(57)【要約】【課題】熱流体解析の解析時間を短縮する。【解決手段】熱流体解析プログラムは、情報処理装置に、解析領域における熱流体に関わる複数の解析結果を用いて主成分分析し、新たな解析条件を基に、該主成分分析の結果得られた分析パターンを重ね合わせて、最終的な解に近似する近似解を算出する処理を実行させる。そして、熱流体解析プログラムは、情報処理装置に、該算出した近似解を初期状態として、新たな解析条件に対する熱流体解析を実行する処理を実行させる。【選択図】図７
2014206833.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
解析領域における熱流体に関わる複数の解析結果を用いて主成分分析し、
新たな解析条件を基に、該主成分分析の結果得られた分析パターンを重ね合わせて、最終的な解に近似する近似解を算出し、
該算出した近似解を初期状態として、前記新たな解析条件に対する熱流体解析を実行する
処理を実行させることを特徴とする熱流体解析プログラム。
【請求項２】
該主成分分析する処理は、新たな解析条件に類似する解析条件で解析された解析結果を用いて主成分分析する
ことを特徴とする請求項１に記載の熱流体解析プログラム。
【請求項３】
該近似解を算出する処理は、前記近似解を、所定の物理的法則を満たすように修正する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の熱流体解析プログラム。
【請求項４】
解析領域における熱流体に関わる複数の解析結果を用いて主成分分析する分析部と、
新たな解析条件を基に、前記分析部によって分析された結果得られた分析パターンを重ね合わせて、最終的な解に近似する近似解を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された近似解を初期状態として、前記新たな解析条件に対する熱流体解析を実行する実行部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
コンピュータが、
解析領域における熱流体に関わる複数の解析結果を用いて主成分分析し、
新たな解析条件を基に、該主成分分析の結果得られた分析パターンを重ね合わせて、最終的な解に近似する近似解を算出し、
該算出した近似解を初期状態として、前記新たな解析条件に対する熱流体解析を実行する
各処理を実行することを特徴とする熱流体解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱流体解析プログラムなどに関する。
【背景技術】
【０００２】
サーバ機器やデータセンタの設計では、設計される実際の機器を利用しないで定常状態の熱分布と空気の流れを把握するために、熱流体シミュレーションが利用されている。
【０００３】
熱流体シミュレーションでは、初期状態からシミュレーション計算を繰り返し行うことで定常状態の温度分布と空気の流れ（最終的な解）を数値的に計算する（例えば、特許文献１〜３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１７９５０１号公報
【特許文献２】特開２００９−２５８８７９号公報
【特許文献３】特開２００５−３０９７５５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、従来の熱流体シミュレーションの技術では、初期状態から最終的な解に至るまでの解析時間が長期に及んでしまう場合があるという問題がある。
【０００６】
すなわち、熱流体シミュレーションの解析時間を決定する１つの要因は、初期状態である。初期状態の最終的な解に対する誤差が小さいほど、解析時間が短くなることが知られている。ところが、熱流体シミュレーションを実行する前に、どのような初期状態であれば、最終的な解に対する誤差が小さくなるのかが不明であるため、適切な初期状態を定めることができない。したがって、初期状態から最終的な解に至るまでの解析時間が長期に及ぶ場合が生じてしまう。
【０００７】
１つの側面では、熱流体解析の解析時間を短縮することができる熱流体解析プログラム、情報処理装置および熱流体解析方法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】
【０００８】
第１の案では、熱流体解析プログラムは、コンピュータに、解析領域における熱流体に関わる複数の解析結果を用いて主成分分析し、新たな解析条件を基に、該主成分分析の結果得られた分析パターンを重ね合わせて、最終的な解に近似する近似解を算出し、該算出した近似解を初期状態として、前記新たな解析条件に対する熱流体解析を実行する処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
熱流体解析の解析時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、解析対象の一例を示す図である。
【図３】図３は、整形後のデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、分類部による処理を説明する図である。
【図５】図５は、近似解生成部による処理を説明する図である。
【図６】図６は、近似解の修正の一例を示す図である。
【図７】図７は、分類部と近似解生成部の全体処理を説明する図である。
【図８】図８は、実施例に係る熱流体解析処理のフローチャートを示す図である。
【図９Ａ】図９Ａは、実施例に係る熱流体解析処理をデータセンタの熱解析に用いた場合の一例を示す図（１）である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、実施例に係る熱流体解析処理をデータセンタの熱解析に用いた場合の一例を示す図（２）である。
【図１０】図１０は、熱流体解析プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願の開示する熱流体解析プログラム、情報処理装置および熱流体解析方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例では、熱流体解析を実行する情報処理装置に適用した場合を示す。しかし、本実施例によりこの発明が限定されるものではなく、熱流体解析を実行する装置全般に広く適用可能である。
【実施例】
【００１２】
図１は、実施例に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、情報処理装置１は、記憶部１０と、受信部２０と、整形部３０と、分類部４０と、近似解生成部５０と、熱流体解析部６０と、結果出力部７０とを有する。
【００１３】
情報処理装置１は、例えば、サーバ機器を設置する領域を解析対象として、当該解析対象の熱流体解析を実行する。なお、解析対象は、サーバ機器を設置する領域として説明したが、サーバ機器を設置するラックを有するデータセンタであって良いし、熱分布と空気の流れを把握したい空間であれば良い。以降では、解析対象を、障害物を設置した領域として説明する。
【００１４】
図２は、解析対象の一例を示す図である。図２に示すように、解析対象は、中心に障害物を設置した領域をモデル化したものである。解析対象には、所定の場所に扇風機、クーラーおよびファンなど温度と空気の流れを変化させる送風機が設置されているとする。そして、解析対象では、解析条件に応じた温度となり、解析条件に応じた空気の流れとなる。解析条件とは、例えば、送風機の送風の強さや設定温度を含む解析に関わる条件である。なお、解析条件は、これらに限定されるものではなく、１秒当たりの電力量（ワット）の増減などを含むものでも良い。図２で示す矢印は、空気の流れを表したものである。
【００１５】
このような解析対象に対して、情報処理装置１は、既存の解析結果を基に、解析結果に対応付けられた解析条件および今回解析したい解析条件をパラメータとして、最終的な解に対する誤差が小さくなる近似解（初期状態）を生成する。そして、情報処理装置１は、生成した初期状態から今回解析したい解析条件で熱流体解析を実行し、定常状態の最終的な解（温度と空気の流れ）を数値的に計算する。なお、実施例では、近似解、初期状態および初期値は、同じ意味で用いられることとする。
【００１６】
記憶部１０は、解析結果テーブル１１を有する。解析結果テーブル１１には、過去に熱流体解析を実行した結果得られた解析結果が記憶される。かかる解析結果を、以降、「既存の解析結果」というものとする。既存の解析結果には、解析条件、流速および温度分布情報を組にしたデータが含まれる。解析条件は、例えば、送風機の送風の強さや設定温度を含む。なお、記憶部１０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（flash  memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。
【００１７】
受信部２０は、センサ情報受信部２１、解析結果受信部２２およびモデル受信部２３を有する。モデル受信部２３は、解析対象を３次元にモデル化した解析モデルに関する情報および今回解析したい解析条件を、情報処理装置１の外部の装置から受信する。外部の装置は、例えば、リムーバブルディスクであったり、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）であったりする。なお、外部の装置は、情報処理装置１とネットワークを介して接続されていても接続されていなくても良い。解析モデルに関する情報には、例えば、解析モデルの形状、解析モデルを包含する複数のメッシュの情報や送風機の特性が含まれる。
【００１８】
センサ情報受信部２１は、各センサからセンサ情報を受信する。センサ情報は、解析対象空間における離散的な数値データであり、温度と空気の流れについて空間的な分布を再現できるような計測値である。さらに、センサ情報は、各センサの計測時の解析条件に相当する情報を含む。例えば、センサ情報には、各センサの解析対象内の位置、各センサが検出した温度および流速値並びに解析条件が含まれる。
【００１９】
解析結果受信部２２は、既存の解析結果を、情報処理装置１の外部の装置から受信する。外部の装置は、例えば、リムーバブルディスクであったり、ＨＤＤであったりする。なお、外部の装置は、情報処理装置１とネットワークを介して接続されていても接続されていなくても良い。既存の解析結果には、位置、温度、流速分布および解析条件が含まれる。ここでいう位置は、解析対象をモデル化した解析モデル内のメッシュの位置のことを意味する。ここでいう温度、流速分布は、例えば、ある時点における位置に対応する温度、流速値の分布であることを意味する。解析条件は、例えば、その時点における位置に対応する解析条件であることを意味する。また、解析結果受信部２２は、受信した解析結果を解析結果テーブル１１に記録する。
【００２０】
整形部３０は、センサ情報を既存の解析結果と同じ形に整形する。すなわち、整形部３０は、センサ情報受信部２１によって受信されたセンサ情報を基に、解析モデルの各メッシュにおける流速値、温度を算出し、解析対象における空間的な分布を再現する。また、整形部３０は、整形したセンサ情報を解析対象テーブル１１に記録する。なお、整形部３０は、例えば、最小二乗法を利用して、空間内の離散データから空間的な分布を再現するが、これに限定されるものではなく、如何なる従来技術を利用して空間内の離散データから空間的な分布を再現しても良い。別の例として、多項式回帰、平滑化スプラインなどの空間補間が挙げられる。
【００２１】
ここで、整形後のデータの一例を、図３を参照して説明する。図３は、整形後のデータの一例を示す図である。図３に示すように、整形後のデータとして、位置Ｘ，位置Ｙ，位置Ｚ、速度Ｘ，速度Ｙ，速度Ｚおよび温度が対応付けられている。位置Ｘ，位置Ｙ，位置Ｚは、センサ情報の位置データを、解析モデル内のメッシュの位置に対応させた整形後の位置データである。速度Ｘ，速度Ｙ，速度Ｚは、センサ情報の流速値を、例えば解析結果と同じ単位に整形した整形後の速度データである。温度は、センサ情報の温度データを、例えば解析結果と同じ単位に整形した整形後の温度データである。一例として、１行目の位置Ｘが「０．００」である場合、位置Ｙとして「０．００」、位置Ｚとして「０．００」、速度Ｘとして「０．０００１１７５」、速度Ｙとして「０．０００１０６１」、速度Ｚとして「０．０００３０７９」、温度として「２５」を記憶している。
【００２２】
図１に戻って、分類部４０は、解析結果テーブル１１に記憶された既存の解析結果（整形されたデータを含む）を、解析条件を基に分類する。すなわち、分類部４０は、解析条件が類似する既存の解析結果を１つのグループに纏める。図４は、分類部による処理を説明する図である。図４に示すように、分類部４０は、既存の解析結果および整形されたセンサ情報を、それぞれが有する解析条件を基にグループに分類する。
【００２３】
図１に戻って、分類部４０は、例えば、クラスタリング手法を利用して、既存の解析結果および整形されたセンサ情報を、解析条件を基にグループに分類すれば良い。ここでは、分類部４０は、クラスタリング手法のうち、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を利用した場合について説明する。分類部４０は、式（１）の評価関数Ｆを最小化するような任意のｋ個のクラスタ中心ｃｉをランダムに選択する。なお、ｘｊは、各データ、ここでは、既存の解析結果および整形されたセンサ情報を意味する。ｃｉは、クラスタ中心、ここでは、グループの中心を意味する。
【数１】
2014206833.tif 000003
【００２４】
そして、分類部４０は、ｎ個のデータを、各データ点ｘｊから最も近いクラスタｉ（グループ）に割り当てる。そして、分類部４０は、各クラスタのクラスタ中心を、式（２）にしたがって計算する。なお、Ｃｉは、各クラスタｉに含まれるデータの集合であり、｜Ｃｉ｜は、クラスタＣｉに含まれるデータ数である。
【数２】
2014206833.tif 000004
【００２５】
そして、分類部４０は、クラスタに変化がなくなるまで、すなわち、新しいグループができなくなるまで、データをクラスタに割り当てる処理およびクラスタ中心を計算する処理を繰り返す。これにより、分類部４０は、既存の解析結果などの既存情報の集まりを、既存情報間の解析条件の類似度に従ってグループに分類できる。
【００２６】
近似解生成部５０は、解析モデルについて、今回解析したい解析条件に類似したグループに属するデータを利用して、当該解析条件に対応する近似解（初期状態）を生成する。例えば、近似解生成部５０は、分類部４０によって分類されたグループの中から、今回解析したい解析条件に類似したグループを選択する。そして、近似解生成部５０は、選択したグループに属する既存情報を基に、既存情報に対応付けられた解析条件をパラメータとして、今回解析したい解析条件に対応する流速場、温度場を補間する。すなわち、近似解生成部５０は、最終的な解に対する誤差が小さくなる近似解（初期状態）を生成する。
【００２７】
図５は、近似解生成部による処理を説明する図である。図５に示すように、Ｘ軸は解析条件１、Ｙ軸は解析条件２である。解析条件１、解析条件２は、解析条件の種類を意味する。一例として、解析条件１はクーラーの送風の強さであり、解析条件２は扇風機の送風の強さであるとする。近似解生成部５０は、分類部４０によって分類されたグループの中で、今回解析したい解析条件に類似したグループを選択する。そして、近似解生成部５０は、選択したグループに属する既存情報を基に、既存情報に対応付けられた解析条件をパラメータとして、今回解析したい解析条件に対応する流速場、温度場を補間する。ここでは、選択したグループに、既存情報ｉ１〜ｉ４が属していたとする。すると、近似解生成部５０は、各既存情報ｉ１〜ｉ４に対応する解析条件１，２の値をパラメータとして、今回解析したい解析条件１，２の値に対応する近似解ｇ０を生成する。
【００２８】
図１に戻って、一例として、今回解析したい解析条件に類似したグループに属するデータ（既存情報）Ｖｉ（ｉ＝０，〜，ｎ−１）がｎ個あるとする。そして、データＶｉは、式（３）に表すように、主成分分析が実施された結果、ｍ種類の解析条件のパラメータｕｉ，ｊ（ｊ＝０，〜，ｍ−１）に基づく正規直交基底ｂｊおよび共通パターンＸの重ね合わせで表現されると仮定する。共通パターンＸとは、データ（既存情報）Ｖｉ（ｉ＝０，〜，ｎ−１）の共通パターンを示す平均値であるとする。なお、ｗｉは、各解析条件のパラメータに関するスケーリングファクタである。
【数３】
2014206833.tif 000005
【００２９】
また、近似解生成部５０は、式（４）を最小化する正規直交基底ｂｊを求める。
【数４】
2014206833.tif 000006
すなわち、近似解生成部５０は、各解析条件の違いで生まれるパターンの正規直交基底を求める。
【００３０】
そして、近似解生成部５０は、式（５）に表すように、今回解析したい解析条件のパラメータｕｔａｒｇｅｔ，ｊを利用して計算されるデータＶｔａｒｇｅｔを、近似解として生成する。
【数５】
2014206833.tif 000007
すなわち、近似解生成部５０は、共通パターンＸと解析条件の違いで生まれるパターンの正規直交基底ｂｊについて、今回解析したい解析条件のパラメータを基に正規直交基底の重ね合わせで近似解を生成する。つまり、近似解生成部５０は、既存情報に対応付けられた解析条件および今回解析したい解析条件をパラメータとして、流速場および温度場を補間し、近似解（初期状態）を生成する。
【００３１】
さらに、近似解生成部５０は、生成した近似解を、所定の物理的法則を満たすように修正しても良い。
【００３２】
一例として、近似解生成部５０は、生成した近似解を、質量保存の法則を満たすように修正する。なお、解析対象は、音速に比べて小さい流速であるため、非圧縮流体である。ここで、非圧縮流体が満たす質量保存の法則とは、式（６）で表される。式（６）は、連続の式と称される。なお、ｕは、速度である。
▽×ｕ＝０  ・・・（６）
補間により生成された流速場は、式（６）を満たすとは限らない。そこで、近似解生成部５０は、圧力と流速を、式（６）を満たすように補正する。なお、適切な圧力補正量と適切な流速補正量は、例えば、ＳＩＭＰＬＥ法で計算することができる。
【００３３】
別の例として、近似解生成部５０は、生成した近似解を、境界条件を満たすように修正する。境界条件には、ディレクレ条件およびノイマン条件がある。ディレクレ条件の場合、計算格子点の値が直接規定される。したがって、近似解生成部５０は、格子点の温度、流速を直接上書きする。一方、ノイマン条件は、勾配などの境界における性質を規定する境界条件である。したがって、近似解生成部５０は、周辺の格子点の値（温度、流速）を基に、ノイマン条件を満たすように境界上の値を修正する。ここで、近似解の修正の一例として、図６を参照して、境界条件処理について説明する。図６は、近似解の修正の一例を示す図である。図６に示すように、近似解生成部５０は、ノイマン条件として「ｕｙｉ，１−ｕｙｉ，０＝０」が指定された場合、「ｕｙｉ，０＝ｕｙｉ，１」となるように境界セルである格子点０の流速を修正する。
【００３４】
熱流体解析部６０は、近似解生成部５０によって生成された近似解から、今回解析したい解析条件で熱流体解析を実行する。すなわち、熱流体解析部６０は、近似解を初期状態とし、初期状態から定常状態の最終的な解（温度と空気の流れ）を数値的に計算する。
【００３５】
結果出力部４０は、熱流体解析の結果得られた最終的な解（温度と空気の流れ）を、例えばモニターに出力する。なお、結果出力部４０は、最終的な解を、記憶部１０に記憶しても良い。
【００３６】
次に、図７は、分類部と近似解生成部の全体処理を説明する図である。図７に示すように、分類部４０は、既存の解析結果（整形されたデータを含む）を、解析条件を基に類似したグループに分類する。ここでは、分類部４０は、既存の解析結果を、グループＡ，Ｂ，Ｃに分類する。
【００３７】
そして、近似解生成部５０は、分類部４０によって分類されたグループの中から、今回解析したい解析条件に類似したグループを選択する。ここでは、近似解生成部５０は、グループＣを選択するものとする。グループＣには、ｎ個の既存の解析結果が含まれるとする。そして、ｍ種類の解析条件が存在するものとする。
【００３８】
そして、近似解生成部５０は、グループＣに属する各解析結果について主成分分析を実施し、共通パターンと解析条件の違いで生まれるパターンの正規直交基底を求める。図７では、ｎ個の解析結果における共通パターンＰ１と、ｍ個の解析条件の違いで生まれるパターンの正規直交基底Ｐ２が求められる。なお、Ｐ１は、式（３）のＸに対応する。Ｐ２は、それぞれ式（３）のｂｊ（ｊ＝０，・・・，ｍ−１）に対応する。
【００３９】
そして、近似解生成部５０は、共通パターンと解析条件の違いで生まれるパターンの正規直交基底について、今回解析したい解析条件のパラメータを基に正規直交基底の重ね合わせで近似解を生成する。ここでは、共通パターンＰ１と解析条件の違いで生まれるパターンの正規直交基底Ｐ２の重ね合わせで近似解が生成される。なお、ａ０〜ａｍ−１は、今回解析したい解析条件に基づいて算出された重みであり、それぞれ式（５）のｗｊｕｔａｒｇｅｔ，ｊに対応する。例えば、ａ０は、ｗ０ｕｔａｒｇｅｔ，０に対応し、ａ１は、ｗ１ｕｔａｒｇｅｔ，１に対応する。
【００４０】
さらに、近似解生成部５０は、生成した近似解を、物理的法則（非圧縮条件）を満たすように修正する。このようにして、分類部４０および近似解生成部５０によって近似解が生成される。
【００４１】
［熱流体解析処理の手順］
次に、実施例に係る熱流体解析処理の手順を、図８を参照して説明する。図８は、実施例に係る熱流体解析処理のフローチャートを示す図である。
【００４２】
受信部２０は、入力情報の受信を待ち合わせ、入力情報を受信する（ステップＳ１１）。例えば、解析結果受信部２２は、入力情報として、既存の解析結果を受信する。既存の解析結果には、解析条件、流速および温度分布情報を組にしたデータが含まれる。モデル受信部２３は、入力情報として、解析モデルおよび今回解析したい解析条件を受信する。なお、センサ情報受信部２１は、入力情報として、センサ情報を受信する場合でも良いし、センサ情報を受信しない場合でも良い。
【００４３】
そして、受信部２０は、センサ情報を受信したか否かを判定する（ステップＳ１２）。センサ情報を受信しなかったと判定した場合（ステップＳ１２；Ｎｏ）、受信部２０は、ステップＳ１４に移行する。
【００４４】
一方、センサ情報を受信したと判定した場合（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、整形部３０は、センサ情報を既存の解析結果と同じ形に整形する（ステップＳ１３）。すなわち、整形部３０は、センサ情報受信部２１によって受信されたセンサ情報を基に、解析モデルの各メッシュにおける流速値、温度を算出し、解析対象における空間的な分布を再現する。そして、整形部３０は、ステップＳ１４に移行する。
【００４５】
ステップＳ１４では、受信部２０は、既存の解析結果、解析モデルおよび今回解析したい解析条件を記憶部１０に記録する。また、受信部２０がセンサ情報を受信した場合には、整形部３０は、センサ情報が整形された結果を記憶部１０に記録する（ステップＳ１４）。なお、既存の解析結果およびセンサ情報が整形された結果は、解析結果テーブル１１に記録される。
【００４６】
続いて、分類部４０は、解析結果テーブル１１に記録されたデータ（既存の解析結果、整形された結果）を、それぞれのデータに対応する解析条件を基にグループに分類する（ステップＳ１５）。例えば、分類部４０は、クラスタリング手法を用いて分類する。
【００４７】
そして、近似解生成部５０は、解析モデルについて、今回解析したい解析条件と条件が類似するグループのデータを用いて、当該解析条件に対応する近似解（初期状態）を生成する（ステップＳ１６）。例えば、近似解生成部５０は、分類部４０によって分類されたグループの中から、今回解析したい解析条件に類似したグループを選択する。そして、近似解生成部５０は、選択したグループに属する各解析結果について主成分分析を実施し、共通パターンと解析条件の違いで生まれるパターンの正規直交基底を求める。そして、近似解生成部５０は、共通パターンと解析条件の違いで生まれるパターンの正規直交基底について、今回解析したい解析条件のパラメータを基に正規直交基底の重ね合わせで近似解を生成する。
【００４８】
さらに、近似解生成部５０は、生成した近似解を、物理的な制約を満たすように修正する（ステップＳ１７）。一例として、近似解生成部５０は、生成した近似解を、質量保存の法則（非圧縮流体となる条件）を満たすように修正する。
【００４９】
続いて、熱流体解析部６０は、近似解を初期状態として初期状態から熱流体解析を実行する（ステップＳ１８）。そして、結果出力部７０は、熱流体解析の結果得られた解析結果を示す最終的な解（温度と空気の流れ）を、例えばモニターに出力する（ステップＳ１９）。
【００５０】
このようにして、近似解生成部５０は、今回解析したい解析条件に類似した解析結果を基に、解析結果に対応付けられた解析条件をパラメータとして、今回解析したい解析条件に対応する流速場、温度場を補間した初期状態を生成する。このため、近似解生成部５０は、解析対象全体で一様であった初期状態の場合と比べて最終的な解に対する誤差が小さくなるような初期状態を、解析前に生成できる。この結果、熱流体解析処理は、最終的な解に近い状態から熱流体解析を開始できるので、熱流体解析の解析時間を短縮することができる。
【００５１】
［データセンタの熱解析に用いた場合の例］
次に、熱流体解析処理をデータセンタの熱解析に用いた場合について、図９Ａおよび図９Ｂを参照して説明する。図９Ａおよび図９Ｂは、実施例に係る熱流体解析処理をデータセンタの熱解析に用いた場合の一例を示す図である。図９Ａに示すように、１４個のラックを有するデータセンタが解析モデルとして表されている。図９Ａ左図には、２個の既存の解析結果が表されている。そして、２個の既存の解析結果について、１４本のラックの解析条件が一部異なっている。ここでは、丸印部分におけるラックのファンの風量に関する解析条件のみが異なっている。
【００５２】
このような状況下で、熱流体解析処理は、既存の解析結果に対応付けられたファン風量に基づいて、今回解析したい解析条件に対応する流速場、温度場を補間する。補間された結果、熱流体解析処理は、近似解を初期状態として生成する。ここでは、図９Ａ中図に示される近似解が熱流体解析処理によって生成される。また、図９Ａ中図に示される初期状態（一定値）は、解析モデル全体で流速場、温度場が一様である従来手法の初期値である。
【００５３】
熱流体解析処理は、生成された近似解から熱流体解析を実行し、熱流体解析の結果を示す最終的な解（温度と空気の流れ）を得る。ここでは、図９Ａ右図に示される熱流体解析結果が得られる。
【００５４】
ここで、図９Ｂに示すように、従来手法の初期値および近似解のそれぞれにおける熱流体解析の解析結果に対する誤差が示されている。流速，温度とも、近似解における熱流体解析の解析結果に対する誤差は、従来手法の初期値のものと比べて１０％程度となっている。すなわち、熱流体解析処理は、従来手法の初期状態と比較して最終的な解に対する誤差が小さくなる初期状態（近似解）を生成することができる。この結果、熱流体解析処理は、最終的な解に近い状態から熱流体解析を開始できるので、熱流体解析の解析時間を短縮することができる。
【００５５】
［実施例の効果］
上記実施例によれば、情報処理装置１は、解析対象における熱流体に関わる複数の解析結果を用いて主成分分析する。そして、情報処理装置１は、今回解析したい解析条件を基に、該主成分分析の結果得られた分析パターンを重ね合わせて、最終的な解に近似する近似解を算出する。そして、情報処理装置１は、該算出した近似解を初期状態として、今回解析したい解析条件に対する熱流体解析を実行する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、最終的な解に近い状態から熱流体解析を開始できるので、熱流体解析の解析時間を短縮することができる。
【００５６】
また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、今回解析したい解析条件に類似する解析条件で解析された解析結果を用いて主成分分析する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、今回解析したい解析条件に類似する解析条件の解析結果を主成分分析に用いることで、最終的な解にさらに近似する近似解を算出できる。この結果、情報処理装置は、最終的な解にさらに近い状態から熱流体解析を開始できるので、熱流体解析の解析時間をさらに短縮することができる。
【００５７】
また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、近似解を、所定の物理的法則を満たすように修正する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、近似解を所定の物理的法則を満たすように修正することで、精度良い熱流体解析を実行することができる。
【００５８】
また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、熱流体に関わるセンサ情報を取得すると、取得したセンサ情報を既存の解析結果と同じ形式で整形する。そして、情報処理装置１は、既存の解析結果および該整形したセンサ情報を用いて主成分分析する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、既存の解析結果のみならず、実際計測されたセンサ情報を用いて主成分分析することで、精度良い熱流体解析を実行することができる。
【００５９】
［その他］
なお、上記実施例では、モデル受信部２３は、解析対象を３次元にモデル化した解析モデルに関する情報および今回解析したい解析条件を受信すると説明した。しかしながら、記憶部１０が、解析モデルに関する情報および今回解析したい解析条件をあらかじめ記憶するようにしても良い。
【００６０】
また、図示した情報処理装置１の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、情報処理装置１の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、センサ情報受信部２１と解析結果受信部２２とモデル受信部２３とを１つの部として統合しても良い。一方、近似解生成部５０を、近似解を生成する第１の近似解生成部と近似解を修正する第２の近似解生成部とに分散しても良い。また、記憶部１０を情報処理装置１の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。
【００６１】
また、上記実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１に示した情報処理装置１と同様の機能を実現する熱流体解析プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１０は、熱流体解析プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００６２】
図１０に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０３と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２１５と、表示装置２０９を制御する表示制御部２０７とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラムなどを読取るドライブ装置２１３と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行う通信制御部２１７とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するメモリ２０１と、ＨＤＤ２０５を有する。そして、メモリ２０１、ＣＰＵ２０３、ＨＤＤ２０５、表示制御部２０７、ドライブ装置２１３、入力装置２１５、通信制御部２１７は、バス２１９で接続されている。
【００６３】
ドライブ装置２１３は、例えばリムーバブルディスク２１１用の装置である。ＨＤＤ２０５は、熱流体解析プログラム２０５ａおよび熱流体解析関連情報２０５ｂを記憶する。
【００６４】
ＣＰＵ２０３は、熱流体解析プログラム２０５ａを読み出して、メモリ２０１に展開し、プロセスとして実行する。かかるプロセスは、情報処理装置１の各機能部に対応する。熱流体解析関連情報２０５ｂは、解析結果テーブル１１に対応する。そして、例えばリムーバブルディスク２１１が、熱流体解析プログラム２０５ａなどの各情報を記憶する。
【００６５】
なお、熱流体解析プログラム２０５ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ２０５に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に当該プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから熱流体解析プログラム２０５ａを読み出して実行するようにしても良い。
【００６６】
以上の実施例に係る実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００６７】
（付記１）コンピュータに、
解析領域における熱流体に関わる複数の解析結果を用いて主成分分析し、
新たな解析条件を基に、該主成分分析の結果得られた分析パターンを重ね合わせて、最終的な解に近似する近似解を算出し、
該算出した近似解を初期状態として、前記新たな解析条件に対する熱流体解析を実行する
処理を実行させることを特徴とする熱流体解析プログラム。
【００６８】
（付記２）該主成分分析する処理は、新たな解析条件に類似する解析条件で解析された解析結果を用いて主成分分析する
ことを特徴とする付記１に記載の熱流体解析プログラム。
【００６９】
（付記３）該近似解を算出する処理は、前記近似解を、所定の物理的法則を満たすように修正する
ことを特徴とする付記１または付記２に記載の熱流体解析プログラム。
【００７０】
（付記４）熱流体に関わるセンサ情報を取得すると、取得したセンサ情報を既存の解析結果と同じ形式で整形し、
該主成分分析する処理は、前記既存の解析結果および該整形したセンサ情報を用いて主成分分析する
ことを特徴とする付記１から付記３のいずれか１つに記載の熱流体解析プログラム。
【００７１】
（付記５）解析領域における熱流体に関わる複数の解析結果を用いて主成分分析する分析部と、
新たな解析条件を基に、前記分析部によって分析された結果得られた分析パターンを重ね合わせて、最終的な解に近似する近似解を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された近似解を初期状態として、前記新たな解析条件に対する熱流体解析を実行する実行部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【００７２】
（付記６）コンピュータが、
解析領域における熱流体に関わる複数の解析結果を用いて主成分分析し、
新たな解析条件を基に、該主成分分析の結果得られた分析パターンを重ね合わせて、最終的な解に近似する近似解を算出し、
該算出した近似解を初期状態として、前記新たな解析条件に対する熱流体解析を実行する
各処理を実行することを特徴とする熱流体解析方法。
【符号の説明】
【００７３】
１  情報処理装置
１０  記憶部
１１  解析結果テーブル
２０  受信部
２１  センサ情報受信部
２２  解析結果受信部
２３  モデル受信部
３０  整形部
４０  分類部
５０  近似解生成部
６０  熱流体解析部
７０  結果出力部
【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９Ｂ】
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【図１０】
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【図９Ａ】
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