(57)【要約】【課題】金属材料の設計にかかる計算負荷の増大を抑制可能な設計支援方法及び設計支援装置を提供する。【解決手段】計算機により金属材料の設計を支援する設計支援方法であって、金属中元素の成分組成及び製造条件を含む入力情報と金属材料の特性値を含む出力情報とを関係付けた少なくとも１つの数理モデルを用いて作成されたものであり、かつ入力情報に対応する入力の範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の入力データに対する数理モデルの出力データが入力データと関係付けて蓄積されているデータベースに対して、所望の特性値を入力し、金属中元素の成分組成及び製造条件を検索する検索ステップと、検索ステップにより検索された、所望の特性値に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件を提示する提示ステップとを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算機により金属材料の設計を支援する設計支援方法であって、
金属中元素の成分組成及び製造条件を含む入力情報と前記金属材料の特性値を含む出力情報とを関係付けた少なくとも１つの数理モデルを用いて作成されたものであり、かつ前記入力情報に対応する入力の範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の入力データに対する前記数理モデルの出力データが前記入力データと関係付けて蓄積されているデータベースに対して、所望の特性値を入力し、金属中元素の成分組成及び製造条件を検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより検索された、前記所望の特性値に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件を提示する提示ステップと
を含む、設計支援方法。
【請求項２】
前記入力情報は、金属組織の状態を表す指標を含む、請求項１に記載の設計支援方法。
【請求項３】
前記データベースは複数の数理モデルを用いて作成されたものであり、
前記複数の数理モデルは、前記金属材料の特性の種類毎にそれぞれ作成される、請求項１又は２に記載の設計支援方法。
【請求項４】
計算機により金属材料の設計を支援する設計支援方法であって、
金属中元素の成分組成及び製造条件を含む入力情報と金属組織の状態を表す指標を含む中間出力情報とを関係付けた少なくとも１つの第１数理モデルと、前記中間出力情報と前記金属材料の特性値を含む出力情報とを関係付けた少なくとも１つの第２数理モデルとを用いて作成されたものであり、かつ前記入力情報に対応する入力の範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の入力データに対する前記第１数理モデルの中間出力データ及び前記第２数理モデルの出力データが前記入力データと関係付けて蓄積されているデータベースに対して、所望の特性値を入力し、所望の特性値に対応する金属組織の状態を表す指標と、該金属組織の状態を表す指標に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件とを前記データベースに基づき検索する検索ステップと、
前記所望の特性値に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件を提示する提示ステップと
を含む、設計支援方法。
【請求項５】
前記メッシュの各区間の区間幅を入力情報毎に異ならせる、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の設計支援方法。
【請求項６】
前記メッシュの各区間の区間幅を出力の変化量が一定になるように定める、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の設計支援方法。
【請求項７】
前記入力情報の範囲を予め定めた条件に基づき所定の範囲に制限する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の設計支援方法。
【請求項８】
金属材料の設計を支援する設計支援装置であって、
金属中元素の成分組成及び製造条件を含む入力情報と前記金属材料の特性値を含む出力情報とを関係付けた少なくとも１つの数理モデルを用いて作成されたものであり、かつ前記入力情報に対応する入力の範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の入力データに対する前記数理モデルの出力データが前記入力データと関係付けて蓄積されているデータベースに対して、所望の特性値を入力し、金属中元素の成分組成及び製造条件を検索する検索部と、
前記検索部により検索された、前記所望の特性値に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件を提示する提示部と
を有する、設計支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所望の特性を持つ金属材料の設計支援方法及び設計支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の金属材料の設計において、所望の特性（引張強度、硬さ、靭性、及び塑性加工性等）を備える金属材料を製造するために、経験的又は試行錯誤により金属中元素の成分組成及び製造条件を決定している。しかし金属中元素の成分組成及び製造条件の変数項目の数が増加するにつれて、金属材料の設計に係る人的負荷及び時間的負荷は増大してしまっていた。
【０００３】
上述の人的負荷及び時間的負荷を低減するため、計算機による最適化計算等を用いて材料の設計を行うことが提案されている。例えば特許文献１には、非金属材料の設計に係る作業負荷を軽減するため、数理モデル及び最適化計算を用いて材料設計を行う手法が提案されている。また特許文献２には、複数の種類の物質を組み合わせることにより新たに生成される物質の特性をシミュレーションし、組み合わせる物質の情報と新たに生成される物質の特性のシミュレーション結果の情報とリンクさせ、ユーザが入力する検索条件によって特定の情報を抽出する材料開発解析装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４３９３５８６号
【特許文献２】特許第５６０５０９０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら金属材料の設計においては、非金属材料の設計と比較し、多くの作業工程及び装置上の処理を経るため、当該作業工程及び装置上の処理に係る管理及び制御に膨大な量の計算を必要とする。仮に特許文献１の技術を金属材料の設計に適用すると、最適化計算に膨大な時間を要してしまうため、現実的な方法とはいえない。また金属材料の設計では、金属材料の金属組織が製造条件に応じて著しく変化し、当該変化に伴って金属材料の特性も著しく変化する可能性がある。しかし特許文献１及び特許文献２では、この点についても考慮されていなかった。
【０００６】
従って、上記のような問題点等に鑑みてなされた本発明の目的は、金属材料の設計にかかる計算負荷の増大を抑制可能な設計支援方法及び設計支援装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために本発明の一実施形態に係る設計支援方法は、
計算機により金属材料の設計を支援する設計支援方法であって、
金属中元素の成分組成及び製造条件を含む入力情報と前記金属材料の特性値を含む出力情報とを関係付けた少なくとも１つの数理モデルを用いて作成されたものであり、かつ前記入力情報に対応する入力の範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の入力データに対する前記数理モデルの出力データが前記入力データと関係付けて蓄積されているデータベースに対して、所望の特性値を入力し、金属中元素の成分組成及び製造条件を検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより検索された、前記所望の特性値に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件を提示する提示ステップと
を含む。
【０００８】
また本発明の一実施形態に係る設計支援装置は、
金属材料の設計を支援する設計支援装置であって、
金属中元素の成分組成及び製造条件を含む入力情報と前記金属材料の特性値を含む出力情報とを関係付けた少なくとも１つの数理モデルを用いて作成されたものであり、かつ前記入力情報に対応する入力の範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の入力データに対する前記数理モデルの出力データが前記入力データと関係付けて蓄積されているデータベースに対して、所望の特性値を入力し、金属中元素の成分組成及び製造条件を検索する検索部と、
前記検索部により検索された、前記所望の特性値に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件を提示する提示部と
を有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一実施形態に係る設計支援方法及び設計支援装置によれば、金属材料の設計にかかる計算負荷の増大を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態１に係る設計支援装置の概要図である。
【図２】実施形態１に係る鉄鋼材料の製造プロセスの概要図である。
【図３】実施形態１に係る数理モデルの作成の概念図である。
【図４】実施形態１に係るデータベースの作成の概念図である。
【図５】実施形態１に係るデータベースに基づく検索処理の概念図である。
【図６】実施形態１に係る設計支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】実施形態２に係る数理モデルの作成の概念図である。
【図８】実施形態３に係るデータベースに基づく検索処理の概念図である。
【図９】実施形態３に係るデータベースに基づく別の検索処理の概念図である。
【図１０】実施形態４に係る数理モデルの作成の概念図である。
【図１１】実施形態５に係るデータベースの作成の概念図である。
【図１２】引張強度に係る実績値と予測値に係る散布図である。
【図１３】伸びに係る実績値と予測値に係る散布図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（実施形態１）
以下、本発明の実施形態１について説明する。本実施形態において設計する金属材料は、鉄鋼である例について説明するが、金属材料は鉄鋼に限られず、任意の金属に適用可能である。
【００１２】
（設計支援装置の構成）
図１は本発明の実施形態１に係る設計支援装置１の概要図である。図１に示すように、本発明の一実施形態に係る設計支援装置１は、データ集約部１１と、モデル作成部１２と、データベース作成部１３と、検索部１４と、提示部１５とを備える計算機である。
【００１３】
データ集約部１１は、後述する数理モデルを作成するために必要な、鉄鋼材料の製造に係る実績データを集約する。データ集約部１１は、実績データを集約するための通信インタフェースを含んでもよく、例えば複数の外部装置等から所定の通信プロトコルで実績データを受信するようにしてもよい。データ集約部１１が集約する実績データは、鉄鋼中元素の成分組成、製造条件、及び鉄鋼材料の特性値を含む。
【００１４】
データ集約部１１が集約する鉄鋼中元素の成分組成のデータは、転炉又は二次精錬において鋼中成分として溶け込ませる元素の添加比率を含む。かかる元素は、例えばＣ、Ｓｉ、Ｍｎ、Ｐ、Ｓ、Ａｌ、Ｎ、Ｃｒ、Ｖ、Ｓｂ、Ｍｏ、Ｃｕ、Ｎｉ、Ｔｉ、Ｎｂ、Ｂ、及びＣａを含む。
【００１５】
データ集約部１１が集約する製造条件のデータは、鉄鋼材料の製造プロセスの各工程における諸条件を含む。図２に、鉄鋼材料の製造プロセスの概要図を示す。鉄鋼の製造プロセスにおいて、まず原料の鉄鉱石が、石灰石及びコークスとともに高炉に装入され、溶融状態の銑鉄が生成される。高炉で出銑された銑鉄は転炉において炭素等の成分調整がされ、二次精錬により最終的な成分調整がなされる。連続鋳造機では、精錬された鉄鋼を鋳造し、スラブと呼ばれる中間素材を製造する。その後、加熱炉における加熱工程、熱間圧延工程、冷却工程、酸洗工程、冷間圧延工程、焼鈍工程、及び鍍金工程等の複数の処理工程を経て、製品である冷延コイルが生成される。これらの複数の処理工程の組み合わせは、製造する製品に応じて相違する。処理工程の組み合わせは、例えば以下のパターンがある。
・パターン１：加熱工程→熱間圧延工程→冷却工程
・パターン２：加熱工程→熱間圧延工程→冷却工程→酸洗工程→冷間圧延工程
・パターン３：加熱工程→熱間圧延工程→冷却工程→酸洗工程→冷間圧延工程→焼鈍工程
・パターン４：加熱工程→熱間圧延工程→冷却工程→酸洗工程→冷間圧延工程→焼鈍工程→鍍金工程→熱処理工程
【００１６】
上述の各工程における諸条件、すなわち製造条件は、例えば以下を含む。
・加熱工程：加熱温度、加熱時間
・熱間圧延工程：板厚、板幅、累積圧下率、圧延開始温度、圧延終了温度、
巻取温度、冷却速度
・冷却工程：冷却開始温度、冷却速度
・酸洗工程：酸洗薬液濃度、酸洗薬液温度、酸洗速度
・冷間圧延工程：板厚、板幅、圧下率
・焼鈍工程：加熱速度、加熱温度、保持時間、冷却速度、冷却方法
・鍍金工程：溶融鍍金温度、鍍金調整ガス吹付量
・熱処理工程：加熱速度、加熱温度
【００１７】
データ集約部１１が集約する鉄鋼材料の特性値のデータは、例えば引張強度、降伏応力、伸び、硬さ、衝撃吸収エネルギー、r値、n値、穴広げ率、及びBH量を含む。当該特性値は、例えば製造された鉄鋼材料製品のうちの一部から鉄鋼材料の特性を評価する抜き取り試験を実施することによって得ることができる。
【００１８】
データ集約部１１は、集約した実績データを対応付けて管理する。換言するとデータ集約部１１は、製造される鉄鋼材料製品の単位毎に、鉄鋼中元素の成分組成の実績データ、製造条件の実績データ、及び鉄鋼材料の特性値の実績データを一元的に結び付けて、これらを集約して扱えるようにする。
【００１９】
モデル作成部１２はデータ集約部１１が集約した実績データに基づき、鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件を含む入力情報と鉄鋼材料の特性値を含む出力情報とを関係付けた数理モデルを作成する。なお入力情報とは、数理モデルを作成するために用いられる実績値の情報である。同様に出力情報とは、数理モデルを作成するために用いられる実績値の情報である。図３に、実施形態１に係る数理モデルの作成の概念図を示す。図３に示すように、モデル作成部１２は、入力情報と出力情報とを関連付けて、数理モデルを作成する。ここでモデル作成部１２は、かかる数理モデルを実績データに基づき任意のアルゴリズムにより生成する。例えば数理モデルを作成するアルゴリズムとして、局所回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、又はランダムフォレスト等の統計手法及び機械学習手法を適用することができる。図３では、説明の簡便のため入力情報を入力１〜入力３の３つで表し、出力情報を１つで表している。入力１〜３が、それぞれデータ集約部１１が集約した実績データのうち、鉄鋼中元素の成分組成又は製造条件に対応する。また出力が、実績データの中の鉄鋼材料の特性値に対応する。
【００２０】
データベース作成部１３は、モデル作成部１２により作成された数理モデルを用いて、データベースを作成する。図４に、実施形態１に係るデータベースの作成の概念図を示す。データベース作成部１３は、入力情報について入力データの範囲を複数区間で区切って入力データメッシュを定め、各入力データメッシュに対応する代表値を入力データとして定める。代表値は例えば、メッシュ内の中央値、あるいは上限値、下限値の端部の値など、メッシュを代表するものであれば良い。また、入力データの範囲は実績データである入力情報と同一である必要はない。またデータベース作成部１３は、このようにして定めたメッシュ毎の入力データを、モデル作成部１２により作成された数理モデルに入力してメッシュ毎の出力データを得る。なお出力データとは、入力データに対応するモデルの出力値である。ここで、メッシュ毎の各入力データはメッシュとして定めたデータ区間の中央値を例えば代表値として、入力データとすることができる。そしてデータベース作成部１３は、メッシュ毎の入力データを数理モデルに入力することで得られた出力データと入力データとの対応関係をメッシュ毎に蓄積保存し、データベースを作成する。つまりデータベース作成部１３は、入力データの範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の出力データを蓄積したデータベースを作成する。
【００２１】
入力データメッシュを定める入力データの範囲は、鉄鋼材料として想定し得る鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件を入力の全範囲とする。すなわち、治金学的知見又は評価関数等、予め定めた条件に基づき、入力データの範囲を所定の範囲に制限する。表１は、当該入力データの範囲に係る制限の一例である。
【００２２】
【表１】
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【００２３】
検索部１４は、データベースから任意の索引と出力データとの一致を条件として、ある索引に対応する入力データを検索する。図５に、実施形態１に係るデータベースに基づく検索処理の概念図を示す。図５では、出力データ１個に対して、入力データがｍ個以上対応付けられている例を示している。検索部１４は、任意に指定された所望の特性値を索引としてデータベースを検索し、検索結果として該所望の特性値と対応する鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程における製造条件を得る。図５では、所望の特性値として、「ｙ２」を索引として検索し、検索結果として、「ｘ１２、ｘ２２、・・・・ｘｍ２、・・・・」を得ている。ここで「所望の特性値と対応する鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程における製造条件」とは、索引として指定された所望の特性値と一致する特性値を現出する鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程における製造条件に加えて、索引として指定された所望の特性値に類似する特性値を現出する鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程における製造条件を含む。ここで特性値が類似するとは、特性値間の値の差の絶対値が小さいものであり、特性値ごとにその類似する範囲を定めることができる。すなわち所望の特性値として与えた値の類似の範囲に含まれるデータが存在する場合は一致するとして検索結果が出力される。
【００２４】
なお図５では「ｙ２」を索引として検索した検索結果が１つである例を示したがこれに限られない。例えば特性値「ｙ２」に対応する入力データが他にもある場合、検索結果を複数抽出するようにしてもよい。このようにすることで、所望の特性を現出する鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程における製造条件を複数パターン得ることができ、鉄鋼材料の設計を効率的に行える可能性が高まる。
【００２５】
提示部１５は、検索部１４により検索された検索結果、すなわち所望の特性値に対応する鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件をユーザに提示する。ユーザは、提示部１５により提示された鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程における製造条件を、鉄鋼材料の製造時の目標値または参考値として、鉄鋼材料を効率的に設計することができる。
【００２６】
次に実施形態１に係る設計支援装置１について、図６に示すフローチャートによりその動作を説明する。
【００２７】
はじめにデータ集約部１１は、数理モデルを作成するために必要な実績データを集約する（ステップＳ１０）。データ集約部１１が集約する実績データは、製造された鉄鋼材料に係る、鉄鋼中元素の成分組成、製造条件、及び鉄鋼材料の特性値を含む。
【００２８】
次にモデル作成部１２は、データ集約部１１が集約した実績データに基づき、鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件を含む入力情報と鉄鋼材料の特性値を含む出力情報とを関係付けた数理モデルを作成する（ステップＳ２０）。
【００２９】
続いてデータベース作成部１３は、モデル作成部１２により作成された数理モデルを用いて、鉄鋼材料の設計支援のためのデータベースを作成する（ステップＳ３０）。具体的にはデータベース作成部１３は、入力データの範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の入力データに対応する出力データを入力データと関係付けて蓄積したデータベースを作成する。
【００３０】
続いて検索部１４は、所望の特性値に対応する鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件をデータベースに基づき検索する（ステップＳ４０）。
【００３１】
続いて提示部１５は、検索部１４により検索された、所望の特性値に対応する鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件を提示する（ステップＳ５０）。
【００３２】
このように実施形態１に係る設計支援装置１によれば、最適化計算を行う代わりに、入力データの範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の出力データを蓄積したデータベースを用いている。そして所望の特性値に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件をデータベースに基づき検索し、所望の特性値に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件を提示している。すなわち実施形態１に係る設計支援装置１によれば、最適化計算を行わずに設計支援できるため、鉄鋼材料の設計に係る計算負荷の増大を抑制することができる。
【００３３】
（実施形態２）
以下、本発明の実施形態２について説明する。実施形態１と同一の構成については同一の符号を付し、説明は省略する。実施形態２に係る設計支援装置１は、実施形態１に係る構成と比較して、データ集約部１１が集約する実績データの内容が相違する。
【００３４】
実施形態２に係る設計支援装置１のデータ集約部１１が集約する実績データは、鉄鋼中元素の成分組成、製造条件、及び鉄鋼材料の特性値に加えて、金属組織の状態を表す指標を含む。金属組織の状態を表す指標は、例えば、フェライトの粒径及び組織分率、セメンタイトの組織分率、パーライトの組織分率、ベイナイトの組織分率、並びにマルテンサイトの組織分率を含む。金属組織の状態を表す指標を集約する方法は任意の方法を採用可能である。例えばデータ集約部１１は、製造された鉄鋼材料製品のうちの一部から金属組織の状態を表す指標を評価する抜き取り試験を実施して得てもよい。データ集約部１１は、このようにして得られた指標のデータと、当該鉄鋼材料製品の製造データ及び鉄鋼材料の特性とを対応付ける。あるいはデータ集約部１１は、製造中に金属組織の状態を表す指標を評価可能な計測機器により得てもよい。データ集約部１１は、このようにして得られた指標のデータと、当該製品の製造データ及び鉄鋼材料の特性とを対応付ける。またあるいはデータ集約部１１は、製造中に金属組織の状態を表す指標を評価可能なシミュレーションにより得てもよい。データ集約部１１は、このようにして得られた指標のデータと、当該製品の製造データ及び鉄鋼材料の特性とを対応付けてもよい。
【００３５】
実施形態２に係る設計支援装置１のモデル作成部１２は、鉄鋼中元素の成分組成、製造条件、及び金属組織の状態を表す指標を含む入力情報と鉄鋼材料の特性値を含む出力情報とを関係付けた数理モデルを作成する。図７に実施形態２に係る数理モデルの作成の概念図を示す。図７では、説明の簡便のため入力情報を入力１〜入力３の３つで表している。これらの入力１〜３が、それぞれ鉄鋼中元素の成分組成、製造条件、又は金属組織の状態を表す指標に対応する。図７に示すように、モデル作成部１２は、入力情報と出力情報とを関連付けて、数理モデルを作成する。データベース作成部１３によるデータベースの作成は実施形態１と同様であるため説明は省略する。検索部１４による検索処理は、任意に指定された所望の特性値を索引としてデータベースを検索し、検索結果として該所望の特性値と対応する鉄鋼中元素の成分組成、製造条件に加えて、金属組織の状態を表す指標を得る。提示部１５による情報の提示処理は実施形態１と同様であるため説明は省略する。
【００３６】
実施形態２に係る設計支援装置１によれば、鉄鋼材料の特性を現出させる直接的な因子である金属組織の状態のデータを用いるため、作成される数理モデルの精度を向上させることができる。またさらに、検索結果として所望の特性値を現出する鉄鋼中元素の成分組成、製造条件に加えて、金属組織の状態を表す指標が得られることから、金属組織の状態の情報を基にして、鉄鋼材料の設計精度を向上させることができる。したがって実施形態２に係る設計支援装置１によれば、鉄鋼材料の特性の所望の特性値を得ることのできる金属中元素の成分組成及び製造条件を精度良く求め、高精度の設計を実施することができる。
【００３７】
（実施形態３）
以下、本発明の実施形態３について説明する。実施形態１と同一の構成については同一の符号を付し、説明は省略する。実施形態３に係る設計支援装置１は、実施形態１に係る構成と比較して、モデル作成部１２により特性値毎に数理モデルを作成する点が相違する。
【００３８】
金属材料の特性は、実施形態１において説明したように、例えば引張強度、降伏応力、伸び、硬さ、衝撃吸収エネルギー、r値、n値、穴広げ率、BH量を含む。実施形態３にかかる設計支援装置１のモデル作成部１２は、かかる複数種類の特性毎に、それぞれ別個の数理モデルを作成する。換言すると実施形態３に係る設計支援装置１のモデル作成部１２は、複数の数理モデルを作成する。
【００３９】
データベース作成部１３は、モデル作成部１２により作成された複数の数理モデルを用いてデータベースを作成する。具体的にはデータベース作成部１３は、鉄鋼材料として想定し得る鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件を入力の全範囲として、入力の範囲内を複数区間で区切って入力データメッシュを定める。ここでデータベースに入力する入力データの範囲は入力情報の範囲と一致する必要はない。また、入力データは各データメッシュの代表値（実施形態１と同様）とする。データベース作成部１３は、定めたメッシュ毎の入力データを、モデル作成部１２により作成された複数の数理モデルにそれぞれ入力してメッシュ毎の出力データを得る。そしてデータベース作成部１３は、メッシュ毎の入力データを複数の数理モデルに入力することで得られた各出力データと入力データとの対応関係をメッシュ毎に蓄積保存し、データベースを作成する。換言するとデータベース作成部１３は、入力データの範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の出力データを蓄積したデータベースを作成する。
【００４０】
検索部１４による検索処理は実施形態１と同様であるが、検索の際の索引は、複数種類の特性により指定可能である。図８に、実施の形態３に係るデータベースに基づく検索処理の概念図を示す。図８では、所望の特性値として「ｙ１２、ｙ２２、・・・」を索引として検索し、検索結果として、「ｘ１２、ｘ２２、・・・・ｘｍ２、・・・・」を得ている。提示部１５は、検索結果をユーザに提示する。換言すると提示部１５は、検索部１４により検索された、複数の所望の特性値に対応する鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件を提示する。ユーザは、提示部１５により提示された、鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程における製造条件を、鉄鋼材料の製造時の目標値または参考値として、鉄鋼材料を効率的に設計することができる。
【００４１】
図９に、実施形態３に係るデータベースに基づく別の検索処理の概念図を示す。図９では、図８と同様、所望の特性値として「ｙ１２、ｙ２２、・・・」を索引として検索している。ここでは索引と一致する検索結果がないものとする。この場合、検索部１４は索引に類似する範囲の出力データを有する検索結果を少なくとも１つ出力する。例えば検索部１４は、索引である所望の特性値のうち、複数の特性値のうち一部に合致するものがある場合は、一部に合致し、合致しない特性に類似するものを候補として提示する。このとき、類似度は、合致しない特性値からなるベクトルの距離で判断する方法などがある。あるいは、例えば検索部１４は、索引である所望の特性値のうち、いずれか１つと最も類似する出力データを有するデータを検索結果として出力する。図９では、検索結果の候補として「ｘ１２、ｘ２２、・・・・、ｘｍ２、・・・」及び「ｘ１ｎ、ｘ２ｎ、・・・・、ｘｍｎ、・・・」の２つを出力している。提示部１５は当該２つの検索結果をユーザに提示してもよい。なおここでは検索結果の候補を２つ提示したが、提示する検索結果の数はこれに限られず、３以上であってもよい。ここで、類似の範囲は上記ベクトルの各要素間の値を正規化したうえで、正規化されたベクトルの間距離があらかじめ定めた距離であると定めることもできる。また、各要素についてそれぞれ類似の範囲を定めることで判断することも可能である。
【００４２】
実施形態３に係る設計支援装置１によれば、鉄鋼材料の複数の特性を現出する複雑な鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程における製造条件等の入出力の関係が容易に対応付けられるようになり、鉄鋼材料の設計を効率的に行えるようになる。
【００４３】
（実施形態４）
以下、本発明の実施形態４について説明する。実施形態１と同一の構成については同一の符号を付し、説明は省略する。実施形態４に係る設計支援装置１は、実施形態１に係る構成と比較して、データ集約部１１が集約する実績データの内容、及びモデル作成部１２が作成する数理モデルの構成が相違する。
【００４４】
実施形態４に係る設計支援装置１のデータ集約部１１が集約する実績データは、鉄鋼中元素の成分組成、製造条件、及び鉄鋼材料の特性値に加えて、金属組織の状態を表す指標を含む。また、モデル作成部１２が、鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件を含む入力情報と金属組織の状態を表す指標を含む中間出力情報とを関係付けた第１数理モデルと、中間出力情報と金属材料の特性を含む出力情報とを関係付けた第２数理モデルとを作成する。図１０に、実施形態４に係る数理モデルの作成の概念図を示す。図１０に示すように実施形態４では、金属組織の状態を表す指標を第１数理モデルの出力情報（中間出力情報）として用いて、入力情報と出力情報とを、中間出力情報を介して第１数理モデル及び第２数理モデルにより対応付ける。
【００４５】
データベース作成部１３は、モデル作成部１２により作成された複数の数理モデル、すなわち第１数理モデル及び第２数理モデルを用いてデータベースを作成する。具体的にはデータベース作成部１３は、鉄鋼材料として想定し得る鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件を入力の全範囲として、入力の範囲内を複数区間で区切って入力データメッシュを定める。ここでデータベースに入力する入力データの範囲は入力情報の範囲と一致する必要はない。また、入力データは各データメッシュの代表値（実施形態１と同様）とする。データベース作成部１３は、定めたメッシュ毎の入力データを、第１数理モデルに入力してメッシュ毎の中間出力データを得る。またデータベース作成部１３は、当該中間出力データを、第２数理モデルに入力してメッシュ毎の出力データを得る。そしてデータベース作成部１３は、メッシュ毎の入力データを複数の数理モデルに入力することで得られた各出力データと入力データとの対応関係をメッシュ毎に蓄積保存し、データベースを作成する。換言するとデータベース作成部１３は、入力データの範囲を複数区間で区切ったメッシュ毎の出力データを蓄積したデータベースを作成する。検索部１４による検索処理は、例えば、所望の特性値を索引として、中間出力である金属組織の状態を表す指標の範囲を所定の範囲に制限して検索し、制限された範囲内で検索された金属組織を表す指標を索引とし、鉄鋼中元素の成分組成、製造条件を検索する。あるいは、検索部１４による検索処理は、例えば、所望の特性値の所定の範囲を索引として、中間出力である金属組織の状態を表す指標の範囲を検索し、検索された金属組織の状態を表す指標の範囲を索引として、鉄鋼中元素の成分組成、製造条件の複数の候補を検索する。換言すると、検索部１４は、所望の特性値に対応する金属組織の状態を表す指標と、該金属組織の状態を表す指標に対応する金属中元素の成分組成及び製造条件とをデータベースに基づき検索する。提示部１５による情報の提示処理は実施形態１と同様であるため説明は省略する。
【００４６】
このように、実施形態４に係る設計支援装置１によれば、鉄鋼材料の特性を現出させる直接的な因子である金属組織の状態の情報を中間出力として用いることができるため、作成される数理モデルの精度を向上させることができる。したがって実施形態４に係る設計支援装置１によれば、鉄鋼材料の特性の所望の特性値を得ることのできる金属中元素の成分組成及び製造条件を精度良く求め、高精度の設計を実施することができる。
【００４７】
（実施形態５）
以下、本発明の実施形態５について説明する。実施形態１と同一の構成については同一の符号を付し、説明は省略する。実施形態５に係る設計支援装置１は、実施形態１に係る構成と比較して、データベース作成部１３により作成するデータベースの入力データメッシュが相違する。
【００４８】
図１１に、実施形態５に係るデータベースの作成の概念図を示す。データベース作成部１３は、データベース作成部１３は、鉄鋼材料として想定し得る鉄鋼中元素の成分組成及び製造条件を入力の全範囲として、入力の範囲内を複数区間で区切って入力データメッシュを定める。ここでデータベース作成部１３は、メッシュの各区間の粒度（区間幅）を入力データ毎に異ならせる。例えばデータベース作成部１３は、冶金学的知見に基づいて予め項目毎に、重要視する項目は細かく、重要視しない項目は粗く区間幅を変化させてもよい。またデータベース作成部１３は、項目毎のデータの密度に基づいて区間幅を変化させてもよい。あるいは、冶金学的知見としては、鉄鋼中の炭素の成分組成が鉄鋼材料の特性の一つである引張強度に対して特に感度が高いことが知られている。そこでデータベース作成部１３は、炭素の成分組成の設計においてメッシュの区間幅を細かく設定してもよい。あるいは、データベース作成部１３は、メッシュの各区間の区間幅を、出力の変化量が一定になるように定めてもよい。換言するとデータベース作成部１３は、隣接するメッシュ間の出力の差が一定になるようにメッシュの区間幅を定めてもよい。
【００４９】
このように、実施形態５に係る設計支援装置１によれば、必要最低限のメッシュ数のデータのみをデータベースとして蓄積するため、モデル作成における計算負荷、計算時間及び設計における検索負荷、検索時間を低減することができる。すなわち、仮に全ての項目においてメッシュの区間幅の数値を比較的細かく（例えば０．００１毎）した場合に生じ得る膨大な計算負荷及び検索負荷の発生を回避できる。また逆に仮にすべての項目においてメッシュの区間幅の数値を比較的荒く（例えば０．０１毎）した場合に生じ得る所望の特性値を現出する鉄鋼材料の設計精度の低下をも回避し、最小限の負荷で効率的に高精度に所望の特性値を現出する鉄鋼材料を設計することができる。
【００５０】
（実施例）
以下、自動車用冷延鋼板についての鉄鋼材料の設計の例を示す。本実施例では鉄鋼材料の特性として引張強度と伸びを選択し、所望の特性値を現出するような設計条件を検索する。
【００５１】
表２は、特性に影響する鉄鋼中元素の成分組成の例、表３は特性に影響する製造条件の例、表４は特性の種類と特性値を示している。表２乃至４の実績データ項目を集約し、かかるデータを用いて機械学習を行うことで、成分組成及び製造条件を入力とし、特性を出力とする数理モデルを構築する。
【００５２】
【表２】
2020115258.tif 000004
【表３】
2020115258.tif 000005
【表４】
2020115258.tif 000006
【００５３】
本実施例では学習用データ５００件を用い、ランダムフォレストと呼ばれる機械学習手法を用いて、特性として引張強度と伸びを予測する数理モデルをそれぞれ作成する。図１２及び図１３に実績値と予測値に係る散布図を示す。図１２の散布図の横軸は引張強度の実績値であり、縦軸が引張強度の予測値である。図１３の散布図の横軸は伸びの実績値であり、縦軸が伸びの予測値である。ランダムフォレストに用いる回帰木の数はそれぞれの数理モデルで５０としている。一個抜き交差検証により評価された引張強度を予測するモデルの予測精度はRMSE(Root Mean Square Error)で８１．５であった。また、伸びを予測するモデルの予測精度はRMSEで０．７２９であった。ここでRMSEは下記により計算される予測誤差の指標である。
【００５４】
【数１】
2020115258.tif 000007
ただし、N : 全予測対象数、yi : 実績値、y^i : 予測値
【００５５】
次に、作成された数理モデルに、定めたメッシュ毎の入力データを入力して、メッシュ毎の出力データを得る。ここで、入力データにおけるC、P、Al、Sb、Ti、Nbの成分組成（単位：質量％）のメッシュの区間幅を０．００１％毎とし、S、N、B、Caの成分組成（単位：質量％）のメッシュの区間幅を０．０００１％毎とし、他の成分組成（単位：質量％）のメッシュの区間幅を０．０１％毎とする。入力データと出力データの対応関係をメッシュ毎に蓄積保存して作成されたデータベースから、鉄鋼材料の特性の所望の特性値を索引として検索を行う。所望の特性値として例えば表５のように設定し、索引として読み込む。
【００５６】
【表５】
2020115258.tif 000008
【００５７】
以上により、学習済みの複数の数理モデルと、メッシュの区間幅の、設計条件の検索時に用いる鉄鋼材料の特性の所望の特性値が揃ったので、鉄鋼材料に係る所望の特性値を現出する鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程における製造条件を得ることができる。
【００５８】
検索により得られた入力（鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程における製造条件）を表６に示す。この設計条件で製造された鉄鋼製品の引張強度は１２００MPa、伸びは１２．０%であり、所望の特性値を現出する鉄鋼材料を設計できたことになる。
【００５９】
【表６】
2020115258.tif 000009
【００６０】
比較例１として、入力データにおけるすべての成分組成のメッシュの区間幅を０．０１％毎とした場合の検索結果を表７に示す。この例における設計条件で製造された鉄鋼製品の引張強度は１２４０MPa、伸びは１１．５%である。すなわち、実施例１の方が所望の特性値を現出する鉄鋼材料を設計する観点で好ましいことがわかる。
【００６１】
【表７】
2020115258.tif 000010
【００６２】
また、別の比較例２として、鉄鋼材料の特性の所望の特性値を表８のように設定し、索引として読み込んだ場合の検索結果を表９及び表１０に示す。この例においては、所望の特性値を現出する鉄鋼中元素の成分組成及び複数工程の製造条件は検索されず、代わりに引張強度または伸びのいずれかの特性を満たす該成分組成及び該製造条件の候補が２つ提示される。この候補を参考値として鉄鋼材料を設計できる。
【００６３】
【表８】
2020115258.tif 000011
【００６４】
【表９】
2020115258.tif 000012
【００６５】
【表１０】
2020115258.tif 000013
【００６６】
本発明を諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形及び修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形及び修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段及びステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。
【００６７】
例えば、本発明は、上述した設計支援装置１の各機能を実現する処理内容を記述したプログラム又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得る。本発明の範囲には、これらも包含されると理解されたい。
【００６８】
例えば本実施の形態に係る設計支援装置１は、データ集約部１１及びモデル作成部１２を備える例を示したが、これらを他の情報処理装置により実現してもよい。この場合、かかる情報処理装置が、数理モデルを作成するために必要な実績データを集約し、数理モデルを作成する。また、情報処理装置が、作成した数理モデルを設計支援装置１に伝送する。またさらに、他の情報処理装置が、データ集約部１１及びモデル作成部１２に加えて、データベース作成部１３を備えてもよい。この場合、かかる情報処理装置がデータベースを作成し、当該データベースを設計支援装置１に伝送してもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１  設計支援装置
１１  データ集約部
１２  モデル作成部
１３  データベース作成部
１４  検索部
１５  提示部
【図１】
2020115258.tif 000014
【図２】
2020115258.tif 000015
【図３】
2020115258.tif 000016
【図４】
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【図５】
2020115258.tif 000018
【図６】
2020115258.tif 000019
【図７】
2020115258.tif 000020
【図８】
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【図９】
2020115258.tif 000022
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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