(57)【要約】  製品を設計するための方法は、製品に関連する１つ以上の入力変数および１つ以上の出力パラメータに関するデータ記録を得るステップを含む。１つ以上の入力変数から、１つ以上の入力パラメータを選択することが可能であり、またデータ記録に基づく１つ以上の入力パラメータと１つ以上の出力パラメータとの相互関係を示す計算モデルを生成することが可能である。本方法はまた、製品に関するコンプライアンス状態を表す計算モデルに、１組の制約を与えるステップと、計算モデルを用いて、製品に関する設計を表す１組の制約に基づき、１つ以上の入力パラメータおよび１つ以上の出力パラメータに関する統計分布を生成するステップとをさらに含む。任意のタイプの適切なニューラルネットワークを用いて、計算モデルを作成することが可能である。
2008536220.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品を設計するための方法であって、
製品に関連する１つ以上の入力変数および１つ以上の出力パラメータに関するデータ記録を得るステップと、
１つ以上の入力変数から１つ以上の入力パラメータを選択するステップと、
データ記録に基づく１つ以上の入力パラメータと１つ以上の出力パラメータとの相互関係を示す計算モデルを生成するステップと、
製品に関するコンプライアンス状態を表す計算モデルに、１組の制約を与えるステップと、
計算モデルを用いて、製品に関する設計を表す１組の制約に基づき、１つ以上の入力パラメータと１つ以上の出力パラメータとに関する統計分布を生成するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
データ記録を得るステップが、
所望の製品設計空間を表す１つ以上の入力変数に関する複数の組のランダム値を生成するステップと、
複数の組のランダム値のそれぞれを少なくとも１つのシミュレーションアルゴリズムに供給して、１つ以上の出力パラメータに関する値を生成するステップと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
計算モデルを生成するステップが、
ニューラルネットワーク計算モデルを生成するステップと、
データ記録を用いて、ニューラルネットワーク計算モデルをトレーニングするステップと、
データ記録を用いて、ニューラルネットワーク計算モデルを検証するステップと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
計算モデルを用いて、統計分布を生成するステップが、
遺伝的アルゴリズムを用いて、最大ゼータ統計で候補の組の入力パラメータを決定するステップと、
候補の組に基づいて、１つ以上の入力パラメータの統計分布を決定するステップと、
をさらに含み、
ゼータ統計ζが、次式によって表され、
【数１】
2008536220.tif 000008
ここで、
【数２】
2008536220.tif 000009
がｉ番目の入力の平均を表し、
【数３】
2008536220.tif 000010
がｊ番目の出力の平均を表し、σｉがｉ番目の入力の標準偏差を表し、σｊがｊ番目の出力の標準偏差を表し、｜Ｓｉｊ｜が、計算モデルのｉ番目の入力に対するｊ番目の出力の感度を表す請求項１に記載の方法。
【請求項５】
１つ以上の入力パラメータおよび１つ以上の出力パラメータに関する統計分布と、
１つ以上の入力パラメータおよび１つ以上の出力パラメータに関する定格値と、
を表示装置でグラフィック表示するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
コンピュータベースの製品設計システムであって、
設計すべき製品に関連する１つ以上の入力変数および１つ以上の出力パラメータに関するデータ記録を含むデータベースと、
プロセッサであって、
１つ以上の入力変数から１つ以上の入力パラメータを選択するように、
データ記録に基づく１つ以上の入力パラメータと１つ以上の出力パラメータとの相互関係を示す計算モデルを生成するように、
製品に関するコンプライアンス状態を表す１組の制約を得るように、
計算モデルを用いて、製品に関する設計を表す１組の制約に基づき、１つ以上の入力パラメータと１つ以上の出力パラメータとに関する統計分布を生成するように構成されたプロセッサと、
を備えるコンピュータベースの製品設計システム。
【請求項７】
計算モデルを生成するために、プロセッサが、
ニューラルネットワーク計算モデルを生成するように、
データ記録を用いて、ニューラルネットワーク計算モデルをトレーニングするように、
データ記録を用いて、ニューラルネットワーク計算モデルを検証するようにさらに構成される請求項６に記載のコンピュータベースの製品設計システム。
【請求項８】
計算モデルを用いて、統計分布を生成するために、プロセッサが、
遺伝的アルゴリズムを用いて、最大ゼータ統計で候補の組の入力パラメータを決定するように、
候補の組に基づいて１つ以上の入力パラメータの統計分布を決定するようにさらに構成され、
ゼータ統計ζが、次式によって表され、
【数４】
2008536220.tif 000011
ここで、
【数５】
2008536220.tif 000012
がｉ番目の入力の平均を表し、
【数６】
2008536220.tif 000013
がｊ番目の出力の平均を表し、σｉがｉ番目の入力の標準偏差を表し、σｊがｊ番目の出力の標準偏差を表し、また｜Ｓｉｊ｜が、計算モデルのｉ番目の入力に対するｊ番目の出力の感度を表す請求項６に記載のコンピュータベースの製品設計システム。
【請求項９】
表示装置をさらに含み、
プロセッサが、１つ以上の入力パラメータおよび１つ以上の出力パラメータに関する統計分布と、
１つ以上の入力パラメータおよび１つ以上の出力パラメータに関する定格値と、
を表示するように構成される請求項６に記載のコンピュータベースの製品設計システム。
【請求項１０】
プロセッサが、データ記録に基づき得られた１つ以上の入力パラメータおよび１つ以上の出力パラメータに関する統計情報を表示するように構成される請求項９に記載のコンピュータベースの製品設計システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、製品設計システム、より詳しくは、製品設計用途に用いるための確率論的設計ベースのモデリングシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くのコンピュータベースのアプリケーションは、製品の設計を支援するために存在する。これらのアプリケーションを用いて、技術者は、特定の製品のコンピュータモデルを構成でき、また種々の分析方法によって製品の性質を分析できる。さらに、技術者が製品の多数の設計構成を評価して検査することを可能にするいくつかの分析ツールが開発されている。これらの分析ツールは、この機能を提供するための内部最適化アルゴリズムを含み得るが、これらのツールは、一般に、ドメイン特定設計を表しているに過ぎない。したがって、製品設計の別形態を検査し、それに続いて最適化することができるが、これらの設計の別形態は、典型的に、特定のドメイン内の１つのみの要求に対して最適化される。
【０００３】
有限要素分析（ＦＥＡ）用途は、このドメイン特定カテゴリに分類し得る。ＦＥＡ用途では、技術者は、応力・歪み、振動応答、モード周波数、および安定性に関する要求に対して種々の製品設計を検査できる。しかし、これらのＦＥＡ用途に含まれている最適化アルゴリズムは、１つの要求に対してのみ設計パラメータを最適化できるので、最適化するためには、複数の設計要求を単一の関数に変換しなければならない。例えば、ＦＥＡ分析において、応力および歪みが最小になるように、製品設計をパラメータ化することが目的の１つであり得る。ＦＥＡソフトウェアは応力および歪みの両方を同時に最適化できないので、応力および歪みの設計要求を応力と歪みとの比率（すなわち弾性率）に変換することが可能である。分析において、この比率は、最適化すべき目標関数となる。
【０００４】
この方法から、複数の欠点が生じる。例えば、２つ以上の出力要求が単一の目標関数に変換されるので、設計パラメータと製品システムの応答との基本関係および相互作用について、設計技術者は把握できない。さらに、この方法に基づくと、技術者は、競合要求に従って製品の設計を最適化できない場合がある。
【０００５】
したがって、設計入力と設計出力との間の学習モデルを確立でき、定義された制約を受けることができ、また複数の競合出力のコンプライアンスの可能性が最大化されるように入力を最適化できるモデリングアプリケーションおよび分析アプリケーションが必要となる。さらに、設計入力と設計出力との因果関係を明らかにすることができるアプリケーションが必要となる。
【０００６】
複数の競合出力に基づいて設計入力を最適化しようと試みるいくつかのアプリケーションが開発されている。例えば、２０００年７月１１日にウォルドン（Ｗａｌｄｏｎ）らに交付された（特許文献１）は、傾向学習検索（ＤＨＳ）を含む最適化設計システムを記載している。ＤＨＳは、使用者の選択および指示を実現する設計の最適化工程を指示する。ＤＨＳはまた、最適な設計に関する検索を行い、かつ考えられる設計の解決方法によって検索をどのように順序付けるかに関する命令および指示を指示する。
【０００７】
（特許文献１）の最適化設計システムは製品設計の最適化に関する総合的な解決方法を提供し得るが、このシステムは複数の欠点を有する。このシステムの効率は、それぞれの新たなモデルの結果を生成するために、遅いシミュレーションツールを経験させる必要があることによって妨げられる。さらに、システムモデルにおいて、入力パラメータの変更が出力パラメータの変更にどのように関連しているかについて認識できない。（特許文献１）のシステムは、製造工程または他のソースによって導入された変数を受けた場合に、１点の最適度が不安定である可能性がある特に不十分な場合がある１点の解決方法のみを提供する。さらに、（特許文献１）のシステムは、同時に最適化および検索できる寸法の数に制限される。
【０００８】
【特許文献１】米国特許第６，０８６，６１７号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
開示されるシステムは、上記課題の１つ以上を解決することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示の一形態は、製品を設計するための方法を含む。本方法は、製品に関連する１つ以上の入力変数および１つ以上の出力パラメータに関するデータ記録を得るステップを含む。１つ以上の入力変数から、１つ以上の入力パラメータを選択することが可能であり、またデータ記録に基づく１つ以上の入力パラメータと１つ以上の出力パラメータとの相互関係を示す計算モデルを生成することが可能である。本方法は、製品に関するコンプライアンス状態を表す計算モデルに、１組の制約を与えるステップと、計算モデルを用いて、製品に関する設計を表す１組の制約に基づき、１つ以上の入力パラメータおよび１つ以上の出力パラメータに関する統計分布を生成するステップとをさらに含む。
【００１１】
本開示の他の形態は、コンピュータ読み取り可能な媒体を含む。コンピュータ読み取り可能な媒体は、プロセッサによって、設計すべき製品に関連する１つ以上の入力変数および１つ以上の出力パラメータに関するデータ記録を得ることを可能にするための１組の命令を含む。プロセッサによって、１つ以上の入力変数から１つ以上の入力パラメータを選択することと、データ記録に基づく１つ以上の入力パラメータと１つ以上の出力パラメータとの相互関係を示す計算モデルを生成することと、製品に関するコンプライアンス状態を表す１組の制約を得ることを可能にする命令を含むことも可能である。他の命令に基づき、プロセッサは、計算モデルを用いて、製品に関する設計を表す１組の制約に基づき、１つ以上の入力パラメータと１つ以上の出力パラメータとに関する統計分布を生成することが可能である。
【００１２】
本開示のさらに他の形態は、コンピュータベースの製品設計システムを含む。このシステムは、設計すべき製品に関連する１つ以上の入力変数および１つ以上の出力パラメータに関するデータ記録を含むデータベースを含み得る。プロセッサを含むことが可能であり、また１つ以上の入力変数から１つ以上の入力パラメータを選択するように、かつデータ記録に基づく１つ以上の入力パラメータと１つ以上の出力パラメータとの相互関係を示す計算モデルを生成するように、前記プロセッサを構成することが可能である。さらに、製品に関するコンプライアンス状態を表す１組の制約を得るように、また計算モデルを用いて、製品に関する設計を表す１組の制約に基づき、１つ以上の入力パラメータと１つ以上の出力パラメータとに関する統計分布を生成するように、プロセッサを構成することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
次に、添付図面に示されている模範的な実施形態について詳細に説明する。図面全体を通して同一または同様の部分を指すために、可能な限り、同一の参照番号が用いられる。
【００１４】
図１は、製品の設計を行うための製品設計システム１００のブロック図を示している。製品は、少なくとも１つの部品または構成部材を含む任意の存在物を指し得る。製品はまた、アセンブリを形成するように共に組み立てられた多数の部品を指し得る。製品の限定的でない実施例は、作業機械、エンジン、自動車、航空機、ボート、器具、電子装置、および任意の下位構成部材、サブアセンブリまたはそれらの部品を含む。
【００１５】
１組の１つ以上の入力パラメータ値として、製品設計を表すことが可能である。これらのパラメータは、寸法、公差、慣性モーメント、質量、材料選択、または製品の１つ以上の特性に影響を与える他の任意の特性に対応し得る。定格値、およびそれに対応する統計分布として、１つ以上の入力パラメータを表すことができるように、確率論的製品設計を行うべく、開示される製品設計システム１００を構成し得る。同様に、製品設計は、１つ以上の出力パラメータ、およびそれに対応する統計分布に関する定格値を含み得る。出力パラメータの統計分布は、製品設計が所望の組の出力要求に従う可能性の指標を提供することが可能である。
【００１６】
製品設計システム１００は、プロセッサ１０２、メモリモジュール１０４、データベース１０６、Ｉ／Ｏインターフェース１０８、およびネットワークインターフェース１１０を含み得る。製品設計システム１００はまた、表示装置１１２を含み得る。データの受信およびそれとの相互作用、命令の実行、１つ以上の外部ワークステーションとの通信、情報の表示等に適切な他の任意の構成部材を製品設計システム１００に組み込むことも可能である。
【００１７】
プロセッサ１０２は、任意のタイプの適切な汎用のマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、またはマイクロ制御装置を含み得る。メモリモジュール１０４は、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ダイナミックＲＡＭ、およびスタティックＲＡＭを含むが、それらに限定されない１つ以上のメモリ装置を含むことが可能である。プロセッサ１０２によってアクセスされて用いられる情報を記憶するように、メモリモジュール１０４を構成し得る。データベース１０６は、入力パラメータ、出力パラメータ、数学的モデルの特性に関する情報、および／または他の任意の制御情報を含む任意のタイプの適切なデータベースを含むことが可能である。Ｉ／Ｏインターフェース１０８を種々のデータ入力装置（例えば、キーボード、ポインタ、描画タブレット等）（図示せず）に接続して、データおよび制御情報を製品設計システム１００に供給することが可能である。ネットワークインターフェース１１０は、１つ以上の通信プロトコルに基づいて他のコンピュータシステムと通信できる任意のタイプの適切なネットワークアダプタを含み得る。表示装置１１２は、情報をグラフィック表示できる任意のタイプの装置（例えば、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤスクリーン等）を含むことが可能である。
【００１８】
図２は、製品設計システム１００を使用して製品を設計するための開示される模範的な方法を示したフローチャートを示している。ステップ２０２において、製品設計システムは、設計すべき製品に関連する入力変数および出力パラメータに関するデータ記録を得ることが可能である。データ記録は、統計分布、正常範囲、および／または公差等のような入力パラメータおよび出力パラメータの特性を反映し得る。それぞれのデータ記録には、特定の組の入力変数値に対応する１組の出力パラメータ値が存在し得る。データ記録は、例えばデータベース１０６に記憶されている予め生成されたデータを表すことが可能である。実際の製品を検査することによって、データをコンピュータで生成するかまたは実験的に収集することが可能である。
【００１９】
一実施形態では、以下の方法で、データ記録を生成し得る。設計すべき特定の製品では、関連する設計空間を特定することが可能である。所望の製品設計空間内に含まれる種々の入力変数のために、複数の組のランダム値を生成し得る。これらの組のランダム値を少なくとも１つのシミュレーションアルゴリズムに供給して、入力変数に関連する１つ以上の出力パラメータに関する値を生成することが可能である。例えば、有限要素分析、計算流体動力学分析、無線周波数シミュレーション、電磁界シミュレーション、静電放電シミュレーション、ネットワーク伝搬シミュレーション、別個の事象シミュレーション、制約ベースのネットワークシミュレーション、または他の任意の適切な種類のダイナミックシミュレーションを実行するためのシステムに、少なくとも１つのシミュレーションアルゴリズムを関連付け得る。
【００２０】
任意であり得るステップ２０４において、データ記録を事前処理することが可能である。プロセッサ１０２は、データ記録を事前処理して、明らかなエラーに関するデータ記録を消去しまた重複を排除することが可能である。プロセッサ１０２は、モデルの生成および最適化に対して有効であるようにするために、ほぼ同一のデータ記録を消去し、および／または妥当な範囲から外れているデータ記録を消去し得る。ランダムに生成されたデータ記録では、可変共分散条件を違反している任意のケースを排除することが可能である。データ記録が事前処理された後に、プロセッサ１０２は、ステップ２０６でデータ記録を分析することによって、適切な入力パラメータを選択し得る。
【００２１】
データ記録は多数の入力変数を含むことが可能である。例えば、データ記録が、実験的観測によって得られるいくつかの状況において、入力変数の数は、データ記録の数を超え、またスパースデータシナリオを発生させることが可能である。これらの状況では、実際の演算制限時間内にあり、かつ入力と出力との関係をマッピングする程度の十分な自由度を含む数学的モデルを生成するように、入力変数の数を低減する必要がある場合がある。しかし、データ記録が、ドメイン特定アルゴリズムを用いてコンピュータで生成されるいくつかの他の状況では、入力変数の数がデータ記録の数を超える危険性はほとんどないであろう。すなわち、これらの状況において、入力変数の数がデータ記録の数を超えた場合、ドメイン特定アルゴリズムを用いて、より多くのデータ記録を生成し得る。このようにして、コンピュータで生成されるデータ記録では、入力変数の数を超えるように、多くの場合、それをはるかに超えるように、データ記録の数を生成することができる。これらの状況では、ステップ２０６で用いるために選択される入力パラメータは全組の入力変数に対応することが可能である。
【００２２】
入力変数の数が、データ記録の数を超え、また追加のデータ記録の生成に対して実用的でなくまた費用効果が低かった場合、プロセッサ１０２は、ステップ２０６で所定の基準に従って入力パラメータを選択し得る。例えば、プロセッサ１０２は、実験および／または専門家の意見によって入力パラメータを選択することが可能である。代わりに、いくつかの実施形態では、プロセッサ１０２は、データ記録の正常データセットと異常データセットとの間のマハラノビス距離に基づいて入力パラメータを選択してもよい。任意の適切な方法でプロセッサ１０２によって、正常データセットおよび異常データセットを定義し得る。例えば、正常データセットは、所望の出力パラメータを生成する入力パラメータに関連する特性データを含んでもよい。他方、異常データセットは、公差外であることがあるかまたは回避が必要であることがある任意の特性データを含んでもよい。プロセッサ１０２によって、正常データセットおよび異常データセットを予め定義することが可能である。
【００２３】
マハラノビス距離は、データセットのパラメータ間の相関関係に基づいてデータ分布を測定するために用いることが可能である数学的表現を指し得る。マハラノビス距離がデータセットの相関関係を考慮するという点で、マハラノビス距離はユークリッド距離とは異なる。データセットＸのマハラノビス距離（例えば多変数ベクトル）を次式として表すことが可能であり、
ＭＤｉ＝（Ｘｉ−μｘ）Σ−１（Ｘｉ−μｘ）’      （１）
ここで、μｘはＸの平均であり、またΣ−１はＸの逆分散・共分散行列である。同一の多変数正常密度輪郭にある観測値が同一の距離を有するように、ＭＤｉは、その平均のμｘからのデータ点Ｘｉの距離を重み付けする。このような観測値を用いて、異なる分散を有する別個のデータ群から、相関するパラメータを特定して選択することが可能である。
【００２４】
正常データセットと異常データセットとの間のマハラノビス距離が最大化または最適化されるように、プロセッサ１０２は所望のサブセットの入力パラメータを選択し得る。マハラノビス距離を最大化する目的では、プロセッサ１０２により、遺伝的アルゴリズムを用いて、所望のサブセットに関する入力パラメータを検索することが可能である。プロセッサ１０２は、所定の基準に基づいて候補のサブセットの入力パラメータを選択し、また正常データセットのマハラノビス距離ＭＤｎｏｒｍａｌと異常データセットのマハラノビス距離ＭＤａｂｎｏｒｍａｌとを計算することが可能である。プロセッサ１０２は、正常データセットと異常データとの間のマハラノビス距離（すなわち、マハラノビス距離ＭＤｘの偏差＝ＭＤｎｏｒｍａｌ−ＭＤｎｏｒｍａｌ）を計算することも可能である。また、他のタイプの偏差を用いることも可能である。
【００２５】
遺伝的アルゴリズムが収束した（すなわち、遺伝的アルゴリズムが、候補のサブセットに対応して、正常データセットと異常データセットとの間の最大化または最適化されたマハラノビス距離を見つけた）場合、プロセッサ１０２は候補のサブセットの入力パラメータを選択し得る。遺伝的アルゴリズムが収束しなかった場合、さらなる検索のために、異なる候補のサブセットの入力パラメータを生成することが可能である。この検索工程は、遺伝的アルゴリズムが収束して、所望のサブセットの入力パラメータが選択されるまで継続し得る。
【００２６】
入力パラメータを選択した後に、プロセッサ１０２は、計算モデルを生成して、入力パラメータと出力パラメータとの相互関係を作成することが可能である（ステップ２０８）。任意のタイプの適切なニューラルネットワークを用いて、計算モデルを作成することが可能である。用いられるニューラルネットワークモデルのタイプは、バックプロパゲーション、フィードフォワードモデル、カスケード式ニューラルネットワーク、および／またはハイブリッドニューラルネットワーク等を含み得る。用いられるニューラルネットワークの特定のタイプまたは構造は特定の用途に依存することが可能である。線形システムモデルまたは非線形システムモデル等のような他のタイプのモデルを用いることも可能である。
【００２７】
選択されたデータ記録を用いることによって、ニューラルネットワーク計算モデルをトレーニングし得る。例えば、ニューラルネットワーク計算モデルは、出力パラメータ（例えば、エンジン出力、エンジン効率、エンジン振動等）と、入力パラメータ（例えば、シリンダ壁の厚さ、シリンダ壁材料、シリンダボア等）との関係を含んでもよい。所定の基準によって、ニューラルネットワーク計算モデルを評価して、トレーニングが完了しているかどうかを決定することが可能である。基準は、反復トレーニングの所望の範囲の精度、時間、および／または数等を含み得る。
【００２８】
ニューラルネットワークがトレーニングされた（すなわち、計算モデルが、最初に、所定の基準に基づいて確立された）後に、プロセッサ１０２は計算モデルを統計的に検証することが可能である（ステップ２１０）。統計的検証は、ニューラルネットワーク計算モデルの出力と実際の出力とを比較して、計算モデルの精度を決定するための分析工程を指し得る。検証工程で用いるために、データ記録の部分を保存することが可能である。代わりに、プロセッサ１０２は、検証工程で用いるためのシミュレーションまたは試験データを生成してもよい。
【００２９】
トレーニングされて検証されると、入力パラメータの値が与えられたときに、計算モデルを用いて、出力パラメータの値を決定することが可能である。さらに、プロセッサ１０２は、入力パラメータと出力パラメータの所望の分布との関係に基づいて入力パラメータの所望の分布を決定することによって、モデルを最適化することが可能である（ステップ２１２）。
【００３０】
プロセッサ１０２は、入力パラメータの分布と出力パラメータの所望の分布との関係（例えば、製品設計のコンプライアンス状態を表し得るモデルに与えられた設計上の制約）を分析し得る。次に、プロセッサ１０２は、計算モデルのシミュレーションを行って、個別の入力パラメータに関する統計分布を見つけることが可能である。すなわち、プロセッサ１０２は、製品に関するコンプライアンス状態を表す出力パラメータの範囲に対応する個別の入力パラメータの分布（例えば、平均、標準変化等）を別々に決定してもよい。次に、プロセッサ１０２は、すべての個別の入力パラメータに関する所望の分布を分析して、その分布を、入力パラメータに関する決定された所望の分布および特性に組み合わせることが可能である。
【００３１】
代わりに、プロセッサ１０２は、入力パラメータの所望の分布を同時に特定して、所望の結果を得る可能性を最大化してもよい（すなわち、ある製品設計が所望の要求に従う可能性を最大化してもよい）。いくつかの実施形態では、プロセッサ１０２は、ゼータ統計に基づいて入力パラメータの所望の分布を同時に決定し得る。ゼータ統計は、入力パラメータとそれらの値の範囲と所望の結果との関係を示すことが可能である。ゼータ統計は、
【００３２】
【数１】
2008536220.tif 000003
【００３３】
として表すことが可能であり、ここで、
【００３４】
【数２】
2008536220.tif 000004
【００３５】
はｉ番目の入力の平均値または期待値を表し、
【００３６】
【数３】
2008536220.tif 000005
【００３７】
はｊ番目の結果の平均値または期待値を表し、σｉはｉ番目の入力の標準偏差を表し、σｊはｊ番目の結果の標準偏差を表し、また｜Ｓｉｊ｜は、ｉ番目の入力に対するｊ番目の結果の部分導関数または部分感度を表す。
【００３８】
ニューラルネットワーク計算モデルのゼータ統計が最大化または最適化されるように、プロセッサ１０２は入力パラメータの所望の分布を特定し得る。ゼータ統計を最大化する目的では、プロセッサ１０２によって、遺伝的アルゴリズムを用いて、入力パラメータの所望の分布を検索することが可能である。プロセッサ１０２は、所定の検索範囲で候補の組の入力パラメータを選択しまた製品設計モデルのシミュレーションを行って、入力パラメータと出力パラメータとニューラルネットワーク計算モデルとに基づきゼータ統計パラメータを計算することが可能である。プロセッサ１０２は、候補の組の入力パラメータを分析することによって
【００３９】
【数４】
2008536220.tif 000006
【００４０】
とσｉを得ることが可能であり、またシミュレーションの結果を分析することによって
【００４１】
【数５】
2008536220.tif 000007
【００４２】
とσｊを得ることが可能である。さらに、プロセッサ１０２は、トレーニングされたニューラルネットワークから、ｊ番目の結果に対するｉ番目の入力の影響の指標として｜Ｓｉｊ｜を得ることが可能である。
【００４３】
遺伝的アルゴリズムが収束した（すなわち、遺伝的アルゴリズムが、候補の組の入力パラメータに対応して、製品設計モデルの最大化または最適化されたゼータ統計を見つけた）場合、プロセッサ１０２は候補の組の入力パラメータを選択し得る。遺伝的アルゴリズムが収束しなかった場合、さらなる検索のために、遺伝的アルゴリズムによって、異なる候補の組の入力パラメータを生成することが可能である。この検索工程は、遺伝的アルゴリズムが収束して、所望の組の入力パラメータが特定されるまで継続し得る。プロセッサ１０２は、所望の組の入力パラメータに基づいて入力パラメータの所望の分布（例えば平均偏差および標準偏差）をさらに決定することが可能である。
【００４４】
製品設計モデルが最適化された後に（ステップ２１２）、プロセッサ１０２は、製品の最適化設計を表す有効な入力空間を画成し得る（ステップ２１４）。この有効な入力空間は、選択された入力パラメータのそれぞれに関する定格値およびそれに対応する統計分布を表すことが可能である。製品の設計を実現するために、有効な入力空間内で選択された入力パラメータに関する値は、モデルに与えられた制約に従ってコンプライアンス状態を実現する可能性を最大化するであろう。
【００４５】
有効な入力空間が決定されると、この情報を表示装置１１２に供給し得る。入力空間情報と共に、対応する出力パラメータおよびそれに関連する分布の定格値も表示装置１１２に供給することが可能である。この情報を表示することにより、最適化された製品設計に基づく選択された入力パラメータに関する値の範囲を製品設計技術者に知らせる。さらに、この情報により、技術者が、最適化された製品設計の出力パラメータのいずれか１つまたはすべてのコンプライアンスの可能性を決定することが可能になる。
【００４６】
選択された入力パラメータと出力パラメータとの相互関係に基づいて、また選択された出力制約に基づいて、最適化された製品設計を行うように、プロセッサ１０２を構成し得るが、製品設計技術者によるモデルの追加の入力が許容される。具体的には、ステップ２１８において、技術者は、プロセッサ１０２によって生成された最適化された製品設計が所望の最終設計を表しているかどうかを決定することが可能である。答えがはいであった場合（ステップ２１８、はい）、工程は終了する。答えがいいえであった場合（ステップ２１８、いいえ）、技術者は代替設計を生成できる（ステップ２２０）。
【００４７】
代替設計を生成するために、技術者は、入力パラメータの値またはそれに関連する分布のいずれかを変更できる。再最適化に関するモデルのシミュレーション部に、変更された値を供給し戻すことが可能である。変更された値に基づいて、モデルは、入力パラメータに対する変更の結果として変更された出力パラメータに関する更新された値および分布を示す。更新された情報から、技術者は、代替製品設計がコンプライアンスの可能性にどのような影響を与えているかを決定できる。この工程は、技術者が最終製品設計を決定するまで継続できる。出力パラメータに関する値または分布を変更することによって、あるいは異なるまたは追加の製品設計上の制約を定義することによって、代替設計を生成することも可能であることに留意されたい。
【００４８】
表示装置１１２を使用して、製品設計モデルの性能に関する統計情報を表示することが可能である。例えば、元のデータ記録に基づいて、入力パラメータと出力パラメータとに関する分布を計算してもよい。これらの分布は、モデルによって生成されている予測された統計的空間と比較できる実際の統計的空間を表し得る。実際の統計的空間と、予測された統計的空間とを重複させることにより、モデルが予想通りに機能していることを示すことが可能になる。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
開示されるシステムおよび方法は、コンピュータによって設計できる任意の種類の製品に関する最適化された製品設計を効率的に提供し得る。計算モデルの生成中に、開示されるシステムに基づき、複雑な相互関係を分析して、モデルに対する入力パラメータの分布を特定することによってモデルを最適化し、所望の出力を得ることが可能である。開示されるシステムおよび方法を用いることによって、製品設計のロバスト性および精度を著しく向上させ得る。
【００５０】
開示されるシステムおよび方法を用いて、製品を設計する効率も向上させ得る。例えば、開示されるゼータ統計法により、入力パラメータの変更がどのような出力パラメータの変更を生じさせるかについて理解できる。このようにして、システムの入力パラメータと出力パラメータとの相互関係を定義することによって、開示される製品設計システムは、プロクシコンセプトに基づいて作動できる。すなわち、これらの相互関係は認識されてモデル化されるので、モデルが入力パラメータまたは出力パラメータの値または分布の変化の影響を調査しようとする度に、ドメイン特定アルゴリズムツールを用いる必要がない。このようにして、繰り返してパスしなければならない従来のシステムが、最適化設計工程の一環として、遅いシミュレーションを経験するのとは異なり、開示されるモデリングシステムは、最適化された製品設計の解決方法をより迅速に決定するために、遅いシミュレーションの代わりに、効率的に検証されたモデル（例えば、ニューラルネットワークモデル）を利用する。
【００５１】
開示される製品設計システムにより、コストを著しく低減して、製品を製造することができる。モデルによって生成された統計出力に基づいて、モデルは、コンプライアンス状態を実現するために用いることができる入力パラメータ値の範囲を示すことができる。製品設計技術者は、この情報を利用して、製品設計のコンプライアンス状態に大きな影響を与えることなく、いくつかの入力パラメータ値を変更することが可能である。すなわち、特定の製品設計に関する製造上の制約は、設計の全体のコンプライアンス状態に影響を与えない（または少なくとも大きな影響を与えない）非制限的なものにすることが可能である。製造設計上の制約を緩和することにより、製品用の製造工程を簡略化でき、これによって、製造コスト削減をもたらすことができる。
【００５２】
開示される製品設計システムにより、製品設計技術者が、最適化モデルに基づいて「仮想」シナリオを調査することも可能にすることができる。入力パラメータと出力パラメータとの相互関係は、モデルによって認識および理解されるので、製品設計者は、最適化された製品設計に基づき代替設計を行って、１つ以上の個別の変化がコンプライアンスの可能性にどのような影響を与えているかを決定することができる。これらの代替設計は、最適化された製品設計の解決方法とは異なるものになる場合があるが、製品設計システムのこの特徴により、製品設計者が、経験に基づいて設計を調整することを可能にすることができる。具体的には、製品設計者は、例えば、コスト削減を行うようにいくつかの製造上の制約を緩和し得る最適化モデルの範囲を認識することが可能である。製品コンプライアンスの可能性に関する代替設計の効果を調査することによって、設計者は、代替設計の可能なコスト削減が、コンプライアンスの可能性の考えられる低減に勝っているかどうかを決定できる。
【００５３】
開示される製品設計システムは複数の他の利点を有する。例えば、モデルの種々の段階で遺伝的アルゴリズムを用いることにより、製品設計者が、変数の変化に対してステップサイズを定義する必要性が回避される。さらに、モデルは、同時に最適化および検索できる寸法の数を制限しない。
【００５４】
開示される模範的なシステムの他の実施形態、特徴、形態、および原理は、当業者に明らかであり、また種々の環境およびシステムで実現することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】開示される模範的な実施形態による製品設計システムのブロック図である。
【図２】製品を設計するための開示される模範的な方法を示したフローチャートである。
【図１】
2008536220.tif 000014
【図２】
2008536220.tif 000015
【国際調査報告】
2008536220.tif 000016
2008536220.tif 000017
2008536220.tif 000018