CN105324653B - 通过改进过程谐波分辨率的轮胎均匀性改进的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供用于通过一个或多个候选过程效应的特征的识别来改进轮胎均匀性的方法和系统。与一个或多个候选过程效应相关联的过程谐波的幅值可以通过针对一组轮胎组合均匀性测量结果来识别以实现所述过程谐波的采样的增强分辨率。所述增强分辨率方法可以组合一组多个轮胎的略微地偏离彼此的均匀性测量结果以生成复合过程谐波采样。具体而言，所述复合过程谐波采样可以通过基于每个轮胎上的过程谐波的最大幅值的方位角位置对齐所述轮胎的组中的每个轮胎的均匀性测量结果而生成。随后可以使用所述复合过程谐波采样确定所述过程谐波的所述幅值。

Description

通过改进过程谐波分辨率的轮胎均匀性改进的方法和系统
技术领域
本发明涉及轮胎均匀性并且更确切地说涉及通过估计过程谐波的特征来改进轮胎的均匀性。
背景技术
在轮胎的某些可量化特性中，轮胎非均匀性与关于轮胎的旋转轴线的对称性(或缺乏对称性)相关。不幸的是，常规轮胎成型方法具有许多产生在轮胎中的非均匀性的机会。在轮胎旋转期间，存在于轮胎结构中的非均匀性在车轮轴线处产生周期性变化的力。当这些力变化作为明显的振动传送到车辆和车辆乘员时，轮胎非均匀性是重要的。这些力通过车辆的悬架传送并且可以在车辆的座椅和方向盘上被感觉到，或者作为噪声在乘客室中传送。传送到车辆乘员的振动的量已经被分类为轮胎的“乘坐舒适”或“舒适”。
轮胎均匀性参数或属性一般被分类为尺寸或几何变化(径向偏心和横向偏心)、质量变量，以及滚动力变化(径向力变化、横向力变化以及切向力变化，有时也称为纵向或前后力变化)。均匀性测量机器通常通过测量在轮胎围绕其轴线旋转时在轮胎周围的多个点处的力来计算上述和其它均匀性特性以生成均匀性波形。
轮胎的所测量均匀性波形可以由具有轮胎效应以及过程效应两者的制造效应引起。轮胎效应的实例包含由于以下项的效应：轮胎材料组成(例如，外壳纺织层、带层、钢丝圈、内衬、胎面和轮胎的其它橡胶层中的一个或多个的产品起始点或接合重叠位置)、制造技术(例如，绿色轮胎被引入在成型鼓上、放置到模具或硫化机中的相对位置等等)，和/或用于轮胎构造过程中的可控制条件(例如，在硫化过程或其它制造步骤期间绿色轮胎所经受的温度和压力)。过程效应的实例可以从此类制造条件产生为辊影响、挤出机喘振、过程条件(例如，温度、压力、速度等)中的波动等。
轮胎效应和过程效应在所测量均匀性波形内的影响对应地由复合均匀性波形的“轮胎谐波”或“过程谐波”分量表示。轮胎谐波分量具有在轮胎圆周内符合整数倍的周期。过程谐波分量具有在轮胎圆周内并不符合整数倍的周期。
用于估计过程谐波分量的幅值(即，过程谐波幅值)的一个实例已知技术涉及使用回归分析估计每个轮胎的一个或多个候选过程效应的过程谐波幅值。随后对每个轮胎的过程谐波幅值进行平均以提供与每个候选过程效应相关联的过程谐波幅值的估计。当多个过程效应被识别为分析的候选时、尤其当候选过程效应的引入的速率紧挨着时，基于不同过程谐波的区分可以存在此技术的实际限制。这些限制可以至少部分由针对每个轮胎执行的均匀性测量结果的采样分辨率(例如，针对每个轮胎的128个点)引起。具体而言，分离具有由与允许的轮胎上的测量点的采样分辨率相比间隔更加紧密的引入速率的候选过程效应可能是困难的。
另外，过程谐波通常将具有位于不同轮胎中的不同点处的峰值(例如，最大幅值)。换句话说，过程谐波的峰值将是在轮胎间变动的。这可以引起过程效应的峰值位于轮胎上的两个离散测量点之间，与同任何观察到的测量点的恰好协同定位相反。当考虑多个轮胎时，测量点并不自然地对所述过程效应的相同点采样。
因此，存在对改进均匀性数据的采样分辨率以用于过程谐波幅值的估计的需求。一种可以增大均匀性数据的采样分辨率而无需轮胎的堆叠的系统和方法将是尤其有用的。
发明内容
本发明的方面和优点将部分在以下描述中进行阐述，或可以从所述描述中显而易见，或可以通过实践本发明来习得。
本发明的一个实例方面涉及改进轮胎的均匀性的方法。所述方法包含针对一组多个轮胎中的每个轮胎识别至少一个候选过程效应并且获得均匀性参数的均匀性测量结果。每个轮胎的均匀性测量结果是针对围绕轮胎的多个点获得的。均匀性测量结果含有与至少一个候选过程效应相关联的过程谐波。所述方法进一步包含至少部分地基于所述轮胎的组中的每个轮胎上的过程谐波的最大幅值的方位角位置对齐轮胎的组的均匀性测量结果以构建复合过程谐波采样。所述方法进一步包含通过计算装置从复合过程谐波采样中估计过程谐波的幅值。所述方法进一步包含基于过程谐波的幅值修改轮胎制造。
在本发明的此实例方面的特定实施方案中，在第一采样分辨率下针对围绕轮胎的多个点获得每个轮胎的均匀性测量结果。复合过程谐波采样与第二采样分辨率相关联。第二采样分辨率大于第一采样分辨率。
本发明的另一实例方面涉及用于改进轮胎的均匀性的系统。所述系统包含经配置以测量用于多个测试轮胎中的每一轮胎的均匀性波形的测量机器。每个轮胎的均匀性波形包含用于围绕轮胎的多个测量点的均匀性参数的多个均匀性测量结果。所述系统进一步包含耦合到所述测量机器的一个或多个计算装置。所述一个或多个计算装置可包含一个或多个处理器和至少一个存储器。所述存储器可以存储计算机可读指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作。所述操作包含本发明的任何方法的一个或多个方面。
参考以下描述以及所附权利要求书，本发明的这些以及其它特征、方面以及优点将得到更好的理解。并入在本说明书中并且构成本说明书的一部分的附图说明了本发明的实施例，并且与所述描述一起用来阐释本发明的原理。
附图说明
本发明的针对所属领域的一般技术人员的完整且能够实现的公开内容(包括其最佳模式)在说明书中得到阐述，所述公开内容参考附图，在所述附图中：
图1描述跨越五个不同轮胎体现的实例过程谐波。图1绘制沿着横坐标的数据点和沿着纵坐标的过程谐波。
图2描述根据本发明的一个实例实施例的用于改进轮胎的均匀性的实例方法的流程图。
图3描述根据本发明的一个实例实施例的用于对齐均匀性测量结果的实例方法的流程图。
图4描述根据本发明的一个实例实施例的用于一组轮胎的对齐的均匀性测量结果。图4绘制沿着横坐标的数据点和沿着纵坐标的过程谐波。
图5和6描述根据本发明的一个实例实施例的从对齐均匀性测量结果中构建的复合过程谐波采样。图5和6绘制沿着横坐标的数据点和沿着纵坐标的过程谐波。
图7描述根据本发明的另一实例实施例的用于对齐均匀性测量结果的实例方法的流程图。
图8描述根据本发明的一个实例实施例的用于从复合过程谐波采样中估计过程谐波的幅值的实例方法的流程图。
图9描述根据本发明的一个实例实施例的用于从复合过程谐波采样中估计过程谐波的幅值的实例方法的流程图。
图10描述根据本发明的一个实例实施例的用于改进轮胎的均匀性的实例系统。
具体实施方式
所属领域的一般技术人员将理解，本论述仅是对实例实施例的描述，且并不意图为限制本发明的更广泛的方面。每个实例作为本发明的说明而非本发明的限制而提供。实际上，所属领域的技术人员将显而易见，在不脱离本发明的范围或精神的情况下可以在本发明中进行各种修改和改变。举例来说，说明或描述为一个实施例的一部分的特征可以与另一实施例一起使用以产生再一个实施例。因此，希望本发明涵盖此类修改以及变化，所述修改以及变化处于所附权利要求书以及其等效物的范围内。
概述
本发明的实例方面涉及用于通过一个或多个候选过程效应的特征的识别来改进轮胎均匀性的方法和系统。在分析轮胎均匀性时，可以针对多个轮胎测量多种不同的均匀性参数。所获得的均匀性测量结果通常对应于表示在围绕轮胎的圆周的多个数据点(例如，128个点)处的均匀性测量结果的均匀性波形。均匀性波形可以(举例来说)使用傅立叶分析分解成许多相应的傅立叶谐波。
即使是在相同条件下制造的轮胎也可能以两种主要方式经历动态制造效应。在第一情况下，制造效应的周期与轮胎圆周一致。这些效应被称作轮胎效应，因为它们与轮胎圆周相关联。轮胎效应可以大体上由各种轮胎谐波组成，所述轮胎谐波具有在轮胎的圆周内符合整数倍的周期。典型的轮胎效应可以归因于胎面接头宽度、成型鼓的失圆度、压力效应和其它效应。
在第二情况下，制造效应的周期不与轮胎圆周一致。这些效应被称作过程效应，因为它们涉及过程元件而非轮胎圆周。过程效应可以大体上由各种过程谐波组成，所述过程谐波具有在轮胎的圆周内不符合整数倍的周期。典型的过程效应可以(举例而言)在半成品(例如，胎面带)的制备过程中由归因于挤出机控制系统的厚度变化或由可以使较软产品的形状变形的辊导致。
过程效应可以就各种参数而言来表示或识别，所述参数包含但不限于关于轮胎的尺寸(例如，轮胎圆周、半径、直径、在轮胎周围的数据点的离散数目或类似者)引入的速率(例如，频率或周期)。引入的速率还可以表示为谐波数目(例如，1.25、0.8等)。谐波数目可以通过以下公式与候选过程谐波的频率(ω)相关：2πh/N，其中h是谐波数目且N是在获得均匀性测量结果时在轮胎的外周的周围所测量的数据点的数目(例如，128)。频率(ω)可以量化为每在轮胎周围所测量的数据点的弧度。当考虑p个候选过程效应的总数目时，每一过程效应的引入的速率可以就其对应的谐波数目hk和/或引入的频率ωk而言来定义。
根据本发明的实例方面，与一个或多个候选过程效应相关联的过程谐波的幅值可以通过组合一组轮胎的均匀性测量结果识别以实现过程谐波的采样的增强分辨率。具体而言，此增强分辨率方法可以为一组略微地彼此偏离的多个轮胎的组合均匀性测量结果以生成复合过程谐波采样。复合过程谐波采样可以具有与每个轮胎的均匀性测量结果的分辨率相比更大的采样分辨率。类似地，所述过程谐波的分辨率可以比针对典型均匀性机器上的轮胎谐波实现的分辨率精细的多。
一方面，均匀性测量结果可以基于轮胎的组中的每个轮胎上的过程谐波的最大幅值的方位角位置针对轮胎的组来组合。更确切地说，因为过程效应的周期并不与轮胎圆周一致，所以过程谐波的最大幅值的方位角位置将在轮胎间变动。举例来说，图1描述表示跨越五个不同轮胎体现的过程谐波100的实例均匀性波形。如图所示，过程谐波100的峰值位于五个轮胎中的每一个的不同方位角位置处。
通常，均匀性测量结果的采样分辨率(例如，围绕轮胎的128个数据点)并不对所述过程谐波的相同点自然地采样。具体而言，对于给定轮胎，所述过程效应的最大幅值的方位角位置将未必恰好对应于所述轮胎的所测量数据点的位置。举例来说，具有0.81的谐波数目的过程效应可以具有对应于1.23乘以围绕轮胎圆周的数据点N的数目的周期。在128个数据点的实例中，所述过程效应可以具有与157.44个数据点相关联的周期。所述过程效应可以具有在与第一轮胎中的第一数据点(例如，数据点1)相关联的方位角位置处的最大幅值。相同过程效应的最大幅值将位于第二轮胎中的点1+157.44-128＝30.44处。相同过程效应的最大幅值将位于第三轮胎中的点1+2*157.44-2*128＝59.88处。如通过以上实例所展示，在第二轮胎中且在第三轮胎中的过程效应的最大幅值的方位角位置没有恰好与围绕轮胎的128个所测量数据点中的一个协同定位。实际上，所述过程效应的峰值位于所测量数据点之间。
根据本发明的特定方面，复合过程谐波采样可以通过基于每个轮胎上的过程谐波的最大幅值的方位角位置对齐轮胎的组中的每个轮胎的均匀性测量结果而生成。在一个实施例中，对齐均匀性测量结果以在波形域中构建复合过程谐波采样。具体而言，可以使用(例如)回归分析或编程分析从均匀性测量结果中确定用于正弦和余弦项建模过程谐波的矩形系数。可以基于矩形系数确定每个轮胎的相位角。可以基于所确定的相位角确定每个轮胎的点位移。随后可以基于针对轮胎确定的点位移对均匀性测量结果重新编索引。由于在使用(例如)回归或编程分析确定轮胎的组中的每个轮胎的相位角中的误差，所述轮胎的组中的每个轮胎的重新编索引均匀性测量结果将略微地偏离彼此。可以组合重新编索引均匀性测量结果以生成具有大于围绕轮胎的所测量数据点的采样分辨率的采样分辨率的复合过程谐波采样。随后可以使用复合过程谐波采样确定过程谐波的幅值。
在另一实施例中，可以对齐均匀性测量结果以在傅立叶域中构建过程谐波采样。举例来说，可以针对每个轮胎的过程谐波的所选择的傅立叶谐波确定傅立叶系数并且可以从每个轮胎的傅立叶系数中估计相移。相移可以应用于每个轮胎的傅立叶系数以获得经调整的傅立叶系数。所述经调整的傅立叶系数可以组合并且用于估计过程谐波幅值。举例来说，可以获得与候选过程效应相关联的基线傅立叶系数。可以使用回归分析或编程分析使用经调整的傅立叶系数和基线傅立叶系数估计过程谐波的幅值。
根据本发明的方面的增强分辨率方法可以增大过程谐波幅值估计的精确度。复合过程谐波采样的增大的采样分辨率可以提供用于区分与具有接近的引入速率(例如，接近的谐波数目)的候选过程效应相关联的过程谐波。另外，对轮胎的组中的所有轮胎进行复合过程谐波采样分析迫使每个轮胎的过程谐波的幅值相同，这减少了估计过程中轮胎间的效应的变化。最后，在轮胎的堆叠不是执行分析所需的事实中(即，轮胎的组中的多个轮胎并不必须按顺序次序制造)产生了较大的实际益处。因此，在分析中可以更轻易地使用更多的轮胎(例如，高达90％之多的轮胎)。
用于改进轮胎的均匀性的实例方法
图2描述根据本发明的一个实例实施例的用于改进轮胎的均匀性的实例方法200的流程图。出于说明和讨论的目的，图2描述以特定顺序进行的步骤。使用本文中提供的公开内容，所属领域的一般技术人员将理解，本文中所公开的方法中的任一个的各步骤可以各种方式省略、调适、扩展和/或重新布置。
在202处，所述方法包含识别至少一个候选过程效应。单个过程效应或多个过程效应可以作为用于分析的候选过程效应的目标。至少一个候选过程效应可以就各种参数而言来表示或识别，所述参数包含但不限于关于轮胎的尺寸引入的频率或周期。举例来说，候选过程效应可以表示为谐波数目(例如，0.75、1.25等)。
所述候选过程效应可以是基于制造过程的某些已知特征识别的已知过程效应，或所述候选过程效应可以是未知的。举例来说，如果物理过程源是已知的，那么从造过程的某些方面和/或制条件识别候选过程效应可以是可能的。
如果候选过程效应是未知的，那么可以使用多种搜索技术识别候选过程效应。一个实例搜索技术可以涉及在候选过程效应的范围内以阶梯式递增规定一系列候选过程效应。(例如，0.2、0.3、0.4……1.5等)。回归/编程分析可以通过对与所述范围中的每一递增候选过程效应相关联的系数求解来识别候选过程效应的范围内的过程效应。可以确定与非零系数相关联的过程效应以有助于轮胎的总体均匀性。在不偏离本发明的范围的情况下，其它合适的技术可以用于识别候选过程效应。举例来说，贝叶斯频谱分析技术可以应用于所测量均匀性波形以确定选定数目的候选过程效应的谐波数目。此类实例识别技术公开于第2013/0098148号美国专利申请公开案中，所述公开案在使其教示符合本发明的程度上以引用的方式并入本文中。
在204处，识别一组多个轮胎以用于分析。所述轮胎的组应该根据类似制造过程制造使得与候选过程效应相关联的过程谐波将在所述轮胎的组中的多个轮胎中的每一个中显现。应了解，即使所有测试轮胎都根据相同或类似的制造过程制造，一些过程效应也有可能将不在每一轮胎中显现其最大影响。例如，具有小于1.0的谐波数目的过程效应在连续制造的轮胎的组中可能仅每隔一个轮胎、每隔两个轮胎等呈现其最大幅值。
并不需要多个测试轮胎按顺序次序堆叠或制造以实施本发明的过程谐波分析技术。本文中所公开的增强分辨率分析技术可以使用一组使用类似制造过程制造的随机轮胎来实施。任何数目的轮胎可以包含于所述轮胎的组中，例如，10个或更多轮胎。一般而言，随着更多轮胎包含于轮胎的组中，复合过程谐波采样的采样分辨率将与轮胎的数目成正比增大。
在206处，所述方法包含针对所述轮胎的组中的每个轮胎获得均匀性参数的均匀性测量结果。均匀性测量结果可以用于围绕所述轮胎的组中的每个轮胎的多个点。如本文所使用，“获得均匀性测量结果”可包含实际上执行均匀性测量结果或访问存储于(例如)计算装置的存储器中的均匀性测量结果。
举例来说，均匀性波形可以对应于均匀性参数，例如径向偏心(RRO)、横向偏心(LRO)、质量变化、平衡、径向力变化(RFV)、横向力变化(LFV)、切向力变化(TFV)和其它参数。均匀性测量结果可以是根据采样分辨率(例如，每轮胎旋转的128、256、512或其它数目的数据点)在轮胎的一次旋转期间由在等间隔点中测量大的多个数据点构造的波形。
考虑在围绕轮胎的多个等间隔数据点N处获得的所测量均匀性参数(w)，使得在相应的数据点处获得测量结果wi，其中i＝1,2,...,N。应了解，实际wi值可以根据多种已知技术调节。例如，通过对在轮胎的多次旋转期间在每个数据点处所获得的值求平均值，可以获得在轮胎的超过仅单次旋转处的wi值。在另一个实例中，wi值可以通过在所有相应的数据点上减去所测量均匀性参数的平均幅值使得波形居中来调节。
均匀性测量结果可包含多个过程谐波、多个轮胎谐波的组合效应、其它系统性效应和随机噪声。在一个实施例中，可以处理均匀性测量结果以移除轮胎谐波、随机噪声和其它系统性效应，使得均匀性测量结果仅表示一个或多个过程谐波。替代地，原始均匀性测量结果可以通过增大用于识别本文中所公开的所述过程谐波的幅值的模型和分析的复杂性来使用。
在208处，所述方法包含对齐用于轮胎的组的均匀性测量结果以构建用于轮胎的组的复合过程谐波采样。至少两个不同方法可以用于对齐轮胎的组的均匀性测量结果以构建用于轮胎的组的复合过程谐波采样。举例来说，均匀性测量结果可以在波形域中或在傅立叶(即，频率)域中对齐。参考图3讨论用于对齐波形域中的均匀性测量结果的实例技术。参考图7讨论用于对齐傅立叶域中的均匀性测量结果的实例技术。
在210处返回参考图2，方法200包含从复合过程谐波采样中估计过程谐波幅值。如下文将更详细地论述，复合过程谐波采样可以使用回归分析或编程分析分析以识别候选过程谐波的幅值。下文中参考图8讨论用于使用在波形域中构造的复合过程谐波采样估计过程谐波的幅值的实例技术。下文中参考图9讨论用于使用在傅立叶域中构造的复合过程谐波采样估计过程谐波的幅值的实例技术。
在212处返回参考图2，所述方法包含基于所估计过程谐波幅值来修改轮胎制造以改进轮胎的均匀性。具体而言，所估计过程谐波幅值可以用于更好地分析均匀性测量结果和/或用于校正轮胎制造过程的各种方面。举例来说，所估计过程谐波幅值可以与基于成本和质量目标建立的阈值相比。如果幅值超过阈值，那么可以采取校正行动。特定过程谐波可以用于确定需要被校正/调整的轮胎制造过程的不当部分。人们可以施加方法以1)抑制过程谐波效应，2)使用另一过程步骤来调整它，或3)针对另一轮胎或过程谐波来优化它。此校正可以应用于预设配置中或应用于串联动态方法中。这在其中本文中所公开的分析技术用于搜索未知的候选过程谐波的情况下可以是尤其有益的。
例如，一旦识别与特定谐波数目(例如，1.2)相关联的过程效应，所述过程效应就可以用于通过首先识别在轮胎制造过程中的可能的循环元件来追溯到过程效应的原因。可以计算这些循环元件的相对周期(例如，1.5m、1.33m、1.00m和0.75m)且将其与轮胎的圆周(例如，1.2m)相比。这给出每一可能原因的过程谐波数目(0.8、0.9、1.2和1.6)。随后人们可以选择所识别的激活的过程谐波的最接近的匹配的可能原因。
举例来说，挤出机周期可以与在胎面厚度变化过程中具有谐波数目1.2的过程效应匹配。如果过程效应的幅值超出给定水平(例如，0.25kg力)，那么可以采取校正动作来处理挤出机周期。此类校正动作可以包含重调挤出机控制系统算法、改变挤出机速度，和/或特意的拉伸胎面以抵消所述变化。
作为另一个实例，可以跨越制造过程的不同时间间隔确定所估计过程谐波幅值。所估计过程谐波幅值可以跨越时间间隔进行比较以评估过程效应的稳定性且以确定在制造过程中是否已经出现任何新干扰。举例来说，如果所估计过程谐波幅值跨越不同时间间隔改变，那么这可以提供对需要维护事件来处理特定过程效应的指示。过程谐波数目的特定改变可以与生产过程中的特定可操作改变相关。可以采用校正动作来处理所估计过程谐波幅值的改变。如果人们仅具有轮胎谐波的知识，那么可以通过过程谐波的控制获得的稳定性的额外测量通常不是可以轻易地获得的，并且可以引起所产生的均匀性的直接增大。
作为又一实例，轮胎均匀性改进可以通过改变轮胎中已知制造分量的相对角位置以减少感兴趣的一个或多个轮胎谐波的所测量均匀性参数的幅值来获得。举例来说，在过程谐波0.8处的挤压诱发周期可以与在相同过程谐波处的存储诱发周期匹配以实现用于每个单独轮胎的更均匀的形状。因为这种类型的均匀性分析可以被对复合均匀性波形的周期性贡献与轮胎谐波不相同的过程效应的影响阻碍，所以由过程效应引起的此类均匀性贡献的识别可以帮助改进均匀性分析的精确性以及轮胎成型过程。
在波形域中的均匀性测量结果对齐
图3描述根据本发明的一个实例实施例的用于在波形域中对齐均匀性测量结果的实例方法300的流程图。在302处，每个轮胎的均匀性测量结果是使用包含过程谐波项的数学模型建模的。在涉及原始均匀性测量结果的实施方案中，均匀性测量结果可以使用以下数学模型建模：
其中ⅰ是N个数据点中的特定数据点，aP和bP是与P过程谐波相关联的系数，dt和ft是与T轮胎谐波相关联的系数，hp是与P过程谐波相关联的谐波数目，μ表示随机噪声和其它系统性效应，并且εi表示残余或误差。上述模型包含过程谐波项：
在其中均匀性测量结果已经被调节成表示具有零轮胎效应的单个过程谐波的情况下，所述模型可以如下简化：
在304处参考图3，可以估计与每个轮胎的均匀性测量结果的过程谐波项建模分量相关联的系数。在一个实施方案中，所述系数可以是使用例如线性回归分析等回归分析估计的。所述回归分析将估计系数ap和bp，使得在最小平方意义上数学模型最佳配合均匀性测量结果。可用于估计系数的另一方法包含编程方法。在编程方法下，使用数学模型对系数进行估计以使在数据点处的均匀性测量结果与数据点的估计值之间的差异或误差降到最小。所述系数可以使用线性、二次或其它适当的编程方法来估计。
一旦已经针对每个轮胎识别出与过程谐波相关联的系数，则可以使用所估计的系数针对每个轮胎确定提供轮胎中的过程谐波的最大幅值的方位角位置的相位角306。举例来说，用于每个轮胎的相位角可以如下确定：
其中θ是针对所述轮胎确定的相位角。由于在基于使用回归或编程分析确定的系数针对每个轮胎确定相位角中的固有误差，针对每个轮胎的所确定的相位角将也具有轻微误差。当根据本发明的实例实施例对齐时，轮胎的相角的轻微误差将使得每个轮胎的均匀性测量结果略微地偏离。
在308处，基于与轮胎相关联的相位角为每个轮胎确定点位移。每个轮胎的点位移就数据点而言简单地表示轮胎上的过程谐波的最大幅值的方位角位置。可以基于数据点的采样分辨率确定点位移。举例来说，对于N个数据点的采样分辨率，当以度表示相位角时可以根据下式将相位角转换成点位移：
点位移＝(N*θ)/360
在310处，基于点位移对每个轮胎的均匀性测量结果重新编索引。更确切地说，可以对轮胎的均匀性测量结果重新编索引以匹配所述组中的其它轮胎的均匀性测量结果，方法是基于点位移将指数从初始的1到N改变为新的指数。举例来说，通过将每个数据点以29.1287从1-29.1287移动到N-29.1287可以对与29.1287的点位移相关联的均匀性测量结果重新编索引。通过围绕轮胎的另一端缠绕，任何负指数可以被转换成正指数。换句话说，负指数i可以转换成正指数，如N+i(例如，-1到N-1；-2到N-2等)。
在均匀性测量结果是原始均匀性测量结果的实施方案中，可以使用数学模型的过程谐波项从每个轮胎的原始均匀性测量结果中提取由过程谐波引起的均匀性测量结果的过程谐波分量。每个轮胎的过程谐波分量可以随后如上文所论述重新编索引。
图4描述在对均匀性测量结果重新编索引前后一组五个轮胎的实例均匀性测量结果。具体而言，均匀性测量结果102、104、106、108和110表示五个轮胎的最初均匀性测量结果的过程谐波分量。均匀性测量结果112、114、116、118和120表示在过程谐波分量已经根据本发明的实例方面对齐之后均匀性测量结果的重新编索引过程谐波分量。
在312处返回参考图3，组合每个轮胎的重新编索引的均匀性测量结果以构建用于轮胎的组的复合过程谐波采样。由于在确定每个轮胎的均匀性测量结果的相位角中的误差，在轮胎的组中的每个轮胎的重新编索引均匀性测量结果将略微地偏离彼此。因此，当将重新编索引均匀性测量结果组合到过程谐波的单个采样中时，采样具有与围绕轮胎的所测量数据点的分辨率相比较高的分辨率。
复合过程谐波采样可以是与候选过程效应的一个周期相关联的波形。可以基于与候选过程效应相关联的引入的速率确定候选过程效应的周期长度，例如，基于与候选过程效应相关联的谐波数目。举例来说，与谐波数目h相关联的候选过程效应可以具有(N/h)的周期长度。举例来说，当N＝128个数据点时，与0.773的谐波数目相关联的候选过程效应可以具有166个数据点的周期长度。略微地偏离彼此的重新编索引的均匀性测量结果可以根据它们的新指数组合以生成复合过程谐波采样。
图5描述根据本发明的一个实例实施例的在波形域中生成的实例复合过程谐波采样130。如图所示，复合过程谐波采样130表示候选过程效应的一个周期。图6描述复合过程谐波采样130的部分135的特写。如图6中所展示，复合过程谐波采样130的分辨率比围绕轮胎的数据点的最初采样分辨率大的多。更确切地说，复合过程谐波采样130包含与同围绕轮胎的组中的每个轮胎的均匀性测量结果相关联的数据点(例如，128个数据点)相比多的多的数据点。
一旦已经构建复合过程谐波采样，则可以分析复合过程谐波采样以确定过程谐波的幅值。图8描述根据本发明的一个实例实施例的用于从在波形域中构建的复合过程谐波采样中估计过程谐波的幅值的实例方法320的流程图。图8的方法320涉及通过从复合过程谐波采样中构建矩形系数来估计过程谐波幅值以及基于所述矩形系数估计过程谐波的幅值。
更确切地说，在322处，使用包含过程谐波项的数学模型对复合过程谐波采样进行建模。举例来说，过程谐波采样可以如下建模：
其中wi表示复合过程谐波采样中的每个数据点i的重新编索引的均匀性测量结果，ap和bP是与过程谐波项相关联的矩形系数，hp是候选过程效应的谐波数目，并且εi是残余或误差。
随后可以使用回归分析、编程分析或其它适当的分析从复合过程谐波采样中估计过程谐波项的系数324。随后可以从所估计的系数中确定过程谐波的幅值326。举例来说，过程谐波的幅值可以如下确定：
其中MAG是过程谐波的幅值。
在波形域中的对齐技术可用于估计用于多个候选过程效应的过程谐波的幅值。具体而言，对齐均匀性测量结果和构建过程谐波采样的过程可以针对每个候选过程效应独立地执行。举例来说，三个不同过程效应可以被识别为用于分析的候选：效应1、效应2和效应3。候选过程效应可以具有接近的引入速率(例如，类似谐波数目)。可以使用上文详细讨论的技术独立地确定与三个候选过程效应中的每一个相关联的过程谐波的幅值。具体而言，可以执行三次分析，每一次用于除其它两个过程效应外的每个候选过程效应。
举例来说，均匀性测量结果可以最适合于效应1的方式对齐以构建用于效应1的复合过程谐波采样。在估计与效应1相关联的过程谐波的幅值之后，可以最适合于效应2的方式对齐均匀性测量结果以构建用于效应2的复合过程谐波采样。一旦确定与效应2相关联的过程谐波的幅值，相同分析可以应用于效应3。换句话说，存在三种分离分析，其中均匀性测量结果是重新编索引的以最适合于效应1、效应2且最后适合于效应3。
傅立叶域中的均匀性测量结果对齐
根据本发明的另一实例实施例，也可以对齐均匀性测量结果以在傅立叶域中构建复合过程谐波采样。图7描述根据本发明的一个实例实施例的用于在傅立叶域中对齐均匀性测量结果的实例方法400的流程图。在402处，所述方法包含针对所述轮胎的组中的每个轮胎获得与过程谐波相关联的傅立叶系数。如本文所使用，“获得傅立叶系数”可以指从均匀性测量结果中确定傅立叶系数或访问存储于(例如)存储器中的先前确定的或测量的傅立叶系数。
具体而言，可以针对过程谐波的m个谐波分量为每个轮胎确定m个傅立叶系数(与正弦项和余弦项都相关联)。举例来说，傅立叶系数可以通过使用傅立叶分析将均匀性测量结果分解成多个傅立叶谐波来确定，例如，第1谐波、第2谐波、第3谐波、第4谐波等。每个傅立叶谐波可包含一个余弦项和一个正弦项。每个傅立叶谐波的傅立叶系数可包含与所述余弦项和所述正弦项相关联的系数。可以针对高达N/2的傅立叶谐波获得傅立叶系数。
任何或所有傅立叶谐波的傅立叶系数可用于确定每个轮胎的相移。在404处，选择特定傅立叶谐波以用于确定每个轮胎的相移。举例来说，可以选择与第1傅立叶谐波相关联的傅立叶系数以确定每个轮胎的相移。然而，可以选择任何其它合适的傅立叶谐波以用于确定相移，例如，第2谐波、第3谐波、第4谐波等。
在406处，基于与选定傅立叶谐波相关联的傅立叶系数估计每个轮胎的相移。相移可以是必需使每个轮胎的选定傅立叶谐波的余弦项等于谐波分量的完整幅值并且正弦项等于零的所估计的角旋转。在特定实施方案中，每个轮胎的相移可以如下确定：
其中θ是为轮胎确定的相位角，yp是与轮胎的选定傅立叶谐波的正弦项相关联的傅立叶系数，并且xp是与轮胎的选定傅立叶谐波的余弦项相关联的傅立叶系数。
一旦已经确定每个轮胎的相位角，则所述方法可以包含基于为轮胎确定的相位角调整每个轮胎的傅立叶系数以确定经调整的傅立叶系数408。每个轮胎的经调整的系数可以基于轮胎的相位角根据下式确定：
xa＝cos*cosθ+sin*cosθ
ya＝-sin*cosθ+cos*sinθ
其中θ是为轮胎确定的相位角，ya是与轮胎的选定傅立叶谐波的正弦项相关联的经调整的傅立叶系数，并且xa是与轮胎的选定傅立叶谐波的余弦项相关联的经调整的傅立叶系数。将对齐经调整的傅立叶系数使得傅立叶分量的完整幅值与余弦项相关联并且与正弦项相关联的系数接近零。
在410处，用于所有轮胎的经调整的傅立叶系数可以组合在一起以提供复合过程谐波采样。随后可以使用单个分析技术(例如，回归技术或编程技术)分析所有轮胎的组合的经调整的傅立叶系数以确定过程谐波的幅值。
图9描述根据本发明的一个实例实施例的用于从在傅立叶域中构建的复合过程谐波采样中确定过程谐波的幅值的实例方法420的流程图。在422处，获得与候选过程效应相关联的基线系数。基线系数将用于针对经调整的傅立叶系数进行匹配以确定过程谐波的幅值。基线系数可以通过构建如下的用于特定候选过程效应的基线模拟波形获得：
其中基线i是用于基线波形中的每个数据点ⅰ的基线值，hp是与候选过程效应相关联的谐波数目，并且N是围绕轮胎的均匀性测量结果的数据点的数目。
可以在基线波形上执行傅立叶分析以确定用于候选过程谐波的基线傅立叶系数。具体而言，傅立叶系数可以通过使用傅立叶分析将基线均匀性波形分解成多个基线傅立叶谐波来确定，例如，第1谐波、第2谐波、第3谐波、第4谐波等。每个基线傅立叶谐波可包含一个余弦项和一个正弦项。每个傅立叶谐波的基线傅立叶系数可包含与所述余弦项和所述正弦项相关联的系数。
一旦获得基线傅立叶系数，则可以通过使基线傅立叶系数与经调整的傅立叶系数相关来构建模型424。以下提供实例模型：
w＝P·β+ε
其中w表示经调整的傅立叶系数，P表示与候选过程效应相关联的基线傅立叶系数，β表示用于使基线傅立叶系数与经调整的傅立叶系数相关的参数，并且ε表示残余。由于与正弦项相关联的经调整的傅立叶系数接近零，所以所述模型可以使与余弦项相关联的傅立叶系数相关。
在426处，使用回归分析或编程分析估计使基线傅立叶系数与经调整的傅立叶系数相关的参数。随后可以从所估计的参数中确定过程谐波的幅值428。举例来说，过程谐波的幅值可以等于所估计的参数。
在傅立叶域中的对齐技术可用于估计用于多个候选过程效应的过程谐波的幅值。具体而言，可以针对每个单独的候选过程效应中的每个轮胎确定相移信息。相移信息可用于针对每个单独的候选过程效应的每个轮胎确定经调整的傅立叶系数。随后可以针对每个候选过程效应获得基线傅立叶系数。回归和/或编程技术可以随后用于从经调整的傅立叶系数和基线傅立叶系数中估计每个候选过程谐波的过程谐波幅值。
用于改进轮胎均匀性的实例系统
现在参考图10，说明用于实施上述方法的实例系统组件的示意性概述。根据多个相应的制造过程构造了实例轮胎600。这类轮胎成型过程可以例如包括应用各种橡胶化合物和/或其它合适的材料的层以形成轮胎胎体、提供轮胎带部分以及胎面部分以形成轮胎峰块、将绿色轮胎定位在硫化模具中，以及硫化成品绿色轮胎等。此类相应的过程元件表示为图10中的602a、602b、……、602n并且组合以形成实例轮胎600。应了解，可以通过各种过程602a到602n的一次迭代构造一批多个轮胎。
仍参考图10，提供测量机器604以获得不同均匀性测量。一般来说，这类测量机器可包括安装夹具等特征，轮胎安装在所述安装夹具上并且以一个或多个预定速度离心地旋转。在一个实例中，采用激光传感器以通过相对于轮胎600的接触、非接触或近接触定位来操作，以便确定在轮胎表面围绕中心线旋转时，所述轮胎表面在多个数据点(例如，128个点)处的相对位置。测量机器还可以包含行走轮，其用于负载轮胎以在轮胎于测量机器604中旋转时获得力测量结果。
尽管出于说明的简单和清楚目的，图10中仅示出一个计算机和处理器，但可将由测量机器604获得的均匀性测量结果转送，使得其在一个或多个可分别含有一个或多个处理器608的计算装置606处被接收。处理器608可以经配置以接收来自输入装置614的输入数据或存储在存储器612中的数据。处理器608随后可以根据所公开的方法分析这类测量结果，并且通过输出装置616向用户提供可使用的输出(如数据)或者向过程控制器618提供信号。均匀性分析可以替代地通过一个或多个服务器610或在多个计算以及处理装置上实施。
可提供各种存储器/媒体元件612a、612b、612c(总称为“612”)作为一个或多个种类的非暂时性计算机可读媒体的单个或多个部分，包括(但不限于)RAM、ROM、硬盘驱动器、闪存驱动器、光学媒体、磁性媒体或其它存储器装置。可在不偏离本发明的范围的情况下使用额外的存储器/媒体元件。图10的计算/处理装置可以适合于充当专用机器，所述专用机器通过存取存储在存储器/媒体元件中的一个或多个中的以计算机可读形式呈现的软件指令来提供所需功能性。当使用软件时，任何适合的编程、脚本或其它类型的语言或语言的组合可以用于实施本文中包含的教示。
在一个实施方案中，处理器608可以执行存储于存储器元件612a、612b和612c中的计算机可读指令以使得处理器608执行操作。所述操作可包含：识别至少一个候选过程效应；获得一组的多个轮胎中的每个轮胎的均匀性参数的均匀性测量结果；至少部分地基于所述轮胎的组中的每个轮胎上的过程谐波的最大幅值的方位角位置对齐所述轮胎的组的均匀性测量结果以构建所述轮胎的组的复合过程谐波采样；以及从所述复合过程谐波采样中估计过程谐波的幅值。
实例1
对含有五个轮胎的过程谐波的均匀性测量结果进行模拟。识别与0.773的谐波数目相关联的候选过程谐波以用于分析。使用波形对齐方法确定所述五个轮胎的相位角和点位移信息。表1提供所述五个轮胎的所确定的系数、相位角和点位移信息的总结：
表1
根据所确定的点位移信息对所述五个轮胎的均匀性测量结果重新编索引，并且使用本文中所公开的增强分辨率技术生成复合过程谐波采样。在复合过程谐波采样上执行回归分析以识别过程谐波的幅值。
出于比较目的，还使用单态分析确定过程谐波的幅值。单态分析涉及使用回归以使过程谐波配合于每个单独轮胎的均匀性测量结果并且使用回归分析对为每个单独轮胎确定的过程谐波的幅值进行平均。表2比较从单态方法中和增强分辨率方法中确定的所估计的幅值。
表2
方法 所估计的幅值 近似标准误差
单态(平均5个结果) 0.999 0.0417
增强分辨率(对齐) 0.993 0.0226
过程谐波的幅值的真实值是1。如图所示，增强分辨率方法提供过程谐波的幅值的几乎同等精确的估计，但是相对于单态方法还同时具有改进的标准误差。在此实例中，增强分辨率方法的精确度相对于单态方法改进了大约45.85％。
实例2
与三个不同候选过程效应相关联的过程谐波是在五个轮胎上模拟的，如下方的表3中所阐述：
表3
效应编号 幅值 方位角(度) 谐波数目
1 1kgs 0 0.973
2 .8kgs 80 0.921
3 .6kgs 270 0.884
根据本发明的实例方面使用单态方法和增强分辨率方法为每个候选过程效应估计过程谐波幅值。下方的表4比较单态方法和增强分辨率方法的所估计幅值的结果。
表4
效应编号 单态幅值 单态标准误差 增强分辨率幅值 增强分辨率标准误差 真实值
1 15.97kgs ～8kgs 0.29kgs ～0.038kgs 1.00kgs
2 41.40kgs ～19kgs 0.48kgs ～0.035kgs 0.8kgs
3 25.99kgs ～19kgs 0.59kgs ～0.038kgs 0.6kgs
由于当以引入的小间距速率分析候选过程效应时发生的分辨率的损失，注意到单态方法的接近完成的崩溃。然而使用单态方法的相位角估计可用于为增强分辨率方法对齐均匀性测量结果。尽管相位角没有得到理想地估计，增强分辨率方法仍然大大地优胜于单态方法。使用过程谐波搜索技术来确定相位角信息可以提供与使用单态方法估计相位角相比更加好的结果。
实例3
在下文中提供了展示对齐傅立叶系数域中的均匀性测量结果的数字实例。在具有每个轮胎128数据点的一组5个轮胎上对具有1kg的幅值和与0.877的候选过程效应相关联的单个过程谐波进行模拟。用于五个轮胎中的每一个的前四个傅立叶谐波的余弦和正弦项的前四个(m＝4)傅立叶系数提供于下方的表5中。
表5
傅立叶谐波 轮胎 余弦系数 正弦系数 幅值
1 1 0.85852 0.36217 0.93178
2 1 0.05942 0.03660 0.06978
3 1 0.03431 0.03857 0.05162
4 1 0.00968 0.02365 0.02555
1 2 0.39793 0.92768 1.00943
2 2 0.02034 0.13894 0.14043
3 2 0.01856 0.07626 0.07848
4 2 0.02042 0.05854 0.06200
1 3 -0.28186 0.98711 1.02656
2 3 -0.00493 0.13203 0.13212
3 3 -0.00328 0.07959 0.07966
4 3 -0.00143 0.06058 0.06059
1 4 -0.81118 0.48490 0.94506
2 4 -0.05481 0.05950 0.08089
3 4 -0.01996 0.03775 0.04270
4 4 -0.00405 0.01745 0.01792
1 5 -0.87730 -0.28513 0.92247
2 5 -0.06347 -0.04291 0.07662
3 5 -0.02388 -0.01438 0.02788
4 5 -0.00488 -0.00927 0.01048
选择第一谐波系数的傅立叶系数以计算每个轮胎的相位角。计算相位角以对齐系数使得余弦项等于完整幅值并且正弦项等于零。每个轮胎的所确定的相位角信息提供于下方的表6中。
表6
轮胎 余弦 正弦 幅值 角
1 0.85852 0.36217 0.93178 22.873
2 0.39793 0.92768 1.00943 66.783
3 -0.28186 0.98711 1.03656 105.937
4 -0.81118 0.48490 0.94506 149.130
5 -0.87730 -0.28513 0.92247 190.004
每个的相位角用于确定经调整的傅立叶系数以对齐均匀性测量结果。经调整的傅立叶系数提供于下方的表7中。表7展示经调整的正弦系数的接近归零。
表7
傅立叶谐波 轮胎 经调整的余弦系数 经调整的正弦系数 新相位角
1 1 0.93178 -4.635E-18 -2.8501E-16
2 1 0.06978 -5.7598E-20 -4.729E-17
3 1 0.05162 -2.3378E-18 -2.5949E-15
4 1 0.02555 -4.557E-19 -1.0218E-15
1 2 1.00943 -1.301E-17 -7.3848E-16
2 2 0.14043 -1.4232E-17 -5.8068E-15
3 2 0.07848 5.41085E-18 3.95006E-15
4 2 0.06200 2.95276E-18 2.7285E-15
1 3 1.02656 6.1149E-17 3.41294E-15
2 3 0.13212 -5.8458E-18 -2.535E-15
3 3 0.07966 1.44927E-18 1.04237E-15
4 3 0.06059 2.88986E-18 2.73262E-15
1 4 0.94506 -9.6711E-17 -5.8633E-15
2 4 0.08089 4.24872E-18 3.00942E-15
3 4 0.04270 2.57159E-18 3.45025E-15
4 4 0.01792 -1.6305E-19 -5.2147E-16
1 5 0.92247 -4.5347E-17 -2.8166E-15
2 5 0.07662 -9.3445E-18 -6.988E-15
3 5 0.02788 1.96512E-19 4.03887E-16
4 5 0.01048 -4.1674E-19 -2.2788E-15
获得用于候选过程谐波的基线傅立叶系数。表8提供候选过程谐波的基线傅立叶系数。
表8
所估计的谐波幅值是通过对基线傅立叶系数运行经调整的傅立叶系数的回归来估计的。过程谐波的幅值是在.97912处以0.01787的标准误差估计的。
尽管已关于具体实例实施例和其方法详细地描述本发明，但是应了解，在理解前述内容之后所属领域的技术人员可以容易地对此类实施例的变体以及等效物作出更改。因此，本发明的范围是作为举例而非作为限制，并且本发明并不排除包含所属领域的技术人员使用本文所公开的教示将容易明白的对本发明的此类修改、变化和/或添加。

Claims (15)

1.一种用于改进轮胎的均匀性的方法，其包括：
识别至少一个候选过程效应；
针对一组多个轮胎中的每个轮胎获得均匀性参数的均匀性测量结果，每个轮胎的所述均匀性测量结果是针对围绕所述轮胎的多个点获得的，所述均匀性测量结果含有与所述候选过程效应相关联的过程谐波；
至少部分地基于所述轮胎的组中的每个轮胎上的所述过程谐波的最大幅值的方位角位置通过一个或多个计算装置对齐所述轮胎的组的所述均匀性测量结果以构建复合过程谐波采样；
通过所述一个或多个计算装置从所述复合过程谐波采样中估计所述过程谐波的幅值；以及
基于所述过程谐波的所述幅值修改轮胎制造。
2.根据权利要求1所述的方法，其中每个轮胎的所述均匀性测量结果是在第一采样分辨率下针对围绕所述轮胎的所述多个点获得的，所述复合过程谐波采样与第二采样分辨率相关联，所述第二采样分辨率大于所述第一采样分辨率。
3.根据权利要求1-2中的任一项所述的方法，其中所述复合过程谐波采样包括与所述候选过程效应的一个周期相关联的波形。
4.根据权利要求1所述的方法，其中通过所述一个或多个计算装置对齐所述轮胎的组的所述均匀性测量结果包括：
使用包含过程谐波项的数学模型在所述轮胎的组中为每个轮胎的所述均匀性测量结果建模；
估计每个轮胎的所述过程谐波项的系数；以及
基于所述轮胎的所述过程谐波项的所述估计的系数确定每个轮胎的相位角。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述过程谐波项的所述系数是使用回归分析或编程分析估计的。
6.根据权利要求4所述的方法，其中通过所述一个或多个计算装置对齐为每个轮胎确定的所述轮胎的组的所述均匀性测量结果包括：
基于为所述轮胎确定的所述相位角确定每个轮胎的点位移；以及
基于为所述轮胎确定的所述点位移对每个轮胎的所述均匀性测量结果重新编索引。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述复合过程谐波采样是通过组合针对所述轮胎的组中的每个轮胎重新编索引的所述均匀性测量结果而构建的。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述过程谐波的所述幅值是从所述复合过程谐波采样中通过以下项估计的：
使用包含过程谐波项的模型对所述复合过程谐波采样进行建模；
估计所述过程谐波项的系数；以及
基于所述估计的系数确定所述过程谐波的所述幅值。
9.根据权利要求1所述的方法，其中通过所述一个或多个计算装置对齐所述轮胎的组的所述均匀性测量结果包括：
获得与每个轮胎的所述过程谐波相关联的傅立叶系数；
从与每个轮胎的所述过程谐波相关联的所述傅立叶系数中估计相位角；
至少部分地基于所述相位角调整与所述过程谐波相关联的所述傅立叶系数以获得经调整的傅立叶系数。
10.根据权利要求9所述的方法，其中通过所述一个或多个计算装置从所述复合过程谐波中估计所述过程谐波的幅值包括：
在基线波形上执行傅里叶分析以获得用于所述候选过程效应的一组基线傅立叶系数；以及
至少部分地基于所述轮胎的组的所述经调整的傅立叶系数和所述候选过程效应的所述基线傅立叶系数估计所述过程谐波的所述幅值。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述过程谐波的所述幅值是使用回归分析或编程分析估计的。
12.根据权利要求1所述的方法，其中所述轮胎的组中的所述多个轮胎是在类似制造过程中制造的，使得所述过程谐波将显现在所述轮胎的组中的所述多个轮胎中的每一个中。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述多个轮胎不是在所述制造过程期间按顺序次序制造的。
14.根据权利要求1所述的方法，其中所述均匀性参数包括径向偏心、横向偏心、质量变量、平衡、径向力变化、横向力变化以及切向力变化中的一个或多个。
15.一种用于改进轮胎的均匀性的系统，所述系统包括：
均匀性测量机器，其经组配以测量多个轮胎中的每个轮胎的均匀性波形，每个轮胎的所述均匀性波形包括针对围绕所述轮胎的多个测量点的均匀性参数的多个均匀性测量结果；以及
一个或多个计算装置，其耦合到所述测量机器，所述一个或多个计算装置包括一个或多个处理器和至少一个存储器，所述存储器存储计算机可读指令，当通过所述一个或多个处理器执行所述计算机可读指令时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括权利要求1-14中的任一项所述的方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102516825B1 (ko) * 2020-12-31 2023-04-03 넥센타이어 주식회사 타이어 마모 한계선 배열방법 및 타이어 마모 한계선 배열 시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN88103498A (zh) * 1987-06-12 1988-12-28 伊果-皮彻工业公司 用于改进均匀性测量的设备与方法
CN1243479A (zh) * 1997-01-24 2000-02-02 伊利诺斯工具工程有限公司 轮胎均匀性测试系统
CN101287589A (zh) * 2004-11-19 2008-10-15 米其林技术公司 一种提高轮胎均匀性的轮胎制造方法
CN102472689A (zh) * 2009-06-30 2012-05-23 米其林研究和技术股份有限公司 在沿轮胎胎圈的不同轨道位置通过烧蚀进行的均匀性校正
WO2013039505A1 (en) * 2011-09-16 2013-03-21 Michelin Recherche Et Technique, S.A. Improvement of tire uniformity through identification of process harmonics using re-indexed partial uniformity waveforms

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6673184B1 (en) * 2000-02-23 2004-01-06 The Goodyear Tire & Rubber Company Tire and method for correcting tire uniformity thereof
US6609074B2 (en) 2001-03-27 2003-08-19 The Goodyear Tire & Rubber Company Tire uniformity prediction using balance and low speed uniformity data
WO2005051638A1 (en) 2003-11-21 2005-06-09 Societe De Technologie Michelin Tire manufacturing method for improving the uniformity of a tire
US8712720B2 (en) 2008-12-19 2014-04-29 Michelin Recherche at Technigue S.A. Filtering method for improving the data quality of geometric tire measurements
US8006550B2 (en) * 2009-04-13 2011-08-30 GM Global Technology Operations LLC Methods and systems for testing tires of vehicles to quantify transient tire force and moment responses
EP2424725B1 (en) * 2009-04-29 2014-03-12 MICHELIN Recherche et Technique S.A. Method and system for improvement of tire uniformity through dispersion optimization
US9120280B2 (en) * 2009-04-30 2015-09-01 Michelin Recherche Et Technique S.A. Tire uniformity through identification of process signatures
US9569563B2 (en) * 2010-06-14 2017-02-14 Michelin Recherche Et Technique S.A. Method for prediction and control of harmonic components of tire uniformity parameters
US8978458B2 (en) * 2010-06-30 2015-03-17 Michelin Recherche Et Technique S.A. Tire uniformity through identification of process effects using singlet tire regression analysis
US9778032B2 (en) * 2010-12-02 2017-10-03 Compagnie Generale Des Etablissements Michelin Method for prediction and control of tire uniformity parameters from crown thickness variation
EP3011296B1 (en) * 2013-06-18 2018-04-04 Compagnie Générale des Etablissements Michelin Tire uniformity improvement through identification of process harmonics from static balance measurements

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN88103498A (zh) * 1987-06-12 1988-12-28 伊果-皮彻工业公司 用于改进均匀性测量的设备与方法
CN1243479A (zh) * 1997-01-24 2000-02-02 伊利诺斯工具工程有限公司 轮胎均匀性测试系统
CN101287589A (zh) * 2004-11-19 2008-10-15 米其林技术公司 一种提高轮胎均匀性的轮胎制造方法
CN102472689A (zh) * 2009-06-30 2012-05-23 米其林研究和技术股份有限公司 在沿轮胎胎圈的不同轨道位置通过烧蚀进行的均匀性校正
WO2013039505A1 (en) * 2011-09-16 2013-03-21 Michelin Recherche Et Technique, S.A. Improvement of tire uniformity through identification of process harmonics using re-indexed partial uniformity waveforms

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
轮胎均匀性径向特性参数影响因素的分析;杭柏林 等;《橡胶工业》;20111231;第58卷(第3期);第146-150页

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