(57)【要約】      （修正有）【課題】信頼度が高い設計案を生成可能な設計案生成装置を提供する。【解決手段】設計案生成装置は、機械構造物の解析手順を定義する解析プロセス定義部と、解析条件を入力／表示する解析条件入力／表示部と、設計空間内に発生させたサンプリング点に対応する計算条件で計算実行し、計算条件と計算結果を取得する解析制御部と、計算条件及び計算結果を用いて機械学習を実行し、結果を取得する機械学習部と、機械構造物の要求仕様を取得する要求仕様取得部と、要求仕様と機械学習結果に基づいて設計案を生成する設計案生成部と、設計空間を分析した結果に基づいて設計案の信頼度を算出する信頼度算出部を有する。信頼度算出部は、設計空間内に存在するサンプリング点との距離及び距離の第１平均値を算出し、要求仕様から最も小さい距離のサンプリング点と設計案との差及び差の第２平均値を算出し、第１平均値及び第２平均値に基づいて設計案の信頼度を算出する。【選択図】図１
2020004069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
設計する機械構造物の解析手順が定義された解析プロセス情報を取得する解析プロセス情報取得部と、
解析に必要な解析条件情報を取得する解析条件情報取得部と、
設計空間内にサンプリング点を発生させ、前記サンプリング点に対応する計算条件で前記解析プロセス情報に基づいて計算実行し、前記計算条件と計算結果を取得する解析制御部と、
前記計算条件及び前記計算結果を用いて機械学習を実行し、機械学習結果を取得する機械学習部と、
前記機械構造物の要求仕様を取得する要求仕様取得部と、
前記要求仕様と前記機械学習結果に基づいて前記機械構造物の設計案を生成する設計案生成部と、
前記設計案の設計空間を分析し、分析結果に基づいて前記設計案の信頼度を算出する信頼度算出部と、を有し、
前記信頼度算出部は、前記設計空間内に存在する前記サンプリング点との距離及び前記距離の第１平均値を算出し、前記距離のうち、前記要求仕様から最も小さい距離のサンプリング点と前記設計案との差及び前記差の第２平均値を算出し、前記第１平均値及び前記第２平均値に基づいて前記設計案の信頼度を算出する、
ことを特徴とする設計案生成装置。
【請求項２】
請求項１記載の設計案生成装置であって、
前記信頼度を表示する設計案信頼度表示部を有する設計案生成装置。
【請求項３】
請求項２記載の設計案生成装置であって、
前記設計案信頼度表示部は、前記信頼度と共に、前記要求仕様及び前記設計案を表示する、設計案生成装置。
【請求項４】
請求項１記載の設計案生成装置であって、
前記信頼度を次回の設計案生成にフィードバックするフィードバック部を有する設計案生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設計案を生成する設計案生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、過去の設計事例を利用した設計支援する装置において、新たな設計案件に対して過去の類似の設計事例を検索して利用する方法がある。この技術分野の背景として、特許文献１がある。この特許文献１には、指定設計項目及びその設計値と、指定要求項目及びその要求値とを含む指定情報を入力し、追加要仕様情報（追加要求項目及び追加要求値）を設定し、設計事例ＤＢにおける指定要求値及び追加要求値を有するデータの中で、指定設計値を有するデータが占める割合が大きく、かつ、設計事例ＤＢにおける指定要求値を有するが指定設計値を有しないデータの中で、追加要求値を有するデータが占める割合が小さい場合に、指定情報と追加要求仕様情報とが設定された設計ルールを生成して登録する装置について記載されている。
【０００３】
また、特許文献２には、新たに設計するユニットのユニット名を要求ユニット名に記憶する要求ユニット名取得手段と、実績設計データを順次読み出すとともに、実績設計データのユニット名が要求ユニット名に一致する実績設計データを抽出する実績設計データ検索手段と、新たに設計するユニットの要求ユニット名、性能項目及び仕様値を含む要求仕様データを生成する要求仕様入力手段と、抽出された実績設計データと要求仕様データを読み出すとともに、性能項目毎に実績設計データと要求仕様データの仕様値の差分を算出し、ユニット識別子毎に離れ量を算出して、ユニット識別子毎の離れ量に基づいてユニット識別子を昇順にソートして検索順位を付与する離れ量算出手段を備える装置について記載されている。
【０００４】
また、機械構造物の性能を算出する装置において、性能を応答曲面化して応答曲面モデルを用いて機械構造物の性能を算出する方法がある。この技術分野の背景技術として、特許文献３がある。この特許文献３には、設定された設計パラメータに対してＬ行直交表を作成し、Ｌ組の設計パラメータ群それぞれについて、各部の寸法の公差を足して多数回の仮想試作を実行し、この仮想試作で得たＬ組の評価指標の平均値と分散量を処理し応答曲面化して応答曲面モデルを作成し、さらに評価指標毎の設計パラメータの要因効果図を作成し、この要因効果図を吟味し、評価指標に対して感度を持つ設計パラメータの任意の組み合わせを作成し、これを応答曲面モデルに当てはめることで設計目標値を達成し得る全設計パラメータを任意に組み合わせた多数の設計解を作成し、さらに、設計解群から指定された評価指標の制限値を達成する最尤設計解候補群を抽出するフィルタリングを行って最尤設計解群を選定し、ユーザに提示する装置について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１２８７１０号公報
【特許文献２】特開２００５−２７６１２６号公報
【特許文献３】特開２００９−９３２７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の設計案生成装置では、過去の設計事例の類似案件を検索して用いたり、応答曲面モデルを用いたりして設計情報、機械構造物の構成や効率などの性能を算出する。類似案件の検索のような技術では、入力したデータと、過去の事例を検索して類似性を比較し、類似性の高いデータを出力している。すなわち、入力データと過去の事例との類似性を比較する。このため、設計仕様を入力データとした場合、過去の設計仕様から類似の設計仕様を検索して出力する。このとき、出力した設計仕様に結び付けられた機械構造物の構成、性能などの情報は出力することができる。しかし、類似でない入力データの設計仕様に対する機械構造物の構成や性能などの情報は、過去の設計事例に存在しないため、それらの情報を得ることは困難であるという課題がある。
【０００７】
また、設計仕様を入力して応答曲面モデルを用いて機械構造物の構成や効率などの性能を予測するような技術では、あくまで近似したものであり、実際の機械構造物の構成や効率とは異なる。このため予測結果に基づいて機械構造物の構成や効率を修正する必要がある。このとき予測結果の確からしさが分からないと、どのくらい設計を修正する必要があるのか把握することができない。また、予測結果が実際のものと大きく外れている場合は設計の修正量も大きくなり、設計期間も長くなる。応答曲面モデルを利用した方法では、１次式、２次式のような簡単な数学モデルを利用している場合は決定係数などにより、予測結果の確からしさを得ることは可能である。しかし、人工知能に代表されるニューラルネットワーク法などの複雑な数学モデルにおいては予測結果の確からしさを得ることは困難であるという課題がある。
【０００８】
本発明の目的は、類似ではない入力データの設計仕様に対する機械構造物の構成や性能などの情報、及び予測結果の確からしさ、を得て、設計期間の短縮化を図ると共に、信頼度が高い設計案を生成可能な設計案生成装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の設計案生成装置は、設計する機械構造物の解析手順が定義された解析プロセス情報を取得する解析プロセス情報取得部と、解析に必要な解析条件情報を取得する解析条件情報取得部と、設計空間内にサンプリング点を発生させ、サンプリング点に対応する計算条件で解析プロセス情報に基づいて計算実行し、計算条件と計算結果を取得する解析制御部と、計算条件及び計算結果を用いて機械学習を実行し、機械学習結果を取得する機械学習部と、機械構造物の要求仕様を取得する要求仕様取得部と、要求仕様と機械学習結果に基づいて機械構造物の設計案を生成する設計案生成部と、設計案の設計空間を分析し、分析結果に基づいて設計案の信頼度を算出する信頼度算出部と、を有し、信頼度算出部は、設計空間内に存在するサンプリング点との距離及び距離の第１平均値を算出し、距離のうち、要求仕様から最も小さい距離のサンプリング点と設計案との差及び差の第２平均値を算出し、第１平均値及び第２平均値に基づいて設計案の信頼度を算出する、構成とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、類似ではない入力データの設計仕様に対する機械構造物の構成や性能などの情報、及び予測結果の確からしさ、を得て、設計期間の短縮化を図ると共に、信頼度が高い設計案を生成可能な設計案生成装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る設計案生成装置の全体構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の設計案生成装置における処理手順（フェーズ１）を説明する図である。
【図３】本発明の設計案生成装置における処理手順（フェーズ１）を説明する図である。
【図４】本発明の設計案生成装置における処理手順（フェーズ２）を説明する図である。
【図５】本発明の設計案生成装置における処理手順（フェーズ３）を説明する図である。
【図６】本発明の解析プロセス定義部の入力画面の一例を示す図である。
【図７】本発明の解析条件入力／表示部の入力画面の一例を示す図である。
【図８】本発明の要求仕様入力部の入力画面の一例を示す図である。
【図９】本発明の設計案・信頼度表示部の入力画面の一例を示す図である。
【図１０】本発明のフィードバック部の入力画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、各実施例を、図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明に係る設計案生成装置の一実施例の構成を示す図である。
【００１４】
図１の実施例は、解析プロセス定義部101、解析条件入力／表示部102、解析モデル作成・解析制御部103、機械学習部104、設計案生成部105、要求仕様入力部106、設計空間分析部107、設計案・信頼度表示部108、フィードバック部109、データベース110、計算機111からなる。
【００１５】
解析プロセス情報取得部でもある解析プロセス定義部101は、設計する機械構造物の解析手順が定義された解析プロセス情報を取得するものであって、具体的には、解析プロセス入力画面を表示し、操作者が、解析モデル名、処理プログラムが内蔵された解析ブロックをドラッグアンドドロップすることにより解析プロセス情報（解析手順）を入力し、入力された解析プロセス情報を表示し、入力された情報をデータベース110に入力する。
【００１６】
解析条件入力/表示部102は、解析に必要な解析条件情報を取得する解析条件情報取得部であって、具体的には、解析条件入力画面を表示し、操作者が、解析プロセス定義部101で入力された解析モデルに対して、解析に必要な入力条件を入力し、入力された解析条件情報を入力画面に表示し、入力された情報をデータベース110に入力する。
【００１７】
解析モデル作成・解析制御部103は、設計空間内にサンプリング点を発生させ、そのサンプリング点に対応する計算条件で、取得した解析プロセス情報に基づいて計算実行し、その計算条件と計算結果を取得する解析制御部であって、具体的には解析プロセス定義部101、解析条件入力/表示部102で取得された解析プロセス情報及び解析条件情報を入力し、設計空間内にサンプリング点を発生させ、解析プロセス情報に従った解析モデルを作成し、サンプリング点に対応する条件で計算を、サンプリング点数分実行し、計算が終了したら計算条件情報、計算結果をデータベース110に入力する。
【００１８】
機械学習部104では、取得した計算条件と計算結果を用いて機械学習し、機械学習結果を取得するものであって、具体的にはデータベース110から全ての情報を取得し、サンプリング点の計算条件情報を入力パラメータ、計算結果を出力パラメータとして、入力パラメータと出力パラメータの関係について人工知能であるニューラルネットワークにより機械学習し、学習した結果情報をデータベース110に入力する。
【００１９】
要求仕様入力部106では、要求仕様入力画面を表示し、機械構造物の要求仕様を入力し、入力した要求仕様を取得する。
【００２０】
設計案生成105は、要求仕様入力部106により入力した要求仕様と、機械学習104で学習した機械学習結果と、を用いて、人工知能により機械構造物の設計案を生成する。
【００２１】
設計空間分析部107では、設計案の設計空間を分析し、分析結果に基づいて設計案の信頼度を算出する信頼度算出部であって、具体的にはデータベース110から全ての情報を取得し、入力パラメータ（要求仕様）に対して設計空間内に存在するサンプリング点との距離とその平均、入力パラメータから近いサンプリング点の出力パラメータ（設計案）との差異とその平均という信頼性情報を算出し、得られた平均値から設定した閾値以上の数をカウントしてその数に応じて信頼度を決定する。
【００２２】
設計案・信頼度表示部108では、算出した信頼度を表示する設計案信頼度表示部であって、具体的にはデータベース110から全ての情報を取得し、設計案・信頼度表示画面を表示し、入力された要求仕様、人工知能が算出した設計案、信頼性情報、信頼度を表示する。
【００２３】
フィードバック部109では、データベース110から全ての情報を取得し、フィードバック条件情報入力画面を表示し、フィードバック入力情報を入力し、パラメータサーベイを実施し、今まで得られたパラメータサーベイの結果に今回計算したパラメータサーベイの結果を追加して機械学習する。
【００２４】
データベース110では、解析モデル入力／表示部101、解析条件入力／表示部102、解析モデル作成・解析制御部103、機械学習部104、設計案生成部105、要求仕様入力部106、設計空間分析部107、設計案・信頼度表示部108、フィードバック部109で得られたデータを蓄積する。
【００２５】
このように構成される実施形態の処理手続きについて、図２から図１０を例に取りながら説明する。図２、図３、図４、図５は図１に示す設計案生成装置における処理手順を示すフローチャートである。本発明の手順は、大きく三つのフェーズに分けられる。一つ目のフェーズは、解析に必要な解析プロセスの入力と、解析の条件を入力し、入力された条件に対応した解析を実行して得られた解析結果から機械学習をするフェーズである。二つ目のフェーズは、設計する機械構造物の要求仕様の入力と、入力に基づいて人工知能を用いて設計案を生成し、設計空間を分析して得られた設計案の信頼度を表示するフェーズである。三つ目のフェーズは、得られた設計案の周りに解析点を追加して解析し、得られた解析結果から機械学習してフィードバックするフェーズである。
【００２６】
機械構造物の遠心圧縮機を例に取り、協創設計支援のために一つの要求仕様に対して複数の設計案を求める方法について、フェーズ１から説明する。遠心圧縮機は、羽根車を回転させることで気体を吸い込み、遠心方向に気体を除々に減速させることにより圧縮する機械である。遠心圧縮機は、通常羽根車が一つでなく複数個設けて気体を圧縮する。この圧縮機を例に取り、圧縮機の要求仕様に対して設計案と得られた設計案の信頼度を求め、設計案をフィードバックする方法について述べる。
【００２７】
フェーズ１の図２のS100は、解析プロセス定義部101より解析プロセス情報を入力する。
【００２８】
S101では、解析プロセス定義部101より解析プロセス情報の入力画面を表示する。図６に入力画面の一例を示す。操作者は、設計する機械構造物を解析する解析手順が定義された解析プロセス情報を入力する。ここでは、解析モデルとして遠心圧縮機が入力されている。画面の一例の左側部分は解析ブロックと呼ばれる処理プログラムが内蔵されたブロック群201が表示されている。「条件取得」を例に取ると、本ブロックには解析のための条件を取得する処理プログラムが内蔵されている。ここでは、そのブロックを解析ブロックと呼ぶ。また解析ブロックは、内蔵した処理プログラムの実行が可能となっている。
【００２９】
操作者は、解析ブロックをドラッグし、右側の画面にドロップすることで解析手順202（解析プロセス情報）を定義する。ここでは、「条件取得」→「型式選定」→「性能計算」→「結果登録」という順番で解析ノードが入力されている。「型式選定」では、入力パラメータに対応する羽根車の段数、羽根車の外径、羽根車の回転数といった遠心圧縮機を特徴付けるパラメータを算出する処理プログラムが内蔵されている。「性能計算」では、ヘッドや効率などの遠心圧縮機の性能を予測する処理プログラムが内蔵されている。「結果登録」では、計算結果をデータベース110に登録する処理プログラムが内蔵されている。
【００３０】
S102では、S101で入力した「条件取得」→「型式選定」→「性能計算」→「結果登録」といった解析プロセス情報を取得する。
【００３１】
S103では、S102で得られた解析プロセス情報を取得し、データベース110に入力する。  
図２のS200は、解析条件入力/表示部102により解析条件情報を入力する。
【００３２】
S201では、解析プロセス定義部101で入力した解析プロセス情報を、データベース110から取得する。
【００３３】
S202では、解析条件入力/表示部102により入力画面を表示する。図７に入力画面の一例を示す。操作者は、遠心圧縮機の解析に必要な解析条件情報を入力する。ここでは解析モデル名に遠心圧縮機が入力されている。解析条件情報として、吸入圧力、吐出圧力、吸入温度、流量、分子量がある。ここでは設計空間内で複数の解析を行うパラメータサーベイを実施するために、操作者が設計空間の条件、具体的には上限値と下限値を入力する。吸入圧力の下限値0.005MPa、上限値20MPa、吐出圧力の下限値0.006MPa、上限値50MPa、吸入温度の下限値35℃、上限値70℃、流量の下限値2000m3/h、上限値100000m3/h、分子量の下限値10、上限値25がそれぞれ入力されている。また、パラメータサーベイを行う回数であるサンプルリング点数100000が入力されている。
【００３４】
S203では、S202で入力した解析条件情報を取得する。
【００３５】
S204では、S203で得られた解析条件情報を取得し、データベース110に入力する。
【００３６】
図３のS300は、解析モデル生成・解析制御部103によりパラメータサーベイを実施する。
【００３７】
S301では、S100で入力された解析プロセス情報、及びS200で入力された解析条件情報を、データベース110から取得する。
【００３８】
S302では、設計空間内での解析する点であるサンプリング点を発生させる。ここでは、S202で入力された吸入圧力、吐出圧力などと言ったパラメータの設計空間内にサンプリング点を発生させる。すなわち、吸入圧力の下限値0.005MPa、上限値20MPa、吐出圧力の下限値0.006MPa、上限値50MPa、吸入温度の下限値35℃、上限値70℃、流量の下限値2000m3/h、上限値100000m3/h、分子量の下限値10、上限値25を範囲とする設計空間内に、サンプリング点を100000点発生させる。サンプリング点の発生方法は幾つか存在するが、ここではランダムにサンプリング点を発生させる方法の一つであるLHS(Latin Hypercube Sampling)法を用いてサンプリング点を発生する。
【００３９】
S303では、S302で発生したサンプリング点の中の一つを取り出し、それに対応する計算条件で、S102で入力した解析プロセス情報に従って計算を実行する。ここでは、「条件取得」→「型式選定」→「性能計算」→「結果登録」の順に計算を実行する。
【００４０】
S304では全てのサンプリング点で計算を実行したかどうかを判断する。実行していない場合は、S303に戻ってまだ実行していないサンプリング点一つを取り出し、それに対応する計算条件で、S102で入力した解析プロセス情報に従って計算を実行する。全てのサンプリング点を実行した場合はS305に行く。ここでは約100000件の計算を行う。
【００４１】
S305では、S302、S303で生成したサンプリング点などの計算条件情報、計算結果を取得する。
【００４２】
S306では、S305で取得した計算条件情報及び計算結果をデータベース110に入力する。
【００４３】
図３のS400では、機械学習部104により、計算条件情報、及び計算結果を用いて機械学習を行う。
【００４４】
S401では、S100で入力された解析プロセス情報、S200で入力された解析条件情報、S300で入力された計算条件情報及び計算結果を、データベース110から取得する。
【００４５】
S402では、機械学習部104により、サンプリング点での計算条件情報を入力パラメータ、計算結果を出力パラメータとして、入力パラメータと出力パラメータの関係について機械学習する。入力パラメータは、吸入圧力、吐出圧力、吸入温度、流量、分子量である。出力パラメータは、羽根車段数、羽根車外径、羽根車回転数、効率、ヘッドである。ここでは、サンプル点100000点の情報を用いて機械学習する。機械学習の方法は幾つか存在するが、ここでは人工知能の一つであるニューラルネットワックを用いる。ニューラルネットワークは、多数の神経細胞からなる脳の特性を計算機上のシミュレーションで表現することを目的とした数学モデルである。ニューラルネットワークは、人口ニューロンの各層をXiと置くと、下記のような漸化式である数式１で与えられる。
【００４６】
【数１】
2020004069.tif 000003
【００４７】
ここでAi、Biはそれぞれ重みパラメータ、バイアスパラメータである。fは活性化関数である。機械学習を通じて重みパラメータ、バイアスパラメータを決定する。なお3層の場合はX1が入力層、X2が中間層、X3が出力層となる。中間層が複数あるものをディープニューラルネットと呼ぶ。
【００４８】
S403では、機械学習した結果をデータベースに入力する。ここでは、重みパラメータAi、バイアスパラメータBiが学習結果となる。
【００４９】
フェーズ２について説明する。図４のS500では、要求仕様入力部106により入力した要求仕様に基づいて、設計案生成部105により設計案を生成する。
【００５０】
S501では、S100で入力された解析プロセス情報、S200で入力された解析条件情報、S300で入力された計算条件情報及び計算結果、S400で入力された重みパラメータAi、バイアスパラメータBiの機械学習結果を、データベース110から取得する。
【００５１】
S502では、要求仕様入力部106により入力画面を表示する。図８に入力画面の一例を示す。操作者は、これから設計する遠心圧縮機の要求仕様を入力する。ここでは解析モデル名は遠心圧縮機と入力されている。ここでは、吸入圧力0.75MPa、吐出圧力10.2MPa、吸入温度60℃、流量43500m3/h、分子量22.5が、要求仕様として入力されている。
【００５２】
S503では、S502で入力した要求仕様を入力パラメータとして、設計案生成部105により設計案（出力パラメータ）を生成する。ここでは、機械学習部104により機械学習した機械学習結果情報（重みパラメータAi、バイアスパラメータBi）に基づいて、数式１で与えられるニューラルネットワークにより設計案を生成する。ニューラルネットワークは、機械学習を通じて入力パラメータである吸入圧力、吐出圧力、吸入温度、流量、分子量、出力パラメータである羽根車段数、羽根車外径、羽根車回転数、効率、ヘッドの関係を学習し、新たな入力パラメータ吸入圧力、吐出圧力、吸入温度、流量、分子量を入力して、羽根車段数、羽根車外径、羽根車回転数、効率、ヘッドを学習結果に基づいて出力する。
【００５３】
図４のS600では、設計空間分析部107により設計空間を分析し、設計案生成部105により得られた設計案の信頼度を算出し、設計案・信頼度表示部109により設計案生成部105で得られた設計案と共に信頼度を表示する。
【００５４】
S601ではS100で入力された解析プロセス情報、S200で入力された解析条件情報、S300で入力された計算条件情報及び計算結果、S400で入力された重みパラメータAi、バイアスパラメータBiの機械学習結果、S500で入力された設計案を、データベース110から取得する。
【００５５】
S602では、設計空間を分析して、設計案生成部105により得られた設計案の信頼度を算出する。ここでは、要求仕様入力部106により入力された要求仕様（入力パラメータ）に対して、S302で発生した設計空間内に存在するサンプリング点との距離を算出する。距離の算出は以下数式２で計算する。
【００５６】
【数２】
2020004069.tif 000004
【００５７】
Lは距離を表し、xは入力パラメータ、下付添え字はインデックスを表す。ここでは、x1は吸入圧力、x2は吐出圧力、x3は吸入温度、x4は流量、x5は分子量となる。上付添え字はサンプリング点を意味する。
【００５８】
次に入力パラメータに対する距離の平均Lavg（第１平均値）を算出する。次に入力パラメータから、数式２から得られた最も小さい距離からN個のサンプリング点を取り出す。ここではN=10とする。
【００５９】
次にN個のサンプリング点での出力パラメータと設計案生成部105により得られた設計案、すなわち出力パラメータの差を算出した後に数式３で与えられる、それらの差との平均Yavg（第２平均値）を算出する。
【００６０】
【数３】
2020004069.tif 000005
【００６１】
Yは出力パラメータ、下付添え字ｊはインデックスを表し、Y1は羽根車段数、Y2は羽根車外径、Y3は羽根車回転数、Y4は効率、Y5はヘッドとなる。また、上付き添字kは数数式３から得られた最も小さい距離からN個のサンプリング点を表す。
【００６２】
次に信頼度を算出する。信頼度は、上記した設計空間内に存在するサンプリング点との距離及びその距離の第１平均値と、その距離のうち要求仕様から最も小さい距離のサンプリング点と設計案との差及びその差の第２平均値と、に基づいて算出される。具体的には、信頼性情報である、第１平均値Lavgと、第２平均値Yavgにおいて、それぞれ閾値を儲け、閾値以上のパラメータの数Pをカウントする。ここでパラメータの数は、距離、羽根車段数、羽根車外径、羽根車回転数、効率、ヘッドの6個となる。ここでPが0個を信頼度「A」とし、2個以下を「B」とし、それ以上を「C」とする。
【００６３】
S603では、設計案・信頼度表示部108により設計案生成部105で得られた設計案と、設計空間分析部107により得られた信頼度と、を設計案・信頼度表示画面に表示する。
【００６４】
図９に設計案・信頼度表示画面の一例を示す。要求仕様（入力パラメータ）が表示され、要求仕様に対応する人工知能により算出された設計案（出力パラメータ）が表示されている。また、図が示すように設計案生成部105で得られた設計案と共にLavg、Yavgの情報、信頼性情報が表示されている。ここでは、平均距離、平均差異の羽根車段数、羽根車外径、羽根車回転数、効率、ヘッドとして表示している。閾値を超えたパラメータは太枠で強調されている。また、入力パラメータから距離Lを縦軸、距離に対するサンプリング点の頻度を横軸に取った頻度分布もあわせて表示している。この平均が平均距離になる。また、信頼度も表示している。操作者は、算出された信頼度を次回の設計案の生成にフィードバックする、具体的には、信頼度に応じて「フィードバック」ボタンを押すことにより、フィードバックを行い、信頼度を向上させる。
【００６５】
フェーズ3について説明する。図５のS700では、フィードバック部109により入力したサンプリング点の発生範囲に従ってパラメータサーベイを実行し、機械学習を実行する。
【００６６】
S701では、S100で入力された解析プロセス情報、S200で入力された解析条件情報、S300で入力された計算条件情報及び計算結果、S400で入力された重みパラメータAi、バイアスパラメータBiの機械学習結果、S500で入力された設計案、S600で入力された信頼度情報を、データベース110から取得する。
【００６７】
S702では、フィードバック条件画面を表示する。図１０に画面の一例を示す。フェーズ２で入力した要求仕様が表示されている。操作者は、要求仕様である各入力パラメータに対して、下限値、上限値を入力する。ここでは、吸入圧力の下限値-2%、上限値+2%、吐出圧力の下限値-3%、上限値+3%、吸入温度の下限値-1.5%、上限値+1.5%、流量の下限値-10%、上限値+10%、分子量の下限値-2%、上限値+2%が入力されている。
【００６８】
S703では、S300によりパラメータサーベイを実行する。ここでは、入力された各パラメータの下限値、上限値にしたがってサンプリング点を発生し、S102で入力した解析プロセス情報に従って計算を実行し、新たな計算条件及び計算結果を取得する。
【００６９】
このように、要求仕様を入力し、人工知能により設計案を作成し、その設計案の信頼度を操作者に表示し、フィードバックをすることにより設計案の信頼度が向上する。
【００７０】
S704では、S400により機械学習を実行する。ここでは、今まで得られたサンプリング点での情報、S703で得られた新たな計算条件及び計算結果を加えてS400により機械学習を実行する。
【００７１】
本発明では、機械学習の手法にニューラルネットワークを用いたが、クリギング法などの他の人工知能の手法を用いることは可能である。
【００７２】
本発明では、解析プロセスを構成する解析ノード解析を、同一の計算機で実施しているように記載しているが、ネットワーク環境を利用することにより、異なる計算機において実施することは可能である。
【符号の説明】
【００７３】
１０１  解析プロセス定義部
１０２  解析条件入力/表示部
１０３  解析モデル作成・解析制御部
１０４  機械学習部
１０５  設計案生成部
１０６  要求仕様入力部
１０７  設計空間分析部
１０８  設計案・信頼性表示部
１０９  フィードバック部
１１０  データベース
１１１  計算機
２０１  ブロック群
２０２  解析手順
【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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