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公開番号2024170943
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-11
出願番号2023087727
出願日2023-05-29
発明の名称情報処理システム及びプログラム
出願人株式会社東芝,東芝インフラシステムズ株式会社
代理人弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
主分類G06F 30/27 20200101AFI20241204BHJP(計算;計数)
要約【課題】サロゲートモデルの学習データを効果的に生成することができる情報処理システム及びプログラムを提供する。
【解決手段】実施形態によれば、情報処理システムは、インターフェースと、プロセッサと、を備える。インターフェースは、解析対象モデルを入力する。プロセッサは、前記解析対象モデルのパラメータのセットを生成し、前記セットに基づいてシミュレーションを実行することで固有値解析結果を生成し、基準モードごとに固有モードをクラスタに分類し、最もデータ数が少ない前記クラスタに対応する基準モードを生成するための第1制約式を生成し、前記第1制約式に従って前記パラメータの前記セットを生成し、前記セットに基づいてシミュレーションを実行することで前記固有値解析結果を生成し、前記セットと前記固有値解析結果とを対応付けた学習データを生成する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
解析対象モデルを入力するインターフェースと、
前記解析対象モデルのパラメータのセットを生成し、
前記セットに基づいてシミュレーションを実行することで固有値解析結果を生成し、
基準モードごとに固有モードをクラスタに分類し、
最もデータ数が少ない前記クラスタに対応する基準モードを生成するための第１制約式を生成し、
前記第１制約式に従って前記パラメータの前記セットを生成し、
前記セットに基づいてシミュレーションを実行することで前記固有値解析結果を生成し、
前記セットと前記固有値解析結果とを対応付けた学習データを生成する、
プロセッサと、
を備える情報処理システム。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記プロセッサは、
モード信頼性評価基準を用いて前記基準モードと前記固有モードとの類似度を示す指標を算出し、
前記指標に基づいて前記基準モードごとに前記固有モードを前記クラスタに分類する、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記プロセッサは、
エラーとなったシミュレーションにおける前記パラメータの前記セットを抽出し、
前記セットに基づいてエラーを防止するための第２制約式を生成し、
前記第２制約式に従って前記パラメータの前記セットを生成し、
前記セットに基づいてシミュレーションを実行することで前記固有値解析結果を生成する、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記プロセッサは、前記学習データに基づいて前記固有値解析結果を出力するサロゲートモデルを生成する、
請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記固有値解析結果は、前記解析対象モデルの振動形態を示す画像を含む、
請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記サロゲートモデルは、ディープラーニングによって生成される、前記画像を出力する第１モデルを含む、
請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記固有値解析結果は、前記解析対象モデルの固有振動数を含む、
請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記サロゲートモデルは、応答局面法による、前記固有振動数を出力する第２モデルを含む、
請求項７に記載の情報処理システム。
【請求項９】
プロセッサによって実行されるプログラムであって、
前記プロセッサに、
解析対象モデルを入力する機能と、
前記解析対象モデルのパラメータのセットを生成する機能と、
前記セットに基づいてシミュレーションを実行することで固有値解析結果を生成する機能と、
基準モードごとに固有モードをクラスタに分類する機能と、
最もデータ数が少ない前記クラスタに対応する基準モードを生成するための第１制約式を生成する機能と、
前記第１制約式に従って前記パラメータの前記セットを生成する機能と、
前記セットに基づいてシミュレーションを実行することで前記固有値解析結果を生成する機能と、
前記セットと前記固有値とを対応付けた学習データを生成する機能と、
を実現させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理システム及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
ＣＡＥ（Computer Aided Engineering）において、シミュレーションの代わりにサロゲートモデルを用いてモデルの固有振動数及び固有モード（振動形態など）を出力するシステムが提供されている。そのようなシステムは、シミュレーションによりモデルのパラメータ（問題）と固有振動数及び固有モード（回答）とを対応付けた学習データを生成する。システムは、生成された学習データを用いてサロゲートモデルを生成する。
【０００３】
しかしながら、従来、生成された学習データにおいて固有モード）に偏りが生じることがある。そのため、システムは、学習データの数が少ない固有モードにおいてサロゲートモデルの推論精度が低下することがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－８２８７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の課題を解決するため、サロゲートモデルの学習データを効果的に生成することができる情報処理システム及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、情報処理システムは、インターフェースと、プロセッサと、を備える。インターフェースは、解析対象モデルを入力する。プロセッサは、前記解析対象モデルのパラメータのセットを生成し、前記セットに基づいてシミュレーションを実行することで固有値解析結果を生成し、基準モードごとに固有モードをクラスタに分類し、最もデータ数が少ない前記クラスタに対応する基準モードを生成するための第１制約式を生成し、前記第１制約式に従って前記パラメータの前記セットを生成し、前記セットに基づいてシミュレーションを実行することで前記固有値解析結果を生成し、前記セットと前記固有値解析結果とを対応付けた学習データを生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、実施形態に係るサロゲートモデル生成システムの構成例を示すブロック図である。
図２は、実施形態に係るサロゲートモデル生成システムの機能例を示すブロック図である。
図３は、実施形態に係る解析対象モデルの例を示す図である。
図４は、実施形態に係るサロゲートモデル生成システムが生成するパラメータの例を示す図である。
図５は、実施形態に係るサロゲートモデル生成システムが生成するパラメータの例を示す図である。
図６は、実施形態に係る解析対象モデルの失敗例を示す図である。
図７は、実施形態に係るサロゲートモデル生成システムの動作例を示す図である。
図８は、実施形態に係るサロゲートモデル生成システムのシミュレーション結果を示す図である。
図９は、実施形態に係るサロゲートモデル生成システムの動作例を示す図である。
図１０は、実施形態に係るサロゲートモデル生成システムの動作例を示すフローチャートである。
図１１は、実施形態に係るサロゲートシステムの動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、実施形態について、図面を参照して説明する。
実施形態に係るサロゲートシステムは、解析の対象となるモデル（解析対象モデル）のパラメータ（設計変数）から固有値解析結果を出力するサロゲートモデルを生成する。ここでは、サロゲートモデルは、固有値解析結果として、固有振動数及び固有モード（振動形態）を出力する。
【０００９】
サロゲートモデル生成システムは、シミュレーションにより、解析対象モデルのパラメータ（問題）と固有値解析結果（回答）とを対応付けた学習データを生成する。サロゲートシステムは、生成された学習データを用いた機械学習などによりサロゲートモデルを生成する。
【００１０】
図１は、実施形態に係るサロゲートモデル生成システム１の構成例を示す。サロゲートシステム１は、情報処理システム１０及びユーザ端末２０などから構成される。
（【００１１】以降は省略されています）

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