JP4961285B2 - Life prediction method for rubber products - Google Patents

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 Patent Document 1 and Patent Document 2, those relating to a rubber belt life prediction method and a prediction device are known. These rubber belts are composite rubber materials that have a core wire for embedding strength and a tooth cloth for elevating the surface strength of the tooth portion. It cannot be applied.

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。
特開平７−３３２４４３号公報 特開平９−１３３５９２号公報 In addition, the rubber products used in rail vehicles and other vehicles such as the above-mentioned rubber for shaft springs require a long time for endurance testing when incorporated into actual equipment. It has also become an issue to further shorten the period required for determining the lifetime (reliability) of the product.
Japanese Patent Laid-Open No. 7-332443 Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-133592

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 claim 1 is a method for predicting the life of a rubber product. A time-series waveform obtained by acquiring a load acting on the rubber product G in a state of being mounted on the mounting target 9 over a predetermined time is limited. A data processing procedure 33 for processing input data suitable for element method analysis;
An FEM procedure 35 for performing a finite element method analysis using the input data obtained in the data processing procedure 33;
Using the output data obtained by the FEM procedure 35, a matrix creation procedure 37 for creating a matrix M formed by counting the frequency of combinations of amplitudes and average values;
The matrix M created by the matrix creation procedure 37 is compared with the durability test result data of the life prediction rubber test specimen A created using the same rubber as the rubber product G, thereby performing arithmetic processing. A life calculation procedure 38 for determining the life of the rubber product G;
In the data processing procedure 33, 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 35, and there is no numerical continuity. In the case of a non-uniform distribution state, a uniform processing procedure 34 for subdividing input data until a predetermined uniform distribution state is included is characterized.

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 claim 3 is the rubber product life prediction method according to claim 1 or 2, wherein the time-series waveform measures a load acting on the rubber product G incorporated in an actual machine over a predetermined time. Alternatively, it is obtained by assuming a load acting on the rubber product G over a predetermined time using an analysis model.

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 claim 4 is characterized in that, in the life prediction method for rubber products according to any one of claims 1 to 3, a modified minor method is used as a calculation process in the life calculation procedure 38. is there.

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 claim 5 is the rubber product life prediction method according to any one of claims 1 to 4, wherein the life of the rubber product G determined by the life calculation procedure 38 and triaxial durability are determined. Comparing the life of the rubber product G with the durability test of the rubber product G by the testing machine 43, and a correction procedure 39 for correcting the calculation process in the life calculation procedure 38 so that the consistency between the two lifespans can be obtained. It is characterized by being added as necessary.

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 claim 2, since the input data subdivision of the uniformization processing procedure is performed by the rainflow method, it becomes possible to shorten the time and improve the accuracy, that is, to enhance the effect by the invention of claim 1. There are advantages.

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 claim 3, a method of measuring a load acting on a rubber product incorporated in an actual machine over a predetermined time, or a load acting on a rubber product using an analysis model. There is a method that can be assumed over a predetermined time, and there is a convenience that can be selected and used as appropriate according to the situation. As described in claim 4, by performing the life calculation procedure using the modified minor method, there is an advantage that life prediction with higher accuracy can be performed. In addition, as in claim 5, if the fatigue endurance test result by the triaxial endurance tester is compared with the predicted life value as appropriate, various environmental conditions such as the place of use, temperature, humidity, etc., or measurement errors, etc. It is possible to prevent the life prediction accuracy from gradually decreasing depending on the factor, and a more preferable life prediction method can be obtained.

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 test rubber portion 1 is prepared, and a library in which the life characteristics are obtained for various rubbers is prepared. Then, the shaft spring rubber G (see FIG. 12) is assembled to the actual machine and traveled (or simulated) in the test section to obtain the time series waveform of the load acting on the shaft spring rubber G, and the time series waveform Based on the finite element method analysis based on this, a matrix M based on time-series waveforms converted into intensity hypothesis quantities is created. Then, the created matrix M is compared with the data of the rubber test specimen A for life prediction using the same rubber as the test rubber portion 1 of the shaft spring rubber G, and the relative life of the shaft spring rubber G is determined by the modified minor method. It is to calculate. Next, the configuration and method (procedure) will be described in detail.

〔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 hard flanges 2 and 3 that are spaced apart from each other, and a test rubber portion 1 that is interposed between the hard flanges 2 and 3. It consists of and. Each of the hard flanges 2 and 3 is formed of a thick metal plate such as stainless steel or rolled steel plate, and includes, for example, connecting means such as a bolt portion 4 that is integrally provided at the center of the circular hard flanges 2 and 3. This is convenient. The hard flanges 2 and 3 made of a metal disk having a constant thickness are arranged so that their surfaces on the test rubber portion side, that is, the inner side surfaces 2A and 3A are horizontal surfaces (flat surfaces) so that they do not protrude to the test rubber portion 1. For example).

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 test rubber part 1 has a large diameter at both ends in the axial center P direction connecting the hard flanges 2 and 3 and a small diameter at the central part in the axial center P direction so that it is a drum shape in a side view. It is made of a rubber lump formed in a circular (or polygonal) shape when viewed from the axis P direction, and is integrated with the upper and lower hard flanges 2 and 3 by vulcanization adhesion. The test rubber portion 1 has a diameter of the most constricted portion (upper and lower center position in FIG. 9) of 2r, a height of the test rubber portion (length in the axis P direction) H, and a cross-sectional area of the most constricted portion 1a. SA, the area of the contact surface of the test rubber part 1 with the hard flanges 2, 3 is SO, the location where the contour line L in the side view of the test rubber part 1 is in contact with the hard flanges 2, 3 (on the outer periphery of the test rubber part 1) Where the angle of the tangent m to the hard flanges 2 and 3 at the point D intersecting the hard flanges 2 and 3 is θ,
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＝πｒ^２であり、接面では直径が２ｋで断面積ＳＯ＝πｋ^２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 test rubber part 1 is formed in an arc of radius R having a center t on a horizontal axis X that is orthogonal to the axis P and passes through the center of the test rubber part 1. Each of the hard flanges 2 and 3 and the test rubber part 1 are integrated by vulcanization adhesion in the vulcanization process of the test rubber part 1. FIG. 10 shows the ratio of the diameter (cross-sectional area) of the most constricted portion 1a of the test rubber part 1 to the diameter (cross-sectional area) at the contact surface with the hard flanges 2 and 3, and the most constricted portion 1a. , The diameter is 2r and the cross-sectional area SA = πr ² , and the diameter of the tangent surface is 2k and the cross-sectional area SO = πk ² . For reference, in the illustrated dimensional ratio, the SO / SA in the formula (2) is 2.89. That is, when the cross-sectional shape of the test rubber part 1 is a circle, the radius k at the contact surface is √2r ≦ k ≦ 2r.

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 test rubber part 1, it is recorded and then the experiment is terminated.

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 preliminary test machine 41, the static spring characteristics and dynamic characteristics of the rubber specimen A for life prediction (n = 4) are measured. Thereby, the standard of the damage of the test rubber part 1 can be shown quantitatively. b. A fatigue test is performed on the life prediction rubber specimen A (n = 1) using the preliminary testing machine 41. This test is continuously performed until a crack occurs in the test rubber part 1. The excitation method here is displacement control. This is because if the load control is performed, the testing machine may be broken when the test rubber portion 1 is damaged. c. The shape of the life prediction rubber specimen A is a drum type (hourglass type). Thereby, it becomes solid shape, and it becomes possible to measure the fatigue characteristic at the time of pure uniaxial tension compression, and there exists an advantage which becomes easy to take consistency with a real thing. In this way, a series of operations for acquiring material characteristics of various rubbers using the preliminary testing machine 41 is referred to as “rubber characteristic acquisition procedure 47” (see FIGS. 1 and 2).

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 axle box 7 that supports the axle 6 of the wheel 5 on the carriage frame 8 in a railway carriage (an example of a mounting target) 9 (see also FIG. 1). A plurality of intermediate cylinders 12 and 13 and a plurality of rubber layers 14 are concentrically and alternately laminated in the radial direction between the main shaft 10 and the outer cylinder 11 disposed around the spindle 10. A shaft spring portion 15 is configured. Reference numeral 17 denotes a stopper flange integrated with the main shaft 10, and reference numeral 18 denotes a stopper rubber integrated with the innermost rubber layer 14.

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 main shaft 10 is made of metal and is formed in a conical cylinder shape. A screw 19 for fixing the main shaft 10 to the car case 7 of the axle 6 is provided in the lower end opening. The plurality of intermediate cylinders 12 and 13 and the outer cylinder 11 arranged around the main shaft 10 are made of metal like the main shaft 10 and are formed in a conical cylinder shape. In such a state, the position is shifted in the direction of the axis Q of the main shaft 10 so as to become an upper position as it goes outward. A fitting portion 16 for fitting into the carriage frame 8 is formed on the outer peripheral portion of the outer cylinder 11. The rubber layer 14 is interposed between the main shaft 10, the intermediate cylinders 12 and 13, and the outer cylinder 11, and is vulcanized and integrated therein.

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. Reference numeral 42 denotes a library such as a height diagram (Hague diagram) formed by collecting life prediction diagrams of various rubbers created by testing a plurality of life prediction rubber test specimens A with the preliminary testing machine 41. Reference numeral 43 denotes a three-axis durability tester, which is prepared as a tester for checking the actual life of the shaft spring rubber G, and can transmit information to the control unit 20 via an appropriate communication unit 44. Yes. Reference numeral 45 denotes a display unit such as a liquid crystal panel.

〔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 waveform acquisition procedure 31 is executed. Load detection means (not shown) such as a load sensor, a displacement sensor, and a strain gauge are attached to the shaft spring rubber G of the railway carriage 9, and the detection signal of the load detection means is sent to appropriate communication means (Internet). , A dedicated communication line or the like) 40 is configured to be able to transmit to the waveform acquisition means 21, and this is defined as a waveform measurement means 46 (waveform measurement procedure). That is, the railway vehicle B (see FIG. 1) in the above state is run in a predetermined test section (eg, between Osaka and Kobe), and various loads acting on the shaft spring rubber G during that time are applied for a predetermined time. By measuring and transmitting the detection information to the waveform acquisition means 21, a time series waveform of the load can be obtained. In this case, instead of the actual machine running, the load acting on the shaft spring rubber G may be assumed over a predetermined time by using an analysis model such as multi-body simulation. The signal is transmitted to the waveform acquisition unit 21 using an appropriate communication unit, and a time series waveform of the load is obtained. Thus, a series of operations for obtaining a time series waveform of the load acting on the shaft spring rubber G is the waveform acquisition procedure 31 (see FIG. 2).

〔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 waveform shaping procedure 32 performs time-saving processing on the time series waveform related to the load obtained in the waveform acquisition procedure 31, and is executed by the waveform shaping means 22. Since the time-series waveform obtained by the waveform acquisition means 21 is a combination of three-dimensional components, as shown in FIG. 3, first, a one-dimensional time-series waveform related to the X-axis, Y-axis, and Z-axis [FIG. (Refer to “Original Waveform Data” in FIG. 4), respectively, calculate the scheduled deletion points of the time-series waveform for each of the input data in the three axis directions by the rainflow method, and store these points in memory.

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 preliminary testing machine 41 to obtain the life from the SN curve (Weller curve), height diagram (Hague diagram) [see FIG. A point that has no influence (or little influence) is calculated, and the point is stored in memory. Then, the sum of the point to be deleted by the rainflow method and the point that does not affect the life is stored as a new point to be deleted. Then, a point where a new scheduled deletion point appears at the same time in the time series for each of the X axis, the Y axis, and the Z axis is searched as a final scheduled deletion point ["waveform data for long-life component removal" in FIG. See], and delete each of those points. Finally, an operation of closing the deleted points on the horizontal axis (time series) to the origin side (left side of FIG. 4) is performed to obtain a time series waveform related to the shortened load as shown in FIG. 4 (c). Can do. As shown in FIG. 4 (d), the time axis (horizontal axis) in FIG. 4 (c) is doubled to facilitate processing or to cope with the operating speed of the actuator of the testing machine. It may be a time series waveform.

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 waveform shaping procedure 32 executed by the waveform shaping means 22 is a data omission target portion in each axis in a state where two or more time-series waveforms of the X axis, the Y axis, and the Z axis are obtained. This is a method in which the time-saving process is performed only when all the items are arranged in time, except for the time required for the portion to be omitted.

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 data processing procedure 33, which is the FEM input data processing method of the rubber product life prediction method, obtains a time series waveform by the waveform acquisition means 21 (by the waveform acquisition procedure 31). Then, it is processed into input data suitable for the finite element method analysis, and is executed by the data processing means 23. However, if it is determined that the data processing means 23 is difficult to perform if the time series waveform is relatively long, the waveform shaping procedure 32 (described above) for shortening (compressing) the time of the time series waveform is performed. It can be executed by the waveform shaping means 22.

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 waveform acquisition procedure 31 or the waveform shaping procedure 32 is in a predetermined uniform distribution state, the data processing procedure 33 proceeds to the FEM procedure 35 described later, and the data processing procedure 33 is not uniform. If it is a distribution state, a uniformization processing procedure 34 for subdividing input data until a predetermined uniform distribution state is included is included. In this case, the rain flow method is used as a means for subdividing the input data by the uniformizing means 24. As a reference, FIG. 5 shows a flowchart showing the algorithm of the data processing procedure 33 by this rainflow method.

〔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。 [Step 4. The FEM procedure 35 performs finite element method analysis using the input data obtained in the data processing procedure 33 as shown in FIGS. In the finite element method analysis by the FEM means 25, strength hypotheses (maximum principal stress, largest principal strain, shear stress, Lagrangian strain, deformation energy density, maximum shear stress, etc.) are input data, and depending on the target shaft spring rubber G Select a physical quantity to determine damage. As a result, there is an advantage that it is possible to accurately predict the life by reflecting the damage of the actual machine.

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 data review procedure 36 creates rectangular linear elements of the FEM model and compares adjacent integration points in the rectangular linear elements adjacent to each other. If there is numerical continuity, it is processed as suitable output data, and if there is no numerical continuity, reprocessing is performed to obtain numerical continuity. 25.

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 (subdivision processing procedure 49 described later). Then, even if the re-FEM by subdivision is executed or if there is a flaw in the original FEM input data, the input data itself is changed (review of input data: see FIG. 6), and then the FEM is performed again. Procedure 50 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 data scrutinization procedure 36 is a re-processing in the case where there is no numerical continuity as described above. First, a subdivision processing procedure 49 for comparing the integration points by subdividing the FEM model to determine the numerical continuity 49. In addition, when numerical continuity is not obtained even by executing the subdividing processing procedure 49, a re-FEM procedure 50 is performed in which the input data based on the time series waveform is reviewed and then the FEM procedure 35 is restarted. The subdivision processing procedure 49 is a routine for subdividing a rectangular linear element (such as y1) into, for example, 20 divisions to 50 or more and newly performing finite element method analysis (FEM) in that state.

〔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。 [Step 5. As shown in FIG. 1, FIG. 2 and FIG. 8, the matrix creation procedure 37 counts the frequency of the combination of the amplitude and the average value by the rain flow method using the output data obtained by the FEM procedure 35. A matrix M is created. The method itself of the matrix creation procedure 37 executed by the matrix creation means 27 is basically the same as the data processing procedure 33 by the data processing means 23 and can be fully understood by referring to the flowchart of FIG. I will omit the explanation.

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 matrix creation procedure 37, the frequency (number of times) for each combination of the amplitude and the average value is counted in the time history response waveform (for each contact point) of the intensity hypothesis determined by the FEM procedure 36 [height in FIG. See figure (Hague diagram). Amplitude and average value sections can be divided equally, log-scale, or non-uniformly, with the areas with large damage being dense (fine) and the areas with low impact being coarse (rough). To do. With such section division, the number of calculations can be reduced and the calculation time can be shortened, and further, calculation precision (life prediction reliability) can be improved by arbitrarily selecting the division. There are advantages.

〔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。 [Step 6. In the life calculation procedure 38, the matrix M created by the matrix creation procedure 37 is compared with the durability test result data of the life prediction rubber test specimen A created using the same rubber as the shaft spring rubber G. The lifetime of the shaft spring rubber G is determined by the above calculation process, and is executed by the lifetime calculation means 28. Here, the life calculation means 28 is configured to perform arithmetic processing using the modified minor method.

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 life calculation procedure 38, the life j0 of the comparison rubber obtained by the library creation means 42 (rubber characteristic acquisition procedure 47) and stored in the control means 20 such as a CPU is obtained by the matrix creation means 27 using the denominator. A comparison value (j1 / j0) using the obtained rainflow matrix j1 as a numerator is calculated. If the comparison value (j1 / j0) is calculated as 0.5 (j1 / j0 = 0.5), the life of the shaft spring rubber G is the life prediction rubber by the same rubber when the same waveform is input. This is twice the life of the specimen A. That is, if the life of the rubber test body A is 3 years, the life of the shaft spring rubber G can be calculated to be 6 years.

〔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 step 7. Is a procedure for creating the library described above. That is, a plurality of types of life prediction rubber test specimens A using the same rubber (hardness and compounding are equal to each other) as the rubber mounted on the railway carriage 9 are prepared, and preliminary tests of the respective life prediction rubber test specimens A are made. This is the rubber characteristic acquisition procedure 47 described above, such as collecting test data by a machine and creating a height diagram (Hague diagram). Since the rubber characteristic acquisition procedure 47 has already been described in the description of the rubber test specimen A for life prediction, further description thereof is omitted here.

〔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. ]
Step 8. Are the steps 1. -Step 7. This is the correction procedure 39 (see FIG. 2) that is executed when it is necessary to confirm whether or not the predicted life of the shaft spring rubber A calculated by the above is correct. That is, the life (predicted life) of the shaft spring rubber A determined by the life calculation procedure 38 and the actual durability test procedure 48 for performing a durability test until the shaft spring rubber A is actually damaged by the triaxial durability tester 43 (FIG. 1 and 2), if there is no or very little consistency between these two lifetimes, a correction is made to correct the calculation process in the lifetime calculation procedure 38 so that the two lifetimes are consistent. It is considered that the procedure 39 is executed by the correction means 29.

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 triaxial durability tester 43 is corrected to be on the calculated life value. For example, when the lifetime according to the test result is longer than the lifetime according to the lifetime calculation procedure 38, the calculated lifetime value is multiplied by 1 or less, and when it is shorter, the calculated lifetime value is multiplied by 1 or more. The Thereby, it becomes possible to further improve the accuracy of life prediction.

ゴム製品の寿命予測装置を示すブロック図（実施例１）Block diagram showing a life prediction apparatus for rubber products (Example 1) 図１の装置によるゴム製品の寿命予測方法を示すブロック図The block diagram which shows the life prediction method of the rubber product by the apparatus of FIG. 波形整形手順における時短処理のアルゴリズムを示すフロー図Flow diagram showing the algorithm for time reduction processing in the waveform shaping procedure 時短処理方法を示し、（ａ）は元波形データ、（ｂ）は不要データの除去、（ｃ）は時短された波形データ、（ｄ）は（ｃ）の時間を２倍に拡張させた波形データ(A) is the original waveform data, (b) is the removal of unnecessary data, (c) is the waveform data shortened, and (d) is the waveform obtained by extending the time of (c) twice. data データ処理手段及び波形整形手段のアルゴリズムを示すフロー図Flow chart showing algorithm of data processing means and waveform shaping means ＦＥＭ手段のアルゴリズムを示すフロー図Flow diagram showing FEM means algorithm 出力データ精査手順の原理を示し、（ａ）は積分点の連続性がＯＫの例、（ｂ）は積分点の連続性がＮＧの例The principle of the output data examination procedure is shown, (a) is an example in which the continuity of integration points is OK, and (b) is an example in which the continuity of integration points is NG. マトリクス作成手順のアルゴリズムを示すフロー図Flow chart showing the matrix creation procedure algorithm 寿命予測用ゴム試験体のを示す側面図Side view showing the life test rubber specimen 図５の最くびれ箇所と硬質フランジ接面との径及び断面積の比較図Comparison of diameter and cross-sectional area between the most constricted part and hard flange contact surface in FIG. 鉄道台車の要部を示す一部切欠きの側面図Side view of a partly cutout showing the main part of the railway carriage 軸ばねゴムの一例を示す断面図Sectional view showing an example of shaft spring rubber

符号の説明Explanation of symbols

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 target 33 Data processing procedure (FEM input data processing method)
34 Uniform treatment procedure 35 FEM procedure 37 Matrix creation procedure 38 Life calculation procedure 39 Correction procedure 43 Triaxial durability tester A Life test rubber test specimen G Rubber product M Matrix

Claims (5)

装着対象に装着された状態のゴム製品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と、
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.
前記均一化処理手順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請求項１に記載のゴム製品の寿命予測方法。   The method for predicting the life of a rubber product according to claim 1, wherein a rainflow method is used as a means for subdividing input data in the homogenization processing procedure. 前記時系列波形が、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か、又は解析モデルを用いて前記ゴム製品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請求項１又は２に記載のゴム製品の寿命予測方法。   By measuring the load acting on the rubber product incorporated in the actual machine over a predetermined time or assuming the load acting on the rubber product over the predetermined time using an analysis model. The method for predicting the life of a rubber product according to claim 1 or 2. 前記寿命算出手順における演算処理として修正マイナー法を用いる請求項１〜３の何れか一項に記載のゴム製品の寿命予測方法。   The method for predicting the life of a rubber product according to any one of claims 1 to 3, wherein a modified minor method is used as a calculation process in the life calculation procedure. 前記寿命算出手順によって割り出された前記ゴム製品の寿命と、３軸耐久試験機による前記ゴム製品の耐久試験による前記ゴム製品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における演算処理を修正する修正手順が必要に応じて加味される請求項１〜４の何れか一項に記載のゴム製品の寿命予測方法。   The life of the rubber product determined by the life calculation procedure is compared with the life of the rubber product by the durability test of the rubber product using a triaxial durability test machine, so that the consistency between the two lives can be obtained. The method for predicting the life of a rubber product according to any one of claims 1 to 4, wherein a correction procedure for correcting the arithmetic processing in the life calculation procedure is added as necessary.

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