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公開番号2024077388
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-07
出願番号2022189453
出願日2022-11-28
発明の名称情報処理方法、情報処理装置、情報処理プログラム、および、該情報処理プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体
出願人マツダ株式会社
代理人弁理士法人前田特許事務所
主分類G06F 30/20 20200101AFI20240531BHJP(計算;計数)
要約【課題】計算時間の抑制と、因子選択の均質化とを両立する。
【解決手段】情報処理方法は、連続体(部品P1)の構造を分析するための各説明変数89のサンプリングに用いられる点群データ79を生成する。この方法は、N通りの第1因子dを取得する初期設定ステップ(ステップS1)と、N通りの第1因子dからn組の第1因子dを選択することで、該n組の第1因子dに対応したn通りの第2因子eを取得するデータ選択ステップ(ステップS2)と、第2因子e間の相関係数を判定する相関判定ステップ(ステップS3)と、第1因子dの選択対象を変更しながらデータ選択ステップ及び相関判定ステップが繰り返された後、相関係数がゼロに最近接した場合におけるn組の第1因子dを、サンプル数nの点群データ79に設定するデータ決定ステップ(ステップS5)と、を備える。
【選択図】図9
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータの演算部を用いることで、連続体の構造を分析するための各説明変数のサンプリングに用いられる点群データを生成する情報処理方法であって、
Ｎを２以上の自然数とし、ｎをＮ以下の自然数とし、前記連続体を構成する各部位の位置座標が含まれる数値データ群を第１因子とし、該第１因子に対応して算出される、前記連続体の構造を特徴付ける指標群を第２因子とすると、
前記演算部が、Ｎ通りの前記第１因子を取得する初期設定ステップと、
前記演算部が、Ｎ通りの前記第１因子の中からｎ組の前記第１因子を選択することで、該ｎ組の前記第１因子の各々に対応したｎ通りの前記第２因子を取得するデータ選択ステップと、
前記演算部が、前記データ選択ステップで取得された第２因子間の相関係数を判定する相関判定ステップと、
前記第１因子の選択対象を変更しながら前記データ選択ステップ及び前記相関判定ステップの処理が繰り返された後、前記演算部が、前記相関係数がゼロに最近接した場合におけるｎ組の前記第１因子を、サンプル数ｎの前記点群データに設定するデータ決定ステップと、を備える
ことを特徴とする情報処理方法。
続きを表示（約 2,400 文字）【請求項２】
請求項１に記載された情報処理方法において、
前記演算部が、前記点群データに対応した数値データ群を説明変数とし、かつ前記連続体の構造に応じて変動する指標を目的変数としたときの最適解を、機械学習を用いて探索する探索ステップをさらに備える
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項３】
請求項１に記載された情報処理方法において、
前記第２因子は、前記連続体を構成する部位間の相対的な位置関係を示す指標を含む
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項４】
請求項１に記載された情報処理方法において、
前記第１因子は、
前記連続体を複数の要素に分割したときの要素間の節点の位置座標と、
前記連続体に対する衝突物の衝突位置と、
水平方向又は鉛直方向に対する前記衝突物の衝突角度と、を含み、
前記第２因子は、
前記節点のうち所定の２点を結んだ直線の長さと、
前記所定の２点を結んだ直線に対する、前記衝突物の相対的な衝突角度、及び、該衝突角度に基づいた三角関数と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
請求項１に記載された情報処理方法において、
Ｎ通りの前記第１因子は、時系列方向における同時刻、又は、周波数方向における同周波数で設定された、Ｎ通りの前記連続体の構造を示す
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
請求項１に記載された情報処理方法において、
Ｎ通りの前記第１因子は、時系列方向又は周波数方向にＮ分割された、同一の前記連続体の構造を示す
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
請求項１に記載された情報処理方法において、
前記データ選択ステップで選択されるｎ組の前記第１因子を特定第１因子群とすると、
前記演算部は、前記データ選択ステップの繰り返しに際し、前記相関係数の絶対値を目的変数とした遺伝的アルゴリズムに基づいて、前記目的変数を減少させるように、前記特定第１因子群を構成する前記第１因子の組み合わせを更新する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
請求項１に記載された情報処理方法において、
前記データ選択ステップで選択されるｎ組の前記第１因子を特定第１因子群とし、前記データ選択ステップで取得されるｎ通りの前記第２因子を第２因子群とすると、
前記演算部は、所定回数にわたり繰り返される前記相関判定ステップの各々において、
前記第２因子群の中から異なる２通りの第２因子を選択してその間の相関係数を計算し、
前記第２因子の選択対象を繰り返し変更しつつ、該変更の度に前記相関係数を計算することで、該相関係数の絶対値の最大値を探索し、
前記演算部は、前記相関判定ステップの各々で探索された前記最大値のうち、該最大値がゼロに最近接した場合における前記第２因子群に対応した前記特定第１因子群を決定し、該特定第１因子群を前記点群データに設定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータの演算部を用いることで、連続体の構造を分析するための各説明変数のサンプリングに用いられる点群データを生成する情報処理装置であって、
Ｎを２以上の自然数とし、ｎをＮ以下の自然数とし、前記連続体を構成する各部位の位置座標が含まれる数値データ群を第１因子とし、該第１因子に対応して算出される、前記連続体の構造を特徴付ける指標群を第２因子とすると、
前記演算部が、Ｎ通りの前記第１因子を取得する初期設定手段と、
前記演算部が、Ｎ通りの前記第１因子の中からｎ組の前記第１因子を選択することで、該ｎ組の前記第１因子の各々に対応したｎ通りの前記第２因子を取得するデータ選択手段と、
前記演算部が、前記データ選択手段により取得された第２因子間の相関係数を判定する相関判定手段と、
前記第１因子の選択対象を変更しながら前記データ選択手段及び前記相関判定手段による処理が繰り返された後、前記演算部が、前記相関係数がゼロに最近接した場合におけるｎ組の前記第１因子を、サンプル数ｎの前記点群データに設定するデータ決定手段と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
コンピュータの演算部を用いることで、連続体の構造を分析するための各説明変数のサンプリングに用いられる点群データを生成する情報処理プログラムであって、
Ｎを２以上の自然数とし、ｎをＮ以下の自然数とし、前記連続体を構成する各部位の位置座標が含まれる数値データ群を第１因子とし、該第１因子に対応して算出される、前記連続体の構造を特徴付ける指標群を第２因子とすると、
前記コンピュータに、
前記演算部が、Ｎ通りの前記第１因子を取得する初期設定ステップと、
前記演算部が、Ｎ通りの前記第１因子の中からｎ組の前記第１因子を選択することで、該ｎ組の前記第１因子の各々に対応したｎ通りの前記第２因子を取得するデータ選択ステップと、
前記演算部が、前記データ選択ステップで取得された第２因子間の相関係数を判定する相関判定ステップと、
前記第１因子の選択対象を変更しながら前記データ選択ステップ及び前記相関判定ステップが繰り返された後、前記演算部が、前記相関係数がゼロに最近接した場合におけるｎ組の前記第１因子を、サンプル数ｎの前記点群データに設定するデータ決定ステップと、を実行させる
ことを特徴とする情報処理プログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理方法、情報処理装置、情報処理プログラム、および、該情報処理プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体に関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、計画行列における説明変数のサンプリング手法が開示されている。具体的に、この特許文献１には、製品の工学設計最適化を行う方法において、複数の実験計画法（ＤＯＥ）サンプルを、遺伝的アルゴリズムに基づいて選択することが開示されている。ここで、各ＤＯＥサンプルは、設計空間における他と重複しない設計を表している。
【０００３】
そして、前記特許文献１によれば、選択されたＤＯＥサンプルに基づいて製品の最適設計を導き出すとともに、その最適設計をＣＡＥ解析によって検証することができるようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１０－００９５９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来、製品の断面形状等を示した連続体においては、その連続体を有限要素としたときの各節点の位置座標等、連続体を構成する各部位の位置座標を均質に選択する（例えば、各位置座標を等間隔でシフトさせる）ことで、説明変数をサンプリングすることが考えられてきた。
【０００６】
一方、連続体の構造分析においては、前述のように定義される位置座標よりはむしろ、連続体における各部位間の長さ、相対的な角度など、各位置座標に対応して算出される因子こそが、本質的な役割を果たす可能性がある。
【０００７】
そのため、従来知られたように位置座標を均質に選択した場合、位置座標と因子との関係次第では、因子の値に偏りが生じてしまい、均質な選択とはならない可能性がある。その場合、最終的に得られた説明変数を最適化問題に適用したときに、最適解の探索に不都合を来すおそれがある。
【０００８】
可能な限り均質な抽出とするためには、前記因子の値を直に等間隔でシフトさせることが考えられる。しかしながら、既存のＣＡＥ環境を流用したり、構造分析における他の工程への影響を最小限に抑えたりするためには、前記位置座標に立脚した解析を行わざるを得ない場合もある。
【０００９】
また、実際の構造分析においては、前述の位置座標（例えば節点の位置座標）を直にシフトさせることで、製品の断面形状・設計図面等がどのように変化するかを対話的に理解しながら分析を進める場合がある。
【００１０】
この場合、前記因子の値を直にシフトさせては不都合となる。すなわち、長さ等の因子を直にシフトさせると、断面の輪郭線が交差したり、重複したり、はみ出したりする等、位置座標をシフトさせる場合には起こり得ない構造が出現し得る。そうした構造は、サンプリングに用いることはできず、無駄なサンプルとなってしまう。無駄なサンプルの出現は、計算時間を抑制する上で不都合である。
（【００１１】以降は省略されています）

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