JP6676928B2 - Tire model creation method, tire shape optimization method, tire model creation device, tire shape optimization device, and program - Google Patents
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Description
本発明は、コンピュータを用いたタイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化方法、タイヤモデル作成装置およびタイヤ形状最適化装置ならびにプログラムに関し、特に、タイヤの軽量化を考慮し、タイヤ形状とタイヤの厚さ（ゲージ）を同時に独立して変化させたタイヤ断面形状の取得を可能とするタイヤモデル作成方法およびタイヤモデル作成装置、取得したタイヤ断面形状に基づくタイヤ形状最適化方法およびタイヤ形状最適化装置、ならびにプログラムに関する。 The present invention relates to a tire model creating method and a tire shape optimizing method using a computer, a tire model creating device, a tire shape optimizing device, and a program. Tire model creation method and tire model creation device enabling acquisition of a tire cross-sectional shape in which (gauge) is simultaneously and independently changed, tire shape optimization method and tire shape optimization device based on acquired tire cross-sectional shape, and About the program.
現在、コンピュータが解析可能なタイヤモデル等を作成し、タイヤ等の性能をシミュレーションする方法が提案されている。性能シミュレーションでは、タイヤを有限個の要素に分割して得られたタイヤモデルを作成する。有限要素で構成されたタイヤモデルを用いて最適化計算を行うことにより、タイヤの最適形状を求めることがなされている。 At present, a method of creating a tire model or the like that can be analyzed by a computer and simulating the performance of the tire or the like has been proposed. In the performance simulation, a tire model obtained by dividing a tire into a finite number of elements is created. An optimal shape of a tire is obtained by performing an optimization calculation using a tire model constituted by finite elements.
例えば、特許文献１には、タイヤ断面形状を少ない設計変数で広い設計範囲を規定して、タイヤ性能に応じた最適設計を効率よく行うタイヤ断面形状の設計方法が記載されている。特許文献１では、基底形状としてタイヤ断面方向の複数の固有モードを使用し、タイヤの形状最適化を行っている。 For example, Patent Literature 1 describes a method of designing a tire cross-sectional shape in which an optimum design according to tire performance is efficiently performed by defining a wide design range with a small design variable for the tire cross-sectional shape. In Patent Literature 1, a plurality of eigenmodes in a tire cross-sectional direction are used as a base shape, and the shape of the tire is optimized.
特許文献２には、複数の目的関数と、制約条件と、タイヤ基本モデルにおける複数の制御点の位置の決定に用いられる設計パラメータとを設定する設定ステップと、目的関数の最適値を与える設計変数に基づいて最終的な設計パラメータを決定する設計パラメータ決定ステップとを備えるタイヤ設計方法が記載されている。特許文献２では、複数の制御点は、第１部材および第２部材モデルの形状を変更可能にし、設定ステップは、第１部材モデルが移動された場合には、操作制御点に基づいて、操作無制御点を移動させ、操作制御点を設計パラメータに含めて設定し、第２部材モデルが移動された場合には、操作制御点に基づいて、第１および第２部材モデルの部材間隔を設計パラメータに含めて設定する。各制御点に沿う曲線（例えば、Ｂスプライン曲線）は、タイヤ断面形状を規定することができる。 Patent Literature 2 discloses a setting step of setting a plurality of objective functions, constraints, and design parameters used for determining positions of a plurality of control points in a tire basic model, and a design variable for providing an optimal value of the objective function. And a design parameter determining step of determining final design parameters based on the tire design method. In Patent Literature 2, the plurality of control points allow the shapes of the first member model and the second member model to be changed, and the setting step includes, when the first member model is moved, operating based on the operation control point. The non-control point is moved, the operation control point is set to be included in the design parameter, and when the second member model is moved, the member interval between the first and second member models is designed based on the operation control point. Set by including it in the parameter. A curve (for example, a B-spline curve) along each control point can define the tire cross-sectional shape.
近年、タイヤについて燃費の向上、およびタイヤに使用する材料の削減といった省資源化の要求から、タイヤの軽量化も目的特性として考慮する必要がある。タイヤの軽量化のパラメータとしては、例えば、タイヤの厚さ（以下、ゲージともいう）がある。 In recent years, due to demands for resource saving such as improvement of fuel efficiency and reduction of materials used for tires, it is necessary to consider weight reduction of tires as target characteristics. As a parameter for reducing the weight of the tire, for example, there is a thickness of the tire (hereinafter also referred to as a gauge).
しかしながら、特許文献１は、タイヤの厚さの変化（ゲージの変化）を独立した変数として取り扱うものではない。
特許文献２のタイヤの設計方法では、タイヤ断面形状のみならず補強層の位置もコントロールする。特許文献２では移動後の各制御点により形成されるタイヤ断面形状を波状に形成させずに、なだらかな形状にさせることができるとされている。しかしながら、特許文献２においても、タイヤの厚さ（ゲージの変化）のみを変数として変化させることはできないという問題点がある。
また、特許文献２の手法で得られた最適形状において、タイヤの厚さ（ゲージの変化）のみを変化させた場合、例えば、タイヤ剛性のように目的特性によっては、特性を悪化させてしまうこともある。これは、形状変化の中にタイヤの厚さ（ゲージの変化）も従属するためであり、特許文献２では、解析者が意図的にタイヤの厚さ（ゲージの変化）を調整できないと考えられている。
However, Patent Literature 1 does not treat a change in tire thickness (a change in gauge) as an independent variable.
In the tire designing method of Patent Literature 2, not only the tire cross-sectional shape but also the position of the reinforcing layer are controlled. Patent Literature 2 states that a tire cross-sectional shape formed by each control point after movement can be made smooth without being formed in a wavy shape. However, also in Patent Document 2, there is a problem that it is not possible to change only the thickness of the tire (change in gauge) as a variable.
In addition, when only the thickness of the tire (change in gauge) is changed in the optimum shape obtained by the method of Patent Document 2, the characteristics may be deteriorated depending on the target characteristics such as tire rigidity. There is also. This is because the tire thickness (gauge change) also depends on the shape change, and in Patent Document 2, it is considered that the analyst cannot intentionally adjust the tire thickness (gauge change). ing.
本発明の目的は、前述の従来技術に基づく問題点を解消し、タイヤの軽量化を考慮し、タイヤ形状とタイヤの厚さ（ゲージ）を同時に独立して変化させたタイヤ断面形状を取得することを可能とするタイヤモデル作成方法およびタイヤモデル作成装置、取得したタイヤ断面形状に基づくタイヤ形状最適化方法、タイヤ形状最適化装置、およびプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to solve the above-described problems based on the conventional technology and to obtain a tire cross-sectional shape in which a tire shape and a tire thickness (gauge) are simultaneously and independently changed in consideration of weight reduction of the tire. It is an object of the present invention to provide a tire model creation method and a tire model creation device, a tire shape optimization method based on an acquired tire cross-sectional shape, a tire shape optimization device, and a program.
上述の目的を達成するために、本発明は、コンピュータで解析可能な要素で第１のタイヤモデルを設定する工程と、第１のタイヤモデルに対して、形状を変化させる形状変化ベクトルと、形状変化ベクトルの大きさをそれぞれ少なくとも１つ設定する工程と、第１のタイヤモデルに対して、第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、厚さ変化ベクトルの大きさをそれぞれ少なくとも１つ設定する工程と、形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして第１のタイヤモデルを変化させ、コンピュータで解析可能な要素の第２のタイヤモデルを得る工程とを有することを特徴とするタイヤモデル作成方法を提供するものである。 In order to achieve the above-mentioned object, the present invention provides a method of setting a first tire model with elements that can be analyzed by a computer, a shape change vector for changing a shape with respect to the first tire model, Setting at least one magnitude of each of the change vectors, a thickness change vector for changing the thickness of the first tire model for the first tire model, and a magnitude of the thickness change vector for each of the first tire model. Setting at least one, and changing the first tire model using the magnitude of the shape change vector and the magnitude of the thickness change vector as parameters to obtain a second tire model of a computer-analyzable element; And a method for creating a tire model.
厚さ変化ベクトルの方向は、タイヤ外周線、タイヤ内周線およびタイヤ部材境界線のいずれかにおける法線方向、または隣接節点間を結ぶ直線方向であることが好ましい。
第１のタイヤモデルにおいて、タイヤ断面形状内における全領域をＳ１とし、タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１のうち形状を変化させる領域をＳ２、厚さを変化させる領域をＳ３とするとき、タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１、形状を変化させる領域Ｓ２、厚さを変化させる領域Ｓ３は、Ｓ１＞Ｓ２≧Ｓ３の関係にあることが好ましい。
The direction of the thickness change vector is preferably a normal direction in any one of the tire outer peripheral line, the tire inner peripheral line, and the tire member boundary line, or a straight line direction connecting adjacent nodes.
In the first tire model, the entire region of the tire section in the shape and S 1, the area to the area to change the shape of the entire region S 1 in the tire section in the shape change of S 2, the thickness of the S 3 At this time, it is preferable that the entire area S 1 , the area S 2 for changing the shape, and the area S 3 for changing the thickness in the tire cross-sectional shape have a relationship of S 1 > S 2 ≧ S 3 .
本発明は、コンピュータで解析可能な要素で第１のタイヤモデルを設定する工程と、第１のタイヤモデルに対して、形状を変化させる形状変化ベクトルと、形状変化ベクトルの大きさをそれぞれ少なくとも１つ設定する工程と、第１のタイヤモデルに対して、第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、厚さ変化ベクトルの大きさをそれぞれ少なくとも１つ設定する工程と、形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして第１のタイヤモデルを変化させ、コンピュータで解析可能な要素の第２のタイヤモデルを得る工程と、形状変化ベクトルの大きさと厚さ変化ベクトルの大きさを設計変数とし、タイヤ物理量を目的関数として、第２のタイヤモデルに対して形状最適化計算を行う工程を有することを特徴とするタイヤ形状最適化方法を提供するものである。 The present invention includes a step of setting a first tire model using elements that can be analyzed by a computer, a step of changing the shape of the first tire model by at least one of a shape change vector and a size of the shape change vector. Setting a thickness change vector for changing the thickness of the first tire model with respect to the first tire model; and setting at least one magnitude of the thickness change vector for each of the first tire model; Changing the first tire model using the magnitude of the change vector and the magnitude of the thickness change vector as parameters to obtain a second tire model of elements that can be analyzed by a computer; and the magnitude and thickness of the shape change vector There is a step of performing shape optimization calculation for the second tire model using the magnitude of the change vector as a design variable and the tire physical quantity as an objective function. There is provided a tire shape optimization method comprising Rukoto.
形状最適化計算の結果について、所定の判定条件に基づき判定する判定工程を有し、判定工程で、形状最適化計算の結果が所定の判定条件を満たさないと判定された場合、形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさを変更する変更工程と、変更された形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして第１のタイヤモデルを変化させ、更新された第２のタイヤモデルを作成する作成工程と、更新された第２のタイヤモデルに対して形状最適化計算を行う最適化計算工程とを行い、判定工程で、形状最適化計算の結果が所定の判定条件を満たすと判定されるまで、変更工程、作成程および最適化計算工程を繰り返し行うことが好ましい。
また、形状最適化計算において、目的関数または制約条件は、タイヤの質量または質量に関する物理特性を含むことが好ましい。
また、第１のタイヤモデルにおいて、タイヤ断面形状内における全領域をＳ１とし、タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１のうち形状を変化させる領域をＳ２、厚さを変化させる領域をＳ３とするとき、タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１、形状を変化させる領域Ｓ２、厚さを変化させる領域Ｓ３は、Ｓ１＞Ｓ２≧Ｓ３の関係にあることが好ましい。
The result of the shape optimization calculation includes a determination step of determining based on a predetermined determination condition. In the determination step, when it is determined that the result of the shape optimization calculation does not satisfy the predetermined determination condition, the shape change vector is determined. A changing step of changing the size of the size and thickness change vector, and changing the first tire model using the changed size of the shape change vector and the size of the thickness change vector as parameters; And performing an optimization calculation step of performing a shape optimization calculation on the updated second tire model. In a determination step, a result of the shape optimization calculation is a predetermined determination. Until it is determined that the condition is satisfied, it is preferable to repeat the changing step, the creation step, and the optimization calculating step.
Further, in the shape optimization calculation, it is preferable that the objective function or the constraint condition include a mass of the tire or physical characteristics related to the mass.
Further, first in one of the tire model, the entire region of the tire section in the shape and S 1, the tire section S 2 regions to change the shape of the entire region S 1 in the shape, S 3 the area for changing the thickness In this case, it is preferable that the entire area S 1 , the area S 2 for changing the shape, and the area S 3 for changing the thickness in the tire cross-sectional shape have a relationship of S 1 > S 2 ≧ S 3 .
本発明は、コンピュータで数値解析可能な要素で第１のタイヤモデルを設定するモデル設定部と、第１のタイヤモデルの形状を変化させる形状変化ベクトルと、形状変化ベクトルの大きさを少なくとも１つ設定し、第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、厚さ変化ベクトルの大きさをそれぞれ少なくとも１つ設定する条件設定部と、形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして第１のタイヤモデルを変化させ、コンピュータで解析可能な要素の第２のタイヤモデルを作成するデータ作成部とを有することを特徴とするタイヤモデル作成装置を提供するものである。 The present invention provides a model setting unit that sets a first tire model using elements that can be numerically analyzed by a computer, a shape change vector that changes the shape of the first tire model, and at least one size of the shape change vector. A thickness change vector for setting and changing the thickness of the first tire model; a condition setting unit for setting at least one of each of the thickness change vectors; a size of the shape change vector and a thickness change vector; A data generation unit that changes the first tire model with the size of the parameter as a parameter and generates a second tire model of elements that can be analyzed by a computer. is there.
厚さ変化ベクトルの方向は、タイヤ外周線、タイヤ内周線およびタイヤ部材境界線のいずれかにおける法線方向、または隣接節点間を結ぶ直線方向であることが好ましい。
第１のタイヤモデルにおいて、タイヤ断面形状内における全領域をＳ１とし、タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１のうち形状を変化させる領域をＳ２、厚さを変化させる領域をＳ３とするとき、タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１、形状を変化させる領域Ｓ２、厚さを変化させる領域Ｓ３は、Ｓ１＞Ｓ２≧Ｓ３の関係にあることが好ましい。
The direction of the thickness change vector is preferably a normal direction in any one of the tire outer peripheral line, the tire inner peripheral line, and the tire member boundary line, or a straight line direction connecting adjacent nodes.
In the first tire model, the entire region of the tire section in the shape and S 1, the area to the area to change the shape of the entire region S 1 in the tire section in the shape change of S 2, the thickness of the S 3 At this time, it is preferable that the entire area S 1 , the area S 2 for changing the shape, and the area S 3 for changing the thickness in the tire cross-sectional shape have a relationship of S 1 > S 2 ≧ S 3 .
本発明は、コンピュータで数値解析可能な要素で第１のタイヤモデルを設定するモデル設定部と、第１のタイヤモデルの形状を変化させる形状変化ベクトルと、形状変化ベクトルの大きさを少なくとも１つ設定し、第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、厚さ変化ベクトルの大きさを少なくとも１つ設定し、形状変化ベクトルの大きさと厚さ変化ベクトルの大きさを設計変数とし、タイヤ物理量を目的関数として設定する条件設定部と、形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして第１のタイヤモデルを変化させ、コンピュータで解析可能な要素の第２のタイヤモデルを作成するデータ作成部と、条件設定部で設定された設計変数、目的関数および制約条件に基づき、タイヤモデルについて形状最適化計算を行う演算部とを有することを特徴とするタイヤ形状最適化装置を提供するものである。 The present invention provides a model setting unit that sets a first tire model using elements that can be numerically analyzed by a computer, a shape change vector that changes the shape of the first tire model, and at least one size of the shape change vector. And setting at least one thickness change vector for changing the thickness of the first tire model and the size of the thickness change vector, and setting the size of the shape change vector and the size of the thickness change vector as design variables. And a condition setting unit for setting the tire physical quantity as an objective function, and changing the first tire model using the size of the shape change vector and the size of the thickness change vector as parameters to obtain a second element of a computer-analyzable element. Based on the design variables, objective functions, and constraints set in the condition setting section. There is provided a tire shape optimization apparatus characterized by having a calculation unit for performing shape optimization calculation are.
形状最適化計算の結果について、所定の判定条件に基づき判定する判定部を有し、判定部で、形状最適化計算の結果が所定の判定条件を満たさないと判定された場合、条件設定部に形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさを変更させ、データ作成部に、変更された形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして第１のタイヤモデルを変化させ、更新された第２のタイヤモデルを作成させ、更に、条件設定部に、形状変化ベクトルの大きさと厚さ変化ベクトルの大きさを設計変数とし、タイヤ物理量を目的関数として設定させ、演算部に、更新された第２のタイヤモデルに対して形状最適化計算を行わせる制御部を有し、判定部で、形状最適化計算の結果が所定の判定条件を満たすまで、制御部は、条件設定部、データ作成部、および演算部による処理を繰り返し行わせることが好ましい。 For the result of the shape optimization calculation, the determination unit has a determination unit that determines based on a predetermined determination condition. If the determination unit determines that the result of the shape optimization calculation does not satisfy the predetermined determination condition, the condition setting unit The size of the shape change vector and the size of the thickness change vector are changed, and the data generation unit changes the first tire model using the changed size of the shape change vector and the size of the thickness change vector as parameters. Then, an updated second tire model is created. Further, the condition setting unit sets the size of the shape change vector and the size of the thickness change vector as design variables, and sets the tire physical quantity as an objective function. And a control unit for performing a shape optimization calculation on the updated second tire model. The determination unit controls the shape optimization calculation until the result of the shape optimization calculation satisfies a predetermined determination condition. Parts, the condition setting unit, the data creation unit, and repeatedly causes it is preferable to perform the processing by the arithmetic unit.
形状最適化計算において、目的関数または制約条件は、タイヤの質量または質量に関する物理特性を含むことが好ましい。
第１のタイヤモデルにおいて、タイヤ断面形状内における全領域をＳ１とし、形状を変化させる領域をＳ２とし、厚さを変化させる領域をＳ３とするとき、タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１、形状を変化させる領域Ｓ２、厚さを変化させる領域Ｓ３は、Ｓ１＞Ｓ２≧Ｓ３の関係にあることが好ましい。
In the shape optimization calculation, it is preferable that the objective function or the constraint condition include the mass of the tire or physical properties related to the mass.
In the first tire model, the entire region of the tire section in the shape and S 1, when the area to change the shape and S 2, the area for changing the thickness of the S 3, the total area S of the tire section in the shape 1, the area S 2 to change the shape, area S 3 vary the thickness is preferably in the relationship of S 1> S 2 ≧ S 3 .
本発明は、タイヤモデル作成方法の各工程を手順としてコンピュータに実行させるためのプログラムを提供するものである。
また、本発明は、タイヤ形状最適化方法の各工程を手順としてコンピュータに実行させるためのプログラムを提供するものである。
The present invention provides a program for causing a computer to execute each step of a tire model creation method as a procedure.
The present invention also provides a program for causing a computer to execute each step of the tire shape optimizing method as a procedure.
本発明によれば、タイヤの軽量化を考慮し、タイヤ形状とタイヤの厚さ（ゲージ）を同時に独立して変化させたタイヤ断面形状を取得することができる。
更に、本発明によれば、タイヤの軽量化を考慮し、材料のコストまたはタイヤ質量を抑え、目的特性を高次元にて満足するタイヤ断面形状を取得することができる。
According to the present invention, it is possible to obtain a tire cross-sectional shape in which the tire shape and the tire thickness (gauge) are simultaneously and independently changed in consideration of weight reduction of the tire.
Furthermore, according to the present invention, it is possible to obtain a tire cross-sectional shape that satisfies target characteristics at a high level while suppressing material cost or tire mass in consideration of weight reduction of the tire.
以下に、添付の図面に示す好適実施形態に基づいて、本発明のタイヤモデル作成方法、タイヤ形状最適化方法、タイヤモデル作成装置、タイヤ形状最適化装置、およびプログラムを詳細に説明する。
図１は本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化方法に利用される解析装置を示す模式図である。
Hereinafter, a tire model creation method, a tire shape optimization method, a tire model creation device, a tire shape optimization device, and a program according to the present invention will be described in detail based on preferred embodiments shown in the accompanying drawings.
FIG. 1 is a schematic diagram showing an analysis device used in a tire model creation method and a tire shape optimization method according to an embodiment of the present invention.
図１に示す解析装置１０は、タイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化方法に利用されるものである。解析装置１０は、コンピュータ等のハードウェアを用いて構成され、タイヤモデル作成装置およびタイヤ形状最適化装置を兼用する。
上述のようにタイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化方法には解析装置１０が用いられるが、タイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化方法をコンピュータ等のハードウェアおよびソフトウェアを用いて実行することができれば解析装置１０に限定されるものではない。タイヤモデル作成装置およびタイヤ形状最適化装置は、解析装置１０の構成に限定されるものではない。
The analyzer 10 shown in FIG. 1 is used for a tire model creation method and a tire shape optimization method. The analysis device 10 is configured using hardware such as a computer, and also serves as a tire model creation device and a tire shape optimization device.
As described above, the analysis device 10 is used for the tire model creation method and the tire shape optimization method. However, if the tire model creation method and the tire shape optimization method can be executed using hardware and software such as a computer, etc. The present invention is not limited to the analyzer 10. The tire model creation device and the tire shape optimization device are not limited to the configuration of the analysis device 10.
解析装置１０は、処理部１２と、入力部１４と、表示部１６とを有する。処理部１２は、条件設定部２０、モデル設定部２２、データ作成部２４、演算部２６、判定部２７と、メモリ２８、表示制御部３０および制御部３２を有する。この他に図示はしないがＲＯＭ等を有する。
処理部１２は、制御部３２により制御される。また、処理部１２において条件設定部２０、モデル設定部２２、データ作成部２４、演算部２６および判定部２７はメモリ２８に接続されており、条件設定部２０、モデル設定部２２、データ作成部２４、演算部２６および判定部２７のデータがメモリ２８に記憶される。
The analysis device 10 has a processing unit 12, an input unit 14, and a display unit 16. The processing unit 12 includes a condition setting unit 20, a model setting unit 22, a data creation unit 24, a calculation unit 26, a determination unit 27, a memory 28, a display control unit 30, and a control unit 32. In addition, although not shown, a ROM or the like is provided.
The processing unit 12 is controlled by the control unit 32. In the processing unit 12, the condition setting unit 20, the model setting unit 22, the data creation unit 24, the calculation unit 26, and the determination unit 27 are connected to the memory 28, and the condition setting unit 20, the model setting unit 22, the data creation unit 24, data of the arithmetic unit 26 and the determination unit 27 are stored in the memory 28.
以下に説明するタイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化方法において、処理部１２の各部で種々の処理がなされる。以下の説明では制御部３２により処理部１２の各部で種々の処理がなされることの説明を省略しているが、各部の一連の処理は制御部３２により制御される。メモリ２８には、後述する各種の判定条件も記憶されている。判定部２７がメモリ２８から判定条件を読み出して、演算部２６で得られた結果と比較し、判定結果を制御部３２に出力し、制御部３２では判定結果に基づいて各部の動作を決定し、決定した動作に基づいて各部を動作させる。 In the tire model creation method and the tire shape optimization method described below, various processes are performed in each unit of the processing unit 12. In the following description, the description that various processes are performed in each unit of the processing unit 12 by the control unit 32 is omitted, but a series of processes of each unit is controlled by the control unit 32. The memory 28 also stores various determination conditions described later. The determination unit 27 reads the determination condition from the memory 28, compares the determination condition with the result obtained by the calculation unit 26, outputs the determination result to the control unit 32, and the control unit 32 determines the operation of each unit based on the determination result. Then, each unit is operated based on the determined operation.
入力部１４は、マウスおよびキーボード等の各種情報をオペレータの指示により入力するための各種の入力デバイスである。表示部１６は、例えば、タイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化方法で得られた結果等を表示するものであり、公知の各種のディスプレイが用いられる。また、表示部１６には各種情報を出力媒体に表示するためのプリンタ等のデバイスも含まれる。 The input unit 14 is various input devices for inputting various information such as a mouse and a keyboard according to an instruction of an operator. The display unit 16 displays, for example, results obtained by a tire model creation method and a tire shape optimization method, and various known displays are used. The display unit 16 also includes a device such as a printer for displaying various information on an output medium.
解析装置１０は、ＲＯＭ等に記憶されたプログラム（コンピュータソフトウェア）を、制御部３２で実行することにより、条件設定部２０、モデル設定部２２、データ作成部２４、演算部２６および判定部２７の各部を機能的に形成する。解析装置１０は、上述のように、プログラムが実行されることで各部位が機能するコンピュータによって構成されてもよいし、各部位が専用回路で構成された専用装置であってもよい。 The analysis device 10 executes the program (computer software) stored in the ROM or the like by the control unit 32, and thereby the condition setting unit 20, the model setting unit 22, the data creation unit 24, the calculation unit 26, and the determination unit 27 Each part is functionally formed. As described above, the analysis device 10 may be configured by a computer in which each part functions by executing a program, or may be a dedicated device in which each part is configured by a dedicated circuit.
本実施形態のタイヤモデル作成方法は、タイヤの軽量化を考慮し、タイヤ形状とタイヤの厚さ（ゲージ）を同時に独立して変化させたタイヤ断面形状を取得することを目的とするものであり、コンピュータを用いたタイヤモデル作成方法に関する。
タイヤモデル作成方法では、タイヤ形状とタイヤの厚さ（ゲージ）を同時に独立して変化させることにより、軽量化を実現したできるタイヤ断面形状をコンピュータを用いて効率よく算出することができる。
本実施形態のタイヤ形状最適化方法は、ゲージ変化と形状変化を独立したパラメータ（設計変数）として取り扱いながら、タイヤの軽量化を考慮し、材料のコストまたはタイヤ質量を抑え、目的特性を高次元にて満足するタイヤ断面形状を取得することを目的とするものであり、コンピュータを用いたタイヤ形状最適化方法に関する。
タイヤ形状最適化方法では、形状変化とゲージ変化を兼ね備えつつも、それぞれ独立した設計変数として、形状最適化計算を行うことが可能となり、従来よりも広い特性値空間から目的特性と軽量化を両立したタイヤ断面形状をコンピュータを用いて効率よく算出することができる。
The method of creating a tire model according to the present embodiment is intended to obtain a tire cross-sectional shape in which the tire shape and the thickness (gauge) of the tire are simultaneously and independently changed in consideration of weight reduction of the tire. And a method of creating a tire model using a computer.
In the tire model creation method, by changing the tire shape and the thickness (gauge) of the tire simultaneously and independently, a tire cross-sectional shape that can achieve weight reduction can be efficiently calculated using a computer.
The method for optimizing the tire shape according to the present embodiment considers weight reduction of the tire, suppresses the cost of the material or the mass of the tire, and adjusts the target characteristic to a high degree while treating the gauge change and the shape change as independent parameters (design variables). The present invention relates to a method for optimizing a tire shape using a computer.
In the tire shape optimization method, it is possible to perform shape optimization calculation as independent design variables while combining shape change and gauge change, and achieve both target characteristics and weight reduction from a wider characteristic value space than before. The calculated tire cross-sectional shape can be efficiently calculated using a computer.
解析装置１０の条件設定部２０は、第１のタイヤモデルの形状を変化させる形状変化ベクトルと、形状変化ベクトルの大きさを設定する。また、第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、厚さ変化ベクトルの大きさを設定する。例えば、形状変化ベクトルおよび厚さ変化ベクトルは、入力部１４を介して入力される。形状変化ベクトルおよび厚さ変化ベクトルについては、後に詳細に説明する。
条件設定部２０では、その他、タイヤモデルの形状最適化計算に必要な各種の条件、情報が入力され、設定する。設計変数、目的関数および制約条件、各種の条件、情報は、入力部１４を介して入力される。条件設定部２０で設定する設計変数、目的関数および制約条件、各種の条件、情報はメモリ２８に記憶される。
The condition setting unit 20 of the analysis device 10 sets a shape change vector for changing the shape of the first tire model and a size of the shape change vector. Further, a thickness change vector for changing the thickness of the first tire model and the magnitude of the thickness change vector are set. For example, the shape change vector and the thickness change vector are input via the input unit 14. The shape change vector and the thickness change vector will be described later in detail.
In the condition setting unit 20, various other conditions and information necessary for the shape optimization calculation of the tire model are input and set. The design variables, objective functions and constraints, various conditions, and information are input via the input unit 14. The design variables, objective functions, constraints, various conditions, and information set by the condition setting unit 20 are stored in the memory 28.
条件設定部２０には、タイヤおよびタイヤを構成する材料を規定するパラメータのうち設計変数として定めた複数のパラメータが設定される。なお、設計変数のパラメータには境界条件等のばらつき因子、ならびに製品の場合には、大きさおよび質量等の制約条件を設定してもよい。
また、条件設定部２０は、タイヤモデルの形状最適化計算に必要な設計変数、目的関数（特性値）および制約条件を設定する。この場合、第１のタイヤモデルの形状を変化させる形状変化ベクトルの大きさと、第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルの大きさを設計変数とし、タイヤ物理量を目的関数として設定する。
目的関数（特性値）として設定されるタイヤ物理量は、タイヤ性能として評価しようとする物理量のことである。具体的には、例えば、操縦安定性の指標となるスリップ角ゼロ近傍における横力であるＣＰ（コーナリングパワー）、乗心地性の指標となるタイヤの１次固有振動数、転動抵抗の指標となる転がり抵抗、操縦安定性の指標となる横ばね定数、縦剛性、耐摩耗性の指標となるタイヤトレッド部材の摩耗エネルギー、燃費性能等が挙げられる。他にも、タイヤの物理量としては、たわみ量、接地圧分布、転がり抵抗およびコーナリング特性等がある。これ以外に、タイヤの物理量としては、形状および寸法値がある。形状としては、例えば、断面形状である。寸法値としては、例えば、タイヤの幅、タイヤの外径等である。
In the condition setting section 20, a plurality of parameters defined as design variables among parameters defining the tire and the material constituting the tire are set. Variation factors such as boundary conditions may be set as parameters of design variables, and in the case of products, constraint conditions such as size and mass may be set.
Further, the condition setting unit 20 sets design variables, objective functions (characteristic values), and constraints necessary for the shape optimization calculation of the tire model. In this case, the size of the shape change vector for changing the shape of the first tire model and the size of the thickness change vector for changing the thickness of the first tire model are set as design variables, and the tire physical quantity is set as an objective function. I do.
The tire physical quantity set as the objective function (characteristic value) is a physical quantity to be evaluated as tire performance. Specifically, for example, CP (cornering power), which is a lateral force near zero slip angle, which is an index of steering stability, a primary natural frequency of a tire, which is an index of ride comfort, and an index of rolling resistance, Rolling resistance, lateral spring constant as an index of steering stability, longitudinal rigidity, wear energy of a tire tread member as an index of wear resistance, fuel consumption performance, and the like. Other physical quantities of the tire include a deflection, a contact pressure distribution, a rolling resistance, and a cornering characteristic. In addition, the physical quantity of the tire includes a shape and a dimensional value. The shape is, for example, a cross-sectional shape. The dimension value is, for example, the width of the tire, the outer diameter of the tire, and the like.
なお、特性値（目的関数）としては、タイヤ物理量に加えて、タイヤおよびタイヤを構成する材料を規定するパラメータのうち定めた複数のパラメータを設定してもよい。特性値には、物理的および化学的な特性値以外のコスト等、タイヤおよびタイヤを構成する材料を評価する指標を用いてもよい。
タイヤおよびタイヤを構成する材料は、タイヤ単体ではなく、タイヤを構成するパーツ、タイヤのアッセンブリ形態等のタイヤを含むシステム全体、またはその一部を対象としてもよい。
目的関数（特性値）は、性能として好ましい方向があり、値が大きくなる、小さくなる、または所定の値に近づく等がある。また、目的関数については、上述の好ましい方向以外に、好ましい方向とは反対の好ましくない方向もある。
なお、目的関数は１つでもよく、すなわち、単目的でもよい。目的関数は、複数であってもよいことはもちろんである。
In addition, as the characteristic value (objective function), in addition to the tire physical quantity, a plurality of parameters defined among the parameters defining the tire and the material constituting the tire may be set. As the characteristic value, an index for evaluating the tire and the material constituting the tire, such as a cost other than the physical and chemical characteristic values, may be used.
The tire and the material constituting the tire may be not limited to the tire itself, but may be the whole system including the tire, such as a part constituting the tire, an assembly form of the tire, or a part thereof.
The objective function (characteristic value) has a desirable direction in terms of performance, such as a value increasing, decreasing, or approaching a predetermined value. Further, regarding the objective function, there is an undesired direction opposite to the preferred direction other than the preferred direction described above.
The objective function may be one, that is, a single objective. Needless to say, there may be a plurality of objective functions.
設計変数は複数設定することができ、上述の第１のタイヤモデルの形状を変化させる形状変化ベクトルの大きさと、第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルの大きさに、加えて更に、タイヤの形状、タイヤの内部構造および材料特性等を規定してもよい。設計変数としては、タイヤの材料挙動、タイヤの形状、タイヤの断面形状、タイヤの固有振動モードおよびタイヤの構造等である。設計変数としては、例えば、タイヤのトレッド部におけるクラウン形状を規定する曲率半径、タイヤ内部構造を規定するタイヤのベルト幅寸法等が挙げられる。これ以外にも、例えば、トレッド部における材料特性を規定するフィラー分散形状、およびフィラー体積率等が挙げられる。軽量化を目的としているため、設計変数は、タイヤの質量に関係するものであることが好ましい。 A plurality of design variables can be set. In addition to the size of the shape change vector that changes the shape of the first tire model and the size of the thickness change vector that changes the thickness of the first tire model, Further, the shape of the tire, the internal structure of the tire, the material properties, and the like may be defined. The design variables include the material behavior of the tire, the shape of the tire, the cross-sectional shape of the tire, the natural vibration mode of the tire, the structure of the tire, and the like. The design variables include, for example, a radius of curvature that defines the crown shape in the tread portion of the tire, a belt width dimension of the tire that defines the internal structure of the tire, and the like. Other than this, for example, a filler dispersion shape that defines the material properties in the tread portion, a filler volume ratio, and the like can be given. Since the purpose is to reduce the weight, it is preferable that the design variable is related to the mass of the tire.
制約条件は、目的関数の値を所定の範囲に制約したり、設計変数の値を所定の範囲に制約するための条件である。
また、タイヤの負荷荷重、タイヤの転動速度を初めとする走行条件、タイヤが走行する路面条件、例えば、凹凸形状、摩擦係数等、車両の走行シミュレーションに用いるための車両諸元の情報等が設定される。
The constraint condition is a condition for restricting the value of the objective function to a predetermined range or restricting the value of a design variable to a predetermined range.
In addition, the running conditions including the tire load load, the rolling speed of the tire, the road surface conditions on which the tire runs, for example, information on the vehicle specifications for use in the running simulation of the vehicle, such as unevenness, friction coefficient, etc. Is set.
また、条件設定部２０に、複数種の設計変数と複数種の特性値との間の非線形応答関係を定めるための情報が設定される。非線形応答関係には、例えば、ＦＥＭ（有限要素法）等の数値シミュレーション、理論式等が含まれる。
条件設定部２０では、非線形応答関係により生成するモデル、そのモデルの境界条件、ＦＥＭ等の数値シミュレーションする場合には、そのシミュレーション条件、シミュレーションにおける制約条件を設定する。
また、条件設定部２０では、ＦＥＭ、理論式以外に、入出力の関係が定義された計算式を設定してもよい。入出力の関係が定義された計算式としては、例えば、形状変化後の断面積を周方向へ展開し体積を算出すること、経験式に形状変化後の情報をパラメータとして用いて目的とする特性を算出することである。
Further, information for determining a non-linear response relationship between a plurality of types of design variables and a plurality of types of characteristic values is set in the condition setting unit 20. The non-linear response includes, for example, numerical simulations such as FEM (finite element method), theoretical formulas, and the like.
The condition setting unit 20 sets a model generated by the non-linear response relationship, a boundary condition of the model, a simulation condition when performing a numerical simulation such as FEM, and a constraint condition in the simulation.
In addition, the condition setting unit 20 may set a calculation formula in which an input / output relationship is defined, in addition to the FEM and the theoretical formula. The calculation formulas defining the input / output relationship include, for example, calculating the volume by expanding the cross-sectional area after the shape change in the circumferential direction, and using the information after the shape change as a parameter in the empirical formula to obtain the desired characteristic. Is calculated.
更には、パレート解を得るための最適化条件、例えば、パレート解探索のための条件等を設定してもよい。パレート解探索のための条件は、パレート解を探索するための手法、パレート解探索における各種条件である。本実施形態では、例えば、パレート解を探索するための手法として、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いることができる。一般に、特性値（目的関数）の増大と共に、遺伝的アルゴリズムの探索能力が低下することが知られている。それを解決する方法の一つが、個体数を増加させる方法である。
これ以外に、条件設定部２０に設計変数の定義域を設定する。設計変数の定義域は、離散的な水準値でも、定数であってもよい。なお、複数種の設計変数があるため、全ての設計変数に対して、それぞれに離散的な水準値を設定し、残りの設計変数については定義域を定数として、設計変数の組合せをコンピュータが変更しながら特性値を算出し、後述するパレート解の抽出を行ってもよい。
Further, an optimization condition for obtaining a Pareto solution, for example, a condition for searching for a Pareto solution may be set. The conditions for Pareto solution search are a method for searching for Pareto solutions and various conditions for Pareto solution search. In the present embodiment, for example, a genetic algorithm (GA) can be used as a method for searching for a Pareto solution. In general, it is known that the search capability of a genetic algorithm decreases as the characteristic value (objective function) increases. One way to solve this is to increase the number of individuals.
In addition, the condition setting unit 20 sets a domain for design variables. The domain of the design variable may be a discrete level value or a constant. Since there are multiple types of design variables, a discrete level value is set for each of all design variables, and for the remaining design variables, the domain is a constant and the computer changes the combination of design variables. The characteristic value may be calculated while extracting a Pareto solution described later.
形状最適化計算に関しては、入力変数と出力変数の非線形関係（応答曲面）を用いて逐次的に探索する手法および進化計算手法のような最適化アルゴリズムに従い入力変数を変化させながら出力値を算出して探索する手法のどちらを用いてもよい。 Regarding the shape optimization calculation, the output value is calculated while changing the input variables according to an optimization algorithm such as a method of sequentially searching using a nonlinear relationship (response surface) between the input variables and the output variables and an evolution calculation method. Either of the search methods may be used.
モデル設定部２２は、コンピュータで数値解析可能な要素でモデル化されたタイヤモデルを設定するものである。具体的には、モデル設定部２２は、コンピュータで数値解析可能な要素で第１のタイヤモデルを設定する。
第１のタイヤモデルは基準形状となるものであり、例えば、タイヤ断面形状で表されるものである。第１のタイヤモデルに基づき、タイヤの軽量化を考慮したタイヤモデルが作成される。第１のタイヤモデルとしては、軽量化の対象となるタイヤであるが、特に限定されるものではなく、任意のタイヤ形状とすることができる。第１のタイヤモデルとしては、市販品のタイヤでも、設計中のタイヤでもよい。
第１のタイヤモデルは、例えば、入力部１４を介して条件設定部２０に入力され、メモリ２８に記憶される。また、モデル設定部２２では、メモリ２８に第１のタイヤモデルとなるタイヤ断面形状のデータを予め記憶させておき、メモリ２８からタイヤ断面形状のデータを呼び出し、第１のタイヤモデルを設定するようにしてもよい。
コンピュータで数値解析可能な要素の第１のタイヤモデルとは、例えば、ＦＥＭ等の数値シミュレーションに利用されるメッシュデータ、ＣＡＤデータ等の設計データである。
The model setting unit 22 sets a tire model modeled by an element that can be numerically analyzed by a computer. Specifically, the model setting unit 22 sets the first tire model using elements that can be numerically analyzed by a computer.
The first tire model has a reference shape, and is represented, for example, by a tire cross-sectional shape. Based on the first tire model, a tire model that takes into account the weight reduction of the tire is created. The first tire model is a tire whose weight is to be reduced, but is not particularly limited, and may have any tire shape. The first tire model may be a commercially available tire or a tire under design.
The first tire model is input to the condition setting unit 20 via the input unit 14 and stored in the memory 28, for example. Further, the model setting unit 22 stores the data of the tire cross-sectional shape serving as the first tire model in the memory 28 in advance, calls the data of the tire cross-sectional shape from the memory 28, and sets the first tire model. It may be.
The first tire model as an element that can be numerically analyzed by a computer is, for example, design data such as mesh data and CAD data used for numerical simulation such as FEM.
データ作成部２４は、条件設定部２０で設定された形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして、第１のタイヤモデルを変化させ、コンピュータで解析可能な要素の第２のタイヤモデルを作成するものである。第２のタイヤモデルは、例えば、第１のタイヤモデルと同様にタイヤ断面形状で表されるものである。
データ作成部２４では、例えば、形状変化ベクトルと厚み変化ベクトルに対して、重み係数を掛けて線形和を求めることで、第２のタイヤモデルを作成する。なお、データ作成部２４における第２のタイヤモデルの作成方法は、特に限定されるものではない。第２のタイヤモデルの作成方法については、後に詳細に説明する。
The data creating unit 24 changes the first tire model using the magnitude of the shape change vector and the magnitude of the thickness change vector set by the condition setting unit 20 as parameters, and changes the second tire element that can be analyzed by a computer. This is to create a tire model. The second tire model is represented by a tire cross-sectional shape, for example, like the first tire model.
The data creation unit 24 creates a second tire model by multiplying the shape change vector and the thickness change vector by a weighting factor to obtain a linear sum, for example. Note that the method of creating the second tire model in the data creating unit 24 is not particularly limited. A method of creating the second tire model will be described later in detail.
データ作成部２４は、第１のタイヤモデルに基づき作成される第２のタイヤモデルから、設定された非線形応答関係に基づいて、各種の計算モデルを作成するものでもある。非線形応答関係は、上述のようにＦＥＭ等の数値シミュレーションが含まれており、この場合、データ作成部２４で、設計変数を表わす設計パラメータ、特性値を表わす特性値パラメータに応じたメッシュモデルが生成される。また、理論式の場合にも、設計パラメータ、特性値パラメータに応じた理論式が作成される。演算部２６でタイヤモデルを用いてシミュレーション演算がなされる。
入出力の関係が定義された計算式の場合には、形状変化後の断面積を周方向へ展開し体積を算出する式、経験式に形状変化後の情報をパラメータとして用いて目的とする特性を算出する式が作成され、演算部２６で上述の作成された式の演算がなされる。
The data creating unit 24 creates various calculation models from the second tire model created based on the first tire model based on the set nonlinear response relationship. As described above, the non-linear response relationship includes a numerical simulation such as FEM. In this case, the data creation unit 24 generates a mesh model corresponding to a design parameter representing a design variable and a characteristic value parameter representing a characteristic value. Is done. Also, in the case of the theoretical formula, a theoretical formula corresponding to the design parameter and the characteristic value parameter is created. The calculation unit 26 performs a simulation calculation using the tire model.
In the case of a calculation formula in which the relationship between input and output is defined, a formula that expands the cross-sectional area after the shape change in the circumferential direction to calculate the volume, and an empirical formula that uses the information after the shape change as a parameter as the target characteristic Is calculated, and the calculation unit 26 calculates the above-described formula.
なお、データ作成部２４で作成される第２のタイヤモデルの計算モデルは、条件設定部２０で設定された各種類の設計パラメータを用いて作成されるが、計算モデルの作成には公知の作成方法を用いることができる。
なお、計算モデルは、少なくとも、この計算モデルを転動させる対象である路面モデルも併せて生成する。また、タイヤが装着されるリム、ホイール、およびタイヤ回転軸を再現するものを計算モデルとしてもよい。また、必要に応じて、タイヤが装着される車両を再現するモデルを計算モデルに組み込んでもよい。この際、第２のタイヤモデル、リムモデル（ホイールモデル）、およびタイヤ回転軸モデルを、予め設定された境界条件に基づいて一体化した計算モデルを作成することもできる。
また、解析に用いる計算モデルの形態は、特に限定されるものではなく、溝のないスムースタイヤでも主溝のみのものでもパターン付きであってもよい。
The calculation model of the second tire model created by the data creation unit 24 is created using each type of design parameters set by the condition setting unit 20. A method can be used.
The calculation model also generates at least a road surface model on which the calculation model is to be rolled. Further, a model that reproduces a rim, a wheel, and a tire rotation axis on which a tire is mounted may be used as a calculation model. If necessary, a model that reproduces the vehicle on which the tire is mounted may be incorporated in the calculation model. At this time, it is also possible to create a calculation model in which the second tire model, the rim model (wheel model), and the tire rotation axis model are integrated based on preset boundary conditions.
The form of the calculation model used for the analysis is not particularly limited, and may be a smooth tire having no groove, only a main groove, or a pattern.
なお、データ作成部２４で作成される計算モデルは、条件設定部２０で設定された各種類の設計パラメータを用いて作成されるが、計算モデルの作成には公知の作成方法を用いることができる。
例えば、タイヤを複数の節点で構成される有限個の要素に分割して、計算モデルを作成する。
タイヤモデルを構成する要素は、例えば、２次元平面では四辺形要素、３次元体では四面体ソリッド要素、五面体ソリッド要素、六面体ソリッド要素等のソリッド要素、三角形シェル要素、四角形シェル要素等のシェル要素、面要素等のコンピュータで解析可能な要素とする。このようにして分割された要素は、解析の過程においては、３次元モデルでは３次元座標を用いて、２次元モデルでは２次元座標を用いて逐一特定される。
The calculation model created by the data creation unit 24 is created using each type of design parameter set by the condition setting unit 20, but a known creation method can be used to create the calculation model. .
For example, a calculation model is created by dividing a tire into a finite number of elements composed of a plurality of nodes.
Elements constituting the tire model include, for example, a quadrilateral element in a two-dimensional plane, a solid element such as a tetrahedral solid element, a pentahedral solid element, and a hexahedral solid element in a three-dimensional body, a triangular shell element, and a shell such as a quadrilateral shell element. Elements that can be analyzed by a computer, such as elements and surface elements. In the process of analysis, the elements divided in this way are specified one by one using three-dimensional coordinates in a three-dimensional model and two-dimensional coordinates in a two-dimensional model.
これら各計算モデルはコンピュータで数値計算可能な離散化モデルであればよく、例えば、公知の有限要素法（ＦＥＭ）に用いるための有限要素モデル等であればよい。なお、計算モデルを用いて、例えば、タイヤウエット性能を初めとするタイヤ性能を最適化するタイヤ設計案を求める場合等、路面モデルとタイヤモデルの他に、路面上に存在する介在物を再現するモデルを生成しておけばよい。例えば、介在物モデルとして、路面上の水、雪、泥、砂、砂利および氷等を再現する各種モデルを、コンピュータで数値計算可能な離散化モデルで生成しておけばよい。なお、路面モデルも、表面が平坦な路面を再現するモデルに限らず、必要に応じて、表面に凹凸を有する路面形状を再現するモデルであってもよい。 Each of these calculation models may be a discretized model that can be numerically calculated by a computer, such as a finite element model for use in a known finite element method (FEM). In addition, using a calculation model, for example, when seeking a tire design plan that optimizes tire performance including tire wet performance, in addition to a road surface model and a tire model, reproduces inclusions present on the road surface. You only need to generate a model. For example, various models that reproduce water, snow, mud, sand, gravel, ice, and the like on a road surface may be generated as discrete models that can be numerically calculated by a computer. The road surface model is not limited to a model that reproduces a road surface having a flat surface, but may be a model that reproduces a road surface shape having irregularities on the surface as necessary.
演算部２６は、データ作成部２４で作成された第２のタイヤモデルの計算モデルを用いて特性値（目的関数）を算出するものである。これにより、設計変数に対する特性値（出力値）が得られる。得られた出力値（出力値）は、メモリ２８に記憶される。演算部２６は、例えば、公知の有限要素ソルバーによるサブルーチンを実行することで機能するものである。
演算部２６は、非線形応答関係を用いて、複数種の設計変数の値と特性値で構成される特性値空間での出力値（サンプリング点）を計算する。また、演算部２６は、設計変数と出力値（サンプリング点）とを用い、出力値である特性値を目的関数として、近似モデル（メタモデル）を作成する。
上述の近似モデル（メタモデル）は、入出力の関係を近似する数学的モデルのことであり、パラメータを調整することにより、様々な入出力関係を近似できるものである。上述の近似モデルには、例えば、多項式モデル、クリギング、ニューラルネットワークおよび動径基底関数等を用いることができる。
The calculation unit 26 calculates a characteristic value (objective function) using the calculation model of the second tire model created by the data creation unit 24. Thereby, a characteristic value (output value) for the design variable is obtained. The obtained output value (output value) is stored in the memory 28. The calculation unit 26 functions by executing a subroutine using a known finite element solver, for example.
The calculation unit 26 calculates an output value (sampling point) in a characteristic value space including a plurality of types of design variable values and characteristic values using the nonlinear response relationship. The calculation unit 26 also creates an approximate model (meta model) using the design variables and the output values (sampling points), and using the characteristic values, which are output values, as objective functions.
The above-described approximation model (metamodel) is a mathematical model that approximates the relationship between input and output, and can approximate various input and output relationships by adjusting parameters. For example, a polynomial model, kriging, a neural network, a radial basis function, or the like can be used as the above-described approximate model.
演算部２６は、近似モデルを用いて形状最適化計算を実行するものでもある。形状最適化計算結果からデータ作成部２４にて抽出した解（パレート解を含んでもよい）を用いて、規定した非線形関係を用いて実計算を実行させるものでもある。これ以外にも、演算部２６は、近似モデルを用いることなく、有限要素法を用いて、設計変数の組合せから表現されるタイヤモデルに境界条件を与え、直接特性値を算出するものでもある。形状最適化計算手法としては、例えば進化計算手法の一つである遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いる。遺伝的アルゴリズムとしては、例えば、解集合を目的関数に沿って複数の領域に分割し、この分割した解集合毎に多目的ＧＡを行うＤＲＭＯＧＡ（Divided Range Multi-Objective GA）、ＮＣＧＡ（Neighborhood Cultivation GA），ＤＣＭＯＧＡ（Distributed Cooperation model of MOGA and SOGA）、ＮＳＧＡ（Non-dominated Sorting GA）、ＮＳＧＡ２（Non-dominated Sorting GA-II）、ＳＰＥＡII（Strength Pareto Evolutionary Algorithm-II）法等の公知の方法を用いることができる。 The calculation unit 26 also performs a shape optimization calculation using the approximate model. An actual calculation is performed by using a solution (may include a Pareto solution) extracted by the data creation unit 24 from the shape optimization calculation result and using a specified nonlinear relationship. In addition to the above, the calculation unit 26 also gives a boundary condition to a tire model represented by a combination of design variables using a finite element method without using an approximate model, and directly calculates a characteristic value. As the shape optimization calculation method, for example, a genetic algorithm (GA), which is one of the evolution calculation methods, is used. As the genetic algorithm, for example, a solution set is divided into a plurality of regions along an objective function, and a multi-objective GA is performed for each of the divided solution sets. , DCMOGA (Distributed Cooperation model of MOGA and SOGA), NSGA (Non-dominated Sorting GA), NSGA2 (Non-dominated Sorting GA-II), SPEAII (Strength Pareto Evolutionary Algorithm-II) method and the like. Can be.
演算部２６は、条件設定部２０で設定されたパレート解探索の条件に応じて、演算部２６で得られた近似モデルを用いた形状最適化計算結果から、パレート解を探索し、パレート解を抽出するものでもある。得られたパレート解は、メモリ２８に記憶される。
ここで、パレート解は、トレードオフの関係にある複数の特性値（目的関数）において、他の任意の解よりも優位にあるとはいえないが、より優れた解が他に存在しない解をいう。一般にパレート解は集合として複数個存在する。パレート解の探索には、例えば、パレートランキング法を用いる。
The arithmetic unit 26 searches for a Pareto solution from the shape optimization calculation result using the approximation model obtained by the arithmetic unit 26 in accordance with the Pareto solution search condition set by the condition setting unit 20, and calculates the Pareto solution. It is something to extract. The obtained Pareto solution is stored in the memory 28.
Here, the Pareto solution cannot be said to be superior to any other solution in a plurality of characteristic values (objective functions) in a trade-off relationship, but is a solution in which no better solution exists. Say. Generally, a plurality of Pareto solutions exist as a set. For example, a Pareto ranking method is used for searching for a Pareto solution.
演算部２６では、例えば、ベクトル評価遺伝的アルゴリズム（Vector Evaluated Generic Algorithms：ＶＥＧＡ）、パレートランキング法、またはトーナメント法を用いた選択が行われる。遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）以外も、同じ進化計算手法として、例えば、焼きなまし法（ＳＡ）または粒子群最適化（ＰＳＯ）を用いてもよい。 The calculation unit 26 performs selection using, for example, a Vector Evaluated Generic Algorithms (VEGA), a Pareto ranking method, or a tournament method. Other than the genetic algorithm (GA), for example, the annealing method (SA) or the particle swarm optimization (PSO) may be used as the same evolution calculation method.
本発明では、設計変数と特性値との間で定める非線形応答関係、すなわち、設計変数を用いて特性値を求める場合に利用されるものは、ＦＥＭ等のシミュレーションに限定されるものではなく、上述のように理論式、および入出力の関係が定義された計算式等を用いることもできる。 In the present invention, the non-linear response relationship defined between the design variables and the characteristic values, that is, the one used when obtaining the characteristic values using the design variables is not limited to the simulation such as the FEM. It is also possible to use a theoretical expression, a calculation expression in which the relationship between input and output is defined, and the like.
判定部２７は、上述のように、メモリ２８から判定条件を読み出して、演算部２６で得られた結果と比較し、判定結果を制御部３２に出力し、制御部３２では判定結果に基づいて各部の動作を決定し、決定した動作に基づいて各部を動作させるものである。
判定条件は、例えば、タイヤ質量と、演算部２６で得られた目的関数（特性値）の結果、例えば、タイヤ質量、縦剛性、転がり抵抗等の特性値の結果に対して設定された閾値である。例えば、タイヤを軽量化しつつ、縦剛性を維持することタイヤを得る場合には、タイヤ質量に対する縦剛性の程度が閾値として設定される。
判定部２７では、判定条件を満たせば、第２のタイヤモデルは、軽量化と目的特性が実現できたと判定する。一方、判定部２７では、判定条件を満たさない場合、第２のタイヤモデルは、軽量化と目的特性が実現できていないと判定する。
なお、演算部２６および判定部２７は、タイヤ形状最適化方法で必要な構成であり、タイヤモデル作成方法では不要である。このため、第２のタイヤモデルだけを作成する場合には、制御部３２により演算部２６および判定部２７を動作させない。すなわち、タイヤモデル作成装置は、解析装置１０において演算部２６および判定部２７がない構成とすることができる。
As described above, the determination unit 27 reads the determination condition from the memory 28, compares it with the result obtained by the calculation unit 26, outputs the determination result to the control unit 32, and the control unit 32 performs the determination based on the determination result. The operation of each unit is determined, and each unit is operated based on the determined operation.
The determination condition is, for example, a threshold set for the tire mass and the result of the objective function (characteristic value) obtained by the calculation unit 26, for example, the result of the characteristic value such as the tire mass, longitudinal rigidity, and rolling resistance. is there. For example, when obtaining a tire that maintains the vertical rigidity while reducing the weight of the tire, the degree of the vertical rigidity with respect to the tire mass is set as the threshold.
The determination unit 27 determines that the second tire model has achieved the weight reduction and the target characteristics if the determination conditions are satisfied. On the other hand, when the determination condition is not satisfied, the determination unit 27 determines that the second tire model has not achieved the weight reduction and the target characteristics.
Note that the calculation unit 26 and the determination unit 27 are components necessary for the tire shape optimization method, and are not necessary for the tire model creation method. For this reason, when only the second tire model is created, the control unit 32 does not operate the calculation unit 26 and the determination unit 27. That is, the tire model creation device can be configured such that the analysis unit 10 does not include the calculation unit 26 and the determination unit 27.
表示制御部３０は、条件設定部２０に設定される設計変数、特性値等の各種のパラメータ、演算部２６で得られた出力値（タイヤモデルの形状最適化計算の結果）、モデル設定部２２で得られた第１のタイヤモデル、データ作成部２４で得られた第２のタイヤモデルを表示部１６に表示させるものである。例えば、特性値の値、タイヤモデルの形状最適化計算の結果をメモリ２８から読み出し、表示部１６に表示させる。
また、表示制御部３０は、入力部１４を介して入力される各種の情報、タイヤモデル、数値計算の結果、および最適解を表示部１６に表示させることもできる。例えば、タイヤモデル、タイヤモデルの形状最適化計算の結果をメモリ２８から読み出し、表示部１６に表示させる。
The display control unit 30 includes various parameters such as design variables and characteristic values set in the condition setting unit 20, output values obtained by the calculation unit 26 (results of the tire model shape optimization calculation), and a model setting unit 22. And the second tire model obtained by the data creation unit 24 is displayed on the display unit 16. For example, the characteristic value and the result of the tire model shape optimization calculation are read from the memory 28 and displayed on the display unit 16.
In addition, the display control unit 30 can cause the display unit 16 to display various information input through the input unit 14, a tire model, a result of numerical calculation, and an optimal solution. For example, the tire model and the result of the shape optimization calculation of the tire model are read from the memory 28 and displayed on the display unit 16.
制御部３２は、上述のように、処理部１２を制御するものであり、以下に示すタイヤモデル作成方法およびタイヤ形状最適化方法でなされる各種の工程を処理部１２のモデル設定部２２、データ作成部２４、演算部２６および判定部２７に行わせるものである。
解析装置１０では、形状または構造を変化させる際の入力ファイルにおいて、境界条件および解析ステップ等の共通した部分と節点座標値、補強材の配置角度および初期張力などの個々の形状によって異なる部分を分割し、共通部分に取り込むようなファイル形式を用いて自動化すること、すなわち、個別の情報をインクルードファイル化することにより、多数のタイヤ形状について検討を行う場合であっても容易にタイヤ形状の検討が可能である。
The control unit 32 controls the processing unit 12 as described above, and executes various processes performed by the tire model creation method and the tire shape optimization method described below by the model setting unit 22 of the processing unit 12, This is performed by the creating unit 24, the arithmetic unit 26, and the determination unit 27.
The analysis device 10 divides common parts such as boundary conditions and analysis steps and different parts depending on individual shapes such as node coordinate values, reinforcing member arrangement angles and initial tensions in an input file when changing the shape or structure. However, by automating using a file format that incorporates in the common part, that is, by making individual information into an include file, it is easy to examine the tire shape even when examining many tire shapes. It is possible.
次に、本実施形態のタイヤモデル作成方法について説明する。
図２は、本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法を工程順に示すフローチャートである。図３（ａ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状を示す模式図であり、（ｂ）は本発明の実施形態のタイヤの第１の形状変化を示す模式図であり、（ｃ）は本発明の実施形態のタイヤの第２の形状変化を示す模式図であり、（ｄ）は本発明の実施形態のタイヤの第３の形状変化を示す模式図である。
図４（ａ）は従来のタイヤの基準形状を示す模式図であり、（ｂ）は従来のタイヤの第１の形状変化を示す模式図であり、（ｃ）は従来のタイヤの第２の形状変化を示す模式図である。
図５は本発明の実施形態のタイヤモデル作成方法の第２のタイヤ断面モデルの取得方法を説明するための模式図である。
Next, a tire model creation method according to the present embodiment will be described.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a tire model creation method according to an embodiment of the present invention in the order of steps. FIG. 3A is a schematic diagram illustrating a reference shape of the tire according to the embodiment of the present invention, FIG. 3B is a schematic diagram illustrating a first shape change of the tire according to the embodiment of the present invention, and FIG. FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a second shape change of the tire according to the embodiment of the present invention, and FIG. 4D is a schematic diagram illustrating a third shape change of the tire according to the embodiment of the present invention.
4A is a schematic diagram showing a reference shape of a conventional tire, FIG. 4B is a schematic diagram showing a first shape change of the conventional tire, and FIG. 4C is a schematic diagram showing a second shape of the conventional tire. It is a schematic diagram which shows a shape change.
FIG. 5 is a schematic diagram for explaining a second method for acquiring a tire cross-sectional model in the tire model creating method according to the embodiment of the present invention.
図２に示すように、まず、コンピュータで数値解析可能な要素の第１のタイヤモデルを設定する（ステップＳ１０）。
第１のタイヤモデルは、基準形状となるものであり、例えば、軽量化の対象となるタイヤが用いられる。
第１のタイヤモデルは、任意のタイヤ形状とすることができ、市販品のタイヤでも、設計中のタイヤでもよく、特に限定されるものではない。コンピュータで数値解析可能な要素の第１のタイヤモデルとは、例えば、ＦＥＭ等の数値シミュレーションに利用されるメッシュデータ、ＣＡＤデータ等の設計データである。
第１のタイヤモデルは、例えば、入力部１４を介して条件設定部２０に入力され、メモリ２８に記憶される。また、メモリ２８に第１のタイヤモデルとなるタイヤ断面形状のデータが予め記憶されていれば、メモリ２８からタイヤ断面形状のデータを呼び出す。
As shown in FIG. 2, first, a first tire model of an element that can be numerically analyzed by a computer is set (step S10).
The first tire model has a reference shape. For example, a tire whose weight is to be reduced is used.
The first tire model may have any tire shape, and may be a commercially available tire or a tire under design, and is not particularly limited. The first tire model as an element that can be numerically analyzed by a computer is, for example, design data such as mesh data and CAD data used for numerical simulation such as FEM.
The first tire model is input to the condition setting unit 20 via the input unit 14 and stored in the memory 28, for example. If the data of the tire cross-sectional shape serving as the first tire model is stored in the memory 28 in advance, the data of the tire cross-sectional shape is called from the memory 28.
次に、第１のタイヤモデルに対して、形状を変化させる形状変化ベクトルと、形状変化ベクトルの大きさを条件設定部２０に設定する（ステップＳ１２）。
厚さを変化させる厚さ変化ベクトルを、形状変化ベクトルと独立したパラメータとして扱うために、形状変化ベクトルは第１のタイヤモデル（基準形状）に対してタイヤ厚さ方向の変化を除いた形状を用いることが好ましい。加えて、各形状変化ベクトル間において同一値を与えることが好ましい。すなわち、形状変化ベクトルは、形状変化ベクトル毎にゲージ変化量（タイヤの厚さ）が変わらないように、第１のタイヤモデルのタイヤ厚さを変えることなく、形状だけを変えるものであることが好ましい。
各形状変化に対する変化量を統一するために、形状変化ベクトルは第１のタイヤモデル（基準形状）に対して予め正規化した変位量（形状変化ベクトルの大きさ）を用いることが望ましい。
形状変化ベクトルと、その大きさは、例えば、タイヤ断面方向の固有モードに基づいて決定することができる。タイヤ固有モードは、１次以上５次以下のタイヤ断面方向の固有モードを含むことが好ましい。
Next, a shape change vector for changing the shape and the magnitude of the shape change vector are set in the condition setting unit 20 for the first tire model (step S12).
In order to treat the thickness change vector for changing the thickness as a parameter independent of the shape change vector, the shape change vector is a shape excluding a change in the tire thickness direction with respect to the first tire model (reference shape). Preferably, it is used. In addition, it is preferable to give the same value between each shape change vector. That is, the shape change vector may change only the shape without changing the tire thickness of the first tire model so that the gauge change amount (tire thickness) does not change for each shape change vector. preferable.
In order to unify the amount of change with respect to each shape change, it is desirable to use the amount of displacement (the size of the shape change vector) normalized in advance with respect to the first tire model (reference shape) as the shape change vector.
The shape change vector and its magnitude can be determined, for example, based on the eigenmode in the tire cross-sectional direction. It is preferable that the tire eigenmode includes a first-order or fifth-order or less eigenmode in a tire cross-sectional direction.
次に、第１のタイヤモデルに対して、第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、厚さ変化ベクトルの大きさを設定する（ステップＳ１４）。
タイヤの厚さの変化は、厚さを増加させても、厚さを減少させてもよい。すなわち、タイヤ厚さを厚くすることも、薄くすることもタイヤの厚さの変化に含まれる。
また、変化させるタイヤの厚さは、特に限定されるものではなく、タイヤ全体であっても、トレッド部、サイド部等の部材毎であってもよく、またバットレス部、サイド上部、サイド下部等場所毎であってもよい。
Next, a thickness change vector for changing the thickness of the first tire model and the magnitude of the thickness change vector are set for the first tire model (step S14).
Changes in the thickness of the tire may increase the thickness or decrease the thickness. That is, increasing or decreasing the tire thickness is included in the change in the tire thickness.
Further, the thickness of the tire to be changed is not particularly limited, and may be the entire tire, the tread portion, the side portion or the like, or the buttress portion, the upper side, the lower side, or the like. It may be every place.
図３（ａ）に示す第１のタイヤモデル４０に対して、例えば、図３（ｂ）に示す形状変化ベクトル４３、図３（ｃ）に示す形状変化ベクトル４５、図３（ｄ）に示す厚さ変化ベクトル４７が設定される。
図３（ｂ）に示すタイヤモデル４２は、設定された形状変化ベクトル４３で変形された形状を示す。図３（ｃ）に示すタイヤモデル４４は、設定された形状変化ベクトル４５で変形された形状を示す。図３（ｄ）に示すタイヤモデル４６は、設定された厚み変化ベクトル４７で変形された形状を示す。
図３（ａ）に示す第１のタイヤモデル４０、図３（ｂ）に示すタイヤモデル４２、図３（ｃ）に示すタイヤモデル４４、および図３（ｄ）に示すタイヤモデル４６は、いずれもタイヤ赤道線Ｃに対して対称形であるため半分だけ示す。
With respect to the first tire model 40 shown in FIG. 3A, for example, a shape change vector 43 shown in FIG. 3B, a shape change vector 45 shown in FIG. 3C, and a shape change vector 45 shown in FIG. A thickness change vector 47 is set.
The tire model 42 shown in FIG. 3B shows a shape deformed by the set shape change vector 43. The tire model 44 shown in FIG. 3C shows a shape deformed by the set shape change vector 45. The tire model 46 shown in FIG. 3D shows a shape deformed by the set thickness change vector 47.
The first tire model 40 shown in FIG. 3A, the tire model 42 shown in FIG. 3B, the tire model 44 shown in FIG. 3C, and the tire model 46 shown in FIG. Is also symmetrical with respect to the tire equator line C, so only one half is shown.
従来では、図４（ａ）に示す基準形状のタイヤモデル１００に対して、図４（ｂ）に示す形状変化ベクトル１０３、図４（ｃ）に示す形状変化ベクトル１０５が設定される。
図４（ｂ）に示すタイヤモデル１０２は、設定された形状変化ベクトル１０３で変形された形状を示す。図４（ｃ）に示すタイヤモデル１０４は、設定された形状変化ベクトル１０５で変形された形状を示す。図４（ａ）に示すタイヤモデル１００、図４（ｂ）に示すタイヤモデル１０２、および図４（ｃ）に示すタイヤモデル１０４は、いずれもタイヤ赤道線Ｃに対して対称形であるため半分だけ示す。
Conventionally, a shape change vector 103 shown in FIG. 4B and a shape change vector 105 shown in FIG. 4C are set for the tire model 100 having the reference shape shown in FIG.
The tire model 102 shown in FIG. 4B shows a shape deformed by the set shape change vector 103. The tire model 104 shown in FIG. 4C shows a shape deformed by the set shape change vector 105. The tire model 100 shown in FIG. 4 (a), the tire model 102 shown in FIG. 4 (b), and the tire model 104 shown in FIG. Only show.
次に、形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして第１のタイヤモデルを変化させる（ステップＳ１６）。これにより、第２のタイヤモデルを得ることができる（ステップＳ１８）。
ステップＳ１６における第１のタイヤモデルの変化は、例えば、図５に示す第１の形状変化のタイヤモデル４２に重み係数として、重み１を掛ける。また、第２の形状変化のタイヤモデル４４に重み係数として、重み２を掛ける。形状変化ベクトルの数の分、形状変化のタイヤモデルに重み係数を掛ける。更に、厚さ変化ベクトル４７に応じた厚み変化のタイヤモデル４６に重み係数として、重みαを掛ける。これらの線形和を求める。これにより、第２のタイヤモデルを取得することができる。
Next, the first tire model is changed using the size of the shape change vector and the size of the thickness change vector as parameters (step S16). Thereby, a second tire model can be obtained (step S18).
In the change of the first tire model in step S16, for example, the weight 1 is multiplied as a weight coefficient to the tire model 42 of the first shape change shown in FIG. Further, the weight 2 is multiplied as a weight coefficient to the tire model 44 of the second shape change. A weight coefficient is multiplied by the shape change tire model by the number of shape change vectors. Furthermore, a weight α is multiplied as a weight coefficient to the tire model 46 of the thickness change according to the thickness change vector 47. Find the linear sum of these. Thereby, a second tire model can be obtained.
なお、第２のタイヤモデルを作成する際、形状変化ベクトルおよび厚み変化ベクトルのそれぞれに対して重み係数の値が与えられる。
重み係数の値は、条件設定部２０で設定される。重み係数の値は、例えば、公知の実験計画手法、具体的には、ラテンハイパーキューブまたは直交表といった計画行列を用いて設定することができる。
重み係数の値は、上述の計画行列に従って設定されても、定められた範囲の中で逐次変更されてもよく、重み係数の値が変更される度に、第２のタイヤモデルが作成される。いずれも設定された範囲内全体を満遍なくカバーするように重み係数の値を変更して第２のタイヤモデルを作成する。重み係数の値は、例えば、一定の大きさずつ大きく、または小さくなるように変更されるが、この他に重み係数の値はランダムに変更されてもよい。
When the second tire model is created, a weight coefficient value is given to each of the shape change vector and the thickness change vector.
The value of the weight coefficient is set by the condition setting unit 20. The value of the weighting factor can be set using, for example, a known experiment design method, specifically, a design matrix such as a Latin hypercube or an orthogonal table.
The value of the weight coefficient may be set according to the above-described planning matrix, or may be changed sequentially within a predetermined range, and each time the value of the weight coefficient is changed, a second tire model is created. . In each case, the second tire model is created by changing the value of the weighting coefficient so as to cover the entire set range evenly. The value of the weighting coefficient is changed, for example, so as to increase or decrease by a certain amount, but the value of the weighting coefficient may be changed at random.
次に、厚み変化ベクトルについて説明する。
図６（ａ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状を示す模式図であり、（ｂ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状の厚さ方向の第１の変更例を示す模式図であり、（ｃ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状の厚さ方向の第２の変更例を示す模式図であり、（ｄ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状の厚さ方向の第３の変更例を示す模式図であり、（ｅ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状の厚さ方向の第４の変更例を示す模式図であり、（ｆ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状の厚さ方向の第５の変更例を示す模式図である。
なお、図６（ａ）〜（ｆ）において、図３（ａ）と同一構成物には同一符号を付して、その詳細な説明は省略する。また、図６（ｂ）〜（ｆ）において同一構成物には同一符号を付して、その詳細な説明は省略する。
Next, the thickness change vector will be described.
FIG. 6A is a schematic diagram illustrating a reference shape of the tire according to the embodiment of the present invention, and FIG. 6B is a schematic diagram illustrating a first modification example in the thickness direction of the reference shape of the tire according to the embodiment of the present invention. FIG. 3C is a schematic diagram illustrating a second modification of the reference shape of the tire according to the embodiment of the present invention in the thickness direction, and FIG. 4D is a diagram illustrating the reference shape of the tire according to the embodiment of the present invention. It is a schematic diagram which shows the 3rd modification of a thickness direction, (e) is a schematic diagram which shows the 4th modification of the reference direction of the tire of embodiment of this invention in the thickness direction, (f). FIG. 7 is a schematic view showing a fifth modification of the reference shape of the tire according to the embodiment of the present invention in the thickness direction.
6A to 6F, the same components as those in FIG. 3A are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted. 6 (b) to 6 (f), the same components are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
厚さ変化ベクトルの方向は、タイヤ外周線、タイヤ内周線およびタイヤ部材境界線のいずれかにおける法線方向、または隣接節点間を結ぶ直線方向である。厚み変化ベクトルの向きをこのように定めることにより、タイヤ厚さ方向を変化させるタイヤモデルを容易に取得することができる。
図６（ａ）に示す第１のタイヤモデル４０のタイヤサイド部４０ａの厚さを例にして説明する。
図６（ｂ）は、図６（ａ）のタイヤサイド部４０ａの拡大図である。図６（ｂ）に示すようにタイヤサイド部４０ａは４層構造であり、内側から第１の層５０、第２の層５２、第３の層５４および第４の層５６が積層されている。第１の層５０、第２の層５２、第３の層５４および第４の層５６は、節点５７により四辺形要素に分割されている。
第１の層５０の内側が第１のタイヤモデル４０のタイヤ内周線５１であり、第４の層５６の外側が第１のタイヤモデル４０のタイヤ外周線５８である。例えば、構造要素にて表現される層５３がカーカスラインに相当し、第１の層５０がインナーライナー層に相当する。
The direction of the thickness change vector is a normal direction in any one of the tire outer peripheral line, the tire inner peripheral line, and the tire member boundary line, or a linear direction connecting adjacent nodes. By determining the direction of the thickness change vector in this way, a tire model that changes the tire thickness direction can be easily obtained.
The thickness of the tire side portion 40a of the first tire model 40 shown in FIG. 6A will be described as an example.
FIG. 6B is an enlarged view of the tire side portion 40a of FIG. 6A. As shown in FIG. 6B, the tire side portion 40a has a four-layer structure, and a first layer 50, a second layer 52, a third layer 54, and a fourth layer 56 are laminated from inside. . The first layer 50, the second layer 52, the third layer 54, and the fourth layer 56 are divided into quadrilateral elements by nodes 57.
The inside of the first layer 50 is the tire inner circumference 51 of the first tire model 40, and the outside of the fourth layer 56 is the tire outer circumference 58 of the first tire model 40. For example, the layer 53 represented by the structural element corresponds to a carcass line, and the first layer 50 corresponds to an inner liner layer.
図６（ｂ）では、第４の層５６のタイヤ外周線５８の各節点５７に、タイヤ外周線５８に対して法線方向で、かつ外側に向く厚み変化ベクトル６０（以下、外側厚み変化ベクトル６０という）と、タイヤ外周線５８に対して法線方向で、かつ内側に向く厚み変化ベクトル６２（以下、内側厚み変化ベクトル６２という）を設定する。外側厚み変化ベクトル６０の長さが外側厚み変化ベクトル６０の大きさを表す。内側厚み変化ベクトル６２の長さが内側厚み変化ベクトル６２の大きさを表す。 In FIG. 6B, at each node 57 of the tire outer peripheral line 58 of the fourth layer 56, a thickness change vector 60 which is normal to the tire outer peripheral line 58 and faces outward (hereinafter referred to as an outer thickness change vector). 60), a thickness change vector 62 (hereinafter, referred to as an inside thickness change vector 62) is set in a direction normal to the tire outer peripheral line 58 and facing inward. The length of the outer thickness change vector 60 represents the size of the outer thickness change vector 60. The length of the inner thickness change vector 62 represents the size of the inner thickness change vector 62.
図６（ｃ）に示すように、第１の層５０のタイヤ内周線５１の各節点５７に対して、タイヤ内周線５１の法線方向に、外側厚み変化ベクトル６０と、内側厚み変化ベクトル６２を設定してもよい。
図６（ｄ）に示すように、第２の層５２の内側のカーカスラインに相当する層５３の各節点５７に対して、上述の層５３の法線方向に、外側厚み変化ベクトル６０と、内側厚み変化ベクトル６２を設定してもよい。
As shown in FIG. 6C, an outer thickness change vector 60 and an inner thickness change vector are defined for each node 57 of the tire inner circumference 51 of the first layer 50 in the normal direction of the tire inner circumference 51. The vector 62 may be set.
As shown in FIG. 6D, for each node 57 of the layer 53 corresponding to the carcass line inside the second layer 52, an outer thickness change vector 60 in the normal direction of the layer 53, The inner thickness change vector 62 may be set.
図６（ｅ）に示すように、第２の層５２の内側のカーカスラインに相当する層５３の各節点５７の間に、上述の層５３に沿う方向に、厚み変化ベクトル６４を設定してもよい。例えば、３つの節点５７間に２つの厚み変化ベクトル６４が設定される。この場合、四辺形要素に対して等積変形させる制約を与えると、厚み変化ベクトル６４が厚さを変える因子となる。なお、厚み変化ベクトル６４の長さが厚み変化ベクトル６４の大きさを表す。
図６（ｆ）に示すように、第２の層５２と第３の層５４が共有する節点５７ａと、この節点５７ａに隣接する第１の層５０と第２の層５２が共有する節点５７ｂと、隣接する第３の層５４と第４の層５６が共有する節点５７ｃを結ぶ直線（図示せず）に沿って、上述の節点５７ａに対して外側厚み変化ベクトル６０と、内側厚み変化ベクトル６２を設定してもよい。
As shown in FIG. 6E, a thickness change vector 64 is set between the nodes 57 of the layer 53 corresponding to the carcass line inside the second layer 52 in the direction along the layer 53 described above. Is also good. For example, two thickness change vectors 64 are set between three nodes 57. In this case, if a constraint is applied to the quadrilateral element to perform an equal product deformation, the thickness change vector 64 becomes a factor that changes the thickness. The length of the thickness change vector 64 indicates the size of the thickness change vector 64.
As shown in FIG. 6F, a node 57a shared by the second layer 52 and the third layer 54, and a node 57b shared by the first layer 50 and the second layer 52 adjacent to the node 57a. Along a straight line (not shown) connecting a node 57c shared by the adjacent third layer 54 and fourth layer 56, the outer thickness change vector 60 and the inner thickness change vector with respect to the above-described node 57a. 62 may be set.
図６（ｂ）〜（ｄ）および（ｆ）では、外側厚み変化ベクトル６０と、内側厚み変化ベクトル６２を設定することを説明したが、外側厚み変化ベクトル６０および内側厚み変化ベクトル６２のうち、少なくとも一方を設定すればよい。外側厚み変化ベクトル６０を設定した場合、タイヤの厚さが厚くなり、内側厚み変化ベクトル６２を設定した場合、タイヤの厚さが薄くなる。
図６（ｅ）では、四辺形要素毎に厚み変化ベクトル６４の向きを変えてもよい。この場合、四辺形要素に対して等積変形させる制約を与えることにより、四辺形要素毎にタイヤの厚さを増加または減少させることができる。
6 (b) to 6 (d) and (f), the setting of the outer thickness change vector 60 and the inner thickness change vector 62 has been described, but among the outer thickness change vector 60 and the inner thickness change vector 62, At least one may be set. When the outer thickness change vector 60 is set, the tire thickness increases, and when the inner thickness change vector 62 is set, the tire thickness decreases.
In FIG. 6E, the direction of the thickness change vector 64 may be changed for each quadrilateral element. In this case, it is possible to increase or decrease the thickness of the tire for each quadrilateral element by giving a constraint that the quadrilateral elements be subjected to equal-volume deformation.
また、上述のタイヤ厚さを変化させる外側厚み変化ベクトル６０、内側厚み変化ベクトル６２および厚み変化ベクトル６４は、いずれもタイヤ内周長上、外周長上、カーカス、ベルト要素上、および材料界面上のうち、少なくとも１つにおける節点を変化させないこと、すなわち、節点が固定された状態が保たれることが好ましい。それにより、厚さ方向の形状変化のみを変化させることが可能である。 The outer thickness change vector 60, the inner thickness change vector 62, and the thickness change vector 64 for changing the tire thickness are all on the inner circumferential length of the tire, on the outer circumferential length, on the carcass, on the belt element, and on the material interface. It is preferable that at least one of the nodes is not changed, that is, the node is kept fixed. Thereby, it is possible to change only the shape change in the thickness direction.
形状変化ベクトルおよび厚み変化ベクトルをタイヤサイド部４０ａに設定することを例にして説明したが、タイヤサイド部４０ａに限定されるものではない。例えば、トレッド部４０ｂにも同様に形状変化ベクトルおよび厚み変化ベクトルをすることができる。これ以外に、上述のようにタイヤ全体であっても、バットレス部、サイド上部またはサイド下部であってもよい。
厚さ変化ベクトルの大きさは、例えば、タイヤ内周長上またはタイヤ外周長上における節点のいずれか一方を固定し、その他の節点に正規化した変位を与えるように、その変化量を設計変数として容易に用いるようにできることが好ましい。
Although the shape change vector and the thickness change vector are set in the tire side portion 40a as an example, the present invention is not limited to the tire side portion 40a. For example, a shape change vector and a thickness change vector can be similarly applied to the tread portion 40b. In addition, as described above, the entire tire, the buttress portion, the upper side, or the lower side may be used.
The magnitude of the thickness change vector is determined by, for example, fixing one of the nodes on the inner circumferential length of the tire or the outer circumferential length of the tire, and changing the change amount so as to give a normalized displacement to the other nodes. Preferably, it can be easily used.
次に、タイヤの厚さを変化させる領域について説明する。
図７（ａ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状を示す模式図であり、（ｂ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状の要部拡大図である。
図８（ａ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状を示す模式図であり、（ｂ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状の要部拡大図であり、（ｃ）は本発明の実施形態のタイヤの基準形状の厚さ方向の第６の変更例を示す模式図である。
なお、図７（ａ）、（ｂ）および図８（ａ）において、図３（ａ）と同一構成物には同一符号を付して、その詳細な説明は省略する。また、図８（ａ）〜（ｃ）において、図６（ｂ）〜（ｆ）と同一構成物には同一符号を付して、その詳細な説明は省略する。
Next, a region where the thickness of the tire is changed will be described.
FIG. 7A is a schematic diagram illustrating a reference shape of the tire according to the embodiment of the present invention, and FIG. 7B is an enlarged view of a main part of the reference shape of the tire according to the embodiment of the present invention.
FIG. 8A is a schematic diagram illustrating a reference shape of the tire according to the embodiment of the present invention, FIG. 8B is an enlarged view of a main part of the reference shape of the tire according to the embodiment of the present invention, and FIG. It is a schematic diagram which shows the 6th modification of the thickness direction of the reference | standard shape of the tire of embodiment of this invention.
7A, 7B, and 8A, the same components as those in FIG. 3A are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted. 8A to 8C, the same components as those in FIGS. 6B to 6F are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
例えば、カーカスラインのようにタイヤ物理特性には、カーカス等の補強材の位置が大きく寄与するため、タイヤの厚さを変えるベクトルには補強材位置の変化を含めないことが好ましい。このため、図７（ａ）に示すように第１のタイヤモデル４０において、タイヤ断面形状内における全領域をＳ１とする。タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１のうち形状を変化させる領域をＳ２とし、厚さを変化させる領域をＳ３とするとき、タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１、形状を変化させる領域Ｓ２および厚さを変化させる領域Ｓ３は、Ｓ１＞Ｓ２≧Ｓ３の関係にあることが好ましい。例えば、タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１はタイヤ全体であり、厚さを変化させる領域Ｓ３はタイヤサイド部４０ａである。形状を変化させる領域Ｓ２はトレッド部４０ｂを含み、タイヤ全体より小さく、タイヤサイド部４０ａより大きい。
なお、タイヤ断面形状内における全領域Ｓ１は、図８（ａ）では、第１のタイヤモデル４０の半分だけとしたが、これに限定されるものではなく、第１のタイヤモデル４０の全域をタイヤ断面形状内における全領域Ｓ１としてもよい。
For example, since the position of a reinforcing material such as a carcass greatly contributes to tire physical characteristics like a carcass line, it is preferable that a vector for changing the thickness of the tire does not include a change in the position of the reinforcing material. Therefore, in the first tire model 40, as shown in FIG. 7 (a), the entire region of the tire section in the shape and S 1. An area to change the shape of the entire region S 1 in the tire section in the shape and S 2, when the area for changing the thickness of the S 3, the region to change the entire area S 1, the shape of the tire section in the shape S 2 and the region S 3 where the thickness is changed preferably have a relationship of S 1 > S 2 ≧ S 3 . For example, the entire region S 1 in the tire section in the shape of a whole tire, area S 3 to vary the thickness of the tire side portion 40a. Area S 2 to change the shape comprises a tread portion 40b, smaller than the overall tire, greater tire side portion 40a.
In FIG. 8A, the entire area S1 in the tire cross-sectional shape is only half of the first tire model 40, but is not limited to this, and the entire area S1 of the first tire model 40 is not limited thereto. it may be used as the entire region S 1 in the tire section in the shape.
また、リムフランジ（図示せず）と接触するビードリング部４０ｃは、形状変化をさせるとメッシュの破綻またはリムフランジとの接触不良による計算の破綻が発生しやすい。このため、ビードリング部４０ｃに対して、図７（ｂ）に示すように拘束する節点４１を設け、ビードリング部４０ｃを、形状を変化させない領域Ｓ４（図７（ａ）参照）とすることで、上述のメッシュの破綻および接触不良による計算の破綻を解決することができる。なお、拘束する節点４１とは、例えば、座標点が、外力を受けた場合でも変わらない点のことである。ただし、ここで拘束するというのは形状を変化させる際においてのことであり、例えば、リムフランジとの接触計算のような、変化させた形状を取得し特性値を算出する際にはこの拘束条件を除いて計算してもよい。
これ以外にも、カーカス等の一部部材における厚さを変化させない手法として、図８（ｃ）のように拘束する節点５９を設けること、隣り合う節点間距離を不変とするように設定する方法がある。なお、拘束する節点５９とは、拘束する節点４１と同じである。
In addition, if the bead ring portion 40c that comes into contact with the rim flange (not shown) is changed in shape, the mesh may be broken or the calculation may be broken due to poor contact with the rim flange. Therefore, with respect to the bead ring portion 40c, the provided node 41 that restrains as shown in FIG. 7 (b), the bead ring portion 40c, and the area S 4 that does not change the shape (see FIG. 7 (a)) Thus, it is possible to solve the above-described failure of the mesh and the failure of the calculation due to the poor contact. Note that the constrained node 41 is, for example, a point at which a coordinate point does not change even when subjected to an external force. However, the constraint here is when changing the shape. For example, when calculating the characteristic value by acquiring the changed shape, for example, in calculating the contact with the rim flange, this constraint condition is used. It may be calculated excluding.
Other than this, as a method of not changing the thickness of some members such as a carcass, a method of providing a constraining node 59 as shown in FIG. 8C and a method of setting the distance between adjacent nodes to be invariable. There is. The node 59 to be constrained is the same as the node 41 to be constrained.
図８（ａ）に示す第１のタイヤモデル４０のタイヤサイド部４０ａは、図８（ｂ）に示すように４層構造である。図８（ｂ）では、タイヤ外周線５８の節点５７に対して、タイヤ外周線５８の法線方向に、厚み変化ベクトル６６が設定されている。第１の層５０の節点５９および第１の層５０と第２の層５２が共有する節点５９は拘束されており変位しない。このため、厚み変化ベクトル６６により厚みを変化させた場合、図８（ｃ）に示すように第２の層５２、第３の層５４および第４の層５６は、厚み変化ベクトル６６の向き沿って薄くなる。しかし、インナーライナー層に相当する第１の層５０は薄くなっておらず、図８（ｂ）に示す変化前と、図８（ｃ）に示す変化後では、カーカスラインに相当する層５３の位置は同じである。このようにして、カーカス等の補強材における位置を不変にしつつ厚さを変化させるベクトルを作成することができる。 The tire side portion 40a of the first tire model 40 shown in FIG. 8A has a four-layer structure as shown in FIG. 8B. In FIG. 8B, a thickness change vector 66 is set in a direction normal to the tire outer peripheral line 58 with respect to a node 57 of the tire outer peripheral line 58. The node 59 of the first layer 50 and the node 59 shared by the first layer 50 and the second layer 52 are constrained and do not move. Therefore, when the thickness is changed by the thickness change vector 66, the second layer 52, the third layer 54, and the fourth layer 56 are aligned along the direction of the thickness change vector 66 as shown in FIG. And thin. However, the first layer 50 corresponding to the inner liner layer is not thin, and before the change shown in FIG. 8B and after the change shown in FIG. The position is the same. In this way, it is possible to create a vector that changes the thickness while keeping the position of the reinforcing material such as a carcass unchanged.
次に、タイヤ形状最適化方法について説明する。
図９は本発明の実施形態のタイヤ形状最適化方法を工程順に示すフローチャートである。図９にタイヤ形状最適化方法において、図２に示すタイヤモデル作成方法と同じ工程について、その詳細な説明は省略する。
タイヤ形状最適化方法では、ステップＳ１８の第２のタイヤモデルを取得する工程までは、上述のタイヤモデル作成方法と同じであるため、その詳細な説明は省略する。
タイヤ形状最適化方法では、第２のタイヤモデルに対して、形状最適化計算を実施する（ステップＳ２０）。
Next, a tire shape optimizing method will be described.
FIG. 9 is a flowchart showing the tire shape optimizing method according to the embodiment of the present invention in the order of steps. In the tire shape optimizing method shown in FIG. 9, detailed description of the same steps as those in the tire model creating method shown in FIG. 2 will be omitted.
The tire shape optimizing method is the same as the above-described tire model creating method up to the step of acquiring the second tire model in step S18, and thus a detailed description thereof will be omitted.
In the tire shape optimization method, a shape optimization calculation is performed on the second tire model (Step S20).
形状最適化計算では、上述のように、第１のタイヤモデルの形状を変化させる形状変化ベクトルの大きさと、第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルの大きさを設計変数とし、縦剛性、転がり抵抗等のタイヤ物理量を目的関数（特性値）として設定する。そして、ＦＥＭ等の数値シミュレーションする場合には、そのシミュレーション条件、シミュレーションにおける制約条件を設定する。第２のタイヤモデルに対して、ＦＥＭの数値シミュレーションを実施する。これにより、縦剛性、転がり抵抗等の特性値を得ることができる。
なお、縦剛性、転がり抵抗等の特性値の閾値等の判定条件は予め設定されており、メモリ２８に予め記憶されている。
In the shape optimization calculation, as described above, the size of the shape change vector that changes the shape of the first tire model and the size of the thickness change vector that changes the thickness of the first tire model are used as design variables. , Tire physical quantities such as longitudinal stiffness and rolling resistance are set as objective functions (characteristic values). Then, when performing a numerical simulation such as FEM, the simulation conditions and the constraint conditions in the simulation are set. FEM numerical simulation is performed on the second tire model. Thereby, characteristic values such as longitudinal rigidity and rolling resistance can be obtained.
Note that determination conditions such as threshold values of characteristic values such as longitudinal rigidity and rolling resistance are set in advance and stored in the memory 28 in advance.
次に、得られた縦剛性、転がり抵抗等の特性値について、判定条件に基づいて判定する（ステップＳ２２）。
ステップＳ２２において、縦剛性、転がり抵抗等の特性値が判定条件を満たせば、第２のタイヤモデルは、タイヤの軽量化と目的特性が実現できたと判定する。これにより、タイヤの軽量化と、縦剛性、転がり抵抗等の目的特性が実現できたタイヤ断面形状が得られる。
Next, the obtained characteristic values such as the vertical rigidity and the rolling resistance are determined based on the determination condition (step S22).
In step S22, if the characteristic values such as the vertical rigidity and the rolling resistance satisfy the determination conditions, the second tire model determines that the weight reduction and the target characteristics of the tire have been achieved. As a result, it is possible to reduce the weight of the tire and obtain a cross-sectional shape of the tire that achieves desired characteristics such as longitudinal rigidity and rolling resistance.
一方、判定条件を満たさない場合、第２のタイヤモデルは、軽量化と目的特性が実現できていないと判定する。再度、ステップＳ１２に戻り、第１のタイヤモデルに対して、形状を変化させる形状変化ベクトルと、形状変化ベクトルの大きさを設定する。そして、第１のタイヤモデルに対して、第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、厚さ変化ベクトルの大きさを設定する（ステップＳ１４）。
その後、形状変化ベクトルの大きさおよび厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして第１のタイヤモデルを変化させ（ステップＳ１６）、再度、第２のタイヤモデルを取得し、更新された第２のタイヤモデルを得る（ステップＳ１８）。そして、更新された第２のタイヤモデルに対して形状最適化計算を実施する（ステップＳ２０）。
On the other hand, when the determination condition is not satisfied, the second tire model determines that the weight reduction and the target characteristics cannot be realized. Returning to step S12, the shape change vector for changing the shape and the size of the shape change vector are set for the first tire model. Then, a thickness change vector for changing the thickness of the first tire model and the magnitude of the thickness change vector are set for the first tire model (step S14).
After that, the first tire model is changed using the size of the shape change vector and the size of the thickness change vector as parameters (step S16), and the second tire model is acquired again, and the updated second tire model is obtained. A model is obtained (step S18). Then, a shape optimization calculation is performed on the updated second tire model (step S20).
その後、再度、形状最適化計算で得られた縦剛性、転がり抵抗等の特性値を判定条件に基づいて判定する（ステップＳ２２）。
判定条件を満たすまで、上述のステップＳ１２〜ステップＳ２０を繰り返し実施する。なお、判定の結果、ステップＳ１２に戻ったが、これに限定されるものではなく、例えば、ステップＳ１２をスキップして、ステップＳ１４に戻ってもよい。ステップＳ１４をスキップして、ステップＳ１２だけ実施するようにしてもよい。
Thereafter, characteristic values such as longitudinal rigidity and rolling resistance obtained by the shape optimization calculation are determined again based on the determination conditions (step S22).
Steps S12 to S20 described above are repeatedly performed until the determination condition is satisfied. In addition, as a result of the determination, the process returns to step S12, but is not limited to this. For example, step S12 may be skipped and the process may return to step S14. Step S14 may be skipped and only step S12 may be performed.
判定条件のうち、満たしていない項目に応じて、ステップＳ１２、およびステップＳ１４のうち、いずれかを実施するかを、ステップＳ２２で決定するようにしてもよい。ステップＳ２２での決定は、例えば、タイヤモデルの形状変化ベクトルと、その大きさ、厚み変化ベクトルと、その大きさと、特性値との法則または経験則等をデータベース化しておき、メモリ２８にデータベースとして予め記憶させ、判定部２７がメモリ２８のデータベースを参照し、判定部２７で、形状変化ベクトル（ステップＳ１２）、厚さ変化ベクトル（ステップＳ１４）のいずれかを変更するかを決定するようにしてもよい。 In step S22, it may be determined in step S22 whether one of step S12 and step S14 is to be performed according to an item that is not satisfied among the determination conditions. The determination in step S22 is performed, for example, by storing a shape change vector of the tire model, its size, a thickness change vector, its size, and a rule or an empirical rule of the characteristic value in a database, and storing it in the memory 28 as a database. In advance, the determination unit 27 refers to the database in the memory 28, and the determination unit 27 determines whether to change any of the shape change vector (Step S12) and the thickness change vector (Step S14). Is also good.
タイヤ形状最適化方法では、タイヤの厚さの変化（ゲージ変化）とタイヤの形状変化を独立したパラメータ（設計変数）として取り扱いながら、タイヤの軽量化を考慮し、材料のコストまたは質量を抑え、縦剛性、転がり抵抗等の目的特性を高次元にて満足するタイヤ断面形状を取得することができる。 The tire shape optimization method treats the change in tire thickness (gauge change) and the change in tire shape as independent parameters (design variables) while considering the weight reduction of the tire, reducing the material cost or mass, It is possible to obtain a tire cross-sectional shape that satisfies target characteristics such as longitudinal rigidity and rolling resistance at a high level.
本発明は、基本的に以上のように構成されるものである。以上、本発明のタイヤモデル作成方法、タイヤ形状最適化方法、タイヤモデル作成装置、タイヤ形状最適化装置、およびプログラムについて詳細に説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良または変更をしてもよいのはもちろんである。 The present invention is basically configured as described above. As described above, the tire model creating method, the tire shape optimizing method, the tire model creating device, the tire shape optimizing device, and the program according to the present invention have been described in detail. However, the present invention is not limited to the above-described embodiment. Of course, various improvements or changes may be made without departing from the spirit of the invention.
以下、本発明のタイヤの形状最適化方法の実施例について具体的に説明する。
本実施例では、以下に示す実施例１および比較例１、２を用いて本発明のタイヤの形状最適化方法の効果について確認した。
実施例１では、設計変数として、形状変化ベクトル、厚み変化ベクトルを５つ設定し、重み係数を用いて線形和によって、基準形状のタイヤモデルの形状を変化させて、第２のタイヤモデルを得て、この第２のタイヤモデルに対して形状最適化計算を行い、目的特性として、縦剛性および転がり抵抗を求めた。
Hereinafter, an example of the tire shape optimizing method of the present invention will be specifically described.
In this example, the effect of the tire shape optimizing method of the present invention was confirmed using Example 1 and Comparative Examples 1 and 2 described below.
In the first embodiment, five shape change vectors and five thickness change vectors are set as design variables, and the shape of the reference shape tire model is changed by linear sum using weight coefficients to obtain a second tire model. Then, shape optimization calculation was performed on the second tire model, and longitudinal rigidity and rolling resistance were obtained as target characteristics.
図１０（ａ）は実施例１のタイヤの基準形状を示す模式図であり、（ｂ）は実施例１のタイヤの第１の形状変化を示す模式図であり、（ｃ）は実施例１のタイヤの第２の形状変化を示す模式図であり、（ｄ）は実施例１のタイヤの第３の形状変化を示す模式図である。
図１１（ａ）は比較例２のタイヤの基準形状を示す模式図であり、（ｂ）は比較例２のタイヤの第１の形状変化を示す模式図であり、（ｃ）は比較例２のタイヤの第２の形状変化を示す模式図である。
FIG. 10A is a schematic diagram illustrating a reference shape of the tire of Example 1, FIG. 10B is a schematic diagram illustrating a first shape change of the tire of Example 1, and FIG. FIG. 3D is a schematic diagram showing a second shape change of the tire of Example 1, and FIG. 4D is a schematic diagram showing a third shape change of the tire of Example 1.
11A is a schematic diagram illustrating a reference shape of the tire of Comparative Example 2, FIG. 11B is a schematic diagram illustrating a first shape change of the tire of Comparative Example 2, and FIG. It is a schematic diagram which shows the 2nd shape change of the tire of FIG.
実施例１では、図１０（ａ）に示す第１のタイヤモデル７０を基準形状とした。第１のタイヤモデル７０が図１０（ｂ）に示すタイヤモデル７２となる形状変化ベクトル７３を設定した。また、第１のタイヤモデル７０が図１０（ｃ）に示すタイヤモデル７４となる形状変化ベクトル７５を設定した。第１のタイヤモデル７０が図１０（ｃ）に示すタイヤモデル７６となる厚み変化ベクトル７７を設定した。これ以外に、図示はしないが形状変化ベクトルを２つ設定した。
図１０（ａ）に示す第１のタイヤモデル７０、図１０（ｂ）に示すタイヤモデル７２、図１０（ｃ）に示すタイヤモデル７４および図１０（ｄ）に示すタイヤモデル７６は、タイヤ赤道線Ｃに対して対称形であるため半分だけ示す。
In Example 1, the first tire model 70 shown in FIG. 10A was used as a reference shape. A shape change vector 73 is set so that the first tire model 70 becomes the tire model 72 shown in FIG. Further, a shape change vector 75 is set so that the first tire model 70 becomes the tire model 74 shown in FIG. A thickness change vector 77 is set so that the first tire model 70 becomes the tire model 76 shown in FIG. In addition, although not shown, two shape change vectors were set.
The first tire model 70 shown in FIG. 10A, the tire model 72 shown in FIG. 10B, the tire model 74 shown in FIG. 10C, and the tire model 76 shown in FIG. Only half is shown because it is symmetrical with respect to line C.
比較例１には、図１１（ａ）に示すタイヤモデル１１０を用いた。タイヤモデル１１０は図１０（ａ）に示す第１のタイヤモデル７０と同じである。
図１１（ａ）に示すタイヤモデル１１０に対して形状最適化計算を行い、目的特性として、縦剛性および転がり抵抗を求めた。
In Comparative Example 1, the tire model 110 shown in FIG. The tire model 110 is the same as the first tire model 70 shown in FIG.
Shape optimization calculation was performed on the tire model 110 shown in FIG. 11A, and longitudinal rigidity and rolling resistance were obtained as target characteristics.
比較例２では、設計変数として、形状変化ベクトルだけを５つ設定し、重み係数を用いて各々の形状変化量を与え、それらの線形和によって、基準形状のタイヤモデルの形状を表現し、第２のタイヤモデルを得て、この第２のタイヤモデルに対して形状最適化計算を行い、目的特性として、縦剛性および転がり抵抗を求めた。
具体的には、図１１（ａ）に示すタイヤモデル１１０を基準形状とした。タイヤモデル１１０が図１１（ｂ）に示すタイヤモデル１１２となる形状変化ベクトル１１３を設定した。また、タイヤモデル１１０が図１１（ｃ）に示すタイヤモデル１１４のように形状変化ベクトル１１５を設定した。２つの形状変化ベクトル１１３、１１５を示したが、これ以外に形状変化ベクトルを３つ設定した。
図１１（ａ）に示すタイヤモデル１１０、図１１（ｂ）に示すタイヤモデル１１２、および図１１（ｃ）に示すタイヤモデル１１４は、タイヤ赤道線Ｃに対して対称形であるため半分だけ示す。
In Comparative Example 2, only five shape change vectors were set as design variables, each shape change amount was given using a weight coefficient, and the shape of the reference shape tire model was expressed by a linear sum thereof. No. 2 tire model was obtained, shape optimization calculation was performed on the second tire model, and longitudinal rigidity and rolling resistance were obtained as target characteristics.
Specifically, the tire model 110 shown in FIG. 11A was used as a reference shape. A shape change vector 113 is set so that the tire model 110 becomes the tire model 112 shown in FIG. 11B. In addition, the shape change vector 115 is set for the tire model 110 like the tire model 114 shown in FIG. Although two shape change vectors 113 and 115 are shown, three other shape change vectors are set.
The tire model 110 shown in FIG. 11 (a), the tire model 112 shown in FIG. 11 (b), and the tire model 114 shown in FIG. .
実施例１、比較例１、および比較例２について、上述の縦剛性および転がり抵抗以外に、タイヤモデルの大きさからタイヤ質量を求めた。その結果を下記表１に示す。なお、実施例１、比較例１、および比較例２のタイヤの密度は同じとした。このため、実施例１、比較例１、および比較例２の体積比が質量比となる。
下記表１の縦剛性、転がり抵抗、およびタイヤ質量のそれぞれの数値は、比較例１を１００とした指数で示したものである。縦剛性の値、転がり抵抗の値、およびタイヤ質量の値は、±３％以上で有意差があるとみなす。縦剛性は数値が大きい方が特性が良く、転がり抵抗およびタイヤ質量は数値が小さい方が特性が良い。
For Example 1, Comparative Example 1, and Comparative Example 2, the tire mass was determined from the size of the tire model in addition to the above-described longitudinal rigidity and rolling resistance. The results are shown in Table 1 below. The tires of Example 1, Comparative Example 1, and Comparative Example 2 had the same density. Therefore, the volume ratio of Example 1, Comparative Example 1, and Comparative Example 2 is the mass ratio.
Each numerical value of the longitudinal rigidity, the rolling resistance, and the tire mass in Table 1 below is indicated by an index with Comparative Example 1 being 100. The value of the longitudinal rigidity, the value of the rolling resistance, and the value of the tire mass are considered to be significantly different at ± 3% or more. The larger the numerical value of the longitudinal rigidity, the better the characteristics, and the smaller the numerical values of the rolling resistance and the tire mass, the better the characteristics.
上記表１に示すように、実施例１は、比較例１に対して縦剛性を維持しつつ、軽量化でき、転がり抵抗も小さくできた。
比較例２は、形状変化ベクトルだけを変えたものであるが、比較例１に対して縦剛性は維持しているが、軽量化を実現できず、転がり抵抗も小さくできなかった。
このように、本発明では、軽量化により悪化するタイヤ剛性の低下を抑制しつつ、低燃費性能を改善する形状を探索することができた。
As shown in Table 1 above, in Example 1, the weight was reduced and the rolling resistance was reduced while maintaining the longitudinal rigidity as compared with Comparative Example 1.
In Comparative Example 2, only the shape change vector was changed, but the vertical rigidity was maintained as compared with Comparative Example 1, but the weight could not be reduced and the rolling resistance could not be reduced.
As described above, in the present invention, it was possible to search for a shape that improves fuel economy while suppressing a decrease in tire stiffness that is deteriorated by weight reduction.
１０ 解析装置
１２ 処理部
１４ 入力部
１６ 表示部
２０ 条件設定部
２２ モデル設定部
２４ 演算部
２７ 判定部
２６ データ作成部
２８ メモリ
３０ 表示制御部
３２ 制御部
４０、７０ 第１のタイヤモデル
４２、４４、４６、１００、１０２、１０４、１１０，１１２、１１４ タイヤモデル
５１ タイヤ内周線
５３ カーカスライン
４１、５７、５７ａ、５７ｂ、５７ｃ、５９ 節点
５８ タイヤ外周線
６０ 厚み変化ベクトルベクトル（外側厚み変化ベクトル）
６２ 厚み変化ベクトルベクトル（内側厚み変化ベクトル）
７２、７４ タイヤモデル
Ｃ タイヤ赤道線
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Analysis apparatus 12 Processing part 14 Input part 16 Display part 20 Condition setting part 22 Model setting part 24 Operation part 27 Judgment part 26 Data creation part 28 Memory 30 Display control part 32 Control part 40, 70 First tire model 42, 44 , 46, 100, 102, 104, 110, 112, 114 Tire model 51 Tire inner circumference 53 Carcass line 41, 57, 57a, 57b, 57c, 59 Node 58 Tire outer circumference 60 Thickness change vector (outer thickness change vector) )
62 Thickness change vector vector (inner thickness change vector)
72, 74 Tire Model C Tire Equatorial Line
Claims (12)
前記コンピュータが、
前記コンピュータで解析可能な要素で第１のタイヤモデルを設定する工程と、
前記第１のタイヤモデルに対して、形状を変化させる形状変化ベクトルと、前記形状変化ベクトルの大きさをそれぞれ少なくとも１つ設定する工程と、
前記第１のタイヤモデルに対して、前記第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、前記厚さ変化ベクトルの大きさをそれぞれ少なくとも１つ設定する工程と、
前記形状変化ベクトルの大きさおよび前記厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして前記第１のタイヤモデルを変化させ、コンピュータで解析可能な要素の第２のタイヤモデルを得る工程とを実行し、
前記厚さ変化ベクトルの方向は、タイヤ外周線、タイヤ内周線およびタイヤ部材境界線のいずれかにおける法線方向、または隣接節点間を結ぶ直線方向であることを特徴とするタイヤモデル作成方法。 A method of creating a tire model using a computer,
Said computer,
And setting a first tire model analyzable elements of the computer,
For the first tire model, a step of setting at least one shape change vector for changing the shape, and at least one magnitude of the shape change vector,
A step of setting at least one thickness change vector for changing the thickness of the first tire model and at least one magnitude of the thickness change vector for the first tire model;
Changing the first tire model using the magnitude of the shape variation vector and the magnitude of the thickness variation vector as parameters to obtain a second tire model of a computer-analysable element ,
The method of producing a tire model, wherein the direction of the thickness change vector is a normal direction in any one of a tire outer peripheral line, a tire inner peripheral line, and a tire member boundary line, or a linear direction connecting adjacent nodes .
前記コンピュータが、
前記コンピュータで解析可能な要素で第１のタイヤモデルを設定する工程と、
前記第１のタイヤモデルに対して、形状を変化させる形状変化ベクトルと、前記形状変化ベクトルの大きさをそれぞれ少なくとも１つ設定する工程と、
前記第１のタイヤモデルに対して、前記第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、前記厚さ変化ベクトルの大きさをそれぞれ少なくとも１つ設定する工程と、
前記形状変化ベクトルの大きさおよび前記厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして前記第１のタイヤモデルを変化させ、コンピュータで解析可能な要素の第２のタイヤモデルを得る工程と、
前記形状変化ベクトルの大きさと前記厚さ変化ベクトルの大きさを設計変数とし、タイヤ物理量を目的関数として、前記第２のタイヤモデルに対して形状最適化計算を行う工程を実行し、
前記第１のタイヤモデルにおいて、タイヤ断面形状内における全領域をＳ １ とし、前記タイヤ断面形状内における前記全領域Ｓ １ のうち形状を変化させる領域をＳ ２ 、厚さを変化させる領域をＳ ３ とするとき、前記タイヤ断面形状内における前記全領域Ｓ １ 、前記形状を変化させる領域Ｓ ２ 、前記厚さを変化させる領域Ｓ ３ は、Ｓ １ ＞Ｓ ２ ≧Ｓ ３ の関係にあり、
前記厚さ変化ベクトルの方向は、タイヤ外周線、タイヤ内周線およびタイヤ部材境界線のいずれかにおける法線方向、または隣接節点間を結ぶ直線方向であることを特徴とするタイヤ形状最適化方法。 A tire shape optimization method using a computer,
Said computer,
And setting a first tire model analyzable elements of the computer,
For the first tire model, a step of setting at least one shape change vector for changing the shape, and at least one magnitude of the shape change vector,
A step of setting at least one thickness change vector for changing the thickness of the first tire model and at least one magnitude of the thickness change vector for the first tire model;
Changing the first tire model using the magnitude of the shape variation vector and the magnitude of the thickness variation vector as parameters to obtain a second tire model of a computer-analyzable element;
Performing a shape optimization calculation for the second tire model, using the size of the shape change vector and the size of the thickness change vector as design variables, and using the tire physical quantity as an objective function ,
In the first tire model, the entire region of the tire section in the shape and S 1, the S 2 regions to change the shape of the entire region S 1 in the tire section in the shape, the area for changing the thickness S When it is set to 3 , the entire area S 1 , the area S 2 for changing the shape, and the area S 3 for changing the thickness in the tire cross-sectional shape have a relationship of S 1 > S 2 ≧ S 3 ,
The method of optimizing a tire shape, wherein the direction of the thickness change vector is a normal direction in any one of a tire outer peripheral line, a tire inner peripheral line, and a tire member boundary line, or a linear direction connecting adjacent nodes. .
前記判定工程で、前記形状最適化計算の結果が所定の判定条件を満たさないと判定された場合、
前記形状変化ベクトルの大きさおよび前記厚さ変化ベクトルの大きさを変更する変更工程と、
変更された前記形状変化ベクトルの大きさおよび前記厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして前記第１のタイヤモデルを変化させ、更新された第２のタイヤモデルを作成する作成工程と、
前記更新された第２のタイヤモデルに対して前記形状最適化計算を行う最適化計算工程とを実行し、
前記判定工程で、前記形状最適化計算の結果が所定の判定条件を満たすと判定されるまで、前記変更工程、前記作成程および前記最適化計算工程を繰り返し実行する請求項３に記載のタイヤ形状最適化方法。 The computer executes a determination step of determining a result of the shape optimization calculation based on a predetermined determination condition,
In the determination step, when it is determined that the result of the shape optimization calculation does not satisfy a predetermined determination condition,
A changing step of changing the size of the shape change vector and the size of the thickness change vector,
A step of changing the first tire model with the changed magnitude of the shape change vector and the magnitude of the thickness change vector as parameters, and creating an updated second tire model;
Run the optimization calculation step of performing the shape optimization calculation for the second tire models the update,
4. The tire shape according to claim 3 , wherein in the determination step, the change step, the creation process, and the optimization calculation step are repeatedly performed until it is determined that the result of the shape optimization calculation satisfies a predetermined determination condition. 5. Optimization method.
前記第１のタイヤモデルの形状を変化させる形状変化ベクトルと、前記形状変化ベクトルの大きさを少なくとも１つ設定し、前記第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、前記厚さ変化ベクトルの大きさをそれぞれ少なくとも１つ設定する条件設定部と、
前記形状変化ベクトルの大きさおよび前記厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして前記第１のタイヤモデルを変化させ、コンピュータで解析可能な要素の第２のタイヤモデルを作成するデータ作成部とを有し、
前記厚さ変化ベクトルの方向は、タイヤ外周線、タイヤ内周線およびタイヤ部材境界線のいずれかにおける法線方向、または隣接節点間を結ぶ直線方向であることを特徴とするタイヤモデル作成装置。 A model setting unit that sets a first tire model with elements that can be numerically analyzed by a computer;
A shape change vector that changes the shape of the first tire model; a thickness change vector that sets at least one size of the shape change vector to change the thickness of the first tire model; A condition setting unit for setting at least one magnitude of each of the change vectors;
A data creation unit that changes the first tire model using the magnitude of the shape variation vector and the magnitude of the thickness variation vector as parameters to create a second tire model of elements that can be analyzed by a computer. And
The direction of the thickness change vector is a normal direction in any one of a tire outer peripheral line, a tire inner peripheral line, and a tire member boundary line, or a linear direction connecting adjacent nodes .
前記第１のタイヤモデルの形状を変化させる形状変化ベクトルと、前記形状変化ベクトルの大きさを少なくとも１つ設定し、前記第１のタイヤモデルの厚さを変化させる厚さ変化ベクトルと、前記厚さ変化ベクトルの大きさを少なくとも１つ設定し、前記形状変化ベクトルの大きさと前記厚さ変化ベクトルの大きさを設計変数とし、タイヤ物理量を目的関数として設定する条件設定部と、
前記形状変化ベクトルの大きさおよび前記厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして前記第１のタイヤモデルを変化させ、コンピュータで解析可能な要素の第２のタイヤモデルを作成するデータ作成部と、
前記条件設定部で設定された前記設計変数、前記目的関数および前記制約条件に基づき、前記タイヤモデルについて形状最適化計算を行う演算部とを有し、
前記第１のタイヤモデルにおいて、タイヤ断面形状内における全領域をＳ １ とし、前記タイヤ断面形状内における前記全領域Ｓ １ のうち形状を変化させる領域をＳ ２ 、厚さを変化させる領域をＳ ３ とするとき、前記タイヤ断面形状内における前記全領域Ｓ １ 、前記形状を変化させる領域Ｓ ２ 、前記厚さを変化させる領域Ｓ ３ は、Ｓ １ ＞Ｓ ２ ≧Ｓ ３ の関係にあり、
前記厚さ変化ベクトルの方向は、タイヤ外周線、タイヤ内周線およびタイヤ部材境界線のいずれかにおける法線方向、または隣接節点間を結ぶ直線方向であることを特徴とするタイヤ形状最適化装置。 A model setting unit that sets a first tire model with elements that can be numerically analyzed by a computer;
A shape change vector that changes the shape of the first tire model; a thickness change vector that sets at least one size of the shape change vector to change the thickness of the first tire model; A condition setting unit that sets at least one magnitude of a thickness change vector, sets the magnitude of the shape variation vector and the magnitude of the thickness variation vector as design variables, and sets a tire physical quantity as an objective function;
A data creation unit that changes the first tire model with the size of the shape change vector and the size of the thickness change vector as parameters, and creates a second tire model of elements that can be analyzed by a computer;
Set the design variables in the condition setting unit, based on the objective function and the constraint condition, possess an arithmetic unit for performing shape optimization calculation for the tire model,
In the first tire model, the entire region of the tire section in the shape and S 1, the S 2 regions to change the shape of the entire region S 1 in the tire section in the shape, the area for changing the thickness S When it is set to 3 , the total area S 1 , the area S 2 for changing the shape, and the area S 3 for changing the thickness in the tire cross-sectional shape have a relationship of S 1 > S 2 ≧ S 3 ,
The tire shape optimizing device, wherein the direction of the thickness change vector is a normal direction in any one of a tire outer peripheral line, a tire inner peripheral line, and a tire member boundary line, or a linear direction connecting adjacent nodes. .
前記判定部で、前記形状最適化計算の結果が所定の判定条件を満たさないと判定された場合、前記条件設定部に前記形状変化ベクトルの大きさおよび前記厚さ変化ベクトルの大きさを変更させ、
前記データ作成部に、変更された前記形状変化ベクトルの大きさおよび前記厚さ変化ベクトルの大きさをパラメータとして前記第１のタイヤモデルを変化させ、更新された第２のタイヤモデルを作成させ、
更に、前記条件設定部に、前記形状変化ベクトルの大きさと前記厚さ変化ベクトルの大きさを設計変数とし、タイヤ物理量を目的関数として設定させ、前記演算部に、更新された第２のタイヤモデルに対して前記形状最適化計算を行わせる制御部を有し、
前記判定部で、前記形状最適化計算の結果が所定の判定条件を満たすまで、前記制御部は、前記条件設定部、前記データ作成部、および前記演算部による処理を繰り返し行わせる請求項８に記載のタイヤ形状最適化装置。 For a result of the shape optimization calculation, a determination unit that determines based on a predetermined determination condition,
If the determination unit determines that the result of the shape optimization calculation does not satisfy a predetermined determination condition, the condition setting unit changes the size of the shape change vector and the size of the thickness change vector. ,
The data creation unit changes the first tire model using the changed magnitude of the shape change vector and the magnitude of the thickness change vector as parameters, and creates an updated second tire model,
Further, the condition setting unit sets the size of the shape change vector and the size of the thickness change vector as design variables, sets a tire physical quantity as an objective function, and causes the calculation unit to update the updated second tire model. Has a control unit for performing the shape optimization calculation for
In the determination unit, the result of the shape optimization calculation to a predetermined determination condition is satisfied, the control unit, the condition setting unit, the data creation unit, and to claim 8 for repeated processing by the arithmetic unit The tire shape optimizing device according to the above.
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