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公開番号2025043624
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-01
出願番号2023151022
出願日2023-09-19
発明の名称タイヤ設計支援装置、タイヤの設計方法、学習済みモデルの生成装置及び学習済みモデルの生成方法
出願人住友ゴム工業株式会社
代理人個人,個人
主分類G06F 30/27 20200101AFI20250325BHJP(計算;計数)
要約【課題】目標とするタイヤをより効率的に設計できる技術を提供する。
【解決手段】タイヤ設計支援装置は、タイヤが装着された車両の乗り心地及び操縦安定性の少なくとも一方をドライバーが官能評価した評価値に対応する値を学習済みの第1機械学習モデルに入力し、前記第1機械学習モデルからの出力を導出する導出部を備える。前記第1機械学習モデルからの出力は、前記タイヤの測定値に対応する値、及び前記タイヤの設計パラメータに対応する値の少なくとも一方である。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
タイヤが装着された車両の乗り心地及び操縦安定性の少なくとも一方をドライバーが官能評価した評価値に対応する値を学習済みの第１機械学習モデルに入力し、前記第１機械学習モデルからの出力を導出する導出部
を備え、
前記第１機械学習モデルからの出力は、前記タイヤの測定値に対応する値、及び前記タイヤの設計パラメータに対応する値の少なくとも一方である、
タイヤ設計支援装置。
続きを表示（約 990 文字）【請求項２】
前記第１機械学習モデルは、１人の前記ドライバーに対して学習済みである、
請求項１に記載のタイヤ設計支援装置。
【請求項３】
前記第１機械学習モデルからの出力は、前記タイヤの測定値に対応する値であり、
前記導出された前記タイヤの測定値に対応する値に基づいて、前記タイヤの設計パラメータを推定する推定部
をさらに備える、
請求項１または２に記載のタイヤ設計支援装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記評価値に対応する値と、前記タイヤの測定値に対応する値とを学習済みの第２機械学習モデルに入力し、前記第２機械学習モデルからの出力を導出することにより、前記タイヤの設計パラメータを推定し、
前記第２機械学習モデルからの出力は、前記タイヤの設計パラメータに対応する値である、
請求項３に記載のタイヤ設計支援装置。
【請求項５】
タイヤが装着された車両の乗り心地及び操縦安定性の少なくとも一方をドライバーが官能評価した評価値に対応する値を学習済みの第１機械学習モデルに入力することと、
前記第１機械学習モデルからの出力を導出することと
を含み、
前記第１機械学習モデルからの出力は、前記タイヤの測定値に対応する値、及び前記タイヤの設計パラメータに対応する値の少なくとも一方である、
タイヤの設計方法。
【請求項６】
タイヤが装着された車両の乗り心地及び操縦安定性の少なくとも一方をドライバーが官能評価した評価値と、正解データとが組み合わせられた学習用のデータセットを用いて機械学習モデルを学習させる学習部
を備え、
前記正解データは、前記タイヤの測定値及び前記タイヤの設計パラメータの少なくとも一方である、
学習済みモデルの生成装置。
【請求項７】
タイヤが装着された車両の乗り心地及び操縦安定性の少なくとも一方をドライバーが官能評価した評価値と、正解データとが組み合わせられた学習用のデータセットを用いて機械学習モデルを学習させることと
を含み、
前記正解データは、前記タイヤの測定値及び前記タイヤの設計パラメータの少なくとも一方である、
学習済みモデルの生成方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、タイヤ設計支援装置、タイヤの設計方法、学習済みモデルの生成装置及び学習済みモデルの生成方法に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、台上試験と実車評価における官能評価との相関性を向上させるタイヤ評価方法を開示する。特許文献１では、評価の対象となる複数の被評価タイヤを台上試験に供試して、所定の測定結果を得る。この測定結果をグラフにプロットするとともに、実車における特定の項目の官能評価結果と対応させ、当該項目の官能評価結果に上記測定結果がどのように影響しているかを分析し、被評価タイヤにおいて見直しを検討すべき設計要素を特定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１９５０３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示されるように、タイヤの台上試験の値と、実車試験における官能評価の値とには、ある程度の相関性が見出されることがある。しかし、それだけでは目標とする官能評価の値を達成するようなタイヤを設計できるようになるわけではなく、目標とする官能評価の値を達成するためには、上記相関性に基づいてタイヤの設計を見直し、再度台上試験及び実車試験を行い、検証を行う必要がある。このため、より効率的にタイヤを設計することができる技術が望まれていた。
【０００５】
本発明は、目標とするタイヤをより効率的に設計できる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１観点に係るタイヤ設計支援装置は、タイヤが装着された車両の乗り心地及び操縦安定性の少なくとも一方をドライバーが官能評価した評価値に対応する値を学習済みの第１機械学習モデルに入力し、前記第１機械学習モデルからの出力を導出する導出部を備える。前記第１機械学習モデルからの出力は、前記タイヤの測定値に対応する値、及び前記タイヤの設計パラメータに対応する値の少なくとも一方である。
【０００７】
第２観点に係るタイヤ設計支援装置は、第１観点に係るタイヤ設計支援装置であって、前記第１機械学習モデルは、１人の前記ドライバーに対して学習済みである。
【０００８】
第３観点に係るタイヤ設計支援装置は、第１観点または第２観点に係るタイヤ設計支援装置であって、前記第１機械学習モデルからの出力は、前記タイヤの測定値に対応する値であり、前記導出された前記タイヤの測定値に対応する値に基づいて、前記タイヤの設計パラメータを推定する推定部をさらに備える。
【０００９】
第４観点に係るタイヤ設計支援装置は、第１観点から第３観点のいずれかに係るタイヤ設計支援装置であって、前記推定部は、前記評価値に対応する値と、前記タイヤの測定値に対応する値とを学習済みの第２機械学習モデルに入力し、前記第２機械学習モデルからの出力を導出することにより、前記タイヤの設計パラメータを推定し、前記第２機械学習モデルからの出力は、前記タイヤの設計パラメータに対応する値である。
【００１０】
第５観点に係るタイヤの設計方法は、タイヤが装着された車両の乗り心地及び操縦安定性の少なくとも一方をドライバーが官能評価した評価値に対応する値を学習済みの第１機械学習モデルに入力することと、前記第１機械学習モデルからの出力を導出することとを含む。前記第１機械学習モデルからの出力は、前記タイヤの測定値に対応する値、及び前記タイヤの設計パラメータに対応する値の少なくとも一方である。
（【００１１】以降は省略されています）

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