JP4537240B2 - Program, information storage medium and wheel wear estimation device - Google Patents

Program, information storage medium and wheel wear estimation device Download PDF

Info

Publication number
JP4537240B2
JP4537240B2 JP2005091200A JP2005091200A JP4537240B2 JP 4537240 B2 JP4537240 B2 JP 4537240B2 JP 2005091200 A JP2005091200 A JP 2005091200A JP 2005091200 A JP2005091200 A JP 2005091200A JP 4537240 B2 JP4537240 B2 JP 4537240B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
wheel
data
tread
time
estimation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2005091200A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2006275573A (en
Inventor
隆行 下村
栄作 佐藤
伸一 大戸
憲司 斉藤
昭弘 芳賀
Original Assignee
東日本旅客鉄道株式会社
財団法人鉄道総合技術研究所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 東日本旅客鉄道株式会社, 財団法人鉄道総合技術研究所 filed Critical 東日本旅客鉄道株式会社
Priority to JP2005091200A priority Critical patent/JP4537240B2/en
Publication of JP2006275573A publication Critical patent/JP2006275573A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4537240B2 publication Critical patent/JP4537240B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は、走行による鉄道用車輪の摩耗を推定する車輪摩耗推定装置等に関する。   The present invention relates to a wheel wear estimation device and the like for estimating wear of a railway wheel due to traveling.
鉄道車両用の車輪は、走行距離の増加に伴ってその踏面が摩耗し形状が変化する。車輪踏面の摩耗は鉄道車両の安全走行に大きく影響するため、所定周期で摩耗した車輪の踏面形状を整える転削が実施されている。また、車輪直径は走行距離の増加に伴う摩耗や転削によって減少するが、この車輪直径が予め規定された使用限度直径を下回ることがないよう、適切な時期に車輪を交換する必要がある。   The wheel of a railway vehicle wears its tread and changes its shape as the travel distance increases. Since wear on the wheel tread greatly affects the safe traveling of the railway vehicle, rolling is performed to adjust the tread shape of the worn wheel at a predetermined cycle. Further, although the wheel diameter decreases due to wear or rolling accompanying an increase in travel distance, it is necessary to replace the wheel at an appropriate time so that the wheel diameter does not fall below a predetermined use limit diameter.
現在、車輪の転削時期やその削正量、交換時期(即ち、寿命)の判断は人間によって為されている。即ち、主に走行距離に応じた所定周期で鉄道車両の検査(車両検査)が実施されているが、この車両検査時に、現場の検査担当者が、現時点での車輪の踏面形状から次回の車両検査時での踏面形状を予測し、この予測を基に、今回検査時に転削を行うか否かや、転削を行う場合の削正量、車輪を交換するか否かといったことを判断していた。つまり、車輪の摩耗や転削時期、交換時期等を定量的に推定する方法は無かった。このため、本願に近似する先行技術文献は発見されなかった。   Currently, the determination of the wheel turning time, the amount of correction, and the replacement time (ie, life) is made by humans. In other words, the railway vehicle inspection (vehicle inspection) is performed mainly at a predetermined cycle according to the travel distance. At the time of this vehicle inspection, the inspector in the field determines the next vehicle from the tread shape of the wheel at the present time. Predict the tread shape at the time of inspection, and based on this prediction, determine whether or not to perform turning at the time of inspection, whether or not the amount of correction when performing rolling, and whether to replace the wheel. It was. That is, there was no method for quantitatively estimating wheel wear, turning time, replacement time, and the like. For this reason, the prior art document which approximates this application was not discovered.
また、車両検査時には、車輪直径やフランジ厚さ、フランジ高さ、フランジ角度といった各種の検査項目値を計測する車輪の寸法検査が実施される。これらの検査項目値の内、車輪直径、フランジ厚さ及びフランジ高さは、計測値に基づく一次補間又は二次補間によって次回の車両検査時の値をある程度予測することができるが、フランジ角度については、走行距離との関係を定式化することができず、定量的な推定が不可能であった。   Further, at the time of vehicle inspection, a wheel dimension inspection is performed to measure various inspection item values such as wheel diameter, flange thickness, flange height, and flange angle. Among these inspection item values, the wheel diameter, flange thickness, and flange height can be predicted to some extent at the next vehicle inspection by primary interpolation or secondary interpolation based on measured values. However, it was impossible to formulate the relationship with the travel distance, and quantitative estimation was impossible.
このように、車輪の転削時期やその削正量、交換時期等の判断は、検査担当者によって為されるものであったため、検査担当者の経験や熟練度によってその判断結果が異なる場合が多く、その結果、不必要な車輪の転削や交換が発生してコスト増加の原因となっていた可能性がある。   In this way, the judgment of the wheel turning time, the amount of correction, the replacement time, etc. was made by the inspector, so the judgment result may vary depending on the experience and skill level of the inspector. As a result, there is a possibility that unnecessary rolling or replacement of the wheels occurred, resulting in an increase in cost.
上記事情に鑑み、本発明は、鉄道用車輪の摩耗した踏面形状を定量的に推定可能とするとともに、この推定を用いて、車輪の転削時期や寿命(交換時期)を定量的に推定可能とすることを目的としている In view of the above circumstances, the present invention makes it possible to quantitatively estimate the worn tread shape of a railway wheel and quantitatively estimate the rolling time and life (replacement time) of the wheel using this estimation. The purpose is to .
上記課題を解決するための第1の発明は、
コンピュータを、
異なる走行距離の時点で計測した鉄道用車輪の複数の踏面形状計測データ(例えば、図5の踏面形状計測データ332)それぞれを、車輪厚さ方向に所定間隔毎の離散データに変換して踏面形状データ(例えば、図5の踏面形状データ334)を得るデータ変換手段(例えば、図5のデータ変換部210;図14のステップS1)、
踏面形状を推定する際の希望する走行距離である推定希望走行距離を所定の走行距離間隔で複数設定する推定希望距離設定手段(例えば、図5の転削時期推定部220;図15のステップS13)、
前記データ変換手段により得られた複数の踏面形状データそれぞれと、当該複数の踏面形状データそれぞれに対応する各走行距離とに基づき、前記車輪厚さ方向の所定間隔毎に、前記各走行距離での前記踏面形状データに対する回帰演算処理を実行することで、前記設定された複数の推定希望走行距離それぞれでの踏面形状データを推定する踏面形状推定手段(例えば、
図5の踏面形状推定部222;図15のステップS15)、
前記踏面形状推定手段により推定された前記複数の推定希望走行距離それぞれの踏面形状データに基づいて、前記複数の推定希望走行距離それぞれでの前記鉄道用車輪の検査項目値を算出し、当該算出された検査項目値が転削の要否を判定するための規定車輪形状条件を満たすか否かを判定することにより、前記鉄道用車輪を転削すべき時期を推定する転削時期推定手段(例えば、図5の転削時期推定部220;図15のステップS17〜ステップS23)、
として機能させるためのプログラム(例えば、図5の車輪摩耗推定プログラム310)である。
The first invention for solving the above-described problems is
Computer
A plurality of tread shape measurement data (for example, tread shape measurement data 332 in FIG. 5) of railway wheels measured at different mileage points are converted into discrete data at predetermined intervals in the wheel thickness direction to obtain tread shape. Data conversion means (for example, the data conversion unit 210 in FIG. 5; step S1 in FIG. 14) for obtaining data (for example, tread shape data 334 in FIG. 5),
Estimated desired distance setting means for setting a plurality of estimated desired travel distances, which are desired travel distances when estimating the tread surface shape, at predetermined travel distance intervals (for example, the rolling time estimation unit 220 in FIG. 5; step S13 in FIG. 15) ),
Based on each of the plurality of tread shape data obtained by the data conversion means and each travel distance corresponding to each of the plurality of tread shape data, at each predetermined distance in the wheel thickness direction, By executing a regression calculation process on the tread shape data, tread shape estimation means for estimating tread shape data at each of the set plurality of estimated desired travel distances (for example,
Tread surface shape estimation unit 222 in FIG. 5; step S15 in FIG.
Based on the tread surface shape data of each of the plurality of estimated desired travel distances estimated by the tread shape estimation means, the inspection item value of the railway wheel at each of the plurality of estimated desired travel distances is calculated and calculated. A rolling time estimation means (for example, estimating a time at which the railway wheel is to be rolled by determining whether the inspection item value satisfies a specified wheel shape condition for determining whether or not the rolling is necessary) , The cutting time estimation unit 220 in FIG. 5; Steps S17 to S23 in FIG.
For example, a wheel wear estimation program 310 of FIG.
また、第の発明は、
異なる走行距離の時点で計測した鉄道用車輪の複数の踏面形状計測データそれぞれを、車輪厚さ方向に所定間隔毎の離散データに変換して踏面形状データを得るデータ変換手段と、
踏面形状を推定する際の希望する走行距離である推定希望走行距離を所定の走行距離間隔で複数設定する推定希望距離設定手段と、
前記データ変換手段により得られた複数の踏面形状データそれぞれと、当該複数の踏面形状データそれぞれに対応する各走行距離とに基づき、前記車輪厚さ方向の所定間隔毎に、前記各走行距離での前記踏面形状データに対する回帰演算処理を実行することで、前記設定された複数の推定希望走行距離それぞれでの踏面形状データを推定する踏面形状推定手段と、
前記踏面形状推定手段により推定された前記複数の推定希望走行距離それぞれの踏面形状データに基づいて、前記複数の推定希望走行距離それぞれでの前記鉄道用車輪の検査項目値を算出し、当該算出された検査項目値が転削の要否を判定するための規定車輪形状条件を満たすか否かを判定することにより、前記鉄道用車輪を転削すべき時期を推定する転削時期推定手段と、
を備える車輪摩耗推定装置(例えば、図1,5の車輪摩耗推定装置20)である。
In addition, the seventh invention,
Data conversion means for obtaining tread shape data by converting each of a plurality of tread shape measurement data of railway wheels measured at different mileage points into discrete data at predetermined intervals in the wheel thickness direction;
Estimated desired distance setting means for setting a plurality of estimated desired travel distances that are desired travel distances when estimating the tread shape at predetermined travel distance intervals ;
Based on each of the plurality of tread shape data obtained by the data conversion means and each travel distance corresponding to each of the plurality of tread shape data, at each predetermined distance in the wheel thickness direction, A tread shape estimating means for estimating tread shape data at each of the set plurality of estimated desired travel distances by executing a regression calculation process on the tread shape data;
Based on the tread surface shape data of each of the plurality of estimated desired travel distances estimated by the tread shape estimation means, the inspection item value of the railway wheel at each of the plurality of estimated desired travel distances is calculated and calculated. A rolling time estimation means for estimating a time at which the railway wheel should be rolled by determining whether or not the inspection item value satisfies a specified wheel shape condition for determining whether or not the rolling is necessary,
Is a wheel wear estimation device (for example, the wheel wear estimation device 20 of FIGS. 1 and 5).
この第1又は第の発明によれば、異なる走行距離の時点で計測された鉄道用車輪の複数の踏面形状計測データそれぞれを車輪厚さ方向に所定間隔毎の離散データに変換して得られた踏面形状データそれぞれと、この踏面形状データそれぞれに対応する各走行距離とに基づき、車輪厚さ方向の所定間隔毎に、各走行距離での踏面形状データに対する回帰演算処理が実行されることで、設定された推定希望走行距離での踏面形状データが推定される。即ち、複数の踏面形状計測データから、任意の推定希望走行距離での踏面形状データが得られる。従って、走行距離に応じた鉄道用車輪の摩耗した踏面形状を定量的に推定可能となる。
また、推定された踏面形状データに基づいて、鉄道用車輪の検査項目値を算出し、当該算出された検査項目値が転削の要否を判定するための規定車輪形状条件を満たすか否かを判定することにより、鉄道用車輪を転削すべき時期が推定される。従って、複数の踏面形状データから、当該車輪の適正な転削時期の定量的な推定が可能となる。
According to the first or seventh aspect of the present invention, each of the plurality of tread shape measurement data of railway wheels measured at different travel distances is converted into discrete data at predetermined intervals in the wheel thickness direction. On the basis of each tread shape data and each travel distance corresponding to each tread shape data, a regression calculation process is performed on the tread shape data at each travel distance at predetermined intervals in the wheel thickness direction. The tread surface shape data at the set estimated desired travel distance is estimated. That is, tread shape data at an arbitrary estimated desired travel distance is obtained from a plurality of tread shape measurement data. Therefore, it is possible to quantitatively estimate the worn tread shape of the railway wheel according to the travel distance.
Also, based on the estimated tread shape data, the inspection item value of the railway wheel is calculated, and whether or not the calculated inspection item value satisfies a prescribed wheel shape condition for determining whether or not the rolling is necessary Is determined, the time when the railway wheel should be rolled is estimated. Accordingly, it is possible to quantitatively estimate an appropriate turning time of the wheel from a plurality of tread shape data.
第2の発明として、第1の発明のプログラムを、
前記踏面形状推定手段による前記推定演算処理に用いられる前記複数の踏面形状データは、走行距離が5万キロ未満の踏面形状データの走行距離間隔が1万キロ以下であり、走行距離が5万キロ以上の踏面形状データの走行距離間隔が5万キロ以下の条件を満たすデータであることとしても良い。
As a second invention, the program of the first invention is
The plurality of tread shape data used in the estimation calculation processing by the tread shape estimating means has a travel distance interval of less than 50,000 km of tread shape data with a travel distance of less than 50,000 km, and a travel distance of 50,000 km. The tread surface shape data may be data that satisfies the condition that the travel distance interval is 50,000 km or less.
この第2の発明によれば、踏面形状データとして、走行距離が5万キロ未満の踏面形状データの走行距離間隔が1万キロ以下であり、走行距離が5万キロ以上の踏面形状データの走行距離間隔が5万キロ以下の条件を満たすデータが推定演算に用いられる。推定した踏面形状データから検査項目値としてフランジ角度を推定する場合があるが、フランジ角度と走行距離との間には、走行距離が5万キロ未満の場合は、走行距離の変化に対してフランジ角度が大きく変化し、走行距離が5万キロ以上の場合には、走行距離の変化に対してフランジ角度がほとんど変化しないといった特性がある。このため、上記条件を満たす複数の踏面形状データを用いて推定演算を行うことで、より精度の高い推定希望走行距離での踏面形状データの推定が可能となる。   According to the second aspect, as the tread shape data, the tread shape data with a running distance of less than 50,000 km is less than 10,000 km, and the tread shape data with a running distance of more than 50,000 km is traveled. Data that satisfies the condition that the distance interval is 50,000 km or less is used for the estimation calculation. The flange angle may be estimated as the inspection item value from the estimated tread shape data. However, if the mileage is less than 50,000 km between the flange angle and the mileage, the flange against the change in mileage When the angle changes greatly and the travel distance is 50,000 km or more, there is a characteristic that the flange angle hardly changes with the change of the travel distance. For this reason, it is possible to estimate the tread shape data at a more accurate estimated desired travel distance by performing the estimation calculation using a plurality of tread shape data satisfying the above conditions.
の発明として、第1又は第2の発明のプログラムを、
前記推定希望距離設定手段が、所定の車両検査時の走行距離に基づいて前記推定希望走行距離が将来の車両検査時期の走行距離となるように前記複数の推定希望走行距離を設定するように前記コンピュータを機能させ、
前記転削時期推定手段が、前記鉄道用車輪を転削すべき車両検査の時期を推定するように前記コンピュータを機能させるためのプログラムとしても良い。
As a third invention, the program of the first or second invention is
The estimated desired distance setting means sets the plurality of estimated desired distances so that the estimated desired distance is a distance at a future vehicle inspection time based on a distance at a predetermined vehicle inspection. Make the computer work,
The rolling time estimation means may be a program for causing the computer to function so as to estimate the time of vehicle inspection for rolling the railway wheels.
この第の発明によれば、所定の車両検査時期の走行距離に基づいて複数の推定希望走行距離が設定され、転削すべき車両検査の時期が推定される。従って、転削時期として車両検査の時期が推定されるので、実際の運用に即した転削時期の推定が可能となる。 According to the third aspect of the invention, a plurality of estimated desired travel distances are set based on the travel distance at a predetermined vehicle inspection time, and the vehicle inspection time to be cut is estimated. Therefore, since the vehicle inspection time is estimated as the turning time, it is possible to estimate the turning time according to the actual operation.
の発明として、第1から第のいずれかの発明のプログラムを、
前記鉄道用車輪の出場時形状データと、前記転削時期推定手段により転削すべきと推定された時期の走行距離に対応する前記踏面形状推定手段により算出された踏面形状データとに基づき、転削時の削正量を算出する削正量算出手段(例えば、図5の車輪寿命推定部230;図16のステップS37〜S41)、
前記削正量算出手段により算出された削正量と、前記転削時期推定手段により推定された時期と、前記鉄道用車輪の出場時直径と、前記鉄道用車輪の使用限度直径とに基づき、前記鉄道用車輪の寿命を推定する寿命推定手段(例えば、図5の車輪寿命推定部230;図16のステップS43〜S55)、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラムとしても良い。
As a fourth invention, the program of any one of the first to third inventions,
Based on the shape data at the time of entry of the railway wheel and the tread shape data calculated by the tread shape estimation means corresponding to the travel distance at the time when the rolling time estimation means is estimated to roll. A correction amount calculating means for calculating a correction amount at the time of cutting (for example, wheel life estimation unit 230 in FIG. 5; steps S37 to S41 in FIG. 16),
Based on the correction amount calculated by the correction amount calculation means, the time estimated by the cutting time estimation means, the diameter at the time of entry of the railway wheel, and the use limit diameter of the railway wheel, Life estimation means for estimating the life of the railway wheel (for example, wheel life estimation unit 230 in FIG. 5; steps S43 to S55 in FIG. 16),
As a program for causing the computer to function.
この第の発明によれば、出場時形状データと、転削すべきと推定された時期での算出された踏面形状データとに基づき、転削時の削正量が算出され、算出された削正量と、転削すべきと推定された時期と、出場時直径と、使用限度直径とに基づき、車輪の寿命が推定される。即ち、複数の踏面形状計測データから、当該車輪の寿命を定量的に推定可能となる。ここで、「出場時」とは、新品車輪である未走行時、又は、転削直後を意味する。 According to the fourth aspect of the invention, the correction amount at the time of rolling is calculated and calculated based on the shape data at the time of participation and the tread shape data calculated at the time when it is estimated that the rolling should be performed. The service life of the wheel is estimated on the basis of the amount of correction, the time when it is estimated that the milling should be performed, the diameter at the time of entry, and the use limit diameter. That is, the life of the wheel can be quantitatively estimated from a plurality of tread shape measurement data. Here, “when entering” means when the vehicle is not traveling, which is a new wheel, or immediately after rolling.
の発明は、第1から第のいずれかの発明のプログラムを、
前記転削時期推定手段が、前記検査項目値として、車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度を算出し、当該算出された車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度の全てが前記規定車輪形状条件を満たすか否かを判定することにより、前記鉄道用車輪を転削すべき時期を推定するように前記コンピュータを機能させる、
ためのプログラムとしてもよい。
The fifth invention provides a program according to any one of the first to fourth inventions,
The rolling time estimation means calculates the wheel diameter, flange thickness, flange height and flange angle as the inspection item values, and all of the calculated wheel diameter, flange thickness, flange height and flange angle are calculated. Determining whether or not the prescribed wheel shape condition is satisfied, thereby causing the computer to function to estimate the time when the railway wheel should be rolled.
It is good also as a program for.
の発明によれば、前記検査項目値として、車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度を算出し、当該算出された車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度の全てが前記規定車輪形状条件を満たすか否かを判定することにより、前記鉄道用車輪を転削すべき時期を推定する。このため、車輪の適正な転削時期の定量的な推定が可能となる。 According to the fifth invention, the wheel diameter, flange thickness, flange height and flange angle are calculated as the inspection item values, and all of the calculated wheel diameter, flange thickness, flange height and flange angle are calculated. Determines whether the rolling wheels should be milled by determining whether or not the prescribed wheel shape condition is satisfied. For this reason, it is possible to quantitatively estimate an appropriate turning time of the wheel.
の発明は、第1〜第の何れかの発明のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な情報記憶媒体(例えば、図5の記憶部300、図20の記憶部700)である。 A sixth invention is a computer-readable information storage medium (for example, the storage unit 300 in FIG. 5 and the storage unit 700 in FIG. 20) that stores the program of any one of the first to fifth inventions.
ここで「情報記憶媒体」とは、記憶されている情報をコンピュータが読み取り可能な、例えばハードディスクやMO、CD−ROM、DVD、メモリカード、ICメモリ等の記憶媒体である。従って、この第7の発明によれば、該情報記憶媒体に記憶されている情報をコンピュータに読み取らせて演算処理を実行させることで第1〜第の何れかの発明と同様の効果を奏することができる。 Here, the “information storage medium” is a storage medium such as a hard disk, an MO, a CD-ROM, a DVD, a memory card, and an IC memory, which can read stored information. Therefore, according to the seventh invention, the same effect as any of the first to fifth inventions can be obtained by causing the computer to read the information stored in the information storage medium and executing the arithmetic processing. be able to.
本発明によれば、異なる走行距離の時点で計測された鉄道用車輪の複数の踏面形状計測データから、任意の推定希望走行距離での踏面形状データが推定される。即ち、走行距離に応じた鉄道用車輪の摩耗した踏面形状を定量的に推定可能となる。また、複数の踏面形状計測データから、当該車輪の適正な転削時期の定量的な推定が可能となるとともに、車輪の寿命の定量的な推定が可能となる According to the present invention, tread shape data at any desired estimated travel distance is estimated from a plurality of tread shape measurement data of railway wheels measured at different travel distances. In other words, it is possible to quantitatively estimate the worn tread shape of the railway wheel according to the travel distance. In addition, it is possible to quantitatively estimate the appropriate turning time of the wheel from a plurality of tread shape measurement data and quantitatively estimate the life of the wheel .
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態を説明する。   Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
〔第1実施形態〕
先ず、第1実施形態を説明する。第1実施形態は、計測された鉄道用車輪の踏面形状データから、走行による車輪の摩耗を推定する車輪摩耗推定装置についての実施形態である。
[First Embodiment]
First, the first embodiment will be described. 1st Embodiment is embodiment about the wheel wear estimation apparatus which estimates the wear of the wheel by driving | running | working from the tread shape data of the measured railway wheel.
[全体構成]
図1は、本実施形態の全体構成図である。同図に示すように、本実施形態は、形状計測装置10及び車輪摩耗推定装置20を備えており、両装置間は所定のケーブルKによって接続されている。ここで、ケーブルKとはデータ授受が可能な通信路のことであり、例えばパラレル接続用のケーブルやUSB(Universal Serial Bus)接続用のケーブル等である。
[overall structure]
FIG. 1 is an overall configuration diagram of the present embodiment. As shown in the figure, the present embodiment includes a shape measuring device 10 and a wheel wear estimating device 20, and both devices are connected by a predetermined cable K. Here, the cable K is a communication path through which data can be exchanged, such as a cable for parallel connection or a cable for USB (Universal Serial Bus) connection.
形状計測装置10は、対象物体である鉄道車両用の車輪Wの踏面形状(厚さ方向の断面形状)を計測する。計測されたデータは、二次元のアナログデータとして出力される。   The shape measuring device 10 measures the tread shape (cross-sectional shape in the thickness direction) of the wheel W for a railway vehicle that is a target object. The measured data is output as two-dimensional analog data.
車輪摩耗推定装置20は、PC(Personal Computer)等で構成され、形状計測装置10によって計測された車輪Wの踏面形状計測データに基づいて、当該車輪Wの摩耗を推定(算出)する。具体的には、計測時の走行距離が異なる複数の踏面形状計測データを基に任意の走行距離での車輪Wの踏面形状データを算出し、この算出した踏面形状データを用いて車輪Wを転削すべき時期(転削時期)や寿命(交換時期)を算出(推定)する。   The wheel wear estimation device 20 is configured by a PC (Personal Computer) or the like, and estimates (calculates) wear of the wheel W based on the tread surface shape measurement data of the wheel W measured by the shape measurement device 10. Specifically, tread shape data of the wheel W at an arbitrary travel distance is calculated based on a plurality of tread shape measurement data having different travel distances at the time of measurement, and the wheel W is rotated using the calculated tread shape data. Calculate (estimate) the time to cut (turning time) and the life (replacement time).
即ち、先ず、図2に示すように、アナログデータである、計測時の走行距離が異なる複数の踏面形状計測データ332それぞれを、デジタルデータ(離散データ)である踏面形状データ334に変換する。同図では、計測時の走行距離がA1,A2・・・である踏面形状計測データ332A,332B・・・それぞれが、踏面形状データ334A,334B・・・に変換されている。   That is, first, as shown in FIG. 2, each of a plurality of tread shape measurement data 332 having different travel distances during measurement, which is analog data, is converted into tread shape data 334 that is digital data (discrete data). In the figure, tread surface shape measurement data 332A, 332B,..., Whose travel distances during measurement are A1, A2,... Are converted into tread shape data 334A, 334B,.
データ変換の詳細について説明する。図3(a)は、形状計測装置10によって計測された踏面形状データの一例である。但し、X方向を車輪の厚さ方向とし、Y方向を高さ方向としている。車輪摩耗推定装置20は、この踏面形状計測データを、同図(b)に示すように、X=4.1〜120.0[mm]の範囲のデータ部分に対して、X方向のデータ間隔が所定の等間隔のデジタルデータに変換する。同図(b)では、同図(a)に示した踏面形状計測データの一部分について、X方向のデータ間隔を0.1[mm]の等間隔のデータに変換した場合を示している。   Details of the data conversion will be described. FIG. 3A is an example of tread surface shape data measured by the shape measuring apparatus 10. However, the X direction is the wheel thickness direction, and the Y direction is the height direction. The wheel wear estimation device 20 uses the tread shape measurement data as the data interval in the X direction for the data portion in the range of X = 4.1 to 120.0 [mm] as shown in FIG. Are converted into digital data at predetermined equal intervals. FIG. 5B shows a case where the data interval in the X direction is converted into data with an equal interval of 0.1 [mm] for a part of the tread shape measurement data shown in FIG.
尚ここでは、形状計測装置10による計測データはアナログデータであるとしたが、デジタルデータで与えられる場合も同様である。即ち、該デジタルデータに対する所定の補間処理を行って、X方向のデータ間隔が0.1[mm]の等間隔のデジタルデータに変換すれば良い。   Here, the measurement data by the shape measuring apparatus 10 is analog data, but the same applies to the case where it is given as digital data. That is, a predetermined interpolation process is performed on the digital data, and the digital data may be converted into digital data having an equal interval of 0.1 [mm].
そして、車輪摩耗推定装置20は、変換後のデジタルデータである踏面形状データを用いて、任意の走行距離での踏面形状データを推定(算出)する。図4は、踏面形状データの推定について説明する図である。車輪摩耗推定装置20は、走行距離が異なる複数の踏面形状データに対して、走行距離に基づく推定演算として回帰演算を行うことで、任意の走行距離(推定希望走行距離)での踏面形状データを推定する。   Then, the wheel wear estimation device 20 estimates (calculates) tread shape data at an arbitrary travel distance using tread shape data which is digital data after conversion. FIG. 4 is a diagram illustrating estimation of tread shape data. The wheel wear estimation device 20 performs regression calculation as an estimation calculation based on the travel distance for a plurality of tread shape data having different travel distances, thereby obtaining tread shape data at an arbitrary travel distance (estimated desired travel distance). presume.
即ち、X値22a毎に、各走行距離22bでのY値に対する回帰演算を行って推定希望走行距離22cでのY値を算出する。同図では、走行距離22aが「0」、「1.43万キロ」・・・それぞれでの踏面形状データ334に対して回帰演算を行い、推定希望走行距離22cが「18万キロ」での踏面形状データを推定した場合を示している。ここで、走行距離が「0」の踏面形状データとは、出場時の車輪の踏面形状データである。「出場時」とは、当該車輪への交換直後、又は、転削直後の未走行時を意味する。   That is, for each X value 22a, the Y value at the estimated desired travel distance 22c is calculated by performing a regression calculation on the Y value at each travel distance 22b. In the figure, the regression calculation is performed on the tread surface shape data 334 when the travel distance 22a is “0”, “143,000 km”..., And the estimated desired travel distance 22c is “180,000 km”. The case where tread shape data is estimated is shown. Here, the tread shape data with a travel distance of “0” is tread shape data of the wheel at the time of participation. “At the time of participation” means the time of non-travel immediately after replacement with the wheel or immediately after the rolling.
ここで、踏面形状の推定に用いる複数の踏面形状データは次の条件を満たすことが望ましい。即ち、計測時の走行距離が5万キロ未満の踏面形状データについては、計測された走行距離間隔が1万キロ以下であり、走行距離が5万キロ以上の踏面形状データについては、計測された走行距離間隔が5万キロ以下である。   Here, it is desirable that the plurality of tread shape data used for estimating the tread shape satisfy the following conditions. That is, for the tread shape data with a measured travel distance of less than 50,000 km, the measured travel distance interval was less than 10,000 km, and for the tread shape data with a travel distance of more than 50,000 km The travel distance is less than 50,000 km.
これは、フランジ角度と走行距離との関係に基づくものである。即ち、フランジ角度と走行距離との間には、走行距離が5万キロ未満の場合には、走行距離の変化に対してフランジ角度が大きく変化し、走行距離が5万キロ以上の場合には、走行距離に対してフランジ角度が殆ど変化しないといった特性がある。このため、上記条件を満たす踏面形状データを用いて踏面形状の推定を行うことで、推定した踏面形状データから、車輪直径やフランジ厚さ、フランジ高さ、フランジ角度といった検査項目値を精度よく推定することが可能となる。   This is based on the relationship between the flange angle and the travel distance. That is, between the flange angle and the travel distance, when the travel distance is less than 50,000 km, the flange angle changes greatly with respect to the change of the travel distance, and when the travel distance is more than 50,000 km, The flange angle hardly changes with the travel distance. Therefore, by estimating the tread shape using the tread shape data that satisfies the above conditions, the inspection item values such as wheel diameter, flange thickness, flange height, and flange angle are accurately estimated from the estimated tread shape data. It becomes possible to do.
[車輪摩耗推定装置]
図5は、車輪摩耗推定装置20のブロック構成図である。同図によれば、車輪摩耗推定装置20は、通信部120と、入力部140と、処理部200と、記憶部300と、出力部160とを備えて構成される。
[Wheel wear estimation device]
FIG. 5 is a block diagram of the wheel wear estimation device 20. As shown in the figure, the wheel wear estimation apparatus 20 includes a communication unit 120, an input unit 140, a processing unit 200, a storage unit 300, and an output unit 160.
通信部120は、ケーブルKを介して形状計測装置10等の外部装置とデータ通信を行う。特に、本実施形態では、形状計測装置10から、計測された車輪Wの形状データを取り込む。取り込んだ形状データは、該データの計測時の走行距離と対応付けられて踏面形状計測データ332として記憶部300に記憶される。この通信部120は、外部接続用のインターフェースボード等によって実現される。   The communication unit 120 performs data communication with an external device such as the shape measuring device 10 via the cable K. In particular, in this embodiment, the measured shape data of the wheel W is taken from the shape measuring device 10. The captured shape data is stored in the storage unit 300 as tread surface shape measurement data 332 in association with the travel distance at the time of measurement of the data. The communication unit 120 is realized by an interface board for external connection.
入力部140は、車輪摩耗推定装置20に対するユーザ(使用者)の操作入力を受け付け、操作データを処理部200に出力する。この入力部140は、例えばキーボードやマウス、ボタンスイッチ、タッチパネル、各種センサ、マイク等によって実現される。   The input unit 140 receives a user (user) operation input to the wheel wear estimation device 20 and outputs operation data to the processing unit 200. The input unit 140 is realized by, for example, a keyboard, a mouse, a button switch, a touch panel, various sensors, a microphone, and the like.
処理部200は、車輪摩耗推定装置20の全体制御を行う。この処理部200は、CPU等の演算装置やICメモリ等の記憶装置等によって実現される。また、処理部200は、データ変換部210と、転削時期推定部220と、車輪寿命推定部230とを含み、記憶部300から読み出したプログラムやデータに従って、車輪の摩耗を推定する車輪摩耗推定処理を実行する。   The processing unit 200 performs overall control of the wheel wear estimation device 20. The processing unit 200 is realized by an arithmetic device such as a CPU or a storage device such as an IC memory. The processing unit 200 includes a data conversion unit 210, a rolling time estimation unit 220, and a wheel life estimation unit 230, and estimates wheel wear according to programs and data read from the storage unit 300. Execute the process.
データ変換部210は、踏面形状計測データ332を、X方向のデータ間隔が所定間隔(例えば、0.1[mm])のデジタルデータに変換する。変換後のデータは、踏面形状データ334として記憶部300に記憶される。具体的には、図4を参照して説明したように、踏面形状計測データ332の内、例えばX値が、x=4.0〜120.0[mm]、の範囲のデータ部分をX方向のデータ間隔が0.1[mm]のデジタルデータに変換し、当該走行距離での踏面形状データ334とする。   The data converter 210 converts the tread shape measurement data 332 into digital data whose data interval in the X direction is a predetermined interval (for example, 0.1 [mm]). The converted data is stored in the storage unit 300 as tread surface shape data 334. Specifically, as described with reference to FIG. 4, for example, the data portion in the range where the X value is x = 4.0 to 120.0 [mm] in the tread shape measurement data 332 is the X direction. Is converted into digital data having a data interval of 0.1 [mm], and the tread surface shape data 334 at the travel distance is obtained.
転削時期推定部220は、踏面形状推定部222と検査項目値推定部224とを含み、踏面形状データ334に基づいて当該車輪を転削すべき時期(転削時期)を推定(算出)する。   The rolling time estimation unit 220 includes a tread shape estimation unit 222 and an inspection item value estimation unit 224, and estimates (calculates) a time (rolling time) when the wheel should be rolled based on the tread shape data 334. .
図6は、転削時期推定部220による転削時期の推定を説明するための図である。車輪の踏面形状の計測は、例えば交番検査などの所定の車両検査時に行われる。そこで、本実施形態において、転削時期推定部220は、各車両検査の時点での踏面形状データを算出(推定)し、算出した踏面形状データが、予め定められている検査規定を満たす車輪の形状条件(規定車輪形状条件)を満たすか否かを判断することで、当該車輪の転削時期を推定する。即ち、各車両検査時について、算出した踏面形状データを基に条件の充足/不充足を判断し、最初に「不充足」と判断した車両検査時の直前の車両検査時を「転削時期」とする。   FIG. 6 is a diagram for explaining the estimation of the milling time by the milling time estimation unit 220. The measurement of the tread shape of the wheel is performed, for example, at a predetermined vehicle inspection such as an alternating inspection. Therefore, in this embodiment, the milling time estimation unit 220 calculates (estimates) the tread shape data at the time of each vehicle inspection, and the calculated tread shape data of the wheels satisfying the predetermined inspection regulations. By determining whether or not the shape condition (specified wheel shape condition) is satisfied, the rolling time of the wheel is estimated. That is, for each vehicle inspection, the satisfaction / non-satisfaction of the condition is determined based on the calculated tread shape data, and the vehicle inspection time immediately before the vehicle inspection first determined as “unsatisfied” is the “turning time”. And
同図では、出場時から数えて初回及び2回目の車両検査時において、踏面形状が計測され、その次の3回目以降の各車両検査時について、踏面形状データが推定されている。そして、3回目からn回目の車両検査時においては、何れも「充足」と判断され、その次の(n+1)回目の車両検査時において「不充足」と判断されている。従って、n回目の車両検査時が「転削時期」と推定されている。   In the figure, the tread shape is measured at the first and second vehicle inspections counted from the time of entry, and the tread shape data is estimated for each subsequent vehicle inspection. In the third to n-th vehicle inspections, all are determined to be “satisfied”, and in the next (n + 1) th vehicle inspection, it is determined to be “unsatisfied”. Therefore, the n-th vehicle inspection time is estimated as the “turning time”.
踏面形状推定部222は、踏面形状データ334を基に、各車輪検査時での車輪の踏面形状データを算出する。各車両検査時の走行距離間隔を一定距離lとすると、i回目の車両検査時間での走行距離Lは「i×l」となる。従って、i回目の車両検査時の踏面形状データとして、踏面形状データ334に基づき、走行距離Lでの踏面形状データを算出する。算出された踏面形状データは、踏面形状推定データ(A)336として記憶部300に記憶される。 The tread shape estimation unit 222 calculates the tread shape data of the wheels at the time of each wheel inspection based on the tread shape data 334. When the travel distance interval of time each vehicle inspection and constant distance l, the travel distance L i at the vehicle inspection time of i-th is "i × l". Therefore, tread shape data at the travel distance L i is calculated based on the tread shape data 334 as tread shape data at the i-th vehicle inspection. The calculated tread shape data is stored in the storage unit 300 as tread shape estimation data (A) 336.
検査項目値推定部224は、踏面形状推定部222によって算出された踏面形状推定データ(A)336に基づき、検査項目値として、車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度を算出する。   The inspection item value estimation unit 224 calculates a wheel diameter, a flange thickness, a flange height, and a flange angle as inspection item values based on the tread shape estimation data (A) 336 calculated by the tread shape estimation unit 222.
図7は、各検査項目値の算出方法の説明図であり、X方向を車輪の厚さ方向とし、Y方向を高さ方向とした踏面形状データを示している。また、車輪のバック面の位置をx=0とし、x=65[mm]のY方向の位置をy=0とする。そして、車輪直径は、式(1)に示すように、出場時の車輪直径(設計値)から踏面摩耗量の2倍の値を減算した値とする。
車輪直径=出場時の車輪直径−2×踏面摩耗量 ・・(1)
ここで、踏面摩耗量は、x=65[mm]におけるy値と、図中一点鎖線で示す出場時の踏面形状データにおける、x=65[mm]におけるy値との差分とする。尚、出場時の踏面形状データは、後述する設計車輪データ322に格納されている。
FIG. 7 is an explanatory diagram of a method of calculating each inspection item value, and shows tread shape data in which the X direction is the wheel thickness direction and the Y direction is the height direction. Further, the position of the back surface of the wheel is x = 0, and the position in the Y direction of x = 65 [mm] is y = 0. The wheel diameter is a value obtained by subtracting a value twice as much as the tread wear amount from the wheel diameter (design value) at the time of participation, as shown in the equation (1).
Wheel diameter = Wheel diameter at entry-2 x Tread wear amount. (1)
Here, the amount of tread wear is the difference between the y value at x = 65 [mm] and the y value at x = 65 [mm] in the tread shape data at the time of participation indicated by a one-dot chain line in the figure. Incidentally, the tread shape data at the time of participation is stored in design wheel data 322 described later.
また、フランジ厚さは、y=−10[mm]でのx値とする。フランジ高さは、x=65[mm]でのy値と、フランジトップでのy値の差、即ちy値の最小値の絶対値とする。フランジ角度は、y=−18〜−12[mm]の範囲について、補間処理を行ってY方向のデータ間隔が0.1[mm]の等間隔データに変換し、変換後の各データ点の位置でのフランジ角度の平均値とする。尚、フランジ高さは、次式(2)に示す算出式に従って算出しても良い。
フランジ高さ=出場時のフランジ高さ+踏面摩耗量 ・・(2)
The flange thickness is an x value at y = −10 [mm]. The flange height is the absolute value of the difference between the y value at x = 65 [mm] and the y value at the flange top, that is, the minimum value of the y value. The flange angle is converted into equidistant data in which the data interval in the Y direction is 0.1 [mm] by performing an interpolation process in the range of y = −18 to −12 [mm]. The average value of the flange angle at the position. The flange height may be calculated according to the calculation formula shown in the following formula (2).
Flange height = Flange height at entry + Tread wear amount (2)
検査項目値推定部224によって算出された各検査項目値は、推定検査項目値データ338に格納される。図8に、推定検査項目値データ338のデータ構成の一例を示す。同図によれば、推定検査項目値データ338は、検査項目338a毎に、推定値338bと、判定結果338cとを対応付けて格納している。検査項目338aとしては、車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度が設定されている。   Each inspection item value calculated by the inspection item value estimation unit 224 is stored in the estimated inspection item value data 338. FIG. 8 shows an example of the data configuration of the estimated inspection item value data 338. According to the figure, the estimated inspection item value data 338 stores an estimated value 338b and a determination result 338c in association with each inspection item 338a. As the inspection item 338a, a wheel diameter, a flange thickness, a flange height, and a flange angle are set.
推定値338bは、検査項目値推定部224によって算出された値が格納される。判定結果338cは、対応する推定値338bが、車輪形状条件である規定値を満たすか否かの判定結果であり、満たすならば「○」が、満たさないならば「×」が格納される。   The estimated value 338b stores a value calculated by the inspection item value estimating unit 224. The determination result 338c is a determination result of whether or not the corresponding estimated value 338b satisfies a specified value that is a wheel shape condition. If it satisfies, “◯” is stored, and if not satisfied, “×” is stored.
ここで、各検査項目値が規定値を満たすか否かの判定は踏面形状推定部222によって行われる。また、各検査項目値の規定値は、車輪の検査規定データ324に格納されている。図9に、車輪の検査規定データ324のデータ構成の一例を示す。同図によれば、車輪の検査規定データ324は、検査項目324a毎に、規定値324bを対応付けて格納している。検査項目324aとしては、車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度が設定されている。   Here, the tread surface shape estimation unit 222 determines whether or not each inspection item value satisfies a specified value. Also, the prescribed values for each inspection item value are stored in the wheel inspection prescribed data 324. FIG. 9 shows an example of the data configuration of the wheel inspection regulation data 324. According to the figure, the wheel inspection regulation data 324 stores a regulation value 324b in association with each inspection item 324a. As the inspection item 324a, a wheel diameter, a flange thickness, a flange height, and a flange angle are set.
転削時期推定部220は、最後に車輪の踏面形状の計測が行われた車両検査時の次の車両検査時から順に転削候補時期とする。そして、該転削候補時期について、踏面形状推定部222によって算出された踏面形状推定データ(A)336を基に、検査項目値推定部224によって算出された検査項目値が規定値を満たすか否かを判断し、車輪形状条件の充足/不充足を判断する。即ち、検査項目値の全てが規定値を満たしているならば「充足」と判断し、検査項目値の内の1つでも満たしていないならば「不充足」と判断する。その結果、最初に「不充足」と判断した転削候補時期の直前の車両検査時を、転削時期とする。   The rolling time estimation unit 220 sets the rolling candidate times in order from the time of the next vehicle inspection at the time of the vehicle inspection in which the measurement of the tread surface shape of the wheel is finally performed. Whether or not the inspection item value calculated by the inspection item value estimation unit 224 satisfies the specified value based on the tread shape estimation data (A) 336 calculated by the tread shape estimation unit 222 for the milling candidate time. And whether the wheel shape condition is satisfied or not is determined. That is, if all the inspection item values satisfy the specified value, it is determined as “satisfactory”, and if any one of the inspection item values is not satisfied, it is determined as “unsatisfied”. As a result, the time of vehicle inspection immediately before the turning candidate time determined as “unsatisfied” first is set as the turning time.
車輪寿命推定部230は、転削時期推定部220によって算出された転削時期を基に、当該車輪の寿命(交換すべき時期。車輪交換時期)を算出する。   The wheel life estimation unit 230 calculates the life of the wheel (time to be replaced. Wheel replacement time) based on the cutting time calculated by the cutting time estimation unit 220.
図10は、車輪寿命推定部230による車輪の寿命の推定方法を説明するための図である。車輪寿命推定部230は、出場時から転削時期推定部220によって推定された転削時期までの走行距離を転削走行距離とし、出場時からこの転削走行距離間隔で転削を行ったと仮定した場合の当該車輪の寿命を推定(算出)する。   FIG. 10 is a diagram for explaining a wheel life estimation method by the wheel life estimation unit 230. It is assumed that the wheel life estimation unit 230 sets the travel distance from the time of entry to the turning time estimated by the rolling time estimation unit 220 as the rolling travel distance, and has performed rolling at this rolling travel distance interval from the time of participation. In this case, the service life of the wheel is estimated (calculated).
具体的には、先ず、初回転削時の踏面形状データを算出する。即ち、踏面形状データ334に基づいて、転削走行距離での踏面形状データを算出する。そして、この算出した踏面形状データから、初回転削時期での削正量を算出する。ここで、算出された初回転削時の踏面形状データは、踏面形状推定データ(B)342として記憶部300に記憶される。   Specifically, first, tread shape data at the time of initial rotational cutting is calculated. That is, the tread shape data at the rolling travel distance is calculated based on the tread shape data 334. Then, a correction amount at the initial rotational cutting time is calculated from the calculated tread shape data. Here, the calculated tread shape data at the time of the first rotational cutting is stored in the storage unit 300 as tread shape estimation data (B) 342.
削正量は、次のように算出する。即ち、先ず、図7に示したように、踏面形状推定データ(B)342と、出場時の踏面形状データとから踏面摩耗量を算出する。ここで、出場時の踏面形状データは、設計時の踏面形状データであり、踏面形状設計データとして設計車輪データ322に格納されている。図11に、設計車輪データ322のデータ構成の一例を示す。同図によれば、設計車輪データ322は、踏面形状設計データ322aと、設計値テーブル322bとを含んでいる。   The correction amount is calculated as follows. That is, first, as shown in FIG. 7, the tread wear amount is calculated from the tread shape estimation data (B) 342 and the tread shape data at the time of participation. Here, the tread shape data at the time of participation is tread shape data at the time of design, and is stored in the design wheel data 322 as tread shape design data. In FIG. 11, an example of a data structure of the design wheel data 322 is shown. According to the figure, the design wheel data 322 includes a tread shape design data 322a and a design value table 322b.
踏面形状設計データ322aは、少なくとも、車輪の厚さ方向であるX方向の値(x値)が、例えば、x=4.1〜120.0[mm]の範囲のデータであって、このX方向のデータ間隔が例えば0.1[mm]の等間隔であるデジタルデータの形態で格納されている。設計値テーブル322bは、検査項目322b−1毎に、設計値322b−2を対応付けて格納している。検査項目322b−1としては、車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度が設定されている。   The tread shape design data 322a is data in which at least a value in the X direction (x value) that is the thickness direction of the wheel is in a range of, for example, x = 4.1 to 120.0 [mm]. The data interval in the direction is stored in the form of digital data having an equal interval of, for example, 0.1 [mm]. The design value table 322b stores a design value 322b-2 in association with each inspection item 322b-1. As the inspection item 322b-1, a wheel diameter, a flange thickness, a flange height, and a flange angle are set.
また、車輪寿命推定部230は、図7に示したように、踏面形状推定データ(B)342と踏面形状設計データ322aとから鉛直摩耗量の最大値(最大鉛直摩耗量)を算出する。即ち、データ点として設定されている例えば0.1[mm]間隔のx値毎に、踏面形状データ334のy値と踏面形状設計データ322aのy値との差分を鉛直摩耗量として算出する。図12は、算出された鉛直摩耗量の一例を示すグラフである。そして、この鉛直摩耗量の最大値を最大鉛直摩耗量とする。   Further, as shown in FIG. 7, the wheel life estimation unit 230 calculates the maximum vertical wear amount (maximum vertical wear amount) from the tread shape estimation data (B) 342 and the tread shape design data 322a. That is, the difference between the y value of the tread shape data 334 and the y value of the tread shape design data 322a is calculated as the vertical wear amount for every x value set as data points, for example, at intervals of 0.1 [mm]. FIG. 12 is a graph showing an example of the calculated vertical wear amount. The maximum value of the vertical wear amount is defined as the maximum vertical wear amount.
次いで、次式(3)に示す算出式に従って、初回転削時の削正量を算出する。但し、ここで算出される削正量は車輪半径相当分である。
削正量=最大鉛直摩耗量−踏面摩耗量 ・・(3)
Next, the correction amount at the time of the first rotational cutting is calculated according to the calculation formula shown in the following formula (3). However, the amount of correction calculated here is equivalent to the wheel radius.
Correction amount = Maximum vertical wear amount-Tread wear amount (3)
続いて、車輪寿命推定部230は、初回転削時における転削前の車輪直径を、次式(4)に示す算出式に従って算出する。但し、出場時の車輪直径とは、新品車輪である未走行時、又は、転削直後の車輪直径とする。
転削前車輪直径=出場時の車輪直径−2×踏面摩耗量 ・・(4)
Subsequently, the wheel life estimation unit 230 calculates the wheel diameter before turning at the time of initial turning according to the calculation formula shown in the following formula (4). However, the wheel diameter at the time of entry shall be the wheel diameter when not traveling, which is a new wheel, or immediately after rolling.
Wheel diameter before rolling = Wheel diameter at entry-2 x Tread wear amount (4)
そして、算出した転削前車輪直径が、予め定められた使用限度直径である規定値を満たすか否かにより、当該車輪の使用可/不可を判定する。ここで、車輪直径の規定値は、車輪の検査規定データ324に格納されている。即ち、車輪の検査規定データ324において、検査項目324a「車輪直径」に対応する規定値324bである。   Then, whether or not the wheel can be used is determined based on whether or not the calculated pre-rolling wheel diameter satisfies a predetermined value that is a predetermined use limit diameter. Here, the specified value of the wheel diameter is stored in the wheel inspection specification data 324. That is, in the wheel inspection regulation data 324, the regulation value 324b corresponds to the inspection item 324a “wheel diameter”.
転削前車輪直径が規定値を満たすならば、続いて、初回転削時における転削後の車輪直径(転削直後車輪直径)を、次式(5)に示す算出式に従って算出する。
転削直後車輪直径=転削前車輪直径−2×削正量 ・・(5)
If the wheel diameter before rolling satisfies the specified value, the wheel diameter after rolling (wheel diameter immediately after rolling) at the time of initial rotary cutting is calculated according to the calculation formula shown in the following formula (5).
Wheel diameter immediately after rolling = wheel diameter before rolling-2 x grinding amount (5)
そして、車輪寿命推定部230は、上述した転削前車輪直径の場合と同様に、算出した転削直後車輪直径が予め定められた使用限度直径である規定値を満たすか否かにより、当該車輪の使用可/不可を判定する。   And the wheel life estimation part 230 is the said wheel according to whether the calculated wheel diameter immediately after rolling satisfy | fills the regulation value which is a predetermined use limit diameter similarly to the case of the wheel diameter before rolling mentioned above. Judge whether or not to use.
転削直後車輪直径が規定値を満たすならば、続いて、初回転削時から転削走行距離間隔で順に転削時期とする。そして、各転削時期について、式(4)に従って転削前車輪直径を算出して、算出した転削前車輪直径が規定値を満たすか否かを判定し、また、式(5)に従って転削直後車輪直径を算出して、算出した転削直後車輪直径が規定値を満たすか否かを判定することにより、当該転削時期において、車輪の使用可/不可を判定する。その結果、最初に「使用不可」と判定した転削時期の直前の転削時期を、当該車輪の寿命とする。   If the wheel diameter immediately after the rolling satisfies the specified value, then the rolling time is set in order at the rolling travel distance interval from the first rotational cutting. Then, for each rolling time, the wheel diameter before rolling is calculated according to the equation (4), it is determined whether or not the calculated wheel diameter before rolling satisfies the specified value, and the rolling diameter is calculated according to the equation (5). By calculating the wheel diameter immediately after cutting and determining whether or not the calculated wheel diameter immediately after rolling satisfies a specified value, it is determined whether or not the wheel can be used during the rolling time. As a result, the rolling time immediately before the rolling time determined to be “unusable” first is defined as the life of the wheel.
図10では、出場時から数えてm回目までの転削時期において「使用可」と判定され、その次の(m+1)回目の転削時期において初めて「使用不可」と判定されている。従って、m回目の転削時期が「寿命」と推定されている。また、転削走行距離をkとすると、寿命までの累積走行距離は「k×m」となる。   In FIG. 10, “usable” is determined at the m-th rolling time counted from the time of entry, and “unusable” is determined for the first time at the next (m + 1) th rolling time. Therefore, the m-th cutting time is estimated as “life”. Further, if the rolling travel distance is k, the cumulative travel distance until the end of life is “k × m”.
ここで、車輪寿命推定部230により算出された各値は、寿命推定データ344に格納される。図13に、寿命推定データ344のデータ構成の一例を示す。同図によれば、寿命推定データ344は、各転削時データ345と、寿命推定結果データ346とを含んでいる。   Here, each value calculated by the wheel life estimation unit 230 is stored in the life estimation data 344. In FIG. 13, an example of a data structure of the lifetime estimation data 344 is shown. According to the figure, the life estimation data 344 includes each rolling time data 345 and life estimation result data 346.
各転削時データ345は、転削時期345aと、転削走行距離345bと、踏面摩耗量345cと、最大鉛直摩耗量345dと、削正量345eと、出場時の車輪直径345fと、転削前車輪直径345gと、転削直後車輪直径345hとを格納している。これらの内、転削時期345a、転削走行距離345b、踏面摩耗量345c、最大鉛直摩耗量345d及び削正量345eは、初回転削時の推定の際に更新され、出場時の車輪直径345f、転削前車輪直径345g及び転削直後車輪直径345hは、各転削時の推定毎に更新される。   Each rolling data 345 includes a rolling timing 345a, a rolling travel distance 345b, a tread wear amount 345c, a maximum vertical wear amount 345d, a cutting amount 345e, a wheel diameter 345f at the time of entry, a rolling The front wheel diameter 345g and the wheel diameter 345h immediately after rolling are stored. Among these, the rolling time 345a, the rolling travel distance 345b, the tread wear amount 345c, the maximum vertical wear amount 345d and the correction amount 345e are updated at the time of estimation at the first rotational cutting, and the wheel diameter 345f at the time of entry The wheel diameter before rolling 345 g and the wheel diameter 345 h immediately after rolling are updated for each estimation at the time of each rolling.
また、寿命推定結果データ346は、転削回数346a毎に、転削直後車輪直径346bと、判定結果346cと、累積走行距離346dとを対応付けて記憶している。   The life estimation result data 346 stores a wheel diameter 346b immediately after rolling, a determination result 346c, and an accumulated travel distance 346d in association with each rolling frequency 346a.
記憶部300は、処理部200に車輪摩耗推定装置20を統合的に制御させるための各種プログラムやデータ等を記憶する。具体的には、プログラムとして車輪摩耗推定プログラム310を記憶し、データとして、踏面形状計測データ332と、踏面形状データ334と、踏面形状推定データ(A)336と、推定検査項目値データ338と、踏面形状推定データ(B)342と、寿命推定データ344と、設計車輪データ322と、車輪の検査規定データ324とを記憶する。この記憶部300は、例えばハードディスクやROM、RAM、MO等によって実現される。   The storage unit 300 stores various programs and data for causing the processing unit 200 to control the wheel wear estimation device 20 in an integrated manner. Specifically, a wheel wear estimation program 310 is stored as a program, and tread shape measurement data 332, tread shape data 334, tread shape estimation data (A) 336, estimated inspection item value data 338, as data, Tread surface shape estimation data (B) 342, life estimation data 344, design wheel data 322, and wheel inspection regulation data 324 are stored. The storage unit 300 is realized by, for example, a hard disk, ROM, RAM, MO, or the like.
出力部160は、処理部200による処理結果を出力するものであり、CRTやLCD、ELD等の表示装置、スピーカ等の音声出力装置、プリンタ等の印字装置等で実現される。   The output unit 160 outputs the processing result of the processing unit 200, and is realized by a display device such as a CRT, LCD, or ELD, a sound output device such as a speaker, a printing device such as a printer, or the like.
[処理の流れ]
図14は、本実施形態における車輪摩耗推定処理の流れを説明するためのフローチャートである。この処理は、処理部200が車輪摩耗推定プログラム310に従った処理を実行することで実現される。同図によれば、先ず、データ変換部210が、踏面形状計測データ332を、X方向のデータ間隔が所定間隔(例えば、0.1[mm])のデジタルデータである踏面形状データ334に変換する(ステップS1)。次いで、転削時期推定部220が転削周期推定処理を行って転削時期を推定する(ステップS3)。
[Process flow]
FIG. 14 is a flowchart for explaining the flow of the wheel wear estimation process in the present embodiment. This process is realized by the processing unit 200 executing a process according to the wheel wear estimation program 310. According to the figure, first, the data conversion unit 210 converts the tread shape measurement data 332 into tread shape data 334 which is digital data whose data interval in the X direction is a predetermined interval (for example, 0.1 [mm]). (Step S1). Next, the milling time estimation unit 220 performs a milling period estimation process to estimate the milling time (step S3).
図15は、転削時期推定処理の流れを説明するためのフローチャートである。同図によれば、転削時期推定部220は、先ず、最後に車輪踏面形状の計測が行われた車両検査時の次の車両検査時を転削候補時期とする(ステップS11)。次いで、出場時から転削候補時期までの走行距離を推定走行距離とし(ステップS13)、踏面形状推定部222が、踏面形状データ334に対する回帰演算を行って、この推定走行距離での踏面形状推定データ(A)336を算出する(ステップS15)。   FIG. 15 is a flowchart for explaining the flow of the milling time estimation process. According to the figure, the rolling time estimation unit 220 first sets the next vehicle inspection time at the time of the vehicle inspection in which the wheel tread shape was measured last as the cutting candidate time (step S11). Next, the travel distance from the entry time to the milling candidate time is set as the estimated travel distance (step S13), and the tread shape estimation unit 222 performs a regression operation on the tread shape data 334 to estimate the tread shape at the estimated travel distance. Data (A) 336 is calculated (step S15).
続いて、検査項目値推定部224が、算出された踏面形状推定データ(A)336に基づいて、車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度といった各検査項目値を算出する(ステップS17)。そして、転削時期推定部220は、車輪の規定検査データ324を参照して、算出された各検査項目値が規定値を満たすか否かを判定する。検査項目値の全てが規定値を満たすならば(ステップS19:YES)、現在の転削候補時期における車輪形状条件は「充足」と判断し、転削候補時期を、その次の車両検査時に変更した後(ステップS21)、ステップS13に戻り、同様の処理を再度実行する。   Subsequently, the inspection item value estimation unit 224 calculates each inspection item value such as a wheel diameter, a flange thickness, a flange height, and a flange angle based on the calculated tread shape estimation data (A) 336 (step S17). ). Then, the milling time estimation unit 220 refers to the wheel prescribed inspection data 324 to determine whether or not each calculated inspection item value satisfies the prescribed value. If all the inspection item values satisfy the specified values (step S19: YES), the wheel shape condition at the current turning candidate time is determined to be “satisfactory”, and the turning candidate time is changed at the next vehicle inspection. (Step S21), the process returns to Step S13, and the same process is executed again.
一方、算出した各検査項目値の内、一項目でも規定値を満たさないならば(ステップS19:NO)、転削候補時期における車輪形状条件は「不充足」と判断し、この転削候補時期の直前の車両検査時を転削時期とする(ステップS23)。そして、本転削時期推定処理を終了して、図14のステップS5に戻る。   On the other hand, if even one item does not satisfy the specified value among the calculated inspection item values (step S19: NO), the wheel shape condition at the cutting candidate time is determined to be “unsatisfied”, and this cutting candidate time is determined. The vehicle inspection time immediately before is set as the cutting time (step S23). Then, the milling time estimation process ends, and the process returns to step S5 in FIG.
図14において、転削時期推定処理が終了すると、続いて、車輪寿命推定部230が車輪寿命推定処理を行って車輪の寿命を推定する(ステップS5)。   In FIG. 14, when the milling time estimation process ends, the wheel life estimation unit 230 performs the wheel life estimation process to estimate the wheel life (step S5).
図16は、車輪寿命推定処理の流れを説明するためのフローチャートである。同図によれば、車輪寿命推定部230は、先ず、初期設定として、転削回数jを「1」に設定するとともに、累積走行距離を「0」に設定する(ステップS31)。次に出場時の車輪直径を設定する(ステップS32)。続いて、出場時から転削時期算出処理によって算出された初回転削時までの走行距離を転削走行距離とし(ステップS33)、踏面形状データ334に対する回帰演算を行って、この転削走行距離での踏面形状推定データ(B)342を算出する(ステップS35)。   FIG. 16 is a flowchart for explaining the flow of the wheel life estimation process. According to the figure, the wheel life estimation unit 230 first sets the number of rolling j as “1” and the cumulative travel distance as “0” as an initial setting (step S31). Next, the wheel diameter at the time of participation is set (step S32). Subsequently, the travel distance from the time of entry to the time of the first rotational cutting calculated by the rolling time calculation process is set as the rolling travel distance (step S33), and regression operation is performed on the tread shape data 334, and this rolling travel distance is calculated. Tread surface shape estimation data (B) 342 is calculated (step S35).
続いて、車輪寿命推定部230は、踏面形状設計データ322aを参照して、算出した踏面形状推定データ(B)342から踏面摩耗量を算出するとともに(ステップS37)、鉛直摩耗量の最大値(最大鉛直摩耗量)を算出する(ステップS39)。そして、算出した最大鉛直摩耗量から踏面摩耗量を減算して削正量を算出する(ステップS41)。   Subsequently, the wheel life estimation unit 230 refers to the tread shape design data 322a and calculates the tread wear amount from the calculated tread shape estimation data (B) 342 (step S37) and the maximum vertical wear amount (step S37). The maximum vertical wear amount is calculated (step S39). Then, the correction amount is calculated by subtracting the tread wear amount from the calculated maximum vertical wear amount (step S41).
その後、車輪寿命推定部230は、予め設定した出場時の車輪直径から踏面摩耗量の2倍の値を減算して、転削前車輪直径を算出する(ステップS43)。そして、車輪の検査規定データ324を参照して、算出した転削前車輪直径が規定値を満たすか否かを判定する。満たさないならば(ステップS44:NO)、(j−1)回目の転削時を当該車輪の寿命とし(ステップ55)、本寿命推定処理を終了する。   Thereafter, the wheel life estimation unit 230 calculates a wheel diameter before turning by subtracting a value twice the tread wear amount from a preset wheel diameter at the time of participation (step S43). Then, with reference to the wheel inspection regulation data 324, it is determined whether or not the calculated wheel diameter before rolling satisfies a prescribed value. If not satisfied (step S44: NO), the (j-1) th rolling operation is regarded as the life of the wheel (step 55), and the life estimation process is terminated.
転削前車輪直径が規定値を満たすならば(ステップS44:YES)、車輪寿命推定部230は、転削前車輪直径から削正量の2倍の値を減算して転削直後車輪直径を算出する(ステップS45)。そして、車輪の検査規定データ324を参照して、算出した転削直後車輪直径が規定値を満たすか否かを判定する。満たすならば(ステップS49:YES)、累積走行距離に転削走行距離を加算し(ステップS47)、転削回数を「1」加算した値に更新するとともに(ステップS51)、転削直後車輪直径を出場時の車輪直径に再設定した後(ステップS53)、ステップS43に戻り、同様の処理を繰り返す。一方、転削直後車輪直径が規定値を満たさないならば(ステップS49:NO)、(j−1)回目の転削時を当該車輪の寿命とする。そして、本寿命推定処理を終了する。
そして、図14において、車輪寿命推定処理が終了すると、本車輪摩耗推定処理は終了となる。
If the wheel diameter before milling satisfies the specified value (step S44: YES), the wheel life estimation unit 230 subtracts a value twice the grinding amount from the wheel diameter before milling to obtain the wheel diameter just after milling. Calculate (step S45). Then, with reference to the wheel inspection regulation data 324, it is determined whether or not the calculated wheel diameter immediately after rolling satisfies a prescribed value. If satisfied (step S49: YES), the rolling travel distance is added to the cumulative travel distance (step S47), the number of times of rolling is updated to “1” (step S51), and the wheel diameter immediately after the rolling Is reset to the wheel diameter at the time of participation (step S53), the process returns to step S43, and the same processing is repeated. On the other hand, if the wheel diameter does not satisfy the specified value immediately after the rolling (step S49: NO), the (j-1) th rolling is defined as the life of the wheel. And this lifetime estimation process is complete | finished.
Then, in FIG. 14, when the wheel life estimation process ends, the wheel wear estimation process ends.
[作用・効果]
以上、第1実施形態によれば、車輪摩耗推定装置20は、計測時の走行距離が異なる車輪Wの複数の踏面形状計測データ332それぞれを、車輪厚さ方向であるX方向のデータ間隔が所定の等間隔(例えば、0.1[mm])である踏面形状データ334に変換し、変換後の複数の踏面形状データ334を用いて、当該車輪Wの摩耗を推定する。
[Action / Effect]
As described above, according to the first embodiment, the wheel wear estimation apparatus 20 uses a predetermined data interval in the X direction, which is the wheel thickness direction, for each of the plurality of tread surface shape measurement data 332 of the wheels W having different travel distances at the time of measurement. Are converted into tread surface shape data 334 having an equal interval (for example, 0.1 [mm]), and wear of the wheel W is estimated using a plurality of tread surface shape data 334 after conversion.
即ち、転削時期推定部220が、踏面形状データ334を基に、所定の走行距離間隔で実施される交番検査などの各車両検査の時点での踏面形状推定データ(A)336を算出し、この踏面形状推定データ(A)336から算出される各検査項目値が車輪の検査規定データ324で規定される規定値を満たすか否かにより、当該車輪の転削時期を推定(算出)する。また、車輪寿命推定部230が、転削時期推定部220により算出された転削時期での削正量を算出し、この削正量を基に、該転削時期までの走行距離間隔での転削を行った場合の各転削時での転削前車輪直径及び転削直後車輪直径を算出し、算出した転削前車輪直径及び転削直後車輪直径が車輪の検査規定データ324で規定される規定値を満たすか否かを判定することにより、当該車輪Wの寿命を算出する。このように、鉄道用車輪の摩耗した踏面形状が定量的に推定可能になるとともに、当該車輪の転削時期や寿命(交換時期)を定量的に推定可能となる。   That is, the milling time estimation unit 220 calculates the tread shape estimation data (A) 336 at the time of each vehicle inspection such as an alternating inspection performed at a predetermined travel distance interval based on the tread shape data 334, The rolling time of the wheel is estimated (calculated) based on whether or not each inspection item value calculated from the tread surface shape estimation data (A) 336 satisfies a specified value specified by the wheel inspection specified data 324. Further, the wheel life estimation unit 230 calculates a correction amount at the cutting time calculated by the cutting time estimation unit 220, and based on this correction amount, at a travel distance interval to the cutting time. Calculate the wheel diameter before rolling and the wheel diameter immediately after rolling at the time of each rolling when the rolling is performed, and the calculated wheel diameter before rolling and the wheel diameter immediately after rolling are defined in the wheel inspection regulation data 324. The life of the wheel W is calculated by determining whether or not the specified value is satisfied. As described above, the worn tread shape of the railway wheel can be quantitatively estimated, and the rolling time and life (replacement time) of the wheel can be quantitatively estimated.
参考例
次に、参考例を説明する。この参考例は、フランジ角度の計測値からフランジ角度と走行距離との関係を推定するフランジ角度推定装置についての形態例である。
[ Reference example ]
Next, a reference example will be described. This reference example is a form example of the flange angle estimation device that estimates the relationship between the flange angle and the travel distance from the measured value of the flange angle.
[走行距離とフランジ角度との関係]
図17は、ある走行距離におけるフランジ角度の計測値をプロットした図である。但し、横軸を走行距離とし、縦軸をフランジ角度の計測値としている。また、車両の種類によって該車両で使用される車輪の摩耗の仕方が異なるため、ここでは、ある特定の鉄道車両で使用される車輪(但し、同一の車輪とは限らない)について計測したフランジ角度の値のみを対象としている。
[Relationship between mileage and flange angle]
FIG. 17 is a diagram in which measured values of the flange angle at a certain travel distance are plotted. However, the horizontal axis is the travel distance, and the vertical axis is the measured value of the flange angle. Also, since the manner of wear of the wheels used in the vehicle differs depending on the type of vehicle, here, the flange angle measured for a wheel used in a specific railway vehicle (but not necessarily the same wheel) Only the value of is targeted.
同図に示すように、走行距離とフランジ角度との間には、走行距離が5万キロまでの間は、走行距離の変化に対してフランジ角度は大きく変化(増加)するが、走行距離が5万キロを超えると、走行距離の変化に対してフランジ角度はほとんど変化しないといった特性がある。更に、車両の種類により摩耗の仕方が異なるため、走行距離が5万キロ以降でのフランジ角度の変化には、(a)ほぼ一定、(b)やや増加する、(c)やや減少する、の3パターンがあることが分かった。同図では、(c)やや減少する場合に相当する。   As shown in the figure, between the travel distance and the flange angle, the flange angle greatly changes (increases) with respect to the change of the travel distance until the travel distance is up to 50,000 km. If it exceeds 50,000 km, the flange angle hardly changes with changes in travel distance. Furthermore, since the way of wear differs depending on the type of vehicle, the change in the flange angle after the mileage of 50,000 km or more is (a) almost constant, (b) slightly increased, (c) slightly decreased. It turns out that there are three patterns. In the figure, (c) corresponds to the case of a slight decrease.
そして、蓄積された多数のフランジ角度の計測値を分析することで、走行距離Xとフランジ角度Yとの関係式として、次式(6)が適当であると分かった。
Y=A×tanh(B×X)+C×X+D ・・(6)
但し、A,B,C,Dは定数である。
Then, by analyzing the accumulated measurement values of many flange angles, it was found that the following expression (6) is appropriate as a relational expression between the travel distance X and the flange angle Y.
Y = A × tanh (B × X) + C × X + D (6)
However, A, B, C, and D are constants.
図18は、式(6)の曲線の一例を示す図である。但し、横軸をXとし、縦軸をYとしている。同図に示すように、式(6)の曲線は、X値が所定値未満の図中左部分では、X値の変化に対してY値が大きく変化し、X値が所定値以上の図中右部分では、X値の変化に対してY値の変化が小さいといった特性を持つ。即ち、上述した走行距離とフランジ角度との関係と同様の特性である。また、当該曲線の左部分の傾きは、主に定数A,Bの値によって決定され、右部分の傾きは、主に定数Cの値によって決定される。そして、定数Cの値に応じて、右部分の傾きが、(a)0、(b)正、(c)負、の何れかとなる。   FIG. 18 is a diagram illustrating an example of the curve of Expression (6). However, the horizontal axis is X and the vertical axis is Y. As shown in the figure, in the left part of the figure where the X value is less than the predetermined value, the Y value changes greatly with respect to the change of the X value, and the curve of the equation (6) shows that the X value is greater than or equal to the predetermined value. The middle right part has a characteristic that the change in the Y value is small with respect to the change in the X value. That is, the characteristic is the same as the relationship between the travel distance and the flange angle described above. The slope of the left part of the curve is mainly determined by the values of constants A and B, and the slope of the right part is mainly determined by the value of constant C. Then, depending on the value of the constant C, the slope of the right part is any one of (a) 0, (b) positive, and (c) negative.
従って、蓄積されたフランジ角度の計測値と走行距離との関係に応じて定数A,B,C,Dを適当に設定することで、式(6)により、走行距離とフランジ角度との関係を定式化できる。尚、定数Dは、X=0、でのY値、即ちフランジ角度の設計値となる。そして、式(5)において、主に、第1項は走行距離Xが5万キロ以下の部分の特性を表し、第2項は走行距離Xが5万キロ以上の部分の特性を表す。また、第3項(定数項)は、フランジ角度の設計値である。   Accordingly, by appropriately setting the constants A, B, C, and D according to the relationship between the accumulated measured value of the flange angle and the travel distance, the relationship between the travel distance and the flange angle can be expressed by Equation (6). It can be formulated. The constant D is a Y value when X = 0, that is, a design value of the flange angle. In the equation (5), the first term mainly represents the characteristics of the portion where the travel distance X is 50,000 km or less, and the second term represents the characteristics of the portion where the travel distance X is 50,000 km or more. The third term (constant term) is a design value of the flange angle.
図19は、式(6)で与えられる走行距離Xとフランジ角度Yとの関係式と、蓄積されたフランジ角度の計測値との比較結果を示す図である。但し、横軸を走行距離Xとし、縦軸をフランジ角度Yとしている。また、式(6)において、A=5.3、B=1.8、C=60、D=65、とした関係式の曲線を示している。同図に示すように、式(6)で示される関係式の曲線とフランジ角度の計測値とがほぼ一致しており、この関係式が適切であることが分かる。   FIG. 19 is a diagram showing a comparison result between the relational expression between the travel distance X and the flange angle Y given by the equation (6) and the measured value of the accumulated flange angle. However, the horizontal axis is the travel distance X, and the vertical axis is the flange angle Y. Further, in the equation (6), a curve of a relational expression in which A = 5.3, B = 1.8, C = 60, and D = 65 is shown. As shown in the figure, the curve of the relational expression expressed by the equation (6) and the measured value of the flange angle are almost the same, and it can be seen that this relational expression is appropriate.
[フランジ角度推定装置]
図20は、本参考例におけるフランジ角度推定装置30のブロック構成図である。同図によれば、フランジ角度推定装置30は、入力部520と、処理部600と、記憶部700と、出力部540とを備えて構成される。
[Flange angle estimation device]
FIG. 20 is a block configuration diagram of the flange angle estimation device 30 in the present reference example . According to the figure, the flange angle estimation device 30 includes an input unit 520, a processing unit 600, a storage unit 700, and an output unit 540.
入力部520は、フランジ角度推定装置30に対するユーザ(使用者)の操作入力を受け付け、操作データを処理部600に出力する。この入力部520は、例えばキーボードやマウス、ボタンスイッチ、タッチパネル、各種センサ、マイク等によって実現される。   The input unit 520 accepts a user (user) operation input to the flange angle estimation device 30 and outputs operation data to the processing unit 600. The input unit 520 is realized by, for example, a keyboard, a mouse, a button switch, a touch panel, various sensors, a microphone, and the like.
処理部600は、フランジ角度推定装置30の全体制御を行う。この処理部600は、CPU等の演算装置やICメモリ等の記憶装置等によって実現される。また、処理部600は、記憶部700から読み出したプログラムやデータ等に従って、フランジ角度の計測値から走行距離とフランジ角度との関係を推定するフランジ角度推定処理を実行する。   The processing unit 600 performs overall control of the flange angle estimation device 30. The processing unit 600 is realized by an arithmetic device such as a CPU or a storage device such as an IC memory. Further, the processing unit 600 executes flange angle estimation processing for estimating the relationship between the travel distance and the flange angle from the measured value of the flange angle in accordance with the program and data read from the storage unit 700.
具体的には、計測値蓄積データ722及び設計値データ724に基づいて、式(6)で示される関係式の定数A,B,C,Dを決定し、推定の対象としている車輪の走行距離とフランジ角度との関係式を推定する。ここで、計測値蓄積データ722とは、推定の対象としている車輪が使用される鉄道車両で過去に使用された各車輪についての、フランジ角度の測定値を該計測時の走行距離と対応付けて多数蓄積したデータ(履歴データ)であり、例えば図17に示したデータ群である。   Specifically, based on the measured value accumulation data 722 and the design value data 724, the constants A, B, C, and D of the relational expression represented by the equation (6) are determined, and the travel distance of the wheel that is the object of estimation. And the relationship between the flange angle and the angle. Here, the measured value accumulation data 722 is obtained by associating the measured value of the flange angle with respect to the travel distance at the time of measurement for each wheel used in the past in the railway vehicle in which the wheel to be estimated is used. A large number of accumulated data (history data), for example, the data group shown in FIG.
また、設計値データ724とは、推定の対象としている車輪の設計時の寸法データである。図21に、設計値データ724の一例を示す。同図に示すように、設計値データ724は、設計値としてフランジ角度724aを格納している。   Further, the design value data 724 is dimension data at the time of designing the wheel to be estimated. FIG. 21 shows an example of the design value data 724. As shown in the figure, the design value data 724 stores a flange angle 724a as a design value.
処理部600は先ず、設計値データ724に格納されているフランジ角度の設計値を、式(6)における定数Dとして決定する。次いで、式(6)における定数A,B,Cを様々に変化させた複数(多数)の候補式を算出する。そして、各候補式について、その曲線と計測値蓄積データ722の各データ値との近似度を所定の近似度算出方法で算出し、近似度が最も高い(最も近似している)候補式を、推定の対象としている車輪に最も適切な関係式として確定する。   First, the processing unit 600 determines the design value of the flange angle stored in the design value data 724 as the constant D in Expression (6). Next, a plurality of (many) candidate formulas are calculated by varying the constants A, B, and C in formula (6). Then, for each candidate equation, the degree of approximation between the curve and each data value of the measured value accumulation data 722 is calculated by a predetermined approximation degree calculation method, and the candidate equation having the highest degree of approximation (the most approximate) is The relational expression that is most appropriate for the wheel being estimated is determined.
確定された関係式は、関係式データ726に格納される。図22に、関係式データ726のデータ構成の一例を示す。同図によれば、関係式データ726は、関係式726aと、この関係式726aにおける各定数726bの値とを格納している。   The determined relational expression is stored in relational expression data 726. FIG. 22 shows an example of the data structure of the relational expression data 726. According to the figure, relational expression data 726 stores relational expression 726a and the value of each constant 726b in relational expression 726a.
記憶部700は、処理部600にフランジ角度推定装置30を統合的に制御させるための各種プログラムやデータ等を記憶する。具体的には、プログラムとして、処理部600にフランジ角度推定処理を実行させるためのフランジ角度推定プログラム710を記憶し、データとして、計測値蓄積データ722と、設計値データ724と、関係式データ726とを記憶する。   The storage unit 700 stores various programs and data for causing the processing unit 600 to control the flange angle estimation device 30 in an integrated manner. Specifically, a flange angle estimation program 710 for causing the processing unit 600 to perform flange angle estimation processing is stored as a program, and measured value accumulation data 722, design value data 724, and relational expression data 726 are stored as data. And remember.
[処理の流れ]
図23は、参考例におけるフランジ角度推定処理の流れを説明するためのフローチャートである。この処理は、処理部600がフランジ角度推定プログラム710に従った処理を実行することで実現される。
[Process flow]
FIG. 23 is a flowchart for explaining the flow of the flange angle estimation process in the reference example . This processing is realized by the processing unit 600 executing processing according to the flange angle estimation program 710.
同図によれば、処理部600は、先ず、設計値データ724に設定されているフランジ角度の設計値を、式(6)に示す関係式における定数Dとして設定する(ステップT1)。次いで、この関係式において定数A,B,Cを様々に変化させた候補式を複数(多数)生成する(ステップT3)。そして、生成した各候補式について、その曲線と計測値蓄積データ722に蓄積されている各データ値との近似度を算出し、最も近似している候補式を、推定対象としている車輪について最も適切な関係式であると判定する(ステップT5)。以上の処理を行うと、処理部600はフランジ角度推定式を終了する。   According to the figure, the processing unit 600 first sets the design value of the flange angle set in the design value data 724 as the constant D in the relational expression shown in Expression (6) (Step T1). Next, a plurality (large number) of candidate expressions are generated by changing the constants A, B, and C in this relational expression (step T3). For each generated candidate formula, the degree of approximation between the curve and each data value stored in the measured value storage data 722 is calculated, and the most approximate candidate formula is the most appropriate for the estimation target wheel. It is determined that the relational expression is satisfied (step T5). When the above processing is performed, the processing unit 600 ends the flange angle estimation formula.
[作用・効果]
以上の参考例によれば、フランジ角度推定装置30は、ある車輪についての走行距離Xとフランジ角度Yとの関係式を、式「Y=A×tanh(B×X)+C×X+D」における定数A,B,C,Dを決定することで推定(算出)する。即ち、定数Dを、設計値データ724に設定されている当該車輪のフランジ角度の設計値とする。そして、定数A,B,Cと様々に変化させた複数の候補式の内、当該車輪が使用される鉄道車両で過去に使用されていた各車輪についてのフランジ角度の計測値を該計測時の走行距離と対応付けて多数蓄積した計測値蓄積データ722の各データと最も近似する候補式を、当該車輪についての関係式として推定(算出)する。このように、フランジ角度の計測値から、鉄道用車輪のフランジ角度と走行距離との関係を定式化することが可能となる。
[Action / Effect]
According to the above reference example , the flange angle estimation device 30 uses a constant in the expression “Y = A × tanh (B × X) + C × X + D” as a relational expression between the travel distance X and the flange angle Y for a certain wheel. Estimate (calculate) by determining A, B, C, and D. That is, the constant D is set as the design value of the flange angle of the wheel set in the design value data 724. Then, among the plurality of candidate formulas that are changed variously as constants A, B, and C, the measured value of the flange angle for each wheel that has been used in the past in the railway vehicle in which the wheel is used is measured at the time of the measurement. A candidate formula that most closely approximates each piece of measured value accumulation data 722 accumulated in association with the travel distance is estimated (calculated) as a relational expression for the wheel. In this way, it is possible to formulate the relationship between the flange angle of the railway wheel and the travel distance from the measured value of the flange angle.
〔変形例〕
尚、本発明の適用は、上述した実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
[Modification]
The application of the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be appropriately changed without departing from the spirit of the present invention.
第1実施形態における全体構成図。The whole block diagram in a 1st embodiment. データ変換の説明図。Explanatory drawing of data conversion. データ変換の説明図。Explanatory drawing of data conversion. 踏面形状データに基づく踏面形状データの推定の説明図。Explanatory drawing of estimation of tread shape data based on tread shape data. 車輪摩耗推定装置の構成図。The block diagram of a wheel wear estimation apparatus. 転削時期推定の説明図。Explanatory drawing of cutting time estimation. 各検査項目値の算出例。Calculation example of each inspection item value. 推定検査項目値データのデータ構成例。The data structural example of estimated inspection item value data. 車輪の検査規定データのデータ構成例。The data structural example of the inspection regulation data of a wheel. 寿命推定の説明図。Explanatory drawing of lifetime estimation. 設計車輪データのデータ構成例。The example of a data structure of design wheel data. 鉛直摩耗量の一例。An example of the amount of vertical wear. 寿命推定データのデータ構成例。Data configuration example of life estimation data. 車輪摩耗推定処理の流れ図。The flowchart of a wheel wear estimation process. 車輪摩耗推定処理中で実行される転削時期推定処理の流れ図。The flowchart of the rolling time estimation process performed in a wheel wear estimation process. 車輪摩耗推定処理中で実行される車輪寿命推定処理の流れ図。The flowchart of the wheel lifetime estimation process performed in a wheel wear estimation process. フランジ角度の計測値と走行距離との関係例。An example of the relationship between the measured value of the flange angle and the travel distance. 走行距離Xとフランジ角度Yとの関係式の一例。An example of a relational expression between the travel distance X and the flange angle Y. 関係式とフランジ角度の計測値との比較例。Comparison example between relational expression and measured value of flange angle. 参考例におけるフランジ角度推定装置の構成図。The block diagram of the flange angle estimation apparatus in a reference example . 設計値データのデータ構成例。Data configuration example of design value data. 関係式データのデータ構成例。Data structure example of relational expression data. フランジ角度推定処理の流れ図。The flowchart of a flange angle estimation process.
符号の説明Explanation of symbols
10 形状計測装置
20 車輪摩耗推定装置
120 通信部
140 入力部
200 処理部
210 データ変換部
220 転削時期推定部
222 踏面形状推定部
224 検査項目値推定部
230 車輪寿命推定部
300 記憶部
310 車輪摩耗推定プログラム
322 設計車輪データ
324 車輪の検査規定データ
332 踏面形状計測データ
334 踏面形状データ
336 踏面形状推定データ(A)
338 推定検査項目値データ
342 踏面形状推定データ(B)
344 寿命推定データ
160 出力部
30 フランジ角度推定装置
520 入力部
600 処理部
700 記憶部
710 フランジ角度推定プログラム
722 計測値蓄積データ
724 設計値データ
726 関係式データ
540 出力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Shape measuring apparatus 20 Wheel wear estimation apparatus 120 Communication part 140 Input part 200 Processing part 210 Data conversion part 220 Turning time estimation part 222 Tread surface shape estimation part 224 Inspection item value estimation part 230 Wheel life estimation part 300 Storage part 310 Wheel wear Estimation program 322 Designed wheel data 324 Wheel inspection regulation data 332 Tread surface shape measurement data 334 Tread surface shape data 336 Tread surface shape estimation data (A)
338 Estimated inspection item value data 342 Tread surface shape estimation data (B)
344 Life estimation data 160 Output unit 30 Flange angle estimation device 520 Input unit 600 Processing unit 700 Storage unit 710 Flange angle estimation program 722 Measurement value accumulation data 724 Design value data 726 Relational expression data 540 Output unit

Claims (7)

  1. コンピュータを、
    異なる走行距離の時点で計測した鉄道用車輪の複数の踏面形状計測データそれぞれを、車輪厚さ方向に所定間隔毎の離散データに変換して踏面形状データを得るデータ変換手段、
    踏面形状を推定する際の希望する走行距離である推定希望走行距離を所定の走行距離間隔で複数設定する推定希望距離設定手段、
    前記データ変換手段により得られた複数の踏面形状データそれぞれと、当該複数の踏面形状データそれぞれに対応する各走行距離とに基づき、前記車輪厚さ方向の所定間隔毎に、前記各走行距離での前記踏面形状データに対する回帰演算処理を実行することで、前記設定された複数の推定希望走行距離それぞれでの踏面形状データを推定する踏面形状推定手段、
    前記踏面形状推定手段により推定された前記複数の推定希望走行距離それぞれの踏面形状データに基づいて、前記複数の推定希望走行距離それぞれでの前記鉄道用車輪の検査項目値を算出し、当該算出された検査項目値が転削の要否を判定するための規定車輪形状条件を満たすか否かを判定することにより、前記鉄道用車輪を転削すべき時期を推定する転削時期推定手段、
    として機能させるためのプログラム。
    Computer
    Data conversion means for obtaining tread shape data by converting each of a plurality of tread shape measurement data of railway wheels measured at different mileage points into discrete data at predetermined intervals in the wheel thickness direction,
    Estimated desired distance setting means for setting a plurality of estimated desired travel distances that are desired travel distances when estimating the tread shape at predetermined travel distance intervals ,
    Based on each of the plurality of tread shape data obtained by the data conversion means and each travel distance corresponding to each of the plurality of tread shape data, at each predetermined distance in the wheel thickness direction, Tread surface shape estimation means for estimating tread surface shape data at each of the set plurality of estimated desired travel distances by executing a regression calculation process on the tread shape data;
    Based on the tread surface shape data of each of the plurality of estimated desired travel distances estimated by the tread shape estimation means, the inspection item value of the railway wheel at each of the plurality of estimated desired travel distances is calculated and calculated. A rolling time estimation means for estimating a time at which the railway wheel should be rolled by determining whether or not the inspection item value satisfies a specified wheel shape condition for determining whether or not the rolling is necessary,
    Program to function as.
  2. 前記踏面形状推定手段による前記回帰演算処理に用いられる前記複数の踏面形状データは、走行距離が5万キロ未満の踏面形状データの走行距離間隔が1万キロ以下であり、走行距離が5万キロ以上の踏面形状データの走行距離間隔が5万キロ以下の条件を満たすデータであることを特徴とする請求項1に記載のプログラム。   The plurality of tread shape data used for the regression calculation processing by the tread shape estimation means has a travel distance interval of less than 10,000 km of tread shape data with a travel distance of less than 50,000 km, and a travel distance of 50,000 km. The program according to claim 1, wherein the program satisfies the condition that the travel distance interval of the tread shape data is 50,000 km or less.
  3. 前記推定希望距離設定手段が、所定の車両検査時の走行距離に基づいて前記推定希望走行距離が将来の車両検査時期の走行距離となるように前記複数の推定希望走行距離を設定するように前記コンピュータを機能させ、
    前記転削時期推定手段が、前記鉄道用車輪を転削すべき車両検査の時期を推定するように前記コンピュータを機能させるための請求項1または2に記載のプログラム。
    The estimated desired distance setting means sets the plurality of estimated desired distances so that the estimated desired distance is a distance at a future vehicle inspection time based on a distance at a predetermined vehicle inspection. Make the computer work,
    The program according to claim 1 or 2 , wherein the rolling time estimation means causes the computer to function so as to estimate a time of vehicle inspection for rolling the rail wheels.
  4. 前記鉄道用車輪の出場時形状データと、前記転削時期推定手段により転削すべきと推定された時期の走行距離に対応する前記踏面形状推定手段により算出された踏面形状データとに基づき、転削時の削正量を算出する削正量算出手段、
    前記削正量算出手段により算出された削正量と、前記転削時期推定手段により推定された時期と、前記鉄道用車輪の出場時直径と、前記鉄道用車輪の使用限度直径とに基づき、前記鉄道用車輪の寿命を推定する寿命推定手段、
    として前記コンピュータを機能させるための請求項1からのいずれか一項に記載のプログラム。
    Based on the shape data at the time of entry of the railway wheel and the tread shape data calculated by the tread shape estimation means corresponding to the travel distance at the time when the rolling time estimation means is estimated to roll. A correction amount calculating means for calculating a correction amount at the time of cutting;
    Based on the correction amount calculated by the correction amount calculation means, the time estimated by the rolling time estimation means, the diameter at the time of entry of the railway wheel, and the use limit diameter of the railway wheel, Life estimation means for estimating the life of the railway wheel;
    The program as described in any one of Claim 1 to 3 for functioning the said computer as.
  5. 前記転削時期推定手段が、前記検査項目値として、車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度を算出し、当該算出された車輪直径、フランジ厚さ、フランジ高さ及びフランジ角度の全てが前記規定車輪形状条件を満たすか否かを判定することにより、前記鉄道用車輪を転削すべき時期を推定するように前記コンピュータを機能させる、
    ための請求項1からのいずれか一項に記載のプログラム。
    The rolling time estimation means calculates the wheel diameter, flange thickness, flange height and flange angle as the inspection item values, and all of the calculated wheel diameter, flange thickness, flange height and flange angle are calculated. Determining whether or not the prescribed wheel shape condition is satisfied, thereby causing the computer to function to estimate the time when the railway wheel should be rolled.
    A program according to any one of claims 1 to 4 .
  6. 請求項1〜の何れか一項に記載のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な情報記憶媒体。 A computer-readable information storage medium storing the program according to any one of claims 1 to 5 .
  7. 異なる走行距離の時点で計測した鉄道用車輪の複数の踏面形状計測データそれぞれを、車輪厚さ方向に所定間隔毎の離散データに変換して踏面形状データを得るデータ変換手段と、
    踏面形状を推定する際の希望する走行距離である推定希望走行距離を所定の走行距離間隔で複数設定する推定希望距離設定手段と、
    前記データ変換手段により得られた複数の踏面形状データそれぞれと、当該複数の踏面形状データそれぞれに対応する各走行距離とに基づき、前記車輪厚さ方向の所定間隔毎に、前記各走行距離での前記踏面形状データに対する回帰演算処理を実行することで、前記設定された複数の推定希望走行距離それぞれでの踏面形状データを推定する踏面形状推定手段と、
    前記踏面形状推定手段により推定された前記複数の推定希望走行距離それぞれの踏面形状データに基づいて、前記複数の推定希望走行距離それぞれでの前記鉄道用車輪の検査項目値を算出し、当該算出された検査項目値が転削の要否を判定するための規定車輪形状条件を満たすか否かを判定することにより、前記鉄道用車輪を転削すべき時期を推定する転削時期推定手段と、
    を備える車輪摩耗推定装置。
    Data conversion means for obtaining tread shape data by converting each of a plurality of tread shape measurement data of railway wheels measured at different mileage points into discrete data at predetermined intervals in the wheel thickness direction;
    Estimated desired distance setting means for setting a plurality of estimated desired travel distances that are desired travel distances when estimating the tread shape at predetermined travel distance intervals ;
    Based on each of the plurality of tread shape data obtained by the data conversion means and each travel distance corresponding to each of the plurality of tread shape data, at each predetermined distance in the wheel thickness direction, A tread shape estimating means for estimating tread shape data at each of the set plurality of estimated desired travel distances by executing a regression calculation process on the tread shape data;
    Based on the tread surface shape data of each of the plurality of estimated desired travel distances estimated by the tread shape estimation means, the inspection item value of the railway wheel at each of the plurality of estimated desired travel distances is calculated and calculated. A rolling time estimation means for estimating a time at which the railway wheel should be rolled by determining whether or not the inspection item value satisfies a specified wheel shape condition for determining whether or not the rolling is necessary,
    A wheel wear estimation device comprising:
JP2005091200A 2005-03-28 2005-03-28 Program, information storage medium and wheel wear estimation device Expired - Fee Related JP4537240B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005091200A JP4537240B2 (en) 2005-03-28 2005-03-28 Program, information storage medium and wheel wear estimation device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005091200A JP4537240B2 (en) 2005-03-28 2005-03-28 Program, information storage medium and wheel wear estimation device

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010025608A Division JP5021048B2 (en) 2010-02-08 2010-02-08 Program, information storage medium, and flange angle estimation device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2006275573A JP2006275573A (en) 2006-10-12
JP4537240B2 true JP4537240B2 (en) 2010-09-01

Family

ID=37210508

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005091200A Expired - Fee Related JP4537240B2 (en) 2005-03-28 2005-03-28 Program, information storage medium and wheel wear estimation device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4537240B2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010151827A (en) * 2010-02-08 2010-07-08 East Japan Railway Co Program, information storage medium, and flange angle estimating device

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2966726C (en) * 2014-11-11 2020-06-16 Nippon Steel & Sumitomo Metal Corporation Method for measuring wear of railroad vehicle wheel flange
WO2021079438A1 (en) * 2019-10-23 2021-04-29 三菱電機株式会社 Diagnosis system and diagnosis method

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003240520A (en) * 2002-02-18 2003-08-27 Hitachi Industries Co Ltd Wheel-shape measuring apparatus
JP2003344023A (en) * 2002-05-31 2003-12-03 Hitachi Industries Co Ltd System for measuring shape of wheel

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003240520A (en) * 2002-02-18 2003-08-27 Hitachi Industries Co Ltd Wheel-shape measuring apparatus
JP2003344023A (en) * 2002-05-31 2003-12-03 Hitachi Industries Co Ltd System for measuring shape of wheel

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010151827A (en) * 2010-02-08 2010-07-08 East Japan Railway Co Program, information storage medium, and flange angle estimating device

Also Published As

Publication number Publication date
JP2006275573A (en) 2006-10-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4601492B2 (en) Quality prediction system and method for production process
JPWO2017159701A1 (en) ORWAY STATE EVALUATION METHOD, DEVICE, AND PROGRAM
JP5226746B2 (en) Model optimization system using variable scoring
JP4537240B2 (en) Program, information storage medium and wheel wear estimation device
JP4752704B2 (en) Tire wear life prediction method
JP5532804B2 (en) Reliability determination device, reliability determination method, and reliability determination computer program
JP5021048B2 (en) Program, information storage medium, and flange angle estimation device
CN103995963A (en) Calculation method for product reliability
JP2016103243A (en) Prediction device, prediction method, and program
CN104008433A (en) Method for predicting medium-and-long-term power loads on basis of Bayes dynamic model
JP2008102816A (en) Energy saving report preparation device and method of predicting energy consumption by using the same
KR101454147B1 (en) Distortion computation method and rolling system
KR101749018B1 (en) Flatness control device
JP5075965B2 (en) Prediction method of friction coefficient
JP2019214066A (en) Plate crown calculation device, plate crown calculating method, computer program, and computer-readable storage medium
JP2012046271A (en) Prediction device, prediction system, image forming apparatus, medium carrier device, and program
JPWO2004107682A1 (en) Network control program, network control apparatus, and network control method
JP2008537635A5 (en)
JP2017042813A (en) Control method and control device of sizing press
JP2017070134A (en) Power prediction method
JP2019191122A (en) Tire state detector
JP5696354B2 (en) Reliability judgment device
JP2001047822A (en) Frictional energy analyzing method for rolling tire
JP5687298B2 (en) Measuring method of friction force
KR100349139B1 (en) Method for predicting coefficient of friction in cold rolling

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20070724

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20091119

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20091208

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100208

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20100323

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100524

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20100608

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20100617

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130625

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4537240

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130625

Year of fee payment: 3

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130625

Year of fee payment: 3

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees