(57)【要約】【課題】蓄積された時刻歴データから未知の条件の時刻歴データを精度良く推定するための技術を提供する。【解決手段】データ推定装置は、複数の既知条件の時刻歴データを記憶している記憶手段と、前記時刻歴データを周波数領域に変換することにより、各既知条件の振幅データおよび位相データを得る変換手段と、前記複数の既知条件の振幅データに基づいて未知条件の振幅データを推定する振幅推定手段と、前記複数の既知条件の位相データに基づいて前記未知条件の位相データを推定する位相推定手段と、前記未知条件の振幅データおよび位相データを時間領域に逆変換することにより、前記未知条件の時刻歴データを生成する逆変換手段と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の既知事例の時刻歴データを記憶している記憶手段と、
前記時刻歴データを周波数領域に変換することにより、各既知事例の振幅データおよび位相角データを得る変換手段と、
前記複数の既知事例の振幅データに基づいて未知事例の振幅データを推定する振幅推定手段と、
前記複数の既知事例の位相角データに基づいて前記未知事例の位相角データを推定する位相角推定手段と、
前記未知事例の振幅データおよび位相角データを時間領域に逆変換することにより、前記未知事例の時刻歴データを生成する逆変換手段と、
を備えるデータ推定装置。
【請求項２】
前記位相角推定手段は、前記複数の既知事例の位相角データを単調関数に変換し、その変換後の位相角データに基づいて前記未知事例の位相角データを推定する
請求項１に記載のデータ推定装置。
【請求項３】
前記時刻歴データは、車両衝突時に乗員の所定の部位に作用する加速度の時間変化を示すデータである
請求項１または２に記載のデータ推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蓄積された既知事例のデータ群をもとに未知事例のデータを推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両開発においては、衝突時安全性を向上するために、車両衝突時に乗員に作用する衝撃等を衝突シミュレーションや衝突実験により解析し、その解析結果をエアバッグ、シートベルト、車室空間等の設計にフィードバックすることが行われる。
【０００３】
たとえば、特許文献１では、衝撃吸収構造体の変形挙動を力学的モデルで解析し、障害値を最小化する最適化手法により衝撃吸収特性を決定する手法が提案されている。特許文献２では、車両状況、乗員状況、障害物等の信号から乗員が受ける障害リスクを推定する手法が開示されている。特許文献３では、事故状況から乗員の障害部位や障害程度をシミュレーションし、障害予想を救急車等に伝達する手法が開示されている。特許文献４では、衝撃時の頭部ダミーの衝撃方向やピラーのエネルギー吸収ストロークを考慮して衝撃吸収構造を設計する手法が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−７２４９６号公報
【特許文献２】特開２００１−２４７００５号公報
【特許文献３】特開２００４−３１０３０９号公報
【特許文献４】特開２００５−２４７０８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
衝突シミュレーションや衝突実験では、全ての条件について網羅的にシミュレーション結果や実験結果を揃えることは不可能である。一方で、実際の設計検討においては、シミュレーション結果や実験結果が存在しない未知の事例（条件）についてのデータが必要になる場合が少なくない。
【０００５】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、蓄積された既知事例のデータから未知事例のデータを精度良く推定するための技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために本発明では、以下の手段または処理によってデータ推定を行う。
【０００７】
本発明のデータ推定装置は、複数の既知事例の時刻歴データを記憶している記憶手段と、前記時刻歴データを周波数領域に変換することにより、各既知事例の振幅データおよび位相角データを得る変換手段と、前記複数の既知事例の振幅データに基づいて未知事例の振幅データを推定する振幅推定手段と、前記複数の既知事例の位相角データに基づいて前記未知事例の位相角データを推定する位相角推定手段と、前記未知事例の振幅データおよび位相角データを時間領域に逆変換することにより、前記未知事例の時刻歴データを生成する逆変換手段と、を備える。
【０００８】
この構成によれば、時刻歴データを周波数領域に変換して振幅と位相角を独立に処理するので、元の時刻歴データ（時刻歴波形）のピークレベルやピーク時刻などの特徴（情報）を未知事例のデータに反映することができ、推定精度の向上を図ることができる。本発
明は、特に、既知事例の時刻歴波形がピークを含む波形の場合の推定精度向上に効果的である。
【０００９】
前記位相角推定手段は、前記複数の既知事例の位相角データを単調関数に変換し、その変換後の位相角データに基づいて前記未知事例の位相角データを推定することが好ましい。位相角の値域はたとえば−π〜πのように限定されているため、ある周波数における各既知事例の位相角を比べたとしても、未知事例の位相角を推定するのに有意な情報を得ることは難しい。その点、位相角データを単調関数に変換すると、既知事例間の位相角データの特徴の差異が明確化されるため、結果として、未知事例の位相角データを精度良く推定可能となる。
【００１０】
前記時刻歴データは、車両衝突時に乗員の所定の部位に作用する加速度の時間変化を示すデータであることが好ましい。
【００１１】
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を有するデータ推定装置として捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含むデータ推定方法、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、蓄積された既知事例の時刻歴データから未知事例の時刻歴データを精度良く推定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。本発明のデータ推定装置は、データベースに蓄積された既知事例のデータ群をもとに未知事例のデータを推定（予測）するための装置である。このように既存のデータを解析することで新たな情報や知識を抽出する手法はデータマイニングとも呼ばれる。なお、以下に述べる実施形態では、車両衝突時に乗員に作用する衝撃の推定に本発明を適用する例を説明する。ただし、本発明の適用範囲はこれに限られず、様々な種類のデータマイニングに本発明を好ましく適用することができる。
【００１４】
＜装置構成＞
図１は、本発明の実施形態に係るデータ推定装置の構成を示すブロック図である。データ推定装置は、主な機能として、データベース（記憶手段）１０、フーリエ変換部（変換手段）１１、振幅推定部（振幅推定手段）１２、位相角推定部（位相角推定手段）１３、逆フーリエ変換部（逆変換手段）１４を備えている。この装置は、ハードウエア的には、ＣＰＵ（中央演算処理装置）、記憶装置、表示装置、入力装置などを備えた汎用のコンピュータシステムで構成可能であり、上述した各機能は記憶装置に格納されたプログラムがＣＰＵによって実行されることで実現されるものである。
【００１５】
＜データベース＞
データベース１０には、事前に実施された衝突シミュレーションまたは衝突実験により得られたデータが蓄積されている。エアバッグやシートベルトなどの安全装置の設計条件、インパネ板厚やニーパネル板厚などの車室内空間の設計条件等を色々に変えながら、シミュレーションまたは実験が繰り返され、数十〜数百にも及ぶ多数の事例についてデータが蓄積されている。
【００１６】
車両衝突時に乗員に作用する衝撃は、たとえば、ダミー（人型）の頭部に作用する加速度（頭部Ｇ）や胸部に作用する加速度（胸部Ｇ）で評価される。図２は、頭部Ｇの時刻歴
データ（時刻歴波形）の一例を示している。サンプル１〜３では、エアバッグ圧の設定が異なっている。
【００１７】
サンプル１、２では、頭部Ｇにピークが現れていることから、エアバッグ圧が適切でないことが分かる。これに対しサンプル３では、ピークが現れておらず、少なくともサンプル１、２よりはエアバッグ圧が適切であることは分かる。とはいえ、サンプル３におけるエアバッグ圧が最適値とは限らないので、実際の車両開発においては、サンプル１〜３のデータを材料として最適なエアバッグ圧を絞り込む作業が必要となる。データ推定装置はこのような場面で利用されるものであり、既知事例であるサンプル１〜３の時刻歴データから、サンプル１〜３とは異なるエアバッグ圧（未知事例）の時刻歴データを推定し生成する機能を提供する。
【００１８】
＜データ推定手法＞
本実施形態のデータ推定装置におけるデータ推定手法について説明する前に、比較例に係るデータ推定手法とその問題点について説明する。
【００１９】
（比較例：直接推定手法）
図２に示すような複数の時刻歴データから未知事例の時刻歴データを推定する場合、簡単な手法として、時刻歴データの波形を各時刻での値に分割し、それぞれの時刻について値を推定（データマイニング）するという手法が考えられる。このように時間領域で行うデータ推定手法をここでは「直接推定手法」と呼ぶこととする。
【００２０】
図３は、直接推定手法で頭部Ｇを推定した結果（実線）と、衝突シミュレーションで求めた真値（破線）とを示している。図３から分かるように、直接推定手法では、ピーク部分の推定精度が悪くなる（ピーク値が真値よりも小さくなる）場合がある。
【００２１】
この現象をサイン関数で説明したものが図４である。ここで、波形ＹＲは、２つの波形Ｙ１およびＹ２を各時刻について平均したものである。波形Ｙ１とＹ２のピーク時刻が図４のように大きく異なっている場合、波形ＹＲのピーク値は２つの波形Ｙ１，Ｙ２のピーク値よりも小さくなってしまう。直接推定手法にもこれと同様の傾向があると考えられる。
【００２２】
（実施形態：周波数分解を用いた推定手法）
図５に示す手法は、図４の手法を改良したものである。すなわち、２つの波形Ｙ１、Ｙ２の振幅Ａ１、Ａ２と位相δ１、δ２について独立に平均を求め、振幅の平均値と位相の平均値とから波形ＹＲを生成する。図５に示す手法では、元の波形Ｙ１、Ｙ２のピーク値、ピーク幅、ピーク時刻などの特徴が波形ＹＲに反映されていることが分かる。
【００２３】
本実施形態のデータ推定手法は、図５の知見を基礎とするものである。具体的には、時刻歴データをフーリエ変換することによって振幅データと位相角データの２つの情報に分け、振幅と位相角についてそれぞれ独立に推定値を算出した後、それらを逆フーリエ変換して時刻歴データに戻すのである。この手法をここでは「周波数分解を用いた推定手法」と呼ぶこととする。
【００２４】
では、図６に沿って、周波数分解を用いた推定手法について詳しく説明する。
【００２５】
（１）既知事例データの読込
まず、フーリエ変換部１１がデータベース１０から既知事例の時刻歴データを読み込む。ここでは、図２に示したサンプル１〜３の３つの時刻歴データが読み込まれたものとする。
【００２６】
（２）周波数分解（フーリエ変換）
フーリエ変換部１１は、それぞれの時刻歴データをフーリエ変換することにより、周波数領域へと変換する。この変換により時刻歴データの波形が周波数分解され、各周波数の関数が得られる。この関数は一般的に複素数であり、ｒ・ｅｘｐ（ｉθ）の形で表される（ｉは虚数記号）。ここでｒが振幅（絶対値ともいう）であり、θが位相角である。
【００２７】
図７および図８に、サンプル１〜３の時刻歴データの周波数分解の結果を示す。図７は、振幅−周波数線図（振幅データ）であり、図８は、位相角−周波数線図（位相角データ）である。
（３）振幅の推定
次に、振幅推定部１２が、サンプル１〜３の振幅データに基づいて所望の条件（未知事例）における振幅データを推定する。ここでは、ＲＢＦ（Radial Basis Function）法に
より、各周波数における振幅値を求める。
【００２８】
振幅の関数（図７参照）は、主に時刻歴データの波形のピーク値およびピーク幅に関係していると考えられる。図７において、ピーク幅の広いサンプル３の振幅は１００Ｈｚ以上でほぼ０になるが、ピーク幅の狭いサンプル１、２では約３００Ｈｚまで振幅が０近くにならないことが分かる。それゆえ、振幅を用いてデータマイニングすることによって、時刻歴データの波形のピーク値・ピーク幅の特性が反映された推定結果を得ることができる。
【００２９】
（４）位相角の単調関数化
他方、位相角の関数（図８参照）は、主に時刻歴データの波形のピーク時刻に関係していると考えられるので、位相角を用いることで時刻歴データの波形のピーク時刻の特性が反映された推定結果を得ることができる。しかしながら、図８に示すように、位相角データは振動が大きく、これを直接データマイニングするのは難しい。位相角の値域はたとえば−π〜πのように限定されているため、ある周波数におけるサンプル１〜３の位相角を比べたとしても、未知事例の位相角を推定するのに有意な情報を得ることは困難だからである。
【００３０】
そこで、位相角推定部１３は、周波数毎に適当な２π×ｎ（ｎは整数）を加えることによって、位相角の関数を単調増加関数に変換する。この操作により、位相角データは図９に示すように直線に近い形となる。サンプル１〜３を比較すると、ピーク時刻の差が位相角データの傾きの差になっていることが分かる。このように単調関数化によって、サンプル１〜３の間の特徴の差異が明確化され、データマイニングが容易になる。
【００３１】
（５）位相角の推定
位相角推定部１３は、単調増加関数に変換された後の位相角データに基づいて上記未知事例における位相角データを推定する。ここでもＲＢＦ法を利用して、各周波数における位相角を算出する。図９のような単調関数を用いることで、未知事例の位相角データを精度良く推定可能である。
【００３２】
（６）未知事例データの生成（逆フーリエ変換）
逆フーリエ変換部１４は、上記（３）と（５）の推定処理の結果得られた振幅データおよび位相角データを逆フーリエ変換することで、未知事例の時刻歴データを得る。このようにして得られた時刻歴データを図１０に示す。直接推定手法では再現できなかったピークが、周波数分解を用いた推定手法では概ね再現できており、真値に近い時刻歴データが得られていることが分かる。
【００３３】
以上述べたように、本実施形態の構成によれば、時刻歴データを周波数領域に変換して振幅と位相角を独立に処理するので、元の時刻歴データのピークレベルやピーク時刻などの特徴（情報）を未知事例のデータに反映することができ、推定精度の向上を図ることができる。特に、既知事例の時刻歴データがピークを含む波形の場合の推定精度向上に効果的である。
【００３４】
なお、上記実施形態は本発明の一具体例を例示したものにすぎない。本発明の範囲は上記実施形態に限られるものではなく、その技術思想の範囲内で種々の変形が可能である。
【００３５】
たとえば、上記実施形態ではフーリエ変換を用いたが、時間領域から周波数領域への変換・逆変換に他の公知の手法を利用してもよい。またデータマイニングの具体的手法についてもＲＢＦ法以外の手法を利用してもよい。また、上記実施形態では説明の簡単のため３つの既知事例データから未知事例データを推定する例を示したが、既知事例データの数は３より多くても構わない。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】図１は、データ推定装置のブロック図である。
【図２】図２は、頭部Ｇの時刻歴データの一例を示す図である。
【図３】図３は、直接推定手法の推定結果を示す図である
【図４】図４は、直接推定手法を簡易的に説明するための図である。
【図５】図５は、周波数分解を用いた推定手法の基本概念を説明するための図である。
【図６】図６は、周波数分解を用いた推定手法の流れを示すフロー図である。
【図７】図７は、周波数分解により得られた振幅データを示す図である。
【図８】図８は、周波数分解により得られた位相角データを示す図である。
【図９】図９は、単調関数化後の位相角データを示す図である。
【図１０】図１０は、周波数分解を用いた推定手法の推定結果を示す図である。
【符号の説明】
【００３７】
１０  データベース
１１  フーリエ変換部
１２  振幅推定部
１３  位相角推定部
１４  逆フーリエ変換部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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