JP2006240600A - タイヤ性能予測方法及びタイヤ性能予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 数値計算に掛かる時間を抑制しつつ、タイヤの性能を高精度で予測することができるタイヤ性能予測方法及びタイヤ性能予測装置を提供する。
【解決手段】 タイヤを有限個の要素でモデル化したタイヤモデルを作成するステップＡと、有限要素法を用いて、ステップＡにより作成されたタイヤモデルの性能を予測するステップＢとを含み、タイヤの外表面の所定の位置に対応するタイヤモデルの外表面に位置する外側要素は、タイヤの外表面よりも内側に対応するタイヤモデルの外表面よりも内側に位置する内側要素よりも小さいことを要旨とする。
【選択図】 図２

Description

本発明は、有限要素法を用いてタイヤの性能を予測するタイヤ性能予測方法及びタイヤ性能予測装置に関する。

従来、空気入りタイヤ（以下、タイヤ）などの設計方法において、有限要素法（Ｆｉｎｉｔｅ ＥｌｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄ（ＦＥＭ））を用いて、当該タイヤを有限個の要素でモデル化したタイヤモデルの性能（例えば、走行性能や耐亀裂性能）をシミュレーションすることが知られている。

例えば、上述したタイヤモデルに、さらにトレッドパターンを有限個の要素でモデル化したトレッドモデルを合成すること（例えば、特許文献１，２参照。）により、タイヤの性能を高精度で予測することが開示されている。

これにより、試作タイヤを設計・製造し、当該試作タイヤを車輌又はドラム試験器に装着して試験を行う必要がなくなり、試作タイヤの設計・製造や試験を行うための多大な時間、費用、労力及び設備などを低減することができる。
特開２００１−２８２８７３号公報 特開２００１−３０５０２２号公報

しかしながら、従来の技術よりも、さらにタイヤの性能（特に、耐亀裂性能など）を高精度で予測することが望まれていることが現状である。このため、要素の大きさを変化させることが考えられるが、タイヤモデルに用いる要素が大きすぎると、タイヤの性能を正しく予測することができないことあった。また、タイヤモデルに用いる要素が小さすぎると、数値計算に多大な時間が必要となるため、タイヤ開発の効率化の面では障害となってしまう。

そこで、本発明は、上述の問題を鑑みてなされたものであり、数値計算に掛かる時間を抑制しつつ、タイヤの性能を高精度で予測することができるタイヤ性能予測方法及びタイヤ性能予測装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するため、本発明は、次のような特徴を有している。まず、本発明の特徴は、タイヤを有限個の要素（要素１００ａ，１００ｂ，１００ｃ・・・）でモデル化したタイヤモデル（タイヤモデル１００）を作成するステップＡと、有限要素法を用いて、ステップＡにより作成された前記タイヤモデルの性能を予測するステップＢとを含み、タイヤの外表面の所定の位置に対応するタイヤモデルの外表面に位置する外側要素（外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・）は、タイヤの外表面よりも内側に対応するタイヤモデルの外表面よりも内側に位置する内側要素（内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・）よりも小さいことを要旨とする。

かかる発明によれば、外側要素が内側要素よりも小さいことにより、大きい要素が用いられたタイヤモデルと比べると、タイヤの性能を予測する際に大きく影響するタイヤモデルの外表面を高精度で予測することができる。

また、外側要素が内側要素よりも小さいことにより、小さい要素が用いられたタイヤモデルと比べると、数値計算に掛かる時間を抑制、すなわちタイヤ開発の効率化を図ることができる。

また、本発明において、外側要素の大きさは、内側要素の１／４以下であってもよい。このことにより、タイヤの性能をさらに効率よくかつ高精度で予測することができる。

また、本発明において、外側要素の全ての辺の長さは、実際のタイヤと同等の大きさとした場合に０．１〜５ｍｍであってもよい。このことにより、タイヤの性能をさらに効率よくかつ高精度で予測することができる。

また、本発明において、所定の位置は、タイヤのタイヤ最大幅の位置を含むサイドウォールであってもよい。このことにより、タイヤの性能（例えば、表面歪み）を予測する際に大きく影響するサイドウォールを効率よくかつ高精度で予測することができる。

また、本発明において、所定の位置は、タイヤの接地端部とタイヤ最大幅の位置との略中間部から接地端部までを示すバットレス部であってもよい。このことにより、タイヤの性能（例えば、コーナーリング性能）を予測する際に大きく影響するバットレス部を効率よくかつ高精度で予測することができる。

また、本発明において、ステップＢでは、ステップＡにより作成されたタイヤモデルの耐亀裂性能を予測することであってもよい。このことにより、タイヤの耐亀裂性能を効率よくかつ高精度で予測することができる。

また、本発明の特徴は、タイヤを有限個の要素でモデル化したタイヤモデルを作成するタイヤモデル作成手段（タイヤモデル作成部２１２ａ）と、有限要素法を用いて、タイヤモデル作成手段により作成されたタイヤモデルの性能を予測する性能予測手段（性能予測部２１２ｃ）とを備え、タイヤの外表面の所定の位置に対応するタイヤモデルの外表面に位置する外側要素は、タイヤの外表面よりも内側に対応するタイヤモデルの外表面よりも内側に位置する内側要素よりも小さいことを要旨とする。

かかる発明によれば、タイヤの性能を高精度で予測することができるとともに、タイヤの開発の効率化を図ることができるタイヤ性能予測装置を提供することができる。

本発明によれば、数値計算に掛かる時間を抑制しつつ、タイヤの性能を高精度で予測することができるタイヤ性能予測方法及びタイヤ性能予測装置を提供することができる。

以下の図面の記載において、同一または類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は模式的なのものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることを留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきものである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。

（タイヤ性能予測装置の構成）
本実施形態におけるタイヤ性能予測装置２００について図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態におけるタイヤ性能予測装置２００の構成を示す図である。

図１に示すように、タイヤ性能予測装置２００は、タイヤを有限個の要素でモデル化したタイヤモデル１００（図１においては不図示、図３参照）の性能をシミュレーションするときに必要な情報を入力する入力部２１１と、当該タイヤモデル１００の性能を解析する処理部２１２（ＣＰＵ）と、当該処理部２１２により処理を実行するためのプログラムなどを記憶する記憶部２１３と、処理部２１２により評価された結果を表示する表示部２１４とを備えている。

ここで、「要素」とは、処理部２１２により数値解析が可能なデータに基づいて生成されたものである。例えば、各要素には、２次元の３角形・４角形などからなる膜要素などや、３次元の４面体・５面体・６面体からなるシェル要素やソリッド要素などがある。また、要素を生成するデータには、座標データ、タイヤの特性（例えば、材料の性質や剛性、歪み量）などが定義されている。また、「タイヤモデル１００の性能」とは、走行性能や操縦安定性、乗り心地性、耐亀裂性能など総合的な性能を示す。

処理部２１２は、タイヤモデル作成部２１２ａ（タイヤモデル作成手段）と、各種情報設定部２１２ｂと、性能予測部２１２ｃ（性能予測手段）と、結果出力部２１２ｄとを備えている。

タイヤモデル作成部２１２ａは、記憶部２１３に記憶されたタイヤ形状や構造、トレッドパターンなどのデータを示す設計データに基づいて、タイヤを有限個の要素でモデル化したタイヤモデル１００を作成する。

ここで、タイヤの外表面の所定の位置に対応するタイヤモデル１００の外表面に位置する外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・（図１においては不図示、図４参照）は、タイヤの外表面よりも内側に対応するタイヤモデル１００の外表面よりも内側に位置する内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・（図１においては不図示、図４参照）よりも小さい。なお、「所定の位置」とは、タイヤの性能（例えば、表面歪み）を予測する際に大きく影響するタイヤのタイヤ最大幅の位置を含むサイドウォール（いわゆる、文字表記位置）を示す。

各種情報設定部２１２ｂは、入力部２１１により入力された各種情報に基づいて、記憶部２１３に記憶されたプログラムを設定する。「各種情報」とは、タイヤに備えられるゴムやコード等の密度、弾性力等の材料の特性値や、ドライ路面又はウエット路面等の路面情報、空気圧や荷重、キャンバー角、スリップ角、速度等の境界条件などである。

性能予測部２１２ｃは、有限要素法（ＦＥＭ）を用いて、タイヤモデル作成部２１２ａにより作成されたタイヤモデル１００をシミュレーションし、当該タイヤモデル１００の性能を予測する。結果出力部２１２ｄは、性能予測部２１２ｃにより予測されたタイヤモデル１００の性能を表示部２１４において表示させる。

（タイヤ性能予測方法）
次に、図２を参照して、タイヤ性能予測方法について説明する。図２は、本実施形態におけるタイヤ性能予測方法を示すフロー図である。

図２に示すように、まず、ステップ１０において、処理部２１２は、記憶部２１３に記憶された設計データに基づいて、タイヤを有限個の要素でモデル化してタイヤモデル１００を作成する。

ここで、タイヤモデル１００は、図３に示すように、各要素１００ａ，１００ｂ，１００ｃ・・・（後述する内側要素及び外側要素を含む）によりモデル化されたものである。また、このタイヤモデル１００では、図４に示すように、タイヤの性能（例えば、表面歪み）を予測する際に大きく影響するタイヤのタイヤ最大幅の位置を含むサイドウォール（いわゆる、文字表記位置）に対応するタイヤモデル１００の外表面に位置する外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・が、タイヤの外表面よりも内側に対応するタイヤモデル１００の外表面よりも内側に位置する内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・よりも小さい。このサイドウォールＳＷに文字をモデル化したものを配置することがより好ましい。

外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・の大きさは、内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・の１／４以下であることが好ましい。外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・の大きさが、内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・の１／４よりも大きいと、タイヤの性能を予測する際に大きく影響するタイヤの外表面の予測精度と、数値計算に掛かる時間の短縮とのバランスが取れなくなってしまうことがある。

また、外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・の全ての辺の長さは、例えば表示部２１４において実際のタイヤと同等の大きさで表示した場合に０．１〜５ｍｍであることが好ましい。外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・の全ての辺の長さが０．１ｍｍよりも小さいと、数値計算に掛かる時間が長くなってしまうことがある。また、外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・の全ての辺の長さが５ｍｍよりも大きいと、タイヤの性能を予測する際に大きく影響するタイヤモデル１００の外表面の予測精度が低下してしまうことがある。

また、予測精度と計算精度とをバランスよく向上させる上で、外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・を内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・よりも小さくすることのみではなく、タイヤ周方向で各要素を分割することことがさらに好ましい。例えば、図５に示すように、タイヤモデル全体におけるタイヤ周方向での分割数を４４分割以上とすることが好ましい。

また、タイヤモデル１００と仮想路面Ｒとの接触領域及びその近傍である領域Ａにおいて、タイヤモデル１００の回転軸Ｏを中心とした所定の角度θ１を２度以下とすることが好ましい。このタイヤモデル全体におけるタイヤ周方向での分割が不等であるタイヤモデル１００を不等分割モデルと称する。なお、必ずしも不等分割モデルである必要はなく、図６に示すように、タイヤモデル全体におけるタイヤ周方向での分割が等しい等分割モデルであっても勿論よい。

さらに、予測精度を向上させる上で、タイヤモデル１００は、タイヤを有限個の要素でモデル化したトレッドモデルを備えていることが好ましい。

次に、ステップ２０において、処理部２１２は、入力部２１１により入力された各種情報に基づいて、記憶部２１３に記憶されたプログラムを設定する。なお、ステップ１０の後にステップ２０を行う順序となっているが、この順序は逆でもよい。

次に、ステップ３０において、処理部２１２は、有限要素法（ＦＥＭ）を用いて、ステップ１０で作成されたタイヤモデル１００をシミュレーションし、タイヤの性能を予測する。例えば、タイヤの歪み量を予測する場合、処理部２１２は、基準タイヤのリム組み時、内圧時、荷重時及び転動時でのそれぞれの歪み量を基準値として設定し、当該基準値からタイヤモデル１００のリム組み時、内圧時、荷重時及び転動時でのそれぞれの歪み量の値を所定の時間（例えば、１ｍｓｅｃ）毎に演算することにより算出することができる。

次に、ステップ４０において、処理部２１２は、ステップ３０で予測されたタイヤの性能を表示部２１４において表示させる。このとき、図７に示すように、表示部２１４がタイヤ幅方向断面における歪み分布を表示するため、外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・の大きさは、内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・大きさよりも小さいことが分かる。

（作用・効果）
以上説明した本実施形態に係るタイヤ性能予測装置２００及びタイヤ性能予測方法によれば、外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・が、内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・よりも小さいことにより、大きい要素が用いられたタイヤモデルと比べると、タイヤの性能を予測する際に大きく影響するタイヤモデル１００の外表面を高精度で予測することができる。

また、外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・が、内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・よりも小さいことにより、小さい要素が用いられたタイヤモデルと比べると、数値計算に必要な時間を短縮、すなわちタイヤ開発の効率化を図ることができる。

ここで、タイヤの表面亀裂（いわゆる、耐亀裂性能）が問題となる高速耐久性能、高荷重時の耐久性能、長期間の使用による経時劣化などを考慮したタイヤの耐久性能を予測する場合、タイヤモデル１００の表面歪みを正確に予測する必要がある。そこで、タイヤモデルでは、タイヤの外表面近傍の僅かな形状差、歪み分布の違いを表現できることが必要とされており、高精度のタイヤモデル１００を作成するためには、要素分割を細かくすることが考えられる。しかし、要素分割を細かくしたタイヤモデルでは、数値計算に多大な時間が必要となるため、タイヤ開発の効率化の面では障害となってしまう。

そこで、タイヤの性能、特に耐亀裂性能を予測する際に大きく影響するタイヤの外表面近傍に着目し、タイヤモデル１００の外表面（実施形態においては、タイヤ最大位置を含むサイドウォールＳＷの外表面）に位置する外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・を、内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・よりも小さくした。

この結果、数値計算に掛かる時間を抑制、すなわちタイヤ開発の効率化を図ることができるとともに、タイヤの性能を高精度で予測することができるタイヤ性能予測装置及びタイヤ性能予測方法を提供することができる。

（変形例）
次に、上述した実施形態における変形例について説明する。上述した実施形態では、所定の位置が、タイヤの性能（例えば、表面歪み）を予測する際に大きく影響するタイヤ最大幅の位置を含むサイドウォールＳＷである（すなわち、外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・が、サイドウォールＳＷの外表面に位置する）ものとして説明したが、これに限定されるものではない。

例えば、所定の位置は、タイヤの接地端部とタイヤ最大幅の位置との略中間部から前地端部までを示すバットレス部（図４参照）であってもよい。すなわち、外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・が、バットレス部の外表面に位置していてもよい。このことにより、高荷重下でタイヤが変形する際に大きく影響するバットレス部を効率よくかつ高精度で予測することができる。

次に、本発明の効果をさらに明確にするために、タイヤモデルＡ及びタイヤモデルＢを用いて行ったシミュレーションについて説明する。以下において、タイヤモデルＡ及びタイヤモデルＢの引張り歪み（εｒ）及びせん断歪み（γｒｃ）について説明する。なお、各タイヤモデルは、サイズがＰＳＲ ２０５／４５Ｒ１６であり、内圧が１３０ｋＰａであり、荷重が５．０ｋＮである。

ここで、「引張り歪み（εｒ）」とは、引っ張るように（押しつぶすように）働くときの引張り荷重が働くときに発生する荷重方向の歪みを示す（すなわち、引っ張られて延びた部分を示す）。また、「せん断歪み（γｒｃ）」とは、様々な応力（例えば、引張り応力やせん断応力、圧縮応力）が加わったときに発生する歪みのなかで、平行な面を互いに滑りずらそうとする応力で発生した歪みを示す。

タイヤモデルＡは、図４に示すように、外側要素１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ・・・が内側要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ・・・よりも小さくなっている。また、タイヤモデルＡの歪み分布は、図７に示す通りである。

タイヤモデルＢは、図８に示すように、外側要素１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃ・・・が内側要素２０１ａ，２０１ｂ，２０１ｃ・・・よりも小さくなっている。また、タイヤモデルＢの歪み分布は、図９に示す通りである。

タイヤモデルＡ及びタイヤモデルＢを用いて引張り歪み（εｒ）及びせん断歪み（γｒｃ）の結果を表１に示す。

表１に示すように、タイヤモデルＡ及びタイヤモデルＢと、実際のタイヤとの引張り歪み（εｒ）及びせん断歪み（γｒｃ）を比較すると、両者とも同等の数値が得られた。したがって、外側要素を内側要素よりも小さくすることにより、タイヤの性能を高精度で予測することができる。すなわち、実際のタイヤを製造することなく、タイヤの性能に優れたタイヤを開発することが可能となる。

［その他の実施形態］
上述したように、本発明の実施形態を通じて本発明の内容を開示したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、本発明を限定するものであると理解すべきではない。

具体的には、上述した実施形態では、数値解析手法として有限要素（ＦＥＭ）を用いるものとして説明したが、これに限定されるものではなく、差分法や有限体積法などを用いてもよい。

また、上述した実施形態では、所定の位置がサイドウォールＳＷであり、変形例では、所定の位置がバットレス部であるものして説明したが、これに限定されるものではなく、所定の位置がタイヤモデルの全体であっても勿論よい。すなわち、タイヤモデルの全体の外表面に位置する外側要素が、内側要素よりも小さいことであってもよい。

この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。したがって、本発明の技術的範囲は、上述の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

本実施形態に係るタイヤ性能予測装置の構成を示す図である。 本実施形態に係るタイヤ性能予測方法を示すフロー図である。 本実施形態に係るタイヤモデルを示す斜視図である。 本実施形態に係るタイヤモデルのタイヤ幅方向断面図である。 本実施形態に係るタイヤモデルを示す側面図である。 本実施形態に係るタイヤモデルを示す側面図である。 本実施形態に係るタイヤモデルのタイヤ幅方向における歪み分布を示す図である。 本実施例に係るタイヤモデルのタイヤ幅方向断面図である。 本実施例に係るタイヤモデルのタイヤ幅方向における歪み分布を示す図である。

符号の説明

１００…タイヤモデル、１００ａ〜１００ｃ…要素、１０１ａ〜１０１ｃ，１０２ａ〜１０２ｃ…外側要素、２００ａ〜２００ｃ，２０１ａ〜２０１ｃ…内側要素、２００…タイヤ性能予測装置、２１１…入力部、２１２…処理部、２１２ａ…タイヤモデル作成部、２１２ｂ…各種情報設定部、２１２ｃ…性能予測部、２１２ｄ…結果出力部、２１３…記憶部、２１４…表示部、θ１…角度、Ｏ…回転軸、Ｒ…仮想路面、ＳＷ…サイドウォール、ＢＲ…バットレス部

Claims (7)

1. タイヤを有限個の要素でモデル化したタイヤモデルを作成するステップＡと、
   有限要素法を用いて、前記ステップＡにより作成された前記タイヤモデルの性能を予測するステップＢとを含み、
   前記タイヤの外表面の所定の位置に対応する前記タイヤモデルの外表面に位置する外側要素は、前記タイヤの外表面よりも内側に対応する前記タイヤモデルの外表面よりも内側に位置する内側要素よりも小さいことを特徴とするタイヤ性能予測方法。
2. 前記外側要素の大きさは、前記内側要素の１／４以下であることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ性能予測方法。
3. 前記外側要素の全ての辺の長さは、実際のタイヤと同等の大きさとした場合に０．１〜５ｍｍであることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のタイヤ性能予測方法。
4. 前記所定の位置は、前記タイヤのタイヤ最大幅の位置を含むサイドウォールであることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のタイヤ性能予測方法。
5. 前記所定の位置は、前記タイヤの接地端部とタイヤ最大幅の位置との略中間部から前記接地端部までを示すバットレス部であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のタイヤ性能予測方法。
6. 前記ステップＢでは、前記ステップＡにより作成された前記タイヤモデルの耐亀裂性能を予測することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載のタイヤ性能予測方法。
7. タイヤを有限個の要素でモデル化したタイヤモデルを作成するタイヤモデル作成手段と、
   有限要素法を用いて、前記タイヤモデル作成手段により作成された前記タイヤモデルの性能を予測する性能予測手段とを備え、
   前記タイヤの外表面の所定の位置に対応する前記タイヤモデルの外表面に位置する外側要素は、前記タイヤの外表面よりも内側に対応する前記タイヤモデルの外表面よりも内側に位置する内側要素よりも小さいことを特徴とするタイヤ性能予測装置。