JP4786968B2 - 歯付ベルト最適形状予測装置及び歯付ベルト最適形状予測方法、並びにプログラム - Google Patents
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Description
11 寸法パラメータ水準値設定部
12 寸法パラメータ群生成部
13 認識用データ生成部
20 有限要素法解析部
21 物性データ及び力学的条件設定部
30 ニューラルネットワーク
31 最適形状出力部
32 制約条件入力部
40 歯付ベルト最適形状予測装置
S1 寸法パラメータ選択ステップ
S2 寸法パラメータ水準値設定ステップ
S3 寸法パラメータ群生成ステップ
S4 有限要素法解析ステップ
S5 ニューラルネットワーク学習ステップ
S6 認識用データ生成ステップ
S7 ニューラルネットワーク算出ステップ
S8 最適形状出力ステップ
Claims (6)
- 歯高さ、半歯幅、歯先R、歯元R、圧力面張出、圧力角、圧力面曲率半径等の歯付ベルトを構成する寸法パラメータの中から、複数の寸法パラメータを選択する寸法パラメータ選択手段と、
歯付ベルト最適形状予測前の既存の歯付ベルトについて、前記各寸法パラメータの現実の値及び任意のその近傍値を前記各寸法パラメータの複数(6以下)の水準値として設定する寸法パラメータ水準値設定手段と、
前記各寸法パラメータの前記各水準値を全て或いは一部のみ組み合わせて、複数の寸法パラメータ群を作成する寸法パラメータ群生成手段と、
前記各寸法パラメータの前記各水準値の最大値と最小値の間を等分割して前記各寸法パラメータの値を10前後設定し、前記各寸法パラメータの各値を全て組み合わせて認識用データを作成する認識用データ生成手段と、
前記寸法パラメータ群を入力として、予め設定した前記歯付ベルトの心線及び歯布の弾性率或いは引張り剛性、ゴムの非線形的な挙動を考慮したパラメータ等の物性データと前記歯付ベルトの両端にかかる張力或いは歯付ベルトの両端にかかる張力の差である歯荷重、歯付プーリとの間の摩擦係数等の力学的条件に基づいて、有限要素法解析により前記歯付ベルトの性能を示す出力を前記寸法パラメータ群に対応して得る有限要素法解析手段と、
前記有限要素法解析の入力である前記寸法パラメータ群と、前記有限要素法解析の出力である歯付ベルトの性能の組み合わせを学習し、前記認識用データを入力として前記歯付ベルトの性能を示す出力である認識出力を得るニューラルネットワークと、
前記ニューラルネットワークで得られた前記認識出力の内、前記既存の歯付ベルトについて得られた出力と比較した所定の制約条件を満たし、且つ、前記歯付ベルトの性能に関する特定の目的に対して最良の出力を与えた入力である認識用データを歯付ベルトの最適形状と決定する歯付ベルト最適形状決定手段と、
を有することを特徴とする歯付ベルト最適形状予測装置。 - 前記有限要素法解析手段は、有限要素法解析条件として、前記歯付ベルトの歯部を要素分割し、歯布層、ゴム層共にその表層部に厚さ約0.1mmの要素からなる層を形成し、張力の大きい張り側歯布層と張り側ゴム層、張力の小さいゆるみ側歯布層とゆるみ側ゴム層の4箇所について、それぞれ歯元部を含む複数の要素を抽出し、前記歯付ベルトの性能を示す出力として前記歯付ベルトの歯元の最大せん断応力を選択し、前記各要素における最大せん断応力値を有限要素法解析により求めることを特徴とする請求項1に記載の歯付ベルト最適形状予測装置。
- 歯高さ、半歯幅、歯先R、歯元R、圧力面張出、圧力角、圧力面曲率半径等の歯付ベルトを構成する寸法パラメータの中から、複数の寸法パラメータを選択する寸法パラメータ選択ステップと、
歯付ベルト最適形状予測前の既存の歯付ベルトについて、前記各寸法パラメータの現実の値及び任意のその近傍値を前記各寸法パラメータの複数(6以下)の水準値として設定する寸法パラメータ水準値設定ステップと、
前記各寸法パラメータの前記各水準値を全て或いは一部のみ組み合わせて、複数の寸法パラメータ群を作成する寸法パラメータ群生成ステップと、
前記歯付ベルトの心線及び歯布の弾性率或いは引張り剛性、ゴムの非線形的な挙動を考慮したパラメータ等の物性データと前記歯付ベルトの両端にかかる張力或いは歯付ベルトの両端にかかる張力の差である歯荷重、歯付プーリとの間の摩擦係数等の力学的条件を設定し、前記寸法パラメータ群を入力として、有限要素法解析により前記歯付ベルトの性能を示す出力を前記寸法パラメータ群に対応して得る有限要素法解析ステップと、
前記有限要素法解析の入力である前記寸法パラメータ群と、前記有限要素法解析の出力である歯付ベルトの性能の組み合わせをニューラルネットワークに学習させるニューラルネットワーク学習ステップと、
前記各寸法パラメータの複数の水準値の最大値と最小値の間を等分割して前記各寸法パラメータの値を10前後設定し、前記各寸法パラメータの各値を全て組み合わせて認識用データを作成する認識用データ生成ステップと、
前記認識用データを入力として前記ニューラルネットワークにより前記歯付ベルトの性能を示す出力である認識出力を得るニューラルネットワーク算出ステップと、
前記ニューラルネットワークで得られた前記認識出力の内、前記既存の歯付ベルトについて得られた出力と比較した所定の制約条件を満たし、且つ、前記歯付ベルトの性能に関する特定の目的に対して最良の出力を与えた入力である認識用データを歯付ベルトの最適形状と決定する歯付ベルト最適形状決定ステップと、
を有することを特徴とする歯付ベルト最適形状予測方法。 - 前記有限要素法解析ステップは、有限要素法解析条件として、前記歯付ベルトの歯部を要素分割し、歯布層、ゴム層共にその表層部に厚さ約0.1mmの要素からなる層を形成し、張力の大きい張り側歯布層と張り側ゴム層、張力の小さいゆるみ側歯布層とゆるみ側ゴム層の4箇所について、それぞれ歯元部を含む複数の要素を抽出し、前記歯付ベルトの性能を示す出力として前記歯付ベルトの歯元の最大せん断応力を選択し、前記各要素における最大せん断応力値を有限要素法解析により求めることを特徴とする請求項3に記載の歯付ベルト最適形状予測方法。
- 歯高さ、半歯幅、歯先R、歯元R、圧力面張出、圧力角、圧力面曲率半径等の歯付ベルトを構成する寸法パラメータの中から、複数の寸法パラメータを選択する寸法パラメータ選択ステップ、
歯付ベルト最適形状予測前の既存の歯付ベルトについて、前記各寸法パラメータの現実の値及び任意のその近傍値を前記各寸法パラメータの複数(6以下)の水準値として設定する寸法パラメータ水準値設定ステップ、
前記各寸法パラメータの前記各水準値を全て或いは一部のみ組み合わせて、複数の寸法パラメータ群を作成する寸法パラメータ群生成ステップ、
前記歯付ベルトの心線及び歯布の弾性率或いは引張り剛性、ゴムの非線形的な挙動を考慮したパラメータ等の物性データと前記歯付ベルトの両端にかかる張力或いは歯付ベルトの両端にかかる張力の差である歯荷重、歯付プーリとの間の摩擦係数等の力学的条件を設定し、前記寸法パラメータ群を入力として、有限要素法解析により前記歯付ベルトの性能を示す出力を前記寸法パラメータ群に対応して得る有限要素法解析ステップ、
前記有限要素法解析の入力である前記寸法パラメータ群と、前記有限要素法解析の出力である歯付ベルトの性能の組み合わせをニューラルネットワークに学習させるニューラルネットワーク学習ステップ、
前記各寸法パラメータの複数の水準値の最大値と最小値の間を等分割して前記各寸法パラメータの値を10前後設定し、前記各寸法パラメータの各値を全て組み合わせて認識用データを作成する認識用データ生成ステップ、
前記認識用データを入力として前記ニューラルネットワークにより前記歯付ベルトの性能を示す出力である認識出力を得るニューラルネットワーク算出ステップ、
前記ニューラルネットワークで得られた前記認識出力の内、前記既存の歯付ベルトについて得られた出力と比較した所定の制約条件を満たし、且つ、前記歯付ベルトの性能に関する特定の目的に対して最良の出力を与えた入力である認識用データを歯付ベルトの最適形状と決定する歯付ベルト最適形状決定ステップ、
をコンピュータに実行させるプログラム。 - 前記有限要素法解析ステップは、有限要素法解析条件として、前記歯付ベルトの歯部を要素分割し、歯布層、ゴム層共にその表層部に厚さ約0.1mmの要素からなる層を形成し、張力の大きい張り側歯布層と張り側ゴム層、張力の小さいゆるみ側歯布層とゆるみ側ゴム層の4箇所について、それぞれ歯元部を含む複数の要素を抽出し、前記歯付ベルトの性能を示す出力として前記歯付ベルトの歯元の最大せん断応力を選択し、前記各要素における最大せん断応力値を有限要素法解析により求めることを特徴とする請求項5に記載のプログラム。
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