JP2018127209A - 自動車部品破壊防止システム、自動車部品破壊防止方法、および非一時的コンピュータ読取可能媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】車両部品の破壊を防止するための新規の方式及び技術を提供する。【解決手段】システムは、車両に搭載された車両コンピューティング装置から車両部品の少なくとも一つの感知されたパラメータに対するセンサデータをネットワークを通じて受信する。システムは、センサデータに基づいて、車両部品に対する疲労ダメージを示すダメージ結果を決定する。ダメージ結果に少なくとも部分的に基づいて、システムは車両に搭載された車両コンピューティング装置または車両と関連したアカウントと連関したコンピューティング装置のうち少なくとも一つに通信を送信する。一部の場合において、ダメージ結果はセンサデータを使用してルックアップテーブルにアクセスすることまたはセンサデータを使用して疲労シミュレーションを実行することのうち少なくとも一つから決定される。【選択図】図１

Description

本発明は、自動車部品破壊防止システム、自動車部品破壊防止方法、および非一時的コンピュータ読取可能媒体に関する。

自動車は多様な機械的、電気的及び内蔵されたコンピュータシステムを含む複雑な機械となっている。日常的なサービスは車両の安全で効率的な作動を保障するのに重要である。例えば車両のフリートを所有した顧客は車両メンテナンスに対する全般的な運営費用の相当部分を支出することがある。

従来の車両メンテナンスは予防的であってサービス中断の可能性を減少させるように設計される。例えば、車両所有者は一般的に車両製造会社の勧奨メンテナンスの日程に従う。しかしながら、製造会社のメンテナンスの日程は個別車両の実際作動状態を説明することができず、一般的な車両使用に対する製造会社の自体評価に基づいた予め定められた保守的な日程を勧奨する。結果的に、単純にメンテナンスの日程によって車両部品の交替が勧奨されるので、車両部品はしばしば穏やかな環境で運行された車両に対して早期廃棄を経験させる。一方、厳しい環境で運営された車両は、メンテナンスの日程が個別車両が経験する特定走行条件を分からないので、時には日程が定められた二つのサービスの間で故障が発生することがある。

一部実施例は車両部品の破壊を防止するための配置及び技術を含む。例えば、システムは車両に搭載された車両コンピューティング装置からネットワークを通じて車両構成要素の少なくとも一つの感知されたパラメータに対するセンサデータを受信することができる。システムは、センサデータに基づいて、車両構成要素に対する疲労ダメージを示すダメージ結果を決定することができる。ダメージ結果に少なくとも部分的に基づいて、システムは車両に搭載された車両コンピューティング装置または車両と連関したアカウントと連関したコンピューティング装置のうち少なくとも一つに通信を送信することができる。一部の場合において、ダメージ結果はセンサデータを使用してルックアップテーブルにアクセスすることまたはセンサデータを使用して疲労シミュレーションを実行することのうち少なくとも一つから決定されることができる。

詳細な説明は添付の図面を参照して説明される。図面で、参照番号の最左側の数字は参照番号が初めて現れる図面を識別する。異なる図面で同一の参照番号の使用は類似するか同一の項目または特性を表す。

一部実施例による車両部品の破壊を防止するための例示的なシステムを図示する。 一部実施例による車両部品の破壊を防止するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 一部実施例によって受信されたセンサデータを処理及び分析するためのワークフローの例示的なブロック図を図示する。 一部実施例によってセンサデータに基づいてダメージ情報を決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 一部実施例による受信されたセンサデータの例示的なデータ構造を図示する。 一部実施例によるセンサデータ分解のためのワークフローの例示的なブロック図を図示する。 一部実施例によって分析のためにセンサデータを分解するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 一部実施例によるセンサデータ及び対応するダメージ結果の例示的なデータ構造を図示する。 一部実施例による疲労シミュレーション及び分析のためのワークフローの例示的なブロック図を図示する。 一部実施例による疲労シミュレーションからの結果を含む例示的なデータ構造を図示する。 一部実施例による例示的なサービスコンピューティングの選択部品を図示する。

本明細書の技術は車両部品の破壊を防止するための新規の方式及び技術を含む。本明細書の実施例はいつ車両部品が破壊されたか、いつ車両部品が破壊されそうなのかまたはいつ車両部品にダメージが発生したかを決定することによって車両運営の改善を提供し、車両の故障、衝突またはその他の破壊を防止するために車両運転者に警告が与えられるようにすることができる。また、車両のフリートをモニタリングする場合のように、フリート内の特定車両の車両部品に対する臨界水準のダメージが検出された場合、システムはフリート管理者に通信を送信してメンテナンスが行わなければならないことを示すことができる。

一例示として、システムは疲労破壊されることができるサスペンション部品、エンジン部品、トランスミッション部品、燃料システム部品、シャーシ部品等のような車両部品によって引き起こされる疲労ダメージの正確な量を決定することができる。システムが車両部品に臨界量のダメージが発生したと判断すると、システムは車両に通信を送信し、車両が検出されたダメージを車両運営者に警告するようにすることができる。例えば、警告灯、可視的メッセージまたは可聴的警告のように、可視的及び／又は可聴的警告が車両に提供されることができる。付加的にまたは代案的に、車両のフリートの場合のように、システムは、フリートの管理者または他の理解当事者に通信を送信し、車両部品が交替される準備ができているという警告を与えるように、車両部品にダメージが発生したという通知を提供することができる。従って、本明細書における実施例はフリートの所有者、自動車部品供給者、オリジナル装備製造会社、消費者等によって使われることができる。

車両上の一つ以上のセンサは車両が操作される時、車両部品の一つ以上のパラメータを測定することができる。測定されたパラメータは車両部品の予測された破壊の原因を示すパラメータであり得る。測定されたパラメータはセンサデータとして保存されることができ、ネットワークを通じて車両からサービスコンピューティング装置に送信されることができる。一部の場合において、システムは個別車両から受信されたセンサデータを使用してコンピュータシミュレーションを実行して車両の実際車両の部品が被る疲労ダメージの量を決定することができる。従って、シミュレーションは車両部品が被った可能性がある疲労ダメージを決定することができる。一例として、車両部品の有限要素モデルのような計算モデルは車両に関する任意の履歴データを使用せずに車両部品に関する製造知識（例えば、幾何学的構造、連結、材料、予測負荷等）を使用して生成することができる。

その後、車両部品に対する疲労ダメージを決定するためにセンサから受信されたセンサデータを使用して車両部品に対して疲労シミュレーションが実行されることができる。従って、本明細書における実施例は多くの量の履歴データが事前に獲得される必要なく自動車部品の予測的及び予防的メンテナンスを可能にする。

また、計算モデルは同一の類型の車両部品を統合する異なる車両−例えば、これらの異なる車両が異なるフリートによって所有され／所有されたり異なる操作者によって操作される場合にも−に対して再使用されることができる。例えば、同一の車両部品はしばしば異なるモデルと異なるブランドの車両で使用されることもできる。また、計算モデルは車両部品の知識だけに基づいて構成されることができ、車両、運転者、地理的位置等に対する如何なる知識も必要としない。結果的に、車両部品は異なる運転条件に応じて異なる運転者によって駆動される異なる類型の車両に設置される場合にも、同一の計算モデルが同一の車両部品に対して使われることができる。計算モデルは部品自体のモデルであり得るので、計算モデルは異なる車両環境の間で容易に伝達され、本明細書の実施例が新規または異なる車両に適用されることができるようにする。従って、本明細書で実施例を展開するためのリード−タイムは従来技術より短い可能性がある。例えば、従来の技術はそれぞれの異なる車両製造者または部品製造者等からのテストデータのような履歴データを必要とすることができ、これは獲得するのに時間がかかって費用がたくさんかかる場合がある。

議論の目的として、センサデータに基づいて部品に対する任意のダメージを決定する一つ以上のサービスコンピューティング装置に車両部品に関するセンサデータを送信する車両の環境で一部実施例が説明される。しかしながら、本明細書の実施例は提供された特定の例に限定されず、他のサービス環境、他の車両部品、他のシステムアーキテクチャー、他の車両コンピューティング装置の配置、他のセンサ構成等で拡張されることができ、本願の開示内容に照らしてみるとこれは当業者に自明なものである。

図１は一部実施例による車両部品の破壊を防止することができる例示的なシステム（１００）を図示する。システム（１００）はサービス提供者（１１０）の一つ以上のサービスコンピューティング装置（１０８）を有する一つ以上のネットワーク（１０６）を通じて通信することができる車両コンピューティング装置（１０４）をそれぞれ含むことができる一つ以上の車両（１０２）を含む。車両（１０２）はダメージに対してモニタリングされることができる少なくとも一つの車両部品（１１２）を含む。一つ以上のセンサ（１１４）は車両部品（１１２）と関連してセンサデータ（１１６）を車両コンピューティング装置（１０４）に提供することができる。

この実施例において、車両部品（１１２）はストラット、ショックアブソーバー等のようなサスペンション部品であり、本体（１１８）及び本体（１１８）の内部及び外部に移動する延長可能なロッド（１２０）を含むことができる。しかしながら、本明細書の実施例は特定類型の車両部品（１１２）に制限されない。例えば、本明細書の技術は疲労破壊されることができる他の類型のサスペンション部品、トランスミッションシャフトのようなトランスミッション部品、差動部品、燃料レールのようなエンジン部品、シャーシ部品等を含んで疲労破壊される任意の車両部品に適用されることができる。

この例において、センサ（１１４）は、一般的にボディー（１１８）の内外にロッド（１２０）が移動する方向（即ち、Ｚ方向）に直交することができるＸ方向及びＹ方向等におけるロッド（１２０）上の力を測定することができるセンサ（１１４）として一つ以上のストレインゲージを含むことができる。また、センサ（１１４）はロッド（１２０）がボディー（１１８）を通ってどれくらい遠くまで延長されるかの長さ（Ｌ）を測定する長さセンサを含むことができる。一例として、長さセンサは線型可変差動変圧器（ＬＶＤＴ）であり得る。ＬＶＤＴは線型変位測定に使われる一種の変圧器である。ロッド（１２０）が部品のボディー（１１８）から遠くまで延長することができるほど（即ち、長さ（Ｌ）が長くなるほど）、ロッド（１２０）が任意のＸまたはＹ力によって曲がる可能性が大きくなる。また、本実施例では明確な説明のために単一車両（１０２）及び単一車両部品（１１２）が図示されているが、使用時、それぞれの車両（１０２）上の異なる多様な車両部品（１１２）に対して含まれたセンサ（１１４）を有する多様な種類の車両が多数存在する可能性があり、その例は上に列挙されている。

車両コンピューティング装置（１０４）は少なくとも一つのプロセッサー（１２４）及び一つ以上のコンピュータ読取可能媒体（ＣＲＭ）（１２６）を含むことができる。また、車両コンピューティング装置（１０４）は一つ以上の通信インターフェース（１２８）を含むことができる。プロセッサー（１２４）は一つ以上のマイクロプロセッサー、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサー、中央処理ユニット、状態マシン、論理回路及び／又は動作命令に基づいて信号を操作する任意の装置として具現されることができる。一部の場合において、プロセッサー（１２４）はここに説明されたアルゴリズム及びプロセスを実行するように特にプログラミングされたり構成される任意の適合した類型の一つ以上のハードウェアプロセッサー及び／又は論理回路であり得る。プロセッサー（１２４）はコンピュータ読取可能媒体（１２６）に保存されたコンピュータ読取可能でプロセッサー実行可能な命令をフェッチ及び実行するように構成されることができる。非制限的な一例として、プロセッサー（１２４）は制御器領域ネットワーク（ＣＡＮバス）を通じて通信インターフェース（１２８）に連結される一つ以上の車両ＥＣＵまたは他の内蔵システムを含むことができる。

一つ以上のコンピュータ読取可能媒体（１２６）は有形の非一時的なコンピュータ保存媒体の一例であり得、コンピュータ読取可能でプロセッサー実行可能な命令語、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータ等の情報の保存のための任意の類型の技術として具現された揮発性及び非揮発性メモリー及び／又は分離型及び非分離型媒体を含むことができる。コンピュータ読取可能媒体（１２６）はＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリー、固体ストーリッジ、磁気ディスクストーリッジ、光学ストーリッジ及び／又は他のコンピュータ読取可能媒体の技術を含むことができるが、これらに限定されるものではない。従って、コンピュータ読取可能媒体（１２６）はプロセッサー（１２４）によって実行されることができる命令語、モジュールまたはアプリケーションを保存することができるコンピュータ保存媒体であり得る。また、言及される時、非一時的コンピュータ読取可能媒体はエネルギー、キャリア信号、電磁波及び信号それ自体のような媒体を排除する。

コンピュータ読取可能媒体（１２６）はプロセッサー（１２４）によって実行可能な機能コンポーネントを保存して維持するのに使われることができる。一部の実施例において、これらの機能コンポーネントはプロセッサー（１２４）によって実行可能であり、実行時、車両コンピューティング装置（１０４）に起因する前記動作及びサービスを行うための動作ロジックを具現する命令語またはプログラムを含む。コンピュータ読取可能な媒体（１２６）に保存された車両コンピューティング装置（１０４）の機能的コンポーネントはプロセッサー（１２４）によって本明細書に説明された機能を行わせる一連の命令及び／又は実行可能コードを含むことができる車両アプリケーション（１３０）を含むことができる。例えば、車両アプリケーション（１３０）はセンサ（１１４）からセンサデータ（１１６）を受信し、バッファーまたはさらに永久的な保存位置のようなコンピュータ読取可能媒体にセンサデータ（１１６）を保存し、センサデータ（１１６）をサービスコンピューティング装置（１０８）に送信することができる。例えば、本例においてサスペンション車両部品（１１２）の場合、車両アプリケーション（１３０）はサスペンション負荷データ（１３２）及びサスペンション長さデータ（１３４）をサービスコンピューティング装置（１０８）に送信することができる。

また、車両アプリケーション（１３０）は、車両アプリケーション（１３０）が車両（１０２）の操作者に車両部品（１１２）に対する警告または他の通知をディスプレイするかまたは他の方式で提供するようにするためのもののような一つ以上の通信（１３６）をサービスコンピューティング装置（１０８）から受信することができる。一例として、車両（１０２）はＣＡＮバス（１４０）または他の適切な連結を通じて車両コンピューティング装置（１０４）と通信する出力部品（１３８）を含むことができる。この例における出力部品（１３８）はディスプレイ（１４２）及び一つ以上のスピーカー（１４４）を含む。例えば、ディスプレイ（１４２）は車両（１０２）の操作者に可視的であり得、車両（１０２）の操作者に車両部品（１１２）に関する警告灯、警告メッセージまたは他の情報をディスプレイすることができる。付加的にまたは代案的に、車両アプリケーションは一つ以上のスピーカー（１４４）が車両部品（１１２）の感知された状態と関連して車両（１０２）の操作者に可聴メッセージを提供するようにすることができる。

また、コンピュータ読取可能媒体（１２６）は機能コンポーネントによって使われるデータ、データ構造等を保存することができる。コンピュータ読取可能媒体（１２６）によって保存されたデータは、前述したように、バッファーに一時的にまたはコンピュータ読取可能媒体（１２６）のさらに永久的な保存位置に保存されることができるセンサデータ（１１６）を含むことができる。一例として、車両アプリケーション（１３０）はセンサデータをサービスコンピューティング装置（１０８）に一括して周期的に送信することができる。代案的に、センサデータ（１１６）は、車両コンピューティング装置（１０４）の一つ以上のネットワーク（１０６）に対する連結性がストリーミングを許容する場合、サービスコンピューティング装置（１０８）に連続的にストリーミングされることができる。また、コンピュータ読取可能媒体（１２６）はサービスコンピューティング装置（１０８）から受信された通信（１３６）の記録を保存することができる。また、車両コンピューティング装置（１０４）は他の論理的、プログラム的及び／又は物理的コンポーネントを含むことができ、これらのうち説明されたのは本明細書の議論と関連した例であるだけである。

通信インターフェース（１２８）はネットワーク（１０６）のような多様な他の装置との通信を可能にするための一つ以上のインターフェース及びハードウェアコンポーネントを含むことができる。例えば、通信インターフェース（１２８）は、本明細書の他の部分でさらに列挙されたように、セルラーネットワーク、無線ネットワーク（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ）及びＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）等のような短距離通信のうち一つ以上を通じて通信を可能にすることができる。代案的に、一部の例において、通信インターフェース（１２８）は、車両コンピューティング装置（１０４）から直接センサデータ（１１６）を読み取るのに利用される有線接続に通信インターフェースが連結されるような場合、有線ネットワーク（例えば、光ファイバー、イーサネット（登録商標））を通じて通信する能力を含むことができる。

一つ以上のネットワーク（１０６）は、インターネットのような広域ネットワークと、イントラネットのようなローカル領域ネットワークと、セルラーネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉのようなローカル無線ネットワーク及び／又はＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）のような近距離無線通信のような無線ネットワークと、光ファイバー及びイーサネットを含む有線ネットワークと、または任意の他のそのようなネットワークやそれらの任意の組み合わせを含む任意の適切なネットワークまたはこれらの組み合わせを含むことができる。従って、一つ以上のネットワーク（１０６）は有線及び／又は無線通信技術を全て含むことができる。このような通信に使われるコンポーネントは少なくとも部分的にネットワークの類型、選択した環境またはそれらの全てに依存することができる。このようなネットワークを通じて通信するためのプロトコルはよく知られており、本明細書では詳細に議論しない。従って、車両コンピューティング装置（１０４）及びサービスコンピューティング装置（１０８）は有線または無線連結及びこれらの組み合わせを使用して一つ以上のネットワーク（１０６）を通じて通信することができる。

一部の例において、車両コンピューティング装置（１０４）は車両（１０２）に含まれたセルラー通信インターフェースを通じてまたは他の類型の無線送信を通じてネットワーク（１０６）を通じて通信することができる。例えば、多くの車両は車両コンピューティング装置（１０４）からサービスコンピューティング装置（１０８）にセルタワー（１４６）等を通じてセンサデータ（１１６）を送信するのに使われることができる標準装備としてセルラー送受信機を含む。選択的に、車両コンピューティング装置（１０４）は通信インターフェース（１２８）のうち少なくとも一つとして専用セルラー送信機を含むことができる。一部の例において、車両コンピューティング装置（１０４）は一つ以上のアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩｓ）を通じてサービスコンピューティング装置（１０８）と通信することができる。

一部の例において、サービスコンピューティング装置（１０８）は一つ以上のサーバー、パーソナルコンピュータ、または任意の数の方式で具現されることができる他の類型のコンピューティング装置を含むことができる。例えば、サーバーの場合に、プログラム、他の機能的コンポーネント及びデータ保存の少なくとも一部はサーバー等のクラスター、サーバーファーム、データセンター、クラウドホスト型コンピューティングサービス等の少なくとも一つのサーバー上で具現されることができるが、他のコンピュータアーキテクチャーが付加的にまたは代案的に利用されることができる。従って、サービスコンピューティング装置（１０８）は消費者、フリート管理者、製造者または他のエンティティーに対して車両部品の状態をモニタリングするためのサービスを提供することができるサービス提供者（１１０）と関連することができる。

サービスコンピューティング装置（１０８）によって行われる機能は任意の所望の方式で多数のサービスコンピューティング装置（１０８）間に分散されることができるか、単一サービスコンピューティング装置（１０８）によって行われることができる。図示された例において、サービスコンピューティング装置（１０８）は一つ以上のデータコンピューティング装置（１５０）及び一つ以上の分析コンピューティング装置（１５２）を含む。コンピューティング装置（１５０及び１５２）はＬＡＮ、直接接続、ＷＡＮ等であり得る接続（１４８）を通じて通信することができる。付加的にまたは代案的に、コンピューティング装置（１５０及び１５２）は一つ以上のネットワーク（１０６）を通じて通信することができる。

データコンピューティング装置（１５０）はデータコンピューティング装置（１５０）上で実行されることができるモニタリングプログラム（１５４）を含むことができる。モニタリングプログラム（１５４）は車両コンピューティング装置（１０４）からサスペンション負荷情報（１３２）及びサスペンション長さ情報（１３４）のようなセンサデータを受信し、このデータをセンサデータベース（ＤＢ）（１５６）に保存することができる。負荷データ（１３２）が長さデータ（１３４）と別途に受信される場合のような一部の例において、モニタリングプログラム（１５４）は受信されたデータ（１３２、１３４）と関連したタイムスタンプ情報に基づいてデータ（１３２、１３４）を時間順に整列し、負荷データ（１３２）が測定された時間間隔が長さデータ（１３４）が測定された同一の時間間隔とそれぞれ一致するようにすることができる。

また、以下でさらに論議されるように、モニタリングプログラム（１５４）は受信されたデータを複数の時間ウィンドウＴに分割することができ、それぞれの時間ウィンドウＴはセンサデータが収集された時間長さＴに対応する。それぞれの時間ウィンドウＴの間、モニタリングプログラム（１５４）は分析のために分析コンピューティング装置（１５２）に時間ウィンドウＴセンサデータ（１５７）を送信し、それぞれの時間ウィンドウＴの間に車両部品（１１２）に発生したダメージを決定することができる。

分析コンピューティング装置（１５２）は分析プログラム（１５８）及び分解プログラム（１６０）を含むことができる。分解プログラム（１６０）は分析プログラム（１５８）の一部であるか分析プログラム（１５８）と別個のプログラムであり得る。下記でさらに論議されるように、分解プログラム（１６０）はデータをさらに小さい時間ウィンドウΔＴに対応するさらに小さい部分に分割してデータを疲労シミュレーションプログラム（１６２）及びダメージルックアップテーブル（１６４）によって許容された一つ以上のフォーマットに変換することによって時間ウィンドウＴからの受信されたセンサデータ（１５７）を分解することができる。

データが分解された後に、分解されたデータは分解されたセンサデータを使用して疲労分析を行うために疲労シミュレーションプログラム（１６２）に送信することができる。また、分析プログラム（１５８）は分解されたセンサデータを利用してダメージルックアップテーブル（１６４）にアクセスし、ダメージルックアップテーブル（１６４）から内挿または外挿されたダメージ結果を決定することができる。ルックアップテーブル（１６４）の使用は時間ウィンドウＴの受信されたデータ（１５７）に基づいて車両部品（１１２）に対するダメージのリアルタイム決定を可能にする。ダメージルックアップテーブル（１６４）は初期に独立型疲労シミュレーションまたは他の技術を利用して予め計算されて満たされたり、疲労シミュレーションプログラム（１６２）によって決定されたシミュレーションデータを使用して増強されることができる。

従って、分析プログラム（１５８）はダメージルックアップテーブル（ＤＬＴ）分析結果（１６６）としてリアルタイムでダメージルックアップテーブル（１６４）からのダメージ結果（例えば、部品に対するダメージの量）を決定することができる。例えば、各時間ウィンドウΔＴに対してダメージ結果が決定されることができ、それぞれΔＴ_１乃至ΔＴ_Ｎに対応するダメージ結果（１）乃至ダメージ結果（Ｎ）が合算され、ＤＬＴ分析結果（１６６）として時間ウィンドウＴに対する全体ダメージ結果Ｔを決定することができ、この時ΔＴ_１＋ΔＴ_２＋．．．ΔＴ_Ｎ＝Ｔである。

ＤＬＴ分析結果（１６６）はデータコンピューティング装置（１５０）上のモニタリングプログラム（１５４）に送信されることができる。モニタリングプログラム（１５４）は車両部品に対して以前に受信されたダメージ結果を保存する累積ダメージデータベース（ＤＢ）（１６８）で維持される車両部品（１１２）に対する累積ダメージにＤＬＴ分析結果（１６６）を加えることができる。モニタリングプログラム（１５４）は車両部品（１１２）に対する累積ダメージＤＢ（１６８）に既に維持された累積ダメージにＤＬＴ分析結果（１６６）のダメージ結果を合算して車両部品（１１２）に対するアップデートされた累積ダメージを決定することによって、車両部品（１１２）に対するアップデートされた累積ダメージを決定することができる。

モニタリングプログラム（１５４）は、ＤＬＴ分析結果（１６６）に応答して任意の措置を取るかを決定するために、アップデートされた累積ダメージを一つ以上のダメージ閾値（１７０）と比較することができる。例えば、ダメージ閾値（１７０）は第１閾値を含むことができ、第１閾値は、超過する場合、車両部品（１１２）に対するダメージが検出されたことを示す警告を操作者に提示するようにする通信（１３６）が車両（１０２）に送信されなければならないこと、車両（１０２）が操作するのに安全ではない可能性があること、及び／又はそれとも車両部品（１１２）が交替または修理されなければならないことを示すことができる。付加的にまたは代案的に、通信（１３６）はフリート管理者装置（１７２）に送信されて車両（１０２）上の車両部品（１１２）のダメージが発生した状態をフリート管理者に通知することができる。例えば、フリート管理者はシステム（１００）に参加する車両のフリートのメンテナンスを担当することができる。一部の場合、データコンピューティング装置（１５０）は車両部品（１１２）の状態に関してフリート管理者、車両の操作者または他の理解関係者と接触するための情報を含む車両アカウント情報（１７４）を維持することができる。

また、一部の例において、第２ダメージ閾値は第１ダメージ閾値より低い可能性がある。例えば、アップデートされた累積ダメージが第１閾値と第２閾値の間にあれば、これは警戒ダメージまたは車両部品（１１２）に対するダメージの量が第１閾値が超過した場合より小さいことを示すことができる。このような状況で、モニタリングプログラム（１５４）は通信（１３６）を車両（１０２）及び／又はフリート管理者装置（１７２）に送信する前に疲労シミュレーションプログラム（１６２）の結果を待機することができる。さらに別の例として、アップデートされた累積ダメージが第２閾値未満である場合、モニタリングプログラム（１５４）は何らの措置も取らない可能性があり、疲労シミュレーションプログラム（１６２）の結果が受信される時まで待機する可能性がある。

疲労シミュレーションプログラム（１６２）は分解プログラム（１６０）によって分解された分解センサデータを受信することができる。分解センサデータは、疲労シミュレーションプログラム（１６２）に対する入力として、それぞれの時間ウィンドウΔＴに対するＸ及びＹ負荷成分及び長さＬの情報を含むことができ、この時、ΔＴ_１＋ΔＴ_２＋．．．ΔＴ_Ｎ＝Ｔである。疲労シミュレーションプログラム（１６２）は、後述するように、有限要素モデル（１７６）、分解されたデータ及び他の情報を使用し、それぞれのΔＴに対するダメージ結果を決定することができる。また、分析プログラム（１５８）はそれぞれのΔＴに対するダメージ結果及び対応するセンサデータをダメージルックアップテーブル（１６４）に追加することができる。

ダメージルックアップテーブル（１６４）から得られた結果のように、分析プログラム（１５８）は全ての時間ウィンドウΔＴに対して個別的なダメージ結果を合算し、疲労シミュレーションプログラム（１６２）によって決定された時間ウィンドウＴに対する総ダメージを示すシミュレーション結果（１７８）を決定することができる。例えば、ΔＴ_１乃至ΔＴ_Ｎに対するダメージ結果が合算され、シミュレーション結果（１７８）として時間Ｔに対する総ダメージが決定されることができ、この時、ΔＴ_１＋ΔＴ_２＋．．．ΔＴ_Ｎ＝Ｔである。従って、シミュレーション結果（１７８）は時間ウィンドウＴに対するダメージ結果を含むことができ、これは時間ウィンドウＴにわたってセンサ（１１４）によって測定されたＸ及びＹ負荷及び長さＬに基づいて計算されたような、車両部品（１１２）によって経験された疲労ダメージを示す。分析プログラム（１５８）はこのシミュレーション結果（１７８）をデータコンピューティング装置（１５０）のモニタリングプログラム（１５４）に送信することができる。分析プログラム（１５８）はシミュレーション結果（１７８）を分析コンピューティング装置（１５２）に保存することができる。

疲労シミュレーションプログラム（１６２）は分解センサデータを利用して車両部品（１１２）に対する疲労ダメージのシミュレーション分析を行い、同一のデータを使用してダメージルックアップテーブルでダメージを検索してできることよりさらに正確にダメージを決定する。しかしながら、典型的に疲労シミュレーションプログラム（１６２）を使用して疲労シミュレーションを行うことと関連した遅延があり得る。疲労シミュレーションの完了後に、ルックアップテーブル（１６４）はそれぞれのΔＴに対して決定されたダメージ結果としてアップデートされ、ダメージルックアップテーブル（１６４）の内挿または外挿に依存することによって得られるものよりさらに高い解像度結果を提供することができる。従って、車両（１０２）が作動される間、ルックアップテーブル（１６４）は疲労シミュレーションプログラム（１６２）の結果を使用して引き続いてアップデートされることができる。

時間ウィンドウＴに対するシミュレーション結果（１７８）が決定されると、分析プログラムはシミュレーション結果（１７８）をモニタリングプログラム（１５４）に送信することができる。モニタリングプログラム（１５４）はＤＬＴ分析結果（１６６）の代わりに累積ダメージＤＢ（１６８）に維持される車両部品（１１２）に対する累積ダメージにシミュレーション結果（１７８）のダメージを合算することができる。言い換えれば、シミュレーション結果（１７８）がＤＬＴ分析結果（１６６）よりさらに正確なものとみなされるので、モニタリングプログラム（１５４）は時間ウィンドウＴに対するＤＬＴ分析結果（１６６）を累積ダメージデータベース（１６８）内の時間ウィンドウＴに対するシミュレーション結果（１７８）に代替する。モニタリングプログラム（１５４）は車両部品（１１２）に対する累積ダメージＤＢ（１６８）に既に維持された累積ダメージにシミュレーション結果（１７８）のダメージ結果を合算して車両部品（１１２）に対するアップデートされた累積ダメージを決定することによって、車両部品（１１２）に対する新たな累積ダメージを決定することができる。

モニタリングプログラム（１５４）はシミュレーション結果（１７８）に応答して任意の動作を取るかを決定するためにアップデートされた累積ダメージを一つ以上のダメージ閾値（１７０）と比較することができる。例えば、ダメージ閾値（１７０）は少なくとも第１閾値を含むことができ、第１閾値は、超過する場合、車両部品（１１２）に対するダメージが検出されたことを示す警告を操作者に提示するようにする通信（１３６）が車両（１０２）に送信されなければならないこと、車両（１０２）が操作するのに安全ではない可能性があること、及び／又はそれとも車両部品（１１２）が交替または修理されなければならないことを示すことができる。付加的にまたは代案的に、通信（１３６）はフリート管理者装置（１７２）に送信されて車両（１０２）上の車両部品（１１２）のダメージが発生した状態をフリート管理者に通知することができる。勿論、通信（１３６）がＤＬＴ分析結果（１６６）に応答して既に送信されたなら、モニタリングプログラム（１５４）は通信（１３６）を再送信しない可能性もある。

また、第１ダメージ閾値より低い第２ダメージ閾値がある例において、アップデートされた累積ダメージが第１ダメージ閾値と第２ダメージ閾値の間にある場合、これは車両部品（１１２）に対するダメージの量が第１閾値が超過した場合よりさらに少ない可能性があることを示すことができる。このような状況で、シミュレーション結果（１７８）はＤＬＴ分析結果（１６６）よりさらに正確であるので、モニタリングプログラム（１５４）は通信（１３６）を車両（１０２）及び／又はフリート管理者装置（１７２）に送信することを進行することができる。さらに別の例として、アップデートされた累積ダメージが第２閾値未満である場合、モニタリングプログラム（１５４）は車両（１０２）及び／又はフリート管理者装置（１７２）に対する通信（１３６）に関する何らの措置も取らない可能性がある。代案的に、一部の場合に、モニタリングプログラムは車両部品の予測された残余寿命を示すために車両（１０２）またはフリート管理者装置（１７２）にメッセージを送信することができる。

データコンピューティング装置（１５０）は、モニタリングプログラム（１５４）が車両コンピューティング装置（１０４）及び／又はフリート管理者装置（１７２）のような目標受信者に通信（１３６）を送信することができるようにする通信情報を示すことができる車両アカウント情報を維持することができる。従って、システム（１００）は車両（１０２）上の少なくとも一つのプロセッサー（１２４）及び車両（１０２）上の一つ以上のセンサ（１１４）、及び少なくとも一つのサービスコンピューティング装置（１０８）を採択して車両部品（１１２）に対するダメージを検出し、車両（１０２）内でダメージが発生した部品に関して車両操作者に警告を与えることができる。システム（１００）は車両が新品の時から車両（１０２）のモニタリングを始めることができ、車両（１０２）が老化するにつれて一つ以上の車両部品に対する疲労ダメージを追跡することができる。従って、本明細書の実施例はダメージが発生した車両部品を検出して警告等を車両の操作者に与えて車両の故障または他の破壊を防止することによって車両作動に対する改善点を提供する。

図２、図４及び図７は一部実施例による例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセスは一連の動作を示す論理的フローチャートのブロックの集合として説明され、その一部または全部はハードウェア、ソフトウェアまたはこれらの組み合わせで具現されることができる。ソフトウェアと関連し、ブロックは、一つ以上のプロセッサーによって実行される時、プロセッサーが列挙された動作を行うようにプログラミングする一つ以上のコンピュータ読取可能媒体に保存されたコンピュータ実行可能命令を示すことができる。一般的に、コンピュータ実行可能命令は特定機能を行ったり特定データ類型を具現するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。ブロックが説明される順序は制限として解釈されてはならない。任意の数の説明されたブロックは任意の順序及び／又は並列に組み合わせてプロセスまたは代案的なプロセスを具現することができ、全てのブロックが実行される必要はない。説明を目的として、プロセスは本明細書の例で説明された環境、システム及び装置を参照して説明されるが、プロセスは多様な他の環境、システム及び装置で具現されることができる。

図２は一部実施例による車両部品の破壊を防止するための例示的なプロセス（２００）を示すフローチャートである。例えば、データコンピューティング装置はセンサデータを連続的に受信及び保存し、分析結果を得るために分析コンピューティング装置にセンサデータを送信し、累積ダメージが閾値を超過すると、車両操作者に警告するためのこと等の通信を発生させるための複数のタスクを行うことができる。データコンピューティング装置上のモニタリングプログラムはこれらのタスクを繰り返して実行するように一つ以上のプロセッサーを構成することができる。従って、プロセス（２００）はデータコンピューティング装置上のモニタリングプログラムによって少なくとも部分的に実行されることができる。

ステップ（２０２）で、コンピューティング装置はネットワークを通じて車両からセンサデータを受信して受信されたデータをセンサデータデータベースに保存することができる。ステップ（２０２）は車両が作動する間、継続的に繰り返されることができる。前述したように、一部の場合には、センサデータがデータコンピューティング装置にストリーミングされることができる一方、他の場合には、センサデータは周期的に、例えば、毎１０秒ごとに、毎分ごとに、毎１０分ごとに等で送信されることができる。

ステップ（２０４）で、コンピューティング装置は受信されたセンサデータを選択された時間ウィンドウＴに基づいて部分に分割することができる。例えば、センサデータが延長された長さの時間の間に受信されれば、データは時間ウィンドウＴに分割されることができ、それぞれの時間ウィンドウＴに対応するデータが決定されることができる。

ステップ（２０６）で、コンピューティング装置は分析結果を得るためにそれぞれの時間ウィンドウＴに対するセンサデータを分析コンピューティング装置に送信することができる。一部の場合に、コンピューティング装置はブロック（２０４及び２０６）を継続的に繰り返し、センサデータが受信される時、新たに受信されたセンサデータを分析コンピューティング装置に引き続いて送信することができる。

ステップ（２０８）で、コンピューティング装置はシミュレーションコンピューティング装置から少なくとも一つの分析結果を受信することができる。例えば、コンピューティング装置は車両部品によって招かれた疲労ダメージの量を示すことができる分析コンピューティング装置からの分析結果を受信することができる。

ステップ（２１０）で、コンピューティング装置はアップデートされた累積ダメージを得るために車両情報データベースでサスペンション部品の累積ダメージをアップデートすることができる。例えば、データコンピューティング装置が分析結果を受信して分析結果は車両部品に対するダメージを示す場合、データコンピューティング装置は部品に対する累積ダメージデータベースをアップデートしてダメージ結果を含むアップデートされた累積ダメージを決定することができる。

ステップ（２１２）で、コンピューティング装置は車両部品に対して累積されたダメージが閾値を超過するかどうかを決定することができる。例えば、コンピューティング装置は累積ダメージを車両部品に対するダメージに対する一つ以上のダメージ閾値と比較することができる。一部の場合、閾値は車両部品モデルのシミュレーションされたテストまたは車両部品の実際テストを通じて決定されることができる。

ステップ（２１４）で、ダメージが閾値を超過する場合、コンピューティング装置はメッセージ、警告、警報等のような通知がディスプレイされたりまたは車両操作者に提示されるようにするために車両に通信を送信することができる。例えば、累積ダメージが閾値を超過する場合、データコンピューティング装置は車両操作者に車両部品を交替及び／又は修理するように警告するための通信を発生させることができる。例えば、警告灯が点くようにしたり、警告メッセージがＬＣＤスクリーン上に表示されるようにしたり、可聴警告が鳴るようにする等のために通信が車両に送信されることができる。さらに別の例として、通信は部品のメンテナンスを勧奨する前に、残っている評価されたマイル数を示すことができる。付加的にまたは代案的に、車両が車両のフリートのメンバーである場合、フリート管理者に車両部品に対するダメージを通報するための通信が車両管理者のコンピューティング装置に送信されることができる。本明細書の開示内容の利益を有する多くの他の変形が当業者に自明であるはずである。

図３は一部実施例によって受信されたセンサデータを処理及び分析するためのワークフロー（３００）の例示的なブロック図を図示する。一部の場合、分析コンピューティング装置（図３に図示されない）上の分析プログラムはワークフロー（３００）を管理することができる。例えば、分析プログラムは、図２と関連して前述したように、時間ウィンドウＴに対応するセンサデータ（３０２）をモニタリングプログラムから受信することができる。この例において、センサデータ（３０２）は時間ウィンドウＴに対するサスペンション長さデータ（３０４）及び時間ウィンドウＴに対するサスペンション負荷データ（３０６）を含む。

センサデータ（３０２）は、例えば、分析プログラムまたはモニタリングプログラムから分解プログラム（１６０）に提供されたり他の方法で受信されることができる。分解プログラム（１６０）はセンサデータをさらに小さい時間ウィンドウΔＴに分割して雑音センサデータ信号を正弦波信号に単純化すること等のためにセンサデータ（３０２）を前処理することができる。例えば、単純化された正弦波信号はセンサデータ（３０２）に基づいて疲労シミュレーションを行うための疲労シミュレーションプログラムによって使われることができる。また、単純化された正弦波信号は、ダメージルックアップテーブル（１６４）にアクセスしてダメージルックアップテーブル（１６４）からのダメージ結果を、例えば、リアルタイムで決定するために、分析プログラムによって使われることができる。

本例において、分解プログラム（１６０）はセンサデータ（３０２）を受信し、３１１で表示されたように、それぞれのΔＴに対してセンサデータ（３０２）を分解された長さデータ（３０８）と分解された負荷データ（３１０）に分解する。分解された長さデータ（３０８）及び分解された負荷データ（３１０）は分解されたデータ（３０８、３１０）を使用して疲労シミュレーションを実行するために疲労シミュレーションプログラム（１６２）に提供される。また、分析プログラムは分解された長さデータ（３０８）及び分解された負荷データ（３１０）を使用してルックアップテーブル（１６４）で対応する疲労ダメージ結果を検索することができる。一方、疲労シミュレーションプログラム（１６２）は非同期的に実行されてそれぞれの時間ウィンドウΔＴに対するシミュレーションダメージの結果（３１２）を生成することができる。シミュレーションダメージの結果（３１２）は対応する分解された長さデータ（３０８）及び分解された負荷データ（３１０）と共にルックアップテーブル（１６４）に追加されることができる。従って、シミュレーションダメージの結果（３１２）はルックアップテーブル（１６４）に追加されてダメージルックアップテーブル（１６４）に含まれたダメージ情報の解像度及びリアルタイム結果の正確度を向上させることができる。

この例において、ＤＬＴ分析結果（１６６）は３１２に表示されたようにダメージルックアップテーブル（１６４）から得られたダメージ結果を合算して決定されることができる。時間ウィンドウＴに対する総ダメージ（３１４）はそれぞれのさらに小さい時間ウィンドウΔＴに対して得られたダメージ結果に加算することによって決定されることができ、例えば、ここではΔＴ_１＋ΔＴ_２＋．．．ΔＴ_Ｎ＝Ｔである。従って、時間ウィンドウＴに対する総ダメージ（３１４）はリアルタイムまたはほぼリアルタイムでダメージルックアップテーブル（１６４）から決定され、車両部品の初期ダメージ評価を提供することができる。一部の例において、分析プログラムはルックアップテーブル（１６４）から決定された総ダメージ（３１４）を有するＤＬＴ分析結果（１６６）をセンサデータ（３０２）の受信に応答して直ちにデータコンピューティング装置に送信することができる。

次いで、疲労シミュレーションプログラム（１６２）の実行が完了した後に、シミュレーション結果（１７０）はそれぞれのΔＴに対するシミュレーションダメージの結果（３１２）を合算することによって決定された総ダメージ（３１６）を提供することができる。従って、疲労シミュレーションプログラム（１６２）によって決定された総ダメージ（３１６）はルックアップテーブルから決定された総ダメージ（３１２）よりさらに正確であり得るが、総ダメージ（３１６）を得る時間は相当長い可能性があるが、例えば、数秒または数ミリ秒ではなく数分または数時間であり得る。分析プログラムは疲労シミュレーションプログラム（１６２）によって決定された時間ウィンドウＴに対する総ダメージ（３１６）を有するシミュレーション結果（１７８）を送信することができる。

図４は一部実施例によってセンサデータに基づいてダメージ情報を決定するための例示的なプロセス（４００）を示すフローチャートである。プロセス（４００）は分析コンピューティング装置または他の適切なコンピューティング装置で実行される分析プログラム、分解プログラム及び／又はシミュレーションプログラムによるもののように分析コンピューティング装置によって実行されることができる。

ステップ（４０２）で、コンピューティング装置はデータ計算装置から時間ウィンドウＴに対する負荷及び長さセンサデータの一部を受信することができる。例えば、分析プログラムは、分析のために、データコンピューティング装置からセンサデータの一部を受信することができる。

ステップ（４０４）で、コンピューティング装置は負荷データ及び長さデータを分解することができる。例えば、分析プログラムは与えられた時間ウィンドウＴに対するセンサデータを分解プログラムに提供することができ、分解プログラムはセンサデータを分析してセンサデータを疲労シミュレーションプログラム及びダメージルックアップテーブルによって許容されたフォーマットに変換する。下記でさらに論議されるように、センサデータは信号の形態であり得る。分解の一部として、分解プログラムは信号からの雑音を平滑化して正弦波形態等で近似化されるようにすることができる。分解後、分解されたセンサデータは疲労シミュレーションを行うために疲労シミュレーションプログラムに送信されることができ、分析プログラムによってダメージルックアップテーブルに適用されることもできる。

ステップ（４０６）で、コンピューティング装置は分解されたセンサデータを利用して分解されたセンサデータに最も近いマッチングに基づいてダメージ情報を決定することによってダメージルックアップテーブルに分解されたデータを適用することができる。

ステップ（４０８）で、コンピューティング装置はダメージルックアップテーブルにおける内挿によってダメージ結果を決定することができる。例えば、分析プログラムは、分解されたセンサデータに基づいて、ダメージルックアップテーブルのセンサデータと分解されたセンサデータのマッチングから内挿された結果を決定することができる。

ステップ（４１０）で、コンピューティング装置はＤＬＴ分析結果としてダメージ情報をモニタリングプログラムに送信することができる。例えば、ルックアップテーブルにおける内挿によるダメージ情報ルックアップは疲労シミュレーションプログラムを通じてシミュレーションを実行することよりさらに速く行われることができるのでリアルタイムで分析結果がデータコンピューティング装置に再送信されることができる。

ステップ（４１２）で、同時に、コンピューティング装置は分解されたセンサデータを使用して疲労シミュレーションの実行を開示してダメージルックアップテーブルから得られたダメージ情報よりさらに正確であり得るダメージ情報結果を決定することができる。従って、分解されたセンサデータはダメージルックアップテーブルからダメージの決定がなされるブロック（４０６乃至４１０）のプロセスと非同期的に疲労シミュレーションの実行のための疲労シミュレーションプログラムのキューに送られることができる。各シミュレーションの実行時間はシミュレーション実行に使用することができる計算リソースの量に少なくとも部分的に依存する。

ステップ（４１４）で、コンピューティング装置は分解されたセンサデータを入力の少なくとも一部として使用して疲労シミュレーションプログラムの実行によってダメージ情報結果を生成することができる。疲労シミュレーションプログラムに対する追加的な細部内容は下記でさらに説明される。

ステップ（４１６）で、コンピューティング装置はシミュレーションされたダメージ情報結果をダメージ検索テーブルに追加することができる。例えば、分析プログラムは疲労シミュレーションプログラムからダメージ情報を受信し、ダメージ情報及びダメージ情報を生成するのに使われた対応する分解されたセンサデータをダメージ検索テーブルに追加することができる。疲労シミュレーションプログラムによるダメージ情報結果は一般的にルックアップテーブルに高い正確度を提供することができ、従って、さらに多くの疲労シミュレーションプログラムの結果がルックアップテーブルに追加されるにつれ、ルックアップテーブルは持続的に増強されてさらに高い全体的な解像度を達成するはずである。

ステップ（４１８）で、コンピューティング装置は疲労シミュレーションプログラムの実行によって決定されたダメージ情報と共に第２分析結果をモニタリングプログラムに送信することができる。

図５は一部実施例によって受信されたセンサデータの例示的なデータ構造（５００）を図示する。この例において、データ構造（５００）は時間（５０２）、Ｘ方向で感知された負荷（５０４）、Ｙ方向で感知された負荷（５０６）及び感知されたロッド延長長さＬ（５０８）を含む。一部の場合に、タイムスタンプは車両で決定されることができる。代案的に、車両におけるセンサのサンプリングレートが知られて一貫的であれば、タイムスタンプはデータコンピューティング装置及び／又は分析コンピューティング装置によって決定されることができる。この例において、時間（５０２）は２ミリ秒間隔のサンプリングレートに対応するが、他の例ではさらに長かったりさらに短いサンプリングレートが使われることができる。負荷（５０４、５０６）及び長さ（５０８）は任意の適切な単位を使用して表現されることができ、本例ではそれぞれニュートン及びミリメートルである。同一データの構造は同一の車両部品が設置された車両の同一の類型またはクラスに対して使われることができる。例えば、同一部品が設置された車両の同一年度の製造及びモデルにこのテーブルを使用することができる。しかしながら、異なる類型のコンポーネントに対して、データ構造（５００）は異なり得る。例えば、燃料レールの場合、内部圧力の変動は燃料レールの一部部分の疲労を誘発し得る。従って、データ構造（５００）は、Ｘ及びＹ負荷及び長さＬではなく、一つ以上の圧力測定値及び対応するタイムスタンプを含むことができる。同様に、トランスミッションシャフトの場合、ねじれ変形測定値はＸまたはＹ負荷よりさらに重要であり得る。他のモニタリングされる車両部品は疲労破壊を決定するのに意味がある自体的な個別感知パラメータを同様に有することができる。

図６は一部実施例によるセンサデータ分解のためのワークフロー（６００）の例示的なブロック図を図示する。この例において、分解プログラム（１６０）は、例えば、図３に対して前述したように、例えばモニタリングプログラムから、時間ウィンドウＴに対応するセンサデータ（３０２）の部分を受信する。従って、時間ウィンドウＴに記録された負荷Ｘ（６０２）、負荷Ｙ（６０４）及び長さＬ（６０６）は分解のために分解プログラム（１６０）によって受信される。例えば、分解プログラム（１６０）はセンサデータ（３０２）を一連のさらに小さい時間ウィンドウΔＴに分割することができる。それぞれの時間ウィンドウΔＴで、センサデータ（３０２）内の元の雑音が多い負荷信号は、疲労シミュレーションプログラムによって使われることができ、また、ダメージルックアップテーブル（１６４）で使われることができる正弦波信号に平滑化されたりまたは単純化される。一部の例において、ウィンドウΔＴは時間ウィンドウＴと比較して相対的に小さい可能性があるので、時間ウィンドウΔＴの間のサスペンション長さの変化は数学的に重要ではない可能性がある。従って、この場合、サスペンション長さＬはそれぞれの時間ウィンドウΔＴにおける平均と同一であるとみなすことができる。

図示された例において、時間ウィンドウＴに対応するセンサデータ（３０２）は分解されたセンサデータ（６０７）に分解される。分解されたセンサデータ（６０７）は複数のさらに小さい時間ウィンドウΔＴ６０８（１）、６０２（２）、．．．を含む。従って、それぞれのさらに小さい時間ウィンドウΔＴが分解された対応負荷Ｘ部（６１０）、負荷Ｙ部（６１２）及び長さＬ部（６１４）を含む。センサデータ（３０２）が分解されたセンサデータ（６０７）に分解された後に、それぞれの個別時間ウィンドウΔＴ（６０８）に対する３個の分解されたデータ部分（６１０、６１２及び６１４）は疲労シミュレーションプログラム（１６２）に送信された入力信号（６１６）として利用されることができ、またルックアップテーブル（１６４）にアクセスする時、分析プログラムによって使われて内挿されたまたは外挿されたダメージ情報を決定することができる。

図７は一部実施例によって分析のためにセンサデータを分解するための例示的なプロセス（７００）を示すフローチャートである。一部の実施例で、プロセス（７００）は分析コンピューティング装置または他の適切なコンピューティング装置上における分解プログラムの実行によって行われることができる。

ステップ（７０２）で、コンピューティング装置は時間ウィンドウＴに対応するセンサデータを受信することができる。例えば、図１の例におけるサスペンション車両部品の場合に、分解プログラムは未加工入力負荷Ｘ、負荷Ｙ及び長さＬを時間ウィンドウＴで受信することができる。

ステップ（７０４）で、コンピューティング装置は時間ウィンドウＴを複数のさらに小さい時間ウィンドウΔＴに分けることができる。

ステップ（７０６）で、コンピューティング装置は負荷データを振幅及びサイクル数に変換するためにレインフローカウンティングアルゴリズムを実行することができる。例えば、レインフローカウンティングアルゴリズムまたは他の適切なアルゴリズムが利用されてセンサから負荷データとして受信された雑音信号から正弦波信号等を生成することができる。レインフローカウンティングアルゴリズムは変化するストレスのスペクトルを一つのセットの単純ストレス反転に減少させるために疲労データの分析に使われる。また、当業者に自明なように、レインフローカウンティングアルゴリズムの代案として使われることができる多数のサイクルカウンティングアルゴリズムが存在するが、現在はレインフローカウンティング方法が最も広く使われている。

ステップ（７０８）で、コンピューティング装置はそれぞれの時間ウィンドウΔＴで振幅及びサイクル数を識別することができる。例えば、分解プログラムはレインフローカウンティングアルゴリズムを使用して負荷データを振幅とサイクル数に変換することができ、これらはその後、正弦波信号に変換されることができる。

ステップ（７１０）で、ブロック（７０６及び７０８）の実行に対して順次的にまたは同時に、コンピューティング装置はそれぞれの時間ウィンドウΔＴで平均長さＬを決定することができる。前述したように、長さＬは時間ウィンドウΔＴで一定のものとして仮定され、長さＬの値はそれぞれの時間ウィンドウΔＴにわたった平均値である。

ステップ（７１２）で、コンピューティング装置はＸ及びＹ負荷振幅及びサイクル数、及び対応する時間ウィンドウΔＴによる平均サスペンション長さＬを共にグループ化することができる。

ステップ（７１４）で、コンピューティング装置は結果的な分解されたセンサデータを分析プログラム及び／又は疲労シミュレーションプログラムに提供することができる。従って、センサデータが時間ウィンドウΔＴに分解された後、分解された負荷Ｘ、負荷Ｙ及び長さＬはルックアップテーブルにアクセスするのに使用するために分析プログラムに送信され、また分解されたセンサデータを利用して疲労シミュレーションを実行するために疲労シミュレーションプログラムに送信される。後続して、全ての時間ウィンドウΔＴに対して決定されたダメージ結果が合算されて元の時間ウィンドウＴに対する最終ダメージ結果を決定する。

本明細書に説明された例示的なプロセスは単に議論を目的として提供されたプロセスの例である。多くの他の変形が本明細書の開示内容に照らして当業者に自明であるはずである。また、本明細書の開示内容はプロセスを実行するのに適したフレームワーク、アーキテクチャー及び環境のいくつかの例を説明するが、本明細書の実施例は図示されて説明された特定例に限定されない。また、本開示は説明されて図面に例示されたように多様な例示的な実施例を提供する。しかしながら、本開示は本明細書で説明されて例示された実施例に限定されず、当業者に知られていたり知られるようになる別の実施例に拡張されることができる。

図８は一部実施例によるダメージルックアップテーブル（１６４）の例示的なデータ構造（８００）を図示する。この例において、ルックアップテーブルは負荷Ｘ振幅（８０２）、負荷Ｙ振幅（８０４）、長さＬ（８０６）及びダメージ（８０８）を含む。従って、総１周期の間にそれぞれの負荷が正弦波信号として印加されると仮定すると、ダメージルックアップテーブル（１６４）の各行で、入力は負荷Ｘ、負荷Ｙ及び長さＬである。出力はそのような負荷と長さによるダメージである。例えば、ダメージは経験的にまたは有限要素分析によって決定された可能性があり、ダメージルックアップテーブルの他の値と関連して意味のある単位がない値であり得る。また、ダメージに対する一つ以上の閾値（図８に図示されない）は経験的にまたは有限要素分析を通じて決定されることができる。例えば、一つ以上の閾値は現在のダメージ水準と一つ以上の閾値の比較に基づいて一つ以上の通信をいつ送信しなければならないかを決定するためにモニタリングプログラムによって使われることができる。

また、図９は一部実施例による疲労シミュレーションのためのワークフロー（９００）の例示的なブロック図を図示する。この例において、ワークフロー（９００）は２個のシミュレーションプロセスを含むことができる。例えば、有限要素分析プログラム（９０２）が先に実行されることができ、結果的なストレス情報（９０４）が疲労ダメージ決定の間の疲労シミュレーションプログラム（１６２）によって連続的に使われることができる。また、有限要素分析プログラム（９０２）のために構成された３Ｄ ＣＡＤ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｉｄｅｄ ｄｅｓｉｇｎ）モデルのような同一の有限要素モデル（１７６）もまた疲労ダメージを決定するのに使われることができる。典型的に、有限要素分析プログラム（９０２）は有限要素モデル（１７６）に印加されたシミュレーションされた力に基づいてストレス情報、即ち、ストレスデータ（９０４）を出力することができる。有限要素分析プログラム（９０２）はまた金属、重合体、セラミック等のような車両部品（１１２）を構成する材料のストレス対ストレイン特性を含むことができる材料特性情報（９０８）を入力として受信することができる。また、有限要素分析プログラム（９０２）は車両部品の部分に適用されることができる力の範囲を示す負荷警戒情報を受信することができる。

分解されたセンサ入力データ（６１６）の場合、入力データ（６１６）の特性はダメージを監視するためにモニタリングされる部品の類型に依存する。例えば、異なる車両部品は異なる疲労強度を被り得る。燃料レールは内部燃料の圧力が変動することによって高い内部圧力変化から疲労を被り得るので、長さデータ成分を有しないはずである。燃料圧力は燃料レール上の一つ以上の位置または他のところでモニタリングされることができ、感知された圧力データは燃料レールまたはそれ一つ以上の部分に対するダメージを予測するためにサービスコンピューティング装置（１０８）に送信されることができる。他の例として、トランスミッションシャフトの場合、長さの変化も通例的に測定されないが、分当り回転数または側力のような所定の他の力が測定されることができる。従って、本明細書の有限要素分析及び疲労分析はモニタリングされる特定車両部品がダメージを受け得る方式を含むことができる。

図９の例においては、有限要素モデル（１７６）、車両部品を作るのに使われる材料のストレス対ストレイン特性のような材料特性情報（９０８）、及び実際操作時の車両部品の多様な部分に適用される負荷の予測された範囲を含む負荷警戒情報（９１０）が有限要素分析プログラム（９０２）に提供される。有限要素モデル（１７６）、材料特性情報（９０８）及び負荷警戒情報（９１０）で、有限要素分析プログラム（９０２）が実行される。有限要素分析は一般的に車両部品を多数の小さいセルに分割して各セルに対するストレスを決定することを含む。後続して、疲労シミュレーションプログラムは車両部品を検査して車両部品のどの部分が疲労ダメージを被っている可能性があるかと、ダメージの量を示す。有限要素分析プログラム（９０２）の出力は、一部の場合に、負荷を入力として取ってダメージを出力として提供する公式として取り扱われ得るストレス情報（９０４）を含むことができる。本明細書の一部の例において使われることができる有限要素分析ソフトウェアの例は、ペンシルベニア、キャノンズバーグのアンシス株式会社から利用可能なＡＮＳＹＳ（登録商標）；スウェーデン、ストックホルムのコムソル株式会社から利用可能なＣＯＭＳＯＬ ＭＵＬＴＩＰＨＹＳＩＣＳ（登録商標）；及びカリフォルニア、ニューポートビーチのＭＳＣソフトウェアから利用可能なＭＳＣ ＮＡＳＴＲＡＮ^ＴＭを含む。

疲労シミュレーションプログラム（１６２）に対する追加の入力は車両部品を構成するのに使われる材料の材料疲労特性（９１２）を含むことができる。材料疲労特性は材料がいかに速く疲労ダメージを累積させるかを示すことができる。

さらに別の入力は破壊基準及びＤＯＥ（９１４）を含むことができる。ＤＯＥ（ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ）は変化を反映するために仮定される条件下で情報の変化を記述したり説明することを目的とする課題の設計である。予測変数の変化は一般的に結果（従属）変数と呼ばれる第２変数の変化を発生させるものと仮定される。実験的設計は適切な予測変数と結果の選択だけではなく、可用資源の制約を考慮する時、統計的に最適の条件下で実験の伝達を計画することを含む。従って、破壊基準とＤＯＥは累積ダメージに基づいていつ破壊を宣言するかに対するガイドラインを確立することができる。また、例えば、図１と関連して前述した一つ以上のダメージ閾値（１７０）は少なくとも部分的に破壊基準及びＤＯＥ（９１４）に基づいて決定されることができる。

典型的に、ストレス情報（９０４）は一回だけ決定されることができ、一定のものとしてみなされることができる。従って、疲労シミュレーションプログラム（１６２）はストレス情報（９０４）、破壊基準及びＤＯＥ（９１４）、及び材料疲労特性（９１２）を含む一定の入力（９１６）を利用することができる。また、疲労シミュレーションプログラム（１６２）は疲労シミュレーター（９１８）を含むことができ、この疲労シミュレーター（９１８）は入力に基づいて疲労シミュレーションを行うために多数の異なるベンダーから得られることができる。一部の例において、シミュレーター（９１８）は実際サイクル数を決定するためにそして／または部品の破壊を起こすための実際負荷を定量化するために実際部品のベンチテストから獲得されることができるような経験的情報に基づいてトレーニングされることができる。本明細書でシミュレーター（９１８）として使われることができる疲労シミュレーションソフトウェアの例は、カリフォルニア、ニューポートビーチのＭＳＣソフトウェアから利用可能なＭＳＣ ＦＡＴＩＧＵＥ^ＴＭ及び多数の他の商業的に利用可能なソフトウェアパッケージだけではなく、上に列挙された有限要素分析ソフトウェアパッケージを含む。

例示された例において、疲労シミュレーションプログラム（１６２）はそれぞれの時間ウィンドウΔＴに対するデータ（６１６）のそれぞれの入力に対するダメージ結果（９２０）を出力することができる。出力の例示的なデータ構造は図１０に例示される。また、前述したように、多数の時間ウィンドウΔＴに対するダメージ結果（９２０）が合算されて時間ウィンドウＴにわたって車両部品が被った総ダメージを決定することができ、この場合、ΔＴ_１＋ΔＴ_２＋…ΔＴ_Ｎ＝Ｔである。従って、総ダメージ結果は時間ウィンドウＴに対するシミュレーション結果（１７８）としてモニタリングプログラムに送信されることができる。

図１０は一部実施例による疲労シミュレーションプログラムからの出力の例示的なデータ構造（１０００）を図示する。この例において、出力データ構造（１０００）は、例えば、図８と関連して前述したダメージルックアップテーブル（１６４）（図１０に図示されない）とマッチングされたり互換可能なフォーマットを有することができる。従って、出力データがダメージルックアップテーブル内に直接挿入されてダメージルックアップテーブル内の内挿正確度を向上させることができる。

図１１は本明細書で説明されたサービスの一部機能を具現するのに使われることができるサービスコンピューティング装置（１０８）の選択コンポーネントを例示する。前述したように、サービスコンピューティング装置（１０８）は一つ以上のサーバー、パーソナルコンピュータ、または任意の数の方式で具現されることができる他の類型のコンピューティング装置を含むことができる。例えば、サーバーの場合、プログラム、アプリケーション、他の機能的コンポーネント及びデータは単一サーバー、サーバーのクラスター、サーバーファーム、データセンター、クラウドホスト型コンピューティングサービス等の上で具現されることができるが、他のコンピュータアーキテクチャーが付加的にまたは代案的に使われることができる。

また、図面は単一位置に存在するサービスコンピューティング装置（１０８）のコンポーネント及びデータを図示しているが、このコンポーネント及びデータは異なるコンピューティング装置及び異なる位置にわたって任意の方式で選択的に分散されることができる。結果的に、機能は一つ以上のサービスコンピューティング装置（１０８）によって具現されることができ、前述した多様な機能は異なるコンピューティング装置にわたって多様な方式で分散されることができる。複数のサービスコンピューティング装置（１０２）は共にまたは個別的に配置されることができ、例えば、仮想サーバー、サーバーバンク及び／又はサーバーファームとして構成されることができる。前記説明された機能は単一エンティティーまたはエンタープライズのサーバーによって提供されることができたり、複数の他のエンティティーまたはエンタープライズのサーバー及び／又はサービスによって提供されることができる。従って、本明細書の実施例は例示された特定例に限定されない。

例示された例において、それぞれのサービスコンピューティング装置（１０８）は一つ以上のデータコンピューティング装置（１５０）及び一つ以上の分析コンピューティング装置（１５２）を含む。これらのコンピューティング装置のそれぞれは一つ以上のプロセッサー（１１０２）、一つ以上のコンピュータ読取可能媒体（１１０４）、及び一つ以上の通信インターフェース（１１０６）を含むことができる。それぞれのプロセッサー（１１０２）は単一プロセッシングユニットまたは多数のプロセッシングユニットであり得、単一または複数のコンピュータユニットまたは複数のプロセッシングコアを含むことができる。プロセッサー（１１０２）は一つ以上のマイクロプロセッサー、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサー、中央処理ユニット、状態マシン、論理回路及び／又は動作命令に基づいて信号を操作する任意の装置として具現されることができる。例えば、プロセッサー（１１０２）は本明細書で説明されたアルゴリズム及びプロセスを実行するように特にプログラミングされたりまたは他の方式で構成された任意の適切な類型の一つ以上のハードウェアプロセッサー及び／又は論理回路であり得る。プロセッサー（１１０２）は、本明細書に説明された機能を行うようにプロセッサー（１１０２）をプログラミングすることができる、コンピュータ読取可能媒体（１１０４）に保存されたコンピュータ読取可能命令をフェッチして実行するように構成されることができる。

コンピュータ読取可能媒体（１１０４）はコンピュータ読取可能命令、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータのような情報の保存のための任意の類型の技術で具現された揮発性及び非揮発性メモリー及び／又は分離型及び非分離型媒体を含むことができる。このようなコンピュータ読取可能媒体（１１０４）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリーまたは他のメモリー技術、光学ストーリッジ、固体ストーリッジ、磁気テープ、磁気ディスクストーリッジ、ＲＡＩＤ保存システム、ストーリッジアレイ、ネットワーク結合ストーリッジ、保存領域ネットワーク、クラウドストーリッジ、または所望の情報を保存するのに使われることができてコンピューティング装置によってアクセスされることができる任意の他の媒体を含むことができるが、これらに限定されるものではない。サービスコンピューティング装置（１０８）の構成に依存し、コンピュータ読取可能媒体（１１０４）はコンピュータ読取可能保存媒体のある類型であり得／であったり、言及時、非一時的コンピュータ読取可能媒体がエネルギー、キャリア信号、電磁波及び信号それ自体のような媒体を除く程度の無形の非一時的媒体であり得る。

コンピュータ読取可能媒体（１１０４）はプロセッサー（１１０２）によって実行可能な任意の数の機能的コンポーネントを保存するのに使われることができる。多くの実施例で、これらの機能コンポーネントはプロセッサー（１１０２）によって実行可能であり、実行時、サービスコンピューティング装置（１０８）に起因する前記動作を行うようにするが以上のプロセッサー（１１０２）を具体的に構成する命令またはプログラムを含む。データコンピューティング装置（１５０）のコンピュータ読取可能媒体（１１０４）に保存された機能的コンポーネントはモニタリングプログラム（１５４）を含むことができる一方、分析コンピューティング装置（１５２）のコンピュータ読取可能媒体（１１０４）に保存された機能コンポーネントは分析プログラム（１５８）、分解プログラム（１６０）及び疲労シミュレーションプログラム（１６２）を含むことができる。コンピュータ読取可能媒体（１１０４）に保存された追加的な機能的コンポーネントはサービスコンピューティング装置（１０８）の多様な機能を制御及び管理するための運営システム（１１０８）を含むことができる。

また、コンピュータ読取可能媒体（１１０４）は本明細書に説明された動作を行うために使われるデータ及びデータ構造を保存することができる。従って、データコンピューティング装置（１５０）上のコンピュータ読取可能媒体（１１０４）はセンサデータＤＢ（１５６）、ダメージ閾値（１７０）、車両アカウント情報（１７４）、及び累積ダメージ（１１０７）を含む累積ダメージＤＢ（１６８）を保存することができる。また、センサデータＤＢ（１５６）及び累積ダメージＤＢ（１６８）は便宜上、本明細書でデータベースとして言及されるが、このデータベースは任意の好ましい類型のデータ構造で構成されることができて従来のデータベース構造に限定されるものではない。また、分析コンピューティング装置（１５２）上のコンピュータ読取可能媒体（１１０４）はダメージルックアップテーブル（１６４）、有限要素モデル（１７６）、ＤＬＴ分析結果（１６６）及びシミュレーション結果（１７８）を保存することができる。また、サービスコンピューティング装置（１０８）は、プログラム、ドライバー等を含むことができる他のモジュール及びデータ（１１０）及び機能的コンポーネントによって使用または生成されるデータのように、図１１に具体的に図示されていない他の機能的コンポーネント及びデータを含んだり維持することができる。また、サービスコンピューティング装置（１０８）は多くの他の論理的、プログラム的及び物理的コンポーネントを含むことができ、これらのうち説明されたのは本明細書の議論と関連した例であるだけである。

通信インターフェース（１１０６）は、例えばネットワーク（１０６）を通じて、多様な他の装置との通信を可能にするための一つ以上のインターフェース及びハードウェアコンポーネントを含むことができる。例えば、通信インターフェース（１１０６）は、本明細書の他の部分から付加的に列挙されたように、インターネット、ケーブルネットワーク、セルラーネットワーク、無線ネットワーク（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ）及び有線ネットワーク（例えば、光ファイバー及びイーサネット）のうち一つ以上、及びＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）のような短距離通信等を通じた通信を可能にすることができる。

サービスコンピューティング装置（１０８）は多様な入出力（Ｉ／Ｏ）装置（１１１２）をさらに備えることができる。このようなＩ／Ｏ装置（１１１２）はディスプレイ、多様な使用者インターフェースコントロール（例えば、ボタン、ジョイスティック、キーボード、マウス、タッチスクリーン等）、オーディオスピーカー、連結ポート等を含むことができる。

本明細書に記述された多様な命令、方法及び技術はコンピュータ読取可能媒体に保存されたプログラムモジュールのようなコンピュータ実行可能命令の一般的な脈絡で考慮されることができ、本明細書のプロセッサーによって実行されることができる。一般的に、プログラムモジュールは特定タスクを行ったり特定抽象データ類型を具現するためのルーチン、プログラム、客体、コンポーネント、データ構造等を含む。これらのプログラムモジュール等はネイティブコードとして実行されることができ、仮想マシンまたは他のリアルタイムコンパイルの実行環境のようにダウンロードされて実行されることができる。通常的に、プログラムモジュールの機能は多様な実施例で所望の通り結合されたり分散されることができる。このモジュール及び技術の具現はコンピュータ保存媒体に保存されたり所定形態の通信媒体を通じて伝送されることができる。

たとえ、本発明が構造的特徴及び／又は方法論的行為を特定の言語で記述したが、添付の請求の範囲で限定された主題は必ずしも説明された特定特徴または動作に限定されるものではないということが理解されなければならない。むしろ、特定特徴及び動作は請求の範囲を具現する例示的な形態として開示される。

１００ システム
１０２ 車両
１０４ 車両コンピューティング装置
１０６ ネットワーク
１０８ サービスコンピューティング装置
１１０ サービス提供者
１１２ 車両部品
１１４ センサ
１１６ センサデータ

Claims (20)

1. 自動車部品破壊防止システムであって、
   一つ以上のプロセッサー；及び
   実行可能命令語を維持する一つ以上の非一時的コンピュータ読取可能媒体を含み、
   前記実行可能命令語は、前記一つ以上のプロセッサーによって実行される時、
   車両コンピューティング装置から、第１時間ウィンドウを通じて感知された車両部品の少なくとも一つの感知されたパラメータに対するセンサデータを受信するステップ；
   ルックアップテーブルにアクセスし、前記センサデータに対して、前記車両部品に対する疲労ダメージを示すルックアップテーブルダメージの結果を決定するステップ、または前記センサデータを利用して疲労シミュレーションを実行して前記車両部品に対する疲労ダメージを示すシミュレーターダメージ結果を決定するステップのうち少なくとも一つによって、前記センサデータに基づいたダメージ結果を決定するステップ；
   前記ダメージ結果を前記車両部品に対して予め決定された累積ダメージに追加して更新された累積ダメージを得るステップ；及び
   前記アップデートされた累積ダメージに少なくとも部分的に基づいて前記車両に通信を送信するステップ
   を含む動作を前記一つ以上のプロセッサーによって行うようにする自動車部品破壊防止システム。
2. 前記受信されたセンサデータは第１時間ウィンドウに対応し、前記動作は、
   前記第１時間ウィンドウを複数のさらに小さい第２時間ウィンドウに分割するステップ；
   前記受信されたセンサデータから、前記第２時間ウィンドウのそれぞれに対応するそれぞれのセンサデータの部分を決定するステップ；及び
   前記第２時間ウィンドウのうち個別的な第２時間ウィンドウに対応するそれぞれのセンサデータの部分のそれぞれの正弦波近似値を決定するステップをさらに含む請求項１に記載の自動車部品破壊防止システム。
3. 前記動作は、
   前記ルックアップテーブルにアクセスし、前記それぞれのセンサデータの部分に対して、前記車両部品に対する疲労ダメージを示すそれぞれのルックアップテーブルダメージの結果を決定することによって前記ダメージ結果を決定するステップ；及び
   それぞれのルックアップテーブルダメージの結果を合算して前記ダメージ結果を決定するステップをさらに含む請求項２に記載の自動車部品破壊防止システム。
4. 前記動作は、
   前記それぞれのセンサデータの部分を使用して疲労シミュレーションを実行して前記車両部品に対する疲労ダメージを示すそれぞれのシミュレーションダメージの結果を決定することによって前記ダメージ結果を決定するステップ；及び
   前記それぞれのシミュレーションダメージの結果を合算してダメージ結果を決定するステップをさらに含む請求項２に記載の自動車部品破壊防止システム。
5. 前記動作は、前記それぞれのシミュレーションダメージの結果及び対応するセンサデータの部分からのデータを前記ルックアップテーブルに追加するステップをさらに含む請求項４に記載の自動車部品破壊防止システム。
6. 前記通信は前記車両コンピューティング装置によって前記車両部品に対するダメージを示す警告を与えるようにする請求項１に記載の自動車部品破壊防止システム。
7. 前記動作は、前記車両に通信を送信するステップ以前に、
   前記アップデートされた累積ダメージを少なくとも一つのダメージ閾値と比較して前記アップデートされた累積ダメージが前記少なくとも一つのダメージ閾値を超過することを決定するステップ；及び
   少なくとも一つのダメージ閾値を超過する前記更新された累積ダメージに少なくとも部分的に基づいて前記通信を送信するステップをさらに含む請求項１に記載の自動車部品破壊防止システム。
8. 自動車部品破壊防止方法において、
   一つ以上のプロセッサーによって、車両に搭載された車両コンピューティング装置からネットワークを通じて、車両部品の少なくとも一つの感知されたパラメータに対するセンサデータを受信するステップ；
   一つ以上のプロセッサーによって、前記センサデータに基づいて、前記車両部品に対する疲労ダメージを示すダメージ結果を決定するステップ；及び
   前記ダメージ結果に少なくとも部分的に基づいて、前記一つ以上のプロセッサーによって、前記車両に搭載された車両コンピューティング装置または前記車両と連関したアカウントと連関したコンピューティング装置のうち少なくとも一つに通信を送信するステップを含む自動車部品破壊防止方法。
9. 前記車両部品に対する疲労ダメージを示すダメージ結果を決定するステップは、ルックアップテーブルにアクセスし、前記受信されたセンサデータに対して、前記車両部品に対する疲労ダメージを示すルックアップテーブルダメージの結果を決定するステップをさらに含む請求項８に記載の自動車部品破壊防止方法。
10. 前記車両部品に対して以前に決定された累積ダメージに前記ダメージ結果を追加してアップデートされた累積ダメージを決定するステップ；
    前記アップデートされた累積ダメージを少なくとも一つのダメージ閾値と比較して前記アップデートされた累積ダメージが前記少なくとも一つのダメージ閾値を超過することを決定するステップ；及び
    少なくとも一つのダメージ閾値を超過する前記更新された累積ダメージに少なくとも部分的に基づいて前記通信を送信するステップをさらに含む請求項９に記載の自動車部品破壊防止方法。
11. 前記車両部品に対する疲労ダメージを示す前記ダメージ結果を決定するステップは、前記受信されたセンサデータを使用して疲労シミュレーションを実行して前記車両部品に対する疲労ダメージを示すシミュレーターダメージ結果を決定するステップをさらに含む請求項８に記載の自動車部品破壊防止方法。
12. 前記受信されたセンサデータは第１時間ウィンドウに対応し、前記方法は、
    前記第１時間ウィンドウを複数のさらに小さい第２時間ウィンドウに分割するステップ；
    前記受信されたセンサデータから、前記第２時間ウィンドウそれぞれに対応するそれぞれのセンサデータの部分を決定するステップ；及び
    前記第２時間ウィンドウのうち個別的な第２時間ウィンドウに対応するそれぞれのセンサデータの部分のそれぞれの正弦波近似値を決定するステップをさらに含む請求項８に記載の自動車部品破壊防止方法。
13. 前記車両部品に対する疲労ダメージを示す前記ダメージ結果を決定するステップは、
    前記それぞれのセンサデータの部分のそれぞれの前記それぞれの正弦波近似値を使用して疲労シミュレーションを実行してそれぞれのシミュレーションダメージの結果を決定するステップ；及び
    前記それぞれのシミュレーションダメージの結果を合算して前記第１時間ウィンドウに対するシミュレーションダメージの結果を決定するステップをさらに含む請求項１２に記載の自動車部品破壊防止方法。
14. 複数のダメージ結果及び対応するシミュレーションされたセンサデータを含むルックアップテーブルに前記それぞれのシミュレーションダメージの結果及び対応するセンサデータの部分からのデータを追加するステップをさらに含む請求項１３に記載の自動車部品破壊防止方法。
15. 実行可能命令を保存する一つ以上の非一時的コンピュータ読取可能媒体において、前記実行可能命令は、一つ以上のプロセッサーによって実行される時、
    車両に搭載された車両コンピューティング装置から、第１時間ウィンドウを通じて車両部品の少なくとも一つの感知された状態のセンサデータを受信し、
    ルックアップテーブルにアクセスし、前記センサデータに対して、前記車両部品に対する疲労ダメージを示すルックアップテーブルダメージの結果を決定すること、または前記センサデータを利用して疲労シミュレーションを実行して前記車両部品に対する疲労ダメージを示すシミュレーターダメージ結果を決定することのうち少なくとも一つによって、前記センサデータに基づいたダメージ結果を決定し、
    前記ダメージ結果に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に搭載された車両コンピューティング装置または前記車両と連関したアカウントと連関したコンピューティング装置のうち少なくとも一つに通信を送信するように前記一つ以上のプロセッサーを構成する一つ以上の非一時的コンピュータ読取可能媒体。
16. 前記通信を送信する前に、前記一つ以上のプロセッサーは、
    前記車両部品に対して以前に決定された累積ダメージに前記ダメージ結果を追加してアップデートされた累積ダメージを決定するステップ；
    前記アップデートされた累積ダメージを少なくとも一つのダメージ閾値と比較して前記アップデートされた累積ダメージが前記少なくとも一つのダメージ閾値を超過することを決定するステップ；及び
    少なくとも一つのダメージ閾値を超過する前記更新された累積ダメージに少なくとも部分的に基づいて前記通信を送信するようにさらに構成される請求項１５に記載の一つ以上の非一時的コンピュータ読取可能媒体。
17. 前記一つ以上のプロセッサーは、まず前記ルックアップテーブルにアクセスして前記ルックアップテーブルダメージの結果を決定することによって前記ダメージ結果を決定し、後続して前記疲労シミュレーションの実行を完了してシミュレーションダメージの結果を決定するようにさらに構成される請求項１５に記載の一つ以上の非一時的コンピュータ読取可能媒体。
18. 前記受信されたセンサデータは第１時間ウィンドウに対応し、前記一つ以上のプロセッサーは、
    前記第１時間ウィンドウを複数のさらに小さい第２時間ウィンドウに分割し、
    前記受信されたセンサデータから、前記第２時間ウィンドウそれぞれに対応するそれぞれのセンサデータの部分を決定し、
    前記第２時間ウィンドウのうち個別的な第２時間ウィンドウに対応するそれぞれのセンサデータの部分のそれぞれの正弦波近似値を決定するようにさらに構成される請求項１５に記載の一つ以上の非一時的コンピュータ読取可能媒体。
19. 前記一つ以上のプロセッサーは、
    前記それぞれのセンサデータの部分のそれぞれの前記それぞれの正弦波近似値を使用して疲労シミュレーションを実行してそれぞれのシミュレーションダメージの結果を決定し、
    前記それぞれのシミュレーションダメージの結果を合算して前記第１時間ウィンドウに対するシミュレーションダメージの結果を決定するようにさらに構成される請求項１５に記載の一つ以上の非一時的コンピュータ読取可能媒体。
20. 前記一つ以上のプロセッサーは、
    カウンティングアルゴリズムを使用して前記それぞれのセンサデータの部分の前記それぞれの正弦波近似値を決定して前記受信されたセンサデータに含まれたセンサ信号からノイズを除去し、
    前記それぞれのセンサデータの部分のそれぞれの正弦波近似値に対応する情報を前記ルックアップテーブルに追加するようにさらに構成される請求項１９に記載の一つ以上の非一時的コンピュータ読取可能媒体。

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