燃料電池の拡散層の設計を支援するシミュレーション装置であって、前記燃料電池の発電性能と前記拡散層の物性との間の相関関係を定式化する第一の定式化手段と、前記第一の定式化手段で定式化した相関関係及び遺伝的アルゴリズムを用いて、目標とする発電性能を達成するための前記拡散層の物性を算出する第一の最適化手段と、前記拡散層の物性と前記拡散層の構造との間の相関関係を定式化する第二の定式化手段と、前記第二の定式化手段で定式化した相関関係及び遺伝的アルゴリズムを用いて、前記第一の最適化手段で算出した物性を達成するための前記拡散層の構造を算出する第二の最適化手段と、を備える、シミュレーション装置。前記燃料電池の発電性能は、高温環境における発電電圧と、低温環境における発電電圧と、を含み、前記拡散層は、基材と微多孔質層との二層構造を有し、前記拡散層の物性は、前記基材の拡散抵抗及び透気度と、前記微多孔質層の拡散抵抗及び熱伝導率と、を含み、前記拡散層の構造は、前記基材の気孔率及び厚さと、前記微多孔質層の気孔率及び厚さ及び粒径と、を含む、請求項1に記載のシミュレーション装置。しかし、前記した特許文献1に記載されたような従来のシミュレーション装置においては、触媒層や拡散層の構造から燃料電池の発電性能を予測することができなかった。このため、従来のシミュレーション装置を用いて最適な幾何形状や特性データを得るためには、算出結果と目標値との差が所定の閾値以下となるように幾何形状や特性データを変えてモデル化や計算を繰り返し行う必要があり、時間や手間がかかるという問題があった。本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、最適な拡散層の設計を効率良く行うことができる燃料電池のシミュレーション装置を提供することを目的とする。前記目的を達成するため、本発明に係るシミュレーション装置は、燃料電池の拡散層の設計を支援するシミュレーション装置であって、燃料電池の発電性能と拡散層の物性との間の相関関係を定式化する第一の定式化手段と、第一の定式化手段で定式化した相関関係及び遺伝的アルゴリズムを用いて、目標とする発電性能を達成するための拡散層の物性目標物性を算出する第一の最適化手段と、拡散層の物性と構造との間の相関関係を定式化する第二の定式化手段と、第二の定式化手段で定式化した相関関係及び遺伝的アルゴリズムを用いて、目標物性を達成するための拡散層の構造を算出する第二の最適化手段と、を備えるものである。かかる構成を採用すると、第一の定式化手段及び第一の最適化手段により、目標とする発電性能を達成するための拡散層の物性目標物性を算出することができる。そして、第二の定式化手段及び第二の最適化手段により、目標物性を達成するための拡散層の構造を算出することができる。この結果、目標とする発電性能を達成するための拡散層の構造を算出することができる。従って、従来のシミュレーション装置のように最適な幾何形状や特性データを得るまでモデル化や算出を繰り返し行う必要がなくなり、最適な拡散層の設計を効率良く行うことができる。本発明に係るシミュレーション装置においては、燃料電池の発電性能として、高温環境における発電電圧と、低温環境における発電電圧と、を採用することができる。また、拡散層として、基材と微多孔質層との二層構造を有するものを採用することができる。拡散層の物性としては、基材の拡散抵抗及び透気度透過係数と、微多孔質層の拡散抵抗及び熱伝導率と、を採用することができる。拡散層の構造としては、基材の気孔率及び厚さと、微多孔質層の気孔率及び厚さ及び粒径と、を採用することができる。本発明によれば、最適な拡散層の設計を効率良く行うことができる燃料電池のシミュレーション装置を提供することが可能となる。以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。本実施形態に係るシミュレーション装置1は、ユーザによる燃料電池の拡散層の設計を支援するものである。設計対象となる燃料電池は、電解質膜と、電解質膜を挟持する一対の触媒層と、触媒層の両外側を挟持する一対の拡散層と、を有する膜電極アセンブリを備えるとともに、膜電極アセンブリの両外側を挟持する一対のセパレータを備えるものである。拡散層は、耐食性の導電材料から構成された部材であり、電気を通す機能と、外部から供給されたアノードガスやカソードガスを電解質膜に導く機能と、を有している。本シミュレーション装置1を用いて設計される拡散層100は、図2に示すように、多孔質の基材110と、微多孔質層MPL;MicroPorousLayer120と、を有している。基材110は、クロス、ペーパー、フェルト等の形態をとり、黒鉛繊維等の繊維材料から構成されて燃料電池のセパレータ側に配置される。微多孔質層120は、PTFE等の撥水性樹脂とカーボンブラック等の導電性材料とを主成分とするコーティング薄膜であり、燃料電池の電解質膜側に配置される。本実施形態に係るシミュレーション装置1は、図1に示すように、各種情報処理を行う中央情報処理装置10と、中央情報処理装置10に接続された入力部20及び表示部30と、を備えている。入力部20は、マウスやキーボードを含む各種ポインティングデバイスであり、ユーザが中央情報処理装置10に対して各種情報の入力を行う際に使用される。表示部30は、中央情報処理装置10から出力される画像信号を受けて、各種画像を表示するものである。本実施形態における表示部30には、図3に示すような燃料電池の性能セル性能に関するグラフや、図4等に示すような相関関係を示すグラフが表示される。中央情報処理装置10は、CPU、入出力インターフェース、メモリROM、RAM、HDD等を備えるコンピュータシステムであり、メモリに記録された各種制御プログラムをCPUが読み込んで所望の演算を実行することにより、種々の処理や制御を行う。具体的には、中央情報処理装置10は、目標とする燃料電池の発電性能目標性能を予め設定し、その目標性能を達成するための拡散層100の構造を算出する。この際、中央情報処理装置10は、燃料電池の発電性能と拡散層100の物性との間の相関関係を定式化するとともに、この定式化した相関関係を用いて、目標性能を達成するための拡散層100の物性目標物性を算出する。また、中央情報処理装置10は、拡散層100の物性と拡散層100の構造との間の相関関係を定式化するとともに、この定式化した相関関係を用いて、目標物性を達成するための拡散層100の構造を算出する。目標性能は、燃料電池の使用環境や現状の発電性能等を勘案して適宜設定することができる。例えば、高温環境における発電電圧を0.45~0.5Vの範囲内とし、低温環境における発電電圧を0.6~0.65Vの範囲内とするような図3のグラフ内の領域を目標性能として設定することができる。設計対象となる拡散層100の物性としては、基材110の拡散抵抗、熱抵抗、透気度、接触角等や、微多孔質層120の熱抵抗、拡散抵抗、接触角等を採用することができる。また、設計対象となる拡散層100の構造としては、基材110の厚さ、気孔率、ファイバー径、親撥水等や、微多孔質層120の厚さ、気孔率、細孔系粒径、親撥水等を採用することができる。高温環境における発電電圧と拡散層100の物性との間の相関関係は、例えば図4に示すようなグラフで表される。図4Aは発電電圧とカソード側微多孔質層120の拡散抵抗との間の相関関係を表すグラフであり、図4Bは発電電圧とカソード側基材110の拡散抵抗との間の相関関係を表すグラフであり、図4Cは発電電圧とカソード側基材110の透気度との間の相関関係を表すグラフである。カソード側微多孔質層120及びカソード側基材110の拡散抵抗を増加させる水蒸気の拡散を抑制すると、高温環境における発電電圧も増加することが図4A~Cのグラフから明らかである。また、図4Dは発電電圧とアノード側微多孔質層120の熱伝導率との間の相関関係を表すグラフであり、図4Eは発電電圧とカソード側微多孔質層120の熱伝導率との間の相関関係を表すグラフである。微多孔質層120の熱伝導率をある程度増加させる排熱効果を高めると、高温環境における発電電圧も増加することが図4D及びEのグラフから明らかである。一方、低温環境における発電電圧と拡散層100の物性との間の相関関係は、例えば図5に示すようなグラフで表される。図5Aは発電電圧とカソード側微多孔質層120の拡散抵抗との間の相関関係を表すグラフであり、図5Bは発電電圧とカソード側基材110の拡散抵抗との間の相関関係を表すグラフであり、図5Cは発電電圧とカソード側基材110の透気度との間の相関関係を表すグラフである。カソード側微多孔質層120及びカソード側基材110の拡散抵抗を低減させる酸素拡散を向上させて排水効果を高めると、低温環境における発電電圧も増加することが図5A~Cのグラフから明らかである。また、図5Dは発電電圧とアノード側微多孔質層120の熱伝導率との間の相関関係を表すグラフであり、図5Eは発電電圧とカソード側微多孔質層120の熱伝導率との間の相関関係を表すグラフである。微多孔質層120の熱伝導率を減少させる排熱効果を低下させると、低温環境における発電電圧も増加することが図5D及びEのグラフから明らかである。中央情報処理装置10は、このようなグラフの情報に基づいて、燃料電池の発電性能と拡散層100の物性との間の相関関係を定式化する。また、中央情報処理装置10は、この定式化した相関関係を用いて、目標性能を達成するための拡散層100の物性目標物性を算出する。この際、中央情報処理装置10は、遺伝的アルゴリズムを用いた多目的探索法を採用して目標物性を探索する。すなわち、中央情報処理装置10は、本発明における第一の定式化手段及び第一の最適化手段として機能する。本実施形態において、例えば図6の左下に示されるような物性を有する現状の拡散層の改良設計を行うものとする。高温環境における発電性能を重視して目標性能を設定した場合には、図6のグラフの左上に示されるような目標物性が算出される。一方、低温環境における発電性能を重視して目標性能を設定した場合には、図6の右下に示されるような目標物性が算出される。また、高温環境及び低温環境の双方における発電性能を向上させるロバストな目標性能を設定した場合には、図6の中央部に示されるような目標物性が算出される。拡散層100の物性と拡散層100の基材110の構造との間の相関関係は、例えば図7に示すようなグラフで表される。図7Aは、拡散層100の透過係数透気度と基材110の気孔率との間の相関関係を表すグラフであり、図7Bは、拡散層100の透過係数と基材110の厚さとの間の相関関係を表すグラフである。基材110の気孔率を増加させ厚さを減少させると、拡散層100の透過係数が増加することが図7A及びBのグラフから明らかである。また、図7Cは、拡散層100の拡散抵抗と基材110の気孔率との間の相関関係を表すグラフであり、図7Dは、拡散層100の拡散抵抗と基材110の厚さとの間の相関関係を表すグラフである。基材110の気孔率を減少させ厚さを増加させると、拡散層100の拡散抵抗が増加することが図7C及びDのグラフから明らかである。一方、拡散層100の物性と拡散層100の微多孔質層120の構造との間の相関関係は、例えば図8に示すようなグラフで表される。図8Aは、拡散層100の拡散抵抗と微多孔質層120の気孔率との間の相関関係を表すグラフであり、図8Bは、拡散層100の拡散抵抗と微多孔質層120の厚さとの間の相関関係を表すグラフであり、図8Cは、拡散層100の拡散抵抗と微多孔質層120の粒径との間の相関関係を表すグラフである。微多孔質層120の気孔率を減少させ厚さを増加させ粒径を減少させると、拡散層100の拡散抵抗が増加することが図8A~Cのグラフから明らかである。また、図8Dは、拡散層100の熱伝導率と微多孔質層120の気孔率との間の相関関係を表すグラフであり、図8Eは、拡散層100の熱伝導率と微多孔質層120の厚さとの間の相関関係を表すグラフであり、図8Fは、拡散層100の熱伝導率と微多孔質層120の粒径との間の相関関係を表すグラフである。微多孔質層120の気孔率と厚さと粒径とを減少させると、拡散層100の熱伝導率が増加することが図8D~Fのグラフから明らかである。中央情報処理装置10は、このようなグラフの情報に基づいて、拡散層100の物性と拡散層100の構造との間の相関関係を定式化する。また、中央情報処理装置10は、この定式化した相関関係を用いて、目標構造目標物性を達成するための拡散層100の構造を算出する。この際、中央情報処理装置10は、遺伝的アルゴリズムを用いた多目的探索法を採用して目標構造を探索する。すなわち、中央情報処理装置10は、本発明における第二の定式化手段及び第二の最適化手段として機能する。以上説明した実施形態に係るシミュレーション装置1においては、中央情報処理装置10第一の定式化手段及び第一の最適化手段により、目標とする発電性能を達成するための拡散層100の物性目標物性を算出することができる。そして、中央情報処理装置10第二の定式化手段及び第二の最適化手段により、目標物性を達成するための拡散層100の構造を算出することができる。この結果、目標とする発電性能を達成するための拡散層100の構造を算出することができる。従って、従来のシミュレーション装置のように最適な幾何形状や特性データを得るまでモデル化や算出を繰り返し行う必要がなくなり、最適な拡散層100の設計を効率良く行うことができる。なお、以上の実施形態においては、定式化及び最適化の手法を採用して、目標とする発電性能を達成するための拡散層の物性目標物性を算出し、目標物性を達成するための拡散層の構造を算出した例を示したが、同様の手法を採用して、拡散層の構造から拡散層の物性を予測し、さらに拡散層の物性から発電性能を予測することができる。従って、設計後の構造が目標性能を達成するか否かを予測することが可能となる。