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公開番号2025158964
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-17
出願番号2025062443
出願日2025-04-04
発明の名称機械部品の離散幾何学的表現からのCADフィーチャーツリーの生成
出願人ダッソーシステムズ,DASSAULT SYSTEMES
代理人弁理士法人谷・阿部特許事務所
主分類G06F 30/10 20200101AFI20251009BHJP(計算;計数)
要約【課題】一部の離散幾何学的表現からCADフィーチャーツリーを生成する方法を開示する。
【解決手段】方法は表現を提供することを含み、CADフィーチャーのセットを提供することを含む。方法はCADフィーチャーの候補シーケンスによる離散幾何学的表現のフィッティングに報酬を与え、候補シーケンスのコンプレキシティにペナルティを与える目的関数を最適化することを含む。候補シーケンスのコンプレキシティは、候補シーケンスにフィーチャーを加えるとき増加する候補シーケンスの関数である。方法は候補シーケンスによる離散幾何学的表現のフィッティングに報酬を与え、候補シーケンスのコンプレキシティにペナルティを与えることに基づいてCADフィーチャーの候補シーケンスのツリーにおいて深さ優先探索を行うことを含む、CADフィーチャーのセットからCADフィーチャーの1つまたは複数のシーケンスを決定することを含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
機械部品の離散幾何学的表現からＣＡＤフィーチャーツリーを生成するためのコンピュータに実装される方法であって、
－
○ 前記離散幾何学的表現、および
○ ＣＡＤフィーチャーのセット
を提供することと、
－
○ ＣＡＤフィーチャーの候補シーケンスによる前記離散幾何学的表現のフィッティングに報酬を与え、
○ 前記候補シーケンスのコンプレキシティにペナルティを与え、前記候補シーケンスの前記コンプレキシティは、前記候補シーケンスにフィーチャーを加えると増加する前記候補シーケンスの関数である
目的関数を最適化することと
を備え、
前記最適化は、ＣＡＤフィーチャーの前記セットからＣＡＤフィーチャーの１つまたは複数のシーケンスを決定することを含み、ＣＡＤフィーチャーの前記１つまたは複数のシーケンスについて前記決定することは、
○ ＣＡＤフィーチャーの候補シーケンスのツリーにおいて深さ優先探索を行うことであって、前記深さ優先探索は、候補シーケンスによる前記離散幾何学的表現のフィッティングに報酬を与えることと、候補シーケンスのコンプレキシティにペナルティを与えることとに基づく、こと
を含むことを特徴とする方法。
続きを表示（約 3,100 文字）【請求項２】
前記深さ優先探索について前記行うことは、
－先行するイテレーションに起因する前記ツリーの部分的な候補シーケンスの中から、最良の選択スコアを有する部分的な候補シーケンスを選択することであって、部分シーケンスの前記選択スコアは、
○ 前記部分シーケンスによる前記離散幾何学的表現の前記フィッティングに報酬を与え、
○ 前記部分シーケンスの前記コンプレキシティにペナルティを与え、
○ 前記部分シーケンスの親についての予期される極大のフィッティングに報酬を与え、前記部分シーケンスの親についての前記予期される極大のフィッティングは、前記部分シーケンスの子についての既知の極大のフィッティングに基づく
スコアである、ことと、
－グリーディスコアに基づいて、前記選択された部分的な候補シーケンスにＣＡＤフィーチャーを反復して加えることであって、部分シーケンスの前記グリーディスコアは、
○ 前記部分シーケンスによる前記離散幾何学的表現の前記フィッティングに報酬を与え、
○ 前記部分シーケンスの前記コンプレキシティにペナルティを与え、
○ 前記部分シーケンスによる前記離散幾何学的表現のフィッティング上界に報酬を与える
スコアである、ことによって、ＣＡＤフィーチャーの候補シーケンスを取得することと、
－前記ツリーの前記部分的な候補シーケンスに、前記ＣＡＤフィーチャーについて前記反復して加えることにおいて考慮に入れられ、ＣＡＤフィーチャーの前記取得された候補シーケンスをもたらさなかった、すべての部分的な候補シーケンスを加えることと、
－前記取得された候補シーケンスの各部分シーケンスに対して、前記部分シーケンスの子についての前記極大のフィッティングを更新し、前記部分シーケンスの子が前記選択スコアに基づいて選択された回数を増加させることと、
－すべての取得された候補シーケンスの中で、前記目的関数の最良値よりも小さいプルーニングスコアを有する前記ツリーの各候補シーケンスをプルーニングすることであって、候補シーケンスの前記プルーニングスコアは、
○ 前記候補シーケンスによる前記離散幾何学的表現の前記フィッティング上界に報酬を与え、
○ 前記候補シーケンスの前記コンプレキシティにペナルティを与える
スコアである、ことと
のうちの１つまたは複数のイテレーションを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
シーケンスｓの前記選択スコアは、
ｕ（ｓ）＝ｄｅｃａｙ（ｓ）＊（Ａ
Ｍ
（Ｔ（ｓ））
＋（１－Ａ
Ｍ
（Ｔ（ｓ）））＊Ａ
Ｍ
ｅｘｐｅｃｔｅｄ
（ｓ）－αＣ
Ｍ
（ｓ））
であり、ただし、
○ ｄｅｃａｙ（ｓ）＝θ
ｎ（ｓ）
，θは定数であり、ｎ(ｓ)は回数であり、ただし、ｓの前記親の子が前記選択スコアに基づいて選択され、
○ Ａ
Ｍ
（Ｔ（ｓ））は、前記シーケンスｓによる前記離散幾何学的表現の前記フィッティングであり、Ｔ（ｓ）は、前記候補シーケンスｓに起因するＣＡＤフィーチャーツリーであり、
○ Ａ
Ｍ
ｅｘｐｅｃｔｅｄ
（ｓ）は、前記シーケンスｓの前記親の前記予期される極大のフィッティングであり、
○ Ｃ
Ｍ
（ｓ）は、前記シーケンスｓの前記コンプレキシティであり、
○ αは定数である
というタイプのスコアであることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
TIFF
2025158964000032.tif
6
150
であり、ただし、
○ γは定数であり、
○
TIFF
2025158964000033.tif
6
150
は、ｓの前記フィッティング上界であり、
○ Ａ
Ｍ
ｍａｘ
（ｓ）は、ｓの親の子の前記極大のフィッティングである
ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
シーケンスｓの前記グリーディスコアは、
TIFF
2025158964000034.tif
6
150
であり、ただし、
○
TIFF
2025158964000035.tif
6
150
は、ｓの前記フィッティング上界であり、
○ Ａ
Ｍ
（Ｔ（ｓ））は、前記シーケンスｓによる前記離散幾何学的表現の前記フィッティングであり、Ｔ（ｓ）は、前記候補シーケンスｓに起因するＣＡＤフィーチャーツリーであり、
○ Ｃ
Ｍ
（ｓ）は、前記シーケンスｓの前記コンプレキシティであり、
○ αおよびβは定数である
というタイプのスコアであることを特徴とする請求項２ないし４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
シーケンスｓの前記プルーニングスコアは、
TIFF
2025158964000036.tif
6
150
であり、ただし、
○
TIFF
2025158964000037.tif
6
150
は、ｓの前記フィッティング上界であり、
○ Ｃ
Ｍ
（ｓ）は、前記シーケンスｓの前記コンプレキシティであり、
○ αは定数である
というタイプのスコアであることを特徴とする請求項２ないし５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記目的関数は、候補シーケンスによる前記離散幾何学的表現のフィッティングに報酬を与える項による前記候補シーケンスの前記コンプレキシティの減算を含むことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
フィッティングに報酬を与える前記項は、重み付けパラメータによって重み付けされることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記目的関数は、
Ｊ（ｓ）＝αＣ
Ｍ
（ｓ）－Ａ
Ｍ
（Ｔ（ｓ））
であり、ただし、ｓは前記候補シーケンスであり、Ｊ（ｓ）は前記目的関数であり、Ｃ
Ｍ
は前記候補シーケンスの前記コンプレキシティであり、Ａ
Ｍ
（Ｔ（ｓ））は前記フィッティングに報酬を与える前記項であり、αは重み付けパラメータであり、Ｔ（ｓ）は前記候補シーケンスｓに起因するＣＡＤフィーチャーツリーである
というタイプの関数であることを特徴とする請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記目的関数の前記最適化は、前記決定された１つまたは複数のシーケンスの各々が、フィッティングしきい値よりも大きい前記離散幾何学的表現のフィッティングを有するという制約の下にあることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか一項に記載の方法。
（【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、コンピュータプログラムおよびシステムの分野に関し、より具体的には、機械部品の離散幾何学的表現（discrete geometrical representation）からＣＡＤフィーチャーツリー（ＣＡＤ feature tree）生成するための方法、システム、およびプログラムに関する。
続きを表示（約 3,100 文字）【背景技術】
【０００２】
複数のソリューション、ハードウェア、およびソフトウェアが、物体の設計、エンジニアリング、および製造の市場に出ている。ＣＡＤは、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ＡｉｄｅｄＤｅｓｉｇｎの頭字語であり、例えば、物体を設計するためのソフトウェアソリューションに関する。ＣＡＥは、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ＡｉｄｅｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇの頭字語であり、例えば、将来の製品の物理的挙動を分析しシミュレーションするためのソフトウェアソリューションに関する。ＣＡＭは、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ＡｉｄｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇの頭字語であり、例えば、製品製造のプロセスおよびリソースを定義するためのソフトウェアソリューションに関する。上記のコンピュータ支援設計ソリューションでは、グラフィカルユーザーインターフェースが、技法の効率に関して、重要な役割を果たす。今述べた技法は、製品ライフサイクル管理（ＰＬＭ）ソリューション内に埋め込まれることがある。ＰＬＭは、拡張された企業体（extended enterprise）の概念にわたって、会社が、製品の開発に対して着想から耐用期間の終わりまで、製品のデータを共有し、共通のプロセスを適用し、企業の知識をレバレッジするのに役に立つエンジニアリング戦略に言及する。ダッソー・システムズによって提供されるＰＬＭソリューション（商標ＣＡＴＩＡ、ＳＩＭＵＬＩＡ、ＤＥＬＭＩＡ、およびＥＮＯＶＩＡのもとに）は、製品エンジニアリングの知識を体系づける「エンジニアリングハブ」、製造エンジニアリングの知識を管理する「マニュファクチャリングハブ」、およびエンジニアリングハブとマニュファクチャリングハブとの両方への企業の統合および連結を可能にする「エンタープライズハブ」を提供する。すべて合わせてソリューションは、製品、プロセス、リソースを結びつける共通のモデルを届けて、ダイナミックなナレッジベースの製品作成と、最適化された製品定義、製造準備、生産、およびサービスを促進する決断支援とを可能にする。
【０００３】
機械部品の離散幾何学的表現からＣＡＤフィーチャーツリーを生成するために改良されたソリューションの必要性が依然としてある。
【発明の概要】
【０００４】
それゆえ、機械部品の離散幾何学的表現からＣＡＤフィーチャーツリーを生成するためのコンピュータに実装される方法が提供される。方法は、離散幾何学的表現を提供することを含む。方法は、ＣＡＤフィーチャーのセットを提供することをさらに含む。方法は、目的関数を最適化することをさらに含む。目的関数は、ＣＡＤフィーチャーの候補シーケンスによる離散幾何学的表現のフィッティングに報酬を与える。目的関数は、候補シーケンスのコンプレキシティにペナルティを与える。候補シーケンスのコンプレキシティは、候補シーケンスにフィーチャーを加えるとき増加する候補シーケンスの関数である。最適化は、ＣＡＤフィーチャーのセットからＣＡＤフィーチャーの１つまたは複数のシーケンスを決定することを含む。ＣＡＤフィーチャーの１つまたは複数のシーケンスについて決定することは、ＣＡＤフィーチャーの候補シーケンスのツリーにおいて深さ優先探索（depth-first search）を行うことを含む。深さ優先探索は、候補シーケンスによる離散幾何学的表現のフィッティングに報酬を与えることに基づく。深さ優先探索は、候補シーケンスのコンプレキシティにペナルティを与えることにさらに基づく。
方法は、下記のうちの１つまたは複数を含むことがある。
【０００５】
－深さ優先探索（depth-first search）について行うことは、次の１つまたは複数のイテレーションを含む。
【０００６】
○ 先行するイテレーションに起因するツリーの部分的な候補シーケンスの中から、最良の選択スコアを有する部分的な候補シーケンスを選択し、部分シーケンス（partial sequence）の選択スコアは、次のようなスコアである。
【０００７】
● 部分シーケンスによる離散幾何学的表現のフィッティングに報酬を与える、
● 部分シーケンスのコンプレキシティにペナルティを与える、
● 部分シーケンスの親についての予期される極大のフィッティングに報酬を与え、部分シーケンスの親についての予期される極大のフィッティングは、部分シーケンスの子についての既知の極大のフィッティングに基づく、
○ 選択された部分的な候補シーケンスに、グリーディスコア（greedy score）に基づいてＣＡＤフィーチャーを反復して加え、部分シーケンスのグリーディスコアは、次のようなスコアである。
【０００８】
● 部分シーケンスによる離散幾何学的表現のフィッティングに報酬を与える、
● 部分シーケンスのコンプレキシティにペナルティを与える、および
● 部分シーケンスによる離散幾何学的表現のフィッティング上界に報酬を与えることによって、ＣＡＤフィーチャーの候補シーケンスを取得する、
〇ツリーの部分的な候補シーケンスに、ＣＡＤフィーチャーについて反復して加えることにおいて考慮され、ＣＡＤフィーチャーの取得された候補シーケンスをもたらさなかったすべての部分的な候補シーケンスを加える、
○ 取得された候補シーケンスの各部分シーケンスに対して、部分シーケンスの子についての極大のフィッティングを更新し、部分シーケンスの子が選択スコアに基づいて選択された回数を増加させる、および
○ すべての取得された候補シーケンスの中で、目的関数の最良値よりも小さいプルーニングスコア（pruning score）を有するツリーの各候補シーケンスをプルーニングし、候補シーケンスのプルーニングスコアは、次のようなスコアである。
【０００９】
● 候補シーケンスによる離散幾何学的表現のフィッティング上界に報酬を与える、
● 候補シーケンスのコンプレキシティにペナルティを与える、
－シーケンスｓの選択スコアは、次のタイプのスコアである。
ｕ（ｓ）＝ｄｅｃａｙ（ｓ）＊（Ａ
Ｍ
（Ｔ（ｓ））
＋（１－Ａ
Ｍ
（Ｔ（ｓ）））＊Ａ
Ｍ
ｅｘｐｅｃｔｅｄ
（ｓ）－αＣ
Ｍ
（ｓ））
ただし、
○ ｄｅｃａｙ（ｓ）＝θ
ｎ（ｓ）
，θは定数であり、ｎ(ｓ)は回数であり、ただし、ｓの親の子が選択スコアに基づいて選択され、
○ Ａ
Ｍ
（Ｔ（ｓ））は、シーケンスｓによる離散幾何学的表現のフィッティングであり、Ｔ（ｓ）は、候補シーケンスｓに起因するＣＡＤフィーチャーツリーであり、
○ Ａ
Ｍ
ｅｘｐｅｃｔｅｄ
（ｓ）は、シーケンスｓの親の予期される極大のフィッティングであり、
○ Ｃ
Ｍ
（ｓ）は、シーケンスｓのコンプレキシティであり、
○ αは定数である、
－
【００１０】
TIFF
2025158964000002.tif
6
150
（【００１１】以降は省略されています）

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