(57)【要約】【課題】車載デフロスターの性能推定方法及び性能推定装置に関し、車載デフロスターの晴れ性能を精度よく推定する。【解決手段】数値流体解析の手法を用いて車載デフロスターの晴れ性能を推定する推定方法において、車載デフロスターが搭載された車両の車室内を模した空間を解析モデルとして、車載デフロスターの除霜対象となるガラスと車載デフロスターの吹き出し口とを空間内に設定し（Ａ２０）、拡散係数が空気とは異なるダミー物質を、解析モデルの空間内に一様に発生させる（Ａ３０）。  また、ダミー物質が含まれない空気を、ダミー物質が一様に分布する空間内に吹き出し口から流入させ（Ａ４０）、空気の流入によってガラスの表面に拡散したダミー物質の濃度を演算する（Ａ５０）。さらに、ダミー物質の濃度の分布に基づき、車載デフロスターの晴れ性能を推定する（Ａ７０，Ａ８０）。【選択図】図３
2014025878.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
数値流体解析の手法を用いて車載デフロスターの晴れ性能を推定する推定方法において、
前記車載デフロスターが搭載された車室内を模した空間を解析モデルとして、前記車載デフロスターの除霜対象となるガラスと前記車載デフロスターの吹き出し口とを前記空間内に設定し、
拡散係数が空気とは異なるダミー物質を、前記解析モデルの前記空間内に一様に発生させ、
前記ダミー物質が含まれない前記空気を、前記ダミー物質が一様に分布する前記空間内に前記吹き出し口から流入させ、
前記空気の流入によって前記ガラスの表面に拡散した前記ダミー物質の濃度を演算し、
前記ダミー物質の濃度の分布に基づき、前記車載デフロスターの晴れ性能を推定する
ことを特徴とする、車載デフロスターの性能推定方法。
【請求項２】
前記ダミー物質の濃度が高いほどその位置での前記ガラスの晴れ時間が長く、前記ダミー物質の濃度が低いほどその位置での前記ガラスの晴れ時間が短いものと推定する
ことを特徴とする、請求項１記載の車載デフロスターの性能推定方法。
【請求項３】
前記空気よりも拡散係数の大きい前記ダミー物質を発生させる
ことを特徴とする、請求項１又は２記載の車載デフロスターの性能推定方法。
【請求項４】
以下に示す拡散方程式を用いて前記ダミー物質の濃度を演算し、
前記ダミー物質の濃度の大小関係を逆転させた値を前記ガラスの晴れ時間に対応する指標値として、前記晴れ性能を推定する
ことを特徴とする、請求項１〜３の何れか１項に記載の車載デフロスターの性能推定方法。
【数１】
2014025878.tif 000007
【請求項５】
数値流体解析の手法を用いて車載デフロスターの晴れ性能を推定する推定装置において、
前記車載デフロスターが搭載された車室内を模した空間を解析モデルとして、前記車載デフロスターの除霜対象となるガラスと前記車載デフロスターの吹き出し口とを前記空間内に設定する設定手段と、
拡散係数が空気とは異なるダミー物質を、前記解析モデルの前記空間内に一様に生成する生成手段と、
前記ダミー物質が含まれない前記空気を、前記ダミー物質が一様に分布する前記空間内に前記吹き出し口から流入させる流入手段と、
前記空気の流入によって前記ガラスの表面に拡散した前記ダミー物質の濃度を演算する演算手段と、
前記ダミー物質の濃度の分布に基づき、前記車載デフロスターの晴れ性能を推定する推定手段とを備える
ことを特徴とする、車載デフロスターの性能推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載されるデフロスターの性能を推定する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両に搭載されるデフロスターの性能を評価するための数値解析手法として、数値流体解析（CFD；Computational Fluid Dynamics）が知られている。すなわち、デフロスターから車室内に供給される空気の運動をコンピューターシミュレーションにより推定し、デフロスト性能やデミスト性能等を評価する手法である。一般的なデフロスターの性能評価では、空気の流れ場や自然対流に影響を与える温度場等が考慮され、車室内の空気の流速，温度，湿度の分布が演算される。
【０００３】
例えば、特許文献１には、デフロスターによる窓ガラスの晴れ性能を予測する手法に関し、窓ガラスの曇りの実体である液滴の相変化をモデル化したものが開示されている。この技術では、液滴の凝縮変化，蒸発変化のそれぞれに対応する液滴半径の時間的変化が数式化され、窓ガラス，液滴及び車室内空気の相互の熱授受を踏まえて、空気流の熱・流れ場及び湿度分布が演算されている。このような手法により、実験値とよい一致を示す晴れパターンの時間変化を求めることができるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2003-232756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、上記のような従来の演算手法では、非定常的な温度場の演算が必要となり、演算負荷が著しく増加するという課題がある。例えば特許文献１では、液滴と空気との間の熱伝達だけでなく、ガラス面と空気との間の熱授受や、ガラス面と液滴との間の熱授受が考慮されたモデルが使用されている。そのため、液滴の相変化をシミュレートする演算だけでなく、ガラス面の固体熱伝導をシミュレートする演算や空気の気体温度をシミュレートする演算が必要となり、短時間で解析を完了させるには高性能の大型コンピューターが必要となる。
【０００６】
このように、従来の車載デフロスターの性能の数値解析では、解析結果の精度がコンピューターの演算処理性能に大きく依存する傾向があるという課題がある。したがって、シミュレーション結果の精度を向上させようとするほど解析時間やコストが増大，高騰することになり、晴れパターンの推定精度を低下させざるを得ない。
【０００７】
本件の目的の一つは、上記のような課題に鑑み創案されたもので、車載デフロスターの晴れ性能を精度よく推定することができるようにした性能推定方法及び性能推定装置を提供することである。なお、この目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも、本件の他の目的として位置づけることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）ここで開示する車載デフロスターの性能推定方法は、数値流体解析の手法を用いて車載デフロスターの晴れ性能を推定する推定方法である。
まず、前記車載デフロスターが搭載された車室内を模した空間を解析モデルとして、前記車載デフロスターの除霜対象となるガラスと前記車載デフロスターの吹き出し口とを前記空間内に設定し、拡散係数が空気とは異なるダミー物質を、前記解析モデルの前記空間内に一様に発生させる。
また、前記ダミー物質が含まれない前記空気を、前記ダミー物質が一様に分布する前記空間内に前記吹き出し口から流入させ、前記空気の流入によって前記ガラスの表面に拡散した前記ダミー物質の濃度を演算する。さらに、前記ダミー物質の濃度の分布に基づき、前記車載デフロスターの晴れ性能を推定する。
【０００９】
（２）また、上記の推定方法において、前記ダミー物質の濃度が高いほどその位置での前記ガラスの晴れ時間が長く、前記ダミー物質の濃度が低いほどその位置での前記ガラスの晴れ時間が短いものと推定することが好ましい。
【００１０】
（３）また、上記の推定方法において、前記ダミー物質の拡散係数を大きくすることが好ましい。換言すれば、前記空気よりも拡散係数の大きい前記ダミー物質を発生させることが好ましい。ここでいう拡散係数の基準は、例えば標準状態での空気中にある酸素，窒素といった空気内各成分の拡散係数（例えば1.8×10-5[m2/s]）である。つまり、ダミー物質の拡散係数は、これよりも大きなオーダーの値を持つように設定される。例えば、1.0×10-3〜1.0×10-2[m2/s]程度に設定される。
【００１１】
（４）また、以下に示す拡散方程式を用いて前記ダミー物質の濃度を演算し、前記ダミー物質の濃度の大小関係を逆転させた値を前記ガラスの晴れ時間に対応する指標値として、前記晴れ性能を推定することが好ましい。
【数１】
2014025878.tif 000003
【００１２】
（５）また、ここで開示する車載デフロスターの性能推定装置は、数値流体解析の手法を用いて車載デフロスターの晴れ性能を推定する推定装置である。
前記推定装置は、前記車載デフロスターが搭載された車室内を模した空間を解析モデルとして、前記車載デフロスターの除霜対象となるガラスと前記車載デフロスターの吹き出し口とを前記空間内に設定する設定手段と、拡散係数が空気とは異なるダミー物質（例えば、拡散係数を大きくしたダミー物質）を、前記解析モデルの前記空間内に一様に生成する生成手段とを備える。
【００１３】
また、前記ダミー物質が含まれない前記空気を、前記ダミー物質が一様に分布する前記空間内に前記吹き出し口から流入させる流入手段と、前記空気の流入によって前記ガラスの表面に拡散した前記ダミー物質の濃度を演算する演算手段とを備える。
さらに、前記ダミー物質の濃度の分布に基づき、前記車載デフロスターの晴れ性能を推定する推定手段を備える。
【発明の効果】
【００１４】
開示の車載デフロスターの性能推定方法及び性能推定装置によれば、ガラス表面におけるダミー物質の濃度分布に基づいて車載デフロスターの晴れ性能を推定することで、車室内の熱的特性に関するパラメーターを用いることなく、簡素な演算構成でガラス表面の温度分布を把握することができ、ガラス面の晴れパターン（除霧パターン，除霜パターン）を精度よく推定することができる。また、熱的解析処理が不要であることから、演算時間やコストを大幅に削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】（ａ）〜（ｃ）は、一実施形態に係る車載デフロスターの性能推定方法を説明するための模式図である。
【図２】性能推定装置の構成を例示するブロック図である。
【図３】性能推定方法の手順を例示するフローチャートである。
【図４】数値流体解析の結果を示す図であり、（ａ），（ｃ）はガラスの表面におけるダミー物質の濃度分布を示す図、（ｂ）はガラスの晴れパターンの実測結果を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図面を参照して車載デフロスターの性能推定方法及び性能推定装置について説明する。なお、以下に示す実施形態はあくまでも例示に過ぎず、以下の実施形態で明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。本実施形態の各構成は、それらの趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができるとともに、必要に応じて取捨選択することができ、あるいは適宜組み合わせることが可能である。
【００１７】
［１．解析モデル］
本実施形態の車載デフロスターの性能推定方法，性能推定装置は、車両に搭載されたデフロスターの晴れ性能を、数値流体解析の手法を用いて推定する方法，装置である。「晴れ性能」とは、ガラス表面の曇りを晴らして取り除く性能を意味し、デフロスト性能（除霜性能）やデミスト性能（除霧性能）等を含む。解析対象となる車載デフロスターは、フロントガラスの下方のインパネ内部に設けられ、フロントガラスの表面に微小な水滴や霜が付着することによって生じる曇りを取り除く機能を持つ。
【００１８】
一般に、車載デフロスターの晴れ性能を精度よく把握するためには、非定常的な温度場の演算が必要となる。しかし、温度場の演算は解析条件の設定が複雑であり、演算時間も非常に長くなる。そこで、本実施形態では温度場を演算する代わりに、温度拡散を物質拡散に準えることによって晴れパターンを推定する。
【００１９】
本実施形態の解析モデルを、図１（ａ）〜（ｃ）に例示する。この解析モデルは、実際の車両２０の車室内１５の空間を模したものである。図１（ａ）に示すように、車室内１５には、フロントガラス１２や車載デフロスター１３の吹き出し口１４の他、インストルメントパネル１６，座席１７等が設定される。これらの形状は、実際の車両２０を模した形状とされる。演算領域は車室内１５の全体とし、車室内１５の気体は車外に漏出しないものとする。
【００２０】
また、解析の初期時刻には、例えば標準条件（一気圧で温度20[℃]，湿度65[%]）の静止空気が車室内１５に充填されているものとする。このような車室内１５に対して、図１（ｂ）に示すように、本解析ではダミー物質１８を一様に発生させる。このダミー物質１８とは、空気の流れ場から影響を受け，流れ場に影響を与えない受動的な仮想物質である。
【００２１】
ダミー物質１８の特性の設定手法としては、二通りの手法が考えられる。
第一の手法は、ダミー物質１８に拡散しやすい特性を与える手法である。この場合、ダミー物質１８の拡散係数DABは、標準条件での空気内各成分の拡散係数D0（1.0×10-4〜1.0×10-5[m2/s]）よりも大きい値に設定される。例えば、ダミー物質１８の拡散係数DABは、1.0×10-3〜1.0×10-2[m2/s]程度に設定される。具体的な数値はエンジン排気量，空調風量とガラスの面積などによって決められる。
【００２２】
第二の手法は、ダミー物質１８に拡散しにくい特性を与える手法である。この場合、ダミー物質１８の拡散係数DABは、標準条件での空気内各成分の拡散係数D0よりも小さい値に設定される。例えば、ダミー物質１８の拡散係数DABは、1.0×10-6以下の値に、より好ましくは1.0×10-8[m2/s]程度に設定される。
【００２３】
ダミー物質１８の特性が何れの場合であっても、そのダミー物質１８を車室内１５に一様に発生させた後、図１（ｃ）に示すように、車載デフロスター１３の吹き出し口１４から車室内１５へと空気を流入させて、ダミー物質１８の濃度分布がどのように変化するのかを演算する。吹き出し口１４から流入する空気には、ダミー物質１８が含まれないものとする。なお、ダミー物質１８はこの空気の流入中にも車室内１５に一様に発生し続けるものとしてもよいし、空気の流入中には発生しないものとしてもよい。
【００２４】
ダミー物質１８に空気よりも拡散しやすい特性を与えた場合、上記の演算の結果として得られるダミー物質１８の拡散の度合いと温度の拡散の度合い（温度分布）とを対応させて、車載デフロスター１３の晴れ性能を推定する。例えば、ダミー物質１８の拡散の度合いが大きく、すなわちダミー物質１８の濃度が低い部分が、温度の高い部分であると推定される。反対に、ダミー物質１８の拡散の度合いが小さく、すなわちダミー物質１８の濃度が高い部分が、温度の低い部分であると推定される。
【００２５】
一方、ダミー物質１８に空気よりも拡散しにくい特性を与えた場合には、ダミー物質１８の拡散の度合いと空気の速度分布（流れ場）とを対応させて、車載デフロスター１３の晴れ性能を推定する。例えば、ダミー物質１８の拡散の度合いが大きく、すなわちダミー物質１８の濃度が低い部分が、空気の流速の大きい部分であると推定される。反対に、ダミー物質１８の拡散の度合いが小さく、すなわちダミー物質１８の濃度が高い部分が、空気の流速の小さい部分であると推定される。
【００２６】
［２．支配方程式］
数値流体解析の支配方程式は、以下の通りである。空気の速度ベクトルの分布は、公知の手法（例えば、有限体積法や有限要素法，有限差分法等）を用いて以下の式を離散化し、行列計算を行うことで得られる。なお、具体的な数値流体解析の演算過程については、ここでは記載を省略する。
【００２７】
【数２】
2014025878.tif 000004
【００２８】
式１〜式３に示すように、ダミー物質１８の濃度分布は、主に空気の速度場（流れ場）とダミー物質１８の拡散係数DABに依存する。通常の物質の拡散作用は、速度場の対流作用よりも弱く、すなわち速度場の影響をより強く受けて分布する。
【００２９】
一方、車室内１５に仮想的なダミー物質１８を配置し、このダミー物質１８の拡散係数DABを大きく設定すると、ダミー物質１８の分布は速度場と拡散作用との両方に強く依存することになる。したがって、ダミー物質１８の挙動は温度拡散作用に似た挙動となり、その濃度分布を温度分布に準えることが可能となる。反対に、ダミー物質１８の拡散係数DABを小さく設定すると、ダミー物質１８の分布は拡散作用よりも速度場に強く依存することになる。したがって、ダミー物質１８の挙動は空気の流速に応じたものとなり、その濃度分布を速度分布に準えることが可能となる。
【００３０】
なお、従来の一般的な車載デフロスターの晴れ性能の推定演算では、フロントガラス１２の表面の温度分布を計算する際に、以下のエネルギー方程式を解く必要がある。しかし、温度は多数の条件（送風温度，外気温，部材の伝熱率等）に依存するため演算負荷が大きく、演算時間も膨大な時間となりやすい。一方、本解析では以下のエネルギー方程式を使用しないため、演算負荷が大幅に軽減される。
【００３１】
【数３】
2014025878.tif 000005
【００３２】
［３．装置構成］
本実施形態の車載デフロスターの性能推定装置は、例えば数値流体解析用のコンピュータープログラム７を実行可能な汎用のコンピューターによって実現される。図２は、コンピューター１０を用いて車載デフロスターの性能推定装置を構成する場合の概略構成図である。
【００３３】
このコンピューター１０（性能推定装置）は、CPU１（Central Processing Unit，中央処理装置），メモリ２〔Read Only Memory（ROM，読み出し専用メモリ），Random Access Memory（RAM，ランダムアクセスメモリ）等〕，外部記憶装置３〔Hard Disk Drive（HDD），Solid State Drive（SSD），光学ドライブ等〕，入力装置４（キーボード，マウス等）及び出力装置５（ディスプレイ，プリンター装置等）を備える。これらは、コンピューター１０の内部に設けられたバス６（制御バス，データバス等）を介して互いに通信可能に接続される。数値流体解析用のコンピュータープログラム７は、外部記憶装置３にインストールされる。
【００３４】
CPU１は、外部記憶装置３にインストールされたプログラムをメモリ２上に読み込んで実行し、演算結果を出力装置５に出力する。解析モデルとなる車室内１５の全体形状は、例えば汎用の三次元CAD（Computer Aided Design）ソフトウェアで作成されたデータをコンピュータープログラム７に流用することによって、あるいは入力装置４からの入力によって設定される。また、解析の初期条件や境界条件，具体的なパラメーター設定値等は、入力装置４からの入力に基づいて、あるいは予め与えられた値として設定される。
【００３５】
数値流体解析のコンピュータープログラム７の機能を図２中に模式的に示す。このコンピュータープログラム７には、設定部７ａ，生成部７ｂ，流入部７ｃ，演算部７ｄ，及び推定部７ｅが設けられる。なお、これらの各要素は、電子回路（ハードウェア）によって実現してもよく、あるいはこれらの機能のうちの一部をハードウェアとして設け、他部をソフトウェアとしたものであってもよい。
【００３６】
設定部７ａ（設定手段）は、図１（ａ）に示すような実際の車両２０の車室内１５を模した三次元の解析モデルを設定するものである。ここでは、車載デフロスター１３の除霜，除霧対象となるフロントガラス１２と、車載デフロスター１３の吹き出し口１４とが車室内１５に設定される。吹き出し口１４の位置は、例えばフロントガラス１２の下端部の近傍における一又は複数の箇所に設定される。また、吹き出し口１４から車室内１５に流入する空気の流通方向は、その空気がフロントガラス１２の内表面に沿ってガラス面の全体に広がるように設定される。
【００３７】
生成部７ｂ（生成手段）は、図１（ｂ）に示すように、設定部７ａで設定された車室内１５の空間にダミー物質１８を一様に発生させるものである。ここで仮想的に生成されるダミー物質１８の拡散係数DABは、標準条件での空気の拡散係数D0とは異なる値に設定される。また、ダミー物質１８の発生濃度は、車載デフロスター１３から吹き出される空気の流量や車室内１５の空気の体積等に応じた大きさに設定される。
【００３８】
流入部７ｃ（流入手段）は、ダミー物質１８が存在する車室内１５に対して、吹き出し口１４から空気を流入させるものである。ここでは、図１（ｃ）中に矢印で示すように、ダミー物質１８を含まない空気が吹き出し口１４から車室内１５へと供給される。これにより、ダミー物質１８は空気の流れ場の影響を受けながら車室内１５に拡散し、濃度分布が不均一となる。
【００３９】
また、ダミー物質１８の拡散係数DABが大きく設定された場合には、空気の流れ場の影響よりも拡散作用を受けやすくなり、より広がりを持った濃度分布が形成される。一方、ダミー物質１８の拡散係数DABが小さく設定された場合には、流れ場の影響を強く受けるようになり、空気の速度分布に類似する濃度分布が生成される。
【００４０】
演算部７ｄ（演算手段）は、生成部７ｂ及び流入部７ｃによるシミュレーションの結果を演算するものであり、フロントガラス１２の表面近傍におけるダミー物質１８の濃度を演算するものである。ここでは、ダミー物質１８の濃度分布を時間の関数として演算してもよいし、流入部７ｃによる操作が所定時間継続された時点での濃度分布を演算してもよい。また、ここで演算された濃度分布を出力装置５に出力する制御構成としてもよい。
【００４１】
推定部７ｅ（推定手段）は、演算部７ｄで演算されたダミー物質１８の濃度に基づいて車載デフロスター１３の晴れ性能を推定するものである。ここでは、生成部７ｂで設定されたダミー物質１８の拡散係数DABの値に応じて二種類の推定演算が実施される。
ダミー物質１８の拡散係数DABが大きく設定されたときには、ダミー物質１８の濃度分布と空気の温度分布とを対応させて、車載デフロスター１３の晴れ性能を推定する。例えば、濃度分布の形状をフロントガラス１２の晴れパターンに見立てて、車載デフロスター１３に要求される晴れ性能を満足するものであるか否かを判断する。また、濃度が所定濃度よりも低い部分の面積から、車載デフロスター１３の晴れ性能を評価してもよい。
【００４２】
ダミー物質１８の拡散係数DABが小さく設定されたときには、ダミー物質１８の濃度分布と空気の速度分布とを対応させて、車載デフロスター１３の晴れ性能を推定する。例えば、濃度が所定濃度よりも低い部分は流速が速く、フロントガラス１２の表面が迅速に乾燥しやすいものと判断して、車載デフロスター１３の晴れ性能を評価する。あるいは、濃度が所定濃度よりも低い部分の面積とフロントガラス１２の表面積との比率から、送風の均一性を評価してもよい。
【００４３】
ここで推定された晴れ性能等の評価結果は、出力装置５に出力される。なお、ダミー物質１８の拡散性とダミー物質１８の濃度に対応する評価対象パラメーターとの関係をまとめると、以下の通りである。
【００４４】
【表１】
2014025878.tif 000006
【００４５】
一般にフロントガラス１２の晴れパターンは、車載デフロスター１３から供給される空気による温度分布の形状におおむね類似した形状となる。一方、晴れパターンと速度分布の形状との類似度は、フロントガラス１２の形状やサイズ，車載デフロスター１３から供給される空気の温度，流量等によって大きく変化する。つまり、晴れパターンと速度分布の形状とは必ずしも類似した形状になるとはいえないものの、全くの無関係でもない。したがって、これらの双方の評価を同時に実施して、車載デフロスター１３の晴れ性能を多面的に評価することが好ましい。
【００４６】
［４．フローチャート］
図３は、上記のコンピューター１０がコンピュータープログラム７を実行する際の手順（性能推定方法）を模式的に示すフローチャートである。
ステップＡ１０では、解析モデルとなる車室内１５の元データが用意され、あるいは外部記憶装置３や入力装置４等から入力される。また、解析の初期条件や境界条件等もこのステップで用意される。例えば、ダミー物質１８の拡散係数DABの値がコンピューター１０のユーザーによって入力装置４から入力され、生成部７ｂに伝達される。また、車載デフロスター１３の送風能力や送風温度等もここで設定される。
【００４７】
ステップＡ２０では、前ステップで用意された元データに基づき、設定部７ａにおいて車室内１５を模した解析モデルが設定される。このステップでは、フロントガラス１２及び車載デフロスター１３の吹き出し口１４が車室内１５に設定される。ここまでの手順は、通常の数値流体解析の手法を用いて車載デフロスター１３の性能を推定する場合の手順とほぼ同一である。
【００４８】
一方、ステップＡ３０では、生成部７ｂにおいて車室内１５の空間に仮想的なダミー物質１８が生成される。つまり、図１（ｂ）に示すように、解析モデルの車室内１５にはダミー物質１８が均一に満たされた状態とされる。
続くステップＡ４０では、流入部７ｃにおいて車室内１５への送風が開始され、空気が車室内１５に導入される。これにより、ダミー物質１８を含まない空気が吹き出し口１４から車室内１５へと流入する。ダミー物質１８は、空気の流れ場の影響を受けながら車室内１５に拡散する。
【００４９】
ステップＡ５０では、演算部７ｄにおいてフロントガラス１２の表面近傍におけるダミー物質１８の濃度が演算される。そしてステップＡ６０では、ステップＡ１０で設定されたダミー物質１８の拡散係数DABの値が空気の拡散係数D0よりも大きいか否かが判定される。ここで、不等式DAB＞D0が成立する場合にはステップＡ７０に進み、成立しない場合にはステップＡ８０に進む。
【００５０】
ステップＡ７０では、推定部７ｅにおいてダミー物質１８の濃度分布が空気の温度分布に対応するものとみなされ、車載デフロスター１３の晴れ性能が評価される。例えば、ダミー物質１８の濃度が高いほどその位置のフロントガラス１２の表面温度が低く、晴れ時間が長いと評価する。反対に、ダミー物質１８の濃度が低いほどその位置の表面温度が高く、晴れ時間が短いと評価する。
【００５１】
一方、ステップＡ８０では、推定部７ｅにおいてダミー物質１８の濃度分布が空気の速度分布に対応するものとみなされ、車載デフロスター１３の晴れ性能が評価される。例えば、ダミー物質１８の濃度が均一に分布している位置では速度分布も均一であり、晴れ時間がほぼ同一であると評価する。
なお、ステップＡ７０，Ａ８０の何れにおいても、推定部７ｅでの評価結果が外部記憶装置３に記録されるとともに出力装置５に出力され、コンピューター１０のユーザーに通知される。
【００５２】
［５．作用，効果］
図４（ａ），（ｃ）は、上記のコンピュータープログラムを実行して得られたダミー物質１８の濃度分布（DAB＞D0の場合）を例示する図である。これらのうち、図４（ａ）はダミー物質１８の拡散係数DABが大きく設定された場合の図であり、図４（ｃ）はダミー物質１８の拡散係数DABが小さく設定された場合の図である。また、図４（ｂ）は、フロントガラス１２の晴れパターンを実測した結果を例示する図である。
【００５３】
図４（ａ），（ｃ）中のハッチングの濃淡は、ダミー物質１８の濃度の大小に対応し、ハッチングが濃い部分ほどダミー物質１８の濃度が高い部分であることを示している。また、図４（ｂ）中のハッチングの濃淡は晴れ時間の長短に対応し、ハッチングが濃い部分ほど晴れ時間が長いことを示している。これらの図４（ａ），図４（ｂ）のハッチングの分布を比較すると、ダミー物質１８の濃度とフロントガラス１２の晴れパターンとの間に強い相関があることを読み取ることができる。また、晴れパターンは温度分布に応じたものであることから、ダミー物質１８の濃度とフロントガラス１２の表面温度との間には相関が認められる。
【００５４】
また、図４（ｃ）のダミー物質１８の濃度分布は、車載デフロスター１３の吹き出し口１４に近接する部分を始点として、フロントガラス１２の外縁に向かって空気が流れるような速度場の分布に類似した形状となる。この図４（ｃ）と図４（ａ）とを比較すると、ダミー物質１８の拡散係数DABが大きく設定された場合には、拡散作用を受けて温度拡散に類似した濃度分布を示し、ダミー物質１８の拡散係数DABが小さく設定された場合には、速度場の影響を強く受けた濃度分布を示すことを読み取ることができる。
【００５５】
（１）このように、上記の車載デフロスターの性能評価方法及び性能評価装置によれば、フロントガラス１２の表面におけるダミー物質１８の濃度分布を演算することで、車室内１５の熱的特性に関するパラメーターを用いることなく、簡素な演算構成で車載デフロスター１３の晴れ性能を推定することができ、ガラス面の晴れパターン（除霧パターン，除霜パターン）を精度よく推定することができる。また、上記の式４に示されるようなエネルギー方程式を用いた熱的解析処理が不要であることから、演算時間やコストを大幅に削減することができる。
【００５６】
例えば、ダミー物質１８の濃度が所定濃度よりも低い部分の輪郭形状を、所定の晴れ時間に対応する晴れパターンの形状であるとみなして、法規で定められている範囲の晴れ時間が確保されているか否かを視覚的に判別することができる。
【００５７】
（２）また、上記の性能評価方法及び性能評価装置では、ダミー物質１８の濃度とフロントガラス１２の晴れパターンとの間の相関が考慮されており、例えばダミー物質１８の濃度が高い部位ほど晴れ時間が長く、濃度が低い部位ほど晴れ時間が短いものと推定される。このような推定手法を用いることにより、ガラス表面の温度分布を精度よく把握することができ、実際の車載デフロスター１３による晴れパターンに近い温度分布を推定することができる。例えば、図４（ｂ）に示すような実際の晴れパターンを実測することなく推定することが可能となる。
【００５８】
（３）また、ダミー物質１８の拡散係数DABを大きく設定した場合には、ダミー物質１８の拡散作用が強化されるため、温度拡散効果を精度よく模擬することができる。これにより、温度の影響を定性的に評価することができ、ガラス面の晴れパターンの推定精度を高めることができる。
一方、ダミー物質１８の拡散係数DABを小さく設定した場合には、速度場に強く依存する濃度分布を求めることができ、空気の速度分布を精度よく模擬することができる。これにより、風速の影響を評価することができ、ガラス面の晴れパターンの推定精度を高めることができる。
【００５９】
さらに、上記の性能評価方法及び性能評価装置では、このようにダミー物質１８の特性を変更することで、模擬対象となるパラメーターを容易に変更することができ、車載デフロスター１３の晴れ性能を多面的に評価することができる。
【００６０】
（４）さらに、上記の性能評価方法及び性能評価装置では、式３に示すような濃度輸送方程式を用いてダミー物質１８の濃度を演算している。これにより、従来とほぼ同一のコスト及び演算時間で車載デフロスター１３の晴れ性能を精度よく評価することができ、車載デフロスター１３及び車両２０の開発期間を短縮することができる。また、車載デフロスター１３やフロントガラス１２の設計段階で晴れ性能を精度よく把握することができることから、基本性能の変更や形状の改良が容易となり、車両製品のコストパフォーマンスを高めることができる。
【００６１】
なお、上述の実施形態では、解析モデルである車室内１５が三次元の空間であるものを例示したが、具体的な次元数はこれに限定されない。解析対象となる車載デフロスター１３の送風特性やフロントガラス１２の形状等に応じて二次元の解析モデルを設定し、上記の性能推定方法，性能推定装置を適用した場合であっても、上述の実施形態と同様の効果を奏するものとなる。
【００６２】
また、上述の実施形態では、車室内１５の空間全体をモデル化して数値流体解析の対象としたものを例示したが、具体的な解析モデルの形状や対象はこれに限定されない。少なくとも、車両２０のフロントガラス１２やドアガラス，リアガラス等のガラス面と、車載デフロスター１３の吹き出し口１４とが解析モデル内に設定されていれば、上述の実施形態と同様の解析を実施することが可能である。
【符号の説明】
【００６３】
７  コンピュータープログラム
７ａ  設定部（設定手段）
７ｂ  生成部（生成手段）
７ｃ  流入部（流入手段）
７ｄ  演算部（演算手段）
７ｅ  推定部（推定手段）
１０  コンピューター（性能推定装置）
１２  フロントガラス
１３  車載デフロスター
１４  吹き出し口
１５  車室内
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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