(57)【要約】【課題】運転条件範囲の中で性能特性が大きく変化する機械装置に対しても、予測精度の高い近似モデルを作成することで精度良く機械装置の性能を評価することを目的とする。【解決手段】パラメータ値がとり得る全運転条件範囲から所定数の試験点を決定し、試験点におけるパラメータ値及び試験結果値を入力し、全運転条件範囲を、パラメータ値及び試験結果値によって示される特性が所定の相関関係を有する領域毎に分別し、この領域に含まれる試験点に対するパラメータ値及び試験結果値に基づいて、領域毎に応答曲面モデルを生成し、応答曲面モデルから得られた評価値に基づいて機械装置の性能を評価する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械装置に対して、複数のパラメータ値で示される所定の運転条件に従って得た試験結果値に基づいて該機械装置の性能を評価する機械装置の性能評価方法であって、
前記パラメータ値がとり得る全運転条件範囲から所定数の試験点を決定し、
前記試験点における前記パラメータ値及び前記試験結果値から、前記パラメータ値及び前記試験結果値によって示される特性を算出し、
前記全運転条件範囲を前記特性が所定の相関関係を有する領域毎に分別し、
前記領域に含まれる試験点に対するパラメータ値及び試験結果値に基づいて、前記領域毎に応答曲面モデルを生成し、
前記応答曲面モデルから得られた評価値に基づいて前記機械装置の性能を評価する機械装置の性能評価方法。
【請求項２】
前記領域は、隣り合う領域との間で互いに重複部分を有し、該重複部分について前記領域毎の応答曲面モデルの平均値を該重複部分の評価値とすることを特徴とする請求項１に記載の機械装置の性能評価方法。
【請求項３】
前記入力された試験結果値に対して所定の座標変換をすることにより変換値を算出し、該変換値に基づいて前記領域毎に変換値の応答曲面モデルを生成し、
該変換値の応答曲面モデルから得られる値を逆変換することにより得られる評価値に基づいて前記機械装置の性能を評価する請求項１又は請求項２に記載の機械装置の性能評価方法。
【請求項４】
前記パラメータ値及び前記試験結果値の入出力関係を入れ替えて、前記領域毎に応答曲面モデルを生成することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の機械装置の性能評価方法。
【請求項５】
機械装置に対して、複数のパラメータ値で示される所定の運転条件に従って得た試験結果値に基づいて該機械装置の性能を評価する機械装置の性能評価装置であって、
前記パラメータ値がとり得る全運転条件範囲から所定数の試験点を決定する試験点決定手段と、
前記試験点における前記パラメータ値及び前記試験結果値から、前記パラメータ値及び前記試験結果値によって示される特性を算出する算出手段と、
前記全運転条件範囲を前記特性が所定の相関関係を有する領域毎に分別する領域分別手段と、
前記領域に含まれる試験点に対するパラメータ値及び試験結果値に基づいて、前記領域毎に応答曲面モデルを生成する生成手段と、を備え、
前記応答曲面モデルから得られた評価値に基づいて前記機械装置の性能を評価する機械装置の性能評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械装置の性能評価方法及び機械装置の性能評価装置に関し、特に、機械装置に対する入出力関係に基づいて近似モデルを生成することにより該機械装置の性能を評価する機械装置の性能評価方法及び機械装置の性能評価装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
機械装置の開発・設計の過程では、機械装置がこの機械装置に対して要求される性能目標に適合するか否かについて、対象となる機械装置に応じた運転条件で試験を実施し、この試験の結果に基づいて評価を行っている。例えば、ターボ冷凍機に用いられる圧縮機の性能評価においては、少なくとも３つのパラメータからなる運転条件が存在するため、これらのパラメータを２つずつ組み合わせ、各々の組み合わせに対して１００乃至２００の試験点において試験を実施する必要がある。また、一つの試験点における試験が終了した後は、圧縮機の運転状態が静定するまでは、次の試験点に対する試験を行うことができないため、ターボ冷凍機の圧縮機の性能評価には、多くの作業及び時間を要している。これに対し、上記した全ての試験点に対して試験結果を得ずに、コンピュータを用いた数値流体解析（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｆｌｕｉｄ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ）により性能を予測することも考えられるが、予測精度が要求精度を満たさないことから、実質的には性能評価を行うことができない。
【０００３】
一方、機械装置の所定の運転条件にかかる入出力関係から応答曲面モデルを生成することにより、機械装置の性能の予測や設計条件の最適化等を行う手法が知られている。この応答曲面モデルを用いた手法として、特許文献１には、所定数の実験点を設定し、設定された所定数の実験点において計測された実験データを入力し、所定の処理を行ったうえで応答曲面モデルを生成する技術が開示されている。また、特許文献２には、自動車に適用されるエンジンに対し、過渡状態で試験を行い、その結果のデータに基づいて入力と出力との間に時間遅れがあるものについて調整を行う処理を行った後に、過渡エンジンモデルを生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１７６９８号公報
【特許文献２】特開２００５−１９４９７７号公報
【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、ターボ冷凍機の圧縮機のように、運転条件範囲において一定の性能特性を持たない機械装置に対して、上記したような一つの応答曲面モデルによって近似し、この結果に基づいて性能評価を行った場合、機械装置全体の性能条件範囲に対しておおよその予測はできるものの、一定の性能特性がないことが隘路となって、局所的な性能特性に対する予測精度が劣化することとなる。
【０００６】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、運転条件範囲の中で性能特性が大きく変化する機械装置に対しても、予測精度の高い応答曲面モデルを作成することで精度良く機械装置の性能を評価することのできる機械装置の性能評価方法及び機械装置の性能評価装置を提供することを目的とする。
【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、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、機械装置に対して、複数のパラメータ値で示される所定の運転条件に従って得た試験結果値に基づいて該機械装置の性能を評価する機械装置の性能評価方法であって、前記パラメータ値がとり得る全運転条件範囲から所定数の試験点を決定し、前記試験点における前記パラメータ値及び前記試験結果値から、前記パラメータ値及び前記試験結果値によって示される特性を算出し、前記全運転条件範囲を前記特性が所定の相関関係を有する領域毎に分別し、前記領域に含まれる試験点に対するパラメータ値及び試験結果値に基づいて、前記領域毎に応答曲面モデルを生成し、前記応答曲面モデルから得られた評価値に基づいて前記機械装置の性能を評価する機械装置の性能評価方法を提供する。
【０００８】
本発明によれば、パラメータ値がとり得る全運転条件範囲から所定数の試験点を決定する。機械装置の性能評価には、評価対象の機械装置、その運転条件にかかるパラメータ値に応じて多くの試験点における試験結果が必要となる。これらの全ての試験点に対する代表となる所定数の試験点を決定する。この試験点は任意に設定することができ、例えば、本来試験結果が必要となる試験点の半数を任意に選出し決定することができる。評価対象の機械装置によっては、全運転条件範囲にわたって、パラメータ値及び試験結果値によって示される特性が一定でないものがあるため、決定された試験点におけるパラメータ値及び試験結果値から、パラメータ値及び試験結果値によって示される特性を算出する。そして、全運転条件範囲を、算出された特性が互いに相関関係がある領域毎に分別し、領域に含まれる試験点に対するパラメータ値及び試験結果値に基づいて、領域毎に応答曲面モデルを生成する。このようにすることで、運転条件範囲の中で、性能特性が大きく変化する領域を有する機械装置に対しても、予測精度の高い応答曲面モデルを生成することができ、機械装置の性能評価の予測精度が向上する。
【０００９】
上記機械装置の性能評価方法において、前記領域は、隣り合う領域との間で互いに重複部分を有し、該重複部分について前記領域毎の応答曲面モデルの平均値を該重複部分の評価値とすることが好ましい。
【００１０】
各領域の重複部分は、隣り合う領域との間でパラメータ値及び試験結果値によって示される特性に相関関係があり、該重複部分が何れの領域に属することも可能な場合がある。このため、領域毎の応答曲面モデルを生成した際に、重複部分については、各応答曲面モデルの平均値を評価値とすることで、より予測精度を向上させることができる。      
【００１１】
上記機械装置の性能評価方法において、前記入力された試験結果値に対して所定の座標変換をすることにより変換値を算出し、該変換値に基づいて前記領域毎に変換値の応答曲面モデルを生成し、該変換値の応答曲面モデルから得られる値を逆変換することにより得られる評価値に基づいて前記機械装置の性能を評価することが好ましい。
【００１２】
応答曲面を精度良く作成するためには、入力に対して応答が除々に変化していることが好ましいが、評価対象の機械装置の特性によっては、全運転条件範囲において、入力に対する応答が必ずしも緩やかな変化とはならない場合がある。この場合に、一旦、座標変換を行ってから応答曲面モデルを生成し、逆変換を行った結果に基づいて性能を評価することで、予測精度を向上させることができる。
【００１３】
上記機械装置の性能評価方法において、前記パラメータ値及び前記試験結果値の入出力関係を入れ替えて、前記領域毎に応答曲面モデルを生成することが好ましい。
【００１４】
入出力の関係から、生成された応答曲面モデルでは予測精度が好ましくない場合には、パラメータ値及び試験結果値の入出力関係を入れ替えて、領域毎に応答曲面モデルを生成することで、予測精度を向上させることができる。
【００１５】
また、本発明は、機械装置に対して、複数のパラメータ値で示される所定の運転条件に従って得た試験結果値に基づいて該機械装置の性能を評価する機械装置の性能評価装置であって、前記パラメータ値がとり得る全運転条件範囲から所定数の試験点を決定する試験点決定手段と、前記試験点における前記パラメータ値及び前記試験結果値から、前記パラメータ値及び前記試験結果値によって示される特性を算出する算出手段と、前記全運転条件範囲を前記特性が所定の相関関係を有する領域毎に分別する領域分別手段と、前記領域に含まれる試験点に対するパラメータ値及び試験結果値に基づいて、前記領域毎に応答曲面モデルを生成する生成手段と、を備え、前記応答曲面モデルから得られた評価値に基づいて前記機械装置の性能を評価する機械装置の性能評価装置を提供する。
【発明の効果】
【００１６】
このように、本発明によれば、運転条件範囲の中で性能特性が大きく変化する機械装置に対しても、予測精度の高い応答曲面モデルを作成することで精度良く機械装置の性能を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態にかかる機械装置の性能評価方法を実現するためのコンピュータの概略を説明するブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に掛かる機械装置の性能評価方法による評価対象の一例であるターボ冷凍機の概略構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態にかかる機械装置の性能評価方法によって生成されたターボ圧縮機の流量変数θ−圧力変数Ω線図の参考図である。
【図４】本発明の実施形態にかかる機械装置の性能評価方法によって生成されたターボ圧縮機の流量変数θ−圧力変数Ω線図の参考図である。
【図５】本発明の実施形態にかかる機械装置の性能評価方法によって生成されたターボ圧縮機の流量変数θ−圧力変数Ω線図の参考図である。
【図６】図６（Ａ）は、相関関係を有する運転曲線を含む領域毎に応答曲面モデルを生成した結果に基づく予測精度を示すヒストグラムであり、図６（Ｂ）は、領域に分別せずに一つの応答曲面モデルを生成した結果に基づく予測精度を示すヒストグラムである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、本発明に係る機械装置の性能評価方法について、図面を参照して説明する。
本実施形態にかかる機械装置の性能評価方法は、汎用又は専用のコンピュータ及びこのコンピュータ上で動作するプログラムを利用して実現することができる。このようなコンピュータ１０は、図１に示すように、ＣＰＵ（中央演算装置）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３及び記憶装置１４を備えており、ＣＰＵ等により、上記処理の全て或いは一部を実現させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されているプログラムを読み出して、プログラムをＲＯＭやＲＡＭなどに展開し、情報の加工・演算処理を実行することにより、上述の機械装置の性能評価処理を実現させる。
【００１９】
したがって、図１に示す試験点決定部２１、特性算出部２２、領域分別部２３、及び応答曲面モデル生成部２４は、いずれもＣＰＵが所定のＲＯＭに格納された処理プログラムをＲＡＭに展開し、展開したプログラムを実行することによって実現される処理部である。試験点決定部２１は、パラメータ値が取りうる全運転条件範囲から所定数の試験点を決定する。特性算出部２２は、試験点決定部２１によって定められた試験点におけるパラメータ値及び試験結果値からパラメータ値及び試験結果値によって示される特性を算出する。領域分別部２３は、パラメータ値と試験結果値とによって示される特性が所定の相関関係を有する場合に、全運転条件範囲から、その相関関係を有するもの同士を含む領域に分別する。応答曲面モデル生成部２４は、分別された領域に含まれる試験点に対するパラメータ値と試験結果値とに基づいて、領域毎に応答曲面モデルを生成する。そして、生成された応答曲面モデルから性能評価にかかる評価値を算出し、評価結果を出力する。領域分割や出力結果の評価などにおいては、利用者が使いやすいグラフィカルユーザインターフェイス（GUI）の機能も含まれる。
【００２０】
なお、ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００２１】
次に、本発明の機械装置の性能評価方法による評価対象の一例であるターボ冷凍機について説明する。図２は、ターボ冷凍機の概略構成を示すブロック図である。ターボ冷凍機１は、冷媒を圧縮する圧縮機３と、圧縮機３によって圧縮された冷媒を凝縮させる凝縮器５と、冷媒を蒸発させる蒸発器６と、凝縮器５と蒸発器６との間に設けられた中間冷却器７とを備えている。
【００２２】
圧縮機３は、高圧力比が得られる遠心式の２段圧縮機であり、図示しないインバータによって回転数制御されたモータ２によって駆動され、図示しない増速機と、この増速機の出力側に設けられた羽根車４とを備えている。羽根車４は、図２では説明の便宜上省略するが、第１羽根車及び第２羽根車の二つの羽根車から構成されている。第１羽根車及び第２羽根車は、冷媒流路上に直列に接続されており、第１羽根車によって圧縮された後に第２羽根車によってさらに圧縮されるようになっている。中間冷却器７からのガス冷媒は、第１羽根車と第２羽根車との間（中間段）に導入される。
【００２３】
凝縮器５には、冷却水配管（図示せず）が接続されており、この冷却水配管によって供給される冷却水により凝縮熱が除去される。蒸発器６には、冷水配管（図示せず）が接続されており、この冷水配管内を流れる水とシェル内の冷媒とが熱交換を行う。中間冷却器７は、凝縮器５と蒸発器６との間に設けられ、中間冷却器７には、第１羽根車と第２羽根車との間に接続される中間圧冷媒配管７ａが接続されている。中間冷却器７では、凝縮器５からの高圧液冷媒が蒸発するようになっており、この蒸発潜熱によって中間圧冷媒配管７ａを介して蒸発器６へと導かれる液冷媒が冷却される。そして、蒸発して飽和温度付近となったガス冷媒は、第１羽根車３０によって低圧から中間圧まで圧縮されたガス冷媒と混合され、第２羽根車３２によって中間圧から圧縮されるガス冷媒を冷却している。
【００２４】
このようなターボ冷凍機の圧縮機３は、吸込冷媒のマッハ数毎に運転曲線が異なるという特性を有している。このため、圧縮機３の性能評価を行うために、Ａ点での計測値である入口圧力、温度及び流量、Ｂ点での計測値である出口圧力及び温度、並びにＣ点での計測値である中間吸込圧力、温度及び流量からマッハ数及び凝縮器からの冷却水と蒸発器からの冷水との水温差を求め、これらをパラメータ値として、最終的に、図３に示すようなマッハ数毎に流量変数θ−圧力変数Ω線図を作成する。同図において、横軸は流量変数θ（無次元数）、縦軸は圧力変数Ω（無次元数）を示す。
【００２５】
流量変数θは、
θ＝Ｑ／（ａ×Ｄ２）  ・・・（１）
として表される。ここで、Ｑは風量（ｍ３／ｓ）、ａは吸込冷媒の飽和ガス音速（ｍ／ｓ）、Ｄは羽根車の外径（ｍ）である。
また、圧力変数Ωは、
Ω＝（ｈ１＋ｈ２）×ｇ／（ａ２）  ・・・（２）
として表される。ここで、ｈ１は第１羽根車におけるエンタルピ落差、ｈ２は第２羽根車におけるエンタルピ落差、ｇは重力加速度である。
【００２６】
続いて、この機械装置の性能評価装置における性能評価の処理の過程、すなわち、性能評価方法について説明する。圧縮機の性能を評価するため、換言すると、流量変数θ−圧力変数Ω線図を作成するために、まず、パラメータ値としてのマッハ数及び水温がとり得る全運転条件範囲から所定数の試験点を決定する。試験点は、任意に定めることができ、例えば、図４の流量変数θ−圧力変数Ω線図に示される点に相当する点を試験点として決定する。この試験点は、性能評価時に逐次ユーザが選択・決定しても良く、また、所定数の試験点をメモリ等に予め格納しておき、性能評価時に自動的に決定しても良い。
【００２７】
また、マッハ数及び水温の２つのパラメータでの試験点に対して、何れか一方又は双方の試験点を自由に増減することが可能である。これは、パラメータによって、連続的に変化するもの、あるいは不連続に変化するものがあるだけでなく、試験を実施するうえで、パラメータ値を変えて試験をすることが煩雑なものもがあるため、少なくとも一つのパラメータ値に対して試験点を所定数よりも少なく設定することで、試験期間を短縮し早期に精度良い性能評価を行うことができる。
【００２８】
そして、決定された試験点における試験を実施し、上述したように、この試験点での圧縮機に対する入力圧力等、中間吸い込み圧力等及び吐出圧力等を計測することにより試験結果値を算出し、試験点におけるパラメータ値及び試験結果値を上記コンピュータに入力して所定の演算を行うことで、パラメータ値及び試験結果値によって示される特性、すなわち、図４の流量変数θ−圧力変数Ω線図を得る。
【００２９】
続いて、図４の流量変数θ−圧力変数Ω線図に示した全運転条件範囲を、パラメータ値及び試験結果値によって示される特性が所定の相関関係を有する領域毎に分別する。すなわち、図４の流量変数θ−圧力変数Ω線図に示される複数の運転曲線中、各運転曲線が互いに相関関係があるか否かを判断する。そして、相関関係があると判断された運転曲線を含む領域に分別する。本実施形態においては、例えば、図４に示すように、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４の４つの領域に分別する。
【００３０】
ここで、相関関係の有無の判断は、複数の運転曲線の中に一定の特性があるか否かに着目して行うことができ、例えば、マッハ数毎の運転曲線の傾きが所定の範囲内にあるか否か等によって行うことができる。また、例えば、２本の直線を用いて運転曲線を近似し、各々の傾きに基づいて相関関係を判断することができる。換言すると、運転曲線を、例えば、上部と下部との２つの領域に分け、それぞれを直線で近似する。そして、運転曲線の上部を近似した直線と、下部を近似した曲線の傾きの差に基づいて、その差が所定の範囲内にある運転曲線毎に領域を分別することができる。図４において、運転曲線の上部と下部をそれぞれ直線で近似した場合に、Ｇ１に含まれる運転曲線では２本の直線の傾きの差が小さくなるが、Ｇ４に含まれる運転曲線では２本の直線の傾きの差が大きくなる。なお、直線を用いて運転曲線を近似する際には、２本の直線に限らず、３本又はそれ以上の直線で近似することで、より細く運転曲線の相関関係を判断することができる。また、領域を分別する際には、各領域が隣り合う領域との間で互いに重複部分を有するように分別することが好ましい。
【００３１】
次に、このように分別された領域に対して、この領域に含まれる試験点に対するパラメータ値及び試験結果値に基づいて、領域毎に応答曲面モデルを生成する。パラメータ値、試験結果値及び領域毎に生成された応答曲面モデルから得られた評価値に基づいて、最終的に、図３のようなマッハ数毎の詳細な流量変数θ−圧力変数Ω線図を作成し、これに基づいて、圧縮機の性能を評価する。
【００３２】
図６（Ａ）は、このように相関関係を有する運転曲線を含む領域に分別して、領域毎に応答曲面モデルを生成した結果に基づいて流量変数θ−圧力変数Ω線図を作成した場合の予測精度を示すヒストグラムである。また、図６（Ｂ）は、領域に分別せずに一つの応答曲面モデルを生成した結果に基づいて流量変数θ−圧力変数Ω線図を作成した場合の予測精度を示すヒストグラムである。図６から理解されるように、相関関係を有する運転曲線を含む領域に分別して、領域毎に応答曲面モデルを生成した結果に基づいて性能を評価することで性能評価にかかる予測精度を向上させることができる。
【００３３】
このように、本発明によれば、圧縮機等の機械装置にかかる多くの運転条件の全てに対して試験を実施することなく、所定数の試験点、例えば、必要な試験点の半数程度の試験点における試験を行い、この試験結果から入出力関係の特性に相関関係があるもの毎に応答曲面モデルを生成する。このため、試験工数、試験期間を削減しつつ、性能評価精度を向上させることができる。
【００３４】
なお、領域が隣り合う領域との間で互いに重複部分を有する場合には、この重複部分について領域毎の応答曲面モデルの平均値を重複部分の評価値とすることで、より予測精度を向上させることができる。
【００３５】
また、入力された試験結果値に対して所定の座標変換をすることにより変換値を算出し、変換値に基づいて領域毎に変換値の応答曲面モデルを生成し、変換値の応答曲面モデルから得られる値を逆変換することにより得られる評価値に基づいて圧縮機の性能を評価することもできる。応答曲面を精度良く作成するためには、入力に対して応答が除々に変化していることが好ましい。しかし、その機械装置の特性によっては、全運転条件範囲において、入力に対する応答が必ずしも緩やかな変化とはならず、図５（Ａ）に示すように、変化率が急激（例えば、運転曲線の傾きが９０°±５°程度）な運転条件範囲が含まれることがある。この場合に、一旦、座標変換を行ってから応答曲面モデルを生成し、逆変換を行った結果に基づいて性能を評価することで、予測精度を向上させることができる。
【００３６】
ここで、座標変換とは、例えば、回転が考えられる。図５（Ａ）を、例えば、原点を中心として２〜３°回転させることで、図５（Ｂ）のような流量変数θ−圧力変数Ω線図を作成することができ、これに基づいて応答曲面モデルを生成し、逆変換を行った結果に基づいて性能を評価することで、予測精度を向上させることができる。
【００３７】
さらに、入出力の関係から、生成された応答曲面モデルでは予測精度が好ましくない場合には、パラメータ値及び試験結果値の入出力関係を入れ替えて、領域毎に応答曲面モデルを生成することで、予測精度を向上させることができる。例えば、図３〜図５では、横軸を流量変数θ、縦軸を圧力変数Ωとしたが、これを入れ替えて、横軸を圧力変数Ω、縦軸を流量変数θとして応答曲面モデルを生成し、流量変数θ−圧力変数Ω線図を作成する際に、縦軸及び横軸を逆転表示させて、最終的に図３のような流量変数θ−圧力変数Ω線図を作成する。
【符号の説明】
【００３８】
１  ターボ冷凍機
２  モータ
３  圧縮機
４  羽根車
５  凝縮器
６  蒸発器
７  中間冷却器
１０  コンピュータ
１１  ＣＰＵ（中央演算装置）
１２  ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）
１３  ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）
１４  記憶装置
２１  試験点決定部
２２  特性算出部
２３  領域分別部
２４  応答曲面モデル生成部
【図１】
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【図２】
2010243434.tif 000004
【図３】
2010243434.tif 000005
【図４】
2010243434.tif 000006
【図５】
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【図６】
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