(57)【要約】  航空機の蒸気圧縮システム（ＶＣＳ）内の冷媒充填量を求める方法及び装置が提供される。該方法及び装置は、経時的な、ＶＣＳの複数の動作状態を表す履歴データからデータセットを生成するステップ及び／又は手段と、生成されたデータセット内の１つ又は複数の定常状態データ点を特定するステップ及び／又は手段と、少なくとも定常状態データ点を含む修正データセットを形成するステップ及び／又は手段と、主成分分析（ＰＣＡ）を使用するステップ及び／又は手段であって、複数の最小限に相関された入力変数の値を導出する、使用するステップ及び／又は手段と、複数の最小限に相関された入力変数の導出された値、及び修正データセット内のＶＣＳの冷媒充填量の対応する値を非線形ニューラルネットワークモデルに供給するステップ及び／又は手段と、複数の最小限に相関された入力変数と、ＶＣＳの冷媒充填量との間の関係を特徴付けるシミュレータモデルを導出するステップ及び／又は手段とを含む。
2009539061.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
航空機の蒸気圧縮システム（ＶＣＳ）（１０）内の冷媒充填量を求めるためのモデルを開発する方法であって、
（ａ）経時的な、ＶＣＳ（１０）の複数の動作状態を表す履歴データ（４０）からデータセット（５４）を生成するステップであって、該生成されるデータセット（５４）は、複数のデータ点（４６）を含み、各該データ点（４６）は、
（ｉ）特定の時間期間にわたる前記ＶＣＳ（１０）の動作を反映すると共に、特定のセットの動作状態に対応する、ＶＣＳの複数の動作変数（４８）の１又は複数の値と、
（ｉｉ）同じ時間期間にわたるＶＣＳの冷媒充填量（５０）の対応する値と
を含む、データセット生成ステップと、
（ｂ）生成されたデータセット（５４）内の１又は複数の定常状態データ点（５８）であって、ＶＣＳ（１０）の定常状態動作に対応する定常状態データ点を特定するステップと、
（ｃ）少なくとも前記定常状態データ点（５８）を含む修正データセット（６０）を形成するステップと、
（ｄ）主成分分析（ＰＣＡ）を使用して、修正データセット（６０）内のＶＣＳの複数の動作変数（４８）の値から、複数の最小限に相関された入力変数（１１２）の値を導出するステップと、
（ｅ）複数の最小限に相関された入力変数（１１２）の導出された値、及び修正データセット（６０）内のＶＣＳの冷媒充填量（５０）の対応する値を、非線形ニューラルネットワークモデル（４２）に供給するステップと、
（ｆ）前記複数の最小限に相関された入力変数（１１２）と、前記ＶＣＳの冷媒充填量（５０）との間の関係を特徴付けるシミュレータモデル（３８）を導出するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、該方法はさらに、
ＶＣＳ（１０）の動作状態の特定の範囲に従って定常状態データ点（５８）を分割して、ＶＣＳ（１０）の動作状態の各範囲の修正データサブセット（７４）を作成するステップと、
複数の最小限に相関された入力変数（１１２）の値の導出において使用するための、各データサブセット（７４）のＶＣＳの複数の動作変数（４８）の平均値（７６）を計算するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、該方法はさらに、
修正データセット内の前記ＶＣＳの冷媒充填量（５０）の値をフィルタリングするステップ
を含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法において、該方法はさらに、
定常状態データ点（５８）を、トレーニングデータ（８０）と検証データ（８２）とに分割するステップと、
修正データセット（６０）から検証データ（８２）を除去するステップであって、それによって、修正データセット（６０）はステップ（ｄ）において使用するためのトレーニングデータ（８０）のみを含むようにするステップと、
検証データ（８２）を利用して、ステップ（ｆ）において導出されたシミュレータモデル（３８）を検査するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法において、該方法はさらに、
導出されたシミュレータモデル（３８）を利用して、ＶＣＳの冷媒充填量（５０）を求めるステップ
を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法において、ＶＣＳの複数の動作変数（４８）は、モータ速度、モータ電力、圧縮器入口温度（ＴＣＰＩ）、凝縮器出口温度（ＴＣＤＯ）、蒸発器出口温度（ＴＥＦＯ）、凝縮器ラム入口温度（ＴＣＤＲＩ）、圧縮器入口圧力（ＰＣＰＩ）、圧縮器出口圧力（ＰＣＰＯ）、過冷却温度、及び、蒸発器入口温度（ＴＥＶＩ）から成る群から選択されることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１記載の方法において、ＶＣＳの複数の動作変数（４８）は、モータ電力、ＴＣＤＯ、ＴＥＦＯ、ＴＣＤＲＩ、ＰＣＰＩ、ＰＣＰＯ、及び、過冷却温度から成る群から選択されることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１記載の方法において、非線形ニューラルネットワークモデル（４２）は、１つの隠れ層を有するフィードフォワードニューラルネットワークモデルであることを特徴とする方法。
【請求項９】
航空機の蒸気圧縮システム（ＶＣＳ）（１０）内の冷媒充填量（５０）を求めるシステムであって、
（ａ）経時的な、ＶＣＳ（１０）の複数の動作状態を表す履歴データ（４０）からデータセット（５４）を生成する手段であって、該生成されるデータセット（５４）は、複数のデータ点（４６）を含み、各該データ点（４６）は、
（ｉ）特定の時間期間にわたる前記ＶＣＳ（１０）の動作を反映すると共に、特定のセットの動作状態に対応する、ＶＣＳの複数の動作変数（４８）の１又は複数の値と、
（ｉｉ）同じ時間期間にわたるＶＣＳの冷媒充填量（５０）の対応する値と
を含む、データセット生成手段と、
（ｂ）生成されたデータセット（５４）内の１又は複数の定常状態データ点（５８）であって、それぞれがＶＣＳ（１０）の定常状態動作に対応する定常状態データ点を特定する手段と、
（ｃ）少なくとも定常状態データ点（５８）を含む修正データセット（６０）を形成する手段と、
（ｄ）主成分分析（ＰＣＡ）を使用して、修正データセット内の前記ＶＣＳの複数の動作変数（４８）の値から、複数の最小限に相関された入力変数（１１２）の値を導出する手段と、
（ｅ）複数の最小限に相関された入力変数（１１２）の導出された値、及び修正データセット（６０）内のＶＣＳの冷媒充填量（５０）の対応する値を、非線形ニューラルネットワークモデル（４２）に供給する手段と、
（ｆ）複数の最小限に相関された入力変数（１１２）と、ＶＣＳの冷媒充填量（５０）との間の関係を特徴付けるシミュレータモデル（３８）を導出する手段と
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項９記載のシステムにおいて、該システムはさらに、
ＶＣＳの動作状態の特定の範囲に従って前記定常状態データ点（５８）を分割して、動作状態の各範囲の修正データサブセット（７４）を作成する手段と、
複数の最小限に相関された入力変数（１１２）の前記値の導出において使用するための、各データサブセット（７４）のＶＣＳの複数の動作変数（４８）の平均値（７６）を計算する手段と
を備えることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には航空機の蒸気圧縮システムに関し、より詳細には、蒸気圧縮システム内の冷媒充填量を求める方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
航空機における蒸気圧縮システム（ＶＣＳ）は、冷媒によって冷却された空気を供給するのに使用され、主に航空システムを冷却するのに使用される。ＶＣＳは一般に閉ループシステムであり、システム全体の効率を向上させるために、ラムエア冷却式凝縮器、吸引ファンを有する蒸発器、電気モータによって駆動される遠心圧縮器、及びフラッシュサブクーラ熱交換器（flash subcooler heat exchanger）を含んでいる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
冷媒充填量レベルが低いと、その結果として、特により高い熱負荷においてＶＣＳのシステム性能が低下する恐れがある。したがって、一般に冷媒充填量レベルを求めることが望ましいと考えられる。しかしながら、冷媒充填量レベルを求めることは困難である。この問題は、ＶＣＳの動作が、通常、多くの相互作用し合う制御ループを有する複雑なものであるために生じる。一般に、ＶＣＳ内の冷媒充填量レベルは、さまざまなシステム動作パラメータからの推定等による間接的な方法によって求められる。しかしながら、最新のこのような方法が提供する結果は、例えば入力変数の数が十分ではないことに起因して、及び／又は入力変数間の実質的な共線性に起因して、最適結果よりも劣っている。
【０００４】
したがって、ＶＣＳ内の冷媒充填量レベルを求める改善された方法及び装置に対する需要が存在する。本発明は、少なくともこの需要に対処することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
航空機の蒸気圧縮システム（ＶＣＳ）内の冷媒充填量を求める方法が提供される。一実施形態では、一例に過ぎないが、本方法は、経時的な、ＶＣＳの複数の動作状態を表す履歴データからデータセットを生成するステップと、生成されたデータセット内の１つ又は複数の定常状態データ点を特定するステップと、少なくとも定常状態データ点を含む修正データセットを形成するステップと、主成分分析（ＰＣＡ）を使用するステップであって、修正データセット内のＶＣＳの複数の動作変数の値から、複数の最小限に相関された入力変数の値を導出する、使用するステップと、複数の最小限に相関された入力変数の導出された値、及び、修正データセット内のＶＣＳの冷媒充填量の対応する値を非線形ニューラルネットワークモデルに供給するステップと、複数の最小限に相関された入力変数と、ＶＣＳの冷媒充填量との間の関係を特徴付けるシミュレータモデルを導出するステップとを含む。生成されたデータセットは複数のデータ点を含み、各データ点が、特定の時間期間にわたるＶＣＳの動作を反映すると共に、特定のセットの動作状態に対応する、ＶＣＳの複数の動作変数の１つ又は複数の値と、同じ時間期間にわたるＶＣＳの冷媒充填量の対応する値とを含む。定常状態データ点は、ＶＣＳの定常状態動作に対応する。
【０００６】
別の実施形態では、一例に過ぎないが、本方法は、経時的な、ＶＣＳの複数の動作状態を表す履歴データからデータセットを生成するステップと、生成されたデータセット内の１つ又は複数の定常状態データ点を特定するステップと、少なくとも定常状態データ点を含む修正データセットを形成するステップと、ＶＣＳの動作状態の特定の範囲に従って定常状態データ点を分割するステップであって、それによって、ＶＣＳの動作状態の各範囲の修正データサブセットを作成する、分割するステップと、各データサブセットのＶＣＳの複数の動作変数の平均値を計算するステップと、主成分分析（ＰＣＡ）を使用するステップであって、修正データセット内のＶＣＳの複数の動作変数の平均値から、複数の最小限に相関された入力変数の値を導出する、使用するステップと、複数の最小限に相関された入力変数の導出された値、及び、修正データセット内のＶＣＳの冷媒充填量の対応する値を非線形ニューラルネットワークモデルに供給するステップと、複数の最小限に相関された入力変数と、ＶＣＳの冷媒充填量との間の関係を特徴付けるシミュレータモデルを導出するステップとを含む。生成されたデータセットは複数のデータ点を含み、各データ点が、特定の時間期間にわたるＶＣＳの動作を反映すると共に、特定のセットの動作状態に対応する、ＶＣＳの複数の動作変数の１つ又は複数の値と、同じ時間期間にわたるＶＣＳの冷媒充填量の対応する値とを含む。定常状態データ点は、ＶＣＳの定常状態動作に対応する。
【０００７】
航空機の蒸気圧縮システム（ＶＣＳ）内の冷媒充填量を求めるシステムのためのシステムが提供される。一実施形態では、一例に過ぎないが、このシステムは、経時的な、ＶＣＳの複数の動作状態を表す履歴データからデータセットを生成する手段と、生成されたデータセット内の１つ又は複数の定常状態データ点を特定する手段と、少なくとも定常状態データ点を含む修正データセットを形成する手段と、主成分分析（ＰＣＡ）を使用する手段であって、修正データセット内のＶＣＳの複数の動作変数の値から、複数の最小限に相関された入力変数の値を導出する、使用する手段と、複数の最小限に相関された入力変数の導出された値、及び、修正データセット内のＶＣＳの冷媒充填量の対応する値を非線形ニューラルネットワークモデルに供給する手段と、複数の最小限に相関された入力変数と、ＶＣＳの冷媒充填量との間の関係を特徴付けるシミュレータモデルを導出する手段とを備える。生成されたデータセットは複数のデータ点を含み、各データ点が、特定の時間期間にわたるＶＣＳの動作を反映すると共に、特定のセットの動作状態に対応する、ＶＣＳの複数の動作変数の１つ又は複数の値と、同じ時間期間にわたるＶＣＳの冷媒充填量の対応する値とを含む。定常状態データ点は、ＶＣＳの定常状態動作に対応する。
【０００８】
別の実施形態では、一例に過ぎないが、プログラム製品であって、プログラムと、当該プログラムを保持するコンピュータ可読信号保持媒体とを備える、プログラム製品が提供される。このプログラムは、最小限に相関された入力変数を導出する主成分分析（ＰＣＡ）を利用すると共に、非線形ニューラルネットワークモデルをさらに利用して、経時的な、ＶＣＳの複数の動作状態を表す履歴データからのデータセットから導出されるシミュレータモデルによって航空機の蒸気圧縮システム（ＶＣＳ）内の冷媒充填量を求めるように構成される。
【０００９】
別の実施形態では、一例に過ぎないが、プロセッサと、当該プロセッサに結合されるメモリと、メモリ内に存在し、プロセッサによって実行されるプログラムとを備える装置が示される。プログラムは、少なくとも以下のステップ、すなわち、経時的な、ＶＣＳの複数の動作状態を表す履歴データからデータセットを生成するステップであって、生成されるデータセットは、複数のデータ点であって、各データ点が、特定の時間期間にわたるＶＣＳの動作を反映する、ＶＣＳの複数の動作変数の１つ又は複数の値と、同じ時間期間にわたるＶＣＳの冷媒充填量の対応する値とを含む、複数のデータ点を含む、生成するステップと、生成されたデータセット内の１つ又は複数の定常状態データ点を特定するステップであって、各定常状態データ点はＶＣＳの定常状態動作に対応する、特定するステップと、少なくとも定常状態データ点を含む修正データセットを形成するステップと、主成分分析（ＰＣＡ）を使用するステップであって、修正データセット内のＶＣＳの複数の動作変数の値から、複数の最小限に相関された入力変数の値を導出する、使用するステップと、複数の最小限に相関された入力変数の導出された値、及び、修正データセット内のＶＣＳの冷媒充填量の対応する値を非線形ニューラルネットワークモデルに供給するステップと、複数の最小限に相関された入力変数と、ＶＣＳの冷媒充填量との間の関係を特徴付けるシミュレータモデルを導出するステップとを通じて、モデルによって航空機の蒸気圧縮システム（ＶＣＳ）内の冷媒充填量を求めるためのモデルを提供するように構成される。
本発明を、図面と関連して説明するが、同様の参照符号は同様の要素を示している。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】従来技術からの航空機の例示的な蒸気圧縮システム（ＶＣＳ）の一実施形態の概略図である。
【図２】ＶＣＳ内の冷媒充填量レベルを求めるためのシミュレータモデルを生成すると共に、冷媒充填量の確定においてシミュレータモデルを検証及び使用するプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
【図３】図２のプロセスの一部、すなわち修正データセットの生成の一実施形態をより詳細に示すフローチャートである。
【図４】図２のプロセスの一部、すなわちニューラルネットワークモデルのトレーニングの一実施形態をより詳細に示すフローチャートである。
【図５】図４のプロセスの一部、すなわち変更トレーニングデータの生成の一実施形態をより詳細に示すフローチャートである。
【図６】図４のプロセスの一部、すなわち変更トレーニングデータの生成の別の実施形態をより詳細に示すフローチャートである。
【図７】図６のプロセスの一部、すなわちＰＣＡ動作の関与の一実施形態をより詳細に生成するフローチャートである。
【図８】図２のプロセスに使用される例示的なニューラルネットワークモデルの概略図である。
【図９】図２のプロセスの一部、すなわちシミュレータモデルの検証の一実施形態をより詳細に示すフローチャートである。
【図１０】図２のプロセスの一部、すなわちシミュレータモデルの検証の別の実施形態をより詳細に示すフローチャートである。
【図１１】図２のプロセスの一部、すなわちシミュレータモデルを使用しての現在の冷媒充填量レベルの確定の一実施形態をより詳細に示すフローチャートである。
【図１２】図２のプロセスの一部、すなわちシミュレータモデルを使用しての現在の冷媒充填量レベルの確定の別の実施形態をより詳細に示すフローチャートである。
【図１３】図２のプロセスを実施するために使用することができる例示的なコンピュータシステム、そこで生成されるシミュレータモデル、及び／又はその構成要素の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の本発明の詳細な説明は、本質的に例示に過ぎず、本発明又は本発明の使用を限定することを意図するものではない。さらに、上記の本発明の背景又は以下の本発明の詳細な説明において提示されているいかなる理論によっても束縛されるものではない。
【００１２】
図１は、航空機の既知の蒸気圧縮システム（ＶＣＳ）１０の一実施形態を示す。図示のＶＣＳ１０は、蒸発器１２と、圧縮器１４と、フラッシュサブクーラ１６と、凝縮器１８と、冷媒ライン２０と、サージバルブ２２と、熱膨張バルブ２４と、冷媒膨張バルブ２６とを有する。ＶＣＳ１０の構成要素は、モータ２８及びコントローラ３０によって動作する。
【００１３】
最大冷却を必要とする条件では、冷媒は、液体と蒸気との低温混合物として蒸発器１２に入り、蒸発器１２を通じて流れる。一般に低圧側と称される、ＶＣＳ１０のこのセクションでは、圧力は基本的に一定のままである。蒸発器１２内にある間に、冷媒の液体部分は、排気からの熱を吸収すると蒸発する。冷媒は、過熱蒸気として蒸発器１２を出て、次いで圧縮器１４に向かって流れる。過熱蒸気の流れは、圧縮器１４による急騰を防ぐためにサージバルブ２２によって調整される。
【００１４】
図示されているように、圧縮器１４は２つの段、すなわち第１の段３２と第２の段３４とを有するが、圧縮器１４は他の数の段を有することができる。蒸発器１２を出た過熱蒸気は、圧縮器１４の第１の段３２に入る。次いで、フラッシュサブクーラ１６からのガスが、蒸発器１２からの流れと混合し、その後、圧縮器１４の第２の段３４に入る。圧縮器１４は、この流れを、ＶＣＳ１０の凝縮温度に対応するその最高圧力に圧縮する。ＶＣＳ１０のこの高温側において、圧力は、圧縮器１４と、凝縮器１８と、フラッシュサブクーラ１６との間でほぼ一定のままである。
【００１５】
熱蒸気は、圧縮器１４の第２の段３４を出て、次いで冷媒ライン２０を通じて凝縮器１８に向かって流れ、ここで冷媒は十分に凝縮されて、熱をラムエアに排出して過冷却される。次いで、液体冷媒は凝縮器１８を出て、冷媒ライン２０を通じてフラッシュサブクーラ１６に向かって流れる。フラッシュサブクーラ１６は、（i）流れ全体のうちの小さな部分を膨張させること、及び（ii）冷媒がフラッシュサブクーラ１６の低温側流路を通じて流れることを可能にすることによって、冷媒をさらに過冷却する。膨張した流れは熱を吸収し、超高温ガスになる。超高温ガスは熱膨張バルブ２４によって調節され、次いで圧縮器１４の第２の段３４に流れて戻る。その間、冷媒の液体部分はさらに過冷却されて、冷媒膨張バルブ２６に向かって流れ、ここで冷媒は膨張して２相混合物になる。次いで、２相混合物は蒸発器１２に入って、このサイクルが繰り返される。
【００１６】
図１は蒸気圧縮システムの１つの特定の実施形態を示しているに過ぎないこと、及び、ＶＣＳ１０は多数の異なる構成のうちの任意の構成を取ることができることは、理解されるであろう。ＶＣＳ１０の特定の構成にかかわらず、ＶＣＳ１０の動作の性質及び相互作用する制御ループが任意の所与の時点におけるＶＣＳ１０の冷媒充填量レベルの確定を困難にする。
【００１７】
ここで図２に移ると、履歴データ４０及び非線形ニューラルネットワークモデル４２を使用してＶＣＳ１０内の冷媒充填量レベルを求めるためのシミュレータモデル３８を生成すると共に、シミュレータモデル３８を検証及び使用するプロセス３６の例示的な一実施形態が示されている。プロセス３６は、第１のステップ４４において、経時的な、ＶＣＳ１０の複数の動作状態を表す履歴データ４０からデータ点４６を収集する
【００１８】
好ましくは、各データ点４６は、（i）特定のセットの動作状態に対応する、特定の時間期間にわたるＶＣＳ１０の動作を反映する、ＶＣＳ１０の複数の動作変数４８の値と、（ii）同じ時間期間にわたるＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の対応する値とを含む。ＶＣＳ１０の複数の動作変数４８は、他の可能な変数の中でも、モータ速度と、モータ電力と、圧縮器入口温度（ＴＣＰＩ）と、凝縮器出口温度（ＴＣＤＯ）と、蒸発器出口温度（ＴＥＦＯ）と、凝縮器ラム入口温度（ＴＣＤＲＩ）と、圧縮器入口圧力（ＰＣＰＩ）と、圧縮器出口圧力（ＰＣＰＯ）と、過冷却温度と、蒸発器入口温度（ＴＥＶＩ）とを含むことができる。
【００１９】
好ましくは、各データ点４６は、特定の時間期間の、ＶＣＳ１０の動作変数４８、及び対応する冷媒充填量レベル５０のそれぞれの対応する値を含み、それによって、データ点４６は、ＶＣＳ１０の動作変数４８と、ＶＣＳの冷媒充填量レベル５０との間のより正確で有意義な関係を表す。しかしながら、当業者には、いくつかの状況では、値は特定のデータ点４６内のＶＣＳ１０の動作変数４８のうちの１つ又は複数にとって利用可能でない場合があり、この場合、データ点４６は、すべてよりも少ない変数値を有する別の構成を取り得ることは理解されるであろう。
【００２０】
多数の異なる様態のいずれか１つにおいて、履歴データ４０を取得することができる。たとえば、履歴データ４０は、ＶＣＳ１０の以前の動作のセンサ記録から、且つ／又は当該技術分野における以前の研究若しくは文献を通じて取得することができる。履歴データ４０は、一例に過ぎないが、コントローラデータ及び／又は実験器具使用データを含むことができる。異なる複数のタイプのデータが含まれる場合、データ補間又は他の方法を使用して、対応する時間期間でデータ点４６を調和させることができる。しかしながら、データ点４６及び履歴データ４０の特定の構成にかかわらず、本明細書に記載のステップを通じて、データ点４０を使用してシミュレータモデル３８を生成することができる。
【００２１】
ステップ５２において、さまざまなデータ点４６を集合させることによってデータセット５４が生成される。データセット５４は、履歴データ４０のさまざまなデータ点４６を含む、次に、ステップ５６において、データセット５４が分析され、それによって、ＶＣＳ１０の定常状態動作に対応するデータ点４６が特定される。このようなデータ点４６は、このステップにおいて定常状態データ点５８として識別される。次いで、ステップ６２において、定常状態データ点５８を含む修正データセット６０が生成される。
【００２２】
１つの好ましい実施形態では、修正データセットを生成するステップ６２は、図３において説明されるさまざまなサブステップ６４、６６、６８、及び７０を含む。ステップ６４において、定常状態データ点５８を使用して一時的な修正データセット７２が生成され、当該一時的な修正データセット７２は、好ましくは定常状態データ点５８のみを含む。次に、ステップ６６において、一時的な修正データセット７２内の定常状態データ点５８が、ＶＣＳ１０の動作状態の特定の範囲に従って分割され、それによって、さまざまな修正データサブセット７４が作成される。好ましくは、ステップ６６は、ＶＣＳ１０の複数の動作状態又はそれらの範囲のそれぞれの修正データサブセット７４をもたらし、各データサブセット７４は、このようなＶＣＳ１０の動作状態又は状態の範囲に対応する定常状態データ点５８を含む。次に、ステップ６８において、所与の修正データサブセット７４内の変数それぞれの値は、この所与の修正データサブセット７４内の定常状態データ点５８のそれぞれに対して平均化されて、平均値７６が得られる。ステップ６８は、好ましくは修正データサブセット７４のそれぞれに対して実行される。したがって、ステップ６８では、好ましくは、修正データサブセット７４のそれぞれの、ＶＣＳ１０の動作変数４８及び冷媒充填量レベル５０のそれぞれの平均値７６を生じる。次いで、ステップ７０において、修正データサブセット７４のそれぞれの平均値７６を使用して修正データセット６０が生成される。
【００２３】
次に、図２に戻って、ステップ７８において、修正データセット６０がトレーニングデータ８０と検証データ８２とに分割される。ステップ８４において、トレーニングデータ８０を使用してニューラルネットワークモデル４２がトレーニングされ、次いで、ステップ８６においてニューラルネットワークモデル４２を使用してシミュレータモデル３８が生成される。次に、ステップ８８において、さらに下記の図９及び図１０に関連してより詳細に説明されるように、検証データ８２を使用してシミュレータモデル３８を検査及び検証することができる。
【００２４】
ここで図４に移ると、ニューラルネットワークモデル４２をトレーニングするステップ８４の一実施形態のフローチャートが提供される。最初に、ステップ９０において、変更トレーニングデータ９２が生成され、当該変更トレーニングデータ９２は、好ましくは正規化トレーニング入力９４と、正規化トレーニング出力９６とを含む。変更トレーニングデータ９２は、続いて、後により詳細に説明されるように、ステップ９８及び１００においてニューラルネットワークモデル４２を介して処理されることになる。しかしながら、そうする前に、変更トレーニングデータ９２が生成される方法に関するより詳細な説明を提供する。
【００２５】
ここで図５及び図６に移ると、変更トレーニングデータ９２を生成するステップ９０の２つの好ましい実施形態が提供される。図５に示される第１の実施形態では、ステップ１０４において、入力変数（すなわち、ＶＣＳ１０の動作変数４８）及び出力変数（すなわち、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０）が、好ましくはそれぞれが間隔［−１，１］内に入るように正規化される。このような正規化は、たとえば、Ｍａｔｌａｂ  Ｔｏｏｌｂｏｘのような数学ソフトウェアを使用して実行することができる。この第１の好ましい実施形態では、ステップ１０４における正規化は、以下の式を使用して実行される。
ｐｎ＝２＊（ｐ−ｍｉｎ（ｐ））／（ｍａｘ（ｐ）−ｍｉｎ（ｐ））−１
式中、ｐは特定の変数の元のデータ値であり、ｐｎは対応する正規化データ値であり、ｍｉｎ（ｐ）はトレーニングデータ８０内のｐの最小値であり、ｍａｘ（ｐ）はトレーニングデータ８０内のｐの最大値である。この第１の実施形態では、ステップ１０４が、複数のトレーニング入力９４とトレーニング出力９６を含む変更トレーニングデータ９２を直接もたらす。この実施形態では、トレーニング入力９４はＶＣＳ１０の動作変数４８の正規化値から成り、トレーニング出力はＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の正規化値から成る。
【００２６】
代替的に、図６に示される最も好ましい実施形態では、ステップ９０において、数学的主成分分析（ＰＣＡ）と組み合わされた別の正規化式を利用する、異なる正規化プロセスが使用される。具体的には、ステップ１０６において、入力変数（すなわち、ＶＣＳ１０の動作変数４８）及び出力変数（すなわち、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０）が、ＰＣＡ分析によって使用するために、好ましくは、各データ項目の算術平均が０であり、且つ標準偏差が１であるように正規化される。このような正規化は、たとえば、Ｍａｔｌａｂ  Ｔｏｏｌｂｏｘのような数学ソフトウェアを使用して実施することができる。この最も好ましい実施形態では、ステップ１０６における正規化は、以下の式を使用して実行される。
ｐｎ＝（ｐ−ｍｅａｎ（ｐ））／ｓｔｄ（ｐ）
式中、ｐは元のデータであり、ｍｅａｎ（ｐ）はｐの算術平均であり、ｓｔｄ（ｐ）はｐの標準偏差である。この最も好ましい実施形態では、ステップ１０６では、ＶＣＳ１０の動作変数４８及びＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の正規化値から成る複数の中間媒介変数１０８が得られる。
【００２７】
次に、引き続き図６の最も好ましい実施形態を参照して、ステップ１１０において、数学的主成分分析（ＰＣＡ）が、複数のＰＣＡデータ要素１１２の生成において、ステップ１０６からの中間媒介変数１０８を入力として使用して実行される。ＰＣＡは、トレーニングデータ８０の次元を低減すると共に、互いに最小限に相関するデータを取得するために実行される。図７に示されるように、ＰＣＡステップ１１０は、好ましくは、中間媒介変数１０８を利用して変換マトリクス１１１が生成される第１のＰＣＡステップ１０９を含む。次に、第２のＰＣＡステップ１１３において、変換マトリクス１１１が、トレーニングデータ８０と共に好ましくは乗算を使用して利用され、それによってＰＣＡデータ要素１１２が生成される。結果として生成されたＰＣＡデータ要素１１２は、中間媒介変数１０８の線形結合である。
【００２８】
次に、図６に戻ると、ステップ１１４において、さまざまなＰＣＡデータ要素１１２の寄与を、トレーニングデータ８０上の全変化と比較する評価が実行され、したがってＰＣＡデータ要素１１２は、寄与するＰＣＡデータ要素１１６と寄与しないＰＣＡデータ要素１１８とに分割される。具体的には、ステップ１１４において、トレーニングデータ８０における変化に大きく寄与すると考えられるＰＣＡデータ要素１１２は、寄与するＰＣＡデータ要素１１６として分類され、トレーニングデータ８０における変化に大きくは寄与しないと考えられるＰＣＡデータ要素１１２は、寄与しないＰＣＡデータ要素１１８として分類される。ステップ１１４から判断された寄与するＰＣＡデータ要素１１６は、次いで、図４に示されるステップ９８及び１００におけるニューラルネットワークモデル４２のトレーニングに使用されるトレーニング入力９４及びトレーニング出力９６を有する変更トレーニングデータ９２として使用される。
【００２９】
したがって、変更トレーニングデータ９２の性質は、ステップ９０において、上述した実施形態のいずれが使用されるかに応じて、変化することになる。これらの実施形態の変形形態を使用して、さらに異なる変更トレーニングデータ９２を生じることができることも理解されるであろう。しかしながら、変更トレーニングデータ９２の特定の定式化にかかわらず、ステップ９８及び１００において変更トレーニングデータ９２が使用されてニューラルネットワークモデル４２がトレーニングされる。
【００３０】
図４に戻り、ステップ９８において、ニューラルネットワークモデル４２が構成され、トレーニング入力９４及びトレーニング出力９６がニューラルネットワークモデル４２に提供され、ニューラルネットワークモデル４２のトレーニングアルゴリズムが開始される。好ましくは、図８に示されるニューラルネットワークモデルのような、複数の入力と、単一の出力と、１つの隠れ層とを含む、フィードフォワード非線形ニューラルネットワークモデル４２が使用される。しかしながら、多数の異なるタイプのニューラルネットワークモデルの任意の１つをニューラルネットワークモデル４２に使用することができる。使用されるモデルの特定のタイプにかかわらず、ステップ９８においてニューラルネットワークモデル４２が構成され、トレーニングアルゴリズムが開始される。
【００３１】
加えて、図４に示すように、ステップ１００において、トレーニング入力９４をニューラルネットワークモデル４２によって処理することができ、それによって、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の予測正規化値が生成される。次いで、ステップ１０２において、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の予測正規化値を、冷媒充填量レベル５０の正規化予測値を後処理することによって非正規化することができ、その結果、ＶＣＳの冷媒充填量レベル５０の非正規化予測値が生成される。
【００３２】
ステップ１０２の非正規化プロセスは、好ましくは、変更トレーニングデータ９２を生成する、ステップ９０に使用される特定の実施形態に応じて異なる式を利用する。たとえば、ＰＣＡを使用しない図５からの実施形態がステップ９０に使用される場合、ステップ１０２の非正規化プロセスは好ましくは以下の式を使用する。
ｐ＝０．５（ｐｎ＋１）＊（ｍａｘ（Ｐ）−ｍｉｎ（ｐ））＋ｍｉｎ（ｐ）
代替的に、ＰＣＡを使用する図６からの実施形態がステップ９０に使用される場合、ステップ１０２の非正規化プロセスは好ましくは以下の式を使用する。
Ｐ＝ｓｔｄ（Ｐ）＊Ｐｎ＋ｍｅａｎ（Ｐ）
【００３３】
ここで図２に戻ると、ステップ８６において、ステップ８４の結果を利用して、ニューラルネットワークモデル４２をトレーニングするシミュレータモデル３８が生成される。シミュレータモデル３８は、ＶＣＳ１０の複数の動作変数４８に基づいて、動作中のＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０を求めることが可能である。次に、ステップ８８において、シミュレータモデル３８を、上述したようなステップ７８から生成された検証データ８２を使用して検証することができる。図９及び図１０は、シミュレータモデル３８を検証する、ステップ８８の異なる好ましい実施形態を示し、ここでこれらを参照してより詳細に説明する。
【００３４】
図９は、シミュレータモデル３２を検証する、ＰＣＡを使用しないステップ８８の第１の実施形態を示す。図９のこの第１の実施形態では、ステップ１２０において、正規化入力値１２２を生成するために、検証データ８２からのＶＣＳ１０の動作変数４８の値が正規化される。この第１の実施形態では、図５に示されるプロセスと同様に、データはステップ１２０において、それぞれが間隔［−１，１］内に入るように、以下の式を使用して正規化される。
ｐｎ＝２＊（ｐ−ｍｉｎ（ｐ））／（ｍａｘ（ｐ）−ｍｉｎ（ｐ））−１
式中、ｐは特定の変数の元のデータ値であり、ｐｎは対応する正規化データ値であり、ｍｉｎ（ｐ）は検証データ８２内のｐの最小値であり、ｍａｘ（ｐ）は検証データ８２内のｐの最大値である。この第１の実施形態では、ステップ１２０が、好ましくは、ＶＣＳ１０の動作変数４８のそれぞれの正規化入力値１２２をもたらす。
【００３５】
次に、図９のステップ１２４において、正規化入力値１２２がシミュレータモデル３８によって処理され、それによって、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の予測正規化値が生成される。次いで、ステップ１２６において、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の予測正規化値が、冷媒充填量レベル５０の正規化予測値を後処理することによって非正規化され、結果として、ＶＣＳの冷媒充填量レベル５０の非正規化予測値が生成される。ステップ１２６の非正規化プロセスは、好ましくは以下の式を利用する。
ｐ＝０．５（ｐｎ＋１）＊（ｍａｘ（Ｐ）−ｍｉｎ（ｐ））＋ｍｉｎ（ｐ）
次に、図９のステップ１２８において、シミュレータモデル３８を検証するために、ステップ１２６からのＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の非正規化予測値を、ここで検証データ８２からのＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の値と比較することができる。
【００３６】
図１０は、ＰＣＡを使用する、シミュレータモデル３２を検証する、ステップ８８の第２の、最も好ましい実施形態を示す。図１０のこの最も好ましい実施形態では、ステップ１３０において、検証データ８２からのＶＣＳ１０の動作変数４８の値が正規化される。この最も好ましい実施形態では、図６に示されるプロセスと同様に、ステップ１３０における正規化は、好ましくは、以下の式を利用して、各データ項目の算術平均が０であり、且つ標準偏差が１であるように実行される。
ｐｎ＝（ｐ−ｍｅａｎ（ｐ））／ｓｔｄ（ｐ）
式中、ｐは元のデータであり、ｍｅａｎ（ｐ）はｐの算術平均であり、ｓｔｄ（ｐ）はｐの標準偏差であり、これらはすべて検証データ８２内のものである。
【００３７】
次に、ステップ１３２において、好ましくは、ステップ１３０から結果として生成されるデータを、図７に示される、ステップ１１０において取得される変換マトリクス１１１によって乗算する、ＰＣＡプロセスが実施される。この最も好ましい実施形態においてステップ１３０とステップ１３２とを組み合わせることによって、シミュレータモデル３８の検証に使用されるＰＣＡ正規化入力値１３４が生成される。
【００３８】
次に、図１０のステップ１３６において、ＰＣＡ正規化入力値１３４がシミュレータモデル３８によって処理され、それによって、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の予測正規化値が生成される。次いで、ステップ１３８において、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の予測正規化値が、冷媒充填量レベル５０の正規化予測値を後処理することによって非正規化され、結果として、ＶＣＳの冷媒充填量レベル５０の非正規化予測値が生成される。図１０の最も好ましい実施形態では、ステップ１３８の非正規化プロセスは、好ましくは以下の式を利用する。
ｐ＝ｓｔｄ（ｐ）＊ｐｎ＋ｍｅａｎ（ｐ）
次に、図１０のステップ１４０において、シミュレータモデル３８を検証するために、ステップ１３８からのＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の非正規化予測値を、ここで検証データ８２からのＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の値と比較することができる。
【００３９】
シミュレータモデル３８は他のステップを使用して検証することもでき、場合によっては、シミュレータモデル３８は検証を必要としなくてもよいことは理解されるであろう。シミュレータモデル３８の検証に使用されるステップがあるとしても、それらにかかわらず、以下で説明するように、現在の冷媒充填量レベル値を求めるために、シミュレータモデル３８を使用して現在のデータを処理することができる。
【００４０】
上記で参照されたように、再び図２に戻って、シミュレータモデル３８を使用して、ＶＣＳ１０の動作変数４８の現在の入力値１４２を処理すると共に、そこから現在の冷媒充填量レベル値１４４を求めることができる。図２に示されるように、現在の入力値１４２を、ステップ１４６において、たとえば現在動作しているＶＣＳ１０からシミュレータモデル３８に提供することができる。次に、ステップ１４８において、シミュレータモデル１３６は、動作中のＶＣＳ１０の現在の冷媒充填量レベル値１４４を求めるために、現在の入力値１４２を処理する。図１１及び図１２は、現在の入力値１４２から現在のＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル値１４４を求める、ステップ１４８の複数の好ましい実施形態を示しており、これらを参照して説明する。
【００４１】
図１１は、図９に示される検証プロセスの第１の実施形態に類似の、現在の冷媒充填量レベル値１４４を求める、ＰＣＡを使用しないステップ１４８の第１の実施形態を示す。図１１に示されるように、ステップ１５０において、正規化現在値１５２を生成するために、好ましくはそれぞれが間隔［−１，１］内に入るように、好ましくは以下の式を使用して、ＶＣＳ１０の動作変数４８の現在の入力値１４２が正規化される。
ｐｎ＝２＊（ｐ−ｍｉｎ（ｐ））／（ｍａｘ（ｐ）−ｍｉｎ（ｐ））−１
式中、ｐは特定の変数の元のデータ値であり、ｐｎは対応する正規化データ値であり、ｍｉｎ（ｐ）は現在の入力値１４２からのｐの最小値であり、ｍａｘ（ｐ）は現在の入力値１４２からのｐの最大値である。ステップ１５０が、好ましくは、ＶＣＳ１０の動作変数４８のそれぞれの正規化現入力値１５２をもたらす。
【００４２】
次に、図１１のステップ１５４において、正規化現入力値１５２がシミュレータモデル３８によって処理され、それによって、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の予測正規化現在値が生成される。次いで、ステップ１５６において、ステップ１５４からのＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の予測正規化現在値が、冷媒充填量レベル５０の正規化予測値を後処理することによって非正規化され、結果として、ＶＣＳの冷媒充填量レベル５０の非正規化予測現在値１４４が生成される。ステップ１５６の非正規化プロセスは、好ましくは以下の式を利用する。
ｐ＝０．５（ｐｎ＋１）＊（ｍａｘ（Ｐ）−ｍｉｎ（ｐ））＋ｍｉｎ（ｐ）
【００４３】
図１２は、図１０に示される検証プロセスの最も好ましい実施形態に類似の、現在の冷媒充填量レベル１４４を求める、ＰＣＡを使用するステップ１４８の第２の、最も好ましい実施形態を示す。図１２に示されるように、ステップ１５８において、ＶＣＳ１０の動作変数４８の現在の入力値１４２が、好ましくは、以下の式を利用して、各データ項目の算術平均が０であり、且つ標準偏差が１であるように正規化される。
ｐｎ＝（ｐ−ｍｅａｎ（ｐ））／ｓｔｄ（ｐ）
式中、ｐは元のデータであり、ｍｅａｎ（ｐ）はｐの算術平均であり、ｓｔｄ（ｐ）はｐの標準偏差であり、好ましくは、これらはすべて現在の入力値１４２からのものである。
【００４４】
次に、ステップ１６０において、好ましくは、ステップ１５８から結果として生成されるデータを、図７に示される、ステップ１１０において取得される変換マトリクス１１１によって乗算する、ＰＣＡプロセスが実施される。この最も好ましい実施形態においてステップ１５８とステップ１６０とを組み合わせることによって、現在の冷媒充填量レベル値１４４を生成するのに使用されるＰＣＡ正規化入力値１６２が生成される。
【００４５】
次に、図１２のステップ１６４において、ＰＣＡ正規化入力値１６２がシミュレータモデル３８によって処理され、それによって、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の予測正規化現在値が生成される。次いで、ステップ１６６において、ステップ１６４からのＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０の予測正規化現在値が、冷媒充填量レベル５０の正規化予測値を後処理することによって非正規化され、結果として、ＶＣＳの冷媒充填量レベル５０の非正規化予測現在値１４４が生成される。ステップ１６６の非正規化プロセスは、好ましくは以下の式を利用する。
ｐ＝ｓｔｄ（ｐ）＊ｐｎ＋ｍｅａｎ（ｐ）
【００４６】
プロセス３６及びシミュレータモデル３８は、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０を求めるのに非常に有用なツールである。冷媒充填量レベル５０を求めることによって、プロセス３６及びシミュレータモデル３８は、航空機操縦者が、冷媒充填量レベルを調整すべきか否か、（調整する場合は）いずれの方向に調整を行うべきか、及び任意のこのような調整の度合いを高い確実性で確定することを可能にする。さらに、ＰＣＡの使用を含むプロセス３６のステップを通じて、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０を求めるのに多数の入力を使用することができ、入力変数間の共線性を大幅に低減することができ、精度及び性能がさらに向上する。さらに、入力の平均化を含む、図３に示されるステップ６２の好ましい実施形態のような、プロセス３６の異なる実施形態が、結果としてさらにより正確な結果をもたらすことができる。
【００４７】
加えて、図３に示されるようなステップ６２のこの実施形態を実験的に採用したところ、ＶＣＳ１０の特定の動作変数４８（すなわち、ＴＣＤＯ、ＴＥＦＯ、ＴＣＤＲＩ、ＰＣＰＩ、ＰＣＰＯ、及び過冷却温度）が、ＶＣＳ１０の冷媒充填量レベル５０により大きな影響を有することが示された。したがって、プロセス３６のさまざまなステップにおいて、他の実施形態及び実験条件下でのこれらの特定の変数及び／又はＶＣＳ１０の他の良好に機能する動作変数４８を、ＶＣＳ１０の動作変数４８としてのみ使用することができるか、又はＶＣＳ１０の他の可能な動作変数４８と比較してより大きな重みを与えることができる。
【００４８】
プロセス３６及びシミュレータモデル３８並びに／又はそれらの構成要素を、多数の異なる用途のいずれか１つにおいて使用することができる。加えて、プロセス３６、シミュレータモデル３８、及び／又はそれらの構成要素を、たとえば、多数のコンピュータシステムのいずれか１つを含む多種多様なプラットフォームにおいて実施することができる。
【００４９】
ここで図１３に移ると、例示的なコンピュータシステム１６８が示されている。コンピュータシステム１６８は、プロセス３６、シミュレータモデル３８、及び／又はそれらの構成要素を実施するのに使用することができるコンピュータシステムの一般的な特徴を示す。無論、これらの特徴は例示に過ぎず、プロセス３６、シミュレータモデル３８、及び／又はそれらの構成要素は、より多くの機能又は異なる機能を含む異なるタイプのハードウェアを使用して実現することができる。コンピュータシステム１６８は、特定の装置若しくはシステム内にあるか、又は特定の装置若しくはシステムから遠隔しているような、多くの異なる環境において実施することができる。例示的なコンピュータシステム１６８は、プロセッサ１７０と、インタフェース１７２と、ストレージ装置１７４と、バス１７６と、メモリ１７８とを備える。
【００５０】
プロセッサ１７０は、コンピュータシステム１６８の計算機能及び制御機能を実施する。プロセッサ１７０は、任意のタイプのプロセッサを含むか、マイクロプロセッサのような単一の集積回路を含むか、又は、連携して動作して処理装置の機能を達成する任意の適切な数の集積回路装置及び／若しくは回路基板を含むことができる。加えて、プロセッサ１７０は、別個のシステム上で実施される複数のプロセッサを含むことができる。加えて、プロセッサ１７０は、装置又はプロセスのためのシステム全体の一部とすることができる。動作中、プロセッサ１７０はメモリ１７８内に含まれるプログラムを実行し、それ自体で、コンピュータシステム１６８の全般的な動作を制御する。
【００５１】
メモリ１７８は、任意のタイプの適宜のメモリとすることができる。これは、ＳＤＲＡＭのようなさまざまなタイプのダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、さまざまなタイプのスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、並びにさまざまなタイプの不揮発性メモリ（ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、及びフラッシュ）を含む。メモリ１７８は、単一のタイプのメモリ構成要素とすることができるか、又は多数の異なるタイプのメモリ構成要素から成ることができる。加えて、メモリ１７８及びプロセッサ１７０は、集合的にコンピュータシステム１６８を含むいくつかの異なるコンピュータにわたって分散させることができる。たとえば、メモリ１７８の一部は特定の装置又はプロセス内のコンピュータ上に存在することができ、別の部分は遠隔コンピュータ上に存在することができる。
【００５２】
バス１７６は、プログラム、データ、ステータス及び他の情報又は信号を、コンピュータシステム１６８のさまざまな構成要素間で伝送する役割を果たす。バス１７６は、コンピュータシステム及び構成要素を接続する、任意の適切な物理的又は論理的な手段とすることができる。これは、限定ではないが、直接の配線接続、光ファイバ、赤外線バス技術、及び無線バス技術を含む。
【００５３】
インタフェース１７２は、コンピュータシステム１６８と通信することを可能にし、任意の適切な方法及び装置を使用して実現することができる。インタフェース１７２は、他のシステムと通信するための１つ又は複数のネットワークインタフェース、技術者と通信するための端末インタフェース、及び、ストレージ装置１７４のようなストレージ装置に接続するためのストレージインタフェースとすることができる。ストレージ装置１７４は、ハードディスクドライブ、フラッシュシステム、フロッピーディスクドライブ、及び光ディスクドライブのような直接アクセスストレージ装置を含む、任意の適切なタイプのストレージ装置とすることができる。図１３に示すように、ストレージ装置１７４は、データを記憶するためのディスク１８０を使用するディスクドライブ装置を含むことができる。
【００５４】
好ましい一実施形態によれば、コンピュータシステム１６８は、プロセス３６、シミュレータモデル３８、及び／又はそれらの構成要素の実施において使用するためのプログラム１８２を含む。動作中、プログラム１８２は、メモリ１７８内に記憶され、プロセッサ１７０によって実行される。一例の実施態様として、コンピュータシステム１６８は、たとえばデータを提供若しくは維持するか又はその上で動作を実施するためのインターネットウェブサイトを利用することもできる。
【００５５】
本明細書において、完全に機能するコンピュータシステムの文脈で実施形態が説明されているが、当業者であれば、本発明のメカニズムはさまざまな形態のプログラム製品として分散させることが可能であること、及び、本発明は、分散を実行するのに使用される、特定のタイプのコンピュータ可読信号保持媒体にかかわらず、等しく適用されることを認識するであろうことは理解されるであろう。信号保持媒体の例は、フロッピーディスク、ハードドライブ、メモリカード、及び光ディスク（たとえば、ディスク１８０）のような記録可能媒体、並びに、デジタル通信リンク及びアナログ通信リンクのような伝送媒体を含む。
【００５６】
少なくとも１つの例示的な実施形態が上記の本発明の詳細な説明において提示されたが、膨大な数の変形形態が存在することは理解されるであろう。１つ又は複数の例示的な実施形態は例に過ぎず、本発明の範囲、適用性、又は構成を限定することを意図するものではなく、上記の詳細な説明は、当業者に、本発明の例示的な一実施形態を実施するために都合のよい指針を提供するものであり、添付の特許請求の範囲及びそれらの法的な均等物において説明されている本発明の範囲から逸脱することなく、例示的な一実施形態において説明されている要素の機能及び構成にさまざまな変更を行うことができる。
【図１】
2009539061.tif 000003
【図２】
2009539061.tif 000004
【図３】
2009539061.tif 000005
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
2009539061.tif 000016
2009539061.tif 000017
2009539061.tif 000018