(57)【要約】【課題】設計時間を短縮する。【解決手段】形状生成装置は、学習用形状データと、学習用形状データに対応する学習用性能値とを入力して複数回の機械学習を行った生成モデルの一部に目標性能値を入力して目標形状データを生成する形状生成部１２０を備える。【選択図】図４
2020173701.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用形状データと、前記学習用形状データに対応する学習用性能値とを入力して複数回の機械学習を行った生成モデルの一部に目標性能値を入力して目標形状データを生成する形状生成部を備える形状生成装置。
【請求項２】
前記生成モデルは、前記学習用形状データと前記学習用性能値とを符号化して特徴量を生成する符号化モジュール、および、前記特徴量と前記学習用性能値とを復号して学習用形状データに対応する形状データを生成する復号モジュールを含み、
前記形状生成部は、前記復号モジュールに目標性能値と任意の特徴量とを入力して目標形状データを生成する請求項１に記載の形状生成装置。
【請求項３】
前記学習用形状データは、前記学習用形状データに基づく学習用形状の外形に対応する点列データを含み、
前記点列データは、前記学習用形状の曲率が高い領域で比較的密度が高く、前記学習用形状の曲率が低い領域で比較的密度が低い請求項１または２に記載の形状生成装置。
【請求項４】
前記形状生成部は、生成された前記目標形状データに基づく目標形状を平滑化する平滑化処理部を含む請求項１から３のいずれか１項に記載の形状生成装置。
【請求項５】
平滑化された前記目標形状データは、前記目標形状の外形に対応する点列データを含み、
前記点列データは、前記目標形状の曲率が高い領域で比較的密度が高く、前記目標形状の曲率が低い領域で比較的密度が低い請求項４に記載の形状生成装置。
【請求項６】
学習用形状データと、前記学習用形状データに対応する学習用性能値とを入力して複数回の機械学習を行った生成モデルの一部に目標性能値を入力して目標形状データを生成する形状生成フェーズを含む形状生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、形状生成装置および形状生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
航空機の翼やタービンブレードといった対象物の機械設計では、対象物に対する要求仕様を満たした上で、性能が高い形状を追求する必要がある。例えば、先行文献１では、対象物の形状のうち、予め設定された目標性能値以上の性能を有する形状を含む複数の形状を主成分分析することによって主成分を抽出し、主成分に基づいて対象物の新規の形状を生成して、その性能を評価することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−００３９７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１の技術では、新規の形状に性能値が対応付けられていない。このような新規形状の性能値を把握するには、新規形状からＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）計算等により、改めて性能値を導出する必要があった。そうすると、性能値を満たすことを目標としたとしても、新規形状を生成した結果からしか性能値を把握できないため、複数の形状を手探りで生成し、その都度、性能値を確認して目標に近づける必要があった。したがって、特許文献１の技術を適用したとしても、適用しない場合に比べ、計算回数は削減されるものの、設計時間の短縮化としては十分ではなかった。
【０００５】
そこで本開示は、設計時間を短縮することが可能な形状生成装置および形状生成方法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】
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る形状生成装置は、学習用形状データと、学習用形状データに対応する学習用性能値とを入力して複数回の機械学習を行った生成モデルの一部に目標性能値を入力して目標形状データを生成する形状生成部を備える。
【０００７】
生成モデルは、学習用形状データと学習用性能値とを符号化して特徴量を生成する符号化モジュール、および、特徴量と学習用性能値とを復号して学習用形状データに対応する形状データを生成する復号モジュールを含み、形状生成部は、復号モジュールに目標性能値と任意の特徴量とを入力して目標形状データを生成してもよい。
【０００８】
学習用形状データは、学習用形状データに基づく学習用形状の外形に対応する点列データを含み、点列データは、学習用形状の曲率が高い領域で比較的密度が高く、学習用形状の曲率が低い領域で比較的密度が低いとしてもよい。
【０００９】
形状生成部は、生成された目標形状データに基づく目標形状を平滑化する平滑化処理部を含むとしてもよい。
【００１０】
平滑化された目標形状データは、目標形状の外形に対応する点列データを含み、点列データは、目標形状の曲率が高い領域で比較的密度が高く、目標形状の曲率が低い領域で比較的密度が低いとしてもよい。
【００１１】
上記課題を解決するために、本開示の他の態様に係る形状生成方法は、学習用形状データと、学習用形状データに対応する学習用性能値とを入力して複数回の機械学習を行った生成モデルの一部に目標性能値を入力して目標形状データを生成する形状生成フェーズを含む。
【発明の効果】
【００１２】
本開示によれば、設計時間を短縮することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、形状生成装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図２】図２は、形状生成装置による形状生成方法の概略的な流れを示したフローチャートである。
【図３】図３は、機械学習部の概略的な構成を説明するための説明図である。
【図４】図４は、形状生成部の概略的な構成を説明するための説明図である。
【図５】図５は、第１手法を説明するための説明図である。
【図６】図６は、第１手法による機械学習を検証したものである。
【図７】図７は、第２手法を説明するための説明図である。
【図８】図８は、自己交差を説明するための説明図である。
【図９】図９は、第２手法による機械学習を検証したものである。
【図１０】図１０は、第２手法による機械学習を検証したものである。
【図１１】図１１は、機械学習部の概略的な構成を説明するための説明図である。
【図１２】図１２は、形状生成部の概略的な構成を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の一実施形態について説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、本開示の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、限定されるものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本開示に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００１５】
本開示では、所定の性能値を満たすことを目標として新規の形状を生成するため、形状を示す形状データ（学習用形状データ）および性能値（学習用性能値）を入力ノードとした機械学習を用いる。機械学習としては、生成モデル（Generative Model）と呼ばれる学習モデルが検討されている。かかる生成モデルは、例えば、複数の画像データからその特徴量を学習し、ラベルと呼ばれる数値を指定することで、現実には存在しない画像を生成する手法である。本開示では、ＶＡＥ（Variational Auto-Encoder）、ＣＶＡＥ（Conditional Variational Auto-Encoder）、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）、Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ＧＡＮといった生成モデルのうち、例えば、ＣＶＡＥを用い、生成モデルの「画像」および「ラベル」の代わりに、「形状」および「性能値」を採用する。
【００１６】
ＶＡＥ（Variational Auto-Encoder）は、ＣＶＡＥの基本構成に相当する。ＶＡＥは、既存の技術であり、様々な技術資料を参照できるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。単純なＶＡＥでは、ランダムな変数に基づいてデータを生成するが、本開示のＣＶＡＥでは、これに性能値（ラベル）を付して、所望の種類のデータを生成する。したがって、ＣＶＡＥは、単純なＶＡＥに対し、入力ノードと特徴量とのいずれにも、性能値のノードを加えている点が異なる。ＣＶＡＥでは、後述するように、期待値μに加え、分散σ、スケールファクタεを取り入れることで、多様な形状を再現することができる。
【００１７】
図１は、形状生成装置１００の概略的な構成を示したブロック図であり、図２は、形状生成装置１００による形状生成方法の概略的な流れを示したフローチャートである。形状生成装置１００は、中央処理装置（ＣＰＵ）、プログラム等が格納されたＲＯＭ、ワークエリアとしてのＲＡＭ等を含むコンピュータにより、機械学習部１１０と、形状生成部１２０として機能する。図２に示すように、機械学習部１１０は、学習用の形状である学習用形状を示す学習用形状データと、学習用の性能値である学習用性能値とに基づいて生成モデル（例えば、後述する符号化モジュール、復号モジュール）を機械学習する（機械学習フェーズＳ１）。形状生成部１２０は、そのように学習された生成モデルの一部（例えば、復号モジュール）を用い、目標となる性能値である目標性能値に基づいて、目標性能値を満たす新規の形状（目標形状）を示す目標形状データを生成（設計）する（形状生成フェーズＳ２）。
【００１８】
図３は、機械学習部１１０の概略的な構成を説明するための説明図である。機械学習部１１０は、性能値導出部１１２と、符号化モジュール学習部１１４と、復号モジュール学習部１１６とを含む。ここで、実線の矢印は数値の流れを示し、破線の矢印は制御の方向を示す。
【００１９】
性能値導出部１１２は、サンプルとして準備された、対象物を表す複数種類の学習用形状１０から、繰り返し１の学習用形状データ（学習用形状を特定可能な複数のパラメータ）を抽出し、ＣＦＤ計算等により、その学習用形状１０の性能値（学習用性能値）を導出する。性能値は、１または複数の数値で表され、単位の有無は問わない。なお、ここでは、説明の便宜上、性能値として１の数値を用いる。性能値導出部１１２は、導出した学習用性能値を学習用形状データに対応付けて保持する。こうして、複数種類ある学習用形状全てに対して学習用性能値が対応付けられる。なお、学習用形状１０の性能値が予め把握されている場合、性能値導出部１１２は、学習用性能値を導出することなく、把握されている性能値を学習用性能値として学習用形状データに対応付けて保持する。
【００２０】
符号化モジュール学習部１１４は、入力ノードである、学習用形状データ、および、学習用形状データに対応付けられた学習用性能値を符号化して特徴量を生成する符号化モジュール１１４ａを機械学習する。符号化モジュール１１４ａにおいて、特徴量は、期待値μと、分散σ、スケールファクタεの正規分布に従って確率的に求められる変数列である。かかる特徴量の変数は、それぞれ０〜１の範囲で示される。ここで、符号化モジュール学習部１１４は、ＣＶＡＥに基づき、ニューラルネットワークを用いて、例えば、各入力ノード同士を乗じたり、それに重み係数を乗じて符号化モジュール１１４ａを生成しているため、符号化モジュール１１４ａを、複雑な非線形関数で表すことができる。
【００２１】
復号モジュール学習部１１６は、符号化モジュール１１４ａにより得られた特徴量と、学習用形状データに対応付けられた学習用性能値とを復号して新規の形状２０を示す形状データを生成する復号モジュール１１６ａを機械学習する。ここで、復号モジュール学習部１１６は、ＣＶＡＥに基づき、ニューラルネットワークを用いて、例えば、性能値同士、特徴量同士、または、性能値と特徴量とを乗じたり、それに重み係数を乗じて復号モジュール１１６ａを生成しているため、復号モジュール１１６ａを複雑な非線形関数で表すことができる。
【００２２】
かかる復号モジュール学習部１１６による復号は、符号化モジュール学習部１１４による符号化の逆算に相当する。したがって、符号化モジュール１１４ａおよび復号モジュール１１６ａを正しく推定できた場合、同一の性能値を入力しさえすれば、符号化モジュール１１４ａに入力された学習用形状１０を示す学習用形状データが、復号モジュール１１６ａによって復元され、学習用形状データに対応（相似）する形状データが形成されることになる。換言すれば、符号化モジュール学習部１１４および復号モジュール学習部１１６は、生成された新規の形状２０が、入力された学習用形状１０と同一になるように、符号化モジュール１１４ａおよび復号モジュール１１６ａを機械学習する。
【００２３】
図４は、形状生成部１２０の概略的な構成を説明するための説明図である。形状生成部１２０は、復号モジュール処理部１２２と、平滑化処理部１２４とを含む。なお、平滑化処理部１２４については後程詳述する。ここで、実線の矢印は数値の流れを示し、破線の矢印は制御の方向を示す。
【００２４】
復号モジュール処理部１２２は、学習された復号モジュール１１６ａを参照し、目標性能値と特徴量とから新規の形状２０を示す目標形状データを復号する。平滑化処理部１２４は、生成された形状データに基づく目標形状を平滑化する。かかる平滑化処理部１２４は後程詳述する。ここで、性能値は、設計の目標とする（設計で要求される）目標性能値であり、形状データは、目標性能値を満たす新規の形状（目標形状）を示す目標形状データである。
【００２５】
また、特徴量は、符号化モジュール１１４ａの結果である特徴量とフォーマットが等しく、設計者に任意に決定された数値列で表される。かかる任意の数値列の各数値は０〜１の範囲であれば、どのような数値（ランダムな数値）でもよい。ここでは、特徴量としてどのような数値を入力したとしても、理論的には、目標性能値を満たす目標形状データが導出されるはずである。したがって、設計者は、かかる特徴量を変化させることで、新規の形状２０を調整することができる。かかる形状の調整においては、例えば、デザイン性、加工性、制作コスト、重量等が考慮される。
【００２６】
以下、機械学習部１１０および形状生成部１２０の具体的な設計例を説明する。ここでは、設計の対象物である形状として翼の断面形状を挙げる。なお、上述したＣＶＡＥでは、入力ノードとしての学習用形状データを様々な形式で表すことが可能である。例えば、翼の断面形状を画像として表すことができる。
【００２７】
しかし、翼の断面形状を画像で表すとなると、入力ノードである学習用形状データは、画像におけるピクセル毎の輝度となり、生成される新規の形状データも輝度で表され、その形状の境界線が曖昧となる。そうすると、機械設計で必要な明瞭な外形線が得られ難い。また、形状の微妙な違いを捉えるためには解像度を高める必要が生じ、入力ノードの次元が徒に高くなるおそれがある。そこで、本開示では、翼の断面形状を外形線で示すこととし、具体的には、外形線を折れ線で近似して点列データ（複数の点が列で表されたもの）で表す。
【００２８】
このように翼の断面形状の外形を点列データで表す場合に、その点列データの軸の制限に応じて、Ｘ軸およびＹ軸の一方を制限した第１手法と、いずれの軸も制限されない第２手法とを挙げることができる。以下、両手法を検討する。
【００２９】
図５は、第１手法を説明するための説明図である。第１手法では、点列データのＸ軸およびＹ軸の一方（ここではＸ軸）を制限する。すなわち、第１手法では、図５においてｘ０、ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、ｘ５、…で示すように、点列データのＸ軸座標に関しては所定の間隔を開けて固定的に設定し、Ｙ軸座標に関しては自由な変数としている。また、学習用性能値として揚力係数（Lift Coefficient）を挙げる。ここで、揚力係数は、物体が空気中を移動、または、空気の流れの中に置かれた場合における、その物体の形や角度によって生じる揚力の違いを表す無次元の数値である。
【００３０】
したがって、符号化モジュール１１４ａの入力ノードのうち、翼の断面形状（形状）に関する入力ノード（学習用形状データ）は、図５のように、（ｘ０，ｙ０）、（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）、（ｘ４，ｙ４）、（ｘ５，ｙ５）、（ｘ１，ｙ６）、（ｘ２，ｙ７）、（ｘ３，ｙ８）、（ｘ４，ｙ９）、（ｘ５，ｙ１０）、…となる。ここでは、同一のＸ軸座標について２つのＹ軸座標が割り当てられる。
【００３１】
また、性能値導出部１１２は、かかる点列データから揚力係数を導出する。そして、導出された揚力係数も入力ノードに加える。符号化モジュール学習部１１４は、このような翼の断面形状を示す学習用形状データおよび揚力係数の複数の組合せ（例えば１８９サンプル）を全て符号化して特徴量を生成する符号化モジュール１１４ａを機械学習する。また、復号モジュール学習部１１６は、符号化モジュール１１４ａにより得られた特徴量と揚力係数の組合せを全て復号して翼の断面形状を示す形状データを生成する復号モジュール１１６ａを機械学習する。
【００３２】
このとき、符号化モジュール学習部１１４および復号モジュール学習部１１６は、生成された新規の翼の断面形状が、入力された学習用の翼の断面形状と同一になるように、符号化モジュール１１４ａおよび復号モジュール１１６ａを機械学習する。
【００３３】
このように符号化モジュール１１４ａおよび復号モジュール１１６ａの機械学習が進むと、復号モジュール処理部１２２は、学習された復号モジュール１１６ａを参照し、目標性能値としての揚力係数と、任意に定めた特徴量とに基づいて新規に翼の断面形状を示す目標形状データを復号する。こうして、要求される揚力係数を満たす新規の翼の断面形状が得られる。
【００３４】
図６は、第１手法による機械学習を検証したものである。ここでは、目標とする揚力係数として１．０と１．２とを挙げ、設計者が任意に特徴量を調整して、それぞれ１の翼の断面形状を得たとする。例えば、図６における（ａ）では揚力係数１．０で得た翼の断面形状を示し、図６における（ｂ）では揚力係数１．２で得た翼の断面形状を示す。ここでは、揚力係数に応じて翼の断面形状が変化するのが理解できる。
【００３５】
また、ここでは、検証のため、それぞれ新規に得た翼の断面形状を示す目標形状データに対し、さらに、その断面形状の揚力係数を確認的に導出した。なお、ここでは、揚力係数を導出するために、層流翼の計算プログラムであるＸｆｏｉｌ（２次元亜音速粘性流コード）を用いている。
【００３６】
検証において、図６における（ａ）の翼の断面形状では、揚力係数が０．９８６０となった。したがって、新規の翼の断面形状が、目標として入力した揚力係数１．０を満たすように形成されていることが理解できる。なお、図６における（ｂ）の翼の断面形状では、揚力係数が１．２２３７となり、新規の翼の断面形状が、目標として入力した揚力係数１．２を満たすように形成されていることが理解できる。
【００３７】
なお、ここでは、図示していないが、目標とする揚力係数を１．０以下の０．８、１．２以上の１．４とした場合も、新規に生成された翼の断面形状の揚力係数が、それぞれ０．７９００、１．３９２９となり、新規の翼の断面形状が、目標として入力した揚力係数０．８、１．４を満たすように形成されていることが理解できる。こうして、設計時間を短縮することが可能となる。
【００３８】
ただし、Ｘ軸およびＹ軸の一方を制限した第１手法によると、一方の軸の値が固定されるため、翼の断面形状を構成する折れ線の距離が固定的に長くなる。翼の断面形状の外形は直線で近似できる部位もあるが、揚力を得るために、曲率が高い部位もある。このような曲率が高い部位にまで第１手法を用いると、目標とする揚力係数を得ることができなかったり、生成された新規の翼の断面形状が現実的な形状ではない場合が生じ得る。そこで、第２手法を検討する。
【００３９】
図７は、第２手法を説明するための説明図である。第２手法では、点列データが、Ｘ軸およびＹ軸のいずれの軸も制限されない。すなわち、第２手法では、図７に示すように、所定の学習用形状における曲率が高い領域１３０において、点列データの密度を比較的高くとり、曲率が低い領域１３２において点列データの密度を比較的低くとる。
【００４０】
したがって、符号化モジュール１１４ａの入力ノードのうち、翼の断面形状（形状）に関する入力ノード（学習用形状データ）は、図７のように、（ｘ０，ｙ０）、（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）、（ｘ４，ｙ４）、（ｘ５，ｙ５）、（ｘ６，ｙ６）、（ｘ７，ｙ７）、（ｘ８，ｙ８）、（ｘ９，ｙ９）、（ｘ１０，ｙ１０）、（ｘ１１，ｙ１１）、（ｘ１２，ｙ１２）、（ｘ１３，ｙ１３）、（ｘ１４，ｙ１４）、…となる。ここでは、Ｘ軸座標およびＹ軸座標が他と独立して割り当てられる。
【００４１】
また、性能値導出部１１２は、かかる点列データから揚力係数（性能値）を導出する。そして、導出された揚力係数も入力ノードに加える。符号化モジュール学習部１１４は、このような翼の断面形状を示す学習形状データおよび揚力係数の複数の組合せ（例えば４５６０サンプル）を全て符号化して特徴量を生成する符号化モジュール１１４ａを機械学習する。また、復号モジュール学習部１１６は、符号化モジュール１１４ａにより得られた特徴量と揚力係数の組合せを全て復号して翼の断面形状を示す形状データを生成する復号モジュール１１６ａを機械学習する。
【００４２】
このとき、符号化モジュール学習部１１４および復号モジュール学習部１１６は、生成された新規の翼の断面形状が、入力された学習用の翼の断面形状と同一になるように、符号化モジュール１１４ａおよび復号モジュール１１６ａを機械学習する。
【００４３】
このように符号化モジュール１１４ａおよび復号モジュール１１６ａの機械学習が進むと、復号モジュール処理部１２２は、学習された復号モジュール１１６ａを参照し、目標性能値としての揚力係数と、任意に定めた特徴量とに基づいて新規に翼の断面形状を示す目標形状データを復号する。こうして、要求される揚力係数を満たす新規の翼の断面形状が得られる。また、第２手法においては、曲率が高い領域を、曲線に近い、高密度の折れ線で表すことができる。
【００４４】
しかし、第２手法では、上記のように、翼の断面形状の曲率が高い領域を高精度（高分解能）で得られる反面、点列データが複数の軸に自由に離散化することで自己交差が生じ易くなる。ここで、自己交差とは、折れ線が不規則に形成され、ループ状に交差することである。
【００４５】
図８は、自己交差を説明するための説明図である。図８では、第２手法を用いて新規に生成された翼の断面形状の特に後縁部１３４を拡大して示している。第２手法では、点列データがＸ軸およびＹ軸の２軸に関して自由度を有する。したがって、新規に生成される翼の断面形状の点列データも他の点に制限されることなく、自由な位置に出現する。そうすると、直線に近い領域では問題にならないが、図８の後縁部１３４のように、曲率が高く、点列データの密度が高くなっている部位については、ニューラルネットワーク等の誤差により、滑らかな折れ線になることなく自己交差が生じる。このような自己交差は、それが極めて小さいものであったとしても、ＣＦＤ計算ができなくなるので、許容できない。
【００４６】
そこで、このような自己交差が生じる点列データに基づく目標形状を平滑化することを考える。例えば、理想的な曲線上の点にニューラルネットワークの誤差が加わって、図８の後縁部１３４のような分散した点列データが生成されたと仮定する。平滑化処理部１２４は、その誤差を排除し、回帰曲線を作成するために、本開示では、例えば、ガウス過程回帰（Gaussian Process）を用いて近似曲線を生成する。
【００４７】
ガウス過程回帰では、２軸上における曲線が、１の軸の全ての値に対し、他の軸の値が１つに特定されることを前提としている。したがって、無端状に形成される翼の断面形状の外形線では、１の軸の値に対し、他の軸では、少なくとも２つの値が存在することになるので、ガウス過程回帰をそのまま適用することができない。そこで、図８のように、生成された翼の断面形状の点列データのうち、Ｘ軸座標が最小となる点ｘｍｉｎと、Ｘ軸座標が最大となる点ｘｍａｘとで翼の断面形状の点列データを上下に二分する。平滑化処理部１２４は、かかる上半分の点列データと下半分の点列データそれぞれに対し、それぞれ独立して、Ｘ軸座標からＹ軸座標を回帰する翼の断面形状の点列モデルを生成する。
【００４８】
こうすることで、曲率が高い領域の点列の自己交差を抑制し、平滑化することが可能となる。例えば、図８における後縁部１３４の点列データは、ガウス過程回帰により、点列モデル１３６のようになる。点列モデル１３６を参照すると、その近似曲線が滑らかになっているのが理解できる。
【００４９】
ここでは、翼の断面形状を上半分と下半分とに二分する例を挙げて説明したが、かかる場合に限らず、さらに細分化して、その曲線毎にガウス過程回帰を行ってもよい。この場合、細分化した曲線の接線を１軸と見なすことで、１の軸の全ての値に対し、他の軸の値が１つに特定されるように設定することが可能となる。
【００５０】
なお、点列データの平滑化が不要な場合、平滑化処理部１２４は、何ら処理を行わない。したがって、復号モジュール１１６ａによって生成された形状データが最終的な形状データとなる。
【００５１】
図９は、第２手法による機械学習を検証したものである。ここでは、図６同様、目標とする揚力係数として１．０と１．２とを挙げ、設計者が任意に特徴量を調整して、それぞれ１の翼の断面形状を得たとする。例えば、図９における（ａ）では揚力係数１．０で得た翼の断面形状を示し、図９における（ｂ）では揚力係数１．２で得た翼の断面形状を示す。ここでは、揚力係数に応じて翼の断面形状が変化するのが理解できる。
【００５２】
また、ここでは、検証のため、それぞれ新規に得た翼の断面形状を示す目標形状データに対し、さらに、その断面形状の揚力係数を確認的に導出した。検証において、図９における（ａ）の翼の断面形状では、揚力係数が１．０１５２となった。したがって、新規の翼の断面形状が、目標として入力した揚力係数１．０を満たすように形成されていることが理解できる。なお、図９における（ｂ）の翼の断面形状では、揚力係数が１．２０２８となり、新規の翼の断面形状が、目標として入力した揚力係数１．２を満たすように形成されていることが理解できる。こうして、設計時間を短縮することが可能となる。
【００５３】
ここでは、上述した第２手法を、さらにタービンブレードに適用して検証を行った。なお、後述する図１０を参照して理解できるように、タービンブレードは目標とする性能値に応じてＸ軸方向の幅（翼弦長）が異なるため、Ｘ軸座標の間隔を適切に決定できず、第１手法を適用し難い。
【００５４】
図１０は、第２手法による機械学習を検証したものである。ここでは、性能値として、流出角度と損失係数との２つのパラメータを挙げている。ここで、流出角度は、タービン出口における流体の流出する角度を示す。損失係数は、流体エネルギーの摩擦損失を無次元の数値で表したものである。
【００５５】
ここでは、流出角度および損失係数の組合せとして、−６７．２度、０．０３９４の組合せと、−６２．３度、０．０３９４の組合せとを挙げ、設計者が任意に特徴量を調整して、それぞれ１のタービンブレードの断面形状を得たとする。例えば、図１０における（ａ）では流出角度＝−６７．２度、損失係数＝０．０３９４で得たタービンブレードの断面形状を示し、図１０における（ｂ）では流出角度＝−６２．３度、損失係数＝０．０３９４で得たタービンブレードの断面形状を示す。ここでは、流出角度に応じて翼の後縁部１３４の角度が変化するのが理解できる。
【００５６】
また、ここでは、検証のため、それぞれ新規に得たタービンブレードの断面形状を示す目標形状データに対し、さらに、その断面形状の流出角度および損失係数を確認的に導出した。検証において、図１０における（ａ）の翼の断面形状では、流出角度＝−６６．８度、損失係数＝０．０４０６となった。したがって、新規のタービンブレードの断面形状が、目標として入力した流出角度＝−６７．２度、損失係数＝０．０３９４を満たすように形成されていることが理解できる。なお、図１０における（ｂ）のタービンブレードの断面形状では、流出角度＝−６２．０度、損失係数＝０．０３８９となり、新規の翼の断面形状が、目標として入力した流出角度＝−６２．３度、損失係数＝０．０３９４を満たすように形成されていることが理解できる。こうして、設計時間を短縮することが可能となる。
【００５７】
以上、説明した形状生成装置１００および形状生成方法により、所定の性能値を満たすことを目標として新規の形状（形状データ）を生成できる。したがって、所定の性能値が要求される場合であっても、目標性能値を満たす形状を容易かつ短期間で特定でき、設計時間を短縮することが可能となる。
【００５８】
以上、添付図面を参照しながら一実施形態について説明したが、本開示は上記実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変形例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００５９】
例えば、上述した実施形態においては、機械設計の対象物として、航空機の翼やタービンブレードといった、空気または水等の流体を利用した流体部品を挙げて説明した。しかし、生成モデルは、その対象物に制限されず、様々な形状を生成することができる。
【００６０】
また、上述した実施形態においては、形状として、断面形状、すなわち２次元の形状を挙げて説明した。しかし、かかる場合に限らず、形状を何らかのパラメータとして数値化できれば、３次元の形状にも適用することができる。この場合、上記の点列データは、２次元の形状の外形線に対応する代わりに、３次元の形状の表面に対応する。
【００６１】
また、上述した実施形態においては、生成モデルとして、ＶＡＥ、ＣＶＡＥ、ＧＡＮ、Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ＧＡＮのうち、ＣＶＡＥを用いる例を挙げて説明したが、生成モデルはＣＶＡＥに限らず、例えば、Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ＧＡＮを用いることができる。ＣＶＡＥの代わりにＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ＧＡＮを用いる場合、機械学習部１１０および形状生成部１２０を以下のように動作させる。
【００６２】
図１１は、機械学習部１１０の概略的な構成を説明するための説明図である。機械学習部１１０は、性能値導出部１１２と、生成器学習部２１４と、選択部２１６、識別器学習部２１８とを含む。ここで、実線の矢印は数値の流れを示し、破線の矢印は制御の方向を示す。
【００６３】
性能値導出部１１２は、図３を用いて説明したのと同様、サンプルとして準備された、対象物を表す複数種類の学習用形状１０から、繰り返し１の学習用形状データを抽出し、ＣＦＤ計算等により、その学習用形状１０の性能値（学習用性能値）を導出する。
【００６４】
生成器学習部２１４は、ランダムなベクトルであるランダムベクトルと学習用性能値とを入力ノードとして、ニューラルネットワークを用い、新規の形状データを生成する生成器（generator）２１４ａを機械学習する。かかる生成器２１４ａは、図３における復号モジュール１１６ａと類似する役割を果たす。
【００６５】
選択部２１６は、学習形状データ、および、性能値導出部１１２が導出した学習用性能値の組合せ、もしくは、生成器２１４ａが生成した形状データ、および、学習用性能値の組合せのいずれか一方をランダムに選択する。
【００６６】
識別器学習部２１８は、選択部２１６で選択された形状データおよび性能値の組合せが実際のもの（本物）であるか、生成器２１４ａが生成したもの（偽物）であるかを識別（判定）する識別器（discriminator）２１８ａを機械学習する。
【００６７】
このように、識別器２１８ａは生成器２１４ａで生成された形状データと実際の学習用形状データを見分ける役割を果たす。このとき、生成器２１４ａは識別器２１８ａを“騙す”ように機械学習し、識別器２１８ａは生成器２１４ａに“騙されないように”機械学習する。機械学習が進むと、生成器２１４ａは実際の学習用形状データと実質的に同等の形状データを生成することができるようになる。Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ＧＡＮは、明示的な特徴量の抽出と復元を行わない点が上述したＣＶＡＥと異なる。
【００６８】
図１２は、形状生成部１２０の概略的な構成を説明するための説明図である。形状生成部１２０は、学習された生成器２１４ａを参照し、ランダムベクトルと目標性能値とから目標形状データを生成する。ここでは、ランダムベクトルとしてどのような値を入力したとしても、理論的には、目標性能値を満たす形状が導出されるはずである。したがって、設計者は、かかるランダムベクトルを変化させることで、性能値を確認しつつ形状を調整する。
【００６９】
このように、Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ＧＡＮを用いた場合であっても、所定の性能値を満たすことを目標として新規の形状（形状データ）を生成できる。したがって、所定の性能値が要求される場合であっても、目標性能値を満たす形状を容易かつ短期間で特定でき、設計時間を短縮することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本開示は、形状生成装置および形状生成方法に利用することができる。
【符号の説明】
【００７１】
１００  形状生成装置
１１０  機械学習部
１１２  性能値導出部
１１４  符号化モジュール学習部
１１４ａ  符号化モジュール
１１６  復号モジュール学習部
１１６ａ  復号モジュール
１２０  形状生成部
１２２  復号モジュール処理部
１２４  平滑化処理部
２１４  生成器学習部
２１４ａ  生成器
２１６  選択部
２１８  識別器学習部
２１８ａ  識別器
【図１】
2020173701.tif 000003
【図２】
2020173701.tif 000004
【図３】
2020173701.tif 000005
【図４】
2020173701.tif 000006
【図５】
2020173701.tif 000007
【図６】
2020173701.tif 000008
【図７】
2020173701.tif 000009
【図８】
2020173701.tif 000010
【図９】
2020173701.tif 000011
【図１０】
2020173701.tif 000012
【図１１】
2020173701.tif 000013
【図１２】
2020173701.tif 000014