特開 2023-66728 設計装置および設計方法

(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】P2023066728

(43)【公開日】2023-05-16

(54)【発明の名称】設計装置および設計方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 30/27 20200101AFI20230509BHJP

   G06F 30/10 20200101ALI20230509BHJP

【ＦＩ】

G06F30/27

G06F30/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021177492

(22)【出願日】2021-10-29

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110001829

【氏名又は名称】弁理士法人開知

(72)【発明者】

【氏名】川口 大輔

【テーマコード（参考）】

5B146

【Ｆターム（参考）】

5B146DC01

5B146DC03

5B146DL08

5B146EA11

(57)【要約】

【課題】教師形状符号以外の指定した新規形状符号に相当する新たな形状データを生成することが可能な設計装置を提供する。
【解決手段】設計装置１は、エンコーダ部３は、形状データ２と形状データ２に対応する値である形状符号７を受け取り、形状データ２の特徴情報を算出し、特徴情報と形状符号７を対応付けた情報である特徴群情報４を記憶する。デコーダ部５は、特徴群情報４から新規形状符号８に対応する新規形状データ６を生成する。これによって、教師形状符号以外の指定した新規形状符号８に相当する新たな新規形状データ６を生成する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

形状データと該形状データに対応する値である形状符号を受け取り、前記形状データの特徴情報を算出し、前記特徴情報と前記形状符号を対応付けた情報である特徴群情報を記憶するエンコーダ部と、
前記特徴群情報から新規形状符号に対応する新規形状データを生成するデコーダ部と、
を備えることを特徴とする設計装置。

【請求項2】

請求項１に記載の設計装置において、
前記デコーダ部は、複数の前記形状符号に対応する前記特徴群情報を合成して前記新規形状符号に対応する前記新規形状データを生成することを特徴とする設計装置。

【請求項3】

請求項１に記載の設計装置において、
前記デコーダ部は、前記形状符号に基づいて形状データ生成式により、前記新規形状符号を変換し、前記特徴群情報から変換した前記新規形状符号に対応する前記新規形状データを生成することを特徴とする設計装置。

【請求項4】

請求項２に記載の設計装置において、
前記デコーダ部は、前記新規形状符号をワンホットベクトルに変換し、前記ワンホットベクトルを合成割合に従って変更し、前記特徴群情報を合成して前記新規形状データを生成することを特徴とする設計装置。

【請求項5】

請求項３に記載の設計装置において、
前記エンコーダ部及び前記デコーダ部は、畳み込み層を使ったニューラルネットワーク構造を有し、前記デコーダ部は、前記形状データ生成式として正規化の式を用いて前記形状符号の最大値で前記新規形状符号を正規化し、正規化した前記新規形状符号に対応する前記新規形状データを生成することを特徴とする設計装置。

【請求項6】

請求項１に記載の設計装置において、
生成した前記新規形状データを表示する表示部を備えることを特徴とする設計装置。

【請求項7】

形状データと該形状データに対応する値である形状符号を受け取り、前記形状データの特徴情報を算出し、前記特徴情報と前記形状符号を対応付けた情報である特徴群情報を記憶し、
記憶した前記特徴群情報から新規形状符号に対応する新規形状データを生成することを特徴とする設計方法。

【請求項8】

請求項７に記載の設計方法において、
複数の前記形状符号に対応する前記特徴群情報を合成して前記新規形状符号に対応する前記新規形状データを生成することを特徴とする設計方法。

【請求項9】

請求項７に記載の設計方法において、
前記形状符号に基づいて形状データ生成式により、前記新規形状符号を変換し、前記特徴群情報から変換した前記新規形状符号に対応する前記新規形状データを生成することを特徴とする設計方法。

【請求項10】

請求項８に記載の設計方法において、
前記新規形状符号をワンホットベクトルに変換し、前記ワンホットベクトルを合成割合に従って変更し、前記特徴群情報を合成して前記新規形状データを生成することを特徴とする設計方法。

【請求項11】

請求項９に記載の設計方法において、
前記形状データ生成式として正規化の式を用いて前記形状符号の最大値で前記新規形状符号を正規化し、正規化した前記新規形状符号に対応する前記新規形状データを生成することを特徴とする設計方法。

【請求項12】

請求項７に記載の設計方法において、
生成した前記新規形状データを表示部に表示することを特徴とする設計方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、形状についての設計装置および設計方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から機械設計においては、工学的な知見や独自の設計基準に基づいたルールベースの設計手法が一般的であり、その手法は、これまで機械設計の分野において多大な成果を挙げてきた。

【0003】

一方で、このようなルールベースの設計手法はノウハウの塊とも言うべきものであり、設計ツールの使い方はもとより、設計基準の適用方法に至るまで熟練者のスキルが要求される。そして、隅々まで熟知した担当者の育成が困難な昨今においては、ノウハウの継承が大きな課題となっている。

【0004】

そこで、機械学習技術のひとつである、畳込ニューラルネットワークを用いた特徴群情報抽出技術に着目する。

【0005】

従来のルールベースによる設計手法では、データから人間が抽出すべき設計パターンを定義していたが、畳込ニューラルネットワークを用いた深層学習ではこれを自動で行うことができる。

【0006】

したがって、これまでのように熟練者のノウハウに依存することのない、客観的な判断に基づいた設計プロセスが確立できる。

【0007】

特許文献１には、教師形状データを畳込ニューラルネットワークに学習させ、その特徴群情報を抽出し、目標性能値を入力した後に、同一の形状データを復元させる技術が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0008】

【特許文献1】特開２０２０－１７３７０１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

しかしながら、特許文献１に記載された従来技術では、教師形状データを畳込ニューラルネットワークに学習させていることから、教師データ以外の新規な形状データの生成は困難であった。

【0010】

本発明の目的は、教師形状符号以外の指定した形状符号に相当する新たな形状データを生成することが可能な設計装置及び設計方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0011】

上記目的を達成するため、本発明は次のように構成される。

【0012】

設計装置において、形状データと該形状データに対応する値である形状符号を受け取り、前記形状データの特徴情報を算出し、前記特徴情報と前記形状符号を対応付けた情報である特徴群情報を記憶するエンコーダ部と、前記特徴群情報から新規形状符号に対応する新規形状データを生成するデコーダ部と、を備える。

【0013】

また、設計方法において、形状データと該形状データに対応する値である形状符号を受け取り、前記形状データの特徴情報を算出し、前記特徴情報と前記形状符号を対応付けた情報である特徴群情報を記憶し、記憶した前記特徴群情報から新規形状符号に対応する新規形状データを生成する。

【発明の効果】

【0014】

本発明によれば、教師形状符号以外の指定した新規形状符号に相当する新たな形状データを生成することが可能な設計装置及び設計方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】実施例１によるアルゴリズムを実行する設計装置を示す図である。

【図2】実施例１におけるエンコーダ部の処理を示したフローチャートである。

【図3】実施例１におけるデコーダ部の処理を示したフローチャートである。

【図4】教師データである形状データ群の一例を示す図である。

【図5】実施例１の設計装置によって得られる形状データの一例を示す図である。

【図6】実施例２におけるデコーダ部の処理を示したフローチャートである。

【図7】表示部を有する設計装置を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、添付図面に示す実施形態に基づいてこの発明を詳細に説明する。

【実施例0017】

（実施例１）
本発明の実施例１について述べる。

【0018】

図１は、本発明に係る実施例１によるアルゴリズムを実行する設計装置１を示す図である。

【0019】

図１において、実施例１の設計装置１は、形状データ群２と、形状符号群７と、エンコーダ部３と、デコーダ部５とを備える。

【0020】

エンコーダ部３は、教師データである形状データ群２と形状データ群２の各形状に対応する値である形状符号群７とを受け取り、形状データ群２の特徴情報を算出し、特徴情報と形状符号群７を対応付けた情報である特徴群情報４を記憶する。デコーダ部５は、特徴群情報４から新規形状符号８に対応する新規形状データ６を生成する。

【0021】

また、エンコーダ部３、デコーダ部５は、それぞれ特徴抽出器、形状データ生成器として独立に用いることができる。実施例１ではエンコーダ部３及びデコーダ部５は畳み込み層を使ったニューラルネットワーク構造を有しており、多数の形状データ群２に対して迅速に特徴群情報４の抽出が行える。

【0022】

ユーザは、まず、教師データである形状データ群２とそれに対応する形状符号群７を設定したアルゴリズムを有する設計装置１に入力する。

【0023】

つづいて、形状データ群２と、それに対応する形状符号群７は、エンコーダ部３を介して、形状データ群２と形状符号群７とを対応付けた情報である特徴群情報４として、エンコーダ部３に一旦記憶される。さらに、ユーザは設計装置１に生成したい新規形状符号８に入力すると、デコーダ部５において生成したい新規形状符号８に対応する新規形状データ６が構築され、設計装置１より出力される。

【0024】

図２は、本発明の実施例１におけるエンコーダ部３の処理を示したフローチャートである。また、図３は、本発明の実施例１におけるデコーダ部５の処理を示したフローチャートである。

【0025】

図２において、形状データ群２と、形状データ群２に対応する形状符号群７とを設計装置１のエンコーダ部３に入力する（ステップＳ１）。次に、エンコーダ部３が形状データ群２と形状符号群７とに基いて特徴群情報４を生成する。

【0026】

図３において、デコーダ部５は生成したい新規形状符号８をワンホットベクトルに変換する（ステップＳ１０）。

【0027】

次に、デコーダ部５は、ワンホットベクトルを設計装置１に入力する（ステップＳ１１）。

【0028】

そして、デコーダ部５は、特徴群情報４を合成した新規形状データ６を生成するステップ（Ｓ１２）。この新規形状データ６は、教師データである形状データ群２とは異なるデータを含むデータとなっている。

【0029】

そして、デコーダ部５は、新規形状データ６を出力する（ステップＳ１３）。

【0030】

実施例１においてデコーダ部５は、複数の形状符号に対応した特徴群情報４を合成したイメージを生成することで教師データである形状データ群２とは異なる新規形状データ６の生成を可能とする。

【0031】

特徴群情報４の合成には、デコーダ部５においてデータを構築する際に入力する特徴ベクトルの割合を変える。例えば、ｎ＝１、２、３、４の形状符号が与えられた場合、ｎ＝１は［１ ０ ０ ０］、ｎ＝２は［０ １ ０ ０］などというように生成したい形状符号情報をワンホットベクトルに変換し入力するが、これを合成したい割合応じて、例えば合成したい割合が５０％であれば、［０．５ ０．５ ０ ０］といった具合に変更することで実現する。

【0032】

前述の例［０．５ ０．５ ０ ０］は、ｎ＝１．５を出力したい場合のワンホットベクトルの与え方であり、ｎ＝１とｎ＝２の特徴情報をデコーダ部５でそれぞれ５０％ずつ合成した形状が新規形状データ６として得られる。

【0033】

図４は、教師データである形状データ群の一例を示す図であり、図５は、実施例１の設計装置１によって得られる形状データの一例を示す図である。

【0034】

図５に示す形状データは、図４に示した教師データに、教師データとは異なる新規形状データが追加されている。新規形状データは、教師データである形状データ群における、ある形状データと次の形状データとの間の形状値に対応する形状データである。合成する割合を５０％として説明する。

【0035】

図４に示す教師データである形状データ群は、長方形状の部材が水平方向に対して２５度傾斜するデータ（Ａ）と、長方形状の部材が水平方向に対して０度傾斜するデータ（Ｂ）と、長方形状の部材が水平方向に対して－２５度傾斜するデータ（Ｃ）とからなる形状データ群である。

【0036】

図５に示した形状データは、図４のデータ（Ａ）とデータ（Ｂ）とを５０％ずつ合成した、水平方向に対して１２．５度傾斜したデータ（Ａ－Ｂ）と、図４のデータ（Ｂ）とデータ（Ｃ）とを５０％ずつ合成した、水平方向に対して－１２．５度傾斜したデータ（Ｂ－Ｃ）が、データ（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に追加されている。

【0037】

新規形状データ６は、図５に示したデータ（Ａ－Ｂ）及びデータ（Ｂ－Ｃ）に対応する。

【0038】

このように、本発明の実施例１によれば、教師データを合成することで、教師データ群には含まれていない形状データを追加した新規形状データ６を得ることができる。

【0039】

以上のように、本発明の実施例１によれば、形状データ群２と形状データ群２に対応する値である形状符号群７を、ニューラルネットワーク構造を有するエンコーダ部３に学習させ、形状データの特徴情報を算出し、この特徴情報と形状符号を対応付けた情報である特徴群情報４を抽出し、抽出した特徴群情報４に基づき、デコーダ部５により教師形状符号以外の指定した新規形状符号８に相当する新規形状データ６を生成することが可能な設計装置及び設計方法を提供することができる。

【0040】

また、本発明の実施例１によれば、流体工学的な知見や設計基準に基づいた個人のスキルに依存した設計手法を利用することない簡便な設計装置および設計方法を提供することができる。

【0041】

（実施例２）
次に、本発明の実施例２について説明する。

【0042】

実施例２の全体構成は実施例１と同様であるが、実施例２のエンコーダ部３及びデコーダ部５の機能が実施例１と異なっている。実施例２の全体構成は図１に示す同様であるので、実施例２の全体構成の図示は省略する。

【0043】

実施例２の設計装置１は、形状データ群２と形状データ群２の各形状に対応する値である形状符号群７を受け取り、形状データ群２の特徴情報を算出し、特徴情報と形状符号群７とを対応付けた情報である特徴群情報４を記憶するエンコーダ部３と、特徴群情報４から新規形状符号８に対応する新規形状データ６を生成するデコーダ部５とを備える。

【0044】

また、エンコーダ部３、デコーダ部５は、それぞれ特徴抽出器、形状データ生成器として独立に用いることができる。

【0045】

本実施例２ではエンコーダ部３及びデコーダ部５は畳み込み層を使ったニューラルネットワーク構造を有しており、多数の形状データ群２に対して迅速に特徴群情報４の抽出が行える。

【0046】

ユーザは、まず、教師データである形状データ群２とそれに対応する形状符号群７を設計装置１に入力する。

【0047】

つづいて、形状データ群２と、それに対応する形状符号群７は、エンコーダ部３を介して、形状データ群２と形状符号群７とを対応付けた情報である特徴群情報４として、エンコーダ部３に一旦記憶される。さらに、ユーザは設計装置１に生成したい新規形状符号８に入力すると、デコーダ部５において生成したい新規形状符号８に対応する新規形状データ６が構築され、設計装置１より出力される。

【0048】

実施例２において、デコーダ部５は、特徴群情報４に基づき、教師データである形状データ群２とは異なる新規形状データ６を帰納的に生成する。実施例１においては、生成したい新規形状符号８をワンホットベクトルに変換していたが、実施例２においては、ワンホットベクトルに替えて入力をスカラ値とする。

【0049】

スカラ値はいくら大きくても小さくてもよいが、学習のしやすさのため形状符号群７における最大値で正規化した値（０から１の範囲に納める）を入力値とする。

【0050】

実施例１では、離散的な形状符号群７に対応した特徴群情報４が保存されているが、実施例２では連続尺度に基づき、応答曲面のような連続状態でデコーダ部５に特徴群情報４が保存されており特徴群情報４より帰納的に新規形状データ６を生成することができる。

【0051】

したがって、例えば、ｎ＝１、２、３、４の連続データを処理する場合、ｎ ＝１．５を出力したいときにはデコーダ部５に１．５を直接指定することで、実施例１と同様な新規形状データ６が得られる。

【0052】

図６は、実施例２におけるデコーダ部５の処理を示したフローチャートである。

【0053】

図６において、新規形状符号８を正規化し（ステップＳ２０）、正規化したスカラ値を設計装置１に入力する（ステップＳ２１）。

【0054】

つまり、ステップＳ２１にて、デコーダ部５は、正規化したスカラ値を特徴群情報４に対応させる。そして、デコーダ部５は、正規化したスカラ値に対応する特徴群情報４から新規形状データ６を生成し（ステップＳ２２）、出力する（ステップＳ２３）。

【0055】

実施例２においても、実施例１と同様な効果を得ることができる。

【0056】

ユーザは、設計対象の相違により、実施例１と実施例２のいずれを任意に選択することができる。

【0057】

上述した実施例１及び実施例２において、生成した新規形状データを表示するように構成することができる。

【0058】

図７は、表示部９を有する設計装置１を示す図である。表示部９に、新規形状データ６を表示することができる。

【0059】

なお、実施例２においては、新規形状符号８を正規化し、正規化したスカラ値を特徴群情報４に対応させて、新規形状データ６を生成するように構成したが、正規化に限らず、他の数式を用いて、新規形状符号８を変換し、特徴群情報４に対応させて、新規形状データ６を生成することも可能である。

【0060】

つまり、正規化の式を代表とする形状データ生成式を用いて、新規形状データ６を生成することも可能である。

【0061】

また、上述した実施例１及び実施例２の設計装置１及び設計方法において、エンコーダ部３に記憶された特徴群情報４は既存形状のデータベースといえるものとなり、新規形状設計だけでなくラインアップ設計にも有効活用可能である。

【0062】

また、本発明は上記した実施例１及び実施例２に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。

【0063】

例えば、上記した実施例１及び実施例２は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

【0064】

また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。

【0065】

また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

【符号の説明】

【0066】

１・・・設計装置、２・・・形状データ群、３・・・エンコーダ部、４・・・特徴群情報、５・・・デコーダ部、６・・・新規形状データ、７・・・形状符号群、８・・・新規形状符号、９・・・表示部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】