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公開番号2025141525
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-29
出願番号2024041503
出願日2024-03-15
発明の名称製品設計支援システム、製品設計支援方法及びプログラム
出願人横浜ゴム株式会社
代理人弁理士法人はるか国際特許事務所
主分類G06Q 50/04 20120101AFI20250919BHJP(計算;計数)
要約【課題】性能評価値を精度よく推定できる製品設計支援システム、製品設計支援方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】対象仕様データ取得部240は、対象タイヤの仕様を示す対象仕様データx2を取得する。対象プロファイル推定部244は、学習済みの推定モデルMに対象仕様データx2を入力し、該学習済みの推定モデルMからの出力に基づいて、対象プロファイルf2を推定する。対象共振周波数算出部244は、対象プロファイルf2に基づいて、対象共振周波数y2を算出する。学習済みの推定モデルMは、学習タイヤの仕様を示す学習仕様データx3と、正解プロファイルFと、を含む学習データDに基づいて、未学習の推定モデルmの学習を実行する学習部226を含むモデル生成部22により生成されたものである。
【選択図】図6

特許請求の範囲【請求項１】
製品の仕様を示す仕様データを取得する仕様データ取得手段と、
学習済みの推定モデルに前記仕様データを入力し、該学習済みの推定モデルからの出力に基づいて、前記製品の所定の物理量について、所定の条件を変化させた際における該物理量の予想される変化を示す製品プロファイルを推定する製品プロファイル推定手段と、
前記製品プロファイルに基づいて、前記製品の予想される性能を示す性能評価値を算出する性能評価値算出手段と、
を有し、
前記学習済みの推定モデルは、
学習製品の仕様を示す学習仕様データと、前記学習製品の前記所定の物理量について、前記所定の条件を変化させた際における該物理量の実際の変化を示す正解プロファイルと、を含む学習データに基づいて、未学習の推定モデルの学習を実行する学習手段を含むモデル生成手段により生成されたものである、
製品設計支援システム。
続きを表示（約 2,000 文字）【請求項２】
前記学習手段は、
前記未学習の推定モデルに前記学習仕様データを入力し、該未学習の推定モデルからの出力に基づいて、前記学習製品の前記所定の物理量について、前記所定の条件を変化させた際における該物理量の予想される変化を示す学習製品プロファイルを推定する学習製品プロファイル推定手段と、
前記正解プロファイル及び前記学習製品プロファイルに基づく第１誤差が小さくなるように前記未学習の推定モデルのパラメータを調整するパラメータ調整手段と、
を含む、
請求項１に記載の製品設計支援システム。
【請求項３】
前記学習手段は、
前記性能評価値の算出に用いられる、前記製品プロファイルの一部の領域を着目領域とし、前記着目領域以外の領域を非着目領域としたとき、前記正解プロファイルの前記着目領域についての学習の重みが前記正解プロファイルの前記非着目領域についての学習の重みより大きくなるように前記学習を実行する、
請求項２に記載の製品設計支援システム。
【請求項４】
前記第１誤差は、
前記正解プロファイルの前記着目領域と、前記学習製品プロファイルの前記着目領域と、に基づく着目誤差と、
前記正解プロファイルの前記非着目領域と、前記学習製品プロファイルの前記非着目領域と、に基づく非着目誤差と、
の重み付き和を含み、
前記パラメータ調整手段は、
前記着目誤差に対する重みを前記非着目誤差に対する重みより大きく設定し、前記第１誤差が小さくなるように前記パラメータを調整する、
請求項３に記載の製品設計支援システム。
【請求項５】
前記学習製品プロファイルに基づいて、前記学習製品の予想される性能を示す学習性能評価値を算出する学習性能評価値算出手段
を更に有し、
前記学習データは、前記正解プロファイルに基づいて算出される、前記学習製品の実際の性能を示す正解性能評価値を更に含み、
前記パラメータ調整手段は更に、
前記正解性能評価値及び前記学習性能評価値に基づく第２誤差が小さくなるように前記パラメータを調整する、
請求項２又は３に記載の製品設計支援システム。
【請求項６】
前記モデル生成手段は、
前記正解プロファイルのうち所定の大きさ以上の勾配を有する急峻部に対して平滑化処理を実行し、前記正解プロファイルにおける前記急峻部が平滑化された平滑化プロファイルを取得する平滑化手段
を更に含み、
前記学習部は、
前記学習仕様データと、前記平滑化プロファイルと、に基づいて、未学習の推定モデルの学習を実行する、
請求項１又は２に記載の製品設計支援システム。
【請求項７】
製品の仕様を示す仕様データを取得する仕様データ取得ステップと、
学習済みの推定モデルに前記仕様データを入力し、該学習済みの推定モデルからの出力に基づいて、前記製品の所定の物理量について、所定の条件を変化させた際における該物理量の予想される変化を示す製品プロファイルを推定する製品プロファイル推定ステップと、
前記製品プロファイルに基づいて、前記製品の性能を示す性能評価値を算出する性能評価値算出ステップと、
を有し、
前記学習済みの推定モデルは、
学習製品の仕様を示す学習仕様データと、前記学習製品の前記所定の物理量について、前記所定の条件を変化させた際における該物理量の実際の変化を示す正解プロファイルと、を含む学習データに基づいて、未学習の推定モデルの学習を実行する学習手段を含むモデル生成手段により生成されたものである、
製品設計支援方法。
【請求項８】
製品の仕様を示す仕様データを取得する仕様データ取得手段、
学習済みの推定モデルに前記仕様データを入力し、該学習済みの推定モデルからの出力に基づいて、前記製品の所定の物理量について、所定の条件を変化させた際における該物理量の予想される変化を示す製品プロファイルを推定する製品プロファイル推定手段、
前記製品プロファイルに基づいて、前記製品の性能を示す性能評価値を算出する性能評価値算出手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
前記学習済みの推定モデルは、
学習製品の仕様を示す学習仕様データと、前記学習製品の前記所定の物理量について、前記所定の条件を変化させた際における該物理量の実際の変化を示す正解プロファイルと、を含む学習データに基づいて、未学習の推定モデルの学習を実行する学習手段を含むモデル生成手段により生成されたものである、
プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品設計支援システム、製品設計支援方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、製品の仕様を示す仕様データに基づいて、その製品の性能を示す性能評価値を機械学習モデルにより推定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
Iwayama M, Wu S, Liu C, Yoshida R. Functional Output Regression for Machine Learning in Materials Science. J Chem Inf Model. 2022 Oct 24;62(20):4837-4851.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
性能評価値を直接的に推定する上記従来技術よりも精度よく性能評価値を推定できる技術が望まれている。なお、非特許文献１には、物質の最大吸収波長を直接的に推定するよりも、その物質の吸光スペクトルを推定し、その推定された吸光スペクトルから間接的に最大吸収波長を算出する方が、最大吸収波長を精度よく推定できる旨記載されている。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的の一つは、性能評価値を精度よく推定できる製品設計支援システム、製品設計支援方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態に係る製品設計支援システムは、製品の仕様を示す仕様データを取得する仕様データ取得手段と、学習済みの推定モデルに前記仕様データを入力し、該学習済みの推定モデルからの出力に基づいて、前記製品の所定の物理量について、所定の条件を変化させた際における該物理量の予想される変化を示す製品プロファイルを推定する製品プロファイル推定手段と、前記製品プロファイルに基づいて、前記製品の予想される性能を示す性能評価値を算出する性能評価値算出手段と、を有し、前記学習済みの推定モデルは、学習製品の仕様を示す学習仕様データと、前記学習製品の前記所定の物理量について、前記所定の条件を変化させた際における該物理量の実際の変化を示す正解プロファイルと、を含む学習データに基づいて、未学習の推定モデルの学習を実行する学習手段を含むモデル生成手段により生成されたものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、性能評価値を精度よく推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本発明の実施形態に係る製品設計支援システムの概要を説明する図である。
共振周波数算出フェーズの概要を示す図である。
モデル生成フェーズの概要を示す図である。
平滑化について説明する図である。
本発明の実施形態に係る製品設計支援システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
本発明の実施形態に係る製品設計支援システムで実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。
モデル生成フェーズに係る処理の一例を示すフロー図である。
共振周波数算出フェーズに係る処理の一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。本実施形態では、製品設計支援システム１（図５等参照）が、タイヤの共振周波数の推定に用いられる場合を例示する。すなわち、本実施形態では、一例として、製品がタイヤ、性能表価値が共振周波数である場合を説明する。
【００１０】
［１．本実施形態に係る製品設計支援システムの概要］
初めに、本実施形態に係る製品設計支援システム１の概要について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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