JP2005308447A - タイヤ摩耗寿命予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】タイヤの使用地域に応じて最適のタイヤ摩耗寿命を予測可能にするタイヤ摩耗寿命予測方法を提供する。
【解決手段】予測対象となるタイヤの主要走行地域の年間平均気温Ａ、年間平均降雨日数Ｂおよび晴天時と雨天時の温度差Ｔという天候要素を考慮し、温度Ａにおける乾燥状態での摩耗試験および温度Ａ−Ｔにおける湿潤状態での摩耗試験から得られる摩耗指数Ｍｄ、Ｍｗに基づいて算出した摩耗指数Ｍによってタイヤの摩耗寿命予測をする。
【選択図】 図１

Description

本発明は、タイヤ摩耗寿命予測方法に関し、さらに詳しくは、タイヤの使用地域に応じて最適のタイヤ摩耗寿命を予測可能とするタイヤ摩耗寿命予測方法に関するものである。

タイヤの摩耗寿命はトレッドゴムの摩耗特性によって決まる。そのため、従来のタイヤ摩耗寿命予測は、一般にＪＩＳ Ｋ ６２６４に規格化されているランボーン摩耗試験で得られる摩耗抵抗指数に基づいて行なわれていた。また、予測精度を向上させるため、ランボーン摩耗試験により得られた摩擦抵抗指数と実際にタイヤが走行する際の摩擦エネルギーとを予測要素としたタイヤ摩耗寿命予測方法も提案されている（特許文献１参照）。

しかしながら、従来のタイヤ摩耗寿命予測方法は、いずれも路面が乾燥した状態での平均的な走行を前提とした予測方法であるため、実際のタイヤの摩耗寿命とは大きく外れることがあった。本発明者らは、この原因について詳細を検討しているうち、同じトレッドゴムを使用したタイヤを、ほぼ同一の使用条件で使用していても、使用地域により摩耗寿命が異なり、特に晴天の多い地域と雨天の多い地域とで顕著な差があることを知見した。そこで、種々のゴムについて、乾燥状態と湿潤状態とでランボーン摩耗試験をしたところ、湿潤状態と乾燥状態との摩耗量は比例せず、湿潤状態ではゴムの種類ごとに水温によって摩耗量が大きく異なるという新たな知見を得た。従来の一般的な常識は乾燥状態と湿潤状態とでゴムの摩耗特性は殆ど変わらないとされていたので、この発見は、タイヤ摩耗寿命の予測に大きく影響する要因であることを知見したのである。
特開平１１−３２６１４５号公報

本発明の目的は、タイヤの使用地域に応じて最適のタイヤ摩耗寿命を予測可能にするタイヤ摩耗寿命予測方法を提供することにある。

上記目的を達成する本発明のタイヤ摩耗寿命予測方法は、タイヤの主要走行地域の年間平均温度Ａ（℃）での乾燥条件下のランボーン摩耗試験法のゴム摩耗指数Ｍｄと、前記温度Ａ（℃）から晴天時と雨天時との平均温度差Ｔ（℃）を差し引いた温度Ａ−Ｔ（℃）での湿潤条件下のランボーン摩耗試験法のゴム摩耗指数Ｍｗと、前記主要走行地域の年間平均降雨日数Ｂ（日）とから下記（１）式により摩耗指数Ｍを算出し、該摩耗指数Ｍを前記主要走行地域におけるタイヤ摩耗寿命の予測指標にすることを特徴とするものである。
Ｍ＝Ｍｄ×（３６５−Ｂ）／３６５＋Ｍｗ×Ｂ／３６５・・・・（１）
Ｔは５〜２０℃の範囲で選択される。

本発明のタイヤ摩耗寿命予測方法によれば、タイヤの主要走行地域の年間平均気温Ａ、年間平均降雨日数Ｂおよび晴天時と雨天時の温度差Ｔという天候要素を考慮し、乾燥条件と湿潤条件との両方の摩耗指数ＭｄとＭｗに基づいて摩耗指数Ｍを算出し、これをタイヤ摩耗寿命の予測指標としたので、主要走行地域の特性に応じた精度の高いタイヤの摩耗寿命予測をすることができる。

以下、本発明のタイヤ摩耗寿命予測方法を図１のフローチャートで実施形態に基づいて説明する。

まず、ステップ１００では、摩耗寿命予測の対象となるタイヤの主要使用地域の天候データを取得する。具体的には年間平均気温を求め、この気温をＡ（℃）とする。気温Ａ（℃）の値は気象庁等が発表するタイヤの使用地域のデータを用いればよい。

また、年間平均降雨日数を求め、この日数をＢ（日）とする。Ｂ（日）の値も気象庁等が発表するタイヤの使用地域のデータを用いればよいが、どの程度の降水量があった日を降雨日とするかを決定しておく。降雪などについてもいかなる場合に降雨日とみなすかを決定しておく。

さらに、晴天時と雨天時との温度差をＴ（℃）とし、このＴ（℃）の値も気象庁等のデータより取得する。Ｔ（℃）の値はタイヤの使用地域によって異なり、また晴天時、雨天時の温度をどのように定義するかによっても異なるが、概ね５〜２０（℃）程度の値を用いる。

ステップ１０１では、温度Ａ（℃）において乾燥状態でトレッドゴムの摩耗試験をして、その試験結果から乾燥摩耗指数Ｍｄを算出する。指数の算出は基準になるゴムを決定しておき、その基準ゴムの摩耗量に対してどの程度の摩耗量であるかを数値化する。例えば、ＪＩＳ Ｋ ６２６４に規格化されている摩擦抵抗指数を用いることができる。

また、温度Ａ−Ｔ（℃）において湿潤状態でトレッドゴムの摩耗試験をして、その試験結果から湿潤摩耗指数Ｍｗを算出する。

この摩耗試験には例えば、ＪＩＳ Ｋ ６２６４に規格化されている加硫ゴムの摩耗試験などを採用することができ、ランボーン摩耗試験に準じたものが好ましく、図２に示すようなランボーン摩耗試験機に回転研磨砥石１とゴム試験片２の接触部に水温調節された水Ｗを供給する水供給装置３を設けた試験機を用いればよい。例えば、特開平８−１４５８６６号公報に記載されている湿潤摩耗試験機などが好適である。

温度Ａ（℃）での乾燥状態の摩耗試験は、通常のランボーン摩耗試験と同じであり、回転研磨砥石１にゴム試験片２を押付けて接触させて、この接触部に炭化ケイ素粉Ｓを落下させながら回転研磨砥石１およびゴム試験片２を回転させる。所定時間回転させた後、ゴム試験片２の摩耗量を測定し、この摩耗量から乾燥摩耗指数Ｍｄを算出する。

湿潤状態の摩耗試験は、乾燥状態の摩耗試験方法において、さらに温度をＡ−Ｔ（℃）に調整した水Ｗを水供給装置３から回転研磨砥石１とゴム試験片２の接触部に供給しながら摩耗試験を行なうものである。試験後のゴム試験片２の摩耗量から湿潤摩耗指数Ｍｗを算出する。

ステップ１０２では、以上により得られたタイヤの主要走行地域の年間平均降雨日数Ｂ（日）と、乾燥摩耗指数Ｍｄと、湿潤摩耗指数Ｍｗとを式（１）に代入して摩耗指数Ｍを求める。式（１）は、乾燥摩耗指数Ｍｄに年間晴天日率を乗じたものと湿潤摩耗指数Ｍｗに年間降雨日率を乗じたものを加えて摩耗指数Ｍを算出するもので、タイヤの使用地域の天候を考慮した式となっている。

ステップ１０３では、タイヤ摩耗寿命を評価する指標となる摩耗指数Ｍに基づいてタイヤ摩耗の寿命予測をする。例えば、複数のタイヤの摩耗指数Ｍを比較してＭの値の大きさによってどのタイヤが最も摩耗寿命が長いかを予測する。

横浜地域で使用されるタイヤについて、４種類のゴムａ、ｂ、ｃ、ｄを用意し、下記するデータに基づき本発明のタイヤ摩耗寿命予測方法を適用して摩耗指数Ｍを求めた。このゴムａ〜ｄは温度を種々変えて湿潤条件でランボーン摩耗試験を行なったところ、図３に示した摩耗特性を有するものであった。

気象庁のデータによると横浜地域の年間平均気温Ａは１５℃、年間平均降雨日数Ｂは１００日（１ｍｍ以上の降雨があった日）となる。晴天時と雨天時の温度差Ｔは１０℃とした。

以上のデータから乾燥状態の摩耗試験は温度１５℃、湿潤状態の摩耗試験は温度（水温）５℃となり、摩耗試験はＪＩＳ Ｋ ６２６４のランボーン摩耗試験に準じて行なった。

摩耗試験機は図２のようなランボーン摩耗試験機を改良したものを使用し、湿潤状態では回転研磨砥石１（砥石粒度＃８０）とゴム試験片２の接触部に炭化ケイ素Ｓ（粒度＃９０）に加えて水供給装置３から水温５℃に調節された水Ｗを供給する。水Ｗの供給量は通常の降雨状態に相当する２００ｍｌ/ｍｉｎとした。

各ゴム種での摩耗試験結果から乾燥摩耗指数Ｍｄ、湿潤摩耗指数Ｍｗを算出し、これらのデータを式（１）に代入して摩耗指数Ｍを求め、その結果をゴムａの乾燥状態での摩耗量の逆数を１００とする指数で示すと表１のとおりとなった。指数が大きい程、摩耗しにくいことを示している。

表１からゴムａ、ｄ、ｂ、ｃの順に摩耗しにくく、タイヤ摩耗寿命が長いと予測される。一方、従来のタイヤ摩耗寿命予測では乾燥状態での摩耗試験の結果に基づいて乾燥摩耗指数Ｍｄを用いていたので、この結果からゴムｄ、ａ、ｂ、ｃの順にタイヤ摩耗寿命が長いと予測されることになるため、本発明による予測と異なる結果になっていることがわかる。

本発明のタイヤ摩耗寿命予測方法のフローチャートを示す説明図である。 本発明に用いられる摩耗試験機の一例を示す説明図である。 湿潤状態での摩耗試験におけるゴム試験片の摩耗量を示すグラフ図である。

符号の説明

１ 回転研磨砥石
２ ゴム試験片
３ 水供給装置

Claims (1)

1. タイヤの主要走行地域の年間平均温度Ａ（℃）での乾燥条件下のランボーン摩耗試験法のゴム摩耗指数Ｍｄと、前記温度Ａ（℃）から晴天時と雨天時との平均温度差Ｔ（℃）を差し引いた温度Ａ−Ｔ（℃）での湿潤条件下のランボーン摩耗試験法のゴム摩耗指数Ｍｗと、前記主要走行地域の年間平均降雨日数Ｂ（日）とから下記（１）式により摩耗指数Ｍを算出し、該摩耗指数Ｍを前記主要走行地域におけるタイヤ摩耗寿命の予測指標にするタイヤ摩耗寿命予測方法。
   Ｍ＝Ｍｄ×（３６５−Ｂ）／３６５＋Ｍｗ×Ｂ／３６５・・・・（１）
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

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