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公開番号2024168308
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-05
出願番号2023084859
出願日2023-05-23
発明の名称生成装置、生成方法、プログラム
出願人国立大学法人東北大学,学校法人日本大学
代理人個人,個人,個人,弁理士法人よつ葉国際特許事務所
主分類G16C 60/00 20190101AFI20241128BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】代理均質化型に着目し、分離型のマルチスケール解析の実現を可能とする均質化構成則の代理モデルの生成を実現する。
【解決手段】分離型マルチスケール解析を実現可能とする均質化構成則の代理モデルを生成する生成装置は、試験片に対して複数回の数値材料試験を行った結果に基づいて、マクロひずみおよびマクロ累積ひずみに対するマクロ応力の関係を表す代理モデルを生成する生成部を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
分離型マルチスケール解析を実現可能とする均質化構成則の代理モデルを生成する生成装置であって、
試験片に対して複数回の数値材料試験を行った結果に基づいて、マクロひずみおよびマクロ累積ひずみに対するマクロ応力の関係を表す代理モデルを生成する生成部を備える生成装置。
続きを表示（約 980 文字）【請求項２】
前記生成部は、試験片に対して複数回の数値材料試験を行って得られるマクロ応力と、数値材料試験の条件として保存しておくマクロひずみおよびマクロ累積ひずみとに基づいて、前記代理モデルを生成する、
請求項１に記載の生成装置。
【請求項３】
前記生成部は、数値材料試験の条件としたマクロひずみに基づいてマクロ累積ひずみを算出する算出部を有する、
請求項１に記載の生成装置。
【請求項４】
前記生成部は、異なる複数のマクロひずみのパターンを条件として数値材料試験を行った結果に基づいて、前記代理モデルを生成する、
請求項１に記載の生成装置。
【請求項５】
前記生成部は、複数回の数値材料試験を行って得られるマクロ応力に基づく第１データと、複数回の数値材料試験の条件として保存しておくマクロひずみおよびマクロ累積ひずみに基づく第２データとに基づいて、前記代理モデルを生成する、
請求項１に記載の生成装置。
【請求項６】
前記生成部は、前記第２データを説明変数データとし、前記第１データを目的変数データとする機械学習によって前記代理モデルを生成する、
請求項５に記載の生成装置。
【請求項７】
前記生成部は、正則化パラメータを含むモデルパラメータを最適化する最適化部を有する、
請求項６に記載の生成装置。
【請求項８】
前記代理モデルは、放射基底関数に基づくモデルであり、
前記モデルパラメータは、前記放射基底関数に関するパラメータを含む、
請求項７に記載の生成装置。
【請求項９】
前記放射基底関数に関するパラメータは、あらかじめ定められた複数の放射基底関数の各々を識別するための識別パラメータを含む、
請求項８に記載の生成装置。
【請求項１０】
分離型マルチスケール解析を実現可能とする均質化構成則の代理モデルを生成する生成方法であって、
試験片に対して複数回の数値材料試験を行った結果に基づいて、マクロひずみおよびマクロ累積ひずみに対するマクロ応力の関係を表す代理モデルを生成することを含む生成方法。
（【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】
本発明は、代理モデルを生成する生成装置等に関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、安全性や環境負荷低減の観点から複合材料が様々な構造物に使用されている。複合材料のマクロな力学特性はミクロ構造に依存するため、このような構造物の力学的な振る舞いを予測するために、均質化理論に基づくマルチスケール解析によるシミュレーションが用いられている（例えば、非特許文献１～４）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
D. Huang et al., Comput. Methods Appl. Mech. Eng., 2020
Y.Fish & Y.Yu, Int. J. Num. Mech. Eng., 2022
F. Fritzen et al., Eur. J. Mech. A/Solids, 2018
F.Ghavamian & A.simone, Comput. Methods Appl. Mech. Eng., 2019
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
マルチスケール解析の中核は、構造物の状態に応じて決定された諸条件を用いてミクロ境界値問題を解く局所化と、ミクロ境界値問題の解からマクロ応力やマクロな力学特性を算出する均質化とにあり、従来提案されている非線形問題に対するマルチスケール解析手法は、この局所化と均質化の方法によって大きく２種類に分けられる。
【０００５】
１つは連成型（ＦＥ２型）と呼ばれる手法であり、この手法は、マクロ解析における各計算点において実際にミクロ解析を行う手法であり、マルチスケール問題の解を正確に得ることができる点で優れている。この手法の課題は計算コストであり、非線形問題に対して連成型を用いて実際の構造物の計算を行うことは非現実的であるという問題がある。
もう１つは分離型と呼ばれる手法であり、この手法は、マクロひずみとマクロ内部変数とからマクロ応力を直接算出する均質化構成則を用いる手法であり、連成型よりも大幅に低い計算コストでマクロ解析が可能な点で優れている。しかし、均質化構成則（数理モデル）の定式化が困難であるという問題がある。
このように、従来のマルチスケール解析手法は課題を抱えていることから、近年、データサイエンス技術を用いてこれらの課題を克服するデータ駆動型マルチスケール解析の研究が進められている。
【０００６】
データ駆動型マルチスケール解析の１つの手法として、従来の連成型におけるミクロ境界値問題を、主成分分析などを用いて次元削減することで全体の計算コストを下げてマルチスケール解析を行う手法（以下、この手法を便宜的に「次元削減型」と称する。）が考えられる。しかし、この次元削減型は従来の連成型と同様にマクロ計算の各計算点でミクロ問題を解く必要があるため、実務における一般的な力学計算に広く用いられている商用ソフトウェアへの実装ができないという問題がある。
【０００７】
データ駆動型マルチスケール解析の別の手法として、分離型における均質化構成則の代理モデルを生成し、マクロ変位に関する情報からマクロ応力を直接算出する手法（以下、この手法を便宜的に「代理均質化型」と称する。）が考えられる。この手法では、マクロ境界値問題を解く際にミクロ解析を実施する必要がなく、ユーザーサブルーチンとして一般的な商用ソフトにも実装可能である。
しかし、この手法に関する既存の研究の多くが弾性体を対象としており、非弾性材料の代理均質化モデルの応答については物質点レベルの材料応答を検証するに留まっており、非常に簡単な問題を除いてマクロ解析に未対応であるという問題がある。
【０００８】
本発明はこのような課題に鑑みなされたものであり、代理均質化型に着目し、分離型のマルチスケール解析の実現を可能とする均質化構成則の代理モデルの生成を実現することを目的の１つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の態様によると、分離型マルチスケール解析を実現可能とする均質化構成則の代理モデルを生成する生成装置は、試験片に対して複数回の数値材料試験を行った結果に基づいて、マクロひずみおよびマクロ累積ひずみに対するマクロ応力の関係を表す代理モデルを生成する生成部を備える。
本発明の第２の態様によると、分離型マルチスケール解析を実現可能とする均質化構成則の代理モデルを生成する生成方法は、試験片に対して複数回の数値材料試験を行った結果に基づいて、マクロひずみおよびマクロ累積ひずみに対するマクロ応力の関係を表す代理モデルを生成することを含む。
本発明の第３の態様によると、コンピュータに、分離型マルチスケール解析を実現可能とする均質化構成則の代理モデルを生成させるためのプログラムは、試験片に対して複数回の数値材料試験を行った結果に基づいて、マクロひずみおよびマクロ累積ひずみに対するマクロ応力の関係を表す代理モデルを生成する生成部としてコンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、分離型マルチスケール解析の実現を可能とする均質化構成則の代理モデルを生成可能となる。また、そればかりでなく、その商用ソフトウェアへの実装が可能となり、実務における複合材料のマルチスケール解析の取り扱い範囲が格段に拡充される。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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