(57)【要約】【課題】  車両の乗降性を的確に評価すること。【解決手段】  設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、乗員の人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、記憶された設計諸元データおよび人体特性データから乗降動作の拘束条件を演算する拘束条件演算手段と、演算された拘束条件に基づいて、乗員の関節トルクを演算する乗降動作シミュレーション手段と、乗降動作シミュレーション手段が演算した関節トルクに基づいて乗降動作をシミュレーションする乗降動作シミュレーション手段と、乗降動作のシミュレーション結果を出力する出力手段とを備えている。【選択図】      図９
2006323518.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の乗降動作を評価することで車両用ドア部周辺の設計諸元データを決定する車両用設計支援システムであって、
前記設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、
乗員の人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、
記憶された設計諸元データおよび人体特性データから乗降動作の拘束条件を演算する拘束条件演算手段と、
演算された拘束条件に基づいて、乗降動作をシミュレーションする乗降動作シミュレーション手段と、
乗降動作のシミュレーション結果を出力する出力手段と
を備えていることを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項２】
請求項１記載の車両用設計支援システムにおいて、
前記乗降動作シミュレーション手段は、演算された拘束条件に基づいて、乗員の関節に作用する関節トルクが最小となるように乗降動作をシミュレーションするものであることを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項３】
請求項１または２記載の車両用設計支援システムにおいて、
前記人体特性データ記憶手段は、年齢毎に乗員の脚部の関節トルクに関係する年齢別補正データを記憶するものであり、前記乗降動作シミュレーション手段は、前記年齢別補正データに基づき、乗員の関節トルクを年齢別に補正するものであることを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項４】
請求項１から３の何れか１項に記載の車両用設計支援システムにおいて、
前記人体特性データ記憶手段は、身長と座高毎に決定される体節長さを記憶するものであり、前記拘束条件演算手段は、設定された身長と座高に基づいて、体節長さを選定し、拘束条件を演算するものであることを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項５】
請求項１から４の何れか１項に記載の車両用設計支援システムにおいて、
前記人体特性データ記憶手段は、身長と座高と体重毎に決定される体節質量データを記憶するものであり、前記乗降動作シミュレーション手段は、設定された身長と座高と体重とに基づいて、体節質量を選定し、関節トルクを演算するものであることを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項６】
請求項１から５の何れか１項に記載の車両用設計支援システムにおいて、
前記人体特性データ記憶手段は、予め設定された服装毎に決定される関節角度範囲データを記憶するものであり、前記拘束条件演算手段は、設定された服装に基づいて、関節角度範囲データを選定し、拘束条件を演算するものであることを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項７】
請求項１から６の何れか１項に記載の車両用設計支援システムにおいて、
前記乗降動作シミュレーション手段は、演算された拘束条件に基づいて、乗降時の関節角度を時間の関数で表わす関節角パターンを複数生成し、生成された関節角パターン毎に関節トルクを演算するものであることを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項８】
請求項７記載の車両用設計支援システムにおいて、
前記乗降動作シミュレーション手段は、各関節のトルクに影響する要素の総和を、当該関節に作用し得る最大のトルクで除して関節トルクを演算し、演算された各関節トルクの総和によって関節角パターンを評価するものであることを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項９】
請求項８記載の車両用設計支援システムにおいて、
前記乗降動作シミュレーション手段は、遺伝的アルゴリズムに基づいて複数の世代を生成し、世代毎に複数の関節角パターンを生成するものであることを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項１０】
請求項９記載の車両用設計支援システムにおいて、
遺伝的アルゴリズムは、ある世代の関節角パターンをそのままコピーするクローンと、ある世代の関節角パターンを、当該世代には存在しないパターンに変化させる突然変異と、ある世代における複数の関節角パターンの一部を入れ換える交叉とを組み合わせたＧＡオペレーションを有し、このＧＡオペレーションは、ある世代の中で最適な関節角パターンを選出し、選出された関節角パターンから複数の関節角パターンを生成するものであることを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項１１】
請求項１０記載の車両用設計支援システムにおいて、
前記ＧＡオペレーションは、ある世代から次の世代に移行するに際し、クローン：大変異：小変異：交叉の比率を３：３５：１０：５２で前記関節角パターンを変更するものであることを特徴とする車両用設計支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両用設計支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の快適性を向上するため、特許文献１のように、ドア操作性評価のためのシミュレーションシステムや、特許文献２のように、車両の走行状態に応じ、運転者にとって操作性のよい運転姿勢がとれるように、運転姿勢を適正化する技術が知られている。
【特許文献１】特開２００４−５１１８号公報
【特許文献２】特開平１０−３２４１８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、近年、衝突安全性の観点から、車両側面に採用されるサイドシルが大きく車幅方向に張り出し、乗降動作へ影響を与えており、乗降動作をモデル化し、快適性を評価するニーズは高まっている。乗降性は、車両の快適性の一つであるが、人間−自動車系という特性から、シミュレーションによる予測が困難であった。そのため、設計段階で、車両ドア周辺の設計諸元データ（サイドシル高さ、サイドシル幅、ヒップポイントからピラーまでの距離等）により、乗員が乗降車時に受ける負担感を予測することができなかった。
【０００４】
本発明は上述のようなニーズに鑑みてなされたものであり、乗降性を的確に評価することのできる車両用設計支援システムを提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために本発明は、車両の乗降動作を評価することで車両用ドア部周辺の設計諸元データを決定する車両用設計支援システムであって、前記設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、乗員の人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、記憶された設計諸元データおよび人体特性データから乗降動作の拘束条件を演算する拘束条件演算手段と、演算された拘束条件に基づいて、乗降動作をシミュレーションする乗降動作シミュレーション手段と、乗降動作のシミュレーション結果を出力する出力手段とを備えていることを特徴とする車両用設計支援システムである。この態様では、車両用ドア部周辺の設計諸元データと人体の特性データから乗降動作の拘束条件を演算し、さらに演算された拘束条件に基づいて乗降動作をシミュレーションすることにより、乗員が取り得る乗降動作に基づいて、好ましい設計諸元データを得ることが可能になる。
【０００６】
好ましい態様において、前記乗降動作シミュレーション手段は、演算された拘束条件に基づいて、乗員の関節に作用する関節トルクが最小となるように乗降動作をシミュレーションするものである。この態様では、乗員が最も負担や違和感を受けることなく、乗降動作を取ることのできる設計諸元データを得ることが可能になる。
【０００７】
好ましい態様において、前記人体特性データ記憶手段は、年齢毎に乗員の脚部の関節トルクに関係する年齢別補正データを記憶するものであり、前記乗降動作シミュレーション手段は、前記年齢別補正データに基づき、乗員の関節トルクを年齢別に補正するものである。この態様では、乗員の関節トルクを演算するに当たり、乗員の年齢別に関節トルクが補正されるので、シミュレーションの乗員対象を年齢別に分別することが可能になる。関節トルクの補正値としては、例えば、粘性抵抗を演算する際の年齢定数を例示することが可能である。
【０００８】
好ましい態様において、前記人体特性データ記憶手段は、身長と座高毎に決定される体節長さを記憶するものであり、前記拘束条件演算手段は、設定された身長と座高に基づいて、体節長さを選定し、拘束条件を演算するものである。この態様では、身長と座高に基づいて体節（人体の関節間部分）を決定し、拘束条件を演算しているので、拘束条件の精度がより高くなる。体節長さデータとしては、例えば、社団法人人間生活工学研究センター（ＨＱＬ）が提供している人体計測データベースを好適に採用することが可能である。
【０００９】
好ましい態様において、前記人体特性データ記憶手段は、身長と座高と体重毎に決定される体節質量データを記憶するものであり、前記乗降動作シミュレーション手段は、設定された身長と座高と体重とに基づいて、体節質量を選定し、関節トルクを演算するものである。この態様では、身長と座高と体重とに基づいて体節質量（人体の関節間の質量）を決定し、関節トルクを演算しているので、関節トルクの精度がより高くなる。体節質量データとしては、例えば、阿江通良、湯海鵬、横井孝志：日本人アスリートの身体部分慣性特性の推定，バイオメカニズム，１１，ｐ．２３−３３  （１９９２年）が提供している人体計測データベースを好適に採用することが可能である。
【００１０】
好ましい態様において、前記人体特性データ記憶手段は、予め設定された服装毎に決定される関節角度範囲データを記憶するものであり、前記拘束条件演算手段は、設定された服装に基づいて、関節角度範囲データを選定し、拘束条件を演算するものである。この態様では、拘束条件の演算に際し、乗員の服装をパラメータとして取り入れることが可能になるので、特定の顧客層を狙ったシミュレーションをより的確に実行することが可能になる。
【００１１】
好ましい態様において、前記乗降動作シミュレーション手段は、演算された拘束条件に基づいて、乗降時の関節角度を時間の関数で表わす関節角パターンを複数生成し、生成された関節角パターン毎に関節トルクを演算する。
【００１２】
好ましい態様において、前記乗降動作シミュレーション手段は、各関節のトルクに影響する要素の総和を、当該関節に作用し得る最大のトルクで除して関節トルクを演算し、演算された各関節トルクの総和によって関節角パターンを評価するものである。この態様では、関節トルクの演算に際し、関節トルクに影響する要素（慣性力、コリオリ力と遠心力、重力、弾性抵抗、粘性抵抗）の総和を求め、当該関節に作用し得る最大のトルク（最大発揮トルク）で除すことにより、関節トルクの正規化を図ることが可能になる。そして、正規化された関節トルクの総和を求め、その最小値によって関節角パターンを評価しているので、人体に最も負担が少なくなる関節角パターンが選定されることになり、この関節角パターンの元になった拘束条件や、拘束条件の元になった設計諸元データを特定することが可能になる。
【００１３】
好ましい態様において、前記乗降動作シミュレーション手段は、遺伝的アルゴリズムに基づいて複数の世代を生成し、世代毎に複数の関節角パターンを生成するものである。
【００１４】
好ましい態様において、遺伝的アルゴリズムは、ある世代の関節角パターンをそのままコピーするクローンと、ある世代の関節角パターンを、当該世代には存在しないパターンに変化させる突然変異と、ある世代における複数の関節角パターンの一部を入れ換える交叉とを組み合わせたＧＡオペレーションを有し、このＧＡオペレーションは、ある世代の中で最適な関節角パターンを選出し、選出された関節角パターンから複数の関節角パターンを生成するものである。
【００１５】
好ましい態様において、前記ＧＡオペレーションは、ある世代から次の世代に移行するに際し、クローン：大変異：小変異：交叉の比率を３：３５：１０：５２で前記関節角パターンを変更するものである。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように、本発明によれば、車両用ドア部周辺の設計諸元データと人体の特性データから乗降動作の拘束条件を演算し、さらに演算された拘束条件に基づいて乗降動作をシミュレーションすることにより、乗員が取り得る乗降動作に基づいて、好ましい設計諸元データを得ることが可能になるので、乗降性を的確に評価することができるという顕著な効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の好ましい実施の形態について説明する。
【００１８】
図１は本発明の実施の一形態に係る設計支援装置１０の概略構成を示す構成図である。
【００１９】
図１を参照して、設計支援装置１０は、ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２等の主記憶装置、ＲＯＭ１４、ハードディスク装置１５等の補助記憶装置、キーボード１６、マウス１７、ディスプレイ１８、プリンタ１９等が入出力装置２０を介して接続されたコンピュータによって具体化されている。
【００２０】
ハードディスク装置１５には、図略のデータベースマネージメントシステムがインストールされており、このデータベースマネージメントシステムによって管理されているデータベース２１が記憶されている。
【００２１】
図２は、図１の実施形態に係るデータベースの構成を示すＥＲ図であり、図３は図２のデータベースに保存される人体特性データの説明図、図４は図２のデータベースに保存される設計諸元データの説明図である。
【００２２】
図２を参照して、データベースシステムは、マスタテーブル２１０〜２１４と、複数のトランザクションテーブル２２１〜２２７とを有している。ここで、テーブルとは、データベース２１において、２次元マトリックス（行と列）でデータを保存するデータの集合のことをいい、以下の説明では、テーブルの項目（列）を属性、テーブルの実現値（列に割り当てられる実際の値）を行という。また、図２において、（ＰＫ）は主キーを、（ＦＫ）は外部キーを、それぞれ表わしている。主キーは、テーブル内において、行を一意に識別する属性である。外部キーは、主キーと同じ値を持つことによって、当該主キーを有するテーブルのデータを参照するためのものである。さらに、図２中の矢印は、テーブル間の関係（リレーションシップ）を表わしており、矢印の終点側のテーブルにある外部キーが矢印の起点側のテーブルにある主キーを参照していることを示している。また、２つのテーブル間において、主キーと外部キーの対応関係をカーディナリティといい、矢印は、起点が１、終点が多のカーディナリティを有することを示している。
【００２３】
まず、マスタテーブルとしては、年齢マスタ２１０、関節マスタ２１１、関節角度マスタ２１２、体節長さマスタ２１３、体節質量マスタ２１４が設けられている。これらマスタテーブル２１０〜２１４は、本実施形態において、乗員の人体特性データの具体例であり、これらマスタテーブル２１０〜２１４を備えることにより、設計支援装置１０のハードディスク装置１５は、人体特性データ記憶手段を構成している。各マスタテーブル２１０〜２１４は、市販の人体計測データベース（例えば、社団法人人間生活工学研究センター（ＨＱＬ）が提供している人体計測データベース）を加工して構築されたものであり、約３００００人程度のデータが登録されているものである。
【００２４】
年齢マスタ２１０は、年齢を主キーとして、粘性補正定数を有するテーブルである。粘性補正定数Ｃは、年齢毎に人間の弾性抵抗が変化することに伴い、これをパラメータとして採用するために保存される補正項であり、本実施形態において、年齢毎に乗員の脚部の関節トルクに関係する年齢別補正データの具体例を構成している。
【００２５】
関節マスタ２１１は、関節番号を主キーとして、｛ｘ座標、ｙ座標、粘性係数、最大発揮トルク｝を有するテーブルであり、関節角度マスタ２１２は、｛関節番号、服装特性｝を主キーとして、関節角度θの｛下限値α、上限値β｝を有するテーブルであり、体節長さマスタ２１３は、｛身長、座高、体節番号｝を主キーとして、体節長さを有するテーブルである。
【００２６】
図３を参照して、本実施形態において検討される人体特性データは、爪先の座標（ｘ0，ｙ0）、足首関節の座標（ｘ1，ｙ1）、膝関節の座標（ｘ2，ｙ2）、股関節の座標（ｘ3，ｙ3）、爪先から足首関節までの体節長さＬ1、足首関節から膝関節までの体節長さＬ2、膝関節から股関節までの体節長さＬ3、各関節の角度θ1〜θ4、各体節の質量ｍ1〜ｍ3である。
【００２７】
図２に示す関節マスタ２１１は、各関節の座標を管理するためのテーブルである。この関節マスタ２１１において、関節番号は関節を識別する添え字であり、体節長さマスタ２１３において、体節番号は体節を識別する添え字である。例えば関節番号が２であることは、膝関節の座標（ｘ2，ｙ2）であることを示している。最大発揮トルクτmaxは、各関節に作用し得る最大のトルクを関節毎に実験等によって設定されたデータである。また属性｛粘性係数｝は、関節毎に粘性係数ｃiを保存するためのものである。
【００２８】
関節角度マスタ２１２は、関節毎に角度θ1〜θ4の下限値α、上限値βを定めることにより、後述する拘束条件の範囲を特定するためのテーブルである。各下限値α、上限値βは、乗員の服装によって変化するものであることから、本実施形態においては、服装を一意に特定する服装特性を属性として含め、服装によって下限値α、上限値βが変更されるように構成されている。このように本実施形態では、服装毎に関節の角度θ1〜θ4の下限値α、上限値βを定めることにより、服装毎に決定される関節角度範囲データの記憶を実現している。関節角度マスタ２１２の属性｛関節番号｝は、関節マスタ２１１を参照する外部キーになっている。
【００２９】
体節長さマスタ２１３は、身長と座高によって、体節長さＬ1〜Ｌ3を特定するためのテーブルである。各体節長さＬ1〜Ｌ3は、身長と座高によって概ね定まることから、本実施形態では、これらを体節長さマスタ２１３に保存し、制御マップデータとして利用するようにしている。
【００３０】
体節質量マスタ２１４は、｛身長、座高、体節番号、体重｝を主キーとして、｛体節質量ｍ｝を有するテーブルである。｛身長、座高、体重｝が決まると、各体節の質量ｍ1〜ｍ3は、概ね一意に定まるので、本実施形態では、これらを体節質量マスタ２１４に保存し、制御マップデータとして利用するようにしている。本実施形態では、体節質量マスタ２１４の属性｛身長、座高、体節番号｝を外部キーとして体節長さマスタ２１３のデータを参照することが可能になっている。
【００３１】
次に、トランザクションテーブルとしては、シミュレーション２２１、設計諸元データ２２２、人体特性データ２２３、拘束条件２２４、遺伝的アルゴリズム２２５、関節角パターン２２６、関節トルク２２７が設けられている。
【００３２】
シミュレーション２２１は、ＳＭ番号を主キーとして、シミュレーションを実施した実施日を保存するテーブルである。このテーブルは、シミュレーション毎にＳＭ番号という管理番号を付与して、このＳＭ番号毎にシミュレーション結果を管理するためのメインテーブルである。
【００３３】
設計諸元データ２２２は、｛ＳＭ番号、諸元番号｝を主キーとして、｛Ｈ、Ｗ、ＬＨ｝を保存することにより、シミュレーション対象となる車両の設計諸元データを管理するためのテーブルであり、本実施形態においては、この設計諸元データ２２２が、設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段の具体例を構成している。
【００３４】
図４を参照して、本実施形態における設計諸元データとしては、車両１のサイドシル２の高さ（サイドシル高さ）Ｈ、サイドシル２から座席３の中心までの車幅方向幅（サイドシル幅）Ｗ、並びに座席３のヒップポイントＰからドア開口部４のピラーまでの前後方向の長さ（開口長さ）ＬＨが対象となっている。これを受けて、設計諸元データ２２２には、サイドシル高さＨ、サイドシル幅Ｗ、開口長さＬＨをそれぞれ保存する属性｛Ｈ、Ｗ、ＬＨ｝が用意されているとともに、一組の｛Ｈ、Ｗ、ＬＨ｝を識別するための諸元番号が主キーの一部として設定されている。また、ＳＭ番号を外部キーとして、シミュレーション２２１を参照することにより、シミュレーション２２１に設定された行毎に複数の設定諸元を設定することができるようになっている。
【００３５】
人体特性データ２２３は、｛ＳＭ番号、人体特性データ番号｝を主キーとして、｛年齢、身長、座高、体重、服装｝を保存することにより、シミュレーション対象となる人体の特性を保存するためのテーブルであり、本実施形態においては、この人体特性データ２２３が、人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段の具体例を構成している。図３で説明したように、人体特性データとしては、各関節部分の座標（ｘ0，ｙ0）〜（ｘ3，ｙ3）、各体節長さＬ1〜Ｌ3、各体節の質量ｍ1〜ｍ3がある。これらをシミュレーション対象とするために、人体特性データ２２３は、上述した属性を有しており、これらによって、シミュレーション対象となる人体特性データを保存することができるようになっている。ここで、人体特性データ２２３は、ＳＭ番号を外部キーとして、シミュレーション２２１を参照することにより、シミュレーション２２１に設定された行毎に複数の人体特性データを設定することができるようになっている。また、属性｛年齢｝は、年齢マスタ２１０を参照するための外部キーになっている。さらに、人体特性データ２２３において、属性｛服装｝は、関節角度マスタ２１２に保存されている下限値α、上限値βを変更することにより、次に説明する拘束条件を補正するための補正項目であり、本実施形態では、洋服の場合と和服の場合とを択一的に選択するように設定されている。
【００３６】
次に、拘束条件２２４は、｛ＳＭ番号、人体特性データ番号、諸元番号、関節番号｝を主キーとして、｛拘束条件ｘ、拘束条件ｙ｝を有するテーブルである。
【００３７】
拘束条件は、図３の人体モデルから幾何学的条件を数式化したものであり、次式に基づいて演算されるものである。
【００３８】
【数１】
2006323518.tif 000003
【００３９】
そして、拘束条件２２４には、後述するシミュレーションプログラム２２によって各式（１）〜（４）の演算結果が保存されることになる。図示の通り、拘束条件２２４は、｛ＳＭ番号、諸元番号｝、｛ＳＭ番号、人体特性データ番号｝を外部キーとして、設計諸元データ２２２、人体特性データ２２３を参照する連関エンティティを構成しており、これによって、人体特性データ２２３に設定された行毎に設計諸元データ毎の拘束条件を設定することが可能になっている。また、拘束条件２２４は、｛関節番号、服装特性｝を外部キーとして関節角度マスタ２１２を参照するように設定されており、これによって、服装毎の関節角度θ1〜θ4の下限値α、上限値βを参照することができるとともに、関節マスタ２１１のｘ座標、ｙ座標を参照することが可能になっている。
【００４０】
次に、遺伝的アルゴリズム２２５は、｛ＳＭ番号、人体特性データ番号、諸元番号、関節番号、世代番号｝を主キーとするテーブルである。世代番号は、次に説明する遺伝的アルゴリズムにおいて、生成される世代Ｇを一意に特定する番号である。
【００４１】
遺伝的アルゴリズムは、進化論的な考え方に基づいてデータを操作し、最適な探索や学習、推論を実行する手法である。
【００４２】
図５は遺伝的アルゴリズムの概要を示すフローチャートである。
【００４３】
図５を参照して、遺伝的アルゴリズムでは、最初に初期世代集団を生成し（ステップＳ１）、次いで、生成された集団の個体に対して適合度を計算する（ステップＳ２）。次に、各個体を評価し（ステップＳ３）、その評価に基づいて終了条件を満たしているかどうか判定する（ステップＳ４）。終了条件を満たしていない場合には、ＧＡオペレーションを実行し（ステップＳ５）、ステップＳ２のルーチンに復帰する。
【００４４】
本実施形態では、詳しくは後述するシミュレーションプログラム２２によって、式（１）〜（４）の拘束条件から次式（５）の関節角パターン（個体）が世代Ｇ毎に複数パターン生成され、式（５）のパラメータが変更されることによって、ステップＳ５のＧＡオペレーションが実行される。
【００４５】
【数２】
2006323518.tif 000004
【００４６】
但し、ａi、ｂi、ｃi、ｄi、ｅi：関節角パターンを決定するパラメータ。
【００４７】
式（５）の関節角パターンθ（ｔ）は、各関節の角度を時間の４次関数として、予め設定された個数Ｎだけ生成されるものである。
【００４８】
図６は図５の遺伝的アルゴリズムにおけるＧＡオペレーションの説明図である。
【００４９】
図６を参照して、ＧＡオペレーションの態様としては、ある世代Ｇの個体をそのままコピーするクローン（図６（Ａ））と、ある世代Ｇの個体を、当該世代Ｇには存在しないパターンに変化させる突然変異（図６（Ｂ））と、ある世代Ｇにおける複数の個体の一部を入れ換える交叉（図６（Ｃ））とがある。
【００５０】
式（５）に即して説明すると、図６（Ａ）のクローンが選択された場合、拘束条件に基づいて得られた式（５）がそのまま次の世代Ｇ＋１に採用される。また、図６（Ｂ）突然変異が採用された場合、関節を曲げるタイミングが、当該世代Ｇには存在しないパターンで変化するように、式（５）が変更される。また、突然変異は、その変更の程度によって大変異と小変異とに分類される。さらに図６（Ｃ）の交叉が採用された場合、関節を曲げる量やタイミングが、複数の関節角パターンの間で入れ替わるように式（５）が変更される。
【００５１】
本件発明者の鋭意研究の結果、世代Ｇから世代Ｇ＋１に移行する際に、
クローン：大変異：小変異：交叉＝３：３５：１０：５２
に設定することにより、シミュレーション結果と人体測定による測定結果とが極めて近似する結果を得られた。そこで、本実施形態では、後述する遺伝的アルゴリズムの実行に際し、３：３５：１０：５２の比率で、ＧＡオペレーションを実行するように設定されている。
【００５２】
個体の評価方法としては、適合度に比例した割合で個体を選択する「ルーレット選択方式」、集団の中から個体をある個対数（トーナメントサイズ）だけランダムに選定し、その中で適合度の最も高いものを選択する「トーナメント選択方式」、適合度の高い個体のいくつかを、そのまま次の世代に残す「エリート戦略」等を採用することが可能である。
【００５３】
各関節角パターンθ（ｔ）を評価するために、本実施形態では、次式（６）の評価関数によって得られる評価値［ＰＩ］を採用している。評価値［ＰＩ］は、人体特性データ毎に設定された設計諸元データを評価するための値である。
【００５４】
【数３】
2006323518.tif 000005
【００５５】
但し、ｉ：関節番号、ｊ：体節番号、ｔf：動作時間、τiN：関節トルクである。
【００５６】
式（６）の関節トルクτiNは、静力学および動力学の観点から、３つの力（慣性力τiI、コリオリ力と遠心力ｈi、重力τig）と、２つの抵抗（弾性抵抗τik、粘性抵抗τic）によって影響を受ける物理量であり、本実施形態においては、次式で与えられるものである。
【００５７】
【数４】
2006323518.tif 000006
【００５８】
但し、ｊ：体節番号、Ｎ：個体番号、τiI：慣性力、ｈi：コリオリ力と遠心力、τig：重力、τik：弾性抵抗、τic：粘性抵抗である。
【００５９】
本実施形態において、人間は、負担を最小となるように動作すると仮定し、各関節に加わる関節トルクτiNが最小となるように動作すると仮定している。そこで、本実施形態では、式（７）から明らかなように、各関節に加わるパラメータ（慣性力τiI、コリオリ力と遠心力ｈi、重力τig弾性抵抗τik、粘性抵抗τic）の総和を最大発揮トルクτmaxで除すことで、関節トルクτiNを正規化し、式（６）から明らかなように、評価値［ＰＩ］は、正規化された関節トルクτiNの総和としている。なお、関節トルクτiNは、方向によって符号が異なるものであるから、式（６）では、絶対値の総和を演算している。
【００６０】
慣性力τiIは次式によって表わされるものである。
【００６１】
【数５】
2006323518.tif 000007
【００６２】
但し、Ｈは慣性行列であり、次式で表わされるものである。
【００６３】
【数６】
2006323518.tif 000008
【００６４】
ここで、Ｊ：ヤコビ行列、上付き「T」：転置行列、上付き「L」：並進ヤコビ行列、上付き「A」：回転ヤコビ行列。
【００６５】
コリオリ力（回転座標系で移動した際に移動方向と垂直に移動速度に比例した大きさで受ける力）と遠心力ｈiは、それぞれ次式によって表わされるものである。
【００６６】
【数７】
2006323518.tif 000009
【００６７】
また、重力τigは次式によって表わされるものである。
【００６８】
【数８】
2006323518.tif 000010
【００６９】
次に、弾性抵抗τik、粘性抵抗τicは、それぞれ次式によって演算される。
【００７０】
【数９】
2006323518.tif 000011
【００７１】
ここで、式（１２）は、マスタテーブル２１０〜２１４のソースとなったデータベースから近似式を作成したものであり、式（１３）は、公知の研究に基づくものを採用している。式（１３）において、ｃは粘性補正定数であり、上述した年齢マスタ２１０の値が代入される。また、ｃiは粘性係数であり、上述した関節マスタ２１１の値が代入される。
【００７２】
遺伝的アルゴリズムの終了条件は、生成される個体の特性や、個体の評価方法によって種々設定することが可能である。例えば、ある世代Ｇで得られた最良の個体の評価値［ＰＩ］Ｇと次の世代Ｇ＋１で得られた最良の個体の評価値［ＰＩ］Ｇ＋１の差がある閾値以下である場合には、シミュレーションが収束したとして、終了させるようにしてもよい。或いは、世代Ｇの変更回数を予め設定しておき、その回数を終了した場合には、シミュレーションが収束したとみなして、終了させるようにしてもよい。
【００７３】
図２に示す関節角パターン２２６は、｛ＳＭ番号、人体特性データ番号、諸元番号、関節番号、世代番号、個体番号｝を主キーとして、｛関節角パターン、評価値［ＰＩ］、最適パターンフラグ｝を属性として有しており、式（５）の値を保存するためのテーブルである。関節角パターン２２６は、｛ＳＭ番号、人体特性データ番号、諸元番号、関節番号、世代番号｝を外部キーとして、遺伝的アルゴリズム２２５を参照することができるように設定されている。また、属性｛最適パターンフラグ｝は、遺伝的シミュレーションによって最適と判定された関節角パターンにマーキングするためのフラグである。
【００７４】
関節トルク２２７は、｛ＳＭ番号、人体特性データ番号、諸元番号、関節番号、世代番号、個体番号、関節トルク番号｝を主キーとして、｛関節トルク、慣性力、コリオリ力、遠心力、弾性抵抗、粘性抵抗｝を属性として有している。この関節トルク２２７は、｛ＳＭ番号、人体特性データ番号、諸元番号、関節番号、世代番号、個体番号｝を外部キーとして関節角パターン２２６を参照できるように設定されている。これによって、生成された関節角パターン毎に関節トルクの演算結果を保存することができるとともに、拘束条件２２４に設定された式（１）〜（４）の拘束条件を参照できるようになっている。
【００７５】
次に、図１を参照して、本実施形態に係るシミュレーションプログラム２２は、上述したデータベース２１のトランザクションテーブル２２１、２２２にデータを入力するためのフォームを含んでいる。
【００７６】
図７は設計諸元データの入力画面であり、図８は人体特性データの入力画面である。
【００７７】
図７および図８を参照して、入力画面は、シミュレーション番号毎にページが変化するメインフォーム３０１と、このメインフォーム３０１に組み込まれたタブ形式のサブフォーム３０２、３０３とによって構成されている。各フォーム３０１〜３０３は、ＧＵＩによって具体化されたものであり、キーボード１６、マウス１７の操作によって、状態遷移し、所定の操作によって所定の値が図２で示すデータベース２１に入力されるようになっている。
【００７８】
メインフォーム３０１は、図略のメニュー画面で入力された実施日をシミュレーション番号毎に表示するものであり、実施日、シミュレーション番号は、それぞれ図２のシミュレーション２２１に保存されるようになっている。メインフォーム３０１には、ボタン３０１ａが設けられており、このボタンをクリックすることにより、各サブフォーム３０２、３０３のデータを更新して、シミュレーションプログラム２２を実行することが可能になっている。
【００７９】
サブフォーム３０２は、設計諸元データを入力するためのＧＵＩであり、設計諸元データ２２２の行を複数表示可能な連票形式のフォームである。各行には、設計諸元データ２２２の属性に対応して、諸元番号、サイドシル高さＨ、サイドシル幅Ｗ、開口長さＬＨが表示されるようになっており、このうち、サイドシル高さＨ、サイドシル幅Ｗ、開口長さＬＨが入力項目になっている。オペレータがこれらの項目を入力し、登録ボタン３０２ａをクリックすることにより、諸元番号毎の行が設計諸元データ２２２に追加されるようになっている。なお３０２ｂは、行毎に設けられたキャンセルボタンであり、このキャンセルボタン３０２ｂをクリックすることにより、対応する行が削除されるように設定されている。
【００８０】
サブフォーム３０３は、人体特性データを入力するためのＧＵＩであり、人体特性データ２２３の行を複数表示可能な連票形式のフォームである。各行には、人体特性データ２２３の属性に対応して、人体特性データ番号、年齢、身長、座高、体重、服装が表示されるようになっており、このうち、年齢、身長、座高、体重、服装が入力項目になっている。本実施形態において、服装は「洋服」と「和服」を選択肢として表示し、図略のランク数でこれらを識別する評定法方式が採用されている。オペレータがこれらの項目を入力し、登録ボタン３０３ａをクリックすることにより、人体特性データ番号毎の行を人体特性データ２２３に追加されるようになっている。なお３０３ｂは、行毎に設けられたキャンセルボタンであり、このキャンセルボタン３０３ｂをクリックすることにより、対応する行が削除されるように設定されている。
【００８１】
次に、登録が完了し、メインフォーム３０１のボタン３０１ａをクリックすると、図９に示すフローが実行される。
【００８２】
図９は図１の実施形態に係るシミュレーションプログラム２２のメインフローを示すフローチャートである。
【００８３】
図１、図９を参照して、シミュレーションプログラム２２が実行されると、車両設計諸元データが入力されているか否かを判別し（ステップＳ１０）、入力されていない場合には、エラー表示を返すように設定されている（ステップＳ１１）。このエラー表示では、メインフォーム３０１、サブフォーム３０２を再表示し、オペレータが車両設計特性を再入力することになる。
【００８４】
ステップＳ１０において、車両の設計諸元データが入力されている場合には、同様に、人体特性データが入力されているか否かを判別し（ステップＳ１２）、入力されていない場合には、エラー表示を返すように設定されている（ステップＳ１４）。このエラー表示では、メインフォーム３０１、サブフォーム３０３を再表示し、オペレータが人体特性データを再入力することになる。
【００８５】
設計諸元データ、人体特性データが何れも入力されている場合、評価関数の演算が実行され（ステップＳ１５）、実行結果を表示する（ステップＳ１６）ように構成されている。
【００８６】
図１０は図９の評価関数演算サブルーチンを示すフローチャートである。
【００８７】
図１、図２、図１０を参照して、評価関数演算サブルーチンが実行されると、ＣＰＵ１１は、シミュレーションプログラム２２に基づき、関節毎に拘束条件を演算する（ステップＳ１５１）。このステップＳ１５１では、サブフォーム３０２から入力された各諸元Ｈ、Ｗ、ＬＨが設計諸元データ２２２から参照され、サブフォーム３０３から入力された人体特性データ毎に式（１）〜（４）が演算される。なお、体節長さＬの決定は、人体特性データ２２３に保存されている｛身長、座高｝から該当するデータをプログラム（或いはＳＱＬ）で体節長さマスタ２１３から読取り、拘束条件の演算に供する。ここで、本実施形態では、人体特性データとして服装が入力項目として設定されているとともに、拘束条件の演算時には、関節角度マスタ２１２から服装別に関節角度θの下限値α、上限値βを選定することができるので、拘束条件の設定をより緻密に実行可能になる。拘束条件は、ステップＳ１、Ｓ２で入力された設計諸元データと人体特性データの組み合わせ分だけ生成される。
【００８８】
次に、拘束条件が演算されると、演算結果が拘束条件２２４の対応する属性に保存されるとともに、遺伝的アルゴリズムにおける世代が初期化され（ステップＳ１５２）、遺伝的アルゴリズム２２５に行が加えられる。
【００８９】
次いで、この世代Ｇに関し、式（５）の関節角パターンを予め設定された個数Ｎだけ生成する（ステップＳ１５３）。これにより、関節角パターン２２６には、世代番号毎に生成された複数の関節角パターンが登録される。
【００９０】
次いで、関節角パターン毎に式（７）の関節トルクτiNが演算され、演算結果が関節トルク２２７に保存される（ステップＳ１５４）。このステップＳ１５４では、上述したように、各関節に加わるパラメータ（慣性力τiI、コリオリ力と遠心力ｈi、重力τig弾性抵抗τik、粘性抵抗τic）の総和を最大発揮トルクτmaxで除すことで、関節トルクτiNを正規化しているので、自然な人間の動作をシミュレーションするためのパフォーマンスインデックスとして利用することが可能になる。なお関節トルクτiNの演算に当たっては、入力画面のサブフォーム３０３から入力された｛身長、座高、体重｝に基づき、プログラムまたはＳＱＬによって、体節質量マスタ２１４から該当する体節質量ｍを読み出し、値を代入するようにしている。
【００９１】
本実施形態において、式（７）の関節トルクτiNを演算するに際し、データベース２１の年齢マスタ２１０に保存されている粘性補正定数ｃと、関節マスタ２１１に保存されている粘性係数ｃiが読み出され、式（１３）に代入される。
【００９２】
次に、世代Ｇについて、式（６）の評価関数から評価値［ＰＩ］が演算され、関節角パターン２２６の属性｛評価値［ＰＩ］｝に保存される（ステップＳ１５５）。
【００９３】
次に、上述した終了条件設定に基づき、終了条件を満たしているか否かが判定され（ステップＳ１５６）、満たしていない場合には、世代Ｇを次の世代Ｇ＋１に更新し（ステップＳ１５７）、遺伝的アルゴリズム２２５の行を追加して、ＧＡオペレーションを実行し（ステップＳ１５８）、ステップＳ１５３に復帰する。
【００９４】
他方、終了条件を満たしている場合には、最適個体を選定し、処理を終了する（ステップＳ１５９）。このステップＳ１５９では、演算された評価値［ＰＩ］のうち、最小の関節角パターンθ（ｔ）が関節角パターン２２６の中から選定され、該当する行の最適パターンフラグにマーキングが施される。これにより、実行されたシミュレーションの中で、何れの関節角パターンが最適であったかを判定することができるので、この関節角パターンに係る設計諸元データを設計諸元データ２２２から特定することが可能になる。
【００９５】
図１１は演算されたシミュレーション結果の表示画面の一例を示す図であり、（Ａ）は時系列表示、（Ｂ）はＰＩ値表示である。
【００９６】
図１１（Ａ）を参照して、この表示画面３１０は、シミュレーションの結果、最小となったＰＩ値［ＰＩ］を表示する表示部３１１と、設計諸元データを表示する設計諸元データ表示部３１２、人体特性データを表示する人体特性データ表示部３１３、設計諸元データ毎、人体特性データ毎のＰＩ値を表示するＰＩ値表示部３１４とがＧＵＩによって生成されている。表示画面３１０並びに各表示部３１１〜３１４の値は、データベース２１のテーブル２２１〜２２３、２２６に保存されているものである。ＰＩ値表示部３１４には、画面遷移用のボタン３１５が設けられており、このボタン３１５をクリックすることにより、図１１（Ｂ）に示す画面３２０が表示されるようになっている。また、３１６は、表示画面３１０全体を図略のメニュー画面に遷移するためのボタンである。
【００９７】
図１１（Ｂ）の画面３２０には、選択された行（設計諸元データ、人体特性データ番号、ＰＩ値）を表示する選択行表示部３２１と、この行に係る正規化トルクと時間の関係を示すグラフを表示するグラフ表示部３２２とが設けられている。また、３２３は、画面３２０全体を画面３１０に遷移するためのボタンである。
【００９８】
以上説明したように、本実施形態では、車両用ドア部周辺の設計諸元データと人体の特性データから、式（１）〜（４）で示した乗降動作の拘束条件を演算し、さらに演算された拘束条件に基づいて乗降動作をシミュレーションすることにより、乗員が取り得る乗降動作に基づいて、好ましい設計諸元データを得ることが可能になる。
【００９９】
また、本実施形態では、演算された拘束条件に基づいて、乗員の関節に作用するトルクが最小となるように、すなわち、式（６）で求められる評価値［ＰＩ］が最小となる乗降動作をシミュレーションしている。そのため本実施形態では、乗員の関節に作用するトルクが最小となるように乗降動作をシミュレーションするので、乗員が最も負担や違和感を受けることなく、乗降動作を取ることのできる設計諸元データを得ることが可能になる。
【０１００】
また、本実施形態では、データベース２１の年齢マスタ２１０に、年齢毎に乗員の脚部の関節トルクτiNに関係する粘性補正定数ｃを補正項として記憶するものであり、シミュレーションは、この粘性補正定数ｃに基づき、乗員の関節トルクτiNを年齢別に補正して実行されている。そのため本実施形態では、シミュレーションの乗員対象を年齢別に分別することが可能になる。
【０１０１】
また、本実施形態では、身長と座高毎に決定される体節長さＬiを記憶する体節長さマスタ２１３を有するものであり、拘束条件の演算に当たっては、設定された（入力画面のサブフォーム３０３から入力された）身長と座高に基づいて、体節長さＬiを選定し、拘束条件を演算するものである。そのため本実施形態では、身長と座高に基づいて体節長さＬiを決定し、拘束条件を演算しているので、拘束条件の精度がより高くなる。従って、拘束条件に基づいて生成される関節角パターンや関節トルクτiN、ひいては、評価値［ＰＩ］の精度が向上する。
【０１０２】
また、本実施形態では、身長と座高と体重毎に決定される体節質量マスタ２１４を有しており、関節トルクτiNを、設定された身長と座高と体重とに基づいて、体節質量ｍを選定することにより演算している。そのため本実施形態では、体節質量ｍの点からも関節トルクτiN、ひいては、評価値［ＰＩ］の精度がより高くなる。
【０１０３】
また、本実施形態では、関節角度マスタ２１２に服装毎の関節角度θiの下限値α、上限値βを保存しておき、設定された服装に基づいて、これらのデータを関節角度範囲データとして選定し、拘束条件を演算している。そのため本実施形態では、拘束条件の演算に際し、乗員の服装をパラメータとして取り入れることが可能になるので、特定の顧客層を狙ったシミュレーションをより的確に実行することが可能になる。
【０１０４】
上述した実施形態は本発明の好ましい具体例に過ぎず、本発明は上述した実施形態に限定されない。例えば、設計諸元データとしては、上述した実施形態に例示したものの他、車両の開口面積を加えることが可能である。また、人体特性データ２２３を参照する体節別のテーブルを設け、このテーブルから体節質量マスタ２１４を参照させることにより、人体特性データ２２３の各データと体節質量マスタ２１４の体節質量ｍや体節長さマスタ２１３の体節長さＬをデータベース上で関連づけて管理することが可能になる。その他、本発明の特許請求の範囲内で種々の変更が可能であることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】本発明の実施の一形態に係る設計支援装置の概略構成を示す構成図である。
【図２】図１の実施形態に係るデータベースの構成を示すＥＲ図である。
【図３】図２のデータベースに保存される人体特性データの説明図である。
【図４】図２のデータベースに保存される設計諸元データの説明図である。
【図５】遺伝的アルゴリズムの概要を示すフローチャートである。
【図６】図５の遺伝的アルゴリズムにおけるＧＡオペレーションの説明図である。
【図７】設計諸元データの入力画面である。
【図８】人体特性データの入力画面である。
【図９】図１の実施形態に係るシミュレーションプログラムのメインフローを示すフローチャートである。
【図１０】図９の評価関数演算サブルーチンを示すフローチャートである。
【図１１】演算されたシミュレーション結果の表示画面の一例を示す図であり、（Ａ）は時系列表示、（Ｂ）はＰＩ値表示である。
【符号の説明】
【０１０６】
１    車両
２    サイドシル
３    座席
４    ドア開口部
１０  設計支援装置
１５  ハードディスク装置
１６  キーボード
１７  マウス
１８  ディスプレイ
１９  プリンタ
２０  入出力装置
２１  データベース
２２  シミュレーションプログラム（拘束条件演算手段、乗降動作シミュレーション手段の一例）
２１０      年齢マスタ
２１１      関節マスタ
２１２      関節角度マスタ
２１３      体節長さマスタ
２１４      体節質量マスタ
２２１      シミュレーション
２２２      設計諸元データ
２２３      人体特性データ
２２４      拘束条件
２２５      遺伝的アルゴリズム
２２６      関節トルク
［ＰＩ］    評価値
Ｃ    粘性補正定数
Ｈ    サイドシル高さ
Ｌ1〜Ｌ3    体節長さ
ＬＨ  開口長さ
ｍ    体節質量
Ｇ    世代
Ｗ    サイドシル幅
θ(t) 関節角パターン
τiN  関節トルク
【図１】
2006323518.tif 000012
【図２】
2006323518.tif 000013
【図３】
2006323518.tif 000014
【図４】
2006323518.tif 000015
【図５】
2006323518.tif 000016
【図６】
2006323518.tif 000017
【図７】
2006323518.tif 000018
【図８】
2006323518.tif 000019
【図９】
2006323518.tif 000020
【図１０】
2006323518.tif 000021
【図１１】
2006323518.tif 000022