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公開番号2025151234
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-09
出願番号2024052558
出願日2024-03-27
発明の名称設計探査方法、設計探査プログラム、設計探査装置および学習済みモデルの生成方法
出願人日本発條株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06F 30/27 20200101AFI20251002BHJP(計算;計数)
要約【課題】高い探査効率で設計処理を実行することができる設計探査方法、設計探査プログラム、設計探査装置および学習済みモデルの生成方法を提供すること。
【解決手段】本発明に係る設計探査方法は、複数のパラメータを組とするパラメータセットを用いて設計探査方法であって、記複数のパラメータのうちの一つのパラメータの設定後、当該パラメータの設定に対応させて他のパラメータの上限値および下限値を都度更新し、該更新後の上限値および下限値の範囲内において他のパラメータを順次設定し、パラメータセットを、予め設定されている数だけ作成し、複数のパラメータセットによってそれぞれ作製される各製品の特性を、パラメータセットを説明変数、特性を目的変数として学習した学習済みモデルを用いて予測し、予測した特性のうち、予め設定されている条件に適した特性を示すパラメータセットを選択する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数のパラメータを組とするパラメータセットを用いた設計探査方法であって、
前記複数のパラメータのうちの一つのパラメータの設定後、当該パラメータの設定に対応させて他のパラメータの上限値および下限値を都度更新し、該更新後の上限値および下限値の範囲内において他のパラメータを順次設定し、
前記パラメータセットを、予め設定されている数だけ作成し、
複数の前記パラメータセットによってそれぞれ作製される各製品の特性を、前記パラメータセットを説明変数、前記特性を目的変数として学習した学習済みモデルを用いて予測し、
予測した特性のうち、予め設定されている条件に適した特性を示すパラメータセットを選択する、
ことを特徴とする設計探査方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記パラメータの上限値および下限値は、予め設定されているパラメータ同士の関係式にしたがって算出される、
ことを特徴とする請求項１に記載の設計探査方法。
【請求項３】
複数のパラメータを組とするパラメータセットを用いた設計探査プログラムであって、
前記複数のパラメータのうちの一つのパラメータの設定後、当該パラメータの設定に対応させて他のパラメータの上限値および下限値を都度更新し、該更新後の上限値および下限値の範囲内において他のパラメータを順次設定し、
前記パラメータセットを、予め設定されている数だけ作成し、
複数の前記パラメータセットによってそれぞれ作製される各製品の特性を、前記パラメータセットを説明変数、前記特性を目的変数として学習した学習済みモデルを用いて予測し、
予測した特性のうち、予め設定されている条件に適した特性を示すパラメータセットを選択する、
ことをコンピュータに実行させることを特徴とする設計探査プログラム。
【請求項４】
複数のパラメータを組とするパラメータセットを用いた設計探査装置であって、
前記複数のパラメータのうちの一つのパラメータの設定後、当該パラメータの設定に対応させて他のパラメータの上限値および下限値を都度更新し、該更新後の上限値および下限値の範囲内において他のパラメータを順次設定することによって前記パラメータセットを設定するとともに、予め設定されている数だけ作成する設定部と、
複数の前記パラメータセットによってそれぞれ作製される各製品の特性を、前記パラメータセットを説明変数、前記特性を目的変数として学習した学習済みモデルを用いて予測する予測部と、
前記予測部が予測した特性のうち、予め設定されている条件に適した特性を示すパラメータセットを選択する選択部と、
を備えることを特徴とする設計探査装置。
【請求項５】
製品の設計に用いる複数のパラメータを組とするパラメータセットを入力し、該パラメータセットによって作製される製品の特性を出力する学習済みモデルの生成方法であって、
前記複数のパラメータのうちの一つのパラメータの設定後、当該パラメータの設定に対応させて他のパラメータの上限値および下限値を都度更新し、該更新後の上限値および下限値の範囲内において他のパラメータを順次設定し、
前記パラメータセットを、予め設定されている数だけ作成し、
前記パラメータセットを説明変数、対応するパラメータセットによって作製される製品の特性を目的変数として学習することによって学習済みモデルを生成する、
ことを特徴とする学習済みモデルの生成方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、設計探査方法、設計探査プログラム、設計探査装置および学習済みモデルの生成方法に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、製品の設計において、有限要素法（Finite Element Method：ＦＥＭ）等の解析を行って特性を予測し、最適な設計値を設定する設計探査が行われている（例えば、特許文献１を参照）。図７および図８は、従来の設計探査について説明するための図である。例えば、図７に示すように、板材３００に、二つの貫通孔３０１、３０２を形成する際に、上述したＦＥＭ等の解析を行って貫通孔の形成位置やその径を設定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１７－０５４２０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した設計探査では、好ましい設計値を得るため、様々なパターンにおいて解析することが好ましい。この際、例えば、貫通孔の形成位置やその径をランダムに生成して、解析が行われる。しかしながら、図８に示すように、貫通孔３０３、３０４が互いに干渉して孔が連結するようなパターンは設計上、排除する必要があるが、ランダムにパターンを生成する場合、パターン生成後にそのパターンの排除の要否を判断しなければならない。この排除の要否判断によって、探査効率が低下してしまう。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、高い探査効率で設計処理を実行することができる設計探査方法、設計探査プログラム、設計探査装置および学習済みモデルの生成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる設計探査方法は、複数のパラメータを組とするパラメータセットを用いた設計探査方法であって、前記複数のパラメータのうちの一つのパラメータの設定後、当該パラメータの設定に対応させて他のパラメータの上限値および下限値を都度更新し、該更新後の上限値および下限値の範囲内において他のパラメータを順次設定し、前記パラメータセットを、予め設定されている数だけ作成し、複数の前記パラメータセットによってそれぞれ作製される各製品の特性を、前記パラメータセットを説明変数、前記特性を目的変数として学習した学習済みモデルを用いて予測し、予測した特性のうち、予め設定されている条件に適した特性を示すパラメータセットを選択する、ことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る設計探査方法は、上記発明において、前記パラメータの上限値および下限値は、予め設定されているパラメータ同士の関係式にしたがって算出される、ことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る設計探査プログラムは、複数のパラメータを組とするパラメータセットを用いた設計探査プログラムであって、前記複数のパラメータのうちの一つのパラメータの設定後、当該パラメータの設定に対応させて他のパラメータの上限値および下限値を都度更新し、該更新後の上限値および下限値の範囲内において他のパラメータを順次設定し、前記パラメータセットを、予め設定されている数だけ作成し、複数の前記パラメータセットによってそれぞれ作製される各製品の特性を、前記パラメータセットを説明変数、前記特性を目的変数として学習した学習済みモデルを用いて予測し、予測した特性のうち、予め設定されている条件に適した特性を示すパラメータセットを選択する、ことをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る設計探査装置は、複数のパラメータを組とするパラメータセットを用いた設計探査装置であって、前記複数のパラメータのうちの一つのパラメータの設定後、当該パラメータの設定に対応させて他のパラメータの上限値および下限値を都度更新し、該更新後の上限値および下限値の範囲内において他のパラメータを順次設定することによって前記パラメータセットを設定するとともに、予め設定されている数だけ作成する設定部と、複数の前記パラメータセットによってそれぞれ作製される各製品の特性を、前記パラメータセットを説明変数、前記特性を目的変数として学習した学習済みモデルを用いて予測する予測部と、前記予測部が予測した特性のうち、予め設定されている条件に適した特性を示すパラメータセットを選択する選択部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る学習済みモデルの生成方法は、製品の設計に用いる複数のパラメータを組とするパラメータセットを入力し、該パラメータセットによって作製される製品の特性を出力する学習済みモデルの生成方法であって、前記複数のパラメータのうちの一つのパラメータの設定後、当該パラメータの設定に対応させて他のパラメータの上限値および下限値を都度更新し、該更新後の上限値および下限値の範囲内において他のパラメータを順次設定し、前記パラメータセットを、予め設定されている数だけ作成し、前記パラメータセットを説明変数、対応するパラメータセットによって作製される製品の特性を目的変数として学習することによって学習済みモデルを生成する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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