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公開番号2025132764
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-10
出願番号2024030545
出願日2024-02-29
発明の名称分析方法、分析装置、分析プログラム及び該分析プログラムを記憶している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G06N 7/01 20230101AFI20250903BHJP(計算;計数)
要約【課題】3次元構造物周辺の3次元空間を巻き込んだ有向グラフ構造の可視化に際し、その視認性を高める。
【解決手段】分析方法は、3次元構造物Obの表面上に位置する計測点Psと、3次元構造物Obの表面から離れた外部に位置する計測点Psと、を含んだ複数の計測点Psで所定期間にわたって計測され、それぞれ3次元空間Spにおける流体の流れに関連した複数の時系列データ49を取得し、各時系列データ49に対応した複数のノードと、該複数のノードのうちの2つを接続するエッジとによって構成された有向グラフ構造を決定し、各計測点Psと3次元構造物Obとの空間的な位置関係に基づいてグループ分けされるように、複数のエッジそれぞれの表示態様を設定し、3次元空間Spに対応した画面Sc1上に、各計測点Psに対応した配置となるように、設定した表示態様を反映した状態でノード及びエッジを表示して可視化する。
【選択図】図11
特許請求の範囲【請求項１】
プログラムを記憶する記憶部と、該記憶部に記憶されたプログラムを実行する演算部と、を備えるコンピュータを用いることによって、所定の３次元構造物が配置された３次元空間における流体の流れを可視化する分析方法であって、
前記演算部が、前記３次元構造物の表面上に位置する計測点と、前記３次元構造物の表面から離れた外部に位置する計測点と、を含んだ複数の計測点で所定期間にわたって計測され、それぞれ前記３次元空間における流体の流れに関連した複数の時系列データを取得し、
前記演算部が、前記複数の時系列データのそれぞれに対応した複数のノードと、該複数のノードのうちの２つを接続する複数のエッジとによって構成され、異なる時系列データ間の依存関係を反映する有向グラフ構造を決定し、
前記演算部が、前記複数のノードそれぞれの計測点と、前記３次元構造物との空間的な位置関係に基づいてグループ分けされるように、前記複数のエッジそれぞれの表示態様を設定し、
前記演算部が、前記３次元空間に対応した画面上に、前記複数の計測点のそれぞれに対応した配置となるように前記ノードを表示するとともに、該ノードに結びついた前記エッジの表示に際しては、前記表示態様を反映した状態で可視化する
ことを特徴とする分析方法。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
請求項１に記載された分析方法において、
前記演算部は、前記有向グラフ構造として、ベイジアンネットワークを示す有向非巡回グラフ構造を決定する
ことを特徴とする分析方法。
【請求項３】
請求項２に記載された分析方法において、
前記演算部が、前記複数の時系列データそれぞれの各時刻における値を多水準系に離散化することで、前記複数の時系列データの各々についてカテゴリデータ集合を生成し、
前記有向グラフ構造の決定に際し、複数の前記カテゴリデータ集合の各々をノードとしたベイジアンネットワークを示す有向非巡回グラフ構造の集合をＧとし、集合Ｇの元をなすグラフ構造をｇとした場合に、元ｇを所与としたときに複数の前記カテゴリデータ集合が実現される条件付き確率を最大化させるグラフ構造を、前記演算部が決定する
ことを特徴とする分析方法。
【請求項４】
請求項１に記載された分析方法において、
前記複数の計測点のうち、前記３次元構造物の表面上に位置する複数の計測点を第１の計測点群とし、前記３次元構造物の表面から離れた外部に位置する複数の計測点を第２の計測点群とすると、
前記演算部は、前記複数のエッジを、それぞれ、
前記第２の計測点群に属する親ノードと前記第２の計測点群に属する子ノードとを結ぶエッジ群と、
前記第２の計測点群に属する親ノードと前記第１の計測点群に属する子ノードとを結ぶエッジ群と、
前記第１の計測点群に属する親ノードと前記第２の計測点群に属する子ノードとを結ぶエッジ群と、
前記第１の計測点群に属する親ノードと前記第１の計測点群に属する子ノードとを結ぶエッジ群と、に分類し、その分類毎に異ならせるように、各エッジの前記表示態様を設定する
ことを特徴とする分析方法。
【請求項５】
請求項１に記載された分析方法において、
前記複数の計測点のうち、前記３次元構造物の表面上に位置する複数の計測点を第１の計測点群とし、前記３次元構造物の表面から離れた外部に位置する複数の計測点を第２の計測点群とすると、
前記演算部は、前記複数のノードを、それぞれ、
前記第１の計測点群に属するノード群と、
前記第２の計測点群に属するノード群と、
に分類し、その分類毎に異ならせるように、各ノードの前記表示態様を設定する
ことを特徴とする分析方法。
【請求項６】
請求項１に記載された分析方法において、
前記演算部は、各エッジの前記表示態様として、前記画面上での表示色、表示サイズ及び線種のうちの少なくとも１つを設定する
ことを特徴とする分析方法。
【請求項７】
請求項１に記載された分析方法において、
前記表示態様には、前記３次元空間における各エッジの曲率が含まれ、
前記演算部は、前記３次元空間における親ノードと子ノードとの距離に応じて、前記曲率を変化させる
ことを特徴とする分析方法。
【請求項８】
請求項１に記載された分析方法において、
前記コンピュータは、操作者による入力を受け付ける受付部を有し、
前記演算部は、前記画面上に、前記有向グラフ構造を構成するノード及びエッジに対して重畳されるように、前記３次元構造物を半透過させた状態で表示し、
前記演算部は、前記受付部が受け付けた入力内容に応じて、前記画面上での表示範囲及び表示位置を変更する
ことを特徴とする分析方法。
【請求項９】
請求項１に記載された分析方法において、
前記３次元構造物は車体であり、
前記流体は空気であり、
前記複数の時系列データは、それぞれ、空気の圧力を時系列の順に並べた数値データである
ことを特徴とする分析方法。
【請求項１０】
請求項９に記載された分析方法において、
前記演算部は、前記画面上に、空気の流れを特徴づける状態量を表示し、
前記演算部は、前記画面上の他の表示要素との重畳を避けるように、前記状態量の表示位置を設定する
ことを特徴とする分析方法。
（【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】
本開示は、分析方法、分析装置、分析プログラム及び該分析プログラムを記憶している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 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
複数の変数のそれぞれに対応したノードによって構成されるとともに、変数間の関係を可視化した有向グラフの一例として、いわゆるベイジアンネットワークが知られている。
【０００３】
ベイジアンネットワークとは、変数間の依存関係をグラフ化することで、その依存関係をモデル化する手法である。ベイジアンネットワークを用いることで、従来の経験則および古典的な統計解析のみでは到達し難い着眼点の獲得を促し、ひいては、知識発見を支援することができる。
【０００４】
近年、ベイジアンネットワークをはじめとする有向グラフ構造の、産業への応用が進みつつある。その一例として、下記特許文献１には、ベイジアンネットワークを可視化するための方法と、当該方法の工学現象への適用例とが開示されている。
【０００５】
前記特許文献１によると、変数間の関係を反映するように階層化された有向非巡回グラフ構造を構築するとともに、その階層構造を可視化することができる。そして、可視化されたグラフ構造に基づいて、従来知られていた仮説を検証したり、仮説そのものの創出を促したりすることができるようになる。
【０００６】
具体的に、前記特許文献１には、工学現象への適用例として、自動車モデルのルーフに沿って風が流れていくような状況において、そのセンターライン上に複数の計測箇所が設定されたケースが例示されている。前記特許文献１によると、風の流れ方向と整合するようなグラフ構造が確認されている。
【０００７】
前記特許文献１に開示されているように、同文献に例示されたグラフ構造は、３次元空間内で隣り合う計測箇所の間の関係ばかりでなく、空間的に離れた計測箇所の間の依存関係を明らかにしている。
【０００８】
空間的に離れた計測箇所の間の関係は、有限要素法を用いたＣＦＤ解析など、従来の手法らは知り得ない知見である。前記特許文献１のような有向グラフ構造を用いることで、工学現象をはじめとする種々の分野において、新たな知見が得られつつある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
特開２０２１－１１１０６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、前記特許文献１に開示されている手法は、あくまでも自動車モデルの表面（ルーフ）上での分析結果に過ぎない。ＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）解析に組み込むためには、自動車モデルの表面上ばかりでなく、当該モデルを取り囲む物理空間（３次元空間）を巻き込んだ分析を行うことが好都合である。
（【００１１】以降は省略されています）

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