JP2006199217A - タイヤ性能予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、タイヤの性能を高精度に予測するとともに、その予測時間を短くすることを目的とする。
【解決手段】本発明は、タイヤモデル設定部３３１により設定されたタイヤモデル１００を、予め設定された境界条件の下で路面モデル設定部３３２により設定された路面モデル２００上で転動させることにより、タイヤの性能を予測する性能予測部３３３を備えている。性能予測部３３３は、トレッド部に対応する要素を構成する各面のうち、路面モデル２００と接する側の上面１０１と向い合う下面１０２の物理量に関する情報を含む境界条件の下で、トレッドモデルを路面モデル上で転動させることにより、タイヤの性能を予測する。
【選択図】図１０

Description

本発明は、タイヤを複数要素でモデル化したタイヤモデルを、路面を複数要素でモデル化した路面モデルに接触させて転動させることにより、タイヤの性能を予測するタイヤ性能予測装置及びシミュレーション方法に関する。

近年では、タイヤを複数要素でモデル化したタイヤモデルを、路面を複数要素でモデル化した路面モデルに接触させて転動させることにより、タイヤの性能を予測するタイヤ性能予測装置が提供されている（例えば、特許文献１参照）。この場合には、タイヤ性能予測装置は、タイヤモデルのみならずに、タイヤモデルと路面モデルとの間で生じる物理的な影響も含めてタイヤの性能を予測するため、高精度にタイヤの性能を予測することができる。

ここで、ハイドロプレーニング現象、駆動時・制動時におけるタイヤの変位、又はタイヤの摩耗等のタイヤの性能は、タイヤとそれに接触している路面との関係により決定されるため、タイヤ性能予測装置は、タイヤモデルに加えて路面モデルも用いることにより実際のタイヤの挙動により近い予測をすることができる。
特開２００４−２０２２９

しかしながら、タイヤモデルを構成する各要素が路面モデルを構成する各要素よりも小さければ、タイヤモデルは路面モデルよりも細かに変形可能となり、実際のタイヤと略等価な状態となるため、タイヤ性能予測装置は、その細かに変形可能なタイヤモデルに加えて路面モデルも用いることによりタイヤの性能を高精度に予測することができるが、タイヤモデル及び路面モデルを構成する各要素の数が膨大な量となり、タイヤの予測結果を出力するまでには相当の時間を要していた。

一方、タイヤモデルのうち路面モデルと密接に関係する個所は、トレッド部に対応するトレッドモデルであるため、タイヤ性能予測装置は、タイヤモデル全体ではなく、その一部であるトレッドモデルを用いることにより、トレッドモデルと路面モデルとの要素数をタイヤモデル全体と路面モデルとの要素数よりも少なくすることができ、トレッド部の予測結果を短時間で出力することができる。また、タイヤ性能予測装置は、路面モデルの各要素よりも小さい各要素によりトレッドモデルを構成しても、トレッドモデルの要素数をタイヤモデル全体の要素数よりも少なく抑えることが可能であるため、トレッド部の性能を高精度に予測することができるように見える。

ところが、タイヤ性能予測装置は、トレッドモデル及び路面モデルだけでは、タイヤモデル全体の変形によるトレッドモデルの変形を考慮できなくなり、タイヤの性能を高精度に予測することができない。すなわち、トレッドモデルとタイヤモデル全体との間の物理的な相互干渉が考慮されないため、タイヤの性能が高精度に予測されないこととなる。

そこで、本発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、タイヤの性能を高精度に予測するとともに、その予測時間を短くすることのできるタイヤ性能予測装置を提供することを目的とする。

本発明は、上記課題を解決するために、複数要素でタイヤをモデル化したタイヤモデル及びタイヤモデルを構成する要素よりも小さい複数要素でトレッド部をモデル化したトレッドモデルを設定するタイヤモデル設定手段と、複数要素で路面をモデル化した路面モデルを設定する路面モデル設定手段と、タイヤモデル設定手段により設定されたタイヤモデルを、予め設定された境界条件の下で路面モデル設定手段により設定された路面モデル上で転動させることにより、タイヤの性能を予測（以下ではグローバル予測解析と称する）する性能予測手段と、性能予測手段による予測結果により、トレッド部に対応する要素を構成する各面のうち、路面モデルと接する側の上面と向い合う下面の物理量に関する情報を取得する情報取得手段とが備えられており、性能予測手段は、情報取得手段により取得された情報を含む境界条件の下で、タイヤモデル設定手段により設定されたトレッドモデルを、路面モデル設定手段により設定された路面モデル上で転動させることにより、タイヤの性能を予測（以下ではローカル予測解析と称する）することを特徴とする。

このような本発明によれば、グローバル予測解析においてはトレッドモデルの要素よりも大きい要素を備えているタイヤモデルが用いられることにより、タイヤモデル全体の要素数が膨大な量とならないため、グローバル予測解析を行う時間が低減される。また、ローカル予測解析においてもタイヤモデル全体ではなく、そのタイヤモデル全体のうちの一部分であるトレッドモデルが用いられるため、全体の要素数が膨大な量とならず、ローカル予測解析を行う時間も低減される。さらに、タイヤモデルの各要素よりも小さい各要素によりトレッドモデルが構成されるため、タイヤの性能を高精度に予測することができる。さらに、グローバル予測解析においてタイヤモデル全体を構成する各要素のうちのトレッド部に対応する各要素の上記物理量に関する情報が取得され、ローカル予測解析においてその情報が境界条件に含められることにより、ローカル予測解析においてはトレッドモデルとタイヤモデル全体との間の相互干渉が考慮された状態となるため、タイヤの性能をさらに高精度に解析することができる。

上記発明においては、路面モデル設定手段により設定された路面モデル上に、複数要素で水膜をモデル化した流体モデルを設定する流体モデル設定手段が備えられており、性能予測手段は、情報取得手段により取得された情報を含む境界条件の下で、タイヤモデル設定手段により設定されたトレッドモデルを、流体モデル設定手段により設定された流体モデル上で転動させることにより、トレッド部の排水性能を予測してもよい。この場合には、グローバル予測解析において上記物理量に関する情報が取得され、ローカル予測解析においてその情報が境界条件に含められることにより、ローカル予測解析においては流体モデル上で転動しているトレッドモデルとタイヤモデル全体との間の相互干渉が考慮された状態となり、且つトレッドモデルの下面に存在する流体モデルも考慮された状態となるため、水膜上を転動しているトレッド部の排水性能を高精度に予測することができる。

上記発明においては、情報取得手段は、性能予測手段による予測結果により、タイヤモデルが路面モデル上で回転している状態での上記物理量に関する情報を取得してもよい。この場合には、グローバル予測解析においてタイヤモデルが路面モデル上で回転している状態での上記物理量に関する情報が取得され、ローカル予測解析においてその情報が境界条件に含められることにより、ローカル予測解析においては路面モデル上で転動しているタイヤモデルとトレッドモデルとの間の相互干渉が考慮された状態となるため、路面上を転動しているタイヤの性能を高精度に予測することができる。

上記発明においては、性能予測手段は、トレッド部に対応する要素を構成する各面のうちの路面モデルと接する側の上面、又はそれと向い合う下面のタイヤ周方向に対する移動量を物理量に関する情報としてもよい。この場合には、トレッド部に対応する要素を構成する各面のうちの路面モデルと接する側の上面、又はそれと向い合う下面をタイヤモデルの転動には関係なく移動させることにより、擬似的にタイヤモデルが路面モデル上を転動している状態と等価な状態となるため、タイヤモデルを路面モデル上で転動させていなくても高精度にタイヤの性能を予測することができる。また、トレッド部に対応する要素を構成する各面のうちの路面モデルと接する側の上面、又はそれと向い合う下面を特定距離移動させることにより、タイヤモデルが路面モデル上を特定速度で転動している状態と等価な状態となるため、その特定速度のみにおけるタイヤの性能を短時間で予測することができる。

上記発明においては、性能予測手段は、情報取得手段により取得された情報を含む境界条件の下で、トレッドモデルが路面モデル上を滑る量と、トレッドモデルが路面モデルに接している面内の剪断歪との積を累積することにより、トレッド部の摩耗仕事量を予測してもよい。この場合には、グローバル予測解析においてトレッド部に対応する要素を構成する各面のうち、路面モデルと接する側の上面と向い合う下面の物理量に関する情報が取得され、ローカル予測解析においてその情報が境界条件に含められることにより、ローカル予測解析においてはトレッドモデルとタイヤモデル全体との間の相互干渉が考慮された状態となるため、路面上を転動しているタイヤの摩耗仕事量を高精度に予測することができる。

本発明によれば、タイヤの性能を高精度に予測するとともに、その予測時間を短くすることができる。

［第１実施形態］
（モデルの構成）
本実施形態におけるタイヤモデル１００及び路面モデル２００について図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態におけるタイヤモデル１００及び路面モデル２００を示す図である。図２は、本実施形態におけるタイヤモデル１００を示す拡大図である。

図１及び図２に示すように、タイヤモデル１００は、数値解析が可能な複数要素（要素１００ａ，１００ｂ，１００ｃ…）の集合体によりタイヤがモデル化されたものである。本実施形態におけるタイヤモデル１００は、後述する路面モデル２００を構成する要素よりも大きい複数要素により構成されている。このタイヤモデル１００は、数値解析が可能な複数要素の集合体によりトレッド部がモデル化されたトレッドモデルＴを備えている。路面モデル２００は、数値解析が可能な複数要素（要素２００ａ，２００ｂ，２００ｃ…）の集合体により路面がモデル化されたものである。

各要素１００ａ，１００ｂ，１００ｃ…，２００ａ，２００ｂ，２００ｃ…は、図１１に示す処理部３３０により数値解析が可能なデータである。例えば、各要素１００ａ，１００ｂ，１００ｃ…，２００ａ，２００ｂ，２００ｃ…には、２次元の３角形・４角形からなる膜要素やシェル要素、３次元の４面体、５面体又は６面体からなるソリッド要素などが挙げられる。また、要素１００ａ，１００ｂ，１００ｃ…，２００ａ，２００ｂ，２００ｃ…には、座標のデータ、タイヤの材料特性（例えば、ゴムのポアソン比、密度、弾性係数など）等が定義されている。

図３乃至図６は、本実施形態における路面モデル２００を示す拡大図である。ここで、実際の路面の凹凸がレーザにより計測され、計測された路面が一辺４ｍｍの要素の集合体（図３に示す２００ａ，２００ｂ，２００ｃ…）、一辺２ｍｍの要素の集合体（図４に示す３００ａ，３００ｂ，３００ｃ…）、一辺１ｍｍの要素の集合体（図５に示す４００ａ，４００ｂ，４００ｃ…）、一辺０．５ｍｍの要素の集合体（図６に示す５００ａ，５００ｂ，５００ｃ…）によりモデル化されている。なお、路面モデル２００は、上述するように一辺０．５ｍｍ〜一辺２ｍｍの要素の集合体に限定されるのではなく、その範囲以外の要素の集合体であってもよい。

図７は、タイヤモデル１００（又はトレッドモデルＴ）が路面モデル２００に接触している状態を示す図である。図７に示すように、タイヤモデル１００（又はトレッドモデルＴ）の各節点がスレーブＳＰ及び路面モデル２００の各節点がマスターＭＰとして設定され、タイヤモデル１００（又はトレッドモデルＴ）の各節点であるスレーブＳＰが路面モデル２００の各節点であるマスターＭＰ上に接触することにより、タイヤモデル１００（又はトレッドモデルＴ）が路面モデル２００に接触したことが判定される。このようにスレーブＳＰがマスターＭＰ上に接触している場合にはタイヤモデル１００（又はトレッドモデルＴ）と路面モデル２００とが接触していると判定され、逆に、マスターＭＰがスレーブＳＰ上に接触している場合にはタイヤモデル１００（又はトレッドモデルＴ）と路面モデル２００とが接触していると判定されない。そのことにより、タイヤモデル１００（又はトレッドモデルＴ）と路面モデル２００とが接触しているか否かの計算時間が短くなる。

なお、タイヤモデル１００（又はトレッドモデルＴ）のスレーブＳＰの各節点は、路面モデル２００の各節点であるマスターＭＰを超えることは無いが、図８に示すように、路面モデル２００のマスターＭＰの各節点は、タイヤモデル１００（又はトレッドモデルＴ）のスレーブＳＰを超えることがあるため、図９に示すように、特にトレッドモデルＴを構成する各要素は、路面モデル２００を構成する各要素よりも小さい方が望ましい。また、トレッドモデルＴを構成する各要素の一辺が１ｍｍ以下であり、タイヤモデル１００及び路面モデル２００の各要素の一辺が１ｍｍを超えることが望ましい。この場合には、トレッドモデルＴを構成する各要素が、タイヤモデル１００及び路面モデル２００を構成する各要素よりも小さいものの、全体の要素数が膨大な量とならないため、タイヤ性能予測装置２は、トレッドモデルの解析であるローカル予測解析を短時間で行うことができる。

（コンピュータの構成）
本実施形態におけるコンピュータ３００（タイヤ性能予測装置）について図面を参照しながら説明する。図１０は、本実施形態におけるコンピュータ３００の構成を示す図である。図１０に示すように、コンピュータ３００は、入力部３１０と、記憶部３２０と、処理部３３０と、表示部３４０とを備えている。

入力部３１０は、タイヤモデル１００、路面モデル２００などを生成するのに必要な値の入力を促す。記憶部３２０は、処理部３３０により処理を実行するためのプログラムなどを記憶する。処理部３３０は、入力部３１０により入力された値及び記憶部３２０に記憶された値に基づいて有限要素法等の解析法により、タイヤモデル１００、路面モデル２００の挙動を解析してタイヤの性能を予測する。ここで、タイヤの性能には、ハイドロプレーニング現象、駆動時・制動時におけるタイヤの変位、トレッド部の排水性能又はタイヤの摩耗仕事量等が挙げられる。表示部３４０は、処理部３３０により予測されたタイヤの性能を出力する。

処理部３３０は、タイヤモデル設定部３３１と、路面モデル設定部３３２と、性能予測部３３３とを備えている。タイヤモデル設定部３３１は、複数要素でタイヤをモデル化したタイヤモデル１００及びタイヤモデル１００を構成する要素よりも小さい複数要素でトレッド部をモデル化したトレッドモデルＴを設定する。路面モデル設定部３３２は、複数要素で路面をモデル化した路面モデル２００を設定する。

性能予測部３３３は、グローバル予測解析部３３３−１と、情報取得部３３３−２と、ローカル予測解析部３３３−３とを備えている。グローバル予測解析部３３３−１は、タイヤモデル設定部３３１により設定されたタイヤモデル１００の全体を、予め設定された境界条件の下で路面モデル設定部３３２により設定された路面モデル上で転動させることにより、タイヤの性能を予測（以下ではグローバル予測解析と称する）する。

情報取得部３３３−２は、グローバル予測解析部３３３−１による予測結果により、トレッド部に対応する要素を構成する各面のうち、路面モデル２００と接する側の上面１０１と向い合う下面１０２の物理量に関する情報を取得する。ローカル予測解析部３３３−３は、情報取得部３３３−２により取得された情報を含む境界条件の下で、タイヤモデル設定部３３１により設定されたトレッドモデルＴを、路面モデル設定部３３２により設定された路面モデル２００上で転動させることにより、タイヤの性能を予測する。上記境界条件には、上記物理量に関する情報に加えて、タイヤの空気圧、荷重、スリップ角、速度、又はリム幅などのタイヤの使用条件が挙げられる。

ここで、図１１は、路面モデル２００に備えられている突起２０１をタイヤモデル１００が乗越えている様子を示す図である。図１１に示すように、タイヤモデル１００が突起２０１を乗越えている近傍では、タイヤモデル１００に備えられているトレッド部に対応する各要素の下面１０２は変形しているが、タイヤモデル１００が突起２０１を乗越えている近傍以外では、当該各要素の下面１０２は、下面１０２に向い合う上面１０１よりも小さい変形であることが分かる。

このため、グローバル予測解析において情報取得部３３３−２が、タイヤモデル１００におけるトレッド部の各要素の下面１０２の変位、速度、加速度などの物理量に関する情報（以下では物理量に関する情報と称する）を取得し、後述するローカル予測解析部３３３−３が、その情報を含む境界条件の下で、タイヤモデル１００の全体ではなく、その一部であるトレッドモデルＴを用いることにより、タイヤモデル１００とトレッドモデルＴとの間の相互干渉が考慮された状態となるため、路面上を転動しているタイヤの性能を高精度に予測することができる。

（シミュレーション方法）
本実施形態におけるコンピュータ３００の動作について図面を参照しながら説明する。図１２は、本実施形態にけるコンピュータ３００の動作を示すフロー図である。図１２に示すように、Ｓ１０１において、タイヤモデル設定部３３１は、数値解析が可能な複数要素の集合体でタイヤモデル１００を設定し、路面モデル設定部３３２は、数値解析が可能な複数要素の集合体で路面モデル２００を設定する。

Ｓ１０２において、処理部３３０は材料特性値の入力を促す。この材料特性値には、タイヤに備えられているゴム、コード等の密度、弾性係数などが挙げられる。Ｓ１０３において、処理部３３０は境界条件の入力を促す。この境界条件には、タイヤの空気圧、荷重、スリップ角、速度、又はリム幅などのタイヤの使用条件が挙げられる。なお、Ｓ１０１乃至Ｓ１０３までの入力順序は、この順序に限定されるものではなく、いずれの順序であってもよい。

Ｓ１０４において、グローバル予測解析部３３３−１は、タイヤモデル設定部３３１により設定されたタイヤモデル１００の全体を、予め設定された境界条件の下で路面モデル設定部３３２により設定された路面モデル上で転動させることにより、タイヤの性能を予測する。

Ｓ１０５において、タイヤモデル設定部３３１は、数値解析が可能な複数要素の集合体でトレッドモデルＴを設定し、路面モデル設定部３３２は、数値解析が可能な複数要素の集合体で路面モデル２００を設定する。

Ｓ１０６において、情報取得部３３３−２は、Ｓ１０４の予測結果により上記物理量に関する情報を取得して、その情報を含む境界条件を設定する。

Ｓ１０７において、ローカル予測解析部３３３−３は、情報取得部３３３−２により取得された情報を含む境界条件の下で、タイヤモデル設定部３３１により設定されたトレッドモデルＴを、路面モデル設定部３３２により設定された路面モデル２００上で転動させることにより、タイヤの性能を予測する。

ここで、上述したように、グローバル予測解析部３３３−１又はローカル予測解析部３３３−２が有限要素法解析によりタイヤの性能を解析する前は、タイヤモデル１００、路面モデル２００、トレッドモデルＴは、複数要素１００ａ，１００ｂ，１００ｃ…、補強材のモデルを構成する異方材平面の要素などに分割されており、各要素１００ａ，１００ｂ，１００ｃ…、補強材のモデルを構成する異方材平面の要素などは座標データとして記憶部３２０に記憶されている。そして、Ｓ１０４においてグローバル予測解析部３３３−１は、記憶されている各要素１００ａ，１００ｂ，１００ｃ…、補強材のモデルを構成する異方材平面の要素などの座標データと、Ｓ１０２及びＳ１０３により入力された値に基づいて有限要素法解析により、各要素１００ａ，１００ｂ，１００ｃ…、補強材のモデルを構成する異方材平面の要素などの歪、応力等を算出することにより、ある程度のタイヤの性能を予測し、その後にＳ１０７においてローカル予測解析部３３３−２は、Ｓ１０５において取得された上記物理量に関する情報を含む境界条件の下で、トレッドモデルＴの変位、応力分布、歪分布、トレッドモデルＴと路面モデル２００との接触圧力、路面モデル２００に接触しているトレッドモデルＴの面内でのせん断応力・滑り量などを算出することにより、最終的なタイヤの性能を予測する。

なお、トレッドモデルＴの変位、応力分布などによりタイヤの性能を予測する処理については、よく知られている公知の例に従い行うことが可能であるため、詳細な説明は省略する。また、トレッドモデルＴの変位は静解析及び動解析により算出可能であるが、トレッドモデルＴの速度及び加速度は動解析のみにより算出可能である。

なお、タイヤモデル１００とトレッドモデルＴとの両者は別々であってもよいし、一体であってもよい。

なお、タイヤモデル１００は、タイヤモデル１００の周方向のみ形成されている溝を備えてもよい。この場合には、タイヤモデル１００の周方向のみに溝が形成されることにより、その溝に与えられる影響が、タイヤモデル１００の周方向のみならずに幅方向にも溝が形成されている場合よりも少なくなるため、グローバル予測解析及びローカル予測解析の時間が短縮されることとなる。

なお、タイヤモデル１００のタイヤ周方向の面は平坦であってもよい。具体的には、タイヤモデル１００はタイヤモデル１００の周方向又は幅方向に形成されている溝を備えていなくてもよい。この場合には、タイヤモデル１００に溝が備えられておらず、その溝に与えられる影響が考慮されなくなるため、各種モデルを設定するための時間、グローバル予測解析及びローカル予測解析を実行するための時間がより短縮されることとなる。

なお、路面モデル２００は平坦であってもよい。この場合には、路面モデル２００に凹凸が形成されないため、その凹凸による影響が考慮されなくなるため、各種モデルを設定するための時間、グローバル予測解析及びローカル予測解析を実行するための時間がより短縮されることとなる。

（タイヤ性能予測装置及びシミュレーションによる作用及び効果）
このような本発明によれば、グローバル予測解析においてはトレッドモデルＴの要素よりも大きい要素を備えているタイヤモデル１００が用いられることにより、タイヤモデル１００全体の要素数が膨大な量とならないため、グローバル予測解析を行う時間が低減される。また、ローカル予測解析においてもタイヤモデル１００全体ではなく、そのタイヤモデル１００全体のうちの一部分であるトレッドモデルＴが用いられるため、全体の要素数が膨大な量とならず、ローカル予測解析を行う時間も低減される。さらに、タイヤモデル１００の各要素よりも小さい各要素によりトレッドモデルＴが構成されるため、タイヤの性能を高精度に予測することができる。さらに、グローバル予測解析においてタイヤモデル１００全体を構成する各要素のうちのトレッド部に対応する各要素の上記物理量に関する情報が取得され、ローカル予測解析においてその情報が境界条件に含められることにより、ローカル予測解析においてはトレッドモデルＴとタイヤモデル１００全体との間の相互干渉が考慮された状態となるため、タイヤの性能をさらに高精度に解析することができる。

［第２実施形態］
図１３は、本実施形態におけるコンピュータ３００の構成を示す図である。なお、図１３に示すコンピュータ３００に含まれている各部は、図１０に示すコンピュータ３００に含まれている同名の各部と同様の機能を有する。また、図１３に示すコンピュータ３００以外については第１実施形態と略同様であるため、詳細な説明は省略する。

図１３に示すように、コンピュータ３００は、路面モデル設定部３３２により設定された路面モデル２００上に、複数要素で水膜をモデル化した流体モデル４００を設定する流体モデル設定部３３４を備えてもよい。

上記ローカル予測解析部３３３−３は、情報取得部３３３−２により取得された上記物理量に関する情報を含む境界条件の下で、タイヤモデル設定部３３１により設定されたトレッドモデルＴを、流体モデル設定部３３４により設定された流体モデル４００上で転動（図１４参照）させることにより、トレッド部の排水性能を予測してもよい。このトレッド部の排水性能とは、本実施形態ではトレッドモデルＴと接触している流体モデル４００がトレッドモデルＴの内側から外側へと誘導される性質を意味する。

図１５は、トレッドモデルＴが平坦な路面モデル２００に接触している様子を示す図である。図１５に示すように、ａ−１は、トレッドモデルＴが流体モデル４００を押し退けている部分を示している。ａ−２は、トレッドモデルＴが流体モデル４００をａ−１よりも押し退けている部分を示している。ａ−３は、トレッドモデルＴが流体モデル４００をａ−２よりも押し退けている部分を示している。平坦な路面モデル２００では、トレッドモデルＴは流体モデル４００を略押し退けることができる。

図１６は、トレッドモデルＴが凹凸のある路面モデル２００に接触している様子を示す図である。ｂは、トレッドモデルが流体モデル４００を押し退けられていない部分を示している。凹凸のある路面モデル２００では、路面モデル２００に接触しているトレッドモデルＴの面に多くの流体モデル４００が存在することが分かる。

この場合には、グローバル予測解析において上記物理量に関する情報が取得され、ローカル予測解析においてその情報が境界条件に含められることにより、ローカル予測解析においてはトレッドモデルＴとタイヤモデル１００全体との間の相互干渉が考慮された状態となり、且つトレッドモデルＴの下面に存在する流体モデル４００も考慮された状態となるため、水膜上を転動しているトレッド部の排水性能を高精度に予測することができる。

［第３実施形態］
本実施形態では、情報取得部３３３−２は、グローバル予測解析部３３３−１による予測結果により、タイヤモデル１００が路面モデル２００上で回転している状態での上記物理量に関する情報を取得してもよい。なお、図１７及び図１８に示す内容以外は第１実施形態と略同様であるため、詳細な説明は省略する。

図１７は、タイヤモデル１００が路面モデル２００上を転動していない様子を示す図である。図１８は、タイヤモデル１００が路面モデル２００上を転動している様子を示す図である。図１７及び図１８に示すように、タイヤモデル１００が路面モデル２００上を転動していない場合とタイヤモデル１００が路面モデル２００上を転動している場合とを比較すると、後者のタイヤモデル１００の方が幾分変形していることが分かる。したがって、タイヤモデル１００が路面モデル２００上で転動している状態での上記物理量に関する情報が用いられなければ、路面上で転動しているタイヤの性能がより高精度に予測されないこととなる。

この場合には、グローバル予測解析においてタイヤモデル１００が路面モデル２００上で回転している状態での下面１０２の上記物理量に関する情報が取得され、ローカル予測解析においてその情報が境界条件に含められることにより、ローカル予測解析においては路面モデル２００上で転動しているタイヤモデル１００とトレッドモデルＴとの間のより正確な相互干渉が考慮された状態となるため、路面上を転動しているタイヤの性能をより高精度に予測することができる。

［第４実施形態］
本実施形態では、ローカル予測解析部３３３−３は、タイヤモデルを構成する各要素のうちのトレッド部に対応する要素であり、その要素を構成する各面のうち、路面モデルと接する側の上面１０１、又はそれと向い合う下面１０２のタイヤ周方向に対する移動量を上記物理量に関する情報としてもよい。なお、図１９に示す内容以外は第１実施形態と略同様であるため、詳細な説明は省略する。

図１９（ａ）は、タイヤモデル１００の転動時の様子を示している。図１９（ａ）に示すように、トレッド部に対応する要素を構成する各面のうちの下面１０２がそれと向い合う上面１０１よりも前方に移動している。なお、図１９（ａ）に示す点線は変形前の要素を示している。図１９（ｂ）は、タイヤモデル１００の制動時の様子を示している。図１９（ｂ）に示すように、トレッド部に対応する要素を構成する各面のうちの上面１０１がそれと向い合う下面１０２よりも後方に移動している。なお、図１９（ｂ）に示す点線は変形前の要素を示している。

この場合には、トレッド部に対応する要素を構成する各面のうち、路面モデル２００と接する側の上面１０１、又はそれと向い合う下面１０２をタイヤモデル１００の転動には関係なく移動させることにより、擬似的にタイヤモデル１００が路面モデル２００上を転動又は制動している状態と等価な状態となるため、タイヤモデル１００を路面モデル２００上で転動させていなくても高精度にタイヤの性能を予測することができる。また、トレッド部に対応する要素を構成する各面のうち、路面モデルと接する側の上面１０１、又はそれと向い合う下面１０２を特定距離移動させることにより、タイヤモデル１００が路面モデル２００上を特定速度で転動している状態と等価な状態となるため、その特定速度のみにおけるタイヤの性能を短時間で予測することができる。

［第５実施形態］
本実施形態では、ローカル予測解析部３３３−３は、情報取得部３３３−２により取得された上記物理量に関する情報を含む境界条件の下で、トレッドモデルＴが路面モデル２００上を滑る量と、トレッドモデルＴが路面モデル２００に接している面内の剪断歪との積を累積することにより、トレッド部の摩耗仕事量を予測してもよい。なお、図２０に示す内容以外は第１実施形態と略同様であるため、詳細な説明は省略する。

タイヤモデル１００の周方向及び幅方向に作用するトレッドモデルの摩耗仕事量Ｅｗは、下式により算出される。

摩耗仕事量Ｅｗ＝∫τ（slip）ｄｌ
ここで、τはトレッドモデルＴが路面モデル２００に接している面内の剪断歪を示している。（slip）はトレッドモデルＴが路面モデル２００上を滑る量を示している。

図２０は、トレッドモデルＴ上における摩耗仕事量の分布を示す図である。図２０に示すように、ＣがＣ−４からＣ−１に向うに従って、摩耗仕事量が増大していることを示している。

この場合には、グローバル予測解析において上記物理量に関する情報が取得され、ローカル予測解析においてその情報が境界条件に含められることにより、ローカル予測解析においてはトレッドモデルＴとタイヤモデル１００全体との間の相互干渉が考慮された状態となるため、路面上を転動しているタイヤの摩耗仕事量を高精度に予測することができる。

［実施例］
解析の実施例について以下詳細に説明する。サイズ２０５／５５Ｒ１５、内圧２００ｋＰａ、荷重４．０ｋＮ、リム幅６Ｊの乗用車用ラジアルタイヤのモデルが用いられた。グローバル予測解析においては、タイヤモデルが時速６０ｋｍ／ｈで凹凸のある路面モデルを走行した場合のタイヤモデルを構成する各要素のうちのトレッド部の要素の下面の変位量が上記物理量に関する情報として取得され、ローカル予測解析においては、その情報を含む境界条件の下で、トレッドモデルと路面モデルとの接地圧分布の解析が実行された。また、その解析に対する比較対象としては、同じサイズ、構造、パターンの実物タイヤと路面との実測の接地圧分布が用いられた。

図２１は、解析結果を示す図である。なお、比較対象の接地圧分布が１００として示されている。解析例１では、平坦な路面モデルが用いられた。解析例２では、凹凸のある路面モデルが用いられ、一辺２ｍｍの要素の集合体で構成された路面モデルが用いられた。解析例３では、凹凸のある路面モデルが用いられ、一辺１ｍｍの要素の集合体で構成された路面モデルが用いられた。解析例４では、凹凸のある路面モデルが用いられ、一辺０．５ｍｍの要素の集合体で構成された路面モデルが用いられた。

解析例５では、タイヤモデルのスリップ率５％が含められた境界条件の下で、グローバル予測解析が実行されたときのトレッド部に対応する要素の下面の速度が取得され、その速度が含められた境界条件の下で、ローカル予測解析が実行された。ここでは、凹凸のある路面モデルが用いられ、一辺１ｍｍの要素の集合体で構成された路面モデルが用いられた。

解析例６では、グローバル予測解析においてタイヤモデルが転動されないときのトレッド部に対応する要素の下面の速度が取得され、その速度が含められた境界条件の下であり、且つ路面モデルとトレッドモデルとの間の相対速度がスリップ率５％の条件の下でローカル予測解析が実行された。

これらの解析例を考察すると、本発明に関係する解析例３から６が比較対象に近く、良好な解析結果が得られた。

また、実際の路面上においてハイドロプレーニングが発生したときのトレッド部を構成する１ブロックに掛かる垂直方向の力が測定された。その測定した値は比較対象として１００の指数で示されている。解析例７では、平坦な路面モデルが用いられ、水膜２．０ｍｍに対応する流体モデルが用いられた。解析例８では、凹凸のある路面モデルが用いられ、一辺１ｍｍの要素の集合体で構成された路面モデルが用いられ、且つ水膜２．０ｍｍに対応する流体モデルが用いられた。このように、解析例８は比較対象に近く、良好な解析結果が得られた。

第１実施形態におけるタイヤモデル及び路面モデルを示す図である。 第１実施形態におけるタイヤモデルを示す拡大図である。 第１実施形態における路面モデルを示す図である。 第１実施形態における路面モデルの他の例を示す図である。 第１実施形態における路面モデルの他の例を示す図である。 第１実施形態における路面モデルの他の例を示す図である。 第１実施形態におけるスレーブとマスターとの関係を示す図である。 第１実施形態におけるスレーブとマスターとの関係を示す図である。 第１実施形態におけるトレッドモデルが路面モデル上に配置されている様子を示す図である。 第１実施形態におけるタイヤ性能予測装置を示す図である。 第１実施形態におけるタイヤモデルが路面モデル上を転動している様子を示す図である。 第１実施形態におけるシミュレーション方法を示す図である。 第２実施形態におけるタイヤ性能予測装置を示す図である。 第２実施形態におけるタイヤモデルが流体モデル上を転動している様子を示す図である。 第２実施形態におけるタイヤモデルが平坦な路面モデルに接触している様子を示す図である。 第２実施形態におけるタイヤモデルが凹凸のある路面モデルに接触している様子を示す図である。 第３実施形態におけるタイヤモデルを示す図である。 第３実施形態におけるタイヤモデルを示す図である。 第４実施形態におけるトレッド部に対応する要素を示す図である。 第５実施形態における摩耗仕事量の分布を示す図である。 実施例におけるシミュレーション結果を示す図である。

符号の説明

１００…タイヤモデル、２００…路面モデル、３００…コンピュータ、３１０…入力部、３２０…記憶部、３３０…処理部、３３１…タイヤモデル設定部、３３２…路面モデル設定部、３３３…性能予測部、３３４…流体モデル設定部、３４０…表示部、４００…流体モデル

Claims (5)

1. 複数要素でタイヤをモデル化したタイヤモデル及び前記タイヤモデルを構成する要素よりも小さい複数要素でトレッド部をモデル化したトレッドモデルを設定するタイヤモデル設定手段と、
   複数要素で路面をモデル化した路面モデルを設定する路面モデル設定手段と、
   前記タイヤモデル設定手段により設定されたタイヤモデルを、予め設定された境界条件の下で前記路面モデル設定手段により設定された路面モデル上で転動させることにより、前記タイヤの性能を予測する性能予測手段と、
   前記性能予測手段による予測結果により、前記トレッド部に対応する要素を構成する各面のうち、前記路面モデルと接する側の上面と向い合う下面の物理量に関する情報を取得する情報取得手段とが備えられており、
   前記性能予測手段は、前記情報取得手段により取得された情報を含む前記境界条件の下で、前記タイヤモデル設定手段により設定されたトレッドモデルを、前記路面モデル設定手段により設定された路面モデル上で転動させることにより、前記タイヤの性能を予測することを特徴とするタイヤ性能予測装置。
2. 前記路面モデル設定手段により設定された路面モデル上に、複数要素で水膜をモデル化した流体モデルを設定する流体モデル設定手段が備えられており、
   前記性能予測手段は、前記情報取得手段により取得された情報を含む前記境界条件の下で、前記タイヤモデル設定手段により設定されたトレッドモデルを、前記流体モデル設定手段により設定された流体モデル上で転動させることにより、前記トレッド部の排水性能を予測することを特徴する請求項１に記載のタイヤ性能予測装置。
3. 前記情報取得手段は、前記性能予測手段による予測結果により、前記タイヤモデルが前記路面モデル上で回転している状態での前記物理量に関する情報を取得することを特徴とする請求項１に記載のタイヤ性能予測装置。
4. 前記性能予測手段は、前記トレッド部に対応する要素を構成する各面のうちの前記路面モデルと接する側の上面、又はそれと向い合う下面のタイヤ周方向に対する移動量を前記物理量に関する情報とすることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ性能予測装置。
5. 前記性能予測手段は、前記情報取得手段により取得された情報を含む前記境界条件の下で、前記トレッドモデルが前記路面モデル上を滑る量と、該トレッドモデルが該路面モデルに接している面内の剪断歪との積を累積することにより、前記トレッド部の摩耗仕事量を予測することを特徴とする請求項１に記載のタイヤ性能予測装置。