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公開番号2024165727
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-28
出願番号2023082154
出願日2023-05-18
発明の名称シミュレーションプログラム、シミュレーション装置、及びシミュレーション方法
出願人富士通株式会社
代理人インフォート弁理士法人,個人,個人,個人
主分類G06F 30/27 20200101AFI20241121BHJP(計算;計数)
要約【課題】解析対象の剛性行列を生成しながら物理量を計算するシミュレーションの計算精度を向上させる。
【解決手段】コンピュータは、解析対象の剛性行列を生成する第1生成方法に基づく第1解析処理を繰り返す。第1解析処理は、解析対象の剛性行列を第1生成方法により生成する処理と、第1生成方法により生成された剛性行列を用いて、解析対象に関する物理量を計算する処理とを含む。コンピュータは、第1解析処理が繰り返された後に第1生成方法により生成される剛性行列の誤差に関する指標を計算し、誤差に関する指標に基づいて、第1生成方法を、第1生成方法よりも高い精度を有する第2生成方法に変更する。コンピュータは、第2生成方法に基づく第2解析処理を繰り返す。第2解析処理は、解析対象の剛性行列を第2生成方法により生成する処理と、第2生成方法により生成された剛性行列を用いて、解析対象に関する物理量を計算する処理とを含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
解析対象の剛性行列を生成する第１生成方法に基づく第１解析処理を繰り返し、
前記第１解析処理が繰り返された後に前記第１生成方法により生成される剛性行列の誤差に関する指標を計算し、
前記誤差に関する指標に基づいて、前記第１生成方法を、前記第１生成方法よりも高い精度を有する第２生成方法に変更し、
前記第２生成方法に基づく第２解析処理を繰り返す、
処理をコンピュータに実行させ、
前記第１解析処理は、
前記解析対象の剛性行列を前記第１生成方法により生成する処理と、
前記第１生成方法により生成された前記剛性行列を用いて、前記解析対象に関する物理量を計算する処理と、
を含み、
前記第２解析処理は、
前記解析対象の剛性行列を前記第２生成方法により生成する処理と、
前記第２生成方法により生成された前記剛性行列を用いて、前記解析対象に関する物理量を計算する処理と、
を含むことを特徴とするシミュレーションプログラム。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記誤差に関する指標を計算する処理は、
前記解析対象を表す複数の要素のうち何れかの要素を評価対象要素として用いて、前記評価対象要素の第１要素剛性行列を前記第１生成方法により生成する処理と、
前記評価対象要素の第２要素剛性行列を前記第２生成方法により生成する処理と、
前記第１要素剛性行列と前記第２要素剛性行列とを用いて、前記誤差に関する指標を計算する処理と、
を含むことを特徴とする請求項１記載のシミュレーションプログラム。
【請求項３】
前記第２解析処理を繰り返す処理は、前記第２解析処理を所定回数繰り返す処理を含み、
前記第２解析処理が前記所定回数繰り返された後に、前記第２生成方法を前記第１生成方法に変更して、前記第１生成方法に基づく第１解析処理を繰り返す処理を、前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１記載のシミュレーションプログラム。
【請求項４】
前記所定回数は、前記誤差に関する指標に基づいて決定されることを特徴とする請求項３記載のシミュレーションプログラム。
【請求項５】
前記第１生成方法は、機械学習モデルを用いる生成方法であり、前記第２生成方法は、有限要素法に基づく数値計算法であることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のシミュレーションプログラム。
【請求項６】
解析対象の剛性行列を生成する第１生成方法に基づく第１解析処理を繰り返す第１解析部と、
前記第１解析処理が繰り返された後に前記第１生成方法により生成される剛性行列の誤差に関する指標を計算し、前記誤差に関する指標に基づいて、前記第１生成方法を、前記第１生成方法よりも高い精度を有する第２生成方法に変更する変更部と、
前記第１生成方法が前記第２生成方法に変更された後、前記第２生成方法に基づく第２解析処理を繰り返す第２解析部と、
を備え、
前記第１解析処理は、
前記解析対象の剛性行列を前記第１生成方法により生成する処理と、
前記第１生成方法により生成された前記剛性行列を用いて、前記解析対象に関する物理量を計算する処理と、
を含み、
前記第２解析処理は、
前記解析対象の剛性行列を前記第２生成方法により生成する処理と、
前記第２生成方法により生成された前記剛性行列を用いて、前記解析対象に関する物理量を計算する処理と、
を含むことを特徴とするシミュレーション装置。
【請求項７】
解析対象の剛性行列を生成する第１生成方法に基づく第１解析処理を繰り返し、
前記第１解析処理が繰り返された後に前記第１生成方法により生成される剛性行列の誤差に関する指標を計算し、
前記誤差に関する指標に基づいて、前記第１生成方法を、前記第１生成方法よりも高い精度を有する第２生成方法に変更し、
前記第２生成方法に基づく第２解析処理を繰り返す、
処理をコンピュータが実行し、
前記第１解析処理は、
前記解析対象の剛性行列を前記第１生成方法により生成する処理と、
前記第１生成方法により生成された前記剛性行列を用いて、前記解析対象に関する物理量を計算する処理と、
を含み、
前記第２解析処理は、
前記解析対象の剛性行列を前記第２生成方法により生成する処理と、
前記第２生成方法により生成された前記剛性行列を用いて、前記解析対象に関する物理量を計算する処理と、
を含むことを特徴とするシミュレーション方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、シミュレーション技術に関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
構造解析シミュレーションは、外力が加えられた物体に関する物理量の時間的変化及び空間的変化を計算するシミュレーションである。構造解析シミュレーションのためのシミュレーションプログラムは、例えば、有限要素法（Finite Element Method，ＦＥＭ）により偏微分方程式を解くことで、変位、応力等の物理量を計算する。
【０００３】
ＦＥＭに関して、有限要素の機械解析、熱機械解析、電気機械解析、及び／又は磁気機械解析のための計算ウィンドウ処理技法が知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２を参照）。ＣＡＥ（Computer-Aided Engineering）解析を用いて、物理領域の物理挙動の数値シミュレーションをコンピュータで実施する方法も知られている（例えば、特許文献３及び特許文献４を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
米国特許出願公開第２０２０／０２２６３１０号明細書
特表２０２２－５１７２２９号公報
米国特許出願公開第２０１４／０３４３８９９号明細書
特開２０１４－２２５２５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
物体の構造解析シミュレーションにおいて、ＦＥＭに基づく数値計算法の代わりに、機械学習により訓練されたニューラルネットワークを用いて剛性行列を生成する場合、時間ステップが進むにつれて解析精度が低下する。以下では、ＦＥＭに基づく数値計算法を、単にＦＥＭと記載することがある。
【０００６】
なお、かかる問題は、ＦＥＭの代わりにニューラルネットワークにより剛性行列を生成する場合に限らず、ＦＥＭよりも低い精度を有する様々な生成方法により剛性行列を生成する場合において生ずるものである。
【０００７】
１つの側面において、本発明は、解析対象の剛性行列を生成しながら物理量を計算するシミュレーションの計算精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの案では、シミュレーションプログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。
【０００９】
コンピュータは、解析対象の剛性行列を生成する第１生成方法に基づく第１解析処理を繰り返す。第１解析処理は、解析対象の剛性行列を第１生成方法により生成する処理と、第１生成方法により生成された剛性行列を用いて、解析対象に関する物理量を計算する処理とを含む。
【００１０】
コンピュータは、第１解析処理が繰り返された後に第１生成方法により生成される剛性行列の誤差に関する指標を計算し、誤差に関する指標に基づいて、第１生成方法を、第１生成方法よりも高い精度を有する第２生成方法に変更する。
（【００１１】以降は省略されています）

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