(57)【要約】【課題】ＣＡＥ解析に用いられる解析モデルを生成する際のモデリング作業におけるユーザ負担を軽減可能なＣＡＥ解析支援装置を提供する。【解決手段】演算部４０は、所定のモデリング作業を実行することによってＣＡＤデータから解析モデルを生成するように学習された機械学習モデルを用いて、データ入力Ｉ／Ｆ部１０から入力されたＣＡＤデータに対してモデリング作業を実行する。表示部６０は、演算部４０によるモデリング作業の結果を表示する。入力Ｉ／Ｆ部３０は、表示部６０に表示されたモデリング作業の結果に対する教師データをユーザが入力するためのものである。そして、演算部４０は、入力Ｉ／Ｆ部３０から入力された教師データに従って機械学習モデルの学習を実行する。【選択図】図１
2019003324.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＡＥ解析に用いられる解析モデルの生成を支援するＣＡＥ解析支援装置であって、
ＣＡＥ解析の対象となるＣＡＤデータを入力するデータ入力部と、
所定のモデリング作業を実行することによって前記ＣＡＤデータから前記解析モデルを生成するように学習された機械学習モデルを用いて、前記データ入力部から入力されたＣＡＤデータに対して前記モデリング作業を実行する演算部と、
前記演算部による前記モデリング作業の結果を表示する表示部と、
前記表示部に表示された前記モデリング作業の結果に対する教師データをユーザが入力するための入力部とを備え、
前記演算部は、前記入力部から入力された前記教師データに従って前記機械学習モデルの学習を実行する、ＣＡＥ解析支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ＣＡＥ（Computer  Aided  Engineering）解析支援装置に関し、特に、ＣＡＥ解析に用いられる解析モデルの生成を支援するＣＡＥ解析支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＡＥ解析は、ＣＡＤ（Computer  Aided  Design）システムによって生成されるＣＡＤデータから解析モデルを作成し、その作成された解析モデルを用いて、応力解析や振動解析、熱伝導解析等をコンピュータ上で行なう解析技術である。
【０００３】
ＣＡＥ解析においては、ＣＡＤデータから解析モデルを作成するモデリング作業の負担軽減が課題であり、たとえば特開２０１３−１７８５９９号公報（特許文献１）には、モデリング作業の一つであるメッシュ作業の負担を軽減可能な技術が開示されている。具体的には、メッシュサイズと、そのメッシュサイズで作成された解析モデルの解析結果と、計算時間との関係を、複数種類のメッシュサイズに対して予め求めてデータベース（ＤＢ）に蓄積しておく。そして、ユーザにより入力された要求精度又は制限計算時間を満たすメッシュサイズをＤＢから検索し、検索されたメッシュサイズを用いてモデリングを行なうことが記載されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１７８５９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の特許文献１に記載の技術では、作成された解析モデルがユーザの経験から妥当なものとはいえない場合、ユーザが解析モデルを修正（特許文献１では、具体的にはメッシュを修正）する必要がある。しかしながら、ユーザによる解析モデルの修正は、モデリング作業の負担増及び煩雑化を招く。
【０００６】
本開示は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、ＣＡＥ解析に用いられる解析モデルを生成する際のモデリング作業におけるユーザ負担を軽減可能なＣＡＥ解析支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示のＣＡＥ解析支援装置は、ＣＡＥ解析に用いられる解析モデルの生成を支援するＣＡＥ解析支援装置であって、データ入力部と、演算部と、表示部と、入力部とを備える。データ入力部は、ＣＡＥ解析の対象となるＣＡＤデータを入力する。演算部は、所定のモデリング作業を実行することによってＣＡＤデータから解析モデルを生成するように学習された機械学習モデルを用いて、データ入力部から入力されたＣＡＤデータに対してモデリング作業を実行する。表示部は、演算部によるモデリング作業の結果を表示する。入力部は、表示部に表示されたモデリング作業の結果に対する教師データをユーザが入力するためのものである。そして、演算部は、入力部から入力された教師データに従って機械学習モデルの学習を実行する。
【発明の効果】
【０００８】
本開示のＣＡＥ解析支援装置においては、機械学習モデルを用いて、データ入力部から入力されたＣＡＤデータに対してモデリング作業が実行される。そして、表示部に表示されたモデリング作業の結果に対して入力部からユーザが入力した教師データに従って機械学習モデルの学習が実行される。したがって、このＣＡＥ解析支援装置によれば、ユーザは、表示部に表示されたモデリング作業の結果に対する教師データを入力するだけでよいので、モデリング作業のユーザ負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施の形態に従うＣＡＥ解析支援装置の全体構成図である。
【図２】図１に示すＣＡＥ解析支援装置において実行されるモデリング作業の全体の流れを説明するフローチャートである。
【図３】ある対象操作についてのマクロ文の概要を示した図である。
【図４】モデリングソフトの選択画面の一例を示した図である。
【図５】操作選択画面の一例を示した図である。
【図６】図２のステップＳ３０において実行される断面取得処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】各軸の適切な表示範囲が設定される様子を示した図である。
【図８】図２のステップＳ３５において実行される分類処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図２のステップＳ４０において実行される座標情報取得処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】枠付きの画像が表示部に表示された様子を示した図である。
【図１１】図２のステップＳ４５において実行されるマクロ生成・実行処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】作成されたマクロの一例を示した図である。
【図１３】対象操作実行前の画像と対象操作実行後の画像とを示した図である。
【図１４】作業結果の良否（ＯＫ／ＮＧ）をユーザが判断するためのポップアップ画面を示した図である。
【図１５】図２のステップＳ７５において実行される全体確認処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】操作漏れが確認された当該箇所をユーザがマウスでクリックした様子を示した図である。
【図１７】ユーザが対象操作を実行した位置の座標情報が表示部に表示される様子を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１１】
図１は、本実施の形態に従うＣＡＥ解析支援装置の全体構成図である。図１を参照して、ＣＡＥ解析支援装置１は、データ入力Ｉ／Ｆ（Interface）部１０と、ソフト格納部２０と、入力Ｉ／Ｆ部３０と、演算部４０と、メモリ５０と、表示部６０と、深層学習（以下「ＤＬ（Deep  Learning）」と称する。）モデルデータベース（ＤＢ（Databese））７０とを備える。データ入力Ｉ／Ｆ部１０、ソフト格納部２０、入力Ｉ／Ｆ部３０、演算部４０、メモリ５０、表示部６０、及びＤＬモデルＤＢ７０は、データバス８０によって通信可能である。
【００１２】
データ入力Ｉ／Ｆ部１０は、ＣＡＥ解析を実行するＣＡＤデータ（形状データ）を入力するための入力Ｉ／Ｆである。ＣＡＥ解析対象のＣＡＤデータ（以下では３次元形状データとする。）は、データ入力Ｉ／Ｆ部１０からＣＡＥ解析支援装置１に読込まれる。
【００１３】
ソフト格納部２０は、ＣＡＥ解析に用いる解析モデルをＣＡＤデータから作成するためのモデリングソフトを格納する。ソフト格納部２０には、複数の市販のモデリングソフトを格納しておくことができる。そして、このＣＡＥ解析支援装置１では、ソフト格納部２０に格納された各種モデリングソフトの中から所望のソフトをユーザが選択してモデリング作業を実施することができる。
【００１４】
なお、この実施の形態によるＣＡＥ解析支援装置１において使用可能なモデリングソフトとしては、マクロ機能を備えていること、及び、ＣＡＤデータ或いはモデリング作業後の解析モデルが表示部６０に表示されているときに表示画像上のマウスクリック位置の座標情報を取得可能であることが必要である（後述）。
【００１５】
入力Ｉ／Ｆ部３０は、ユーザが各種情報を入力するための入力Ｉ／Ｆであり、少なくともマウスを含んで構成されるが、キーボード等の他の入力装置を含んでもよい。後述のように、ユーザは、モデリング作業の結果に対する教師データ（モデリング作業の良否、及びモデリング作業漏れに対する追加作業であり、詳細は後述）を入力Ｉ／Ｆ部３０から入力することができる。
【００１６】
演算部４０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）及びＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）を含んで構成される。演算部４０は、データ入力Ｉ／Ｆ部１０から入力されたＣＡＤデータからＣＡＥ解析に用いられる解析モデルを生成するモデリング作業を実行する。モデリング作業とは、たとえば、ＣＡＤデータの表示画像上の選択箇所を隣接面で埋める操作（丸みを有するエッジを丸みのない尖ったエッジにする操作）等のＣＡＤ形状修正操作や、ＦＥＭ（Finite  Element  Method）解析を行なう際のメッシュ生成等を含む。この実施の形態では、モデリング作業としてＣＡＤ形状修正操作を行なう場合について説明する。
【００１７】
モデリング作業として上記のような選択箇所を隣接面で埋める操作（以下「対象操作」と称する。）を行なう場合、（１）表示された画像において対象操作が必要な箇所が存在するか否かを確認し、（２）そのような箇所が存在する場合には当該箇所を適切に選択し、（３）選択された箇所に対して対象操作を実行する、という一連の作業を逐一実行する必要がある。しかしながら、このような作業に対するユーザの負担は大きく、モデリング作業の負担軽減が課題となっている。
【００１８】
そこで、この実施の形態に従うＣＡＥ解析支援装置１では、対象操作が必要な画像及び箇所の認識、並びに対象操作が必要な箇所の適切な位置選択を機械学習モデルによって実行する。機械学習モデルには、深層学習モデル（ＤＬモデル）が用いられる。ＤＬモデルには、代表的にはディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）を用いることができ、適切な学習用データ（対象操作が必要な箇所を含む画像、及び当該箇所に対して対象操作を実行する場合の適切な選択位置）によって学習させたＤＬモデルを用いて、対象操作が必要な画像及び箇所の認識、並びに対象操作が必要な箇所の適切な位置選択を行なわせることができる。
【００１９】
さらに、この実施の形態に従うＣＡＥ解析支援装置１では、ＤＬモデルを用いて認識された対象操作要箇所に対する対象操作の実行結果が表示部６０に表示され、その実行結果に対する良否（ＯＫ／ＮＧ）をユーザが入力Ｉ／Ｆ部３０のマウスクリック操作によって入力する。そして、この入力結果に基づいて強化学習が実行され、ＤＬモデルによる判断精度の向上が図られる。具体的には、ユーザによる上記良否判定の入力を強化学習の報酬として（たとえば、結果ＯＫなら報酬有り、結果ＮＧなら報酬無し）、ＤＬモデルの精度向上のための強化学習が実行される。
【００２０】
また、さらに、この実施の形態に従うＣＡＥ解析支援装置１では、ＤＬモデルを用いて認識された全ての対象操作要箇所に対する対象操作の実行後、ユーザによって全体確認が行なわれる。そして、対象操作の実行漏れがあるとユーザにより判断される場合には、ユーザによって当該箇所に対して対象操作が実行される。このとき、ユーザによって選択された画像及び対象操作箇所に関するデータが取得され、これらのデータをＤＬモデルの学習用データ（教師データ）として用いることによってＤＬモデルの学習（更新）が行なわれる。
【００２１】
このように、このＣＡＥ解析支援装置１においては、ＤＬモデルを用いてモデリング作業が実行され、さらに、ユーザによる教師入力（ＤＬモデルによる実行結果の良否、及び実行漏れに対する対象操作の実行）に従ってＤＬモデルの学習（更新）が行なわれる。したがって、このＣＡＥ解析支援装置１によれば、ＣＡＥ解析に用いられる解析モデルを生成する際のモデリング作業におけるユーザ負担を軽減することができる。
【００２２】
メモリ５０は、演算部４０において実行される各種処理プログラム等を記憶するＲＯＭ（Read  Only  Memory）、及びデータを一時的に記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）を含んで構成される。表示部６０は、ＣＡＤデータ及び解析モデルの画像（３次元、断面）、モデリング作業の実行結果、その実行結果に対する良否をユーザが入力するためのポップアップ画面等を表示する。
【００２３】
ＤＬモデルＤＢ７０は、上述したＤＬモデルを格納する。ＤＬモデルは、適切な学習用データ（対象操作が必要な箇所を含む画像、及び当該箇所に対して対象操作を実行する場合の適切な選択位置）を用いて学習された学習済みモデルであるが、ユーザによる教師入力（ＤＬモデルによる実行結果の良否、及び実行漏れに対する対象操作の実行）に従ってモデルの学習（更新）が行なわれる。
【００２４】
以下では、このＣＡＥ解析支援装置１において実行される各種処理について詳細に説明する。
【００２５】
図２は、図１に示したＣＡＥ解析支援装置１において実行されるモデリング作業の全体の流れを説明するフローチャートである。このフローチャートは、たとえば、表示部６０に表示された、当該モデリング作業の実行を指示するアイコンがユーザによりクリックされると開始される。
【００２６】
図２とともに図１を参照して、ＣＡＥ解析支援装置１の演算部４０は、対象操作の事前マクロ登録が有るか否かを判定する（ステップＳ１０）。具体的には、モデリング作業の対象操作には、上述のような選択箇所を隣接面で埋める操作の他にも、形状を追加・移動・変形させたりする操作もあり得るところ、このような各種対象操作について、事前のマクロ登録がなされているか否かが判定される。ユーザは、後述する図５に示される操作選択画面においてユーザが選択可能な対象操作およびその対象操作についてのマクロ文（具体的な実施内容）を、入力Ｉ／Ｆ部３０から予め登録しておくことができる。
【００２７】
図３は、ある対象操作についてのマクロ文の概要を示した図である。図３を参照して、マクロは、テキスト文で構成され、この対象操作についての処理の流れが記述されている。なお、点線で示される領域９０には、対象操作を行なう箇所の座標が指示されるところ、この事前登録の時点では、座標は空白とされる。この領域９０には、後ほど、ＤＬモデルによって認識された対象操作要箇所の座標が書込まれる。
【００２８】
再び図２を参照して、ステップＳ１０において、対象操作の事前マクロ登録が一つもない場合は（ステップＳ１０においてＮＯ）、演算部４０は、以降の一連の処理を実行することなくエンドへと処理を移動する。
【００２９】
ステップＳ１０において、対象操作の事前マクロ登録が少なくとも一つは有るものと判定されると（ステップＳ１０においてＹＥＳ）、ＣＡＥ解析対象のＣＡＤデータ（３次元形状データ）がデータ入力Ｉ／Ｆ部１０から入力される（ステップＳ１５）。なお、ＣＡＤデータの入力は、ユーザの入力指示に従って開始されてもよいし、事前マクロ登録が有ると判断された場合に自動で開始されてもよい。
【００３０】
ＣＡＤデータが入力された後、ユーザにより所望のモデリングソフトが選択されると、演算部４０は、その選択されたモデリングソフトを起動する（ステップＳ２０）。このＣＡＥ解析支援装置１では、上述のように、複数の市販のモデリングソフト（１つでもよい）がソフト格納部２０に格納されている。そして、ユーザは、図４に示されるように、表示部６０に表示されるソフト選択画面から所望のモデリングソフトを選択し、選択されたモデリングソフトによってモデリング作業を行なうことができる。
【００３１】
モデリングソフトが起動した後、ユーザにより対象操作が選択されると、演算部４０は、その選択された対象操作のマクロが登録されているか否かを判定する（ステップＳ２５）。このＣＡＥ解析支援装置１では、図５に示されるように、起動されたモデリングソフトにおいて実施可能な操作が表示部６０に表示され、ユーザは、表示部６０に表示される操作選択画面から所望の対象操作を選択することができる。そして、ステップＳ１０において何らかの対象操作の事前マクロ登録はあるけれども、ユーザにより選択された対象操作についてのマクロ登録がない場合には（ステップＳ２５においてＮＯ）、演算部４０は、以降の一連の処理を実行することなくエンドへ処理を移動する。
【００３２】
ステップＳ２５において、ユーザにより選択された対象操作についてのマクロ登録が有るものと判定されると（ステップＳ２５においてＹＥＳ）、演算部４０は、ステップＳ１５において入力されたＣＡＤデータ（３次元形状データ）から断面画像を取得する断面取得処理を実行する（ステップＳ３０）。
【００３３】
図６は、図２のステップＳ３０において実行される断面取得処理の手順を示すフローチャートである。図６を参照して、演算部４０は、表示部６０のメイン表示画面に表示されるＣＡＤデータに対してユーザにより設定された各軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の表示範囲を取得する（ステップＳ１１０）。具体的には、図７に示されるように、表示部６０に表示されたＣＡＤデータ（画像１１０）に基づいて、ユーザは、目視により各軸の適切な表示範囲を設定する。この図７では、Ｘ軸の表示範囲として、最大値Ｘｍａｘ及び最小値Ｘｍｉｎが設定された例が示されている。そして、演算部４０は、ユーザにより設定された各軸の表示範囲を取得する。
【００３４】
再び図６を参照して、演算部４０は、選択されたモデリングソフトのマクロ機能を用いて、Ｘ軸を法線とする断面を予め設定されたΔＸ毎に表示し（ステップＳ１１５）、断面が表示される毎にプリントスクリーン機能を用いて画像を保存する（ステップＳ１２０）。さらに、演算部４０は、断面毎に断面情報（位置情報）を算出し、断面画像と対応付けて断面情報を保存する（ステップＳ１２５）。この断面情報は、たとえば、Ｘ軸座標位置Ｘ０のＸ軸断面というような情報である。このように、ステップＳ１１５，Ｓ１２０の処理により、Ｘ軸を法線とする断面がΔＸ間隔で取得され、ステップＳ１２５で算出される断面情報と対応付けて保存される。
【００３５】
次いで、演算部４０は、Ｙ軸方向について、ステップＳ１１５〜Ｓ１２５と同様の処理を実行する（ステップＳ１３０）。これにより、Ｙ軸を法線とする断面がΔＹ間隔で取得され、断面情報と対応付けて保存される。
【００３６】
さらに、演算部４０は、Ｚ軸方向についても、ステップＳ１１５〜Ｓ１２５と同様の処理を実行する（ステップＳ１３５）。これにより、Ｚ軸を法線とする断面がΔＺ間隔で取得され、断面情報と対応付けて保存される。
【００３７】
再び図２を参照して、ステップＳ３０においてＸ，Ｙ，Ｚ各軸方向の断面画像が取得されると、演算部４０は、取得された複数の断面画像に対して、ＤＬモデルによる画像認識により、選択された対象操作が必要な箇所を含む画像と、当該対象操作が必要な箇所を含まない画像とに分類する分類処理を実行する（ステップＳ３５）。
【００３８】
図８は、図２のステップＳ３５において実行される分類処理の手順を示すフローチャートである。図８を参照して、演算部４０は、取得された断面の画像データを１枚読込む（ステップＳ２１０）。次いで、演算部４０は、この分類処理用に学習されたＤＬモデル（以下「ＤＬモデル１」と称する。）をＤＬモデルＤＢ７０（図１）から取得し、ＤＬモデル１の入力にステップＳ２１０にて読込まれた画像データを与えることにより、当該画像が、対象操作が必要な箇所を含む画像であるか否かの画像認識を実行する（ステップＳ２１５）。
【００３９】
この実施の形態では、ＤＬモデル１は、ＤＮＮによって構成され、当該対象操作が必要な箇所（特徴量）を含む多数の画像データを学習用データとして学習された学習済みモデルである。なお、後述のように、ＤＬモデル１は、ユーザによって与えられる教師入力に基づいてさらに学習が行なわれる。
【００４０】
そして、演算部４０は、ＤＬモデル１による画像認識の結果、ステップＳ２１０において読込まれた画像が、選択された対象操作が必要な箇所を含むものであるか否かを判定する（ステップＳ２２０）。当該画像が、対象操作が必要な箇所を含むものであると判定されると（ステップＳ２２０においてＹＥＳ）、演算部４０は、当該画像を対象操作が必要な画像として分類する（ステップＳ２２５）。一方、ステップＳ２２０において、当該画像が、対象操作が必要な箇所を含まないものであると判定されると（ステップＳ２２０においてＮＯ）、演算部４０は、ステップＳ２２５をスキップしてステップＳ２３０へと処理を移行する。すなわち、この場合は、当該画像は、対象操作が不要な画像として分類されることとなる。
【００４１】
次いで、演算部４０は、次の断面画像が有るか否かを判定する（ステップＳ２３０）。未分類の画像が残っている場合には（ステップＳ２３０においてＹＥＳ）、ステップＳ２１０へ処理が戻され、次の画像データが読込まれる。
【００４２】
そして、全ての断面画像に対して上記の分類が行なわれると（ステップＳ２３０においてＮＯ）、演算部４０は、対象操作が必要な箇所を含む画像であると分類された画像について、類似の画像をグループ化する（ステップＳ２３５）。このグループ化にも、ＤＬモデル１の出力を用いることができる（類似の画像は類似の出力となる。）。対象操作が必要な箇所を含むと分類された画像のうち、隣接する断面の画像等は類似しており、このような類似の画像をグループ化することで、以降の処理の重複を回避することができる。なお、このグループ化処理は省略してもよい。
【００４３】
再び図２を参照して、ステップＳ３５において分類処理が実行されると、演算部４０は、対象操作が必要な箇所を含む画像であると分類された各画像に対して、ＤＬモデルによる画像認識により、対象操作が必要と判断された箇所において対象操作を行なう位置の座標を取得する座標情報取得処理を実行する（ステップＳ４０）。
【００４４】
図９は、図２のステップＳ４０において実行される座標情報取得処理の手順を示すフローチャートである。図９を参照して、演算部４０は、対象操作が必要な箇所を含む画像であると分類された画像に対して、当該箇所を含む領域（操作対象領域）を枠で囲んだ画像を作成する（ステップＳ３１０）。そして、演算部４０は、ステップＳ３１０において作成された枠付きの画像を表示部６０に表示する（ステップＳ３１５）。すなわち、図１０に示されるように、対象操作要画像（画像１１０）として分類された根拠となる箇所を含む領域（操作対象領域）が枠１２０で示される。
【００４５】
次いで、演算部４０は、操作対象領域（枠１２０内）において対象操作を行なうのに最適な位置を判断するように学習されたＤＬモデル（以下「ＤＬモデル２」と称する。）をＤＬモデルＤＢ７０（図１）から取得する。そして、演算部４０は、取得されたＤＬモデル２の入力に操作対象領域（枠１２０内）の画像データを与えることにより、対象操作を行なうのに最適な位置を判断する（ステップＳ３２０）。
【００４６】
この実施の形態では、ＤＬモデル２も、ＤＮＮによって構成され、当該対象操作が必要な箇所を含む画像と、その対象操作を行なうのに最適な位置を示す位置情報とを学習用データとして学習された学習済みモデルである。なお、後述のように、このＤＬモデル２も、ユーザによって与えられる教師入力に基づいてさらに学習が行なわれる。
【００４７】
次いで、演算部４０は、ステップＳ３１５において表示された画像に対応付けられている位置情報に基づいて、ステップＳ３２０において判断された位置の座標を算出する（ステップＳ３２５）。このように、この座標情報取得処理では、対象操作が必要な箇所を含む画像であると分類された画像において、ＤＬモデル２を用いて、その対象操作を行なうのに最適な位置の座標情報が取得される。
【００４８】
再び図２を参照して、ステップＳ４０において、対象操作を行なう位置の座標情報が取得されると、演算部４０は、対象操作を実行するためのマクロを作成し実行するための処理を実行する（ステップＳ４５）。
【００４９】
図１１は、図２のステップＳ４５において実行されるマクロ生成・実行処理の手順を示すフローチャートである。図１１を参照して、演算部４０は、座標情報取得処理において取得された座標情報を、この対象操作のマクロの操作対象座標欄に入力する（ステップＳ４１０）。これにより、図１２に示されるように、事前マクロ登録の時点では空白であった領域９０に、対象操作を行なう座標が入力される。この領域９０への座標情報の入力は、マクロを作成することに相当する。そして、演算部４０は、ステップＳ４１０において作成されたマクロを実行することにより対象操作を実行する（ステップＳ４１５）。
【００５０】
再び図２を参照して、演算部４０は、ステップＳ４５において対象操作のマクロが実行されると、マクロの実行により実行された対象操作の作業結果（モデリング作業の結果）を表示部６０に表示する（ステップＳ５０）。
【００５１】
図１３は、対象操作実行前の画像と対象操作実行後の画像とを示した図である。図１３を参照して、対象操作が実行されることにより、枠１２０内の該当箇所において、丸みを有するエッジが丸みのない尖ったエッジに修正されている。
【００５２】
再び図２を参照して、演算部４０は、対象操作による形状修正（モデリング作業）がＯＫであるかＮＧであるかのユーザ入力を取得する（ステップＳ５５）。すなわち、ステップＳ５０において対象操作の作業結果が表示部６０に表示されると、図１４に示されるように、作業結果の良否（ＯＫ／ＮＧ）をユーザが入力するためのポップアップ画面１３０が表示部６０に表示される。ユーザは、対象操作による形状修正がＯＫであれば、ＯＫボタン１３２をマウスでクリックし、修正がＮＧであれば、ＮＯボタン１３４をマウスでクリックする。
【００５３】
再び図２を参照して、演算部４０は、ステップＳ５５で取得されるユーザの入力を教師入力（報酬）として強化学習処理を実行する（ステップＳ６０）。具体的には、たとえば、ユーザの入力結果がＯＫであれば報酬有として、ユーザの入力結果がＮＧであれば報酬無として、ステップＳ３５の分類処理で用いられるＤＬモデル１、及びステップＳ４０の座標情報取得処理で用いられるＤＬモデル２の精度向上のための強化学習が実行される。なお、強化学習自体については、公知の種々の強化学習手法を採用することができる。
【００５４】
次いで、演算部４０は、全操作対象が終了したか否かを判定する（ステップＳ６５）。具体的には、ステップＳ４０〜Ｓ６０の一連の処理は、ステップＳ３５によって対象操作が必要な箇所を含む画像であると分類された各画像に対して逐一実行される。そして、ステップＳ６５において、全操作対象が終了していない、すなわちマクロを実行していない画像がある場合には（ステップＳ６５においてＮＯ）、ステップＳ４０に処理が戻され、次の画像に対してステップＳ４０〜Ｓ６０の処理が実行される。
【００５５】
ステップＳ６５において全操作対象が終了したものと判定されると（ステップＳ６５においてＹＥＳ）、演算部４０は、ステップＳ３０の断面取得処理から再度実施するか否かを判定する（ステップＳ７０）。断面取得処理から再度実施することで、強化学習によるモデル精度の向上を図ることができる。断面取得処理から再度実施するか否かは、学習によるＤＬモデル精度の向上を重視するか、モデリング作業を進めることを重視するかによって、再実施回数の設定を含めて適宜調整することができる。
【００５６】
ステップＳ７０において再実施要と判定されると（ステップＳ７０においてＹＥＳ）、ステップＳ３０へ処理が戻される。ステップＳ７０において再実施不要と判定されると（ステップＳ７０においてＮＯ）、演算部４０は、ユーザによる全体確認処理を実行する（ステップＳ７５）。この全体確認処理では、以下に示すように、必要に応じてＤＬモデルの学習が実行される。
【００５７】
図１５は、図２のステップＳ７５において実行される全体確認処理の手順を示すフローチャートである。図１５を参照して、ユーザは、対象操作が実行されて生成された解析モデルを最終的に確認する。そして、ユーザにより対象操作の漏れがあると確認された場合、図１６に示されるように、ユーザは、その画像１１２において対象操作漏れが確認された箇所をマウスでクリックして、当該箇所に対して対象操作を実行する。
【００５８】
演算部４０は、このようなユーザによる対象操作の入力（手直し作業）があったか否かを判定する（ステップＳ５１０）。ユーザによる対象操作の入力がない場合は（ステップＳ５１０においてＮＯ）、リターンへと処理が移行される。
【００５９】
ユーザが対象操作（手直し作業）を実行した場合、ユーザは、対象操作を実行した位置の座標情報を表示部６０上で読み取って入力Ｉ／Ｆ部３０から入力する。そして、ステップＳ５１０において、ユーザによる対象操作の入力（手直し作業）があったと判断された場合（ステップＳ５１０においてＹＥＳ）、すなわち、ユーザにより対象操作（手直し作業）が実行された場合、演算部４０は、そのユーザにより入力された、対象操作が実行された位置の座標情報を取得する（ステップＳ５１５）。
【００６０】
次いで、演算部４０は、図２のステップＳ３０において取得され保存された複数の断面画像のうち、ステップＳ５１５で取得された座標情報に最も近い画像を取得する（ステップＳ５２０）。これにより、ユーザによる手直し作業が反映される。
【００６１】
ここで、ユーザの確認作業において実行された対象操作は、ＤＬモデルでは認識されなかった箇所である（ＤＬモデルの判断漏れ）。そこで、演算部４０は、ユーザが対象操作を実行した画像を学習用データ（教師データ）として、ステップＳ３５の分類処理において用いられるＤＬモデル１、及びステップＳ４０の座標情報取得処理において用いられるＤＬモデル２の学習を実行する（ステップＳ５３０）。これにより、ＤＬモデルの精度向上が図られる。その後、演算部４０は、ステップＳ５１０へ処理を戻す。
【００６２】
再び図２を参照して、ステップＳ７５においてユーザによる全体確認処理が実行されると、演算部４０は、ステップＳ３０の断面取得処理から再度実施するか否かを判定する（ステップＳ８０）。断面取得処理から再度実施することで、ステップＳ７５においてＤＬモデルの学習が行なわれた場合には、精度が向上したモデルで再度対象作業を実施することができる。断面取得処理から再度実施するか否かは、学習によるモデル精度の向上を重視するか、モデリング作業を進めることを重視するかによって、再実施回数を含めて適宜調整することができる。
【００６３】
そして、ステップＳ８０において再実施要と判定されると（ステップＳ８０においてＹＥＳ）、ステップＳ３０へ処理が戻される。ステップＳ８０において再実施不要と判定されると（ステップＳ８０においてＮＯ）、エンドへと処理が移行され、一連のモデリング処理が終了する。
【００６４】
以上のように、この実施の形態においては、機械学習（強化学習及び深層学習）を用いて、ＣＡＤデータに対してモデリング作業が実行される。そして、表示部６０に表示されたモデリング作業の結果に対してユーザが入力した教師データ（作業実行結果に対するＯＫ／ＮＧ入力、及び作業漏れに対して対象操作を実行した画像データ）に従ってＤＬモデルの学習が実行される。したがって、この実施の形態によれば、ユーザは、表示部６０に表示されたモデリング作業の結果に対する教師データを入力するだけでよいので、モデリング作業のユーザ負担を軽減することができる。
【００６５】
なお、上記では、図２のステップＳ７５及び図１５に示される全体確認処理において、ユーザが対象操作を実行した場合、ユーザが、対象操作を実行した位置の座標情報を入力Ｉ／Ｆ部３０から入力し、ユーザによって入力された座標情報に基づいて、ステップＳ５２０において断面画像が取得されるものとした。
【００６６】
この点につき、ユーザが対象操作を実行した場合、図１７に示されるように、ユーザが対象操作を実行した位置の座標情報を表示部６０に表示し（たとえば領域１１４）、ステップＳ５１５において、この領域１１４に表示される座標情報を演算部４０が取得するようにしてもよい。これにより、ユーザが対象操作を実行した場合に、断面画像を自動で取得することができる。
【００６７】
また、上記においては、座標情報取得処理（図２のステップＳ４０）において取得された座標情報がマクロに書込まれることによりマクロが作成されて実行されるものとしたが、テキスト文によるマクロ機能が無かったり、座標情報を扱わない操作（接点情報による操作等）であったりする場合もあり得る。そこで、テキスト文よるマクロに代えて、マクロで規定される内容に沿ってマウスのポインタを自動で移動させクリック操作を行なわせるようにしてもよい。
【００６８】
なお、上記の実施の形態では、モデリング作業としてＣＡＤ形状修正操作を行なう場合について説明したが、モデリング作業としては、ＦＥＭ解析を行なう際のメッシュ生成等であってもよい。そして、本開示によるＣＡＥ解析支援装置は、メッシュ生成等のモデリング作業においても同様に適用可能である。
【００６９】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００７０】
１  ＣＡＥ解析支援装置、１０  データ入力Ｉ／Ｆ部、２０  ソフト格納部、３０  入力Ｉ／Ｆ部、４０  演算部、５０  メモリ、６０  表示部、７０  ＤＬモデルＤＢ、８０  データバス、９０，１１４  領域、１１０，１１２  断面画像、１２０  枠、１３０  ポップアップ画面、１３２  ＯＫボタン、１３４  ＮＯボタン。
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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