JP4961285B2 - Life prediction method for rubber products - Google Patents
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Description
本発明は、防振ゴム、免震ゴム、積層ゴム、型物ゴム等のゴム製品の寿命予測方法に係り、詳しくは、計測されたゴム製品の時系列波形を有限要素法解析に適した入力データに処理するためのFEM入力データ処理方法に関するものである。 The present invention relates to a method for predicting the life of rubber products such as anti-vibration rubber, seismic isolation rubber, laminated rubber, molded rubber, and more specifically, input time series waveforms of rubber products suitable for finite element analysis. The present invention relates to an FEM input data processing method for processing data.
ゴム製品の例としては、鉄道台車の軸ばね用としてゴム(軸ばねゴム)が使われており、その耐久性が要求されるゴムの寿命を設計段階で予測できれば便利である。即ち、毎日営業運転されるであろう鉄道車両の台車に組み込まれる懸架用ゴムは酷使される機能部品であり、寿命が分っておれば部品交換の時期を見越した車両管理ができて好都合であるとともに、不測の故障や損傷を未然に防ぐことができる等、メリットは多い。 As an example of a rubber product, rubber (shaft spring rubber) is used for a shaft spring of a railway bogie, and it is convenient if the life of a rubber that requires durability can be predicted at the design stage. In other words, the suspension rubber built into the railcar carriage that will be in business operation every day is a functional component that is overused. In addition, there are many advantages such as preventing unexpected failures and damages.
そこで、ゴム製品の寿命予測の従来技術としては、特許文献1や特許文献2にて開示されるように、ゴムベルトの寿命予測方法並びに予測装置に関するたものが知られている。これらのゴムベルトは、強度を出すための心線が埋設されるとともに、歯部の表面強度を出すための歯布を備える等の複合ゴム材料であるから、ゴムのみの材料としての寿命予測には適用することができない。
Therefore, as related arts for predicting the life of rubber products, as disclosed in
また、前述の軸ばね用ゴムといった鉄道車両等の乗り物に使用されるゴム製品は、実機に組み込んでの耐久試験に長時間を要するものであるが、製品開発期間の短縮化に伴い、ゴム製品の寿命(信頼性)判断に要する期間をもっと短縮化させることも課題となってきている。
ゴム製品の寿命を予測するに当り、日本工業規格で定められる形状の試験ゴム片〔例:ダンベル状3号形(JIS.K6251)〕を用いて定伸長疲労試験を行うのが一般的である。つまり、小径の試験ゴム部が破断するまで引張る耐引張り強さ試験や、ある程度の距離での引張り負荷・除荷を周期的に繰り返し行う振動引張り試験(耐久試験)を行う。しかしながら、防振ゴム等においては、単純な引張りだけでなく圧縮、抉り、捩り、傾斜等の6自由度(三次元)的な動きをするので、引張りだけの1自由度(一次元)のテストしかできない前述のダンベル状試験ゴム片では不適格である。故に、ゴム製品の寿命予測を行うには、さらなる改善の余地が残されているものであった。 In predicting the life of a rubber product, it is common to conduct a constant elongation fatigue test using a test rubber piece (eg, dumbbell shape No. 3 (JIS K6251)) having a shape defined by Japanese Industrial Standards. . That is, a tensile strength test for pulling until the small-diameter test rubber part breaks, and a vibration tension test (endurance test) in which tensile loading / unloading at a certain distance is repeated periodically. However, in anti-vibration rubber, etc., not only simple tension but also 6-degree-of-freedom (three-dimensional) movement such as compression, twisting, twisting, and tilting, so one-degree-of-freedom (one-dimensional) test only for tension However, the above-mentioned dumbbell-shaped test rubber pieces are not suitable. Therefore, there is still room for improvement in order to predict the life of rubber products.
本発明は、ゴム製品を損傷するまでの長期に亘る耐久試験を行うことなく、早期に、そして精度を落とすことなくその製品寿命を予測することが可能となるゴム製品の寿命予測方法を実現させること、並びに、計測されたゴム製品の時系列波形を有限要素法解析に適した入力データに処理する点にも着目し、そのためのFEM入力データ処理方法(ゴム製品寿命予測用のFEM入力データ処理方法)を開発して提供することとを目的とする。 The present invention realizes a method for predicting the life of a rubber product that enables the product life to be predicted at an early stage without deteriorating accuracy without performing a long-term durability test until the rubber product is damaged. In addition, the FEM input data processing method (FEM input data processing for rubber product life prediction) is also focused on the fact that the time series waveform of the measured rubber product is processed into input data suitable for the finite element method analysis. The purpose is to develop and provide a method.
請求項1に係る発明は、ゴム製品の寿命予測方法において、装着対象9に装着された状態のゴム製品Gに作用する荷重を所定時間に亘って取得することで得られる時系列波形を、有限要素法解析に適した入力データに処理するデータ処理手順33と、
前記データ処理手順33で得られる入力データを用いて有限要素法解析を行うFEM手順35と、
前記FEM手順35によって得られる出力データを用いて、振幅と平均値との組合せの頻度をカウントして成るマトリクスMを作成するマトリクス作成手順37と、
前記マトリクス作成手順37によって作成されるマトリクスMと、前記ゴム製品Gと同じゴムを用いて作成されている寿命予測用ゴム試験体Aの耐久試験結果データとを比較して演算処理することで前記ゴム製品Gの寿命を割り出す寿命算出手順38と、
前記データ処理手順33は、前記時系列波形に基づく前記入力データが数的連続性を有するものである所定の均一な分布状態であれば前記FEM手順35に移行し、数的連続性が無いものである不均一な分布状態であれば所定の均一な分布状態になるまで入力データを細分化する均一化処理手順34を含んでいることを特徴とするものである。
The invention according to
An
Using the output data obtained by the
The matrix M created by the
In the
請求項2に係る発明は、請求項1に記載のゴム製品の寿命予測方法において、前記均一化処理手順34における入力データの細分化手段としてレインフロー法を用いることを特徴とするものである。 According to a second aspect of the present invention, in the rubber product life prediction method according to the first aspect, a rainflow method is used as a means for subdividing input data in the equalization processing procedure.
請求項3に係る発明は、請求項1又は2に記載のゴム製品の寿命予測方法において、前記時系列波形が、実機に組み込まれたゴム製品Gに作用する荷重を所定時間に亘って計測するか、又は解析モデルを用いて前記ゴム製品Gに作用する荷重を所定時間に亘って想定することで得られることを特徴とするものである。
The invention according to
請求項4に係る発明は、請求項1〜3の何れか一項に記載のゴム製品の寿命予測方法において、前記寿命算出手順38における演算処理として修正マイナー法を用いることを特徴とするものである。
The invention according to
請求項5に係る発明は、請求項1〜4の何れか一項に記載のゴム製品の寿命予測方法において、前記寿命算出手順38によって割り出された前記ゴム製品Gの寿命と、3軸耐久試験機43による前記ゴム製品Gの耐久試験による前記ゴム製品Gの寿命とを比較して、これら両寿命どうしの整合性が取れるように前記寿命算出手順38における演算処理を修正する修正手順39が必要に応じて加味されることを特徴とするものである。
The invention according to
請求項1の発明によれば、得られた時系列波形を基にして有限要素法解析を用いるとともに、振幅と平均値との頻度をカウントして成るマトリクスと、S−N曲線(ヴェーラ曲線)だけでなくハイト図(ヘーグ図)も用いて出される寿命予測用ゴム試験体と寿命との比較及び演算によってゴム製品の寿命を予測することが可能になっている。ゴム製品の場合には負荷(荷重)の振幅だけでなく、平均負荷(中間負荷、予負荷)にも依存するので、S−N曲線(ヴェーラ曲線)だけでは不十分であり、従って、従来技術では適用できなかったゴム製品について、長時間に亘る実機や試験機による耐久テストを行うことなく短時間に、かつ、精度を落とすことなく寿命予測が行えるようになる。 According to the first aspect of the present invention, a finite element method analysis is used based on the obtained time series waveform, and a matrix obtained by counting the frequency of the amplitude and the average value, and an SN curve (Vera curve) In addition, it is possible to predict the life of a rubber product by comparing and calculating the life test rubber test specimen that is produced using not only the height diagram (Hague diagram) but also the life. In the case of rubber products, since it depends not only on the amplitude of the load (load) but also on the average load (intermediate load, preload), the SN curve (Vela curve) alone is not sufficient. Therefore, it is possible to predict the life of rubber products that could not be applied in a short time without performing a durability test using a real machine or a test machine over a long period of time and without reducing accuracy.
そして、FEM手順に到る前に、有限要素法解析用の入力データを所定の均一な分布状態に細分化する均一化処理手順が行われるから、無駄なデータや寿命予測に影響のないデータ等の余分なデータを省くことができるとか、異常なデータがそのまま入力データとなることが未然に防止可能となり、実質的に寿命予測に要する時簡の短縮や精度向上が期待できるものとなる。その結果、ゴム製品を損傷するまでの長期に亘る耐久試験を行うことなく、早期に、そして精度を落とすことなくその製品寿命を予測することが可能となるゴム製品の寿命予測方法を実現できるとともに、計測されたゴム製品の時系列波形を有限要素法解析に適した入力データに処理する点にも着目し、そのためのFEM入力データ処理方法を開発して提供することもできる。 Then, before reaching the FEM procedure, a uniformization processing procedure for subdividing the input data for finite element method analysis into a predetermined uniform distribution state is performed. Therefore, useless data, data that does not affect life prediction, etc. Therefore, it is possible to prevent unnecessary data from being used as input data as it is, and it is possible to expect a reduction in time required for life prediction and an improvement in accuracy. As a result, it is possible to realize a method for predicting the life of a rubber product that makes it possible to predict the product life at an early stage without degrading accuracy without performing a long-term durability test until the rubber product is damaged. Further, focusing on the fact that the time series waveform of the measured rubber product is processed into input data suitable for the finite element method analysis, an FEM input data processing method therefor can be developed and provided.
請求項2の発明によれば、均一化処理手順の入力データ細分化をレインフロー法によって行わせるので、時間短縮や精度向上、即ち請求項1の発明による前記効果を強化することが可能となる利点がある。
According to the invention of
請求項3のように、時系列波形を得る方法としては、実機に組み込まれたゴム製品に作用する荷重を所定時間に亘って計測する方法や、解析モデルを用いてゴム製品に作用する荷重を所定時間に亘って想定する方法があり、状況に応じて適宜に選択して使用できる便利さがある。請求項4のように、修正マイナー法を用いて寿命算出手順を実行させることにより、より精度に優れる寿命予測が可能となる利点がある。また、請求項5のように、3軸耐久試験機による疲労耐久試験の結果と予測寿命値とを適宜に比較すれば、使用場所、温度、湿度等の環境条件、或いは測定誤差等の種々の要因によって寿命予測の精度が次第に落ちることを防止可能となり、より好ましい寿命予測方法とすることができる。
As a method of obtaining a time-series waveform as in
以下に、本発明によるゴム製品の寿命予測方法及び装置の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。図1はゴム製品の寿命予測装置を示すブロック図、図2はゴム製品の寿命予測方法を示すブロック図、図3は波形整形手順のフロー図、図4は時短処理方法を示す作用図、図5はデータ処理手順のフロー図、図6はFEM手順のフロー図、図7は出力データ精査手順の原理作用図、図8はマトリクス作成手順のフロー図、図9,10は寿命予測用ゴム試験体の側面図と断面比較図、図11は鉄道台車要部の側面図、図12は軸ばねゴムの断面図である。 Embodiments of a rubber product life prediction method and apparatus according to the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a rubber product life prediction apparatus, FIG. 2 is a block diagram showing a rubber product life prediction method, FIG. 3 is a flow chart of a waveform shaping procedure, and FIG. 4 is an operation diagram showing a time reduction processing method. 5 is a flowchart of the data processing procedure, FIG. 6 is a flowchart of the FEM procedure, FIG. 7 is a principle action diagram of the output data examination procedure, FIG. 8 is a flowchart of the matrix preparation procedure, and FIGS. FIG. 11 is a side view of a main part of a railway carriage, and FIG. 12 is a cross-sectional view of a shaft spring rubber.
まず初めに、本発明によるゴム製品の寿命予測方法を、鉄道台車に用いられる軸ばねゴム(防振ゴム)で簡単に説明する(図2参照)。先に、鼓型形状の試験ゴム部1を有する寿命予測用ゴム試験体A(図9参照)を作り、その寿命特性を種々のゴムについて求めたライブラリを作成する。それから、軸ばねゴムG(図12参照)を実機に組付けて試験区間を走行して(又はシュミレーションして)、軸ばねゴムGに作用する荷重の時系列波形を得るとともに、その時系列波形を基にした有限要素法解析を行い、強度仮説量に変換された時系列波形によるマトリクスMを作成する。そして、作成されたマトリクスMと、軸ばねゴムGの試験ゴム部1と同じゴムによる寿命予測用ゴム試験体Aのデータとを比較し、修正マイナー法によって軸ばねゴムGの相対的な寿命を算出する、というものである。次に、構成や方法(手順)について詳細に説明する。
First, the method for predicting the life of rubber products according to the present invention will be briefly described with reference to a shaft spring rubber (anti-vibration rubber) used in a railway carriage (see FIG. 2). First, a life predicting rubber test body A (see FIG. 9) having a drum-shaped
〔実施例1〕
まず、寿命予測用ゴム試験体A並びに軸ばねゴムGについて説明する。寿命予測用ゴム試験体Aは、図9,図10に示すように、互いに離間している一対の硬質フランジ2,3と、それら硬質フランジ2,3の間に介装される試験ゴム部1とから構成されている。各硬質フランジ2,3は、ステンレスや圧延鋼板等の厚手の金属板で形成されており、例えば、円形の硬質フランジ2,3の中央に一体装備されているボルト部4等の連結手段を備えておけば好都合である。厚み一定の金属円板で成る硬質フランジ2,3は、試験ゴム部1への張出しがないものとなるように、それらの試験ゴム部側の面、即ち内側面2A,3Aが水平面(フラット面の一例)に形成されている。
[Example 1]
First, the life test rubber specimen A and the shaft spring rubber G will be described. As shown in FIGS. 9 and 10, the life test rubber test body A includes a pair of
試験ゴム部1は、硬質フランジ2,3どうしを結ぶ軸心P方向における両端部での径が大で、かつ、軸心P方向の中央部での径が小となって側面視で鼓形状を呈し、軸心P方向視では円形(又は多角形)を呈する形状に形成されたゴム塊で成り、加硫接着によって上下の硬質フランジ2,3に一体化されている。そして試験ゴム部1は、その最くびれ箇所(図9では上下の中心位置)1aの径を2r、試験ゴム部の高さ(軸心P方向長さ)をH、最くびれ箇所1aの断面積をSA、試験ゴム部1の硬質フランジ2,3との接面の面積をSO、試験ゴム部1の側面視における外郭ラインLが硬質フランジ2,3に接する箇所(試験ゴム部1の外周における硬質フランジ2,3と交わる箇所)Dにおける硬質フランジ2,3に対する接線mの角度をθとすると、
1≦H/2r≦2……(1)
2≦SO/SA≦4……(2)
θ=45±10度……(3)
なる関係が成立するように構成されている。
The
1 ≦ H / 2r ≦ 2 (1)
2 ≦ SO / SA ≦ 4 (2)
θ = 45 ± 10 degrees (3)
The relationship is established.
試験ゴム部1の外郭ラインLは、軸心Pに直交し、かつ、試験ゴム部1の上下中央を通る横軸心X上に中心tを有する半径Rの円弧に形成されている。各硬質フランジ2,3と試験ゴム部1とは、試験ゴム部1の加硫工程による加硫接着で一体化されている。図10には、試験ゴム部1の最くびれ箇所1aの直径(断面積)と、硬質フランジ2,3との接面での直径(断面積)との比率を示してあり、最くびれ箇所1aでは直径が2rで断面積SA=πr2であり、接面では直径が2kで断面積SO=πk2である。参考に、図示の寸法比率では、前記式(2)のSO/SAは2.89になっている。つまり、試験ゴム部1の断面形状が円の場合には、接面での半径kは、√2r≦k≦2rになる。
The outer line L of the
寿命予測用ゴム試験体Aを用いての予備試験機(引張試験機、荷重試験機等)41(図1参照)による予備試験方法は、次の(1)〜(4)の手順によって行われる。まず、(1)寿命予測用ゴム試験体Aのバネ定数を測定する。(2)試験前の動特性(絶対ばね、動ばね、減衰係数、損失係数)を測定する。(3)試験を開始する。試験条件として、変位正弦波加振制御を行う、平均値を−80%〜80%(高さに対する値)に変化させる、振幅を−100%〜100%に変化させる、周波数は1Hz〜50Hzの間の任意の値とする、を採用する。(4)試験中は動特性をサーベイ(精査)し、結果を記録し、試験ゴム部1に損傷(初期クラック)が発生した時点でそれを記録してから実験を終了する。
The preliminary test method by the preliminary tester (tensile tester, load tester, etc.) 41 (see FIG. 1) using the life prediction rubber specimen A is performed by the following procedures (1) to (4). . First, (1) the spring constant of the rubber specimen A for life prediction is measured. (2) Measure dynamic characteristics (absolute spring, dynamic spring, damping coefficient, loss coefficient) before the test. (3) Start the test. As test conditions, displacement sine wave excitation control is performed, the average value is changed to -80% to 80% (value with respect to the height), the amplitude is changed to -100% to 100%, and the frequency is 1 Hz to 50 Hz. An arbitrary value in between is adopted. (4) During the test, the dynamic characteristics are surveyed (scrutinized), the result is recorded, and when the damage (initial crack) occurs in the
つまり、a.予備試験機41を用いて寿命予測用ゴム試験体A(n=4)の静ばね特性・動特性を測定する。これにより、試験ゴム部1の損傷の目安を定量的に示すことができる。b.予備試験機41を用いて寿命予測用ゴム試験体A(n=1)の疲労試験を行う。この試験は試験ゴム部1に亀裂が発生するまで継続して行うものとする。ここでの加振方法は変位制御とする。何故なら、荷重制御にすると、試験ゴム部1の損傷時に試験機を壊すおそれがあるからである。c.寿命予測用ゴム試験体Aの形状は、鼓型(砂時計型)とする。これにより、ソリッド形状となって、純粋な1軸引張り圧縮時の疲労特性を計ることが可能になり、実物との整合性も取り易くなる利点がある。このように、予備試験機41を用いて各種のゴムの材料特性を取得する一連の動作を「ゴム特性取得手順47」と称するものとする(図1,2参照)。
That is, a. Using the
軸ばねゴムGは、図11,図12に示すように、鉄道台車(装着対象の一例)9(図1も参照)において車輪5の車軸6を支える車軸箱7を台車枠8に懸架支持させる手段であり、主軸10とその周囲に配置された外筒11との間に、複数の中間筒12,13と複数のゴム層14とが同心状態で、かつ、径方向に交互に積層されて軸ばね部15が構成されている。尚、17は主軸10に一体化されるストッパフランジであり、18は最内側のゴム層14に一体化されるストッパゴムである。
As shown in FIGS. 11 and 12, the shaft spring rubber G suspends and supports the
主軸10は、金属製のものであって、円錐筒状に形成され、その下端開口部に車軸6の車箱7に固定するためのネジ19が刻設されている。この主軸10の周囲に配置される複数の中間筒12,13及び外筒11は、主軸10と同様に金属製のものであって、円錐筒状に形成されており、これらの筒は径方向で外側に向かうほど上方位置となるよう主軸10の軸心Qの方向にずれた状態で配置される。そして、外筒11の外周部には、台車枠8に嵌込むための嵌合部16が形成されている。また、ゴム層14は、主軸10、中間筒12、13、及び外筒11の間に介在され、これらに加硫成形されて一体化されている。
The
実施例1による軸ばねゴム(詳しくは軸ばね部15であり、ゴム製品の一例)Gの寿命予測装置J及び寿命予測方法Mは、図1,図2に示すように、波形取得手段21(波形取得手順31)と、波形整形手段22(波形整形手順32)と、データ処理手段23(手順33)と、均一化処理手段24(手順34)と、FEM手段25(手順35)と、出力データ精査手段26(手順36)と、マトリクス作成手段27(手順37)と、寿命算出手段28(手順38)と、修正手段29(手順39)と、これらに電気的に接続される制御手段20とを有して構成されている。尚、42は、複数の寿命予測用ゴム試験体Aを予備試験機41で試験することで作成される各種ゴムの寿命予測線図を集めて成るハイト図(ヘーグ図)等のライブラリである。また、43は3軸耐久試験機であり、軸ばねゴムGの実際の寿命を測るための確認用試験機として用意され、適宜の通信手段44を介して制御手段20に情報送信可能とされている。さらに、45は液晶パネル等の表示部である。
The shaft spring rubber according to the first embodiment (specifically, the shaft spring portion 15 and an example of a rubber product) G life prediction device J and life prediction method M are shown in FIG. 1 and FIG. Waveform acquisition procedure 31), waveform shaping means 22 (waveform shaping procedure 32), data processing means 23 (procedure 33), uniformization processing means 24 (procedure 34), FEM means 25 (procedure 35), and output Data review means 26 (procedure 36), matrix creation means 27 (procedure 37), life calculation means 28 (procedure 38), correction means 29 (procedure 39), and control means 20 electrically connected to these. And is configured.
〔工程1.〕
まず波形取得手順31を実行する。鉄道台車9の軸ばねゴムGには、荷重センサ、変位センサ、歪ゲージ等の荷重検出手段(符記省略)が装着されており、その荷重検出手段の検出信号を、適宜の通信手段(インターネット、専用の通信線等)40を介して波形取得手段21に送信可能に構成されており、これを波形測定手段46(波形測定手順)と定義する。つまり、上記の状態の鉄道車両B(図1参照)を予め定められている試験区間(例:大阪〜神戸間)で走行させ、その間に軸ばねゴムGに作用する種々の荷重を所定時間に亘って測定し、その検出情報を波形取得手段21に送信することにより、荷重の時系列波形を得ることができる。この場合、実機走行に代えて、マルチボディシュミレーション等の解析モデルを用いて軸ばねゴムGに作用する荷重を所定時間に亘って想定することでも良く、その場合には想定される時系列波形の信号を、適宜の通信手段を用いて波形取得手段21に伝送し、荷重の時系列波形を得ることとなる。このように、軸ばねゴムGに作用する荷重の時系列波形を得る一連の動作が波形取得手順31である(図2参照)。
[Step 1. ]
First, the
〔工程2.〕
波形整形手順32は、図1〜図4に示すように、波形取得手順31で得られる荷重に関する時系列波形を時短処理するものであって、波形整形手段22によって実行される。波形取得手段21による時系列波形は3次元成分が総合されたものであるため、図3に示すように、まずX軸、Y軸、及びZ軸に関する1次元の時系列波形〔図4(a)の「元波形データ」を参照〕をそれぞれ作成し、それら3軸方向の各入力データをレインフロー法によって時系列波形の削除予定点を算定し、それらの点をメモリする。
[Step 2. ]
As shown in FIGS. 1 to 4, the
次いで、各種の寿命予測用ゴム試験体Aを予備試験機41で試験することで予め作成されているS−N曲線(ヴェーラ曲線)、ハイト図(ヘーグ図)〔図8参照〕等から寿命に影響しない(又は殆ど影響しない)点を算定し、その点をメモリする。それから、レインフロー法による削除予定点と寿命に影響のない点とを足し合わせたものを新たな削除予定点としてメモリする。そして、X軸Y軸Z軸それぞれ新たな削除予定点が時系列上の同時刻において現れる点を最終的な削除予定点として探し出し〔図4(b)の「長寿命成分除去の波形データ」を参照〕、それらの各点を削除する。最後に、削除された点を横軸(時系列)上で原点側(図4の左側)に詰める操作を行い、図4(c)に示すように時短された荷重に関する時系列波形を得ることができる。尚、処理し易くするため、或いは試験機のアクチュエータの稼動速度に対応するため等により、図4(d)に示すように、図4(c)の時間軸(横軸)を二倍に延ばした時系列波形としても良い。
Next, various life test rubber test specimens A are tested with the
上記の例では、X〜Zの3軸(三次元)のデータを用いたが、例えばX軸とY軸とによる2軸(二次元)のデータに同様の削除操作を行って時短する処理でも良い。つまり、波形成形手段22によって実行される波形整形手順32は、X軸、Y軸、及びZ軸のうちの二つ以上の時系列波形が得られている状態において、各軸におけるデータ省略対象部分が時間的に全て揃った場合にのみ、その省略対象部分に要する時間を除いて時短処理する方法である。
In the above example, data of three axes (X to Z) (three-dimensional) is used. However, for example, the same deletion operation is performed on two-axis (two-dimensional) data of the X axis and the Y axis to shorten the time. good. That is, the
時系列波形の時短処理を行う波形整形手段22による効果としては、a.微振動省略、b.時間軸短縮、c.データ間を内挿補間、d.レインフロー処理して平均値と振幅値との組合せに場合分け、がある。まず、a.微振動省略により、ゴム損傷に影響の少ないものを除去することができるとともに、実際のアクチュエータの性能を発揮して実験精度が向上する。また、応力変化を滑らかにして計算精度の向上が可能であり、計算数が減少して計算時間の短縮も可能になる。 The effects of the waveform shaping means 22 that performs time-saving processing of time series waveforms include: a. Omission of slight vibration, b. Time base shortening, c. Interpolation between data, d. There are cases where the combination of the average value and the amplitude value is performed by rainflow processing. First, a. By omitting micro-vibration, it is possible to remove things that have little effect on rubber damage and to improve the accuracy of experiments by demonstrating the performance of actual actuators. Further, it is possible to improve the calculation accuracy by smoothing the stress change, reducing the number of calculations and shortening the calculation time.
b.時間軸短縮によれば、試験時間、解析時間を短縮化することができる。c.データ間を内挿補間することにより、正弦多項式近似(CAEでは、応力変化をなだらかにして計算精度を向上させることができ、実験では、試験機アクチュエータの動きを滑らかにすることができる)、矩形波近似(三角波と同様の効果)、台形波形近似(実際のアクチュエータの性能を発揮し、実験精度が向上する)が得られる。d.レインフロー処理して平均値と振幅値との組合せに場合分けでは、次のイ.、ロ.、ハ.が得られる。イ.正弦波でしか動かせない試験機でも試験が可能になる。ロ.解析計算する場合の有限要素法の計算数を低減させることができる。卓越する条件とハイト図(ヘーグ図)から、机上で寿命予測を行うことができる。 b. According to the time axis shortening, the test time and the analysis time can be shortened. c. By interpolation between data, sinusoidal approximation (in CAE, the stress change can be smoothed to improve the calculation accuracy, and in the experiment, the movement of the tester actuator can be made smooth), rectangular Wave approximation (the same effect as a triangular wave) and trapezoidal waveform approximation (demonstrating actual actuator performance and improving experimental accuracy) can be obtained. d. In the case of the combination of average value and amplitude value after rainflow processing, the following a. , B. , C. Is obtained. A. Testing is possible even with a testing machine that can only be operated by a sine wave. B. The number of calculations of the finite element method when performing analytical calculation can be reduced. Life predictions can be made on the desk from superior conditions and height diagrams (Hague diagrams).
〔工程3.〕
ゴム製品寿命予測方法のFEM入力データ処理方法であるデータ処理手順33は、図1,図2,図5に示すように、波形取得手段21によって(波形取得手順31によって)時系列波形が得られたら、それを有限要素法解析に適した入力データに処理するものであって、データ処理手段23によって実行される。但し、時系列波形が比較的長時間に亘っていてそのままではデータ処理手段23がやり難いと判断される場合には、時系列波形の時間を短縮(圧縮)させる波形整形手順32(前述)を波形整形手段22によって実行することが可能である。
[Step 3. ]
As shown in FIGS. 1, 2, and 5, the
データ処理手順33は、波形取得手順31又は波形整形手順32の実行によって得られた時系列波形に基づく入力データが所定の均一な分布状態であれば後述のFEM手順35に移行し、不均一な分布状態であれば所定の均一な分布状態になるまで入力データを細分化する均一化処理手順34を含んでいる。この場合、均一化処理手段24による入力データの細分化手段としてレインフロー法が用いられる。参考として図5に、このレインフロー法によるデータ処理手順33のアルゴリズムを示すフロー図を示す。
If the input data based on the time-series waveform obtained by executing the
〔工程4.〕FEM手順35は、図1,図2,図6に示すように、データ処理手順33で得られる入力データを用いて有限要素法解析を行うものである。FEM手段25による有限要素法解析では、入力データとして強度仮説量(最大主応力、最大主歪、せん断応力、ラグランジュ歪、変形エネルギー密度、最大せん断応力等であり、対象となる軸ばねゴムGにより選択する)を用い、損傷を判定する物理量を決める。これにより、実機の損傷を反映し、精度の良い寿命予測が可能となる利点がある。
[
出力データ精査手順36は、図1,図2,図7に示すように、FEMモデルの長方形線形要素を作成するとともに互いに隣合う前記長方形線形要素どうしにおける互いに隣合う積分点どうしを比較して、数的連続性があれば適合な出力データとして処理し、数的連続性がなければ数的連続性を得るための再処理を行うものであって、これを行う出力データ精査手段26はFEM手段25に含まれている。
As shown in FIG. 1, FIG. 2, and FIG. 7, the output
FEMモデルの長方形成形要素として、例えば図7(a)に示すように第1〜第4要素y1〜y4による前後左右2列であって左から右に向かって、かつ、前から後に向かって夫々値が低減している場合において、第1要素y1とその右隣の第2要素y2では、左から右に向かって順次積分値が減って行くもの(10→9→9→8)、(9→8→8→7)であるから適合データと判断できる。同様に、第3要素y3と第4要素y4、第1要素y1とその後隣の第3要素y3、及び第2要素y2と第4要素y4との関係も積分値が漸変しており、適合データであると判断できる。 As a rectangular forming element of the FEM model, for example, as shown in FIG. 7A, there are two rows of front and rear, left and right by the first to fourth elements y1 to y4, from left to right, and from front to back. In the case where the value is reduced, in the first element y1 and the second element y2 adjacent to the right, the integral value decreases sequentially from the left to the right (10 → 9 → 9 → 8), (9 → 8 → 8 → 7), so it can be determined as conforming data. Similarly, the integration values of the relationships between the third element y3 and the fourth element y4, the first element y1 and the next third element y3, and the second element y2 and the fourth element y4 are also gradually changed. It can be judged as data.
次に、例えば図7(b)に示すように、図7(a)とは異なる箇所における前後左右2列の第5〜第8要素y5〜y8による前後左右2列であって左から右に向かって、かつ、前から後に向かって夫々値が低減している場合において、第5要素y5からその右隣の第6要素y6に進む方向の前側部分では、同等又は減るはずの積分値が9から10に上昇している箇所があり、破線の円で囲った「10」の積分値が異常値であると考えられる。また、第6要素y6からその後隣の第8要素y8に進む方向の右側部分では、同等又は減るはずの積分値が7から9に上昇している箇所があり、破線の円で囲った「9」の積分値も異常値であると考えられる。 Next, for example, as shown in FIG. 7 (b), the front-rear left-right two rows by the fifth-eighth elements y5-y8 in the front-rear left-right two rows at a location different from FIG. In the case where the values decrease toward the rear and from the front to the rear, the integral value that should be equal or decreased is 9 in the front portion in the direction from the fifth element y5 to the sixth element y6 on the right side. The integral value of “10” surrounded by a broken-line circle is considered to be an abnormal value. In addition, in the right part in the direction from the sixth element y6 to the next eighth element y8, there is a portion where the integrated value that should be equal or decreased is increased from 7 to 9, and is surrounded by a dotted circle “9” The integrated value of “” is also considered to be an abnormal value.
その結果、図7(b)に示す出力データは適正でないと判断され(図6のフローにおけるいずれかの「コンタ分布」の項がNOと判断され)、例えば50以上の数に細分化してFEMをやり直す処理(後述の細分化処理手順49)が実行される。そして、細分化による再FEMを実行しても、或いは元々FEM入力データに瑕疵がある場合には、入力データ自体を変更(入力データ見直し:図6参照)をしてから再びFEMを行う再FEM手順50が実行される。
As a result, it is determined that the output data shown in FIG. 7B is not appropriate (any “contour distribution” term in the flow of FIG. 6 is determined as NO), and is subdivided into, for example, 50 or more FEMs. Is executed (
また、出力データ精査手順36は、前述した数的連続性がない場合の再処理として、先ずFEMモデルの細分化による積分点どうしの比較を行って数的連続性を判断する細分化処理手順49と、細分化処理手順49の実行によっても数的連続性が得られないときには、時系列波形に基づく入力データの見直しを行ってからFEM手順35をやり直す再FEM手順50とを含んでいる。細分化処理手順49は、長方形線形要素(y1等)を例えば20分割から50以上に分割するといった具合に細分化し、その状態で新たに有限要素法解析(FEM)を行わせるルーチンである。
Further, the output
〔工程5.〕マトリクス作成手順37は、図1,図2,図8に示すように、FEM手順35によって得られる出力データを用いてのレインフロー法により、振幅と平均値との組合せの頻度をカウントして成るマトリクスMを作成するものである。マトリクス作成手段27によって実行されるマトリクス作成手順37のやり方自体は、基本的にはデータ処理手段23によるデータ処理手順33と同じであり、図8のフロー図を参酌すれば十分理解できることから、詳細な説明は割愛する。
[
マトリクス作成手順37においては、FEM手順36によって決定された強度仮説量の時刻歴応答波形(各接点ごと)で、振幅と平均値との組合せ毎の頻度(回数)をカウントする〔図8のハイト図(ヘーグ図)を参照〕。振幅、平均値の区間は、均等分割、ログスケール分割、不均一分割の何れかを用い、損傷大の箇所は密に(細かく)、そして影響小の箇所は粗に(荒く)なるように設定する。このような区間分割により、計算数を低減させ、計算時間も短縮することが可能になるとともに、さらに分割を任意に選択することにより、計算精度(寿命予測信頼性)を向上させることも可能となる利点がある。
In the
〔工程6.〕寿命算出手順38は、マトリクス作成手順37によって作成されるマトリクスMと、軸ばねゴムGと同じゴムを用いて作成されている寿命予測用ゴム試験体Aの耐久試験結果データとを比較しての演算処理によって軸ばねゴムGの寿命を割り出すものであって、寿命算出手段28によって実行される。寿命算出手段28は、ここでは修正マイナー法を用いて演算処理するものに構成されている。
[
修正マイナー法とは銅などの非鉄金属には明確な疲労限がないため、S−N曲線(ヴェーラ曲線)を延ばして疲労寿命を有限として疲労寿命を推定する手法である。寿命算出手順38では、ライブラリ作成手段42(ゴム特性取得手順47)によって得られ、CPU等による制御手段20に記憶されている比較対照ゴムの寿命j0を分母に、かつ、マトリックス作成手段27によって求められるレインフローマトリクスj1を分子とした比較値(j1/j0)を算出する。この比較値(j1/j0)が0.5(j1/j0=0.5)と算出されたとすれば、軸ばねゴムGの寿命は、同じ波形を入力したときの同じゴムによる寿命予測用ゴム試験体Aの寿命の2倍であることになる。つまり、ゴム試験体Aの寿命が3年であれば、軸ばねゴムGの寿命は6年になるという具合に算出することができる。
The modified minor method is a technique for estimating the fatigue life by extending the SN curve (Weller curve) and making the fatigue life finite because non-ferrous metals such as copper do not have a clear fatigue limit. In the
〔工程7.〕
この工程7.は、前述したライブラリの作成を行う手順である。即ち、鉄道台車9に装備されるゴムと同じゴム(硬度及び配合が互いに等しい)を用いた複数種の寿命予測用ゴム試験体Aを作成し、それら各寿命予測用ゴム試験体Aの予備試験機による試験データを集めてハイト図(ヘーグ図)を作成する等の前述のゴム特性取得手順47である。ゴム特性取得手順47については、寿命予測用ゴム試験体Aの説明において既述してあるので、ここでのそれ以上の説明は省略する。
[Step 7. ]
This
〔工程8.〕
工程8.は、工程1.〜工程7.によって算出された軸ばねゴムAの予測寿命が正しいかどうかを確認する必要が生じた場合に実行される修正手順39(図2参照)である。即ち、寿命算出手順38によって割り出された軸ばねゴムAの寿命(予測寿命)と、軸ばねゴムAを実際に3軸耐久試験機43で損傷するまで耐久試験させる実耐久試験手順48(図1,2参照)による寿命とを比較して、これら両寿命どうしの整合性が無い又はあまり無い場合には、それら寿命どうしの整合性が取れるように寿命算出手順38における演算処理を修正する修正手順39を、修正手段29によって実行させることが加味される。
[Step 8. ]
この修正手段29は、例えば一定期間ごと(例:1ヶ月毎)や、一定数ごと(例:軸ばねゴムAを200個生産する毎等)に行うとか、納入先から要望があったとき等に行われる。つまり、寿命予測装置Jによる予測寿命と、3軸耐久試験機43による試験結果による寿命との比率を、算出された寿命値に乗するように修正する。例えば、寿命算出手順38による寿命よりも試験結果による寿命が長い場合には、算出された寿命値に1以下の値が乗され、短い場合には算出された寿命値に1以上値が乗される。これにより、寿命予測の精度をさらに向上させることが可能になる。
For example, the correction means 29 is performed at regular intervals (eg, every month) or at regular intervals (eg, every 200 shaft spring rubbers A are produced), or when there is a request from the delivery destination. To be done. That is, the ratio of the predicted life by the life prediction device J and the life by the test result by the
9 装着対象
33 データ処理手順(FEM入力データ処理方法)
34 均一化処理手順
35 FEM手順
37 マトリクス作成手順
38 寿命算出手順
39 修正手順
43 3軸耐久試験機
A 寿命予測用ゴム試験体
G ゴム製品
M マトリクス
9 Mounting
34
Claims (5)
前記データ処理手順で得られる入力データを用いて有限要素法解析を行うFEM手順と、
前記FEM手順によって得られる出力データを用いて、振幅と平均値との組合せの頻度をカウントして成るマトリクスを作成するマトリクス作成手順と、
前記マトリクス作成手順によって作成されるマトリクスと、前記ゴム製品と同じゴムを用いて作成されている寿命予測用ゴム試験体の耐久試験結果データとを比較して演算処理することで前記ゴム製品の寿命を割り出す寿命算出手順とを有し、
前記データ処理手順は、前記時系列波形に基づく前記入力データが数的連続性を有するものである所定の均一な分布状態であれば前記FEM手順に移行し、数的連続性が無いものである不均一な分布状態であれば所定の均一な分布状態になるまで入力データを細分化する均一化処理手順を含んでいるゴム製品の寿命予測方法。
A data processing procedure for processing a time series waveform obtained by acquiring a load acting on a rubber product in a state of being mounted on a mounting target over a predetermined time into input data suitable for a finite element method analysis;
An FEM procedure for performing finite element analysis using input data obtained by the data processing procedure;
A matrix creation procedure for creating a matrix formed by counting the frequency of combinations of amplitude and average value using the output data obtained by the FEM procedure;
The life of the rubber product is calculated by comparing the matrix created by the matrix creation procedure with the endurance test result data of the life prediction rubber test body created using the same rubber as the rubber product. A life calculation procedure for determining
In the data processing procedure, if the input data based on the time-series waveform has a predetermined uniform distribution state having numerical continuity , the process proceeds to the FEM procedure, and there is no numerical continuity. A method for predicting the life of a rubber product, including a homogenization processing procedure for subdividing input data until a predetermined uniform distribution state is obtained if the distribution is non-uniform.
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