特開 2024-171745 熱処理解析方法、熱処理解析装置、熱処理解析プログラム

(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】P2024171745

(43)【公開日】2024-12-12

(54)【発明の名称】熱処理解析方法、熱処理解析装置、熱処理解析プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 25/18 20060101AFI20241205BHJP

   G01N 25/02 20060101ALI20241205BHJP

【ＦＩ】

G01N25/18 L

G01N25/02 B

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023088926

(22)【出願日】2023-05-30

(71)【出願人】

【識別番号】000001199

【氏名又は名称】株式会社神戸製鋼所

(74)【代理人】

【識別番号】100145403

【弁理士】

【氏名又は名称】山尾 憲人

(74)【代理人】

【識別番号】100111039

【弁理士】

【氏名又は名称】前堀 義之

(74)【代理人】

【識別番号】100218132

【弁理士】

【氏名又は名称】近田 暢朗

(72)【発明者】

【氏名】西本 圭佑

(72)【発明者】

【氏名】河井 啓介

(72)【発明者】

【氏名】井筒 理人

【テーマコード（参考）】

2G040

【Ｆターム（参考）】

2G040AA01

2G040AB07

2G040AB19

2G040BA08

2G040BA25

2G040HA05

2G040HA16

2G040ZA05

(57)【要約】

【課題】高精度かつ短時間で熱処理解析を実現する。
【解決手段】熱処理解析方法は、金属部材を模擬した３次元モデル１００に対して有限要素法による３次元熱処理解析を実行し、３次元モデル１００から評価対象とする外面または断面を評価面１０１，１０４として抽出し、推定器３３に対して評価面１０１，１０４における２次元熱処理解析条件を入力することによって評価面１０１，１０４における２次元熱処理解析結果を推定することを含む処理をコンピュータにより実行する。推定器３３は、評価面１０１，１０４における２次元熱処理解析条件を入力された際に、評価面１０１，１０４における２次元熱処理解析結果を出力するように、有限要素法による３次元熱処理解析の一部データを教師データとして用いた学習処理が施されている。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

金属部材を模擬した３次元モデルに対して有限要素法による３次元熱処理解析を実行し、
前記３次元モデルから評価対象とする外面または断面を評価面として抽出し、
推定器に対して前記評価面における２次元熱処理解析条件を入力することによって前記評価面における２次元熱処理解析結果を推定する
ことを含む処理をコンピュータにより実行する熱処理解析方法であって、
前記推定器は、前記評価面における前記２次元熱処理解析条件を入力された際に、前記評価面における前記２次元熱処理解析結果を出力するように、３次元熱処理解析の一部データを教師データとして用いた学習処理が施されている、熱処理解析方法。

【請求項2】

前記２次元熱処理解析条件は、前記評価面における炭素成分濃度分布、焼入れ温度、または熱伝達率の少なくとも１つを含み、
前記２次元熱処理解析結果は、前記評価面における応力分布、変位分布、または熱処理後の組織分布の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の熱処理解析方法。

【請求項3】

前記評価面は、前記３次元熱処理解析において応力または変位が最大となる部位を含むように抽出される、請求項１に記載の熱処理解析方法。

【請求項4】

金属部材を模擬した３次元モデルに対して有限要素法による３次元熱処理解析を実行する３次元熱処理解析部と、
前記３次元モデルから評価対象とする外面または断面を評価面として抽出する断面抽出部と、
前記評価面における２次元熱処理解析条件を入力された際に、前記評価面における２次元熱処理解析結果を出力するように、有限要素法による３次元熱処理解析の一部データを教師データとして用いた学習処理が施されている推定器と
を備える、熱処理解析装置。

【請求項5】

金属部材を模擬した３次元モデルに対して有限要素法による３次元熱処理解析を実行し、
前記３次元モデルから評価対象とする外面または断面を評価面として抽出し、
推定器に対して、前記評価面における２次元熱処理解析条件を入力し、前記評価面における２次元熱処理解析結果を推定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させる熱処理解析プログラムであって、
前記推定器は、前記評価面における前記２次元熱処理解析条件を入力された際に、前記評価面における前記２次元熱処理解析結果を出力するように、有限要素法による３次元熱処理解析の一部データを教師データとして用いた学習処理が施されている、熱処理解析プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、熱処理解析方法、熱処理解析装置、熱処理解析プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

金属部材の熱処理では、金属部材が、ある温度以上に加熱され、その後に冷却されることによって改質される。このとき、金属部材には、温度差による熱収縮または相変態による変態膨張が生じ、このような熱収縮および変態膨張に起因して変形および応力が生じる。金属部材の変形は熱処理後の切削コストの増大に繋がり得るし、金属部材内の応力は金属部材の割れに繋がり得る。従って、切削コストを低減するとともに金属部材の割れを回避すべく、シミュレーションによる変形予測および応力予測が活用されている。

【0003】

例えば、特許文献１には、有限要素法を用いて熱処理中の変形および応力を予測するシミュレーション技術が開示されている。特許文献２には、有限要素法を用いた高周波熱処理などの特殊な熱処理に際して、シミュレーションの一部の磁場計算の回数を低減して解析時間の短縮化を図った技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１７－５３８０７号公報

【特許文献2】特開２０１４－８１２０８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

有限要素法を利用したシミュレーションは、一回あたりに多くの計算時間を要する。そのため、多くの計算回数を実行する場合には著しく膨大な計算時間を要し、実際上適用困難である。従って、最適な熱処理条件の探索のような多くの計算回数を要する場合に高精度かつ短時間での熱処理解析を実現する観点で改善の余地がある。

【0006】

本発明は、高精度かつ短時間で熱処理解析を実現することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の第１の側面は、
金属部材を模擬した３次元モデルに対して有限要素法による３次元熱処理解析を実行し、
前記３次元モデルから評価対象とする外面または断面を評価面として抽出し、
推定器に対して前記評価面における２次元熱処理解析条件を入力することによって前記評価面における２次元熱処理解析結果を推定する
ことを含む処理をコンピュータにより実行する熱処理解析方法であって、
前記推定器は、前記評価面における前記２次元熱処理解析条件を入力された際に、前記評価面における前記２次元熱処理解析結果を出力するように、有限要素法による３次元熱処理解析の一部データを教師データとして用いた学習処理が施されている、熱処理解析方法を提供する。

【0008】

この方法によれば、計算コストの高い有限要素法によるシミュレーションと比べて推定器を利用するために低い計算コストで熱処理解析結果を取得でき、短時間での熱処理解析を実現できる。また、有限要素法による３次元熱処理解析の一部データ（評価面におけるデータ）を教師データとして用いているために、学習データサイズを低減しつつ、有限要素法と同等の高精度の推定が可能である。換言すれば、有限要素法によるシミュレーションを機械学習で代替するサロゲートモデルと称される手法を採用することにより、最適な熱処理条件の探索を可能とするような高精度かつ短時間での熱処理解析を実現できる。また、推定器の入力および出力は２次元熱処理解析のデータであるため、取り扱うデータサイズを３次元熱処理解析と比べて小さくできる。例えば、上記方法は、焼割れ回避、残留応力低減、または熱処理変形低減などのための最適な熱処理条件の探索に活用できる。

【0009】

前記２次元熱処理解析条件は、前記評価面における炭素成分濃度分布、焼入れ温度、または熱伝達率の少なくとも１つを含んでいてもよく、
前記２次元熱処理解析結果は、前記評価面における応力分布、変位分布、または熱処理後の組織分布の少なくとも１つを含んでいてもよい。

【0010】

この構成によれば、２次元熱処理解析結果に大きく影響を与える因子である炭素成分濃度分布、焼入れ温度、または熱伝達率の少なくとも１つについて短時間で最適な熱処理条件を探索できる。

【0011】

前記評価面は、前記３次元熱処理解析において応力または変位が最大となる部位を含むように抽出されてもよい。

【0012】

この構成によれば、３次元熱処理解析において応力または変位が最大となる部位は割れの起点となりやすいため、当該部位を含む評価面における熱処理解析を高精度かつ短時間で実現できることは有用である。

【0013】

本発明の第２の側面は、
金属部材を模擬した３次元モデルに対して有限要素法による３次元熱処理解析を実行する３次元熱処理解析部と、
前記３次元モデルから評価対象とする外面または断面を評価面として抽出する断面抽出部と、
前記評価面における２次元熱処理解析条件を入力された際に、前記評価面における２次元熱処理解析結果を出力するように、有限要素法による３次元熱処理解析の一部データを教師データとして用いた学習処理が施されている推定器と
を備える、熱処理解析装置を提供する。

【0014】

本発明の第３の側面は、
金属部材を模擬した３次元モデルに対して有限要素法による３次元熱処理解析を実行し、
前記３次元モデルから評価対象とする外面または断面を評価面として抽出し、
推定器に対して、前記評価面における２次元熱処理解析条件を入力し、前記評価面における２次元熱処理解析結果を推定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させる熱処理解析プログラムであって、
前記推定器は、前記評価面における前記２次元熱処理解析条件を入力された際に、前記評価面における前記２次元熱処理解析結果を出力するように、有限要素法による３次元熱処理解析の一部データを教師データとして用いた学習処理が施されている、熱処理解析プログラムを提供する。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、高精度かつ短時間で熱処理解析を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本発明の一実施形態に係る熱処理解析装置の概略構成図。

【図2】３次元モデルを示す斜視図。

【図3】３次元モデルの炭素成分濃度分布を示す斜視図。

【図4】図２のＡ－Ａ線に沿った断面（第１断面）で切除した３次元モデルの炭素成分濃度分布を示す斜視図。

【図5】図２のＢ－Ｂ線に沿った断面（第２断面）で切除した３次元モデルの炭素成分濃度分布を示す斜視図。

【図6】３次元モデルのＸ方向応力分布を示す斜視図。

【図7】第１断面で切除した３次元モデルのＸ方向応力分布を示す斜視図。

【図8】第２断面で切除した３次元モデルのＸ方向応力分布を示す斜視図。

【図9】第１断面の炭素成分濃度分布。

【図10】第１断面の中心点での有限要素法と推定器によるＸ方向応力を示すグラフ。

【図11】第１断面の有限要素法によるミーゼス応力分布。

【図12】第１断面の推定器によるミーゼス応力分布。

【図13】第１断面の有限要素法によるＺ方向変位分布。

【図14】第１断面の推定器によるＺ方向変位分布。

【図15】底面の炭素成分濃度分布。

【図16】底面の中心点での有限要素法と推定器によるＸ方向応力を示すグラフ。

【図17】底面の有限要素法によるミーゼス応力分布。

【図18】底面の推定器によるミーゼス応力分布。

【図19】底面の有限要素法によるＺ方向変位分布。

【図20】底面の推定器によるＺ方向変位分布。

【図21】本発明の一実施形態に係る熱処理解析方法のフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。

【0018】

図１を参照して、本実施形態の熱処理解析装置１は、金属部材に対する熱処理解析を実行する。熱処理解析は、熱処理に伴う解析を広く指し、例えば、伝熱解析、相変態解析、および弾塑性解析を含み得る。伝熱解析では金属部材の冷却挙動が解析され、相変態解析では金属部材の変態挙動が解析され、弾塑性解析では金属部材の変形挙動や応力挙動が解析される。

【0019】

本実施形態の熱処理解析装置１は、デスクトップパソコン、ノートパソコン、ワークステーション、またはタブレット端末のようなコンピュータで構成される。熱処理解析装置１は、入出力インタフェース部１０と、記憶部２０と、制御部３０とを備える。

【0020】

入出力インタフェース部１０は、ユーザからの情報を入力するための入力装置およびユーザに情報を出力するための出力装置としての機能を有する。入出力インタフェース部１０は、少なくとも１つのヒューマン・マシン・インタフェースを備える。ヒューマン・マシン・インタフェースは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス（例えばマウスもしくはトラックボール）、またはタッチパッド等の入力装置と、ディスプレイまたはスピーカ等の出力装置とを含む。また、ヒューマン・マシン・インタフェースは、インセル型タッチパネル搭載のディスプレイ（例えば液晶パネルまたは有機ＥＬパネル）等の入出力装置を含む。

【0021】

記憶部２０は、種々の情報を記憶できる記憶媒体である。記憶部２０は、例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ等のメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、その他の記憶デバイス、またはそれらを適宜組み合わせて実現される。記憶部２０は、後述する制御部３０が行う各種の処理を実現するためのプログラムを格納する。また、記憶部２０は、後述する各種データと、熱処理解析用のモデルと、熱処理解析に必要なその他の情報とを格納する。なお、制御部３０によって実行されるプログラムは、所定の通信規格にしたがい通信を行う通信部から提供されてもよいし、可搬性を有する記憶媒体に格納されていてもよい。

【0022】

制御部３０は、演算処理および装置全体の制御を行う。制御部３０は、所定の機能を実現するように設計された専用の電子回路、または再構成可能な電子回路等のハードウェア回路で構成されてもよい。また、制御部３０は、種々の半導体集積回路で構成されてもよい。そのような種々の半導体集積回路は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、およびＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）を含む。

【0023】

制御部３０は、機能的構成として、３次元熱処理解析部３１と、断面抽出部３２と、推定器３３とを含む。これらは、上記回路等のハードウェア資源と、プログラムであるソフトウェア資源との協働により実現される。

【0024】

図２を参照して、３次元熱処理解析部３１は、金属部材を模擬した３次元モデル１００に対して有限要素法による３次元熱処理解析を実行する。図示の例では、３次元モデル１００は縦（Ｘ方向）×横（Ｙ方向）×高さ（Ｚ方向）について８０×８０×３０［ｍｍ］の直方体であり、これが複数の小さな立方体要素に分割されている。

【0025】

３次元熱処理解析では、３次元モデル１００に対して各種物性値を設定する。例えば、各種物性値は、密度、線膨張係数、および弾性係数などを含む。そして、所望の熱処理解析に対応した各種境界条件を設定する。例えば、各種境界条件は、熱伝達率などを含む。また、所望の熱処理解析に対応した各種初期条件を設定する。例えば、各種初期条件は、各種成分濃度分布（例えば炭素成分濃度分布）および焼き入れ温度などを含む。以降、３次元熱処理解析における各種物性値、各種境界条件、および各種初期条件を３次元熱処理解析条件ともいう。

【0026】

図３を参照して、３次元モデル１００に対して、部位に応じて様々な炭素成分濃度を設定し得る。炭素成分濃度は、金属材料における炭素含有量（質量パーセント濃度）のことをいう。図示の例では、色が黒い部分ほど炭素成分濃度が低いことを示している。具体的には、最も黒い色の部分は炭素成分濃度が０．１５％となっており、最も白い色の部分は炭素成分濃度が０．４５％となっている。

【0027】

３次元モデル１００では、縦（Ｘ方向）の端部から概略４分の１の位置にある特定部位１１０と、縦（Ｘ方向）の端部から概略４分の３の位置にある特定部位１２０とにおいて、炭素成分濃度が高く設定されている。換言すれば、これらの特定部位１１０，１２０以外の基本部位１３０においては、炭素成分濃度が低く設定されている。

【0028】

図４は、３次元モデル１００の縦（Ｘ方向）の端部から４分の１の位置での断面１０１（以下、第１断面１０１ともいう。）を示している。第１断面１０１は、図２のＡ－Ａ線に沿った断面に対応する。図５は、３次元モデル１００の縦（Ｘ方向）の端部から４分の３の位置での断面１０２（以下、第２断面１０２ともいう。）を示している。第２断面１０２は、図２のＢ－Ｂ線に沿った断面に対応する。図示の例では、第１断面１０１および第２断面１０２に示すように、炭素成分濃度の分布は、Ｚ方向において均一である。従って、図３の上面１０３と底面１０４は同じ炭素成分濃度分布を示す。

【0029】

図４に示す第１断面１０１では、基本部位１３０に対応する黒色部分と、特定部位１１０に対応する白色部分とが混在し、即ち炭素成分濃度が大きく変化している。このような炭素成分濃度が大きく変化する面では、割れなどの問題が生じることが多い。これに対し、図５に示す第２断面１０２では、全体が基本部位１３０に対応する黒色部分となっており、炭素成分濃度が概略均一となっている。このような炭素成分濃度が概略変化しない面では、割れなどの問題が生じることが少ない。

【0030】

本実施形態では、３次元熱処理解析部３１は、３次元モデル１００および３次元熱処理解析条件に基づいて、３次元モデル１００における応力分布を出力する。あるいは、３次元熱処理解析部３１は、変位分布、または熱処理後の組織分布を出力してもよいし、これらの組み合わせを出力してもよい。以降、３次元熱処理解析部３１の出力結果を３次元熱処理解析結果ともいう。

【0031】

図６～８は、３次元熱処理解析結果の一例として応力分布を示している。これは、３次元熱処理解析条件として、図２に示す３次元モデル１００に対して図３～５に示す炭素成分濃度分布を設定し、熱伝達率を５００［Ｗ／ｍ^２／Ｋ］に設定し、焼入れ温度を８２０［℃］に設定して得られた結果である。

【0032】

図６では、図３と同様に３次元モデル１００の全体が示されている。図７では、第１断面１０１を視認できるように切除された３次元モデル１００が示されている。図８では、第２断面１０２を視認できるように切除された３次元モデル１００が示されている。これらの図では、色が白い部分ほどＸ方向応力が大きいことを示している。例えば、最も黒い色の部分はＸ方向応力が－２００［ＭＰａ］となっており、最も白い色の部分はＸ方向応力が４５０［ＭＰａ］となっている。

【0033】

図６を参照して、３次元モデル１００の外面では高いＸ方向応力（白色部分）は確認されなかった。図７を参照して、第１断面１０１では高いＸ方向応力（白色部分）が確認され、特に最大値として確認された。図８を参照して、第２断面１０２においては高いＸ方向応力（白色部分）は確認されなかった。このように高いＸ方向応力が確認できた第１断面１０１では割れなどの問題が生じることが多く、第１断面１０１は評価対象として好ましい。これは応力についての例示であるが、変位についても同様であり、高い変位が確認される外面または断面では変形に関わる問題が生じることが多く、そのような面は評価対象として好ましい。

【0034】

断面抽出部３２は、３次元モデル１００から評価対象とする外面または断面を評価面として抽出する。評価面は、予め手動的に設定された面であってもよいし、３次元熱処理解析結果に基づいて自動的または手動的に抽出されてもよい。後者の場合、例えば、評価面は、３次元モデル１００において応力が最大となる部位を含むように抽出されてもよい（例えば第１断面１０１）。あるいは、評価面は、３次元モデル１００において変位が最大となる部位を含むように抽出されてもよい。また、抽出する評価面は、１つであってもよいし、複数であってもよい。

【0035】

本実施形態では、断面抽出部３２によって、予め手動的に設定された外面（底面）１０４を評価面として抽出するとともに、上記３次元熱処理解析結果に基づいて３次元モデル１００において応力が最大となる部位を含むように第１断面１０１を評価面として自動的または手動的に抽出する。即ち、本実施形態では、２つの評価面１０１，１０４が抽出される。

【0036】

推定器３３は、３次元モデル１００の評価面１０１，１０４における２次元熱処理解析条件を入力された際に、評価面１０１，１０４における２次元熱処理解析結果を出力するように、有限要素法による３次元熱処理解析の一部データを教師データとして用いた学習処理が施されている。即ち、３次元熱処理解析条件のうち評価面１０１，１０４におけるものを２次元熱処理解析条件として教師データに用い、３次元熱処理解析結果のうち評価面１０１，１０４におけるものを２次元熱処理解析結果として教師データに用いている。教師データは、様々に十分量学習されており、高精度の推定結果が保証されるものとする。学習処理方法としては、決定木、線形回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ガウス過程回帰、または畳み込みニューラルネットワーク等が採用され得る。なお、必要に応じて、学習前または学習中の推定器を用意し、上記教師データを用いて当該推定器に学習処理を施してもよい。

【0037】

本実施形態では、２次元熱処理解析条件は、評価面１０１，１０４における炭素成分濃度分布、焼入れ温度、または熱伝達率の少なくとも１つを含む。また、２次元熱処理解析結果は、評価面１０１，１０４における応力分布、変位分布、熱処理後の組織分布の少なくとも１つを含む。

【0038】

本実施形態では、学習済みの推定器３３に対して評価面１０１，１０４における２次元熱処理解析条件を入力することによって評価面１０１，１０４における２次元熱処理解析結果を推定する。

【0039】

図９～１４を参照して、評価面（第１断面）１０１における推定器３３による推定精度について検証した結果を説明する。具体的には、本実施形態によって推定した応力と、有限要素法のシミュレーションによって得られた応力とを比較した。

【0040】

解析条件は、上記３次元熱処理解析と基本的に同じであるが、前述の３次元熱処理解析のデータは教師データとして採用しているため、前述の３次元熱処理解析から炭素成分濃度のみを変更した。図９は、評価面（第１断面）１０１における炭素成分濃度分布を示している。当該変更を図で確認すると、図４の第１断面１０１と、図９の第１断面１０１とを比較参照して、黒色と白色が入れ替わっている。即ち、図９では、図４の第１断面１０１における炭素成分濃度とは反対に、特定部位１１０の炭素成分濃度が基本部位１３０の炭素成分濃度よりも高く設定されている。

【0041】

図１０は、評価面（第１断面）１０１の中心点での有限要素法と推定器３３によるＸ方向応力を示すグラフである。横軸は時間ｔ［ｓｅｃ］を示し、縦軸はＸ方向応力σｘ［ＭＰａ］を示している。実線は有限要素法による結果を示し、連続する黒丸は推定器３３による結果を示している。両結果は、よく一致していることを確認し、推定器３３による高い推定精度を数値的に確認した。

【0042】

図１１は、評価面（第１断面）１０１における有限要素法によるミーゼス応力分布を示し、図１２は、評価面（第１断面）１０１における推定器３３によるミーゼス応力分布を示している。これらの図では、色が白い部分ほどミーゼス応力が大きいことを示している。例えば、黒色部分はミーゼス応力が１９［ＭＰａ］となっており、白色部分はミーゼス応力が４９２［ＭＰａ］となっている。両結果は、よく一致していることを確認し、推定器３３による高い推定精度を視覚的に確認した。

【0043】

図１３は、評価面（第１断面）１０１における有限要素法によるＺ方向変位分布を示し、図１４は、評価面（第１断面）１０１における推定器３３によるＺ方向変位分布を示している。これらの図では、色が黒い部分ほどＺ方向変位が大きいことを示している。例えば、黒色部分はＺ方向変位が０．２７［ｍｍ］となっており、白色部分はＺ方向変位が０［ｍｍ］となっている。ここでのＺ方向変位は絶対値を示している。両結果は、よく一致していることを確認し、推定器３３による高い推定精度を視覚的に確認した。

【0044】

図１５～２０を参照して、評価面（底面）１０４における推定器３３による推定精度について検証した結果を説明する。具体的には、本実施形態によって推定した応力と、有限要素法のシミュレーションによって得られた応力とを比較した。

【0045】

解析条件は、上記３次元熱処理解析と基本的に同じであるが、当該３次元熱処理解析のデータは教師データとして採用しているため、上記３次元熱処理解析から炭素成分濃度のみを変更した。図１５は、評価面（底面）１０４における炭素成分濃度分布を示している。当該変更を図で確認すると、図３の上面１０３と、図１５の底面１０４とを比較参照して、黒色と白色が入れ替わっている。即ち、図１５では、図３の上面１０３における炭素成分濃度とは反対に、特定部位１１０，１２０の炭素成分濃度が基本部位１３０の炭素成分濃度よりも高く設定されている。

【0046】

図１６は、評価面（底面）１０４の中心点での有限要素法と推定器３３によるＸ方向応力を示すグラフである。横軸は時間ｔ［ｓｅｃ］を示し、縦軸はＸ方向応力σｘ［ＭＰａ］を示している。実線は有限要素法による結果を示し、連続する黒丸は推定器３３による結果を示している。両結果は、よく一致していることを確認し、推定器３３による高い推定精度を数値的に確認した。

【0047】

図１７は、評価面（底面）１０４における有限要素法によるミーゼス応力分布を示し、図１８は、評価面（底面）１０４における推定器３３によるミーゼス応力分布を示している。これらの図では、色が白い部分ほどミーゼス応力が大きいことを示している。例えば、黒色部分はミーゼス応力が１３［ＭＰａ］となっており、白色部分はミーゼス応力が６００［ＭＰａ］となっている。両結果は、よく一致していることを確認し、推定器３３による高い推定精度を視覚的に確認した。

【0048】

図１９は、評価面（底面）１０４における有限要素法によるＺ方向変位分布を示し、図２０は、評価面（底面）１０４における推定器３３によるＺ方向変位分布を示している。これらの図では、色が黒い部分ほどＺ方向変位が大きいことを示している。例えば、黒色部分はＺ方向変位が０．０３［ｍｍ］となっており、白色部分はＺ方向変位が０。００８［ｍｍ］となっている。ここでのＺ方向変位は絶対値を示している。両結果は、よく一致していることを確認し、推定器３３による高い推定精度を視覚的に確認した。

【0049】

図２１を参照して、本実施形態の熱処理解析方法について改めて説明する。

【0050】

本実施形態の熱処理解析方法では、まず、熱処理解析の対象となる金属部材を模擬した３次元モデル１００（図２参照）に対して３次元熱処理解析を実行する（ステップＳ１）。当該３次元熱処理解析は、評価面の抽出および教師データの生成に資する。

【0051】

次に、評価面とする外面または断面を抽出する（ステップＳ２）。例えば、評価面は、３次元熱処理解析において応力または変位が最大となる部位を含むように抽出されてもよい。

【0052】

次に、抽出した評価面において、推定器３３による推定を実行する（ステップＳ３）。推定器３３には、評価面における炭素成分濃度分布、焼入れ温度、または熱伝達率の少なくとも１つを２次元熱処理解析条件として入力し、評価面における応力分布、変位分布、または熱処理後の組織分布の少なくとも１つを２次元熱処理解析結果として推定させてもよい。

【0053】

図９～１４および図１５～２０の検証について、スペックが概ね同じコンピュータによる計算時間を比較すると、有限要素法によるシミュレーションでは数千秒の時間を要したのに対し、本実施形態では数十秒の時間で完了した。従って、本実施形態では、極めて短時間での熱処理解析を実現できることを確認した。

【0054】

本実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。

【0055】

計算コストの高い有限要素法によるシミュレーションと比べて推定器３３を利用するために低い計算コストで熱処理解析結果を取得でき、短時間での熱処理解析を実現できる。また、有限要素法による３次元熱処理解析の一部データ（評価面におけるデータ）を教師データとして用いているために、学習データサイズを低減しつつ、有限要素法と同等の高精度の推定が可能である。換言すれば、有限要素法によるシミュレーションを機械学習で代替するサロゲートモデルと称される手法を採用することにより、最適な熱処理条件の探索を可能とするような高精度かつ短時間での熱処理解析を実現できる。また、推定器３３の入力および出力は２次元熱処理解析のデータであるため、取り扱うデータサイズを３次元熱処理解析と比べて小さくできる。例えば、上記方法は、焼割れ回避、残留応力低減、または熱処理変形低減などのための最適な熱処理条件の探索に活用できる。

【0056】

また、２次元熱処理解析結果に大きく影響を与える因子である炭素成分濃度分布、焼入れ温度、または熱伝達率の少なくとも１つについて短時間で最適な熱処理条件を探索できる。

【0057】

また、３次元熱処理解析において応力または変位が最大となる部位は割れの起点となりやすいため、当該部位を含む評価面１０１における熱処理解析を高精度かつ短時間で実現できることは有用である。

【0058】

本実施形態は、上記熱処理解析方法を構成する各ステップをコンピュータに実行させる熱処理解析プログラムによって実現されてもよい。そのような熱処理解析プログラムを実行することによっても、上記熱処理解析方法の奏する作用効果を得ることが可能となる。換言すると、上記熱処理解析方法を使用しているともいえる。

【0059】

以上より、本発明の具体的な実施形態について説明したが、本発明は上記形態に限定されるものではなく、この発明の範囲内で種々変更して実施することができる。

【符号の説明】

【0060】

１ 熱処理解析装置
１０ 入出力インタフェース部
２０ 記憶部
３０ 制御部
３１ ３次元熱処理解析部
３２ 断面抽出部
３３ 推定器
１００ ３次元モデル
１０１ 断面（第１断面）（評価面）
１０２ 断面（第２断面）
１０３ 上面（外面）
１０４ 底面（外面）（評価面）
１１０ 特定部位
１２０ 特定部位
１３０ 基本部位

【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】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】