説明

材料定数算出装置および方法

【課題】 アナンド構成式の9つの材料定数の中で、特に算出が難しい5つの材料定数の最適解を算出可能な方法及び装置を提供する。
【解決手段】 記憶装置3は、或る金属材料について実施された各温度θ、各ひずみ速度dεp/dtでの引張試験における応力の飽和値σ*を記憶する。計算装置2は、温度θ、ひずみ速度dεp/dt、および5つの材料定数A、Q/R、m、n、s_hat/ξによって応力の飽和値σ*の理論値を表現する材料定数算出式中のAおよびQ/Rのそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、その材料定数算出式中のA及びQ/Rの値を固定し、前記測定値と材料定数算出式からm、n、s_hat/ξの値を非線形最小2乗法により算出する。次いで、算出したA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を材料定数算出式に適用して測定値との誤差を算出し、より誤差の小さいA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値の組み合わせを決定する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、材料定数算出式に含まれる複数の材料定数の値を材料試験の測定値から推定する材料定数算出装置および方法に関し、特にアナンド(Anand)構成式に含まれる材料定数の内、A、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を、材料試験の測定値と材料定数算出式とから推定する材料定数算出装置および方法に関する。ここで、材料定数算出式とは、材料構成式およびそれを式変形して得られる式を指す。
【背景技術】
【0002】
金属材料では、弾性変形に加えてクリープ(粘性)や塑性などの非弾性変形が生じ、それらは温度、ひずみ速度に依存する。ANSYSなどの汎用有限要素解析プログラムでは、前述の金属材料の非弾性変形を考慮したアナンド(Anand)構成式を使って、金属材料の熱疲労シミュレーションなど各種のシミュレーションを行うことが可能である。
【0003】
アナンド構成式は、粘塑性構成式の一種であり、式1で与えられる。
[式1]

ここで、εpは非弾性ひずみ、dεp/dtは非弾性ひずみ速度、θは絶対温度、σは応力、Rは気体定数(ボルツマン定数)、sは変形抵抗(deformation resistance)、Aは定数(preexponential factor)、Qは活性化エネルギ(activation energy)、ξは応力乗数(multiplier of stress)、mは応力に対するひずみ速度感度(strain rate sensitivity)である。変形抵抗sは式2で与えられる。
[式2]

ここで、ds/dtは変形抵抗の速度、hoは硬化定数(hardening constant)、s_hatは変形抵抗飽和値係数(coefficient for deformation resistance saturation value)、aは定数(strain rate sensitibity of hardening)、nは定数(Deformation resistance value)である。
【0004】
或る金属材料を対象としてアナンド構成式を使用したシミュレーションを実施する場合、その金属材料に関して前記式1および式2に含まれる8つの材料定数(A,Q/R、m、n、s_hat、ξ、a、h0)と変数sの初期値s0の計9つの材料定数の値を事前に算出しておく必要がある。その方法の一例が非特許文献1に記載されている。
【0005】
図5を参照すると、非特許文献1では、上記9つの材料定数を第1の算出手段101、第2の算出手段102および第3の算出手段103の3つの手段によって算出する。
【0006】
第1の算出手段101は、一定温度かつ一定ひずみ速度の下で実施される金属材料の引張試験で得られる応力の飽和値σ*が式3の材料定数算出式で表現されることを利用し、温度およびひずみ速度の異なる9種類の引張試験で測定された応力の飽和値σ*と、式3のモデル式とから、A、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を非線形最小2乗法により算出する(ステップS1)。
[式3]

【0007】
次いで、第2の算出手段102は、第1の算出手段101で算出されたs_hat/ξの値と下記式4および式5とから、s_hatとξとを求める(ステップS2)。
[式4]

[式5]

具体的には、式4の左辺はすべての温度θ、ひずみ速度dεp/dtで1以下であることを利用し、前記引張試験の測定値におけるすべてのθ、dεp/dtで式5が成立するように、ξを決定する。その際、A、Q/R、mに第1の算出手段101で算出された値を用いる。そして、決定したξと、第1の算出手段101で算出されたs_hat/ξの値とから、s_hatを決定する。
【0008】
最後に第3の算出手段103は、残りの材料定数a、h、sを非線形最小2乗法を用いて式6から求める(ステップS3)。
[式6]

【0009】
しかし、ステップS1における非線形最小2乗法による解法は5つもの定数を一度に解かなければならないため収束性が悪く、解が得られないことが多い。そこで、収束性の悪さを低減する手段として、非特許文献2、3に記載されているように、nを1×10−9として式3の冪乗項の1つ(Z/A)を1として計算したり、他の材料の値をそのまま用いることによって、非線形最小2乗法で求める材料定数の数を減らしたりしていた。
【非特許文献1】Jurgen Wilde, Klaus Becker, Markus Thoben, et all, "Rate Dependent Constitutive Relations Based on Anand Model for 92.5Pb5Sn2.5Ag Solder",IEEE Transactionson Advanced Packaging,Vol.23,No.3,pp408-414(2000)
【非特許文献2】"CSP/BGA実装のシミュレーションによる信頼性" 雨海正純著「エレクトロニクス実装学会誌」社団法人エレクトロニクス実装学会出版、1998年Vol.1 No.5 pp.376−380
【非特許文献3】"熱疲労シミュレーションによる鉛フリーはんだヒートサイクル試験期間の適正化" 横田康夫、渡辺正樹著「エレクトロニクス実装学会誌」社団法人エレクトロニクス実装学会出版、2004年Vol.7 No.1 pp.76−81
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0010】
上述したように、アナンド構成式の5つの材料定数(A、Q/R、m、n、s_hat/ξ)を非線形最小2乗法によって求める際、5つ全てを同時に解くと、収束性が悪くて解が得られない場合があり、収束性を向上する目的で5つの材料定数のうち1つ以上の材料定数を定数として解くと、定数にされた材料定数が最適解でなくなるという課題がある。
【0011】
本発明の目的は、アナンド構成式の9つの材料定数の中で、特に算出が難しい5つの材料定数A、Q/R、m、n、s_hat/ξの最適解を算出可能な方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0012】
本発明の第1の材料定数算出装置は、材料定数算出式に含まれる複数の材料定数の値を材料試験の測定値から推定する材料定数算出装置において、前記測定値および計算過程のデータを記憶する記憶装置と該記憶装置に接続された計算装置とで構成され、前記計算装置は、前記材料定数算出式に現れる前記複数の材料定数のうちの一部の材料定数のそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、前記材料定数算出式中の前記一部の材料定数の値を固定し、前記測定値と前記材料定数算出式から残りの材料定数の値を非線形最小2乗法により算出する算出手段と、該算出手段で算出された前記複数の材料定数の値を前記材料定数算出式に適用して前記測定値との誤差を算出し、より誤差の小さい前記複数の材料定数の組み合わせを決定して前記記憶装置に保存する誤差評価手段とを備えることを特徴とする。
【0013】
本発明の第2の材料定数算出装置は、第1の材料定数算出装置において、前記一部の材料定数は、前記材料定数算出式における冪乗項、指数項、または分母に含まれる材料定数であることを特徴とする。
【0014】
本発明の第3の材料定数算出装置は、アナンド構成式に含まれる材料定数の内、A、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を、材料試験の測定値と材料定数算出式とから推定する材料定数算出装置において、前記測定値および計算過程のデータを記憶する記憶装置と該記憶装置に接続された計算装置とで構成され、前記計算装置は、前記材料定数算出式中のAおよびQ/Rのそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、前記材料定数算出式中のAおよびQ/Rの値を固定し、前記測定値と前記材料定数算出式からm、n、s_hat/ξの値を非線形最小2乗法により算出する算出手段と、該算出手段で算出されたA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を前記材料定数算出式に適用して前記測定値との誤差を算出し、より誤差の小さいA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値の組み合わせを決定して前記記憶装置に保存する誤差評価手段とを備えることを特徴とする。
【0015】
本発明の第4の材料定数算出装置は、第3の材料定数算出装置において、前記材料試験の測定値は、各温度θ、各ひずみ速度dεp/dtでの引張試験における応力の飽和値σ*であることを特徴とする。
【0016】
本発明の第5の材料定数算出装置は、第3の材料定数算出装置において、前記記憶装置はAおよびQ/Rの計算範囲を記憶し、前記算出手段は、AおよびQ/Rを前記計算範囲内の一端から他端に向かって徐々に変更することにより、AおよびQ/Rのそれぞれ異なる値の組み合わせを生成するものであることを特徴とする。
【0017】
本発明の第6の材料定数算出装置は、第5の材料定数算出装置において、前記算出手段は、AおよびQ/Rの値を前記計算範囲の最小値から最大値に向かって徐々に増大させる場合には、増大後のAおよびQ/Rの値が一桁大きくなる毎に1回当たりの変更量を10倍に増大し、AおよびQ/Rの値を前記計算範囲の最大値から最小値に向かって徐々に減少させる場合には、減少後のAおよびQ/Rの値が一桁小さくなる毎に1回当たりの変更量を10分の1に減少するものであることを特徴とする。
【0018】
本発明の第1の材料定数算出方法は、材料試験の測定値および計算過程のデータを記憶する記憶装置と該記憶装置に接続された計算装置とで構成され、材料定数算出式に含まれる複数の材料定数の値を材料試験の測定値から推定する材料定数算出装置における材料定数算出方法において、前記計算装置の算出手段が、前記材料定数算出式に現れる前記複数の材料定数のうちの一部の材料定数のそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、前記材料定数算出式中の前記一部の材料定数の値を固定し、前記測定値と前記材料定数算出式から残りの材料定数の値を非線形最小2乗法により算出し、前記計算装置の誤差評価手段が、前記算出手段で算出された前記複数の材料定数の値を前記材料定数算出式に適用して前記測定値との誤差を算出し、より誤差の小さい前記複数の材料定数の組み合わせを決定して前記記憶装置に保存することを特徴とする。
【0019】
本発明の第2の材料定数算出方法は、第1の材料定数算出方法において、前記一部の材料定数は、前記材料定数算出式における冪乗項、指数項、または分母に含まれる材料定数であることを特徴とする。
【0020】
本発明の第3の材料定数算出方法は、材料試験の測定値および計算過程のデータを記憶する記憶装置と該記憶装置に接続された計算装置とで構成され、アナンド構成式に含まれる材料定数の内、A、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を、材料試験の測定値と材料定数算出式とから推定する材料定数算出装置における材料定数算出方法において、前記計算装置の算出手段が、前記材料定数算出式中のAおよびQ/Rのそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、前記材料定数算出式中のAおよびQ/Rの値を固定し、前記測定値と前記材料定数算出式からm、n、s_hat/ξの値を非線形最小2乗法により算出し、前記計算装置の誤差評価手段が、前記算出手段で算出されたA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を前記材料定数算出式に適用して前記測定値との誤差を算出し、より誤差の小さいA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値の組み合わせを決定して前記記憶装置に保存することを特徴とする。
【0021】
『作用』
本発明にあっては、材料定数算出式に現れる複数の材料定数のうちの一部の材料定数(アナンド構成式にあってはA、Q/R)のそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、その一部の材料定数の値を固定し、残りの材料定数(アナンド構成式にあってはm、n、s_hat/ξ)の値を非線形最小2乗法により算出し、算出された複数の材料定数の値を材料定数算出式に適用して測定値との誤差を算出し、より誤差の小さい複数の材料定数の組み合わせを決定するようにしているため、非線形最小2乗法による解が収束し易くなり、かつ、複数の材料定数すべてについて最適解を得ることができる。
【発明の効果】
【0022】
本発明によれば、材料定数算出式に現れる複数の材料定数(アナンド構成式にあってはA、Q/R、m、n、s_hat/ξ)の最適解を容易に求めることができる。その理由は、収束性が悪い一部の材料定数(アナンド構成式にあってはA、Q/R)を除いて残りの材料定数(アナンド構成式にあってはm、n、s_hat/ξ)を非線形最小2乗法で求めるため、それら残りの材料定数の値を求めることが容易になること、及び前記一部の材料定数はある範囲で振って誤差を評価することで、前記一部の材料定数も前述の範囲内で最適解となるためである。
【発明を実施するための最良の形態】
【0023】
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【0024】
図1を参照すると、本発明の第1の実施の形態にかかる材料定数算出装置は、キーボードやマウス等の入力装置1と、材料定数の算出を行う計算装置2と、計算時にデータを保持するための記憶装置3と、ディスプレイや印刷機あるいはファイル装置等の出力装置4とから構成されている。
【0025】
計算装置2は、初期値決定手段21と、m、n、s_hat/ξ算出手段(以下、単に算出手段と称す)22と、誤差評価手段23と、A、Q/Rの変更手段(以下、単に変更手段と称す)24と、最適解の決定手段25とから構成される。また、計算装置2に接続された記憶装置3には、4つの記憶部31〜34が設けられている。
【0026】
これらの手段はそれぞれ概略つぎのように動作する。
【0027】
初期値決定手段21は、入力装置1によって与えられた数値データを記憶装置3に記憶すると共に、A、Q/Rの初期値を決める。入力装置1から与えられる数値データは、以下の3つである。
【0028】
1)ターゲットとする金属材料の各温度、各ひずみ速度での引張試験で得られた応力の飽和値σ*とそのときの温度θおよびひずみ速度dεp/dt
2)AおよびQ/Rの計算範囲
3)AおよびQ/Rの1回当たりの増加値の初期値
【0029】
1)のデータは記憶部31に記憶され、2)および3)のデータは記憶部32に記憶される。また、初期値決定手段21は、2)におけるAの計算範囲の最小値、Q/Rの計算範囲の最小値を、Aの初期値、Q/Rの初期値として求め、記憶部33に記憶する。同時に、AおよびQ/Rの1回当たりの増加値の初期値を、最初に使用する増加値として記憶部33に記憶する。
【0030】
算出手段22は、記憶部31から試験データを読み出し、記憶部33からAおよびQ/Rの値を読み出し、式3におけるA、Q/Rを前記読み出した値を持つ定数(固定値)とみなし、残りの材料定数であるm、n、s_hat/ξの値を非線形最小2乗法により算出する。つまり、試験で得られたσ*と式3から得られるσ*の理論値の誤差が最小となるような、m、n、s_hat/ξの値を決定する。非線形最小2乗法の代表的な手法には、最急降下法やGauss-Newton法など各種の手法があり、任意の手法が利用可能である。
【0031】
誤差評価手段23は、算出手段22で求められたA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値と、記憶部31から読み出した試験データ中のθ及びdεp/dtとを、式3に代入してσ*を求め、この求めたσ*を試験データのσ*の実測値と比較して誤差を算出し、記憶部34に記憶されている、これまでの誤差の最小値と比較する。そして、今回算出した誤差の方が小さい場合、その値を新しい誤差の最小値とし、且つ、今回算出されたA、Q/R、m、n、s_hat/ξを、新たな誤差最小の最適解として、記憶部34に書き込む。
【0032】
変更手段24は、A、Q/Rの値を計算範囲内で順次変更する。具体的には、Aの値をその最小値の初期値に固定したまま、Q/Rの値をその最小値の初期値から最大値まで徐々に大きくしていき、Q/Rの値がその計算範囲外になったら、Aの値を少しだけ大きくし、再びQ/Rの値を最小値の初期値から最大値まで徐々に大きくしていく。これを繰り返し、Aの値がその計算範囲外になったら繰り返しを終える。A、Q/Rの値を徐々に大きくする処理は、記憶部33からA、Q/Rの値およびそれらの増加値を読み出し、A、Q/Rの値にそれらの増加値を加算することで行う。加算する増加値は、最初は初期値を使用し、A、Q/Rの値が1桁だけ繰り上がったら、それらに対応する増加値を10倍することで、繰り返し回数が無闇に増大するのを防止する。増加後のA、Q/Rの値がそれらの計算範囲内かどうかは、記憶部32からA、Q/Rの計算範囲を読み出し、増加後のA、Q/Rの値と計算範囲の最大値とを比較することで行う。計算範囲内であれば、加算後のA、Q/Rの値を記憶部33に書き込み、制御を算出手段22に戻す。計算範囲外であれば、制御を最適解の決定手段25に移す。
【0033】
最適解の決定手段25は、誤差最小となったA、Q/R、m、n、s_hat/ξを記憶部34から読み取り、出力装置4に出力する。
【0034】
計算装置2の上述した各手段21〜25は、例えば計算装置2を構成するコンピュータとプログラムとで実現することができる。プログラムは、磁気ディスク等のコンピュータ可読記録媒体に記録され、計算装置2を構成するコンピュータの立ち上げ時などにそのコンピュータに読み取られ、そのコンピュータの動作を制御することにより、そのコンピュータ上に上述した各手段21〜25を実現し、またそのコンピュータに図2の手順を実行させる。
【0035】
次に、図1及び図2を参照して本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。
【0036】
まず、入力装置1から与えられた、σ*、温度θ及びひずみ速度dε/dtから構成される測定データ、A、Q/Rの計算範囲、A、Q/Rの増加値の初期値は、初期値決定手段21を通じて、記憶部31、32に記憶される(図2のステップA0)。また、A,Q/Rの計算範囲の最小値がそれぞれA、Q/Rの初期値として初期値決定手段21で求められ、それらの増加値の初期値と共に記憶部33に記憶される(ステップA1)。
【0037】
次に、算出手段22は、記憶部33からA,Q/Rの値を読み取り、式3におけるA、Q/Rをこの読み取った値を持つ定数として、残りの材料定数であるm、n、s_hat/ξの値を式3の非線形最小2乗法から計算する(ステップA2)。
【0038】
次に、誤差評価手段23は、ステップA2の計算が収束しなかった場合、制御を変更手段24によるステップA7に移す(ステップA3)。逆にステップA2の計算が収束した場合、非線形最小2乗法により算出されたm、n、s_hat/ξと定数A、Q/Rを式3に代入してσ*を算出し、記憶部31に記憶された測定データのσ*と比較することで誤差を算出する(ステップA4)。次に記憶部34に記憶されている最小誤差を読み取り、ステップA4で算出した誤差と比較する(ステップA5)。ステップA4で算出した誤差が記憶部33に記憶されている誤差より大きいまたは等しい場合、変更手段24によるステップA7に制御を移行する。一方、小さい場合はステップA4で算出した誤差の値を現在までの最小の誤差として記憶部34に書き込み、さらに誤差算出に用いたA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を現在までの最適解として記憶部34に書き込み(ステップA6)、変更手段24によるステップS7に制御を移す。
【0039】
変更手段24では、記憶部33からQ/Rの増加値を読み取り、その分だけ現在のQ/Rの値を増加する(ステップA7)。増加後のQ/Rと記憶部32に記憶されているQ/Rの計算範囲の最大値とを比較し(ステップA8)、増加後のQ/Rが計算範囲内の場合、増加後のQ/Rを記憶部33に新たなQ/Rとして記憶し、算出手段22によるステップA2に制御を戻す。ここで、Q/Rを増加した値が増加前の値より1桁繰り上がる場合、繰り返し数の増大を抑えるために、記憶部33のQ/Rの増加値を10倍する。
【0040】
一方、増加後のQ/Rの値が計算範囲外の場合、変更手段24は、記憶部33に記憶されているQ/Rの値とその増加値を初期値に戻し、記憶部33に記憶されているAの値を、記憶部33に記憶されている増加値だけ増加する(ステップA9)。次に、増加後のAの値を記憶部32に記憶されているAの計算範囲と比較し(ステップ10)、増加後のAの値が計算範囲内の場合、算出手段22によるステップA2に制御を戻す。ここで、増加後のAの値が増加前の値より1桁繰り上がる場合、繰り返し数の増大を抑えるために、記憶部33に記憶されているAの増加値を10倍する。
【0041】
他方、増加後のAの値が計算範囲外の場合、最適解の決定手段25によるステップA11に制御を移行する。
【0042】
最適解の決定手段25では、記憶部34から誤差最小のA、Q/R、m、n、s_hat/ξを読み取り、それらをA、Q/R、m、n、s_hat/ξの最適解として出力装置4に出力する(ステップ11)。
【0043】
次に、本実施の形態の効果について説明する。
【0044】
本実施の形態によれば、AおよびQ/Rを定数として式3の非線形最小2乗法で残りの材料定数m、n、s_hat/ξを算出する。このため、非線形最小2乗法で算出する材料定数の数が3つに低減し、非線形最小2乗法の収束性が改善される。特に、AとQ/Rの2つの材料定数は式3において分母および指数項の中に存在し、また冪乗項の中にも存在するため、他の材料定数m、n、s_hat/ξの何れか2つを定数化する場合に比べて、より一層容易に収束する。
【0045】
また、本実施の形態では、定数A、Q/Rの値を増加して再びm、n、s_hat/ξを求め、各A、Q/Rの値と前記A、Q/Rでのm、n、s_hat/ξの値とを用いて誤差を算出し、各々の誤差を比較することで最適解を求めるというように構成されているため、最終的に5つの材料定数A、Q/R、m、n、s_hat/ξの最適解を算出することができる。
【0046】
さらに本実施の形態では、A、Q/Rの増加値は、A、Q/Rが一桁大きくなる際に10倍することで、A、Q/Rの計算範囲を大きく取っても繰り返し数が極端に増大しないように構成されており、その結果、計算時間を短縮することができる。
【実施例】
【0047】
次に、具体的な実施例を用いて本発明を実施するための最良の形態の動作を説明する。
【0048】
図3に、Sn−3.0Ag−0.5Cuはんだの引張試験で、温度、ひずみ速度を変えた際に各引張試験で応力が飽和した値σ*を示す。引張試験は、温度を−40℃、25℃、125℃の3条件、それぞれの温度に対してひずみ速度1.0%/sec、0.1%/sec、0.01%/secで行った。A、Q/Rの計算範囲は、Aが1000から1×1010、Q/Rが8000から15000とし、Aの増加値の初期値およびQ/Rの増加値の初期値は共に100とした。これらの値を入力装置1から入力し、記憶部31、32に記憶した(ステップA0)。
【0049】
初期値決定手段21は、Aの初期値としてAの計算範囲の最小値である1000、Q/Rの初期値としてQ/Rの計算範囲の最小値である8000をそれぞれ求め、それらの増加値の初期値100と共に記憶部33に記憶する(ステップA1)。
【0050】
算出手段22は、A=1000、Q/R=8000を式3に代入し、式3のm、n、s_hat/ξを非線形最小2乗法で算出したところ(ステップA2)、m=0.15、n=0.023、s_hat/ξ=14.5を得た。ステップA2の計算結果が収束したため、ステップA3を経て、誤差評価手段23はステップA4の誤差計算を行う。ここでは、式3の値にA=1000、Q/R=8000、m=0.15、n=0.023、s_hat/ξ=14.5、及び各温度、ひずみ速度を代入して算出されるσ*と、記憶部31に記憶されているσ*との差の2乗和を計算し、誤差21.3を得る。
【0051】
次いで、誤差評価手段23は、ステップA4で算出した誤差21.3を記憶部34に記憶された誤差と比較する(ステップA5)。記憶部34の誤差の初期値は十分大きな値(ここでは1×1020)となっているため、ステップA4で算出された誤差21.3の方が小さい。それ故、ステップA5を経てステップA6へ移行する。
【0052】
ステップA6では、ステップA4で算出した誤差21.3を記憶部34に最小誤差として保存する。さらに、前記誤差の元となったA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を記憶部34に最適解として保存し、変更手段24による処理へ移る。
【0053】
変更手段24は、記憶部33に記憶されているQ/Rの増加値100をQ/Rに加え、Q/Rを8000から8100に増加させる(ステップA7)。次に、増加後のQ/Rを記憶部32に記憶されたQ/Rの計算範囲と比較する(ステップA8)。Q/R=8100は計算範囲8000から1500内であるため、ステップA9に進まずに算出手段22によるステップA2に戻る。
【0054】
ステップA2では、新しいQ/R=8100とA=1000を式3に代入し、式3のm、n、s_hat/ξを非線形最小2乗法により算出する。以下、同様に、ステップA7までをQ/Rの値を100ずつ増加して行う。
【0055】
Q/R=9900まで増加した場合、ステップA7でQ/Rをさらに100増加してQ/R=10000にしたとき、記憶部33に記憶されているQ/Rの増加値100を10倍して1000とする。
【0056】
以下、同様の手順が繰り返され、Q/R=15000でステップA7を実行すると、増加したQ/Rは16000となってQ/Rの計算範囲8000から15000の範囲外となるため(ステップA8)、ステップA9へ進む。ステップA9では、記憶部33からAの増加値100を読み取ってAに加え、Q/R及びその増加値は初期値に戻す。即ち、A=1100、Q/R=8000、Q/Rの増加値100となる。次にAの計算範囲を記憶部32から読み取り、Aがその範囲内か否かを評価する(ステップA10)。ここでは、Aの計算範囲が1000から1×1010であるため、A=1100はその範囲内である。そこで、ステップA11へ進まずにステップA2へ戻る。
【0057】
以降、上記と同様の処理を繰り返し、誤差が小さくなるA、Q/R、m、n、s_hat/ξが見つかるたびに記憶部34の最小誤差とその解を更新していく。
【0058】
A=9900まで増加した場合、、ステップA9でQ/Rとその増加値を初期値に戻し、Aをさらに100増加してA=10000にした際、記憶部33に記憶されているAの増加値100を10倍して1000とする。
【0059】
最終的に、A=1×1010、Q/R=15000でステップA6まで終了した場合、ステップA7でQ/Rは16000となり、ステップA8でQ/Rの計算範囲8000から15000外にあると判断され、ステップA9に進む。ステップA9では、Q/Rとその増加値は初期値である8000と100に戻るが、増加したAは1.1×1010となる。Aの計算範囲は1000から1×1010であるため、ステップA10を経てステップA11に進むことになり、ここで繰り返し計算から抜ける。
【0060】
ステップA11では、上述の繰り返し計算で保存された最小誤差になるA、Q/R、m、n、s_hat/ξを記憶部34から読み込み、それを出力装置4に出力する。本具体例では、最適解がA=2700、Q/R=7900、m=0.14、n=0.022、s_hat/ξ=12.8となり、それらの値が出力される。
【0061】
以上の実施の形態および実施例では、A、Q/Rの初期値をA、Q/Rの計算範囲の最小値としたが、A、Q/Rの初期値をA、Q/Rの計算範囲の最大値にしても良い。この場合、A、Q/Rの増加値の初期値の代わりにA、Q/Rの減少値の初期値が入力され、図のステップA7では現在のQ/Rの値からその減少値を減ずる処理が行われ、ステップA9では現在のAの値からその減少値を減ずる処理が行われる。また、減少後のQ/Rが減少前の値より1桁繰り下がった場合、Q/Rの減少値を現在の減少値の10分の1とし、同様に減少後のAが減少前の値より1桁繰り下がった場合、Aの減少値を現在の減少値の10分の1とする。その他、A、Q/Rの一方の初期値をその計算範囲の最小値、他方の初期値をその計算範囲の最大値にすることも可能である。要するに、A、Q/Rは、その計算範囲内で値が離散的に隈なく設定されるように変更されれば良い。また、誤差評価手段23で誤差を算出する際、測定データの値と式3からの計算値の差の2乗和を用いたが、測定データの値と式3からの計算値の差を測定データの値で割ったものの2乗和を用いても良い。
【0062】
また以上の実施の形態および実施例では、A、Q/Rの増加値の初期値を入力したが、A、Q/Rの計算範囲の最小値の10分の1を、A、Q/Rの増加値の初期値とすることも可能であり、その場合にはA、Q/Rの増加値の初期値の入力を省略することができる。
【0063】
さらに以上の実施の形態および実施例では、アナンド構成式に含まれるA,Q/R、m、n、s_hat/ξの5つの材料定数を算出して出力したが、例えば従来と同様に、A、Q/R、m、n、s_hat/ξを求めた後、s_hat/ξからs_hatとξを求め、また残りの材料定数a、h0、s0を算出して出力するようにしても良い。
【0064】
『第2の実施の形態』
図4を参照すると、本発明の第2の実施の形態は、インターネット等のネットワーク5を通じてサーバコンピュータ6とクライアントコンピュータ7とが接続されたネットワークシステムにおいて、クライアントコンピュータ7から材料定数算出要求をネットワーク5を通じてサーバコンピュータ6へ送信し、この要求を受けたサーバコンピュータ6が材料定数算出処理を行って求めた材料定数の値をネットワーク5を通じて要求元のクライアントコンピュータ7へ返却するサービスを有料または無料で提供する。
【0065】
サーバコンピュータ6には、図1の計算機2と記憶装置3とが設けられ、クライアントコンピュータ7には、図1の入力装置1と出力装置4とが設けられ、クライアントコンピュータ7に設けられた入力装置1および出力装置4とサーバコンピュータ6に設けられた計算装置1とがネットワーク5を通じて通信可能に接続される。
【0066】
次に本実施の形態の動作を説明する。
【0067】
クライアントコンピュータ7のユーザは、クライアントコンピュータ7をネットワーク5を通じてサーバコンピュータ6に接続し、σ*、温度θ及びひずみ速度dε/dtから構成される測定データ、A、Q/Rの計算範囲およびA、Q/Rの増加値の初期値を含む材料定数算出要求をサーバコンピュータ6へ送信する。
【0068】
サーバコンピュータ6は、材料定数算出要求を受信すると、それに含まれる測定データ、A、Q/Rの計算範囲およびA、Q/Rの増加値の初期値を記憶装置に記憶し、第1の実施の形態における計算装置2と同様の処理を実行して、A、Q/R、m、n、s_hat/ξを算出し、それらの値を含む応答メッセージをネットワーク5を通じてクライアントコンピュータ7へ送信する。このとき、アナンド構成式の残りの材料定数もあわせて算出して応答メッセージに含めるようにしても良い。
【0069】
クライアントコンピュータ7は、サーバコンピュータ6から応答メッセージを受信すると、それに含まれる材料定数の値を記憶装置に記憶する。記憶されたアナンド構成式の材料定数の値は、各種のシミュレーションに利用される。
【0070】
以上本発明の実施の形態および実施例について説明したが、本発明は以上の例に限定されず、その他各種の付加変更が可能である。例えば、上記の例はアナンド構成式に含まれる材料定数の算出に本発明を適用したが、本発明は、材料構成式に含まれる複数の材料定数の値を材料試験の測定値から推定する場合に広く適用することが可能である。この場合、値を固定する一部の材料定数は、アナンド構成式におけるA、Q/Rのように材料定数算出式における冪乗項、指数項、または分母に含まれる材料定数とするのが良い。
【産業上の利用可能性】
【0071】
本発明は、材料定数算出式に含まれる複数の材料定数の値を材料試験の測定値から推定する分野に利用でき、特にアナンド構成式の材料定数を求める用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【0072】
【図1】本発明の第1の実施の形態のブロック図である。
【図2】本発明の第1の実施の形態の動作を示す流れ図である。
【図3】本発明の実施例で用いた、Sn−3.0Ag−0.5Cuはんだの9条件でのσ*の測定データを示す図である。
【図4】本発明の第2の実施の形態のブロック図である。
【図5】従来の材料定数算出装置のブロック図である。
【符号の説明】
【0073】
1…入力装置
2…計算装置
21…初期値決定手段
22…m、n、s_hat/ξ算出手段
23…誤差評価手段
24…A、Q/Rの変更手段
25…最適解の決定手段
3…記憶装置
31…σ*、θ、dεp/dtを含む測定データの記憶部
32…A、Q/Rの計算範囲およびその増加値の初期値の記憶部
33…A、Q/Rおよびその増加値の現在値の記憶部
34…最小誤差の解の記憶部
4…出力装置
5…ネットワーク
6…サーバコンピュータ
7…クライアントコンピュータ

【特許請求の範囲】
【請求項1】
材料定数算出式に含まれる複数の材料定数の値を材料試験の測定値から推定する材料定数算出装置において、
前記測定値および計算過程のデータを記憶する記憶装置と該記憶装置に接続された計算装置とで構成され、前記計算装置は、前記材料定数算出式に現れる前記複数の材料定数のうちの一部の材料定数のそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、前記材料定数算出式中の前記一部の材料定数の値を固定し、前記測定値と前記材料定数算出式から残りの材料定数の値を非線形最小2乗法により算出する算出手段と、該算出手段で算出された前記複数の材料定数の値を前記材料定数算出式に適用して前記測定値との誤差を算出し、より誤差の小さい前記複数の材料定数の組み合わせを決定して前記記憶装置に保存する誤差評価手段とを備えることを特徴とする材料定数算出装置。
【請求項2】
前記一部の材料定数は、前記材料定数算出式における冪乗項、指数項、または分母に含まれる材料定数であることを特徴とする請求項1記載の材料定数算出装置。
【請求項3】
アナンド構成式に含まれる材料定数の内、A、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を、材料試験の測定値と材料定数算出式とから推定する材料定数算出装置において、
前記測定値および計算過程のデータを記憶する記憶装置と該記憶装置に接続された計算装置とで構成され、前記計算装置は、前記材料定数算出式中のAおよびQ/Rのそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、前記材料定数算出式中のAおよびQ/Rの値を固定し、前記測定値と前記材料定数算出式からm、n、s_hat/ξの値を非線形最小2乗法により算出する算出手段と、該算出手段で算出されたA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を前記材料定数算出式に適用して前記測定値との誤差を算出し、より誤差の小さいA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値の組み合わせを決定して前記記憶装置に保存する誤差評価手段とを備えることを特徴とする材料定数算出装置。
【請求項4】
前記材料試験の測定値は、各温度θ、各ひずみ速度dεp/dtでの引張試験における応力の飽和値σ*であることを特徴とする請求項3記載の材料定数算出装置。
【請求項5】
前記記憶装置はAおよびQ/Rの計算範囲を記憶し、前記算出手段は、AおよびQ/Rを前記計算範囲内の一端から他端に向かって徐々に変更することにより、AおよびQ/Rのそれぞれ異なる値の組み合わせを生成するものであることを特徴とする請求項3記載の材料定数算出装置。
【請求項6】
前記算出手段は、AおよびQ/Rの値を前記計算範囲の最小値から最大値に向かって徐々に増大させる場合には、増大後のAおよびQ/Rの値が一桁大きくなる毎に1回当たりの変更量を10倍に増大し、AおよびQ/Rの値を前記計算範囲の最大値から最小値に向かって徐々に減少させる場合には、減少後のAおよびQ/Rの値が一桁小さくなる毎に1回当たりの変更量を10分の1に減少するものであることを特徴とする請求項5記載の材料定数算出装置。
【請求項7】
材料試験の測定値および計算過程のデータを記憶する記憶装置と該記憶装置に接続された計算装置とで構成され、材料定数算出式に含まれる複数の材料定数の値を材料試験の測定値から推定する材料定数算出装置における材料定数算出方法において、
前記計算装置の算出手段が、前記材料定数算出式に現れる前記複数の材料定数のうちの一部の材料定数のそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、前記材料定数算出式中の前記一部の材料定数の値を固定し、前記測定値と前記材料定数算出式から残りの材料定数の値を非線形最小2乗法により算出し、
前記計算装置の誤差評価手段が、前記算出手段で算出された前記複数の材料定数の値を前記材料定数算出式に適用して前記測定値との誤差を算出し、より誤差の小さい前記複数の材料定数の組み合わせを決定して前記記憶装置に保存することを特徴とする材料定数算出方法。
【請求項8】
前記一部の材料定数は、前記材料定数算出式における冪乗項、指数項、または分母に含まれる材料定数であることを特徴とする請求項7記載の材料定数算出方法。
【請求項9】
材料試験の測定値および計算過程のデータを記憶する記憶装置と該記憶装置に接続された計算装置とで構成され、アナンド構成式に含まれる材料定数の内、A、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を、材料試験の測定値と材料定数算出式とから推定する材料定数算出装置における材料定数算出方法において、
前記計算装置の算出手段が、前記材料定数算出式中のAおよびQ/Rのそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、前記材料定数算出式中のAおよびQ/Rの値を固定し、前記測定値と前記材料定数算出式からm、n、s_hat/ξの値を非線形最小2乗法により算出し、
前記計算装置の誤差評価手段が、前記算出手段で算出されたA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を前記材料定数算出式に適用して前記測定値との誤差を算出し、より誤差の小さいA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値の組み合わせを決定して前記記憶装置に保存することを特徴とする材料定数算出方法。
【請求項10】
材料試験の測定値および計算過程のデータを記憶する記憶装置と該記憶装置に接続された計算装置とで構成され、材料定数算出式に含まれる複数の材料定数の値を材料試験の測定値から推定するコンピュータに、
a)前記材料定数算出式に現れる前記複数の材料定数のうちの一部の材料定数のそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、前記材料定数算出式中の前記一部の材料定数の値を固定し、前記測定値と前記材料定数算出式から残りの材料定数の値を非線形最小2乗法により算出するステップ、
b)前記ステップaで算出された前記複数の材料定数の値を前記材料定数算出式に適用して前記測定値との誤差を算出し、より誤差の小さい前記複数の材料定数の組み合わせを決定して前記記憶装置に保存するステップ、
を実行させるためのプログラム。
【請求項11】
前記一部の材料定数は、前記材料定数算出式における冪乗項、指数項、または分母に含まれる材料定数であることを特徴とする請求項10記載のプログラム。
【請求項12】
材料試験の測定値および計算過程のデータを記憶する記憶装置と該記憶装置に接続された計算装置とで構成され、アナンド構成式に含まれる材料定数の内、A、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を、材料試験の測定値と材料定数算出式とから推定するコンピュータに、
a)前記材料定数算出式中のAおよびQ/Rのそれぞれ異なる値の組み合わせ毎に、前記材料定数算出式中のAおよびQ/Rの値を固定し、前記測定値と前記材料定数算出式からm、n、s_hat/ξの値を非線形最小2乗法により算出するステップ、
b)前記ステップaで算出されたA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値を前記材料定数算出式に適用して前記測定値との誤差を算出し、より誤差の小さいA、Q/R、m、n、s_hat/ξの値の組み合わせを決定して前記記憶装置に保存するステップ、
を行わせるためのプログラム。

【図1】
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【図2】
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【図3】
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【図4】
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【図5】
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