特開 2023-58248 材料選定補助装置、材料選定方法、材料選定補助方法、材料選定補助プログラム及び記録媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023058248

(43)【公開日】2023-04-25

(54)【発明の名称】材料選定補助装置、材料選定方法、材料選定補助方法、材料選定補助プログラム及び記録媒体

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/04 20120101AFI20230418BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/04

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021168147

(22)【出願日】2021-10-13

(71)【出願人】

【識別番号】521450676

【氏名又は名称】アルファブレインコンサルツ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001025

【氏名又は名称】弁理士法人レクスト国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】坪井 淳

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC03

(57)【要約】      （修正有）

【課題】部品として要求される特性を考慮した的確に材料を選定する材料選定補助装置、材料選定方法、材料選定補助方法、材料選定補助プログラム及び記録媒体を提供する。
【解決手段】２つ以上の候補材を１の部品の材料として検討する際に、２つ以上の候補材の間で比較すべき特性を提示する情報を生成する材料選定補助装置であって、前記１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報を取得する要求特性取得部と、要求特性の各々に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する部品特性抽出部と、部品品質特性の各々に関連する材料の特性に関する項目である材料品質特性を抽出する材料特性抽出部と、２つ以上の候補材のうちの１の候補材についての材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、他の候補材の材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、を知覚的に対比可能な態様の情報を生成する情報生成部と、を有する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

２つ以上の候補材を１の部品の材料として検討する際に前記２つ以上の候補材の間で比較すべき特性を提示する情報を生成する材料選定補助装置であって、
前記１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報を取得する要求特性取得部と、
前記要求特性の各々について、前記要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する部品特性抽出部と、
前記部品品質特性の各々に関連する材料の特性に関する項目である材料品質特性を抽出する材料特性抽出部と、
前記２つ以上の候補材のうちの１の候補材についての前記材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、前記２つ以上の候補材のうちの他の候補材の前記材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、を知覚的に対比可能な態様の情報を生成する情報生成部と、
を有することを特徴とする材料選定補助装置。

【請求項2】

前記情報生成部は、前記材料品質特性を構成する各々の項目のうち、前記第１の特性値と前記第２の特性値とが閾値又は所定の割合を越えて乖離している項目について、前記１の候補材よりも前記他の候補材の方が優れているか又は劣っているかの判定を実行し、当該判定の結果を前記材料品質特性毎に示す情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の材料選定補助装置。

【請求項3】

前記判定の結果を示す情報は、前記第１の特性値と前記第２の特性値との乖離が所定の度合いよりも大きいか否かを示す情報を含むことを特徴とする請求項２に記載の材料選定補助装置。

【請求項4】

前記情報生成部は、前記材料品質特性のうち前記他の候補材の方が優れている項目の各々について、材料の当該項目が優れていることによって前記１の部品が得る利点を対応付けた情報である部品利点情報を生成することを特徴とする請求項２又は３に記載の材料選定補助装置。

【請求項5】

前記情報生成部は、前記材料品質特性のうち前記他の候補材の方が劣っている項目が原因となって前記１の部品に起こり得る故障モードを前記劣っている項目毎に示す故障モード情報を生成することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１つに記載の材料選定補助装置。

【請求項6】

前記故障モード情報は、前記１の部品について前記故障モードを回避するための対策を前記劣っている項目毎に示す情報を含むことを特徴とする請求項５に記載の材料選定補助装置。

【請求項7】

２つ以上の候補材から１の部品の材料を選定する材料選定方法であって、
前記１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報を特定する要求特性特定ステップと、
前記要求特性の各々について、前記要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する部品特性抽出ステップと、
前記部品品質特性の各々に関連する材料の物性に関する項目である材料品質特性を抽出する材料特性抽出ステップと、
前記候補材のうちの１の候補材についての前記材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、前記候補材のうちの他の候補材の前記材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、の知覚的な対比に基づいて材料を選定するステップと、
を有することを特徴とする材料選定方法。

【請求項8】

２つ以上の候補材を１の部品の材料として検討する際に前記２つ以上の候補材の間で比較すべき特性を提示する情報を生成する材料選定補助装置によって実行される材料選定補助方法であって、
前記１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報を取得する要求特性取得ステップと、
前記要求特性の各々について、前記要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する部品特性抽出ステップと、
前記部品品質特性の各々に関連する材料の物性に関する項目である材料品質特性を抽出する材料特性抽出ステップと、
前記候補材のうちの１の候補材についての前記材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、前記候補材のうちの他の候補材の前記材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、を知覚的に対比可能な態様の情報を生成する情報生成ステップと、
を有することを特徴とする材料選定補助方法。

【請求項9】

コンピュータを備え、２つ以上の候補材を１の部品の材料として検討する際に前記２つ以上の候補材の間で比較すべき特性を提示する情報を生成する材料選定補助装置によって実行される材料選定補助プログラムであって、前記コンピュータに、
前記１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報を取得する要求特性取得ステップと、
前記要求特性の各々について、前記要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する部品特性抽出ステップと、
前記部品品質特性の各々に関連する材料の物性に関する項目である材料品質特性を抽出する材料特性抽出ステップと、
前記候補材のうちの１の候補材についての前記材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、前記候補材のうちの他の候補材の前記材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、を知覚的に対比可能な態様の情報を生成する情報生成ステップと、
を実行させるための材料選定補助プログラム。

【請求項10】

請求項９に記載の材料選定補助プログラムを格納し、コンピュータが読取可能な記録媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は材料選定補助装置、材料選定方法、材料選定補助方法、材料選定補助プログラム及び記録媒体に関し、特に、自動車関連部品の材料の適切な選定に関する情報を生成する材料選定補助装置、材料選定方法、材料選定補助方法、材料選定補助プログラム及び記録媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

部品の材料選定においては、その部品として要求される特性を満たすことのできる材料を適切に選定することが重要である。例えば、特許文献１には、材料選定処理部が、統合データベースにアクセスすることによって入力された部品名及び材料の選定条件に合致する標準規格、更に標準規格に合致する材料を抽出する材料選定方法が開示されている。特許文献１には、当該材料の選定条件は材料の種類や特性値であり、設計者によって入力されることが開示されている（段落[００１４]、［００２１］等）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００２―７３７４４２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

例えば、自動車部品の材料の適切な選定のためには、材料の特性のどのような項目に着目すべきかを的確に判断する必要があり、自動車部品に関する専門知識及び材料に関する専門知識の両方に基づく判断が必要である。そのため、自動車部品の材料選定は、極少数の経験豊富な技術者の判断に頼ることも多いのが現状である。豊富な専門知識が無くとも、自動的に的確な材料の選定が行えるような汎用性の高い材料選定の手法が望まれている。

【0005】

本発明は上記した点に鑑みてなされたものであり、部品として要求される特性を考慮した的確な材料選定を可能とする材料選定補助装置、材料選定方法、材料選定補助方法、材料選定補助プログラム及び記録媒体を提供することを目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の材料選定補助装置は、２つ以上の候補材を１の部品の材料として検討する際に前記２つ以上の候補材の間で比較すべき特性を提示する情報を生成する材料選定補助装置であって、前記１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報を取得する要求特性取得部と、前記要求特性の各々について、前記要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する部品特性抽出部と、前記部品品質特性の各々に関連する材料の特性に関する項目である材料品質特性を抽出する材料特性抽出部と、前記２つ以上の候補材のうちの１の候補材についての前記材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、前記２つ以上の候補材のうちの他の候補材の前記材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、を知覚的に対比可能な態様の情報を生成する情報生成部と、を有することを特徴とする。

【0007】

本発明の材料選定方法は、２つ以上の候補材から１の部品の材料を選定する材料選定方法であって、前記１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報を特定する要求特性特定ステップと、前記要求特性の各々について、前記要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する部品特性抽出ステップと、前記部品品質特性の各々に関連する材料の物性に関する項目である材料品質特性を抽出する材料特性抽出ステップと、前記候補材のうちの１の候補材についての前記材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、前記候補材のうちの他の候補材の前記材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、の知覚的な対比に基づいて材料を選定するステップと、を有することを特徴とする。

【0008】

本発明の材料選定補助方法は、２つ以上の候補材を１の部品の材料として検討する際に前記２つ以上の候補材の間で比較すべき特性を提示する情報を生成する材料選定補助装置によって実行される材料選定補助方法であって、前記１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報を取得する要求特性取得ステップと、前記要求特性の各々について、前記要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する部品特性抽出ステップと、前記部品品質特性の各々に関連する材料の物性に関する項目である材料品質特性を抽出する材料特性抽出ステップと、前記候補材のうちの１の候補材についての前記材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、前記候補材のうちの他の候補材の前記材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、を知覚的に対比可能な態様の情報を生成する情報生成ステップと、を有することを特徴とする。

【0009】

本発明の材料選定補助プログラムは、コンピュータを備え、２つ以上の候補材を１の部品の材料として検討する際に前記２つ以上の候補材の間で比較すべき特性を提示する情報を生成する材料選定補助装置によって実行される材料選定補助プログラムであって、前記コンピュータに、前記１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報を取得する要求特性取得ステップと、前記要求特性の各々について、前記要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する部品特性抽出ステップと、前記部品品質特性の各々に関連する材料の物性に関する項目である材料品質特性を抽出する材料特性抽出ステップと、前記候補材のうちの１の候補材についての前記材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、前記候補材のうちの他の候補材の前記材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、を知覚的に対比可能な態様の情報を生成する情報生成ステップと、を実行させるための材料選定補助プログラムである。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の実施例の材料選定補助装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図2】実施例の要求特性に関するデータベースの内容の一例を示す図である。

【図3】実施例の部品品質特性に関するデータベースの内容の一例を示す図である。

【図4】実施例の材料品質特性に関するデータベースの内容の一例を示す図である。

【図5】実施例の材料選定補助装置によって実行される材料選定補助ルーチンの一例を示すフローチャートである。

【図6】実施例の材料選定補助装置の操作画面の一例を示す図である。

【図7】実施例の材料選定補助装置の表示画面の一例を示す図である。

【図8】実施例の材料選定補助装置の表示画面の一例を示す図である。

【図9】実施例の材料選定補助装置の出力画面の一例を示す図である。

【図10】実施例の材料選定補助装置の出力画面の一例を示す図である。

【図11】実施例の材料選定補助装置の出力画面の一例を示す図である。

【図12】実施例の材料選定補助装置の出力画面の一例を示す図である。

【図13】実施例の材料選定補助装置の出力画面の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下に本発明の実施例について詳細に説明する。なお、以下の説明及び添付図面においては、実質的に同一又は等価な部分には同一の参照符号を付している。

【実施例0012】

図面を参照しつつ、本実施例の材料選定補助方法を実行する材料選定補助装置１０の構成について説明する。材料選定補助装置１０は、コンピュータを備える端末装置である。本実施例において、材料選定補助装置１０は、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピューター（以下、ＰＣとも称する）である。材料選定補助装置１０は、他の形式の端末装置であってもよく、例えば、タブレット、スマートフォン等の端末装置であってもよい。なお、材料選定補助装置１０は、材料選定の補助に関する情報処理に特化した特化型コンピュータであってもよい。

【0013】

また、材料選定補助装置１０は、クライアント端末に入力された情報を受信して、それに基づいて新たな情報を生成し、当該新たな情報をクライアント端末に送信するサーバ装置であってもよい。言い換えれば、材料選定補助装置１０は、クラウドコンピューティングによって実現されてもよい。

【0014】

図１は、材料選定補助装置１０の構成を示すブロック図である。材料選定補助装置１０は、入力された情報に基づいて、材料選定に関する情報を生成してユーザに提示する装置である。図１に示すように、材料選定補助装置１０は、システムバス１１を介して各部が接続されて構成されている。

【0015】

入力部１３は、外部の機器からデータを取得するインターフェースである。入力部１３は、入力デバイス１５に接続されている。入力デバイス１５は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の、ユーザによる情報の入力を受け付ける機器である。

【0016】

入力部１３は、入力デバイス１５を介した入力を受け付けることで、材料選定に関する情報の入力を受け付ける。例えば、入力部１３は、材料選定の対象となる部品の種類、現行材、候補材又は材料選定に当たり要求される特性等の情報、すなわち選定条件の入力を受け付ける。

【0017】

記憶部１７は、例えば、ハードディスク装置、ＳＳＤ（solid state drive）、フラッシュメモリ等により構成された記憶装置である。記憶部１７は、材料選定補助装置１０において実行される各種プログラムを記憶する。なお、各種プログラムは、例えば他のサーバ装置等からネットワークを介して取得されてもよく、記録媒体に記録されて各種ドライブ装置を介して読み込まれてもよい。例えば、記憶部１７は、材料選定補助装置１０において実行される材料選定補助プログラムを記憶する。

【0018】

また、記憶部１７は、材料選定補助装置１０による材料選定を補助する情報の生成のために用いられる情報が格納されている各種データベースを記憶している。

【0019】

例えば、記憶部１７は、部品ごとに要求される特性である要求特性を示す要求特性情報が格納されている要求特性データベース（図面においては、要求特性ＤＢと表記する）１７Ａを記憶している。

【0020】

図２は、部品ごとの要求特性が記憶されている要求特性データベース１７Ａの一例を示す図である。図２に示すように、要求特性データベース１７Ａには、部品ごとに、一次要求特性及び二次要求特性が対応付けられて記憶されている。

【0021】

本実施例において、一次要求特性とは、部品ごとに要求される特性について主観的又は抽象的に表した事項として説明する。また、本実施例において、二次要求特性とは、部品ごとに要求される特性について、一次要求特性よりも具体的に、細分化して表した事項として説明する。言い換えれば、一次要求特性及び二次要求特性は、部品ごとに要求される特性を示す事項を２つの階層に分類したものである。

【0022】

図２に示すように、一次要求特性の各々に、当該一次要求特性が具体化され、又は細分化された特性である二次要求特性が対応付けられている。

【0023】

図２に示す例においては、例えば、既存の部品であるバックミラーハウジングの一次要求特性である「綺麗な外観」について、二次要求特性として「表面がきれい」「傷がない」「変色しない」「歪んでいない」「継時劣化しない」という特性が対応付けられている。

【0024】

また、記憶部１７は、例えば、要求特性の各々に関連する部品の特性である部品品質特性を示す情報が格納されている部品品質特性データベース（図１中、部品品質特性ＤＢ）１７Ｂを記憶している。

【0025】

部品品質特性は、例えば、要求特性を満たすために、完成した部品（製品）についての着目すべき性質、又は当該完成した部品についてテストすべき項目である。

【0026】

図３は、部品品質特性データベース１７Ｂの一例を示す図である。図３に示すように、部品品質特性データベース１７Ｂには、二次要求特性の各々について、その二次要求特性に関連する特性であって部品としての特性である部品品質特性が関連付けられて記憶されている。

【0027】

図３に示すように、部品品質特性データベース１７Ｂにおいて、部品品質特性は、部品の品質に関する大まかな特性を示す一次部品特性と、一次部品特性よりも詳細な特性を示す二次部品品質特性とに分けて記載されている。

【0028】

また、部品品質特性データベース１７Ｂにおいて、要求特性と部品品質特性とは、二次要求特性の各々に関連する二次の部品品質特性を示す印を付すことによって関連付けられている。

【0029】

図３に示す例においては、各々の二次要求特性に関連する二次の部品品質特性に「〇」、当該二次要求特性に強く関連する二次の部品品質特性に「◎」を付すことによって要求特性と部品品質特性とが関連付けられている。なお、図３に示すように、１つの二次要求特性に、複数の部品品質特性が関連する場合も多い。

【0030】

また、例えば、記憶部１７は、部品品質特性の各々に関連する材料の特性に関する項目である材料品質特性を示す情報が格納されている材料品質特性データベース（図１中、材料品質特性ＤＢ）１７Ｃを記憶している。

【0031】

図４は、材料品質特性データベース１７Ｃの一例を示す図である。図４に示すように、材料品質特性データベース１７Ｃには、二次の部品品質特性の各々に関連する材料の特性に関する項目である材料品質特性が対応付けられて記憶されている。

【0032】

図４に示すように、材料品質特性データベース１７Ｃにおいて、材料品質特性は、材料の品質に関する大まかな特性を示す一次の材料品質特性と、一次の材料品質特性よりも詳細な特性を示す二次の材料品質特性とに分けて記載されている。

【0033】

また、材料品質特性データベース１７Ｃにおいて、部品品質特性と材料品質特性とは、二次の部品品質特性の各々に関連する二次の材料品質特性を示す印を付すことによって関連付けられている。

【0034】

図４に示す例においては、各々の二次の部品品質特性に関連する二次の材料品質特性に「〇」、当該二次の部品品質特性に強く関連する二次の材料品質特性に「◎」を付すことによって部品品質特性と材料品質特性とが関連付けられている。なお、図４に示すように、１つの部品品質特性に、複数の材料品質特性が関連する場合も多い。

【0035】

また、例えば、記憶部１７は、材料毎の材料品質特性の各々を示す値である特性値を示す情報が格納されている材料特性値データベース（図１中、材料特性値ＤＢ）１７Ｄを記憶している。材料特性値データベース１７Ｄには、例えば、強度や物理特性を示す値又は耐久性や成形性を示す値若しくは記号等の特性値を示す情報が材料毎に対応付けられて記憶されている。

【0036】

制御部１９は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１９Ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１９Ｃ等により構成され、コンピュータとして機能する。そして、ＣＰＵ１９Ａが、ＲＯＭ１９Ｂや記憶部１７に記憶された各種プログラムを読み出して実行することにより各種機能を実現する。

【0037】

制御部１９は、記憶部１７に記憶された材料選定補助プログラムを読み出して実行することで、材料選定の補助となり得る情報を生成する。制御部１９は、例えば、２つ以上の候補材を１の部品の材料として検討する際に、当該２つ以上の候補材の間で比較すべき特性を提示する情報を生成する。

【0038】

例えば、当該２つ以上の候補材の１つは１の部品の現行材であり、制御部１９は、１の部品の現行材と現行からの変更候補となる候補材との間で比較すべき特性を提示する情報を生成する。また、例えば、当該２つ以上の候補材は、新規部品の材料の候補となる複数の材料であってもよく、制御部１９は、当該２つ以上の候補材それぞれとの間で比較すべき特性を提示する情報を生成する。

【0039】

出力部２１は、ディスプレイ、タッチパネルディスプレイ、スピーカー等の出力デバイス２３に接続されている。出力部２１は、制御部１９からの命令に従って、出力デバイス２３に各種情報を供給するインターフェースである。本実施例において、出力デバイス２３はディスプレイである場合について説明する。

【0040】

出力部２１は、例えば、材料選定を開始する際に必要となる選定条件の入力を受け付けるための入力画面を表示するための情報を出力デバイス２３に供給する。

【0041】

また、出力部２１は、例えば、制御部１９によって生成された、材料選定の補助となり得る情報を出力デバイス２３に供給する。例えば、出力部２１は、２つ以上の候補材の間で比較すべき特性を提示する情報を出力デバイス２３に供給する。

【0042】

通信部２５は、制御部１９の指示に従って外部とのデータの送受信等の通信を行うためのＮＩＣ（Network Interface Card）等のネットワークアダプタである。

【0043】

例えば、通信部２５は、材料選定補助装置１０が外部のデータベース又は外部の端末装置から材料選定に必要な情報を取得する際の通信を行う。通信部２５は、例えば、材料選定の対象の部品の種類等の選定条件を示す情報を外部から受信する際の通信を行う。また、通信部２５は、例えば、外部のデータベース（図示せず）から候補材の物性値等の特性値を示す情報であって、材料特性値ＤＢ１７Ｄには記憶されていない情報を受信する際の通信を行う。

【0044】

図５及び図６～図１３を参照しつつ、本実施例の材料選定補助装置１０によって実行される材料選定に関する情報の生成について説明する。

【0045】

図５は、本実施例の材料選定補助装置１０の制御部１９によって実行されるルーチンの一例である材料選定補助ルーチンＲＴ１を示すフローチャートである。制御部１９は、例えば、入力部を介して材料選定の処理の開始操作を受け付けると、材料選定補助ルーチンＲＴ１を開始する。

【0046】

制御部１９は、材料選定補助ルーチンＲＴ１を開始すると、材料選定の条件の入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において、例えば、制御部１９は、出力部２１を介して、選定条件の入力を受け付ける入力画面を出力デバイス２３に表示させる。

【0047】

図６は、ステップＳ１０１において出力デバイス２３に表示される材料選定条件の入力画面の一例を示す図である。

【0048】

図６に示すように、材料選定条件の入力画面には、部品名の入力欄Ｆ１が設けられている。例えば、部品名の入力欄Ｆ１は、プルダウン機能等を使用することにより複数の部品名の中から１つの部品名を選択可能に表示されている。また、例えば、部品名の入力欄Ｆ１は、キーボード又はタッチパネルを介して部品名を入力可能に表示されていてもよい。例えば、図６に示す入力画面中の部品名については、例えば、要求特性ＤＢ（図２）に記憶されている既存の部品についてはプルダウンメニューから選択可能であり、要求特性ＤＢに記憶されていない新規な部品については入力欄Ｆ１に入力可能としてもよい。

【0049】

また、図６に示すように、材料選定条件の入力画面には、一次要求特性の入力欄Ｆ２が設けられている。一次要求特性は、上記したように、部品ごとに要求される特性について主観的又は抽象的に表した要求事項である。

【0050】

例えば、要求特性ＤＢに記憶されている既存の部品の場合、一次要求特性は要求特性ＤＢにおいて部品ごとに対応付けられており、一次要求特性の入力欄Ｆ２は、上記した部品名の入力欄に部品名が入力されると、自動的に当該部品に対応付けられた一次要求特性が表示されるように構成されていてもよい。また、当該入力画面は、一次要求特性を個別に入力可能に構成されていてもよい。

【0051】

図６に示す例においては、部品名がプルダウンメニューから選択可能に表示されており、既存の自動車部品である「バックミラーハウジング」が選択されている。また、図６に示す例においては、部品名としてバックミラーハウジングが選択されたことによってバックミラーハウジングに予め対応付けられている一次要求特性が自動的に表示されている。

【0052】

さらに、図６に示すように、材料選定条件の入力画面には、材料名の入力欄Ｆ３が設けられている。材料名の入力欄Ｆ３は、材料選定補助ルーチンＲＴ１を用いる材料選定において、材料としての特性を比較する対象となる材料を２つ以上入力可能に構成されている。

【0053】

例えば、当該材料名の入力欄Ｆ３は、部品名の入力欄Ｆ１に既存の部品が入力されている場合には、材料名の入力欄Ｆ３に現行材及び候補材が自動的に表示されてもよく、プルダウン機能を用いた選択が可能になっていてもよい。

【0054】

図６に示す例においては、本実施例の材料選定補助装置１０を材料変更の際にどの材料に変更するのが適しているかを検討するために用いる場合の画面が表示されている。従って、材料名の入力欄には、現行材と材料変更の候補材とを入力するようになっている。図６に示す例においては、現行材として「Ｘ樹脂」、材料変更の候補材として「Ｙ樹脂」が入力されている。

【0055】

本実施例の材料選定補助装置の用途は、材料変更の際の変更材の検討に限られず、新規材料の選定にも用いることができる。その場合は、例えば、現行材の欄に候補材を入力すればよい。言い換えれば、現行材も他の材料と比較されて選定の対象となる点で、候補材の１つである。

【0056】

Ｆ３に二つ以上の材料を入力して決定ボタンＢ１を選択するとステップＳ１０２に進行し、例えば現行材と候補材との間で、又は複数の候補材間での特性の比較を可能にするための情報の処理が進んでいく。

【0057】

制御部１９は、ステップＳ１０１の実行後、ステップＳ１０１において入力された情報に基づいて、例えば記憶部１７内の要求特性データベース１７Ａを参照し、材料選定に係る部品についての要求特性を取得する（ステップＳ１０２）。

【0058】

ステップＳ１０２では、制御部１９は、本ルーチンの進行に必要となる二次要求特性を取得する。ステップＳ１０２において、例えば、制御部１９は、入力された部品名に基づいて、一次要求特性及び二次要求特性を取得する。また、例えば、制御部１９は、ステップＳ１０１において一次要求特性が入力された場合には、入力された一次要求特性に基づいて、二次要求特性を取得する。

【0059】

なお、ステップＳ１０２において取得された二次要求特性は、出力デバイス２３に表示されてもよく、表示されなくともよい。表示された場合、本ルーチンによる材料選定のプロセスが明確にユーザに提示されることで、材料選定の補助となり得る。

【0060】

ステップＳ１０２において、制御部１９は、１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報としての二次要求特性情報を取得するステップ（要求特性取得ステップ）を実行する要求特性取得部として機能する。

【0061】

ステップＳ１０２の実行後、制御部１９は、ステップＳ１０２において取得された二次要求特性に基づいて、例えば部品品質特性データベース１７Ｂを参照し、要求特性の各々について、当該要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する（ステップＳ１０３）。

【0062】

ステップＳ１０３では、制御部１９は、本ルーチンの進行に必要となる二次の部品品質特性を抽出する。ステップＳ１０３において、制御部１９は、部品品質特性データベース１７Ｂに基づいて、ステップＳ１０２で取得した二次要求特性の各々に関連付けられている二次の部品品質特性を抽出する。

【0063】

図７は、ステップＳ１０３において、バックミラーハウジングについての要求特性の各々に関連する部品品質特性が抽出された結果が、出力デバイス２３に表示されている状態を示している。なお、部品品質特性が抽出された結果は、表示されなくともよい。表示されれば、ユーザにとって、本ルーチンによる材料選定プロセスにおいてどのような部品品質特性が抽出されたのかが明確になることで、材料選定の補助となりうる。例えば、図７の表示画面は、確認ボタンを押すと次のステップに進むようになっていてもよい。

【0064】

ステップＳ１０３において、制御部１９は、要求特性の各々について、要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出するステップ（部品特性抽出ステップ）を実行する部品特性抽出部として機能する。

【0065】

ステップＳ１０３の実行後、制御部１９は、ステップＳ１０３において抽出された二次の部品品質特性に基づいて、例えば材料品質特性データベース１７Ｃを参照し、部品品質特性の各々に関連する材料の特性に関する項目である材料品質特性を抽出する（ステップＳ１０４）。

【0066】

ステップＳ１０４では、制御部１９は、本ルーチンの進行に必要となる二次の材料品質特性を抽出する。ステップＳ１０４において、制御部１９は、材料品質特性データベース１７Ｃから、ステップＳ１０３で抽出した二次の部品品質特性の各々に関連付けられている二次の材料品質特性を抽出する。

【0067】

ステップＳ１０４において抽出される材料品質特性は、部品についての着目すべき性質又はテストすべき項目に関連し、その部品の材料を選定するに当たり複数の材料間で比較すべき特性に関する項目である。

【0068】

図８は、ステップＳ１０４において、バックミラーハウジングについての部品品質特性の各々に関連する材料品質特性を抽出した結果が出力デバイス２３に表示されている様子を示している。

【0069】

図８に示す例においては、例えば、部品についての応力印加時変形量は、引張弾性率及び曲げ弾性率に関連している。言い換えれば、部品の応力印加時変形量に影響する材料の特性を、複数の材料間で比較するためには、引張弾性率及び曲げ弾性率を比較すればよい。同様に、部品の落下衝撃試験の結果に影響する材料の特性は、シャルピー衝撃強さ及び引張破壊ひずみの試験結果を複数の材料間で比較すればよい。

【0070】

このように、ステップＳ１０４の実行によって部品品質特性を材料品質特性に展開することで、その部品にとって重要な材料品質特性を明らかにすることができる。部品品質特性を材料品質特性に展開するためには、部品及び材料に関する高度な専門知識が必要となる場合も多い。例えば専門家の監修の下で図４に示したような材料品質特性データベースを予め作成しておき、本実施例の材料選定補助装置１０によってステップＳ１０４を実行し、部品品質特性から材料品質特性への展開を自動的に行うことができる。

【0071】

ステップＳ１０４において、制御部１９は、部品品質特性の各々に関連する材料の特性に関する項目である材料品質特性を抽出するステップ（材料特性抽出ステップ）を実行する材料特性抽出部として機能する。

【0072】

ステップＳ１０４の実行後、制御部１９は、２つ以上の候補材の材料品質特性の各々を示す値である材料品質特性値を材料特性値ＤＢ１７Ｄから取得し、当該材料品質特性値を２つの候補材間で対比可能な態様の情報を生成する（ステップＳ１０５）。

【0073】

ステップＳ１０５において、制御部１９は、２つ以上の候補材のうちの１の候補材についての材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、２つ以上の候補材のうちの他の候補材についての材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、を知覚的に対比可能な態様の情報を生成する。

【0074】

ステップＳ１０５において、具体的には、ステップＳ１０１において入力された現行材（Ｘ樹脂）及び候補材（Ｙ樹脂）について、ステップＳ１０４において抽出された材料品質特性の各々を示す値である材料品質特性値について、視覚的に対比可能な情報が生成される。

【0075】

図９は、ステップＳ１０５において生成されて出力デバイス２３に表示された情報の一例を示す図である。図９には、二つの候補材、すなわち現行材であるＸ樹脂及び材料変更の候補材であるＹ樹脂についての材料品質特性値が知覚的に対比可能な態様で表されている。

【0076】

より詳細には、現行材であるＸ樹脂についての材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、材料変更の候補材であるＹ樹脂についての材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、が項目毎に視覚的に対比可能な態様で並べられている。

【0077】

例えば、本実施例の材料選定補助装置１０のユーザは、図９に示す表示を確認し、材料品質特性値を比較することによって、現行材から候補材に変更するか否かを検討することができる。

【0078】

ステップＳ１０５において、制御部１９は、第１の特性値と第２の特性値とを知覚的に対比可能な態様の情報を生成するステップ（情報生成ステップ）を実行する情報生成部として機能する。

【0079】

ステップＳ１０５の実行後、制御部１９は、ステップＳ１０５で取得した材料品質特性値について、現行材よりも候補材の方が優れている材料品質特性の項目であるグッドポイント（Good point）と、現行材よりも候補材の方が劣っている材料品質特性の項目であるバッドポイント（Bad point）と、を示す情報を生成して出力する（ステップＳ１０６）。

【0080】

ステップＳ１０６において、制御部１９は、材料品質特性を構成する各々の項目のうち、第１の特性値と第２の特性値とが閾値又は所定の割合を越えて乖離している項目について、１の候補材（現行材、Ｘ樹脂）よりも他の候補材（候補材、Ｙ樹脂）の方が優れているか又は劣っているかの判定を実行し、当該判定の結果を材料品質特性毎に示す情報を生成する。

【0081】

当該判定において、現行材よりも候補材の方が優れていると判定された項目は、グッドポイントとなる。また、当該判定において、現行材よりも候補材の方が劣っていると判定された項目は、バッドポイントとなる。

【0082】

また、ステップＳ１０６において、制御部１９は、第１の特性値と第２の特性値との乖離が所定の度合いよりも大きいか否かを示す情報を生成してもよい。

【0083】

図１０は、材料品質特性の項目のうちのグッドポイント及びバッドポイントを示す情報が出力デバイス２３に表示されている例を示している。

【0084】

図１０に示す例において、第１の特性値と第２の特性値との乖離が所定の度合いよりも大きいか否かについても表示されている。図１０では、当該乖離が所定の度合いよりも大きい場合に「乖離大」、当該乖離が所定の度合いを越えない場合に「乖離小」と表示されている。

【0085】

例えば、所定の度合いは、材料品質特性の項目毎に予め定められて記憶部１７又は外部のデータベースに記憶されている。なお、例えば、当該乖離の度合いは、「乖離大」と「乖離小」の２段階に限られず、３つ以上の段階に分けて判断されてもよい。

【0086】

例えば、本実施例の材料選定補助装置１０のユーザは、図１０に示す表示を確認し、グッドポイント及びバッドポイントを考慮して材料品質特性値を比較することによって、現行材から候補材に変更するか否かを検討することができる。

【0087】

ステップＳ１０６の実行後、制御部１９は、ステップＳ１０６において判定したグッドポイントを部品としてのメリットに展開する（ステップＳ１０７）。

【0088】

図１１は、グッドポイントを部品としてのメリットに展開した結果の一例が出力デバイス２３に表示されている様子を示す。図１１に示す表には、グッドポイントと判定された材料品質特性の項目毎に、部品の材料を現行材から候補材に変更した場合の特性値の変化及び部品としてのメリットが記載されている。

【0089】

図１１の表において、例えば、引張強さ、曲げ強さ、衝撃強さ及び曲げ弾性率の値が大きい場合、破損リスクが少ない、肉厚を薄くして軽量化できるというメリットが記載されている。

【0090】

ステップＳ１０７において、制御部１９は、例えば、材料選定の対象となっている部品がミラーハウジングであるということ、及びグッドポイントとなった材料品質特性の項目の各々に基づいて、部品としてのメリットを材料選定補助装置１０の内部又は外部のデータベースから読み出す。例えば、記憶部１７又は外部のデータベースには、グッドポイントの材料品質特性の項目に関する部品のメリットが、部品ごとに記憶されていてもよい。

【0091】

言い換えれば、ステップＳ１０７において、情報生成部としての制御部１９は、材料品質特性のうちグッドポイントと判定された項目の各々について、部品の材料についての当該グッドポイントの項目が優れていることによって、当該部品が得る、すなわち当該部品にもたらされる利点を対応付けた情報である部品利点情報を生成する。

【0092】

例えば、自動車部品の材料選定を行う場合、材料品質特性の値だけを見ても、自動車会社及び自動車部品メーカーのエンジニアにとってわかりづらい可能性がある。そのような場合に、図１１に示したようなメリットが提示されれば、現行材から候補材に変更した場合の利点を把握し易くなる。

【0093】

ステップＳ１０７の実行後、制御部１９は、ステップＳ１０６において判定したバッドポイントについてＦＭＥＡ（Failure Mode and Effects Analysis）を展開する（ステップＳ１０８）。

【0094】

ステップＳ１０８において、情報生成部としての制御部１９は、材料品質特性のうち他の候補材の方が劣っている項目、すなわちバッドポイントと判定した項目が原因となって、材料選定の対象の部品に起こり得る故障モード（フェーラーモード）を当該バッドポイントの項目毎に示す故障モード情報を生成する。

【0095】

また、ステップＳ１０８において、当該故障モード情報は、材料選定の対象の部品について故障モードを回避するための対策を、バッドポイントの項目毎に示す情報を含んでいてもよい。

【0096】

図１２は、ステップＳ１０８において生成された情報の一例が出力デバイス２３に表示されている様子を示す。図１２に示す例においては、バッドポイントと判定された材料品質特性の項目毎に、現行材から候補材に変更した場合の特性値の変化及びフェーラーモードが記載されている。

【0097】

また、図１２に示す例においては、フェーラーモードに対する対策を行った場合に、フェーラーモードが起こる可能性の変化が示されている。例えば、図１２中のバッドポイントのうちの「耐候性」については、フェーラーモードが生じる可能性が中程度のところ、対策を行うとことで可能性は極小となることを示している。

【0098】

例えば、本実施の材料選定補助装置１０のユーザは、ステップＳ１０８において生成された情報を参考にして、フェーラーモードの内容によって候補材の採用の可否を検討したり、採用困難な候補材であっても対策を行えば採用可能であるか否かを検討したりすることができる。それによって、部品の材料に関する不具合の発生を防止することが可能となる。 ステップＳ１０８の実行後、制御部１９は、候補材の採用可否を判定する（ステップＳ１０９）。ステップ１０９において、制御部１９は、ステップＳ１０５の結果又はステップＳ１０６～ステップＳ１０８のいずれかまでの結果に基づいて、候補材の採用可否を判定して出力する。ステップＳ１０９において、例えば、制御部１９は、所定の判定基準を用いて候補材の採用可否を判定する。

【0099】

ステップＳ１０９において、例えば、制御部１９は、現行材と候補材との間で、ステップＳ１０５で取得した材料品質特性の各々の特性値を対比して候補材の採用可否を判定して出力する。

【0100】

また、ステップＳ１０９において、例えば、制御部１９は、現行材と候補材との間で、材料品質特性の各々の特性値を対比し、ステップＳ１０６で得られたグッドポイント及びバッドポイントを反映した判定基準により候補材の採用可否を判定して出力してもよい。当該判定基準は、例えば、ステップＳ１０６の実行によって得られたグッドポイントの数、重要な材料品質特性がバッドポイントになっていないこと等に基づいて設定されてもよい。例えば、グッドポイントの数が多い候補材が採用されるという判定基準が設けられていてもよい。

【0101】

さらに、ステップＳ１０９において、例えば、制御部１９は、ステップＳ１０６までの結果に加えて、ステップＳ１０７で得られた部品のメリット又はステップＳ１０８で得られたフェーラーモードに関する情報を反映した判定基準により、候補材の採用可否を判定して出力してもよい。

【0102】

ステップＳ１０９において、例えば、制御部１９は、現行材に対して候補材の採用可否を出力する。例えば、ステップＳ１０９において、複数の候補材の各々の採用可否が出力されてもよく、採用可能な１つの候補材が特定されて出力されてもよい。

【0103】

なお、例えば、採用可否の判定は、学習モデルを用いて行われてもよい。当該学習モデルは、ディープラーニング（深層学習）によって構築されたニューラルネットワークであり、ステップＳ１０５～ステップＳ１０８の少なくとも１つの結果を入力とし、採用可否の判定結果を出力とする。例えば、当該学習モデルに、判定対象の複数の候補材の各々の、ステップＳ１０５～ステップＳ１０８の少なくとも１つの結果を示す数値を入力すると、採用可能な候補材を示す数値が出力される。

【0104】

ステップＳ１０９の実行後、制御部１９は、材料選定補助ルーチンＲＴ１を終了する。

【0105】

なお、材料選定補助ルーチンＲＴ１は、ステップＳ１０９を含まなくともよく、候補材の採用可否については、材料選定補助装置１０のユーザが判定することとしてもよい。ユーザが採用可否を判定する際には、例えば図９～１２に示したように、ステップＳ１０５～ステップＳ１０８の少なくとも１つの結果が出力デバイス２３に表示され、当該表示に基づいてユーザが採用可否を判定する。

【0106】

また、材料選定補助ルーチンＲＴ１は、ステップＳ１０５～ステップＳ１０８のいずれかで終了してもよい。

【0107】

また、本発明の材料選定方法は、材料選定補助ルーチンＲＴ１のステップに沿って、ステップの各々について手動で実行することができる。その場合、当該材料選定方法を用いて材料を選定するユーザは、例えば、各ステップにおいて、資料やデータベースの参照、対応表の作成等を手動で行う。

【0108】

具体的には、例えば、ユーザは、ステップＳ１０１において条件を決定後、決定した条件に基づいて、図２に示したような要求特性データベース１７Ａを参照して、材料選定に係る部品についての要求特性を特定してもよい（要求特性特定ステップとしてのステップＳ１０２）。

【0109】

例えば、ユーザは、ステップＳ１０３において、図３に示したような部品品質特性データベース１７Ｂを参照して、ステップＳ１０２において取得した要求特性に関連する部品品質特性を抽出してもよく、さらに図７に示したような抽出結果の表（抽出表）を作成してもよい。

【0110】

ユーザは、ステップＳ１０４において、図４に示したような材料品質特性データベース１７Ｃを参照して、部品品質特性の各々に対応付けられている材料品質特性を抽出して抽出表を作成してもよい。

【0111】

例えば、図２～４に示したようなデータベースとして、電子化されたものに限られず、例えば紙媒体に記録されたものが用いられてもよい。

【0112】

その後、ユーザは、ステップＳ１０５において、ステップＳ１０４で抽出した材料品質特性の各々についての材料品質特性値を例えば材料特性値ＤＢ１７Ｄから取得し、当該材料品質特性値を２つの候補材間で対比することができる。ユーザは、当該対比により材料を選定してもよい。例えば、現行材に対する候補材の採用可否、又は２つ以上の候補材の中から部品の材料としていずれの材料を採用するかを決定してもよい。

【0113】

さらに、ユーザは、ステップＳ１０６～ステップＳ１０８を適宜行った上で材料を選定してもよい。例えば、ステップＳ１０６において、ステップＳ１０５で得られた特性値に基づいて、材料品質特性の各々のグッドポイント及びバッドポイントを明らかにする。その後、例えば、グッドポイントを部品のメリットに展開し（ステップＳ１０７）、バッドポイントについてＦＭＥＡを展開し（ステップＳ１０８）、ステップＳ１０６～ステップＳ１０８の結果に基づいて材料を選定してもよい。

【0114】

図１３を参照しつつ、材料選定補助ルーチンＲＴ１のステップＳ１０５の後、ステップＳ１０６～ステップＳ１０８に代えて、又はステップＳ１０６～ステップＳ１０８と並行して実行される決定分析のステップについて説明する。このステップは、例えば、複数の候補材から採用すべき材料を絞り込んで選定する場合に特に有効である。

【0115】

図１３は、制御部１９が決定分析のステップを実行することによって生成される情報の一例を示す表が出力デバイス２３に表示されている様子を示す。図１３に示す表において、材料Ａ～Ｄの４つの候補材の各々について、材料品質特性値が記載されている。

【0116】

図１３に示す表に記載されている「Ｗ」は、対象となっている部品にとっての、材料品質特性の各項目間の相対的な重要度に応じて設定された重み係数を示しており、最も重要度の高いものを１０として数値で表されている。例えば、部品がバックミラーハウジングの場合、図１３に示す例においては、引張強さ、曲げ強さ、シャルピー衝撃強さ、曲げ弾性率、耐候性、吸水性は、相対的に重要度が高く、重み係数Ｗの値が１０となっている。図１３において、例えば、線膨張係数、ＭＦＲ、及び成形収縮率については、相対的に重要度が低く、重み係数Ｗの値が２となっている。

【0117】

また、図１３に示す表に記載されている「Ｓ」は、材料品質特性値の各々についての各候補材間の相対な優劣に基づいて付された点数（スコア）を示しており、最良のものを１０として数値で表されている。

【0118】

図１３中、「Ｗ＊Ｓ」は数値Ｗと数値Ｓとの積を示しており、材料毎に「Ｗ＊Ｓ」の総和を算出した結果が記載されている。

【0119】

制御部１９は、決定分析のステップにおいて、材料特性抽出部によって抽出された材料品質特性の各々に、材料品質特性の項目間の相対的な重要度に応じて重み係数「Ｗ」を設定し、候補材毎に材料品質特性の項目の各々について、第１の特性値（１の候補材の特性値）と第２の特性値（他の候補材の特性値）との間の相対的な優劣に基づいて点数（スコア）「Ｓ」を付し、候補材毎に材料品質特性の項目の各々について当該重み係数と当該点数との積（Ｗ＊Ｓ）を算出する。さらに、制御部１９は、１の候補材及び他の候補材の各々について算出された積（Ｗ＊Ｓ）の総和を算出し、当該算出結果を２つ以上の候補材間で知覚的に対比可能な態様の情報を生成する。このように、決定分析のステップにおいて、制御部１９は、決定分析情報生成部として機能する。

【0120】

決定分析のステップが手動で行われる場合には、当該決定分析のステップは、以下のように進行される。ステップＳ１０４において材料特性抽出部によって抽出された材料品質特性の各々に、材料品質特性の項目間の相対的な重要度に応じて重み係数「Ｗ」を設定する。候補材毎に、材料品質特性の項目の各々について、１の候補材についての第１の特性値と他の候補材についての前記第２の特性値との間の相対的な優劣に基づいて点数（スコア）「Ｓ」を付す。

【0121】

続いて、候補材毎に材料品質特性の項目の各々について当該重み係数と当該点数との積（Ｗ＊Ｓ）を算出する。当該算出結果を２つ以上の候補材間で対比することにより、定量的に部品の材料としての優劣を比較することができる。

【0122】

決定分析のステップによれば、材料品質特性の重要度に従って重み付けをすることで、材料品質特性の重要度を反映した比較を行うことができる。なお、図１３に示す点数付与の方法は、公知のＫＴ(Kepner-Tregoe)法の決定分析（ＤＡ：Decision Analysis）の手法を参考にしたものである。

【0123】

材料選定補助装置１０の制御部１９は、例えば、材料選定補助ルーチンＲＴ１のステップＳ１０５又はステップＳ１０６の後に、図１３に示す情報を生成するステップを実行して出力デバイス２３に表示する。これによって、新規部品や樹脂化の開発等の、広い範囲から複数の材料を候補として絞り込む場合に、数値の比較により効率良く最適な材料を選択することができる。

【0124】

なお、図１３中、実線で囲まれた値はグッドポイント、破線で囲まれた値はバッドポイントを示す。このように、決定分析の結果と併せて、ステップＳ１０６で得られたグッドポイント及びバッドポイントが明らかになるように表示することで、ユーザは、決定分析によって得られたスコアの総和と併せて、グッドポイント及びバッドポイントを材料選定の判断に用いることができる。これによって、例えば経験の少ないユーザでも、材料選定の際に着目すべき重要なポイントを容易に把握することができる。

【0125】

なお、例えば、当該グッドポイント及びバッドポイントを示す表示は、ハイライトや色分けによってなされてもよく、例えば特性値の乖離の度合い等の重要度によって色分けされてもよい。

【0126】

例えば、制御部１９は、ステップＳ１０９において、候補材の採用可否の判定を行う場合、例えば決定分析により得られたスコアの総和が複数の候補材間で同等であった場合に、例えばグッドポイントの多い材料又はバッドポイントの少ない材料を採用可能と判定するという判定基準を有していてもよい。

【0127】

例えば、本発明の材料選定方法のユーザは、どの材料特性がグッドポイント又はバッドポイントとなっているか、グッドポイント又はバッドポイントの多い候補材はどれか、といった観点を考慮に入れて材料の選定を行うことができる。

【0128】

上記のステップにおいて、制御部１９は、重み係数Ｗ及びスコアＳを付与し、ＷとＳとの積を算出し、当該積の総和を算出することで、採用する材料を決定するための分析を行う決定分析部として機能する。

【0129】

さらに、決定分析部としての制御部１９は、ＷとＳとの積の総和の大小に基づいて、いずれの材料を採用すべきであるかの判定を実行し、判定結果を示す情報を生成してもよい。

【0130】

本実施例の材料選定補助装置１０は、材料変更の際の候補材の採用可否の検討の他に、新材料の提案、目標値の設定に役立てることができる。また、上記したように、本実施例の材料選定補助装置１０は、複数の候補材から採用すべき材料を絞り込んで選定する場合にも用いることができる。

【0131】

以上、説明したように、本実施例の材料選定補助装置は、２つ以上の候補材を１の部品の材料として検討する際に前記２つ以上の候補材の間で比較すべき特性を提示する情報を生成する材料選定補助装置である。

【0132】

本実施例の材料選定補助装置は、当該１の部品に要求される特性である要求特性を示す要求特性情報を取得する要求特性取得部と、要求特性の各々について、要求特性に関連する部品の特性である部品品質特性を抽出する部品特性抽出部と、部品品質特性の各々に関連する材料の特性に関する項目である材料品質特性を抽出する材料特性抽出部と、を有する。

【0133】

また、当該材料選定補助装置は、２つ以上の候補材のうちの１の候補材についての材料品質特性の各々を示す値である第１の特性値と、当該２つ以上の候補材のうちの他の１つ以上の候補材の材料品質特性の各々を示す値である第２の特性値と、を対比可能な態様の情報を生成する情報生成部を有する。

【0134】

このような構成により、本実施例の材料選定補助装置によれば、部品として要求される特性から出発して、部品品質特性から材料品質特性へと自動的に展開することができ、その部品にとって重要な材料品質特性の値を複数の材料間で知覚的に比較可能な態様の情報を生成することができる。

【0135】

従って、部品として要求される特性を考慮した的確な材料選定を可能とする材料選定補助、材料選定方法、材料選定補助方法、材料選定補助プログラム及び記録媒体を提供することができる。

【0136】

本実施例の材料選定補助装置は、本実施例の材料選定補助プログラムを実行することで本実施例の材料選定補助方法を実行し、部品にとって重要な材料品質特性の値を複数の材料間で知覚的に比較可能な態様の情報、すなわち材料選定の補助となり得る情報を生成する。また、本実施例の材料選定方法は、手動によって進行することができる。

【0137】

上述した実施例における構成及びルーチンは例示に過ぎず、用途等に応じて適宜選択及び変更可能である。

【0138】

なお、上記の実施例において、記憶部１７が要求特性ＤＢ１７Ａ、部品品質特性ＤＢ１７Ｂ、材料品質特性ＤＢ１７Ｃ及び材料特性値ＤＢ１７Ｄを記憶している例について説明したが、これに限られない。例えば、これらの各種データベースの少なくとも一部は本願の材料選定装置の外部に存在してもよく、例えば材料選定の対象の部品の種類や材料の種類等の選定条件によって異なるデータベースが用いられてもよい。

【符号の説明】

【0139】

１０ 材料選定補助装置
１７ 記憶部
１７Ａ 要求特性ＤＢ
１７Ｂ 部品品質特性ＤＢ
１７Ｃ 材料品質特性ＤＢ
１７Ｄ 材料特性値ＤＢ
１９ 制御部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】