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公開番号2025062472
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-14
出願番号2023171581
出願日2023-10-02
発明の名称タイヤの静的特性の予測方法、予測装置及び予測モデルの作成方法
出願人住友ゴム工業株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類B60C 19/00 20060101AFI20250407BHJP(車両一般)
要約【課題】タイヤの静的特性を、短時間で予測することが可能な方法を提供する。
【解決手段】タイヤの静的特性を予測するための方法である。この方法では、予測対象のタイヤの設計因子を入力する第1工程S11と、予測対象のタイヤの特性のうち、設計因子の影響を受けかつ静的特性に影響を与える中間特性を入力する第2工程S12と、任意のタイヤの設計因子及び中間特性が入力されることにより、任意のタイヤの静的特性を出力可能な予測モデルを入力する第3工程S13と、予測対象のタイヤの設計因子及び中間特性を予測モデルに入力して、予測対象のタイヤの静的特性を出力する第4工程S14とを含む。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
タイヤの静的特性を予測するための方法であって、
予測対象のタイヤの設計因子を、コンピュータに入力する第１工程と、
前記予測対象のタイヤの特性のうち、前記設計因子の影響を受けかつ前記静的特性に影響を与える中間特性を、前記コンピュータに入力する第２工程と、
任意のタイヤの設計因子及び中間特性が入力されることにより、前記任意のタイヤの静的特性を出力可能な予測モデルを、前記コンピュータに入力する第３工程と、
前記コンピュータが、前記予測対象のタイヤの前記設計因子及び前記中間特性を前記予測モデルに入力して、前記予測対象のタイヤの前記静的特性を出力する第４工程とを含む、
タイヤの静的特性の予測方法。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記第１工程は、前記予測対象のタイヤの設計データに基づいて、前記予測対象のタイヤの前記設計因子を取得する工程を含む、請求項１に記載のタイヤの静的特性の予測方法。
【請求項３】
前記第２工程は、前記予測対象のタイヤに基づくコンピュータシミュレーションを実施して、前記中間特性を取得する工程を含む、請求項１に記載のタイヤの静的特性の予測方法。
【請求項４】
前記第３工程は、統計学的手法又は機械学習に基づいて、前記予測モデルを作成する工程を含む、請求項１に記載のタイヤの静的特性の予測方法。
【請求項５】
前記中間特性は、縦バネ定数及び横バネ定数の少なくとも１つを含む、請求項１ないし４のいずれか１項に記載のタイヤの静的特性の予測方法。
【請求項６】
前記静的特性は、プランジャー破壊試験によって取得される破壊エネルギーを含む、請求項５に記載のタイヤの静的特性の予測方法。
【請求項７】
タイヤの静的特性を予測するための装置であって、
予測対象のタイヤの設計因子を記憶する第１記憶部と、
前記予測対象のタイヤの特性のうち、前記設計因子の影響を受けかつ前記静的特性に影響を与える中間特性を記憶する第２記憶部と、
任意のタイヤの設計因子及び中間特性が入力されることにより、前記任意のタイヤの静的特性を出力可能な予測モデルを記憶する第３記憶部と、
前記予測対象のタイヤの前記設計因子及び前記中間特性を前記予測モデルに入力して、前記予測対象のタイヤの前記静的特性を出力する静的特性出力部とを含む、
タイヤの静的特性の予測装置。
【請求項８】
タイヤの静的特性の予測モデルを作成するための方法であって、
複数種類のタイヤのそれぞれの設計因子を、コンピュータに入力する工程と、
前記複数種類のタイヤのそれぞれの特性のうち、前記設計因子の影響を受けかつ前記静的特性に影響を与える中間特性を、前記コンピュータに入力する工程と、
前記複数種類のタイヤのそれぞれの前記静的特性を、前記コンピュータに入力する工程と、
前記コンピュータが、前記複数種類のタイヤの前記設計因子、前記中間特性及び前記静的特性を教師データとして用いて、予測対象のタイヤの前記設計因子及び前記中間特性から、前記予測対象のタイヤの前記静的特性を出力可能な前記予測モデルを作成する工程とを含む、
予測モデルの作成方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、タイヤの静的特性の予測方法、予測装置及び予測モデルの作成方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、種々の予測を行うために、予め定められた入力データに基づいて、予測結果を出力可能なモデルが用いられている（例えば、下記特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－０７３０８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、タイヤの静的特性を予測する場合、その静的特性に影響を与える多数の設計因子を、モデルに入力する必要がある。したがって、予測には、多くの時間を要するという問題があった。
【０００５】
本発明は、以上のような実状に鑑み案出されたもので、タイヤの静的特性を、短時間で予測することが可能な方法を提供することを主たる目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、タイヤの静的特性を予測するための方法であって、予測対象のタイヤの設計因子を、コンピュータに入力する第１工程と、前記予測対象のタイヤの特性のうち、前記設計因子の影響を受けかつ前記静的特性に影響を与える中間特性を、前記コンピュータに入力する第２工程と、任意のタイヤの設計因子及び中間特性が入力されることにより、前記任意のタイヤの静的特性を出力可能な予測モデルを、前記コンピュータに入力する第３工程と、前記コンピュータが、前記予測対象のタイヤの前記設計因子及び前記中間特性を前記予測モデルに入力して、前記予測対象のタイヤの前記静的特性を出力する第４工程とを含む、タイヤの静的特性の予測方法である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明のタイヤの静的特性の予測方法は、上記の工程を採用することにより、タイヤの静的特性を、短時間で予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態のタイヤの静的特性の予測方法が実行されるコンピュータ（タイヤの静的特性の予測装置）を示すブロック図である。
タイヤの一例を示す断面図である。
プランジャー破壊試験の一例を説明する断面図である。（ａ）は、試験機にタイヤが取り付けられた状態を示す断面図である。（ｂ）は、試験機によってタイヤが押圧された状態を示す断面図である。
押圧部の変位量と荷重との関係を示すグラフである。
予測モデルの作成方法の処理手順を示すフローチャートである。
（ａ）、（ｂ）は、統計学的手法に基づく予測モデル（近似応答曲面）を概念的に示すグラフである。
機械学習に基づく予測モデルの概念図である。
タイヤの静的特性の予測方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
第２工程の処理手順の一例を示すフローチャートである。
タイヤモデル及び路面モデルの一例を示す斜視図である。
タイヤモデルの一例を示す断面図である。
比較例の破壊エネルギーの実測値と予測値との関係を示すグラフである。
実施例の破壊エネルギーの実測値と予測値との関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態が図面に基づき説明される。図面は、発明の内容の理解を助けるために、誇張表現や、実際の構造の寸法比とは異なる表現が含まれることが理解されなければならない。また、各実施形態を通して、同一又は共通する要素については同一の符号が付されており、重複する説明が省略される。さらに、実施形態及び図面に表された具体的な構成は、本発明の内容理解のためのものであって、本発明は、図示されている具体的な構成に限定されるものではない。
【００１０】
本実施形態のタイヤの静的特性の予測方法（以下、単に「予測方法」ということがある。）は、コンピュータを用いて、タイヤの静的特性が予測される。本実施形態では、静的特性の予測に、予測モデルが用いられる。図１は、本実施形態のタイヤの静的特性の予測方法が実行されるコンピュータ１（タイヤの静的特性の予測装置１Ａ）を示すブロック図である。
（【００１１】以降は省略されています）

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