JP2017045105A - Method and device for designing die shape of tire, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、コンピュータにて数値解析可能な要素でモデル化されたタイヤにおいて、形状最適化計算結果を用いたタイヤの金型形状設計方法、タイヤの金型形状設計装置、およびタイヤの金型形状設計方法を実行するプログラムに関し、特に、目的特性を満足するタイヤ形状の特徴を損なわずに、実際の製造上の制約を加味したタイヤの金型形状設計方法、タイヤの金型形状設計装置、およびタイヤの金型形状設計方法を実行するプログラムに関する。 The present invention relates to a tire mold shape design method, a tire mold shape design apparatus, and a tire mold shape using a shape optimization calculation result in a tire modeled by elements that can be numerically analyzed by a computer. With regard to a program for executing a design method, in particular, a tire mold shape design method, a tire mold shape design apparatus, and a tire mold shape design apparatus in consideration of actual manufacturing constraints without impairing characteristics of a tire shape that satisfies target characteristics, and The present invention relates to a program for executing a tire mold shape design method.
現在、コンピュータが解析可能なタイヤモデル等を作成し、タイヤ等の性能をシミュレーションする方法が提案されている。性能シミュレーションでは、タイヤを有限個の要素に分割して得られたタイヤモデルを作成する。有限要素で構成されたタイヤモデルを用いて最適化計算を行うことにより、タイヤの最適形状を求めることがなされている。また、タイヤの最適形状の計算結果を用いてタイヤの金型の形状設計することもなされている。 Currently, a method of creating a tire model that can be analyzed by a computer and simulating the performance of the tire has been proposed. In the performance simulation, a tire model obtained by dividing a tire into a finite number of elements is created. An optimal shape of a tire is obtained by performing optimization calculation using a tire model composed of finite elements. In addition, the shape of the tire mold is designed using the calculation result of the optimum shape of the tire.
例えば、特許文献1のタイヤ設計方法は、複数の目的関数と、制約条件と、タイヤ基本モデルにおける複数の制御点の位置の決定に用いられる設計パラメータとを設定する設定ステップと、目的関数の最適値を与える設計変数に基づいて最終的な設計パラメータを決定する設計パラメータ決定ステップとを備える。複数の制御点は、第1部材および第2部材モデルの形状を変更可能にし、設定ステップは、第1部材モデルが移動された場合には、操作制御点に基づいて、操作無制御点を移動させ、操作制御点を設計パラメータに含めて設定し、第2部材モデルが移動された場合には、操作制御点に基づいて、第1および第2部材モデルの部材間隔を設計パラメータに含めて設定する。各制御点に沿う曲線(例えば、Bスプライン曲線)は、タイヤ断面形状を規定することができる。 For example, the tire design method of Patent Document 1 includes a setting step for setting a plurality of objective functions, constraint conditions, and design parameters used for determining positions of a plurality of control points in the tire basic model, and optimization of the objective function. A design parameter determining step for determining a final design parameter based on a design variable giving a value. The plurality of control points allow the shape of the first member model and the second member model to be changed, and the setting step moves the operation non-control point based on the operation control point when the first member model is moved. The operation control point is set to be included in the design parameter, and when the second member model is moved, the member interval of the first and second member models is set to be included in the design parameter based on the operation control point. To do. A curve (for example, a B-spline curve) along each control point can define the tire cross-sectional shape.
特許文献1のタイヤの設計方法は、補強層の位置もコントロールするものである。特許文献1では移動後の各制御点により形成されるタイヤ断面形状を波状に形成させずに、なだらかな形状にさせることができるとされている。特許文献1のタイヤの設計方法で得られたタイヤの最適形状の計算結果を用いて金型を作製する場合、円弧、もしくは直線、もしくは円弧および直線の組合せにて寸法を指示することから、タイヤの外形線を調整することが望ましい。しかし、外形線の調整度合いによってはタイヤの最適形状が有する特性バランスを損なうことがある。特許文献1のタイヤの設計方法では、前記の問題を考慮せずに得られた計算結果を用いて金型の寸法を規定するため、金型形状について十分なものとはいえない。 The tire design method disclosed in Patent Document 1 also controls the position of the reinforcing layer. In Patent Document 1, it is said that a tire cross-sectional shape formed by each control point after movement can be formed into a gentle shape without forming a wave shape. In the case of producing a mold using the calculation result of the optimum shape of the tire obtained by the tire design method of Patent Document 1, the dimensions are indicated by an arc, a straight line, or a combination of an arc and a straight line. It is desirable to adjust the outline of the. However, depending on the degree of adjustment of the outline, the characteristic balance of the optimum tire shape may be impaired. In the tire design method of Patent Document 1, the dimensions of the mold are defined using the calculation results obtained without considering the above-described problem, and therefore the mold shape is not sufficient.
本発明の目的は、前述の従来技術に基づく問題点を解消し、目的特性を満足するタイヤ形状の特徴を損なうことがない金型形状データを得ることができるタイヤの金型形状設計方法、タイヤの金型形状設計装置、およびタイヤの金型形状設計方法を実行するプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to solve the problems based on the prior art described above, and to obtain a mold shape data that does not impair the characteristics of the tire shape that satisfies the target characteristics, and a tire mold shape design method and tire Is to provide a program for executing the mold shape designing apparatus and the tire mold shape designing method.
上述の目的を達成するために、本発明の第1の態様は、タイヤについて、形状に関係する設計変数、目的関数および制約条件を設定する問題設定工程と、タイヤについて、コンピュータで数値解析可能な要素でタイヤモデルを作成する作成工程と、前記問題設定工程で設定された設計変数、目的関数および制約条件に基づき、前記タイヤモデルについて形状最適化計算を行う演算工程と、前記演算工程の前記形状最適化計算の結果から、所定の抽出条件を用いて少なくとも1つの解を抽出し、前記抽出した解を構成する設計変数の組合せに対応する前記タイヤモデルの断面形状において、外側の輪郭を構成する少なくとも2点の節点の抽出をする抽出工程と、前記抽出した前記少なくとも2点の前記節点を固定点として設定し、前記固定点間にあるそれぞれの節点との最短距離が最小となる円弧を作成する作成工程と、前記円弧を少なくとも含む前記タイヤモデルの外形線を金型形状データとして出力する出力工程とを有することを特徴とするタイヤの金型形状設計方法を提供するものである。 In order to achieve the above-mentioned object, the first aspect of the present invention is a problem setting step for setting design variables, objective functions and constraint conditions related to the shape of the tire, and numerical analysis of the tire by a computer. A creation step of creating a tire model with elements, a calculation step of performing shape optimization calculation on the tire model based on the design variables, objective functions and constraint conditions set in the problem setting step, and the shape of the calculation step At least one solution is extracted from a result of the optimization calculation using a predetermined extraction condition, and an outer contour is formed in the cross-sectional shape of the tire model corresponding to the combination of design variables constituting the extracted solution. An extraction step for extracting at least two nodes, and setting the extracted at least two nodes as fixed points, between the fixed points A tire comprising: a creation step for creating an arc having a minimum shortest distance to each node; and an output step for outputting an outline of the tire model including at least the arc as mold shape data. The mold shape design method is provided.
前記作成工程において、複数の円弧を作成する場合、少なくとも1点の固定点が隣り合う円弧と接線を共有することが好ましい。
また、前記目的関数に判定条件を設定する工程を有し、前記作成工程で作成された円弧を用いて表現されたタイヤモデルに対して、前記問題設定工程で設定された目的関数の算出を行い、前記演算工程に用いた前記タイヤモデルにおける、前記問題設定工程で設定された目的関数との誤差を算出し、前記誤差が所定の範囲内であれば前記出力工程にて前記金型形状データを出力し、前記誤差が所定の範囲外であれば固定する節点を変更することが好ましい。
In the creation step, when creating a plurality of arcs, it is preferable that at least one fixed point shares a tangent with an adjacent arc.
A step of setting a determination condition in the objective function, and the objective function set in the problem setting step is calculated for the tire model expressed using the arc created in the creation step. In the tire model used in the calculation step, an error with the objective function set in the problem setting step is calculated, and if the error is within a predetermined range, the mold shape data is calculated in the output step. It is preferable to output and change the fixed node if the error is outside a predetermined range.
前記作成工程において、複数の円弧を作成する場合、前記円弧の曲率半径に所定の閾値を設け、前記複数の円弧にて表現されるタイヤモデルの外形線において、前記円弧が閾値よりも大きな曲率半径の場合、前記円弧を設定する固定点間を直線とすることが好ましい。
前記問題設定工程で、前記タイヤモデルの形状を変化させる複数の基底形状の組合せにより表現され、それらの定義域を設計変数として少なくとも含むように設定し、前記タイヤモデルの物理量に関する目的関数を少なくとも2つ以上設定し、前記演算工程は、前記タイヤモデルについて多目的最適化計算を行うことが好ましい。
In the creation step, when creating a plurality of arcs, a predetermined threshold is provided for the radius of curvature of the arc, and in the outline of the tire model represented by the plurality of arcs, the radius of curvature is greater than the threshold. In this case, it is preferable to make a straight line between the fixed points for setting the arc.
In the problem setting step, the objective model is expressed by a combination of a plurality of base shapes that change the shape of the tire model and includes at least the definition domain as a design variable. It is preferable to set one or more, and the calculation step performs multi-objective optimization calculation for the tire model.
本発明の第2の態様は、タイヤについて、コンピュータで数値解析可能な要素でタイヤモデルを作成するモデル作成部と、設計変数、目的関数および制約条件を設定する条件設定部と、前記条件設定部で設定された形状に関する設計変数、目的関数および制約条件に基づき、前記タイヤモデルについて形状最適化計算を行う演算部と、前記演算部の前記形状最適化計算の結果から、所定の抽出条件を用いて少なくとも1つの解を抽出し、前記抽出した解を構成する設計変数の組合せに対応する前記タイヤモデルの断面形状において、外側の輪郭を構成する少なくとも2点の節点を抽出し、前記抽出した節点を固定点として設定し、前記固定点間にあるそれぞれの節点との最短距離が最小となる円弧を作成し、前記円弧を少なくとも含む前記タイヤモデルの外形線を金型形状データとして出力する金型データ作成部とを有することを特徴とするタイヤの金型形状設計装置を提供するものである。 According to a second aspect of the present invention, for a tire, a model creation unit that creates a tire model with elements that can be numerically analyzed by a computer, a condition setting unit that sets design variables, an objective function, and constraint conditions, and the condition setting unit Based on the design variables, objective function, and constraint conditions related to the shape set in step 1, a calculation unit that performs shape optimization calculation on the tire model, and using a predetermined extraction condition from the result of the shape optimization calculation of the calculation unit And extracting at least two nodes constituting the outer contour in the cross-sectional shape of the tire model corresponding to the combination of design variables constituting the extracted solution, and extracting the extracted nodes. Is set as a fixed point, an arc having the shortest distance from each node between the fixed points is created, and the tag including at least the arc is created. The outline of Yamoderu is to provide a die shape designing device of a tire characterized by having a die data creation unit for outputting as a mold shape data.
前記金型データ作成部において、複数の円弧を作成する場合、少なくとも1点の固定点が隣り合う円弧と接線を共有させることが好ましい。
前記条件設定部にて前記目的関数に判定条件を設定し、前記金型データ作成部で作成された円弧を用いて表現されたタイヤモデルに対して、前記条件設定部で設定された目的関数の算出を前記演算部で行い、前記モデル作成部で作成され、円弧の作成に利用した前記タイヤモデルにおける、前記条件設定部で設定された目的関数との誤差を前記演算部で算出し、前記誤差が所定の範囲内であれば前記金型データ作成部から前記金型形状データを出力し、前記誤差が所定の範囲外であれば、前記金型データ作成部は固定する節点を変更することが好ましい。
In the mold data creation unit, when creating a plurality of arcs, it is preferable that at least one fixed point shares a tangent with an adjacent arc.
A determination condition is set for the objective function in the condition setting unit, and for the tire model expressed using the arc created by the mold data creation unit, the objective function set by the condition setting unit The calculation unit performs the calculation, and the calculation unit calculates an error from the objective function set in the condition setting unit in the tire model created by the model creation unit and used for creating the arc. If the error is outside the predetermined range, the mold data creation unit may change the node to be fixed. preferable.
前記金型データ作成部で複数の円弧を作成する場合、前記金型データ作成部で、前記複数の円弧にて表現されるタイヤモデルの外形線において、前記円弧の曲率半径に所定の閾値を設け、前記円弧が閾値よりも大きな曲率半径の場合、前記金型データ作成部では前記円弧を設定する固定点間を直線とすることが好ましい。
前記条件設定部で、前記タイヤモデルの形状を変化させる複数の基底形状の組合せにより表現され、それらの定義域を設計変数として少なくとも含むように設定し、前記タイヤモデルの物理量に関する目的関数を少なくとも2つ以上設定し、前記演算部は、前記タイヤモデルについて多目的最適化計算を行うことが好ましい。
When creating a plurality of arcs in the mold data creation unit, the mold data creation unit provides a predetermined threshold value for the radius of curvature of the arc in the outline of the tire model represented by the plurality of arcs. In the case where the arc has a radius of curvature larger than a threshold value, it is preferable that the mold data creation unit form a straight line between the fixed points where the arc is set.
The condition setting unit is expressed by a combination of a plurality of base shapes that change the shape of the tire model, and the definition area thereof is set so as to include at least as a design variable, and an objective function related to a physical quantity of the tire model is set to at least 2 It is preferable to set one or more, and the calculation unit performs multi-objective optimization calculation for the tire model.
本発明の第3の態様は、本発明の第1の態様のタイヤの金型形状設計方法の各工程を手順としてコンピュータに実行させるためのプログラムを提供するものである。 According to a third aspect of the present invention, there is provided a program for causing a computer to execute each step of the tire mold shape designing method according to the first aspect of the present invention as a procedure.
本発明によれば、目的特性を満足するタイヤ形状の特徴を損なうことがない金型形状データを得ることができる。 According to the present invention, it is possible to obtain mold shape data that does not impair the characteristics of the tire shape that satisfies the target characteristics.
以下に、添付の図面に示す好適実施形態に基づいて、本発明のタイヤの金型形状設計方法、タイヤの金型形状設計装置、およびタイヤの金型形状設計方法をコンピュータ等で実行するためのプログラムを詳細に説明する。
図1は本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法に利用されるタイヤの金型形状設計装置を示す模式図である。
Hereinafter, based on a preferred embodiment shown in the accompanying drawings, a tire mold shape designing method, a tire mold shape designing apparatus, and a tire mold shape designing method according to the present invention are executed by a computer or the like. Describe the program in detail.
FIG. 1 is a schematic diagram showing a tire mold shape design apparatus used in a tire mold shape design method according to an embodiment of the present invention.
本実施形態のタイヤの金型形状設計方法の実行には、図1に示すタイヤの金型形状設計装置10が用いられる。以下、タイヤの金型形状設計装置10のことを、単に設計装置10という。 A tire mold shape design apparatus 10 shown in FIG. 1 is used for execution of the tire mold shape design method of the present embodiment. Hereinafter, the tire mold shape design apparatus 10 is simply referred to as a design apparatus 10.
設計装置10は、コンピュータ等のハードウェアを用いて構成される。上述のように本発明のタイヤの金型形状設計方法には、図1に示す設計装置10が用いられるが、タイヤの金型形状設計方法をコンピュータ等のハードウェアおよびソフトウェアを用いて実行することができれば設計装置10に限定されるものではない。 The design apparatus 10 is configured using hardware such as a computer. As described above, the tire mold shape design method of the present invention uses the design apparatus 10 shown in FIG. 1, and the tire mold shape design method is executed by using hardware such as a computer and software. If possible, it is not limited to the design apparatus 10.
設計装置10は、処理部12と、入力部14と、表示部16とを有する。処理部12は、条件設定部20、モデル作成部22、演算部24、データ作成部26、メモリ28、表示制御部30および制御部32を有する。この他に図示はしないがROM等を有する。
処理部12は、制御部32により制御される。また、処理部12において条件設定部20、モデル作成部22、演算部24、データ作成部26はメモリ28に接続されており、条件設定部20、モデル作成部22、演算部24、およびデータ作成部26のデータがメモリ28に記憶される。
以下に説明するタイヤの金型形状設計方法において、処理部12の各部で種々の処理がなされる。以下の説明では制御部32により処理部12の各部で種々の処理がなされることの説明を省略しているが、各部の一連の処理は制御部32により制御される。メモリ28には、後述する各種の判定条件も記憶されている。制御部32がメモリ28から判定条件を読み出して、演算部24で得られた結果と比較し、判定結果に基づいて各部の動作を決定し、決定した動作に基づいて各部を動作させる。
The design apparatus 10 includes a processing unit 12, an input unit 14, and a display unit 16. The processing unit 12 includes a condition setting unit 20, a model creation unit 22, a calculation unit 24, a data creation unit 26, a memory 28, a display control unit 30, and a control unit 32. In addition, although not shown, it has a ROM and the like.
The processing unit 12 is controlled by the control unit 32. In the processing unit 12, the condition setting unit 20, the model creation unit 22, the calculation unit 24, and the data creation unit 26 are connected to the memory 28. The condition setting unit 20, the model creation unit 22, the calculation unit 24, and the data creation are performed. Data of the unit 26 is stored in the memory 28.
In the tire mold shape designing method described below, various processes are performed in each part of the processing unit 12. In the following description, the description that various processes are performed by each unit of the processing unit 12 by the control unit 32 is omitted, but a series of processes of each unit is controlled by the control unit 32. The memory 28 also stores various determination conditions described later. The control unit 32 reads the determination condition from the memory 28, compares it with the result obtained by the calculation unit 24, determines the operation of each unit based on the determination result, and operates each unit based on the determined operation.
入力部14は、マウスおよびキーボード等の各種情報をオペレータの指示により入力するための各種の入力デバイスである。表示部16は、例えば、タイヤの金型形状設計方法で得られた結果等を表示するものであり、公知の各種のディスプレイが用いられる。また、表示部16には各種情報を出力媒体に表示するためのプリンタ等のデバイスも含まれる。 The input unit 14 is various input devices for inputting various information such as a mouse and a keyboard in accordance with an operator instruction. The display unit 16 displays, for example, the results obtained by the tire mold shape design method, and various known displays are used. The display unit 16 also includes a device such as a printer for displaying various types of information on an output medium.
設計装置10は、ROM等に記憶されたプログラム(コンピュータソフトウェア)を、制御部32で実行することにより、条件設定部20、モデル作成部22、演算部24、およびデータ作成部26の各部を機能的に形成する。設計装置10は、上述のように、プログラムが実行されることで各部位が機能するコンピュータによって構成されてもよいし、各部位が専用回路で構成された専用装置であってもよい。 The design apparatus 10 executes the program (computer software) stored in the ROM or the like by the control unit 32, thereby functioning each part of the condition setting unit 20, the model creation unit 22, the calculation unit 24, and the data creation unit 26. Form. As described above, the design apparatus 10 may be configured by a computer in which each part functions by executing a program, or may be a dedicated apparatus in which each part is configured by a dedicated circuit.
本実施形態のタイヤの金型形状設計方法は、特性を損なうことなくタイヤモデルに忠実な金型形状を取得することを目的とするものであり、コンピュータを用いた金型形状データ作成手法に関する。
タイヤの金型形状設計方法では、予め自由度を持たせた形状変化から最適形状を取得し、その後外形線を滑らかにする処理をするため、より最適な解の取得が可能となる。このため、目的特性を満足する形状の特徴を損なわずに、実際の製造上の制約を加味したタイヤ断面形状をコンピュータを用いて効率よく算出することができる。これにより、目的特性を満足するタイヤ形状の特徴を損なうことがない金型形状データを得ることができる。
The tire mold shape design method of the present embodiment is intended to obtain a mold shape faithful to a tire model without impairing characteristics, and relates to a mold shape data creation method using a computer.
In the tire mold shape design method, an optimum shape is acquired from a shape change having a degree of freedom in advance, and then a process of smoothing the outline is performed, so that a more optimal solution can be obtained. For this reason, it is possible to efficiently calculate the tire cross-sectional shape taking into consideration the actual manufacturing restrictions without impairing the feature of the shape that satisfies the target characteristics. Thereby, mold shape data that does not impair the characteristics of the tire shape that satisfies the target characteristics can be obtained.
設計装置10の条件設定部20は、タイヤモデルの形状最適化計算に必要な設計変数、目的関数および制約条件を設定する。また、その他、タイヤモデルの形状最適化計算に必要な各種の条件、情報が入力され、設定する。設計変数、目的関数および制約条件、各種の条件、情報は、入力部14を介して入力される。条件設定部20で設定する設計変数、目的関数および制約条件、各種の条件、情報はメモリ28に記憶される。 The condition setting unit 20 of the design apparatus 10 sets design variables, objective functions, and constraint conditions necessary for the shape optimization calculation of the tire model. In addition, various conditions and information necessary for calculating the shape optimization of the tire model are input and set. Design variables, objective functions, constraint conditions, various conditions, and information are input via the input unit 14. Design variables, objective functions, constraint conditions, various conditions, and information set by the condition setting unit 20 are stored in the memory 28.
条件設定部20には、タイヤおよびタイヤを構成する材料を規定するパラメータのうち設計変数として定めた複数のパラメータが設定される。なお、設計変数のパラメータには、荷重および境界条件等のばらつき因子、ならびに製品の場合には、大きさおよび質量等の制約条件を設定してもよい。
また、タイヤおよびタイヤを構成する材料を規定するパラメータのうち特性値(目的関数)として定めた複数のパラメータが設定される。特性値には、コスト等の物理的および化学的な特性値以外の、タイヤおよびタイヤを構成する材料を評価する指標を用いてもよい。
タイヤおよびタイヤを構成する材料は、タイヤ単体ではなく、タイヤを構成するパーツ、タイヤのアッセンブリ形態等のタイヤを含むシステム全体、またはその一部を対象としてもよい。
The condition setting unit 20 is set with a plurality of parameters determined as design variables among parameters defining the tire and the material constituting the tire. The design variable parameters may be set with variation factors such as load and boundary conditions, and in the case of products, constraints such as size and mass.
In addition, a plurality of parameters determined as characteristic values (objective functions) among the parameters defining the tire and the material constituting the tire are set. As the characteristic value, an index for evaluating the tire and the material constituting the tire other than the physical and chemical characteristic values such as cost may be used.
The tire and the material constituting the tire may be a whole system including the tire, such as a part constituting the tire, a tire assembly form, or a part thereof, instead of the tire alone.
条件設定部20に設定される複数種の特性値は、評価しようとする物理量、すなわち、目的関数である。目的関数は、性能として好ましい方向があり、値が大きくなる、小さくなる、または所定の値に近づく等がある。また、目的関数については、上述の好ましい方向以外に、好ましい方向とは反対の好ましくない方向もある。
目的関数はタイヤの特性値である。この場合、特性値としては、タイヤ性能として評価しようとする物理量であり、例えば、操縦安定性の指標となるスリップ角ゼロ近傍における横力であるCP(コーナリングパワー)、乗心地性の指標となるタイヤの1次固有振動数、転動抵抗の指標となる転がり抵抗、操縦安定性の指標となる横ばね定数、耐摩耗性の指標となるタイヤトレッド部材の摩耗エネルギー、燃費性能等が挙げられる。これ以外に、タイヤの物理量の例として、形状および寸法値がある。形状としては、例えば、断面形状である。寸法値としては、例えば、タイヤの幅、タイヤの外径等である。タイヤの物理量の例として、形状または寸法値に加えて、たわみ量、接地圧分布、転がり抵抗およびコーナリング特性等がある。
The plurality of types of characteristic values set in the condition setting unit 20 are physical quantities to be evaluated, that is, objective functions. The objective function has a preferable direction in terms of performance, and the value increases, decreases, or approaches a predetermined value. As for the objective function, there is an unfavorable direction opposite to the preferred direction in addition to the above-mentioned preferable direction.
The objective function is the characteristic value of the tire. In this case, the characteristic value is a physical quantity to be evaluated as tire performance, for example, CP (cornering power) which is a lateral force in the vicinity of zero slip angle, which is an indicator of steering stability, and an indicator of riding comfort. Examples thereof include a primary natural frequency of a tire, rolling resistance as an index of rolling resistance, a lateral spring constant as an index of steering stability, wear energy of a tire tread member as an index of wear resistance, and fuel efficiency. Other than this, examples of the physical quantity of the tire include a shape and a dimensional value. The shape is, for example, a cross-sectional shape. Examples of the dimension value include a tire width and a tire outer diameter. Examples of the physical quantity of a tire include a deflection amount, contact pressure distribution, rolling resistance, cornering characteristics, and the like in addition to the shape or dimensional value.
設計変数は、タイヤの形状、タイヤの内部構造および材料特性等を規定するものである。設計変数は、タイヤの材料挙動、タイヤの形状、タイヤの断面形状、タイヤの固有振動モードおよびタイヤの構造のうち、複数のパラメータである。設計変数としては、例えば、タイヤのトレッド部におけるクラウン形状を規定する曲率半径、タイヤ内部構造を規定するタイヤのベルト幅寸法等が挙げられる。これ以外にも、例えば、トレッド部における材料特性を規定するフィラー分散形状、およびフィラー体積率等が挙げられる。金型形状データを得るため、設計変数は、タイヤの形状に関するものであることが好ましい。
制約条件は、目的関数の値を所定の範囲に制約したり、設計変数の値を所定の範囲に制約するための条件である。
また、タイヤの負荷荷重、タイヤの転動速度を初めとする走行条件、タイヤが走行する路面条件、例えば、凹凸形状、摩擦係数等、車両の走行シミュレーションに用いるための車両諸元の情報等が設定される。
The design variable defines the shape of the tire, the internal structure of the tire, the material characteristics, and the like. The design variables are a plurality of parameters among the tire material behavior, the tire shape, the tire cross-sectional shape, the tire natural vibration mode, and the tire structure. Examples of the design variable include a radius of curvature that defines a crown shape in a tread portion of the tire, a belt width dimension of the tire that defines a tire internal structure, and the like. In addition to this, for example, a filler dispersion shape that defines material characteristics in the tread portion, a filler volume ratio, and the like can be given. In order to obtain mold shape data, the design variable is preferably related to the shape of the tire.
The constraint condition is a condition for constraining the value of the objective function to a predetermined range or constraining the value of the design variable to a predetermined range.
In addition, information on vehicle specifications to be used for vehicle running simulation, such as tire load load, tire rolling speed and other running conditions, road surface conditions on which the tire runs, for example, uneven shape, friction coefficient, etc. Is set.
また、条件設定部20に、複数種の設計変数と複数種の特性値との間の非線形応答関係を定めるための情報が設定される。この非線形応答関係には、例えば、FEM(有限要素法)等の数値シミュレーション、理論式等が含まれる。
条件設定部20では、非線形応答関係により生成するモデル、そのモデルの境界条件、FEM等の数値シミュレーションする場合には、そのシミュレーション条件、シミュレーションにおける制約条件を設定する。
In addition, information for determining a nonlinear response relationship between a plurality of types of design variables and a plurality of types of characteristic values is set in the condition setting unit 20. This nonlinear response relationship includes, for example, a numerical simulation such as FEM (finite element method), a theoretical formula, and the like.
The condition setting unit 20 sets a simulation condition and a constraint condition in the simulation when performing a numerical simulation such as a model generated by a nonlinear response relationship, a boundary condition of the model, and FEM.
更には、パレート解を得るための最適化条件、例えば、パレート解探索のための条件等を設定してもよい。パレート解探索のための条件は、パレート解を探索するための手法、パレート解探索における各種条件である。本実施形態では、例えば、パレート解を探索するための手法として、遺伝的アルゴリズム(GA)を用いることができる。一般に、特性値(目的関数)の増大と共に、遺伝的アルゴリズムの探索能力が低下することが知られている。それを解決する方法の一つが、個体数を増加させる方法である。
これ以外に、条件設定部20に設計変数の定義域を設定する。設計変数の定義域は、離散的な水準値でも、定数であってもよい。なお、複数種の設計変数があるため、全ての設計変数に対して、それぞれに離散的な水準値を設定し、残りの設計変数については定義域を定数として、設計変数の組合せをコンピュータが変更しながら特性値を算出し、後述するパレート解の抽出を行ってもよい。
Furthermore, optimization conditions for obtaining a Pareto solution, for example, conditions for searching for a Pareto solution may be set. The conditions for the Pareto solution search are a method for searching for the Pareto solution and various conditions in the Pareto solution search. In the present embodiment, for example, a genetic algorithm (GA) can be used as a method for searching for a Pareto solution. In general, it is known that the search ability of a genetic algorithm decreases as the characteristic value (objective function) increases. One way to solve this is to increase the number of individuals.
In addition to this, a design variable definition area is set in the condition setting unit 20. The domain of the design variable may be a discrete level value or a constant. Since there are multiple types of design variables, discrete level values are set for all design variables, and the computer changes the combination of design variables with the domain defined as the constant for the remaining design variables. The characteristic value may be calculated while extracting a Pareto solution described later.
形状最適化計算に関しては、入力変数と出力変数の非線形関係(応答曲面)を用いて逐次的に探索する手法および進化計算手法のような最適化アルゴリズムに従い入力変数を変化させながら出力値を算出して探索する手法のどちらを用いてもよい。 For shape optimization calculations, output values are calculated while changing input variables in accordance with optimization algorithms such as the sequential search using evolutionary techniques and the nonlinear search (response surface) between input and output variables. Any of the searching methods may be used.
モデル作成部22は、コンピュータで数値解析可能な要素でモデル化されたタイヤモデルを作成するものである。モデル作成部22は、設定された非線形応答関係に基づいて、各種の計算モデルを作成するものである。非線形応答関係は、上述のようにFEM等の数値シミュレーションが含まれており、この場合、モデル作成部22で、設計変数を表わす設計パラメータ、特性値を表わす特性値パラメータに応じたメッシュモデルが生成される。また、理論式等の場合にも、設計パラメータ、特性値パラメータに応じた理論式等が作成される。演算部24でタイヤモデルを用いてシミュレーション演算がなされる。 The model creation unit 22 creates a tire model modeled with elements that can be numerically analyzed by a computer. The model creation unit 22 creates various calculation models based on the set nonlinear response relationship. As described above, the nonlinear response relationship includes a numerical simulation such as FEM. In this case, the model creation unit 22 generates a mesh model corresponding to a design parameter representing a design variable and a characteristic value parameter representing a characteristic value. Is done. Also in the case of a theoretical formula or the like, a theoretical formula or the like corresponding to the design parameter or characteristic value parameter is created. The calculation unit 24 performs a simulation calculation using the tire model.
なお、モデル作成部22で作成されるタイヤモデルは、条件設定部20で設定された各種類の設計パラメータを用いて作成されるが、タイヤモデルの作成には公知の作成方法を用いることができる。なお、タイヤモデルは、少なくとも、このタイヤモデルを転動させる対象である路面モデルも併せて生成する。また、タイヤが装着されるリム、ホイール、およびタイヤ回転軸を再現するものをタイヤモデルとしてもよい。また、必要に応じて、タイヤが装着される車両を再現するモデルをタイヤモデルに組み込んでもよい。この際、タイヤモデル、リムモデル(ホイールモデル)、およびタイヤ回転軸モデルを、予め設定された境界条件に基づいて一体化したモデルを作成することもできる。
また、解析に用いるタイヤモデルの形態は、特に限定されるものではなく、溝のないスムースタイヤでも主溝のみのものでもパターン付きであってもよい。
The tire model created by the model creation unit 22 is created using each type of design parameters set by the condition setting unit 20, and a known creation method can be used for creating the tire model. . The tire model also generates at least a road surface model that is a target for rolling the tire model. A tire model that reproduces a rim on which a tire is mounted, a wheel, and a tire rotation axis may be used. Further, if necessary, a model that reproduces a vehicle to which a tire is attached may be incorporated into the tire model. At this time, it is possible to create a model in which the tire model, the rim model (wheel model), and the tire rotation axis model are integrated based on preset boundary conditions.
Moreover, the form of the tire model used for the analysis is not particularly limited, and may be a smooth tire without a groove, only a main groove, or with a pattern.
なお、モデル作成部22で作成されるタイヤモデルは、条件設定部20で設定された各種類の設計パラメータを用いて作成されるが、タイヤモデルの作成には公知の作成方法を用いることができる。
例えば、タイヤを複数の節点で構成される有限個の要素に分割して、タイヤモデルを作成する。
タイヤモデルを構成する要素は、例えば、2次元平面では四辺形要素、3次元体では四面体ソリッド要素、五面体ソリッド要素、六面体ソリッド要素等のソリッド要素、三角形シェル要素、四角形シェル要素等のシェル要素、面要素等のコンピュータで解析可能な要素とする。このようにして分割された要素は、解析の過程においては、3次元モデルでは3次元座標を用いて、2次元モデルでは2次元座標を用いて逐一特定される。
The tire model created by the model creation unit 22 is created using each type of design parameters set by the condition setting unit 20, and a known creation method can be used for creating the tire model. .
For example, a tire model is created by dividing a tire into a finite number of elements composed of a plurality of nodes.
The elements constituting the tire model are, for example, a quadrilateral element in a two-dimensional plane, a solid element such as a tetrahedral solid element, a pentahedral solid element, and a hexahedral solid element in a three-dimensional body, and a shell such as a triangular shell element and a rectangular shell element. Elements that can be analyzed by a computer, such as elements and surface elements. In the process of analysis, the elements divided in this way are identified one by one using three-dimensional coordinates in the three-dimensional model and using two-dimensional coordinates in the two-dimensional model.
これら各モデルは数値計算可能な離散化モデルであればよく、例えば、公知の有限要素法(FEM)に用いるための有限要素モデル等であればよい。なお、タイヤモデルを用いて、例えば、タイヤウエット性能を初めとするタイヤ性能を最適化するタイヤ設計案を求める場合等、路面モデルとタイヤモデルの他に、路面上に存在する介在物を再現するモデルを生成しておけばよい。例えば、介在物モデルとして、路面上の水、雪、泥、砂、砂利および氷等を再現する各種モデルを、数値計算可能な離散化モデルで生成しておけばよい。なお、路面モデルも、表面が平坦な路面を再現するモデルに限らず、必要に応じて、表面に凹凸を有する路面形状を再現するモデルであってもよい。 Each of these models may be a discretized model capable of numerical calculation, such as a finite element model for use in a known finite element method (FEM). In addition to the road surface model and the tire model, the inclusions existing on the road surface are reproduced, for example, when a tire design plan that optimizes tire performance such as tire wet performance is obtained using the tire model. Generate a model. For example, as an inclusion model, various models that reproduce water, snow, mud, sand, gravel, ice, and the like on the road surface may be generated as a discretized model that can be numerically calculated. The road surface model is not limited to a model that reproduces a road surface with a flat surface, and may be a model that reproduces a road surface shape having irregularities on the surface as necessary.
演算部24は、モデル作成部22で作成されたタイヤモデルを用いて特性値を算出するものである。これにより、設計変数に対する特性値(出力値)が得られる。得られた出力値(出力値)は、メモリ28に記憶される。演算部24は、例えば、公知の有限要素ソルバーによるサブルーチンを実行することで機能するものである。
演算部24は、非線形応答関係を用いて、複数種の設計変数の値と特性値で構成される特性値空間での出力値(サンプリング点)を計算する。また、演算部24は、設計変数と出力値(サンプリング点)とを用い、出力値である特性値を目的関数として、近似モデル(メタモデル)を作成する。
上述の近似モデル(メタモデル)は、入出力の関係を近似する数学的モデルのことであり、パラメータを調整することにより、様々な入出力関係を近似できるものである。上述の近似モデルには、例えば、多項式モデル、クリギング、ニューラルネットワークおよび動径基底関数等を用いることができる。
The calculation unit 24 calculates the characteristic value using the tire model created by the model creation unit 22. Thereby, a characteristic value (output value) for the design variable is obtained. The obtained output value (output value) is stored in the memory 28. The calculation unit 24 functions, for example, by executing a subroutine using a known finite element solver.
The computing unit 24 calculates an output value (sampling point) in a characteristic value space composed of a plurality of types of design variable values and characteristic values using a non-linear response relationship. The computing unit 24 uses the design variable and the output value (sampling point) to create an approximate model (meta model) using the characteristic value that is the output value as an objective function.
The above approximate model (meta model) is a mathematical model that approximates the input / output relationship, and various input / output relationships can be approximated by adjusting parameters. For example, a polynomial model, kriging, a neural network, a radial basis function, or the like can be used as the above approximate model.
演算部24は、近似モデルを用いて形状最適化計算を実行するものでもある。形状最適化計算結果からデータ作成部26にて抽出した解(パレート解を含んでもよい)を用いて、規定した非線形関係を用いて実計算を実行させるものでもある。これ以外にも、演算部24は、近似モデルを用いることなく、有限要素法を用いて、設計変数の組合せから表現されるタイヤモデルに境界条件を与え、直接特性値を算出するものでもある。形状最適化計算手法としては、例えば、進化計算手法の一つである遺伝的アルゴリズム(GA)を用いる。遺伝的アルゴリズムとしては、例えば、解集合を目的関数に沿って複数の領域に分割し、この分割した解集合毎に多目的GAを行うDRMOGA(Divided Range Multi-Objective GA)、NCGA(Neighborhood Cultivation GA),DCMOGA(Distributed Cooperation model of MOGA and SOGA)、NSGA(Non-dominated Sorting GA)、NSGA2(Non-dominated Sorting GA-II)、SPEAII(Strength Pareto Evolutionary Algorithm-II)法等の公知の方法を用いることができる。 The calculation unit 24 also performs shape optimization calculation using the approximate model. Using the solution (which may include a Pareto solution) extracted by the data creation unit 26 from the shape optimization calculation result, the actual calculation is executed using the specified nonlinear relationship. In addition to this, the calculation unit 24 directly gives a boundary condition to the tire model expressed from the combination of design variables by using the finite element method without using an approximate model, and directly calculates a characteristic value. As the shape optimization calculation method, for example, a genetic algorithm (GA) which is one of evolution calculation methods is used. Genetic algorithms include, for example, DRMOGA (Divided Range Multi-Objective GA), NCGA (Neighborhood Cultivation GA), which divides a solution set into a plurality of regions along an objective function and performs multi-objective GA for each divided solution set. , Using known methods such as DCMOGA (Distributed Cooperation model of MOGA and SOGA), NSGA (Non-dominated Sorting GA), NSGA2 (Non-dominated Sorting GA-II), and SPEAII (Strength Pareto Evolutionary Algorithm-II) Can do.
演算部24は、条件設定部20で設定されたパレート解探索の条件に応じて、演算部24で得られた近似モデルを用いた形状最適化計算結果から、パレート解を探索し、パレート解を抽出するものでもある。得られたパレート解は、メモリ28に記憶される。
ここで、パレート解は、トレードオフの関係にある複数の特性値(目的関数)において、他の任意の解よりも優位にあるとはいえないが、より優れた解が他に存在しない解をいう。一般にパレート解は集合として複数個存在する。パレート解の探索には、例えば、パレートランキング法を用いる。
The computing unit 24 searches for the Pareto solution from the shape optimization calculation result using the approximate model obtained by the computing unit 24 according to the Pareto solution search conditions set by the condition setting unit 20, and finds the Pareto solution. It is also what is extracted. The obtained Pareto solution is stored in the memory 28.
Here, a Pareto solution cannot be said to be superior to any other solution in a plurality of characteristic values (objective functions) in a trade-off relationship, but a solution that has no other superior solution exists. Say. In general, there are a plurality of Pareto solutions as a set. For the Pareto solution search, for example, the Pareto ranking method is used.
演算部24では、例えば、ベクトル評価遺伝的アルゴリズム(Vector Evaluated Generic Algorithms:VEGA)、パレートランキング法、またはトーナメント法を用いた選択が行われる。遺伝的アルゴリズム(GA)以外も、同じ進化計算手法として、例えば、焼きなまし法(SA)または粒子群最適化(PSO)を用いてもよい。 In the calculation unit 24, selection using a vector evaluation genetic algorithm (VEGA), a Pareto ranking method, or a tournament method is performed, for example. Other than the genetic algorithm (GA), for example, annealing (SA) or particle swarm optimization (PSO) may be used as the same evolutionary calculation method.
本発明では、設計変数と特性値との間で定める非線形応答関係、すなわち、設計変数を用いて特性値を求める場合に利用されるものは、FEM等のシミュレーションに限定されるものではなく、上述のように理論式等を用いることもできる。 In the present invention, the non-linear response relationship defined between the design variable and the characteristic value, that is, the one used when the characteristic value is obtained using the design variable is not limited to the simulation such as FEM. A theoretical formula or the like can also be used.
データ作成部26は、演算部24の形状最適化計算の結果から、所定の抽出条件を用いて少なくとも1つの解を抽出する。そして、抽出した解を構成する設計変数の組合せに対応するタイヤモデルの断面形状において、外側の輪郭を構成する少なくとも2点の節点を抽出する。抽出した節点を固定点として設定し、固定点間にあるそれぞれの節点との最短距離が最小となる円弧を作成する。タイヤモデルにおいて、円弧を少なくとも含む外形線を金型形状データとして出力する。円弧の作成方法等の詳細については後に説明する。 The data creation unit 26 extracts at least one solution from the shape optimization calculation result of the calculation unit 24 using a predetermined extraction condition. Then, at least two nodes constituting the outer contour are extracted from the cross-sectional shape of the tire model corresponding to the combination of design variables constituting the extracted solution. The extracted nodes are set as fixed points, and an arc having the shortest distance from each node between the fixed points is created. In the tire model, an outline including at least an arc is output as mold shape data. Details of the arc creation method will be described later.
外形線とは、タイヤ赤道面と直交するタイヤ断面において、一方のビードトウからトレッド部を通過して反対側のビードトウ迄の外側の線のことである。
金型形状データとは、外形線を構成する直線の長さ、曲線の曲率、直線の位置座標、曲線の位置座標を示す寸法データのことである。具体的には、例えば、NC加工機を用いて金型を作製する際に必要な寸法データのことである。金型形状データとしては、寸法データ以外に、タイヤモデルの形状で示したものであってもよく、この場合、タイヤモデルは、例えば、数値解析可能な要素でモデル化されたものでもよい。
The outline is an outer line from one bead toe to the opposite bead toe in the tire cross section orthogonal to the tire equator plane.
The mold shape data is dimension data indicating the length of a straight line constituting the outline, the curvature of a curve, the position coordinates of the line, and the position coordinates of the curve. Specifically, for example, it is dimension data necessary for producing a mold using an NC processing machine. In addition to the dimension data, the mold shape data may be data represented by the shape of a tire model. In this case, the tire model may be modeled by an element capable of numerical analysis, for example.
表示制御部30は、条件設定部20に設定される設計変数、特性値等の各種のパラメータ、演算部24で得られた出力値、タイヤモデルを表示部16に表示させるものである。例えば、特性値の値、タイヤモデルの形状最適化計算の結果をメモリ28から読み出し、表示部16に表示させる。
また、表示制御部30は、入力部14を介して入力される各種の情報、タイヤモデル、数値計算の結果、および最適解を表示部16に表示させることもできる。例えば、タイヤモデル、タイヤモデルの形状最適化計算の結果をメモリ28から読み出し、表示部16に表示させる。
The display control unit 30 causes the display unit 16 to display various parameters such as design variables and characteristic values set in the condition setting unit 20, output values obtained by the calculation unit 24, and a tire model. For example, the characteristic value and the result of the tire model shape optimization calculation are read from the memory 28 and displayed on the display unit 16.
The display control unit 30 can also cause the display unit 16 to display various types of information, tire models, numerical calculation results, and optimal solutions input via the input unit 14. For example, the tire model and the result of the tire model shape optimization calculation are read from the memory 28 and displayed on the display unit 16.
制御部32は、上述のように、処理部12を制御するものであり、以下に示すタイヤの金型形状設計方法でなされる各種の工程を処理部12のモデル作成部22、演算部24、およびデータ作成部26に行わせるものである。
設計装置10では、形状または構造を変化させる際の入力ファイルにおいて、境界条件および解析ステップ等の共通した部分と節点座標値、補強材の配置角度および初期張力などの個々の形状によって異なる部分を分割し、共通部分に取り込むようなファイル形式を用いて自動化すること、すなわち、個別の情報をインクルードファイル化することにより、多数のタイヤ形状について検討を行う場合であっても容易にタイヤ形状の検討が可能である。
As described above, the control unit 32 controls the processing unit 12, and performs various processes performed by the tire mold shape design method described below, including the model creation unit 22, the calculation unit 24, and the processing unit 12. And the data creation unit 26.
In the design apparatus 10, in the input file when changing the shape or structure, common portions such as boundary conditions and analysis steps are divided from different portions according to individual shapes such as node coordinate values, the placement angle of the reinforcing material, and initial tension. However, by automating using a file format that is captured in the common part, that is, by converting individual information into an include file, even when examining a large number of tire shapes, the tire shape can be easily examined. Is possible.
次に、本実施形態のタイヤの金型形状設計方法の第1の例について説明する。
図2は本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法の第1の例を工程順に示すフローチャートである。
まず、図2に示すように、タイヤについて、設計変数、特性値(目的関数)、制約条件等の最適化条件を設定する(ステップS10)。例えば、タイヤとしては、サイズが195/65R15のタイヤが挙げられる。
設計変数として、例えば、タイヤの形状またはタイヤの断面形状を変化させる設計変数を設定する。設計変数の設定方法は、特に限定されるものではなく、例えば、ラテンハイパーキューブ法(ラテン超方格法)を用いて設計変数の設計値が設定される。
特性値としては、例えば、タイヤの物理特性としてタイヤ剛性、転がり抵抗、空気抵抗やコーナリング性能、摩擦エネルギー等がある。例えば、第1の特性値と第2の特性値の2つのタイヤ物理特性を目的関数として設定する。なお、目的関数として設定する特性値は1でもよく、3つ以上でもよい。
Next, a first example of the tire mold shape designing method of the present embodiment will be described.
FIG. 2 is a flowchart showing a first example of a tire mold shape designing method according to an embodiment of the present invention in the order of steps.
First, as shown in FIG. 2, optimization conditions such as design variables, characteristic values (objective functions), and constraint conditions are set for the tire (step S10). For example, a tire having a size of 195 / 65R15 can be used as the tire.
As the design variable, for example, a design variable that changes the shape of the tire or the cross-sectional shape of the tire is set. The design variable setting method is not particularly limited. For example, the design value of the design variable is set using the Latin hypercube method (Latin hypersquare method).
The characteristic values include, for example, tire rigidity, rolling resistance, air resistance, cornering performance, friction energy, and the like as tire physical characteristics. For example, two tire physical characteristics of a first characteristic value and a second characteristic value are set as objective functions. The characteristic value set as the objective function may be 1 or 3 or more.
設計変数(入力パラメータ)がタイヤの断面形状のパラメータであり、特性値(出力パラメータ)がタイヤ物理特性である2つの特性値である。タイヤの断面形状のパラメータ、2つの特性値が条件設定部20に設定される。
本実施形態では、このような設定条件でタイヤの金型形状設計方法により、近似モデルが作成される。タイヤの断面形状のパラメータの値による第1の特性値と第2の特性値の変化を求める。
条件設定部20に設定された情報を用いて、モデル作成部22でメッシュモデル等のタイヤモデルを作成する。
The design variable (input parameter) is a parameter of the tire cross-sectional shape, and the characteristic value (output parameter) is two characteristic values that are tire physical characteristics. Parameters for the tire cross-sectional shape and two characteristic values are set in the condition setting unit 20.
In the present embodiment, an approximate model is created by the tire mold shape design method under such setting conditions. A change in the first characteristic value and the second characteristic value depending on the parameter value of the tire cross-sectional shape is obtained.
Using the information set in the condition setting unit 20, the model creation unit 22 creates a tire model such as a mesh model.
次に、設計変数から特性値を求める際に用いる非線形応答を条件設定部20に設定する。すなわち、設計変数と特性値との関係を定める。この非線形応答の種類は、例えば、メモリ28に記憶される。例えば、タイヤの断面形状のパラメータと、第1の特性値および第2の特性値との関係を設定する。タイヤの断面形状のパラメータを入力とし、第1の特性値および第2の特性値を出力とした場合、設定する関係は、例えば、第1の特性値がタイヤの断面形状のパラメータを変数とする多項式等の非線形関数を用いて表わされるものである。また、第2の特性値がタイヤの断面形状のパラメータを変数とする多項式等の非線形関数を用いて表現されるものである。 Next, a non-linear response used when obtaining the characteristic value from the design variable is set in the condition setting unit 20. That is, the relationship between design variables and characteristic values is determined. The type of this nonlinear response is stored in the memory 28, for example. For example, the relationship between the tire cross-sectional shape parameter and the first characteristic value and the second characteristic value is set. When the tire cross-sectional shape parameter is input and the first characteristic value and the second characteristic value are output, the relationship to be set is, for example, that the first characteristic value uses the tire cross-sectional shape parameter as a variable. It is expressed using a nonlinear function such as a polynomial. In addition, the second characteristic value is expressed using a nonlinear function such as a polynomial having a tire cross-sectional shape parameter as a variable.
次に、ステップS10で設定された非線形応答関係を用いて、複数種の設計変数の値と特性値で構成される特性値空間での出力値を計算する。すなわち、設計変数を入力とした場合の出力である特性値を算出するサンプリング計算を実行する。
次に、サンプリング計算で得られた出力値を用いて近似モデルを作成する。すなわち、設計変数と特性値の関係を近似モデルにて表す。
次に、演算部24で近似モデルを用いた形状最適化計算を実行する(ステップS12)。
形状最適化計算に関しては、入力変数と出力変数の非線形関係(応答曲面)を用いて探索する手法や最適化アルゴリズムに従い入力変数を逐次的に変化させながら出力値を算出して探索する手法のどちらを用いても良い。形状最適化計算は、目的関数が複数設定されていれば、多目的最適化計算ともいう。
Next, using the nonlinear response relationship set in step S10, an output value in a characteristic value space composed of a plurality of types of design variable values and characteristic values is calculated. That is, sampling calculation is performed to calculate a characteristic value that is an output when a design variable is input.
Next, an approximate model is created using the output value obtained by sampling calculation. That is, the relationship between the design variable and the characteristic value is expressed by an approximate model.
Next, the calculation unit 24 executes shape optimization calculation using the approximate model (step S12).
For shape optimization calculation, either the search method using the nonlinear relationship (response surface) between the input variable and the output variable or the search method by calculating the output value while sequentially changing the input variable according to the optimization algorithm May be used. The shape optimization calculation is also called multi-objective optimization calculation if a plurality of objective functions are set.
次に、形状最適化計算の結果から、所定の抽出条件を用いて少なくとも1つの解を抽出する(ステップS14)。
ステップS14では、設定する抽出条件として、パレート解探索部にてパレート解を抽出し、パレート解を得てもよい。また、パレート解に限らず全ての個体(解)から目的関数以外の特性を制約条件として解を抽出してもよい。
Next, at least one solution is extracted from the result of the shape optimization calculation using a predetermined extraction condition (step S14).
In step S14, as an extraction condition to be set, a Pareto solution may be obtained by extracting a Pareto solution by a Pareto solution search unit. In addition, the solution may be extracted from all individuals (solutions) using characteristics other than the objective function as a constraint condition.
次に、抽出した解を構成する設計変数の組合せに対応するタイヤモデル50(図3(a)参照)の断面形状において、外側の輪郭を構成する少なくとも2点の節点の抽出をする(ステップS16)。
抽出する外側の輪郭を構成する少なくとも2点は、タイヤの代表的な位置であることが好ましい。タイヤ断面形状を例にすると、キャップトレッドセンター位置、タイヤの最大幅位置、トレッド展開幅位置、モールド分割位置、ビードトウ部およびビードヒール部等である。
Next, in the cross-sectional shape of the tire model 50 (see FIG. 3A) corresponding to the combination of design variables constituting the extracted solution, at least two nodes constituting the outer contour are extracted (step S16). ).
It is preferable that at least two points constituting the outer contour to be extracted are representative positions of the tire. Taking the tire cross-sectional shape as an example, there are a cap tread center position, a tire maximum width position, a tread deployment width position, a mold division position, a bead toe portion, a bead heel portion, and the like.
次に、図3(b)に示すように、抽出した節点を固定点52、54として設定する。固定点52、54間にあるそれぞれの節点56a〜56dとの最短距離が最小となる円弧58を作成する(ステップS18)。
ステップS18では、具体的には、下記数式を満たす円弧とする。下記数式においてrは円弧58の曲率半径であり、riは円弧58の中心Oから各節点56a〜56dまでの距離のことである。
円弧58については、例えば、固定点52、54間で曲率半径が最大の円弧を設定し、下記数式を満たすように曲率を変えていき円弧58を探索する。この場合、固定点52、54間で曲率半径が最大の円弧としては、直線を設定してもよい。
上述のもの以外に、円弧58は曲率半径を逐次的に変更しながら探索してもよく、また、曲率半径を離散的に設定した上で最短距離が最小となる円弧を探索してもよい。なお、探索する際は両固定点および固定点間の中央点に最も近傍な節点の3点を通る円弧の曲率半径を基準として探索することが好ましい。
Next, as shown in FIG. 3B, the extracted nodes are set as fixed points 52 and 54. A circular arc 58 having the shortest distance from each of the nodes 56a to 56d between the fixed points 52 and 54 is created (step S18).
Specifically, in step S18, the arc satisfies the following mathematical formula. The r In the following equation the radius of curvature of the arc 58, the r i is that the center O of the arc 58 of the distance to each node 56a to 56d.
For the arc 58, for example, an arc having the maximum curvature radius is set between the fixed points 52 and 54, and the arc 58 is searched by changing the curvature so as to satisfy the following formula. In this case, a straight line may be set as the arc having the maximum curvature radius between the fixed points 52 and 54.
In addition to the above, the arc 58 may be searched while sequentially changing the radius of curvature, or the arc having the shortest distance may be searched after the radius of curvature is set discretely. When searching, it is preferable to search based on the radius of curvature of the arc passing through the three fixed points and the node closest to the center point between the fixed points.
次に、図2に示すように、円弧58を少なくとも含むタイヤモデルの外形線を金型形状データとして出力する(ステップS20)。このようにして、タイヤの金型形状設計に必要な金型形状データを得ることができる。 Next, as shown in FIG. 2, the outline of the tire model including at least the arc 58 is output as mold shape data (step S20). In this way, mold shape data necessary for designing the mold shape of the tire can be obtained.
図4(a)はタイヤモデルの最適形状の一例を示す模式図であり、(b)はトレッドショルダー部を拡大して示す模式図であり、(c)は節点間の補間の例を示すグラフである。図4(a)中符号62はトレッドショルダー部を示し、符号64はトレッド部を示す。 4A is a schematic diagram showing an example of the optimum shape of the tire model, FIG. 4B is a schematic diagram showing an enlarged tread shoulder portion, and FIG. 4C is a graph showing an example of interpolation between nodes. It is. In FIG. 4A, reference numeral 62 indicates a tread shoulder portion, and reference numeral 64 indicates a tread portion.
形状最適化計算によって得られた最適形状のタイヤモデル60(図4(a)参照)は、図4(b)に示すように外形線68が節点66の集合にて表現される。タイヤモデルの外形線68は節点66に微小なガタツキを生じる。これがトレッド面に生じると、偏摩耗が生じる等の耐摩耗性能の悪化が懸念されるため、外形線は滑らかに結ばれることが望ましい。
一方、金型形状を作成する際にも円弧または直線の組合せにて寸法を指示することから、外形線を調整することが望ましい。しかしながら、タイヤの形状の取り方によっては最適形状が有する特性バランスを損なうことがある。
トレッド部64の節点66を補間した例を図4(c)に示す。図4(c)に示すラグランジェ補間による外形線70、スプライン補間による外形線72は、節点66を必ず通過するため、外形線70、72上の微小なガタツキが解決できない。本発明では、円弧58は節点66を必ずしも通過しないため、最適化計算で得られたタイヤの形状に忠実な外形線を得ることができる。
The tire model 60 (see FIG. 4A) having the optimum shape obtained by the shape optimization calculation has an outline 68 represented by a set of nodes 66 as shown in FIG. 4B. The outline 68 of the tire model causes minute backlash at the node 66. When this occurs on the tread surface, there is a concern about deterioration of wear resistance performance such as uneven wear, and therefore it is desirable that the outline is smoothly connected.
On the other hand, it is desirable to adjust the outline because the dimensions are indicated by a combination of arcs or straight lines when creating the mold shape. However, depending on how the tire is shaped, the characteristic balance of the optimum shape may be impaired.
An example in which the node 66 of the tread portion 64 is interpolated is shown in FIG. The contour line 70 by Lagrange interpolation and the contour line 72 by spline interpolation shown in FIG. 4C always pass through the nodes 66, so that the minute rattling on the contour lines 70 and 72 cannot be solved. In the present invention, since the arc 58 does not necessarily pass through the node 66, it is possible to obtain a contour line faithful to the tire shape obtained by the optimization calculation.
ステップS18において、円弧58の数は、1つに限定されるものではなく、複数であってもよい。例えば、円弧は2つでもよい。
ここで、図5(a)はタイヤモデルの最適形状の一例を示す模式図であり、(b)はトレッドセンター部を拡大して示す模式図である。
図5(a)に示すタイヤモデル61において符号80はトレッドセンター部の固定点(節点)を示し、符号82はトレッド端部の固定点(節点)を示す。符号86はトレッドセンター部の固定点80(節点)からトレッド端部の固定点(節点)82迄の外形線を示す。
In step S18, the number of arcs 58 is not limited to one and may be plural. For example, there may be two arcs.
Here, FIG. 5A is a schematic diagram showing an example of the optimum shape of the tire model, and FIG. 5B is a schematic diagram showing an enlarged tread center portion.
In the tire model 61 shown in FIG. 5A, reference numeral 80 denotes a fixed point (node) of the tread center portion, and reference numeral 82 denotes a fixed point (node) of the tread end portion. Reference numeral 86 indicates an outline from the fixed point 80 (node) of the tread center portion to the fixed point (node) 82 of the tread end portion.
図5(b)に示すように、トレッドセンター部の固定点80(節点)からトレッド端部の固定点82(節点)を1つの円弧ではなく、途中に固定点84を設定する。この固定点94を共通にして、第1の円弧86aと第2の円弧86bを設定する。第1の円弧86aと第2の円弧86bとは隣り合う。固定点84を共通にすることで、第1の円弧86aと、第1の円弧86aと隣り合う第2の円弧86bとは接線も共有する。
第1の円弧86aの求め方は、上述の円弧58と同様であるため、その詳細な説明は省略する。なお、図5(b)の符号O1は第1の円弧86aの中心を示し、符号O2は第2の円弧86bの中心を示す。図5(b)の符号88は節点を示す。第1の円弧86aの中心O1と第2の円弧86bの中心O2は同一直線89上にある。このため、センター部側の第1の円弧86aを定め、任意の固定点84を選択すると、第2の円弧86bは一意的に決まる。
As shown in FIG. 5B, the fixed point 84 (node) at the tread end portion is not set as one arc from the fixed point 80 (node) at the tread center portion, but a fixed point 84 is set in the middle. The first arc 86a and the second arc 86b are set with this fixed point 94 in common. The first arc 86a and the second arc 86b are adjacent to each other. By making the fixed point 84 common, the first arc 86a and the second arc 86b adjacent to the first arc 86a also share a tangent.
Since the method of obtaining the first arc 86a is the same as that of the arc 58 described above, detailed description thereof is omitted. Incidentally, FIG. 5 reference numeral O 1 of the (b) shows a center of the first arc 86a, reference numeral O 2 denotes the center of the second circular arc 86b. Reference numeral 88 in FIG. 5B indicates a node. The center O 1 of the first arc 86 a and the center O 2 of the second arc 86 b are on the same straight line 89. Therefore, when the first arc 86a on the center side is defined and an arbitrary fixed point 84 is selected, the second arc 86b is uniquely determined.
複数の円弧とすることで、節点間を滑らかに結ぶことができ、タイヤの外形線を滑らかにでき、タイヤに発生する性能上および外観上の不具合を抑制できる。節点間を滑らかに結ぶことが好ましい例としては、耐摩耗性能の観点からキャップトレッドが挙げられ、外観を良好にする観点からサイドウォール部が挙げられる。 By using a plurality of arcs, the nodes can be smoothly connected, the outline of the tire can be smoothed, and performance and appearance defects occurring in the tire can be suppressed. Examples of a preferable example of smoothly connecting the nodes include a cap tread from the viewpoint of wear resistance performance, and a sidewall portion from the viewpoint of improving the appearance.
次に、本実施形態のタイヤの金型形状設計方法の第2の例について説明する。
図6は、本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法の第2の例を工程順に示すフローチャートである。図7(a)および(b)は円弧の固定点の変更方法を示す模式図であり、(c)は円弧の固定点間における節点の変更方法を示す模式図である。
タイヤの金型形状設計方法の第2の例においては、上述のタイヤの金型形状設計方法の第1の例と同様の工程について、その詳細な説明は省略する。また、図7(a)〜(c)において、図3(b)と同一構成物には同一符号を付して、その詳細な説明は省略する。なお、以下、タイヤの金型形状設計方法の第2の例を単に第2の例という。
Next, a second example of the tire mold shape designing method of the present embodiment will be described.
FIG. 6 is a flowchart showing a second example of the tire mold shape designing method according to the embodiment of the present invention in the order of steps. FIGS. 7A and 7B are schematic views showing a method for changing a fixed point of an arc, and FIG. 7C is a schematic diagram showing a method for changing a node between fixed points of the arc.
In the second example of the tire mold shape design method, detailed description of the same steps as those of the first example of the tire mold shape design method described above will be omitted. 7A to 7C, the same components as those in FIG. 3B are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted. Hereinafter, the second example of the tire mold shape designing method is simply referred to as a second example.
第2の例は、タイヤの金型形状設計方法の第1の例に比して、形成した円弧について検証する点が異なり、それ以外の工程は、タイヤの金型形状設計方法の第1の例と同様であるため、その詳細な説明は省略する。 The second example differs from the first example of the tire mold shape design method in that the formed arc is verified, and the other steps are the first of the tire mold shape design method. Since it is the same as that of an example, the detailed description is abbreviate | omitted.
第2の例では、ステップS18で作成した円弧を用いて表現されたタイヤモデルに対して、問題設定工程で設定された目的関数を算出する工程(ステップS22)、形状最適化計算に用いたタイヤモデルにおける、問題設定工程で設定された目的関数との誤差を算出する工程(ステップS24)、誤差が予め定められた判定条件を満たさない場合(ステップS26)、固定する節点を変更し(ステップS28)、変更した固定点を使って再度円弧を作成し(ステップS18)、目的関数の算出(ステップS22)、誤差の算出(ステップS24)、誤差が予め定められた判定条件を満たすかの判定(ステップS26)を繰り返し行う。
誤差が予め定められた判定条件を満たす場合(ステップS26)、ステップS18で得られた円弧58を少なくとも含むタイヤモデルの外形線を金型形状データとして出力する(ステップS30)点が異なり、それ以外の工程は、タイヤの金型形状設計方法の第1の例と同様の工程であるため、その詳細な説明は省略する。
In the second example, for the tire model expressed using the arc created in step S18, the step of calculating the objective function set in the problem setting step (step S22), the tire used for the shape optimization calculation A step of calculating an error from the objective function set in the problem setting step in the model (step S24). If the error does not satisfy a predetermined determination condition (step S26), the node to be fixed is changed (step S28). ), An arc is created again using the changed fixed point (step S18), the objective function is calculated (step S22), the error is calculated (step S24), and whether the error satisfies a predetermined determination condition (step S22). Step S26) is repeated.
If the error satisfies a predetermined determination condition (step S26), the outline of the tire model including at least the arc 58 obtained in step S18 is output as mold shape data (step S30). Since this step is the same as the first example of the tire mold shape designing method, its detailed description is omitted.
ステップS22では、円弧58を少なくとも含むタイヤモデルを用いて、例えば、FEM解析により、目的設定工程で設定された目的関数を算出する。なお、目的関数が複数設定されている場合には、少なくとも1の目的関数を算出すればよい。
ステップS24では、ステップS12で形状最適化計算をしており、目的設定工程で設定された目的関数は算出されている。このため、ステップS12とステップS22の目的関数の算出結果を比較し、誤差を求める。
ステップS26では、目的関数に応じて誤差が予め設定されており、この誤差とステップS24で得られた誤差を比較する。ステップS24で得られた誤差が設定された誤差よりも小さければ、円弧58を少なくとも含むタイヤモデルの外形線のデータが金型形状データとして出力される(ステップS30)。
In step S22, the objective function set in the objective setting step is calculated by, for example, FEM analysis using a tire model including at least the arc 58. If a plurality of objective functions are set, at least one objective function may be calculated.
In step S24, shape optimization calculation is performed in step S12, and the objective function set in the objective setting step is calculated. For this reason, the calculation results of the objective functions in step S12 and step S22 are compared to determine the error.
In step S26, an error is preset according to the objective function, and this error is compared with the error obtained in step S24. If the error obtained in step S24 is smaller than the set error, the outline data of the tire model including at least the arc 58 is output as mold shape data (step S30).
図7(a)に示すように、2つの固定点52、54を設定し、円弧58を形成した場合、問題設定工程で設定された目的関数を算出し(ステップS22)、問題設定工程で設定された目的関数との誤差を算出(ステップS24)し、誤差が予め定められた判定条件を満たさない場合(ステップS26)、図7(b)に示すように、固定点54を、固定点52側の固定点54aに変更する(ステップS28)。そして、円弧58aを作成する。この円弧58aについて、上述のステップS22〜S26を繰り返し行い。誤差が予め定められた判定条件を満たす迄繰り返し行う。 As shown in FIG. 7A, when two fixed points 52 and 54 are set and an arc 58 is formed, the objective function set in the problem setting process is calculated (step S22) and set in the problem setting process. When the error from the objective function is calculated (step S24) and the error does not satisfy the predetermined determination condition (step S26), the fixed point 54 is replaced with the fixed point 52 as shown in FIG. It changes to the fixed point 54a on the side (step S28). Then, an arc 58a is created. The above steps S22 to S26 are repeated for the arc 58a. The process is repeated until the error satisfies a predetermined determination condition.
第2の例では、円弧形成前後によって起こるタイヤ形状の変化に伴い、目的特性の変化が大きくなる場合において、固定点を変更することにより、補正前のタイヤモデルを特性を損なうことなく外形線を円弧にて表現した形状が抽出可能となる。円弧で接続する制約条件がある場合、接する円弧は一意的に決定するため形状の微小な差が特性値に影響を与える場合もあるため、そのリスクを排除するのに非常に好適である。
ステップS28における固定する節点の変更方法は、固定点52側に変更することに、特に限定されるものではなく、固定点54側の節点に変更してもよい。
ステップS28による補正後のタイヤモデルにおける節点位置は、図7(c)に示すように、補正前の節点56a〜56dおよび円弧58の中心Oを通る直線Lと、形成した円弧58との交点59にオフセットさせて目的関数の算出を行うことが望ましい。これにより、元の節点位置からの移動量を最小にしつつ円弧上に節点を移動させることができ、元形状から極力変化させない補正が可能となる。このため、構成する要素の形状等のメッシュ品質の低下を抑制することができる。
In the second example, when the change in the target characteristic becomes large due to the change in the tire shape that occurs before and after the arc formation, by changing the fixed point, the outline of the tire model before correction is changed without impairing the characteristic. A shape expressed by an arc can be extracted. When there is a constraint condition for connecting with an arc, since the arc to be contacted is uniquely determined, a minute difference in shape may affect the characteristic value, which is very suitable for eliminating the risk.
The changing method of the fixed node in step S28 is not particularly limited to changing to the fixed point 52 side, and may be changed to the node on the fixed point 54 side.
As shown in FIG. 7C, the nodal positions in the tire model after the correction in step S28 are the intersection points 59 of the straight line L passing through the nodal points 56a to 56d and the center O of the arc 58 and the arc 58 formed. It is desirable that the objective function is calculated with an offset. As a result, the node can be moved on the arc while minimizing the amount of movement from the original node position, and correction that does not change the original shape as much as possible is possible. For this reason, it is possible to suppress a decrease in mesh quality such as the shape of the constituent elements.
また、複数の円弧を作成する場合、円弧の曲率半径に所定の閾値を設け、複数の円弧にて表現されるタイヤモデルの外形線において、円弧が閾値よりも大きな曲率半径の場合、円弧を設定する固定点間を直線とすることが好ましい。
図8(a)はタイヤモデルの一例を示す模式図であり、(b)はタイヤモデルの要部拡大図である。
図8(a)に示すタイヤモデル90で、例えば、図8(b)に示すように、固定点92と固定点94の間について、途中に固定点96を設けて、2つの円弧を作成する場合、各円弧の曲率半径について所定の閾値を設定する。円弧の曲率半径が閾値の曲率半径よりも大きい場合、円弧を設定する固定点間を直線とする。目的性能または位置によって算出された曲率半径が直線と等価である場合、寸法指示を明確かつ簡略化した金型形状データを出力することができる。
図8(b)では、固定点92と固定点94間は曲率半径が閾値よりも小さく円弧98aとする。固定点96と固定点94間は円弧とした場合、曲率半径が閾値よりも大きく、直線98bとする。なお、例えば、円弧の曲率半径が4000mm以上であれば直線とする。
In addition, when creating multiple arcs, set a predetermined threshold for the radius of curvature of the arc, and set the arc when the arc has a radius of curvature larger than the threshold in the outline of the tire model represented by multiple arcs. It is preferable to make a straight line between the fixed points.
FIG. 8A is a schematic diagram showing an example of a tire model, and FIG. 8B is an enlarged view of a main part of the tire model.
In the tire model 90 shown in FIG. 8A, for example, as shown in FIG. 8B, a fixed point 96 is provided in the middle between the fixed point 92 and the fixed point 94 to create two arcs. In this case, a predetermined threshold is set for the radius of curvature of each arc. When the radius of curvature of the arc is larger than the threshold radius of curvature, a straight line is set between the fixed points where the arc is set. When the curvature radius calculated according to the target performance or position is equivalent to a straight line, it is possible to output mold shape data with a clear and simplified dimension indication.
In FIG. 8B, the radius of curvature between the fixed point 92 and the fixed point 94 is smaller than the threshold and is an arc 98a. When a circular arc is formed between the fixed point 96 and the fixed point 94, the radius of curvature is larger than the threshold value, and a straight line 98b is set. For example, if the radius of curvature of the arc is 4000 mm or more, it is a straight line.
次に、タイヤの金型形状設計方法の第3の例について説明する。
図9は、本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法の第3の例を工程順に示すフローチャートである。図10(a)は基準形状のタイヤモデルを示す模式図であり、(b)は第1の基底形状のタイヤモデルを示す模式図であり、(c)は第2の基底形状のタイヤモデルを示す模式図である。
タイヤの金型形状設計方法の第3の例においては、タイヤの金型形状設計方法の第1の例と同様の工程について、その詳細な説明は省略する。以下、タイヤの金型形状設計方法の第3の例を単に第3の例という。
Next, a third example of the tire mold shape designing method will be described.
FIG. 9 is a flowchart showing a third example of the tire mold shape designing method according to the embodiment of the present invention in the order of steps. FIG. 10A is a schematic diagram showing a tire model having a reference shape, FIG. 10B is a schematic diagram showing a tire model having a first base shape, and FIG. 10C is a diagram showing a tire model having a second base shape. It is a schematic diagram shown.
In the third example of the tire mold shape design method, detailed description of the same steps as those in the first example of the tire mold shape design method is omitted. Hereinafter, the third example of the tire mold shape designing method is simply referred to as a third example.
第3の例は、タイヤの金型形状設計方法の第1の例に比して、多目的最適化計算を実行する(ステップS50)の前に、タイヤモデルの形状を、基準形状と形状が異なる複数の基底形状の組合せにより表現し(ステップS40、S42)、それらの定義域を設計変数として少なくとも含むように設定し(ステップS44)、タイヤモデルの物理量に関する目的関数を少なくとも2つ以上設定し(ステップS46)、さらに設計変数と目的関数の非線形関数を設定する(ステップS48)点が異なり、それ以外の工程は、タイヤの金型形状設計方法の第1の例と同様の工程であるため、その詳細な説明は省略する。
第3の例において、上述のステップS40〜S48については、例えば、特開2013−189160号公報、特開2013−191146号公報に記載の方法を適宜利用することができる。また、上述のステップS40〜S48は、第1の例のステップS10に対応するものである。
The third example is different from the first example of the tire mold shape design method in that the shape of the tire model is different from the reference shape before the multi-objective optimization calculation is executed (step S50). It is expressed by a combination of a plurality of base shapes (steps S40 and S42), their definition areas are set so as to include at least as design variables (step S44), and at least two objective functions related to physical quantities of the tire model are set ( Step S46) is further different in that a non-linear function of the design variable and the objective function is set (Step S48), and the other steps are the same as those in the first example of the tire mold shape designing method. Detailed description thereof is omitted.
In the third example, for the above-described steps S40 to S48, for example, methods described in JP2013-189160A and JP2013-191146A can be appropriately used. The above-described steps S40 to S48 correspond to step S10 of the first example.
第3の例では、まず、図10(a)に示す基準形状のタイヤモデル100を設定する(ステップS50)。基準形状のタイヤモデル100のデータは、例えば、メモリ38に記憶される。
次に、複数の基底形状を設定する(ステップS52)。基底形状は、例えば、図10(b)に示す第1の基底形状のタイヤモデル102、図10(c)に示す第2の基底形状のタイヤモデル104である。第1の基底形状のタイヤモデル102、第2の基底形状のタイヤモデル104のデータは、例えば、メモリ38に記憶される。なお、基底形状の数は、複数であればよく、2つに限定されるものではなく3以上でよいことはもちろんである。
基準形状のタイヤモデル100、第1の基底形状のタイヤモデル102および第2の基底形状のタイヤモデル104は、いずれも数値解析可能な要素でモデル化されたものである。
In the third example, first, a tire model 100 having a reference shape shown in FIG. 10A is set (step S50). Data of the tire model 100 having the reference shape is stored in the memory 38, for example.
Next, a plurality of base shapes are set (step S52). The base shape is, for example, a first base shape tire model 102 shown in FIG. 10B and a second base shape tire model 104 shown in FIG. The data of the first base shape tire model 102 and the second base shape tire model 104 are stored in the memory 38, for example. Of course, the number of base shapes is not limited to two as long as it is plural, and may be three or more.
The tire model 100 having the reference shape, the tire model 102 having the first base shape, and the tire model 104 having the second base shape are all modeled with elements capable of numerical analysis.
次に、重み(設計変数)の定義域を設定する(ステップS44)。
第1の基底形状と第2の基底形状を組み合わせる際、例えば、変化部分の重み付け加算をする。ステップS44では、このときの重みを設定する。
ここで変化部分とは、基底形状の節点の位置座標と、基準形状の対応する節点の位置座標との差分(変位)をいう。重み付け加算とは、各基底形状の変化部分について重み強度の値を用いて重み付け加算する、すなわち、変化量を変えることをいう。重み付け加算には、重み付け加算した基底形状の加算結果を、用いた重み強度の値の合計で除算して得られる重み付け平均も含まれる。なお、試行断面形状を作成する際、基底形状のそれぞれに対して重み強度の値が与えられる。重み強度の値は、条件設定部20で設定される。重み強度の値は、例えば、公知の実験計画手法、具体的には、ラテンハイパーキューブまたは直交表といった計画行列を用いて重み強度の値を設定する。
重み強度の値は、前記計画行列に従って設定されても、定められた範囲の中で逐次変更されてもよく、重み強度の値が変更される度にタイヤ断面形状が作成される。いずれも設定された範囲内全体を満遍なくカバーするように重み強度の値を変更してタイヤ断面形状を作成する。重み強度の値は、例えば、一定の大きさずつ大きく、または小さくなるように変更されるが、この他に重み強度の値はランダムに変更されてもよい。
Next, a domain for defining weights (design variables) is set (step S44).
When combining the first base shape and the second base shape, for example, weighted addition of the changed portion is performed. In step S44, the weight at this time is set.
Here, the changed portion refers to a difference (displacement) between the position coordinates of the node of the base shape and the position coordinates of the corresponding node of the reference shape. The weighted addition refers to weighted addition using the value of the weight intensity for the changed portion of each base shape, that is, changing the amount of change. The weighted addition includes a weighted average obtained by dividing the addition result of the weighted base shape by the sum of the weight intensity values used. When creating the trial cross-sectional shape, a value of the weight intensity is given to each of the base shapes. The value of the weight intensity is set by the condition setting unit 20. The weight intensity value is set using, for example, a known experimental design technique, specifically, a design matrix such as a Latin hypercube or an orthogonal table.
The value of the weight strength may be set according to the planning matrix or may be sequentially changed within a predetermined range, and the tire cross-sectional shape is created each time the weight strength value is changed. In either case, the tire cross-sectional shape is created by changing the weight strength value so as to cover the entire set range evenly. For example, the weight strength value is changed so as to increase or decrease by a certain amount, but the weight strength value may be changed at random.
次に、目的関数を設定する(ステップS46)。ステップS46で設定される目的関数は、タイヤの物理量に関するものであり、これらが少なくとも2つ設定される。タイヤの物理量は、例えば、タイヤの幅、タイヤの外径等、たわみ量、接地圧分布、転がり抵抗およびコーナリング特性等である。
なお、目的関数の設定については、第1の例のステップS10の目的関数の設定と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
次に、非線形関数を設定する(ステップS48)。非線形関数の設定については、第1の例のステップS10の非線形関数の設定と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
Next, an objective function is set (step S46). The objective function set in step S46 relates to the physical quantity of the tire, and at least two of these are set. The physical quantity of the tire is, for example, a tire width, a tire outer diameter, a deflection amount, a contact pressure distribution, a rolling resistance, a cornering characteristic, and the like.
The setting of the objective function is the same as the setting of the objective function in step S10 in the first example, and thus detailed description thereof is omitted.
Next, a nonlinear function is set (step S48). Since the setting of the nonlinear function is the same as the setting of the nonlinear function in step S10 of the first example, detailed description thereof is omitted.
次に、ステップS48で設定された非線形応答関係を用いて、複数種の設計変数の値と特性値で構成される特性値空間での出力値を計算する。すなわち、設計変数を入力とした場合の出力である特性値を算出するサンプリング計算を実行する。サンプリング計算で得られた出力値を用いて近似モデルを作成する。すなわち、設計変数と特性値の関係を近似モデルにて表す。次に、演算部24で近似モデルを用いた多目的最適化計算を実行する(ステップS50)。
多目的最適化計算は、目的関数の種類および目的関数の設定数が異なる以外は、第1の例の形状最適化計算(ステップS12)と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
多目的最適化計算の結果から、所定の抽出条件で少なくとも1つの解を抽出する(ステップS52)。
Next, using the nonlinear response relationship set in step S48, an output value in a characteristic value space composed of a plurality of types of design variable values and characteristic values is calculated. That is, sampling calculation is performed to calculate a characteristic value that is an output when a design variable is input. An approximate model is created using the output value obtained by sampling calculation. That is, the relationship between the design variable and the characteristic value is expressed by an approximate model. Next, multi-objective optimization calculation using the approximate model is executed by the calculation unit 24 (step S50).
Since the multi-objective optimization calculation is the same as the shape optimization calculation (step S12) of the first example except that the type of objective function and the number of objective functions set are different, detailed description thereof will be omitted.
At least one solution is extracted from the result of the multi-objective optimization calculation under a predetermined extraction condition (step S52).
次に、抽出した解を構成する設計変数の組合せに対応するタイヤモデルの断面形状において、外側の輪郭を構成する少なくとも2点の節点の抽出をする(ステップS54)。
次に、抽出した節点を固定点として設定し、固定点間にあるそれぞれの節点との最短距離が最小となる円弧を作成する(ステップS56)。
次に、円弧を少なくとも含んで構成されたタイヤモデルの外形線を金型形状データとして出力する(ステップS58)。このようにして、タイヤの金型形状設計に必要な金型形状データを得ることができる。
なお、ステップS52〜ステップS58は、第1の例のステップS12〜S20に対応するものであり、その詳細な説明は省略する。
Next, in the cross-sectional shape of the tire model corresponding to the combination of design variables constituting the extracted solution, at least two nodes constituting the outer contour are extracted (step S54).
Next, the extracted nodes are set as fixed points, and an arc having the shortest distance between the fixed points and the respective nodes is created (step S56).
Next, the outline of the tire model configured to include at least an arc is output as mold shape data (step S58). In this way, mold shape data necessary for designing the mold shape of the tire can be obtained.
Steps S52 to S58 correspond to steps S12 to S20 of the first example, and detailed description thereof is omitted.
第3の例によれば、タイヤの形状を組み合わせることで、最適なタイヤ形状を得ることができる。タイヤの形状を組み合わせる場合でも、タイヤの金型形状設計に必要な金型形状データを得ることができる。
また、第3の例によれば、外形線の制約を除外してタイヤ最適形状を探索することにより、より広い設計空間から目的特性を満足するタイヤ形状を取得しつつ、実際の製造上の制約を加味したタイヤ断面形状の金型寸法を用いて効率よく算出できる。
According to the third example, an optimum tire shape can be obtained by combining tire shapes. Even when the tire shapes are combined, the mold shape data necessary for designing the mold shape of the tire can be obtained.
In addition, according to the third example, by searching for the optimum tire shape excluding the restriction of the outline, the tire shape that satisfies the target characteristics is obtained from a wider design space, and the actual manufacturing restriction is obtained. Can be calculated efficiently by using the mold dimensions of the tire cross-sectional shape in consideration of the above.
なお、第3の例においても、第2の例のように、ステップS56で得られた円弧について固定する節点(固定点)で形成される円弧を含む外形線について誤差を検証してもよい。
また、第3の例においても、第2の例のように円弧の得るための固定点を変更してもよい。また、円弧は複数であってもよい。さらには、円弧の曲率半径が閾値よりも大きい場合には、円弧ではなく直線にしてもよい。
Also in the third example, as in the second example, the error may be verified with respect to the outline including the arc formed by the nodes (fixed points) fixed with respect to the arc obtained in step S56.
Also in the third example, the fixed point for obtaining the arc may be changed as in the second example. Moreover, there may be a plurality of arcs. Furthermore, when the radius of curvature of the arc is larger than the threshold value, it may be a straight line instead of the arc.
本発明は、基本的に以上のように構成されるものである。以上、本発明のタイヤの金型形状設計方法、タイヤの金型形状設計装置、およびプログラムについて詳細に説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良または変更をしてもよいのはもちろんである。 The present invention is basically configured as described above. As described above, the tire mold shape designing method, the tire mold shape designing apparatus, and the program according to the present invention have been described in detail. However, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and does not depart from the gist of the present invention. Of course, various improvements or changes may be made.
以下、本発明のタイヤの金型形状設計方法の実施例について具体的に説明する。
本実施例では、以下に示す実施例1および比較例1、2を用いて本発明のタイヤの金型形状設計方法の効果について確認した。
Examples of the tire mold shape designing method of the present invention will be specifically described below.
In this example, the effects of the tire mold shape designing method of the present invention were confirmed using Example 1 and Comparative Examples 1 and 2 shown below.
本実施例では、図11に示す断面形状のタイヤモデル110を用いた。図11のタイヤモデル110は、タイヤ赤道線Cに対して対称形であるため半分だけ示す。図11中、符号112a、112b、112cは固定する節点(固定点)を表す。符号114a〜114dは共有される固定点を示す。符号116は節点を示す。符号R1〜R7は円弧を求める区間を示す。タイヤモデル110では、接触不良とならない様にリム接触部は形状を不変としている。タイヤモデル110は、形状最適化計算を行って得られたものである。 In this example, a tire model 110 having a cross-sectional shape shown in FIG. 11 was used. Since the tire model 110 in FIG. 11 is symmetrical with respect to the tire equator line C, only half of the tire model 110 is shown. In FIG. 11, reference numerals 112a, 112b, and 112c represent nodes to be fixed (fixed points). Reference numerals 114a to 114d denote shared fixed points. Reference numeral 116 indicates a node. Reference numerals R1 to R7 indicate sections for obtaining arcs. In the tire model 110, the shape of the rim contact portion is unchanged so as not to cause poor contact. The tire model 110 is obtained by performing shape optimization calculation.
実施例1は、図11に示すタイヤモデル110に本発明のタイヤの金型形状設計方法を用いたものである。
比較例1は、図11に示すタイヤモデル110のままである。実施例1の処理前の状態である。
比較例2は、図11に示すタイヤモデル110に対して、オペレータが手動で修正を加えたものである。
実施例1、比較例1、および比較例2は、タイヤモデルの外形線が異なる以外は、同じ構成であり、FEM解析の際もタイヤモデルの外形線が異なる以外は同じ構成とした。
In Example 1, the tire mold 110 according to the present invention is used for the tire model 110 shown in FIG.
Comparative Example 1 remains the tire model 110 shown in FIG. It is the state before the process of Example 1. FIG.
In Comparative Example 2, the operator manually corrects the tire model 110 shown in FIG.
Example 1, Comparative Example 1, and Comparative Example 2 have the same configuration except that the outline of the tire model is different. The FEM analysis also has the same configuration except that the outline of the tire model is different.
実施例1、比較例1、および比較例2に対してFEM解析を施し、接地圧分布を算出した。その結果を図12(a)〜(c)に示す。図12(a)は実施例1の接地圧分布、図12(b)は比較例1の接地圧分布、図12(c)は比較例3の接地圧分布を示すものである。
また、実施例1、比較例1、および比較例2に対し、縦剛性、横剛性、周剛性、転がり抵抗、摩耗寿命をFEM解析により求めた。その結果を下記表1に示す。なお、下記表1の縦剛性、横剛性、周剛性、転がり抵抗、摩耗寿命のそれぞれの数値は、比較例1を100とした指数で示したものである。縦剛性、横剛性、周剛性および摩耗寿命は数値が100を超えることが好ましい。転がり抵抗は数値が100未満であることが好ましい。
FEM analysis was performed on Example 1, Comparative Example 1, and Comparative Example 2, and the contact pressure distribution was calculated. The results are shown in FIGS. 12A shows the ground pressure distribution of Example 1, FIG. 12B shows the ground pressure distribution of Comparative Example 1, and FIG. 12C shows the ground pressure distribution of Comparative Example 3.
Further, with respect to Example 1, Comparative Example 1, and Comparative Example 2, longitudinal rigidity, lateral rigidity, circumferential rigidity, rolling resistance, and wear life were determined by FEM analysis. The results are shown in Table 1 below. In addition, each numerical value of the longitudinal rigidity, the lateral rigidity, the circumferential rigidity, the rolling resistance, and the wear life in the following Table 1 is an index with Comparative Example 1 being 100. The longitudinal stiffness, lateral stiffness, circumferential stiffness and wear life are preferably greater than 100. The rolling resistance is preferably a numerical value of less than 100.
上記表1に示すように、実施例1は、縦剛性、横剛性、周剛性および転がり抵抗の性能を維持しつつ、高い摩耗寿命を得ることができた。
比較例2は、転がり抵抗が大きくなり、かつ摩耗寿命が短くなっていた。
また、図12(a)に示すように、実施例1は接地圧の圧力分布差が小さい。これに対して、図12(b)に示す比較例1、および図12(c)に示す比較例2には接地端部に接地圧の高い領域があった。このように、本発明では、目的特性を満足するタイヤ形状の特徴を損なうことがない金型形状データを得ることができる。
As shown in Table 1 above, Example 1 was able to obtain a high wear life while maintaining the performances of longitudinal rigidity, lateral rigidity, circumferential rigidity, and rolling resistance.
In Comparative Example 2, the rolling resistance was increased and the wear life was shortened.
Further, as shown in FIG. 12A, in Example 1, the pressure distribution difference of the ground pressure is small. On the other hand, Comparative Example 1 shown in FIG. 12B and Comparative Example 2 shown in FIG. 12C had a region where the ground pressure was high at the ground end. As described above, in the present invention, it is possible to obtain mold shape data that does not impair the characteristics of the tire shape that satisfies the target characteristics.
10 タイヤの金型形状設計装置
12 処理部
14 入力部
16 表示部
20 条件設定部
22 モデル作成部
24 演算部
26 金型データ作成部
28 メモリ
30 表示制御部
32 制御部
50、60、61、90、100、102、104、110 タイヤモデル
52、54、54a、80、82、92、94、96 固定点
56a〜56d、66 節点
62 トレッドショルダー部
64 トレッド部
68、86 外形線
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Tire mold shape design apparatus 12 Processing part 14 Input part 16 Display part 20 Condition setting part 22 Model creation part 24 Calculation part 26 Mold data creation part 28 Memory 30 Display control part 32 Control part 50, 60, 61, 90 , 100, 102, 104, 110 Tire models 52, 54, 54a, 80, 82, 92, 94, 96 Fixed points 56a to 56d, 66 Nodes 62 Tread shoulder 64 Tread 68, 86 Outline
Claims (11)
タイヤについて、コンピュータで数値解析可能な要素でタイヤモデルを作成する作成工程と、
前記問題設定工程で設定された設計変数、目的関数および制約条件に基づき、前記タイヤモデルについて形状最適化計算を行う演算工程と、
前記演算工程の前記形状最適化計算の結果から、所定の抽出条件を用いて少なくとも1つの解を抽出し、前記抽出した解を構成する設計変数の組合せに対応する前記タイヤモデルの断面形状において、外側の輪郭を構成する少なくとも2点の節点の抽出をする抽出工程と、
前記抽出した前記少なくとも2点の前記節点を固定点として設定し、前記固定点間にあるそれぞれの節点との最短距離が最小となる円弧を作成する作成工程と、
前記円弧を少なくとも含む前記タイヤモデルの外形線を金型形状データとして出力する出力工程とを有することを特徴とするタイヤの金型形状設計方法。 A problem setting process for setting design variables, objective functions, and constraints related to the shape of the tire,
For the tire, a creation process for creating a tire model with elements that can be numerically analyzed by a computer,
Based on the design variables, objective functions, and constraints set in the problem setting step, a calculation step for performing shape optimization calculation for the tire model;
From the result of the shape optimization calculation of the calculation step, at least one solution is extracted using a predetermined extraction condition, and in the cross-sectional shape of the tire model corresponding to the combination of design variables constituting the extracted solution, An extraction step of extracting at least two nodes constituting the outer contour;
A step of setting the extracted at least two of the nodes as fixed points, and creating an arc having a minimum shortest distance between each of the nodes between the fixed points;
A tire mold shape design method, comprising: outputting an outline of the tire model including at least the arc as mold shape data.
前記作成工程で作成された円弧を用いて表現されたタイヤモデルに対して、前記問題設定工程で設定された目的関数の算出を行い、
前記演算工程に用いた前記タイヤモデルにおける、前記問題設定工程で設定された目的関数との誤差を算出し、前記誤差が所定の範囲内であれば前記出力工程にて前記金型形状データを出力し、
前記誤差が所定の範囲外であれば固定する節点を変更する請求項1または2に記載のタイヤの金型形状設計方法。 Setting a determination condition in the objective function,
For the tire model expressed using the arc created in the creation step, the objective function set in the problem setting step is calculated,
In the tire model used in the calculation step, an error with the objective function set in the problem setting step is calculated, and if the error is within a predetermined range, the mold shape data is output in the output step And
The tire mold shape designing method according to claim 1 or 2, wherein a node to be fixed is changed if the error is outside a predetermined range.
前記演算工程は、前記タイヤモデルについて多目的最適化計算を行う請求項1〜4のいずれか1項に記載のタイヤの金型形状設計方法。 In the problem setting step, the objective model is expressed by a combination of a plurality of base shapes that change the shape of the tire model and includes at least the definition domain as a design variable. Set one or more
The tire mold shape design method according to claim 1, wherein the calculation step performs multi-objective optimization calculation for the tire model.
設計変数、目的関数および制約条件を設定する条件設定部と、
前記条件設定部で設定された形状に関する設計変数、目的関数および制約条件に基づき、前記タイヤモデルについて形状最適化計算を行う演算部と、
前記演算部の前記形状最適化計算の結果から、所定の抽出条件を用いて少なくとも1つの解を抽出し、前記抽出した解を構成する設計変数の組合せに対応する前記タイヤモデルの断面形状において、外側の輪郭を構成する少なくとも2点の節点を抽出し、
前記抽出した節点を固定点として設定し、前記固定点間にあるそれぞれの節点との最短距離が最小となる円弧を作成し、
前記円弧を少なくとも含む前記タイヤモデルの外形線を金型形状データとして出力する金型データ作成部とを有することを特徴とするタイヤの金型形状設計装置。 About the tire, a model creation unit that creates a tire model with elements that can be numerically analyzed by a computer,
A condition setting unit for setting design variables, objective functions and constraints;
Based on design variables, objective functions, and constraint conditions related to the shape set in the condition setting unit, a calculation unit that performs shape optimization calculation for the tire model;
From the result of the shape optimization calculation of the arithmetic unit, at least one solution is extracted using a predetermined extraction condition, and in the cross-sectional shape of the tire model corresponding to the combination of design variables constituting the extracted solution, Extract at least two nodes that make up the outer contour,
Set the extracted nodes as fixed points, create an arc that minimizes the shortest distance between each fixed point between the fixed points,
A mold shape design apparatus for a tire, comprising: a mold data creation unit that outputs an outline of the tire model including at least the arc as mold shape data.
前記金型データ作成部で作成された円弧を用いて表現されたタイヤモデルに対して、前記条件設定部で設定された目的関数の算出を前記演算部で行い、
前記モデル作成部で作成され、円弧の作成に利用した前記タイヤモデルにおける、前記条件設定部で設定された目的関数との誤差を前記演算部で算出し、前記誤差が所定の範囲内であれば前記金型データ作成部から前記金型形状データを出力し、
前記誤差が所定の範囲外であれば、前記金型データ作成部は固定する節点を変更する請求項6または7に記載のタイヤの金型形状設計装置。 In the condition setting unit, a determination condition is set for the objective function,
For the tire model expressed using the arc created by the mold data creation unit, calculation of the objective function set by the condition setting unit is performed by the calculation unit,
The calculation unit calculates an error with the objective function set in the condition setting unit in the tire model created by the model creation unit and used for creating the arc, and if the error is within a predetermined range Output the mold shape data from the mold data creation unit,
The tire mold shape designing apparatus according to claim 6 or 7, wherein if the error is outside a predetermined range, the mold data creation unit changes a node to be fixed.
前記円弧が閾値よりも大きな曲率半径の場合、前記金型データ作成部では前記円弧を設定する固定点間を直線とする請求項6〜8のいずれか1項に記載のタイヤの金型形状設計装置。 When creating a plurality of arcs in the mold data creation unit, the mold data creation unit provides a predetermined threshold value for the radius of curvature of the arc in the outline of the tire model represented by the plurality of arcs. ,
The tire mold shape design according to any one of claims 6 to 8, wherein when the arc has a radius of curvature larger than a threshold value, the mold data creation unit sets a straight line between fixed points for setting the arc. apparatus.
前記演算部は、前記タイヤモデルについて多目的最適化計算を行う請求項6〜9のいずれか1項に記載のタイヤの金型形状設計装置。 The condition setting unit is expressed by a combination of a plurality of base shapes that change the shape of the tire model, and the definition area thereof is set so as to include at least as a design variable, and an objective function related to a physical quantity of the tire model is set to at least 2 Set one or more,
The tire mold shape design apparatus according to any one of claims 6 to 9, wherein the calculation unit performs multi-objective optimization calculation for the tire model.
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