(57)【要約】【課題】最適なゴルフクラブを選択する上で有利なゴルファーの分類装置および分類方法を提供する。【解決手段】計測システム２０は、ゴルフクラブのグリップ部３６の動きを表す３次元時系列データを生成し主装置６０に供給する。主装置６０は、グリップ部３６のモデルであるグリップモデルとシャフト部のモデルとを連結要素で連結した軟拘束モデルを作成する。主装置６０は３次元時系列データを用いて軟拘束モデルによるゴルフスウィングを再現する演算を行い、その演算結果からヘッドスピードを演算する。主装置６０は、演算されたヘッドスピードが実測値のヘッドスピードヘッドと一致するように軟拘束モデルの連結要素のパラメータ値を修正し、該修正したパラメータ値に基づいてゴルファーの分類を行い該分類結果に基づいてゴルフクラブの選択を行う。【選択図】図１
2010094265.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人がゴルフクラブのグリップ部を把持する力の度合いをグリップ拘束と定義した場合に、前記グリップ拘束の強弱に応じてゴルファーのタイプを分類するゴルファーの分類方法であって、
有限要素で離散化した前記ゴルフクラブのモデルを作成するにあたって、前記グリップ部のモデルであるグリップモデルと前記グリップ部に接続するシャフト部のモデルであるシャフトモデルとを一体化したモデルを剛拘束モデルとした場合、前記グリップ部を拘束したときの固有振動数が前記剛拘束モデルに対応する固有振動数に比べて低下するようにパラメータ値を定めた連結要素で連結した軟拘束モデルを用いる軟拘束モデル作成ステップと、
ゴルフスウィングのアドレスの状態からバックスウィングの状態、トップの状態およびダウンスウィングの状態を経てインパクトの状態に至る前記グリップ部の動きを該グリップ部の位置と向きによって表した時系列情報を、前記軟拘束モデルにおける前記グリップ部に対応する部分に境界条件として与えることで、ゴルフクラブの動的挙動を演算してスウィングを再現する再現ステップと、
前記再現ステップで得られた前記動的挙動の演算結果からゴルフクラブの特性物理量を軟拘束モデルに対応する特性物理量として算出する算出ステップと、
前記算出ステップで算出された結果がスウィングの対応する実測値と一致するように前記連結要素のパラメータ値を修正することによって軟拘束モデルパラメータ値を得る軟拘束モデルパラメータ値生成ステップと、
前記軟拘束モデルパラメータ値生成ステップで得られた前記軟拘束モデルパラメータ値に基づいて前記グリップ拘束の強弱を判定し、該判定結果に基づいてゴルファーのタイプを分類する分類ステップとを含む、
こと特徴とするゴルファーの分類方法。
【請求項２】
前記特性物理量はゴルフクラブのヘッドスピードである、
ことを特徴とする請求項１記載のゴルファーの分類方法。
【請求項３】
前記特性物理量はゴルフクラブのヘッドスピードであり、
前記軟拘束モデルパラメータ値はばね定数Ｋ（ｋｇｆ／ｍｍ）であり、
前記分類ステップによる前記軟拘束モデルパラメータ値に基づく前記グリップ拘束の強弱の判定は、前記ばね定数Ｋの値に基づいてなされる、
ことを特徴とする請求項１記載のゴルファーの分類方法。
【請求項４】
前記剛拘束モデルを前記軟拘束モデルによって表現するために必要な前記軟拘束モデルパラメータ値を剛拘束モデルパラメータ値として求める剛拘束モデルパラメータ値生成ステップをさらに含み、
前記分類ステップによる前記軟拘束モデルパラメータ値に基づく前記グリップ拘束の強弱の判定は、前記剛拘束モデルパラメータ値に対する前記軟拘束モデルパラメータ値の比率に基づいてなされる、
ことを特徴とする請求項１記載のゴルファーの分類方法。
【請求項５】
前記剛拘束モデルを前記軟拘束モデルによって表現するために必要な前記軟拘束モデルパラメータ値を剛拘束モデルパラメータ値として求める剛拘束モデルパラメータ値生成ステップをさらに含み、
前記特性物理量はゴルフクラブのヘッドスピードであり、
前記軟拘束モデルパラメータ値はばね定数Ｋ（ｋｇｆ／ｍｍ）であり、
前記剛拘束モデルパラメータ値はばね定数Ｋ´（ｋｇｆ／ｍｍ）であり、
前記分類ステップによる前記軟拘束モデルパラメータ値に基づく前記グリップ拘束の強弱の判定は、β＝Ｋ／Ｋ´としたときに、βの値に基づいてなされる、
ことを特徴とする請求項１記載のゴルファーの分類方法。
【請求項６】
前記グリップ部のバットエンドから前記シャフト部に向かって所定寸法離間した箇所における曲げ剛性を手元剛性としたとき、前記グリップ拘束が強いほど手元剛性が高いゴルフクラブを選択し、前記グリップ拘束が弱いほど手元剛性が低いゴルフクラブを選択する選択ステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１乃至５に何れか１項記載のゴルファーの分類方法。
【請求項７】
前記ゴルフクラブの手元剛性ｙと振動数ｘの関係を式（１）で表すとき、
ｙ＝ａｘ＋ｂ（ただし、ａ，ｂは定数）      （１）
前記選択ステップによる前記ゴルフクラブの選択は、前記定数ａ、ｂの値が予め定められた値あるいは予め定められた範囲で定義されたゴルフクラブを選択することでなされる、
ことを特徴とする請求項６記載のゴルファーの分類方法。
【請求項８】
前記連結要素は、ばね要素又はダッシュポット要素のいずれかである、
ことを特徴とする請求項１乃至７に何れか１項記載のゴルファーの分類方法。
【請求項９】
前記連結要素は、ばね要素とダッシュポット要素を組合せた連結要素である、
ことを特徴とする請求項１乃至７に何れか１項記載のゴルファーの分類方法。
【請求項１０】
前記ばね要素を、３つの並進自由度および３つの回転自由度を持つ並進ばね要素および
回転ばね要素で定め、
前記ダッシュポット要素を、３つの並進自由度および３つの回転自由度を持つ並進ダッシュポット要素および回転ダッシュポット要素で定める、
ことを特徴とする請求項８または９記載のゴルファーの分類方法。
【請求項１１】
人がゴルフクラブのグリップ部を把持する力の度合いをグリップ拘束と定義した場合に、前記グリップ拘束の強弱に応じてゴルファーのタイプを分類するゴルファーの分類装置であって、
有限要素で離散化した前記ゴルフクラブのモデルを作成するにあたって、前記グリップ部のモデルであるグリップモデルと前記グリップ部に接続するシャフト部のモデルであるシャフトモデルとを一体化したモデルを剛拘束モデルとした場合、前記グリップ部を拘束したときの固有振動数が前記剛拘束モデルに対応する固有振動数に比べて低下するようにパラメータ値を定めた連結要素で連結した軟拘束モデルを用いる軟拘束モデル作成手段と、
ゴルフスウィングのアドレスの状態からバックスウィングの状態、トップの状態およびダウンスウィングの状態を経てインパクトの状態に至る前記グリップ部の動きを該グリップ部の位置と向きによって表した時系列情報を、前記軟拘束モデルにおける前記グリップ部に対応する部分に境界条件として与えることで、ゴルフクラブの動的挙動を演算してスウィングを再現する再現手段と、
前記再現手段で得られた前記動的挙動の演算結果からゴルフクラブの特性物理量を軟拘束モデルに対応する特性物理量として算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された結果がスウィングの対応する実測値と一致するように前記連結要素のパラメータ値を修正することによって軟拘束モデルパラメータ値を得る軟拘束モデルパラメータ値生成手段と、
前記軟拘束モデルパラメータ値生成手段で得られた前記軟拘束モデルパラメータ値に基づいて前記グリップ拘束の強弱を判定し、該判定結果に基づいてゴルファーのタイプを分類する分類手段とを含む、
こと特徴とするゴルファーの分類装置。
【請求項１２】
前記グリップ部のバットエンドから前記シャフト部に向かって所定寸法離間した箇所における曲げ剛性を手元剛性としたとき、前記グリップ拘束が強いほど手元剛性が高いゴルフクラブを選択し、前記グリップ拘束が弱いほど手元剛性が低いゴルフクラブを選択する選択手段をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１１記載のゴルファーの分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はゴルファーの分類装置および分類方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ゴルファーの体格やスウィングの特徴に対応して最適なゴルフクラブを選択する方法として、従来から、ゴルフクラブのスウィングをシミュレーションし、ヘッドスピードが速くなるものを選ぶことがなされている。
例えば、スイング中のシャフト部の変形挙動を測定するシャフト部挙動測定手段と、シャフト部のＥＩ分布を算出するシャフト部ＥＩ算出手段と、スイング中のシャフト部の変形形状を計算するシャフト部形状計算手段とを有する第１解析システムと、ゴルファーのスイングを解析分類するスイング分類手段を有する第２解析システムとを備え、上記スイング中の上記シャフト部の変形挙動を解析すると共に、上記ゴルファーのスイングを分類し、上記ゴルファーにとってヘッドスピードが最適なシャフト部を選定する方法が提案されている（特許文献１）。
この従来技術では、シャフト部形状計算手段においてグリップ部の撓み、撓み角度をゼロとする拘束条件を付加しており、言い換えると、ゴルフクラブのグリップ部を剛拘束（完全拘束）した状態でシミュレーションしている。
【特許文献１】特開２００４−１２９６８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記従来技術では、例えば、ロボットや男子プロなどの場合では、予測したヘッドスピードは、実測したヘッドスピードとほぼ一致する。
ところが、シニアや女子など非力なゴルファー、あるいは、グリップ部スピードの遅いリストターンタイプのゴルファーの場合には、予測したヘッドスピードと、実測したヘッドスピードとの間に大きな差が生じるものとなっている。
これは、ゴルフクラブを剛拘束でモデル化したため、正確なゴルフクラブ挙動を再現できないことが原因と考えられる。
したがって、ヘッドスピードの高いリストターンタイプのゴルファーではヘッドスピードが過小に予測され、その結果、グリップ部の曲げ剛性が低いゴルフクラブを選択するといったように間違ったフィッティングを行ってしまうという問題があった。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、最適なゴルフクラブを選択する上で有利なゴルファーの分類装置および分類方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するために、本発明は、人がゴルフクラブのグリップ部を把持する力の度合いをグリップ拘束と定義した場合に、前記グリップ拘束の強弱に応じてゴルファーのタイプを分類するゴルファーの分類方法であって、有限要素で離散化した前記ゴルフクラブのモデルを作成するにあたって、前記グリップ部のモデルであるグリップモデルと前記グリップ部に接続するシャフト部のモデルであるシャフトモデルとを一体化したモデルを剛拘束モデルとした場合、前記グリップ部を拘束したときの固有振動数が前記剛拘束モデルに対応する固有振動数に比べて低下するようにパラメータ値を定めた連結要素で連結した軟拘束モデルを用いる軟拘束モデル作成ステップと、ゴルフスウィングのアドレスの状態からバックスウィングの状態、トップの状態およびダウンスウィングの状態を経てインパクトの状態に至る前記グリップ部の動きを該グリップ部の位置と向きによって表した時系列情報を、前記軟拘束モデルにおける前記グリップ部に対応する部分に境界条件として与えることで、ゴルフクラブの動的挙動を演算してスウィングを再現する再現ステップと、前記再現ステップで得られた前記動的挙動の演算結果からゴルフクラブの特性物理量を軟拘束モデルに対応する特性物理量として算出する算出ステップと、前記算出ステップで算出された結果がスウィングの対応する実測値と一致するように前記連結要素のパラメータ値を修正することによって軟拘束モデルパラメータ値を得る軟拘束モデルパラメータ値生成ステップと、前記軟拘束モデルパラメータ値生成ステップで得られた前記軟拘束モデルパラメータ値に基づいて前記グリップ拘束の強弱を判定し、該判定結果に基づいてゴルファーのタイプを分類する分類ステップとを含むこと特徴とする。
また本発明は、人がゴルフクラブのグリップ部を把持する力の度合いをグリップ拘束と定義した場合に、前記グリップ拘束の強弱に応じてゴルファーのタイプを分類するゴルファーの分類装置であって、有限要素で離散化した前記ゴルフクラブのモデルを作成するにあたって、前記グリップ部のモデルであるグリップモデルと前記グリップ部に接続するシャフト部のモデルであるシャフトモデルとを一体化したモデルを剛拘束モデルとした場合、前記グリップ部を拘束したときの固有振動数が前記剛拘束モデルに対応する固有振動数に比べて低下するようにパラメータ値を定めた連結要素で連結した軟拘束モデルを用いる軟拘束モデル作成手段と、ゴルフスウィングのアドレスの状態からバックスウィングの状態、トップの状態およびダウンスウィングの状態を経てインパクトの状態に至る前記グリップ部の動きを該グリップ部の位置と向きによって表した時系列情報を、前記軟拘束モデルにおける前記グリップ部に対応する部分に境界条件として与えることで、ゴルフクラブの動的挙動を演算してスウィングを再現する再現手段と、前記再現手段で得られた前記動的挙動の演算結果からゴルフクラブの特性物理量を軟拘束モデルに対応する特性物理量として算出する算出手段と、前記算出手段で算出された結果がスウィングの対応する実測値と一致するように前記連結要素のパラメータ値を修正することによって軟拘束モデルパラメータ値を得る軟拘束モデルパラメータ値生成手段と、前記軟拘束モデルパラメータ値生成手段で得られた前記軟拘束モデルパラメータ値に基づいて前記グリップ拘束の強弱を判定し、該判定結果に基づいてゴルファーのタイプを分類する分類手段とを含むこと特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、スイング中のグリップ拘束の強弱でゴルファーを分類するようにしたので、スイング中のグリップ拘束の強弱に応じて適切な手元剛性のゴルフクラブを容易かつ正確に提供することができ、最適なゴルフクラブを選択する上で有利となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、本発明の実施の形態のゴルファーの分類装置と共にゴルファーの分類方法について図面を参照して説明する。
図１は、ゴルファーの分類装置１００（以下分類装置１００という）の全体構成を示すブロック図である。
図１に示すように、分類装置１００は、計測システム２０および主装置６０を含んで構成されている。
分類装置１００の概略動作は次のとおりである。
計測システム２０は、ゴルフクラブのグリップ部３６の動きを表した３次元時系列データを生成し主装置６０に供給する。
主装置６０は、ゴルフクラブのモデルを、グリップ部３６のモデルであるグリップモデルとシャフト部のモデルとを連結要素で連結した軟拘束モデルとして作成する。
主装置６０は、計測システム２０から供給される３次元時系列データを用いて軟拘束モデルによるゴルフスウィングを再現する演算を行い、その演算結果から特性物理量を演算する。
そして、主装置６０は、演算された特性物理量が実測値と一致するように軟拘束モデルの連結要素のパラメータ値を修正し、該修正したパラメータ値に基づいてゴルファーの分類を行うと共に、その分類結果に基づいて最適なゴルフクラブの選択を行う。
【０００７】
（計測システム２０）
次に、計測システム２０について詳細に説明する。
図１に示すように、計測システム２０は、トランスミッタ２０ａと、レシーバ２０ｂと、コントローラ２０ｃと、後述するヘッドスピード測定装置２１とを含んで構成されている。
トランスミッタ２０ａは、ゴルフクラブ３０のグリップ部３６を把持して行うゴルフスウィング中のグリップ部３６の移動範囲内に、強さと方向が既知の分布を持つ磁場を形成するものである。
レシーバ２０ｂは、グリップ部３６の端部に固定され、磁場を感知することにより、基準位置に対する３次元位置とオイラー角の情報を含んだ信号を出力するものであり、磁気センサで構成されている。
コントローラ２０ｃは、レシーバ２０ｂから供給される前記信号に基づいてグリップ部３６の３次元位置（ｘm、ｙm、ｚm）の時系列データとグリップ部３６のオイラー角（θy、θp、θr）の時系列データとを生成するものである。
【０００８】
すなわち、計測システム２０は、ゴルフスウィングするゴルファーの背後に配置固定したトランスミッタ２０ａから３種類の所定の磁場を次々に発生させる。
一方、移動および回転するグリップ部３６に固定されたレシーバ２０ｂが、トランスミッタ２０ａによって作られる３種類の磁場内の位置および向きに対応して磁気を感知して合計９つの出力電圧を出力する。
計測システム２０は、それらの出力電圧からコントローラ２０ｃにおいてデータ処理がなされてレシーバ２０ｂの３次元位置と向き（オイラー角）のデータを得るように構成されている。
【０００９】
図２は計測システム２０の主要部の構成を示す図である。
上述したように、計測システム２０は、所定の磁場を形成するトランスミッタ２０ａと、この磁場の強さや方向に応じて３軸方向の出力電圧を発生するレシーバ２０ｂと、コントローラ２０ｃとを有して構成される。
コントローラ２０ｃは、トランスミッタ２０ａに所定の３種類の磁場を順次発生する駆動信号を生成するとともに、レシーバ２０ｂから出力された信号を検出し、検出された信号よりデータ処理を行って、所定の位置、例えばトランスミッタ２０ａの位置を基準位置とする。
そして、コントローラ２０ｃは、お互いに直交する３方向を基準方向とする３次元位置座標（ｘm，ｙm，ｚm）と、所定の基準方向、例えばＸ，Ｙ，Ｚ座標軸方向に対するレシーバ２０ｂの向きを表す姿勢角度、すなわちヨー角、ピッチ角およびロール角（以降では、オイラー角（θy，θp，θr）と表す）の時系列データを演算して出力する。
【００１０】
トランスミッタ２０ａおよびレシーバ２０ｂは、図２に示すように、お互いに直交する３軸方向に各々ループ状に巻かれた３つのコイルによって構成され、トランスミッタ２０ａは、ゴルフスウィングするゴルファーの後方に固定配置され、レシーバ２０ｂは、ゴルフクラブ３０のグリップ部３６の端部に固定される。
コントローラ２０ｃは、３種類の磁場を順次発生する駆動信号を生成する駆動回路２０ｄと、レシーバ２０ｂからの出力された信号を検出する検出回路２０ｅと、駆動回路２０ｄおよび検出回路２０ｅの制御を行い、検出回路２０ｅから送られる信号よりレシーバ２０ｂの３次元位置とオイラー角を求める制御ユニット２０ｆによって構成される。
トランスミッタ２０ａは駆動回路２０ｄに、レシーバ２０ｂは検出回路２０ｅに、各々接続される。
【００１１】
計測システム２０は、以上のように構成される。
なお、グリップ部３６に固定されたレシーバ２０ｂの基準位置に対する３次元位置座標（ｘm，ｙm，ｚm）と基準方向に対するオイラー角（θy，θp，θr）の時系列データは以下のようにして得られる。
【００１２】
図２に示すように、駆動回路２０ｄは、制御ユニット２０ｆの指令信号にしたがって、周波数と位相が常時一定の同一信号を出力し、トランスミッタ２０ａの３軸方向に巻かれた３つのループ状コイルを順次励磁する。
各ループ状コイルは、励磁のたびに各々異なる磁場を発生し、この磁場に基づいてレシーバ２０ｂの３軸方向に巻かれた３つのループ状コイルに各々独立な電圧を発生させる。
この電圧は、トランスミッタ２０ａの３つのループ状コイルによって励磁される３つの磁場それぞれに応じて、レシーバ２０ｂの３つのループ状コイルに発生する３つの独立した電圧であるため、合計９個（３×３個）の電圧が得られることになる。
【００１３】
一方、磁場を形成させるトランスミッタ２０ａが所定の位置に固定設置されているので、トランスミッタ２０ａが発生する磁場の強さと方向に関する分布は、トランスミッタ２０ａが設置された基準位置および基準方向に対して既知となる。
そこで、この形成された磁場によってレシーバ２０ｂの３つのループ状コイルに発生する９つの電圧を用いることによって、上記基準位置に対するレシーバ２０ｂの３次元位置座標（ｘm，ｙm，ｚm）と上記基準方向に対するオイラー角（θy，θp，θr）の６つの未知数を求めることができる。
コントローラ２０ｃの制御ユニット２０ｆは、検出回路２０ｅから送られてきた９つの電圧を用いて、３次元位置座標（ｘm，ｙm，ｚm）とオイラー角（θy，θp，θr）のデータを演算して求める。
求められた３次元位置座標（ｘm，ｙm，ｚm）とオイラー角（θy，θp，θr）は、データ処理部であるコンピュータ２２に供給される。
このような計測システム２０として、例えば、３ＳＰＡＣＥ  ＦＡＳＴＲＡＫ（Ｐｏｌｈｅｍｕｓ社製）を挙げることができる。
【００１４】
コンピュータ２２は、コントローラ２０ｃから供給された３次元位置座標（ｘm，ｙm，ｚm）とオイラー角（θy，θp，θr）の時系列データから、グリップ部３６の所定の位置を基準とした３次元位置と直交座標系（ＸＹＺ座標系）におけるグリップ部３６の３次元方向における向きについての３次元時系列データを演算して求める。
例えば、３次元位置座標（ｘm，ｙm，ｚm）と、直交座標系における方位角と仰角とシャフト３２の軸周りの回転の３次元時系列データを求める。
グリップ部３６の３次元位置とこの直交座標系におけるグリップ部３６の３次元方向の向きの時系列データは、上述した主装置６０に供給され記憶手段７８（図３）に記憶される。
さらに、算出されたグリップ部３６の３次元位置と３次元方向の向きからなる３次元時系列データは、設定された所定の方向から見たグリップ部３６の軌道、例えば、ゴルファーと正対する正面からみたゴルフスウィング中のグリップ部３６の軌道のデータに変換されて、モニタ２４に供給される。
また、３次元時系列データがモニタ２４にグラフとして表示される。
【００１５】
次にヘッドスピード測定装置２１について説明する。
ヘッドスピード測定装置２１は、図１に示すように、ゴルファーが行うゴルフスウィングによって移動するゴルフクラブヘッド（ヘッド部３４）の速度を測定し、測定したヘッドスピードのデータを主装置６０に供給するものである。
ヘッドスピード測定装置２１としては、例えば、特許第４０６４２８４号に開示されているように、透過型のフォトインタラプタを２つ用い、それら２つのフォトインタラプタから出射される２つの検出光をゴルフクラブヘッドが遮光した際の時間差に基づいて計測する方式のものなど従来公知のさまざまなヘッドスピード測定装置２１が採用可能である。
計測システム２０は以上のように構成される。
【００１６】
（主装置６０）
次に、主装置６０について詳細に説明する。
図３は主装置６０の機能ブロック図である。
主装置６０は、軟拘束モデル作成手段６２と、再現手段６４と、算出手段６６と、軟拘束モデルパラメータ値生成手段６８と、剛拘束モデルパラメータ値生成手段７０と、分類手段７２と、選択手段７４とを備えている。
また、主装置６０は、上記各手段の動作を制御、管理する制御手段７６と、計測システム２０から供給された３次元時系列データを記憶したり、上記各手段で得られた処理結果を記憶する記憶手段７８と、マウス及びキーボードなどから構成された入力手段８０と、ディスプレイやプリンタなどからなる出力手段８２などを含んで構成されている。
主装置６０は、モヂュール化されたサブルーチンプログラムを実行することで軟拘束モデル作成手段６２と、再現手段６４と、算出手段６６と、軟拘束モデルパラメータ値生成手段６８と、剛拘束モデルパラメータ値生成手段７０と、分類手段７２と、選択手段７４とにおける各機能が発揮されるように構成されたコンピュータであってもよいし、また、各部分が専用装置や専用回路で組まれた専用装置であってもよい。
【００１７】
軟拘束モデル作成手段６２は、ゴルフクラブ３０を再現したゴルフクラブモデルを作成する部分であり、言い換えると、有限要素で離散化したゴルフクラブ３０のモデルを作成するものである。
すなわち、ゴルフクラブは、人が把持するグリップ部３６と、グリップ部３６に接続されるシャフト部３２と、シャフト部３２の先端に結合されたヘッド部３４とを備えている。
そして、ゴルフクラブモデルは、グリップ部３６、シャフト部３２、ヘッド部３４をそれぞれモデル化した、グリップモデルとシャフトモデルとヘッドモデルとが組み合わされている。
シャフトモデルは断面積が一定の梁要素のモデルで離散化された真直梁モデルであり、ヘッドモデルはヘッドの重心位置に対応する位置に集中質量を与えた質点モデルが例示される。
軟拘束モデル作成手段６２は、ゴルフクラブ３０のモデルを作成するにあたって、前記グリップモデルと前記シャフトモデルとを一体化したモデルを剛拘束モデルとした場合、グリップ部３６を拘束したときの固有振動数が剛拘束モデルに対応する固有振動数に比べて低下するようにパラメータ値を定めた連結要素で連結した軟拘束モデルを用いるものである。
なお、剛拘束モデルは、シャフトが撓る弾性体の弾性体モデル、あるいはシャフトが全く変形しない剛体モデルとして表現されるものである。また、剛体モデルは、弾性体モデルに用いられる剛性に関する材料定数の値を極めて大きいものとすることで容易に作成することができるものである。
【００１８】
再現手段６４は、軟拘束モデル作成手段６２で作成されたゴルフクラブモデルおよび計測システム２０から供給されたゴルフクラブのグリップ部３６（図１）の動きをグリップ部３６の位置と向きによって表した３次元時系列データを用いて、ゴルフスウィングを再現したシミュレーション演算の演算処理を行う部分である。
言い換えると、再現手段６４は、ゴルフスウィングのアドレスの状態からバックスウィングの状態、トップの状態およびダウンスウィングの状態を経てインパクトの状態に至るグリップ部３６の動きを該グリップ部３６の位置と向きによって表した時系列情報を、前記の軟拘束モデルにおけるグリップ部３６に対応する部分に境界条件として与えることで、ゴルフクラブ３０の動的挙動を演算してスウィングを再現するものである。
具体的には、運動方程式の時間差分スキームを用いた陽解法により時間経過に沿って逐次解く公知の方法で演算を行う。
【００１９】
算出手段６６は、再現手段６４で得られた動的挙動の演算結果からゴルフクラブの特性物理量を軟拘束モデルに対応する特性物理量として算出するものである。
本実施の形態では、特性物理量としてゴルフクラブモデルにおけるヘッドに対応する部分の移動速度であるヘッドスピードＨ（ｍ／ｓ）が算出される。なお、特性物理量としては、シャフト変形量（歪み）が算出されてもよい。
【００２０】
軟拘束モデルパラメータ値生成手段６８は、再現手段６４で算出された結果がヘッドスピード測定装置２１によって測定されたヘッドスピードの実測値と一致するように、軟拘束モデル作成手段６２で作成される軟拘束モデルにおける連結要素のパラメータ値を修正することによって軟拘束モデルパラメータ値を得るものである。
本実施の形態では、連結要素のパラメータ値、すなわち、軟拘束モデルパラメータ値として、後述するようにばね定数Ｋ（ｋｇｆ／ｍｍ）を用いる。
【００２１】
剛拘束モデルパラメータ値生成手段７０は、剛拘束モデルを軟拘束モデルによって表現するために必要な軟拘束モデルパラメータ値を剛拘束モデルパラメータ値として求めるものである。
本実施の形態では、剛拘束モデルパラメータ値として、後述するようにばね定数Ｋ´（ｋｇｆ／ｍｍ）を用いる。
【００２２】
分類手段７２は、人がゴルフクラブのグリップ部を把持する力の度合いをグリップ拘束と定義した場合に、軟拘束モデルパラメータ値生成手段６８で得られた軟拘束モデルパラメータ値に基づいてグリップ拘束の強弱を判定し、該判定結果に基づいてゴルファーのタイプを分類するものである。
【００２３】
選択手段７４は、グリップ部３６のバットエンドからシャフト部３２に向かって所定寸法離間した箇所における曲げ剛性を手元剛性としたとき、グリップ拘束が強いほど手元剛性が高いゴルフクラブを選択し、グリップ拘束が弱いほど手元剛性が低いゴルフクラブを選択するものである。
【００２４】
（動作）
次に、分類装置１００の動作について、図４に示す分類装置１００の動作を説明するフローチャートを参照して説明する。
まず、ゴルフクラブのスウィング軌跡の読み込みが行われる。
ゴルファーがゴルフクラブを把持してスウィングを行い、これを計測システム２０を用いて計測し、コンピュータ２２に読み込む（ステップＳ１０）と同時に、ヘッドスピード測定装置２１によりヘッドスピードを計測する（ステップＳ１１）。
【００２５】
ゴルフスウィングの計測は、レシーバ２０ｂがグリップ部３６に固定されたゴルフクラブがスウィングされると、トランスミッタ２０ａによって形成される磁場をレシーバ２０ｂが感知しながらコントローラ２０ｃに出力電圧を送る。
コントローラ２０ｃでは演算により３次元位置座標（ｘm，ｙm，ｚm）とオイラー角（θy，θp，θr）の時系列データが算出され、この時系列データから、コンピュータ２２で、グリップ部３６の所定の位置を基準とした３次元位置と直交座標系におけるグリップ部３６の３次元方向における向きについての３次元時系列データが求められる。
求められた３次元時系列データ、すなわち、グリップ部３６の所定の位置を基準とした３次元位置座標と、グリップ部３６の３次元方向における向きのデータとが主装置６０に供給され、記憶手段７８に記憶される。
【００２６】
次に、有限要素法（ＦＥＭ）による解析の入力データが作成される（ステップＳ１２）。
図５は、ゴルフクラブモデル作成の手順を示している。
図５（ａ）は、剛拘束のゴルフクラブモデルを示す図である。
シャフトモデル４２は各要素が梁要素のモデルで離散化された有限要素モデルであって、各要素の梁要素のモデルは断面積が一定の真直梁モデルである。
シャフトモデル４２は、要素１〜１２からなる真直梁モデルでモデル化され、チップ側の先端には、ヘッドモデル４４が付加されている。
ヘッドモデル４４は、ヘッド３４の質量をヘッド３４の重心位置に対応する位置に集中質量を与えた質点モデルである。
さらに、シャフトモデル４２のバットには、剛体要素である要素１３からなるグリップモデル４６が設けられている。
【００２７】
なお、シャフトモデル４２における要素分割数は１２分割に限られず、６〜１００分割であればよいが、後述するシミュレーション演算において計算の効率化と計算精度の向上を同時に満足させる点から、１０〜１５分割が好ましく、より好ましくは１２分割であるのがよい。分割数が多いと計算を効率的に行うことはできない一方、分割数が少ないと後述するヘッドスピードを精度良く再現することができない。
【００２８】
ここで、各要素１〜１２の材料定数は、各要素における真直梁モデルにおける曲げ剛性である。シャフト３２の曲げ剛性はシャフトの長手方向に沿って変化するが、この変化に対応するように各真直梁モデルにおける曲げ剛性の値も長手方向に沿って変化させる。
このようにして、図５（ａ）に示すようなグリップモデルとシャフトモデルとを一体化した剛拘束モデルとしてのゴルフクラブモデルが軟拘束モデル作成手段６２によって作成される（ステップＳ１４：軟拘束モデル作成ステップ）。
【００２９】
次に、図５（ｂ）に示すように、シャフトモデル４２とグリップモデル４６を分離する（ステップＳ１６：軟拘束モデル作成ステップ）。
次に、図５（ｃ）に示すように、シャフトモデル４２とグリップモデル４６とを所定のパラメータ値（ばね定数、比例粘性係数）を有するばね要素又はダッシュポット要素等の連結要素４８で連結する設定を行う（ステップＳ１８：軟拘束モデル作成ステップ）。
そして、図５（ｄ）に示すように、グリップモデル４６の先端の点Ａ、連結要素４８の点Ｂ、連結要素４８から突出する有限要素５０の先端の点Ｃとすると、Ａ，Ｂ、Ｃの各点に並進運動（ｘ、ｙ、ｚ）、すなわち、Ａ（ｘａ、ｙａ、ｚａ）、Ｂ（ｘｂ、ｙｂ、ｚｂ）、Ｃ（ｘｃ、ｙｃ、ｚｃ）を与えることで、点Ａ、Ｂ、Ｃが点Ａ’、Ｂ’、Ｃ’に移動する動的挙動を表現する。
【００３０】
なお、ばね要素やダッシュポット要素を連結要素として用いるのは、ゴルフクラブのシミュレーション結果が、人の手によって把持したゴルフクラブの挙動の結果に一致するようにするためである。
連結要素でシャフトモデル４２とグリップモデル４６とを接続した図５（ｃ）に示すゴルフクラブモデルは、連結要素を用いる前のシャフトモデル４２とグリップモデル４６とが一体化した図５（ａ）に示す剛拘束モデルとしてのゴルフモデルに対して、グリップモデル４６を固定したときのゴルフクラブモデルにおける１次の曲げモードの固有振動数が低下するように連結要素のパラメータ値、本実施の形態では、ばね要素のばね定数Ｋ（ｋｇｆ／ｍｍ）が定められる。
なお、連結要素としてダッシュポット要素を用いてもよく、その場合には連結要素のパラメータ値は比例粘性係数Ｃが定められることになる。
また、連結要素としてばね要素とダッシュポット要素を組合せてもよく、その場合には連結要素のパラメータ値はばね定数Ｋと比例粘性係数Ｃが定められることになる。
つまり、図５（ｃ）に示すゴルフクラブモデルは、グリップモデル４６を固定したときのゴルフクラブモデルの１次の曲げモードの固有振動数が、図５（ａ）に示す剛拘束モデルとしてのゴルフクラブモデルの対応する固有振動数に比べて低下する軟拘束モデルである。
このようにして、図５（ｃ）に示すような、グリップモデルとシャフトモデルとを、グリップ部を拘束したときの固有振動数が前記剛拘束モデルに対応する固有振動数に比べて低下するようにパラメータ値を定めた連結要素で連結した軟拘束モデルが軟拘束モデル作成手段６２によって作成される（ステップＳ２０：軟拘束モデル作成ステップ）。
なお、上記の連結要素は、ばね要素やダッシュポット要素に限定されない。
人が把持する部分であるグリップ部３６を拘束したときのモデルの固有振動数が、把持領域であるグリップ部３６と非把持領域であるシャフト部３２を一体化した剛拘束モデルに比べて低下するようにパラメータ値を定めた連結要素であればよい。
したがって、上記の連結要素として、有限要素法で用いる接触要素、はり要素、トラス要素、コネクタ要素、質量要素、固体要素又はシェル要素のいずれも適用可能である。
【００３１】
本発明において、ゴルフクラブモデルに軟拘束モデルを用いるのは、実際のゴルフクラブのグリップ部３６をどのように拘束するかで、シャフトの一次の曲げモードが変化するからである。以下、この点を説明する。
図６は、実際のゴルフクラブを使用し、剛拘束状態（ここでは、グリップ部又はグリップ部とシャフト間を動かないように固定した状態をいう）および軟拘束状態（ここでは、人の手でグリップ部を把持することをいう）で一次曲げモードが発生する固有周波数を測定した結果を示す図である。
【００３２】
図６は、上から(１)剛拘束、グリップゴムなし（ゴムなしグリップ部を万力で固定）、(２)剛拘束、グリップゴムあり（ゴムありグリップ部を万力で固定）、(３)ロボット、グリップゴムあり（ゴムありグリップ部をロボットが把持）、(４)人（Ｍ氏）、グリップゴムあり（ゴムありグリップ部をＭ氏が把持）、(５)人（Ｓ氏）、グリップゴムあり（ゴムありグリップ部をＳ氏が把持）としたそれぞれの状態で一次曲げモードが発生するときの固有周波数（一次固有周波数）を測定した結果を示している。なお、上部はゴルフクラブＡ、下部は別のゴルフクラブＢの例である。
図６において、(１)、(２)、(３)が剛拘束、(４)、(５)が軟拘束である。
【００３３】
図６で明らかなように、(４)、(５)の人支持（人による把持）の場合におけるゴルフクラブの固有振動数は、(１)、(２)、(３)の剛拘束の場合におけるゴルフクラブの固有振動数の６０〜７０％程度低くなっている。
この固有振動数の違いにより、人によるスウィング挙動と剛拘束モデルでのシミュレーション結果が合致しない場合が生じることになると考えられる。
本発明では、ゴルフクラブモデルとして、剛拘束モデルと、ばね要素及びダッシュポット要素を用いた軟拘束モデルとの双方を用いることにより、人がゴルフクラブを把持したときの状況をより正確に再現しようとするものである。
【００３４】
次に、再現手段６４において、グリップモデル４６に境界条件（グリップの挙動を表す三次元時系列データ）を与えて、ゴルフスウィングを再現したシミュレーション演算が行われる（ステップＳ２２：再現ステップ）。
すなわち、ゴルフスウィングのアドレスの状態からバックスウィングの状態、トップの状態およびダウンスウィングの状態を経てインパクトの状態に至る３次元時系列データを境界条件として設定する。設定された境界条件は記憶手段７８に記憶される。
そして、設定された境界条件を、軟拘束モデルにおけるグリップモデル４６に付与することにより、ゴルフクラブモデル４０の動的挙動が演算され、運動方程式の時間差分スキームを用いた陽解法により時間経過に沿って動的挙動が算出される（再現ステップ）。
【００３５】
そして、算出手段６６は、再現手段６４により算出された動的挙動に基づいて軟拘束モデルにおける特性物理量を出力する（ステップＳ２４：算出ステップ）。本実施の形態では、特性物理量はヘッドスピードである。
【００３６】
軟拘束モデルパラメータ値生成手段６８は、算出手段６６が算出した特性物理量がゴルファーのスウィングによる実測結果（ステップＳ１１でヘッドスピード測定装置２１により計測されたヘッドスピードの実測結果）と合致するか否かを判定し（ステップＳ２６：軟拘束モデルパラメータ値生成ステップ）、合致する場合は次のステップＳ３０に移行し、合致しない場合はゴルフクラブモデルを修正する（ステップＳ２８：軟拘束モデルパラメータ値生成ステップ）。すなわち、合致しない結果を連結要素のパラメータ値（本実施の形態ではばね定数Ｋ）の修正に反映させる。
言い換えると、軟拘束モデルパラメータ値生成手段６８は、算出手段６６で算出された結果がスウィングの対応する実測値と一致するように連結要素のパラメータ値を修正することによって軟拘束モデルパラメータ値を得る。
【００３７】
分類手段７２は、軟拘束モデルパラメータ値生成手段で得られた軟拘束モデルパラメータ値に基づいてグリップ拘束の強弱を判定し、該判定結果に基づいてゴルファーのタイプを分類する（ステップＳ３０）。
本実施の形態では、分類手段７２によるゴルファーの分類方法として、第１の分類方法と第２の分類方法との２つの方法について説明する。
【００３８】
（第１の分類方法）
第１の分類方法について説明する。
分類手段７２は、軟拘束モデルパラメータ値としてのばね定数Ｋ（ｋｇｆ／ｍｍ）の大きさに基づいてゴルファーのタイプを分類する。
例えば、次のようにばね定数Ｋ（ｋｇｆ／ｍｍ）の大きさに基づいてゴルファーのタイプを分類する。
Ｋ＜１×１０４：グリップ拘束が弱いゴルファー
１×１０４≦Ｋ≦３×１０４：グリップ拘束が中のゴルファー
３×１０４＜Ｋ            ：グリップ拘束が強いゴルファー
すなわち、第１の分類方法においては、分類手段７２は、人がゴルフクラブ３０のグリップ部３６を把持する力の度合いをグリップ拘束と定義した場合に、軟拘束モデルパラメータ値としてのばね定数Ｋが小さいほどグリップ拘束が弱く、ばね定数Ｋが大きいほどグリップ拘束が強いと判定する。
言い換えると、軟拘束モデルパラメータ値としてのばね定数Ｋが小さいということは、軟拘束モデルを作成する際の連結要素としてのばね要素の影響が大きく、したがって、軟拘束モデルパラメータ値としてのばね定数Ｋが小さいと判定されるゴルファーは、例えば女性やシニアのような比較的非力なタイプのゴルファーとして分類されることになる。
これに対して、軟拘束モデルパラメータ値としてのばね定数Ｋが大きいということは、軟拘束モデルを作成する際の連結要素としてのばね要素の影響が小さく、したがって、軟拘束モデルパラメータ値としてのばね定数Ｋが大きいと判定されるゴルファーは、例えば男子プロのような比較的力の強いタイプのゴルファーとして分類されることになる。
また、ばね定数Ｋの値は上記の数値に限定されるものではなく、試験などに基づいて適宜決定することができることは無論である。
【００３９】
（第２の分類方法）
第２の分類方法について説明する。
この場合は、剛拘束モデルパラメータ値生成手段７０を使用する。
すなわち、剛拘束モデルパラメータ値生成手段７０は、ステップＳ１４で求めた剛拘束モデルをステップＳ２０で求めた軟拘束モデルによって表現するために必要な軟拘束モデルパラメータ値を剛拘束モデルパラメータ値として求める（剛拘束モデルパラメータ値生成ステップ）。
本実施の形態では、軟拘束モデルパラメータ値をばね定数Ｋ（ｋｇｆ／ｍｍ）とし、剛拘束モデルパラメータ値をばね定数Ｋ´（ｋｇｆ／ｍｍ）とする。
そして、分類手段７２は、β＝Ｋ／Ｋ´としたときにβの値に基づいてゴルファーのタイプを分類する。
例えば、βの値に基づいて次のようにゴルファーのタイプを分類する。
β＜０．１７：グリップ拘束が弱いゴルファー
０．１７≦β≦０．５１：グリップ拘束が中のゴルファー
０．５１＜β          ：グリップ拘束が強いゴルファー
すなわち、第２の分類方法においては、分類手段７２は、人がゴルフクラブ３０のグリップ部３６を把持する力の度合いをグリップ拘束と定義した場合に、β＝Ｋ／Ｋ´が小さいほどグリップ拘束が弱く、β＝Ｋ／Ｋ´が大きいほどグリップ拘束が強いと判定する。
言い換えると、β＝Ｋ／Ｋ´が小さいということは、軟拘束モデルを作成する際の連結要素としてのばね要素の影響が大きく、したがって、β＝Ｋ／Ｋ´が小さいと判定されるゴルファーは、例えば女性やシニアのような比較的非力なタイプのゴルファーとして分類されることになる。
これに対して、軟拘束モデルパラメータ値としてのβ＝Ｋ／Ｋ´が大きいということは、軟拘束モデルを作成する際の連結要素としてのばね要素の影響が小さく、したがって、β＝Ｋ／Ｋ´が大きいと判定されるゴルファーは、例えば男子プロのような比較的力の強いタイプのゴルファーとして分類されることになる。
なお、上述した第１の分類方法および第２の分類方法の何れの方法においても、分類手段７２は、軟拘束モデルパラメータ値生成手段６８で得られた軟拘束モデルパラメータ値としてのばね定数Ｋに基づいてグリップ拘束の強弱を判定し、該判定結果に基づいてゴルファーのタイプを分類していることに変わりはない。言い換えると、軟拘束モデルパラメータ値（本実施の形態ではばね定数Ｋ）は、グリップ拘束の強弱を示す（ゴルファーによるグリップ部３６の拘束状態を示す）パラメータとなっている。
また、βの値は上記の数値に限定されるものではなく、試験などに基づいて適宜決定することができることは無論である。
【００４０】
図４に示すように、選択手段７４は、グリップ部３６のバットエンドからシャフト部３２に向かって所定寸法離間した箇所における曲げ剛性を手元剛性としたとき、前記グリップ拘束が強いほど手元剛性が高いゴルフクラブ３０を選択し、前記グリップ拘束が弱いほど手元剛性が低いゴルフクラブ３０を選択する（ステップＳ３２：選択ステップ）。
すなわち、グリップ拘束が強いと分類されるゴルファーはグリップ部３６を把持する力が強いので、このようなゴルファーにとっては、手元剛性が高いゴルフクラブの方が方向性やタイミングをとりやすく使いやすい。したがって、グリップ拘束が強いと分類されるゴルファーには、手元剛性が高いゴルフクラブが選択される。
一方、グリップ拘束が弱いと分類されるゴルファーはグリップ部３６を把持する力が弱いので、このようなゴルファーにとっては、手元剛性が低いゴルフクラブの方が方向性やタイミングをとりやすく使いやすい。したがって、グリップ拘束が弱いと分類されるゴルファーには、手元剛性が低いゴルフクラブが選択される。
【００４１】
本実施の形態では、ゴルフクラブの総合的な硬さを以下の式（１）で定義する。
すなわち、式（１）は、ゴルフクラブのグリップ部３６の手元剛性（手元曲げ剛性）をｙとし、ゴルフクラブの振動数をｘとした場合の関係式である。
本実施の形態では、ゴルフクラブのグリップ部３６の手元剛性を、グリップ部３６のバットエンドからシャフト部３２に向かって所定寸法（例えば２５０ｍｍ）離間した箇所における曲げ剛性の平均値とする。なお、上記所定寸法は上記の数値に限定されるものではなく、適宜決定することができることは無論である。
ｙ＝ａｘ＋ｂ        （１）
選択ステップによるゴルフクラブの選択は、定数ａ、ｂの値が予め定められた値あるいは予め定められた範囲で定義されたゴルフクラブを選択することでなされる。
例えば、グリップ拘束が強いゴルファーに対して、手元剛性が高いゴルフクラブとして式（１）の定数ａ、ｂが下記の条件（２）を満足するものを選択する。
ａ＝０．５で、かつ、−５７．５＜ｂ＜−４７．５      （２）
また、グリップ拘束が中（並）のゴルファーに対して、手元剛性が中程度のゴルフクラブとして式（１）の定数ａ、ｂが下記の条件（３）を満足するものを選択する。
ａ＝０．５で、かつ、−６７．５≦ｂ≦−５７．５      （３）
また、グリップ拘束が弱いゴルファーに対して、手元剛性が低いゴルフクラブとして式（１）の定数ａ、ｂが下記の条件（４）を満足するものを選択する。
ａ＝０．５で、かつ、−７７．５＜ｂ＜−６７．５      （４）
なお、図７、図８、図９はそれぞれ上記の条件（２）、（３）、（４）を示す線図である。
また、定数ａ、ｂは上記の数値に限定されるものではなく、試験などに基づいて適宜決定することができることは無論である。
【００４２】
なお、ステップＳ３０によるゴルファーの分類結果、ステップＳ３２によるゴルフクラブの選択結果の出力方法は任意である。
例えば、それら分類結果および選択結果を制御手段７６に与えると共に、制御手段７６がそれら分類結果および選択結果を出力手段８２を構成するディスプレイによって画面表示し、あるいは、出力手段８２を構成するプリンタによって印字出力することができる。
あるいは、それら分類結果および選択結果をメモリカードやディスク状記録媒体などの記録媒体に記録したり、種々の通信回線を介してパーソナルコンピュータや携帯電話機などの端末装置に送信してもよい。
【００４３】
（実施例）
次に、分類装置１００の実施例を説明する。
図１０は官能試験の結果を示す説明図である。
次のような条件にて試験を行った。
すなわち、ゴルファーが実打して「方向性」「タイミングのとりやすさ」を評価する官能テストを実施した。
ゴルフクラブとしては、シャフト手元曲げ剛性が高い、中、低いの３種類のドライバーを用意し、それらドライバーを５名のテスター１乃至５が試打し、フィーリング（方向性およびタイミングのとりやすさ）を総合的に評価した。
使用クラブのスペックは質量300g，振動数255cpm，長さ45インチとし、シャフト剛性分布を変更した３種類のゴルフクラブを用いた。
方向性およびタイミングのとりやすさの評価では「×は悪い、△は普通、○は良い」ことを示している。
【００４４】
分類装置１００により、各テスターのグリップ拘束の強弱に対応して最良のものとして選択された手元曲げ剛性のゴルフクラブが実施例１乃至５に対応するゴルフクラブである。
一方、各テスターのグリップ拘束の強弱に対応して最良のものとして選択された手元曲げ剛性とは異なる手元曲げ剛性のゴルフクラブが比較例１乃至１０に対応するゴルフクラブである。
図１０から明らかなように、分類装置１００によって選択された実施例１乃至５のゴルフクラブは、各テスターによって、方向性およびタイミングのとりやすさの評価においていずれも良いと評価されている。
一方、比較例１乃至１０のゴルフクラブは、各テスターによって、方向性およびタイミングのとりやすさの評価においていずれも普通あるいは悪いと評価されている。
したがって、本実施の形態による分類装置１００により選択した最適なゴルフクラブは、様々なタイプのゴルファーにとって方向性やタイミングがとりやすいものとして評価されている。
【００４５】
以上説明したように、本実施の形態によるゴルファーの分類装置および分類方法によれば、スイング中のグリップ拘束の強弱でゴルファーを分類するようにした。
したがって、スイング中のグリップ拘束の強いゴルファー（例えば男子プロ）に対しては手元剛性の高いシャフトを容易かつ正確に提供することができ、また、スイング中のグリップ拘束の弱いゴルファー（例えばシニア・女子）に対しては手元剛性の低いシャフトを容易かつ正確に提供することができ、最適なゴルフクラブを選択する上で有利となる。
また、本実施の形態によれば、軟拘束モデルに基づいて演算により求められた特性物理量と、実測により求められた特性物理量とが一致するように連結要素のパラメータ値を修正した。
したがって、得られた連結要素のパラメータ値は、実際にゴルフクラブをスウィングすることで得られた３次元時系列データが忠実に反映されたものとなる。そして、このようなパラメータ値に基づいてグリップ拘束の強弱を判定するので、ゴルファーの分類をより精度よく行う上で有利となる。
【００４６】
また、本実施の形態では、グリップ拘束の強弱を３段階で分類したので、グリップ拘束の強弱のレベルに対応するゴルフクラブ（シャフト）を３段階に揃えることができ、きめ細かなフィッティングサービスを行う上で有利となる。
なお、グリップ拘束の強弱のレベルを４段階以上に細分化してもよく、その場合には、グリップ拘束の強弱のレベルに対応するゴルフクラブ（シャフト）をよりきめ細かく揃えることができ、したがって、きめ細かなフィッティングサービスを行う上でより一層有利となることは無論である。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】ゴルファーの分類装置１００の全体構成を示すブロック図である。
【図２】計測システム２０の主要部の構成を示す図である。
【図３】主装置６０の機能ブロック図である。
【図４】分類装置１００の動作を説明するフローチャートである。
【図５】（ａ）は剛拘束のゴルフクラブモデルを示す図、（ｂ）はシャフトモデル４２とグリップモデル４６との分離を示す図、（ｃ）はシャフトモデル４２とグリップモデル４６とを連結要素４８で連結する図、（ｄ）はグリップモデル４６の先端の点Ａ、連結要素４８の点Ｂ、連結要素４８から突出する有限要素５０の先端の点Ｃの動的挙動を表現する図である。
【図６】（１）乃至（５）は剛拘束および軟拘束状態での固有周波数を測定した結果を示す図である。
【図７】グリップ拘束が強いゴルファーに対して選択されるゴルフクラブの手元剛性の条件式を示す線図である。
【図８】グリップ拘束が中のゴルファーに対して選択されるゴルフクラブの手元剛性の条件式を示す線図である。
【図９】グリップ拘束が弱いゴルファーに対して選択されるゴルフクラブの手元剛性の条件式を示す線図である。
【図１０】官能試験の結果を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４８】
２０……測定システム、６０……主装置、６２……軟拘束モデル作成手段、６４……再現手段、６６……算出手段、６８……軟拘束モデルパラメータ値生成手段、７０……剛拘束モデルパラメータ値生成手段、７２……分類手段、７４……選択手段、７６……制御手段、７８……記憶手段、８０……入力手段、８２……出力手段、１００……ゴルファーの分類装置。
【図１】
2010094265.tif 000003
【図２】
2010094265.tif 000004
【図３】
2010094265.tif 000005
【図４】
2010094265.tif 000006
【図５】
2010094265.tif 000007
【図６】
2010094265.tif 000008
【図７】
2010094265.tif 000009
【図８】
2010094265.tif 000010
【図９】
2010094265.tif 000011
【図１０】
2010094265.tif 000012