JP4592431B2 - タイヤ性能予測装置 - Google Patents
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Description
(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Claims (5)
- 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。 - 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。 - 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。
- 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。
- 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。
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