(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の層が積層された複合材料積層構造体の物性値と、前記複合材料積層構造体の積層構成と、の組合せをそれぞれ含む複数のデータの機械学習を行って、前記物性値と前記積層構成との関係式を得る機械学習ステップと、
前記関係式と前記物性値の目標値とに基づいて、前記目標値が得られる前記積層構成の情報である積層構成情報を算出する積層構成情報算出ステップと、
を備え、
前記複数の層のそれぞれは、ある繊維配向角度で配向した繊維を有しており、
前記積層構成情報は、繊維配向角度毎の必要積層数の情報を含んでおり、
前記繊維配向角度毎の前記必要積層数を離散化により非負整数にする離散化ステップをさらに備え、
前記離散化ステップでは、全ての前記繊維配向角度の前記必要積層数を区間内の前記必要積層数の和が１となるように複数の区間に分割し、前記複数の区間のそれぞれにおける前記繊維配向角度の加重平均を前記複数の区間のそれぞれの代表的な前記繊維配向角度とする複合材料積層構造体の設計方法。
【請求項２】
前記積層構成情報は、前記複数の層の積層順序の情報を含んでおり、
前記積層構成情報算出ステップでは、前記複数の層のうち互いに隣接する２つの層の間の繊維配向角度差が４５°以下となるように前記積層構成情報が生成される請求項１に記載の複合材料積層構造体の設計方法。
【請求項３】
前記物性値は、縦弾性率、横弾性率、ポアソン比及び熱膨張率のうちの少なくとも２つを含む請求項１又は請求項２に記載の複合材料積層構造体の設計方法。
【請求項４】
前記複数のデータのそれぞれの前記物性値は、理論計算、数値計算及び実測のうちの少なくとも１つにより得られている請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の複合材料積層構造体の設計方法。
【請求項５】
前記複数の層は、互いに材料の異なる２つ以上の層を含んでいる請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の複合材料積層構造体の設計方法。
【請求項６】
前記複合材料積層構造体の積層数は１０層以上である請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の複合材料積層構造体の設計方法。
【請求項７】
請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の複合材料積層構造体の設計方法を含む複合材料積層構造体の製造方法であって、
前記積層構成情報に基づいて中間材料を積層する材料積層ステップと、
前記中間材料を一体化させ、前記複合材料積層構造体を成形する成形ステップと、
をさらに備える複合材料積層構造体の製造方法。
【請求項８】
複数の層が積層された複合材料積層構造体の物性値と、前記複合材料積層構造体の積層構成と、の組合せをそれぞれ含む複数のデータの機械学習を行って、前記物性値と前記積層構成との関係式を得る機械学習部と、
前記関係式と前記物性値の目標値とに基づいて、前記目標値が得られる前記積層構成の情報である積層構成情報を算出する積層構成情報算出部と、
を備え、
前記複数の層のそれぞれは、ある繊維配向角度で配向した繊維を有しており、
前記積層構成情報は、繊維配向角度毎の必要積層数の情報を含んでおり、
前記繊維配向角度毎の前記必要積層数を離散化により非負整数にする離散化部をさらに備え、
前記離散化部は、全ての前記繊維配向角度の前記必要積層数を区間内の前記必要積層数の和が１となるように複数の区間に分割し、前記複数の区間のそれぞれにおける前記繊維配向角度の加重平均を前記複数の区間のそれぞれの代表的な前記繊維配向角度とする複合材料積層構造体の設計装置。
【請求項９】
前記複数のデータのそれぞれが変数として入力される変数入力部と、
前記目標値が入力される目標物性値入力部と、
前記積層構成情報を表示する積層構成情報表示部と、
をさらに備える請求項８に記載の複合材料積層構造体の設計装置。
【請求項１０】
前記関係式を記憶する関係式記憶部をさらに備える請求項８又は請求項９に記載の複合材料積層構造体の設計装置。
【請求項１１】
前記積層構成情報を記憶する積層構成情報記憶部をさらに備える請求項８〜請求項１０のいずれか一項に記載の複合材料積層構造体の設計装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の層が積層された複合材料積層構造体の設計方法、複合材料積層構造体の製造方法、及び複合材料積層構造体の設計装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
光学観測衛星では、判読性に優れ、画質の安定した高分解能画像を撮影できることが望まれている。そのため、光学観測衛星には、安定した光学観測性能を長期にわたって軌道上で維持可能なことが求められる。そのような光学観測衛星の実現には、大型鏡と、それを支える高剛性で寸法安定性の高い支持構造体と、が必要になる。【０００３】
高剛性で寸法安定性の高い支持構造体の１つとして、繊維強化プラスチック（ＦＲＰ；Ｆｉｂｅｒ  Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ  Ｐｌａｓｔｉｃｓ）製パイプが知られている。ところが、所望の物性値を有するＦＲＰ製パイプを製造するためには、ＦＲＰ製パイプの積層構成についての煩雑な設計が必要であった。【０００４】
特許文献１には、ＦＲＰ製パイプの設計支援方法が記載されている。この設計支援方法では、ＦＲＰ製パイプの任意の断面部位における肉厚、曲げ剛性及びねじれ剛性の目標値と、これらの目標値の許容値と、マンドレルの外径と、がコンピューターに入力され、さらに、面状部材の種類及び面状部材の繊維配向角が指定される。これにより、許容値を含む目標値を満足する面状部材の積層構成、パイプの肉厚、パイプの曲げ剛性及びパイプのねじれ剛性がコンピューターに表示される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−１８９４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の設計支援方法では、ＦＲＰ製パイプの要求仕様と面状部材の積層構成等との関係式がコンピューターに予め入力されている必要がある。しかしながら、上記のような関係式には一般的なものが存在しない場合がある。したがって、仮に特許文献１の設計支援方法を用いたとしても、複合材料積層構造体の積層構成の設計は煩雑になってしまうという課題があった。【０００７】
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、複合材料積層構造体の積層構成の設計の煩雑さを低減できる複合材料積層構造体の設計方法、複合材料積層構造体の製造方法、及び複合材料積層構造体の設計装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る複合材料積層構造体の設計方法は、複数の層が積層された複合材料積層構造体の物性値と、前記複合材料積層構造体の積層構成と、の組合せをそれぞれ含む複数のデータの機械学習を行って、前記物性値と前記積層構成との関係式を得る機械学習ステップと、前記関係式と前記物性値の目標値とに基づいて、前記目標値が得られる前記積層構成の情報である積層構成情報を算出する積層構成情報算出ステップと、を備える。
本発明に係る複合材料積層構造体の製造方法は、本発明に係る複合材料積層構造体の設計方法を含む複合材料積層構造体の製造方法であって、前記積層構成情報に基づいて中間材料を積層する材料積層ステップと、前記中間材料を一体化させ、前記複合材料積層構造体を成形する成形ステップと、をさらに備える。
本発明に係る複合材料積層構造体の設計装置は、複数の層が積層された複合材料積層構造体の物性値と、前記複合材料積層構造体の積層構成と、の組合せをそれぞれ含む複数のデータの機械学習を行って、前記物性値と前記積層構成との関係式を得る機械学習部と、前記関係式と前記物性値の目標値とに基づいて、前記目標値が得られる前記積層構成の情報である積層構成情報を算出する積層構成情報算出部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、複合材料積層構造体の積層構成の設計の煩雑さを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態１に係る複合材料積層構造体の設計方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態１に係る複合材料積層構造体の設計方法の積層構成情報算出ステップで算出される積層構成情報の一例をグラフ化して示す図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る複合材料積層構造体の設計方法に用いられる物性値−積層構成データベースの構成を示す概念図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係る複合材料積層構造体の設計方法を用いて製造される複合材料積層構造体の構成を示す模式図である。
【図５】各データの物性値と、当該物性値を関係式に入力して得られた積層構成情報からＣＬＴを用いて計算された物性値と、の関係を示すグラフである。
【図６】各データの物性値と、当該物性値を関係式に入力して得られた積層構成情報からＣＬＴを用いて計算された物性値と、の関係を示すグラフである。
【図７】本発明の実施の形態１の変形例に係る複合材料積層構造体の設計方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態２に係る複合材料積層構造体の製造方法の処理又は工程の流れを示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態２に係る複合材料積層構造体の製造方法における成形ステップを模式的に示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態３に係る複合材料積層構造体の設計装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施の形態３の変形例に係る複合材料積層構造体の設計装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
本発明の実施の形態１に係る複合材料積層構造体の設計方法について説明する。複合材料積層構造体は、複数の層が積層された複合材料により形成される構造体である。複合材料積層構造体は、例えば、光学観測衛星において大型鏡を支持する支持構造体に用いることができる。本実施の形態では、複合材料としてＦＲＰが用いられる。複合材料積層構造体が備える複数の層のそれぞれは、ある特定の繊維配向角度で配向した繊維を有している。
【００１２】
図１は、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法の処理の流れを示すフローチャートである。図１に示す処理は、プロセッサ、記憶装置、入出力インターフェース回路などを備えたコンピューターにおいて、記憶装置に記憶されたプログラムをプロセッサが実行することにより行われる。
【００１３】
図１に示すように、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法は、機械学習ステップ（ステップＳ１）と積層構成情報算出ステップ（ステップＳ２）とを有している。本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法が実行される際には、物性値−積層構成データベース１０が用いられる。物性値−積層構成データベース１０には、複数のデータが記憶されている。複数のデータのそれぞれは、複合材料積層構造体の物性値と複合材料積層構造体の積層構成との組合せを含んでいる。
【００１４】
ステップＳ１の機械学習ステップでは、物性値−積層構成データベース１０に記憶されているデータの機械学習が行われる。これにより、複合材料積層構造体の物性値と複合材料積層構造体の積層構成との関係式２０が得られる。関係式２０は、ある物性値が入力されると積層構成を出力するものである。物性値−積層構成データベース１０内の１組のデータにおいて、物性値及び積層構成のそれぞれは、複数の要素を持つことができる。物性値の要素としては、縦弾性率、横弾性率、ポアソン比、熱膨張率などがある。積層構成の要素としては、繊維配向角度毎の必要積層数などがある。コンピューターの操作者は、物性値及び積層構成のそれぞれの要素を必要に応じて指定することができる。
【００１５】
ステップＳ２の積層構成情報算出ステップでは、操作者により入力される物性値の目標値２１が、機械学習ステップで得られた関係式２０に入力される。これにより、積層構成情報２２が算出される。積層構成情報２２は、複合材料積層構造体において目標値２１が得られる理論的な積層構成の情報である。物性値の目標値２１は、複合材料積層構造体の要求仕様に基づいて設定される。
【００１６】
図２は、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法の積層構成情報算出ステップで算出される積層構成情報２２の一例をグラフ化して示す図である。横軸は繊維配向角度［ｄｅｇ］を表しており、縦軸は必要積層数を表している。図２に示すように、積層構成情報算出ステップで算出される積層構成情報２２には、繊維配向角度毎の必要積層数の情報が含まれている。ここで、積層構成情報算出ステップのアルゴリズムによっては、繊維配向角度毎の必要積層数が０以上の整数（以下、「非負整数」という）にならない場合がある。このため、積層構成情報算出ステップの後には、必要積層数を非負整数にする離散化ステップが実行されるようにしてもよい。離散化ステップについては後述する。
【００１７】
以上のような工程によって複合材料積層構造体が設計されることにより、所望の物性値が得られる理論的な積層構成を容易に決定することができるため、複合材料積層構造体の設計効率を向上させることができる。
【００１８】
図３は、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法に用いられる物性値−積層構成データベース１０の構成を示す概念図である。図３に示すように、物性値−積層構成データベース１０には、複数のデータのそれぞれにおいて積層構成のデータと関連付けられている物性値のデータとして、理論計算物性値データ１１、数値計算物性値データ１２及び実測物性値データ１３のうち少なくとも１種が格納されている。
【００１９】
理論計算物性値データ１１は、複合材料積層構造体の積層構成に基づく理論計算によって得られるデータである。理論計算物性値データ１１は、例えば古典積層理論（ＣＬＴ；Ｃｌａｓｉｃａｌ  Ｌａｍｉｎａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ）のデータ作成ステップにより作成される。数値計算物性値データ１２は、複合材料積層構造体の積層構成に基づく数値計算によって得られるデータである。数値計算物性値データ１２は、例えば有限要素解析（ＦＥＡ；Ｆｉｎｉｔｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）のデータ作成ステップで作成される。実測物性値データ１３は、複合材料積層構造体の物性値の実測によって得られるデータである。
【００２０】
物性値−積層構成データベース１０内の１組のデータは、積層構成のデータと、当該積層構成に対応する理論計算物性値データ１１、数値計算物性値データ１２又は実測物性値データ１３と、により構成されている。物性値−積層構成データベース１０には、１００組以上のデータが格納されていることが望ましい。
【００２１】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法により得られる計算結果の一例について説明する。図４は、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法を用いて製造される複合材料積層構造体３０の構成を示す模式図である。図４に示す複合材料積層構造体３０は、平板状の形状を有している。複合材料積層構造体３０は、第１層３１、第２層３２、第３層３３及び第４層３４を含む複数の層が積層された構成を有している。ここで、第１層３１及び第２層３２は互いに隣接しており、第３層３３及び第４層３４は互いに隣接している。複数の層のそれぞれは、２種の材料種のうちのいずれか１種により形成されている。また、複数の層のそれぞれは、面内方向において０°から９０°まで５°刻みで任意の繊維配向角度を有している。
【００２２】
本実施の形態では、複合材料積層構造体３０の設計条件として、２種の材料種、複合材料積層構造体３０の物性値、複合材料積層構造体３０の全体の積層数、積層構成の出力形式、などを選択できるようになっている。２種の材料種としては、ＰＩＴＣＨ系繊維ＹＳ９５Ａ（ＮＧＦ社製）及びエポキシ樹脂を含む炭素繊維強化複合材料（ＣＦＲＰ；Ｃａｒｂｏｎ  Ｆｉｂｅｒ  Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ  Ｐｌａｓｔｉｃｓ）と、ＰＡＮ系繊維Ｔ８００Ｈ（東レ社製）及びエポキシ樹脂を含むＣＦＲＰと、を選択した。複合材料積層構造体３０の物性値としては、長手方向の弾性率と同方向の熱膨張率とを選択した。複合材料積層構造体３０の全体の積層数としては、１８層を選択した。積層構成の出力形式としては、材料種毎及び繊維配向角度毎の必要積層数を選択した。
【００２３】
記憶装置に記憶されたプログラムをプロセッサに実行させることにより、以下の処理を行った。まず、機械学習を行う前のデータ作成ステップとして、各層の材料種と各層の繊維配向角度とがランダムに選ばれた積層構成のデータを２００個作成した。次に、ＣＬＴを用いて、各積層構成の長手方向の弾性率及び同方向の熱膨張率を計算した。これにより、物性値と積層構成との組合せをそれぞれ含む２００組のデータが得られた。各データにおける物性値は、各積層構成の長手方向の弾性率及び同方向の熱膨張率という２つの要素を持っている。得られた２００組のデータは、物性値−積層構成データベース１０に格納された。
【００２４】
なお、材料種の数、繊維配向角度の刻み、及び全体の積層数を上記のように設定した場合、想定されうる全ての積層構成の数は１０の１４乗以上になる。このため、全ての積層構成について物性値を計算し、その計算結果から所望の物性値を満たす積層構成を決定することは現実的でない。本実施の形態で作成されるデータ数は、想定されうる全ての積層構成の数と比較して、非常に少ない数である。
【００２５】
次に、物性値−積層構成データベース１０内の２００組のデータから１７０組のデータをランダムに抽出した。次に、線形回帰分析を用いた機械学習ステップを行った。機械学習ステップでは、物性値が入力となり、積層構成の出力形式として選択された材料種毎及び繊維配向角度毎の必要積層数が出力となるように、１７０組のデータの機械学習を行った。これにより、機械学習ステップでは、物性値と積層構成との関係式２０が得られた。
【００２６】
ここで、機械学習ステップで得られた関係式２０の妥当性を検討するため、機械学習ステップで使用しなかった３０組を含む全２００組のデータのそれぞれの物性値を関係式２０に入力し、２００個の積層構成情報２２を出力した。さらに、出力された２００個の積層構成情報２２のそれぞれについて、ＣＬＴを用いて物性値を計算した。
【００２７】
図５及び図６は、各データの物性値と、当該物性値を関係式２０に入力して得られた積層構成情報２２からＣＬＴを用いて計算された物性値と、の関係を示すグラフである。図５に示すグラフでは、物性値として長手方向の弾性率が用いられている。図５の横軸は、各データにおける長手方向の弾性率を目標弾性率［ＧＰａ］として表している。図５の縦軸は、目標弾性率を関係式２０に入力して得られた積層構成情報２２からＣＬＴを用いて計算された長手方向の弾性率［ＧＰａ］を表している。
【００２８】
図６に示すグラフでは、物性値として長手方向の熱膨張率が用いられている。図６の横軸は、各データにおける長手方向の熱膨張率を目標熱膨張率［ｐｐｍ／Ｋ］として表している。図６の縦軸は、目標熱膨張率を関係式２０に入力して得られた積層構成情報２２からＣＬＴを用いて計算された長手方向の熱膨張率［ｐｐｍ／Ｋ］を表している。
【００２９】
図５に示すグラフにおいて、横軸の目標弾性率と縦軸の弾性率との相関係数は約９９．５％であった。また、図６に示すグラフにおいても、横軸の目標熱膨張率と縦軸の熱膨張率との相関係数は約９９．５％であった。これにより、機械学習ステップで得られた関係式２０が妥当であることが確認された。したがって、本実施の形態によれば、機械学習ステップで得られた関係式２０を用いることにより、複合材料積層構造体３０の積層構成を容易に設計できることが分かる。
【００３０】
本実施の形態では、複合材料積層構造体３０の物性値として、長手方向の弾性率及び同方向の熱膨張率が用いられているが、これには限られない。複合材料積層構造体３０の物性値としては、縦弾性率、横弾性率、ポアソン比、熱膨張率、成形時の残留変形の大きさなどの物性値のうち、少なくとも１つを用いることができる。また、複合材料積層構造体３０の物性値としては、例えば、複合材料積層構造体３０の積層面内で互いに直交する２方向と、複合材料積層構造体３０の板厚方向と、の計３方向のうち、少なくとも１方向における物性値を用いることができる。
【００３１】
図７は、本実施の形態の変形例に係る複合材料積層構造体３０の設計方法の処理の流れを示すフローチャートである。図７に示す処理の流れでは、積層構成情報算出ステップの後に、繊維配向角度毎の必要積層数を離散化により非負整数に修正する離散化ステップ（ステップＳ３）が実行される。図２に示したように、繊維配向角度毎の必要積層数は、非負整数にならない場合がある。一方、複合材料積層構造体３０を実際に製造するためには、繊維配向角度毎の必要積層数は全て非負整数である必要がある。したがって、積層構成情報算出ステップの後には、必要に応じて離散化ステップが実行されるようにしてもよい。
【００３２】
離散化ステップでは、まず、全ての繊維配向角度の必要積層数が、区間内の必要積層数の和が１となるように複数の区間に分割される。そして、各区間での繊維配向角度の加重平均が、各区間の代表的な繊維配向角度に設定される。これにより、繊維配向角度毎の必要積層数を非負整数にすることができる。具体的には、繊維配向角度をｘとし、繊維配向角度ｘの必要積層数をｆ（ｘ）とした場合、以下の式（１）を満たすｙｉを代表的な繊維配向角度とする。
【数１】
0006625306.tif 000002
ここで、ｘｉは以下の式（２）を満たす繊維配向角度であり、ｉは非負整数であり、ｘ０は０°である。
【数２】
0006625306.tif 000003
【００３３】
本実施の形態では、複合材料積層構造体の各層に用いられる材料種を２種類としたが、材料種は１種類又は３種類以上であってもよい。
【００３４】
本実施の形態において、複合材料積層構造体３０の全体の積層数は１０層以上であることが望ましい。
【００３５】
本実施の形態において、積層構成情報は、複数の層の積層順序の情報を含んでいてもよい。この場合、積層構成情報算出ステップでは、複合材料積層構造体３０の製造上の条件に応じた制約条件が設定されるようにしてもよい。制約条件としては、例えば繊維配向角度差に関するものが設定される。ここで、繊維配向角度差とは、互いに隣接する２つの層のそれぞれの繊維配向角度の差を０°以上９０°以下の角度で表したものである。繊維配向角度差のデータを物性値の一部として選択できるようにすることにより、繊維配向角度差のデータを機械学習ステップに組み込むことができる。繊維配向角度差は小さい方がよく、４５°以下であることが好ましい。例えば、図４に示した複合材料積層構造体３０では、互いに隣接する第１層３１及び第２層３２の繊維配向角度差と、互いに隣接する第３層３３及び第４層３４の繊維配向角度差とは、いずれも４５°以下であることが好ましい。繊維配向角度差が４５°以下に制約されることにより、複合材料積層構造体３０の製造時に生じる残留応力を小さくすることができる。また、別の制約条件として、複合材料積層構造体３０の全体における材料種の割合などが設定されるようにしてもよい。
【００３６】
また、本実施の形態では繊維配向角度の刻み幅を５°としたが、繊維配向角度の刻み幅は５°より小さくてもよいし、５°より大きくてもよい。
【００３７】
また、本実施の形態では、積層構成の出力形式として繊維配向角度毎の必要積層数が選択されているが、積層構成の出力形式としては、各層の積層角度、又は各層の積層厚が選択されるようにしてもよい。
【００３８】
また、本実施の形態では、平板状の複合材料積層構造体３０を例に挙げたが、複合材料積層構造体３０は、断面円形状、断面多角形状などの閉断面を有する形状であってもよいし、開断面を有する形状であってもよい。複合材料積層構造体３０が閉断面を有する形状である場合、複合材料積層構造体３０の内径及び外径、複合材料積層構造体３０の断面における頂点の数などのデータを物性値又は積層構成の一部として選択できるようにしてもよい。これにより、これらのデータを機械学習ステップに組み込むことができる。また、複合材料積層構造体３０は、断面Ｌ字形状、断面Ｕ字形状などの、コーナー部を有する形状であってもよい。この場合、コーナー部での曲率、フランジ長さなどのデータを物性値又は積層構成の一部として選択できるようにすることにより、これらのデータを機械学習ステップに組み込むことができる。
【００３９】
また、本実施の形態では、複合材料積層構造体３０の材料として、炭素繊維とエポキシ樹脂とを含む複合材料を例に挙げたが、複合材料積層構造体３０の材料はこれに限られない。複合材料積層構造体３０の材料としては、ガラス繊維、セラミック繊維などの炭素繊維以外の繊維を用いることもできるし、シアネートエステル樹脂、不飽和ポリエステル樹脂、ポリエーテルエーテルケトン樹脂、熱可塑性ポリイミド樹脂、ポリフェニレンスルファイド樹脂などのエポキシ樹脂以外の樹脂を用いることもできる。
【００４０】
また、本実施の形態では、複合材料積層構造体３０の材料としてＦＲＰを例に挙げたが、複合材料積層構造体３０の材料としては、アルミニウム、鉄などの金属を用いることもできるし、エポキシ、シアネートなどの樹脂を用いることもできる。すなわち、物性値−積層構成データベース１０には、ＦＲＰ以外の材料のデータが格納されていてもよい。
【００４１】
また、本実施の形態では、機械学習ステップのアルゴリズムとして線形回帰分析を用いたが、機械学習ステップには、物性値と積層構成との関係式を得ることができるアルゴリズムであれば、線形回帰分析以外のアルゴリズムを用いることができる。例えば、機械学習ステップには、ニューラルネットワーク又はベイズ回帰を利用したアルゴリズムを用いることもできる。
【００４２】
また、本実施の形態において、設計条件として選択された積層構成では物性値の目標値が得られない場合には、物性値と積層構成との関係式２０に基づいて積層構成が修正されるようにしてもよい。
【００４３】
以上説明したように、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法は、複数の層が積層された複合材料積層構造体３０の物性値と、複合材料積層構造体３０の積層構成と、の組合せをそれぞれ含む複数のデータの機械学習を行って、物性値と積層構成との関係式２０を得る機械学習ステップ（図１のステップＳ１）と、関係式２０と物性値の目標値２１とに基づいて、目標値２１が得られる積層構成の情報である積層構成情報２２を算出する積層構成情報算出ステップ（図１のステップＳ２）と、を備える。
【００４４】
この構成によれば、複合材料積層構造体３０の物性値と複合材料積層構造体３０の積層構成との関係式２０を機械学習によって得ることができるため、ユーザーにとって半自動的に関係式２０を得ることができる。このため、物性値と積層構成との関係式２０が予め得られていない場合であっても、物性値の目標値２１が得られる積層構成情報２２を容易に算出することができる。したがって、上記構成によれば、複合材料積層構造体３０の積層構成の設計の煩雑さを低減することができる。結果として、所望の物性値を有する複合材料積層構造体３０の積層構成を容易に設計することができる。
【００４５】
また、上記構成によれば、機械学習によって関係式２０が得られるため、複合材料積層構造体３０で想定されうる全ての積層構成について物性値を計算するまでもなく、関係式２０に基づいて積層構成情報２２を算出することができる。したがって、上記構成によれば、複合材料積層構造体３０の積層構成の設計時間を短縮することができる。結果として、所望の物性値を有する複合材料積層構造体３０の積層構成をより少数のデータに基づいて効率的に設計することができる。
【００４６】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法において、複数の層のそれぞれは、ある繊維配向角度で配向した繊維を有している。積層構成情報２２は、繊維配向角度毎の必要積層数の情報を含む。この構成によれば、繊維配向角度毎の必要積層数の情報を、積層構成情報２２に基づいて把握することができる。
【００４７】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法において、積層構成情報２２は、複数の層の積層順序の情報を含んでいる。積層構成情報算出ステップでは、複数の層のうち互いに隣接する２つの層の間の繊維配向角度差が４５°以下となるように積層構成情報２２が生成される。この構成によれば、互いに隣接する２つの層の間の繊維配向角度差を４５°以下にすることができるため、複合材料積層構造体３０の製造時に生じる残留応力を小さくすることができる。
【００４８】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法は、繊維配向角度毎の必要積層数を離散化により非負整数にする離散化ステップ（図７のステップＳ３）をさらに備える。この構成によれば、積層構成情報算出ステップで得られた繊維配向角度毎の必要積層数の情報を、複合材料積層構造体３０の製造時に実現可能な情報に修正することができる。
【００４９】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法において、離散化ステップでは、全ての繊維配向角度の必要積層数を区間内の必要積層数の和が１となるように複数の区間に分割し、複数の区間のそれぞれにおける繊維配向角度の加重平均を複数の区間のそれぞれの代表的な繊維配向角度とするようにしてもよい。
【００５０】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法において、物性値は、縦弾性率、横弾性率、ポアソン比及び熱膨張率のうちの少なくとも２つを含む。この構成によれば、複数の物性値のそれぞれの目標値２１を同時に達成できる積層構成情報２２を一度に算出することができるため、複合材料積層構造体３０の積層構成の設計の煩雑さをさらに低減することができる。
【００５１】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法では、複数のデータのそれぞれの物性値は、理論計算、数値計算及び実測のうちの少なくとも１つにより得られている。理論計算では、複合材料積層構造体３０の形状が限定されるものの多数の物性値データを得ることができる。数値計算では、複合材料積層構造体３０の形状が考慮された理論計算よりもさらに精度の高い物性値データを得ることができる。実測では、計算で考慮できない要因を反映させた物性値データを得ることができる。上記の複数種類の物性値データを使用することにより、データ数を増加させることができるため、確度が高く誤差の少ない関係式２０を得ることができる。
【００５２】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法において、複数の層は、互いに材料の異なる２つ以上の層を含んでいる。この構成によれば、機械学習によって関係式２０が得られるため、互いに材料の異なる２つ以上の層が含まれる複雑な複合材料積層構造体３０であっても、想定されうる全ての積層構成について物性値を計算するまでもなく、積層構成情報２２を算出することができる。したがって、上記構成によれば、複合材料積層構造体３０の積層構成の設計時間を短縮することができる。
【００５３】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計方法において、複合材料積層構造体３０の積層数は１０層以上である。複合材料積層構造体３０の積層数が多い場合、想定されうる積層構成の数が非常に多くなる。複合材料積層構造体３０の積層数が１０層以上である場合、各層の材料種を２種とし、繊維配向角度の刻み幅を５°とすると、想定されうる積層構成の数は５．１×１０9通りとなる。上記構成によれば、機械学習によって関係式２０が得られるため、積層数が１０層以上であっても、想定されうる全ての積層構成について物性値を計算するまでもなく、積層構成情報２２を算出することができる。したがって、上記構成によれば、複合材料積層構造体３０の積層構成の設計時間を短縮することができる。
【００５４】
実施の形態２．
本発明の実施の形態２に係る複合材料積層構造体の製造方法について説明する。本実施の形態に係る複合材料積層構造体の製造方法は、実施の形態１に係る複合材料積層構造体の設計方法を含んでいる。図８は、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の製造方法の処理又は工程の流れを示すフローチャートである。図８に示すように、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の製造方法は、機械学習ステップ（ステップＳ１１）、積層構成情報算出ステップ（ステップＳ１２）、材料積層ステップ（ステップＳ１３）及び成形ステップ（ステップＳ１４）を有している。機械学習ステップ及び積層構成情報算出ステップについては、実施の形態１に係る複合材料積層構造体の設計方法と同様であるため、説明を省略する。
【００５５】
ステップＳ１３の材料積層ステップは、積層構成情報算出ステップで出力された積層構成情報２２に基づいて、中間材料を積層する工程である。図８には示していないが、材料積層ステップの前に、繊維配向角度毎の必要積層数を非負整数にする離散化ステップが実行されるようにしてもよい。例えば、材料積層ステップでは、積層構成情報２２に基づいて、複数枚のプリプレグが治具上に形成される。プリプレグとは、強化繊維に樹脂を含浸して作製されたシート状の中間材料のことである。複数枚のプリプレグが重ねられたものをプリプレグ積層体と呼ぶ。
【００５６】
ステップＳ１４の成形ステップは、材料積層ステップで積層された中間材料を一体化させる工程である。例えば、成形ステップでは、プリプレグ積層体に含まれる樹脂を固化させるか、又はプリプレグ積層体に含まれる樹脂を一旦溶融させて固化させることにより、プリプレグ積層体を一体化させる。これにより、複合材料積層構造体３０が製造される。
【００５７】
図９は、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の製造方法における成形ステップを模式的に示す図である。ここで、本例では、プリプレグに含まれる樹脂として熱硬化性樹脂が用いられている。図９に示すように、成形ステップでは、まず、バギングフィルム４３及びシール材４４を用いて、プリプレグ積層体４２を治具４１上で密封する。バギングフィルム４３の内部には、必要に応じて、気体の経路を確保するための部材である副資材４５が設けられる。次に、治具４１及び密封されたプリプレグ積層体４２をオートクレーブ装置内に設置する。オートクレーブ装置では、バギングフィルム４３の内部の空気を排気ポンプで排出しながら、プリプレグ積層体４２をバギングフィルム４３の外部から加圧して加熱する。例えば、オートクレーブ装置内の加圧圧力を３気圧とし、加熱温度を１２０℃とした状態で３時間維持する。これにより、プリプレグ積層体４２が一体的に固化し、複合材料積層構造体３０が成形される。加圧条件及び加熱条件は、プリプレグに含まれる樹脂に応じて適宜設定される。加圧及び加熱の終了後、オートクレーブ装置内を室温まで冷却し、治具４１及び複合材料積層構造体３０をオートクレーブ装置から取り出す。治具４１、バギングフィルム４３及び副資材４５を複合材料積層構造体３０から取り除くことにより、複合材料積層構造体３０が得られる。
【００５８】
本実施の形態では、プリプレグに含まれる樹脂として熱硬化性樹脂が用いられているが、プリプレグに含まれる樹脂は熱可塑性樹脂であってもよい。
【００５９】
また、本実施の形態では、複合材料積層構造体３０の製造方法として、プリプレグを用いたオートクレーブ法を例に挙げたが、ＲＴＭ（Ｒｅｓｉｎ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｍｏｌｄｉｎｇ）法、フィラメントワインディング法などの他の方法を用いることもできる。
【００６０】
以上説明したように、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の製造方法は、実施の形態１に係る複合材料積層構造体の設計方法を含んでいる。本実施の形態に係る複合材料積層構造体の製造方法は、積層構成情報２２に基づいて中間材料を積層する材料積層ステップ（図８のステップＳ１３）と、中間材料を一体化させ、複合材料積層構造体３０を成形する成形ステップ（図８のステップＳ１４）と、をさらに備える。
【００６１】
この構成によれば、複合材料積層構造体３０の積層構成の設計の煩雑さを低減することができるため、所望の物性値を有する複合材料積層構造体３０の製造効率を向上させることができる。
【００６２】
実施の形態３．
本発明の実施の形態３に係る複合材料積層構造体の設計装置について説明する。本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計装置は、実施の形態１に係る複合材料積層構造体の設計方法、又は実施の形態２に係る複合材料積層構造体の製造方法を実行する際に用いられる。本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計装置には、プロセッサ、記憶装置、入出力インターフェース回路などを備えたコンピューターが用いられる。
【００６３】
図１０は、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計装置５０の構成を示すブロック図である。図１０に示すように、設計装置５０は、変数入力部５１、機械学習部５２、目標物性値入力部５３、積層構成情報算出部５４及び積層構成情報表示部５５を有している。
【００６４】
変数入力部５１は、複数のデータがそれぞれ変数として入力される入力部である。複数のデータのそれぞれは、複合材料積層構造体３０の物性値と複合材料積層構造体３０の積層構成との組合せを含んでいる。変数入力部５１としては、例えばキーボードが用いられる。
【００６５】
変数入力部５１により入力された変数は、物性値−積層構成データベース１０に記憶される。これにより、物性値−積層構成データベース１０が構築される。物性値−積層構成データベース１０は、設計装置５０に含まれていてもよい。物性値−積層構成データベース１０には、積層構成のデータと組み合わされる物性値のデータとして、理論計算物性値データ１１、数値計算物性値データ１２及び実測物性値データ１３のうち少なくとも１種のデータが格納されている。物性値−積層構成データベース１０内の１組のデータにおいて、物性値及び積層構成のそれぞれは、複数の要素を持つことができる。物性値の要素としては、縦弾性率、横弾性率、ポアソン比、熱膨張率などが含まれる。積層構成の要素としては、繊維配向角度毎の必要積層数などが含まれる。
【００６６】
機械学習部５２は、記憶装置に記憶されているプログラムをプロセッサが実行することにより実現される機能ブロックであり、例えば図１のステップＳ１に対応している。機械学習部５２は、物性値−積層構成データベース１０に記憶されている変数の機械学習を行って、物性値と積層構成との関係式２０を得るように構成されている。関係式２０は、ある物性値が入力されると積層構成を出力するものである。
【００６７】
目標物性値入力部５３は、物性値の目標値２１が入力される入力部である。目標物性値入力部５３としては、例えば、変数入力部５１と共通のキーボードが用いられる。
【００６８】
積層構成情報算出部５４は、記憶装置に記憶されているプログラムをプロセッサが実行することにより実現される機能ブロックであり、例えば図１のステップＳ２に対応している。積層構成情報算出部５４は、機械学習部５２で得られた関係式２０と、目標物性値入力部５３により入力された目標値２１と、に基づいて、目標値２１が得られる理論的な積層構成の情報である積層構成情報２２を算出するように構成されている。
【００６９】
積層構成情報表示部５５は、積層構成情報算出部５４で算出された積層構成情報２２を表示する表示部である。積層構成情報表示部５５としては、例えばモニターが用いられる。
【００７０】
図１１は、本実施の形態の変形例に係る複合材料積層構造体の設計装置５０の構成を示すブロック図である。図１１に示す本変形例の設計装置５０は、図１０に示した設計装置５０の構成に加えて、離散化部５７、関係式記憶部５６及び積層構成情報記憶部５８をさらに備えている。離散化部５７、関係式記憶部５６及び積層構成情報記憶部５８のそれぞれは、必要に応じて設けられる。
【００７１】
離散化部５７は、記憶装置に記憶されているプログラムをプロセッサが実行することにより実現される機能ブロックであり、例えば図７のステップＳ３に対応している。離散化部５７は、積層構成情報算出部５４で算出された繊維配向角度毎の必要積層数を、離散化により非負整数に修正するように構成されている。積層構成情報表示部５５では、離散化部５７で修正された積層構成情報２２が表示される。
【００７２】
関係式記憶部５６は、機械学習部５２で機械学習により得られた関係式２０を記憶するように構成されている。これにより、積層構成情報算出部５４は、関係式記憶部５６に記憶されている関係式２０と、目標物性値入力部５３により入力された目標値２１と、に基づいて積層構成情報２２を算出することができる。したがって、目標値２１が入力される度に機械学習部５２で機械学習が繰り返されるのを防ぐことができる。関係式記憶部５６は、例えば、コンピューターの記憶装置の一部に設けられた記憶領域により構成される。
【００７３】
積層構成情報記憶部５８は、積層構成情報算出部５４で算出された積層構成情報２２、又は、離散化部５７で修正された積層構成情報２２を記憶するように構成されている。積層構成情報記憶部５８は、例えば、コンピューターの記憶装置の一部に設けられた記憶領域により構成される。
【００７４】
以上説明したように、本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計装置５０は、複数の層が積層された複合材料積層構造体３０の物性値と、複合材料積層構造体３０の積層構成と、の組合せをそれぞれ含む複数のデータの機械学習を行って、物性値と積層構成との関係式２０を得る機械学習部５２と、関係式２０と物性値の目標値２１とに基づいて、目標値２１が得られる積層構成の情報である積層構成情報２２を算出する積層構成情報算出部５４と、を備える。
【００７５】
この構成によれば、複合材料積層構造体３０の物性値と複合材料積層構造体３０の積層構成との関係式２０を機械学習によって得ることができるため、ユーザーにとって半自動的に関係式２０を得ることができる。このため、物性値と積層構成との関係式２０が予め得られていない場合であっても、積層構成情報２２を容易に算出することができる。したがって、上記構成によれば、複合材料積層構造体３０の積層構成の設計の煩雑さを低減することができる。
【００７６】
また、上記構成によれば、機械学習によって関係式２０が得られるため、複合材料積層構造体３０で想定されうる全ての積層構成について物性値を計算するまでもなく、関係式２０に基づいて積層構成情報２２を算出することができる。したがって、上記構成によれば、複合材料積層構造体３０の積層構成の設計時間を短縮することができる。
【００７７】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計装置５０は、複数のデータのそれぞれが変数として入力される変数入力部５１をさらに備えていてもよい。設計装置５０は、目標値２１が入力される目標物性値入力部５３をさらに備えていてもよい。設計装置５０は、積層構成情報２２を表示する積層構成情報表示部５５をさらに備えていてもよい。
【００７８】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計装置５０において、複数の層のそれぞれは、ある繊維配向角度で配向した繊維を有している。積層構成情報２２は、繊維配向角度毎の必要積層数の情報を含んでいる。設計装置５０は、繊維配向角度毎の必要積層数を離散化により非負整数にする離散化部５７をさらに備える。この構成によれば、積層構成情報算出部５４で得られた繊維配向角度毎の必要積層数の情報を、複合材料積層構造体３０の製造時に実現可能な情報に修正することができる。
【００７９】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計装置５０は、関係式２０を記憶する関係式記憶部５６をさらに備える。この構成によれば、目標値２１が入力される度に機械学習部５２で機械学習が繰り返されるのを防ぐことができる。
【００８０】
本実施の形態に係る複合材料積層構造体の設計装置５０は、積層構成情報２２を記憶する積層構成情報記憶部５８をさらに備えていてもよい。
【００８１】
上記の各実施の形態１〜３及びそれぞれの変形例は、互いに組み合わせて実施することが可能である。
【符号の説明】
【００８２】
１０  物性値−積層構成データベース、１１  理論計算物性値データ、１２  数値計算物性値データ、１３  実測物性値データ、２０  関係式、２１  目標値、２２  積層構成情報、３０  複合材料積層構造体、３１  第１層、３２  第２層、３３  第３層、３４  第４層、４１  治具、４２  プリプレグ積層体、４３  バギングフィルム、４４  シール材、４５  副資材、５０  設計装置、５１  変数入力部、５２  機械学習部、５３  目標物性値入力部、５４  積層構成情報算出部、５５  積層構成情報表示部、５６  関係式記憶部、５７  離散化部、５８  積層構成情報記憶部。
【要約】
複合材料積層構造体の設計方法は、複数の層が積層された複合材料積層構造体の物性値と、複合材料積層構造体の積層構成と、の組合せをそれぞれ含む複数のデータの機械学習を行って、物性値と積層構成との関係式を得る機械学習ステップと、関係式と物性値の目標値とに基づいて、目標値が得られる積層構成の情報である積層構成情報を算出する積層構成情報算出ステップと、を備える。【図１】
0006625306.tif 000004
【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】
0006625306.tif 000012
【図１０】
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【図１１】
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