"応答曲面によって、物体の属性値を変化させた際における他の属性値の変化を算出する解析支援方法であって、目的の属性値を目的値とし、前記目的値に関する関数を目的関数としたとき、解析支援装置が、入力部を介して、解析対象となる物体の形状データを、接続境界で複数の分割形状データに分割し、前記複数の分割形状データにおける所定の分割形状データを第1の分割形状データとし、前記第1の分割形状データに隣接する分割形状データを第2の分割形状データとし、前記第2の分割形状データに隣接し、前記第1の分割形状データとは別の分割形状データを第3の分割形状データとしたとき、前記第1の分割形状データにおける目的関数をパラメータ化した目的関数パラメータおよび前記接続境界の属性値の分布をパラメータ化した分布パラメータを算出することによって第1の分割形状データにおける応答曲面をパラメータ化し、前記第1の分割形状データにおける分布パラメータおよび目的関数パラメータを基に、前記第2の分割形状データにおける目的関数パラメータを算出するとともに、前記第1の分割形状データにおける分布パラメータおよび目的関数パラメータを基に、前記第2の分割形状データと、前記第3の分割形状データと、の前記接続境界における分布パラメータを算出することによって第2の分割形状データにおける応答曲面をパラメータ化し、前記各分割形状データにおける目的関数パラメータを基に、前記目的値を算出することを特徴とする解析支援方法。前記目的値を表示部に表示することを特徴とする請求の範囲第1項に記載の解析支援方法。前記目的値と、前記属性値とを対応付けたグラフを前記表示部に表示することを特徴とする請求の範囲第2項に記載の解析支援方法。前記目的値は複数存在し、前記複数の目的値を対応させたグラフを前記表示部に表示することを特徴とする請求の範囲第2項に記載の解析支援方法。前記パラメータ化は、クリギングモデルを適用して行われることを特徴とする請求の範囲第1項に記載の解析支援方法。前記パラメータ化は、遺伝的アルゴリズムを用いて行われることを特徴とする請求の範囲第5項に記載の解析支援方法。応答曲面によって、物体の属性値を変化させた際における他の属性値の変化を算出する解析支援装置であって、目的の属性値を目的値とし、前記目的値に関する関数を目的関数としたとき、入力部を介して、解析対象となる物体の形状データが、接続境界で複数の分割形状データに分割され、前記複数の分割形状データにおける所定の分割形状データを第1の分割形状データとし、前記第1の分割形状データに隣接する分割形状データを第2の分割形状データとし、前記第2の分割形状データに隣接し、前記第1の分割形状データとは別の分割形状データを第3の分割形状データとしたとき、前記第1の分割形状データにおける目的関数をパラメータ化した目的関数パラメータおよび前記接続境界の属性値の分布をパラメータ化した分布パラメータを算出することによって第1の分割形状データにおける応答曲面をパラメータ化し、前記第1の分割形状データにおける分布パラメータおよび目的関数パラメータを基に、前記第2の分割形状データにおける目的関数パラメータを算出するとともに、前記第1の分割形状データにおける分布パラメータおよび目的関数パラメータを基に、前記第2の分割形状データと、前記第3の分割形状データと、の前記接続境界における分布パラメータを算出することによって第2の分割形状データにおける応答曲面をパラメータ化するパラメータ化処理部と、前記各分割形状データにおける目的関数パラメータを基に、前記目的値を算出する目的値計算部と、を有することを特徴とする解析支援装置。従来における応答曲面を利用した最適化技術は、複数回の数値シミュレーションを実行し、この結果から応答曲面を作成している。このため、この技術は解析領域が大規模になると、応答曲面を得るための数値シミュレーション自体に費やす解析時間が増大し、結果として応答曲面を利用した最適化計算に関しても膨大な時間を要することになる。特許文献1に記載の技術では、応答曲面を得るための時間を短縮するという点に関しては、十分に考慮されていない。一方、従来の複数の解析領域を利用した解析技術は、全体解析結果を、部分解析モデルの境界条件またはモデルパラメータとして利用し、部分解析の解析領域の詳細な挙動を把握するものである。すなわち、解析領域の任意の部分の挙動を把握するための技術であり、全体の解析領域の挙動を把握するものではない。また、解析領域が大規模になると、数値シミュレーション自体に掛かる解析時間が増大する。特許文献2に記載の技術においても、解析時間の短縮化という点に関しては、十分に考慮されていない。このような背景に鑑みて本発明は、少ない解析時間で応答曲面を構築することができ、応答曲面を利用した目的値計算の時間短縮ができることを目的とする。上記課題に鑑みて、本発明は、解析対象となる物体の形状データを、複数に分割し、その接続境界における属性値の分布をパラメータ化して、隣接する分割形状データの属性値として受け渡し、パラメータ化された属性値の分布を基に、応答曲面をパラメータ化することを特徴とする。その他の解決手段については、実施形態中で適宜記述する。本発明によれば、少ない解析時間で応答曲面を構築することができ、応答曲面を利用した目的値計算の時間短縮ができる。次に、本発明を実施するための形態実施形態というについて、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。《装置構成》図1は、本実施形態に係る解析支援装置の構成例を示す機能ブロック図である。解析支援装置1は、処理部10、各種の情報を格納している記憶部としてのデータベース20、キーボードなどの入力部30およびディスプレイなどの表示部40を有している。処理部10は、入力処理部11、解析制御部12、接続情報生成部パラメータ化処理部13、応答曲面生成部パラメータ化処理部14、目的関数値計算部目的値計算部15および表示処理部16を有している。入力処理部11は、入力部30を介して入力された各種情報をデータベース20に格納する。解析制御部12は、LHSLatinHypercubesampling法により実験計画を生成して、部品毎に流体解析を実行する。接続情報生成部13は、解析制御部12で実行された流体解析の結果をクリギングモデルを用いてパラメータ化する。応答曲面生成部14は、各部品の設計変数を主変数、目的関数を従属変数とする、各部品の応答曲面を、クリギングモデルによりパラメータ化する。目的関数値計算部15は、応答曲面生成部14において生成された、パラメータ化された各部品の応答曲面の入出力を接続することで、部品全体の目的関数値目的値を算出する。表示処理部16は情報を表示部40に表示する。なお、解析支援装置1は、PCPersonalComputerなどで実現される装置であり、図示しないROMReadOnlyMemoryや、HDDHardDiskDriveに格納されたプログラムが、RAMRandomAccessMemoryに展開され、CPUCentralProcessingUnitによって実行されることによって具現化する。また、本実施形態では、解析支援装置1を1つの装置としたが、データベース20を他の装置としたり、各部11~16の機能のうち、任意の機能を別の装置で具現化するようにしてもよい。《フローチャート2部品の場合》次に、図1を参照しつつ、図2~図12を参照して、本実施形態に係る解析支援処理の処理2部品の場合を説明する。図2は、本実施形態に係る解析支援処理の全体処理の手順を示すフローチャートである。まず、入力部30を介して、解析対象となるモデルである解析モデルに関する情報や、応答曲面を生成するための条件の情報である解析情報が入力され、入力処理部11が入力された解析情報をデータベース20に格納する解析情報入力処理が行われるS100。続いて、入力部30を介して、解析モデルの接続部に関する情報や、目的関数値の計算に関する情報である目的関数値計算情報などが入力され、入力処理部11が入力された最適化情報をデータベース20に格納する目的関数値計算情報入力処理が行われるS200。ステップS100の処理の詳細は図3~図6を参照して後記し、ステップS200の処理の詳細は図7および図8を参照して後記する。次に、解析制御部12が解析モデルに対する実験計画を実施し、流体解析を実行する流体解析処理を行うS300。ステップS300の処理の詳細は図9を参照して後記する。そして、接続情報生成部13が、ステップS100の解析情報入力処理や、ステップS200の目的関数値計算情報入力処理で入力された情報に従って、分割された部品の接続部の境界における物理量分布をパラメータ化するパラメータ化処理を行い、さらに応答曲面生成部14がパラメータ化された部品の接続部の境界における物理量分布を用いて、パラメータ化された応答曲面を生成する応答曲面生成処理を行うS400。ステップS400の処理の詳細は図10および図11を参照して後記する。続いて、目的関数値計算部15が、ステップS400で生成した各部品における、それぞれの応答曲面の入出力を接続させ、ステップS100の解析情報入力処理や、ステップS200の目的関数値計算情報入力処理で入力された情報に従って目的関数値の計算を行う目的関数値計算処理を行いS500、表示処理部16がステップS500の目的関数値計算処理の計算結果を表示部40に表示する計算結果表示処理を行うS600。ステップS500の処理の詳細は図12を参照して後記し、目的関数値計算処理の計算結果は図13を参照して後記する。[解析情報入力処理]図3は、本実施形態に係る解析情報入力処理S100の詳細な手順を示すフローチャートである。まず、表示処理部16が、図5および図6で後記する解析情報入力画面500を表示部40に表示するS101。そして、入力処理部11は、入力部30を介して、解析情報入力画面500に入力された解析情報を取得するS102と、取得した解析情報をデータベース20に格納するS103。図4は、本実施形態において解析対象となる機械構造物の例を示す図である。図4に示すように、機械構造物形状データ400は、分割形状データである部品A、部品Bから構成され、内部を流体が流通可能な組み立て体である。部品Aおよび部品Bは、接続部401において接続されている。機械構造物400において、流体は、入口境界411から流入し、接続部401を介して、部品Aから部品Bへ流れ、出口境界412から流出する。なお、本実施形態では、機械構造物400を、部品Aおよび部品Bから構成される構造物であるとしたが、一体の部品である機械構造物400において、CADComputerAidedDesign上で強制的に接続部401を形成し、部品A、部品Bを形成するようにしてもよい。ここでは、2分割の例を示しているが、後記するように3分割としてもよいし、4分割以上としてもよい。解析情報入力画面図5および図6は、本実施形態に係る解析情報入力画面の一例を示す図である。設計者は、解析情報入力画面500を介して、解析対象である構造物に関する解析モデルの情報や、解析条件に関する情報や、応答曲面生成条件の情報を入力する。なお、本実施形態では、分割部品毎に異なる解析情報入力画面500が表示されるものとしているが、すべての分割部品に関する情報を1つの解析情報入力画面500に表示するようにしてもよい。図5は、部品Aに関する解析情報入力画面の例を示す図である。解析情報入力画面500a500は、解析モデル情報入力エリア501a510、解析条件入力エリア502a502、応答曲面生成条件入力エリア503a503、決定ボタン504および取消ボタン505を有している。解析情報入力画面500aは、図4の機械構造物400の上流側部品である部品Aを対象とする解析情報入力画面500である。解析モデル情報入力エリア501は、各部品に関するモデル情報を入力するエリアであり、図5の例では、部品Aの入口境界としてIN1、出口境界としてOUT1設定されている。また、設計変数として、部品Aの開口部の寸法A1、寸法A2が入力されている。解析条件入力エリア502は、解析本実施形態では流体解析に必要な情報を入力するエリアであり、図5の例では、入口境界IN1におけるX方向の流速Uに50m/s、Y方向の流速Vに0m/s、Z方向の流速Wに0m/sが入力されている。さらに、入口境界IN1における流体密度DENに1.4kg/m3、温度TEMPに350Kが入力されている。そして、出口境界OUT1の出口圧力Preとして0.12MPaが入力されている。応答曲面生成条件入力エリア503は、各部品における応答曲面を生成するための条件を入力するエリアであり、図5の例では、設計変数A1の条件として下限値1300、初期値1400、上限値1500が入力され、設計変数A2の条件として下限値230、初期値250、上限値270が入力されている。また、部品Aにおいて算出する目的関数は、変数名DP1として圧力差、変数名IPとして入口動圧が入力定義されている。さらに、サンプリング数20、流体解析処理を行うCPU数5が入力されている。サンプリング数については後記する。設計者は、以上の各入力エリア501~503の入力を終えた後、決定ボタン504を選択入力することで、入力された解析情報がデータベース20に格納される。また、設計者が、取消ボタン505を選択入力することで各入力エリア501~503の入力情報がキャンセルされる。図6は、機械構造物400の下流側部品である部品Bを対象とする解析情報入力画面を示す図である。解析情報入力画面500b500も、図5の解析情報入力画面500aと同様に解析モデル情報入力エリア501b501、解析条件入力エリア502b502、応答曲面生成条件入力エリア503b503、決定ボタン504および取消ボタン505を有している。図6に示す解析モデル情報入力エリア501bの例では、入口境界IN2、出口境界OUT2が設定されている。そして、設計変数として、部品Bにおける溝部の寸法B1、寸法B2が設定されている。図6の例において、解析条件入力エリア502bには、入口境界IN2の値として、部品Aの出口境界OUT1の値を利用することが入力されている。ここで、値とはX方向の流速、Y方向の流速、Z方向の流速、流体密度、温度、出口圧力の各値である。そして、出口境界OUT2における出口圧力として0.12MPaが入力されている。そして、図6の例において、応答曲面生成条件入力エリア503には、設計変数B1の条件として下限値300、初期値400、上限値500が入力され、設計変数B2の条件として下限値230、初期値250、上限値270が入力されている。また、部品Bにおいて算出する目的関数は、変数名DP2として圧力差が入力され、サンプリング数20、処理を行うCPU数5が入力されている。[目的関数値計算情報入力処理]図7は、本実施形態に係る目的関数値計算情報入力処理S200の詳細な手順を示すフローチャートである。まず、表示処理部16が、図8で後記する目的関数値計算情報入力画面800を表示部40に表示するS201。そして、入力処理部11は、入力部30を介して、目的関数値計算情報入力画面800に入力された目的関数値計算情報を取得するS202と、取得した目的関数値計算情報をデータベース20に格納するS203。目的関数値計算情報入力画面図8は、本実施形態に係る目的関数値計算情報入力画面の一例を示す図である目的関数値計算情報入力画面800a800は、モデル接続条件入力エリア801a801、目的関数値計算条件入力エリア802a802、決定ボタン803および取消ボタン804を有している。モデル接続条件入力エリア801aには、部品A、部品Bの関係が簡略化されたブロック形式で表示され、部品Aと、部品Bに関する情報が入力されている。部品Aでは、ステップS100の解析情報入力処理で入力されたすなわち、図5の解析情報入力画面500aで入力された情報に従い、部品Aの入口境界IN1、出口境界OUT1、設計変数A1、A2、目的関数DP1、IPが表示されている。同様に、ステップS100の解析情報入力処理で入力されたすなわち、図6の解析情報入力画面500bで入力された情報に従い、部品Bの入口境界IN2、出口境界OUT2、設計変数B1、B2、目的関数DP2が表示されている。ここで、図4を参照すると、機械構造物400において、部品Aは部品Bと接続部401で接続していることから、部品Aの出口境界OUT1は部品Bの入口境界IN2と接続していることになる。このため部品Aの出口境界OUT1と部品Bの入口境界IN2との接続を、矢印811のように定義することで設計者は接続関係を入力する。目的関数値計算条件入力エリア802は、後記する目的関数値の計算を行うための条件を入力するエリアである。図8の例において、目的関数値計算条件入力エリア802は設計変数設定エリア821、最終目的関数設定エリア822および最適化アルゴリズム設定エリア823を有している。設計変数設定エリア821は目的関数値計算で使用する設計変数を設定するためのエリアであり、図8の例では部品Aおよび部品Bの設計変数A1、A2、B1、B2が表示され、チェックボックスに目的関数値計算における設計変数として利用することを意味するチェックが入力されることによって、設計変数が設定されている。最終目的関数設定エリア822は、最終的な目的関数である最終目的関数を設定するためのエリアであり、図8の例では目的関数として部品A、部品Bの全圧損失係数を意味するDP1DP2/IPが入力されている。最適化アルゴリズム設定エリア823は、使用する最適化アルゴリズムに関する情報を設定するためのエリアであり、図8の例では、最適化アルゴリズムとして遺伝的アルゴリズムを利用し、遺伝的アルゴリズムの条件として最大世代数50、個体数50が入力され、収束判定条件1が入力されている。[流体解析処理]図9は、本実施形態に係る流体解析処理S300の詳細な手順を示すフローチャートである。まず、解析制御部12は、ステップS100の解析情報入力処理で取得した解析情報をデータベース20から取得するS301。次に、解析制御部12は、取得した解析情報における部品A、部品Bにおけるそれぞれの応答曲面生成条件に従い、設計変数の設定範囲内で実験計画を生成するS302。ステップS302の具体的な例を図5および図6を参照しつつ説明する。解析制御部12は、各設計変数A1、A2、B1、B2に対し、応答曲面生成条件入力エリア503で入力されたサンプリング数分の実験計画を生成する。ここでは、実験計画としてLHS法を利用する。図5および図6に示すように、本実施形態の例では部品A、部品Bともにサンプリング数は20である。部品Aについて、LHS法を用いて生成した実験計画の例を表1に示す。表1に示すように、サンプリング数20によって実験計画1~実験計画20までの実験計画がLHS法に従って生成されている。このとき、各設計変数A1、A2の値は、図5の応答曲面生成条件入力エリア503aにおける下限値および上限値を超えないように生成されている。つまり、設計変数の設定範囲内で設計変数A1、A2の値が生成されている。解析制御部12は、同様の実験計画を部品Bの設計変数B1、B2に対しても生成する。次に、解析制御部12は、生成した実験計画に従って、各実験計画の設計変数値に対応する形状を持つ解析モデルを生成するS303。ここで、解析モデルとは、部品Aおよび部品Bに対する形状モデルのことである。解析制御部12は、例えば、部品Aにおいて、表1の実験計画1におけるA1の値として1331.57、A2の値として257.36を持つ部品Aの解析モデルを生成する、というように、部品A、部品Bのそれぞれについて、表1の実験計画の値を有する20個の解析モデルを生成することとなる。続いて、解析制御部12は、ステップS303で生成した部品A、部品Bの各解析モデルの解析領域に対してメッシュ生成を行うS304。本実施形態の例では、部品Aにおける20個、部品Bにおける20個の合計40個の解析モデルに対してメッシュ生成する。本実施形態の例では、解析対象が流体であるため、有限体積法によるメッシュ生成が望ましいが、有限要素法によるメッシュでもよい。そして、解析制御部12はステップS304でメッシュ生成した部品A、部品Bの各解析モデルに対し、まず上流側の部品Aの解析モデルに対して入口境界条件、出口境界条件をなどの解析条件を設定するS305。入口境界条件、出口境界条件は、図5や、図6の解析条件入力エリア502などで入力される条件である。次に、解析制御部12は、ステップS305において解析条件を設定したここでは、部品Aの解析モデルに対して流体解析を実行するS306。このとき、解析制御部12は、ステップS100の解析情報入力処理で入力されたCPU数による並列計算で流体解析を実行する。図5の応答曲面生成条件入力エリア503を参照すると、CPU数として5が入力されているので、解析制御部12は、5個のCPUにて流体解析の並列計算を実行する。なお、ここで、流体解析の実行対象となるのは、図5の解析条件入力エリア502において設定されているX方向の流速、Y方向の流速、Z方向の流速、流体密度、温度である。また、ステップS306における流体解析の結果、流速や、流体密度などから乱流量が解析制御部12によって算出される。そして、解析制御部12は、流体解析処理を未実行の部品が存在するか否かを判定するS307。ステップS307の結果、流体解析処理を未実行の部品が存在する場合S307→YES、解析制御部12はステップS305へ処理を戻し、未実行の部品に対して、解析条件の設定および流体解析を実行する。例えば、本実施形態では、部品Bにおける流体解析が未実行なので、解析制御部12は、ステップS305の処理へ戻り、部品Bの入口境界条件、出口境界条件といった解析条件を設定する。このとき、ステップS100の解析情報入力処理で入力された部品Bの解析条件を鑑みて、つまり、図6の解析条件入力エリア502bの情報に従って、部品Bの入口境界IN2の解析条件物理量として、部品Aの流体解析で得られた出口境界OUT1における物理量を設定し、部品Bにおける流体解析を実行する。ステップS307の結果、流体解析処理を未実行の部品が存在しない場合S307→NO、解析制御部12はステップS302で生成した実験計画に関する情報実験計画情報、ステップS303で生成した各解析モデルに関する情報解析モデル情報およびステップS306で生成される流体解析の結果に関する情報流体解析結果情報をデータベース20に格納するS308。[パラメータ化処理および応答曲面生成処理]図10は、本実施形態に係るパラメータ化処理および応答曲面生成処理S400の処理の詳細な手順を示すフローチャートである。なお、図10において、ステップS401~S404までがパラメータ化処理であり、ステップS405およびステップS406までが応答曲面生成処理となる。まず、接続情報生成部13は、ステップS100で入力された解析情報、ステップS200で入力された目的関数値計算情報およびステップS300で生成された実験計画情報、解析モデル情報、流体解析結果情報などの各種情報をデータベース20から取得するS401。次に、接続情報生成部13は、ステップS200で入力された目的関数値計算情報を参照して、上流側部品の出口境界の各種物理量情報を流体解析結果情報から取得するS402。つまり、図8のモデル接続条件入力エリア801で入力された情報から、上流側部品が部品Aであることが分かるので、接続情報生成部13は、上流側部品の接続部、すなわち部品Aの出口境界OUT1のX,Y,Zそれぞれの方向における流速、流体密度、温度、乱流量といった各種物理量の情報を、流体解析結果情報から取得する。ここで、流速、流体密度、温度、乱流量は部品Aの出口境界における分布情報となる。以降、X,Y,Zそれぞれの方向における流速、流体密度、温度、乱流量をまとめて物理量と適宜記載する。なお、前記したように、サンプリング数20の実験計画が生成されているので、ステップS402で取得される分布情報は、それぞれの物理量に対して20個となり、合計すると12個の分布情報となる。続いて、接続情報生成部13は、ステップS402で取得した上流側部品ここでは、部品Aの出口境界OUT1における流速分布、流体密度分布、温度分布、乱流分布といった各種物理量分布をクリギングモデルを用いてパラメータ化分布パラメータするS403。図11は、部品Aの出口境界におけるZ方向に関する流速分布の例を示す図である。図11では、横軸がX座標、縦軸がZ方向の速度成分となっている。ここで、X座標は図5におけるX座標である。図11に示すように、Z方向の速度成分は、X座標に対する分布を形成している。ステップS403では、図11に示すような物理量分布をパラメータ化することによって、下流部品部品Bへ受け渡す情報を低減するものである。ここで、図11に示す流速分布をクリギングモデルによってパラメータ化する手順を、ステップS403の一例として説明する。まず、接続情報生成部13は、主変数x属性値としてX座標、従属変数yとしてZ方向の流速成分を設定する。ここで、クリギングモデルyxは、下記式1によって定義される。ここでは、主変数として部品Aの設計変数A1、A2を設定し、従属変数としてZ方向の流速を設定する。ここで、xは主変数、μは目的関数ここでは、Z方向の流速成分の平均値、zxは、平均値に対する分散を表す。μは式2、zxは式3によって与えられる。ここで、x,yはベクトルである。ここで、Iは単位ベクトル、Rは相関行列である。yは実験計画点に対する目的関数の値を要素とするベクトルである。相関行列Rの成分は式4で定義される。式4のθをクリギング係数と称する。クリギング係数は、式を特徴付けるパラメータである。式4における上付き添字kは設計変数の要素番号を示している。例えば、本実施形態における部品Aの解析では、設計変数はA1、A2の2つであるので、k=1,2の値をとるつまり、式4におけるn=2。下付き添字i、jは、サンプリング点実験計画の要素の要素を表している。つまり、xi、xjは実験計画点を示しており、具体的には表1における実験計画1、実験計画2、における各A1、A2の値となる。本実施形態の例において、サンプリング数は20であるので、i、jは1~20の整数となる。またnは、設計変数xの数を表す。本実施形態の例では、2である。式4のrijを主変数xの関数として表すと、rxは、与えられた設計パラメータxに対して式5で定義される。前記したように、クリギング係数は主変数毎に決められる。つまり、主変数が2つであれば、クリギング係数はθ1,θ2の2個となり、主変数が3つであればクリギング係数は、θ1,θ2,θ3の3個となる。ここでは、主変数はA1、A2の2つであるので、1つのrxに対し、クリギング係数は2個となる。1つの従属変数に対する2個のクリギング係数をペアと称し、個々のクリギング係数θ1,θ2をカウントするときは2個と称することとする。クリギング係数は、クリギング係数自身を設計パラメータとして、以下の式6を最大化するように決定される。mはサンプリング数ここでは、20を表し、σは以下の式7で定義される。式6のLnを最大化するクリギング係数θの求解は、最適化アルゴリズムによって求められるが、本実施形態では遺伝的アルゴリズム実数型遺伝的アルゴリズムにより求めることとする。まず、接続情報生成部13は、初期世代として100個50ペアのクリギング係数をランダムに決定する。1ペアのクリギング係数を遺伝的アルゴリズムにおける個体と称することとする。50ペアという値は、目的関数値計算条件入力エリア802aにおける個体数によるものである。次に、接続情報生成部13は、決定した100個50ペアのクリギング係数と、式6、式7、式4からLnを算出する。これにより、接続情報生成部13は、100個50ペアのLnを算出するが、そのLnの大きい順から2割の個体クリギング係数のペアを抽出することとする。ここでは上位20個10ペアクリギング係数を抽出することとなる。次に、接続情報生成部13は、抽出した個体ペアとしてのクリギング係数を、実数型遺伝的アルゴリズムの規則に則って交叉および突然変異させ、次の世代として新たな個体クリギング係数100個50ペアを新たに生成し、この新たに個体として生成したクリギング係数と、式6、式7、式4からLnを算出する。応答曲面生成部14は、新たに算出されたLnの最良値と、前世代のLnの最良値の変動が1以内に収束するか、あるいは、計算した世代数が最大世代数50に達するまで、世代数を増やしながらLnを計算する。ここで、収束条件としての1や、最大世代数50は、図8の最適化アルゴリズム設定エリア823において入力された情報である。接続情報生成部13は、収束条件を満たすか、または最大世代数に達すると、その中の最良のクリギング係数のペアを算出して計算を終了する。つまり、本実施形態の例では1つの従属変数yに対し、最終的にクリギング係数は2つ算出される。ここで、最良とは式6のLnが最大となるクリギング係数である。同様に、接続情報生成部13は、部品Aの出口境界の残りの流速成分X方向、Y方向の流速成分、流体密度、温度、乱流量に関してクリギング係数を算出する。ここでは、サンプリング数の20ペアの流速成分X、Y,Z方向、流体密度、温度、乱流量のそれぞれに関するクリギング係数が算出される。各々の従属変数yX方向、Y方向、Z方向の流速成分、流体密度、温度、乱流量に対し、最終的には1ペアのクリギング係数が算出されるので、計6ペア12個のクリギング係数が算出される。ステップS403の処理が終了すると、接続情報生成部13は、各物理量X方向、Y方向、Z方向の流速成分、流体密度、温度、乱流量のそれぞれに関するクリギング係数計6ペア12個を、それぞれパラメータとしたパラメータ化情報としてデータベース20に格納するS404。ここで、物理量の分布は複雑な式となることが一般的である。従って、部品の接続部における各物理量の分布が、そのまま下流の部品へ受け渡されると、下流部品における目的関数や、物理量の計算負荷が大きくなる。そこで、本実施形態では、部品の接続部における物理量の分布をパラメータ化することによって、単純化し、下流部品における目的関数や、物理量の計算負荷を軽減している。つまり、単純に解析対象となる機械構造物を分割するだけでは、計算負荷が大きいままであるが、本実施形態では、部品の接続部における物理量の分布をパラメータ化することによって、全体の計算負荷を軽減している。次に、応答曲面生成部14は、部品Aにおける各種情報を基に、クリギングモデルを用いて、処理対象となっている部品ここでは、部品Aにおける目的関数図5の応答曲面生成条件入力エリア503aで入力された圧力差DP1、入口動圧IPの応答曲面を生成するS405。ここで、使用される情報は、図3のステップS100で入力された解析情報、図7のステップS200で入力された目的関数値計算情報、ステップS300にて生成算出された実験計画情報、解析モデル情報、流体解析結果情報、ステップS404で算出されたパラメータ化情報である。ここでは、例として、部品Aの圧力差DP1の応答曲面の生成について記述する。この例では、応答曲面生成部14は、設計変数A1、A2を主変数x、圧力差DP1を従属変数yとして応答曲面を生成することとなる。ここで、部品Aのサンプリング数は、図5の解析条件入力エリア502aより20個となる。ここでも、応答曲面生成の手段としてクリギングモデルを用い、前記した式1から式7を用い、さらに遺伝的アルゴリズムを用いて、クリギング係数を算出する応答曲面のパラメータ化。つまり、応答曲面生成部14は、ステップS403で説明した手順に沿ってクリギング係数を算出する。同様に、応答曲面生成部14は、入口動圧IP、ステップS402,S403で算出した各物理量流速X方向、Y方向、Z方向、流体密度、温度、乱流量のそれぞれのパラメータを従属変数yとして、それぞれ式1から式7を用いて生成し、クリギング係数を算出する。ここで、ステップS402、S403でパラメータ化したパラメータとは、ステップS402、S403で算出したクリギング係数のことである。また、ステップS403で算出したX方向、Y方向、Z方向の流速成分、流体密度、温度、乱流量のパラメータクリギング係数は、各物理量の分布をパラメータ化したものであるが、ステップS405で算出されるクリギング係数は、分布をパラメータ化したものを、さらに設計変数A1、A2との関係でパラメータ化したものである。そして、応答曲面生成部14は、ステップS405で算出された処理対象となっている部品ここでは部品Aにおける各クリギング係数を応答曲面情報としてデータベース20に格納するS406。ここで、部品Aが処理対象部品である場合において、応答曲面情報として格納されるクリギング係数は、ステップS405で算出された圧力差DP1、入口動圧IP目的関数パラメータ、X方向、Y方向、Z方向の流速、流体密度、温度、乱流量それぞれに対する8ペア計16個のクリギング係数である。ステップS406の後、応答曲面生成部14は、ステップS402~S406の処理を未実行の部品が存在するか否かを判定するS407。ステップS407の結果、未実行の部品が存在する場合S407→YES、接続情報生成部13はステップS402へ処理を戻し、処理対象となっている部品の隣接下流の部品処理対象が部品Aであれば隣接下流の部品は部品BについてステップS402~S406の処理を実行する。ステップS407の結果、未実行の部品が存在しない場合S407→NO、応答曲面生成部14はパラメータ化処理および応答曲面生成処理を終了する。ここで、部品BにおけるステップS402~S406の処理を概略すると、図8のモデル接続条件入力エリア801にて入力された情報を参照すると、部品Bの入口境界IN2が、部品Aの出口境界OUT1と接続されていることが分かる。すなわち、部品Aの出口境界OUT1の物理量は、部品Bの入口境界IN2へ受け渡される。本実施形態では、ステップS403で生成したパラメータ情報も、部品Bへの入力情報、すなわち主変数となり、設計変数B1、B2に加えて、X方向、Y方向、Z方向の各流速成分、流体密度、温度、乱流量のパラメータステップS405で算出されたクリギング係数が主変数xとなる。つまり、主変数の個数が8個になるため、1つの従属変数から算出されるクリギング係数の個数は8個となる。また、応答曲面生成部14は、従属変数yを図6の応答曲面生成条件入力エリア503で目的関数として入力された圧力差DP2として応答曲面を生成する。ここで、部品Bのサンプリング数、すなわち解析結果は、図6の応答曲面生成条件入力エリア503で入力された20個である。応答曲面生成部14は、ステップS405において、前記した各主変数xおよび従属変数yにより式1から式7を用いて、圧力差DP2に関する1組8個のクリギング係数を算出する。[目的関数値計算処理]図12は、本実施形態に係る目的関数値計算処理S500の詳細な手順を示すフローチャートである。まず、目的関数値計算部15は、世代数の初期値として1を設定し、データベース20から目的関数値計算処理に必要な各種情報を取得するS501。ここで、取得される情報は、ステップS100で入力された解析情報、ステップS200で入力された目的関数値計算情報、ステップS300で生成された実験計画情報、解析モデル情報、流体解析結果情報、ステップS400で生成されたパラメータ情報、応答曲面情報などである。次に、目的関数値計算部15は、最適化評価により目的関数値の計算のための設計変数の値を生成するS502。以下、ステップS502の処理を具体的に説明すると、ステップS200の段階で、図8の設計変数設定エリア821において入力された情報により、設計変数はA1、A2、B1、B2である。ここでは、最適化評価方法として単目的遺伝的アルゴリズムを用いることとし、最適化アルゴリズム設定エリア823において入力された情報により個体数は50、最大世代数は50、収束判定条件は1である。目的関数値計算部15は、まず初期世代として、ステップS100の段階で、図5や、図6の応答曲面生成条件入力エリア503で入力された応答曲面生成条件における各設計変数の上限値と下限値との間で、50組のA1、A2、B1、B2の値をそれぞれランダムに生成する。次のステップS503およびステップS504で、目的関数値計算部15は、ステップS405で算出したパラメータクリギング係数と、ステップS502で生成した設計変数A1、A2、B1、B2の値を、式1~式5に順次代入することで、式1におけるyxの具体的な値を求める。つまり、目的関数値計算部15は、ステップS200の段階で、モデル接続条件入力エリア801において入力されたモデル接続条件を参照して、最上流の部品を特定し、その部品に関する目的関数値目的関数の値を、ステップS502で決定した設計変数の各値を用い、さらにステップS405により得られた、パラメータ化された応答曲面を用いて算出するS503。以下、ステップS503の処理を具体的に説明すると、モデル接続条件により、最上流の部品は部品Aであり、設計変数はA1、A2、目的関数は圧力差DP1、入口動圧IPに加え、出口境界OUT1つまり、図4の接続部401におけるX方向、Y方向、Z方向の流速、流体密度、温度、乱流量の各物理量のパラメータステップS405で算出されたクリギング係数である。目的関数値計算部15は、それぞれの目的関数値目的関数の具体的な値を以下の手順で算出する。目的関数値計算部15は、ステップS406でデータベース20に格納された各従属変数に対応する応答曲面情報、すなわち、圧力差DP1、入口動圧IP、部品Aにおける各物理量に対応するクリギング係数をデータベース20よりすべて取得する。そして、目的関数値計算部15は、各従属変数毎に、ステップS502で生成された設計変数A1、A2の各値各々50個を、式5の主変数xに代入し、取得したクリギング係数を式5のθに代入することによって式5のrxおよび式4のrijの値を算出する。そして、目的関数値計算部15は、rxおよびrijの値を式3、式2に代入し、yについて解くことでyxの値を算出する。ステップS503の処理によって、圧力差DP1、入口動圧IP、部品Aにおける各物理量のパラメータクリギング係数が各50個ずつ算出される。ここで、各物理量のパラメータを、式1~式5に代入すると、パラメータクリギング係数が出力されるのは、ステップS403で物理量の分布をパラメータ化したときのパラメータを基に、ステップS405でさらにパラメータ化しているためである。なお、各物理量の値は、図5の解析情報入力画面500aなどで、目的関数として指定されているわけではないが、次の部品Bにおける目的関数値の算出の際に必要であるため、目的関数値として算出する。そして、目的関数値計算部15は、前ステップにおける処理対象の部品ここでは、部品Aに接続された下流の部品ここでは、部品Bの目的関数値をステップS503と同様に、パラメータ化された応答曲面を用いて算出するS504。以下に、ステップS504の処理を具体的に説明する。本実施形態の例では、ステップS504における処理対象の部品は部品Bであるので、ステップS200の段階で、図8の目的関数値計算条件入力エリア802などで入力された情報により、部品Bに関する設計変数はB1、B2である。また、図6の解析条件入力エリア502bにおいて、入口境界IN2の各物理量が、出口境界OUT1の各物理量となっているため、ステップS503で算出された各物理量のパラメータクリギング係数も設計変数とする。また、図6の応答曲面生成条件入力エリア503bで入力された情報により、目的関数は圧力差DP2である。従って、目的関数値計算部15は、ステップS502で生成した50ペアの設計変数B1、B2に加えて、ステップS503で算出された各物理量の値を主変数とし、さらに、ステップS405で算出された動圧差DP2に対応するクリギング係数を式1~式5に代入することで、動圧差DP2の値を50個算出する。ここで、ステップS503,S504の処理のまとめを説明する。XAを部品Aに関する寸法の設計変数A1、A2、XBを部品Bに関する寸法の設計変数B1、B2、YAを部品Aの目的関数値DP1、IPとし、YOUT1を部品Aの出口境界における各物理量のパラメータクリギング係数、YBを部品Bの目的関数値DP2とすると、部品Aの目的関数値DP1、IPは式8で表されるステップS503に相当。YA=fAXA8また、部品Aの出口境界における各物理量の値は式9で表されるステップS503に相当。ここで、前記したようにYOUT1はクリギング係数となる。YOUT1=fAXA9さらに、部品Bの目的関数値DP2は式10で表されるステップS504に相当。YB=fBXB,YOUT110ここで、式8におけるfAは、部品Aに関する応答曲面、式9におけるfBは、部品Bに関する応答曲面を表す。クリギング係数はfA、fBを特徴付けているパラメータである。式10からわかるように、目的関数値計算部15は、接続情報YOUT1を用いて、部品Bの目的関数値を算出している。なお、ステップS504において、処理対象となっている部品が最下流の部品ではない場合、目的関数値計算部15は、ステップS503と同様の処理によって、自身より下流の部品との接続部における各物理量のパラメータクリギング係数を算出する。また、ステップS504において、処理対象となっている部品が最下流の部品である場合は、目的関数値計算部15は、目的関数値のみを算出する。そして、目的関数値計算部15は、目的関数値を未算出の部品が存在するか否かを判定するS505。ステップS505の結果、未算出の部品が存在する場合S505→YES、目的関数値計算部15は、ステップS504へ処理を戻し、さらに下流の部品について目的関数値を算出する。ステップS505の結果、本実施形態の例におけるように未算出の部品が存在しない場合S505→NO、ステップS200の段階で、図8の最終目的関数設定エリア822で入力された最終目的関数の値最終目的関数値:目的値を算出するS506。図8を参照すると、本実施形態の例において、最終目的関数は、部品Aと部品Bを接続した際の全圧損失係数DP1DP2/IPである。目的関数値計算部15は、ステップS503,S504で算出された50個のDP1、IP、DP2により、50個の全圧損失係数DP1DP2/IPを算出する。次に、目的関数値計算部15は現在の世代数が、最大世代数を超えたか否かを判定するS507。最大世代数は、ステップS200の段階で、図8の最適化アルゴリズム設定エリア823で入力される値である。ステップS507の結果、最大世代数を超えていない場合S507→NO、目的関数値計算部15は収束判定条件を満たしているか否かを判定するS508。収束判定は、以下の式11による収束判定式で算出された値が収束判定条件を満たしているか否かによって判定される。ここで、ycは現在の個体である50個50組の最終目的関数値のうちの最良値、yeは、これまで算出されてきた目的関数値の最良値である。前記εが収束判定条件ここでは、ステップS200の段階で、図8の最適化アルゴリズム設定エリア823で入力された1内に収まっていれば、目的関数値計算部15はステップS508において収束判定条件を満たすと判定する。ステップS508の結果、収束判定条件を満たしていないと判定された場合S508→NO、目的関数値計算部15はステップS502へ処理を戻し、新たに各設計変数の値を50個ずつ生成する。なお、このとき、目的関数値計算部15は、ステップS506で最終目的関数値として算出された50個の全圧損失係数のうちから、予め設定されている所定数の、よい個体全圧損失係数を選択し、その値における設計変数を抽出する。よい個体の選択には、例えば式6におけるLnの大きい順から2割の個体を抽出するなどの方法が用いられる。そして、目的関数値計算部15は、抽出した設計変数を、実数型遺伝的アルゴリズムの規則に則って交叉および突然変異させ、次の世代として新たな個体設計変数A1、A2、A3、A4をそれぞれ50個を生成する。ステップS507の結果、最大世代数を超えているかS507→YES、あるいはステップS508の結果、収束判定条件を満たしている場合S508→YES、目的関数値計算部15は、算出された各設計変数値、各目的関数値および最終目的関数値を計算履歴と共に計算結果情報としてデータベース20に格納するS509。計算結果例図13は、本実施形態に係る計算結果の表示例を示す図である。図13において、横軸はA1、縦軸はステップS509で格納された全圧損失係数を示す。ここで、表示されている全圧損失係数は、図12のすべてのループで算出された値である。なお、実際には、A2、B1,B2の軸を有するが、ここでは、A1軸側から全圧損失係数の応答曲面を観測する形式となっている。設計者は、図13のような計算結果を参照することで、寸法と全圧損失係数の関係を検討しながら設計を進めることができる。《部品数が3つの場合》次に、図14~図19を参照して、2部品が接続した単目的最適化問題だけでなく、3部品が接続した多目的最適化し、さらに最終目的関数として全圧損失係数に加えて、総材料費も加えた場合における例を示す。なお、処理の手順は、図2~図12を参照して説明したものと、ほぼ同様であるため、処理の詳細な説明は省略し、図2~図12と異なっている箇所のみを説明する。図14は、本実施形態において解析対象となる機械構造物の例を示す図である。図14に示すように、機械構造物1400は、部品C、部品D、部品Eの3部品から構成され、内部を流体が流通可能な組み立て体である。部品Cと部品Dとは、接続部1401で繋がり、部品Dと部品Eは接続部1402で繋がっている。機械構造物1400において、流体は入口境界1411から流入し、接続部1401,1402を介して、出口境界1412から流出する。解析情報入力画面図15~図17は、ステップS101図3で表示される解析情報入力画面の例を示す図である。ここで、図15は部品Cに関する解析情報入力画面500c500であり、図16は部品Dに関する解析情報入力画面500d500であり、図17は部品Eに関する解析情報入力画面500e500である。解析情報入力画面500c~500dにおける各エリア501c501~503c503,501d501~503d503,501e501~503e503の構成は、3部品に対応している以外は図5および図6と同様であるので説明を省略するが、応答曲面生成条件入力エリア503c~503dにおいて、目的関数として、材料費Z1~Z3が指定されている点が図5および図6と異なる。目的関数値計算情報入力画面図18は、ステップS201図7で表示される目的関数値計算情報入力画面の例を示す図である。図18に示す目的関数値計算情報入力画面800b800における各エリア801b800,802b802は、図8と同様であるため説明を省略するが、モデル接続条件入力エリア801bにおいて、部品Cと部品Dとの接続が矢印812で示され、部品Dと部品Eとの接続が矢印813で示されている。すなわち、部品Cの出口境界OUT1における各物理量は部品Dの入口境界IN2へ受け渡され、部品Dの出口境界OUT2における各物理量は部品Eの入口境界IN3へ受け渡される。また、目的関数値計算条件入力エリア802において、最終目的関数として、全圧損失係数DP1DP2DP3/IPDP1~DP3は、部品C~部品Eにおける損失係数と、総材料費Z1Z2Z3が指定されている。処理前記したように処理に関しては、それぞれの処理が3部品に対して行われること以外は、図2~図12の処理と同様であるため、前記した機械構造物が2部品に分割される場合と異なる処理のみを記述することとする。また、データベース20に格納する情報は、各々の処理において、生成算出した情報であることはもちろんである。まず、図9のステップS302で、解析制御部12はC1、C2、D1、D2、E1、E2のそれぞれについて20組の実験計画を生成する。以下、解析制御部12は、この実験計画に従ってステップS303~S308の処理を行う。図9におけるステップS306では、解析制御部12が、最初に部品Cに対する流体解析を行い、次のループで部品Cの出口境界OUT1接続部1401図14に相当における各物理量を部品Dの入口境界IN2の各物理量として渡して、部品Dの流体解析を行う。さらに、次のループでは、解析制御部12が、部品Dの出口境界OUT2接続部1402図14に相当における各物理量を部品Eの入口境界IN3の各物理量として渡して、部品Eの流体解析を行う。図10のステップS403では、1回目のループで出口境界OUT1の各物理量がパラメータ化され、2回目のループで出口境界OUT2の各物理量分布がパラメータ化される。その手順は、出口境界OUT1では、主変数xとして設計変数C1、C2が用いられ、出口境界OUT2では主変数xとして設計変数D1、D2が用いられること以外は、2分割の場合と同様である。次に、図10のステップS405では、処理対象の部品が部品Cであれば、応答曲面生成部14が圧力差DP1に加えて、材料費Z1のクリギング係数も算出する。ここで、応答曲面生成部14は、材料費Z1を従属変数yとし、設計変数C1、C2を主変数とし、式1~式7に従って材料費Z1に関するクリギング係数1ペア2個を算出することによって、材料費Z1に関する応答曲面を生成する。ここで、材料費は部品の体積×予め設定されている単位体積当たりの材料費であるので、材料費は設計変数C1、C2が変化することによる体積の変化に従うことになる。部品Dに関するステップS405では、応答曲面生成部14は、設計変数D1,D2を主変数xとするとともに、前ループつまり、部品CのステップS405で算出された各物理量のパラメータクリギング係数も主変数xとし、圧力差DP2、材料費Z2、出口境界OUT2の各物理量をそれぞれ従属変数yとした式1~式7の手順により、圧力差DP2、出口境界OUT2接続部1402に該当の各物理量のパラメータクリギング係数を算出することで、これらの応答曲面を算出する。部品Eは最下流の部品であるため、各物理量の応答曲面を算出する必要はないので、応答曲面生成部14は、設計変数E1、E2、接続部1402の各物理量のパラメータクリギング係数を主変数xとし、部品Eにおける圧力差DP3、材料費Z3をそれぞれ従属変数yとした式1~式7の手順により、圧力差DP3、材料費Z3のパラメータクリギング係数を算出することで、これらの応答曲面を算出する。図12のステップS502において目的関数値計算部15は、設計変数C1、C2、D1、D2、E1、E2のそれぞれの値を、応答曲面生成条件入力エリア503における各設計変数の上限値と下限値との間で、各々50個計300個生成する。そして、目的関数値の算出S503、S504では、目的関数値計算部15が、2部品と同様に、DP1~DP3を算出し、さらに部品Cの出口境界OUT1における各物理量のパラメータを算出することに加えて、部品Dの出口境界OUT2における各物理量のパラメータも2部品の場合と同様の手順で算出する。さらに、目的関数値計算部15は、ステップS503,S504において、各部品のコストZ1、Z2、Z3も算出する。ステップS503において、目的関数値計算部15は、ステップS502で生成した設計変数C1、C2を式1~式5における主変数xに代入して、部品CのコストZ1の目的関数値を算出する。また、部品DにおけるステップS504において、目的関数値計算部15は、ステップS502で生成した設計変数D1、D2の値と、ステップS405で算出された出口境界OUT1における各物理量のパラメータクリギング係数を式1~式5における主変数xに代入して、部品DにおけるコストZ2を算出する。また、部品EにおけるステップS504において、目的関数値計算部15は、ステップS502で生成した設計変数E1、E2の値と、ステップS405で算出された出口境界OUT2における各物理量のパラメータクリギング係数を式1~式5における主変数xに代入して、部品EにおけるコストZ3を算出する。また、ステップS506では、目的関数値計算部15が、2分割の場合と同様の手順で全圧損失係数DP1DP2DP3/IPを算出し、全圧損失係数に加えて総材料費Z1Z2Z3も算出する。なお、3分割の場合のステップS500において、上位の個体を抽出する方法は、パレートランキングによる。計算結果例図19は、本実施形態に係る計算結果の表示例を示す図である。図19において横軸に全圧損失係数,縦軸に無次元化総材料費をプロットした。無次元化総材料費とは、ステップS506で算出した総材料費を、所定の材料費例えば、最も高い材料費などで除算して正規化したものである。図13では、設計変数と最終目的値全圧損失係数との関係を示したが、図19に示すように、全圧損失係数と、無次元化総材料費総材料費のように最終目的値同士を表示することも可能である。このようにすることで、設計者は、全圧損失係数および材料費のトレードオフを検討しながら設計を進めることができる。《まとめ》本実施形態によれば、解析対象となる機械構造物を分割し、さらに分割した接続部における物理量の分布をパラメータ化して、下流部品へ受け渡すことにより、計算精度を維持しつつ、応答曲面を利用した目的関数値の計算の計算負荷を軽減することができるので、計算時間を大幅に短縮することができる。つまり、少ない解析時間で応答曲面を構築することができ、応答曲面を利用した目的関数値計算の時間短縮ができる要するに、本実施形態によれば、応答曲面を利用した目的関数値計算の時間短縮により、大規模な解析領域を持つ目的関数値の計算、およびこの目的関数値を利用した最適化が可能になる。発明者は、本実施形態による解析支援処理で得られた最も良い全圧損失係数と、同じ寸法値を有する部品A、部品Bが一体となっている状態で、これまでの流体解析を行うことによって得られた全圧損失係数とは、誤差が3以内に収まることを確認した。なお、これまでの部品Aと部品Bが一体となっている状態これまでの手法で流体解析して、目的関数値の計算をした場合には20サンプル数の流体計算に25時間費やしたが、同じ条件下で本実施形態に係る手法で行った流体解析の計算時間は12時間であった。このように本実施形態に係る手法では、計算時間をおよそ50短縮することができた。なお、本実施形態では、最適化アルゴリズムとして、遺伝的アルゴリズムを使用しているが、これに限らず、最急降下法など他の最適化アルゴリズムを私用してもよい。また、本実施形態では、パラメータ化の手段としてクリギングモデルを使用したが、これに限らず、例えば、接続部における分布を平均化するなど、分布を単純化する手法であればよい。"