JP7761833B2 - Mode matching degree determination method, mode matching degree determination device, and mode matching degree determination program - Google Patents
Mode matching degree determination method, mode matching degree determination device, and mode matching degree determination programInfo
- Publication number
- JP7761833B2 JP7761833B2 JP2022025913A JP2022025913A JP7761833B2 JP 7761833 B2 JP7761833 B2 JP 7761833B2 JP 2022025913 A JP2022025913 A JP 2022025913A JP 2022025913 A JP2022025913 A JP 2022025913A JP 7761833 B2 JP7761833 B2 JP 7761833B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- mode
- pieces
- array
- array data
- 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
Links
Description
本発明は、モード一致度判定方法、モード一致度判定装置及びモード一致度判定プログラムに関する。 The present invention relates to a mode matching degree determination method, a mode matching degree determination device, and a mode matching degree determination program.
モード信頼性評価基準（ＭＡＣ：Modal Assurance Criterion）値を使用して構造物の劣化又は損傷などの変化を診断する方法が知られている（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１に記載される診断装置は、基準関連情報及び比較関連情報に関するＭＡＣ値の分布を算出し、算出した分布の差が所定の差以上あるときに、構造物に変化があると診断する。特許文献１に記載される診断装置は、基準関連情報の分布と比較関連情報の分布とを比較した結果に基づき、構造物に変化が生じたか否かを診断するので、構造物の変化を診断する精度を向上させることができる。 A method is known for diagnosing changes such as deterioration or damage in a structure using Modal Assurance Criterion (MAC) values (see, for example, Patent Document 1). The diagnostic device described in Patent Document 1 calculates the distribution of MAC values related to reference-related information and comparison-related information, and diagnoses that a change has occurred in the structure when the difference between the calculated distributions is equal to or greater than a predetermined difference. The diagnostic device described in Patent Document 1 diagnoses whether a change has occurred in the structure based on the results of comparing the distribution of reference-related information with the distribution of comparison-related information, thereby improving the accuracy of diagnosing changes in the structure.
特許文献１に記載される診断装置は、ＭＡＣ値を演算するときに、構造物に発生するひずみ及び応力等の物理量ではなく、構造物の物理量から演算される変位ベクトルを使用する。変位ベクトルから演算されるＭＡＣ値は、全体の変形状態の一致度は判定できるが，構造物の局所的な変形を精度よく検知し，構造物のモードの一致度を判定することは容易ではない。 When calculating MAC values, the diagnostic device described in Patent Document 1 uses displacement vectors calculated from the physical quantities of the structure, rather than physical quantities such as strain and stress generated in the structure. While MAC values calculated from displacement vectors can determine the degree of agreement of the overall deformation state, it is not easy to accurately detect local deformation of the structure and determine the degree of agreement of the structure's mode.
そこで、本発明は、構造物の局所的な変形を精度よく検知してモードの一致度を高精度に判定可能なモード一致度判定方法、モード一致度判定装置及びモード一致度判定プログラムを提供することを目的とする。 The present invention therefore aims to provide a mode coincidence determination method, a mode coincidence determination device, and a mode coincidence determination program that can accurately detect local deformations in a structure and determine the degree of mode coincidence with high precision.
このような課題を解決する本発明は、以下に記載のモード一致度判定方法、モード一致度判定装置及びモード一致度判定プログラムを要旨とするものである。
（１）第１モードにおいて物体に発生する物理量を示すデータを含む第１モードデータを取得し、
第１モードと異なる第２モードにおいて物体に発生する第１モードデータに含まれるデータに対応するデータを含む第２モードデータを取得し、
第１モードデータから複数のデータを抽出し、抽出したデータを所定の順序で配列した第１配列データを生成し、
第１配列データに含まれるデータに対応するデータを第２モードデータから抽出し、抽出したデータを第１配列データに含まれるデータに対応する順序で配列した第２配列データを生成し、
第１配列データと第２配列データとを比較して、第１モードと第２モードとの一致度を判定する、
処理を含む、ことを特徴とするモード一致度判定方法。
（２）第１モデルを使用して、物体の第１モードにおける構造解析処理を実行して、第１モードデータを生成し、
第１モデルと異なる第２モデルを使用して、物体の第２モードにおける構造解析処理を実行して、第２モードデータを生成する、
処理を更に含む、（１）に記載のモード一致度判定方法。
（３）第１配列データ及び第２配列データをベクトルとして規定し、第１配列データと第２配列データとの内積の絶対値を演算し、演算された絶対値を第１配列データ及び第２配列データの大きさで規格化した一致度指標を演算する、処理を更に含み、
の一致度を判定する処理は、一致度指標に基づいて、第１モードと第２モードとの一致度を判定する処理を含む、（１）又は（２）に記載のモード一致度判定方法。
（４）物理量を示すデータは、物体に発生するひずみ及び応力の少なくとも一方を示すデータである、（１）～（３）の何れか一つに記載のモード一致度判定方法。
（５）第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、物体に発生するひずみのひずみ分布及び物体を分割した複数の要素におけるひずみ成分、並びに物体に発生する応力の応力分布及び物体を分割した複数の要素における応力成分の何れかを示すデータを含む、（４）に記載のモード一致度判定方法。
（６）第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、物体に発生するひずみの主ひずみ分布並びに物体を分割した複数の要素における主ひずみ成分及び偏角、並びに物体に発生する応力の主応力分布並びに物体を分割した複数の要素における主応力成分及び偏角の何れかを示すデータを含む、（４）又は（５）に記載のモード一致度判定方法。
（７）第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、物体に発生するひずみ及び応力並びに物体に発生するひずみの主ひずみ及び物体に発生する応力の主応力の少なくとも１つから演算されるパラメータを示すデータを含む、（４）～（６）の何れか一つに記載のモード一致度判定方法。
（８）第１モードにおいて物体に発生する物理量を示すデータを含む第１モードデータを取得する第１モードデータ取得部と、
第１モードと異なる第２モードにおいて物体に発生する第１モードデータに含まれるデータに対応するデータを含む第２モードデータを取得する第２モードデータ取得部と、
第１モードデータから複数のデータを抽出し、抽出したデータを所定の順序で配列した第１配列データを生成する第１配列データ生成部と、
第１配列データに含まれるデータに対応するデータを第２モードデータから抽出し、抽出したデータを第１配列データに含まれるデータに対応する順序で配列した第２配列データを生成する第２配列データ生成部と、
第１配列データと第２配列データとを比較して、第１モードと第２モードとの一致度を判定する一致度判定部と、
を有する、ことを特徴とするモード一致度判定装置。
（９）第１モードにおいて物体に発生する物理量を示すデータを含む第１モードデータを取得し、
第１モードと異なる第２モードにおいて物体に発生する第１モードデータに含まれるデータに対応するデータを含む第２モードデータを取得し、
第１モードデータから複数のデータを抽出し、抽出したデータを所定の順序で配列した第１配列データを生成し、
第１配列データに含まれるデータに対応するデータを第２モードデータから抽出し、抽出したデータを第１配列データに含まれるデータに対応する順序で配列した第２配列データを生成し、
第１配列データと第２配列データとを比較して、第１モードと第２モードとの一致度を判定する、
処理をコンピュータに実行させる、ことを特徴とするモード一致度判定プログラム。
The present invention, which solves the above-described problems, is summarized as a mode coincidence determination method, a mode coincidence determination device, and a mode coincidence determination program, which are described below.
(1) acquiring first mode data including data indicating a physical quantity occurring in an object in a first mode;
acquiring second mode data including data corresponding to data included in the first mode data generated on the object in a second mode different from the first mode;
extracting a plurality of data from the first mode data, and generating first array data by arranging the extracted data in a predetermined order;
extracting data corresponding to the data included in the first array data from the second mode data, and generating second array data by arranging the extracted data in an order corresponding to the data included in the first array data;
comparing the first array data with the second array data to determine the degree of agreement between the first mode and the second mode;
A mode matching determination method comprising:
(2) performing a structural analysis process in a first mode of the object using the first model to generate first mode data;
performing a structural analysis process in a second mode of the object using a second model different from the first model to generate second mode data;
The mode matching determination method according to (1), further comprising the steps of:
(3) The method further includes the steps of defining the first array data and the second array data as vectors, calculating the absolute value of the inner product of the first array data and the second array data, and calculating a match index by normalizing the calculated absolute value by the magnitude of the first array data and the second array data,
The mode matching degree determination method according to (1) or (2), wherein the process of determining the degree of matching includes a process of determining the degree of matching between the first mode and the second mode based on a matching degree index.
(4) The mode coincidence determination method according to any one of (1) to (3), wherein the data indicating the physical quantity is data indicating at least one of strain and stress occurring in the object.
(5) A mode consistency determination method according to (4), wherein each of the first array data and the second array data includes data indicating either a strain distribution of strain occurring in the object and strain components in a plurality of elements into which the object is divided, or a stress distribution of stress occurring in the object and stress components in a plurality of elements into which the object is divided.
(6) A mode coincidence determination method according to (4) or (5), wherein each of the first array data and the second array data includes data indicating either a principal strain distribution of strains occurring in the object and the principal strain components and deflection angles in a plurality of elements into which the object is divided, or a principal stress distribution of stresses occurring in the object and the principal stress components and deflection angles in a plurality of elements into which the object is divided.
(7) A mode coincidence determination method according to any one of (4) to (6), wherein each of the first array data and the second array data includes data indicating parameters calculated from at least one of strain and stress occurring in the object, and principal strain of the strain occurring in the object and principal stress of the stress occurring in the object.
(8) a first mode data acquisition unit that acquires first mode data including data indicating a physical quantity generated in the object in the first mode;
a second mode data acquisition unit that acquires second mode data including data corresponding to data included in the first mode data that occurs on the object in a second mode different from the first mode;
a first sequence data generating unit that extracts a plurality of data from the first mode data and generates first sequence data by arranging the extracted data in a predetermined order;
a second sequence data generation unit that extracts data corresponding to the data included in the first sequence data from the second mode data and generates second sequence data by arranging the extracted data in an order corresponding to the data included in the first sequence data;
a match determination unit that compares the first array data with the second array data to determine a match between the first mode and the second mode;
A mode matching degree determination device comprising:
(9) acquiring first mode data including data indicating a physical quantity occurring in the object in the first mode;
acquiring second mode data including data corresponding to data included in the first mode data generated on the object in a second mode different from the first mode;
extracting a plurality of data from the first mode data, and generating first array data by arranging the extracted data in a predetermined order;
extracting data corresponding to the data included in the first array data from the second mode data, and generating second array data by arranging the extracted data in an order corresponding to the data included in the first array data;
comparing the first array data with the second array data to determine the degree of agreement between the first mode and the second mode;
A mode matching degree determination program that causes a computer to execute processing.
一実施形態では、モード一致度判定方法は、構造物の局所的な変形を精度よく検知してモードの一致度を高精度に判定することができる。 In one embodiment, the modal consistency determination method can accurately detect local deformations of a structure and determine modal consistency with high accuracy.
以下図面を参照して、本発明に係るモード一致度判定装置について説明する。但し、本発明の技術的範囲はそれらの実施の形態に限定されない。 The mode matching determination device according to the present invention will be described below with reference to the drawings. However, the technical scope of the present invention is not limited to these embodiments.
（第１実施形態に係るモード一致度判定装置の構成及び機能）
図１は、第１実施形態に係るモード一致度判定装置のブロック図である。
(Configuration and Functions of the Mode Matching Degree Determination Device According to the First Embodiment)
FIG. 1 is a block diagram of a mode coincidence determination device according to the first embodiment.
モード一致度判定装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、処理部２０とを有する。通信部１１、記憶部１２、入力部１３、出力部１４及び処理部２０は、バス１５を介して互いに接続される。 The mode matching degree determination device 1 has a communication unit 11, a memory unit 12, an input unit 13, an output unit 14, and a processing unit 20. The communication unit 11, the memory unit 12, the input unit 13, the output unit 14, and the processing unit 20 are connected to each other via a bus 15.
通信部１１は、イーサネット（登録商標）などの有線の通信インターフェース回路を有する。通信部１１は、インターネット及びローカルエリアネットワーク（Local Area Network、ＬＡＮ）等の通信ネットワークを介してサーバ等の電気計算機と通信を行う。 The communication unit 11 has a wired communication interface circuit such as Ethernet (registered trademark). The communication unit 11 communicates with electrical computers such as servers via communication networks such as the Internet and local area networks (LANs).
記憶部１２は、例えば、半導体記憶装置、磁気テープ装置、磁気ディスク装置、又は光ディスク装置のうちの少なくとも一つを備える。記憶部１２は、処理部２０での処理に用いられるオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。例えば、記憶部１２は、変形モードの一致度を判定するモード一致度判定処理を処理部２０に実行させるためのモード一致度判定プログラム等を記憶する。モード一致度判定プログラムは、例えばＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な可搬型記憶媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて記憶部１２にインストールされてもよい。 The storage unit 12 includes, for example, at least one of a semiconductor storage device, a magnetic tape device, a magnetic disk device, or an optical disk device. The storage unit 12 stores operating system programs, driver programs, application programs, data, etc. used for processing by the processing unit 20. For example, the storage unit 12 stores a mode consistency determination program that causes the processing unit 20 to execute a mode consistency determination process that determines the consistency of deformation modes. The mode consistency determination program may be installed into the storage unit 12 from a computer-readable portable storage medium such as a CD-ROM or DVD-ROM using a known setup program, etc.
記憶部１２は、複数の部品を有する車体のそれぞれの部品の厚さ、一例ではヤング率である弾性率及び大きさを示すデータを少なくとも含む数値解析データを記憶する。また、記憶部１２は、有限要素モデルデータである数値解析データを生成するときに使用されるＣＡＤモデルデータ及び生成条件データを記憶する。また、記憶部１２は、剛性を演算するときに使用される材料物性データ及び振動条件データを記憶する。材料物性データは、ヤング率、ポアソン比、密度、熱膨張係数及び降伏応力等の材料物性を示すデータであり、振動条件データは、構造体に印加される複数の振動周波数を示すデータである。 The memory unit 12 stores numerical analysis data including at least data indicating the thickness, elastic modulus (e.g., Young's modulus), and size of each part of a vehicle body having multiple parts. The memory unit 12 also stores CAD model data and generation condition data used when generating the numerical analysis data, which is finite element model data. The memory unit 12 also stores material property data and vibration condition data used when calculating stiffness. The material property data is data indicating material properties such as Young's modulus, Poisson's ratio, density, thermal expansion coefficient, and yield stress, and the vibration condition data is data indicating multiple vibration frequencies applied to the structure.
入力部１３は、データの入力が可能であればどのようなデバイスでもよく、例えば、タッチパネル、キーボード等である。モード一致度判定装置１を使用するオペレータは、入力部１３を用いて、文字、数字、記号等を入力することができる。入力部１３は、オペレータにより操作されると、その操作に対応する信号を生成する。そして、生成された信号は、オペレータの指示として、処理部２０に供給される。 The input unit 13 may be any device capable of inputting data, such as a touch panel or keyboard. An operator using the mode coincidence determination device 1 can use the input unit 13 to input letters, numbers, symbols, etc. When operated by the operator, the input unit 13 generates a signal corresponding to the operation. The generated signal is then supplied to the processing unit 20 as an instruction from the operator.
出力部１４は、映像や画像等の表示が可能であればどのようなデバイスでもよく、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等である。出力部１４は、処理部２０から供給された映像データに応じた映像や、画像データに応じた画像等を表示する。また、出力部１４は、紙などの表示媒体に、映像、画像又は文字等を印刷する出力装置であってもよい。 The output unit 14 may be any device capable of displaying video, images, etc., such as a liquid crystal display or organic EL display. The output unit 14 displays video corresponding to video data supplied from the processing unit 20, images corresponding to image data, etc. The output unit 14 may also be an output device that prints video, images, text, etc. on a display medium such as paper.
処理部２０は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。処理部２０は、モード一致度判定装置１の全体的な動作を統括的に制御するものであり、例えば、ＣＰＵである。処理部２０は、記憶部１２に記憶されているプログラム（ドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム等）に基づいて処理を実行する。また、処理部２０は、複数のプログラム（アプリケーションプログラム等）を並列に実行できる。 The processing unit 20 has one or more processors and their peripheral circuits. The processing unit 20 controls the overall operation of the mode match determination device 1 and is, for example, a CPU. The processing unit 20 executes processing based on programs (driver programs, operating system programs, application programs, etc.) stored in the memory unit 12. The processing unit 20 can also execute multiple programs (application programs, etc.) in parallel.
処理部２０は、数値解析データ生成部２１と、車体剛性演算部２２と、対象部品剛性演算部２３と、第１変形モードデータ取得部２４と、第２変形モードデータ取得部２５と、第１配列データ生成部２６と、第２配列データ生成部２７とを有する。処理部２０は、一致度指標演算部２８と、一致度判定部２９とを更に有する。これらの各部は、処理部２０が備えるプロセッサで実行されるプログラムにより実現される機能モジュールである。あるいは、これらの各部は、ファームウェアとして処理部２０に実装されてもよい。 The processing unit 20 includes a numerical analysis data generation unit 21, a vehicle body stiffness calculation unit 22, a target component stiffness calculation unit 23, a first deformation mode data acquisition unit 24, a second deformation mode data acquisition unit 25, a first array data generation unit 26, and a second array data generation unit 27. The processing unit 20 further includes a coincidence index calculation unit 28 and a coincidence determination unit 29. Each of these units is a functional module implemented by a program executed by a processor included in the processing unit 20. Alternatively, each of these units may be implemented in the processing unit 20 as firmware.
（第１実施形態に係るモード一致度判定装置によるモード一致度判定処理）
図２は、モード一致度判定装置１によるモード一致度判定処理を示すフローチャートである。図２に示すモード一致度判定処理は、予め記憶部１２に記憶されている制御プログラムに基づいて、主に処理部２０により、モード一致度判定装置１の各要素と協働して実行される。図２を参照して説明されるモード一致度判定処理は、車体の固有振動解析におけるモード一致度判定処理に使用されるが、実施形態に係るモード一致度判定処理は、車体の固有振動解析以外の固有振動解析に使用されてもよい。また、実施形態に係るモード一致度判定処理は、静剛性解析及びスプリングバック解析等の動剛性解析以外の解析に使用されてもよい。
(Mode coincidence determination process by the mode coincidence determination device according to the first embodiment)
Fig. 2 is a flowchart showing a mode coincidence determination process performed by the mode coincidence determination device 1. The mode coincidence determination process shown in Fig. 2 is executed mainly by the processing unit 20 in cooperation with each element of the mode coincidence determination device 1, based on a control program previously stored in the storage unit 12. The mode coincidence determination process described with reference to Fig. 2 is used for mode coincidence determination process in natural vibration analysis of a vehicle body, but the mode coincidence determination process according to the embodiment may also be used for natural vibration analysis other than natural vibration analysis of a vehicle body. Furthermore, the mode coincidence determination process according to the embodiment may also be used for analysis other than dynamic stiffness analysis, such as static stiffness analysis and springback analysis.
まず、数値解析データ生成部２１は、記憶部１２に記憶されているＣＡＤモデルデータ及び生成条件データに基づいて、有限要素モデルデータである数値解析データを生成し（Ｓ１０１)、生成した数値解析データを記憶部１２に記憶する。数値解析データ生成部２１は、車体を形成する複数の部品のそれぞれの形状を、特定の形状及びサイズを複数の要素に分割することにより数値解析データを生成する。数値解析データ生成部２１は、ＡＬＴＡＩＲ社製のＨｙｐｅｒＭｅｓｈ及びＢＥＴＡ ＣＡＥ Ｓｙｓｔｅｍｓ社製のＡＮＳＡ等の有限要素モデルデータ生成用のアプリケーションプログラムを使用して数値解析データを生成する。数値解析データ生成部２１は、動剛性解析によって数値解析データを生成してもよく、静剛性解析によって数値解析データを生成してもよい。 First, the numerical analysis data generation unit 21 generates numerical analysis data, which is finite element model data, based on the CAD model data and generation condition data stored in the storage unit 12 (S101), and stores the generated numerical analysis data in the storage unit 12. The numerical analysis data generation unit 21 generates numerical analysis data by dividing the shapes of each of the multiple parts that make up the vehicle body into multiple elements with specific shapes and sizes. The numerical analysis data generation unit 21 generates numerical analysis data using an application program for generating finite element model data, such as HyperMesh by ALTAIR and ANSA by BETA CAE Systems. The numerical analysis data generation unit 21 may generate numerical analysis data using dynamic stiffness analysis or static stiffness analysis.
次いで、車体剛性演算部２２は、記憶部１２に記憶された数値解析データに基づいて、所定の境界条件における車体の全体の剛性を示すデータである車体剛性データを演算する（Ｓ１０２）。車体の全体の剛性を一括して演算するＳ１０２の処理における部品の変形モードは、第１変形モードとも称される。車体剛性演算部２２は、演算した車体剛性データを示す車体剛性情報を記憶部１２に記憶する。例えば車体剛性データが演算するときに使用される境界条件は、記憶部１２に記憶される材料物性データ及び振動条件データに含まれる所定の振動周波数のそれぞれに対応する条件である。車体剛性演算部２２は、ＡＬＴＡＩＲ社製のＨｙｐｅｒＦｏｒｍ、株式会社ＪＳＯＬ製のＡｎｓｙｓ ＬＳ－ＤＹＮＡ、日本イーエスアイ株式会社製のＰＡＭ－ＭＥＤＹＳＡ及び株式会社CAEソリューションズ製のＡｂａｑｕｓ等の有限要素解析用のアプリケーションプログラムを使用して車体剛性情報を生成する。Ｓ１０２の処理で生成される車体剛性情報に対応する車体剛性データは、車体を形成する部品の１つである対象部品のひずみを示す第１変形モードデータを含む。第１変形モードデータは、対象部品に発生するひずみのひずみ分布、及び対象部品を分割した複数の要素のそれぞれにおけるひずみ成分を示すデータを含んでもよい。対象部品に発生するひずみのひずみ分布は対象部品に発生するひずみの絶対値の分布を示し、対象部品を分割した複数の要素のそれぞれにおけるひずみ成分は対象部品に発生するひずみを示すひずみベクトルの成分を示す。 Next, the vehicle body stiffness calculation unit 22 calculates vehicle body stiffness data, which is data indicating the overall stiffness of the vehicle body under specified boundary conditions, based on the numerical analysis data stored in the memory unit 12 (S102). The deformation mode of the parts in the process of S102, which collectively calculates the overall stiffness of the vehicle body, is also referred to as the first deformation mode. The vehicle body stiffness calculation unit 22 stores vehicle body stiffness information indicating the calculated vehicle body stiffness data in the memory unit 12. For example, the boundary conditions used when calculating the vehicle body stiffness data are conditions corresponding to the material property data and the specified vibration frequencies included in the vibration condition data stored in the memory unit 12. The vehicle body stiffness calculation unit 22 generates vehicle body stiffness information using application programs for finite element analysis, such as HyperForm manufactured by ALTAIR, Ansys LS-DYNA manufactured by JSOL Co., Ltd., PAM-MEDYSA manufactured by ESI Japan, Inc., and Abaqus manufactured by CAE Solutions Co., Ltd. The vehicle body stiffness data corresponding to the vehicle body stiffness information generated in the process of S102 includes first deformation mode data indicating strain in a target part, which is one of the parts that form the vehicle body. The first deformation mode data may include data indicating the strain distribution of strain occurring in the target part and the strain components in each of multiple elements into which the target part is divided. The strain distribution of strain occurring in the target part indicates the distribution of absolute values of strain occurring in the target part, and the strain components in each of multiple elements into which the target part is divided indicate the components of a strain vector that indicates the strain occurring in the target part.
次いで、対象部品剛性演算部２３は、車体を形成する部品の１つである対象部品の剛性を演算するときに使用する振動周波数を選択する（Ｓ１０３）。対象部品剛性演算部２３は、振動条件データに含まれる振動周波数の１つを選択する。 Next, the target part stiffness calculation unit 23 selects a vibration frequency to be used when calculating the stiffness of the target part, which is one of the parts that form the vehicle body (S103). The target part stiffness calculation unit 23 selects one of the vibration frequencies included in the vibration condition data.
次いで、対象部品剛性演算部２３は、記憶部１２に記憶された数値解析データに基づいて、所定の境界条件における対象部品の剛性を示すデータである対象部品剛性データを演算する（Ｓ１０４）。対象部品の剛性を単体で演算するＳ１０４の処理における部品の変形モードは、第２変形モードとも称される。対象部品剛性演算部２３は、演算した対象部品剛性データを示す対象部品剛性情報を、Ｓ１０３の処理で選択された振動周波数に関連付けて記憶部１２に記憶する。Ｓ１０４の処理で生成される対象部品剛性情報に対応する対象部品剛性データは、対象部品のひずみを示す第２変形モードデータを含む。第２変形モードデータは、対象部品に発生するひずみのひずみ分布、及び対象部品を分割した複数の要素のそれぞれにおけるひずみ成分を示すデータを含んでもよい。 Next, the target part stiffness calculation unit 23 calculates target part stiffness data, which is data indicating the stiffness of the target part under specified boundary conditions, based on the numerical analysis data stored in the memory unit 12 (S104). The part deformation mode in the process of S104, which calculates the stiffness of the target part alone, is also referred to as the second deformation mode. The target part stiffness calculation unit 23 stores target part stiffness information indicating the calculated target part stiffness data in the memory unit 12, in association with the vibration frequency selected in the process of S103. The target part stiffness data corresponding to the target part stiffness information generated in the process of S104 includes second deformation mode data indicating strain in the target part. The second deformation mode data may include data indicating the strain distribution of strain occurring in the target part and the strain components in each of the multiple elements into which the target part is divided.
次いで、対象部品剛性演算部２３は、記憶部１２に記憶される振動条件データに含まれる全ての振動周波数を選択して対象部品剛性データを演算したか否かを判定する（Ｓ１０５）。対象部品剛性演算部２３は、例えば０Ｈｚ～１００Ｈｚ及び２００Ｈｚ～３００Ｈｚの所定の周波数範囲において１Ｈｚ毎に固有振動解析を実行する。対象部品剛性演算部２３は、所定の周波数範囲の全てにおいて１Ｈｚ毎に固有振動解析を実行したときに、全ての振動周波数を選択して対象部品剛性データを演算したと判定する（Ｓ１０５－ＹＥＳ）。なお、記憶部１２に記憶される振動条件データに含まれる振動周波数の周波数範囲は０Ｈｚ～１００Ｈｚ及び２００Ｈｚ～３００Ｈｚに限定されず、周波数ピッチは１Ｈｚに限定されない。対象部品剛性演算部２３は、全ての振動周波数を選択して対象部品剛性データを演算したと判定する（Ｓ１０５―ＹＥＳ）まで、Ｓ１０３～Ｓ１０５の処理を繰り返す。 Next, the target component stiffness calculation unit 23 determines whether all vibration frequencies included in the vibration condition data stored in the memory unit 12 have been selected and the target component stiffness data has been calculated (S105). The target component stiffness calculation unit 23 performs natural vibration analysis at 1 Hz intervals within a predetermined frequency range, for example, 0 Hz to 100 Hz and 200 Hz to 300 Hz. When the target component stiffness calculation unit 23 performs natural vibration analysis at 1 Hz intervals throughout the entire predetermined frequency range, the target component stiffness calculation unit 23 determines that all vibration frequencies have been selected and the target component stiffness data has been calculated (S105-YES). Note that the frequency ranges of the vibration frequencies included in the vibration condition data stored in the memory unit 12 are not limited to 0 Hz to 100 Hz and 200 Hz to 300 Hz, and the frequency interval is not limited to 1 Hz. The target component stiffness calculation unit 23 repeats the processes of S103 to S105 until it determines that all vibration frequencies have been selected and the target component stiffness data has been calculated (S105-YES).
対象部品剛性演算部２３によって全ての振動周波数を選択して対象部品剛性データを演算したと判定される（Ｓ１０５―ＹＥＳ）と、第１変形モードデータ取得部２４は、Ｓ１０２の処理で生成された第１変形モードデータを取得する（Ｓ１０６）。次いで、第２変形モードデータ取得部２５は、Ｓ１０４の処理で生成され、Ｓ１０３の処理で選択された振動周波数に関連付けて記憶部１２に記憶された複数の第２変形モードデータを取得する（Ｓ１０７）。 When the target part stiffness calculation unit 23 determines that all vibration frequencies have been selected and target part stiffness data has been calculated (S105-YES), the first deformation mode data acquisition unit 24 acquires the first deformation mode data generated in the process of S102 (S106). Next, the second deformation mode data acquisition unit 25 acquires the multiple second deformation mode data generated in the process of S104 and stored in the memory unit 12 in association with the vibration frequencies selected in the process of S103 (S107).
次いで、第１配列データ生成部２６は、Ｓ１０６の処理で取得された第１変形モードデータから複数のデータを抽出し、抽出したデータを所定の順序で配列した第１配列データφ1を生成し（Ｓ１０８）、生成した第１配列データφ1を記憶部１２に記憶する。 Next, the first array data generation unit 26 extracts a plurality of data from the first deformation mode data acquired in the process of S106, generates first array data φ1 by arranging the extracted data in a predetermined order (S108), and stores the generated first array data φ1 in the storage unit 12.
要素の番号がｎで示され、対象部品を分割した複数の要素のひずみが（εxxn，εyyn，εzzn，εxyn，εyzn，εzxn）で示されるとき、第１配列データφ1は、例えば（εxx1，εyy1，εzz1，εxy1，εyz1，εzx1，εxx2，εyy2，εzz2，εxy2，εyz2，εzx2，……）で示される。 When the element number is represented by n and the distortion of multiple elements into which the target part is divided is represented by (ε xxn , ε yyn , ε zzn , ε xyn , ε yzn , ε zxn ), the first array data φ 1 is represented, for example, by (ε xx1 , ε yy1 , ε zz1 , ε xy1 , ε yz1 , ε zx1 , ε xx2 , ε yy2 , ε zz2 , ε xy2 , ε yz2 , ε zx2 , ...).
次いで、第２配列データ生成部２７は、Ｓ１０７の処理で取得された第２変形モードデータから複数のデータを抽出し、抽出したデータを所定の順序で配列した第２配列データφ2を生成する（Ｓ１０９）。第２配列データ生成部２７は、生成した第２配列データφ2を対応する振動周波数に関連付けて記憶部１２に記憶する。第２配列データ生成部２７は、第１配列データに含まれるデータに対応するデータを、Ｓ１０７の処理で取得された第２変形モードデータから抽出し、抽出したデータを第１配列データに含まれるデータに対応する順序で配列して、第２配列データφ2を生成する。第２配列データ生成部２７は、Ｓ１０７の処理で取得された複数の第２変形モードデータのそれぞれから第２配列データφ2を生成する。 Next, the second array data generation unit 27 extracts multiple pieces of data from the second deformation mode data acquired in the process of S107, and generates second array data φ2 by arranging the extracted data in a predetermined order (S109). The second array data generation unit 27 associates the generated second array data φ2 with the corresponding vibration frequencies and stores them in the storage unit 12. The second array data generation unit 27 extracts data corresponding to the data included in the first array data from the second deformation mode data acquired in the process of S107, and arranges the extracted data in an order corresponding to the data included in the first array data, to generate second array data φ2 . The second array data generation unit 27 generates second array data φ2 from each of the multiple pieces of second deformation mode data acquired in the process of S107.
次いで、一致度指標演算部２８は、Ｓ１０８の処理で生成された第１配列データφ1及びＳ１０９の処理で生成された第２配列データφ2の１つから一致度指標Ｌを演算する（Ｓ１１０）。一致度指標Ｌは、 Next, the coincidence index calculation unit 28 calculates a coincidence index L from one of the first sequence data φ1 generated in the process of S108 and the second sequence data φ2 generated in the process of S109 (S110). The coincidence index L is calculated as follows:
で示される。一致度指標演算部２８は、演算した一致度指標Ｌを、対応する固有振動周波数に関連付けて記憶部１２に記憶する。 The coincidence index calculation unit 28 associates the calculated coincidence index L with the corresponding natural vibration frequency and stores it in the memory unit 12.
次いで、一致度指標演算部２８は、全ての第２配列データの一致度指標を演算したか否かを判定する（Ｓ１１１）。一致度指標演算部２８は、全ての第２配列データの一致度指標を演算したと判定する（Ｓ１１１―ＹＥＳ）まで、Ｓ１１０及びＳ１１１の処理を繰り返す。 Next, the match index calculation unit 28 determines whether the match indexes for all of the second sequence data have been calculated (S111). The match index calculation unit 28 repeats the processes of S110 and S111 until it determines that the match indexes for all of the second sequence data have been calculated (S111-YES).
一致度指標演算部２８によって全ての第２配列データの一致度指標を演算したと判定される（Ｓ１１１―ＹＥＳ）と、一致度判定部２９は、第１配列データφ1と第２配列データφ2との一致度を判定し（Ｓ１１２）、変形モードを決定する。一致度判定部２９は、Ｓ１１０の処理で演算された一致度指標に基づいて第１配列データφ1と第２配列データφ2とを比較して、第１変形モードと第２変形モードとの一致度を判定し、一致度の判定結果に基づいて変形モードを決定する。一致度判定部２９は、Ｓ１１０の処理で演算された一致度指標Ｌの中で最も大きい一致度指標Ｌに関連付けられた振動周波数を変形モードとして決定する。 When the coincidence index calculation unit 28 determines that it has calculated the coincidence indexes for all of the second sequence data (S111—YES), the coincidence determination unit 29 determines the coincidence between the first sequence data φ1 and the second sequence data φ2 (S112) and determines the deformation mode. The coincidence determination unit 29 compares the first sequence data φ1 and the second sequence data φ2 based on the coincidence index calculated in the processing of S110, determines the coincidence between the first deformation mode and the second deformation mode, and determines the deformation mode based on the coincidence determination result. The coincidence determination unit 29 determines the vibration frequency associated with the largest coincidence index L among the coincidence indexes L calculated in the processing of S110 as the deformation mode.
（第１実施形態に係るモード一致度判定装置の作用効果）
モード一致度判定装置１は、対象部品を形成する要素に発生する応力に基づいてモード一致度を判定するので、構造体である車体の局所的な変形を精度よく検知して、車体を形成する部品のそれぞれについて高精度にモード一致度を判定できる。
(Operational Effects of the Mode Matching Degree Determination Device According to the First Embodiment)
The mode correspondence determination device 1 determines the mode correspondence based on the stress generated in the elements that form the target part, and therefore can accurately detect local deformations of the vehicle body, which is a structural body, and determine the mode correspondence with high accuracy for each of the parts that form the vehicle body.
（第２実施形態に係るモード一致度判定装置の構成及び機能）
図３は、第２実施形態に係るモード一致度判定装置のブロック図である。
(Configuration and Functions of the Mode Matching Degree Determination Device According to the Second Embodiment)
FIG. 3 is a block diagram of a mode coincidence determination device according to the second embodiment.
モード一致度判定装置２は、処理部４０を処理部２０の代わりに有することがモード一致度判定装置１と相違する。また、モード一致度判定装置２は、一致度判定部４１を有することがモード一致度判定装置１と相違する。処理部４０及び判定モデル５０以外のモード一致度判定装置２の構成要素の構成及び機能は、同一符号が付されたモード一致度判定装置１の構成要素の構成及び機能と同一なので、ここでは詳細な説明は省略する。 The mode conformance determination device 2 differs from the mode conformance determination device 1 in that it has a processing unit 40 instead of processing unit 20. The mode conformance determination device 2 also differs from the mode conformance determination device 1 in that it has a conformance determination unit 41. The configurations and functions of the components of the mode conformance determination device 2 other than the processing unit 40 and the determination model 50 are the same as the configurations and functions of the components of the mode conformance determination device 1 that are assigned the same reference numerals, and therefore will not be described in detail here.
処理部４０は、一致度判定部４１を一致度指標演算部２８及び一致度判定部２９の代わりに有することが処理部２０と相違する。一致度判定部４１以外の処理部４０の構成及び機能は、処理部２０の構成及び機能と同一なので、ここでは詳細な説明は省略する。 Processing unit 40 differs from processing unit 20 in that it has a match determination unit 41 instead of the match index calculation unit 28 and the match determination unit 29. The configuration and functions of processing unit 40 other than the match determination unit 41 are the same as those of processing unit 20, so detailed description will be omitted here.
判定モデル５０は、例えばＡｌｅｘＮｅｔ、ＺＦＮｅｔ、ＳＥＮｅｔ、ＲｅｓＮｅｔ及びＧｏｏＬｅＮｅｔ等の畳み込みニューラルネットワークであり、教師あり学習により一対の配列データの類似性を学習する。判定モデル５０は、ディープラーニング等の公知の機械学習技術を用いて、一対の配列データの類似性とラベルとの関係性を学習する。ディープラーニングは、入力層、中間層及び出力層から構成される多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習である。入力層の各ノードには、配列データのそれぞれの特徴ベクトルが入力される。中間層の各ノードは、入力層の各ノードから出力された各特徴ベクトルに重みを乗算した値の総和を出力し、さらに、出力層は、中間層の各ノードから出力された各特徴ベクトルに重みを乗算した値の総和を出力する。判定モデル５０は、各重みを調整しながら、出力層からの出力値と一対の配列データの類似性に対応するラベルとの差分が小さくなるように学習する。判定モデル５０は、入力された一対の配列データの類似性を示す類似性情報を出力する。判定モデル５０から出力される類似性情報は、例えば１から１０までの数字である。 The judgment model 50 is a convolutional neural network, such as AlexNet, ZFNet, SENet, ResNet, or GooLeNet, and learns the similarity between a pair of sequence data through supervised learning. The judgment model 50 uses well-known machine learning techniques, such as deep learning, to learn the relationship between the similarity between a pair of sequence data and a label. Deep learning is machine learning using a multilayered neural network consisting of an input layer, an intermediate layer, and an output layer. Each node in the input layer receives a feature vector for each piece of sequence data. Each node in the intermediate layer outputs the sum of values obtained by multiplying each feature vector output from each node in the input layer by a weight. The output layer also outputs the sum of values obtained by multiplying each feature vector output from each node in the intermediate layer by a weight. The judgment model 50 adjusts each weight while learning to minimize the difference between the output value from the output layer and the label corresponding to the similarity between the pair of sequence data. The judgment model 50 outputs similarity information indicating the similarity between the input pair of sequence data. The similarity information output from the determination model 50 is, for example, a number from 1 to 10.
（第２実施形態に係るモード一致度判定装置によるモード一致度判定処理）
図４は、モード一致度判定装置２によるモード一致度判定処理を示すフローチャートである。図４に示すモード一致度判定処理は、予め記憶部１２に記憶されている制御プログラムに基づいて、主に処理部４０により、モード一致度判定装置２の各要素と協働して実行される。図４を参照して説明されるモード一致度判定処理は、車体の固有振動解析におけるモード一致度判定処理であるが、実施形態に係るモード一致度判定処理は、車体の固有振動解析以外の固有振動解析に使用されてもよい。図４を参照して説明されるモード一致度判定処理は、騒音低減技術及びスプリングバック対策における解析等の固有振動解析に使用されてもよい。Ｓ２０１～Ｓ２０９の処理は、Ｓ１０１～Ｓ１０９の処理と同様なので、ここでは詳細な説明は省略する。
(Mode coincidence determination process by the mode coincidence determination device according to the second embodiment)
FIG. 4 is a flowchart showing a mode coincidence determination process performed by the mode coincidence determination device 2. The mode coincidence determination process shown in FIG. 4 is executed mainly by the processing unit 40 in cooperation with each element of the mode coincidence determination device 2 based on a control program previously stored in the storage unit 12. The mode coincidence determination process described with reference to FIG. 4 is a mode coincidence determination process for a natural vibration analysis of a vehicle body. However, the mode coincidence determination process according to the embodiment may be used for natural vibration analyses other than natural vibration analysis of a vehicle body. The mode coincidence determination process described with reference to FIG. 4 may also be used for natural vibration analyses such as analysis in noise reduction technology and countermeasures against springback. The processes of S201 to S209 are similar to the processes of S101 to S109, and therefore will not be described in detail here.
Ｓ２０９の処理が終了すると、一致度判定部４１は、第１配列データφ1と第２配列データφ2との一致度を取得する（Ｓ２１０）。一致度判定部４１は、第１配列データφ1と第２配列データφ2の１つとを一対の配列データとして判定モデル５０に入力に入力し、判定モデル５０から出力される類似性情報を、第１配列データφ1と第２配列データφ2との一致度指標として取得する。一致度判定部４１は、取得した一致度指標を、対応する振動周波数に関連付けて記憶部１２に記憶する。 When the process of S209 is completed, the matching degree determination unit 41 obtains the degree of matching between the first sequence data φ1 and the second sequence data φ2 (S210). The matching degree determination unit 41 inputs the first sequence data φ1 and one of the second sequence data φ2 as a pair of sequence data to the determination model 50, and obtains the similarity information output from the determination model 50 as a matching degree index between the first sequence data φ1 and the second sequence data φ2 . The matching degree determination unit 41 stores the obtained matching degree index in the storage unit 12 in association with the corresponding vibration frequency.
次いで、一致度判定部４１は、全ての第２配列データの一致度指標を取得したか否かを判定する（Ｓ２１１）。一致度判定部４１は、全ての第２配列データの一致度指標を取得したと判定する（Ｓ２１１―ＹＥＳ）まで、Ｓ２１０及びＳ２１１の処理を繰り返す。 Next, the match determination unit 41 determines whether match indices for all second sequence data have been acquired (S211). The match determination unit 41 repeats the processes of S210 and S211 until it determines that match indices for all second sequence data have been acquired (S211-YES).
一致度判定部４１は、全ての第２配列データの一致度指標を取得したと判定する（Ｓ２１１―ＹＥＳ）と、第１配列データφ1と第２配列データφ2との一致度を判定し（Ｓ２１２）、変形モードを決定する。一致度判定部４１は、Ｓ２１０の処理で取得された一致度指標に基づいて第１配列データφ1と第２配列データφ2とを比較して、第１変形モードと第２変形モードとの一致度を判定し、一致度の判定結果に基づいて変形モードを決定する。一致度判定部４１は、Ｓ２１０の処理で取得された一致度指標の中で最も大きい一致度指標に関連付けられた振動周波数による振動を、変形モードとして決定する。 When the matching determination unit 41 determines that matching indices for all second sequence data have been acquired (S211—YES), it determines the degree of matching between the first sequence data φ1 and the second sequence data φ2 (S212) and determines a deformation mode. The matching determination unit 41 compares the first sequence data φ1 and the second sequence data φ2 based on the matching indices acquired in the process of S210 to determine the degree of matching between the first deformation mode and the second deformation mode, and determines a deformation mode based on the result of the matching determination. The matching determination unit 41 determines, as the deformation mode, vibration due to a vibration frequency associated with the largest matching index among the matching indices acquired in the process of S210.
（実施形態に係るモード一致度判定装置の変形例）
モード一致度判定装置１及び２では、一致度指標Ｌの演算に使用される第１配列データφ1及び第２配列データφ2は、対象部品に発生するひずみを示すデータを配列して生成される。しかしながら、実施形態に係るモード一致度判定装置では、第１配列データφ1及び第２配列データφ2は、対象部品に発生するひずみではなく対象部品に発生する応力を示すデータを配列して生成されてもよい。第１配列データφ1及び第２配列データφ2は、対象部品に発生する応力の応力分布、及び対象部品を分割した複数の要素のそれぞれにおける応力成分を示すデータを含んでもよい。また、実施形態に係るモード一致度判定装置では、第１配列データφ1及び第２配列データφ2は、対象部品に発生するひずみ及び応力の双方を示すデータを含んでもよい。例えば、第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、ひずみ分布、応力分布、並びに要素のそれぞれのひずみ成分及び応力成分の何れかを示すデータを含んでもよい。
(Modification of the mode matching degree determination device according to the embodiment)
In the model consistency determination devices 1 and 2, the first array data φ1 and the second array data φ2 used in calculating the consistency index L are generated by arranging data indicating strain occurring in the target part. However, in the model consistency determination device according to the embodiment, the first array data φ1 and the second array data φ2 may be generated by arranging data indicating stress occurring in the target part instead of strain occurring in the target part. The first array data φ1 and the second array data φ2 may include data indicating the stress distribution of stress occurring in the target part and the stress components in each of the multiple elements obtained by dividing the target part. Furthermore, in the model consistency determination device according to the embodiment, the first array data φ1 and the second array data φ2 may include data indicating both strain and stress occurring in the target part. For example, each of the first array data and the second array data may include data indicating the strain distribution, the stress distribution, and either the strain component or the stress component of each element.
また、実施形態に係るモード一致度判定装置では、第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、ひずみ及び応力を示すデータに代えて主ひずみ及び主応力を示すデータを含んでもよい。例えば、第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、対象部品に発生するひずみの主ひずみ分布、主応力分布、並びに対象部品を分割した複数の要素のそれぞれの主ひずみ成分、主応力成分及び偏角を示すデータの何れかのデータを含んでもよい。また、第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、ひずみ、応力、主ひずみ及び主応力の何れかを示すデータを含んでもよい。主ひずみ及び主応力は、車体の剛体変位の影響を受けないため、座標に依存する変位ベクトルを使用するＭＡＣ値と異なり、車体が大きく変位した場合でも、モードの一致度を高精度に判定することができる。 In addition, in the mode coincidence determination device according to the embodiment, each of the first array data and the second array data may include data indicating principal strain and principal stress instead of data indicating strain and stress. For example, each of the first array data and the second array data may include data indicating the principal strain distribution and principal stress distribution of strain occurring in the target part, as well as data indicating the principal strain components, principal stress components, and deflection angles of each of the multiple elements into which the target part is divided. In addition, each of the first array data and the second array data may include data indicating any of strain, stress, principal strain, and principal stress. Because principal strain and principal stress are not affected by the rigid body displacement of the vehicle body, they can accurately determine the degree of mode coincidence even when the vehicle body is displaced significantly, unlike MAC values, which use coordinate-dependent displacement vectors.
また、実施形態に係るモード一致度判定装置では、第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、ひずみ及び応力を示すデータに代えてひずみ及び応力並びに主ひずみ及び主応力の少なくとも１つから演算されるパラメータを示すデータを含んでもよい。例えば、第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、ひずみエネルギー、相当ひずみ及び相当応力を示すデータの何れかのデータを含んでもよい。また、第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、ひずみ、応力、主ひずみ及び主応力、並びにひずみ、応力、主ひずみ及び主応力から演算されるパラメータの何れかを示すデータを含んでもよい。 Furthermore, in the mode coincidence determination device according to the embodiment, each of the first array data and the second array data may include data indicating parameters calculated from at least one of strain and stress, and principal strain and principal stress, instead of data indicating strain and stress. For example, each of the first array data and the second array data may include data indicating any of strain energy, equivalent strain, and equivalent stress. Furthermore, each of the first array data and the second array data may include data indicating any of strain, stress, principal strain, and principal stress, and parameters calculated from strain, stress, principal strain, and principal stress.
また、実施形態に係るモード一致度判定装置では、第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、ひずみ、応力、主ひずみ及び主応力、並びにひずみ、応力、主ひずみ及び主応力から演算されるパラメータを示すデータ以外のデータを含んでもよい。例えば、第１配列データ及び第２配列データのそれぞれは、対象部品の内部の温度、圧力、体積、内部エネルギー及びエントロピーを含む状態量、並びに対象部品の内部の電界分布等を含む物理量を含んでもよい。第１配列データ及び第２配列データに含まれる物理量は、対象部品が配置される空間の絶対座標に依存せずに、対象部品又は対象部品を分割した複数の要素の内部の任意の点を原点とする相対座標により規定可能な物理量である。 Furthermore, in the mode coincidence determination device according to the embodiment, each of the first array data and the second array data may include data other than data indicating strain, stress, principal strain, and principal stress, as well as parameters calculated from strain, stress, principal strain, and principal stress. For example, each of the first array data and the second array data may include state quantities including the temperature, pressure, volume, internal energy, and entropy inside the target component, as well as physical quantities including the electric field distribution inside the target component. The physical quantities included in the first array data and the second array data are physical quantities that can be defined by relative coordinates with the origin being any point inside the target component or multiple elements obtained by dividing the target component, and do not depend on the absolute coordinates of the space in which the target component is located.
また、実施形態に係るモード一致度判定装置では、対象部品は、有限要素法によって構造解析されるが、実施形態に係るモード一致度判定装置では、対象部品は、有限差分法、及び有限体積法等の有限要素法以外の数値解析によって解析されてもよい。 In addition, in the mode consistency determination device according to the embodiment, the target part is structurally analyzed using the finite element method, but in the mode consistency determination device according to the embodiment, the target part may also be analyzed using numerical analysis other than the finite element method, such as the finite difference method and the finite volume method.
また、モード一致度判定装置１及び２は、第１変形モードデータ及び第２変形モードデータは、有限要素法により演算されるが、第１変形モードデータ及び第２変形モードデータの少なくとも一方は、ひずみゲージ等のひずみ測定器によって実測されてもよい。 In addition, the mode consistency determination devices 1 and 2 calculate the first deformation mode data and the second deformation mode data using the finite element method, but at least one of the first deformation mode data and the second deformation mode data may be actually measured using a strain measuring device such as a strain gauge.
また、モード一致度判定装置１及び２は、車体の部品の変形モードの一致度を判定するが、実施形態に係るモード一致度判定装置は、構造物、又は構造物を形成する物体の変形モードの一致度を判定してもよい。 Furthermore, while the mode matching determination devices 1 and 2 determine the degree of matching of the deformation modes of vehicle body parts, the mode matching determination device according to the embodiment may also determine the degree of matching of the deformation modes of a structure or an object that forms a structure.
また、モード一致度判定装置１及び２は、部品の変形モードの一致度を判定するが、実施形態に係るモード一致度判定装置は、分子中の原子の熱振動モード、及び導波路を伝搬する電磁波の振動モード等の変形モード以外の振動モードの一致を判定してもよい。 In addition, while mode coincidence determination devices 1 and 2 determine the degree of coincidence of deformation modes of components, the mode coincidence determination device according to the embodiment may also determine the coincidence of vibration modes other than deformation modes, such as thermal vibration modes of atoms in molecules and vibration modes of electromagnetic waves propagating through a waveguide.
また、モード一致度判定装置１及び２は、車体を固有振動解析してモードデータを生成するが、実施形態に係るモード一致度判定装置は、車体以外の構造体を固有振動解析以外の動剛性解析をしてモードデータを演算してもよい。例えば、実施形態に係るモード一致度判定装置は、加振応答解析してモードデータを演算してもよい。 Furthermore, while modal consistency determination devices 1 and 2 generate modal data by performing natural vibration analysis on the vehicle body, the modal consistency determination device according to the embodiment may also calculate modal data by performing dynamic stiffness analysis other than natural vibration analysis on a structure other than the vehicle body. For example, the modal consistency determination device according to the embodiment may calculate modal data by performing vibration response analysis.
１、２ モード一致度判定装置
２０、４０ 処理部
２１ 数値解析データ生成部
２２ 車体剛性演算部
２３ 対象部品剛性演算部
２４ 第１変形モードデータ取得部
２５ 第２変形モードデータ取得部
２６ 第１配列データ生成部
２７ 第２配列データ生成部
２８ 一致度指標演算部
２９、４１ 一致度判定部
３０ 剛性対策処理部
1, 2 Mode coincidence determination device 20, 40 Processing unit 21 Numerical analysis data generation unit 22 Vehicle body stiffness calculation unit 23 Target part stiffness calculation unit 24 First deformation mode data acquisition unit 25 Second deformation mode data acquisition unit 26 First array data generation unit 27 Second array data generation unit 28 Matching index calculation unit 29, 41 Matching determination unit 30 Stiffness countermeasure processing unit
Claims (9)
第１モードにおいて物体に発生する物理量を示す複数のデータを含む第１モードデータを取得し、
前記第１モードと異なる第２モードにおいて前記物体に発生する前記物理量を示す複数のデータを含む第２モードデータを取得し、
前記第１モードデータの前記複数のデータから２以上のデータを抽出し、抽出した前記２以上のデータを所定の順序で配列した第１配列データを生成し、
前記第２モードデータの前記複数のデータから前記第１配列データに含まれるデータに対応する２以上のデータを抽出し、抽出した前記２以上のデータを前記第１配列データにおいて前記２以上のデータが配列される順序に対応する順序で配列した第２配列データを生成し、
前記第１配列データと前記第２配列データとを比較して、前記第１モードと前記第２モードとの一致度を判定する、
ことを含む処理を実行し、
前記コンピュータは、
第１モデルを使用して、前記物体の第１モードにおける数値解析処理を実行して、前記第１モードデータを生成し、
前記第１モデルと異なる第２モデルを使用して、前記物体の第２モードにおける数値解解析処理を実行して、前記第２モードデータを生成する、
処理を更に実行することを特徴とするモード一致度判定方法。 The computer
acquiring first mode data including a plurality of data representing physical quantities occurring in the object in a first mode;
acquiring second mode data including a plurality of data indicating the physical quantity occurring in the object in a second mode different from the first mode;
extracting two or more pieces of data from the plurality of pieces of data of the first mode data, and generating first array data by arranging the extracted two or more pieces of data in a predetermined order;
extracting two or more pieces of data corresponding to the data included in the first array data from the plurality of pieces of data in the second mode data , and generating second array data by arranging the two or more pieces of extracted data in an order corresponding to the order in which the two or more pieces of data are arranged in the first array data;
comparing the first array data with the second array data to determine the degree of agreement between the first mode and the second mode;
performing a process including
The computer
performing a numerical analysis process on the object in a first mode using a first model to generate the first mode data;
performing a numerical solution analysis process in a second mode of the object using a second model different from the first model to generate the second mode data;
The mode matching degree determination method further comprises the steps of :
第１モードにおいて物体に発生する物理量を示す複数のデータを含む第１モードデータを取得し、acquiring first mode data including a plurality of data representing physical quantities occurring in the object in a first mode;
前記第１モードと異なる第２モードにおいて前記物体に発生する前記物理量を示す複数のデータを含む第２モードデータを取得し、acquiring second mode data including a plurality of data indicating the physical quantity occurring in the object in a second mode different from the first mode;
前記第１モードデータの前記複数のデータから２以上のデータを抽出し、抽出した前記２以上のデータを所定の順序で配列した第１配列データを生成し、extracting two or more pieces of data from the plurality of pieces of data of the first mode data, and generating first array data by arranging the extracted two or more pieces of data in a predetermined order;
前記第２モードデータの前記複数のデータから前記第１配列データに含まれるデータに対応する２以上のデータを抽出し、抽出した前記２以上のデータを前記第１配列データにおいて前記２以上のデータが配列される順序に対応する順序で配列した第２配列データを生成し、extracting two or more pieces of data corresponding to the data included in the first array data from the plurality of pieces of data in the second mode data, and generating second array data by arranging the two or more pieces of extracted data in an order corresponding to the order in which the two or more pieces of data are arranged in the first array data;
前記第１配列データと前記第２配列データとを比較して、前記第１モードと前記第２モードとの一致度を判定する、ことを含む処理を実行し、comparing the first array data with the second array data to determine a degree of agreement between the first mode and the second mode;
前記物理量を示すデータは、前記物体に発生するひずみ及び応力の少なくとも一方を示すデータであることを特徴とするモード一致度判定方法。A mode coincidence determination method, wherein the data indicating the physical quantity is data indicating at least one of a strain and a stress occurring in the object.
前記の一致度を判定する処理は、前記一致度指標に基づいて、前記第１モードと前記第２モードとの一致度を判定する処理を含む、請求項１～６の何れか一項に記載のモード一致度判定方法。7. The mode matching degree determination method according to claim 1, wherein the process of determining the degree of matching includes a process of determining the degree of matching between the first mode and the second mode based on the degree of matching index.
前記第１モードと異なる第２モードにおいて前記物体に発生する前記物理量を示す複数のデータを含む第２モードデータを取得する第２モードデータ取得部と、
前記第１モードデータの前記複数のデータから２以上のデータを抽出し、抽出した前記２以上のデータを所定の順序で配列した第１配列データを生成する第１配列データ生成部と、
前記第２モードデータの前記複数のデータから前記第１配列データに含まれるデータに対応する２以上のデータを抽出し、抽出した前記２以上のデータを前記第１配列データに含まれるデータに対応する順序で配列した第２配列データを生成する第２配列データ生成部と、
前記第１配列データと前記第２配列データとを比較して、前記第１モードと前記第２モードとの一致度を判定する一致度判定部と、
を有し、
前記物理量を示すデータは、前記物体に発生するひずみ及び応力の少なくとも一方を示すデータであることを特徴とするモード一致度判定装置。 a first mode data acquisition unit that acquires first mode data including a plurality of data indicating physical quantities generated in the object in the first mode;
a second mode data acquiring unit that acquires second mode data including a plurality of data indicating the physical quantity generated in the object in a second mode different from the first mode;
a first array data generator that extracts two or more pieces of data from the plurality of pieces of data in the first mode data and generates first array data by arranging the extracted two or more pieces of data in a predetermined order;
a second array data generation unit that extracts two or more pieces of data corresponding to the pieces of data included in the first array data from the plurality of pieces of data in the second mode data, and generates second array data by arranging the two or more pieces of extracted data in an order corresponding to the pieces of data included in the first array data;
a coincidence determination unit that compares the first array data with the second array data and determines the coincidence between the first mode and the second mode;
and
10. A mode coincidence determination device, wherein the data indicating the physical quantity is data indicating at least one of a strain and a stress occurring in the object .
前記第１モードと異なる第２モードにおいて前記物体に発生する物理量を示す複数のデータを含む第２モードデータを取得し、
前記第１モードデータの前記複数のデータから２以上のデータを抽出し、抽出した前記２以上のデータを所定の順序で配列した第１配列データを生成し、
前記第２モードデータの前記複数のデータから前記第１配列データに含まれるデータに対応する２以上のデータを抽出し、抽出した前記２以上のデータを前記第１配列データにおいて前記２以上のデータが配列さられう順序に対応する順序で配列した第２配列データを生成し、
前記第１配列データと前記第２配列データとを比較して、前記第１モードと前記第２モードとの一致度を判定する、
処理をコンピュータに実行させ、
前記物理量を示すデータは、前記物体に発生するひずみ及び応力の少なくとも一方を示すデータであることを特徴とするモード一致度判定プログラム。 acquiring first mode data including a plurality of data representing physical quantities occurring in the object in a first mode;
acquiring second mode data including a plurality of data representing physical quantities occurring in the object in a second mode different from the first mode;
extracting two or more pieces of data from the plurality of pieces of data of the first mode data, and generating first array data by arranging the extracted two or more pieces of data in a predetermined order;
extracting two or more pieces of data corresponding to the data included in the first array data from the plurality of pieces of data in the second mode data , and generating second array data in which the extracted two or more pieces of data are arranged in an order corresponding to the order in which the two or more pieces of data are arranged in the first array data;
comparing the first array data with the second array data to determine the degree of agreement between the first mode and the second mode;
Have the computer execute the process,
10. A program for determining a degree of mode agreement, wherein the data indicating the physical quantity is data indicating at least one of a strain and a stress occurring in the object .
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022025913A JP7761833B2 (en) | 2022-02-22 | 2022-02-22 | Mode matching degree determination method, mode matching degree determination device, and mode matching degree determination program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022025913A JP7761833B2 (en) | 2022-02-22 | 2022-02-22 | Mode matching degree determination method, mode matching degree determination device, and mode matching degree determination program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023122291A JP2023122291A (en) | 2023-09-01 |
| JP7761833B2 true JP7761833B2 (en) | 2025-10-29 |
Family
ID=87798835
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022025913A Active JP7761833B2 (en) | 2022-02-22 | 2022-02-22 | Mode matching degree determination method, mode matching degree determination device, and mode matching degree determination program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7761833B2 (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004070397A (en) | 2002-08-01 | 2004-03-04 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | Identification method of boundary conditions between parts of analysis target |
| US20130030771A1 (en) | 2011-07-29 | 2013-01-31 | Ashith Paulson Kunnel Joseph | Modal assurance criterion for comparing two mode shapes of a multi-component structure |
| JP2016177530A (en) | 2015-03-20 | 2016-10-06 | 三菱重工業株式会社 | Device and method for determining vibration mode of analysis model |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1068669A (en) * | 1996-06-20 | 1998-03-10 | Ricoh Co Ltd | Characteristic analysis system and characteristic analysis method |
-
2022
- 2022-02-22 JP JP2022025913A patent/JP7761833B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004070397A (en) | 2002-08-01 | 2004-03-04 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | Identification method of boundary conditions between parts of analysis target |
| US20130030771A1 (en) | 2011-07-29 | 2013-01-31 | Ashith Paulson Kunnel Joseph | Modal assurance criterion for comparing two mode shapes of a multi-component structure |
| JP2016177530A (en) | 2015-03-20 | 2016-10-06 | 三菱重工業株式会社 | Device and method for determining vibration mode of analysis model |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 星屋 美優ほか，"断面変形を考慮した梁要素と連続体要素の接続に関する検討"，土木学会論文集Ａ２（応用力学），第76巻, 第2号，2021年02月01日，pp.I_183－I_191，https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejam/76/2/76_I_183/_article/-char/ja, [取得日 2025年07月03日]，DOI: 10.2208/jscejam.76.2_I_183 |
| 高橋 学ほか，"局所的なひずみの不均一分布とマクロな応力－ひずみ曲線を同時に再現する試み"，鉄と鋼，2024年02月15日，110巻 (2024), 3 号，pp.91-100，DOI: 10.2355/tetsutohagane.TETSU-2023-063 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2023122291A (en) | 2023-09-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Prudencio et al. | A computational framework for dynamic data‐driven material damage control, based on Bayesian inference and model selection | |
| Mojtahedi et al. | An improved model reduction-modal based method for model updating and health monitoring of an offshore jacket-type platform | |
| CA2949156C (en) | Method for test data reduction of composite intralaminar failure mode | |
| Kahya et al. | Vibration-based damage detection in anisotropic laminated composite beams by a shear-deformable finite element and harmony search optimization | |
| Pedram et al. | Frequency domain damage detection of plate and shell structures by finite element model updating | |
| Guguin et al. | On the computation of plate assemblies using realistic 3D joint model: a non-intrusive approach | |
| Song et al. | Strain gradient finite element model for finite deformation theory: Size effects and shear bands | |
| Zakian | Stochastic finite cell method for structural mechanics | |
| Kerfriden et al. | Statistical extraction of process zones and representative subspaces in fracture of random composites | |
| Qiu et al. | Shape monitoring and damage identification in stiffened plates using inverse finite element method and Bayesian learning | |
| Zhou et al. | Modal Strain Based Method for Dynamic Design of Plate‐Like Structures | |
| JP7761833B2 (en) | Mode matching degree determination method, mode matching degree determination device, and mode matching degree determination program | |
| Christian et al. | Real-time quantification of damage in structural materials during mechanical testing | |
| Deligiannis et al. | A reliability evaluation flow for assessing the impact of permanent hardware faults on integer arithmetic circuits | |
| Zhou et al. | A numerical insight into stress mode shapes of rectangular thin-plate structures | |
| Suleman et al. | Direct stress computations in arbitrarily shaped thin shells and elliptic bulge tests | |
| Zhang et al. | Digital twin construction and optimization design of disk-drum bolted structure for aero-engines | |
| CN120084499A (en) | Correction method of Goodman curve for blades considering crystal orientation and multiaxial stress state | |
| CN115879348B (en) | Vibration response prediction method, device, system and medium for precision equipment | |
| CN114154264B (en) | Global reliability sensitivity analysis method and electronic equipment for structural systems | |
| JP7820639B2 (en) | Structural design support device, structural design support method, and structural design support program | |
| Das et al. | Limited sensor-based probabilistic damage detection using combined normal–lognormal distributions | |
| Han et al. | An Interpolation Method for Karhunen-Loève Expansion of Random Field Discretization. | |
| CN114240085A (en) | Method, device, computer equipment and storage medium for determining the state of glass fiber reinforced plastic casing | |
| WO2012038219A1 (en) | An analysis method, apparatus and software for a system with frequency dependent materials |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20241016 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20250627 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20250715 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20250901 |
|
| 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: 20250916 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20250929 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7761833 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |