JP2021041792A - Tire model creation method, tire shape optimization method, tire model creation device, tire shape optimization device, and program - Google Patents

Tire model creation method, tire shape optimization method, tire model creation device, tire shape optimization device, and program Download PDF

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Abstract

To provide a tire model creation method which allows a shape factor to be efficiently selected by taking into account an influence of effects on a target property, and to provide a tire model creation device, and a program for executing the tire model creation method.SOLUTION: A tire model creation method includes the steps of: obtaining node information of a tire model representing a tire and constituted by factors capable of being numerically analyzed by a computer; setting a plurality of displacement vectors for the respective nodes of the tire model: obtaining a plurality of deformed tire models by deforming tire models according to the displacement vectors, for the plurality of set displacement vectors respectively; obtaining a target property representing a preset tire physical amount, for the plurality of deformed tire models respectively; evaluating an influence degree of a displacement vector on a target property, on the basis of the respective target properties of the plurality of deformed tire models; selecting a displacement vector on the basis of the influence degree; and creating a tire model according to the displacement vector that has been selected.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を用いたタイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化方法、タイヤモデル作成装置およびタイヤ形状最適化装置、ならびにプログラムに関し、特に、目的特性に対する効果の影響を考慮した変位ベクトルを効率よく選定するタイヤモデル作成方法、およびタイヤモデル作成装置、取得したタイヤ断面形状に基づくタイヤ形状最適化方法およびタイヤ形状最適化装置、ならびにプログラムに関する。 The present invention relates to a tire model creation method and a tire shape optimization method using a tire modeled by elements that can be numerically analyzed by a computer, a tire model creation device and a tire shape optimization device, and a program. The present invention relates to a tire model creation method for efficiently selecting a displacement vector considering the influence of an effect on characteristics, a tire model creation device, a tire shape optimization method and a tire shape optimization device based on the acquired tire cross-sectional shape, and a program.

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。 Currently, 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 a 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.

例えば、特許文献1には、タイヤ断面形状を少ない設計変数で広い設計範囲を規定して、タイヤ性能に応じた最適設計を効率よく行うタイヤ断面形状の設計方法が記載されている。特許文献1では、基底形状としてタイヤ断面方向の複数の固有モードの変形形状を使用し、タイヤの形状最適化を行っている。 For example, Patent Document 1 describes a method for designing a tire cross-sectional shape in which a wide design range is defined with a small number of design variables and the optimum design according to the tire performance is efficiently performed. In Patent Document 1, the shape of the tire is optimized by using a plurality of deformed shapes of the unique modes in the cross-sectional direction of the tire as the base shape.

特許第4723057号公報Japanese Patent No. 4723057

特許文献1では、上述のように基底形状としてタイヤ断面方向の複数の固有モードの変形形状を使用して、タイヤの形状最適化を行っている。固有モードの変形形状の中には、タイヤの各部における形状および厚さの変化等の種々の変数が含まれている。しかし、特許文献1は、固有値解析結果における固有モード形状を用いているため、基底形状における変数の変化が、得られる特性値へどの程度影響を及ぼしているかは評価できるが、どの部分の形状変化がどの程度特性値へ影響するかを幾何学的に評価することはできない。このことから、タイヤの形状最適化において、どのようにタイヤ断面形状を変化させると、どの目的特性に影響を及ぼしているかを特定しにくく、かつ目的特性に影響する形状因子を特定するのに時間がかかる。 In Patent Document 1, as described above, the shape of the tire is optimized by using the deformed shapes of a plurality of unique modes in the cross-sectional direction of the tire as the base shape. The deformed shape of the eigenmode includes various variables such as changes in shape and thickness in each part of the tire. However, since Patent Document 1 uses the eigenmode shape in the eigenvalue analysis result, it is possible to evaluate how much the change in the variable in the base shape affects the obtained characteristic value, but which part of the shape change It is not possible to geometrically evaluate how much affects the characteristic value. From this, in tire shape optimization, it is difficult to identify which target characteristic is affected by how the tire cross-sectional shape is changed, and it takes time to identify the shape factor that affects the target characteristic. It takes.

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、目的特性に対する効果の影響を考慮した形状因子を効率よく選定することができるタイヤモデル作成方法、タイヤモデル作成装置、およびタイヤモデル作成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 a tire model creation method, a tire model creation device, and a tire model capable of solving the above-mentioned problems based on the prior art and efficiently selecting a shape factor in consideration of the influence of an effect on a target characteristic. The purpose is to provide a program that executes the creation method.

上述の目的を達成するために、本発明の第1の態様は、タイヤを表す、コンピュータで数値解析可能な要素で構成されたタイヤモデルの節点情報を得る工程と、タイヤモデルの節点のそれぞれに、複数の変位ベクトルを設定する工程と、設定した複数の変位ベクトルそれぞれについて、変位ベクトルに従いタイヤモデルを変形させた、複数の変形タイヤモデルを得る工程と、複数の変形タイヤモデルのそれぞれについて、予め設定されたタイヤ物理量を表す目的特性を求める工程と、複数の変形タイヤモデルのそれぞれの目的特性に基づき、変位ベクトルの目的特性の影響度を評価する工程と、影響度に基づき変位ベクトルを選定する工程と、選定した変位ベクトルに基づき、タイヤモデルを作成する工程とを有することを特徴とするタイヤモデル作成方法を提供するものである。 In order to achieve the above object, the first aspect of the present invention is to obtain node information of a tire model composed of elements that represent tires and can be numerically analyzed by a computer, and to each of the nodes of the tire model. , The process of setting a plurality of displacement vectors, the process of obtaining a plurality of deformed tire models by deforming the tire model according to the displacement vector for each of the set plurality of displacement vectors, and each of the plurality of deformed tire models in advance. The process of obtaining the objective characteristics representing the set tire physical quantity, the process of evaluating the degree of influence of the objective characteristics of the displacement vector based on the objective characteristics of each of the plurality of deformed tire models, and the process of selecting the displacement vector based on the degree of influence. Provided is a method for creating a tire model, which comprises a process and a process of creating a tire model based on a selected displacement vector.

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構成されたタイヤモデルを取得する工程と、タイヤモデルの外形線上における節点情報を得る工程と、タイヤモデルの外形線上における節点のそれぞれに、タイヤモデルに対して形状変化を与える複数の変位ベクトルを設定する工程と、設定した複数の変位ベクトルそれぞれについて、外形線上における節点に強制変位として変位ベクトルを与えてタイヤモデルを変形させた、複数の変形タイヤモデルを得る工程と、複数の変形タイヤモデルのそれぞれについて、予め設定されたタイヤ物理量を表す目的特性を求める工程と、複数の変形タイヤモデルのそれぞれの目的特性に基づき、変位ベクトルの目的特性への影響度を評価する工程と、影響度に基づき変位ベクトルを選定する工程と、選定した変位ベクトルに基づき、タイヤモデルを作成する工程とを有することを特徴とするタイヤモデル作成方法を提供するものである。 A second aspect of the present invention includes a step of acquiring a tire model composed of elements that can be numerically analyzed by a computer, a step of obtaining node information on the outer line of the tire model, and a step of obtaining node information on the outer line of the tire model. The process of setting a plurality of displacement vectors that give a shape change to the tire model for each of the nodes, and for each of the set plurality of displacement vectors, a displacement vector is given as a forced displacement to the nodes on the outline to deform the tire model. Based on the process of obtaining a plurality of deformed tire models, the process of obtaining the target characteristics representing the preset tire physical quantities for each of the plurality of deformed tire models, and the target characteristics of each of the plurality of deformed tire models. A tire model characterized by having a step of evaluating the degree of influence of the displacement vector on a target characteristic, a step of selecting a displacement vector based on the degree of influence, and a step of creating a tire model based on the selected displacement vector. It provides a method of creation.

タイヤモデルの外形線の節点情報を得る工程の後に、タイヤモデルの外形線を複数の領域に分割する工程を有し、複数の変位ベクトルを設定する工程は、複数の領域のうち、少なくとも1つの領域に複数の変位ベクトルを設定することが好ましく、変位ベクトルを設定しない領域があってもよい。
また、変位ベクトルの目的特性への影響度を評価する工程は、複数の領域のうち、複数の変位ベクトルを設定した領域において、変位ベクトルの目的特性への影響度を評価し、変位ベクトルを選定する工程は、影響度に基づき、設定した領域における変位ベクトルを選定する、ことが好ましい。
After the step of obtaining the node information of the outline of the tire model, the step of dividing the outline of the tire model into a plurality of regions and setting a plurality of displacement vectors is at least one of the plurality of regions. It is preferable to set a plurality of displacement vectors in the region, and there may be a region in which the displacement vector is not set.
Further, in the step of evaluating the degree of influence of the displacement vector on the objective characteristic, the degree of influence of the displacement vector on the objective characteristic is evaluated in the region in which a plurality of displacement vectors are set among the plurality of regions, and the displacement vector is selected. In the step to be performed, it is preferable to select the displacement vector in the set region based on the degree of influence.

タイヤモデルの外形線を複数の領域に分割する工程は、タイヤモデルの少なくともトレッド部とサイドウォール部とに分割することが好ましい。
変位ベクトルを選定する工程は、目的特性に対する寄与度が大きい変位ベクトルを選定することが好ましい。
本発明の第3の態様は、本発明の第1の態様および本発明の第2の態様のタイヤモデル作成方法において、変位ベクトルを選定する工程の後に、変位ベクトルを選定する工程で選定した変位ベクトルを設計変数とし、設定変数の重み係数をパラメーターとしてタイヤ物理量を目的関数として最適化計算を実施する工程とを有することを特徴とするタイヤ形状最適化方法を提供するものである。
The step of dividing the outline of the tire model into a plurality of regions is preferably divided into at least a tread portion and a sidewall portion of the tire model.
In the step of selecting the displacement vector, it is preferable to select the displacement vector having a large contribution to the target characteristic.
The third aspect of the present invention is the displacement selected in the step of selecting the displacement vector after the step of selecting the displacement vector in the method of creating the tire model of the first aspect of the present invention and the second aspect of the present invention. It provides a tire shape optimization method characterized by having a step of performing an optimization calculation using a vector as a design variable and a weighting coefficient of a setting variable as a parameter and a tire physical quantity as an objective function.

本発明の第4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構成されたタイヤモデルを取得する条件設定部と、タイヤモデルの外形線の節点情報を取得し、タイヤモデルの外形線上における節点のそれぞれに、タイヤモデルに対して形状変化を与える複数の変位ベクトルを設定するモデル設定部と、設定した複数の変位ベクトルそれぞれについて、変位ベクトル毎に、前記外形線上における節点に強制変位として変位ベクトルを与えてタイヤモデルを変形させた、複数の変形タイヤモデルを得るモデル作成部と、複数の変形タイヤモデルのそれぞれについて、予め設定されたタイヤ物理量を表す目的特性を求める演算部と、複数の変形タイヤモデルのそれぞれの目的特性に基づき、変位ベクトルの目的特性への影響度を評価し、影響度に基づき変位ベクトルを選定する評価部とを有し、モデル作成部は、選定した変位ベクトルに基づき、タイヤモデルを作成することを特徴とするタイヤモデル作成装置を提供するものである。 A fourth aspect of the present invention is a condition setting unit for acquiring a tire model composed of elements that can be numerically analyzed by a computer, and a node information of the outer line of the tire model, which is on the outer line of the tire model. For each of the model setting unit that sets a plurality of displacement vectors that give a shape change to the tire model and each of the set plurality of displacement vectors at each of the nodes in the above, as a forced displacement at the node on the outline. A model creation unit that obtains a plurality of deformed tire models by deforming the tire model by giving a displacement vector, and a calculation unit that obtains a target characteristic representing a preset tire physical quantity for each of the plurality of deformed tire models. Based on each objective characteristic of the deformed tire model, it has an evaluation unit that evaluates the degree of influence of the displacement vector on the objective characteristic and selects the displacement vector based on the degree of influence, and the model creation unit has the selected displacement vector. Based on the above, the present invention provides a tire model creating apparatus characterized in that a tire model is created.

モデル設定部は、タイヤモデルの外形線を複数の領域に分割し、複数の領域のうち、少なくとも1つの領域に複数の変位ベクトルを設定することが好ましい。
評価部は、複数の領域のうち、モデル設定部で複数の変位ベクトルを設定した領域において、変位ベクトルの目的特性への影響度を評価し、影響度に基づき、変位ベクトルを選定することが好ましい。
It is preferable that the model setting unit divides the outline of the tire model into a plurality of regions and sets a plurality of displacement vectors in at least one region among the plurality of regions.
It is preferable that the evaluation unit evaluates the degree of influence of the displacement vector on the target characteristic in the region in which a plurality of displacement vectors are set by the model setting unit among the plurality of regions, and selects the displacement vector based on the degree of influence. ..

モデル設定部は、タイヤモデルの外形線を、タイヤモデルの少なくともトレッド部とサイドウォール部とに分割することが好ましい。
評価部は、目的特性に対する寄与度が大きい変位ベクトルを選定することが好ましい。
本発明の第5の態様は、本発明の第4の態様のタイヤ作成装置を有するタイヤ形状最適化装置であって、モデル設定部で、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、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、演算部は、設定変数の重み係数をパラメーターとしてタイヤ物理量を目的関数として最適化計算を実施することを特徴とするタイヤ形状最適化装置を提供するものである。
The model setting unit preferably divides the outline of the tire model into at least a tread portion and a sidewall portion of the tire model.
The evaluation unit preferably selects a displacement vector having a large contribution to the target characteristics.
A fifth aspect of the present invention is a tire shape optimization device having the tire creation device of the fourth aspect of the present invention, and a combination of a plurality of base shapes that change the shape of the tire model in a model setting unit is used. It is expressed, and the domain is set to include at least as a design variable, at least two or more objective functions related to the physical quantity of the tire model are set, and the calculation unit uses the weighting coefficient of the setting variable as a parameter and sets the tire physical quantity as the objective function. Provided is a tire shape optimizing device characterized by carrying out an optimization calculation.

本発明の第6の態様は、本発明の第1の態様のタイヤ形成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。
本発明の第7の態様は、本発明の第3の態様のタイヤ形状最適化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 sixth aspect of the present invention provides a program for causing a computer to execute each step of the tire forming method of the first aspect of the present invention as a procedure.
A seventh aspect of the present invention provides a program for causing a computer to execute each step of the tire shape optimization method of the third aspect of the present invention as a procedure.

本発明によれば、的特性に対する効果の影響を考慮した変位ベクトルを効率よく選定することができ、目的特性を満足するタイヤモデルを作成することができる。 According to the present invention, it is possible to efficiently select a displacement vector in consideration of the influence of the effect on the target characteristics, and it is possible to create a tire model that satisfies the target characteristics.

本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法に利用されるタイヤモデル作成装置を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the tire model making apparatus used in the tire model making method of embodiment of this invention. 本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法の第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 tire model making method of embodiment of this invention in process order. 本発明の実施形態のタイヤモデル作成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る。It is a schematic diagram which shows an example of the tire model used in the tire model making method of embodiment of this invention. (a)は本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法に用いられるタイヤモデルのサイドウォール部における変位ベクトルの第1の例を示す模式図であり、(b)は本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法に用いられるタイヤモデルのサイドウォール部における変位ベクトルの第2の例を示す模式図であり、(c)は本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法に用いられるタイヤモデルのサイドウォール部における変位ベクトルの第3の例を示す模式図であり、(d)は本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法に用いられるタイヤモデルのサイドウォール部における変位ベクトルの第4の例を示す模式図である。(A) is a schematic view showing a first example of a displacement vector in a sidewall portion of a tire model used in the method for creating a tire model of the embodiment of the present invention, and (b) is a schematic diagram showing a first example of a displacement vector, and (b) is a tire model of the embodiment of the present invention. It is a schematic diagram which shows the 2nd example of the displacement vector in the sidewall part of the tire model used in the manufacturing method, (c) is the sidewall part of the tire model used in the tire model manufacturing method of the embodiment of this invention. It is a schematic diagram which shows the 3rd example of the displacement vector, and (d) is the schematic diagram which shows the 4th example of the displacement vector in the sidewall part of the tire model used in the tire model making method of the embodiment of this invention. is there. 本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法の第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 model making method of embodiment of this invention in process order. 本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法の新規タイヤモデルの取得方法を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the acquisition method of the new tire model of the tire model creation method of embodiment of this invention.

以下に、添付の図面に示す好適実施形態に基づいて、本発明のタイヤモデル作成方法、タイヤ形状最適化方法、タイヤモデル作成装置、タイヤ形状最適化装置、およびタイヤ形成方法またはタイヤ形状最適化方法の各工程を手順としてコンピュータ等で実行するためのプログラムを詳細に説明する。
図1は本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法に利用されるタイヤモデル作成装置を示す模式図である。
Hereinafter, based on the preferred embodiment shown in the attached drawings, the tire model creating method, the tire shape optimizing method, the tire model creating device, the tire shape optimizing device, and the tire forming method or the tire shape optimizing method of the present invention. A program for executing each step of the above as a procedure on a computer or the like will be described in detail.
FIG. 1 is a schematic view showing a tire model creating device used in the tire model creating method of the embodiment of the present invention.

本実施形態のタイヤモデル作成方法の実行には、図1に示すタイヤモデル作成装置10が用いられる。以下、タイヤモデル作成装置10のことを、単に作成装置10ともいう。
作成装置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モデル作成方法には、図1に示す作成装置10が用いられるが、タイヤモデル作成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作成装置10に限定されるものではなく、タイヤモデル作成方法の各工程を手順としてコンピュータ等に実行させるためのプログラムでもよい。また、作成装置10は図1に示す構成に限定されるものではない。
The tire model creating device 10 shown in FIG. 1 is used to execute the tire model creating method of the present embodiment. Hereinafter, the tire model creating device 10 is also simply referred to as a creating device 10.
The creation device 10 is configured by using hardware such as a computer. As described above, the creating device 10 shown in FIG. 1 is used for the tire model creating method of the present invention. However, if the tire model creating method can be executed by using hardware and software such as a computer, the creating device 10 can be used. The program is not limited, and a program for causing a computer or the like to execute each step of the tire model creation method as a procedure may be used. Further, the creating device 10 is not limited to the configuration shown in FIG.

作成装置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、モデル設定部22、モデル作成部24、演算部26、評価部27、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、モデル設定部22、モデル作成部24、演算部26、評価部27はメモリ28に接続されており、条件設定部20、モデル設定部22、モデル作成部24、演算部26、および評価部27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モデル作成方法において、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、後述する評価部27による影響度の各種の評価条件も記憶されている。
The creating device 10 has 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 setting unit 22, a model creation unit 24, a calculation unit 26, an evaluation unit 27, a memory 28, a display control unit 30, and a control unit 32. In addition to this, although not shown, it has a ROM and the like.
The processing unit 12 is controlled by the control unit 32. Further, in the processing unit 12, the condition setting unit 20, the model setting unit 22, the model creation unit 24, the calculation unit 26, and the evaluation unit 27 are connected to the memory 28, and the condition setting unit 20, the model setting unit 22, and the model creation unit are connected. The data of 24, the calculation unit 26, and the evaluation unit 27 are stored in the memory 28.
In the tire model creating method described below, various processes are performed in each part of the processing unit 12. In the following description, the description that various processes are performed by each unit of the processing unit 12 by the control unit 32 is omitted, but a series of processes of each unit is controlled by the control unit 32. The memory 28 also stores various evaluation conditions for the degree of influence by the evaluation unit 27, which will be described later.

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、タイヤモデル作成方法で得られた結果等を表示するものであり、公知の各種のディスプレイが用いられる。また、表示部16には各種情報を出力媒体に表示するためのプリンタ等のデバイスも含まれる。 The input unit 14 is various input devices for inputting various information such as a mouse and a keyboard according to an operator's instruction. The display unit 16 displays, for example, the results obtained by the tire model creation 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.

作成装置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、モデル設定部22、モデル作成部24、演算部26、および評価部27の各部を機能的に形成する。作成装置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。 By executing the program (computer software) stored in the ROM or the like in the control unit 32, the creation device 10 causes the condition setting unit 20, the model setting unit 22, the model creation unit 24, the calculation unit 26, and the evaluation unit 27. Functionally form each part of. As described above, the creating 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 composed of a dedicated circuit.

本実施形態のタイヤモデル作成方法およびタイヤモデル作成装置では、目的特性に対する効果の影響を考慮した変位ベクトルを効率よく選定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タイヤモデル作成方法、およびタイヤモデル作成装置に関する。
タイヤモデル作成方法およびタイヤモデル作成装置では、コンピュータで数値解析可能な要素で構成されたタイヤモデルに対して、複数の変位ベクトルを設定して、変位ベクトル毎に変形タイヤモデルを得て、各変形タイヤモデルについて目的特性を求め、変位ベクトルの目的特性への影響度を評価して、変位ベクトルを選定する。これにより、タイヤサイズおよびタイヤの構造に因らず、目的特性に対する効果の大小等の影響度を考慮した変位ベクトルを効率良く選定することが可能であり、タイヤの特性値を改善する形状を、コンピュータを用いて効率良く探索することができる。
The purpose of the tire model creation method and the tire model creation device of the present embodiment is to efficiently select a displacement vector in consideration of the influence of the effect on the target characteristics, and the tire model creation method using a computer and the tire model creation device. Regarding the tire model making device.
In the tire model creation method and the tire model creation device, a plurality of displacement vectors are set for a tire model composed of elements that can be numerically analyzed by a computer, a deformed tire model is obtained for each displacement vector, and each deformation is obtained. Obtain the target characteristics of the tire model, evaluate the degree of influence of the displacement vector on the target characteristics, and select the displacement vector. This makes it possible to efficiently select a displacement vector that takes into consideration the degree of influence such as the magnitude of the effect on the target characteristics regardless of the tire size and the structure of the tire, and a shape that improves the characteristic values of the tire. It can be searched efficiently using a computer.

作成装置10の条件設定部20は、タイヤを表す、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。タイヤモデルは、変形させる基準となるものである。基準となるタイヤの形状は、特に限定されるものではなく、線で表された図形データであってもよく、有限個の要素にメッシュ分割された有限要素モデルでもよい。
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。図形データの場合、コンピュータにて数値解析可能な要素によりモデル化されたデータに変換する。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とは、数値計算可能な離散化モデルであればよく、例えば、FEM等の数値シミュレーションに利用されるメッシュデータ、およびCADデータ等の設計データでもよい。
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 condition setting unit 20 of the creating device 10 creates a tire model that represents a tire and is modeled by elements that can be numerically analyzed by a computer. The tire model is the standard for deformation. The shape of the reference tire is not particularly limited, and may be graphic data represented by a line, or may be a finite element model divided into a finite number of elements by a mesh.
A known production method can be used to produce 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. In the case of graphic data, it is converted into data modeled by elements that can be numerically analyzed by a computer. The tire model modeled with elements that can be numerically analyzed by a computer may be a discretized model that can be numerically calculated. For example, mesh data used for numerical simulation such as FEM, and design data such as CAD data. But it may be.
The elements that make up the tire model are, for example, a quadrilateral element in a two-dimensional plane, a tetrahedral solid element in a three-dimensional body, a pentahedral solid element, a solid element such as a hexahedral solid element, and a shell such as a triangular shell element and a quadrilateral shell element. Elements such as elements and surface elements that can be analyzed by a computer. In the process of analysis, the elements divided in this way are identified one by one using the three-dimensional coordinates in the three-dimensional model and the two-dimensional coordinates in the two-dimensional model.

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。
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。
The tire model also generates at least a road surface model to which the tire model is rolled. Further, a tire model that reproduces the rim, the wheel, and the tire rotation axis on which the tire is mounted may be used. Further, if necessary, a model that reproduces the vehicle on which the tire is mounted may be incorporated into 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 preset boundary conditions.
The form of the tire model used for the analysis is not particularly limited, and may be a smooth tire without a groove, a tire with only a main groove, or a pattern.
Using a tire model, for example, when seeking a tire design plan that optimizes tire performance such as tire wet performance, in addition to the road surface model and tire model, a model that reproduces inclusions existing on the road surface is available. You just have to generate it. For example, as an inclusion model, various models that reproduce water, snow, mud, sand, gravel, ice, etc. on the road surface may be generated by a discretized model that can be numerically calculated. The road surface model is not limited to a model that reproduces a road surface having a flat surface, and may be a model that reproduces a road surface shape having irregularities on the surface, if necessary.

タイヤモデルは、例えば、入力部14を介して条件設定部20に入力され、メモリ28に記憶される。また、条件設定部20では、メモリ28にタイヤモデルとなるタイヤ断面形状のデータを予め記憶させておき、メモリ28からタイヤ断面形状のデータを呼び出し、タイヤモデルを設定するようにしてもよい。 The tire model is, for example, input to the condition setting unit 20 via the input unit 14 and stored in the memory 28. Further, the condition setting unit 20 may store the data of the tire cross-sectional shape to be the tire model in the memory 28 in advance, call the data of the tire cross-sectional shape from the memory 28, and set the tire model.

また、条件設定部20は、目的特性、タイヤモデルの最適化計算に必要な設計変数、目的関数および制約条件を設定する。また、その他、目的特性、タイヤモデルの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。目的特性、設計変数、目的関数および制約条件、各種の条件、情報は、入力部14を介して入力される。条件設定部20で設定する目的特性、設計変数、目的特性、目的関数および制約条件、各種の条件、情報はメモリ28に記憶される。 Further, the condition setting unit 20 sets the objective characteristic, the design variable necessary for the optimization calculation of the tire model, the objective function, and the constraint condition. In addition, various conditions and information necessary for the target characteristics and the optimization calculation of the tire model are input and set. Objective characteristics, design variables, objective functions and constraints, various conditions, and information are input via the input unit 14. Objective characteristics, design variables, objective characteristics, objective functions and constraint conditions, various conditions, and information set by the condition setting unit 20 are stored in the memory 28.

条件設定部20には、タイヤおよびタイヤを構成する材料を規定するパラメーターのうち設計変数として定めた複数のパラメーターが設定される。なお、設計変数のパラメーターには、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、タイヤ物理量に加えて、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ーのうち特性値(目的特性、目的関数)として定めた複数のパラメーターが設定される。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。
A plurality of parameters defined as design variables among the parameters defining the tire and the materials constituting the tire are set in the condition setting unit 20. In the parameters of the design variables, variation factors such as load and boundary conditions, and in the case of products, constraint conditions such as size and mass may be set.
Further, in addition to the physical quantity of the tire, a plurality of parameters defined as characteristic values (objective characteristics, objective function) among the parameters defining the tire and the material constituting the tire are set. For the characteristic value, an index for evaluating the tire and the material constituting the tire other than the physical and chemical characteristic value such as cost may be used.
The tire and the material constituting the tire may be not a single tire but the entire system including the tire such as the parts constituting the tire and the assembly form of the tire, or a part thereof.

条件設定部20に設定される複数種の特性値(目的特性、目的関数)は、評価しようとする物理量、すなわち、目的特性、または目的関数である。目的特性および目的関数は、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、目的特性および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。
なお、目的特性および目的関数は1つでもよく、すなわち、単目的でもよい。目的関数は、複数であってもよいことはもちろんである。
The plurality of types of characteristic values (objective characteristics, objective functions) set in the condition setting unit 20 are physical quantities to be evaluated, that is, objective characteristics or objective functions. The objective characteristic and the objective function have a favorable direction in terms of performance, and the value may increase, decrease, or approach a predetermined value. Further, regarding the objective characteristic and the objective function, in addition to the above-mentioned preferable direction, there is also an unfavorable direction opposite to the preferable direction.
The objective characteristic and the objective function may be one, that is, may be a single purpose. Of course, there may be a plurality of objective functions.

目的特性および目的関数はタイヤの特性値(タイヤ物理量)である。この場合、特性値としては、タイヤ性能として評価しようとする物理量であり、例えば、操縦安定性の指標となるスリップ角ゼロ近傍における横力であるCP(コーナリングパワー)、乗心地性の指標となるタイヤの1次固有振動数、転動抵抗の指標となる転がり抵抗、操縦安定性の指標となる横ばね定数、耐摩耗性の指標となるタイヤトレッド部材の摩耗エネルギー、燃費性能等が挙げられる。これ以外に、タイヤの物理量の例として、形状および寸法値がある。形状としては、例えば、断面形状である。寸法値としては、例えば、タイヤの幅、タイヤの外径等である。その他タイヤの物理量の例として、形状または寸法値に加えて、たわみ量、接地圧分布、転がり抵抗およびコーナリング特性等がある。 The objective characteristic and the objective function are tire characteristic values (tire physical quantities). In this case, the characteristic value is a physical quantity to be evaluated as tire performance, for example, CP (cornering power) which is a lateral force near 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 rolling resistance, lateral spring constant as an index of steering stability, wear energy of a tire tread member as an index of wear resistance, fuel efficiency, and the like. In addition to this, there are shape and dimensional values as examples of physical quantities of tires. The shape is, for example, a cross-sectional shape. The dimensional values include, for example, the width of the tire, the outer diameter of the tire, and the like. Other examples of physical quantities of tires include, in addition to shape or dimensional values, the amount of deflection, ground pressure distribution, rolling resistance, cornering characteristics, and the like.

設計変数(設計パラメータ)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、複数のパラメーターである。設計変数としては、例えば、タイヤのトレッド部におけるクラウン形状を規定する曲率半径、タイヤ内部構造を規定するタイヤのベルト幅寸法等が挙げられる。これ以外にも、例えば、トレッド部における材料特性を規定するフィラー分散形状、およびフィラー体積率等が挙げられる。金型形状データを得る場合、設計変数は、タイヤの形状に関するものであることが好ましい。
制約条件は、目的関数の値を所定の範囲に制約する、もしくは、設計変数の値を所定の範囲に制約するための条件である。
また、タイヤの負荷荷重、タイヤの転動速度を初めとする走行条件、タイヤが走行する路面条件、例えば、凹凸形状、摩擦係数等、車両の走行シミュレーションに用いるための車両諸元の情報等が設定される。
Design variables (design parameters) 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 cross-sectional shape of the tire, the natural vibration mode of the tire, and the structure of the tire. Examples of the design variables include a radius of curvature that defines the crown shape in the tread portion of the tire, a tire belt width dimension that defines the tire internal structure, and the like. In addition to this, for example, a filler dispersion shape that defines material properties in the tread portion, a filler volume fraction, and the like can be mentioned. When obtaining mold shape data, the design variables preferably relate to the shape of the tire.
The constraint condition is a condition for constraining the value of the objective function to a predetermined range or constraining the value of the design variable to a predetermined range.
In addition, information such as tire load, running conditions such as tire rolling speed, road surface conditions on which tires run, such as uneven shape, friction coefficient, and vehicle specifications for use in vehicle running simulation, etc. 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。
また、条件設定部20では、FEM、理論式以外に、入出力の関係が定義された計算式を設定してもよい。入出力の関係が定義された計算式としては、例えば、応答曲面のようなメタモデルを用いること、形状変化後の断面積を周方向へ展開し体積を算出すること、経験式に形状変化後の情報をパラメーターとして用いて目的とする特性を算出することである。
Further, information for determining a non-linear response relationship between a plurality of types of design variables and a plurality of types of characteristic values is set in the condition setting unit 20. This nonlinear response relationship includes, for example, numerical simulations such as FEM (finite element method), theoretical formulas, and the like.
The condition setting unit 20 sets the model generated by the non-linear response relationship, the boundary conditions of the model, the simulation conditions in the case of numerical simulation such as FEM, and the constraint conditions in the simulation.
Further, in the condition setting unit 20, in addition to the FEM and the theoretical formula, a calculation formula in which the input / output relationship is defined may be set. As a calculation formula that defines the input / output relationship, for example, use a metamodel such as a response curved surface, expand the cross-sectional area after the shape change in the circumferential direction to calculate the volume, and use an empirical formula after the shape change. It is to calculate the target characteristic by using the information of.

更には、パレート解を得るための最適化条件、例えば、パレート解探索のための条件等を設定してもよい。パレート解探索のための条件は、パレート解を探索するための手法、パレート解探索における各種条件である。本実施形態では、例えば、パレート解を探索するための手法として、進化計算手法の一つである遺伝的アルゴリズム(GA)を用いることができる。
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。
Further, optimization conditions for obtaining a Pareto solution, for example, conditions for searching for a Pareto solution may be set. The conditions for the Pareto solution search are a method for searching for the Pareto solution and various conditions in the Pareto solution search. In this embodiment, for example, a genetic algorithm (GA), which is one of evolutionary computation methods, can be used as a method for searching for a Pareto solution.
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, discrete level values are set for all design variables, and the domain is set as a constant for the remaining design variables, and the computer changes the combination of design variables. While calculating the characteristic value, the Pareto solution described later may be extracted.

最適化計算に関しては、モンテカルロ法のような逐次的に探索する手法および進化計算手法のような最適化アルゴリズムに従い入力変数を変化させながら出力値を算出して探索する手法のどちらを用いてもよい。 For the optimization calculation, either a sequential search method such as the Monte Carlo method or a method of calculating and searching the output value while changing the input variable according to the optimization algorithm such as the evolutionary computation method may be used. ..

モデル設定部22は、タイヤモデルの外形線の節点情報を取得し、タイヤモデルの外形線上における節点のそれぞれに、タイヤモデルに対して形状変化を与える複数の変位ベクトルを設定するものである。外形線上における節点情報を得るタイヤモデルは、上述のように条件設定部20で、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である。タイヤモデルは、基準となるタイヤの断面形状を有するものであり、例えば、図3に示すタイヤモデル40である。タイヤモデル40は、トレッド部41を有する有限要素モデルである。タイヤモデル40の断面形状において、タイヤモデル40の外側の輪郭を構成する外形線42の複数の節点を抽出し、タイヤモデルの外形線上における節点情報を得る。
ここで、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。
The model setting unit 22 acquires node information of the outer line of the tire model, and sets a plurality of displacement vectors that give a shape change to the tire model at each of the nodes on the outer line of the tire model. The tire model for obtaining node information on the outline is a tire model modeled by elements that can be numerically analyzed by a computer in the condition setting unit 20 as described above. The tire model has a reference tire cross-sectional shape, and is, for example, the tire model 40 shown in FIG. The tire model 40 is a finite element model having a tread portion 41. In the cross-sectional shape of the tire model 40, a plurality of nodes of the outer line 42 constituting the outer contour of the tire model 40 are extracted, and node information on the outer line of the tire model is obtained.
Here, the outline is an outer line from one bead toe through the tread portion to the opposite bead toe in the tire cross section orthogonal to the equatorial plane of the tire.

外形線42を構成する複数の節点のそれぞれに、複数の変位ベクトルを設定する。すなわち、全ての節点に対して、1つの節点毎に複数の変位ベクトルを設定する。
変位ベクトルは、タイヤモデルの形状を変化させる形状変化ベクトルである。そのため、各節点における変位ベクトルは、それらが組合せられてひとつの形状変化を与えるように定めることが好ましい。すなわち、1つの節点毎に複数の変位ベクトルを設定することにより、モデルにおいて複数の形状変化を与えることが可能になる。
複数の変位ベクトルは、互いに異なるベクトルである。異なるベクトルとは、大きさおよび向きのうち、少なくとも一方が異なっていればよい。例えば、図3に示すように、節点43に、第1の変位ベクトル43aと、第2の変位ベクトル43bを設定する。第1の変位ベクトル43aおよび第2の変位ベクトル43bは、タイヤモデルを幅が広くなるように変形させる変位ベクトルである。変位ベクトルとしては、これに限定されるものではなく、タイヤモデルの幅を狭くする第3の変位ベクトル43cでもよい。
なお、変位ベクトルについては、全ての節点に設定せずに対象となる一部の領域内の節点に設定してもよく、変位ベクトルを設定しない領域、もしくは見かけ上変位がないが、設定上は零ベクトルが与えられている領域があってもよい。
A plurality of displacement vectors are set for each of the plurality of nodes constituting the outline 42. That is, a plurality of displacement vectors are set for each node for all nodes.
The displacement vector is a shape change vector that changes the shape of the tire model. Therefore, it is preferable that the displacement vector at each node is determined so that they are combined to give one shape change. That is, by setting a plurality of displacement vectors for each node, it is possible to give a plurality of shape changes in the model.
The plurality of displacement vectors are different vectors from each other. Different vectors need only be different in magnitude and orientation at least one of them. For example, as shown in FIG. 3, a first displacement vector 43a and a second displacement vector 43b are set at the node 43. The first displacement vector 43a and the second displacement vector 43b are displacement vectors that deform the tire model so as to have a wider width. The displacement vector is not limited to this, and may be a third displacement vector 43c that narrows the width of the tire model.
The displacement vector may be set to the nodes in a part of the target area without being set to all the nodes, or the area where the displacement vector is not set or apparently there is no displacement, but the setting is There may be a region where a zero vector is given.

また、モデル設定部22は、タイヤモデルの全ての節点情報を取得し、タイヤモデルの全ての節点のそれぞれに、タイヤモデルに対して形状変化を与える複数の変位ベクトルを設定する機能を有してもよい。
なお、設定する複数の変位ベクトルによるタイヤモデルの形状変化に対する変化量を統一するために、変位ベクトルはタイヤモデル(基準形状)に対して予め正規化した変位量(変位ベクトルの大きさ)を用いることが望ましい。
Further, the model setting unit 22 has a function of acquiring all node information of the tire model and setting a plurality of displacement vectors that give a shape change to the tire model at each of all the nodes of the tire model. May be good.
In addition, in order to unify the amount of change with respect to the shape change of the tire model due to the plurality of displacement vectors to be set, the displacement amount (the magnitude of the displacement vector) normalized in advance with respect to the tire model (reference shape) is used as the displacement vector. Is desirable.

モデル作成部24は、複数の変位ベクトルのうち、変位ベクトル毎に、全ての節点に強制変位として変位ベクトルを与えてタイヤモデルを変形させた、複数の変形タイヤモデルを得る機能を有してもよい。この場合、例えば、図3の第1の変位ベクトル43aを全ての節点に与えて強制変位させる。このとき、変位後のタイヤモデルの形状を、FEM(有限要素法)を用いて計算する。これにより、第1の変位ベクトル43aに基づく、変形タイヤモデルが得られる。このようにして、変位ベクトルに従いタイヤモデルを変形させた、変形タイヤモデルを得る。 Even if the model creation unit 24 has a function of obtaining a plurality of deformed tire models in which the tire model is deformed by giving a displacement vector as a forced displacement to all the nodes for each displacement vector among the plurality of displacement vectors. Good. In this case, for example, the first displacement vector 43a of FIG. 3 is given to all the nodes to forcibly displace them. At this time, the shape of the tire model after displacement is calculated using FEM (finite element method). As a result, a deformed tire model based on the first displacement vector 43a is obtained. In this way, a deformed tire model obtained by deforming the tire model according to the displacement vector is obtained.

また、モデル作成部24は、複数の変位ベクトルのうち、変位ベクトル毎に、形状変化の対象となる領域における外形線上の節点に強制変位として変位ベクトルを与えてタイヤモデルを変形させた、複数の変形タイヤモデルを得る機能を有してもよい。この場合、例えば、図3の第1の変位ベクトル43aを、形状変化の対象となる領域を断面全体として与える場合、外形線上における全ての節点に与えて強制変位させる。上述のように変位後のタイヤモデルの形状を、FEM(有限要素法)を用いて計算する。これにより、第1の変位ベクトル43aに基づく、変形タイヤモデルが得られる。このようにして、変位ベクトルに従いタイヤモデルを変形させた、変形タイヤモデルを得る。
また、モデル作成部24は、タイヤモデルの断面形状の情報から、形状最適化計算により得られたタイヤの外形線を得て、形状最適化計算により得られたタイヤの外形線を金型形状データとして出力することもできる。
Further, among the plurality of displacement vectors, the model creation unit 24 deforms the tire model by giving a displacement vector as a forced displacement to the nodes on the outer line in the region to be the target of the shape change for each displacement vector. It may have a function of obtaining a deformed tire model. In this case, for example, when the first displacement vector 43a of FIG. 3 is given as the entire cross section of the region to be the target of the shape change, it is given to all the nodes on the outline to be forcibly displaced. As described above, the shape of the tire model after displacement is calculated using FEM (finite element method). As a result, a deformed tire model based on the first displacement vector 43a is obtained. In this way, a deformed tire model obtained by deforming the tire model according to the displacement vector is obtained.
Further, the model creation unit 24 obtains the tire outline obtained by the shape optimization calculation from the information on the cross-sectional shape of the tire model, and obtains the tire outline obtained by the shape optimization calculation as mold shape data. It can also be output as.

タイヤモデル40(図3参照)において、リムフランジ(図示せず)と接触するビードリング部40c(図3参照)は、形状変化をさせるとメッシュの破綻またはリムフランジとの接触不良による計算の破綻が発生しやすい。このため、ビードリング部40cに対して、拘束する節点(図示せず)を設け、ビードリング部40cを、形状を変化させないようにすることにより、上述のメッシュの破綻および接触不良による計算の破綻を解決することができる。
なお、拘束する節点とは、例えば、座標点が、外力を受けた場合でも変わらない点のことである。ただし、ここで拘束するというのは形状を変化させる際においてのことであり、例えば、リムフランジとの接触計算のような、変化させた形状を取得し特性値を算出する際にはこの拘束条件を除いて計算してもよい。
In the tire model 40 (see FIG. 3), the bead ring portion 40c (see FIG. 3) in contact with the rim flange (not shown) has a broken mesh or a broken contact with the rim flange when the shape is changed. Is likely to occur. Therefore, by providing a node (not shown) for restraining the bead ring portion 40c so as not to change the shape of the bead ring portion 40c, the above-mentioned mesh breakage and calculation failure due to poor contact Can be solved.
The constrained node is, for example, a point at which the coordinate points do not change even when an external force is applied. However, the constraint here is when the shape is changed, and this constraint condition is used when acquiring the changed shape and calculating the characteristic value, for example, the contact calculation with the rim flange. May be calculated excluding.

また、タイヤ断面において対となるビード間の距離を変化させるような形状変化を与えたい場合、断面幅方向のみ拘束を除くことにより、ビードリング部40cの形状を維持したままビード間の距離を設計変数として組み込むことができる。同様に、タイヤモデルのリム径を変化させる場合、断面高さ方向の拘束を除くことにより、ビードリング部40cの形状を維持したまま適用リム径の異なるタイヤ形状の探索が可能となる。例えば、前記手法を用いて径方向変位を複数の離散的な水準値として設定し、水準値毎に同様の形状探索を行うことにより、サイズ展開を想定したタイヤ製品形状の探索を効率的に実施することができる。 Further, when it is desired to give a shape change that changes the distance between paired beads in the tire cross section, the distance between the beads is designed while maintaining the shape of the bead ring portion 40c by removing the constraint only in the cross-sectional width direction. Can be included as a variable. Similarly, when changing the rim diameter of the tire model, it is possible to search for a tire shape having a different applicable rim diameter while maintaining the shape of the bead ring portion 40c by removing the constraint in the cross-sectional height direction. For example, by setting the radial displacement as a plurality of discrete level values using the above method and performing the same shape search for each level value, the tire product shape search assuming size development is efficiently performed. can do.

演算部26は、複数の変形タイヤモデルのそれぞれについて、予め設定されたタイヤ物理量を表す目的特性を求めるものである。
目的特性は、上述のように例示した、タイヤ質量、転がり抵抗、横剛性、または縦剛性等のタイヤ物理量であり、特に限定されるものではない。
演算部26は、モデル作成部24で作成された、複数の変形タイヤモデルの各変位ベクトルを設計変数とする設計パラメータとして用いて、FEM等の数値シミュレーションにより目的特性を求める。これにより、複数の変形タイヤモデルそれぞれに目的特性が得られる。得られた目的特性(出力値)は、メモリ28に記憶される。演算部26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。
The calculation unit 26 obtains a target characteristic representing a preset tire physical quantity for each of the plurality of deformed tire models.
The target characteristics are tire physical quantities such as tire mass, rolling resistance, lateral rigidity, and vertical rigidity exemplified above, and are not particularly limited.
The calculation unit 26 uses the displacement vectors of the plurality of deformed tire models created by the model creation unit 24 as design variables as design variables, and obtains the target characteristics by numerical simulation such as FEM. As a result, the desired characteristics can be obtained for each of the plurality of deformed tire models. The obtained target characteristic (output value) is stored in the memory 28. The arithmetic unit 26 functions, for example, by executing a subroutine by a known finite element solver.

演算部26では、非線形応答関係を用いて、複数種の設計変数(設計パラメータ)の値と特性値(目的特性)で構成される入出力の関係を求めるためのサンプリング計算を行う。また、演算部26は、サンプリング計算結果を用い、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、パラメーター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 26 uses a non-linear response relationship to perform sampling calculation for obtaining an input / output relationship composed of values of a plurality of types of design variables (design parameters) and characteristic values (objective characteristics). Further, the calculation unit 26 creates an approximate model (metamodel) using the sampling calculation result and the characteristic value which is the output value as the objective function.
The above-mentioned approximation model (metamodel) is a mathematical model that approximates the input / output relationships, and various input / output relationships can be approximated by adjusting the parameters. For the above-mentioned approximate model, for example, a polynomial model, kriging, a neural network, a radial basis function, or the like can be used.

演算部26は、近似モデルを用いて最適化計算を実行するものでもある。この場合、タイヤモデル作成装置10は、タイヤ形状最適化装置を兼ねる。
最適化計算結果から評価部27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26は、近似モデルを用いることなく、有限要素法を用いて、最適化計算手法によって設定された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。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 26 also executes the optimization calculation using the approximate model. In this case, the tire model creating device 10 also serves as a tire shape optimization device.
Using the solution (which may include the Pareto solution) extracted by the evaluation unit 27 from the optimization calculation result, the actual calculation is executed using the defined nonlinear relationship. In addition to this, the calculation unit 26 uses the finite element method without using an approximate model to give boundary conditions to the tire model expressed from the combination of design variables set by the optimization calculation method, and directly characteristics the tire model. It also calculates the value. As the optimization calculation method, for example, a genetic algorithm (GA), which is one of the evolutionary calculation methods, is used. As a genetic algorithm, for example, DRMOGA (Divided Range Multi-Objective GA), NCGA (Neighborhood Cultivation GA), which divides a solution set into a plurality of regions along an objective function and performs a multi-objective GA for each divided solution set. , 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) method, etc. Can be done.

演算部26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26で得られた近似モデルを用いた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 26 searches for a Pareto solution from the optimization calculation result using the approximate model obtained by the calculation unit 26 according to the Pareto solution search condition set by the condition setting unit 20, and extracts the Pareto solution. It is also something to do. The obtained Pareto solution is stored in the memory 28.
Here, the Pareto solution cannot be said to be superior to any other solution in a plurality of characteristic values (objective functions) having a trade-off relationship, but a solution in which no other better solution exists. Say. Generally, there are a plurality of Pareto solutions as a set. For the search of the Pareto solution, for example, the Pareto ranking method is used.

演算部26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(Simulated Annealing:SA)または粒子群最適化(Particle Swarm Optimization:PSO)を用いてもよい。 The calculation unit 26 makes a selection using, for example, a Vector Evaluated Generic Algorithms (VEGA), a Pareto ranking method, or a tournament method. In addition to the genetic algorithm (GA), for example, Simulated Annealing (SA) or Particle Swarm Optimization (PSO) may be used as the same evolutionary computation method.

演算部26は、目的関数についても設計変数を設定して、目的特性と同様の方法で得ることができる。
なお、演算部26は、設計変数(設計パラメータ)と特性値(目的特性、目的関数)との間で定める非線形応答関係、すなわち、設計変数(設計パラメータ)を用いて特性値(目的特性、目的関数)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、FEM等の数値シミュレーション以外に、理論式等を用いることもできる。理論式等の場合には、複数の変形タイヤモデル(設計パラメータ)、および目的特性(目的関数)に応じた理論式等が作成される。
The calculation unit 26 can also set design variables for the objective function and obtain them in the same manner as the objective characteristics.
The calculation unit 26 uses a non-linear response relationship defined between a design variable (design parameter) and a characteristic value (objective characteristic, objective function), that is, a design variable (design parameter) to provide a characteristic value (objective characteristic, objective). The function) is not limited to the simulation of FEM or the like, and a theoretical formula or the like can be used in addition to the numerical simulation of FEM or the like. In the case of a theoretical formula or the like, a plurality of deformed tire models (design parameters) and a theoretical formula or the like corresponding to the objective characteristic (objective function) are created.

評価部27は、複数の変形タイヤモデルのそれぞれの目的特性に基づき、変位ベクトルの目的特性への影響度を評価し、影響度に基づき変位ベクトルを選定するものである。
評価部27がメモリ28から評価条件を読み出して、演算部26で得られた複数の変形タイヤモデルの目的特性を比較し、影響度を評価し、影響度に基づき変位ベクトルを選定する。
変位ベクトルの目的特性への影響度の評価手法は特に限定されるものではないが、例えば、以下の手法が挙げられる。以下に示す影響度の評価手法による評価条件がメモリ28に記憶されている。
定義域の各水準値における特性値を求め、所定の閾値を定め有意差の有無を判定する。
分散分析を用いて誤差分散を閾値として有意要因を抽出する。
分散分析を行い、得られた交互作用と主効果に基づいて特性値を評価する。
予め設計変数間に交互作用がないことが分かっている、もしくは交互作用を考慮しない場合、単因子実験または直交実験を利用し、変位ベクトルを因子として変動させた場合の特性値の変化量から判定する。
評価部27では、目的特性として、例えば、タイヤ質量、転がり抵抗、横剛性、または縦剛性等が設定されていれば、これらの設定した目的特性に対して、上述のように、影響度を評価し、変位ベクトルを選定する。
The evaluation unit 27 evaluates the degree of influence of the displacement vector on the target characteristic based on the target characteristics of each of the plurality of deformed tire models, and selects the displacement vector based on the degree of influence.
The evaluation unit 27 reads the evaluation conditions from the memory 28, compares the target characteristics of the plurality of deformed tire models obtained by the calculation unit 26, evaluates the degree of influence, and selects a displacement vector based on the degree of influence.
The method for evaluating the degree of influence of the displacement vector on the target characteristic is not particularly limited, and examples thereof include the following methods. The evaluation conditions according to the influence degree evaluation method shown below are stored in the memory 28.
The characteristic value at each level value in the domain is obtained, a predetermined threshold value is set, and the presence or absence of a significant difference is determined.
An analysis of variance is used to extract significant factors with the error variance as the threshold.
ANOVA is performed and the characteristic values are evaluated based on the obtained interactions and main effects.
If it is known in advance that there is no interaction between the design variables, or if the interaction is not considered, a single factor experiment or an orthogonal experiment is used, and the judgment is made from the amount of change in the characteristic value when the displacement vector is changed as a factor. To do.
If, for example, tire mass, rolling resistance, lateral rigidity, vertical rigidity, etc. are set as the target characteristics, the evaluation unit 27 evaluates the degree of influence on these set target characteristics as described above. And select the displacement vector.

評価部27における変位ベクトルの選定は、1つの変位ベクトルを選定することに限定されるものではなく、複数の変位ベクトルを選定してもよい。例えば、影響度の順位に対して閾値を設定しておき、閾値よりも影響度が上位の変位ベクトルを選定してもよい。
タイヤ形状最適化装置を兼ねる作成装置10では、評価部27で、変位ベクトルを選定した後、演算部26は、変位ベクトルを設計変数とし、設定変数の重み係数をパラメーターとしてタイヤ物理量を目的関数として最適化計算を実施することができる。
The selection of the displacement vector in the evaluation unit 27 is not limited to the selection of one displacement vector, and a plurality of displacement vectors may be selected. For example, a threshold value may be set for the rank of the degree of influence, and a displacement vector having a degree of influence higher than the threshold value may be selected.
In the creation device 10 that also serves as a tire shape optimization device, after the evaluation unit 27 selects the displacement vector, the calculation unit 26 uses the displacement vector as a design variable, the weighting coefficient of the setting variable as a parameter, and the tire physical quantity as an objective function. Optimization calculations can be performed.

なお、モデル作成部24は、選定した変位ベクトルに基づき、タイヤモデルを作成するものでもある。
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ー、条件設定部20で得られたタイヤモデル、モデル設定部22で設定した変位ベクトルの情報、モデル作成部24で作成した変形タイヤモデル、演算部26で得られた目的特性、評価部27で得られた目的特性の影響度、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、変形タイヤモデル、目的特性、目的特性の影響度、タイヤモデルの結果をメモリ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等も表示部16に表示させることもできる。
The model creation unit 24 also creates a tire model based on the selected displacement vector.
The display control unit 30 includes various parameters such as design variables and characteristic values set in the condition setting unit 20, a tire model obtained by the condition setting unit 20, displacement vector information set by the model setting unit 22, and model creation. The display unit 16 displays the deformed tire model created by the unit 24, the target characteristic obtained by the calculation unit 26, the degree of influence of the target characteristic obtained by the evaluation unit 27, and the tire model. For example, the deformed tire model, the target characteristic, the degree of influence of the target characteristic, and the result of the tire model are read from the memory 28 and displayed on the display unit 16.
In addition, the display control unit 30 can also display various information and the like input via the input unit 14 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、以下に示すタイヤモデル作成方法でなされる各種の工程を処理部12の条件設定部20、モデル設定部22、モデル作成部24、演算部26、および評価部27に行わせるものである。
作成装置10では、形状または構造を変化させる際の入力ファイルにおいて、境界条件および解析ステップ等の共通した部分と節点座標値、補強材の配置角度および初期張力などの個々の形状によって異なる部分を分割し、共通部分に取り込むようなファイル形式を用いて自動化すること、すなわち、個別の情報をインクルードファイル化することにより、多数のタイヤ形状について検討を行う場合であっても容易にタイヤ形状の検討が可能である。
As described above, the control unit 32 controls the processing unit 12, and the condition setting unit 20, the model setting unit 22, and the model creation of the processing unit 12 perform various processes performed by the tire model creation method shown below. This is to be performed by the unit 24, the calculation unit 26, and the evaluation unit 27.
In the creation device 10, in the input file when changing the shape or structure, the common part such as the boundary condition and the analysis step and the part different depending on the individual shape such as the node coordinate value, the arrangement angle of the reinforcing material and the initial tension are divided. However, by automating using a file format that incorporates into common parts, that is, by making individual information into an include file, it is easy to study tire shapes even when considering a large number of tire shapes. It is possible.

変形タイヤモデルを評価する場合、基準となるタイヤモデルからの変形過程において発生した残留応力および残留ひずみ等はリセットされることが好ましい。すなわち、変形タイヤモデルにおいて、残留応力および残留ひずみがない初期形状としての状態であることが好ましい。これにより、目的特性に対する残留応力および残留ひずみの影響を排除することができる。 When evaluating a deformed tire model, it is preferable that the residual stress, residual strain, etc. generated in the deformation process from the reference tire model are reset. That is, in the deformed tire model, it is preferable that the initial shape has no residual stress and residual strain. Thereby, the influence of the residual stress and the residual strain on the target characteristic can be eliminated.

外形線上における節点に強制変位を与えて計算する変形タイヤモデルの取得時と、目的特性への影響度を評価するときとでは、材料物性の与え方が異なることが好ましい。
例えば、変形タイヤモデルの各要素のポアソン比を0.1以下の一定値にし、かつ弾性定数および質量密度に一定の値を付与することが好ましい。一般的に、ゴムに対応する要素のポアソン比は、ゴムの非圧縮性を考慮して例えば0.4999が用いられるが、タイヤモデル40の変形計算では、変形結果が適切に得られるように、タイヤモデル40の各要素(全要素)を圧縮要素とし、ポアソン比を例えば0.01とする。また、各要素(全要素)のヤング率、およびせん断剛性を含む弾性定数を、タイヤ性能のシミュレーション計算時に用いる値に対して例えば10分の1以下、好ましくは100分の1以下に設定する。同様に、質量密度も、例えば、100分の1以下、好ましくは1000分の1以下に設定する。このように、変形タイヤモデルを、タイヤ性能のシミュレーション計算に用いるときの弾性定数に比べて軟らかい弾性定数を用いかつ圧縮性を有する仮想の物性値を用いて、変形計算を行うことにより、変形タイヤモデルの内部におけるメッシュ分割に悪影響を与えることなくタイヤ外周表面のタイヤ断面形状が、変形タイヤモデルのタイヤ断面形状に修正形状差分の分布が付加されたタイヤ外周表面の形状を有する。ここで、メッシュ分割に及ぼす悪影響とは、要素の縦横比、またはゆがみが大きくなり、計算が破綻しやすくなること、または計算精度が低下することを示す。
It is preferable that the method of giving the material physical properties is different between the time of acquiring the deformed tire model calculated by applying the forced displacement to the nodes on the outline and the time of evaluating the degree of influence on the target characteristics.
For example, it is preferable to set the Poisson's ratio of each element of the deformed tire model to a constant value of 0.1 or less, and to give a constant value to the elastic constant and the mass density. Generally, the Poisson's ratio of the element corresponding to rubber is, for example, 0.4999 in consideration of the incompressibility of rubber, but in the deformation calculation of the tire model 40, the deformation result can be appropriately obtained. Each element (all elements) of the tire model 40 is a compression element, and Poisson's ratio is, for example, 0.01. Further, the elastic modulus including the Young's modulus of each element (all elements) and the shear rigidity is set to, for example, 1/10 or less, preferably 1/100 or less of the value used in the simulation calculation of the tire performance. Similarly, the mass density is also set to, for example, 1/100 or less, preferably 1/1000 or less. In this way, the deformed tire model is deformed by performing the deformation calculation using a virtual physical property value having a compressibility and using a soft elastic constant as compared with the elastic constant when the deformed tire model is used for the simulation calculation of the tire performance. The tire cross-sectional shape of the tire outer peripheral surface has the shape of the tire outer peripheral surface in which the distribution of the modified shape difference is added to the tire cross-sectional shape of the deformed tire model without adversely affecting the mesh division inside the model. Here, the adverse effect on the mesh division indicates that the aspect ratio or distortion of the elements becomes large, the calculation tends to break down, or the calculation accuracy decreases.

変形タイヤモデルの各要素(全要素)を同一の物性値に統一する。具体的には、圧縮性を有し、非常に軟らかく、質量密度の非常に小さい仮想物性値としてポアソン比を0.01とし、ヤング率やせん断剛性を含む弾性定数を、タイヤ性能のシミュレーション計算時に用いる値(実際のゴム部材の値)の100分の1の値に設定し、質量密度を、タイヤ性能のシミュレーション計算時に用いる値(実際のゴム、スチール等のタイヤ構成部材の値)の100000分の1の値に設定する。この場合、変形タイヤモデルの変形計算後の結果では、変形タイヤモデル内部の節点が乱れることなく整然と配置される。タイヤモデルの変形計算によって生成される変形タイヤモデルが適切なタイヤモデルとして得られる点で、変形タイヤモデルの各要素(全要素)のポアソン比を0.1以下の一定値にし、かつ各要素の弾性定数および質量密度に一定の値を付与することが好ましい。 Unify each element (all elements) of the deformed tire model to the same physical property value. Specifically, the Poisson's ratio is set to 0.01 as a virtual physical property value that has compressibility, is very soft, and has a very small mass density, and the elastic constants including Young's modulus and shear rigidity are set at the time of simulation calculation of tire performance. Set the value to 1/100 of the value used (actual rubber member value), and set the mass density to 100,000 minutes of the value used in the simulation calculation of tire performance (actual rubber, steel, etc. tire component value). Set to a value of 1. In this case, in the result after the deformation calculation of the deformed tire model, the nodes inside the deformed tire model are arranged in an orderly manner without being disturbed. In that the deformed tire model generated by the deformation calculation of the tire model can be obtained as an appropriate tire model, the Poisson's ratio of each element (all elements) of the deformed tire model is set to a constant value of 0.1 or less, and each element It is preferable to give constant values to the elastic constant and the mass density.

評価部27は、変位ベクトルを選定する際、目的特性に対する寄与度が大きい変位ベクトルを選定することが好ましい。このように、各領域において、定めた特性値への寄与が大きな変位ベクトルを選定することにより、最適化計算時における解空間(改善幅)を大きくすることが可能となる。
なお、寄与度とは、定義域全域での出力値への影響量のことであり、感度とは異なる指標である。感度が大きい形状変化を取得することは公知であるが、タイヤの場合、サイズ毎に寸法の規格値(例えば、JATMA、TRA、ETRTO等)が定められており、製品形状を探索する際には形状を変化させる部分によってその振り幅(定義域)は制限されてしまう。そのため、上記規格を満たしつつ形状を変化させた中において特性値への影響度を判断するためには、与えられる定義域において特性値が、どの程度変化するかを判断する寄与度を用いて評価することが好ましい。
また、評価部27で、選定される変位ベクトルの数は、1つでもよく複数でもよい。また、選定される変位ベクトルとしては、複数の変位ベクトルが合成された合成ベクトルであってもよい。なお、合成ベクトルを選定した場合、実質的に複数の変位ベクトルを選定したことになる。
When selecting the displacement vector, the evaluation unit 27 preferably selects the displacement vector having a large contribution to the target characteristic. In this way, by selecting the displacement vector that contributes greatly to the determined characteristic value in each region, it is possible to increase the solution space (improvement width) at the time of optimization calculation.
The degree of contribution is the amount of influence on the output value over the entire domain, and is an index different from the sensitivity. It is known to acquire shape changes with high sensitivity, but in the case of tires, standard values of dimensions (for example, JATTA, TRA, ETRTO, etc.) are set for each size, and when searching for a product shape, The swing width (domain) is limited by the part that changes the shape. Therefore, in order to judge the degree of influence on the characteristic value while changing the shape while satisfying the above standard, it is evaluated using the contribution to judge how much the characteristic value changes in the given domain. It is preferable to do so.
Further, the number of displacement vectors selected by the evaluation unit 27 may be one or a plurality. Further, the displacement vector to be selected may be a composite vector in which a plurality of displacement vectors are combined. When the composite vector is selected, it means that a plurality of displacement vectors are substantially selected.

モデル設定部22は、タイヤモデル40の外形線42を複数の領域に分割し、複数の領域のうち、少なくとも1つの領域に複数の変位ベクトルを設定するようにしてもよい。
具体的には、モデル設定部22は、図4(a)〜(d)に示すように、タイヤモデル40の外形線42を、タイヤモデル40の少なくともトレッド部45とサイドウォール部46とに分割することが好ましい。これにより、路面、または介在物(水、雪、泥等)と接触する部分を分割して形状の探索が可能になる。このため、目的特性が複数であり、かつトレードオフにある関係であっても、より高次元でバランスの取れた特性を有する形状を取得することができる。
タイヤモデル40の外形線42を複数の領域に分割することにより、領域毎に形状の探索が可能になり、効率よく形状の探索をすることができる。
The model setting unit 22 may divide the outline 42 of the tire model 40 into a plurality of regions and set a plurality of displacement vectors in at least one region among the plurality of regions.
Specifically, as shown in FIGS. 4A to 4D, the model setting unit 22 divides the outer line 42 of the tire model 40 into at least the tread portion 45 and the sidewall portion 46 of the tire model 40. It is preferable to do so. This makes it possible to search for the shape by dividing the part that comes into contact with the road surface or inclusions (water, snow, mud, etc.). Therefore, even if there are a plurality of target characteristics and there is a trade-off relationship, it is possible to obtain a shape having higher-dimensional and balanced characteristics.
By dividing the outer line 42 of the tire model 40 into a plurality of regions, the shape can be searched for each region, and the shape can be searched efficiently.

なお、トレッド部45とサイドウォール部46との境界47は、図4(a)〜(d)に示す位置に限定されるものではなく、タイヤモデル40の形状等により適宜決定されるものである。
図4(a)は、タイヤモデル40のサイドウォール部46における変位ベクトルの第1の例を示す。変位ベクトル48aによりサイドウォール部46が変形され、変形後のタイヤモデル40のサイドウォール部49aは、タイヤモデル40の直径方向における中心部が外側に張り出している。
図4(b)は、タイヤモデルのサイドウォール部46における変位ベクトルの第2の例を示す。変位ベクトル48bによりサイドウォール部46が変形され、変形後のタイヤモデル40のサイドウォール部49bは、境界47の近傍領域が外側に張り出している。
The boundary 47 between the tread portion 45 and the sidewall portion 46 is not limited to the positions shown in FIGS. 4A to 4D, but is appropriately determined depending on the shape of the tire model 40 and the like. ..
FIG. 4A shows a first example of the displacement vector in the sidewall portion 46 of the tire model 40. The sidewall portion 46 is deformed by the displacement vector 48a, and the deformed sidewall portion 49a of the tire model 40 has a central portion in the radial direction of the tire model 40 protruding outward.
FIG. 4B shows a second example of the displacement vector in the sidewall portion 46 of the tire model. The sidewall portion 46 is deformed by the displacement vector 48b, and the deformed sidewall portion 49b of the tire model 40 has a region near the boundary 47 protruding outward.

図4(c)は、タイヤモデルのサイドウォール部46における変位ベクトルの第3の例を示す。変位ベクトル48cによりサイドウォール部46が変形され、変形後のタイヤモデル40のサイドウォール部49cは、タイヤモデル40直径方向において中心部よりもビードリング部40c側の領域が外側に張り出している。
図4(d)は、タイヤモデルのサイドウォール部46における変位ベクトルの第4の例を示す。変位ベクトル48dによりサイドウォール部46が変形され、変形後のタイヤモデル40のサイドウォール部49dは、全体的に内側に移動し、タイヤモデルの幅が狭くなっている。
なお、図4(a)〜(d)では、例示における視認性を考慮し、変位ベクトルを離散的に示している。
また、分割した複数の領域のトレッド部45とサイドウォール部46のうち、サイドウォール部46にだけ複数の変位ベクトルを設定してもよい、最終的に得ようとするタイヤが形状の制約を受ける場合には、変位ベクトルを設定する領域を、例えば、サイドウォール部46等に限定してもよい。
FIG. 4C shows a third example of the displacement vector in the sidewall portion 46 of the tire model. The sidewall portion 46 is deformed by the displacement vector 48c, and the deformed sidewall portion 49c of the tire model 40 has a region on the bead ring portion 40c side of the central portion projecting outward in the diameter direction of the tire model 40.
FIG. 4D shows a fourth example of the displacement vector in the sidewall portion 46 of the tire model. The sidewall portion 46 is deformed by the displacement vector 48d, and the sidewall portion 49d of the deformed tire model 40 moves inward as a whole, and the width of the tire model is narrowed.
In addition, in FIGS. 4A to 4D, the displacement vector is shown discretely in consideration of the visibility in the example.
Further, among the tread portion 45 and the sidewall portion 46 of the divided plurality of regions, a plurality of displacement vectors may be set only in the sidewall portion 46, and the tire to be finally obtained is subject to shape restrictions. In this case, the region for setting the displacement vector may be limited to, for example, the sidewall portion 46 or the like.

評価部27は、複数の領域のうち、モデル設定部22で複数の変位ベクトルを設定した領域において、変位ベクトルの目的特性への影響度を評価し、影響度に基づき、変位ベクトルを選定するようにしてもよい。
上述のように、タイヤモデル40の外形線42を複数の領域に分割した場合、選定される変位ベクトルは全て同じでもよく、領域毎に異なっていてもよい。さらには、複数の領域のうち、1つにだけ、複数の変位ベクトルを設定して、影響度に基づき、変位ベクトルを選定するようにしてもよい。
The evaluation unit 27 evaluates the degree of influence of the displacement vector on the target characteristic in the region in which the model setting unit 22 sets a plurality of displacement vectors among the plurality of regions, and selects the displacement vector based on the degree of influence. It may be.
As described above, when the outline 42 of the tire model 40 is divided into a plurality of regions, the selected displacement vectors may all be the same or may be different for each region. Further, a plurality of displacement vectors may be set in only one of the plurality of regions, and the displacement vector may be selected based on the degree of influence.

[タイヤモデル作成方法の第1の例]
次に、本実施形態のタイヤモデル作成方法の第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モデル作成方法の第1の例を工程順に示すフローチャートである。
[First example of tire model creation method]
Next, a first example of the tire model creating method of the present embodiment will be described.
FIG. 2 is a flowchart showing a first example of the tire model creating method of the embodiment of the present invention in the order of processes.

例えば、図3に示す、コンピュータで数値解析可能な要素で構成されたタイヤモデル40を作成する(ステップS10)。タイヤモデル40は、タイヤを表すものであり、変形させるための基準形状となるものである。タイヤモデル40は、任意のタイヤ形状とすることができ、市販品のタイヤでも、設計中のタイヤでもよく、特に限定されるものではない。コンピュータで数値解析可能な要素で構成されたタイヤモデルとは、例えば、FEM等の数値シミュレーションに利用されるメッシュデータ、CADデータ等の設計データである。
タイヤモデル40は、例えば、入力部14を介して条件設定部20に入力され、メモリ28に記憶される。また、メモリ28にタイヤモデルとなるタイヤ断面形状のデータが予め記憶されていれば、メモリ28からタイヤ断面形状のデータを呼び出す。事前にタイヤモデルが用意されており、このタイヤモデルを呼び出すことも、ステップS10のタイヤモデルの作成に含まれる。
For example, a tire model 40 composed of elements that can be numerically analyzed by a computer as shown in FIG. 3 is created (step S10). The tire model 40 represents a tire and serves as a reference shape for deformation. The tire model 40 can have any tire shape, and may be a commercially available tire or a tire under design, and is not particularly limited. The tire model composed of elements that can be numerically analyzed by a computer is, for example, design data such as mesh data and CAD data used for numerical simulation such as FEM.
The tire model 40 is, for example, input to the condition setting unit 20 via the input unit 14 and stored in the memory 28. Further, if the data of the tire cross-sectional shape to be the tire model is stored in the memory 28 in advance, the data of the tire cross-sectional shape is called from the memory 28. A tire model is prepared in advance, and calling this tire model is also included in the creation of the tire model in step S10.

次に、タイヤモデル40の全ての節点に、それぞれ複数の変位ベクトルを設定する(ステップS12)。複数の変位ベクトルは、タイヤモデル40の全ての節点に対して、モデル設定部22で設定される。ステップS12で設定する複数の変位ベクトルは、条件設定部20に設定されており、例えば、メモリ28に記憶されている。
次に、複数の変位ベクトルのうち、変位ベクトル毎に、モデル作成部24において節点に強制変位として変位ベクトルを与えて、FEM(有限要素法)を用いて計算し、変位ベクトルに従いタイヤモデルを変形させて、変形タイヤモデルを作成する(ステップS14)。
設定した複数の変位ベクトルのそれぞれについて、変形タイヤモデルを得る(ステップS16)まで繰り返し、変形タイヤモデルの作成を実施する。
Next, a plurality of displacement vectors are set at all the nodes of the tire model 40 (step S12). The plurality of displacement vectors are set by the model setting unit 22 for all the nodes of the tire model 40. The plurality of displacement vectors set in step S12 are set in the condition setting unit 20, and are stored in, for example, the memory 28.
Next, among the plurality of displacement vectors, for each displacement vector, the model creation unit 24 gives a displacement vector as a forced displacement to the node, calculates using FEM (finite element method), and deforms the tire model according to the displacement vector. Then, a deformed tire model is created (step S14).
For each of the set plurality of displacement vectors, the deformation tire model is created by repeating until a deformed tire model is obtained (step S16).

次に、複数の変形タイヤモデルのそれぞれについて、予め設定されたタイヤ物理量を表す目的特性を求める(ステップS18)。目的特性は、上述のように、例えば、転がり抵抗、横剛性、または縦剛性等である。
ステップS18では、演算部26において、例えば、以下のようにして変形タイヤモデル毎に目的特性を求める。
演算部26で、目的特性を求める際、変形タイヤモデルの変位ベクトルを設計パラメータとし、縦剛性、転がり抵抗等のタイヤ物理量を表す目的特性として設定する。そして、例えば、FEM(有限要素法)を用いて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。変形タイヤモデルに対して、FEMの数値シミュレーションを実施する。これにより、変形タイヤモデルについて、縦剛性、転がり抵抗等の目的特性を得る。
Next, for each of the plurality of deformed tire models, a target characteristic representing a preset tire physical quantity is obtained (step S18). As described above, the target characteristics are, for example, rolling resistance, lateral rigidity, vertical rigidity, and the like.
In step S18, the calculation unit 26 obtains the target characteristics for each deformed tire model, for example, as follows.
When the calculation unit 26 obtains the target characteristic, the displacement vector of the deformed tire model is set as a design parameter and set as the target characteristic representing the physical quantity of the tire such as vertical rigidity and rolling resistance. Then, for example, in the case of numerical simulation using FEM (finite element method), the simulation conditions and the constraint conditions in the simulation are set. A numerical simulation of FEM is performed on the deformed tire model. As a result, the desired characteristics such as vertical rigidity and rolling resistance are obtained for the deformed tire model.

なお、目的特性を設定するタイミングは、特に限定されるものではなく、タイヤモデルの作成を実施するときに設定してもよく、メモリ28に記憶させておいてもよい。
次に、複数の変形タイヤモデルのそれぞれの目的特性に基づき、変位ベクトルの目的特性への影響度を評価する(ステップS20)。ステップS20は、評価部27において、変位ベクトルの目的特性への影響度は、上述の例示した手法を用いて評価する。これにより、目的特性に対する効果の影響を考慮した、変位ベクトルを選定することができる。
The timing for setting the target characteristics is not particularly limited, and may be set when the tire model is created, or may be stored in the memory 28.
Next, the degree of influence of the displacement vector on the target characteristics is evaluated based on the target characteristics of each of the plurality of deformed tire models (step S20). In step S20, the evaluation unit 27 evaluates the degree of influence of the displacement vector on the target characteristic by using the above-exemplified method. As a result, the displacement vector can be selected in consideration of the influence of the effect on the target characteristic.

次に、選定した変位ベクトルに基づき、新規タイヤモデルを作成する(ステップS22)。ステップS22では、モデル作成部24で、選定した変位ベクトルを組み合わせて、基準形状となるタイヤモデルを変形させて、新規タイヤモデルが得られる。タイヤモデル作成方法の第1の例では、目的特性に対する効果の影響を考慮した変位ベクトルを効率よく選定することができる。 Next, a new tire model is created based on the selected displacement vector (step S22). In step S22, the model creation unit 24 combines the selected displacement vectors to deform the tire model that serves as the reference shape, and obtains a new tire model. In the first example of the tire model creation method, the displacement vector can be efficiently selected in consideration of the influence of the effect on the target characteristic.

ステップS22で得られた、新規のタイヤモデルの断面形状の情報から、形状最適化計算により得られたタイヤの外形線を得て、形状最適化計算により得られたタイヤの外形線を金型形状データとして出力することもできる。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得ることができ、その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もできる。
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。
From the information on the cross-sectional shape of the new tire model obtained in step S22, the tire outline obtained by the shape optimization calculation is obtained, and the tire outline obtained by the shape optimization calculation is used as the mold shape. It can also be output as data. It is possible to obtain a tire cross-sectional shape in consideration of the physical quantity affected by the contour line on the outer side of the tire, and it is also possible to efficiently calculate the tire cross-sectional shape as mold shape data.
The mold shape data is dimensional data indicating the length of a straight line constituting 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 manufacturing a mold using an NC processing machine. The mold shape data may be shown by the shape of the tire model in addition to the dimensional data. In this case, the tire model may be modeled by, for example, numerically analyzable elements.

[タイヤモデル作成方法の第2の例]
次に、本実施形態のタイヤモデル作成方法の第2の例について説明する。
図5は本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法の第2の例を工程順に示すフローチャートである。
タイヤモデル作成方法の第2の例においては、上述のタイヤモデル作成方法の第1の例と同じ工程については、その詳細な説明は省略する。以下、タイヤモデル作成方法の第2の例を単に第2の例という。
[Second example of tire model creation method]
Next, a second example of the tire model creating method of the present embodiment will be described.
FIG. 5 is a flowchart showing a second example of the tire model creating method of the embodiment of the present invention in the order of processes.
In the second example of the tire model creating method, the detailed description of the same steps as in the first example of the tire model creating method described above will be omitted. Hereinafter, the second example of the tire model creation method is simply referred to as the second example.

第2の例は、まず、例えば、図3に示す、コンピュータで数値解析可能な要素で構成されたタイヤモデルを作成する(ステップS30)。上述のように、タイヤモデルは、基準形状となるものであり、タイヤモデルには、タイヤモデル作成方法の第1の例と同じものを用いることができる。ステップS30において作成されるタイヤモデルは、例えば、図形データ、または有限要素モデルが用いられる。ステップS30は、タイヤモデル作成方法の第1の例のステップS10と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
次に、タイヤモデルに対して、外形線の節点情報を得る(ステップS32)。ステップS32の外形線の節点情報は、モデル設定部22において、タイヤモデル40の断面形状の外側の輪郭を構成する外形線42上の複数の節点を抽出することにより得られる。
In the second example, for example, a tire model composed of elements that can be numerically analyzed by a computer as shown in FIG. 3 is created (step S30). As described above, the tire model has a reference shape, and the same tire model as in the first example of the tire model creation method can be used as the tire model. For the tire model created in step S30, for example, graphic data or a finite element model is used. Since step S30 is the same as step S10 of the first example of the tire model creating method, detailed description thereof will be omitted.
Next, the node information of the outline is obtained for the tire model (step S32). The node information of the outer line in step S32 is obtained by extracting a plurality of nodes on the outer line 42 forming the outer contour of the cross-sectional shape of the tire model 40 in the model setting unit 22.

次に、タイヤモデルの外形線上における節点のそれぞれに、複数の変位ベクトルを設定する(ステップS34)。ステップS34では、複数の変位ベクトルは、タイヤモデル40の外形線42の全ての節点に対して、モデル設定部22で設定される。ステップS12で設定する複数の変位ベクトルは、条件設定部20に設定されており、例えば、メモリ28に記憶されている。
次に、複数の変位ベクトルのうち、変位ベクトル毎に、モデル作成部24において節点に強制変位として変位ベクトルを与えた後、FEM(有限要素法)を用いて計算し、変位ベクトルに従いタイヤモデルを変形させる(ステップS36)。ステップS36により、変形タイヤモデルを得る(ステップS38)。
設定した複数の変位ベクトルのそれぞれについて、変形タイヤモデルを得る(ステップS40)。
Next, a plurality of displacement vectors are set for each of the nodes on the outline of the tire model (step S34). In step S34, the plurality of displacement vectors are set by the model setting unit 22 for all the nodes of the outline 42 of the tire model 40. The plurality of displacement vectors set in step S12 are set in the condition setting unit 20, and are stored in, for example, the memory 28.
Next, among the plurality of displacement vectors, for each displacement vector, the model creation unit 24 gives a displacement vector as a forced displacement to the node, then calculates using FEM (finite element method), and obtains a tire model according to the displacement vector. It is deformed (step S36). In step S36, a deformed tire model is obtained (step S38).
A deformed tire model is obtained for each of the set plurality of displacement vectors (step S40).

設定した複数の変位ベクトルにおいて、全ての変位ベクトルのそれぞれについて、変形タイヤモデルを得るまで、節点に強制変位として変位ベクトルを与えた後、FEM(有限要素法)を用いて計算し、タイヤモデルを変形させ(ステップS36)、変形タイヤモデルを得る(ステップS38)ことを繰り返し実行する。
全ての変位ベクトルについて、変位ベクトル毎に変形タイヤモデルを得た後、複数の変形タイヤモデルのそれぞれについて、予め設定されたタイヤ物理量を表す目的特性を求める(ステップS42)。ステップS42は、タイヤモデル作成方法の第1の例のステップS18と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
For each of the set multiple displacement vectors, the displacement vector is given as a forced displacement to the node until a deformed tire model is obtained, and then the calculation is performed using FEM (finite element method) to obtain the tire model. Deformation (step S36) and obtaining a deformed tire model (step S38) are repeatedly executed.
After obtaining a deformed tire model for each displacement vector for all the displacement vectors, a target characteristic representing a preset tire physical quantity is obtained for each of the plurality of deformed tire models (step S42). Since step S42 is the same as step S18 of the first example of the tire model creating method, detailed description thereof will be omitted.

次に、複数の変形タイヤモデルのそれぞれの目的特性に基づき、変位ベクトルの目的特性への影響度を評価する(ステップS44)。ステップS44は、タイヤモデル作成方法の第1の例のステップS20と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
次に、目的特性に対する効果の影響を考慮して選定した変位ベクトルに基づき、新規タイヤモデルを作成する(ステップS46)。ステップS46の新規タイヤモデルを作成する工程は、タイヤモデル作成方法の第1の例のステップS22と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
タイヤモデル作成方法の第2の例でも、タイヤモデル作成方法の第1の例と同様に、選定した変位ベクトルに基づき、新規タイヤモデルを作成することができる。しかも、タイヤモデル作成方法の第2の例においても、目的特性に対する効果の影響を考慮した変位ベクトルを効率よく選定することができる。
Next, the degree of influence of the displacement vector on the target characteristics is evaluated based on the target characteristics of each of the plurality of deformed tire models (step S44). Since step S44 is the same as step S20 of the first example of the tire model creating method, detailed description thereof will be omitted.
Next, a new tire model is created based on the displacement vector selected in consideration of the influence of the effect on the target characteristic (step S46). Since the step of creating a new tire model in step S46 is the same as step S22 of the first example of the tire model creating method, detailed description thereof will be omitted.
In the second example of the tire model creating method, a new tire model can be created based on the selected displacement vector as in the first example of the tire model creating method. Moreover, also in the second example of the tire model creating method, the displacement vector in consideration of the influence of the effect on the target characteristic can be efficiently selected.

変位ベクトルを選定する工程は、目的特性に対する寄与度が大きい変位ベクトルを選定することが好ましい。これにより、各領域において、定めた特性値への寄与が大きな変位ベクトルを選定することにより、最適化計算時における解空間(改善幅)を大きくすることが可能となる。なお、寄与度とは、上述の通りである。 In the step of selecting the displacement vector, it is preferable to select the displacement vector having a large contribution to the target characteristic. As a result, it is possible to increase the solution space (improvement width) at the time of optimization calculation by selecting a displacement vector that contributes greatly to the determined characteristic value in each region. The degree of contribution is as described above.

タイヤモデルの外形線の節点情報を得る工程の後に、タイヤモデルの外形線を複数の領域に分割する工程を有し、複数の変位ベクトルを設定する工程は、複数の領域のうち、少なくとも1つの領域に複数の変位ベクトルを設定することが好ましい。
タイヤモデルの外形線を複数の領域に分割する工程は、上述のようにタイヤモデルの少なくともトレッド部とサイドウォール部とに分割することが好ましい。
After the step of obtaining the node information of the outline of the tire model, the step of dividing the outline of the tire model into a plurality of regions and setting a plurality of displacement vectors is at least one of the plurality of regions. It is preferable to set a plurality of displacement vectors in the region.
The step of dividing the outer line of the tire model into a plurality of regions is preferably divided into at least a tread portion and a sidewall portion of the tire model as described above.

タイヤモデル作成方法の第1の例およびタイヤモデル作成方法の第2の例のいずれにおいても、変位ベクトルを選定する工程の後に、変位ベクトルを選定する工程で選定した変位ベクトルを設計変数とし、設定変数の重み係数をパラメーターとしてタイヤ物理量を目的関数として最適化計算を実施する工程、すなわち、タイヤの初期形状を設計するための探索工程とを有してもよい。これにより、任意のタイヤ物理特性に対し、目的特性への影響を考慮した形状モードを選抜することにより、特性値の改善幅が大きい形状の探索と自由度を下げたことによる探索の効率化を両立したタイヤ形状の最適化が可能となる。
この場合、目的特性とタイヤ物理量とは同じでもよく、異なっていてもよい。
タイヤモデル作成方法の第1の例およびタイヤモデル作成方法の第2の例のいずれにおいても、さらに、上述の最適化計算を実施する工程を実施することにより、タイヤ形状最適化方法が実施される。
なお、重みを変え、線形足し合わせにより、タイヤモデルの試行形状を変えることができる。
In both the first example of the tire model creation method and the second example of the tire model creation method, the displacement vector selected in the step of selecting the displacement vector is set as the design variable after the step of selecting the displacement vector. It may have a step of carrying out the optimization calculation using the weight coefficient of the variable as a parameter and the physical quantity of the tire as an objective function, that is, a search step for designing the initial shape of the tire. As a result, by selecting a shape mode that takes into consideration the effect on the target characteristics for any tire physical characteristics, it is possible to search for shapes with a large improvement in characteristic values and improve the efficiency of search by reducing the degree of freedom. It is possible to optimize the tire shape that is compatible with each other.
In this case, the target characteristic and the physical quantity of the tire may be the same or different.
In both the first example of the tire model creation method and the second example of the tire model creation method, the tire shape optimization method is further carried out by carrying out the step of carrying out the above-mentioned optimization calculation. ..
The trial shape of the tire model can be changed by changing the weight and linear addition.

図6は本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法の新規タイヤモデルの取得方法を説明するための模式図である。
具体的には、図6に示す第1の形状変化のタイヤモデル50に重み係数として、重み1を掛ける。また、第2の形状変化のタイヤモデル52に重み係数として、重み2を掛ける。変位ベクトルの数の分、形状変化のタイヤモデルに重み係数を掛ける。これらの線形和を求める。これにより、第2のタイヤモデルを取得することができる。
なお、図6の符号51は変位ベクトルを示し、符号53は変位ベクトルを示す。
FIG. 6 is a schematic diagram for explaining a method of acquiring a new tire model in the method of creating a tire model according to the embodiment of the present invention.
Specifically, the tire model 50 of the first shape change shown in FIG. 6 is multiplied by a weight 1 as a weight coefficient. Further, the tire model 52 of the second shape change is multiplied by the weight 2 as a weight coefficient. Multiply the tire model of shape change by the number of displacement vectors. Find the linear sum of these. As a result, the second tire model can be acquired.
Reference numeral 51 in FIG. 6 indicates a displacement vector, and reference numeral 53 indicates a displacement vector.

タイヤモデルを作成する際、上述のように、変位ベクトルに対して重み係数の値が与えられる。
重み係数の値は、条件設定部20で設定される。重み係数の値は、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設定することができる。
重み係数の値は、上述の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、重み係数の値が変更される度に、第2のタイヤモデルが作成される。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係数の値を変更して第2のタイヤモデルを作成する。重み係数の値は、例えば、一定の大きさずつ大きく、または小さくなるように離散的に変更されるが、この他に重み係数の値はランダムに変更されてもよい。
When creating the tire model, the value of the weighting factor is given to the displacement vector as described above.
The value of the weighting coefficient is set by the condition setting unit 20. The value of the weighting factor can be set using, for example, a known design of experiments method, specifically a design matrix such as a Latin hypercube or an orthogonal array.
The weighting factor values may be set according to the design matrix described above or may be changed sequentially within a defined range, and each time the weighting factor values are changed, a second tire model is created. .. In each case, the value of the weighting coefficient is changed so as to evenly cover the entire set range, and the second tire model is created. The value of the weighting coefficient is changed discretely so as to increase or decrease by a certain magnitude, for example, but the value of the weighting coefficient may be changed randomly.

なお、以上、説明したタイヤモデル作成方法の第1の例は、タイヤモデル作成方法の第1の例を実行するプログラムにより、上述のタイヤモデル作成方法の第1の例の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。
タイヤモデル作成方法の第2の例は、タイヤモデル作成方法の第2の例を実行するプログラムにより、上述のタイヤモデル作成方法の第2の例の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。
In addition, in the first example of the tire model creating method described above, the computer executes each step of the above-mentioned first example of the tire model creating method by a program for executing the first example of the tire model creating method. Can be executed.
In the second example of the tire model creation method, a program that executes the second example of the tire model creation method can cause a computer to execute each step of the second example of the tire model creation method described above as a procedure. ..

なお、上述のように本発明のタイヤ形状最適化法にも、図1に示す作成装置10が用いられるが、タイヤ形状最適化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作成装置10に限定されるものではなく、タイヤ形状最適化方法の各工程を手順としてコンピュータ等に実行させるためのプログラムでもよい。
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、本発明のタイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化方法、タイヤモデル作成装置およびタイヤ形状最適化装置、ならびに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。
As described above, the creating device 10 shown in FIG. 1 is also used in the tire shape optimization method of the present invention, but if the tire shape optimization method can be executed by using hardware and software such as a computer. The program is not limited to the creating device 10, and may be a program for causing a computer or the like to execute each step of the tire shape optimization method as a procedure.
The present invention is basically configured as described above. Although the tire model creation method and the tire shape optimization method, the tire model creation device, the tire shape optimization device, and the program of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and the present invention is the present invention. Of course, various improvements or changes may be made without departing from the gist of.

以下、本発明のタイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化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、2および比較例1、2を用いて、本発明のタイヤモデル作成方法の効果について確認した。
本実施例では、タイヤサイズ215/55R17のタイヤモデルを基準として、予め設定した20の形状変化を表す変位ベクトルを設定した。この変位ベクトルを設計パラメータとした。目的特性としては、転がり抵抗の軽減と、横剛性の向上とした。上述の目的特性を満たす変位ベクトルを選定した。
目的特性は、進化計算を用いた500ケース(50個体,10世代)のFEM最適化シミュレーションを実施して求めた。
実施例1、2および比較例1、2において、基準となるタイヤモデルに対して、最終的に得られた新規タイヤモデルの転がり抵抗が軽減した割合と、横剛性が向上した割合を求めた。その結果を下記表1に示す。なお、基準となるタイヤモデルについて、転がり抵抗と横剛性を求めた。
Hereinafter, examples of the tire model creating method and the tire shape optimization method of the present invention will be specifically described.
In this example, the effect of the tire model making method of the present invention was confirmed by using Examples 1 and 2 and Comparative Examples 1 and 2 shown below.
In this embodiment, a displacement vector representing 20 preset shape changes is set with reference to a tire model having a tire size of 215 / 55R17. This displacement vector was used as a design parameter. The objective characteristics were reduction of rolling resistance and improvement of lateral rigidity. A displacement vector satisfying the above-mentioned target characteristics was selected.
The target characteristics were obtained by performing FEM optimization simulation of 500 cases (50 individuals, 10 generations) using evolutionary computation.
In Examples 1 and 2 and Comparative Examples 1 and 2, the rate at which the rolling resistance of the finally obtained new tire model was reduced and the rate at which the lateral rigidity was improved were determined with respect to the reference tire model. The results are shown in Table 1 below. The rolling resistance and lateral rigidity of the standard tire model were calculated.

以下、実施例1、2および比較例1、2について説明する。
実施例1は、タイヤモデルの外形線上における全ての節点に対して変位ベクトルを付与して変形タイヤモデルを得た。また、20の変位ベクトルのうち、寄与度上位10の変位ベクトルを選定した。
実施例2は、タイヤモデルの外形線上における全ての節点に対して変位ベクトルを付与して変形タイヤモデルを得た。また、20の変位ベクトルのうち、寄与度上位15の変位ベクトルを選定した。
比較例1は、タイヤモデルの外形線上における全ての節点に対して変位ベクトルを付与して変形タイヤモデルを得た。また、変位ベクトルの選定を実施しなかった。
比較例2は、タイヤモデルの全ての節点に変位ベクトルを付与して変形タイヤモデルを得た。また、変位ベクトルの選定を実施しなかった。
Hereinafter, Examples 1 and 2 and Comparative Examples 1 and 2 will be described.
In Example 1, a deformed tire model was obtained by applying displacement vectors to all the nodes on the outline of the tire model. Further, out of the 20 displacement vectors, the displacement vectors with the highest contribution degree were selected.
In Example 2, a deformed tire model was obtained by applying displacement vectors to all the nodes on the outline of the tire model. Further, out of the 20 displacement vectors, the displacement vectors with the highest contribution degree were selected.
In Comparative Example 1, a deformed tire model was obtained by applying displacement vectors to all the nodes on the outline of the tire model. In addition, the displacement vector was not selected.
In Comparative Example 2, a deformed tire model was obtained by applying displacement vectors to all the nodes of the tire model. In addition, the displacement vector was not selected.

Figure 2021041792
Figure 2021041792

上記表1に示すように、実施例1および実施例2は、比較例1および比較例2に比して、目的特性(特性値)の改善幅が同等でありながら、所要時間を短くでき、時間コストを短縮し、タイヤ最適形状探索の効率化を図ることができた。このように、目的特性に対する効果の影響を考慮した変位ベクトルを効率よく選定することができた。 As shown in Table 1 above, in Example 1 and Example 2, the required time can be shortened while the improvement range of the target characteristic (characteristic value) is the same as that in Comparative Example 1 and Comparative Example 2. We were able to reduce the time cost and improve the efficiency of searching for the optimum tire shape. In this way, it was possible to efficiently select the displacement vector in consideration of the effect of the effect on the target characteristics.

次に、第2の実施例について説明する。
第2の実施例では、以下に示す実施例10、11および比較例10、11を用いて、本発明のタイヤモデル作成方法の効果について確認した。
第2の実施例は、第1の実施例に比して、タイヤモデルを、トレッド部とサイドウォール部とに分割し、トレッド部のみ変化させる変位ベクトル、およびサイドウォール部のみ変化させる変位ベクトルを各10ずつ、計20を設定した点が異なり、変位ベクトルの選定手法や目的特性の望ましい方向等は、第1の実施例と同じとした。
実施例10、11および比較例10、11において、基準となるタイヤモデルに対して、最終的に得られた新規タイヤモデルの転がり抵抗が軽減した割合と、横剛性が向上した割合を求めた。その結果を下記表2に示す。なお、基準となるタイヤモデルについて、転がり抵抗と横剛性を求めた。
Next, a second embodiment will be described.
In the second example, the effects of the tire model creating method of the present invention were confirmed using Examples 10 and 11 and Comparative Examples 10 and 11 shown below.
In the second embodiment, as compared with the first embodiment, the tire model is divided into a tread portion and a sidewall portion, and a displacement vector that changes only the tread portion and a displacement vector that changes only the sidewall portion are obtained. The point that a total of 20 was set for each of 10 was different, and the method of selecting the displacement vector, the desired direction of the target characteristic, and the like were the same as those of the first embodiment.
In Examples 10 and 11 and Comparative Examples 10 and 11, the rate at which the rolling resistance of the finally obtained new tire model was reduced and the rate at which the lateral rigidity was improved were determined with respect to the reference tire model. The results are shown in Table 2 below. The rolling resistance and lateral rigidity of the standard tire model were calculated.

以下、実施例10、11および比較例10、11について説明する。
実施例10は、実施例1に比して、タイヤモデルを、トレッド部とサイドウォール部とに分割し、トレッド部のみ、およびサイドウォール部のみ変化させる変位ベクトルを設定した点が異なり、それ以外は実施例1と同じとした。
実施例11は、実施例2に比して、タイヤモデルを、トレッド部とサイドウォール部とに分割し、トレッド部のみ、およびサイドウォール部のみ変化させる変位ベクトルを設定した点が異なり、それ以外は実施例2と同じとした。
比較例10は、比較例1に比して、タイヤモデルを、トレッド部とサイドウォール部とに分割し、トレッド部のみ、およびサイドウォール部のみ変化させる変位ベクトルを設定した点が異なり、それ以外は比較例1と同じとした。
比較例11は、比較例2に比して、タイヤモデルを、トレッド部とサイドウォール部とに分割し、トレッド部のみ、およびサイドウォール部のみ変化させる変位ベクトルを設定した点が異なり、それ以外は比較例2と同じとした。
Hereinafter, Examples 10 and 11 and Comparative Examples 10 and 11 will be described.
The tenth embodiment is different from the first embodiment in that the tire model is divided into a tread portion and a sidewall portion, and a displacement vector for changing only the tread portion and the sidewall portion is set. Was the same as in Example 1.
The eleventh embodiment is different from the second embodiment in that the tire model is divided into a tread portion and a sidewall portion, and a displacement vector for changing only the tread portion and the sidewall portion is set. Was the same as in Example 2.
Comparative Example 10 is different from Comparative Example 1 in that the tire model is divided into a tread portion and a sidewall portion, and a displacement vector that changes only the tread portion and only the sidewall portion is set. Was the same as in Comparative Example 1.
Comparative Example 11 is different from Comparative Example 2 in that the tire model is divided into a tread portion and a sidewall portion, and a displacement vector that changes only the tread portion and only the sidewall portion is set. Was the same as in Comparative Example 2.

Figure 2021041792
Figure 2021041792

上記表2に示すように、実施例10および実施例11は、比較例10および比較例11に比して、目的特性(特性値)の改善幅を維持しつつも、所要時間を短くでき、時間コストを短縮し、タイヤ最適形状探索の効率化を図ることができた。このように、変位ベクトルをトレッド部のみ変化させるものと、サイドウォール部のみ変化させるものを組み合わせて探索した結果、第1の実施例よりも目的特性に対する効果の影響を考慮した変位ベクトルを効率よく選定することができた。 As shown in Table 2 above, in Example 10 and Example 11, the required time can be shortened as compared with Comparative Example 10 and Comparative Example 11 while maintaining the improvement range of the target characteristic (characteristic value). We were able to reduce the time cost and improve the efficiency of searching for the optimum tire shape. As a result of searching by combining a displacement vector that changes only the tread portion and a displacement vector that changes only the sidewall portion in this way, a displacement vector that considers the influence of the effect on the target characteristics is more efficient than in the first embodiment. I was able to select.

10 タイヤモデル作成装置(作成装置)
12 処理部
14 入力部
16 表示部
20 条件設定部
22 モデル設定部
24 モデル作成部
26 演算部
27 評価部
28 メモリ
30 表示制御部
32 制御部
40 タイヤモデル
40c ビードリング部
41 トレッド部
42 外形線
43 節点
43a 第1の変位ベクトル
43b 第2の変位ベクトル
43c 第3の変位ベクトル
45 トレッド部
46 サイドウォール部
47 境界
50 第1の形状変化のタイヤモデル
52 第2の形状変化のタイヤモデル
10 Tire model creation device (creation device)
12 Processing unit 14 Input unit 16 Display unit 20 Condition setting unit 22 Model setting unit 24 Model creation unit 26 Calculation unit 27 Evaluation unit 28 Memory 30 Display control unit 32 Control unit 40 Tire model 40c Bead ring unit 41 Tread unit 42 Outline 43 Nodal 43a First displacement vector 43b Second displacement vector 43c Third displacement vector 45 Tread portion 46 Side wall portion 47 Boundary 50 First shape change tire model 52 Second shape change tire model

Claims (15)

タイヤを表す、コンピュータで数値解析可能な要素で構成されたタイヤモデルの節点情報を得る工程と、
前記タイヤモデルの節点のそれぞれに、複数の変位ベクトルを設定する工程と、
設定した前記複数の変位ベクトルそれぞれについて、変位ベクトルに従い前記タイヤモデルを変形させた、複数の変形タイヤモデルを得る工程と、
前記複数の変形タイヤモデルのそれぞれについて、予め設定されたタイヤ物理量を表す目的特性を求める工程と、
前記複数の変形タイヤモデルのそれぞれの目的特性に基づき、前記変位ベクトルの前記目的特性の影響度を評価する工程と、
前記影響度に基づき変位ベクトルを選定する工程と、
選定した前記変位ベクトルに基づき、タイヤモデルを作成する工程とを有することを特徴とするタイヤモデル作成方法。
The process of obtaining node information of a tire model composed of elements that can be numerically analyzed by a computer, representing the tire,
A process of setting a plurality of displacement vectors at each of the nodes of the tire model, and
A step of obtaining a plurality of deformed tire models in which the tire model is deformed according to the displacement vector for each of the set plurality of displacement vectors.
For each of the plurality of deformed tire models, a step of obtaining a target characteristic representing a preset tire physical quantity and a step of obtaining the target characteristic.
A step of evaluating the degree of influence of the target characteristic of the displacement vector based on the target characteristics of each of the plurality of deformed tire models, and a step of evaluating the degree of influence of the target characteristic.
The process of selecting the displacement vector based on the degree of influence and
A tire model creating method comprising a step of creating a tire model based on the selected displacement vector.
タイヤについて、コンピュータで数値解析可能な要素で構成されたタイヤモデルを取得する工程と、
前記タイヤモデルの外形線上における節点情報を得る工程と、
前記タイヤモデルの前記外形線上における節点のそれぞれに、前記タイヤモデルに対して形状変化を与える複数の変位ベクトルを設定する工程と、
設定した前記複数の変位ベクトルそれぞれについて、前記外形線上における前記節点に強制変位として変位ベクトルを与えて前記タイヤモデルを変形させた、複数の変形タイヤモデルを得る工程と、
前記複数の変形タイヤモデルのそれぞれについて、予め設定されたタイヤ物理量を表す目的特性を求める工程と、
前記複数の変形タイヤモデルのそれぞれの目的特性に基づき、前記変位ベクトルの前記目的特性への影響度を評価する工程と、
前記影響度に基づき変位ベクトルを選定する工程と、
選定した前記変位ベクトルに基づき、タイヤモデルを作成する工程とを有することを特徴とするタイヤモデル作成方法。
For tires, the process of acquiring a tire model composed of elements that can be numerically analyzed by a computer,
The process of obtaining node information on the outline of the tire model and
A step of setting a plurality of displacement vectors that give a shape change to the tire model at each of the nodes on the outline of the tire model, and
A step of obtaining a plurality of deformed tire models in which the tire model is deformed by giving a displacement vector as a forced displacement to the node on the outline for each of the set plurality of displacement vectors.
For each of the plurality of deformed tire models, a step of obtaining a target characteristic representing a preset tire physical quantity and a step of obtaining the target characteristic.
A step of evaluating the degree of influence of the displacement vector on the target characteristics based on the target characteristics of each of the plurality of deformed tire models, and
The process of selecting the displacement vector based on the degree of influence and
A tire model creating method comprising a step of creating a tire model based on the selected displacement vector.
前記タイヤモデルの外形線の節点情報を得る工程の後に、前記タイヤモデルの外形線を複数の領域に分割する工程を有し、
前記複数の変位ベクトルを設定する工程は、複数の前記領域のうち、少なくとも1つの領域に前記複数の変位ベクトルを設定する、請求項2に記載のタイヤモデル作成方法。
After the step of obtaining the node information of the outer line of the tire model, there is a step of dividing the outer line of the tire model into a plurality of regions.
The tire model creation method according to claim 2, wherein the step of setting the plurality of displacement vectors is to set the plurality of displacement vectors in at least one of the plurality of the regions.
前記変位ベクトルの前記目的特性への影響度を評価する工程は、前記複数の前記領域のうち、前記複数の変位ベクトルを設定した前記領域において、前記変位ベクトルの前記目的特性への影響度を評価し、
前記変位ベクトルを選定する工程は、前記影響度に基づき、設定した前記領域における前記変位ベクトルを選定する、請求項3に記載のタイヤモデル作成方法。
In the step of evaluating the degree of influence of the displacement vector on the target characteristic, the degree of influence of the displacement vector on the target characteristic is evaluated in the region in which the plurality of displacement vectors are set among the plurality of the regions. And
The tire model creation method according to claim 3, wherein the step of selecting the displacement vector is to select the displacement vector in the set region based on the degree of influence.
前記タイヤモデルの外形線を複数の領域に分割する工程は、前記タイヤモデルの少なくともトレッド部とサイドウォール部とに分割する請求項3または4に記載のタイヤモデル作成方法。 The method for creating a tire model according to claim 3 or 4, wherein the step of dividing the outline of the tire model into a plurality of regions is divided into at least a tread portion and a sidewall portion of the tire model. 前記変位ベクトルを選定する工程は、前記目的特性に対する寄与度が大きい変位ベクトルを選定する請求項1〜5のいずれか1項に記載のタイヤモデル作成方法。 The tire model creation method according to any one of claims 1 to 5, wherein the step of selecting the displacement vector is a step of selecting a displacement vector having a large contribution to the target characteristic. 請求項1〜6のいずれか1項に記載のタイヤモデル作成方法において、
前記変位ベクトルを選定する工程の後に、前記変位ベクトルを選定する工程で選定した前記変位ベクトルを設計変数とし、設定変数の重み係数をパラメーターとしてタイヤ物理量を目的関数として最適化計算を実施する工程を有することを特徴とするタイヤ形状最適化方法。
In the tire model creating method according to any one of claims 1 to 6,
After the step of selecting the displacement vector, the step of performing the optimization calculation with the displacement vector selected in the step of selecting the displacement vector as the design variable, the weighting coefficient of the setting variable as the parameter, and the tire physical quantity as the objective function. A method for optimizing the shape of a tire, which comprises having.
タイヤについて、コンピュータで数値解析可能な要素で構成されたタイヤモデルを取得する条件設定部と、
前記タイヤモデルの外形線の節点情報を取得し、タイヤモデルの前記外形線上における節点のそれぞれに、前記タイヤモデルに対して形状変化を与える複数の変位ベクトルを設定するモデル設定部と、
設定した前記複数の変位ベクトルそれぞれについて、変位ベクトル毎に、前記外形線上における前記節点に強制変位として変位ベクトルを与えて前記タイヤモデルを変形させた、複数の変形タイヤモデルを得るモデル作成部と、
前記複数の変形タイヤモデルのそれぞれについて、予め設定されたタイヤ物理量を表す目的特性を求める演算部と、
前記複数の変形タイヤモデルのそれぞれの目的特性に基づき、前記変位ベクトルの前記目的特性への影響度を評価し、前記影響度に基づき変位ベクトルを選定する評価部とを有し、
前記モデル作成部は、選定した前記変位ベクトルに基づき、タイヤモデルを作成することを特徴とするタイヤモデル作成装置。
For tires, a condition setting unit that acquires a tire model composed of elements that can be numerically analyzed by a computer,
A model setting unit that acquires node information of the outer line of the tire model and sets a plurality of displacement vectors that give a shape change to the tire model at each of the nodes on the outer line of the tire model.
For each of the set plurality of displacement vectors, a model creation unit for obtaining a plurality of deformed tire models by giving a displacement vector as a forced displacement to the node on the outline for each displacement vector to deform the tire model.
For each of the plurality of deformed tire models, a calculation unit for obtaining a target characteristic representing a preset tire physical quantity, and a calculation unit.
It has an evaluation unit that evaluates the degree of influence of the displacement vector on the target characteristic based on each target characteristic of the plurality of deformed tire models and selects a displacement vector based on the degree of influence.
The model creating unit is a tire model creating device characterized in that a tire model is created based on the selected displacement vector.
前記モデル設定部は、前記タイヤモデルの外形線を複数の領域に分割し、複数の前記領域のうち、少なくとも1つの領域に前記複数の変位ベクトルを設定する請求項8に記載のタイヤモデル作成装置。 The tire model creating device according to claim 8, wherein the model setting unit divides the outline of the tire model into a plurality of regions and sets the plurality of displacement vectors in at least one region among the plurality of regions. .. 前記評価部は、前記複数の前記領域のうち、前記モデル設定部で前記複数の変位ベクトルを設定した前記領域において、前記変位ベクトルの前記目的特性への影響度を評価し、前記影響度に基づき、前記変位ベクトルを選定する請求項9に記載のタイヤモデル作成装置。 The evaluation unit evaluates the degree of influence of the displacement vector on the target characteristic in the region in which the plurality of displacement vectors are set by the model setting unit among the plurality of the regions, and is based on the degree of influence. The tire model creating device according to claim 9, wherein the displacement vector is selected. 前記モデル設定部は、前記タイヤモデルの外形線を、前記タイヤモデルの少なくともトレッド部とサイドウォール部とに分割する請求項9または10に記載のタイヤモデル作成装置。 The tire model creating device according to claim 9 or 10, wherein the model setting unit divides the outline of the tire model into at least a tread portion and a sidewall portion of the tire model. 前記評価部は、前記目的特性に対する寄与度が大きい変位ベクトルを選定する請求項8〜11のいずれか1項に記載のタイヤモデル作成装置。 The tire model creating device according to any one of claims 8 to 11, wherein the evaluation unit selects a displacement vector having a large contribution to the target characteristic. 請求項8〜12のいずれか1項に記載のタイヤモデル作成装置を有するタイヤ形状最適化装置であって、
前記評価部で、前記変位ベクトルを選定した後、前記演算部は、前記変位ベクトルを設計変数とし、設定変数の重み係数をパラメーターとしてタイヤ物理量を目的関数として最適化計算を実施することを特徴とするタイヤ形状最適化装置。
A tire shape optimization device having the tire model creation device according to any one of claims 8 to 12.
After the displacement vector is selected by the evaluation unit, the calculation unit is characterized in that the optimization calculation is performed using the displacement vector as a design variable, the weighting coefficient of the setting variable as a parameter, and the tire physical quantity as an objective function. Tire shape optimization device.
請求項1〜7のいずれか1項に記載のタイヤモデル作成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 model creating method according to any one of claims 1 to 7 as a procedure. 請求項8に記載のタイヤ形状最適化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 shape optimization method according to claim 8 as a procedure.
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