperature over the entire area of the flat plate 10 and the AC current flowing through the coil 14 have been described, but the present disclosure is not limited thereto. For example, the multi-objective process may identify design variables for minimizing the time required to reach a desired temperature.

本実施形態では、多目的最適化処理と平板10の全域における温度の標準偏差と、コイル14に流れる交流電流との2つのパラメータを最小化するための設計変数を特定する処理について説明したが、本開示はこれに限定されない。例えば、本実施形態では、3つ以上のパラメータを最小化するための設計変数を特定してもよい。 In this embodiment, the multi-objective optimization process and the process of identifying design variables for minimizing two parameters, the standard deviation of temperature over the entire area of the flat plate 10 and the AC current flowing through the coil 14, have been described, but the present disclosure is not limited thereto. For example, in this embodiment, design variables for minimizing three or more parameters may be identified.

[コイルの配置パターン]
本実施形態においては、図4の処理を実行することで、コイル14の配置パターンを決定する。以下において、コイル14の配置パターンの算出例について説明する。
[Coil arrangement pattern]
In this embodiment, the arrangement pattern of the coils 14 is determined by executing the process of Fig. 4. An example of calculating the arrangement pattern of the coils 14 will be described below.

(第1配置パターン)
図7と、図8とを用いて、本実施形態に係るコイルの第1配置パターンについて説明する。図7は、本実施形態に係るコイルの第1配置パターンを示す上面模式図である。図8は、本実施形態に係るコイルの第1配置パターンを示す断面模式図である。第1配置パターンは、本実施形態の基本配置パターンである。
(First arrangement pattern)
The first arrangement pattern of the coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 7 and Fig. 8. Fig. 7 is a schematic top view showing the first arrangement pattern of the coils according to this embodiment. Fig. 8 is a schematic cross-sectional view showing the first arrangement pattern of the coils according to this embodiment. The first arrangement pattern is the basic arrangement pattern of this embodiment.

図7に示すように、第1配置パターンでは、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとの4つのコイルが配置される。コイル14aからコイル14dは、同一の円形状である。コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとは、上面および下面が平板10に対して平行に配置される。コイル14aからコイル14dは、XY平面において、ひし形状に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、X軸方向に沿って並ぶ。コイル14aの中心と、コイル14bの中心とは、XY平面において、同じX軸上に位置する。コイル14cと、コイル14dとは、Y軸方向に沿って並ぶ。コイル14cの中心と、コイル14dの中心とは、XY平面において、同じY軸上に位置する。コイル14aと、コイル14cとの間の距離、コイル14cと、コイル14bとの間の距離、コイル14bと、コイル14dとの間の距離、コイル14dと、コイル14aとの間の距離は、同じである。 As shown in FIG. 7, in the first arrangement pattern, four coils, coil 14a, coil 14b, coil 14c, and coil 14d, are arranged. Coils 14a to 14d have the same circular shape. The upper and lower surfaces of coils 14a, 14b, 14c, and 14d are arranged parallel to flat plate 10. Coils 14a to 14d are arranged in a diamond shape in the XY plane. Coils 14a and 14b are aligned along the X-axis direction. The centers of coils 14a and 14b are located on the same X-axis in the XY plane. Coils 14c and 14d are aligned along the Y-axis direction. The centers of coils 14c and 14d are located on the same Y-axis in the XY plane. The distance between coil 14a and coil 14c, the distance between coil 14c and coil 14b, the distance between coil 14b and coil 14d, and the distance between coil 14d and coil 14a are the same.

図8は、図7におけるA-A断面図を示す。図8に示すように、コイル14aと、コイル14bとは、平板10の下部に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、Z軸方向において同じ位置に配置される。図8では示していないが、コイル14cと、コイル14dとは、コイル14aと、コイル14bと同様に配置される。 Figure 8 shows a cross-sectional view taken along line A-A in Figure 7. As shown in Figure 8, coils 14a and 14b are disposed on the lower part of flat plate 10. Coils 14a and 14b are disposed at the same position in the Z-axis direction. Although not shown in Figure 8, coils 14c and 14d are disposed in the same manner as coils 14a and 14b.

(第2配置パターン)
図9と、図10とを用いて、本実施形態に係るコイルの第2配置パターンについて説明する。図9は、本実施形態に係るコイルの第2配置パターンを示す上面模式図である。図10は、本実施形態に係るコイルの第2配置パターンを示す断面模式図である。
(Second arrangement pattern)
The second arrangement pattern of the coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 9 and Fig. 10. Fig. 9 is a schematic top view showing the second arrangement pattern of the coils according to this embodiment. Fig. 10 is a schematic cross-sectional view showing the second arrangement pattern of the coils according to this embodiment.

図9に示すように、第2配置パターンでは、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとの4つのコイルが配置される。コイル14aからコイル14dは、同一の円形状である。コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとは、上面および下面が平板10に対して平行に配置される。コイル14aからコイル14dは、XY平面において、正方形状に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、X軸方向に沿って並ぶ。コイル14aの中心と、コイル14bの中心とは、XY平面において、同じX軸上に位置する。コイル14aと、コイル14cとは、Y軸方向に沿って並ぶ。コイル14aの中心と、コイル14cの中心とは、Y軸方向において同軸上に位置する。コイル14cと、コイル14dとは、X軸方向に沿って並ぶ。コイル14cの中心と、コイル14dの中心とは、XY平面において、同じX軸方向に位置する。コイル14bと、コイル14dとは、Y軸方向に沿って並ぶ。コイル14bの中心と、コイル14dの中心とは、Y軸方向において同軸上に位置する。コイル14aと、コイル14cとの間の距離、コイル14cと、コイル14bとの間の距離、コイル14bと、コイル14dとの間の距離、コイル14dと、コイル14aとの間の距離は、同じである。なお、コイル14aからコイル14dとの4つのコイルは、XY平面において、長方形状に配置することもあり得る。 As shown in FIG. 9, in the second arrangement pattern, four coils, coil 14a, coil 14b, coil 14c, and coil 14d, are arranged. Coils 14a to 14d have the same circular shape. The upper and lower surfaces of coils 14a, 14b, 14c, and 14d are arranged parallel to flat plate 10. Coils 14a to 14d are arranged in a square shape in the XY plane. Coils 14a and 14b are aligned along the X-axis direction. The centers of coils 14a and 14b are located on the same X-axis in the XY plane. Coils 14a and 14c are aligned along the Y-axis direction. The centers of coils 14a and 14c are located coaxially in the Y-axis direction. Coils 14c and 14d are aligned along the X-axis direction. The center of coil 14c and the center of coil 14d are located in the same X-axis direction in the XY plane. Coil 14b and coil 14d are aligned along the Y-axis direction. The center of coil 14b and the center of coil 14d are located coaxially in the Y-axis direction. The distance between coil 14a and coil 14c, the distance between coil 14c and coil 14b, the distance between coil 14b and coil 14d, and the distance between coil 14d and coil 14a are the same. Note that the four coils, coil 14a to coil 14d, may be arranged in a rectangular shape in the XY plane.

図10は、図9におけるB-B断面図を示す。図10に示すように、コイル14aと、コイル14bとは、平板10の下部に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、Z軸方向において同じ位置に配置される。図10では示していないが、コイル14cと、コイル14dとは、コイル14aと、コイル14bと同様に配置される。 Figure 10 shows a cross-sectional view taken along line B-B in Figure 9. As shown in Figure 10, coils 14a and 14b are disposed on the lower part of flat plate 10. Coils 14a and 14b are disposed at the same position in the Z-axis direction. Although not shown in Figure 10, coils 14c and 14d are disposed in the same manner as coils 14a and 14b.

(第3配置パターン)
図11と、図12とを用いて、本実施形態に係るコイルの第3配置パターンについて説明する。図11は、本実施形態に係るコイルの第3配置パターンを示す上面模式図である。図12は、本実施形態に係るコイルの第3配置パターンを示す断面模式図である。
(Third arrangement pattern)
The third arrangement pattern of the coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 11 and Fig. 12. Fig. 11 is a schematic top view showing the third arrangement pattern of the coils according to this embodiment. Fig. 12 is a schematic cross-sectional view showing the third arrangement pattern of the coils according to this embodiment.

図11に示すように、第3配置パターンでは、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとの4つのコイルが配置される。コイル14aからコイル14dは、同一の円形状である。コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとは、上面および下面が平板10に対して平行に配置される。コイル14aからコイル14dは、XY平面において、平行四辺形状に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、X軸方向に沿って並ぶ。コイル14aの中心と、コイル14bの中心とは、XY平面において、同じX軸上に位置する。コイル14cと、コイル14dは、X軸方向に沿って並ぶ。コイル14cの中心と、コイル14dの中心とは、XY平面において、同じX軸上に位置する。コイル14aと、コイル14bとの間の距離と、コイル14cと、コイル14dとの間の距離は、同じである。コイル14aと、コイル14cとの間の距離と、コイル14bと、コイル14dとの間の距離は同じである。コイル14aの中心と、コイル14cの中心とを結ぶ直線と、コイル14bの中心と、コイル14dの中心とを結ぶ直線とは、平行である。 As shown in FIG. 11, in the third arrangement pattern, four coils, coil 14a, coil 14b, coil 14c, and coil 14d, are arranged. Coils 14a to 14d have the same circular shape. The upper and lower surfaces of coils 14a, 14b, 14c, and 14d are arranged parallel to the flat plate 10. Coils 14a to 14d are arranged in a parallelogram shape in the XY plane. Coils 14a and 14b are aligned along the X-axis direction. The centers of coils 14a and 14b are located on the same X-axis in the XY plane. Coils 14c and 14d are aligned along the X-axis direction. The centers of coils 14c and 14d are located on the same X-axis in the XY plane. The distance between coils 14a and 14b and the distance between coils 14c and 14d are the same. The distance between coil 14a and coil 14c is the same as the distance between coil 14b and coil 14d. The line connecting the center of coil 14a and the center of coil 14c is parallel to the line connecting the center of coil 14b and the center of coil 14d.

図12は、図11におけるC-C断面図を示す。図12に示すように、コイル14aと、コイル14bとは、平板10の下部に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、Z軸方向において同じ位置に配置される。図12では示していないが、コイル14cと、コイル14dとは、コイル14aと、コイル14bと同様に配置される。 Figure 12 shows a cross-sectional view taken along line C-C in Figure 11. As shown in Figure 12, coils 14a and 14b are disposed on the lower part of flat plate 10. Coils 14a and 14b are disposed at the same position in the Z-axis direction. Although not shown in Figure 12, coils 14c and 14d are disposed in the same manner as coils 14a and 14b.

(第4配置パターン)
図13と、図14とを用いて、本実施形態に係るコイルの第4配置パターンについて説明する。図13は、本実施形態に係るコイルの第4配置パターンを示す上面模式図である。図14は、本実施形態に係るコイルの第4配置パターンを示す断面模式図である。
(Fourth arrangement pattern)
The fourth arrangement pattern of the coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 13 and Fig. 14. Fig. 13 is a schematic top view showing the fourth arrangement pattern of the coils according to this embodiment. Fig. 14 is a schematic cross-sectional view showing the fourth arrangement pattern of the coils according to this embodiment.

図13に示すように、第4配置パターンでは、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとの4つのコイルが配置される。コイル14aからコイル14dは、同一の円形状である。コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとは、上面および下面が平板10に対して平行に配置される。コイル14aからコイル14dは、XY平面において、台形状に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、X軸方向に沿って並ぶ。コイル14aの中心と、コイル14bの中心とは、XY平面において、同じX軸上に位置する。コイル14cと、コイル14dは、X軸方向に沿って並ぶ。コイル14cの中心と、コイル14dの中心とは、XY平面において、同じX軸上に位置する。コイル14aと、コイル14bとの間の距離は、コイル14cと、コイル14dとの間の距離よりも長い。 As shown in FIG. 13, in the fourth arrangement pattern, four coils, coil 14a, coil 14b, coil 14c, and coil 14d, are arranged. Coils 14a to 14d have the same circular shape. The upper and lower surfaces of coils 14a, 14b, 14c, and 14d are arranged parallel to the flat plate 10. Coils 14a to 14d are arranged in a trapezoidal shape on the XY plane. Coils 14a and 14b are aligned along the X-axis direction. The centers of coils 14a and 14b are located on the same X-axis on the XY plane. Coils 14c and 14d are aligned along the X-axis direction. The centers of coils 14c and 14d are located on the same X-axis on the XY plane. The distance between coils 14a and 14b is longer than the distance between coils 14c and 14d.

図14は、図13におけるD-D断面図を示す。図14に示すように、コイル14aと、コイル14bとは、平板10の下部に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、Z軸方向において同じ位置に配置される。図14では示していないが、コイル14cと、コイル14dとは、コイル14aと、コイル14bと同様に配置される。 Figure 14 shows a cross-sectional view taken along line D-D in Figure 13. As shown in Figure 14, coils 14a and 14b are disposed on the lower part of flat plate 10. Coils 14a and 14b are disposed at the same position in the Z-axis direction. Although not shown in Figure 14, coils 14c and 14d are disposed in the same manner as coils 14a and 14b.

(第5配置パターン)
図15と、図16とを用いて、本実施形態に係るコイルの第5配置パターンについて説明する。図15は、本実施形態に係るコイルの第5配置パターンを示す上面模式図である。図16は、本実施形態に係るコイルの第5配置パターンを示す断面模式図である。
(Fifth arrangement pattern)
The fifth arrangement pattern of the coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 15 and Fig. 16. Fig. 15 is a schematic top view showing the fifth arrangement pattern of the coils according to this embodiment. Fig. 16 is a schematic cross-sectional view showing the fifth arrangement pattern of the coils according to this embodiment.

図15に示すように、第5配置パターンでは、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cとの3つのコイルが配置される。コイル14aからコイル14cは、同一の円形状である。コイル14aと、コイル14bと、コイル14cとは、上面および下面が平板10に対して平行に配置される。コイル14aからコイル14cは、XY平面において、三角形状に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、X軸方向に沿って並ぶ。コイル14aの中心と、コイル14bの中心とは、XY平面において、同じX軸上に位置する。コイル14aと、コイル14bとの間の距離と、コイル14aと、コイル14cとの間の距離と、コイル14bと、コイル14cとの間の距離とは、同じである。すなわち、図15に示す例では、コイル14aからコイル14cは、正三角形状に配置されている。コイル14aからコイル14cは、二等辺三角形状に配置されることもあり得る。 As shown in FIG. 15, in the fifth arrangement pattern, three coils, coil 14a, coil 14b, and coil 14c, are arranged. Coils 14a to 14c have the same circular shape. Coils 14a, 14b, and 14c are arranged with the upper and lower surfaces parallel to the flat plate 10. Coils 14a to 14c are arranged in a triangular shape in the XY plane. Coils 14a and 14b are aligned along the X-axis direction. The center of coil 14a and the center of coil 14b are located on the same X-axis in the XY plane. The distance between coil 14a and coil 14b, the distance between coil 14a and coil 14c, and the distance between coil 14b and coil 14c are the same. That is, in the example shown in FIG. 15, coils 14a to 14c are arranged in an equilateral triangle shape. Coils 14a to 14c may also be arranged in an isosceles triangle shape.

図16は、図15におけるE-E断面図を示す。図16に示すように、コイル14aと、コイル14bとは、平板10の下部に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、Z軸方向において同じ位置に配置される。図16では示していないが、コイル14cは、コイル14aと、コイル14bと同様に配置される。 Figure 16 shows a cross-sectional view taken along line E-E in Figure 15. As shown in Figure 16, coil 14a and coil 14b are disposed on the lower part of flat plate 10. Coil 14a and coil 14b are disposed at the same position in the Z-axis direction. Although not shown in Figure 16, coil 14c is disposed in the same manner as coil 14a and coil 14b.

(第6配置パターン)
図17と、図18とを用いて、本実施形態に係るコイルの第6配置パターンについて説明する。図17は、本実施形態に係るコイルの第6配置パターンを示す上面模式図である。図18は、本実施形態に係るコイルの第6配置パターンを示す断面模式図である。
(Sixth arrangement pattern)
The sixth arrangement pattern of the coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 17 and Fig. 18. Fig. 17 is a schematic top view showing the sixth arrangement pattern of the coils according to this embodiment. Fig. 18 is a schematic cross-sectional view showing the sixth arrangement pattern of the coils according to this embodiment.

図17に示すように、第6配置パターンでは、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dと、コイル14eとの5つのコイルが配置される。コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dと、コイル14eとは、上面および下面が平板10に対して平行に配置される。コイル14aからコイル14dは、同一の円形状である。コイル14eは、コイル14aからコイル14dよりも小さい円形状である。コイル14aからコイル14dは、XY平面において、第2配置パターンと同様に配置される。コイル14eは、XY平面において、コイル14aからコイル14dの中心に配置される。 As shown in FIG. 17, in the sixth arrangement pattern, five coils are arranged: coil 14a, coil 14b, coil 14c, coil 14d, and coil 14e. The upper and lower surfaces of coil 14a, coil 14b, coil 14c, coil 14d, and coil 14e are arranged parallel to flat plate 10. Coils 14a to 14d have the same circular shape. Coil 14e has a smaller circular shape than coils 14a to 14d. Coils 14a to 14d are arranged in the XY plane in the same manner as in the second arrangement pattern. Coil 14e is arranged at the center of coils 14a to 14d in the XY plane.

コイル14eは、XY平面において、コイル14aからコイル14dの中心以外の位置に配置されていてもよい。コイル14aからコイル14eは、それぞれが、異なる形状であってもよい。また、第6配置パターンでは、コイル14aからコイル14eの5個のコイル14が配置されているが、6個以上のコイル14が配置されることもあり得る。 Coil 14e may be arranged at a position other than the center of coils 14a to 14d in the XY plane. Coils 14a to 14e may each have a different shape. In addition, in the sixth arrangement pattern, five coils 14, coils 14a to 14e, are arranged, but six or more coils 14 may be arranged.

図18は、図17におけるF-F断面図を示す。図18に示すように、コイル14aと、コイル14bと、コイル14eとは、平板10の下部に配置される。コイル14aと、コイル14bと、コイル14eとは、Z軸方向において同じ位置に配置される。図18では示していないが、コイル14cと、コイル14dとは、コイル14aと、コイル14bと、コイル14eと同様に配置される。 Figure 18 shows a cross-sectional view taken along line F-F in Figure 17. As shown in Figure 18, coils 14a, 14b, and 14e are disposed on the lower part of flat plate 10. Coils 14a, 14b, and 14e are disposed at the same position in the Z-axis direction. Although not shown in Figure 18, coils 14c and 14d are disposed in the same manner as coils 14a, 14b, and 14e.

(第7配置パターン)
図19と、図20とを用いて、本実施形態に係るコイルの第7配置パターンについて説明する。図19は、本実施形態に係るコイルの第7配置パターンを示す上面模式図である。図20は、本実施形態に係るコイルの第7配置パターンを示す断面模式図である。
(7th arrangement pattern)
The seventh arrangement pattern of the coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 19 and Fig. 20. Fig. 19 is a schematic top view showing the seventh arrangement pattern of the coils according to this embodiment. Fig. 20 is a schematic cross-sectional view showing the seventh arrangement pattern of the coils according to this embodiment.

図19に示すように、第7配置パターンでは、コイル14Aaと、コイル14Abと、コイル14Acと、コイル14Adとの4つのコイルが配置される。コイル14Aaからコイル14Adは、同一の四角形状である。コイル14Aaと、コイル14Abと、コイル14Acと、コイル14Adとは、上面および下面が平板10に対して平行に配置される。コイル14Aaからコイル14Adは、第2パターンと同様に配置される。 As shown in FIG. 19, in the seventh arrangement pattern, four coils are arranged: coil 14Aa, coil 14Ab, coil 14Ac, and coil 14Ad. Coils 14Aa to 14Ad have the same rectangular shape. The top and bottom surfaces of coils 14Aa, coil 14Ab, coil 14Ac, and coil 14Ad are arranged parallel to flat plate 10. Coils 14Aa to 14Ad are arranged in the same manner as in the second pattern.

コイル14Aaからコイル14Adは、正方形状であってもよいし、長方形状であってもよい。コイル14Aaからコイル14Adは、その他の多角形状であってもよい。コイル14Aaからコイル14Adは、それぞれが異なる多角形状であってもよい。コイル14Aaからコイル14Adの少なくとも一つが、円形状であってもよい。 Coils 14Aa to 14Ad may be square or rectangular. Coils 14Aa to 14Ad may be other polygonal shapes. Coils 14Aa to 14Ad may each be a different polygonal shape. At least one of coils 14Aa to 14Ad may be circular.

図20は、図19におけるG-G断面図を示す。図20に示すように、コイル14Aaと、コイル14Abとは、平板10の下部に配置される。コイル14Aaと、コイル14Abとは、Z軸方向において同じ位置に配置される。図20では示していないが、コイル14Acと、コイル14Adとは、コイル14Aaと、コイル14Abと同様に配置される。 Figure 20 shows a cross-sectional view taken along line G-G in Figure 19. As shown in Figure 20, coils 14Aa and 14Ab are disposed on the lower part of flat plate 10. Coils 14Aa and 14Ab are disposed at the same position in the Z-axis direction. Although not shown in Figure 20, coils 14Ac and 14Ad are disposed in the same manner as coils 14Aa and 14Ab.

(第8配置パターン)
図21と、図22とを用いて、本実施形態に係るコイルの第8配置パターンについて説明する。図21は、本実施形態に係るコイルの第8配置パターンを示す上面模式図である。図22は、本実施形態に係るコイルの第8配置パターンを示す断面模式図である。
(8th arrangement pattern)
The eighth arrangement pattern of the coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 21 and Fig. 22. Fig. 21 is a schematic top view showing the eighth arrangement pattern of the coils according to this embodiment. Fig. 22 is a schematic cross-sectional view showing the eighth arrangement pattern of the coils according to this embodiment.

図21に示すように、第8配置パターンでは、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとの4つのコイルが配置される。コイル14aと、コイル14bと、コイル14cとは、上面および下面が平板10に対して平行に配置される。コイル14aからコイル14dは、同一の円形状を有している。コイル14aからコイル14dは、XY平面においては、第1パターンと同様に配置される。 As shown in FIG. 21, in the eighth arrangement pattern, four coils are arranged: coil 14a, coil 14b, coil 14c, and coil 14d. The upper and lower surfaces of coil 14a, coil 14b, and coil 14c are arranged parallel to flat plate 10. Coils 14a to 14d have the same circular shape. Coils 14a to 14d are arranged in the XY plane in the same manner as in the first pattern.

図22は、図21におけるH-H断面図を示す。図22に示すように、コイル14aは、平板10の下部に配置される。コイル14bは、平板10の上部に配置される。すなわち、第8配置パターンでは、コイル14は平板10の上部および下部に配置される。平板10と、コイル14aとの間の距離と、平板10と、コイル14bとの間の距離とは同じである場合も、異なる場合もある。図22では示していないが、コイル14cは、平板10の上部に配置される場合と、平板10の下部に配置される場合とがあり得る。コイル14dは、平板10の上部に配置される場合と、平板10の下部に配置される場合とがあり得る。コイル14aからコイル14dのそれぞれが、平板10の上部に配置される場合もあり得る。 Figure 22 shows a cross-sectional view taken along line H-H in Figure 21. As shown in Figure 22, coil 14a is disposed on the bottom of flat plate 10. Coil 14b is disposed on the top of flat plate 10. That is, in the eighth arrangement pattern, coil 14 is disposed on the top and bottom of flat plate 10. The distance between flat plate 10 and coil 14a and the distance between flat plate 10 and coil 14b may be the same or different. Although not shown in Figure 22, coil 14c may be disposed on the top of flat plate 10 or on the bottom of flat plate 10. Coil 14d may be disposed on the top of flat plate 10 or on the bottom of flat plate 10. Each of coils 14a to 14d may be disposed on the top of flat plate 10.

(第9配置パターン)
図23と、図24とを用いて、本実施形態に係るコイルの第9配置パターンについて説明する。図23は、本実施形態に係るコイルの第9配置パターンを示す上面模式図である。図24は、本実施形態に係るコイルの第9配置パターンを示す断面模式図である。
(9th arrangement pattern)
The ninth arrangement pattern of the coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 23 and Fig. 24. Fig. 23 is a schematic top view showing the ninth arrangement pattern of the coils according to this embodiment. Fig. 24 is a schematic cross-sectional view showing the ninth arrangement pattern of the coils according to this embodiment.

図23に示すように、第9配置パターンでは、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cと、コイル14dとの4つのコイルが配置される。コイル14aからコイル14dは、同一の円形状を有している。コイル14aからコイル14dは、XY平面においては、第1パターンと同様に配置される。 As shown in FIG. 23, in the ninth arrangement pattern, four coils are arranged: coil 14a, coil 14b, coil 14c, and coil 14d. Coils 14a to 14d have the same circular shape. Coils 14a to 14d are arranged in the XY plane in the same manner as in the first pattern.

図24は、図23におけるI-I断面図を示す。図24に示すように、コイル14aと、コイル14bとは、平板10の下部に配置される。コイル14aと、コイル14bとは、平板10に対して傾けて配置される。図24に示す例では、コイル14aと、コイル14bとは、例えば、X軸方向において上面が平板10の中心を向くように傾けて配置される。コイル14aと、コイル14bとは、それぞれの上面が異なる方向を向くように配置される場合もあり得る。図24では示していないが、コイル14cとは、コイル14bとは、任意の方向に向けて配置され得る。コイル14aからコイル14dのうち、少なくとも1つが平板10に対して、上面および下面が平行に配置される場合もあり得る。コイル14aからコイル14dの少なくとも1つが平板10の上部において、傾けて配置されることもあり得る。 Figure 24 shows a cross-sectional view taken along line I-I in Figure 23. As shown in Figure 24, coils 14a and 14b are disposed at the bottom of flat plate 10. Coils 14a and 14b are disposed at an angle with respect to flat plate 10. In the example shown in Figure 24, coils 14a and 14b are disposed at an angle with the top surface facing the center of flat plate 10 in the X-axis direction, for example. Coils 14a and 14b may be disposed so that their respective top surfaces face different directions. Although not shown in Figure 24, coils 14c and 14b may be disposed in any direction. At least one of coils 14a to 14d may be disposed with the top and bottom surfaces parallel to flat plate 10. At least one of coils 14a to 14d may be disposed at an angle on the top of flat plate 10.

(第10配置パターン)
図25と、図26とを用いて、本実施形態に係るコイルの第10配置パターンについて説明する。図25は、本実施形態に係るコイルの第10配置パターンを示す上面模式図である。図26は、本実施形態に係るコイルの第10配置パターンを示す断面模式図である。
(10th arrangement pattern)
A tenth arrangement pattern of coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 25 and Fig. 26. Fig. 25 is a schematic top view showing the tenth arrangement pattern of coils according to this embodiment. Fig. 26 is a schematic cross-sectional view showing the tenth arrangement pattern of coils according to this embodiment.

図25に示すように、第10配置パターンでは、コイル14aと、コイル14bと、コイル14cとの3つのコイルが配置される。コイル14aからコイル14cは、XY平面上において、Y軸方向に沿って直線状に配置される。コイル14aと、コイル14bと、コイル14cとは、上面および下面が平板10と平行に配置される。コイル14aと、コイル14bとの間の距離と、コイル14aと、コイル14cとの間の距離とは、同じである。コイル14aと、コイル14bと、コイル14cとは、X軸方向に沿って直線状に配置されることもあり得る。 As shown in FIG. 25, in the tenth arrangement pattern, three coils, coil 14a, coil 14b, and coil 14c, are arranged. Coils 14a to 14c are arranged linearly along the Y-axis direction on the XY plane. The upper and lower surfaces of coils 14a, 14b, and 14c are arranged parallel to the flat plate 10. The distance between coils 14a and 14b is the same as the distance between coils 14a and 14c. Coils 14a, 14b, and 14c may also be arranged linearly along the X-axis direction.

図26は、図25におけるJ-J断面図を示す。図26に示すように、コイル14aは、平板10の下部に配置される。図26では示していないが、コイル14bと、コイル14とは、コイル14aと同様に配置される。コイル14aと、コイル14bと、コイル14cとの少なくも1つが、平板10の上部に配置されることもあり得る。 Figure 26 shows a cross-sectional view taken along line J-J in Figure 25. As shown in Figure 26, coil 14a is disposed on the bottom of flat plate 10. Although not shown in Figure 26, coil 14b and coil 14 are disposed in the same manner as coil 14a. At least one of coil 14a, coil 14b, and coil 14c may also be disposed on the top of flat plate 10.

(第10配置パターンの変形例)
第10配置パターンの変形例について説明する。図25と、図26に示した、第10配置パターンは、3個のコイルが直線状に並ぶものとして説明したが、本開示はこれに限定されない。図27は、本実施形態に係るコイルの第10配置パターンの変形例を示す上面模式図である。
(Modification of the tenth arrangement pattern)
A modified example of the tenth arrangement pattern will be described. The tenth arrangement pattern shown in Fig. 25 and Fig. 26 has been described as having three coils arranged in a straight line, but the present disclosure is not limited to this. Fig. 27 is a top schematic view showing a modified example of the tenth arrangement pattern of the coil according to this embodiment.

図27に示すように、第10の配置パターンの変形例は、コイル14aと、コイル14bとの2つのコイルが配置されている。コイル14aと、コイル14bとは、Y軸方向に沿って直線状に配置される。すなわち、Y軸方向に沿って並ぶコイルの数は、2つであることもあり得る。 As shown in FIG. 27, a modified example of the tenth arrangement pattern has two coils, coil 14a and coil 14b, arranged. Coil 14a and coil 14b are arranged in a straight line along the Y-axis direction. In other words, the number of coils arranged along the Y-axis direction can be two.

(第11配置パターン)
図28と、図29とを用いて、本実施形態に係るコイルの第11配置パターンについて説明する。図28は、本実施形態に係るコイルの第11配置パターンを示す上面模式図である。図29は、本実施形態に係るコイルの第11配置パターンを示す断面模式図である。
(Eleventh arrangement pattern)
An eleventh arrangement pattern of coils according to this embodiment will be described with reference to Fig. 28 and Fig. 29. Fig. 28 is a schematic top view showing the eleventh arrangement pattern of coils according to this embodiment. Fig. 29 is a schematic cross-sectional view showing the eleventh arrangement pattern of coils according to this embodiment.

図28に示すように、第11配置パターンは、コイル14Bが1つ配置されている。コイル14Bは、レーストラック形状を有している。コイル14Bは、Y軸方向の長さがX軸方向の長さよりも長い。コイル14Bは、X軸方向の長さがY軸方向の長さよりも長いこともあり得る。コイル14Bの設計変数は、長径、短径、および直線部の長さ、移動方向に対する配置角度になり得る。 As shown in FIG. 28, the eleventh arrangement pattern has one coil 14B arranged. The coil 14B has a racetrack shape. The length of the coil 14B in the Y-axis direction is longer than the length of the coil 14B in the X-axis direction. The length of the coil 14B in the X-axis direction may also be longer than the length of the coil 14B in the Y-axis direction. The design variables of the coil 14B may be the major axis, minor axis, length of the straight portion, and the arrangement angle with respect to the direction of movement.

図29は、図28におけるK-K断面図を示す。図29に示すように、コイルBは、平板10の下部に配置される。コイル14Bは、上面が平板10と平行に配置される。コイル14Bは、上面が平板10に対して傾いて配置されることもあり得る。コイル14Bは、平板10の上部に配置されることもあり得る。 Figure 29 shows a cross-sectional view taken along line K-K in Figure 28. As shown in Figure 29, coil B is placed under flat plate 10. Coil 14B is placed with its upper surface parallel to flat plate 10. Coil 14B may also be placed with its upper surface tilted relative to flat plate 10. Coil 14B may also be placed on top of flat plate 10.

上述のとおり、解析装置100は、例えば、第1配置パターンから第11配置パターンに示したように、被加熱対象物に応じて、被加熱対象物に対するコイル14の配置パターンを算出する。解析装置100により算出されたコイルの配置パターンで被加熱対象物を加熱することで、被加熱対象物を適切に加熱することができる。 As described above, the analysis device 100 calculates the arrangement pattern of the coil 14 relative to the object to be heated according to the object to be heated, for example, as shown in the first arrangement pattern to the eleventh arrangement pattern. By heating the object to be heated with the coil arrangement pattern calculated by the analysis device 100, the object to be heated can be appropriately heated.

また、上記では第1配置パターンから第11配置パターンの算出例について説明したが、本開示はこれらに限定されない。例えば、本開示では、第1配置パターンから第11配置パターンを適宜組わせてもよい。例えば、第1配置パターンから第11配置パターンとは異なる配置パターンであってもよい。 Although the above describes examples of calculation of the first to eleventh arrangement patterns, the present disclosure is not limited to these. For example, in the present disclosure, the first to eleventh arrangement patterns may be appropriately combined. For example, the arrangement pattern may be different from the first to eleventh arrangement patterns.

[誘導加熱装置]
図30を用いて、本実施形態に係る誘導加熱装置の構成例について説明する。図30は、本実施形態に係る誘導加熱装置の構成例を示す図である。
[Induction heating device]
An example of the configuration of the induction heating device according to this embodiment will be described with reference to Fig. 30. Fig. 30 is a diagram showing an example of the configuration of the induction heating device according to this embodiment.

図30に示すように、誘導加熱装置200は、制御装置210と、温度測定装置220と、コイル230aと、コイル230bと、コイル230cと、コイル240dと、を備える。制御装置210には、電源300が接続されている。制御装置210は、電源300から電力を受ける。電源300は、制御装置210に電力を供給する。 As shown in FIG. 30, the induction heating device 200 includes a control device 210, a temperature measuring device 220, a coil 230a, a coil 230b, a coil 230c, and a coil 240d. A power source 300 is connected to the control device 210. The control device 210 receives power from the power source 300. The power source 300 supplies power to the control device 210.

誘導加熱装置200は、平板20と、ストリンガ22とを融着させるために、コイル230aからコイル230dを用いて、平板20を加熱するための装置である。平板20は、平板10に対応する実際の熱可塑性の炭素繊維複合材である。ストリンガ22は、ストリンガ12に対応する実際の熱可塑性の炭素繊維複合材である。 The induction heating device 200 is a device for heating the flat plate 20 using coils 230a to 230d in order to fuse the flat plate 20 and the stringer 22 together. The flat plate 20 is an actual thermoplastic carbon fiber composite material corresponding to the flat plate 10. The stringer 22 is an actual thermoplastic carbon fiber composite material corresponding to the stringer 12.

制御装置210は、誘導加熱装置200の各部を制御する。図31は、本実施形態に係る制御装置210の構成を示す図である。図31に示すように、制御装置210は、通信部212と、制御部214と、記憶部216と、を備える。 The control device 210 controls each part of the induction heating device 200. FIG. 31 is a diagram showing the configuration of the control device 210 according to this embodiment. As shown in FIG. 31, the control device 210 includes a communication unit 212, a control unit 214, and a memory unit 216.

通信部212は、制御装置210と、外部装置との間の通信を実行する。通信部212は、例えば、制御装置210と、温度測定装置220との間の通信を実行する。 The communication unit 212 executes communication between the control device 210 and an external device. For example, the communication unit 212 executes communication between the control device 210 and the temperature measuring device 220.

制御部214は、誘導加熱装置200の各部を制御する。制御部214は、例えば、CPUやMPUなどの情報処理装置と、RAM又はROMなどの記憶装置とを有する。制御部214は、本発明に係る誘導加熱装置200の動作を制御するプログラムを実行する。制御部214は、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現されてもよい。制御部214は、ハードウェアと、ソフトウェアとの組み合わせで実現されてもよい。 The control unit 214 controls each part of the induction heating device 200. The control unit 214 has, for example, an information processing device such as a CPU or MPU, and a storage device such as a RAM or ROM. The control unit 214 executes a program that controls the operation of the induction heating device 200 according to the present invention. The control unit 214 may be realized, for example, by an integrated circuit such as an ASIC or FPGA. The control unit 214 may be realized by a combination of hardware and software.

記憶部216は、例えば、制御部214の演算内容、およびプログラム等の情報を記憶する。記憶部216は、例えば、RAMと、ROMのような主記憶装置、HDD等の外部記憶装置とのうち、少なくとも1つ含む。記憶部216は、予測モデル216aを記憶している。 The storage unit 216 stores information such as the contents of calculations performed by the control unit 214 and programs. The storage unit 216 includes at least one of a RAM, a main storage device such as a ROM, and an external storage device such as a HDD. The storage unit 216 stores a prediction model 216a.

予測モデル216aは、予測モデル108aに対応するAIモデルである。すなわち、予測モデル216aは、平板20を適切に加熱するための、平板20のコイル230aからコイル230dの設計変数を特定するためのモデルである。言い換えれば、制御装置210は、最適設計方法で用いた予測モデル108aに対応する予測モデル216aを予め記憶している。 The prediction model 216a is an AI model corresponding to the prediction model 108a. In other words, the prediction model 216a is a model for identifying design variables of the coils 230a to 230d of the flat plate 20 in order to appropriately heat the flat plate 20. In other words, the control device 210 pre-stores the prediction model 216a corresponding to the prediction model 108a used in the optimal design method.

温度測定装置220は、平板10の温度を測定する。温度測定装置220は、例えば、サーモカメラで実現される。温度測定装置220は、熱電対であってもよい。温度測定装置220は、その他の温度測定装置であってもよい。 The temperature measuring device 220 measures the temperature of the flat plate 10. The temperature measuring device 220 is realized, for example, by a thermal camera. The temperature measuring device 220 may be a thermocouple. The temperature measuring device 220 may be another type of temperature measuring device.

コイル230aからコイル230dは、コイル14aからコイル14dに対応する誘導コイルである。コイル230aからコイル230dの設計変数は、解析装置100による算出された設計変数に従って設計されている。コイル230aからコイル230dは、コイル230と総称することもある。 Coils 230a to 230d are induction coils corresponding to coils 14a to 14d. The design variables of coils 230a to 230d are designed according to the design variables calculated by analysis device 100. Coils 230a to 230d are sometimes collectively referred to as coils 230.

[融着方法]
図32を用いて、本実施形態に係る第1融着方法について説明する。図32は、本実施形態に係る第1融着方法に関するフローチャートである。
[Fusing method]
The first fusion method according to this embodiment will be described with reference to Fig. 32. Fig. 32 is a flow chart showing the first fusion method according to this embodiment.

制御部214は、最適化処理の結果に基づいて、被加熱対象物に応じて、コイル230のパラメータを設定する(ステップS30)。具体的には、制御部214は、平板20に応じて、予測モデル216aを用いて、コイル230aからコイル230dのX軸方向、Y軸方向、およびZ軸方向の位置を設定する。コイル230aからコイル230dの外径や巻き数などは、被加熱対象物である平板20に応じて、予め設定されているとよい。そして、ステップS32に進む。 Based on the results of the optimization process, the control unit 214 sets the parameters of the coil 230 according to the object to be heated (step S30). Specifically, the control unit 214 uses the prediction model 216a to set the positions of the coils 230a to 230d in the X-axis direction, the Y-axis direction, and the Z-axis direction according to the flat plate 20. The outer diameters and the number of turns of the coils 230a to 230d may be set in advance according to the flat plate 20, which is the object to be heated. Then, the process proceeds to step S32.

制御部214は、被加熱対象物を加熱する(ステップS32)。具体的には、制御部214は、平板20に応じて、予測モデル216aを用いて、コイル230aからコイル230dに交流電流を流して、コイル230aからコイル230dの周辺に磁場を発生させることで、平板20を加熱する。そして、ステップS34に進む。 The control unit 214 heats the object to be heated (step S32). Specifically, the control unit 214 uses the prediction model 216a to pass an alternating current from coil 230a to coil 230d in accordance with the flat plate 20, thereby generating a magnetic field around coil 230a to coil 230d, thereby heating the flat plate 20. Then, the process proceeds to step S34.

制御部214は、温度情報を取得する(ステップS34)。具体的には、制御部214は、温度測定装置220を制御して、コイル230aからコイル230dにより加熱されている、平板20の温度を測定させて、温度測定装置220から温度の測定結果に関する温度情報を取得する。そして、ステップS36に進む。 The control unit 214 acquires temperature information (step S34). Specifically, the control unit 214 controls the temperature measuring device 220 to measure the temperature of the flat plate 20 heated by coils 230a to 230d, and acquires temperature information related to the temperature measurement results from the temperature measuring device 220. Then, the process proceeds to step S36.

制御部214は、平板20の温度は適切であるか否かを判定する(ステップS36)。具体的には、制御部214は、平板20の温度が平板20とストリンガ22とを融着する温度として適切であるか否かを判定する。温度が適切であると判定された場合(ステップS36;Yes)、ステップS38に進む。温度が適切であると判定されない場合(ステップS36;No)、ステップS32に進む。 The control unit 214 determines whether the temperature of the flat plate 20 is appropriate (step S36). Specifically, the control unit 214 determines whether the temperature of the flat plate 20 is appropriate as a temperature for fusing the flat plate 20 and the stringer 22. If it is determined that the temperature is appropriate (step S36; Yes), the process proceeds to step S38. If it is determined that the temperature is not appropriate (step S36; No), the process proceeds to step S32.

制御部214は、被加熱対象物を融着させる(ステップS38)。具体的には、制御部214は、例えば、図示しない加圧装置などを用いて、平板20と、ストリンガ22とを加圧して、平板20と、ストリンガ22とを融着させる。そして、図32の処理を終了する。 The control unit 214 fuses the object to be heated (step S38). Specifically, the control unit 214 applies pressure to the flat plate 20 and the stringer 22 using, for example, a pressure device (not shown), to fuse the flat plate 20 and the stringer 22. Then, the process of FIG. 32 ends.

図33を用いて、本実施形態に係る第2融着方法について説明する。図33は、本実施形態に係る第2融着方法に関するフローチャートである。 The second fusion method according to this embodiment will be described with reference to Figure 33. Figure 33 is a flowchart showing the second fusion method according to this embodiment.

ステップS50の処理は、図32に示すステップS30の処理と同一なので、説明を省略する。 The processing in step S50 is the same as the processing in step S30 shown in FIG. 32, so the explanation is omitted.

制御部214は、コイル230を移動させながら被加熱対象物を加熱する(ステップS52)。制御部214は、平板20に応じて、予測モデル216aを用いて、コイル230aからコイル230dに交流電流を流し、かつコイル230aからコイル230dを移動させながら平板20の全域を加熱する。例えば、制御部214は、予測モデル216aに基づいて、平板20の垂直方向の発熱分布を算出する。制御部214は、例えば、平板20の垂直方向の発熱分布が均一となるように、コイル230aからコイル230dを移動させながら平板20の全域を加熱する。そして、ステップS54に進む。 The control unit 214 heats the object to be heated while moving the coil 230 (step S52). The control unit 214 uses the prediction model 216a according to the flat plate 20 to pass an AC current from the coil 230a to the coil 230d, and heats the entire flat plate 20 while moving the coil 230a to the coil 230d. For example, the control unit 214 calculates the heat generation distribution in the vertical direction of the flat plate 20 based on the prediction model 216a. The control unit 214 heats the entire flat plate 20 while moving the coil 230a to the coil 230d, for example, so that the heat generation distribution in the vertical direction of the flat plate 20 is uniform. Then, the process proceeds to step S54.

ステップS54の処理は、図32に示すステップS34の処理と同一なので、説明を省略する。 The processing in step S54 is the same as the processing in step S34 shown in FIG. 32, so the explanation is omitted.

制御部214は、平板20が適切に加熱されているか否かを判定する(ステップS56)。具体的には、制御部214は、ステップS54で取得された温度情報に基づいて、平板20の全域の温度の標準偏差を算出し、算出した温度の標準偏差が所定値以下である場合に、適切に加熱されていると判定する。温度の標準偏差の所定値は、設計に応じて任意に設定してよい。温度の標準偏差の所定値は、例えば、0℃であってもよいし、5℃以下のように設定してもよい。適切に加熱されていると判定された場合(ステップS56;Yes)、ステップS58に進む。適切に加熱されていると判定されない場合(ステップ56;No)、ステップS62に進む。 The control unit 214 determines whether the flat plate 20 is appropriately heated (step S56). Specifically, the control unit 214 calculates the standard deviation of the temperature over the entire area of the flat plate 20 based on the temperature information acquired in step S54, and determines that the flat plate 20 is appropriately heated if the calculated standard deviation of the temperature is equal to or less than a predetermined value. The predetermined value of the standard deviation of the temperature may be set arbitrarily depending on the design. The predetermined value of the standard deviation of the temperature may be, for example, 0°C, or may be set to 5°C or less. If it is determined that the flat plate 20 is appropriately heated (step S56; Yes), the process proceeds to step S58. If it is not determined that the flat plate 20 is appropriately heated (step S56; No), the process proceeds to step S62.

ステップS58と、ステップS60との処理は、それぞれ、図32に示すステップS36と、ステップS38との処理と同一なので、説明を省略する。 The processing in steps S58 and S60 is the same as the processing in steps S36 and S38 shown in FIG. 32, respectively, and therefore will not be described.

ステップS56でNoと判定された場合、制御部214は、加熱条件を変更する(ステップS62)。具体的には、制御部214は、ステップS56で設定条件と、ステップS56での標準偏差の算出結果を予測モデル216aに登録する。制御部214は、予測モデル216aに基づいて、コイル230aからコイル230dの配置位置、平板20との距離、コイル230aからコイル230dに流す交流電流の位相および周波数の条件、コイル230aからコイル230dの移動条件などを変更する。コイル230aからコイル230dに流れる交流電流の位相は、それぞれ、同じであってもよいし、異なっていてもよい。コイル230aからコイル230dに流れる交流電流の周波数は、それぞれ、同じであってもよいし、異なっていてもよい。そして、ステップS64に進む。 If the result of the determination in step S56 is No, the control unit 214 changes the heating conditions (step S62). Specifically, the control unit 214 registers the setting conditions in step S56 and the calculation result of the standard deviation in step S56 in the prediction model 216a. The control unit 214 changes the arrangement positions of the coils 230a to 230d, the distance from the flat plate 20, the phase and frequency conditions of the AC current flowing from the coils 230a to 230d, the movement conditions of the coils 230a to 230d, and the like, based on the prediction model 216a. The phases of the AC current flowing from the coils 230a to 230d may be the same or different. The frequencies of the AC current flowing from the coils 230a to 230d may be the same or different. Then, the process proceeds to step S64.

制御部214は、変更後の加熱条件で平板20を加熱する(ステップS64)。具体的には、制御部214は、ステップS62で変更した加熱条件に従って、平板20を加熱する。例えば、制御部214は、コイル230aからコイル230dを移動させながら、コイル230aからコイル230dの配置パターンを変更しつつ、平板20を加熱する。そして、ステップS54に進む。すなわち、制御部214は、平板20の加熱結果に基づいて、コイル230aからコイル230dをフィードバック制御する。 The control unit 214 heats the flat plate 20 under the changed heating conditions (step S64). Specifically, the control unit 214 heats the flat plate 20 according to the heating conditions changed in step S62. For example, the control unit 214 heats the flat plate 20 while moving the coils 230a to 230d and changing the arrangement pattern of the coils 230a to 230d. Then, the process proceeds to step S54. That is, the control unit 214 feedback-controls the coils 230a to 230d based on the heating result of the flat plate 20.

本実施形態では、被加熱対象物を加熱する加熱装置は、複数のコイルを用いて誘導加熱の手法で被加熱対象物を加熱する誘導加熱装置200について説明したが、本開示はこれに限定されない。例えば、被加熱対象物を加熱する加熱装置は、被加熱対象物に対してレーザを照射して加熱するレーザ加熱装置であってもよい。 In this embodiment, the heating device that heats the object to be heated has been described as induction heating device 200 that uses multiple coils to heat the object to be heated by induction heating, but the present disclosure is not limited to this. For example, the heating device that heats the object to be heated may be a laser heating device that irradiates a laser onto the object to be heated to heat it.

また、誘導加熱装置200は、予測モデル216aを搭載しているものとして、説明したが、本開示はこれに限定されない。誘導加熱装置200は、例えば、予測モデル216aの代わりに、予測モデル216aに従って学習された加熱条件に関する情報を記憶していてもよい。この場合であっても、誘導加熱装置200は、加熱条件に従って被加熱対象物を加熱することができる。 In addition, although the induction heating device 200 has been described as being equipped with the prediction model 216a, the present disclosure is not limited to this. For example, instead of the prediction model 216a, the induction heating device 200 may store information regarding the heating conditions learned according to the prediction model 216a. Even in this case, the induction heating device 200 can heat the object to be heated according to the heating conditions.

本実施形態に記載の最適設計方法、誘導加熱装置、および誘導加熱方法は、例えば、以下のように把握される。 The optimum design method, induction heating device, and induction heating method described in this embodiment can be understood, for example, as follows.

第1の態様の最適設計方法は、被加熱対象物の近傍に複数のコイルを配置するステップと、複数のコイルに交流電流を流して被加熱対象物に磁場を印加して、被加熱対象物を加熱するステップと、被加熱対象物の加熱結果に基づいて、複数のコイルに関するパラメータの最適値を予測するステップと、を含む。 The first aspect of the optimal design method includes the steps of arranging multiple coils near an object to be heated, passing an alternating current through the multiple coils to apply a magnetic field to the object to be heated, thereby heating the object to be heated, and predicting optimal values of parameters related to the multiple coils based on the heating result of the object to be heated.

第1の態様の最適設計方法によれば、被加熱対象物を加熱するための複数のコイルの配置位置などを含むパラメータの予測値を、被加熱対象物の加熱結果に基づいて、予測することができる。これにより、被加熱対象物を加熱するための複数のコイルの配置位置などを含むパラメータを得ることができる。 According to the first aspect of the optimal design method, the predicted values of parameters including the arrangement positions of multiple coils for heating the object to be heated can be predicted based on the heating results of the object to be heated. This makes it possible to obtain parameters including the arrangement positions of multiple coils for heating the object to be heated.

第2の態様の最適設計方法は、複数のコイルに関するパラメータの最適値を予測するステップは、被加熱対象物の磁場分布を算出するステップと、被加熱対象物の磁場分布に基づいて、被加熱対象物の全域における磁場の標準偏差を算出するステップと、被加熱対象物の全域における磁場の標準偏差を入力データとして、被加熱対象物の全域における磁場の標準偏差とコイルに流れる交流電流の値との最小値を予測するための予測モデルを用いて、複数のコイルに関するパラメータの最適値を予測するステップと、を含む。これにより、被加熱対象物を加熱するための複数のコイルの配置位置などを含むパラメータの予測値をAIモデルである予測モデルを用いて、最適化することができる。そのため、被加熱対象物を加熱するための複数のコイルの配置位置などを含むパラメータの予測値を容易に算出することができる。 In the second aspect of the optimal design method, the step of predicting optimal values of parameters related to the multiple coils includes a step of calculating the magnetic field distribution of the heated object, a step of calculating the standard deviation of the magnetic field over the entire area of the heated object based on the magnetic field distribution of the heated object, and a step of predicting optimal values of parameters related to the multiple coils using a prediction model for predicting the minimum value between the standard deviation of the magnetic field over the entire area of the heated object and the value of the AC current flowing through the coils, with the standard deviation of the magnetic field over the entire area of the heated object as input data. This makes it possible to optimize the predicted values of parameters including the positions of the multiple coils for heating the heated object, using the prediction model, which is an AI model. Therefore, it is possible to easily calculate the predicted values of parameters including the positions of the multiple coils for heating the heated object.

第3の態様の最適設計方法は、複数のコイルに関するパラメータの最適値を予測するステップは、被加熱対象物の温度分布を算出するステップと、被加熱対象物の温度分布に基づいて、被加熱対象物の全域における温度の標準偏差を算出するステップと、被加熱対象物の全域における温度の標準偏差を入力データとして、被加熱対象物の全域における温度の標準偏差とコイルに流れる交流電流の値との最小値を予測するための予測モデルを用いて、複数のコイルに関するパラメータの最適値を予測するステップと、を含む。これにより、被加熱対象物を加熱するための複数のコイルの配置位置などを含むパラメータの予測値をAIモデルである予測モデルを用いて、最適化することができる。そのため、被加熱対象物を加熱するための複数のコイルの配置位置などを含むパラメータの予測値を容易に算出することができる。 In the third aspect of the optimal design method, the step of predicting optimal values of parameters related to the multiple coils includes a step of calculating the temperature distribution of the heated object, a step of calculating the standard deviation of the temperature over the entire area of the heated object based on the temperature distribution of the heated object, and a step of predicting optimal values of parameters related to the multiple coils using a prediction model for predicting the minimum value between the standard deviation of the temperature over the entire area of the heated object and the value of the AC current flowing through the coils, with the standard deviation of the temperature over the entire area of the heated object as input data. This makes it possible to optimize the predicted values of parameters including the positions of the multiple coils for heating the heated object, using the prediction model, which is an AI model. Therefore, it is possible to easily calculate the predicted values of parameters including the positions of the multiple coils for heating the heated object.

第4の態様の最適設計方法は、複数のコイルに関するパラメータの最適値を予測するステップは、最適解の候補となり得るコイルに関するパラメータに含まれる複数の項目の組み合わせを複数予測する。これにより、複数の最適解の候補から条件に応じた、所望の最適解を容易に設定することができる。 In the fourth aspect of the optimal design method, the step of predicting optimal values of parameters related to multiple coils predicts multiple combinations of items included in the parameters related to the coils that can be candidates for the optimal solution. This makes it possible to easily set a desired optimal solution according to the conditions from multiple optimal solution candidates.

第5の態様の最適設計方法は、複数のコイルに関するパラメータは、形状、巻き数、配置位置、外径、相対位置関係、被加熱対象物との距離、コイルに流れる交流電流の位相、およびコイルに流れる交流電流の周波数に関する情報の少なくとも1つを含む。これにより、コイルに関する各種のパラメータを適切に設計することができる。 In the fifth aspect of the optimal design method, the parameters related to the multiple coils include at least one of information related to the shape, number of turns, arrangement position, outer diameter, relative positional relationship, distance from the object to be heated, phase of the alternating current flowing through the coils, and frequency of the alternating current flowing through the coils. This allows various parameters related to the coils to be appropriately designed.

第6の態様の最適設計方法は、複数のコイルに関するパラメータは、少なくとも複数のコイルに流れる交流電流の位相と周波数との組み合わせに関する情報を含む。これにより、第6の態様の最適設計方法は、被加熱対象物をより適切に加熱するための条件を設定することができる。 In the sixth aspect of the optimal design method, the parameters related to the multiple coils include at least information related to the combination of the phase and frequency of the AC current flowing through the multiple coils. This makes it possible for the sixth aspect of the optimal design method to set conditions for more appropriately heating the object to be heated.

第7の態様の最適設計方法は、被加熱対象物は、第1の炭素繊維複合材と、第1の炭素繊維複合材とは形状の異なる第2の炭素繊維複合材である。これにより、被加熱対象物の形状に応じた適切な条件を設定することができる。 In the seventh aspect of the optimum design method, the object to be heated is a first carbon fiber composite and a second carbon fiber composite having a different shape from the first carbon fiber composite. This makes it possible to set appropriate conditions according to the shape of the object to be heated.

第8の態様の誘導加熱装置は、第1から第7の態様のいずれかに記載の最適設計方法で被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルのパラメータを予測して設定憶する制御装置と、被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルと、被加熱対象物の温度を測定する温度測定装置と、を備える。制御装置は、複数のコイルのパラメータを設定し、複数のコイルに交流電流を流して、被加熱対象物を加熱し、温度測定装置が測定した被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定する。 The induction heating device of the eighth aspect includes a control device that predicts and sets parameters of multiple coils that are placed near the object to be heated using the optimal design method described in any one of the first to seventh aspects, multiple coils that are placed near the object to be heated, and a temperature measuring device that measures the temperature of the object to be heated. The control device sets the parameters of the multiple coils, passes an AC current through the multiple coils to heat the object to be heated, and determines whether the temperature of the object to be heated is appropriate based on the measurement result of the temperature of the object to be heated measured by the temperature measuring device.

第8の態様の誘導加熱装置によれば、複数のコイルの配置位置などを含むパラメータを最適設計方法に従って最適化して、被加熱対象物を加熱する。これにより、被加熱対象物を適切に加熱することができる。 According to the eighth aspect of the induction heating device, parameters including the arrangement positions of multiple coils are optimized according to an optimum design method to heat the object to be heated. This allows the object to be heated appropriately.

第9の態様の誘導加熱装置は、制御装置は、被加熱対象物に応じて、予測モデルを用いて、複数のコイルのパラメータを設定する。制御装置は、複数のコイルに交流電流を流して、被加熱対象物を加熱し、温度測定装置が測定した被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定する。第9の態様の誘導加熱装置によれば、複数のコイルの配置位置などを含むパラメータを最適設計方法に従って、予測モデルを用いて最適化して、被加熱対象物を加熱する。これにより、被加熱対象物を適切に加熱することができる。 In a ninth aspect of the induction heating device, the control device sets parameters for the multiple coils using a predictive model according to the object to be heated. The control device passes an alternating current through the multiple coils to heat the object to be heated, and determines whether the temperature of the object to be heated is appropriate based on the measurement results of the temperature of the object to be heated measured by the temperature measurement device. According to the induction heating device of the ninth aspect, parameters including the arrangement positions of the multiple coils are optimized using a predictive model according to an optimum design method, and the object to be heated is heated. This allows the object to be heated appropriately.

第10の態様の誘導加熱装置は、制御装置は、複数のコイルを移動させながら、被加熱対象物を加熱する。これにより、被加熱対象物をより適切に加熱することができる。 In the induction heating device of the tenth aspect, the control device heats the object to be heated while moving the multiple coils. This allows the object to be heated more appropriately.

第11の態様の誘導加熱装置は、制御装置は、温度測定装置が測定した被加熱対象物の温度の測定結果に応じて、複数のコイルを移動させながら、複数のコイルの配置パターンを変更する。これにより、被加熱対象物の加熱結果に基づいてフィードバック制御をすることができるので、被加熱対象物をより適切に加熱することができる。 In the induction heating device of the eleventh aspect, the control device changes the arrangement pattern of the multiple coils while moving the multiple coils in accordance with the measurement result of the temperature of the heated object measured by the temperature measurement device. This allows feedback control based on the heating result of the heated object, so that the heated object can be heated more appropriately.

第12の態様の誘導加熱装置は、第1から第5の態様のいずれかに記載の最適設計方法で設定された条件にしたがって加熱制御を行う制御装置と、被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルと、被加熱対象物の温度を測定する温度測定装置と、を備える。制御装置は、被加熱対象物に応じて、最適設計方法で設定された条件にしたがって、複数のコイルのパラメータを設定し、複数のコイルに交流電流を流して、被加熱対象物を加熱し、温度測定装置が測定した被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定する。 The induction heating device of the twelfth aspect comprises a control device that performs heating control according to conditions set by the optimal design method described in any one of the first to fifth aspects, a plurality of coils arranged in the vicinity of the object to be heated, and a temperature measuring device that measures the temperature of the object to be heated. The control device sets parameters of the plurality of coils according to the conditions set by the optimal design method depending on the object to be heated, passes an alternating current through the plurality of coils to heat the object to be heated, and judges whether the temperature of the object to be heated is appropriate based on the measurement result of the temperature of the object to be heated measured by the temperature measuring device.

第12の態様の誘導加熱装置によれば、複数のコイルの配置位置などを含むパラメータを最適設計方法で設定された条件に従って最適化して、被加熱対象物を加熱する。これにより、被加熱対象物を適切に加熱することができる。 According to the induction heating device of the twelfth aspect, parameters including the arrangement positions of multiple coils are optimized according to conditions set by the optimum design method, and the object to be heated is heated. This allows the object to be heated appropriately.

第13の態様の誘導加熱方法は、被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルのパラメータを予測して設定するステップと、複数のコイルに交流電流を流して、被加熱対象物を加熱するステップと、被加熱対象物の温度を測定するステップと、測定した被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定するステップと、を含む。 The induction heating method of the thirteenth aspect includes the steps of predicting and setting parameters of multiple coils arranged near an object to be heated, passing an alternating current through the multiple coils to heat the object to be heated, measuring the temperature of the object to be heated, and determining whether the temperature of the object to be heated is appropriate based on the measured temperature of the object to be heated.

第13の態様の誘導加熱方法によれば、複数のコイルの配置位置などを含むパラメータを最適設計方法に従って最適化して、被加熱対象物を加熱する。これにより、被加熱対象物を適切に加熱することができる。 According to the induction heating method of the thirteenth aspect, parameters including the arrangement positions of multiple coils are optimized according to an optimum design method, and the object to be heated is heated. This allows the object to be appropriately heated.

第14の態様の誘導加熱方法によれば、被加熱対象物に応じて、予測モデルを用いて設定された条件に従って、被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルのパラメータを設定するステップと、複数のコイルに交流電流を流して、被加熱対象物を加熱するステップと、被加熱対象物の温度を測定するステップと、測定した被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定するステップと、を含む。 According to the fourteenth aspect of the induction heating method, the method includes the steps of: setting parameters of a plurality of coils arranged near the object to be heated according to conditions set using a predictive model in accordance with the object to be heated; passing an alternating current through the plurality of coils to heat the object to be heated; measuring the temperature of the object to be heated; and determining whether the temperature of the object to be heated is appropriate based on the measurement result of the measured temperature of the object to be heated.

第14の態様の誘導加熱装置によれば、複数のコイルの配置位置などを含むパラメータを最適設計方法で設定された条件に従って最適化して、被加熱対象物を加熱する。これにより、被加熱対象物を適切に加熱することができる。 According to the induction heating device of the fourteenth aspect, parameters including the arrangement positions of multiple coils are optimized according to conditions set by the optimum design method, and the object to be heated is heated. This allows the object to be heated appropriately.

以上、本開示の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本開示が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。 Although the embodiments of the present disclosure have been described above, the present disclosure is not limited to the contents of these embodiments. The above-mentioned components include those that a person skilled in the art can easily imagine, those that are substantially the same, and those that are within the so-called equivalent range. Furthermore, the above-mentioned components can be combined as appropriate. Furthermore, various omissions, substitutions, or modifications of the components can be made without departing from the spirit of the above-mentioned embodiments.

10,20 平板
12,22 ストリンガ
14,230 コイル
100 解析装置
102 入力部
104 出力部
106,214 制御部
108,216 記憶部
108a,216a 予測モデル
200 誘導加熱装置
210 制御装置
212 通信部
220 温度測定装置
300 電源
REFERENCE SIGNS LIST 10, 20 Flat plate 12, 22 Stringer 14, 230 Coil 100 Analysis device 102 Input section 104 Output section 106, 214 Control section 108, 216 Memory section 108a, 216a Prediction model 200 Induction heating device 210 Control device 212 Communication section 220 Temperature measuring device 300 Power supply

Claims (12)

被加熱対象物の近傍に複数のコイルを配置するステップと、
複数の前記コイルに交流電流を流して前記被加熱対象物に磁場を印加して、前記被加熱対象物を加熱するステップと、
前記被加熱対象物の加熱結果に基づいて、複数の前記コイルに関するパラメータの最適値を予測するステップと、
を含
複数の前記コイルに関するパラメータの最適値を予測するステップは、
前記被加熱対象物の磁場分布を算出するステップと、
前記被加熱対象物の磁場分布に基づいて、前記被加熱対象物の全域における磁場の標準偏差を算出するステップと、
前記被加熱対象物の全域における磁場の標準偏差を入力データとして、前記被加熱対象物の全域における磁場の標準偏差と前記コイルに流れる交流電流の値との最小値を予測するための予測モデルを用いて、複数の前記コイルに関するパラメータの最適値を予測するステップと、
を含む、最適設計方法。
placing a plurality of coils adjacent to an object to be heated;
A step of applying an alternating current to the coils to apply a magnetic field to the object to be heated, thereby heating the object to be heated;
predicting optimal values of parameters related to the plurality of coils based on a heating result of the heated object;
Including ,
The step of predicting optimal values of parameters for a plurality of said coils comprises:
Calculating a magnetic field distribution of the object to be heated;
Calculating a standard deviation of the magnetic field in the entire area of the object to be heated based on the magnetic field distribution of the object to be heated;
A step of predicting optimal values of parameters related to the plurality of coils using a prediction model for predicting a minimum value between the standard deviation of the magnetic field in the entire area of the heated object and the value of the AC current flowing through the coils, using the standard deviation of the magnetic field in the entire area of the heated object as input data;
Optimal design methods , including :
被加熱対象物の近傍に複数のコイルを配置するステップと、
複数の前記コイルに交流電流を流して前記被加熱対象物に磁場を印加して、前記被加熱対象物を加熱するステップと、
前記被加熱対象物の加熱結果に基づいて、複数の前記コイルに関するパラメータの最適値を予測するステップと、
を含み、
複数の前記コイルに関するパラメータの最適値を予測するステップは、
前記被加熱対象物の温度分布を算出するステップと、
前記被加熱対象物の温度分布に基づいて、前記被加熱対象物の全域における温度の標準偏差を算出するステップと、
前記被加熱対象物の全域における温度の標準偏差を入力データとして、前記被加熱対象物の全域における温度の標準偏差と前記コイルに流れる交流電流の値との最小値を予測するための予測モデルを用いて、複数の前記コイルに関するパラメータの最適値を予測するステップと、
を含む、最適設計方法。
placing a plurality of coils adjacent to an object to be heated;
A step of applying an alternating current to the coils to apply a magnetic field to the object to be heated, thereby heating the object to be heated;
predicting optimal values of parameters related to the plurality of coils based on a heating result of the heated object;
Including,
The step of predicting optimal values of parameters for a plurality of said coils comprises:
Calculating a temperature distribution of the object to be heated;
Calculating a standard deviation of temperature over the entire area of the object to be heated based on a temperature distribution of the object to be heated;
A step of predicting optimal values of parameters related to the plurality of coils using a prediction model for predicting a minimum value between the standard deviation of the temperature over the entire area of the heated object and the value of the AC current flowing through the coils, using the standard deviation of the temperature over the entire area of the heated object as input data;
Optimal design methods, including:
複数の前記コイルに関するパラメータの最適値を予測するステップは、最適解の候補となり得る前記コイルに関するパラメータに含まれる複数の項目の組み合わせを複数予測する、
請求項1または2に記載の最適設計方法。
The step of predicting optimal values of the plurality of parameters related to the coil includes predicting a plurality of combinations of items included in the parameters related to the coil that may be candidates for an optimal solution.
3. The optimum design method according to claim 1 or 2 .
複数の前記コイルに関するパラメータは、形状、巻き数、配置位置、外径、相対位置関係、前記被加熱対象物との距離、前記コイルに流れる交流電流の位相、および前記コイルに流れる交流電流の周波数に関する情報の少なくとも1つを含む、
請求項1からのいずれか1項に記載の最適設計方法。
The parameters related to the plurality of coils include at least one of information regarding a shape, a number of turns, an arrangement position, an outer diameter, a relative positional relationship, a distance from the object to be heated, a phase of an AC current flowing through the coil, and a frequency of an AC current flowing through the coil.
The optimum design method according to any one of claims 1 to 3 .
複数の前記コイルに関するパラメータは、少なくとも複数の前記コイルに流れる交流電流の位相と周波数との組み合わせに関する情報を含む、
請求項に記載の最適設計方法。
The parameters related to the plurality of coils include information related to combinations of phases and frequencies of AC currents flowing through the plurality of coils.
The optimum design method according to claim 4 .
前記被加熱対象物は、第1の炭素繊維複合材と、前記第1の炭素繊維複合材とは形状の異なる第2の炭素繊維複合材である、
請求項1からのいずれか1項に記載の最適設計方法。
The object to be heated is a first carbon fiber composite material and a second carbon fiber composite material having a different shape from the first carbon fiber composite material.
The optimum design method according to any one of claims 1 to 5 .
請求項1からのいずれか1項に記載の最適設計方法で被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルのパラメータを予測して設定する制御装置と、
前記被加熱対象物の近傍に配置される複数の前記コイルと、
前記被加熱対象物の温度を測定する温度測定装置と、を備え、
前記制御装置は、複数の前記コイルのパラメータを設定し、複数の前記コイルに交流電流を流して、前記被加熱対象物を加熱し、前記温度測定装置が測定した前記被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、前記被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定する、
誘導加熱装置。
A control device that predicts and sets parameters of a plurality of coils that are arranged in the vicinity of an object to be heated by the optimum design method according to any one of claims 1 to 6 ;
A plurality of the coils are disposed near the object to be heated;
A temperature measuring device for measuring the temperature of the object to be heated,
The control device sets parameters of the plurality of coils, passes an AC current through the plurality of coils to heat the object to be heated, and determines whether or not the temperature of the object to be heated is appropriate based on a measurement result of the temperature of the object to be heated measured by the temperature measuring device.
Induction heating device.
前記制御装置は、前記被加熱対象物に応じて、予測モデルを用いて、複数の前記コイルのパラメータを設定し、複数の前記コイルに交流電流を流して、前記被加熱対象物を加熱し、前記温度測定装置が測定した前記被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、前記被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定する、
請求項に記載の誘導加熱装置。
The control device sets parameters of the plurality of coils using a prediction model according to the object to be heated, passes an AC current through the plurality of coils to heat the object to be heated, and determines whether or not the temperature of the object to be heated is appropriate based on a measurement result of the temperature of the object to be heated measured by the temperature measuring device.
8. An induction heating device according to claim 7 .
前記制御装置は、複数の前記コイルを移動させながら、前記被加熱対象物を加熱する、
請求項またはに記載の誘導加熱装置。
The control device heats the object to be heated while moving the plurality of coils.
9. An induction heating device according to claim 7 or 8 .
前記制御装置は、前記温度測定装置が測定した前記被加熱対象物の温度の測定結果に応じて、複数の前記コイルを移動させながら、複数の前記コイルの配置パターンを変更する、
請求項からのいずれか1項に記載の誘導加熱装置。
the control device changes an arrangement pattern of the plurality of coils while moving the plurality of coils in accordance with a measurement result of the temperature of the object to be heated measured by the temperature measuring device.
An induction heating device according to any one of claims 7 to 9 .
請求項1からのいずれか1項に記載の最適設計方法で設定された条件にしたがって加熱制御を行う制御装置と、
被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルと、
前記被加熱対象物の温度を測定する温度測定装置と、を備え、
前記制御装置は、前記被加熱対象物に応じて、前記最適設計方法で設定された条件にしたがって、複数の前記コイルのパラメータを設定し、複数の前記コイルに交流電流を流して、前記被加熱対象物を加熱し、前記温度測定装置が測定した前記被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、前記被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定する、
誘導加熱装置。
A control device that performs heating control according to the conditions set by the optimum design method according to any one of claims 1 to 6 ;
A plurality of coils arranged in the vicinity of an object to be heated;
A temperature measuring device for measuring the temperature of the object to be heated,
The control device sets parameters of the plurality of coils according to the conditions set by the optimum design method in accordance with the object to be heated, passes an AC current through the plurality of coils to heat the object to be heated, and determines whether or not the temperature of the object to be heated is appropriate based on the measurement result of the temperature of the object to be heated measured by the temperature measuring device.
Induction heating device.
請求項1からのいずれか1項に記載の最適設計方法で被加熱対象物の近傍に配置される複数のコイルのパラメータを予測して設定するステップと、
複数の前記コイルに交流電流を流して、前記被加熱対象物を加熱するステップと、
前記被加熱対象物の温度を測定するステップと、
測定した前記被加熱対象物の温度の測定結果に基づいて、前記被加熱対象物の温度が適切であるか否かを判定するステップと、
を含む、誘導加熱方法。
A step of predicting and setting parameters of a plurality of coils arranged in the vicinity of an object to be heated by the optimum design method according to any one of claims 1 to 6 ;
A step of passing an alternating current through the coils to heat the object to be heated;
Measuring the temperature of the object to be heated;
A step of determining whether or not the temperature of the object to be heated is appropriate based on a measurement result of the measured temperature of the object to be heated;
13. An induction heating method comprising:
JP2021152663A 2021-09-17 2021-09-17 Optimal design method, induction heating device, and induction heating method Active JP7696552B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021152663A JP7696552B2 (en) 2021-09-17 2021-09-17 Optimal design method, induction heating device, and induction heating method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021152663A JP7696552B2 (en) 2021-09-17 2021-09-17 Optimal design method, induction heating device, and induction heating method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2023044568A JP2023044568A (en) 2023-03-30
JP7696552B2 true JP7696552B2 (en) 2025-06-23

Family

ID=85725792

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021152663A Active JP7696552B2 (en) 2021-09-17 2021-09-17 Optimal design method, induction heating device, and induction heating method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7696552B2 (en)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007059292A (en) 2005-08-26 2007-03-08 Tokuyama Corp Setting method of heating device
JP2008159572A (en) 2006-11-27 2008-07-10 Nippon Steel Corp Induction heating method and apparatus for metal material
JP2013050805A (en) 2011-08-30 2013-03-14 Neturen Co Ltd Design support simulation method and design support simulation device for induction heating coil
JP2014167549A (en) 2013-02-28 2014-09-11 Ricoh Co Ltd Fixing device and image forming apparatus including the same
JP2018037166A (en) 2016-08-29 2018-03-08 富士電機株式会社 Induction heating apparatus and induction heating method
JP2018037167A (en) 2016-08-29 2018-03-08 富士電機株式会社 Induction heating coil unit and induction heating device
JP2020011244A (en) 2018-07-13 2020-01-23 富士電機株式会社 Heating equipment

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3280618B2 (en) * 1998-03-24 2002-05-13 東京エレクトロン株式会社 Heat treatment equipment

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007059292A (en) 2005-08-26 2007-03-08 Tokuyama Corp Setting method of heating device
JP2008159572A (en) 2006-11-27 2008-07-10 Nippon Steel Corp Induction heating method and apparatus for metal material
JP2013050805A (en) 2011-08-30 2013-03-14 Neturen Co Ltd Design support simulation method and design support simulation device for induction heating coil
JP2014167549A (en) 2013-02-28 2014-09-11 Ricoh Co Ltd Fixing device and image forming apparatus including the same
JP2018037166A (en) 2016-08-29 2018-03-08 富士電機株式会社 Induction heating apparatus and induction heating method
JP2018037167A (en) 2016-08-29 2018-03-08 富士電機株式会社 Induction heating coil unit and induction heating device
JP2020011244A (en) 2018-07-13 2020-01-23 富士電機株式会社 Heating equipment

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023044568A (en) 2023-03-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Degrave et al. Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning
Steuben et al. Enriched analytical solutions for additive manufacturing modeling and simulation
Boissier et al. Additive manufacturing scanning paths optimization using shape optimization tools
Sanogo et al. Topology optimization in electromagnetism using SIMP method: Issues of material interpolation schemes
McClurkin et al. Computer‐aided build style decision support for stereolithography
Baldan et al. Solving 1D non‐linear magneto quasi‐static Maxwell's equations using neural networks
Sun Adaptive and intelligent temperature control of microwave heating systems with multiple sources
JP2010230331A (en) Induction hardening simulation equipment
JP7696552B2 (en) Optimal design method, induction heating device, and induction heating method
Ball et al. Local gyrokinetic simulations of tokamaks with non-uniform magnetic shear
Goodwin et al. Application of nonlinear model predictive control to an industrial induction heating furnace
Vagenas et al. Multi-layer process control in selective laser melting: a reinforcement learning approach
Yushu et al. Directed energy deposition process modeling: A geometry-free thermo-mechanical model with adaptive subdomain construction
Hong et al. Multi-scale model predictive control for laser powder bed fusion additive manufacturing
Duarte et al. Predicting the effect of build orientation and process temperatures on the performance of parts made by fused filament fabrication
JP5897847B2 (en) Induction heating coil design support simulation method and design support simulation apparatus
Volčokas et al. Numerical study of turbulent eddy self-interaction in tokamaks with low magnetic shear. Part I: Linear simulations
Barka et al. Modeling and sensitivity study of the induction hardening process
Srinivasan et al. Optimization of Local Processing Conditions in Complex Part Geometries Through Novel Scan Strategy in Laser Powder Bed Fusion Process: Srinivasan, Swick, and Groeber
JP6086344B2 (en) Heat treatment simulation program
Mikami et al. Numerical investigation of the influence of heat source modeling on simulated residual stress distribution in weaving welds
Khdoudi et al. Using machine learning algorithms for the prediction of industrial process parameters based on product design
JP2024175634A (en) Design method and device for induction heating coil
CN118792478A (en) Heat treatment process control method and system for high vacuum furnace
Biswal et al. Numerical investigation of the dimension factor of hairpin coil for sustainable induction heating

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240704

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20250212

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20250218

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20250326

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20250507

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20250602

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7696552

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150