(57)【要約】【課題】  シミュレーションモデルに入力する各種パラメータを評価する評価方法、評価装置及び評価プログラムを提供する。【解決手段】  評価方法は、入力されたパラメータに基づいてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果を出力するモデル部に、複数パターンのノイズを入力することで、各シミュレーション結果を取得する取得工程と、取得された各シミュレーション結果のばらつき度合いに基づく前記パラメータの評価値を出力する出力工程とを有する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたパラメータに基づいてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果を出力するモデル部に、複数パターンのノイズを入力することで、各シミュレーション結果を取得する取得工程と、
取得された各シミュレーション結果のばらつき度合いに基づく前記パラメータの評価値を出力する出力工程と
を有する評価方法。
【請求項２】
前記出力工程は、
前記各シミュレーション結果の目標値からのずれ度合いと、前記各シミュレーション結果のばらつき度合いとに基づく前記パラメータの評価値を出力する、請求項１に記載の評価方法。
【請求項３】
前記ずれ度合いは、前記各シミュレーション結果の目標値からのずれ量を統計処理することで算出される、請求項２に記載の評価方法。
【請求項４】
複数のステップそれぞれに対応する複数のパラメータと、前記複数のステップそれぞれに対応する複数のノイズを含む、前記複数のパターンと、を格納部に格納する格納工程を更に有し、
前記取得工程は、処理対象のステップに対応するパラメータと、処理対象のステップに対応するノイズと、処理対象のステップの前のステップのシミュレーション結果と、を前記モデル部に入力することで、処理対象のステップのシミュレーション結果を取得する、請求項１に記載の評価方法。
【請求項５】
出力された前記評価値に基づいて、前記パラメータを選択する選択工程を更に有する、請求項１に記載の評価方法。
【請求項６】
入力されたパラメータに基づいてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果を出力するモデル部に、複数パターンのノイズを入力することで、各シミュレーション結果を取得する取得部と、
取得された各シミュレーション結果のばらつき度合いに基づく前記パラメータの評価値を出力する出力部と
を有する評価装置。
【請求項７】
入力されたパラメータに基づいてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果を出力するモデル部に、複数パターンのノイズを入力することで、各シミュレーション結果を取得する取得工程と、
取得された各シミュレーション結果のばらつき度合いに基づく前記パラメータの評価値を出力する出力工程と
をコンピュータに実行させるための評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、評価方法、評価装置及び評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、シミュレーションモデルを用いてシミュレーションを行う場合、出力結果が目標状態に近づくよう、シミュレーションモデルに入力する各種パラメータの調整が行われる。
【０００３】
一方で、実際の装置は、シミュレーションどおりに動作しないこともあり、シミュレーションにより調整された各種パラメータを実際の装置に適用しても、シミュレーション時の出力結果から大きく外れることがある。
【０００４】
このようなことから、シミュレーションにより各種パラメータの調整を行うにあたっては、単に目標状態との差異を小さくするだけでなく、実際の装置に適用した場合でも安定した出力結果が得られるようにすることが重要であり、そのための評価指標が求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１８／０５３１８７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本開示は、シミュレーションモデルに入力する各種パラメータを評価する評価方法、評価装置及び評価プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様によれば、評価方法は、以下のような構成を有する。すなわち、
入力されたパラメータに基づいてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果を出力するモデル部に、複数パターンのノイズを入力することで、各シミュレーション結果を取得する取得工程と、
取得された各シミュレーション結果のばらつき度合いに基づく前記パラメータの評価値を出力する出力工程とを有する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】評価装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】評価用データの一例を示す第１の図である。
【図４】評価用データを用いてシミュレーションを実行させた場合の実行例を示す図である。
【図５】評価部による評価処理の流れを示す第１のフローチャートである。
【図６】評価部による評価処理の流れを示す第２のフローチャートである。
【図７】評価値の一例を示す第１の図である。
【図８】評価用データの一例を示す第２の図である。
【図９】評価部による評価処理の流れを示す第３のフローチャートである。
【図１０】評価値の一例を示す第２の図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【００１０】
［第１の実施形態］
＜評価装置の機能構成＞
はじめに、シミュレーションモデル部に入力する各種パラメータを評価する評価装置の機能構成について説明する。図１は、評価装置の機能構成の一例を示す図である。評価装置１００には、シミュレーションプログラムと評価プログラムとがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、評価装置１００は、シミュレーションモデル部１１０、評価部１２０として機能する。
【００１１】
シミュレーションモデル部１１０は、入力された各種パラメータに基づいてシミュレーションを実行する。なお、本実施形態において、シミュレーションモデル部１１０は、精密部品の切削加工工程をシミュレーションするモデルとして説明する。ただし、シミュレーションモデル部１１０がシミュレーションする製造プロセスは、精密部品の切削加工工程に限定されない。例えば、精密部品の表面形成工程であってもよいし、精密部品以外の他の製造物の製造プロセスであってもよい。また、精密部品に関連しないプロセスであってもよい。
【００１２】
評価部１２０は取得部及び出力部として機能する。評価部１２０は、評価用データ格納部１３０に格納された評価用データを用いて、シミュレーションモデル部１１０にシミュレーションを実行させ、出力結果（シミュレーション結果）を取得する。
【００１３】
また、評価部１２０は、取得したシミュレーション結果に基づき、評価用データに含まれる各種パラメータを評価し、評価値を出力する。なお、評価用データには、シミュレーションモデル部１１０に入力される各種パラメータ（具体的には、切削加工工程用の各種加工条件）に加えて、各種パターンのノイズが含まれている。そして、評価部１２０では、各種パターンのノイズを入力してシミュレーションを行い、例えば、各出力結果の分散値を算出することで、入力された各種加工条件を評価する。
【００１４】
つまり、評価部１２０では、実際の切削加工装置が必ずしもシミュレーションどおりに動作しないことを考慮して、各種パターンのノイズを入力し、各出力結果の分散値を算出することで、各種加工条件について安定した出力結果が得られるか否かを評価する。
【００１５】
入力された各種加工条件のうち、各種パターンのノイズに対してロバスト性が高い加工条件は、実際の切削加工装置に適用しても、シミュレーション時の出力結果から大きく外れる可能性が低い（安定した出力結果が得られる）といえる。
【００１６】
一方で、入力された各種加工条件のうち、各種パターンのノイズに対してロバスト性が低い加工条件は、実際の切削加工装置に適用した場合に、シミュレーション時の出力結果から大きく外れる可能性が高い（安定した出力結果が得られない）といえる。
【００１７】
＜評価装置のハードウェア構成＞
図２は、評価装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、評価装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２を有する。また、評価装置１００は、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）２０４を有する。なお、ＣＰＵ２０１、ＧＰＵ２０４などのプロセッサ（処理回路、Processing Circuit、Processing Circuitry）、及び、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３などのメモリは、いわゆるコンピュータを形成する。
【００１８】
更に、評価装置１００は、補助記憶装置２０５、操作装置２０６、表示装置２０７、ドライブ装置２０８を有する。なお、評価装置１００の各ハードウェアは、バス２１０を介して相互に接続される。
【００１９】
ＣＰＵ２０１は、補助記憶装置２０５にインストールされた各種プログラム（例えば、シミュレーションプログラム、評価プログラム等）を実行する演算デバイスである。
【００２０】
ＲＯＭ２０２は、不揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。ＲＯＭ２０２は、補助記憶装置２０５にインストールされた各種プログラムをＣＰＵ２０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。具体的には、ＲＯＭ２０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。
【００２１】
ＲＡＭ２０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。ＲＡＭ２０３は、補助記憶装置２０５にインストールされた各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に展開される、作業領域を提供する。
【００２２】
ＧＰＵ２０４は、画像処理用の演算デバイスであり、ＣＰＵ２０１により各種プログラムが実行される際に、各種画像データについて、並列処理による高速演算を実行する。
【００２３】
補助記憶装置２０５は、各種プログラムや、各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に用いられる評価用データ等を記憶する記憶部である。例えば、評価用データ格納部１３０は、補助記憶装置２０５において実現される。
【００２４】
操作装置２０６は、評価装置１００のユーザが評価装置１００に対して各種指示を入力する際に用いる入力デバイスである。表示装置２０７は、例えば、シミュレーションモデル部１１０がシミュレーションを実行した際の出力結果を表示する表示デバイスである。
【００２５】
ドライブ装置２０８は記録媒体２２０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体２２０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体２２０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
【００２６】
なお、補助記憶装置２０５にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体２２０がドライブ装置２０８にセットされ、該記録媒体２２０に記録された各種プログラムがドライブ装置２０８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置２０５にインストールされる各種プログラムは、不図示のネットワークを介してダウンロードされることで、インストールされてもよい。
【００２７】
＜評価用データの具体例＞
次に、評価用データ格納部１３０に格納される評価用データについて説明する。図３は、評価用データの一例を示す第１の図である。図３に示すように、評価用データ３００は、情報の項目として、"初期状態"、"評価対象加工条件"、"ノイズパターン"を有する。
【００２８】
"初期状態"には、切削加工工程において処理される精密部品の処理前の画像データが格納される。図３の例は、１種類の画像データが格納された様子を示しているが、"初期状態"には複数種類の画像データが格納されてもよい。"初期状態"に格納される処理前の画像データは、シミュレーションモデル部１１０に入力される。
【００２９】
"評価対象加工条件"には、シミュレーションモデル部１１０に入力される各種加工条件が格納される。図３の例は、１種類の加工条件が格納された様子を示しているが、複数種類の加工条件が格納されてもよい。なお、切削加工工程の場合、複数のステップが実行されるため、"評価対象加工条件"には、それぞれのステップで用いられるパラメータ（パラメータ１、パラメータ２、パラメータ３、・・・）が格納される。
【００３０】
また、切削加工工程の場合、それぞれのステップで用いられるパラメータ（パラメータ１、パラメータ２、パラメータ３、・・・）には、更に、
・素材ごとのけずれ率、
・横方向のけずれ率、
・全体のけずれ深さ、
等の項目ごとの値が含まれるものとする。
【００３１】
"ノイズパターン"には、"パターン１"〜"パターンｎ"が含まれ、各種パターンには、それぞれのステップで用いられるノイズが格納される。例えば、"パターン１"の場合、それぞれのステップで用いられるノイズとして、ノイズ１＿１、ノイズ１＿２、ノイズ１＿３、・・・等が格納される。
【００３２】
また、それぞれのステップで用いられるノイズ（ノイズ１＿１、ノイズ１＿２、ノイズ１＿３、・・・）には、更に、
・素材ごとのけずれ率に対するノイズ、
・横方向のけずれ率に対するノイズ、
・全体のけずれ深さに対するノイズ、
等の項目ごとのノイズが含まれるものとする。
【００３３】
なお、ノイズの決定方法は任意であり、例えば、実際に発生するノイズの量が既知の場合には、当該ノイズの量と同程度の値に決定する。また、実際に発生するノイズの量が未知の場合には、例えば、各項目が取り得る値の範囲の０．１％〜１％程度の値に決定する。
【００３４】
＜シミュレーションの実行例＞
次に、評価部１２０が、評価用データ３００を用いてシミュレーションモデル部１１０にシミュレーションを実行させた場合の実行例について説明する。図４は、評価用データを用いてシミュレーションを実行させた場合の実行例を示す図である。
【００３５】
このうち、符号４ａは、"パターン１"に格納されたノイズを用いてシミュレーションを実行させた場合の実行例を示している。符号４ａに示すように、ステップ１として、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に、"初期状態"に格納された処理前の画像データ４００＿０、パラメータ４１１（"パラメータ１"）、ノイズ４２０＿１＿１（"ノイズ１＿１"）を入力する。また、ステップ２として、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に、ステップ１でのシミュレーションの出力結果、パラメータ４１２（"パラメータ２"）、ノイズ４２０＿１＿２（"ノイズ１＿２"）を入力する。
【００３６】
以降、同様に、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に対して、処理対象のステップの前のステップでのシミュレーションの出力結果、処理対象のステップのパラメータ及び処理対象のステップの"パターン１"のノイズを入力する。これにより、最終のステップ（ステップｍ）において、シミュレーションモデル部１１０からは、出力結果４００＿１が出力される。
【００３７】
符号４ｂは、"パターン２"に格納されたノイズを用いてシミュレーションを実行させた場合の実行例を示している。符号４ｂに示すように、ステップ１として、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に、"初期状態"に格納された処理前の画像データ４００＿０、パラメータ４１１（"パラメータ１"）、ノイズ４２０＿２＿１（"ノイズ２＿１"）を入力する。また、ステップ２として、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に、ステップ１でのシミュレーションの出力結果、パラメータ４１２（"パラメータ２"）、ノイズ４２０＿２＿２（"ノイズ２＿２"）を入力する。
【００３８】
以降、同様に、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に対して、処理対象のステップの前のステップでのシミュレーションの出力結果、処理対象のステップのパラメータ及び処理対象のステップの"パターン２"のノイズを入力する。これにより、最終のステップ（ステップｍ）において、シミュレーションモデル部１１０からは、出力結果４００＿２が出力される。
【００３９】
符号４ｃは、"パターンｎ"に格納されたノイズを用いてシミュレーションを実行させた場合の実行例を示している。符号４ｃに示すように、ステップ１として、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に、"初期状態"に格納された処理前の画像データ４００＿０、パラメータ４１１（"パラメータ１"）、ノイズ４２０＿ｎ＿１（"ノイズｎ＿１"）を入力する。また、ステップ２として、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に、ステップ１でのシミュレーションの出力結果、パラメータ４１２（"パラメータ２"）、ノイズ４２０＿ｎ＿２（"ノイズｎ＿２"）を入力する。
【００４０】
以降、同様に、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に対して、処理対象のステップの前のステップでのシミュレーションの出力結果、処理対象のステップのパラメータ及び処理対象のステップの"パターンｎ"のノイズを入力する。これにより、最終のステップ（ステップｍ）において、シミュレーションモデル部１１０からは、出力結果４００＿ｎが出力される。
【００４１】
このように、評価部１２０では、"評価対象加工条件"に格納された１種類の加工条件に対して、"ノイズパターン"に格納されたｎ種類のパターンのノイズを入力したシミュレーションをそれぞれ実行し、それぞれの出力結果４００＿１〜４００＿ｎを得る。これにより、評価部１２０では、出力結果４００＿１〜４００＿ｎの分散値を算出することで、当該１種類の加工条件のロバスト性を評価することができる。
【００４２】
＜評価処理の流れ＞
次に、評価部１２０による評価処理の流れについて図５及び図６を用いて説明する。図５及び図６は、評価部による評価処理の流れを示す第１及び第２のフローチャートである。
【００４３】
ステップＳ５０１において、評価部１２０は、ノイズパターンのパターン数をカウントするカウンタｊに"１"を入力する。
【００４４】
ステップＳ５０２において、評価部１２０は、評価用データ３００より"初期画像"に格納された処理前の画像データ４００＿０を読み出す。また、評価部１２０は、ステップ数をカウントするカウンタｉに"０"を入力し、処理前の画像データ４００＿０を、ｉ番目の出力結果として保持する。
【００４５】
ステップＳ５０３において、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に、ｉ番目の出力結果（ここでは、処理前の画像データ４００＿０）を入力する。
【００４６】
ステップＳ５０４において、評価部１２０は、カウンタｉに"１"を入力する。
【００４７】
ステップＳ５０５において、評価部１２０は、評価用データ３００より"評価対象加工条件"のｉステップに対応するパラメータｉを読み出し、シミュレーションモデル部１１０に入力する。
【００４８】
ステップＳ５０６において、評価部１２０は、評価用データ３００より"ノイズパターン"の"パターンｊ"のｉステップに対応するノイズｊ＿ｉを読み出し、シミュレーションモデル部１１０に入力する。
【００４９】
ステップＳ５０７において、評価部１２０は、ステップＳ５０２で入力したｉ番目の出力結果、ステップＳ５０５で入力したパラメータｉ、ステップＳ５０６で入力したノイズｊ＿ｉを用いて、シミュレーションモデル部１１０にシミュレーションを実行させる。これにより、評価部１２０は、ｉ番目の出力結果を取得し、保持する。
【００５０】
ステップＳ５０８において、評価部１２０は、評価用データ３００の"評価対象加工条件"に格納された全てのパラメータを用いてシミュレーションを実行したか否かを判定する。
【００５１】
ステップＳ５０８において、シミュレーションを実行していないパラメータがあると判定した場合には（ステップＳ５０８においてＮＯの場合には）、ステップＳ５０９に進む。
【００５２】
ステップＳ５０９において、評価部１２０は、シミュレーションモデル部１１０に、ｉ番目の出力結果を入力し、ステップＳ５１０に進む。ステップＳ５１０において、評価部１２０は、カウンタｉをインクリメントし、ステップＳ５０５に戻る。
【００５３】
一方、ステップＳ５０８において、全てのパラメータを用いてシミュレーションを実行したと判定した場合には、図６のステップＳ６０１に進む。
【００５４】
図６のステップＳ６０１において、評価部１２０は、パターンｊの場合の出力結果を定量化する。なお、出力結果を定量化することには、例えば、出力結果４００＿１の全体形状（または全体サイズ）を表す特徴量を算出することや、素材ごとの形状（またはサイズ）を表す特徴量を算出することが含まれる。
【００５５】
ステップＳ６０２において、評価部１２０は、評価用データ３００の"ノイズパターン"に含まれる全てのパターンについて、シミュレーションを実行したか否かを判定する。ステップＳ６０２において、シミュレーションを実行していないパターンがあると判定した場合には（ステップＳ６０２においてＮＯの場合には）、ステップＳ６０３に進む。
【００５６】
ステップＳ６０３において、評価部１２０は、カウンタｊをインクリメントし、ステップＳ５０２に戻る。
【００５７】
一方、ステップＳ６０２において、全てのパターンについて、シミュレーションを実行したと判定した場合には（ステップＳ６０２においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ６０４に進む。
【００５８】
ステップＳ６０４において、評価部１２０は、ステップＳ６０１においてそれぞれのパターンについて定量化された出力結果４００＿１〜４００＿ｎを取得し、ロバスト性の評価値を算出する。具体的には、評価部１２０は、ロバスト性を評価する評価値として、定量化された出力結果の分散値を算出する。
【００５９】
＜評価値の具体例＞
次に、評価値の具体例について説明する。図７は、評価値の一例を示す第１の図である。図７に示すように、評価部１２０では、評価用データ３００の"ノイズパターン"に含まれるそれぞれのパターンについて、定量化された出力結果を取得する。テーブル７００の例は、評価部１２０が、"パターン１"について、定量化された出力結果"出力結果１"を取得したことを示している。同様に、テーブル７００の例は、評価部１２０が"パターン２"について、定量化された出力結果"出力結果２"を取得し、評価部１２０が、"パターンｎ"について、定量化された出力結果"出力結果ｎ"を取得したことを示している。
【００６０】
評価部１２０では、定量化されたそれぞれの出力結果（"出力結果１"〜"出力結果ｎ"）に基づいて、分散値σを算出し、算出した分散値σを、"評価対象加工条件"に格納された加工条件の評価値として出力する。
【００６１】
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係る評価装置１００は、
・入力されたパラメータに基づいてシミュレーションを実行し、出力結果を出力するシミュレーションモデル部に対して、評価部が、評価対象の加工条件とともに、複数パターンのノイズを入力してシミュレーションを実行させ、各出力結果を取得する。
・評価部が、取得した各出力結果の分散値を算出することで、評価対象の加工条件のロバスト性を評価する評価値を出力する。
【００６２】
これにより、第１の実施形態に係る評価装置１００によれば、評価対象の加工条件を、実際の切削加工装置に適用した場合に、安定した出力結果が得られるか否かを示す評価値を出力することが可能になる。
【００６３】
つまり、第１の実施形態によれば、シミュレーションモデル部に入力する加工条件を評価する評価方法、評価装置及び評価プログラムを提供することができる。
【００６４】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、加工条件を評価するために、実際の切削加工装置に適用した場合に、安定した出力結果が得られるか否かを示す評価値を出力するものとして説明した。しかしながら、加工条件を評価する評価値は、実際の切削加工装置に適用した場合に、安定した出力結果が得られるか否かを示す評価値に限定されない。例えば、出力結果と目標状態（目標値）との差分（誤差）が小さいか否かを示す評価値が含まれていてもよい。以下、第２の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【００６５】
＜評価用データの具体例＞
はじめに、評価用データ格納部１３０に格納される評価用データについて説明する。図８は、評価用データの一例を示す第２の図である。図８に示すように、評価用データ８００は、情報の項目として、"初期状態"、"評価対象加工条件"、"ノイズパターン"に加えて、"目標状態"を有する。
【００６６】
"目標状態"には、"初期状態"に処理前の画像データが格納された精密部品を、切削加工工程において処理することで得られる、処理後の精密部品の画像データであって、目標となる画像データが格納される。
【００６７】
＜評価処理の流れ＞
次に、評価部１２０による評価処理の流れについて図９を用いて説明する。図９は、評価部による評価処理の流れを示す第３のフローチャートであり、上記第１の実施形態において図６を用いて説明した第２のフローチャートに対応する。なお、上記第１の実施形態において図５を用いて説明した第１のフローチャートの各工程は、第２の実施形態においても同様であるため、ここでは説明を省略し、図９の第３のフローチャートについてのみ説明する。
【００６８】
図９に示す第３のフローチャートにおいて、図６との相違点は、ステップＳ９０１及びステップＳ９０２である。
【００６９】
ステップＳ９０１において、評価部１２０は、ステップＳ６０１において定量化されたパターンｊの出力結果と、評価用データ８００の"目標状態"に格納された処理後の精密部品の画像データ（定量化した画像データ）との差分値を算出する。なお、差分値は、例えば、全体形状（または全体サイズ）の差異を示す値であっても、素材ごとの形状（またはサイズ）の差異を示す値であってもよい。
【００７０】
ステップＳ９０２において、評価部１２０は、ステップＳ６０１においてそれぞれのパターン（パターン１〜ｎ）について定量化された出力結果と、ステップＳ９０１においてそれぞれのパターン（パターン１〜ｎ）について算出された差分値とを取得する。また、評価部１２０は、取得した出力結果と差分値とを用いて、ロバスト性と目標に対する差分とを加味した評価値を算出する。具体的には、評価部１２０は、定量化された出力結果の分散値と、差分値の平均値と、を重み付け加算した加算値を評価値として算出する。
【００７１】
＜評価値の具体例＞
次に、評価値の具体例について説明する。図１０は、評価値の一例を示す第２の図である。図１０に示すように、評価部１２０では、評価用データ８００の"ノイズパターン"に含まれるそれぞれのパターンについて、定量化された出力結果を取得する。テーブル７００の例は、評価部１２０が"パターン１"について、定量化された出力結果"出力結果１"を取得したことを示している。同様に、テーブル７００の例は、評価部１２０が"パターン２"について、定量化された出力結果"出力結果２"を取得し、評価部１２０が"パターンｎ"について、定量化された出力結果"出力結果ｎ"を取得したことを示している。
【００７２】
また、図１０に示すように、評価部１２０では、評価用データ８００の"ノイズパターン"に含まれるそれぞれのパターンについて、定量化された出力結果と目標状態との差分値を取得する。テーブル１０００の例は、評価部１２０が"パターン１"について、定量化された出力結果"出力結果１"と目標状態との差分値"差分値１"を取得したことを示している。同様に、テーブル１０００の例は、評価部１２０が"パターン２"について、定量化された出力結果"出力結果２"と目標状態との差分値"差分値２"を取得したことを示している。また、テーブル１０００の例は、評価部１２０が、"パターンｎ"について、定量化された出力結果"出力結果ｎ"と目標状態との差分値"差分値ｎ"を取得したことを示している。
【００７３】
また、図１０に示すように、評価部１２０では、ロバスト性と目標状態に対する差分とを加味した評価値として、定量化されたそれぞれの出力結果について分散値σを算出するとともに、取得したそれぞれの差分値について差分平均値Ａｖｇ＿Ｅを算出する。なお、評価部１２０は、評価値として、差分平均値以外の選択肢が選択できるように構成されていてもよい。具体的には、評価部１２０は、取得した差分値の中の最大値Ｍａｘ＿Ｅを評価値として選択できるように構成されていてもよい。これにより、最悪のケースに対するロバスト性を重視した評価を行うことが可能となる。
【００７４】
更に、評価部１２０では、算出した分散値σと重み係数αとの積算値と、算出した差分平均値Ａｖｇ＿Ｅと重み係数βとの積算値とを和算することで、分散値と差分値とを重み付け加算した加算値を算出する。評価部１２０では、算出した加算値を"評価対象加工条件"に格納された加工条件の評価値として出力する。
【００７５】
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第２の実施形態に係る評価装置１００は、
・入力されたパラメータに基づいてシミュレーションを実行し、出力結果を出力するシミュレーションモデル部に対して、評価部が、評価対象の加工条件ととともに、複数パターンのノイズを入力してシミュレーションを実行させ、各出力結果を取得する。
・評価部が、取得した各出力結果の分散値を算出するとともに、取得した各出力結果と目標状態との差分値の平均値（差分平均値）を算出する。また、評価部が、算出した分散値と、算出した差分平均値とを重み付け加算することで、評価対象の加工条件のロバスト性と、目標状態に対する差分とを加味した評価値を出力する。
【００７６】
これにより、第２の実施形態に係る評価装置１００によれば、評価対象の加工条件を、実際の切削加工装置に適用した場合に、安定した出力結果が得られるか否か及び目標状態に対して差分が小さいか否かを示す評価値を出力することが可能になる。
【００７７】
つまり、第２の実施形態によれば、シミュレーションモデル部に入力する加工条件を評価する評価方法、評価装置及び評価プログラムを提供することができる。
【００７８】
［その他の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、評価値を算出するにあたり、各シミュレーション結果の分散値を用いたが、各シミュレーション結果のばらつき度合いを示す指標であれば、他の指標を用いて評価値を算出してもよい。
【００７９】
また、上記第２の実施形態では、評価値を算出するにあたり、各シミュレーション結果と目標値との差分値を用いたが、各シミュレーション結果の目標値からのずれ度合いを示す指標であれば、他の指標を用いて評価値を算出してもよい。
【００８０】
また、上記第２の実施形態では、ロバスト性と目標状態に対する差分とを加味した評価値として、分散値と差分平均値とを重み付け加算した加算値を出力する場合について説明した。しかしながら、ロバスト性と目標状態に対する差分とを加味した評価値の算出方法はこれに限定されない。例えば、差分平均値に代えて、差分値の２乗和や差分値の絶対値の総和を用いてもよい。つまり、各シミュレーション結果の目標値からのずれ度合いには、各シミュレーション結果の目標値からのずれ量を、統計処理することで得られる任意の値が含まれるものとする。
【００８１】
また、上記第１及び第２の実施形態における評価部は、評価値を算出することで評価処理を終了した。しかしながら、評価部は、評価値を算出した後に、更に、算出した評価値に基づいて、パラメータを選択する処理を実行してもよい。
【００８２】
また、上記第１及び第２の実施形態では、シミュレーションモデル部１１０が、任意の製造プロセスをシミュレーションするモデルであるとして説明した。しかしながら、シミュレーションモデル部は、例えば、ＰＩＤ制御を行う制御プロセスをシミュレーションするモデルであってもよい。
【００８３】
また、上記第１及び第２の実施形態において、評価装置１００は、１台のコンピュータで実現されるものとして説明したが、評価装置１００は、１または複数台のコンピュータで実現されてもよい。また、複数台のコンピュータで実現される場合にあっては、当該複数台のコンピュータは、複数箇所に離れて設置されていてもよい。
【００８４】
また、上記第１及び第２の実施形態において、評価装置１００は、汎用のコンピュータに各種プログラムを実行させることで実現したが、評価装置１００の実現方法はこれに限定されない。
【００８５】
例えば、１または複数のプロセッサ、１または複数のメモリなどを実装しているＩＣ（Integrated Circuit）などの専用の電子回路（すなわちハードウェア）により実現されてもよい。このとき、複数の構成要素が一つの電子回路で実現されてもよいし、一つの構成要素が複数の電子回路で実現されてもよいし、構成要素と電子回路が一対一で実現されてもよい。
【００８６】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【００８７】
１００              ：評価装置
１１０              ：シミュレーションモデル部
１２０              ：評価部
３００              ：評価用データ
７００              ：テーブル
８００              ：評価用データ
１０００            ：テーブル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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