(57)【要約】【課題】この発明は、設計支援装置に関し、流体解析において、最適形状の探索精度の悪化を招くことなく無駄な計算を省略でき、これにより、探索期間を良好に短縮できるようにすることを目的とする。【解決手段】数値流体計算により目標とする評価指標（タンブル比など）を満足する吸気ポートの最適形状を求める設計支援装置において、最適化探索部２６によって選定された設計変数の変形量に基づく新規解析形状と、過去解析形状との間で、形状が類似しているか否かを判定する類似判定部３０を備える。更に、類似判定部３０によって新規解析形状と過去解析形状とが類似していると判定された場合に、新規解析形状が評価指標の解析結果への感度の低い形状であるか否かを判定する設計変数感度判定部３２を備える。当該新規解析形状が上記感度の低い形状であると判定された場合に、当該新規解析形状を解析計算の対象から除外する。【選択図】図２
2009258879.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
数値流体計算により目標とする評価指標を満足する構造体の最適形状を求める設計支援装置であって、
解析対象となる構造体モデルを構成する複数のセルのそれぞれについて、所定の解析パラメータと所定の規則に従って計算結果を取得するセル情報取得手段と、
前記複数のセルに対する前記計算結果に基づいて、前記評価指標の解析を行う解析実行手段と、
前記評価指標の解析結果を、対応する前記解析パラメータと関連付けて記憶する解析履歴記憶手段と、
新たに解析を行うとする新規解析パラメータと、既に解析が行われた過去解析パラメータとが類似するか否かを判定する類似判定手段と、
前記類似判定手段によって前記新規解析パラメータと前記過去解析パラメータとが類似していると判定された場合に、当該新規解析パラメータが、前記評価指標の解析結果への感度の低い解析パラメータであるか否かを判定するパラメータ感度判定手段と、
前記パラメータ感度判定手段によって前記新規解析パラメータが前記評価指標の解析結果への感度の低い解析パラメータであると判定された場合に、当該新規解析パラメータを解析計算の対象から除外する計算除外判定手段と、
を備えることを特徴とする設計支援装置。
【請求項２】
前記解析パラメータに基づいて、複数のセルの変形量を設定するセル変形量設定手段と、
前記セル変形量設定手段により設定された前記変形量に基づいて、前記複数のセルの節点移動を行うモーフィング実行手段とを更に備え、
前記類似判定手段は、前記モーフィング実行手段による前記節点移動の対象領域における節点移動情報と、前記節点移動の前記対象領域と当該節点移動の非対象領域との間の補間領域における節点移動情報とに基づいて、前記新規解析パラメータと前記過去解析パラメータとが類似するか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の設計試験装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、吸気ポートなどの設計をコンピュータによって支援するための設計支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１には、設計対象物の構造最適化のために設計変数について最適な組み合わせを求める設計支援方法および設計支援システムが開示されている。より具体的には、この従来の方法（およびシステム）では、設計対象物について設計変数を任意に設定し、その設定された設計変数による解析用メッシュモデルで解析計算を行うとともに、当該解析計算による解析結果を判定する最適化計算を繰り返すようにしている。
【０００３】
また、上記従来の技術では、実行済みの解析結果とパラメータ（設計変数や解析条件）の組みをデータベースに蓄積するようにしている。そして、新規解析計算を行うとする際に、新規解析計算におけるパラメータの組みに基づいて、データベース内に適用できる過去解析結果と対のパラメータの組みがあるかどうかを検索するようにしている。そして、データベースから、新規解析計算におけるパラメータの組みと同一もしくは一定以上類似している過去解析結果と対のパラメータの組みが抽出された場合には、その抽出された過去解析結果を新規計算結果についての解析結果として適用するようにしている。これにより、最適化計算における計算効率の向上（計算時間の短縮）を図っている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１６４３９３号公報
【特許文献２】特開２００７−１２２２０５号公報
【特許文献３】特開２００６−３４４０９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、例えば、内燃機関の吸気ポート内の流れ解析などの流体解析においては、設計変数などの解析パラメータが類似している場合であっても、必ずしも解析結果が近い結果となるとはいえない。この理由は、流れ場内における流体の乱れの影響により、タンブル比などの渦の情報を算出する場合に、形状の差異（設計変数などの解析パラメータの差異）が解析結果に大きく効いてくるためである。このため、流体解析においては、新規解析計算を行う際に、設計変数などの解析パラメータが過去解析パラメータと類似しているからといって、新規解析パラメータを単純に計算対象から除外するようにすると、最適形状の探索精度が悪化してしまうことが懸念される。
【０００６】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、流体解析において、最適形状の探索精度の悪化を招くことなく無駄な計算を省略でき、これにより、探索期間を良好に短縮できるようにした設計支援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】
【０００７】
第１の発明は、設計支援装置であって、
数値流体計算により目標とする評価指標を満足する構造体の最適形状を求める設計支援装置であって、
解析対象となる構造体モデルを構成する複数のセルのそれぞれについて、所定の解析パラメータと所定の規則に従って計算結果を取得するセル情報取得手段と、
前記複数のセルに対する前記計算結果に基づいて、前記評価指標の解析を行う解析実行手段と、
前記評価指標の解析結果を、対応する前記解析パラメータと関連付けて記憶する解析履歴記憶手段と、
新たに解析を行うとする新規解析パラメータと、既に解析が行われた過去解析パラメータとが類似するか否かを判定する類似判定手段と、
前記類似判定手段によって前記新規解析パラメータと前記過去解析パラメータとが類似していると判定された場合に、当該新規解析パラメータが、前記評価指標の解析結果への感度の低い解析パラメータであるか否かを判定するパラメータ感度判定手段と、
前記パラメータ感度判定手段によって前記新規解析パラメータが前記評価指標の解析結果への感度の低い解析パラメータであると判定された場合に、当該新規解析パラメータを解析計算の対象から除外する計算除外判定手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、第２の発明は、第１の発明において、
前記解析パラメータに基づいて、複数のセルの変形量を設定するセル変形量設定手段と、
前記セル変形量設定手段により設定された前記変形量に基づいて、前記複数のセルの節点移動を行うモーフィング実行手段とを更に備え、
前記類似判定手段は、前記モーフィング実行手段による前記節点移動の対象領域における節点移動情報と、前記節点移動の前記対象領域と当該節点移動の非対象領域との間の補間領域における節点移動情報とに基づいて、前記新規解析パラメータと前記過去解析パラメータとが類似するか否かを判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
第１の発明によれば、最適形状の探索を行う際に、新規解析パラメータを過去解析パラメータと比較する類似判定とともに新規解析パラメータの感度を判定するパラメータ感度判定を行って、新規解析パラメータを解析計算の対象から除外するか否かを判断するようにしている。そして、評価指標の解析結果への新規解析パラメータの感度が低く、新規解析パラメータを解析計算の対象から除外しても問題ないと判断された場合にのみ、当該新規解析パラメータを解析計算の対象から除外するようにしている。このため、本発明によれば、流体解析において、最適形状の探索精度の悪化を招くことなく無駄な計算を省略でき、これにより、探索期間を良好に短縮することが可能となる。
【００１０】
第２の発明によれば、モーフィング実行手段による節点移動の対象領域における節点移動情報だけでなく、補間領域における節点移動情報にも基づいて、新規解析パラメータと過去解析パラメータとの類似性を評価するようにしている。このため、本発明によれば、上記補間領域についてもサンプル節点の抽出対象としているので、高精度な類似判定を実現することができる。また、最適化探索初期に広範囲な探索が可能となるので、探索初期において同一または類似の解析パラメータの探索が減少し、当該探索初期に局所的な最適解に陥ることを抑制することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
実施の形態１．
［システム構成の説明］
図１は、本発明の実施の形態１における設計支援システムのハードウェア構成を説明するための図である。本実施形態の設計支援システムは、設計対象（解析対象）となる構造体（ここでは吸気ポート）の設計を支援するためのシステムであり、図１に示すような汎用のコンピュータ１０をハードウェアとして実現可能なものである。
【００１２】
図１に示すコンピュータ１０は、所定の設計条件（設計変数など）の入力を受け付ける入力装置１２、入力された設計条件に基づいて所定のプログラムを実行するＣＰＵ１４、ＣＰＵ１４による演算結果を出力する出力装置１６、および、ＣＰＵ１４が実行する各種プログラムや演算処理に必要な各種データが格納された記憶装置１８等の基本的構成要素を具備するものであればよい。
【００１３】
図２は、本発明の実施の形態１における設計支援システムのソフトウェア構成を説明するための図である。本実施形態のシステムは、図２に示すように、ベースメッシュモデル作成部２０、条件設定部２２、計算ソルバー２４、最適化探索部２６、モーフィング処理部２８、類似判定部３０、および、設計変数感度判定部３２を備えている。
【００１４】
ここでは、内燃機関の吸気ポートの形状を最適化するための流体解析を行うシステムとして、本設計支援システムを適用した例に説明を行うものとする。具体的には、吸気ポートを最適にするための評価指標としては、内燃機関の筒内のタンブル（縦渦流）比ＴＲや吸気ポートの流量係数ＣＦが用いられる。本システムの狙いは、トレードオフの関係にあるタンブル比ＴＲと流量係数ＣＦをともに満足させる最適なポート形状を探索して得ることである。
【００１５】
記憶装置１８には、本設計支援システムのユーザによって予め作成された吸気ポートの３次元形状データ（ＣＡＤ(Computer Aided Design)データ）が格納されている。また、記憶装置１８には、メッシュモデルの各セルに関する情報やその他各種の作業用データが記憶される。ベースメッシュモデル作成部２０は、そのＣＡＤデータを記憶装置１８から読み出したうえで、そのＣＡＤデータを複数のセル（有限要素）に分割して、ベースのメッシュモデルを作成する機能を有している。ベースのメッシュモデルは、基本的にはベースメッシュモデル作成部２０によって自動的に作成されるものであるが、ユーザの手によって作成されるものであってもよい。
【００１６】
条件設定部２２には、入力装置１２によってユーザから入力された境界条件や計算条件が設定される。ここでいう境界条件とは、メッシュモデルの境界条件（吸気ポート壁面の位置や温度の情報など）のことであり、計算条件とは、メッシュモデルの流れ計算に必要な各種の計算条件（吸気ポートの各部の径やポート高さなどの設計変数、およびメッシュモデル入口の流速など）のことである。
【００１７】
計算ソルバー２４では、条件設定部２２から得られた環境条件および計算条件の下で、メッシュモデルに対して流れ計算が実行される。図３は、吸気ポートのメッシュモデル４０を簡略化して表した図である。図３に示すように、メッシュモデル４０の個々のセル４２の体積中心位置には、その位置での流速の情報がそれぞれのセル４２と関連付けて与えられている。計算ソルバー２４は、メッシュモデル４０の各セル４２に対して、流速の計算を行う。
【００１８】
そして、計算ソルバー２４は、各セル４２に対する流速の計算結果に基づき、所定の関係式に従って、内燃機関の筒内のタンブル比ＴＲや吸気ポートの流量係数ＣＦを算出する。尚、ここでは、各セル４２の中心位置に流速の情報を付与するようにしているが、これに限らず、各セル４２の各節点に対して流速の情報を付与するようにしてもよい。また、各セル４２に付与される情報は、吸気ポート内のガス流速でなくても、吸気ポート内の圧力や吸気ポート内を流れるガスの運動エネルギなどであってもよい。
【００１９】
本実施形態のシステムでは、計算ソルバー２４により算出されるタンブル比ＴＲと流量係数ＣＦがともに目標値を満たすようになるまで、モーフィング処理部２８によってメッシュの形状変更を施しつつ、上記の演算を繰り返すようにしている。そのような目的のために、計算ソルバー２４による計算結果は、最適化探索部２６に送られるようになっている。
【００２０】
また、最適化探索部２６では、計算ソルバー２４による計算結果、および設計変数感度判定部３２による各評価指標（タンブル比など）の補間による推定値（後述）に基づいて、ベースのメッシュモデル４０の設計変数（吸気ポートの各部の径やポート高さなど）の変形量（すなわち、モーフィング処理部２８によるメッシュモデル４０の変形量）が最適解となるように選定される。
【００２１】
モーフィング処理部２８では、最適化探索部２６によって選定された設計変数の変形量に従って、メッシュモデル４０の形状を変更する処理、すなわち、モーフィングが行われる。より具体的には、吸気ポートの各部の径やポート高さが最適化探索部２６によって選定された値となるようにメッシュモデル４０の形状が変更される。
【００２２】
計算ソルバー２４は、目標タンブル比ＴＲmおよび目標流量係数ＣＦmをともに満たす最適な吸気ポート形状が得られたと判断できる計算結果が得られるまで、最適化探索部２６によって選定された適切な設計変数をモーフィング処理部２８に与えつつ、モーフィング処理部２８によって形状変更された後のメッシュモデル４０に対して演算を再度繰り返すようになっている。
【００２３】
図４は、モーフィングの実行に伴うメッシュモデル４０の形状変更の一例を示す図である。
より具体的には、図４（Ａ）は、モーフィング実行前のメッシュモデル４０の一部を表しており、図４（Ｂ）は、図４（Ｂ）中の矢印の方向に、メッシュモデル４０内のモーフィングの対象となるセル群４２が拡大されるように、モーフィングが実行された後のメッシュモデル４０の一部を表している。
【００２４】
モーフィングは、メッシュモデル４０の各セル４２の節点を直接的に変更させる処理であり、これにより、各セル４２の形状が変更されることになる。モーフィングを行う際には、図４（Ｂ）に示すように、メッシュモデル４０が、設計変数に基づく節点移動量が定義されて制御される主たる節点移動の対象領域と、当該節点移動の非対象領域と、これらの両者の間を補間するよう滑らかに変形される補間領域とに区別され、モーフィングにおける各セル４２の節点の移動は、上記節点移動の対象領域と補間領域に対して行われることになる。尚、ここでいう節点移動の非対象領域には、吸気ポートの出口側（燃焼室側）の部位（ポートスロート部）などが該当する。
【００２５】
モーフィングを行うことによってメッシュモデル４０の形状を変更させる上記手法によれば、メッシュモデル４０を逐一ＣＡＤ上で作成し直す必要なしに、短時間でメッシュモデル４０を取得することができる。また、モーフィングによれば、メッシュモデル４０全体の粗密分布を形状変更前のベースのメッシュモデル４０から大きく変えずに保持したままで、メッシュモデル４０の形状を変更させることが可能となる。
【００２６】
これにより、実機評価に対するモデル計算の結果のずれ量が形状変更を行う毎に大きく変わらなくなるので、モデルの計算結果の相対評価が可能となる。更に、上記手法によれば、モーフィングによるメッシュモデル４０の自動修正とモデル計算の結果の評価に加え、上述した最適化探索を組み合わせることで、目的に応じた最適な形状を自動で算出することが可能となる。
【００２７】
また、図２に示す類似判定部３０では、最適化探索部２６によって選定された設計変数の変形量に基づく形状変更後のメッシュモデル４０の形状（以下、「新規解析形状」と称することがある）と、当該形状変更前のメッシュモデル４０の形状（以下、「過去解析形状」と称することがある）との間で、形状が類似しているか否かが判定される。
【００２８】
また、設計変数感度判定部３２では、上記類似判定部３０によって新規解析形状と過去解析形状とが類似していると判定された場合に、新規解析形状がタンブル比などの評価指標の解析結果への感度の低い形状であるか否かが判定される。
【００２９】
そして、本実施形態では、上記設計変数感度判定部３２によって当該新規解析形状が上記感度の低い形状であると判定された場合に、当該新規解析形状を解析計算の対象から除外するようにしている。本実施形態のシステムは、上記類似判定部３０と上記設計変数感度判定部３２とを備えた点、および、それらの判定部３０、３２のそれぞれの構成に特徴を有している。以下、図５乃至図８を参照して、その特徴的な構成について詳述する。
【００３０】
図５は、最適化探索部２６による探索が行われた様子を表した概念図である。尚、図４における評価指標１、２には、本実施形態の吸気ポートの流れ解析の場合であれば、流量係数ＣＦやタンブル比ＴＲが相当する。
図４中に黒丸で示すように、最適化探索が行われることで、解（解析結果）が得られていく。本実施形態では、当該探索の過程で得られる解析結果（評価結果）、各設計変数値、および解析条件を互いに関連付けた状態で、随時データベースに蓄積するようにしている。
【００３１】
そして、本実施形態では、最適形状の探索精度の悪化を招くことなく無駄な計算を省略でき、これにより、探索期間を良好に短縮させるべく、探索の過程で上述した類似判定部３０および設計変数感度判定部３２を用いるようにしている。先ず、類似判定部３０では、より具体的には、以下の図６に示す手法に従って、新規解析形状と過去解析形状との間で類似性が評価される。
【００３２】
図６は、図２に示す類似判定部３０による類似判定手法を説明するための図である。
図６（Ａ）は、モーフィングによる形状変更の一例（ポート径の変更）を示している。図６（Ｂ）および（Ｃ）は、メッシュの図示を省略した状態の吸気ポートの断面を示している。また、図６（Ｂ）は、モーフィングによる形状変更前の形状を示し、図６（Ｃ）は、モーフィングによる形状変更後の形状を示している。
【００３３】
類似判定部３０では、最適化探索により新規解析形状を創出する毎に、その時々の設計変数に対して、図６に示すように、ポート径（設計変数）の変形方向を基準とする基準座標系を構築している。そして、図６（Ｂ）に示すように、吸気ポートの形状表面上のセル４２の節点の中から任意のｎ個のサンプル節点を設け、各サンプル節点に対して、基準座標からのベクトル値ｕｉを求めてデータベースに蓄積している。
【００３４】
また、類似判定部３０では、図６（Ｃ）に示すように、モーフィングによる形状変更により座標値が変化した上記各サンプル節点に対するベクトル値ｖｉもデータベースに蓄積している。また、本実施形態では、図６（Ｂ）および（Ｃ）に示すように、サンプル節点を、モーフィングによる節点移動の対象領域だけでなく、補間領域からも抽出することを特徴としている。
【００３５】
類似判定部３０では、上記ベクトル値ｕｉ、ｖｉを以下の（１）式に代入して得られる類似度Ｓを用いて、新規解析形状と過去解析形状との類似性判定を行うようにしている。
【００３６】
【数１】
2009258879.tif 000003
【００３７】
上記（１）式によれば、２つのベクトル値ｕｉ、ｖｉが近づくにつれ、類似度Ｓは１に近づいていくことになる。そこで、本実施形態では、データベースから参照された過去解析形状のベクトル値ｕｉと新規解析形状のベクトル値ｖｉとの間で、類似度Ｓを算出するようにしている。
【００３８】
そして、所定の類似特性値｜Ｓ−１｜が所定の閾値γよりも小さい場合には、両形状が類似していると判定し、設計変数感度判定部３２の処理に移行するようにしている。一方、当該類似特性値｜Ｓ−１｜が閾値γ以上となる場合には、両形状が別形状であると判定し、今回の新規解析形状に対して、所定の解析計算を行うようにしている。
【００３９】
図７は、図２に示す設計変数感度判定部３２において、新規解析形状についての各評価指標の推定値の算出手法を説明するための図であり、３つの評価指標１〜３を例示している。
設計変数感度判定部３２では、図７に示すように、評価指標（タンブル比ＴＲや流量係数ＣＦなど）毎に、過去に解析を行った設計変数（形状ａ〜ｄ）と各評価指標との間で、最小２乗法などによりｎ次の評価近似式が求められる。そして、当該評価近似式を用いて、図７に示すように、新規解析形状の設計変数値に対応する各評価指標の推定値が算出される。
【００４０】
上記のように算出された各評価指標の推定値が実際との誤差の少ない値である場合には、当該推定値を用いることとして新規解析計算の実行を省略するようにすれば、最適化探索における探索時間を良好に短縮することができる。
【００４１】
図８は、近似曲線と本当の評価指標曲線との間に誤差が存在する例を示した図である。ところが、例えば、図８に示すように、本当の評価指標曲線（実線）の傾きが急激に変化するようなケースにおいては、上記評価近似式による近似曲線（破線）から各評価指標の推定値を算出するようにすると、評価指標の真の値と推定値とが大きくずれてしまう可能性がある。このようなケースにおいても、新規解析形状が過去解析形状と類似しているからといって、新規解析形状に対する解析計算を除外することとすると、最適化探索の探索精度が悪化してしまう。
【００４２】
そこで、設計変数感度判定部３２では、次のような処理を行うことによって、過去解析形状と類似している新規解析形状に対して、解析計算を行うべきか否かを判定するようにしている。
【００４３】
図９は、図２に示す設計変数感度判定部３２による新規解析形状の感度判定手法を説明するための図である。すなわち、当該感度判定においては、先ず、新規解析形状の推定値（菱形印）の近傍にある形状ｂ、ｃの解をサンプル点（三角印と四角印）として抽出する。そして、各サンプル点における評価近似式による近似曲線（破線）の接線の傾きｋｂ、ｋｃ（感度）を算出する。
【００４４】
ここでは、これらのサンプル点間の傾きｋｂ、ｋｃの変化率を用いて、感度判定を行うようにしている。具体的には、新規解析形状の推定値の近傍にある形状ｂ、ｃの設計変数の離散幅をΔｘｉとすると、傾きｋｂ、ｋｃの変化率は、｜ｋｂ−ｋｃ｜／Δｘｉとして算出することができる。
【００４５】
設計変数感度判定部３２では、ζを閾値として、判定式｜ｋｂ−ｋｃ｜／Δｘｉ≦ζが成立するか否かを判定している。この判定式｜ｋｂ−ｋｃ｜／Δｘｉ≦ζが成立する場合には、傾きｋｂから傾きｋｃへの変化が緩やかであることになる。設計変数感度判定部３２は、この場合には、上記のように評価近似式を用いて算出される推定値を新規解析形状の解として用いても、評価指標の真の値との誤差が十分に小さいものと判断し、上記推定値を用いるようにして、新規解析形状を解析計算の対象から除外するようにしている。
【００４６】
一方、判定式｜ｋｂ−ｋｃ｜／Δｘｉ＞ζが成立する場合には、傾きｋｂから傾きｋｃへの変化が急、すなわち、近似曲線が凹凸状の形状になっていると判断できる。設計変数感度判定部３２は、この場合には、新規解析形状に対して解析計算を行わないと近似誤差が大きい可能性が高いと判断し、上記推定値を用いるのをやめて、新規解析形状に対して所定の解析計算を実行するようにしている。
【００４７】
図１０は、以上説明した類似判定部３０および設計変数感度判定部３２を備える本実施形態のシステムにおける最適化探索を伴う流体解析計算の一連の処理を表した設計支援プログラム（ルーチン）を示すフローチャートである。
図１０に示す設計支援プログラムでは、先ず、目標タンブル比ＴＲｍおよび目標流量係数ＣＦｍが目標値として選定される（入力装置１２によってユーザが希望する目標性能値を受け付ける）とともに、ベースメッシュモデル作成部２０によって対象となるベースのメッシュモデル４０が作成される（ステップ１０１）。
【００４８】
次に、条件設定部２２によって所定の境界条件および計算条件が設定されたうえで、ベースのメッシュモデル４０での各セル４２の流速が計算ソルバー２４によって計算され、その計算結果に基づいて、タンブル比ＴＲおよび流量係数ＣＦが算出される（ステップ１０２）。より具体的には、これらの流速、タンブル比ＴＲ、および流量係数ＣＦは、所定の計算ステップ（所定時間）毎に繰り返し算出されるものである。
【００４９】
次に、最適化探索部２６によって、実験計画法（ＤＯＥ）または最適化アルゴリズムを用いて、モーフィングによる形状変形量（ベースのメッシュモデル４０での吸気ポートの径やポート高さなどの設計変数の変形量）Ｘｉが算出される（ステップ１０３）。
【００５０】
次に、上記のように算出された形状変形量Ｘｉに基づいて、モーフィング処理部２８によって、モーフィングによるメッシュモデル４０の形状変更が実行される（ステップ１０４）。
【００５１】
次に、図６を参照して上述したように、類似判定部３０によって、類似判定用の基準座標系と任意のｎ個のサンプル節点とが設定される（ステップ１０５）。次いで、データベースから参照された過去解析形状のベクトル値ｕｉと新規解析形状のベクトル値ｖｉとが算出される（ステップ１０６）。
【００５２】
この際、既述したように、モーフィングによる節点移動の対象領域だけでなく、補間領域からもサンプル節点を抽出して、ベクトル値ｕｉ、ｖｉを算出するようにしている。次いで、これらのベクトル値ｕｉ、ｖｉを用いて、上記（１）式に従って類似度Ｓが算出される（ステップ１０７）。
【００５３】
次に、上記類似度Ｓに基づく類似特性値｜Ｓ−１｜が閾値γよりも小さいか否かが判別される（ステップ１０８）。その結果、類似特性値｜Ｓ−１｜が閾値γ以上であると判定された場合には、今回の新規解析形状がデータベースに蓄積された過去解析形状と類似する形状ではないと判断できる。この場合には、ステップ１１６に進み、当該新規解析形状に対して解析計算が実行される。
【００５４】
一方、上記ステップ１０８において、類似特性値｜Ｓ−１｜が閾値γよりも小さいと判定された場合には、今回の新規解析形状がデータベースに蓄積された過去解析形状と類似する形状であると判断できる。この場合には、次いで、設計変数感度判定部３２によって、先ず、過去解析形状の計算結果のデータベースを参照して、過去に解析を行った設計変数（形状ａ〜ｄ）と各評価指標との間で、最小２乗法などによりｎ次の評価近似式が求められる（ステップ１０９）。
【００５５】
次に、設計変数感度判定部３２によって、上記評価近似式に基づいて、新規解析形状に対して、各評価指標（タンブル比や流量係数）の推定値ＴＲｆ、ＣＦｆが算出される（ステップ１１０）。次いで、新規解析形状の上記推定値ＴＲｆ、ＣＦｆの近傍にある２つの過去解析形状の解がサンプル点として設定される（ステップ１１１）。
【００５６】
次に、設計変数感度判定部３２によって、上記２つのサンプル点における上記評価近似式による近似曲線の変化率（接線の傾き）ｋｉ−１、ｋｉ＋１が算出される（ステップ１１２）。次いで、設計変数感度判定部３２によって、離散幅をΔｘｉとして算出された上記２つの傾きｋｉ−１、ｋｉ＋１の変化率｜ｋｂ−ｋｃ｜／Δｘｉが閾値ζｉ以下であるか否かが判別される（ステップ１１３）。
【００５７】
その結果、上記傾き変化率｜ｋｂ−ｋｃ｜／Δｘｉ≦ζｉが成立すると判定された場合には、今回の新規解析形状が、過去解析形状と類似しており、かつ、今回の設計変数の感度が低く上記推定値を用いても真の評価指標値との誤差が小さいと判断できる。このため、この場合には、当該新規解析形状に対する解析計算を除外すべきであると判定される（ステップ１１４）。そして、上記ステップ１１０において算出された各評価指標の推定値ＴＲｆ、ＣＦｆが今回の新規解析形状に関する解析結果として代用される形で、今回の設計変数と関連付けられた状態でデータベースに保存される（ステップ１１５）。そして、上記ステップ１０３以降の処理が繰り返し実行される。
【００５８】
一方、上記ステップ１１３において、上記傾き変化率｜ｋｂ−ｋｃ｜／Δｘｉ≦ζｉが不成立であると判定された場合には、今回の新規解析形状が、過去解析形状と類似してはいるものの、今回の設計変数の感度が高いため上記推定値を用いると真の評価指標値との近似誤差が大きくなる可能性が高いと判断できる。このため、この場合には、通常通り、当該新規解析形状に対する解析計算が実行される（ステップ１１６）。本ステップ１１６では、境界条件および計算条件が設定されたうえで、モーフィング実行後の新規解析形状に対して、各セル４２についての流速の計算が実行される。
【００５９】
次に、当該モーフィング実行後の新規解析形状においてタンブル比ＴＲが安定した状態でのタンブル比ＴＲｓおよび流量係数ＣＦｓが取得される（ステップ１１７）。
【００６０】
次に、上記ステップ１１７において取得されたタンブル比ＴＲｓおよび流量係数ＣＦｓが、それぞれ上記ステップ１０１における目標タンブル比ＴＲｍおよび目標流量係数ＣＦｍ以上であるか否かが判別される（ステップ１１５）。
【００６１】
その結果、タンブル比ＴＲｓおよび流量係数ＣＦｓがともに目標値に達していない場合には、今回の新規解析形状の解析結果が今回の設計変数と関連付けられた状態でデータベースに記憶され（ステップ１１９）、そのうえで、上記ステップ１０３以降の処理が繰り返し実行され、一方、タンブル比ＴＲｓおよび流量係数ＣＦｓがともに目標値に達した場合には、図１０に示す設計支援プログラムの処理が終了される。
【００６２】
本実施形態の吸気ポート内の流れ解析などの流体解析においては、設計変数などの解析パラメータが類似している場合であっても、必ずしも解析結果が近い結果となるとはいえない。この理由は、流れ場内における流体の乱れの影響により、タンブル比ＴＲなどの渦の情報を算出する場合に、形状の差異（設計変数の差異）が解析結果に大きく効いてくるためである。このため、流体解析においては、新規解析計算を行う際に、設計変数などの解析パラメータが過去解析形状と類似しているからといって、新規解析形状を単純に計算対象から除外するようにすると、最適形状の探索精度が悪化してしまうことが懸念される。
【００６３】
これに対し、以上説明した図１０に示す設計支援プログラムによれば、最適形状の探索を行う際に、新規解析形状を過去解析形状と比較する類似判定とともに新規解析形状の設計変数の感度を判定する設計変数感度判定を行って、新規解析形状を解析計算の対象から除外するか否かを判断するようにしている。そして、各評価指標の解析結果への設計変数の感度が低く、新規解析形状を解析計算の対象から除外しても問題ないと判断された場合にのみ、当該新規解析形状を解析計算の対象から除外するとともに、評価近似式から簡便に求めた各評価指標の推定値を解析結果の代用として、類似形状かつ結果がほぼ同等の形状に関する解析計算を行わないようにしている。このため、流体解析において、最適形状の探索精度の悪化を招くことなく無駄な計算を省略でき、これにより、探索期間を良好に短縮することが可能となる。
【００６４】
また、最適化探索初期において、解が近い類似形状を多く探索すると、その近傍にある局所解に探索が集中してしまう事態が発生し、結果として、広範囲な最適化探索を実施できなくなってしまうという問題点がある。また、単に設計変数（解析パラメータ）による形状変更部位（上記節点移動の対象領域）のみで類似判定を行うと、設計変数の数ｋ個の次元での類似判定精度となり、十分な類似形状比較を行うことができない。
【００６５】
これに対し、上記設計支援プログラムによれば、モーフィングによる節点移動の対象領域だけでなく、補間領域からもサンプル節点を抽出して、ベクトル値ｕｉ、ｖｉを算出するようにし、新規解析形状と過去解析形状との類似性を評価するようにしている。このように、本手法では、上記補間領域についてもサンプル節点の抽出対象としているので、設計変数の数ｋ個×サンプル節点の数ｎ個の次元となり、高精度な類似判定を実現することができる。また、最適化探索初期に広範囲な探索が可能となるので、探索初期において同一または類似形状の探索が減少し、当該探索初期に局所的な最適解に陥ることを抑制することができる。また、最適化が進むにつれて、計算除外と判定される確率が上がっていくことになるので、本当に欲しい解のみで最終的な最適解を得ることができるようになり、探索性能を向上させることができる。
【００６６】
ところで、上述した実施の形態１においては、設計変数の感度判定において、新規解析形状の各評価指標の推定値を求める際に、最小２乗法を利用してｎ次の評価近似式を得るようにしている。しかしながら、このような評価近似式は、最小２乗法を利用して得たものに限らず、例えば、テーラー展開の利用など他の一般的な近似手法を利用して得たものであってもよい。また、最適化探索時に、応答曲面を作成して探索に利用している場合には、当該応答曲面を利用して上記推定値を求めるようにしてもよい。
【００６７】
また、上述した実施の形態１においては、新規解析形状の推定値近傍のサンプル点間の傾きｋｂ、ｋｃの変化率を用いて、設計変数の感度判定を行うようにしている。しかしながら、本発明における感度判定の手法は、上記の手法に限らず、例えば、上記推定値とその近傍解の結果との誤差値そのもの（差分値）を利用し、当該誤差値が所定の閾値と比較することによって、設計変数の感度判定を行ってもよい。
【００６８】
尚、上述した実施の形態１においては、メッシュモデル４０が前記第１の発明における「構造体モデル」に相当している。また、ＣＰＵ１４が、上記ステップ１０２または１１６の処理を実行することにより前記第１の発明における「セル情報取得手段」が、上記ステップ１１７および１１８の処理を実行することにより前記第１の発明における「解析実行手段」が、上記ステップ１１９の処理を実行することにより前記第１の発明における「解析履歴記憶手段」が、上記ステップ１０５〜１０８の処理を実行することにより前記第１の発明における「類似判定手段」が、上記ステップ１０９〜１１３の処理を実行することにより前記第１の発明における「パラメータ感度判定手段」が、上記ステップ１１３の判定が成立する場合に上記ステップ１１４の処理を実行することにより前記第１の発明における「計算除外判定手段」が、それぞれ実現されている。
また、ＣＰＵ１４が、上記ステップ１０３の処理を実行することにより前記第２の発明における「セル変形量設定手段」が、上記ステップ１０４の処理を実行することにより前記第２の発明における「モーフィング実行手段」が、それぞれ実現されている。また、ベクトル値ｕｉ、ｖｉが前記第２の発明における「節点移動の対象領域における節点移動情報」および「補間領域における節点移動情報」にそれぞれ相当している。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の実施の形態１における設計支援システムのハードウェア構成を説明するための図である。
【図２】本発明の実施の形態１における設計支援システムのソフトウェア構成を説明するための図である。
【図３】吸気ポートのメッシュモデルを簡略化して表した図である。
【図４】モーフィングの実行に伴うメッシュモデルの形状変更の一例を示す図である。
【図５】最適化探索部による探索が行われた様子を表した概念図である。
【図６】図２に示す類似判定部による類似判定手法を説明するための図である。
【図７】図２に示す設計変数感度判定部において、新規解析形状についての各評価指標の推定値の算出手法を説明するための図である。
【図８】近似曲線と本当の評価指標曲線との間に誤差が存在する例を示した図である。
【図９】図２に示す設計変数感度判定部による新規解析形状の感度判定手法を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施の形態１において実行される設計支援プログラムのフローチャートである。
【符号の説明】
【００７０】
１０  コンピュータ
１２  入力装置
１４  ＣＰＵ
１６  出力装置
１８  記憶装置
２０  ベースメッシュモデル作成部
２２  条件設定部
２４  計算ソルバー
２６  最適化探索部
２８  モーフィング処理部
３０  類似判定部
３２  設計変数感度判定部
４０  メッシュモデル
４２  セル
ＣＦ、ＣＦｍ、ＣＦｓ  流量係数
ＣＦｆ  流量係数の推定値
Ｓ  類似度
ＴＲ、ＴＲｍ、ＴＲｓ  タンブル比
ＴＲｆ  タンブル比の推定値
ｕｉ、ｖｉ  ベクトル値
Ｘｉ  形状変形量
【図１】
2009258879.tif 000004
【図２】
2009258879.tif 000005
【図３】
2009258879.tif 000006
【図４】
2009258879.tif 000007
【図５】
2009258879.tif 000008
【図６】
2009258879.tif 000009
【図７】
2009258879.tif 000010
【図８】
2009258879.tif 000011
【図９】
2009258879.tif 000012
【図１０】
2009258879.tif 000013