JP2020067964A - Die shape design method for tire, die shape design device for tire, and program - Google Patents

Die shape design method for tire, die shape design device for tire, and program Download PDF

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Abstract

To provide a die shape design method for a tire, a program for implementing the die shape design for the tire, and a die shape design device that can efficiently calculate, as die shape data, a tire cross-sectional shape that considers a physical amount affecting an outline without deteriorating a feature of a shape satisfying a target characteristic.SOLUTION: A tire model enabling numerical analysis is created by setting a problem such as a design variable related to a tire shape. A shape optimization calculation of the tire model is performed based on the problem setting to extract a plurality of nodes forming an outline of a cross-sectional shape of the obtained tire model. An elliptic arc approximating a shape formed by connecting the plurality of nodes is created using a function expressed by a numeric expression. Then, an outline of the tire model including at least the elliptic arc is output as die shape data.SELECTED DRAWING: Figure 2

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 modeled by a computer numerically analyzable element, a tire mold shape designing method using a shape optimization calculation result, a tire mold shape designing apparatus, and a tire mold shape. Regarding a program for executing the design method, in particular, without compromising the characteristics of the tire shape that satisfies the target characteristics, a tire mold shape designing method in which actual manufacturing constraints are added, a tire mold shape designing device, and A program for executing a tire mold shape designing 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。   At present, a method of creating a tire model or the like that can be analyzed by a computer and simulating the performance of the tire or the like has been proposed. In the performance simulation, a tire model obtained by dividing the tire into a finite number of elements is created. The optimum shape of a tire is obtained by performing an optimization calculation using a tire model composed of finite elements. Further, 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, in the tire design method of Patent Document 1, a plurality of objective functions, constraints, setting steps for setting 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 of determining a final design parameter based on a design variable giving a value. The plurality of control points enable the shapes 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. Then, the operation control points are included in the design parameters, and when the second member model is moved, the member intervals of the first and second member models are included in the design parameters based on the operation control points. To do. A curve (for example, a B-spline curve) along each control point can define the tire cross-sectional shape.

特開2014−148196号公報JP, 2014-148196, A

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 of Patent Document 1 also controls the position of the reinforcing layer. In Patent Document 1, it is stated that the tire cross-sectional shape formed by each control point after movement can be made into a gentle shape without being formed into a wavy shape. When a mold is manufactured using the calculation result of the optimum shape of the tire obtained by the tire designing method of Patent Document 1, the size is indicated by an arc, a straight line, or a combination of the arc and the straight line. It is desirable to adjust the outline of. However, depending on the degree of adjustment of the outline, the characteristic balance of the optimum tire shape may be impaired. In the tire designing method of Patent Document 1, the dimension of the mold is defined by using the calculation result obtained without considering the above problems, 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形状の特徴を損なわずに、タイヤ外側の輪郭線が影響する物理量を考慮したタイヤ断面形状を、金型形状データとして効率よく算出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 eliminate the problems based on the above-mentioned conventional techniques, and to obtain a tire cross-sectional shape in consideration of a physical quantity affected by a contour line on the outer side of the tire without impairing the characteristics of the shape satisfying the target characteristics. It is to provide a program for executing a tire mold shape designing method, a tire mold shape designing apparatus, and a tire mold shape designing method that can be efficiently calculated as shape data.

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、制約条件、最適解の判定条件および節点の抽出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前記設計変数、前記目的関数、前記制約条件、前記最適解の判定条件および前記節点の前記抽出条件に基づき、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、抽出した前記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複数の節点を抽出する抽出工程と、抽出した前記複数の節点間を近似する楕円弧を、x、yを変数とし、a、b、p、q、x、yをパラメータとする数式で表される関数を用いて作成する作成工程と、前記楕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 related to a shape, an objective function, constraint conditions, optimal solution determination conditions and node extraction conditions for a tire. For the tire, a creation step of creating a tire model with a computer numerically analyzable element, the design variable set in the problem setting step, the objective function, the constraint condition, the determination condition of the optimal solution and the Based on the extraction conditions of the nodes, a calculation step of performing a shape optimization calculation on the tire model, and from the result of the shape optimization calculation of the calculation step, at least one solution is extracted using a predetermined extraction condition, An extraction process for extracting a plurality of nodes forming the outer contour in the cross-sectional shape of the tire model corresponding to the combination of design variables forming the extracted solution. When the extracted elliptical arc that approximates between said plurality of nodes was, x, and the variable y, generated using a, b, p, q, a function expressed by the equation to the x 0, y 0 parameter A method for designing a mold shape of a tire, comprising: a creating step; and an output step of outputting the contour line of the tire model including at least the elliptical arc as mold shape data.

前記演算工程において、前記形状最適化計算は、所定の荷重における接地解析を含み、前記抽出工程では、前記タイヤモデルの少なくともトレッド中央部から接地端迄の範囲で前記複数の節点を抽出し、前記作成工程は、前記タイヤモデルの前記範囲の前記節点を利用して前記楕円弧を作成することが好ましい。
また、前記作成工程は、前記関数のパラメータa、b、p、q、x、yのうち、少なくとも1つを固定し、残りのパラメータを用いて、前記楕円弧を作成することが好ましい。
In the calculation step, the shape optimization calculation includes a ground contact analysis at a predetermined load, and in the extraction step, the plurality of nodes are extracted in a range from at least a tread center portion to a ground contact end of the tire model, In the creating step, it is preferable that the elliptic arc is created using the nodes in the range of the tire model.
Further, it is preferable that, in the creating step, at least one of the parameters a, b, p, q, x 0 , and y 0 of the function is fixed, and the remaining parameters are used to create the elliptic arc.

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前記楕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抽出する節点を変更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最適化計算を行うことが好ましい。
There is a step of setting a determination condition in the objective function, for the tire model represented by using the elliptic arc created in the creating step, the calculation of the objective function set in the problem setting 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 output in the output step. However, if the error is outside the predetermined range, it is preferable to change the extracted nodes.
In the problem setting step, it is expressed by a combination of a plurality of base shapes that change the shape of the tire model, and it is set such that the domains thereof are included at least as design variables, and an objective function relating to the physical quantity of the tire model is at least 2 It is preferable to set one or more, and in the calculation step, optimization calculation is performed 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、制約条件、最適解の判定条件および節点の抽出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前記設計変数、前記目的関数、前記制約条件、前記最適解の判定条件および前記節点の前記抽出条件に基づき、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、抽出した前記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複数の節点を抽出し、前記複数の節点間を近似する楕円弧を、x、yを変数とし、a、b、p、q、x、yをパラメータとする数式で表される関数を用いて作成し、前記楕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。 A second aspect of the present invention relates to a tire, including a model creation unit that creates a tire model with elements that can be numerically analyzed by a computer, design variables, an objective function, constraint conditions, optimal solution determination conditions, and node extraction conditions. A shape for the tire model based on a condition setting unit to be set, the design variable regarding the shape set by the condition setting unit, the objective function, the constraint condition, the optimum solution determination condition, and the node extraction condition. Corresponding to a combination of a calculation unit that performs an optimization calculation and at least one solution from a result of the shape optimization calculation of the calculation unit using a predetermined extraction condition, and a design variable that constitutes the extracted solution. In the cross-sectional shape of the tire model, a plurality of nodes that form the outer contour are extracted, and an elliptic arc that approximates between the plurality of nodes is defined as x and y, and a b, p, q, and x 0, y 0 was prepared using the function expressed by the equation to the parameter, the data creation unit for outputting a contour line of the tire model which includes at least the elliptical arc as a mold shape data The present invention provides a die shape designing device for a tire, which comprises:

前記演算部において、前記形状最適化計算は、所定の荷重における接地解析を含み、前記データ作成部では、前記タイヤモデルの少なくともトレッド中央部から接地端迄の範囲で前記複数の節点を抽出し、前記タイヤモデルの前記範囲の前記節点を利用して前記楕円弧を作成することが好ましい。
前記データ作成部は、前記関数のパラメータa、b、p、q、x、yのうち、少なくとも1つを固定し、残りのパラメータを用いて、前記楕円弧を作成することが好ましい。
In the calculation unit, the shape optimization calculation includes ground contact analysis at a predetermined load, and in the data creation unit, the plurality of nodes are extracted in the range from at least the tread center to the ground contact end of the tire model, It is preferable that the elliptical arc is created using the nodes of the range of the tire model.
It is preferable that the data creation unit fixes at least one of the parameters a, b, p, q, x 0 , and y 0 of the function, and creates the elliptic arc using the remaining parameters.

前記条件設定部にて前記目的関数に判定条件を設定し、前記データ作成部で作成された前記楕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、前記楕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、前記データ作成部は抽出する節点を変更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最適化計算を行うことが好ましい。
Calculation of the objective function set by the condition setting unit with respect to the tire model expressed by using the elliptic arc created by the data creating unit by setting a judgment condition on the objective function by the condition setting unit. Is performed by the calculation unit, is created by the model creation unit, in the tire model used to create the elliptical arc, the error with the objective function set by the condition setting unit is calculated by the calculation unit, the error If is within a predetermined range, the mold shape data is output from the data creating unit, and if the error is outside the predetermined range, the data creating unit preferably changes the nodes to be extracted.
The condition setting unit is expressed by a combination of a plurality of base shapes that change the shape of the tire model, and is set so as to include at least the domains thereof as design variables, and an objective function relating to the physical quantity of the tire model is at least 2 It is preferable to set one or more, and the computing unit performs 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。   A third aspect of the present invention provides a program for causing a computer to execute each step of the tire mold shape designing method of 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形状の特徴を損なわずに、タイヤ外側の輪郭線が影響する物理量を考慮したタイヤ断面形状を、金型形状データとして効率よく算出できる。   According to the present invention, it is possible to efficiently calculate, as mold shape data, a tire cross-sectional shape that considers a physical quantity that is affected by the contour line on the outside of the tire without impairing the characteristics of the shape that satisfies the target characteristics.

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。FIG. 1 is a schematic diagram showing a tire mold shape designing device used in a tire mold shape designing method according to an embodiment of the present invention. 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。It is a flowchart which shows the 1st example of the metal mold | die shape design method of the tire of embodiment of this invention in order of process. (a)は本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法に用いられるタイヤモデルの一例を示す模式図であり、(b)は楕円弧の作成方法の一例を示す模式図であり、(c)は楕円弧の作成方法の他の例を示す模式図である。(A) is a schematic diagram showing an example of a tire model used for a tire mold shape designing method of an embodiment of the present invention, (b) is a schematic diagram showing an example of a method of creating an elliptic arc, (c) [Fig. 4] is a schematic diagram showing another example of a method of creating an elliptic arc. 本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法に用いられるタイヤモデルの接地領域を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the grounding area of the tire model used for the tire mold shape designing method of the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法に基づく楕円弧の第1の例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the 1st example of an elliptic arc based on the metal mold shape designing method of the tire of embodiment of this invention. 本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法に基づく楕円弧の第2の例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the 2nd example of an elliptic arc based on the metal mold shape designing method of the tire of embodiment of this invention. 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。It is a flowchart which shows the 2nd example of the tire mold shape designing method of the embodiment of this invention in process order. 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。It is a flowchart which shows the 3rd example of the tire mold shape designing method of the embodiment of this invention in process order. (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。(A) is a schematic diagram showing a tire model of a reference shape, (b) is a schematic diagram showing a tire model of a first base profile, and (c) is a schematic diagram showing a tire model of a second base profile. It is a figure. (a)は実施例1の接地圧分布を示す模式図であり、(b)は比較例1の接地圧分布を示す模式図である。(A) is a schematic diagram showing a contact pressure distribution of Example 1, and (b) is a schematic diagram showing a contact pressure distribution of Comparative Example 1.

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。   Hereinafter, based on a preferred embodiment shown in the accompanying drawings, a tire mold shape designing method of the present invention, a tire mold shape designing device, and a tire mold shape designing method for executing the method on a computer or the like. The program will be described in detail.

[タイヤの金型形状設計装置]
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。
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。
[Tire mold shape design device]
FIG. 1 is a schematic diagram showing a tire mold shape designing apparatus used in a tire mold shape designing method according to an embodiment of the present invention.
The tire mold shape designing apparatus 10 shown in FIG. 1 is used to execute the tire mold shape designing method of the present embodiment. Hereinafter, the tire mold shape designing device 10 is simply referred to as the designing device 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 designing device 10 is configured by using hardware such as a computer. As described above, the design apparatus 10 shown in FIG. 1 is used in the tire mold shape designing method of the present invention, but the tire mold shape designing method is executed using hardware and software such as a computer. If it is possible, it is not limited to the design device 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 designing device 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 to this, a ROM and the like are provided although not shown.
The processing unit 12 is controlled by the control unit 32. Further, 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, and the condition setting unit 20, the model creation unit 22, the calculation unit 24, and the data creation. The data of the unit 26 is stored in the memory 28.
In the tire mold shape designing method described below, various processing is performed by each unit of the processing unit 12. In the following description, description of various processes performed by the control unit 32 in each unit of the processing unit 12 is omitted, but the control unit 32 controls a series of processes in each unit. The memory 28 also stores various determination conditions described later. The control unit 32 reads the determination condition from the memory 28, compares the determination condition 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 such as a mouse and a keyboard for inputting various information according to an operator's instruction. The display unit 16 displays, for example, results obtained by the tire mold shape designing method, and various known displays are used. The display unit 16 also includes a device such as a printer for displaying various 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 designing device 10 causes the control unit 32 to execute a program (computer software) stored in a ROM or the like, so that the condition setting unit 20, the model creating unit 22, the computing unit 24, and the data creating unit 26 function. Form. As described above, the designing device 10 may be configured by a computer in which each part functions by executing a program, or may be a dedicated device 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、目的特性を満足する形状の特徴を損なわずに、タイヤ外側の輪郭線が影響する物理量を考慮したタイヤ断面形状を、金型形状データとして効率よく算出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、タイヤ外側の輪郭線が影響する物理量を考慮したタイヤ断面形状を、金型形状データとして効率よく算出できる。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 designing method of the present embodiment, the tire cross-sectional shape in consideration of the physical quantity influenced by the outer contour of the tire is efficiently treated as mold shape data without impairing the characteristics of the shape satisfying the target characteristics. It is intended to calculate, and relates to a mold shape data creation method using a computer.
In the tire mold shape designing method, an optimum shape is acquired from a shape change having a degree of freedom in advance, and then a process for smoothing the outline is performed, so that a more optimum solution can be acquired. Therefore, it is possible to efficiently calculate, as the mold shape data, the tire cross-sectional shape in consideration of the physical quantity affected by the contour line on the outer side of the tire without impairing the characteristics of the shape satisfying the target characteristics. This makes it possible to obtain mold shape data that does not impair the tire shape characteristics that satisfy the target characteristics.

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、制約条件、最適解の判定条件および節点の抽出条件を設定する。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、制約条件、最適解の判定条件および節点の抽出条件、各種の条件、ならびに情報は、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、制約条件、最適解の判定条件および節点の抽出条件、各種の条件、ならびに情報はメモリ28に記憶される。   The condition setting unit 20 of the designing device 10 sets design variables, objective functions, constraint conditions, optimal solution determination conditions, and node extraction conditions necessary for tire model shape optimization calculation. In addition, various conditions and information necessary for the shape optimization calculation of the tire model are input and set. Design variables, objective functions, constraints, optimal solution determination conditions and node extraction conditions, various conditions, and information are input via the input unit 14. The design variables, the objective functions, the constraint conditions, the optimal solution determination conditions and the node extraction conditions, the various conditions, and the 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。
In the condition setting unit 20, a plurality of parameters defined as design variables among the parameters defining the tire and the material forming the tire are set. It should be noted that as parameters of the design variables, variation factors such as loads and boundary conditions, and in the case of products, constraint conditions such as size and mass may be set.
In addition, a plurality of parameters defined as characteristic values (objective functions) are set among the parameters that define the tire and the material forming the tire. As the characteristic value, an index for evaluating the tire and the material forming the tire other than the physical and chemical characteristic values such as cost may be used.
The tire and the material forming the tire may be not only the tire itself, but also the entire system including the tire, such as the parts forming the tire and the tire assembly form, or a part thereof.

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、燃費性能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の摩耗エネルギー等が挙げられる。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、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 has a large value, a small value, or a value approaching a predetermined value. Regarding the objective function, in addition to the preferred direction described above, there is also an unfavorable direction opposite to the preferred direction.
The objective function is a characteristic value of the tire. In this case, the characteristic value is a physical quantity that is 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 index of steering stability, and an index of riding comfort. Examples include the primary natural frequency of the tire, rolling resistance as an index of fuel efficiency, lateral spring constant as an index of steering stability, and wear energy of the tire tread part as an index of wear resistance. In addition to these, examples of physical quantities of tires include shape and dimensional values. The shape is, for example, a sectional shape. The dimension value is, for example, the width of the tire, the outer diameter of the tire, or the like. Examples of physical quantities of tires include the amount of deflection, ground pressure, rolling resistance, and cornering characteristics 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。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、目的関数の値が所定の範囲を満足するための条件、設計変数の値が所定の範囲を満足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 variables define the shape of the tire, the internal structure of the tire, the material properties, and the like. The design variables are a plurality of parameters among the material behavior of the tire, the shape of the tire, the sectional shape of the tire, the natural vibration mode of the tire, and the structure of the tire. Design variables include, for example, the radius of curvature that defines the crown shape of the tread portion of the tire, the belt width dimension of the tire that defines the tire internal structure, and the like. In order to obtain mold shape data, the design variables are preferably related to the tire shape.
The constraint condition is a condition for the value of the objective function to satisfy a predetermined range, and a condition for the value of the design variable to satisfy the predetermined range.
Further, the load load of the tire, running conditions including the rolling speed of the tire, road surface conditions on which the tire runs, for example, uneven shape, friction coefficient, etc., information of vehicle specifications for use in vehicle running simulation, 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。
Further, the condition setting unit 20 is set with information for defining a non-linear response relationship between a plurality of types of design variables and a plurality of types of characteristic values. This non-linear response relationship includes, for example, numerical simulations such as FEM (finite element method) and theoretical formulas.
The condition setting unit 20 sets a model generated by a non-linear response relationship, a boundary condition of the model, a simulation condition and a constraint condition in the simulation when performing a numerical simulation such as FEM.

更には、最適解の判定条件を設定する。最適解の判定条件は、例えば、パレート解を得るための最適化条件、パレート解探索のための条件等である。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。
また、条件設定部20には、節点の抽出条件が設定される。節点の抽出条件は、例えば、抽出する節点の数、節点を抽出する範囲等である。
Furthermore, the conditions for determining the optimum solution are set. The optimum solution determination condition is, for example, an optimization condition for obtaining a Pareto solution, a condition for searching a Pareto solution, or the like. The conditions for the Pareto solution search are the method for searching the Pareto solution and various conditions in the Pareto solution search.
In this embodiment, for example, a genetic algorithm (GA) can be used as a method for searching a Pareto solution. It is generally known that the search ability of a genetic algorithm decreases as the characteristic value (objective function) increases. One of the ways to solve it is to increase the number of individuals.
In addition to this, the domain of the design variable 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, a discrete level value is set for each design variable, and for the remaining design variables, the domain is set as a constant and the combination of design variables is changed by the computer. However, the characteristic value may be calculated and the Pareto solution described below may be extracted.
Further, the extraction condition of the node is set in the condition setting unit 20. The extraction conditions of the nodes are, for example, the number of nodes to be extracted, the range of extracting the nodes, and the like.

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。   Regarding the shape optimization calculation, the output value is calculated while changing the input variables according to the optimization algorithm such as the method of sequentially searching using the nonlinear relationship (response surface) between the input variable and the output variable and the evolution calculation method. Either method 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 creating unit 22 creates a tire model that is modeled by elements that can be numerically analyzed by a computer. The model creating unit 22 creates various calculation models based on the set nonlinear response relationship. As described above, the non-linear response relationship includes numerical simulation such as FEM. In this case, the model creating unit 22 generates a mesh model corresponding to design parameters representing design variables and characteristic value parameters representing characteristic values. To be done. Also, in the case of theoretical formulas and the like, theoretical formulas and the like corresponding to design parameters and characteristic value parameters are created. The calculation unit 24 performs 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 creating unit 22 is created using each type of design parameter set by the condition setting unit 20, but a known creating method can be used to create the tire model. . Note that the tire model also generates at least a road surface model that is a target for rolling the tire model. A tire model may be one that reproduces the rim on which the tire is mounted, the wheel, and the tire rotation axis. Further, if necessary, a model that reproduces the vehicle in which the tire is mounted may be incorporated in the tire model. At this time, it is also 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 a preset boundary condition.
Further, the form of the tire model used for the analysis is not particularly limited, and may be a smooth tire having no groove, only a main groove or having 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 creating unit 22 is created using each type of design parameter set by the condition setting unit 20, but a known creating method can be used to create 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 include, for example, a quadrilateral element in a two-dimensional plane, a tetrahedral solid element in a three-dimensional body, a solid element such as a pentahedral solid element, and a hexahedral solid element, a shell such as a triangular shell element, and a quadrangular shell element. Elements that can be analyzed by computer, such as elements and surface elements. In the analysis process, the elements thus divided are specified one by one using the three-dimensional coordinates in the three-dimensional model and the 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 that can be numerically calculated, and may be, for example, a finite element model for use in a known finite element method (FEM). In addition to the road surface model and the tire model, for example, when a tire design proposal for optimizing tire performance including tire wet performance is obtained using the tire model, inclusions existing on the road surface are reproduced. All you have to do is create a model. For example, as the inclusion model, various models that reproduce water, snow, mud, sand, gravel, ice, etc. on the road surface may be generated as numerically discretized models. The road surface model is not limited to a model that reproduces a road surface having a flat surface, but may be a model that reproduces a road surface shape having irregularities on the surface as necessary.

演算部24は、条件設定部20で設定された形状に関する設計変数、目的関数、制約条件、最適解の判定条件および節点の抽出条件に基づき、モデル作成部22で作成されたタイヤモデルについて形状最適化計算を行うものである。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 optimizes the shape of the tire model created by the model creation unit 22 based on the design variables related to the shape set by the condition setting unit 20, the objective function, the constraint conditions, the optimum solution determination conditions, and the node extraction conditions. The calculation is performed. As a result, the 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 by executing a subroutine using a known finite element solver, for example.
The calculation unit 24 calculates the output value (sampling point) in the characteristic value space configured by the values of the plurality of types of design variables and the characteristic value, using the nonlinear response relationship. In addition, the calculation unit 24 creates an approximate model (metamodel) using the design variable and the output value (sampling point) and using the characteristic value that is the output value as the objective function.
The above-mentioned approximate model (metamodel) is a mathematical model that approximates the input / output relationship, and various input / output relationships can be approximated by adjusting the parameters. A polynomial model, Kriging, a neural network, a radial basis function, etc. can be used for the above-mentioned approximate model, for example.

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 executes the shape optimization calculation using the approximate model. It is also one in which the solution (which may include a Pareto solution) extracted from the shape optimization calculation result by the data creating unit 26 is used to execute the actual calculation by using the defined non-linear relation. In addition to this, the calculation unit 24 also applies a boundary condition to a tire model represented by a combination of design variables by using a 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. Examples of the genetic algorithm include, for example, DRMOGA (Divided Range Multi-Objective GA) and NCGA (Neighborhood Cultivation GA) in which a solution set is divided into a plurality of regions along an objective function and a multi-objective GA is performed for each of the divided solution sets. , A known method 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) method. You can

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 calculation unit 24 searches for a Pareto solution from the shape optimization calculation result using the approximate model obtained by the calculation unit 24 according to the Pareto solution search condition set by the condition setting unit 20, and finds the Pareto solution. It is also something to extract. The obtained Pareto solution is stored in the memory 28.
Here, the Pareto solution cannot be said to be superior to other arbitrary solutions in a plurality of characteristic values (objective functions) that are in a trade-off relationship, but a solution that does not have a better solution does not exist. Say. Generally, there are a plurality of Pareto solutions as a set. The Pareto ranking method is used to search for Pareto solutions, for example.

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。   The computing unit 24 performs selection using, for example, vector evaluated genetic algorithms (VEGA), Pareto ranking method, or tournament method. Other than the genetic algorithm (GA), for example, the annealing method (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 by using the design variable is not limited to the simulation such as FEM, but is described above. 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。また、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、タイヤモデルの外側の輪郭を構成する複数の節点を抽出する。抽出した複数の節点間を近似する楕円弧を、x、yを変数とし、a、b、p、q、x、yをパラメータとする下記数式で表される関数を用いて作成する。さらには、楕円弧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。楕円弧の作成方法等の詳細については後に説明する。
下記数式のパラメータaはx軸方向の半径を示し、パラメータbはy軸方向の半径を示す。パラメータp、qは次数を示す。パラメータxは楕円弧の中心のx座標を示し、パラメータyは楕円弧の中心のy座標を示す。
The data creation unit 26 extracts at least one solution from the result of the shape optimization calculation of the calculation unit 24 using a predetermined extraction condition. Further, in the cross-sectional shape of the tire model that corresponds to the combination of design variables that form the extracted solution, a plurality of nodes that form the outer contour of the tire model are extracted. An elliptic arc that approximates between the extracted plurality of nodes is created using a function represented by the following mathematical expression, where x and y are variables and a, b, p, q, x 0 , and y 0 are parameters. Further, the contour line of the tire model including at least the elliptic arc is output as mold shape data. Details of a method of creating an elliptic arc will be described later.
The parameter a in the following mathematical formula indicates the radius in the x-axis direction, and the parameter b indicates the radius in the y-axis direction. The parameters p and q indicate the order. The parameter x 0 indicates the x coordinate of the center of the elliptical arc, and the parameter y 0 indicates the y coordinate of the center of the elliptical arc.

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 contour line is an outer line from a bead toe on one side to a bead toe on the opposite side from a bead toe on a tire cross section orthogonal to the equatorial plane of the tire.
The mold shape data is dimensional data indicating the length of a straight line forming the outline, the curvature of the curve, the position coordinates of the straight line, and the position coordinates of the curve. Specifically, for example, it is dimensional data required when a die is manufactured using an NC processing machine. The mold shape data may be the shape of a tire model other than the dimension data, and in this case, the tire model may be modeled by a numerically analyzable element.

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 value of the characteristic value and the result of the shape optimization calculation of the tire model 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 information input via the input unit 14, the tire model, the result of numerical calculation, and the optimum solution. For example, the tire model and the result of the shape optimization calculation of the tire model 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等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 designing method described below, including the model creation unit 22, the calculation unit 24 of the processing unit 12, And the data creation unit 26.
In the designing device 10, in the input file for changing the shape or structure, the common portion such as the boundary condition and the analysis step and the different portion depending on the individual shape such as the nodal coordinate value, the arrangement angle of the reinforcing material and the initial tension are divided. However, by automating using a file format that can be captured in the common part, that is, by including individual information as an include file, it is possible to easily study the tire shape even when considering many tire shapes. It is possible.

[タイヤの金型形状設計方法の第1の例]
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。図3(a)は本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法に用いられるタイヤモデルの一例を示す模式図であり、(b)は楕円弧の作成方法の一例を示す模式図であり、(c)は楕円弧の作成方法の他の例を示す模式図である。
[First Example of Tire Mold Design Method]
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. FIG. 3A is a schematic diagram showing an example of a tire model used in the tire mold shape designing method of the embodiment of the present invention, and FIG. 3B is a schematic diagram showing an example of an elliptic arc creating method. (C) is a schematic diagram which shows the other example of the preparation method of an elliptic arc.

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)。また、ステップS10(問題設定工程)では、最適解の判定条件および節点の抽出条件も設定する。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、接地圧、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。
First, as shown in FIG. 2, optimization conditions such as design variables, characteristic values (objective function), and constraint conditions are set for the tire (step S10). Further, in step S10 (problem setting step), optimal solution determination conditions and node extraction conditions are also set. For example, the tire may be a tire having a size of 195 / 65R15.
As the design variable, for example, a design variable that changes the shape of the tire or the sectional shape of the tire is set. The method of setting the design variable is not particularly limited, and for example, the design value of the design variable is set using the Latin hypercube method (Latin hypercube method).
The characteristic values include, for example, tire rigidity, ground pressure, rolling resistance, air resistance, cornering performance, friction energy, and the like as physical characteristics of the tire. For example, two tire physical characteristics of the first characteristic value and the second characteristic value are set as the objective function. 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において、コンピュータで数値解析可能な要素でタイヤモデル、例えば、メッシュモデル等のタイヤモデルを作成する(作成工程)。
The design variables (input parameters) are parameters of the tire cross-sectional shape, and the characteristic values (output parameters) are two characteristic values that are the tire physical characteristics. The parameter of the sectional shape of the tire and two characteristic values are set in the condition setting unit 20.
In this embodiment, an approximate model is created by the tire mold shape designing method under such setting conditions. A change in the first characteristic value and the second characteristic value depending on the value of the parameter of the sectional shape of the tire is obtained.
Using the information set in the condition setting section 20, the model creating section 22 creates a tire model, for example, a tire model such as a mesh model, using elements that can be numerically analyzed by a computer (creating step).

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, the 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 the design variable and the characteristic value is determined. The type of the non-linear response is stored in the memory 28, for example. For example, the relationship between the parameter of the tire cross-sectional shape and the first characteristic value and the second characteristic value is set. When the parameters of the tire cross-sectional shape are 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 parameter of the tire sectional shape as a variable. It is expressed using a non-linear function such as a polynomial. The second characteristic value is expressed using a non-linear function such as a polynomial having a parameter of the tire cross-sectional shape 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)。
ステップS12(演算工程)の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 non-linear 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, the sampling calculation for calculating the characteristic value that is the output when the design variable is input is executed.
Next, an approximate model is created using the output values obtained by the sampling calculation. That is, the relationship between the design variable and the characteristic value is represented by an approximate model.
Next, the calculation unit 24 executes the shape optimization calculation using the approximate model (step S12).
Regarding the shape optimization calculation in step S12 (computation step), the output value is calculated while sequentially changing the input variables according to a method of searching using a nonlinear relationship (response surface) between the input variables and the output variables or the optimization algorithm. Either of these methods may be used. The shape optimization calculation is also called a 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(抽出工程)では、形状最適化計算の結果から、解を構成する設計変数の組合せに対応する形状(抽出形状)が抽出され、タイヤモデル50(図3(a)参照)を得ることができる。
なお、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 (extraction step), the shape (extracted shape) corresponding to the combination of the design variables forming the solution is extracted from the result of the shape optimization calculation, and the tire model 50 (see FIG. 3A) is obtained. You can
In step S14, as the extraction condition to be set, the Pareto solution search unit may extract the Pareto solution to obtain the Pareto solution. Further, not limited to Pareto solutions, solutions may be extracted from all individuals (solutions) using characteristics other than the objective function as constraints.

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複数の節点を抽出する(ステップS16)。ステップS16(抽出工程)では、例えば、図3(b)に示すように、節点52a、節点52b、節点52c、節点52dおよび節点52eの5点を抽出する。
外側の輪郭において抽出した複数の節点、すなわち、抽出形状の外形線上において抽出した複数の節点は、タイヤの代表的な位置における節点が含まれることが好ましい。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(トレッド中央部)、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。なお、抽出した複数の節点は前記代表的な位置における節点を不変とし、他の節点を近似曲線上に補正してもよく、全ての抽出した節点を近似曲線上に補正するようにしてもよい。
Next, in the cross-sectional shape of the tire model 50 (see FIG. 3A) corresponding to the combination of design variables that form the extracted solution, a plurality of nodes that form the outer contour are extracted (step S16). In step S16 (extracting step), for example, as shown in FIG. 3B, five points of a node 52a, a node 52b, a node 52c, a node 52d, and a node 52e are extracted.
It is preferable that the plurality of nodes extracted on the outer contour, that is, the plurality of nodes extracted on the outline of the extracted shape, include the nodes at the typical positions of the tire. Taking the tire cross-sectional shape as an example, it is a cap tread center position (tread center part), a tire maximum width position, a tread development width position, a mold dividing position, a bead toe part, a bead heel part, and the like. It should be noted that the extracted plurality of nodes may be the nodes at the representative positions that are not changed, and other nodes may be corrected on the approximate curve, or all the extracted nodes may be corrected on the approximate curve. .

次に、抽出した複数の節点間を近似する楕円弧を、x、yを変数とし、a、b、p、q、x、yをパラメータとする上記数式で表される上述の関数を用いて作成する(ステップS18)。
ステップS18(作成工程)では、具体的には、図3(b)に示すように抽出した5つの節点52a、節点52b、節点52c、節点52dおよび節点52eの間を近似する楕円弧58を作成する。なお、図3(b)のO(x、y)は、楕円弧58の中心である。
楕円弧58は、抽出した5つの節点52a、節点52b、節点52c、節点52dおよび節点52eに対して近似したものであるが、楕円弧58と、抽出した5つの節点52a、節点52b、節点52c、節点52dおよび節点52eのそれぞれとは距離δ(残差)が小さい程、近似の精度が高い。楕円弧58は、近似精度が高いものが好ましい。
近似手法としては、特に限定されるものではない。例えば、節点と楕円弧間の距離に着目し、最小二乗法のように残差平方和を最小化する手法、および各節点における距離δ(残差)のうち、それらの最大値が最も小さくなる楕円弧を選択する手法等が挙げられる。
Next, the elliptic arc that approximates the extracted plurality of nodes is calculated by using the above-described function represented by the above mathematical expression with x and y as variables and a, b, p, q, x 0 , and y 0 as parameters. Are created (step S18).
In step S18 (creation step), specifically, an elliptic arc 58 that approximates the five extracted nodes 52a, 52b, 52c, 52d, and 52e as shown in FIG. 3B is created. . Note that O (x 0 , y 0 ) in FIG. 3B is the center of the elliptic arc 58.
The elliptic arc 58 is an approximation of the five extracted nodes 52a, 52b, 52c, 52d, and 52e, but the elliptical arc 58 and the extracted five nodes 52a, 52b, 52c, and 52c The smaller the distance δ (residual difference) from each of 52d and the node 52e, the higher the accuracy of approximation. It is preferable that the elliptic arc 58 has a high approximation accuracy.
The approximation method is not particularly limited. For example, paying attention to the distance between the node and the elliptic arc, the method of minimizing the residual sum of squares like the least-squares method, and the ellipse arc whose distance δ (residual) at each node has the smallest maximum value. And the like.

例えば、図3(c)に示すように、抽出した4つの節点56a、節点56b、節点56cおよび節点56dとの距離δ(残差)が最小な楕円弧58を作成する。具体的には、下記数式を満たす楕円弧とする。なお、距離δ(残差)は、特に限定されるものではないが、ユークリッド距離、マンハッタン距離、または距離の軸方向成分(距離の直交する2成分におけるいずれか一方の成分)を用いて規定することが好ましい。
下記数式において、rは楕円弧58の中心O(x、y)から各節点56a〜56d迄の距離であり、rは楕円弧の中心O(x、y)と各節点迄の距離を延長した楕円弧の交点迄の距離である。
For example, as shown in FIG. 3C, an elliptic arc 58 having a minimum distance δ (residual difference) from the four extracted nodes 56a, 56b, 56c and 56d is created. Specifically, it is an elliptic arc that satisfies the following formula. Note that the distance δ (residual error) is not particularly limited, but is defined using the Euclidean distance, the Manhattan distance, or the axial component of the distance (either one of the two orthogonal components of the distance). It is preferable.
In the following formula, r i is the distance from the center O (x 0 , y 0 ) of the elliptic arc 58 to each node 56a to 56d, and r is the distance to the center O (x 0 , y 0 ) of the elliptic arc and each node. Is the distance to the intersection of the elliptic arcs.

楕円弧58については、例えば、2つの節点52、54を固定点として、2つの固定点の間で、上述の数式を満たす楕円弧58を探索してもよい。この場合、楕円弧58はパラメータa、b、p、q、x、yの値を逐次的に変更しながら探索してもよく、また、いずれか一方の固定点が楕円の長軸もしくは短軸上に位置するように、パラメータa、b、x、yの値のうち少なくとも一つを固定し、残りのパラメータおよびパラメータp、qの値を変化させながら探索してもよい。
図3(b)では、5つの節点52a〜52eに対して固定点を設けていないが、これに限定されるものではなく、例えば、両端の節点を固定点として、楕円弧を作成してもよい。
Regarding the elliptic arc 58, for example, the two nodes 52 and 54 may be fixed points, and the elliptic arc 58 that satisfies the above-described mathematical expression may be searched between the two fixed points. In this case, the elliptic arc 58 may be searched while sequentially changing the values of the parameters a, b, p, q, x 0 , y 0 , and one of the fixed points may be the major axis or the minor axis of the ellipse. At least one of the values of the parameters a, b, x 0 , and y 0 may be fixed so as to be located on the axis, and the search may be performed while changing the remaining parameters and the values of the parameters p and q.
Although fixed points are not provided for the five nodes 52a to 52e in FIG. 3B, the present invention is not limited to this. For example, elliptic arcs may be created with the nodes at both ends as fixed points. .

また、作成した楕円弧において、対象となる節点を含むタイヤ断面形状上に周方向溝が存在し、複数の陸部に分割されている場合、製造時における熱収縮を考慮し、出力した金型形状を基に熱収縮計算を行い、得られた結果を用いてトレッド各陸部形状を膨出させたラインに修正する処理をステップS18の最後に与えてもよい。具体的には前記作成した楕円弧を正とし、前記楕円弧よりもトレッド外側に膨出し、かつ陸部の両端を通る曲線を関数としてパラメトリックに定義し、熱収縮計算後のラインとの差分を最小化させるパラメータの探索を最適化アルゴリズムに組み込み、コンピュータに実施させることにより修正後のラインを規定する。   In addition, in the created elliptic arc, if there are circumferential grooves on the tire cross-sectional shape including the target node and it is divided into multiple land parts, the mold shape that was output in consideration of heat shrinkage during manufacturing The heat shrinkage calculation may be performed based on the above, and the obtained result may be used to correct the land shape of each tread to a swollen line at the end of step S18. Specifically, the elliptical arc created above is defined as positive, and the curve that bulges outside the elliptical arc to the outside of the tread and passes through both ends of the land is defined as a function parametrically to minimize the difference from the line after heat shrinkage calculation. The corrected line is defined by incorporating the search for the parameter to be performed into the optimization algorithm and causing the computer to perform the search.

次に、図2に示すように、楕円弧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(出力工程))。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 elliptic arc 58 is output as mold shape data (step S20 (output step)). In this way, the mold shape data necessary for the tire mold shape design can be obtained.

また、演算部24による形状最適化計算(ステップS12)は、所定の荷重における接地解析を含んでもよい。
ここで、図4は本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法に用いられるタイヤモデルの接地領域を示す模式図である。
データ作成部26では、図4に示すようにタイヤモデル50の少なくともトレッド中央部60から接地端62迄の範囲で複数の節点を抽出(ステップS16)し、タイヤモデル50の少なくともトレッド中央部60から接地端62迄の範囲の節点を利用して楕円弧を作成することもできる。
図4に示すようにタイヤモデル50のトレッド中央部60から接地端62迄の範囲が接地領域64である。
このように、節点を抽出する抽出範囲を接地領域64とし、予め計算により接地する領域を見出しておき、トレッド外側の輪郭線を1つの楕円弧にて作成することにより、複数の楕円弧を接続することが不要になり、円弧間の接続点に起因したタイヤ特性への悪影響を改善することができる。このため、接地領域64は1つの楕円弧で近似することが好ましい。
Further, the shape optimization calculation (step S12) by the calculation unit 24 may include a ground contact analysis under a predetermined load.
Here, FIG. 4 is a schematic diagram showing a ground contact area of a tire model used in the tire mold shape designing method of the embodiment of the present invention.
In the data creation unit 26, as shown in FIG. 4, a plurality of nodes are extracted from at least the tread central portion 60 of the tire model 50 to the ground contact end 62 (step S16), and at least the tread central portion 60 of the tire model 50 is extracted. It is also possible to create an elliptic arc by using the nodes in the range up to the ground contact end 62.
As shown in FIG. 4, the range from the tread central portion 60 of the tire model 50 to the ground contact end 62 is the ground contact area 64.
In this way, a plurality of elliptic arcs are connected by defining the extraction range for extracting the nodes as the grounding area 64, finding the area to be grounded in advance by calculation, and creating the outer contour line of the tread with one elliptic arc. Is unnecessary, and the adverse effect on the tire characteristics due to the connection point between the arcs can be improved. Therefore, the ground area 64 is preferably approximated by one elliptic arc.

なお、図4に示すタイヤモデル50では、トレッド中央部60および接地端62の節点を固定し、固定点として、接地領域64の外形線(トレッド輪郭)を楕円弧によりスムージングしているが、トレッド中央部60に節点(固定点)がなくてもよい。例えば、トレッド中央部60を軸として対称となる位置に節点(固定点)がなくてもよい。また、接地端62が楕円弧内に含まれていれば、接地端62を節点(固定点)としなくてもよい。
所定の荷重における接地解析において、その荷重は、特に限定されるものではないが、例えば、最大負荷能力相当の荷重、それに安全率を考慮した荷重、または指定した車両における軸荷重相当値を与えることが挙げられる。
In the tire model 50 shown in FIG. 4, the nodes of the tread central portion 60 and the ground contact end 62 are fixed, and the contour line (tread contour) of the ground contact region 64 is smoothed by an elliptic arc as the fixed point. The part 60 does not have to have a node (fixed point). For example, no node (fixed point) may be provided at a position symmetrical about the tread central portion 60. If the grounding end 62 is included in the elliptic arc, the grounding end 62 does not have to be a node (fixed point).
In the ground contact analysis for a given load, the load is not particularly limited, but, for example, a load equivalent to the maximum load capacity, a load considering the safety factor, or a value equivalent to the axial load of the specified vehicle should be given. Is mentioned.

なお、トレッド中央部60は、タイヤ赤道面CLと直交するタイヤモデル50の断面形状において、タイヤ赤道面CLを通るタイヤ断面高さが最大となる位置である。
なお、タイヤ赤道面CLとは、タイヤモデル50の回転軸(図示せず)に直交するとともに、タイヤモデル50のタイヤ幅の中心を通る平面である。
The tread central portion 60 is a position where the tire cross-section height passing through the tire equatorial plane CL is maximum in the cross-sectional shape of the tire model 50 orthogonal to the tire equatorial plane CL.
The tire equatorial plane CL is a plane that is orthogonal to the rotation axis (not shown) of the tire model 50 and that passes through the center of the tire width of the tire model 50.

データ作成部26は、上記関数のパラメータa、b、p、q、x、yのうち、少なくとも1つを固定し、残りのパラメータを用いて、楕円弧を作成することが好ましい。これにより、楕円弧を作成するためのパラメータの数を減らし、すなわち、自由度を下げ、楕円弧を作成するための計算の効率化を図ることができる。なお、パラメータを固定するとは、パラメータを定数とすることである。
図5は本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法に基づく楕円弧の第1の例を示す模式図であり、図6は本発明の実施形態のタイヤの金型形状設計方法に基づく楕円弧の第2の例を示す模式図である。なお、図5および図6において、図4に示すタイヤモデル50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。
図5に示す楕円弧70は、中心Oを固定しており、パラメータa、b、p、q、x、yのうち、パラメータb、x、yが定数であり、パラメータa、p、qの値を変えて作成されたものである。
図5の楕円弧70は、トレッド中央部60と接地端62との間の接地領域64を近似している。符号63はトレッド中央部60の節点を示し、符号65は接地端62の節点を示す。楕円弧70において、パラメータbは、中心Oからトレッド中央部60の節点63迄の距離の値である。パラメータp、qおよびパラメータaは、接地領域64を近似するように調整されたものである。楕円弧70は、上述の近似方法を用いて作成することができる。
なお、タイヤモデル50のタイヤ断面形状がタイヤ赤道面CLを軸に対称な場合、楕円弧の中心Oはタイヤ赤道面CL上にあることが好ましい。図5では、楕円弧70の中心Oはタイヤ赤道面CL上にある。
It is preferable that the data creation unit 26 fixes at least one of the parameters a, b, p, q, x 0 , and y 0 of the above function, and creates an elliptic arc using the remaining parameters. As a result, the number of parameters for creating the elliptic arc can be reduced, that is, the degree of freedom can be reduced and the efficiency of the calculation for creating the elliptic arc can be improved. Note that fixing the parameter means making the parameter a constant.
FIG. 5 is a schematic view showing a first example of an elliptical arc based on the tire mold shape designing method of the embodiment of the present invention, and FIG. 6 is an elliptic arc based on the tire mold shape designing method of the embodiment of the present invention. It is a schematic diagram which shows the 2nd example of. 5 and 6, the same components as those of the tire model 50 shown in FIG. 4 are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
In the elliptic arc 70 shown in FIG. 5, the center O is fixed, and among the parameters a, b, p, q, x 0 , y 0 , the parameters b, x 0 , y 0 are constants, and the parameters a, p , Q are created by changing the values of q.
The elliptical arc 70 in FIG. 5 approximates the ground area 64 between the tread center 60 and the ground edge 62. Reference numeral 63 indicates a node of the tread central portion 60, and reference numeral 65 indicates a node of the ground contact end 62. In the elliptic arc 70, the parameter b is the value of the distance from the center O to the node 63 of the tread central portion 60. The parameters p and q and the parameter a are adjusted so as to approximate the ground area 64. The elliptical arc 70 can be created using the above-described approximation method.
When the tire cross-sectional shape of the tire model 50 is symmetrical about the tire equatorial plane CL, the center O of the elliptic arc is preferably on the tire equatorial plane CL. In FIG. 5, the center O of the elliptic arc 70 is on the tire equatorial plane CL.

図5の楕円弧70は、パラメータa、p、qの値を変えたものであるが、これに限定されるものではない。例えば、パラメータa、b、p、q、x、yのうち、パラメータa、bを定数とし、パラメータp、qの値を変えてもよい。この場合、パラメータa、bを定数とすると、中心O(x、y)が固定され、例えば、図6に示す楕円弧72が作成される。図6では、楕円弧72の中心Oは、タイヤ赤道面CL上にある。
楕円弧72において、パラメータaは、中心Oからタイヤの最大幅位置66の節点67迄の距離の値である。パラメータbは、中心Oからトレッド中央部60の節点63迄の距離の値である。パラメータp、qは、接地領域64を近似するように調整されたものである。楕円弧72は、上述の近似方法を用いて作成することができる。
この場合、固定点間における全ての節点と楕円弧との残差二乗和を最小化させるのではなく、一部の領域の精度を高めるような重みを与えてもよい。例えば、パラメータaが表す位置を最大幅位置に固定し、トレッド中央部60と接地端62との間(接地領域64)における残差二乗和が最小となるp,qの値を算出する手法を用いてもよい。
なお、パラメータa、bを定数とする場合、パラメータa、bは、タイヤ赤道面CL、タイヤ幅方向における最大長さで表される最大幅、ビード底面からタイヤ最大幅位置迄のタイヤ径方向の距離(SDH)等にて規定される。
The elliptic arc 70 in FIG. 5 is obtained by changing the values of the parameters a, p, and q, but is not limited to this. For example, among the parameters a, b, p, q, x 0 , y 0 , the parameters a, b may be constants and the values of the parameters p, q may be changed. In this case, if the parameters a and b are constants, the center O (x 0 , y 0 ) is fixed, and, for example, the elliptic arc 72 shown in FIG. 6 is created. In FIG. 6, the center O of the elliptic arc 72 is on the tire equatorial plane CL.
In the elliptic arc 72, the parameter a is the value of the distance from the center O to the node 67 at the maximum width position 66 of the tire. The parameter b is the value of the distance from the center O to the node 63 of the tread central portion 60. The parameters p and q are adjusted so as to approximate the ground area 64. The elliptical arc 72 can be created using the above-described approximation method.
In this case, instead of minimizing the residual sum of squares of all the nodes between the fixed points and the elliptic arc, weights may be given so as to improve the accuracy of some areas. For example, a method of fixing the position represented by the parameter a to the maximum width position and calculating the values of p and q at which the residual sum of squares between the tread central portion 60 and the ground contact end 62 (ground contact region 64) is the minimum is calculated. You may use.
When the parameters a and b are constants, the parameters a and b are the tire equatorial plane CL, the maximum width represented by the maximum length in the tire width direction, and the tire radial direction from the bead bottom surface to the tire maximum width position. It is specified by the distance (SDH).

また、上述の関数において、パラメータp、qの次数の定義域は特に限定されるものではないが、探索効率を高めるために楕円弧の中心を抽出節点群より内部、すなわち、軸中心側に制約したい場合は、p>1,q>1となる制約条件を与えることが好ましい。なお、楕円弧の中心が節点群より外側の場合には、アステロイド状の曲線を用いてもよい。アステロイド状の曲線は、p<1,q<1となる制約条件を与えることで得られる。   Further, in the above-mentioned function, the domain of the orders of the parameters p and q is not particularly limited, but in order to improve the search efficiency, it is desired to constrain the center of the elliptic arc to the inside of the extracted node group, that is, the axis center side. In this case, it is preferable to give constraint conditions such that p> 1 and q> 1. If the center of the elliptic arc is outside the group of nodes, an asteroid curve may be used. The asteroid-like curve is obtained by giving constraints such that p <1 and q <1.

[タイヤの金型形状設計方法の第2の例]
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7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。
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。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。
[Second Example of Tire Mold Design Method]
Next, a second example of the tire mold shape designing method of the present embodiment will be described.
FIG. 7 is a flowchart showing a second example of the tire mold shape designing method of the embodiment of the present invention in the order of steps.
In the second example of the tire mold shape designing method, detailed description of the same steps as those in the first example of the tire mold shape designing method will be omitted. Note that, hereinafter, the second example of the tire mold shape designing method will be simply referred to as the 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、楕円弧により表される修正後のタイヤモデルについて目的特性を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 is different from the first example of the tire mold shape designing method in that the target characteristics of the modified tire model represented by the elliptic arc are verified, and the other steps are the same. Since it is the same as the first example of the die shape designing method, detailed description thereof will be omitted.

第2の例では、ステップS18で作成した楕円弧を用いて表現されたタイヤモデル、すなわち、修正後の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)を有する。
さらに、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、修正後の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差を求め、誤差を算出する工程(ステップS24)を有する。
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)、すなわち、誤差が所定の範囲外であれば、再度複数の節点を抽出する(ステップS16)。再度抽出した節点を使って再度楕円弧を作成し(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で得られた楕円弧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。なお、第1の例における熱収縮を考慮して膨出した形状に修正させるステップを組込む場合、ステップS26の判定条件を満たした後に実行するよう設定することが好ましい。
In the second example, a step (step S22) of calculating the objective function set in the problem setting step is performed for the tire model represented by using the elliptic arc created in step S18, that is, for the corrected tire model. Have.
Further, in the tire model used for the shape optimization calculation, the difference between the objective function set in the problem setting process and the objective function set in the corrected tire model in the problem setting process is calculated, and the error is calculated. It has a process (step S24).
If the error does not satisfy the predetermined determination condition (step S26), that is, if the error is outside the predetermined range, a plurality of nodes are extracted again (step S16). An elliptic arc is created again using the extracted nodes (step S18), the objective function is calculated (step S22), the error is calculated (step S24), and it is determined whether the error satisfies a predetermined determination condition (step S26). ) Is repeated.
If the error satisfies a predetermined determination condition (step S26), the outer shape line of the tire model including at least the elliptic arc obtained in step S18 is output as mold shape data (step S30), and the other points are different. Since the steps are the same as those in the first example of the tire mold shape designing method, detailed description thereof will be omitted. When incorporating the step of correcting the bulging shape in consideration of the thermal contraction in the first example, it is preferable to set it to be executed after the determination condition of step S26 is satisfied.

ステップS22では、楕円弧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、問題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、問題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、目的関数に応じて許容誤差が予め設定されており、この許容誤差とステップ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許容誤差よりも小さければ、すなわち、誤差が所定の範囲内であれば、楕円弧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 question setting step is calculated by FEM analysis using the tire model including at least the elliptic arc. When a plurality of objective functions are set, at least one objective function may be calculated.
In step S24, the shape optimization calculation is performed in step S12, and the objective function set in the question setting step is calculated. Therefore, the calculation results of the objective functions in step S12 and step S22 are compared to obtain the error.
In step S26, the allowable error is preset according to the objective function, and this allowable error is compared with the error obtained in step S24. If the error obtained in step S24 is smaller than the set allowable error, that is, if the error is within the predetermined range, the contour line data of the tire model including at least the elliptic arc is output as the mold shape data. (Step S30).

第2の例では、楕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、抽出する複数の節点の範囲および節点の数を変更することにより、目的特性を損なうことがない金型形状が抽出可能である。
なお、抽出する複数の節点の変更とは、楕円弧にて近似する範囲を変えることと同義である。
In the second example, when the change in the target characteristics becomes large due to the change in the tire shape before and after the formation of the elliptic arc, the range of the plurality of nodes to be extracted and the number of the nodes are changed to impair the target characteristics. It is possible to extract mold shapes without
Note that changing a plurality of extracted nodes is synonymous with changing the range approximated by an elliptic arc.

[タイヤの金型形状設計方法の第3の例]
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8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9(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。
[Third Example of Tire Mold Design Method]
Next, a third example of the tire mold shape designing method will be described.
FIG. 8 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. 9A is a schematic diagram showing a tire model having a reference shape, FIG. 9B is a schematic diagram showing a tire model having a first base shape, and FIG. 9C is a tire model having a second base shape. It is a schematic diagram which shows.
In the third example of the tire mold shape designing method, detailed description of the same steps as those in the first example of the tire mold shape designing method will be omitted. Hereinafter, the third example of the tire mold shape designing method will be simply referred to as the 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、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。
In the third example, as compared with the first example of the tire mold shape designing method, before the optimization calculation is executed (step S50), the shape of the tire model is different from the reference shape. Is expressed by a combination of base shapes of (steps S40 and S42), and the domains thereof are set to include at least the design variables (step S44), and at least two or more objective functions regarding the physical quantity of the tire model are set (step S44). S46) is 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 die shape designing method. Detailed description is omitted.
In the third example, for the steps S40 to S48 described above, for example, the methods described in JP2013-189160A and JP2013-191146A can be appropriately used. Further, steps S40 to S48 described above correspond to step S10 of the first example.

第3の例では、まず、図9(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S40)。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S42)。基底形状は、例えば、図9(b)に示す第1の基底形状のタイヤモデル102、図9(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、いずれもコンピュータで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, the tire model 100 having the reference shape shown in FIG. 9A is set (step S40). The 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 S42). The base shapes are, for example, the first base shape tire model 102 shown in FIG. 9B and the second base shape tire model 104 shown in FIG. 9C. 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. The number of base shapes is not limited to two as long as it is plural, and needless to say, 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 by elements that can be numerically analyzed by a computer.

次に、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、一定の大きさ毎に大きく、または小さくなるよう離散的に変更されるが、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, the domain of the design variable 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 the difference (displacement) between the position coordinates of the nodes of the base shape and the position coordinates of the corresponding nodes of the reference shape. The weighted addition means weighted addition using the value of the weight strength for the changed portion of each base shape, that is, changing the amount of change. The weighted addition also includes a weighted average obtained by dividing the weighted addition result of the base shape by the sum of the weight strength values used. When creating the trial cross-sectional shape, a weight strength value is given to each of the base shapes. The value of the weight strength is set by the condition setting unit 20. As the value of the weight strength, for example, a known experiment design method, specifically, a design matrix such as a Latin hypercube or an orthogonal table is used to set the value of the weight strength.
The value of the weight strength may be set according to the design matrix or may be changed sequentially within a predetermined range, and the tire cross-sectional shape is created each time the value of the weight strength is changed. In both cases, the tire cross-sectional shape is created by changing the value of the weight strength so as to cover the entire set range evenly. The value of the weight strength is discretely changed so as to be larger or smaller for each fixed size, but the value of the weight strength may be randomly changed.

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、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, the 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, the width of the tire, the outer diameter of the tire, the amount of deflection, the contact pressure, the rolling resistance, the cornering characteristics, and the like.
Since the setting of the objective function is the same as the setting of the objective function in step S10 of the first example, detailed description thereof will be omitted.
Next, a non-linear function is set (step S48). Since the setting of the non-linear function is the same as the setting of the non-linear function in step S10 of the first example, detailed description thereof will be 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最適化計算を実行する(ステップS50)。
最適化計算(ステップS50)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。
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)。ステップS52は、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つの解を抽出すること(ステップS14)と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
Next, using the non-linear response relationship set in step S48, the output value in the characteristic value space composed of the values of the plurality of types of design variables and the characteristic value is calculated. That is, the sampling calculation for calculating the characteristic value that is the output when the design variable is input is executed. An approximate model is created using the output values obtained by the sampling calculation. That is, the relationship between the design variable and the characteristic value is represented by an approximate model. Next, the calculation unit 24 executes the optimization calculation using the approximate model (step S50).
The optimization calculation (step S50) 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 set objective functions are different, and therefore detailed description thereof is omitted. .
At least one solution is extracted from the result of the optimization calculation under a predetermined extraction condition (step S52). Since step S52 is the same as extracting at least one solution from the result of the shape optimization calculation using a predetermined extraction condition (step S14), detailed description thereof will be omitted.

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複数の節点を抽出する(ステップS54)。ステップS54は、第1の例の複数の節点の抽出(ステップS16)と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
次に、抽出した複数の節点間を近似する楕円弧を、x、yを変数とし、a、b、p、q、x、yをパラメータとする上記数式で表される上述の関数を用いて作成する(ステップS56)。ステップS56は,第1の例の楕円弧の作成(ステップS18)と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
次に、楕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。
上述のように、ステップS50〜ステップS58は、第1の例のステップS12〜S20に対応する工程である。
Next, in the cross-sectional shape of the tire model corresponding to the combination of the design variables that form the extracted solution, a plurality of nodes that form the outer contour are extracted (step S54). Since step S54 is the same as the extraction of the plurality of nodes (step S16) in the first example, detailed description thereof will be omitted.
Next, the elliptic arc that approximates the extracted plurality of nodes is calculated by using the above-described function represented by the above mathematical expression with x and y as variables and a, b, p, q, x 0 , and y 0 as parameters. Are created (step S56). Since step S56 is the same as the elliptic arc creation (step S18) of the first example, detailed description thereof will be omitted.
Next, the outer shape line of the tire model including at least the elliptic arc is output as mold shape data (step S58). In this way, the mold shape data necessary for the tire mold shape design can be obtained.
As described above, steps S50 to S58 are steps corresponding to steps S12 to S20 of the first example.

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、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、例えば、接地に起因する特性を悪化させることのないタイヤ断面形状の、例えば、接地に起因する特性を悪化させることのないタイヤ断面形状の金型寸法を、コンピュータ等を用いて効率よく算出できる。
According to the third example, the optimum tire shape can be obtained by combining the tire shapes. Even in the case of combining tire shapes, it is possible to obtain mold shape data required for tire mold shape design.
Further, according to the third example, by searching for the tire optimum shape by excluding the constraint of the outline, the tire shape satisfying the target characteristics can be obtained from a wide design space, and the actual manufacturing restrictions can be reduced. A tire cross-section shape that takes into consideration, for example, a tire cross-section shape that does not deteriorate the characteristics caused by ground contact, for example, the mold size of the tire cross-section shape that does not deteriorate the characteristics caused by ground contact, using a computer, etc. Can be calculated efficiently.

第3の例においても、第2の例のように、ステップS56で得られた楕円弧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の例のように楕円弧を得るための複数の節点を変更してもよい。
なお。上述の第1の例〜第3の例のタイヤの金型形状設計方法は、いずれもタイヤの金型形状設計方法を実行するプログラムにより、各工程を手順としてコンピュータに実行させることができる。
Also in the third example, the error may be verified for the elliptic arc obtained in step S56 as in the second example.
Also in the third example, a plurality of nodes for obtaining an elliptic arc may be changed as in the second example.
Incidentally. In each of the tire mold shape designing methods of the first to third examples described above, a computer that executes the tire mold shape designing method can cause a computer to execute each step as a procedure.

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 constructed as described above. The tire mold shape designing method, the tire mold shape designing apparatus, and the program of the present invention have been described above in detail, but the present invention is not limited to the above-described embodiments 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 Example 1 described below.

本実施例では、トレッド部に溝がないタイヤモデル(図示せず)を用いて、実施例1と比較例1を作成した。外側の輪郭を含むタイヤモデルの形状は形状最適化計算を行って得られたものである。なお、タイヤモデルでは、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形状最適化計算を実施している。また、実施例1と比較例1は、外形線の補正方法が異なるだけであり、元とする形状は同じ結果を用いている。   In this example, a tire model (not shown) having no groove in the tread was used to create Example 1 and Comparative Example 1. The shape of the tire model including the outer contour is obtained by performing shape optimization calculation. In the tire model, the shape of the rim contact portion remains unchanged so that the contact optimization does not occur, and the shape optimization calculation is performed. Further, Example 1 and Comparative Example 1 are different only in the method of correcting the outline, and use the same result as the original shape.

実施例1は、トレッド部に溝がないタイヤモデルに、本発明のタイヤの金型形状設計方法を適用したものであり、楕円弧を用いてタイヤモデルの外形線を作成したものである。
比較例1は、トレッド部に溝がないタイヤモデルに、接続部において接線を共有する2種の円弧を組み合わせてタイヤモデルの外形線を作成したものである。
上述のように、実施例1は楕円弧で外形線が構成され、比較例1は2種の円弧を組み合わせて外形線が構成されたものであり、実施例1と比較例1と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。
Example 1 is the one in which the tire mold shape designing method of the present invention is applied to a tire model having no groove in the tread portion, and an outer shape line of the tire model is created using an elliptic arc.
In Comparative Example 1, the outer shape line of the tire model was created by combining a tire model having no groove in the tread portion with two types of arcs sharing a tangent line at the connection portion.
As described above, in Example 1, the contour line is configured by an elliptic arc, and in Comparative Example 1, the contour line is configured by combining two types of arcs. Example 1 and Comparative Example 1 are tire model models. The configuration is the same except that the outlines are different, and the FEM analysis has the same configuration except that the outlines of the tire models are different.

実施例1および比較例1に対してFEM解析を施し、接地圧を算出し、接地圧分布をも求めた。その結果を図10(a)および図10(b)に示す。図10(a)は実施例1の接地圧分布を示す模式図であり、(b)は比較例1の接地圧分布を示す模式図である。なお、図10(a)および図10(b)の図面左右方向がタイヤ幅方向である。
また、接地圧から平均接地圧を求めた。その結果を下記表1に示す。
実施例1、および比較例1に対し、縦剛性、横剛性、周剛性、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、平均接地圧、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。平均接地圧は数値が100未満であることが好ましい。
FEM analysis was performed on Example 1 and Comparative Example 1, the ground pressure was calculated, and the ground pressure distribution was also obtained. The results are shown in FIGS. 10 (a) and 10 (b). FIG. 10A is a schematic diagram showing the contact pressure distribution of Example 1, and FIG. 10B is a schematic diagram showing the contact pressure distribution of Comparative Example 1. The left-right direction of the drawings in FIGS. 10A and 10B is the tire width direction.
Moreover, the average ground pressure was calculated from the ground pressure. The results are shown in Table 1 below.
The longitudinal rigidity, lateral rigidity, circumferential rigidity, and wear life of Example 1 and Comparative Example 1 were determined by FEM analysis. The results are shown in Table 1 below. The numerical values of longitudinal rigidity, lateral rigidity, circumferential rigidity, average ground pressure, and wear life in Table 1 below are shown as indices with Comparative Example 1 as 100. Numerical values of longitudinal rigidity, lateral rigidity, circumferential rigidity and wear life preferably exceed 100. The average ground pressure is preferably less than 100.

上記表1に示すように、実施例1は、縦剛性、横剛性、周剛性および平均接地圧の性能を維持しつつ、高い摩耗寿命を得ることができた。
また、図10(a)に示すように、実施例1は接地圧の圧力差が小さい。これに対して、図10(b)に示す比較例1には接地端部に接地圧の高い領域があった。本発明では、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節点のガタツキに由来する局所的な接地圧の上昇を改善し、かつタイヤの最適形状の特性バランスを維持したまま金型形状に落とし込むことができた。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た。
As shown in Table 1 above, in Example 1, high wear life could be obtained while maintaining the performances of longitudinal rigidity, lateral rigidity, circumferential rigidity and average ground pressure.
Further, as shown in FIG. 10A, in Example 1, the pressure difference of the ground pressure is small. On the other hand, in Comparative Example 1 shown in FIG. 10B, there was a region with a high ground pressure at the ground end. In the present invention, in the cross-sectional shape of the tire model, it is possible to improve the local increase in the ground contact pressure due to the rattling of the nodes that form the outer contour, and drop it into the mold shape while maintaining the characteristic balance of the optimum shape of the tire. I was able to. As described above, according to the present invention, it is possible to obtain mold shape data that does not impair the tire shape characteristics that satisfy the target characteristics.

10 タイヤの金型形状設計装置(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 データ作成部
28 メモリ
30 表示制御部
32 制御部
50、100、102、104 タイヤモデル
52a〜52d、56a〜56d 節点
58、70、72 楕円弧
60 トレッド中央部
62 接地端
64 接地領域
63、65、67 節点
66 最大幅位置
CL タイヤ赤道面
O 中心
δ 距離
10 Tire mold design device (design device)
12 processing unit 14 input unit 16 display unit 20 condition setting unit 22 model creating unit 24 computing unit 26 data creating unit 28 memory 30 display control unit 32 control unit 50, 100, 102, 104 tire model 52a to 52d, 56a to 56d node 58, 70, 72 Elliptical arc 60 Tread central part 62 Ground contact end 64 Ground contact area 63, 65, 67 Node 66 Maximum width position CL Tire equatorial plane O center δ Distance

Claims (11)

タイヤについて、形状に関係する設計変数、目的関数、制約条件、最適解の判定条件および節点の抽出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前記設計変数、前記目的関数、前記制約条件、前記最適解の判定条件および前記節点の前記抽出条件に基づき、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、抽出した前記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複数の節点を抽出する抽出工程と、
抽出した前記複数の節点間を近似する楕円弧を、x、yを変数とし、a、b、p、q、x、yをパラメータとする数式で表される関数を用いて作成する作成工程と、
前記楕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。
For the tire, a problem setting step of setting design variables related to the shape, objective function, constraint conditions, optimal solution determination conditions and node extraction conditions,
For the tire, a creation process that creates a tire model with elements that can be numerically analyzed by a computer,
Based on the design variables set in the problem setting step, the objective function, the constraint conditions, the determination conditions of the optimal solution and the extraction conditions of the nodes, a calculation step of 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 a combination of design variables forming the extracted solution, An extraction step of extracting a plurality of nodes forming the outer contour,
A creating step of creating an elliptic arc that approximates the extracted plurality of nodes using a function represented by a mathematical expression having x, y as variables and a, b, p, q, x 0 , y 0 as parameters. When,
And a step of outputting the contour line of the tire model including at least the elliptical arc as mold shape data.
前記演算工程において、前記形状最適化計算は、所定の荷重における接地解析を含み、
前記抽出工程では、前記タイヤモデルの少なくともトレッド中央部から接地端迄の範囲で前記複数の節点を抽出し、
前記作成工程は、前記タイヤモデルの前記範囲の前記節点を利用して前記楕円弧を作成する、請求項1に記載のタイヤの金型形状設計方法。
In the calculation step, the shape optimization calculation includes a ground contact analysis at a predetermined load,
In the extraction step, the plurality of nodes are extracted in the range from at least the tread central portion of the tire model to the ground contact end,
The tire mold shape designing method according to claim 1, wherein in the creating step, the elliptic arc is created using the nodes in the range of the tire model.
前記作成工程は、前記関数のパラメータa、b、p、q、x、yのうち、少なくとも1つを固定し、残りのパラメータを用いて、前記楕円弧を作成する、請求項1または2に記載のタイヤの金型形状設計方法。 3. The creating step fixes at least one of the parameters a, b, p, q, x 0 , y 0 of the function, and creates the elliptic arc using the remaining parameters. The method for designing a tire mold shape according to. 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前記楕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抽出する節点を変更する、請求項1〜3のいずれか1項に記載のタイヤの金型形状設計方法。
A step of setting a judgment condition in the objective function,
For the tire model expressed using the elliptical arc created in the creating step, the calculation of the objective function set in the problem setting step is performed,
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. Then
The tire mold shape designing method according to any one of claims 1 to 3, wherein the extracted node is changed if the error is outside a predetermined range.
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, it is expressed by a combination of a plurality of base shapes that change the shape of the tire model, and it is set such that the domains thereof are included at least as design variables, and an objective function relating to the physical quantity of the tire model is at least 2 Set one or more,
The mold shape designing method for a tire according to any one of claims 1 to 4, wherein in the calculation step, optimization calculation is performed on the tire model.
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、制約条件、最適解の判定条件および節点の抽出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前記設計変数、前記目的関数、前記制約条件、前記最適解の判定条件および前記節点の前記抽出条件に基づき、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、抽出した前記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複数の節点を抽出し、
前記複数の節点間を近似する楕円弧を、x、yを変数とし、a、b、p、q、x、yをパラメータとする数式で表される関数を用いて作成し、
前記楕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。
For the tire, a model creation unit that creates a tire model with elements that can be numerically analyzed by a computer,
A condition setting part that sets design variables, objective functions, constraint conditions, optimal solution determination conditions, and node extraction conditions,
An arithmetic unit that performs a shape optimization calculation for the tire model based on the design variables related to the shape set by the condition setting unit, the objective function, the constraint condition, the determination condition of the optimum solution, and the extraction condition of the node. When,
From the result of the shape optimization calculation of the calculation 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 the design variables constituting the extracted solution, Extract multiple nodes that make up the outer contour,
An elliptic arc that approximates between the plurality of nodes is created using a function represented by a mathematical expression having x, y as variables and a, b, p, q, x 0 , y 0 as parameters,
A mold designing apparatus for a tire, comprising: a data creation unit that outputs a contour line of the tire model including at least the elliptical arc as mold shape data.
前記演算部において、前記形状最適化計算は、所定の荷重における接地解析を含み、
前記データ作成部では、前記タイヤモデルの少なくともトレッド中央部から接地端迄の範囲で前記複数の節点を抽出し、前記タイヤモデルの前記範囲の前記節点を利用して前記楕円弧を作成する、請求項6に記載のタイヤの金型形状設計装置。
In the calculation unit, the shape optimization calculation includes a ground contact analysis under a predetermined load,
In the data creation unit, the plurality of nodes are extracted in a range from at least the tread center to the ground contact end of the tire model, and the elliptical arc is created by using the nodes in the range of the tire model. 6. The tire mold shape designing device according to item 6.
前記データ作成部は、前記関数のパラメータa、b、p、q、x、yのうち、少なくとも1つを固定し、残りのパラメータを用いて、前記楕円弧を作成する、請求項6または7に記載のタイヤの金型形状設計装置。 7. The data creation unit fixes at least one of the parameters a, b, p, q, x 0 , and y 0 of the function, and creates the elliptic arc using the remaining parameters. 7. The tire mold design device according to item 7. 前記条件設定部にて前記目的関数に判定条件を設定し、
前記データ作成部で作成された前記楕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、前記楕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、前記データ作成部は抽出する節点を変更する、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。
Set the judgment condition in the objective function in the condition setting unit,
For the tire model represented by using the elliptic arc created by the data creation unit, the calculation unit calculates the objective function set by the condition setting unit,
In the tire model created by the model creation unit and used for creating the elliptic arc, the error with the objective function set by the condition setting unit is calculated by the calculation unit, and the error is within a predetermined range. For example, output the mold shape data from the data creation unit,
9. The tire mold shape designing apparatus according to claim 6, wherein if the error is outside a predetermined range, the data creation unit changes the extracted node.
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 is set so as to include at least the domains thereof as design variables, and an objective function relating to the physical quantity of the tire model is at least 2 Set one or more,
The tire mold shape designing apparatus according to any one of claims 6 to 9, wherein the calculation unit performs optimization calculation on the tire model.
請求項1〜5のいずれか1項に記載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。   A program for causing a computer to execute each step of the tire mold shape designing method according to claim 1 as a procedure.
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