JP2005516836A - 荷重とタイヤの接地面で生じるセルフアライニングトルクとの測定値から最大グリップ係数を推定する方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は特に、路面上を走行する弾性タイヤ(例えば膨張した空気タイヤまたは非空気弾性バンドタイヤ)を装着した車輪と路面との間の接地面における力とグリップ状態の特徴を決定する方法に関するものである。
本発明はさらに、各種の電子補助装置、例えば車両ブレーキのアンチロック制御、駆動車輪のアンチスリップ制御、車両の軌道制御、その他の形態の制御や、タイヤ圧のモニタリング等で使用される電子補助装置に関するものである。
上記のような電子補助装置は安全性を高める上で極めて有用であるが、運転中のタイヤで実際に測定された測定値を基にして推定される値を使用すればこれらの電子補助装置の動作はさらに有利なものになる。
本発明は特に、路面と車両の車輪、タイヤまたは弾性バンド(本発明ではこれらの用語は均等物とみなす)との間の力とグリップとの特徴を決定する方法を提供する。
「全体の力」とは車輪の中心に加わる3つの成分Fx、FyおよびFzと、Z軸線を中心としたセルフアライニング(auto-alignement)トルクNとを意味する。
本発明は上記の方法を補うためか、その代わりに用いることができる。本発明ではタイヤの全体的な変形量を測定して車輪の最大グリップポテンシャルに関する情報を得る。事実、タイヤに拘束力(sollicitation、以下、単に力または拘束力という)が加わったときの接地面に加わる力の加圧点(point d'application)は最大グリップ係数に依存する。すなわち、車輪の接地面の一部がスリップした時の接線方向の力に対するその寄与度はあるレベル(これはグリップ係数に依存する)で飽和する。タイヤの変形それ自体がこの加圧点の移動に敏感である。特に、サイドウォールの周方向伸び(これは加わる力に敏感である)も接地面における力の加圧点の移動に敏感である。
(1) 接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分と、タイヤによって生じるセルフアライニングトルクとを求め、
(2) 接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分と、タイヤによって生じるセルフアライニングトルクとから評価信号を処理してグリップ係数μを抽出する。
(1) タイヤの少なくとも1方のサイドウォールの周方向に沿った互いに異なる方位に位置した空間内の複数の固定点を選択し、
(2) タイヤ走行中に上記固定点に対応した数の周方向距離の変化(伸びまたは縮み)を各固定点で測定し、
(3) 得られた測定信号を処理して接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分と、タイヤによって生じるセルフアライニングトルクとを抽出する。
(4) 接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分とタイヤによって生じるセルフアライニングトルクの評価信号を処理してグリップ係数μを抽出する。
本発明方法は、接地面でタイヤに加わる力によってタイヤのサイドウォールの周方向伸びが変化するという事実に基づいている。
ホイールに取り付けられた膨張したタイヤの第1のサイドウォール上で同一半径上で周方向に互いに離れた2つの点A1およびA2を考える(図1)。また、このタイヤの上記A1、A2と同一方位(azimuts)で同一半径上の第2のサイドウォールの2つの点B1およびB2を選択する。タイヤに全く力が加わっていない場合にはこれら2点間の距離はタイヤホイール組立体の回転角度の関数であり、一定である。方位θはサイドウォールの周方向の伸びを解析する角度として定義される。この方位の起点は接地面の中心の反対側にとる。従って、接地面の中心は方位180°になる。
(1) 垂直成分(以下、Fzで表す)がタイヤを路面に押し付け、接地面ができる。タイヤが回転すると2つの点A1とA2との間隔が変化し、サイドウォールの周方向伸びの変化となって現れる。[図10a]および[図10b]は2点Aの間隔および2点Bの間隔をこれらの点が位置する方位の関数でそれぞれ表したものである。加わる垂直成分が増加すると、接地面での両サイドウォールが伸び(方位180°近くでの間隔距離の増加)、サイドウォールの他の部分(主として接地面の入口および出口)が縮む(間隔距離は原則として135°および225°の近くで減少する)。また、周方向伸び値が加えられた成分Fzに対してほぼ無関係な方位が接地面の入口の所と接地面の出口の所に存在するということも重要である。特定方位のα°か(180−α)°および(180+α)°。
また、s1(θ)およびs2(θ)をタイヤの各サイドウォールでの周方向伸びの測定値に関連した信号とし、Sp 1,Si 1,Sp 2,Si 2を各方位での偶数部分および奇数部分に分解したものとした場合、下記の定義ができる:
信号Sp pはサイドウォールでの偶数部分および方位での偶数部分、
信号Sp iはサイドウォールでの奇数部分および方位での偶数部分、
信号Si pはサイドウォールでの偶数部分および方位での奇数部分、
信号si iはサイドウォールでの奇数部分および方位での奇数部分である)
上記観点から、本発明方法ではタイヤの少なくとも1つのサイドウォールにおける周方向の伸びを測定する。これらの測定値を数値演算(各方位で行った測定値を線形または非線形に結合)することによって所定方位の信号si p sp i sp p およびsi iの値を推定でき、加わった力の成分を求めることもできる。
各成分Fx、Fy、Fzを合せた拘束力が加わると、周方向の伸びにこれらの作用を重ね合わせたものが観測される。本発明方法の利点の1つは加えられた拘束力の各成分の寄与量を分離でき、各成分を推定できる点にある。
最大グリップ係数μ2が係数μ1よりも小さい位置にタイヤが配置された場合には、ドリフト角を大きくしてタイヤが上記と同じスラストFyを発生させるようにする必要がある。このとき、スリップ領域が接地面の入口に近い点G2で始まる。[図5]で2つの状態を比較することができる。
周方向の伸びを測定することによって全体の力(Fx,Fy,Fz,N)を推定でき、これらの測定値をさらに処理し、予め開発されている原理を用いて最大グリップレベルを推定することができる。
そこで、FyだけでなくFxおよびFzも考慮することにする。これらのFxおよびFzは変化でき、μと同様にスリップ領域の幾何形状、従ってNに影響する。従って、下記の関数fが存在する:
N=f(Fx,Fy,Fz,μ,...)
通常の操作では、タイヤの他のパラメータがコンスタントに変化し、各力の間の関係が変化する。特に、タイヤに与えたキャンバー角と膨張圧は変化しやすい。従って、この場合には下記の関数を考慮する必要がある:
N=f(Fx,Fy,Fz,μ,P,γ)
μ=~g(Fx,Fy,Fz,N,P)
μ=g(Fx,Fy,Fz,N,P,γ,...)
これは例えばニューラルネットワークを用いたアプローチで求めることができる。まり、関数の反転ができるか、逆関数に近似できる他の任意の数学的方法を用いることもできる。
(1)接触面にスリップ領域が存在し、μに対してNに作用を与えることができる。
(2)この範囲の全ての点でNは、力Fx、Fy、Fzが一定の時、μとともに単調に変化する。
(1) Aで表された部分は横方向の力が非常に大きい状況に対応する。この領域は例えば車両が極めて鋭くカーブする場合に対応する。
(2) Bで表された部分は車両の通常運転時に最も良く起こりやすい状況に対応し、軽く制動、加速した状況であり、それと車両がカーブする操作とが組み合わされる場合もある。
(3) 領域Cは急な制動に対応する。
(1) 異なるグリップ係数を有する路面上でタイヤに拘束力群を加えてFx、Fy、FzおよびNを含むデータベースを作る。このタイヤにパラメータ(Fx、Fy、Fzおよびμ)を与え、それらをセルフアライニングトルクNの測定値と一緒に記録する。この操作は各種の路面状態を備え且つ力およびNの測定器を備えた機械で行うか、Fx、Fy、FzおよびNを測定する動力測定(dynamometrique)車輪を備えた車両を各種の路面上を走行させて実施することができる。キャンバーおよび圧力が変る条件下で系を操作する必要がある場合には、データベースはカバーすべき範囲を代表する拘束状態のケースの数を十分に含んでいなければならない。
精度を犠牲にして入力パラメータの数を減らす1つの方法は力Fx、Fy、FzおよびNの代わりに下記の換算値を用いることであることを指摘しておく。
(1)空間を正しくカバーするためにデータを追加する。タイヤを拘束するのに用いるテスト手段によってはFx、FyおよびFzの値の空間を正しく走査するのが難しいことがある。この第1段階では実験データに合ったNのモデルを用いて測定値がほとんど存在しない領域に追加のポイントを加える。このモデルはNの物理的変化を力の関数として表すことができる数学的形式をしている。
最大グリップ係数の推定値を上記定義の関数から得るのに必須のことはFx、Fy、FzおよびNが分かっていること(タイヤ圧およびキャンバーを考慮する場合にはこれらも分かっていること)である。これらのパラメータはタイヤ本来の対称性に対応したタイヤの著しいパリティー特性(caracteristiques de partie)を利用して周方向伸びの測定値から例えば下記の方法で決定するのが好ましい。
同様に、下記の定義ができる:
信号Sp pはサイドウォールでの偶数部分および方位での偶数部分、
信号Sp iはサイドウォールでの奇数部分および方位での偶数部分、
信号Si pはサイドウォールでの偶数部分および方位での奇数部分、
信号si iはサイドウォールでの奇数部分および方位での奇数部分である)
信号si pは主として力Fxに関係し、
信号sp iは主として力Fyに関係し、
信号sp pは主として力Fzに関係する。
上記観点から、本発明方法ではタイヤの少なくとも1つのサイドウォールにおける周方向の伸びを測定する。これらの測定値を数値演算(各方位で行った測定値を線形または非線形に結合)することによって所定方位の信号si p sp i sp p およびsi iの値を推定でき、加わった力の成分を求めることもできる。
この方法1では、タイヤの片方のサイドウォールの周方向の3つの方位での伸びの測定値に基づいて接地面に加わる力の成分とセルフアライニングトルクとを推定する。
測定方位は下記のように選択する:
(1) 1つの方位は接地面の中央に対応する(方位180°)。この点で測定した値をVcとする。接地面とは反対側の対応方位を用いることもできる。
(2) 残りの2つの方位は接地面の中心方位に対して対称にする(180°+α°および180°−α°)。これらの点で測定した値をV1およびV2とする。
(1) V2−V1によって接地面の入口と出口との間のアンバランス量を推定できる。この値は主として成分Fxに関係する。Fxの推定値は連続関数fx(V2-rV1)で得られる(ここで、rは正の実係数)。係数rによってセンサの動作の非対称性を考慮することができ、これは例えばFxとfx(V2-rV1)との間の相関係数が最適化するように決定される。
(2) Vc−(V1+V2)によって接地面通過部と接地面の外側との間の距離を推定できる。ここの解は主としてFzに関係する。Fzの推定値は連続関数fz(Vc-(s1V1+s2V2))で得られる(ここで、s1、s2は正の実係数)。係数s1およびs2は例えばFzとVc-(s1V1+s2V2)との間の相関係数が最適化するように決定される。
(3) Vc+V1+V2はサイドウォールの全体の伸びを示し、この値は主として加えられた力の成分Fyに関係する。Fyの推定値は連続関数fy(Vc+u1V1+u2V2)で得られる(ここで、u1、u2は正の実係数)。係数u1およびu2は例えばFyとVc+u1V1+u2V2との間の相関係数が最適化するように決定される。
この決定方法では周方向の伸びの3つの測定値に基づいて3つの成分(Fx、Fy、Fz)を推定する。この単純な構成は最大グリップを推定するのに十分でない場合もある。
この方法2では、接地面に加えられる力の各成分とセルフアライニングトルクとをタイヤの片方のサイドウォールの周方向伸びの5つの方位での測定値に基づいて推定する。
この特定のケースでは、タイヤの少なくとも1方のサイドウォールの周方向に沿って位置した互いに異なる方位における空間内の5つの固定点で得られる周方向距離の変化(伸びまたは縮み)の少なくとも5つの測定値から、接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分と、タイヤによって生じるセルフアライニングトルクとを決定し、次いで、接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分とタイヤによって生じるセルフアライニングトルクとからグリップ係数μを求める。
測定方位は下記のように選択する:
(2) 他の2つの方位は接地面の中心方位に対して対称にする(180°+α°および180°−α°)。これらの点で測定した値をV1およびV2とする。
(3) 残りの2つの方位も接地面の中心方位に対して対称にする(180°+β°および180°−β°)。これらの点で測定した値をV3およびV4とする。
実験での確認によって、この測定方法はFyの作用とキャンバー角の作用とを区別する可能性を与えていることが確認されている。従って、本発明方法はゼロでないキャンバーの条件下でも有効であり、成分Fx、Fy、FzおよびNと同時にキャンバー角の数値も求めることができる。
次に、両方のサイドウォールで測定する場合について考える。
この方法3では接地面に加えられる力の各成分とセルフアライニングトルクとをタイヤの両方のサイドウォールの周方向伸びを各サイドウォールで2つの方位で測定した値に基づいて推定する。
測定方位は接地面の中心の方位に対して対称(180°+α°および180°−α°)となるように選択する。Fzを推定するためにαはα0であってはならない。第1のサイドウォール上の上記方位で測定した値をV1 1およびV2 1とし、第2のサイドウォール上の上記方位で測定した値をV1 2およびV2 2とする。
(1) V1 1+V1 2+V2 1+V2 2とは方位およびサイドウォールの偶数成分を示している。従って、この組合せはFzに直接関係する。Fzの推定値は下記で与えられる:
fzは連続関数であり、係数a1、a2、b1およびb2は例えばFzと下記:
(2) V1 1+V1 2−(V2 1+V2 2)は方位では奇数成分を示し、サイドウォールでは偶数成分を示す。従って、この組合せはFxに直接関係する。Fxの推定値は下記で与えられる:
fxは連続関数で、係数c1、c2、d1およびd2は例えばFxと下記:
(3) V1 1−V1 2+(V2 1−V2 2)は方位では偶数成分を示し、サイドウォールでは奇数成分を示す。従って、この組合せはFyに直接関係する。Fyの推定値は下記で与えられる:
fyは連続関数で、係数e1、e2、f1およびf2は例えばFyと下記:
(4) V1 1−V1 2−(V2 1−V2 2)は方位では奇数成分を示し、サイドウォールでは奇数成分を示す。従って、この組合せはNに直接関係する。Nの推定値は下記で与えられる:
fnは連続関数で、係数g1、g2、h1およびh2は例えばNと下記:
上記の形式の配置にすることによってタイヤの対称性を最高に利用でき、接地面に加えられた拘束力の各成分を高精度に再構築できる。
この方法4ではタイヤの両方のサイドウォールの周方向伸びを各サイドウォールで3つの方位で測定した値に基づいて接地面に加えられた力の各成分とセルフアライニングトルクとを推定する。
測定方位は下記のように選択される:
(1) 接地面の中心の方位に対して対称に2つの方位(180°+α°および180°−α°)を選択する。第1のサイドウォール上での上記方位で測定した値をV1 1およびV2 1とし、第2のサイドウォール上の上記方位で測定した値をV1 2およびV2 2とする。
(2) 接地面の中央に対応する1つの方位を選択する。これらの方位で測定した値をVc 1および Vc 2とする。
αがα0に等しい場合にFzに関する情報がVc 1および Vc 2によって得られ、Fx、FyおよびNに関する情報がV1 1、V1 2、V2 1およびV2 2とによって得られる。従って、さらにそれぞれの寄与量を分離することができる。
(1) 第1段階では、測定方位を決定した後、通常使用時に力を評価するのに十分な範囲をカバーできるように、タイヤの拘束状態を変えながら一方または両方のサイドウォールの周方向の伸びの値を集める。選択された拘束状態は通常使用時に生じ得る全てのカップリングも含む必要がある。測定値とそれに関連する力(別の測定手段で得られる)とのセット全体が学習ベース(base d'apprentissage)になる。
(3) 第3段階では、選択された力成分の推定値を別の測定手段で示された力と比較して上記の伝達関数をテストする。
タイヤ圧が時間とともに変化しやすい場合は、対象となる成分の測定に要求される精度に応じてタイヤ圧の変化を考慮する必要もある。
(1) 所望の動作範囲をカバーする種々のタイヤ圧条件下でタイヤが拘束されるケースを含む学習ベースで伝達関数をトレーニングでき、
(2) タイヤ圧の測定値または推定値を自由に使える。
第1の方法は本発明で特定したセンサーとは別の圧力センサーで得られたタイヤ圧測定値を用いる方法である。測定されたタイヤ圧の値を伝達関数に加えられた複数の方位での変形値と一緒に系に加える。[図17a]はこれに関するアーキテクチャの概念図である。
(1) 加えられた力の変化とタイヤ圧の変化とを組み合わせた学習ベースを作り、
(2) 学習によって伝達関数を決定する。
一般に、測定点の数は実施例に示した最小構成数より増やすことができる。そうすることによって得られる情報に冗長性ができ、より正確でより信頼できる結果が得られる。
タイヤの一つまたは複数のサイドウォールの周方向の伸びはタイヤ外部の装置またはタイヤ内部の装置を用いて任意の方法で測定することができる。例としてはタイヤ内部に配置されて、タイヤと一緒に回転する一つまたは複数のセンサーで周方向の伸びを測定する方法が挙げられる。
所定方位での周方向伸びの測定値に基づいて力の各成分を再構築する方法では正確な方位で値を出すようにセンサーをいかに配置するかが問題になる。
(1) 車輪の角度位置の測定が利用できる場合には、センサーが測定方位を通過する瞬間を知ることができる。これらの瞬間で測定された値を読取り、所望方位での周方向伸び値を出力する。このような車輪の角度位置の測定は例えば車輪回転速度のABSセンサーのトランジション(遷移)をカウントすることで行うことができる。
(2) センサーの配置を容易にするための外部装置が利用できない場合には、センサー自体の信号を使用することができる。本発明では車輪の角度位置を推定するためにセンサーの信号を用いることを薦める。
測定は他の方法で実施することもできる。力の成分を決定するには複数の方位での測定が必要となる。
(3)上記の(1)と(2)の方法を組み合わせることもできる。
(1) 力の推定計算のリフレッシュ周波数を上げることができ、
(2) 接地面に加えられる力の成分の急激な変化に対する堅牢性を高めることができる。
再び、範囲Dについて考察する。タイヤに応じて変化する範囲(存在しないことさえある)は[図9]では、複数の四重項(Fx、Fy、Fz、μ)が存在することができる領域に対応する。この領域のfより下の像は同一のセルフアライニングトルクNである。従って、この範囲では逆関数gを直接見つけることができない。
エンコーディング技術(例えば、半分散エンコーディング技術)を用いることによって、この範囲の四重項Fx、Fy、Fz、Nが現れるとき、複数のμの値を提供することができる。次いで、確率を提供されたμの各値と関連させることができる。これらの方法は結果を向上させることはできるが、まだμの取るべき正確な値を選択するという問題がある。
接地面における力の加圧点の移動はX方向の値dx、または、Y方向の値dyによって起こりうる。Fx、Fy、FzおよびNのみの測定ではdxおよびdyを個々に求めることはできない。その結果、位置に関する不確定性が生じ、これによって不可逆性という問題が生じることがある。
N=Fy.dx−Fx.dy=Ny−Nx
(ここで、dxおよびdyは力FxおよびFyの合力の加圧点の座標である)
Nの代わりにNxおよびNyを用いることによって、μの推定値を生じる局所的スリップを発生させる拘束力の範囲を通じて定義された関数を見つけることができる。この場合は、全範囲にわたってμの値に関してアンビギュイティーがない。Nx、Nyと、力の両方を知ることによって、接地面における力の加圧点(上記のdxおよびdyの値)の位置を検出し、そこからμを求めることができる。
次いで、線形系の解としてdx、dyおよびdzの値を得る。特に、dxおよびdyが力の加圧点の座標である場合は、下記のように書ける:
L=Fz.dy−Fy.dz
M=Fx.dz−Fz.dx
N=Fy.dx−Fx.dy
拘束力が主としてFx方向である場合は、第2の関係式を用いて下記:
拘束力が主としてFy方向である場合は、第1の関係式を用いて下記:
拘束力が組み合わされている場合には、関係式の一方または他方を用いたり、精度を上げるために両方を用いることができる。dxおよびdyを知ることによって生じうる不確定性が排除される。
最大グリップ係数を推定する提案された方法では、タイヤを力Fx、Fyまたはこれらの合力によって拘束する必要がある。実際には、既に述べた方法で、接地面にスリップ領域が存在すると前もって推定されている。この方法によって、グリップ限界に達する前にグリップ限界の推定値を確実に得ることができる。しかし、タイヤがほとんど拘束されていない(接地面でのスリップの欠如)ときは、この推定値は疑わしいため、少なくとも、以下に示す学習によって決定される信頼指数を加えるのが好ましい。
(2)使用段階では、Fx,Fy,Fz,およびNを周方向伸びの測定値によって推定する。Fx,FyおよびFzによってNgripを決定することができる。下記のように閾値を選択し、かつ、NおよびNgripを比較することによって信頼指数(indice de confiance)を推定する:
|N|−|Ngrip|<閾値の場合は、タイヤの路面に対する接触をグリッピングとみなし、μの決定は信頼できないとみなす。
|N|−|Ngrip|>閾値の場合は、接地面におけるスリップ領域が十分であり、μの推定値は信頼できる。
小さい拘束力から始めて正確に評価された量を得るために、下記で定義される用いられるパーセンテージグリップポテンシャルを考慮することができる。
(1) グリップ係数が異なるタイヤの路面に対する1組の拘束力としてのFx、Fy、Fz、NおよびPuを含むデータベースを集める(ここで、Fx、Fy、Fz、Nおよびμはタイヤに与えられるパラメータ、セルフアライニングトルクNは測定値)。
(2) Fx、Fy、Fz、および、Nの知識を基に学習によってニューラルネットワークの重み付けを決定し、Puを直接再構築することができる。
Claims (16)
- 下記の(1)と(2)の段階を有することを特徴とする接地面でのタイヤのグリップ係数μを求める方法:
(1) 接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分と、タイヤによって生じるセルフアライニングトルクとを求め、
(2) 接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分と、タイヤによって生じるセルフアライニングトルクとから評価信号を処理してグリップ係数μを抽出する。 - 接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分と、タイヤによって生じるセルフアライニングトルクとを求める段階が下記の(1)〜(3)の段階を含む請求項1に記載の方法:
(1) タイヤの少なくとも1方のサイドウォールの周方向に沿った互いに異なる方位に位置した空間内の複数の固定点を選択し、
(2) タイヤ走行中に上記固定点に対応した数の周方向距離の変化(伸びまたは縮み)を各固定点で測定し、
(3) 得られた測定信号を処理して接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分と、タイヤによって生じるセルフアライニングトルクとを抽出する。 - 接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分とタイヤによって生じるセルフアライニングトルクとを求める段階で、タイヤの少なくとも1方のサイドウォールの周方向に沿った互いに異なる方位における空間内の5つの固定点で少なくとも5つの周方向距離の変化(伸びまたは縮み)を測定して求め、得られた接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分とタイヤによって生じるセルフアライニングトルクとからグリップ係数μを導く請求項2に記載の方法。
- 周方向変化をタイヤのサイドウォールと一体化された少なくとも1つのセンサによって測定し、センサによって送信された信号を処理して上記固定点に対応する複数の方位での周方向変化値を得る請求項2に記載の方法。
- 周方向変化を観測すべき方位の数と同じ数のセンサによって測定し、各センサはタイヤの外側空間内に固定して配置する請求項2に記載の方法。
- 接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分とタイヤによって生じるセルフアライニングトルクの測定値と最大グリップ係数との間の伝達関数を下記の(1)と(2)の段階によって求める請求項2〜5のいずれか一項に記載の方法:
(1) 互いに異なるグリップ係数を有するタイヤの路面に対する1組の拘束力(sollicitations)に対してFx、Fy、Fz、Nおよびμを含むデータベース(ただし、Fx、Fy、Fz、Nおよびμはタイヤに与えるパラメータ、セルフアライニングトルクNは測定値)を作り、
(2) 得られたFx、Fy、FzおよびNの値を基にして学習によってニューラルネットワークの重み付けを行ってμを再構築する。 - 接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分とタイヤによって生じるセルフアライニングトルクとの測定値と下記:
(1) 互いに異なるグリップ係数を有するタイヤの路面に対する1組の拘束力(sollicitations)に対してFx、Fy、Fz、NおよびPuを含むデータベース(ただし、Fx、Fy、Fz、Nおよびμはタイヤに与えるパラメータ、セルフアライニングトルクNは測定値)を作り、
(2) 得られたFx、Fy、FzおよびNの値を基にして学習によってニューラルネットワークの重み付けを行ってPuを直接再構築する。 - 接地面で路面からタイヤに加わる力の合力の3成分とタイヤによって生じるセルフアライニングトルクの測定値と最大グリップ係数との間の伝達関数を下記の(1)〜(3)の段階によって確立する請求項2〜5のいずれか一項に記載の方法:
(1) 互いに異なるグリップ係数を有するタイヤの路面に対する1組の拘束力(sollicitations)に対してFx、Fy、Fz、Nおよびμを含むデータベース(ただし、Fx、Fy、Fz、Nおよびμはタイヤに与えるパラメータ、セルフアライニングトルクNは測定値)を作り、
(2) 下記の換算値を出し:
- 下記の式を用いる請求項2〜5のいずれか一項に記載の方法:
N=Fy.dx−Fx.dy=Ny−Nx
(ここで、
dxは力Fyの加わる点から接地面の中心を通りかつX軸に対して直角な垂直面までの距離、
dyは力Fxの加わる点から接地面の中心を通りかつY軸に対して直角な垂直面までの距離、
値NxおよびNyは3つのトルクL、M、Nの測定値から得られ、LはX軸周りのモーメント、MはY軸周りのモーメント、NはZ軸周りのモーメントである) - パーセプトロン型のニューラルネットワーク(reseau de neurons du type perceptron)を使用する請求項6または7に記載の方法。
- サイドウォール内のカーカスプライのコード間距離を測定することによって周方向変化を推定する請求項2〜9のいずれか一項に記載の方法。
- 2つの電極間の距離に関連付けたキャパシタンスの変化を測定するセンサーを形成するワイヤ間距離を測定することによって周方向変化を推定する請求項2〜10のいずれか一項に記載の方法。
- 接地面の中心の方位または接地面と反対の点の方位に対応した1つの点と、接地面の中心を通る垂直面に対して対称な残りの2つの点とで定義される空間内の少なくとも3つの固定点を用いる請求項2に記載の方法。
- 測定方位を接地面の中心方位に対して対称(180°+α°、180°−α°)に選択し(ただし、αは接地面の入口での方位であるα0ではない)、さらに、下記(1)〜(4)を採用する(ただし、V1 1およびV2 1は第1のサイドウォール上での上記方位で測定した値、V1 2およびV2 2は第2のサイドウォール上での上記方位で測定した値である)請求項2に記載の方法:
(1) 成分Fzの推定値を下記の連続関数で求める:
(2) 成分Fxの推定値を下記の連続関数で求める:
(3) 成分Fyの推定値を下記の連続関数で求める:
(4) セルフアライニングトルクNの推定値を下記の連続関数で求める:
- 測定方位を接地面の中心の方位に対して対称(180°+α°および180°−α°)に選択し(ただし、αは接地面の入口での方位であるα0ではない)、さらに、下記(1)〜(3)を採用する(ただし、V1およびV2は上記方位で測定した値)請求項2に記載の方法:
(1) Fxの推定値を下記の連続関数で求める:
fx(V2−rV1)
(ここで、rは正の実係数)
(2) Fzの推定値を下記の連続関数で求める:
fz(Vc−(s1V1+s2V2))
(ここで、s1、s2は正の実係数)
(3) Fyの推定値下記の連続関数で求める:
fy(Vc+u1V1+u2V2)
(ここで、u1、u2は正の実係数) - 信頼指数(indice de confiance)を下記(1)〜(2)で求める請求項1〜15のいずれか一項に記載の方法:
(1)学習段階でモデルμ=g(Fx,Fy,Fz,N,...)と、タイヤが完全にグリップされているときのNの値を表すモデルNgrip=f(Fx,Fy,Fz,...)とを求め、
(2)使用段階で周方向伸びの測定値によってFx,Fy,Fz,およびNを推定し、Ngripを求め、
|N|−|Ngrip|<閾値の場合には、タイヤの路面に対する接触がグリップされているとみなし、求めたμは信頼できないとみなし、
|N|−|Ngrip|>閾値の場合には、接地面におけるスリップ領域が十分で、μの推定値は信頼できるとみなす。
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