JP7094037B2 - Porous structure design equipment, design methods and programs - Google Patents
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特許法第３０条第２項適用 令和１年１１月１２日公益社団法人精密工学会が発行した「Ｔｈｅ ８ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ａｓｉａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｎａｎｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＡＳＰＥＮ２０１９）プロシーディングス」で公開Application of Article 30,
特許法第３０条第２項適用 令和１年１１月１４日島根県立産業交流会館（くにびきメッセ）において開催された「Ｔｈｅ ８ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ａｓｉａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｎａｎｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＡＳＰＥＮ２０１９）」で発表Application of Article 30,
本発明は、多孔質構造体の設計装置、設計方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a design device, a design method and a program for a porous structure.
内部の細孔を気体や流体が通過可能な多孔質構造体が知られている。多孔質構造体は複雑な内部構造を有するため、その立体モデルを、ＣＡＤ（Computer-Aided Design）を用いて手作業で作成することは現実的でない。そこで、例えば、特許文献１に開示されているように、多孔質構造体の立体モデルを、コンピュータの計算処理で作成する方法の開発が進められている。
Porous structures that allow gas and fluid to pass through the internal pores are known. Since the porous structure has a complicated internal structure, it is not realistic to manually create a three-dimensional model using CAD (Computer-Aided Design). Therefore, for example, as disclosed in
特許文献１の方法では、同一の多孔性のタイルを積み重ねることで、任意のサイズ又は形状の多孔質構造体の立体モデルを生成している。このため、特許文献１の方法で設計された多孔質構造体は、ポーラスに周期性が存在しており、自然に存在する多孔質構造体に類似しているとは言い難い。
In the method of
本発明は、このような背景に基づいてなされたものであり、自然に存在する多孔質構造体に類似した多孔質構造体を容易に設計することが可能な多孔質構造体の設計装置、設計方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made based on such a background, and is a design device and design for a porous structure capable of easily designing a porous structure similar to a naturally occurring porous structure. The purpose is to provide methods and programs.
上記目的を達成するために、本発明の第１の観点に係る設計装置は、
複数のファセットで表現されたバウンダリの立体モデルを取得する取得部と、
前記バウンダリを覆う三次元領域内にランダムに分布する複数の点からなるランダム点群を生成するランダム点群生成部と、
前記ランダム点群から前記バウンダリの内側に配置された点を判別し、前記バウンダリを構成する複数のファセットの各頂点と、前記バウンダリの内側に配置された前記ランダム点群の各点とに基づいて、ポーラスを含む多孔質構造体の立体モデルを生成するポーラス生成部と、
を備える。
In order to achieve the above object, the design apparatus according to the first aspect of the present invention is
The acquisition unit that acquires the 3D model of the boundary expressed by multiple facets,
A random point cloud generator that generates a random point cloud consisting of a plurality of points randomly distributed in a three-dimensional region that covers the boundary.
From the random point cloud, the points arranged inside the boundary are determined, and based on each vertex of the plurality of facets constituting the boundary and each point of the random point cloud arranged inside the boundary. , A porous generator that creates a three-dimensional model of a porous structure containing vertices,
To prepare for.
前記ポーラス生成部は、前記バウンダリの内側に配置された前記ランダム点群の各点に基づいて複数のテトラヘッドロンを生成し、前記バウンダリを構成するファセットと、前記テトラヘッドロンを構成するファセットとに基づいて、前記ポーラスに対応する複数のポリヘッドロンを生成してもよい。 The porous generation unit generates a plurality of tetraheadrons based on each point of the random point cloud arranged inside the boundary, and has a facet constituting the boundary and a facet constituting the tetraheadron. A plurality of polyheadrons corresponding to the porous may be generated based on the above.
前記ポーラス生成部は、前記バウンダリの内側に配置された前記ランダム点群の各点から１つの点を選択し、選択された１つの点に最も近い３つの点を前記バウンダリの内側に配置された前記ランダム点群の各点から判別し、選択された１つの点と判別された３つの点とを頂点とするテトラヘッドロンを生成してもよい。 The porous generation unit selected one point from each point of the random point cloud arranged inside the boundary, and arranged the three points closest to the selected one point inside the boundary. It may be discriminated from each point of the random point cloud, and a tetraheadron having one selected point and three discriminated points as vertices may be generated.
前記ポーラス生成部は、前記バウンダリの内側に配置された前記ランダム点群のうち前記テトラヘッドロンの外側にある点から前記テトラヘッドロンを構成する一つのファセットに最も近い点を判別し、前記テトラヘッドロンを構成する一つのファセットに最も近いと判別された点と前記テトラヘッドロンを構成する一つのファセットの３つの頂点とからなる他のテトラヘッドロンを生成し、前記テトラヘッドロンを構成する一つのファセットを削除することで、前記テトラヘッドロンと前記他のテトラヘッドロンとが組み合わされたポリヘッドロンを生成してもよい。 The porous generation unit determines a point closest to one facet constituting the tetraheadron from a point outside the tetraheadron among the random points group arranged inside the boundary, and the tetra. Another tetraheadron consisting of a point determined to be the closest to one facet constituting the headlon and three vertices of one facet constituting the tetraheadron is generated to constitute the tetraheadron. By deleting one facet, the polyheadron may be produced by combining the tetraheadron with the other tetraheadron.
前記ポーラス生成部は、前記テトラヘッドロンを構成する一つのファセットに最も近いと判別された点が、前記テトラヘッドロンから離れて配置されたテトラヘッドロンの頂点である場合に、前記他のテトラヘッドロンを構成するファセットの一つと、前記テトラヘッドロンから離れて配置されたテトラヘッドロンを構成するファセットの一つとを複数のファセットで接続することで、前記テトラヘッドロン、前記他のテトラヘッドロン及び前記テトラヘッドロンから離れて配置されたテトラヘッドロンを一体化したポリヘッドロンを生成してもよい。 When the point determined to be the closest to one facet constituting the tetraheadron is the apex of the tetraheadron arranged away from the tetraheadron, the porous generation unit is the other tetra. By connecting one of the facets constituting the headlon and one of the facets constituting the tetraheadron arranged apart from the tetraheadron with a plurality of facets, the tetraheadron and the other tetraheads are connected. Polyheadron may be produced by integrating Ron and a tetraheadron arranged apart from the tetraheadron.
前記ランダム点群生成部は、前記バウンダリを覆う三次元領域を設定し、前記三次元領域を互いに直交する平面で分割してメッシュを生成し、点の発生確率に基づいて前記メッシュの各交点に確率的に点を配置してもよい。 The random point group generation unit sets a three-dimensional region covering the boundary, divides the three-dimensional region into planes orthogonal to each other to generate a mesh, and at each intersection of the mesh based on the probability of occurrence of points. You may arrange the points probabilistically.
上記目的を達成するために、本発明の第２の観点に係る設計方法は、
取得部が、複数のファセットで表現されたバウンダリの立体モデルを取得するステップと、
ランダム点群生成部が、前記バウンダリを覆う三次元領域内にランダムに分布する複数の点からなるランダム点群を生成するステップと、
ポーラス生成部が、前記ランダム点群から前記バウンダリの内側に配置された点を判別し、前記バウンダリを構成する複数のファセットの各頂点と、前記バウンダリの内側に配置された前記ランダム点群の各点とに基づいて、ポーラスを含む多孔質構造体の立体モデルを生成するステップと、
を含む。
In order to achieve the above object, the design method according to the second aspect of the present invention is:
The step that the acquisition part acquires the three-dimensional model of the boundary expressed by multiple facets,
A step in which the random point cloud generation unit generates a random point cloud consisting of a plurality of points randomly distributed in a three-dimensional region covering the boundary.
The porous generation unit determines from the random point cloud the points arranged inside the boundary, each of the vertices of the plurality of facets constituting the boundary, and each of the random point cloud arranged inside the boundary. Steps to generate a three-dimensional model of a porous structure containing a porous structure based on points,
including.
上記目的を達成するために、本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
複数のファセットで表現されたバウンダリの立体モデルを取得する取得手段、
前記バウンダリを覆う三次元領域内にランダムに分布する複数の点からなるランダム点群を生成するランダム点群生成手段、
前記ランダム点群から前記バウンダリの内側に配置された点を判別し、前記バウンダリを構成する複数のファセットの各頂点と、前記バウンダリの内側に配置された前記ランダム点群の各点とに基づいて、ポーラスを含む多孔質構造体の立体モデルを生成するポーラス生成手段、
として機能させる。
In order to achieve the above object, the program according to the third aspect of the present invention is
Computer,
Acquisition method to acquire a 3D model of a boundary expressed by multiple facets,
A random point cloud generation means for generating a random point cloud consisting of a plurality of points randomly distributed in a three-dimensional region covering the boundary.
From the random point cloud, the points arranged inside the boundary are determined, and based on each vertex of the plurality of facets constituting the boundary and each point of the random point cloud arranged inside the boundary. , Porous generation means, which generates a three-dimensional model of a porous structure containing vertices,
To function as.
本発明によれば、自然に存在する多孔質構造体に類似した多孔質構造体を容易に設計することが可能な多孔質構造体の設計装置、設計方法及びプログラムを提供できる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, it is possible to provide a design device, a design method and a program for a porous structure capable of easily designing a porous structure similar to a naturally occurring porous structure.
以下、本発明に係る多孔質構造体の設計装置、設計方法及びプログラムの実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of a design apparatus, design method, and program for a porous structure according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図１は、実施の形態に係る製造システム１の構成を示す図である。製造システム１は、多孔質構造体の立体モデル（ポーラスモデル）を作成し、作成されたポーラスモデルに基づいて多孔質構造体を製造するシステムである。多孔質構造体には、表面や内部に微細な多数の細孔（ポーラス）が設けられている。
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a
製造システム１は、設計装置１００と、製造装置２００と、を備える。設計装置１００と製造装置２００とは、有線又は無線の通信回線を介して互いに通信可能に接続されている。
The
設計装置１００は、多孔質構造体の外形を示すバウンダリ（境界）のＳＴＬ（stereolithography）データと、３次元空間にランダムに配置された点の集合であるランダム点群と、に基づいてポーラスモデルを生成し、生成されたポーラスモデルに基づいて多孔質構造体の付加製造に好適なＳＴＬデータを生成する。
The
ＳＴＬは、三次元ＣＡＤソフトのファイルフォーマットであり、任意の三次元形状をファセットと呼ばれる三角形の集合体で表現する。ファセットの位置及び向きは、三角形の３つの頂点の座標点Ａ（ｘＡ，ｙＡ，ｚＡ）、Ｂ（ｘＢ，ｙＢ，ｚＢ）、Ｃ（ｘＣ，ｙＣ，ｚＣ）及び法線ベクトルＮ（ｘＮ，ｙＮ，ｚＮ）で表現される。法線ベクトルＮ（ｘＮ，ｙＮ，ｚＮ）は、座標点Ａから座標点Ｂに向かうベクトルと座標点Ａから座標点Ｃに向かうベクトルとの外積で表される。 STL is a file format of 3D CAD software, and any 3D shape is represented by a set of triangles called facets. The positions and orientations of the facets are the coordinate points A (x A , y A , z A ), B (x B , y B , z B ), C (x C , y C , z C ) of the three vertices of the triangle. And the normal vector N (x N , y N , z N ). The normal vector N (x N , y N , z N ) is represented by the outer product of the vector from the coordinate point A to the coordinate point B and the vector from the coordinate point A to the coordinate point C.
製造装置２００は、設計装置１００で生成されたポーラスモデルのＳＴＬデータに基づいて、多孔質構造体を製造する装置である。製造装置２００は、例えば、付加製造機（３Ｄプリンター）である。付加製造機は、例えば、溶解した樹脂を噴射し、幾つもの樹脂の層を積層することで、多孔質構造体を製造する。
The
図２は、実施の形態に係る設計装置１００の構成を示すブロック図である。設計装置１００は、例えば、汎用コンピュータである。設計装置１００は、操作部１１０と、表示部１２０と、通信部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０と、を備える。設計装置１００の各部は、内部バス（図示せず）を介して互いに通信可能に接続されている。
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the
操作部１１０は、ユーザの指示を受け付け、受け付けた操作に対応する操作信号を制御部１５０に供給する。操作部１１０は、例えば、キーボード、マウスを備える。操作部１１０は、例えば、バウンダリのＳＴＬデータを取り込む旨のユーザの指示、ランダム点群の生成に必要なメッシュのグリッド数及び点の発生確率に関するユーザの指示を受け付ける。
The
表示部１２０は、制御部１５０から供給される画像データに基づいて、設計装置１００を操作するユーザに向けて各種の画像を表示する。表示部１２０は、例えば、バウンダリの立体モデル（バウンダリモデル）、ポーラスモデル及びその断面形状を表示する。
The
図３は、実施の形態に係る表示画面の一例である。図３の左側には、バウンダリモデルとバウンダリモデルに対して設定されるランダム点群とが重ねて表示されている。このランダム点群は、図３の画面中央にあるグリッド数及び点の発生確率の入力欄に入力された数値に基づいて生成される。また、図３の右側には、生成されたポーラスモデルが表示されている。 FIG. 3 is an example of a display screen according to the embodiment. On the left side of FIG. 3, the boundary model and the random point cloud set for the boundary model are superimposed and displayed. This random point cloud is generated based on the numerical values input in the input fields of the number of grids and the probability of occurrence of points in the center of the screen of FIG. Further, on the right side of FIG. 3, the generated porous model is displayed.
図４は、実施の形態に係る表示画面の他の一例である。図４の左側には、ポーラスモデルが切断面と共に表示されている。ユーザが操作部１１０を操作して切断面の高さを調整し、ポーラスモデルの断面画像の解析を指示すると、図４の右側に断面積が表示されると共に、別のフォームにポーラスモデルの断面画像が表示される。ポーラスモデルの切断面の断面積は、多孔質構造体を構成する材料が配置された部分の断面積であり、細孔の断面積は含まれない。
FIG. 4 is another example of the display screen according to the embodiment. On the left side of FIG. 4, the porous model is displayed together with the cut surface. When the user operates the
図２に戻り、操作部１１０と表示部１２０とは、タッチパネルによって構成されてもよい。タッチパネルは、所定の操作を受け付ける操作画面を表示すると共に、操作画面において作業員が接触操作を行った位置に対応する操作信号を制御部１５０に供給する。
Returning to FIG. 2, the
通信部１３０は、例えば、インターネット回線のような通信ネットワークに接続することが可能なインターフェースである。
The
記憶部１４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブに例示される。記憶部１４０は、制御部１５０に実行されるプログラムや各種のデータ、例えば、ランダム点群の位置データやバウンダリモデル及びポーラスモデルのＳＴＬデータを記憶する。また、記憶部１４０は、制御部１５０が処理を実行するためのワークメモリとして機能する。
The
制御部１５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を備え、設計装置１００の各部の制御を行う。制御部１５０は、例えば、図１３の多孔質構造体の設計処理、図１４のランダム点群生成処理、図１５のポーラス生成処理及び図１６のモデル断面解析処理を実行する。
The
制御部１５０は、機能的には、取得部１５１と、ランダム点群生成部１５２と、ポーラス生成部１５３と、ＳＴＬデータ生成部１５４と、モデル断面解析部１５５と、出力部１５６と、を備える。
The
取得部１５１は、多孔質構造体の外形を示すバウンダリのＳＴＬデータを取得する。バウンダリは、例えば、ユーザが三次元ＣＡＤを用いて作成し、三次元ＣＡＤで作成されたバウンダリのＳＴＬデータを設計装置１００に取り込んでもよい。また、三次元ＣＡＤで作成されたバウンダリのジオメトリデータを設計装置１００に取り込み、設計装置１００でＳＴＬデータに変換してもよい。また、取得部１５１は、ランダム点群を生成するのに必要なメッシュのグリッド数及び点の発生確率を取得する。
The
ランダム点群生成部１５２は、取得部１５１で取得したＳＴＬデータが表すバウンダリを覆う三次元領域を設定し、当該三次元領域の内部にランダムに分布する点群を生成する。
The random point
図５は、ランダム点群を生成する手順を模式的に示す図である。まず、図５に示すように、多孔質構造体のバウンダリを覆う三次元領域を設定する。三次元領域は、例えば、バウンダリモデルが配置された直交座標系においてｘｙ平面、ｙｚ平面及びｚｘ平面を有するように設定された立方体形状の領域である。次に、ユーザが指定したグリッド数Ｎで三次元領域をｘｙ平面、ｙｚ平面及びｚｘ平面で等分割し、（Ｎ＋１）３個の交点を有するメッシュを生成する。メッシュの各交点（ポイント）は、ｘｙ平面、ｙｚ平面及びｚｘ平面が交差する点であり、座標点（ｘｉ，ｙｉ、ｚｉ）で表現される（ｉ＝１，２，…）。次に、ユーザが指定した点の発生確率に基づいて、メッシュの各交点に確率的に点を配置する。その結果、バウンダリの内外でランダムに点が分布したランダム点群が得られる。 FIG. 5 is a diagram schematically showing a procedure for generating a random point cloud. First, as shown in FIG. 5, a three-dimensional region covering the boundary of the porous structure is set. The three-dimensional region is, for example, a cube-shaped region set to have an xy plane, an yz plane, and a zx plane in a Cartesian coordinate system in which a boundary model is arranged. Next, the three-dimensional region is equally divided by the xy plane, the yz plane, and the zx plane with the number of grids N specified by the user, and (N + 1) a mesh having three intersections is generated. Each intersection (point) of the mesh is a point where the xy plane, the yz plane, and the zx plane intersect, and is represented by coordinate points ( xi , y i , z i ) (i = 1, 2, ...). Next, points are stochastically placed at each intersection of the mesh based on the probability of occurrence of the points specified by the user. As a result, a random point cloud in which points are randomly distributed inside and outside the boundary is obtained.
図２に戻り、ポーラス生成部１５３は、ランダム点群生成部１５２で生成されたランダム点群の各点と、バウンダリを構成する複数のファセットの各頂点とに基づいて、ポーラスを含むポーラスモデルを生成する。具体的には、ランダム点群の各点及びファセットの各頂点のいずれかを頂点とする複数のテトラヘッドロン（４面体）を繰り返し演算により大量に生成する。その後、複数のテトラヘッドロンを繋ぎ合わせることで、ポーラスに対応するポリヘッドロン（多面体）を生成する。
Returning to FIG. 2, the
以下、図６～図１２を参照して、ランダム点群からポーラスを生成する一連の手順を説明する。図６は、ランダム点群とバウンダリとの関係を示す図である。まず、第１のステップとして、複数の点Ｐｊ（ｊ＝１，２，…）で構成されたランダム点群の中から、バウンダリの表面より内側に位置する全ての点を選別する。バウンダリは、前述したように複数のファセットＦｉ（ｉ＝１，２，…）で構成されている。 Hereinafter, a series of procedures for generating a porous from a random point cloud will be described with reference to FIGS. 6 to 12. FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the random point cloud and the boundary. First, as a first step, all points located inside the surface of the boundary are selected from a random point cloud composed of a plurality of points P j (j = 1, 2, ...). As described above, the boundary is composed of a plurality of facets Fi ( i = 1, 2, ...).
図７は、点ＰｊとファセットＦｉが配置された平面Ｈｉとの位置関係を示す図である。ファセットＦｉは、３つの座標点Ａｉ、Ｂｉ、Ｃｉ及び法線ベクトルＮｉで表現され、平面Ｈｉは、３つの座標点Ａｉ、Ｂｉ、Ｃｉを含むように設定されている。ランダム点群の中からバウンダリの表面より内側に位置する点を選別するには、まず、ランダム点群の各点Ｐｊが平面Ｈｉの面上、表側及び裏側のいずれに位置するかを判別する必要がある。平面Ｈｉの表側は、バウンダリが配置されていない側であるのに対し、平面Ｈｉの裏側は、バウンダリが配置されている側である。 FIG. 7 is a diagram showing the positional relationship between the point P j and the plane Hi on which the facet Fi is arranged. The facet F i is represented by three coordinate points A i , Bi , C i and a normal vector Ni , and the plane Hi is set to include the three coordinate points A i , Bi , Ci . ing. In order to select points located inside the boundary surface from the random point cloud, first, it is determined whether each point Pj of the random point cloud is located on the surface, the front side, or the back side of the plane Hi . There is a need to. The front side of the plane Hi is the side on which the boundary is not arranged, while the back side of the plane Hi is the side on which the boundary is arranged.
図８（ａ）、（ｂ）は、それぞれ図７に示すような点Ｐｊ及びファセットＦｉをｚ＝０の平面に投影した様子を示す図である。点Ｐｊ及びファセットＦｉをそれぞれｚ＝０の平面に投影すると、ｚ＝０の平面上に点Ｐｐｊ及びファセットＦｐｊが得られる。ｚ＝０に投影されたファセットＦｐｊは、ｚ＝０の平面上の３つの座標点Ａｐｉ、Ｂｐｉ、Ｃｐｉで定義される。ランダム点群の点Ｐｊの中からバウンダリの表面より内側に位置する点を選別するには、ｚ＝０の平面上の点Ｐｐｊが図８（ａ）に示すようにファセットＦｐｊの内側に位置するか、図８（ｂ）に示すようにファセットＦｐｊの外側に位置するかを判別する必要がある。 8 (a) and 8 (b) are diagrams showing how points P j and facet Fi as shown in FIG. 7 are projected onto a plane of z = 0, respectively. When the points P j and the facet Fi are projected onto the plane of z = 0 , respectively, the points P pj and the facet F pj are obtained on the plane of z = 0. The facet F pj projected at z = 0 is defined by three coordinate points A pi , B pi , and C pi on the plane of z = 0. To select a point located inside the boundary surface from the points P j of the random point cloud, the point P pj on the plane of z = 0 is inside the facet F pj as shown in FIG. 8 (a). It is necessary to determine whether it is located at or outside the facet F pj as shown in FIG. 8 (b).
点Ｐｊが平面Ｈｉの裏側に位置し、かつ、ｚ＝０に平面上に投影された点Ｐｐｊがｚ＝０に平面上に投影されたファセットＦｐｊの三角形の内側に位置する２つのファセットＦｉが存在する場合に、点Ｐｊがバウンダリの内側に位置すると判別できる。これは、点Ｐｊがバウンダリの内側に位置する場合、点Ｐｊは少なくともＺ軸方向に対向する一対のファセットＦｉに挟まれるためである。上記の手順を各点Ｐｊに適用することで、ランダム点群の中からバウンダリの内側に位置する全ての点を選別できる。
The point P j is located on the back side of the plane Hi, and the point P pj projected on the plane at
次に、第２のステップとして、バウンダリの内側にあると選別された点の集合に基づいて、バウンダリ内部の空間を満たすようにテトラヘッドロンを繰り返し生成する。以下、点の集合からテトラヘッドロンを生成する手順を説明する。 Next, as a second step, tetraheadrons are repeatedly generated so as to fill the space inside the boundary based on the set of points selected to be inside the boundary. The procedure for generating tetraheadron from a set of points will be described below.
図９（ａ）、（ｂ）は、ランダム点群の点からテトラヘッドロンを生成する手順を模式的に示す図である。まず、図９（ａ）に示すように、ある任意の点Ｐｓ（ｊ＝ｓ）において、点Ｐｓに近い順に３つの点Ｐｓ，１、Ｐｓ，２、Ｐｓ，３を抽出し、これらの４点を頂点とするテトラヘッドロンＰＹｓを生成する。テトラヘッドロンＰＹｓを構成するファセットの法線方向は、それぞれテトラヘッドロンＰＹｓの内側を向いている。この手順を他の点Ｐｓ＋１、…、Ｐｓ＋ｉにも適用し、テトラヘッドロンＰＹｓ＋１、…、ＰＹｓ＋ｉを繰り返し生成する。 9 (a) and 9 (b) are diagrams schematically showing a procedure for generating tetraheadron from a point cloud of a random point cloud. First, as shown in FIG. 9A, at an arbitrary point P s (j = s), three points P s , 1 , P s, 2 , P s, and 3 are extracted in order of proximity to the point P s. Then, a tetraheadron PY s having these four points as vertices is generated. The normal directions of the facets constituting the Tetraheadron PY s face the inside of the Tetraheadron PY s , respectively. This procedure is also applied to other points P s + 1 , ..., P s + i to repeatedly generate tetraheadron PY s + 1 , ..., PY s + i .
図９（ｂ）は、２つのテトラヘッドロンが頂点を共有している場合の一例を示す。図９（ｂ）では、図９（ａ）と同様の手順でテトラヘッドロンＰＹｓ＋ｉを生成したところ、テトラヘッドロンＰＹｓ＋ｉの点Ｐｓ＋ｊ，１がテトラヘッドロンＰＹｓの点Ｐｓ，２と同一になっている。テトラヘッドロンを繰り返し生成すると、テトラヘッドロンの頂点のいずれかが既出の他のテトラヘッドロンの頂点の１つと共有されることがある。このような場合には、新たに生成されたテトラヘッドロンを削除し、以後のテトラヘッドロンの生成を停止する。これは以後の手順が複雑になることを避けるためである。 FIG. 9B shows an example in which two tetraheadrons share a vertex. In FIG. 9B, when the tetraheadron PY s + i is generated by the same procedure as in FIG. 9A, the points P s + j, 1 of the tetraheadron PY s + i are the points P s, 2 of the tetraheadron PY s. Is the same as. When tetraheadrons are repeatedly generated, one of the vertices of the tetraheadron may be shared with one of the other tetraheadron vertices already mentioned. In such a case, the newly generated tetraheadron is deleted, and the subsequent production of tetraheadron is stopped. This is to avoid complicating the subsequent steps.
図９（ｃ）は、ランダム点群の一例を示す図であり、図９（ｄ）は、図９（ｃ）のランダム点群から生成されたテトラヘッドロンの集合を示す図である。上記の手順により、図９（ｃ）に示すようなランダム点群から、図９（ｄ）に示すようなテトラヘッドロンの集合が生成される。以上が、ランダム点群からテトラヘッドロンを生成する手順である。 9 (c) is a diagram showing an example of a random point cloud, and FIG. 9 (d) is a diagram showing a set of tetraheadrons generated from the random point cloud of FIG. 9 (c). By the above procedure, a set of tetraheadrons as shown in FIG. 9 (d) is generated from a random point cloud as shown in FIG. 9 (c). The above is the procedure for generating tetraheadron from a random point cloud.
次に、第３のステップとして、バウンダリ及びテトラヘッドロンを構成するファセットからポリヘッドロンを生成する。図１０（ａ）、（ｂ）は、いずれもバウンダリ及びテトラヘッドロンを構成するファセットからポリヘッドロンを生成する手順を模式的に示す図である。図１０（ａ）、（ｂ）における未使用の点とは、バウンダリやテトラヘッドロンを構成するファセットの頂点として使用されていないランダム点群の点である。図１０（ａ）に示すようなバウンダリ及びテトラヘッドロンを構成するファセットを未使用の点を含むファセットで接続すると、図１０（ｂ）に示すような多様な形状のポリヘッドロンが得られる。以下、具体的な方法を説明する。 Next, as a third step, polyheadron is produced from the facets constituting the boundary and tetraheadron. 10 (a) and 10 (b) are both diagrams schematically showing a procedure for producing polyheadron from the facets constituting the boundary and tetraheadron. The unused points in FIGS. 10A and 10B are points of a random point cloud that are not used as the vertices of facets constituting the boundary or tetraheadron. By connecting the facets constituting the boundary and the tetraheadron as shown in FIG. 10 (a) with facets including unused points, polyheadrons having various shapes as shown in FIG. 10 (b) can be obtained. Hereinafter, a specific method will be described.
図１１（ａ）、（ｂ）は、いずれもテトラヘッドロンに他のテトラヘッドロンを組み合わせる手順を模式的に示す図である。以下、テトラヘッドロンのファセットを選択しているが、この手順では、パウンダリを構成するファセットとテトラヘッドロンを構成するファセットとは、同等のファセットとして取り扱えるため、バウンダリのファセットを選択してもよい。 11 (a) and 11 (b) are both diagrams schematically showing a procedure for combining a tetraheadron with another tetraheadron. Hereinafter, the facet of the tetraheadron is selected, but in this procedure, the facet constituting the boundary and the facet constituting the tetraheadron can be treated as equivalent facets, so that the facet of the boundary may be selected. ..
図１１（ａ）に示す複数のファセットからランダムに任意の１つのファセットＦｒ（０）を選び、ファセットＦｒ（０）の裏側が見える位置にある点の中で、ファセットＦｒ（０）の裏側にある最も近い点Ｐｖｒ（０）を特定する。具体的には、全ての点からファセットＦｒ（０）の裏側にある全ての点を判別し、ファセットＦｒ（０）の裏側にあるそれぞれ点について、ファセットＦｒ（０）の各頂点までの距離の和を算出し、距離の和が最小となる点をファセットＦｒ（０）の裏側にある最も近い点Ｐｒｖ（０）と判別する。なお、点とファセットＦｒ（０）との位置関係において、ファセットＦｒ（０）の裏側に点が位置するとは、ファセットＦｒ（０）を構成要素とするテトラヘッドロンの外側に点が位置することを意味する。 Arbitrary one facet F r (0) is randomly selected from the plurality of facets shown in FIG. 11 (a), and the facet F r (0) is in a position where the back side of the facet F r (0) can be seen. Identify the closest point P vr (0) on the back side of. Specifically, all the points on the back side of the facet F r (0) are discriminated from all the points, and each point on the back side of the facet F r (0) is reached to each vertex of the facet F r (0). The sum of the distances is calculated, and the point where the sum of the distances is the smallest is determined to be the closest point Prv (0) on the back side of the facet Fr (0). In the positional relationship between the point and the facet Fr (0), the point is located on the back side of the facet Fr (0), that is, the point is located on the outside of the tetraheadron having the facet Fr (0) as a component. Means to be located.
次に、点Ｐｖｒ（０）とファセットＦｒ（０）の３つの頂点の４つの点を用いて新しいテトラヘッドロンを生成する。新しいテトラヘッドロンはファセットＦｒ－ｊを含む。その後、ファセットＦｒ（０）を消去すると、既出のテトラヘッドロンと新しいテトラヘッドロンとは空間的に繋がり、１つのポリヘッドロンが生成される。 Next, a new tetraheadron is generated using the four points of the three vertices of the point P vr (0) and the facet Fr (0). The new Tetra Headlon includes Facet Frj. After that, when the facet Fr (0) is erased, the existing tetraheadron and the new tetraheadron are spatially connected to generate one polyheadron.
他方、ファセットＦｒ（０）の裏側に最も近い点Ｐｖｒ（０）が別のファセットの頂点を構成している場合もある。図１１（ｂ）では、新しいテトラヘッドロンを生成する前に、点Ｐｖｒ（０）を頂点とするファセットが３つ存在している。このような場合には、以下の手順により頂点を共有するファセットが含まれる２つのテトラヘッドロンを１つのポリヘッドロンに一体化することを試みる。 On the other hand, the point P vr (0) closest to the back side of the facet Fr (0) may constitute the vertex of another facet. In FIG. 11B, there are three facets with the point P vr (0) as the apex before the new tetraheadron is generated. In such a case, we try to integrate two tetraheadrons containing facets that share vertices into one polyheadron by the following procedure.
図１２は、図１１（ｂ）に示す頂点を共有する複数のポリヘッドロンを１つのポリヘッドロンに一体化する手順を説明する図である。新しいテトラヘッドロンが生成される前に点Ｐｖｒ（０）を頂点に持つ既出のファセットが３つ以上存在していた場合、既出のファセットのうちの１つと、新しく生成した３つのファセットの１つとを選択し、選択されたファセットのペアで空間的な接続作業を実行する。 FIG. 12 is a diagram illustrating a procedure for integrating a plurality of polyheadrons sharing the apex shown in FIG. 11B into one polyheadron. If there are three or more existing facets with the point P vr (0) at the apex before the new tetraheadron is generated, one of the existing facets and one of the three newly generated facets Select one and perform the spatial connection work with the selected pair of vertices.
以下、ファセットＦｒ－ｊ（０）とファセットＦＣｖｒｉ（０）とを接続する場合を例に説明する。ファセットＦｒ－ｊ（０）は、３つの頂点Ｐｖｒ（０）、αｒ－ｊ（０）、βｒ－ｊ（０）を備え、ファセットＦＣｖｒｉ（０）は、３つの頂点Ｐｖｒ（０）、Ａｆｒｉ（０）、Ｂｆｒｉ（０）を備える。 Hereinafter, a case where the facet Frj (0) and the facet FC vr (0) are connected will be described as an example. The facet F r-j (0) has three vertices P vr (0), α r-j (0), β r-j (0), and the facet FC vr (0) has three vertices P vr . (0), A fri (0), B fri (0) are provided.
まず、ファセットＦｒ－ｊ（０）の点αｆ－ｊ（０）が、ファセットＦＣｖｒｉ（０）が配置された平面の裏側に位置するかどうかを判別し、ファセットＦｒ－ｊ（０）の点βｒ－ｊ（０）が、ファセットＦＣｖｒｉ（０）が配置された平面の裏側に位置するかどうかを判別する。また、ファセットＦＣｖｒｉ（０）の点Ａｆｒｉ（０）が、ファセットＦｒｊ（０）が配置された平面の裏側に位置するかどうかを判別し、ファセットＦＣｖｒｉ（０）の点Ｂｆｒｉ（０）が、ファセットＦｒｊ（０）が配置された平面の裏側に位置するかどうかを判別する。 First, it is determined whether or not the point α fj (0) of the facet F r-j ( 0) is located on the back side of the plane on which the facet FC vri (0) is arranged, and the facet F r-j (0) is determined. ) Is located on the back side of the plane on which the facet FC vr ( 0) is arranged. Further, it is determined whether or not the point A fri (0) of the facet FC vri (0) is located on the back side of the plane on which the facet F rj (0) is arranged, and the point B fri (0) of the facet FC vri (0) is determined. It is determined whether 0) is located on the back side of the plane on which the facet Frj (0) is arranged.
ファセットＦｒ－ｊ（０）の点αｆ－ｊ（０）が、ファセットＦＣｖｒｉ（０）が配置された平面の裏側に位置し、かつ、ファセットＦＣｖｒｉ（０）の点Ａｖｒｉ（０）が、ファセットＦｒ－ｊ（０）が配置された平面の裏側に位置する場合に、新しい４つのファセットＦｒｊｉ－１（０）、Ｆｒｊｉ－２（０）、Ｆｒｊｉ－３（０）、Ｆｒｊｉ－４（０）を順次追加する。このとき、４つのファセットの座標点は、Ｆｒｊｉ－１（０）＝｛Ｐｖｒ（０），αｒ－ｊ（０），Ｂｖｒｉ（０）｝、Ｆｒｊｉ－２（０）＝｛Ｐｖｒ（０），βｒ－ｊ（０），Ａｖｒｉ（０）｝、Ｆｒｊｉ－３（０）＝｛αｒ－ｊ（０），βｒ－ｊ（０），Ａｖｒｉ（０）｝、Ｆｒｊｉ－４（０）＝｛Ａｖｒｉ（０），Ｂｖｒｉ（０），αｒ－ｊ（０）｝である。 The point α fj (0) of the facet F r-j ( 0) is located on the back side of the plane on which the facet FC vri (0) is arranged, and the point A vri (0) of the facet FC vri (0) is located. ) Is located behind the plane on which the facets F r-j (0) are placed, the new four facets F rji-1 (0), F rji-2 (0), F rji-3 (0). ), Frji-4 (0) are added in sequence. At this time, the coordinate points of the four facets are F rji-1 (0) = {P vr (0), α r-j (0), B vri (0)}, F rji-2 (0) = {. P vr (0), β r-j (0), A vri (0)}, F rji-3 (0) = {α r-j (0), β r-j (0), A vri (0) )}, F rji-4 (0) = {A vri (0), B vri (0), α r-j (0)}.
また、ファセットＦｒ－ｊ（０）の点βｆ－ｊ（０）が、ファセットＦＣｖｒｉ（０）が配置された平面の裏側に位置し、かつ、ファセットＦＣｖｒｉ（０）の点Ｂｖｒｉ（０）が、ファセットＦｒ－ｊ（０）が配置された平面の裏側に位置する場合にも、新しい４つのファセットＦｒｊｉ－１（０）、Ｆｒｊｉ－２（０）、Ｆｒｊｉ－３（０）、Ｆｒｊｉ－４（０）を順次追加する。ただし、上記の場合と比較すると、ファセットＦｒｊｉ－３（０）、Ｆｒｊｉ－４（０）の座標点が異なる。これらのファセットの座標点は、図１２で図示するように、Ｆｒｊｉ－３（０）＝｛αｒ－ｊ（０），βｒ－ｊ（０），Ｂｖｒｉ（０）｝、Ｆｒｊｉ－４（０）＝｛Ａｖｒｉ（０），Ｂｖｒｉ（０），βｒ－ｊ（０）｝となる。 Further, the point β fj (0) of the facet F r-j ( 0) is located on the back side of the plane on which the facet FC vri (0) is arranged, and the point B vri of the facet FC vri (0) is located. Even if (0) is located behind the plane on which the facets F r-j (0) are placed, the four new facets F rji-1 (0), F rji-2 (0), F rji- 3 (0) and Frji-4 (0) are added in sequence. However, as compared with the above case, the coordinate points of the facets F rji-3 (0) and F rji-4 (0) are different. As shown in FIG. 12, the coordinate points of these facets are F rji-3 (0) = {α r-j (0), β r-j (0), B vri (0)}, F rji . -4 (0) = {A vri (0), B vri (0), β r-j (0)}.
他方、上記の２つの条件のいずれにも該当しない場合には、ファセットを追加しない。以上が、ポリヘッドロンを生成する手順である。 On the other hand, if neither of the above two conditions is met, the facet is not added. The above is the procedure for producing polyheadron.
図２に戻り、ＳＴＬデータ生成部１５４は、ポーラス生成部１５３で生成されたポーラスモデルに基づいて、多孔質構造体のＳＴＬデータを生成し、ＳＴＬデータを記憶部１４０に記憶させる。ポーラスモデルをＳＴＬデータに変換するには公知の手法を用いればよい。
Returning to FIG. 2, the STL
モデル断面解析部１５５は、ポーラスモデルの断面を解析する旨のユーザの指示を受け付けると、ＳＴＬデータ生成部１５４で生成された多孔質構造体のＳＴＬデータに基づいて、ポーラスモデルを切断して得られた断面図を生成すると共に、当該断面の断面積を算出する。ポーラスモデルの断面を解析する旨のユーザの指示には、ポーラスモデルに対する切断面の位置を指定することも含まれる。
Upon receiving the user's instruction to analyze the cross section of the porous model, the model
出力部１５６は、ポーラス生成部１５３で生成された多孔質構造体のＳＴＬデータを出力する。出力部１５６は、例えば、通信部１３０を制御して、ポーラス生成部１５３で生成した多孔質構造体のＳＴＬデータを製造装置２００に向けて送信する。
以上が、設計装置１００のハードウェア構成である。
The
The above is the hardware configuration of the
（多孔質構造体の設計処理）
次に、図１３のフローチャートを参照して、実施の形態に係る設計装置１００の制御部１５０が実行する多孔質構造体の設計処理を説明する。多孔質構造体の設計処理は、バウンダリのＳＴＬデータ及びランダム点群の位置データからポーラスモデルのＳＴＬデータを生成する処理である。多孔質構造体の設計処理は、ユーザが設計装置１００のアプリケーションを起動させた時点で開始される。
(Design processing of porous structure)
Next, with reference to the flowchart of FIG. 13, the design process of the porous structure executed by the
設計装置１００は、バウンダリのＳＴＬデータ並びに点の密度及び発生確率の指示をユーザに要求する。取得部１５１は、バウンダリのＳＴＬデータ並びにメッシュのグリッド数及び点の発生確率を取得し、記憶部１４０に記憶させる（ステップＳ１）。
The
次に、ランダム点群生成部１５２は、バウンダリに対してランダム点群を生成するランダム点群生成処理を実行する（ステップＳ２）。以下、図１４を参照して、ステップＳ２の処理でランダム点群生成部１５２が実行するランダム点群生成処理の流れを説明する。
Next, the random point
（ランダム点群生成処理）
まず、ランダム点群生成部１５２は、ステップＳ１で入力したバウンダリを覆う大きさの立方体の領域を設定する（ステップＳ２１）。例えば、図５に示されるように立方体の領域を設定する。
(Random point cloud generation process)
First, the random point
次に、ランダム点群生成部１５２は、ステップＳ２１の処理で設定された領域をユーザが指定したグリッド数Ｎで３つの直交する方向に等分割し、領域にメッシュを生成する（ステップＳ２２）。例えば、図５に示すように立方体の領域を、それぞれＮ個のｘｙ平面、ｙｚ平面及びｚｘ平面で分割すると、メッシュに（Ｎ＋１）３個の交点が出現する。
Next, the random point
次に、ランダム点群生成部１５２は、ユーザにより指定された点の発生確率に基づいて、メッシュの各交点に確率的に点を配置する（ステップＳ２３）。例えば、メッシュの各交点を順番に走査し、点の発生確率に基づいてランダムに交点に点を配置すればよい。
Next, the random point
次に、ランダム点群生成部１５２は、ステップＳ３３で配置されたランダム点群を表示部１２０に表示させ（ステップＳ２４）、処理をリターンする。ランダム点群は、図３の左側に示すような表示画面で表示部１２０に表示させるとよい。
以上が、ランダム点群生成処理の流れである。
Next, the random point
The above is the flow of the random point cloud generation process.
図１３の設計処理に戻り、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ１の処理で取得したバウンダリのＳＴＬデータと、ステップＳ２の処理で生成されたランダム点群の位置データとに基づいて、ポーラスを生成するポーラス生成処理を実行する（ステップＳ３）。以下、図１５のフローチャートを参照して、ステップＳ３の処理でポーラス生成部１５３が実行するポーラス生成処理の流れを説明する。
Returning to the design process of FIG. 13, the
（ポーラス生成処理）
まず、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ２で生成されたランダム点群の点の中から、ステップＳ１の処理で取得したバウンダリの表面より内側に位置する全ての点を判別する（ステップＳ３１）。例えば、図７の点Ｐｊが、ファセットＦｉが配置された平面Ｈｉの裏側にあり、かつ、図８（ａ）に示すようにｚ＝０の平面上に投影した点Ｐｐｊが同じくｚ＝０の平面上に投影したファセットＦｐｉの三角形の内部にある２つのファセットＦｉが存在する場合に、点Ｐｊはバウンダリの表面よりも内側にあると判別する。なお、平面Ｈｉの裏側は、平面Ｈｉに対してバウンダリが配置されている側である。
(Porus generation process)
First, the
次に、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ３１の処理で判別されたバウンダリ内側のランダム点群から任意の１つの点を選択する（ステップＳ３２）。例えば、点はランダムに選択すればよい。
Next, the
次に、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ３２の処理で選択された任意の１つの点を基準にしてテトラヘッドロンを生成する（ステップＳ３３）。例えば、図９に示すようにｊ＝ｓの点Ｐｓを選択すると、点Ｐｐと点Ｐｐに最も近い３つの点Ｐｓ－１、Ｐｓ－２、Ｐｓ－３とを頂点とするテトラヘッドロンＰＹｓを生成する。
Next, the
次に、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ３３の処理で生成されたテトラヘッドロンが他のテトラヘッドロンと頂点を共有しているかどうかを判定する（ステップＳ３４）。例えば、図９（ｂ）に示すように、他のテトラヘッドロンと頂点を共有していると判定された場合（ステップＳ３４；Ｙｅｓ）、他のテトラヘッドロンと頂点を共有しているテトラヘッドロンを削除し、処理をステップＳ３５に移動する。他方、例えば、図９（ａ）に示すように、他のテトラヘッドロンと頂点を共有していないと判定された場合（ステップＳ３４；Ｎｏ）、処理をステップＳ３２に戻す。
Next, the
次に、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ３３の処理で生成されたテトラヘッドロンを構成する複数のファセット及びバウンダリを構成する複数のファセットから任意の１つのファセットを選択する（ステップＳ３５）。例えば、ファセットはランダムに選択すればよい。
Next, the
次に、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ３５の処理で選択されたファセットに基づいてポリヘッドロンを生成する（ステップＳ３６）。例えば、図１１（ａ）、（ｂ）に示すように、選択したテトラヘッドロンのファセットＦｒ（０）の裏側にある中でファセットＦｒ（０）に最も近い点Ｐｖｒ（０）を判別し、点Ｐｖｒ（０）とファセットＦｒ（０）の３つの頂点とを用いて新たなテトラヘッドロンを生成する。
Next, the
次に、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ３６の処理で生成されたポリヘッドロンを構成するファセットが他のファセットと頂点を共有しているかどうかを判定する（ステップＳ３７）。例えば、図１１（ｂ）に示すように、ポリヘッドロンを構成するファセットが他のファセットと頂点を共有していると判定された場合（ステップＳ３７；Ｙｅｓ）、ステップＳ３８に処理を進める。他方、例えば、図１１（ａ）に示すように、ポリヘッドロンを構成するファセットが他のファセットと頂点を共有していないと判定された場合（ステップＳ３７；Ｎｏ）、ステップＳ３９に処理を進める。
Next, the
ステップＳ３７の処理でＹｅｓの場合、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ３６の処理で生成されたポリヘッドロンのファセットと、当該ファセットと頂点を共有するファセットと、を接続する（ステップＳ３６）。例えば、図１２に示すように、ファセットＦｒ－ｊ（０）の頂点とファセットＦＣｖｒｉ（０）の頂点とを用いて新たなファセットＦｒｉｊ－１（０）、Ｆｒｉｊ－２（０）、Ｆｒｉｊ－３（０）、Ｆｒｉｊ－４（０）を生成し、ファセットＦｒ－ｊ（０）とファセットＦＣｖｒｉ（０）とを接続する。
In the case of Yes in the process of step S37, the
次に、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ３５の処理でユーザにより指定された個数のファセットが選択されたかどうかを判定する（ステップＳ３９）。ユーザにより設定された個数のファセットが選択されたと判定された場合（ステップＳ３９；Ｙｅｓ）、ポリヘッドロンで構成されたポーラスモデルを表示部１２０に表示させ、処理をリターンする。他方、ユーザにより設定された個数のファセットが選択されていないと判定された場合（ステップＳ３９；Ｎｏ）、処理をステップＳ３５に戻す。ポーラスモデルは、図３の右側に示すような表示画面で表示部１２０に表示させるとよい。
以上が、ポーラス生成部１５３が実行するポーラス生成処理の流れである。
Next, the
The above is the flow of the porous generation process executed by the
再び図１３の設計処理に戻り、ＳＴＬデータ生成部１５４は、ポーラス生成部１５３で生成されたポーラスモデルに基づいて、多孔質構造体のＳＴＬデータを生成する（ステップＳ４）。
Returning to the design process of FIG. 13 again, the STL
次に、ユーザが多孔質構造体のＳＴＬデータを保存する旨を指示すると、ポーラス生成部１５３は、ステップＳ３で生成された多孔質構造体のＳＴＬデータを記憶部１４０に記憶させる（ステップＳ５）。
Next, when the user instructs to save the STL data of the porous structure, the
次に、ユーザが製造装置２００での多孔質構造体の実物の製造を指示すると、出力部１５６は、通信部１３０を制御して、多孔質構造体のＳＴＬデータを製造装置２００に送信させ（ステップＳ６）、処理を終了する。
以上が、多孔質構造体の設計処理の流れである。
Next, when the user instructs the
The above is the flow of the design process of the porous structure.
製造装置２００は、設計装置１００から多孔質構造体のＳＴＬデータを取得すると、ＳＴＬデータに基づいて工具経路を決定するスライシングを実行する。工具経路は、製造装置２００の噴射ノズルが移動する経路である。そして、製造装置２００が、スライシングの結果に基づいて付加製造を実行することで、多孔質構造体の立体モデルに基づく多孔質構造体の実物が得られる。
When the
（モデル断面解析処理）
以下、図１６を参照して、設計装置１００のモデル断面解析部１５５が実行するモデル断面解析処理を説明する。モデル断面解析処理は、ポーラスモデルの任意の位置における断面画面を作成し、断面積を算出する処理である。モデル断面解析処理は、ポーラスモデルの生成終了後にユーザの指示を受け付けた時点で開始される。
(Model cross-section analysis processing)
Hereinafter, the model cross-section analysis process executed by the model
ユーザが解析対象となるポーラスモデルのＳＴＬデータを選択すると、モデル断面解析部１５５は、記憶部１４０から選択されたポーラスモデルを取得する（ステップＳ５１）。
When the user selects the STL data of the porous model to be analyzed, the model
ユーザが断面の位置、例えば、断面の高さを指定すると、モデル断面解析部１５５は、指定された断面における断面画面を生成する（ステップＳ５２）。断面画面は、ポーラスモデルを切断した断面の形状を示す画面である。
When the user specifies the position of the cross section, for example, the height of the cross section, the model cross
次に、モデル断面解析部１５５は、指定された断面の断面積を算出する（ステップＳ５３）。
Next, the model
次に、モデル断面解析部１５５は、ステップＳ５２で生成された断面画面と、ステップＳ５３で生成された断面積とを表示部１２０に表示させ（ステップＳ５４）、処理を終了する。断面の表示画面は、図４の右側に示すように別フォームで表示させてもよい。
Next, the model
ユーザは、表示部１２０に表示された表示画面を参照し、断面画像や断面積を把握することで、多孔質構造体を付加製造機で製造する前に、多孔質構造体のポーラスモデルが適切に生成されたかどうかを評価できる。
以上が、モデル断面解析処理の流れである。
The user refers to the display screen displayed on the
The above is the flow of the model cross-section analysis process.
以上説明したように、実施の形態に係る設計装置１００は、バウンダリを覆う三次元領域内にランダムに分布する複数の点からなるランダム点群を生成するランダム点群生成部１５２と、ランダム点群からバウンダリの内側に配置された点を判別し、バウンダリを構成する複数のファセットの各頂点と、バウンダリの内側に配置されたランダム点群の各点とに基づいて、ポーラスを含む多孔質構造体の立体モデルを生成するポーラス生成部１５３と、を備える。ランダムに分布する点群に基づいてポーラスを設定するため、自然に存在する多孔質構造体に類似した多孔質構造体の立体モデルを設計できる。
As described above, the
また、ユーザがバウンダリの形状を設定するだけで多孔質構造体の立体モデルを生成できるため、多孔質構造体の立体モデルを簡単に生成できる。 Further, since the user can generate a three-dimensional model of the porous structure only by setting the shape of the boundary, the three-dimensional model of the porous structure can be easily generated.
本発明は上記実施の形態に限られず、以下に述べる変形も可能である。 The present invention is not limited to the above embodiment, and the modifications described below are also possible.
（変形例）
上記実施の形態では、設計装置１００がユーザに指定されたグリッド数及び発生確率に基づいてランダム点群を生成していたが、本発明はこれに限られない。例えば、ユーザが事前に用意した任意のランダム点群を設計装置１００に読み込んでもよく、事前に設計装置１００で様々なサイズ及び密度のランダム点群を生成しておいてもよい。また、グリッド数及び発生確率は、事前に記憶部１４０に記憶された値を読み出してもよい。
(Modification example)
In the above embodiment, the
上記実施の形態では、各種の立体モデルをＳＴＬデータで表現していたが、本発明はこれに限られない。立体モデルは、ＳＴＬデータなどのメッシュデータに限られず、例えば、ＳＴＥＰ（Standard for the Exchange of Product Model Data）などのジオメトリデータで表現してもよい。また、多孔質構造体の立体モデルは、付加製造のために最終的にメッシュデータで表現する必要があるが、ＳＴＬデータに限られず、例えば、ＶＲＭＬ（Virtual Reality Modeling Language）データで表現してもよい。 In the above embodiment, various three-dimensional models are represented by STL data, but the present invention is not limited to this. The three-dimensional model is not limited to mesh data such as STL data, and may be represented by geometry data such as STEP (Standard for the Exchange of Product Model Data). Further, the three-dimensional model of the porous structure needs to be finally expressed by mesh data for additional manufacturing, but it is not limited to STL data, and may be expressed by VRML (Virtual Reality Modeling Language) data, for example. good.
上記実施の形態では、ランダム点群の各点に基づいてテトラヘッドロンを生成していたが、本発明はこれに限られない。例えば、複数のファセットから構成された６面体、８面体を生成してもよい。 In the above embodiment, tetraheadron is generated based on each point in the random point cloud, but the present invention is not limited to this. For example, a hexahedron or an octahedron composed of a plurality of facets may be generated.
上記実施の形態では、ランダム点群の各点から任意の１つの点を選択し、選択された１つの点から最も近い３つの点を判別し、これらの４つの点でテトラヘッドロンを生成していたが、本発明はこれに限られない。例えば、選択された点から最も近い点を除外し、除外された点を除く選択された点から２番目から４番目に近い３つの点を選択し、テトラヘッドロンを生成してもよい。 In the above embodiment, any one point is selected from each point in the random point cloud, the three closest points are determined from the selected one point, and tetraheadrons are generated at these four points. However, the present invention is not limited to this. For example, the nearest point may be excluded from the selected points, and the three points closest to the second to the fourth selected points excluding the excluded points may be selected to generate a tetraheadron.
上記実施の形態では、指定された断面における断面画面を生成し、その後、指定された断面の断面積を算出していたが、本発明はこれに限られない。例えば、指定された断面の断面積を算出し、その後、指定された断面における断面画面を生成してもよく、これらの処理を同時に実行してもよい。 In the above embodiment, a cross-sectional screen with a designated cross section is generated, and then the cross-sectional area of the designated cross section is calculated, but the present invention is not limited to this. For example, the cross-sectional area of the specified cross-section may be calculated, and then the cross-section screen in the specified cross-section may be generated, or these processes may be executed at the same time.
上記実施の形態では、熱溶解積層法を用いて溶解した樹脂を噴射することで多孔質構造体を製造していたが、本発明はこれに限られない。熱溶解積層法以外の他の製造法、例えば、光造形法を用いてもよい。 In the above embodiment, the porous structure is manufactured by injecting the melted resin by using the fused deposition modeling method, but the present invention is not limited to this. A production method other than the Fused Deposition Modeling method, for example, a stereolithography method may be used.
上記実施の形態では、溶解した樹脂を噴射することで多孔質構造体を製造していたが、本発明はこれに限られない。例えば、噴射する材料は、金属、セラミック、コンクリートであってもよい。 In the above embodiment, the porous structure is manufactured by injecting the melted resin, but the present invention is not limited to this. For example, the material to be jetted may be metal, ceramic, or concrete.
上記実施の形態では、ポーラスモデルを対象としてモデル断面解析処理を実行していたが、本発明はこれに限られない。ＳＴＬデータで表現可能なモデルであれば、いかなる形状のモデルを対象としてもよい。 In the above embodiment, the model cross-section analysis process is executed for the porous model, but the present invention is not limited to this. A model of any shape may be targeted as long as it is a model that can be expressed by STL data.
上記実施の形態は例示であり、本発明はこれらに限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した発明の趣旨を逸脱しない範囲でさまざまな実施の形態が可能である。各実施の形態や変形例で記載した構成要素は自由に組み合わせることが可能である。また、特許請求の範囲に記載した発明と均等な発明も本発明に含まれる。 The above embodiments are examples, and the present invention is not limited thereto, and various embodiments are possible without departing from the spirit of the invention described in the claims. The components described in each embodiment and modification can be freely combined. The present invention also includes inventions equivalent to those described in the claims.
以下、実施例を挙げて本発明を具体的に説明する。ただし、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。 Hereinafter, the present invention will be specifically described with reference to examples. However, the present invention is not limited to these examples.
（実施例１）
実施例１では、設計装置１００を用いてポーラスモデルを生成し、各高さにおけるポーラスモデルの横断面を観察した。図１７は、実施例１におけるポーラスモデルの作成手順を示す。多孔質構造体の外形を示すバウンダリモデルは、断面正方形の貫通孔を有する立方体である。バウンダリモデルの寸法は、縦３０ｍｍ、横３０ｍｍ、高さ１５ｍｍであり、その貫通孔の寸法は、縦１０ｍｍ、横１０ｍｍである。ｘｙｚ各軸方向のグリッド数７５、点の発生確率３％の条件でランダム点群を生成したところ、点の総数は１３１６９個であり、そのうちバウンダリモデル内側の点の総数は４９３７個であった。ファセットの数は、ポーラス生成処理によって３２個から４２７５２個に増加した。ポーラスモデルの生成時間は、１．５分であった。
(Example 1)
In Example 1, a porous model was generated using the
図１８（ａ）～（ｐ）は、実施例１におけるポーラスモデルの横断面を示す断面図である。図１８（ａ）は、高さ０．５ｍｍにおける横断面の様子を示し、図１８（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、…は、それぞれ順に高さ１ｍｍ、２ｍｍ、３ｍｍ、…における横断面を示す。各横断面を観察すると、どの横断面にも不規則な細孔が多数形成され、表面から内側に延びている細孔も存在していた。ポーラスモデルの横断面の断面積を高さ０．５ｍｍ毎に算出すると、その断面積は、６２０ｍｍ２～６９０ｍｍ２の範囲内であり、平均値は６４６．４１ｍｍ２であった。また、空洞化率の平均値は、１９．２％であった。 18 (a) to 18 (p) are cross-sectional views showing a cross section of the porous model in the first embodiment. FIG. 18 (a) shows the state of the cross section at a height of 0.5 mm, and FIGS. 18 (b), (c), (d), ... Are cross sections at heights of 1 mm, 2 mm, 3 mm, ... Show the surface. When observing each cross section, a large number of irregular pores were formed in each cross section, and some pores extended inward from the surface. When the cross-sectional area of the cross section of the porous model was calculated for each height of 0.5 mm, the cross-sectional area was in the range of 620 mm 2 to 690 mm 2 , and the average value was 646.41 mm 2 . The average value of the hollowing rate was 19.2%.
次に、付加製造機を用いてポーラスモデルに基づく実物を作製した。使用した付加製造機は、ＲＡＩＳＥ Ｐｒｏ２であり、ノズル径は０．４ｍｍ、印刷速度は５０ｍｍ／ｓであった。ポーラスを構成する材料は、ポリ乳酸（Polylactic Acid：ＰＬＡ）樹脂であり、ノズル噴出時の材料の温度は２０５℃であった。作製時間は、４８６分であった。 Next, an actual product based on a porous model was produced using an addition manufacturing machine. The additional manufacturing machine used was RAISE Pro2, the nozzle diameter was 0.4 mm, and the printing speed was 50 mm / s. The material constituting the porous was a polylactic acid (PLA) resin, and the temperature of the material at the time of nozzle ejection was 205 ° C. The production time was 486 minutes.
図１９は、実施例１におけるポーラスの実物の横断面とポーラスモデルの横断面とを比較した図である。切断面の高さは、４ｍｍ、７ｍｍ、１１ｍｍとした。ポーラスの実物の横断面は拡大電子顕微鏡を用いて撮影した。ポーラスモデル及びその実物の横断面を観察すると、両者の形状が概ね同一であることが確認できた。 FIG. 19 is a diagram comparing the cross section of the actual porous body in Example 1 with the cross section of the porous model. The height of the cut surface was 4 mm, 7 mm, and 11 mm. The actual cross section of the porous was photographed using a magnifying electron microscope. By observing the cross section of the porous model and its actual product, it was confirmed that the shapes of both were almost the same.
（実施例２）
実施例２では、ランダム点群の密度を増加させたポーラスモデルを作成した。その他の条件は実施例１の場合と同一である。グリッド数１５０、発生確率３％の条件でランダム点群を生成したところ、点の総数は、１０３２８８個であり、実施例１の場合の８倍となった。そのうちバウンダリモデル内側の点の総数は４０９０９個であった。ファセットの数は、ポーラス生成処理によって３２個から３０３２６８個に増加した。ポーラスモデルの作成時間は、５６．９分であった。
(Example 2)
In Example 2, a porous model in which the density of the random point cloud was increased was created. Other conditions are the same as in the case of the first embodiment. When a random point cloud was generated under the condition that the number of grids was 150 and the probability of occurrence was 3%, the total number of points was 103,288, which was eight times that of Example 1. The total number of points inside the boundary model was 40909. The number of facets increased from 32 to 303268 by the porous generation process. The creation time of the porous model was 56.9 minutes.
図２０（ａ）は、実施例２におけるポーラスモデルの横断面を示す断面図である。図２０（ａ）では、それぞれ高さ３ｍｍ、６ｍｍ、９ｍｍ、１２ｍｍにおける各横断面を図示している。図１８に示す実施例１のポーラスモデルの横断面と比較すると、各横断面の空洞がより細かくなっている。それぞれの断面積は、６４８．４ｍｍ２、６４８．３ｍｍ２、６４８．４ｍｍ２、６５２．６ｍｍ２であり、空洞化率は１９．０％、１９．０％、１９．０％、１８．４％であった。また、空洞化率の平均値は、１９．５％であった。 FIG. 20A is a cross-sectional view showing a cross section of the porous model according to the second embodiment. FIG. 20A illustrates each cross section at heights of 3 mm, 6 mm, 9 mm, and 12 mm, respectively. Compared with the cross section of the porous model of Example 1 shown in FIG. 18, the cavities in each cross section are finer. The cross-sections are 648.4 mm 2, 648.3 mm 2, 648.4 mm 2, 652.6 mm 2 , and the cavitation rates are 19.0%, 19.0%, 19.0%, and 18.4. %Met. The average value of the hollowing rate was 19.5%.
図２０（ｂ）は、実施例１、２の各条件におけるポーラスモデルの高さと横断面の断面積との関係を示すグラフである。このグラフからは、多孔質構造体の空洞が細かくなっても、断面積がほとんど変化しないことが理解できる。 FIG. 20B is a graph showing the relationship between the height of the porous model and the cross-sectional area of the cross section under each of the conditions of Examples 1 and 2. From this graph, it can be understood that the cross-sectional area hardly changes even if the cavity of the porous structure becomes finer.
（実施例３）
実施例３では、実施例１、２と異なる形状のバウンダリモデルを用いてポーラスモデルを作成した。図２１（ａ）は、実施例３におけるポーラスモデルの作成手順を示す。バウンダリモデルは、直径４０ｍｍ、高さ４０ｍｍの円柱である。この円柱には、直径３０ｍｍ、深さ２５ｍｍの凹みを設けた。グリッド数１５０、発生確率３％の条件でランダム点群を生成したところ、点の総数は１０３２８８個であり、そのうちバウンダリモデル内側の点の総数は５０７３８個であった。ファセットの数は、ポーラス生成処理によって４３０個から５０３４３４個に増加した。ポーラスモデルの作成時間は、１３０．９分であった。
(Example 3)
In Example 3, a porous model was created using a boundary model having a shape different from that of Examples 1 and 2. FIG. 21A shows a procedure for creating a porous model in Example 3. The boundary model is a cylinder with a diameter of 40 mm and a height of 40 mm. The cylinder was provided with a recess having a diameter of 30 mm and a depth of 25 mm. When a random point cloud was generated under the condition that the number of grids was 150 and the probability of occurrence was 3%, the total number of points was 103288, of which the total number of points inside the boundary model was 50738. The number of facets was increased from 430 to 503434 by the porous generation process. The creation time of the porous model was 130.9 minutes.
図２１（ｂ）は、実施例３におけるポーラスモデルの横断面を示す断面図である。図２１（ｂ）では、それぞれ高さ８ｍｍ、１６ｍｍ、２４ｍｍ、３２ｍｍにおける各横断面を図示している。ポーラスモデルの横断面の断面積は、それぞれ９９０．２ｍｍ２、９３８．０ｍｍ２、５４９．９ｍｍ２、４４７．３ｍｍ２であり、空洞化率は、２０．０％、１８．９％、１６．８％、１６．７％であった。また、空洞化率の平均値は、１８．５％であった。 FIG. 21B is a cross-sectional view showing a cross section of the porous model according to the third embodiment. FIG. 21B illustrates the cross sections at heights of 8 mm, 16 mm, 24 mm, and 32 mm, respectively. The cross-sectional areas of the cross section of the porous model are 990.2 mm 2 , 938.0 mm 2 , 549.9 mm 2 , and 447.3 mm 2 , respectively, and the cavitation rates are 20.0%, 18.9%, and 16. It was 8% and 16.7%. The average value of the hollowing rate was 18.5%.
次に、付加製造機を用いてポーラスモデルに基づくポーラスの実物を作製した。作製の条件は実施例１の場合と同一である。作製時間は２１３８分であった。実物の凹みに水を入れると、側面や底面から徐々に水がしみ出ることを確認できた。以上から、ポーラスの実物の内部に液体が透過可能なチャンネルが形成されていることが確認できた。 Next, an actual porous body based on the porous model was produced using an addition manufacturing machine. The production conditions are the same as in the case of Example 1. The production time was 2138 minutes. When water was poured into the dent of the real thing, it was confirmed that the water gradually exuded from the side and bottom. From the above, it was confirmed that a channel through which the liquid can permeate is formed inside the actual porous material.
（実施例４）
実施例４では、実施例１～３の場合と異なる形状のバウンダリモデルを用いてポーラスモデルを作成した。図２２（ａ）は、実施例４におけるポーラスモデルの作成手順を示す。バウンダリモデルは、外直径５０ｍｍ、内直径３５ｍｍ、高さ１０ｍｍのリングである。グリッド数７５、発生確率３％の条件でランダム点群を生成したところ、点の総数は１３１６９個であり、そのうちバウンダリモデル内側の点の総数は７３６個であった。ファセットの数は、ポーラス生成処理によって１９２個から１２４５８に増加した。ポーラスモデルの作成時間は、０．４分であった。
(Example 4)
In Example 4, a porous model was created using a boundary model having a shape different from that of Examples 1 to 3. FIG. 22A shows a procedure for creating a porous model in Example 4. The boundary model is a ring having an outer diameter of 50 mm, an inner diameter of 35 mm, and a height of 10 mm. When a random point cloud was generated under the condition that the number of grids was 75 and the probability of occurrence was 3%, the total number of points was 13169, of which the total number of points inside the boundary model was 736. The number of facets increased from 192 to 12458 by the porous generation process. The creation time of the porous model was 0.4 minutes.
図２２（ｂ）は、実施例４におけるポーラスモデルの横断面を示す断面図である。図２２（ｂ）では、高さ２ｍｍ、４ｍｍ、６ｍｍ、８ｍｍにおける各横断面を図示している。ポーラスモデルの各横断面の断面積は、それぞれ８１２．３ｍｍ２、８０１．５ｍｍ２、７８１．７ｍｍ２、８４２．４ｍｍ２であり、空洞化率は、それぞれ１９．５％、２０．０％、２２．５％、１６．５％であった。また、空洞化率の平均値は、１８．７％であった。 FIG. 22B is a cross-sectional view showing a cross section of the porous model in Example 4. FIG. 22B illustrates each cross section at heights of 2 mm, 4 mm, 6 mm, and 8 mm. The cross-sectional areas of each cross section of the porous model are 812.3 mm 2 , 801.5 mm 2 , 781.7 mm 2 , and 842.4 mm 2 , respectively, and the cavitation rates are 19.5% and 20.0%, respectively. It was 22.5% and 16.5%. The average value of the hollowing rate was 18.7%.
（実施例５）
実施例５では、底面からの高さが高くなるに従って点の密度が減少する密度勾配を有する点群を用いてポーラスモデルを作成した。その他の条件は、実施例１の場合と同一である。図２３（ａ）は、実施例５におけるポーラスモデルの作成手順を示し、図２３（ｂ）は、実施例５におけるポーラスモデルの縦断面を示す断面図である。この断面図からは、高さが高くなるに従って空洞の大きさが徐々に大きくなっている様子を確認できた。
(Example 5)
In Example 5, a porous model was created using a point cloud having a density gradient in which the density of points decreases as the height from the bottom surface increases. Other conditions are the same as in the case of Example 1. FIG. 23 (a) shows a procedure for creating a porous model in Example 5, and FIG. 23 (b) is a cross-sectional view showing a vertical cross section of the porous model in Example 5. From this cross-sectional view, it was confirmed that the size of the cavity gradually increased as the height increased.
１ 製造システム
１００ 設計装置
１１０ 操作部
１２０ 表示部
１３０ 通信部
１４０ 記憶部
１５０ 制御部
１５１ 取得部
１５２ ランダム点群生成部
１５３ ポーラス生成部
１５４ ＳＴＬデータ生成部
１５５ モデル断面解析部
１５６ 出力部
２００ 製造装置
1
Claims (8)
前記バウンダリを覆う三次元領域内にランダムに分布する複数の点からなるランダム点群を生成するランダム点群生成部と、
前記ランダム点群から前記バウンダリの内側に配置された点を判別し、前記バウンダリを構成する複数のファセットの各頂点と、前記バウンダリの内側に配置された前記ランダム点群の各点とに基づいて、ポーラスを含む多孔質構造体の立体モデルを生成するポーラス生成部と、
を備える設計装置。 The acquisition unit that acquires the 3D model of the boundary expressed by multiple facets,
A random point cloud generator that generates a random point cloud consisting of a plurality of points randomly distributed in a three-dimensional region that covers the boundary.
From the random point cloud, the points arranged inside the boundary are determined, and based on each vertex of the plurality of facets constituting the boundary and each point of the random point cloud arranged inside the boundary. , A porous generator that creates a three-dimensional model of a porous structure containing vertices,
Design equipment equipped with.
請求項１に記載の設計装置。 The porous generation unit generates a plurality of tetraheadrons based on each point of the random point cloud arranged inside the boundary, and has a facet constituting the boundary and a facet constituting the tetraheadron. To generate a plurality of polyheadrons corresponding to the porous, based on
The design apparatus according to claim 1.
請求項２に記載の設計装置。 The porous generation unit selected one point from each point of the random point cloud arranged inside the boundary, and arranged the three points closest to the selected one point inside the boundary. It discriminates from each point of the random point cloud, and generates a tetraheadron having one selected point and three discriminated points as vertices.
The design apparatus according to claim 2.
請求項２又は３に記載の設計装置。 The porous generation unit determines a point closest to one facet constituting the tetraheadron from a point outside the tetraheadron among the random points group arranged inside the boundary, and the tetra. Another tetraheadron consisting of a point determined to be the closest to one facet constituting the headlon and three vertices of one facet constituting the tetraheadron is generated to constitute the tetraheadron. By removing one facet, a polyheadron that is a combination of the tetraheadron and the other tetraheadron is produced.
The design apparatus according to claim 2 or 3.
請求項４に記載の設計装置。 When the point determined to be the closest to one facet constituting the tetraheadron is the apex of the tetraheadron arranged away from the tetraheadron, the porous generation unit is the other tetra. By connecting one of the facets constituting the headlon and one of the facets constituting the tetraheadron arranged apart from the tetraheadron with a plurality of facets, the tetraheadron and the other tetraheads are connected. Produces a polyheadron that integrates Ron and a tetraheadron that is located away from the tetraheadron.
The design apparatus according to claim 4.
請求項１から５のいずれか１項に記載の設計装置。 The random point group generation unit sets a three-dimensional region covering the boundary, divides the three-dimensional region into planes orthogonal to each other to generate a mesh, and at each intersection of the mesh based on the probability of occurrence of points. Arrange points probabilistically,
The design apparatus according to any one of claims 1 to 5.
ランダム点群生成部が、前記バウンダリを覆う三次元領域内にランダムに分布する複数の点からなるランダム点群を生成するステップと、
ポーラス生成部が、前記ランダム点群から前記バウンダリの内側に配置された点を判別し、前記バウンダリを構成する複数のファセットの各頂点と、前記バウンダリの内側に配置された前記ランダム点群の各点とに基づいて、ポーラスを含む多孔質構造体の立体モデルを生成するステップと、
を含む設計方法。 The step that the acquisition part acquires the three-dimensional model of the boundary expressed by multiple facets,
A step in which the random point cloud generation unit generates a random point cloud consisting of a plurality of points randomly distributed in a three-dimensional region covering the boundary.
The porous generation unit determines from the random point cloud the points arranged inside the boundary, each of the vertices of the plurality of facets constituting the boundary, and each of the random point cloud arranged inside the boundary. Steps to generate a three-dimensional model of a porous structure containing a porous structure based on points,
Design method including.
複数のファセットで表現されたバウンダリの立体モデルを取得する取得手段、
前記バウンダリを覆う三次元領域内にランダムに分布する複数の点からなるランダム点群を生成するランダム点群生成手段、
前記ランダム点群から前記バウンダリの内側に配置された点を判別し、前記バウンダリを構成する複数のファセットの各頂点と、前記バウンダリの内側に配置された前記ランダム点群の各点とに基づいて、ポーラスを含む多孔質構造体の立体モデルを生成するポーラス生成手段、
として機能させるためのプログラム。 Computer,
Acquisition method to acquire a 3D model of a boundary expressed by multiple facets,
A random point cloud generation means for generating a random point cloud consisting of a plurality of points randomly distributed in a three-dimensional region covering the boundary.
From the random point cloud, the points arranged inside the boundary are determined, and based on each vertex of the plurality of facets constituting the boundary and each point of the random point cloud arranged inside the boundary. , Porous generation means, which generates a three-dimensional model of a porous structure containing vertices,
A program to function as.
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