(57)【要約】【課題】  たとえば液晶テレビのように複雑な内部構造等を有する形状モデルの場合であっても、解析用モデルであるメッシュモデルの生成を容易に行うことができるようにする。【解決手段】  形状モデルデータベース２０に、形状モデル入力装置１０によって作成された二次元面モデル又は三次元シェルモデルの解析対象物である形状モデルを格納し、形状モデル処理部３０により、形状モデルデータベース２０に格納された形状モデルを矩形分割し、各々の矩形分割された分割モデルの形状を基本パーツを用いて簡略化し、メッシュ分割処理部４０により、簡略化した個々の分割モデルをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルであるメッシュモデルが得られるようにする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
形状モデル入力装置によって作成された二次元面モデル又は三次元シェルモデルの解析対象物である形状モデルを格納する形状モデルデータベースと、
基本形状モデルの形状を簡略化した基本パーツを格納する基本パーツデータベースと、
前記解析対象物である形状モデルを矩形分割し、各々の矩形分割された分割モデルの形状認識に応じた前記基本形状モデルの基本パーツを用いて前記分割モデルを簡略化する形状モデル処理手段と、
前記簡略化した個々の分割モデルをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルであるメッシュモデルを得るメッシュ分割処理手段とを備える
ことを特徴とする解析用モデル生成システム。
【請求項２】
前記形状モデル処理手段は、
前記解析対象物である形状モデルを矩形分割して複数のブロックとする形状モデル矩形分割手段と、
前記矩形分割された各々のブロックの分割モデルの形状認識を行う分割形状認識手段と、
前記形状認識された各々のブロックの分割モデルの形状に最も近く、その形状が簡略化された基本パーツを前記基本パーツデータベースから選択することで各々のブロックの分割モデルの形状を簡略化する基本パーツ選択手段とを備える
ことを特徴とする請求項１に記載の解析用モデル生成システム。
【請求項３】
前記分割モデルの形状認識が行われる毎に、その形状認識に応じた形状が前記基本パーツとして前記基本パーツデータベースに格納されることを特徴とする請求項１又は２に記載の解析用モデル生成システム。
【請求項４】
形状モデル入力装置によって作成された二次元面モデル又は三次元シェルモデルの解析対象物である形状モデルを格納する形状モデル格納工程と、
基本形状モデルの形状を簡略化した基本パーツを格納する基本パーツ格納工程と、
前記形状モデルを矩形分割し、各々の矩形分割された分割モデルの形状認識に応じた前記基本形状モデルの基本パーツを用いて簡略化する形状モデル処理工程と、
前記簡略化した個々の分割モデルをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルであるメッシュモデルを得るメッシュ分割処理工程とを有する
ことを特徴とする解析用モデル生成方法。
【請求項５】
前記形状モデルを矩形分割して複数のブロックとする形状モデル矩形分割工程と、
前記矩形分割された各々のブロックの分割モデルの形状認識を行う分割形状認識工程と、
前記形状認識された各々のブロックの分割モデルの形状に最も近く、その形状が簡略化された基本パーツを前記基本パーツデータベースから選択することで各々のブロックの分割モデルの形状を簡略化する基本パーツ選択工程とを有する
ことを特徴とする請求項４に記載の解析用モデル生成方法。
【請求項６】
前記分割モデルの形状認識が行われる毎に、その形状認識に応じた形状が前記基本パーツとして格納されることを特徴とする請求項４又は５に記載の解析用モデル生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析対象物である形状モデルを矩形分割して複数のブロックとした後、ニューラルネットワーク等の情報処理モデルにより各々のブロックの分割モデルの形状認識を行い、各々のブロックの分割モデルの形状に最も近い、予め学習によって得られている形状が簡略化された基本パーツを選択することで各々のブロックの分割モデルの形状を簡略化し、その簡略化した個々の基本パーツをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルであるメッシュモデルを得る解析用モデル生成システム及び解析用モデル生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
形状モデル（二次元面モデル又は三次元シェルモデル）から解析用モデルであるメッシュモデルを作成する方法としては、解析対象物である形状モデルを数学的手法により矩形領域の集合に正規化し、正規化した形状モデルに対し解析プログラムに適したメッシングを施し、そのメッシングを元の形状モデルに写像する方法が多用されている。
【０００３】
また、操作者が対話的に形状モデルに適当なブロック分割を指示する補助線を追加し、その形状モデルを複数の三辺形又は四辺形領域のブロックに分割し、各領域の稜線に具体的なメッシュの分割数を与え、メッシュモデルを作成する方法もある。
【０００４】
ところが、前者の写像に基づく方法によりメッシュモデルを作成する手法では、再現できる境界形状に限界がある。すなわち、亀裂又は凸曲線等の特殊な図形特徴を有する形状モデルの場合、それらの図形特徴を正確に認識して正規化することが困難であり、元の形状モデルに正規化したメッシュを写像したとき、メッシュ形状に局所的な歪みが生じる。この歪みは解析精度を下げる要因となる。
【０００５】
また、後者の操作者が対話的に形状モデルに補助線を追加し複数の単純領域に分割する手法では、操作者の経験的要素が多分に反映されるため、上述の特殊な図形特徴を有する形状に対しても、比較的解析精度の高いメッシュモデルを作成できるが、メッシュのアスペクト比等を意識して形状を分割する作業が必要となり、操作者にかかる負担が非常に大きい。
【０００６】
そこで、特許文献１では、特殊な図形特徴を有する形状モデルについても、メッシュ形状に局所的な歪みを生ずることなく細分化でき、しかも、操作者の負担を大幅に軽減可能としたなモデリングシステムを提案している。
【０００７】
これは、形状認識手段により、形状モデルを構成する線分の位置、線長、線種、線間角度等の幾何的特徴及び形状モデルを構成する線分の数、孔又は穴の数、線分の結合関係等の位相的特徴及び形状モデルの傾き、亀裂の有無、相貫線の有無等の全体的特徴を認識し、形状モデル分割処理手段により、認識された形状モデルに対して形状分割ルールデータベースから選択した分割ルールを適用して形状モデルに線分を追加し、形状モデルを複数の四辺形又は三辺形パートに自動的に分割するようにしたものである。
【特許文献１】特許第３１３８９３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したように、特許文献１では、特殊な図形特徴を有する形状モデルについても、形状分割ルールデータベースから選択した分割ルールを適用して形状モデルに線分を追加することにより、操作者の負担を大幅に軽減しつつ解析精度の高いメッシュモデルを生成することが可能となる。
【０００９】
ところが、特許文献１での形状分割ルールデータベースの形状分割ルールは、形状を構成する円弧、自由曲線、三角形、五角形等の部分形状を分割するための局所分割ルールと、相貫点又は分割過程で生じる線上点を無くするための基本分割ルールと、形状全体の特徴を捉えて効果的に分割をするための特殊分割ルールと、不当な補助線の追加を抑制するための分割制限ルールとから構成されている。
【００１０】
そのため、解析対象物となる形状モデルが比較的簡素な形状である場合は有効であるが、たとえば液晶テレビのように複雑な内部構造等を有する形状モデルの場合、これらの形状分割ルールを適用して形状分割しようとすると、形状の分割数が増えすぎてしまい、メッシュモデルの生成が極めて困難となってしまう。
【００１１】
解決しようとする問題点は、形状分割ルールを用いることで、解析精度の高いメッシュモデルを生成することが可能となるが、たとえば液晶テレビのように複雑な内部構造等を有する形状モデルの場合、形状の分割数が増えすぎてしまい、メッシュモデルの生成が極めて困難となってしまうという点である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の解析用モデル生成システムは、形状モデル入力装置によって作成された二次元面モデル又は三次元シェルモデルの解析対象物である形状モデルを格納する形状モデルデータベースと、基本形状モデルの形状を簡略化した基本パーツを格納する基本パーツデータベースと、前記解析対象物である形状モデルを矩形分割し、各々の矩形分割された分割モデルの形状認識に応じた前記基本形状モデルの基本パーツを用いて前記分割モデルを簡略化する形状モデル処理手段と、前記簡略化した個々の分割モデルをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルであるメッシュモデルを得るメッシュ分割処理手段とを備えることを特徴とする。
また、前記形状モデル処理手段は、前記解析対象物である形状モデルを矩形分割して複数のブロックとする形状モデル矩形分割手段と、前記矩形分割された各々のブロックの分割モデルの形状認識を行う分割形状認識手段と、前記形状認識された各々のブロックの分割モデルの形状に最も近く、その形状が簡略化された基本パーツを前記基本パーツデータベースから選択することで各々のブロックの分割モデルの形状を簡略化する基本パーツ選択手段とを備えるようにすることができる。
また、前記分割モデルの形状認識が行われる毎に、その形状認識に応じた形状が前記基本パーツとして前記基本パーツデータベースに格納されるようにすることができる。
本発明の解析用モデル生成方法は、形状モデル入力装置によって作成された二次元面モデル又は三次元シェルモデルの解析対象物である形状モデルを格納する形状モデル格納工程と、基本形状モデルの形状を簡略化した基本パーツを格納する基本パーツ格納工程と、前記形状モデルを矩形分割し、各々の矩形分割された分割モデルの形状認識に応じた前記基本形状モデルの基本パーツを用いて簡略化する形状モデル処理工程と、前記簡略化した個々の分割モデルをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルであるメッシュモデルを得るメッシュ分割処理工程とを有することを特徴とする。
また、前記形状モデルを矩形分割して複数のブロックとする形状モデル矩形分割工程と、前記矩形分割された各々のブロックの分割モデルの形状認識を行う分割形状認識工程と、前記形状認識された各々のブロックの分割モデルの形状に最も近く、その形状が簡略化された基本パーツを前記基本パーツデータベースから選択することで各々のブロックの分割モデルの形状を簡略化する基本パーツ選択工程とを有するようにすることができる。
また、前記分割モデルの形状認識が行われる毎に、その形状認識に応じた形状が前記基本パーツとして格納されるようにすることができる。
本発明の解析用モデル生成システム及び解析用モデル生成方法では、形状モデルデータベースに、形状モデル入力装置によって作成された二次元面モデル又は三次元シェルモデルの解析対象物である形状モデルを格納し、形状モデル処理手段により、形状モデルデータベースに格納された形状モデルを矩形分割し、各々の矩形分割された分割モデルの形状を基本パーツを用いて簡略化し、メッシュ分割処理手段により、簡略化した個々の分割モデルをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルであるメッシュモデルが得られる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の解析用モデル生成システム及び解析用モデル生成方法によれば、形状モデルデータベースに、形状モデル入力装置によって作成された二次元面モデル又は三次元シェルモデルの解析対象物である形状モデルを格納し、形状モデル処理手段により、形状モデルデータベースに格納された形状モデルを矩形分割し、各々の矩形分割された分割モデルの形状を基本パーツを用いて簡略化し、メッシュ分割処理手段により、簡略化した個々の分割モデルをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルであるメッシュモデルが得られるようにしたので、たとえば液晶テレビのように複雑な内部構造等を有する形状モデルの場合であっても、矩形分割によって形状の分割数が必要最小限となり、しかも各々の分割モデルの形状が基本パーツを用いて簡略化されることから、メッシュモデルの生成を容易に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本実施形態では、形状モデルデータベースに、形状モデル入力装置によって作成された二次元面モデル又は三次元シェルモデルの解析対象物である形状モデルを格納し、形状モデル処理手段段により、形状モデルデータベースに格納された形状モデルを矩形分割し、各々の矩形分割された分割モデルの形状を基本パーツを用いて簡略化し、メッシュ分割処理手段により、簡略化した個々の分割モデルをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルであるメッシュモデルが得られるようにし、たとえば液晶テレビのように複雑な内部構造等を有する形状モデルの場合であっても、矩形分割によって形状の分割数が必要最小限となり、しかも各々の分割モデルの形状を基本パーツを用いて簡略化することにより、メッシュモデルの生成を容易に行うことができるようにした。
【実施例】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明の解析用モデル生成システムの一実施形態を示すブロック図、図２は、図１の解析用モデル生成システムによる解析用モデル生成方法を説明するためのフローチャート、図３は、図１の解析用モデル生成システムによる基本形状モデルの形状を簡略化した基本パーツを選択するための学習を説明するための図、図４は、図１の解析用モデル生成システムによる解析用モデル生成方法を説明するための図である。
【００１６】
図１に示す解析用モデル生成システムは、解析対象物である後述の形状モデル２２を矩形分割して複数のブロックとした後、ニューラルネットワーク等の情報処理モデルにより各々のブロックの後述の分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状認識を行い、各々のブロックの後述の分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状に最も近い、予め学習によって得られている形状が簡略化された後述の基本パーツ２３ａ〜２３ｇを選択することで各々のブロックの後述の分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状を簡略化し、その簡略化した個々の後述の基本パーツ２３ａ〜２３ｇをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルである後述のメッシュモデル２４を得るものである。
【００１７】
解析用モデル生成システムは、形状モデル入力装置１０、形状モデルデータベース２０、基本パーツデータベース２１、形状モデル処理部３０、メッシュ分割処理部４０、メッシュモデルデータベース５０、メッシュモデル表示処理部６０を備えている。
【００１８】
形状モデル入力装置１０は、ディスプレイ、キーボード、マウス等からなり、解析対象物である後述の形状モデル２２のデータの入力を受け付け、二次元面モデル又は三次元シェルモデルを作成する。
【００１９】
形状モデルデータベース２０は、形状モデル入力装置１０によって作成された二次元面モデル又は三次元シェルモデルの解析対象物である後述の形状モデル２２を格納する。
【００２０】
基本パーツデータベース２１は、ニューラルネットワーク等の情報処理モデルによる学習により、後述の基本形状モデル（ａ）−１〜（ｃ）−１の形状を簡略化した後述の基本パーツ（ａ）−２〜（ｃ）−２を格納する。基本パーツ（ａ）−２〜（ｃ）−２の詳細については後述する。
【００２１】
形状モデル処理手段としての形状モデル処理部３０は、ニューラルネットワーク等の情報処理モデルであり、解析対象物を矩形分割して複数のブロックとした後、各々のブロックの後述の分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状認識を行い、各々のブロックの後述の分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状に最も近い、予め学習によって得られている形状が簡略化された後述の基本パーツ２３ａ〜２３ｇを選択することで各々のブロックの後述の分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状を簡略化するものであって、形状モデル矩形分割部３１、分割形状認識部３２、基本パーツ選択部３３を備えている。
【００２２】
形状モデル矩形分割手段としての形状モデル矩形分割部３１は、形状モデルデータベース２０に格納されている解析対象物である後述の形状モデル２２を矩形状に分割するものであるが、その詳細については後述する。
【００２３】
分割形状認識手段としての分割形状認識部３２は、形状モデル矩形分割部３１によって分割された各々のブロックの後述の分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状を認識するものであるが、その詳細については後述する。
【００２４】
基本パーツ選択手段としての基本パーツ選択部３３は、分割形状認識部３２によって認識された各々のブロックの後述の分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状に近い後述の基本パーツ２３ａ〜２３ｇを基本パーツデータベース２１から選択し、その選択した後述の基本パーツ２３ａ〜２３ｇを分割された各々のブロックの後述の分割モデル２２ａ〜２２ｇと置き換えることで、各々の後述の分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状を簡略化するものであるが、その詳細については後述する。
【００２５】
メッシュ分割処理手段としてのメッシュ分割処理部４０は、基本パーツ選択部３３によって選択された個々の後述の基本パーツ２３ａ〜２３ｇをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルである後述のメッシュモデル２４を得る。なお、メッシュ分割の際の数は、解析用モデルである後述のメッシュモデル２４の形状に応じて任意に設定すればよい。
【００２６】
メッシュモデルデータベース５０は、メッシュ分割処理部４０によって得られた解析用モデルである後述のメッシュモデル２４を格納する。
【００２７】
メッシュモデル表示処理部６０は、メッシュモデルデータベース５０に格納された解析用モデルである後述のメッシュモデル２４の表示処理を行う。なお、メッシュモデル表示処理部６０によって表示処理された後述のメッシュモデル２４は、形状モデル入力装置１０のディスプレイに表示されるようにしてもよいし、他のディスプレイに表示されるようにしてもよい。
【００２８】
また、ここでは、後述のメッシュモデル２４をメッシュモデルデータベース５０に格納してからメッシュモデル表示処理部６０による後述のメッシュモデル２４の表示処理を行う場合としているが、メッシュモデルデータベース５０に格納する前後の後述のメッシュモデル２４をディスプレイに表示し、修正等の操作をできるようにしてもよいことはいうまでもない。
【００２９】
次に、解析用モデル生成方法の処理手順の流れについて説明する。なお、以下の符号の異なる基本パーツ（ａ）−２〜（ｃ）−２と基本パーツ２３ａ〜２３ｇとはそれぞれ形状が相違するものの、それぞれ同じものであり、説明の流れに応じてそれぞれを使い分けするものとする。
【００３０】
まず、図２及び図３に示すように、ニューラルネットワーク等の情報処理モデルに対し、基本形状モデル（ａ）−１の場合、その基本形状モデル（ａ）−１の形状を簡略化した基本パーツ（ａ）−２を選択するように学習させる（ステップＳ１）。
【００３１】
また、ニューラルネットワーク等の情報処理モデルに対し、基本形状モデル（ｂ）−１の場合、その基本形状モデル（ｂ）−１の形状を簡略化した基本パーツ（ｂ）−２を選択するように学習させる。
【００３２】
また、ニューラルネットワーク等の情報処理モデルに対し、基本形状モデル（ｃ）−１の場合、その基本形状モデル（ｃ）−１の形状を簡略化した基本パーツ（ｃ）−２を選択するように学習させる。
【００３３】
このようにしてニューラルネットワーク等の情報処理モデルによって学習された基本パーツ（ａ）−２〜（ｃ）−２は、基本パーツデータベース２１に格納される（ステップＳ２）。
【００３４】
次に、図４に示すように、形状モデル矩形分割部３１により、解析対象物である形状モデル２２が矩形状に分割される（ステップＳ３）。ここで、その形状モデル２２は、形状モデル入力装置１０により作成されたたとえば二次元面モデルであり、形状モデルデータベース２０に格納されているものである。
【００３５】
また、図４では、形状モデル２２が７つのブロックに分割された場合を示している。なお、この場合の分割数は、解析対象物である形状モデル２２の形状に応じて任意に設定すればよい。
【００３６】
次に、分割形状認識部３２により、分割された各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状が認識される（ステップＳ４）。ここで、各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状が認識されると、基本パーツ選択部３３により、各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状に近い基本パーツ（ａ）−２〜（ｃ）−２のいずれかが基本パーツデータベース２１から選択され（ステップＳ５）、その選択された基本パーツ（ａ）−２〜（ｃ）−２のいずれかが分割された各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇと置き換えられる（ステップＳ６）。
【００３７】
つまり、分割モデル２２ａは基本パーツ２３ａに置き換えられ、分割モデル２２ｂは基本パーツ２３ｂに置き換えられ、分割モデル２２ｃは基本パーツ２３ｃに置き換えられ、分割モデル２２ｄは基本パーツ２３ｄに置き換えられ、分割モデル２２ｅは基本パーツ２３ｅに置き換えられ、分割モデル２２ｆは基本パーツ２３ｆに置き換えられ、分割モデル２２ｇは基本パーツ２３ｇに置き換えられる。
【００３８】
このような、各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇが基本パーツ２３ａ〜２３ｇに置き換えられることで、各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状が簡略化される（ステップＳ７）。
【００３９】
次に、メッシュ分割処理部４０により、基本パーツ選択部３３によって選択された個々の基本パーツ２３ａ〜２３ｇがメッシュ分割されて組み合わされることで（ステップＳ８）、解析用モデルであるメッシュモデル２４が得られる（ステップＳ９）。なお、メッシュ分割の際の数は、解析用モデルであるメッシュモデル２４の形状に応じて任意に設定すればよい。
【００４０】
また、メッシュ分割処理部４０によって得られた解析用モデルであるメッシュモデル２４は、メッシュモデルデータベース５０に格納される（ステップＳ１０）。
【００４１】
次に、メッシュモデル表示処理部６０により、メッシュモデルデータベース５０に格納された解析用モデルであるメッシュモデル２４の表示処理が行われ（ステップＳ１１）、形状モデル入力装置１０のディスプレイや他のディスプレイに表示される（ステップＳ１２）。
【００４２】
このように、本実施形態では、形状モデルデータベース２０に、形状モデル入力装置１０によって作成された二次元面モデル又は三次元シェルモデルの解析対象物である形状モデル２２を格納し、形状モデル処理部３０により、形状モデルデータベース２０に格納された形状モデル２２を矩形分割し、各々の矩形分割された分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状を基本パーツ２３ａ〜２３ｇを用いて簡略化し、メッシュ分割処理部４０により、簡略化した個々の分割モデル２２ａ〜２２ｇをメッシュ分割して組み合わせることにより解析用モデルであるメッシュモデル２４が得られるようにした。
【００４３】
具体的には、形状モデル処理部３０を、形状モデル２２を矩形分割して複数のブロックとする形状モデル矩形分割部３１と、矩形分割された各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状認識を行う分割形状認識部３２と、形状認識された各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状に最も近く、その形状が簡略化された基本パーツ２３ａ〜２３ｇを基本パーツデータベース２１から選択することで各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状を簡略化する基本パーツ選択部３３とで構成し、メッシュ分割処理部４０により、簡略化した個々の基本パーツ２３ａ〜２３ｇがメッシュ分割して組み合わされるようにした。
【００４４】
これにより、たとえば液晶テレビのように複雑な内部構造等を有する形状モデル２２の場合であっても、矩形分割によって形状の分割数が必要最小限となり、しかも各々の分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状が基本パーツ２３ａ〜２３ｇを用いて簡略化されることから、メッシュモデル２４の生成を容易に行うことができる。
【００４５】
なお、本実施形態では、形状モデル矩形分割部３１により矩形分割された各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状認識を分割形状認識部３２によって行わせ、基本パーツ選択部３３により形状認識された各々のブロックの分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状に最も近く、その形状が簡略化された予め学習によって得られている基本パーツ２３ａ〜２３ｇを基本パーツデータベース２１から選択する場合について説明したが、この例に限らず、分割形状認識部３２による分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状認識が行われる毎に、その形状が簡略化された基本パーツ２３ａ〜２３ｇが基本パーツデータベース２１に格納され、基本パーツ選択部３３がその格納された基本パーツ２３ａ〜２３ｇを選択するようにしてもよい。
【００４６】
この場合、分割形状認識部３２による分割モデル２２ａ〜２２ｇの形状認識が行われる毎に、基本パーツ２３ａ〜２３ｇが基本パーツデータベース２１に格納されるので、基本パーツ２３ａ〜２３ｇの蓄積量が増え、以降の矩形分割の際に利用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
構造解析や流体解析等のように、あらゆる解析対象の解析用モデルであるメッシュモデルを得るものに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の解析用モデル生成システムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１の解析用モデル生成システムによる解析用モデル生成方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】図１の解析用モデル生成システムによる基本形状モデルの形状を簡略化した基本パーツを選択するための学習を説明するための図である。
【図４】図１の解析用モデル生成システムによる解析用モデル生成方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００４９】
１０  形状モデル入力装置
２０  形状モデルデータベース
２１  基本パーツデータベース
２２  形状モデル
２２ａ〜２２ｇ  分割モデル
２３ａ〜２３ｇ  基本パーツ
（ａ）−２〜（ｃ）−２  基本パーツ
３０  形状モデル処理部
３１  形状モデル矩形分割部
３２  分割形状認識部
３３  基本パーツ選択部
４０  メッシュ分割処理部
５０  メッシュモデルデータベース
６０  メッシュモデル表示処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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