(57)【要約】【課題】　製品・システム開発において設計パラメータの最適値を極めて容易且つ短時間で合理的に決定することができるシステムを提供する。【解決手段】　試作品計画部は、製品の複数(ｎ)の設計パラメータの複数の水準を入力とし、所定の直交表に基づき試作品計画を出力する(201)。この試作品計画に基づいて計画された複数の試作品を複数(ｍ)の評価項目で評価した評価データを入力し(203)、１の設定パラメータの各水準毎のシステムレンジを求める(204)。推論部は、このシステムレンジと、各評価項目における要求レンジとから各水準毎に情報量を求め、１つの水準について求められた全評価項目の情報量を合計する(206)。各水準の総情報量をもとに、当該設計パラメータに対する総情報量曲線を描出し、総情報量が最小となる設計パラメータの値を求め、これを当該設計パラメータの最適値とする(208)。同様にｎ個全ての設計パラメータについて最適値を求める。【選択図】　図２
2004038992.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　複数（ｎ）の設計パラメータ（P1,P2…Pn）を有する製品を製造する方法であって、
　１）各設計パラメータを複数の水準の一つに設定して所定の組み合わせで組み合わせた複数の試作品を作成し、これら複数の試作品について複数（ｍ）の評価項目（D1,D2…Dm）で評価し、評価データを作成し、
　２）１の設計パラメータ（P1）について、各水準における１の評価項目（D1）の評価データから、各水準のシステムレンジを求め、前記システムレンジと当該評価項目に対する要求レンジとから各水準について情報量（I1）を求め、
　３）同様に他の評価項目（D2,D3…Dm）についても前記１の設計パラメータ（P1）の各水準の情報量（I2〜Im）を求め、各水準ごとに評価項目（D1〜Dm）の情報量（I1〜Im）を加算して総情報量を求め、
　４）前記各水準の総情報量から前記１の設計パラメータ（P1）に対する総情報量の特性曲線を描出し、前記特性曲線に基づき総情報量が最小となる設計パラメータの値を求め、その値を設計パラメータ（P1）における最適値とし、
　５）前記２）〜４）を各設計パラメータ（P2,P3…Pn）について行い、複数の設計パラメータ全ての最適値を求め、この最適値を用いて前記製品を製造する方法。
【請求項２】
　前記各水準のシステムレンジ（Ｒs）は、当該水準の１の評価項目の評価値の平均値（ｄave）と標準偏差（σ）とから、Ｒs＝ｄave±aσ(但し、aは1.0以上の正の定数)で求められることを特徴とする請求項１記載の製造方法。
【請求項３】
　前記情報量Ｉ（I1〜Im）は、次式
Ｉ＝ln(Ｒs／Ｒc)
（式中、Ｒsはシステムレンジ、Ｒcはシステムレンジと要求レンジＲdとの共通範囲を表わす。）
で求められることを特徴とする請求項１記載の製造方法。
【請求項４】
　請求項１〜３いずれか1項記載の方法により製造された最適な設計パラメータ値を有する製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　この発明は、製品・システム開発において設計パラメータの最適値を極めて容易且つ短時間で合理的に決定することができる設計パラメータ最適値決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
　各産業分野における製品・システム開発において、製品やシステムの要求性能に対し、その製品やそれを構成する部品、部材の材料、寸法（長さ、幅、高さ、深さ、厚さ、径、ピッチ等）や構成要素間の関係（位置、角度、間隔、運転条件等）などの種々の設計パラメータをどのように設計するかは重要な課題であり、特にいくつかの要求性能を同時に満たすことを要求される製品では夥しい数の実験を必要とし、しかも実験結果から複数のパラメータについて最適な値を合理的に決定することは困難である。従って、熟練者の経験や勘に頼らざるを得ない場合も多かった。
【０００３】
　これに対し、数理モデルにより所定の設計パラメータと要求性能を定式化して最適値を求める方法（例えば、多変量解析など）もあるが、このような数理モデルを製品開発段階で求めることは殆ど不可能である。特に複数の要求性能がある場合に複数の設計パラメータを総合的に決定しようとすると、数理モデルの決定自体が多大な実験を必要とし、またそのように数理モデルを構築しても各要求性能の重付けをどのように決定するかという新たな問題や複数の要求性能間のトレードオフの問題があり、必ずしもうまく機能していない。
【０００４】
　また一方、品質工学で用いられる田口メソッド（Taguchi Method）を応用する方法もあるが、これは１つの要求項目を満たす場合にしか使用できない。このため製品開発には多大の時間を要し、しかもその結果が確実に保証されていないというのが実情である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
　従って本発明は少ない実験数のデータを用いて合理的に設計パラメータの最適値を決定できる方法及びシステムを提供することを目的とする。また本発明は、熟練者や設計パラメータ毎の数理モデルの構築を不要とし、簡便に最適値を決定できる方法及びシステム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】
【０００６】
　上記目的を達成するため、本発明者は実験計画法で用いられる直交表を製品開発に導入するとともに、評価分析の手法として情報積算法の考え方を変形して応用することにより極めて簡便に設計パラメータの最適値を見出すことができる方法（中澤メソッド：Nakazawa Method）を発明したものである。この方法では、実験計画法の直交表により計画された設計パラメータを持つ製品（試作品）について、その性能（要求される評価項目）を実験やシミュレーションなどによって評価し、実験やシミュレーションなどの結果として得られる評価結果に特定の処理を施すことにより各試作品の情報量を導出し、この情報量に基づき設計パラメータの最適値を決定する。
【０００７】
　即ち、本発明の設計パラメータ最適値決定方法は、複数（ｎ）の設計パラメータ（Ｐ1,Ｐ2・・・Ｐn）を有する製品を、複数（ｍ）の評価項目（Ｄ1,Ｄ2・・・Ｄm）で評価して前記複数の設計パラメータの最適値を求める方法であって、１）各設計パラメータを複数の水準の１つに設定して所定の組合せで組合せた、複数の試作品について複数（ｍ）の評価項目で評価し、２）１の設計パラメータ（Ｐ1）について、各水準の１の評価項目（Ｄ1）の評価値から、各水準のシステムレンジを求め、前記システムレンジと当該評価項目に対する要求レンジとから各水準について情報量（Ｉ1）を求め、３）同様に他の評価項目（Ｄ2,Ｄ3・・・Ｄm）についても前記１の設計パラメータ（Ｐ1）の各水準の情報量（Ｉ2〜Ｉm）を求め、各水準毎に評価項目（Ｄ1〜Ｄm）の情報量（Ｉ1〜Ｉm）を加算して総情報量（Ｉ＝ΣＩk（k=1〜m））を求め、４）前記１の設計パラメータ（Ｐ1）に対する総情報量の特性曲線を描出し、前記特性曲線に基づき総情報量が最小となる設計パラメータの値を求め、その値をその設計パラメータ（Ｐ1）における最適値とし、５）前記２）〜４）を各設計パラメータ（Ｐ2,Ｐ3・・・Ｐn）について行う。
【０００８】
　各水準のシステムレンジ（Ｒs）は、その水準において評価項目が取り得る値の範囲を意味し、当該水準の１の評価項目の評価値の平均値（ｄave）と標準偏差（σ）とから、Ｒs＝ｄave±ａσ（但し、ａは１．０以上の正の定数）で求めることができる。
【０００９】
　情報量Ｉは、システムレンジの状態から要求レンジの状態に系を移すために必要な情報、エネルギー、物質を表わす尺度で、情報量の値が小さいほど、その系は要求レンジに適合した系と言うことができ、次式Ｉ＝ln（Ｒs／Ｒc）（式中、Ｒsはシステムレンジ、Ｒcはシステムレンジと要求レンジＲdとの共通範囲（コモンレンジ）を表わす。）で求められる。
【００１０】
　このような本発明の設計パラメータ最適値決定方法によれば、情報量という尺度を用いることにより、複数の設計パラメータを有する製品を設計するに際し、各設計パラメータを２〜３程度の水準のいずれかに設定した設計品（９〜２７程度）について、複数の評価項目の評価を行うだけで、複数の要求項目すべてを考慮した、各設計パラメータの最適値を合理的に決定することができる。従って、開発期間を大幅に短縮し、且つ開発期間を予測可能にできる。
【００１１】
　また本発明は、１）複数（ｎ）の設計パラメータ（Ｐ1,Ｐ2・・・Ｐn）についての複数の水準と、各設計パラメータを複数の水準のいずれかに設定して所定の組合せで組合せた、複数の試作品についての複数（ｍ）の評価項目（Ｄ1,Ｄ2・・・Ｄm）の評価結果とを入力とし、２）１の設計パラメータ（Ｐ1）について各水準の１の評価項目（Ｄ1）の評価値の平均値（ｄave）と標準偏差（σ）とから、式Ｒs＝ｄave±ａσ（但し、ａは１．０以上の正の定数）により、各水準値のシステムレンジ（Ｒs）を求めるステップ、３）前記システムレンジ（Ｒs）と予め設定された要求レンジ（Ｒd）とから各水準について情報量（Ｉ1）を次式Ｉ1＝ln（Ｒs／Ｒc）（式中、Ｒsはシステムレンジ、Ｒcはシステムレンジと要求レンジＲdとの共通範囲（Ｒc＝Ｒs∩Ｒd）を表わす。）により求めるステップ、４）同様に他の評価項目（Ｄ2,Ｄ3・・・Ｄm）についても前記１の設計パラメータ（Ｐ1）の各水準の情報量（Ｉ2〜Ｉm）を求めるステップ、５）各水準毎に評価項目（Ｄ1〜Ｄm）の情報量（Ｉ1〜Ｉm）を加算して総情報量（Ｉ＝ΣＩk（k=1〜m））を求めるステップ、６）前記１の設計パラメータ（Ｐ1）に対する総情報量の特性曲線を描出するステップ、７）前記特性曲線に基づき総情報量が最小となる設計パラメータの値を求め、その値をその設計パラメータ（Ｐ1）における最適値とするステップ、及び８）前記２）〜７）を各設計パラメータ（Ｐ2,Ｐ3・・・Ｐn）について行い、全設計パラメータについて最適値を求めるステップからなる設計パラメータ最適値決定方法プログラムを記載した記録媒体を提供する。記録媒体としては、コンピュータによって読取り可能なものであれば特に限定されない。
【００１２】
　更に本発明の製品の設計パラメータ最適値決定システムは、製品の複数（ｎ）の設計パラメータの複数の水準を入力とし、所定の直交表に基づき試作品計画を出力する試作品計画部と、試作品計画部によって計画された複数の試作品を複数（ｍ）の評価項目で評価した結果（評価データ）を入力とし、設計パラメータの値に対する評価データの特性曲線を描出する特性曲線描出部と、評価項目の要求レンジを入力とし、特性曲線描出部の特性曲線及び入力された要求レンジから設計パラメータの最適値を出力する推論部とを備えたものであり、この推論部は、上述した設計パラメータ最適値決定方法により設計パラメータの最適値を求める。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
　以下、本発明の設計パラメータ最適値決定方法及びシステムを図面を参照して具体的に説明する。図１は本発明の設計パラメータ最適値決定方法を実施するためのシステム構成図、図２は本発明の設計パラメータ最適値決定方法のフロー図を示す。
【００１４】
　図１に示すシステムは、主として試作品計画部101と、特性曲線抽出部102と、推論部103とからなり、これらはすべて任意のプログラム言語で記述したものを、１つのコンピュータ上に統合したシステムとしたものである。従って本発明の設計パラメータ最適値決定システムは、図示しないが、これら試作品計画部101、特性曲線抽出部102及び推論部103にユーザー104が所定の入力を行うためのキーボード、マウス等の入力手段並びにＧＵＩ及び各部における演算・処理結果等を表示するためのモニターを備えている。
【００１５】
　試作品計画部101は、製品の設計対象となる設計パラメータの範囲（水準）を入力すると、所定の直交表に基づき試作品計画法の実施の仕方が出力される。ユーザー104はこれに基づき試作品を製作し、所定の評価項目を評価する。特性曲線抽出部102は、試作品の評価結果を入力すると、評価項目毎に設計パラメータの特性曲線等を作成し描出する。これが本システムのデータベースを構築している。推論部103は、評価項目毎に要求される範囲（要求レンジという）を入力すると（105）、各設計パラメータについて最適案が推論し出力する。
【００１６】
　次にこのようなシステムの動作について図２のフロー図を参照して説明する。
【００１７】
　まず本発明の設計パラメータ最適値決定方法を実施する前提として、製品の要求項目、即ち評価項目（Ｄ1〜Ｄm）を決定する（201）。評価項目の数（ｍ）は限定されないが、ここでは簡単のために４つの評価項目（Ｄ1、Ｄ2、Ｄ3、Ｄ4）について評価するものとする。次に各評価項目について要求される範囲（要求レンジ）（Ｒｄ）を決定する。要求レンジは、推論部103で最適値を求める際に用いられる。要求レンジの範囲は、評価項目の重要度により異なり、重要な項目には、要求レンジがそれだけ厳しく設定される。これにより後述するように本発明の最適値決定方法では、評価項目毎に重付けするという作業をしなくても、自動的に、合理的に重みが付けられることになる。
【００１８】
　次にユーザー104は、製品設計上決定しなければならない設計パラメータを決定しておく。この設計パラメータの数（ｎ）は、使用する直交表（直交配列表）の種類により決める。直交表とは、実験計画法において用いられる直交表を利用したもので、複数の設計パラメータをそれぞれ２〜３水準に設定し、各設計パラメータの水準が最小の実験回数でほぼ均等に組み合わされるように配列したものである。フィッシャーのＬ9、Ｌ18、Ｌ27等の直交表を使用することができる。
【００１９】
【表１】
2004038992.tif 000003
【００２０】
　表１は、Ｌ9直交表を示すもので、この直交表では、４つの設計パラメータＰ1〜Ｐ4をそれぞれ３つの水準（１〜３）で組合せて９回の試作品を作製することを意味する。各設計パラメータは、それぞれ適当な３つの設計値（水準）を設定しており、例えば、試作品No.1は、設計パラメータＰ1〜Ｐ4を全て水準１として作製し、試作品No.4は、設計パラメータＰ1を水準２、設計パラメータＰ2を水準１、設計パラメータＰ3を水準２、設計パラメータＰ4を水準３に設定して作製する（201）。
【００２１】
　図１の試作品計画部101は、直交表の選択及び設計パラメータの設定がなされると、これらに基づき製作すべき試作品リストを出力する。この例では、表１に示すような９つの試作品が計画表として出力される。
【００２２】
　ユーザー104は、試作品計画部102の計画表に基づき、上述のように決定した各評価項目（Ｄ1〜Ｄ4）の評価を行い（202）、その結果を特性曲線描出部102に入力する（203）。
【００２３】
　特性曲線描出部102では、入力された結果に基づき、任意の設計パラメータＰi（i＝１，２，３又は４）に対する全水準のシステムレンジを求めるとともに評価データの特性曲線を描出する（204）。システムレンジとは、一つの設計パラメータについて各評価項目の取り得る値の範囲で、他の設計パラメータが変化することにより、ある幅を持った範囲となる。
【００２４】
　システムレンジは以下の手順で求められる。まず設計パラメータＰiの１つの水準ｊに対応する全てのデータを集めてデータグループｄを作る。１つの水準のデータグループｄのデータ数は、各試作品について１つのデータを採った場合には、表１の直交表を用いた場合、３である。各試作品についてのデータは繰返し評価して複数個のデータを得てもよく、一般にその方がデータの信頼性は高まる。データグループは、全ての評価項目（Ｄ1〜Ｄ4）について作られる。表２に１つの設計パラメータＰiのそれぞれの水準についてデータグループを求めたものを示す。ここではデータグループはｄjk（ｊ＝１，２又は３（＝水準数）、ｋ＝１，２，３又は４（＝評価項目数）、以下同じ）と表わす。
【００２５】
【表２】
2004038992.tif 000004
【００２６】
　このデータグループｄjkの平均値（ｄave）と標準偏差（σ）を求め、この平均値と標準偏差から次式（１）により、システムレンジＲｓjkを求める。
【００２７】
　Ｒｓjk＝ｄave±ａσ　　　　　　　（１）
　ここでシステムレンジの上下の値を決定するａとしては、通常１．０を用いる。データ数が多い場合には２或いは３としてもよい。これは評価値（データ）の確率分布が正規分布を取ると仮定した場合には±２σの幅の中に評価値（データ）の値の９５．５％が含まれることによっている。
【００２８】
　特性曲線描出部102は、システムレンジの上限値と下限値とを用いて設計パラメータに対する各評価項目の特性曲線を描出する。このような設計パラメータの特性曲線の例を図３及び図４に示す。この特性曲線は、設定された各水準についてシステムレンジの上限値と下限値をプロットしてもよいが、好適には補間或いは関数フィッティングにより図示するような滑らかな曲線とすることが好ましい。尚、図中縦軸及び横軸の数字は、ある設計パラメータ及び評価項目について示したもので、本発明を限定する意味はない。
【００２９】
　次に推論部103は、各評価項目の要求レンジＲｄkを入力し（205）、上述のように求めたシステムレンジＲｓjkと要求レンジＲｄkを用いて、設計パラメータの最適値を求める。この場合、評価項目の要求レンジとしては、予め設定された値を入力するようにしてもよいが、予め数値として適当な値が設定できない場合には、システムレンジの平均値Ｒｓaveを求め、平均値以上の範囲（≧Ｒｓave）或いは平均値以下の範囲（≦Ｒｓave）を要求レンジとして設定することもできる。平均値以上か以下かは評価項目の性質による。
【００３０】
　最適値は下記の手順で求められる。
　まずシステムレンジＲｓjkと要求レンジＲｄkとの共通レンジ（コモンレンジ）Ｒｃjkを求め、次式（２）により情報量Ｉjkを求める（206）。
【００３１】
　Ｉjk＝ln（Ｒｓjk／Ｒｃjk）　　　　　（２）
　ここで情報量とは、複数の評価項目を用いて複数のシステムの優劣を決定する際に、総合的且つ合理的に評価する手法として提案されている情報積算法により定義される量で、一般にシステムを最初の状態１から状態２に移そうとするときに必要な情報、物質、エネルギーを代表する尺度であり、式（３）で表わされる。
【００３２】
　Ｉ＝ln（１／ｐ1）−ln（１／ｐ2）
　　＝ln（ｐ1／ｐ2）　　　　　　　　（３）
ここで、ｐ1はそのシステムが状態１である確率、ｐ2は状態２である確率である。
【００３３】
　今、図５（ａ）に示すような確率密度分布において、あるシステムのシステムパラメータが必ず取り得る値の範囲をシステムレンジと呼び、システムパラメータが設計上要求されている範囲を要求レンジと呼び、またシステムレンジと要求レンジの重なる部分をコモンレンジと呼ぶとすると、状態１（システムレンジの状態）から状態２（コモンレンジ、すなわち要求レンジに入る状態）に移そうとするときに必要な情報量Ｉは、同様に式（３）で表わされ、
　Ｉ＝ln（１／ｐ1）−ln（１／ｐ2）
　　＝ln（ｐ1／ｐ2）　　　　　　　　（３）
ｐ1は当該システムパラメータがシステムレンジ内の値をとる確率（図５（ａ）の分布曲線内の確率密度を積分した値）で、結局は１となる。ｐ2はある制御を行い、そのシステムパラメータがコモンレンジ内の値を取る確率（同様にコモンレンジ内の確率密度を積分した値）となる。
【００３４】
　このことは、システムパラメータが所要の範囲（コモンレンジ）の値をとるためには、すなわちシステムを最初の状態１から目的の状態２に持って行くためには、式（３）で計算されるＩに相当する情報量が、そのシステムに加えられなければならないことを意味している。
【００３５】
　システムパラメータの実際の確率密度分布は、実用上は厳密な確率密度分布曲線を用いなくても、図５（ｂ）のような均一確率密度分布で近似しても問題がない場合が多い。そこで、式（３）を図５（ｂ）に示す均一な確率密度分布の記号を用いて書き変えると
　Ｉ＝ln（ｐ1／ｐ2）
　＝ln（システムレンジ（ｌ1）／コモンレンジ（ｌ2））
となる。これは、式（２）と同じである。
【００３６】
　このように全ての評価項目（Ｄ1〜Ｄ4）に対して全ての水準の情報量を計算し、水準毎に情報量を合計して総情報量Ｉjを求める（206）。即ち、
　Ｉj＝ΣＩjk（k=1→m）　　　　　　（４）
　各設計パラメータに関する情報量の和は、複数の設計パラメータが複合で生起する場合の情報量となる。既に述べたように、情報量はシステムをある状態から他の状態に持って行く為に、そのシステムに加えられなければならない情報、物質、エネルギーの尺度であるから、「最良のシステムとは、総情報量の最小なものである。」ということができ、これを公理としてシステムを評価することができる。
【００３７】
　本発明の最適値決定方法では、この公理に基づき設計パラメータの最適値を決定する。このため、全ての水準について総情報量Ｉが求められると、横軸を設計パラメータＰiの各水準とし、縦軸を総情報量とするグラフを描く（207）。このプロセスは情報量の曲線を二次曲線等の曲線で近似して解析的に求めてもよい。総情報量Ｉを設計パラメータＰiの水準の関数として表わした曲線（或いはグラフ）の最小値に対応する設計パラメータの値を求め、これをその設計パラメータの最適値と決定する（208）。
【００３８】
　全ての設計パラメータについて上記（フロー203〜207）と同様にして、各水準のシステムレンジ、情報量、総情報量を順次求め、最適値を決定する。
【００３９】
　ここで、各設計パラメータの情報量を求める際に、それぞれの情報量に重みを付けなくてよいのかという疑問が生じるが、上述した情報積算法では重みを付けてはいけないのである。たとえば今、情報量Ｉ1とＩ2があるとする。それぞれにα、βの重み付けを行うと、この情報量の和はαＩ1＋βＩ2となり、情報量の定義には当てはまらなくなるのである。しかし、現実には１つのシステムを評価するときに、各評価項目の重要度の違いがでてくる場合もある。この場合には、重要な項目には、要求レンジがそれだけ厳しく設定され、そのために計算される情報量が必然的に大きな値となり、自動的に、合理的に重みが付けられたことになっているのである。
【００４０】
　このように本発明の設計パラメータ最適値決定方法及びシステムでは、直交表を利用して小数の試作品について複数の評価項目で評価し、情報積算法に基づき情報量が最小となる設計パラメータ値を求めることにより、極めて短期間に最適な製品を合理的に設計することができる。
【００４１】
　尚、上記説明では、設計パラメータに対する各評価項目の特性曲線（204）と、設計パラメータ−総情報量曲線（207）の両方を描出することとしているが、各評価項目の特性曲線は必ずしも描出しなくても本発明の目的は達成できる。
【００４２】
　また上記説明では、直交表としてＬ9を用いて、４つの設計パラメータを用いた場合を説明したが、これに限定されず直交表としてはＬ18、Ｌ27等を採用することができる。前者の場合には２水準の設計パラメータ１つと３水準の設計パラメータ７つを組合せることができる。
【実施例】
【００４３】
実施例１
　図６に示すような射出成型機を本発明の最適値決定法を用いて設計した。この射出成型機は、樹脂を供給するホッパ１及び樹脂が吐出されるノズル２を有する外筒３と、外筒３内にリングバルブ４を介して取付けられたスクリュー５およびその先端のスクリューヘッド６とを備えている。このリングバルブ４の長さ、内径、外筒３の加熱温度及びスクリュー５の回転速度の４つを設計パラメータとして、Ｌ9直交表に従い設計、評価を行った。評価項目としては、リングバルブ内径と長さおよびスクリューヘッドの摩耗寸法、総消費電力及び単位時間当り樹脂流量を評価した。
【００４４】
　その結果、わずか９の試作品を製造することにより最適値を決定することができた。最適値で設計された製品と、設計前の製品の評価結果を表３に示す。表３の結果からも明らかなように、従来品に比べ大幅に摩耗寸法、総消費電力が少なく、しかも単位時間当り樹脂流量（生産性）が大幅に改善された製品を得ることができた。
【００４５】
【表３】
2004038992.tif 000005
【００４６】
　以上の実施例からも明らかなように、本発明の設計パラメータ最適値決定方法及びシステムによれば複数の要求項目（評価項目）を考慮して合理的に最適値を求めることができる。また本発明の設計パラメータ最適値決定方法では、設計パラメータと要求項目を解析的に把握した数理モデルを構築する必要がなく、少ない試作品数で最適値が例外なく確実に決定できる。従って、製品開発のための期間の予測ができ、しかも従来の試行錯誤的な開発手法に比べて開発期間を大幅に短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の設計パラメータ最適値決定方法を実現するシステム全体構成図
【図２】本発明の設計パラメータ最適値決定方法を示す手順の一例を示すフロー図
【図３】本発明の設計パラメータ最適値決定方法における設計パラメータに対する要求項目の特性曲線の一例を示す図
【図４】本発明の設計パラメータ最適値決定方法における設計パラメータに対する要求項目の特性曲線の一例を示す図
【図５】本発明の設計パラメータ最適値決定方法で用いる情報量の意義及び計算方法を説明する図で、（ａ）は実際のシステムレンジと要求レンジとの関係を示す図、（ｂ）は情報量計算のために簡略化したシステムレンジと要求レンジのモデルを示す図。
【図６】本発明の設計パラメータ最適値決定方法により設計した射出成型機の要部断面を示す図
【符号の説明】
【００４８】
101・・・・・・試作品計画部
102・・・・・・特性曲線描出部
103・・・・・・推論部
【図１】
2004038992.tif 000006
【図２】
2004038992.tif 000007
【図３】
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【図４】
2004038992.tif 000009
【図５】
2004038992.tif 000010
【図６】
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