(57)【要約】【課題】ユニフォミティのバラツキの周期性を高精度を有して迅速にかつ正確に検出する。【解決手段】ユニフォミティをその製造工程において時系列で測定して時系列推移データを求めるステップ▲１▼と、その時系列推移データを、フーリエ解析してユニフォミティのバラツキの周期性を求めるステップ▲２▼と、前記バラツキの周期性と製造工程で生じる部材の変動周期とを対比して、バラツキの周期性に近似して変動する部材をユニフォミティの変動原因として推定するステップ▲３▼とを含む。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤのユニフォミティを該タイヤの製造工程において時系列で測定し、時系列で推移する時系列推移データを求め、
かつこの時系列推移データをフーリエ解析して、前記ユニフォミティのバラツキの周期性を求めるとともに、
このバラツキの周期性と前記製造工程で生じる部材の変動周期とを対比し、前記バラツキの周期性に近似して変動する部材を、前記ユニフォミティの変動原因として推定することを特徴とするタイヤのユニフォミティの変動原因を推定する方法。
【請求項２】
前記タイヤのユニフォミティは、ＲＦＶ、ＬＦＶ、ＴＦＶ、又はＲＲＯであることを特徴とする請求項１記載のタイヤのユニフォミティの変動原因を推定する方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、該タイヤの製造工程において生じるユニフォミティのバラツキ原因を早期にかつ高精度で推定でき、製品品質の均質性の向上に役立つタイヤのユニフォミティの変動原因を推定する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
空気入りタイヤは、カーカスやベルト等のコード補強部材、及びトレッドゴムやサイドウォールゴム等のゴム部材などを結合した複合体である。そのため、これらの構成部材自体の精度（部品精度）、及びその貼付けに伴う精度（組立精度）などに原因して、製品間にユニフォミティのバラツキが発生し均質性の低下を招いている。
【０００３】
そこで従来、製品間におけるユニフォミティのバラツキ原因を早期に究明し、前記均質性の向上を図るために、タイヤのユニフォミティを、その製造工程において時系列で測定し、この時系列で推移する時系列推移データからユニフォミティのバラツキの周期性を求めるとともに、その結果からバラツキ原因を推定することが行われている。
【０００４】
詳しくは、製造されるタイヤを製造順にサンプリングし、そのユニフォミティ（例えばＲＦＶ）を測定する。これによりＲＦＶデータが製造順に並ぶ、即ち、ＲＦＶデータが時系列で推移する時系列推移データ（図３に示す）を求める。このときサンプリングは、製造順に一定間隔であるならば、１本毎、５本毎、１０本毎などで採取してもよい。次に、前記ＲＦＶデータを時系列の順につなぎ合わせ、図４に示す如き折れ線グラフを作成する。そして、この折れ線グラフから、周期性があるかどうか、及びどのような周期があるがなどを判断し、その結果をバラツキ原因の手がかりの一つとしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしこのような手法では、データ数が大量な場合、折れ線グラフの作成に多大な時間と労力を要する。又人間が視覚的にその折れ線グラフをみて判断するものであるため、人によって判断結果が異なるなど正確性や信頼性に劣り、しかも折れ線グラフは、前記図４に示す如く、周期性のないランダムなものに見えやすく、そこから周期性を見出すこと自体非常に難しいものであった。
【０００６】
そこで本発明者は、ユニフォミティの時系列推移データｆ（ｘ）を、その変数ｘが時間を表す一つの波形として捉えうることに着目し、この時系列推移データｆ（ｘ）をフーリエ解析して各周期のスペクトルを算出することを案出した。このとき、前記スペクトルは、各周期における周期性の度合い（周期性の強さ）を示し、従って、ユニフォミティのバラツキの周期性を、高精度を有して迅速にかつ正確に見出しうることを究明した。
【０００７】
すなわち本発明は、ユニフォミティの時系列推移データを波形と見なしてフーリエ解析し、各周期のスペクトルを求めることを基本として、ユニフォミティのバラツキの周期性を高精度を有して迅速にかつ正確に検出することが可能となり、バラツキ原因の究明を早期化でき、製品品質の均質性を向上しうるタイヤのユニフォミティの変動原因を推定する方法の提供を目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本願請求項１の発明は、タイヤのユニフォミティを該タイヤの製造工程において時系列で測定し、時系列で推移する時系列推移データを求め、
かつこの時系列推移データをフーリエ解析して、前記ユニフォミティのバラツキの周期性を求めるとともに、
このバラツキの周期性と前記製造工程で生じる部材の変動周期とを対比し、前記バラツキの周期性に近似して変動する部材を、前記ユニフォミティの変動原因として推定することを特徴としている。
【０００９】
又請求項２の発明では、前記タイヤのユニフォミティは、ＲＦＶ、ＬＦＶ、ＴＦＶ、又はＲＲＯであることを特徴とする請求項１記載のタイヤのユニフォミティの変動原因を推定することを特徴としている。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の一形態を、図示例とともに説明する。
図１は、本発明のタイヤのユニフォミティの変動原因を推定する方法（以下推定方法と呼ぶ）を示すフローチャートである。
【００１１】
図１において、推定方法は、
▲１▼　タイヤのユニフォミティを、その製造工程において時系列で測定し、時系列で推移する時系列推移データを求めるデータ取得ステップと、
▲２▼　その時系列推移データを、フーリエ解析し、前記ユニフォミティのバラツキの周期性を求める解析ステップと、
▲３▼　前記解析ステップで求めたバラツキの周期性と前記製造工程で生じる部材の変動周期とを対比し、前記バラツキの周期性に近似して変動する部材を、前記ユニフォミティの変動原因として推定する原因推定ステップと、
を含んで構成される。
【００１２】
前記データ取得ステップは、従来と実質的に同じであり、製造されるタイヤを製造順にサンプリングし、そのユニフォミティ（例えばＲＦＶ）を測定する。これにより、ＲＦＶデータが製造順に並ぶ、即ち、ＲＦＶデータが時系列で推移する時系列推移データを求める。このときサンプリングは、製造順に一定間隔であるならば、１本毎、５本毎、１０本毎など種々の間隔で行うことができる。
【００１３】
なお図３は、製造順にサンプリング（本例では１本毎）された５１２本のタイヤの各ＲＦＶデータを、時系列的にグラフにプロットしたものを示しているが、実際には、測定したＲＦＶデータは、コンピュータの記憶部にデータ入力されることとなる。
【００１４】
次に解析ステップでは、前記時系列推移データｆ（ｘ）を、その変数ｘが時間を表す一つの波形と見なし、この時系列推移データｆ（ｘ）をフーリエ解析することにより、各周期のスペクトルを求める。
【００１５】
ここで、フーリエ解析は、振動を解析する手法として広く用いられるものであり、波形ｆ（ｘ）を、次式（１）で示すように、振幅及び周期（或いは周波数）を違えた複数の正弦波関数の重ね合わせで表すことができる。
【００１６】
【数１】
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【００１７】
即ち、波形ｆ（ｘ）は、区間［　０、Ｔ］　において、
・１つの周期（ｎ＝１）を有する高調波振幅がＣ１　の正弦波関数と、
・２つの周期（ｎ＝２）を有する高調波振幅がＣ２　の正弦波関数と、
・・・・
・ｊの周期（ｎ＝ｊ→∞）を有する高調波振幅がＣｊ　の正弦波関数と、
の和で近似させることができる。
【００１８】
このとき、前記高調波振幅Ｃｎ　は、周期（ｎ）のスペクトルを意味し、各周期における周期性の度合い（周期性の強さ）の指標となる。又各高調波振幅Ｃｎ　は、波形ｆ（ｘ）、即ち前記時系列推移データｆ（ｘ）をコンピュータを用いて数値演算することにより、迅速に算出することができる。
【００１９】
図５は、前記図１に示す時系列推移データｆ（ｘ）を、周期が１〜２４６の正弦波関数に分解し、各周期の高調波振幅Ｃ１　〜Ｃ２４６　の値（スペクトル）を求めて、グラフ化したものである。図１の如く、本例における時系列推移データｆ（ｘ）では、特に周期２７の位置Ｐに最も強いスペクトルが確認できるなど、ユニフォミティのバラツキが、２７本毎の周期で最も強く発生していることを、容易に読みとることができる。このような、周期性の有無、及び周期性の強さは、図４に示す折れ線グラフからは見出すことは困難なことである。
【００２０】
次に、原因推定ステップでは、前記解析ステップで求めたバラツキの周期性と、製造工程で生じる部材の変動周期とを対比させる。本例では、各種のタイヤ構成部材のうち、前記２７本毎の周期に近い周期で変動している部材を探し出し、その部材を変動原因として推定する。
【００２１】
例えばタイヤを形成する場合、ベルトプライ形成用の長尺なプライ材料を、定寸切りしながらサービサ装置から成型ドラムに供給しているが、本例では、このプライ材料の補充交換が、前記２７本毎に近い周期で行われていた。そこで、このプライ材料を調査したところ、交換用のプライ材料を装着する際、その装着ズレ（位置ズレ）が前記周期２７のバラツキ原因となっていたことが判明した。そしてこの装着ズレを防止することにより、以後の製品から周期２７のユニフォミティバラツキを排除でき、品質を安定化させることができた。
【００２２】
なお前記「製造工程で生じる部材の変動周期」としては、本例の如く、部材を交換するときの交換周期、交換しないが部材を例えば切断等するときの切断装置等の調整周期、部材の貼着に携わる作業者の交代周期、ライン速度の変化の周期等、種々のものを含んでいる。
【００２３】
近年、コンピュータの能力向上、生産管理の向上に伴い、製造工程の中の多岐に亘るデータを記録することが可能となっている。従って、前記フーリエ解析に伴う数値演算だけでなく、前記バラツキの周期性に近似する変動周期を有する部材の検索も、よりいっそう迅速かつ容易に行うことが可能となる。
【００２４】
次に、本発明の推定方法の他の実施例を説明する。本例では、データ取得ステップにおいて、例えばタイヤ側面に刻印される適宜のステンシルを周方向基準として、図２に示すように、ユニフォミティーの波形（本例ではＲＦＶの波形）を測定する。そして、このＲＦＶの波形を周方向に例えばｍ等分（図２は８等分）し、ｍ個の位相領域Ｙ１〜Ｙｍに区分するとともに、各位相領域毎に、その位相領域内でのＲＦＶの値を記録する。
【００２５】
又解析ステップでは、各位相領域毎に求めたＲＦＶの値の時系列推移データを、フーリエ解析し、そのバラツキの周期性を求める。このようにしてＲＦＶの波形の時系列推移を周波数分析することにより、ＲＦＶの波形の中に存在する山、谷の周期性を求めることができ、ＲＦＶの絶対値では現れない波形の中の山、谷の要因を推定する手がかりとして用いることができる。
【００２６】
又本発明の推定方法の対象となるユニフォミティとして、特に、タイヤ性能への影響が強いＲＦＶ、ＬＦＶ、ＴＦＶ、ＲＲＯ等が好適であるが、タイヤの寸法、剛性、重量における不均一性の全般を含むことができる。
【００２７】
以上、本発明の特に好ましい実施形態について詳述したが、本発明は図示の実施形態に限定されることなく、種々の態様に変形して実施しうる。
【００２８】
【発明の効果】
叙上の如く本発明は、製造工程においてバラつくユニフォミティのデータを時系列で整理して時系列推移データとして求めるとともに、この時系列推移データを一つの波形と見なしてフーリエ解析し、各周期のスペクトルを求めている。従って、ユニフォミティのバラツキの周期性を高精度を有して迅速にかつ正確に検出することが可能となり、バラツキ原因の究明を早期化でき、製品品質の均質性を高め安定性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のタイヤのユニフォミティの変動原因を推定する方法の一実施例を示すフローチャートである。
【図２】測定したユニフォミティの波形を例示する線図である。
【図３】測定したユニフォミティを時系列でプロットしたグラフである。
【図４】前記プロットした各点を、時系列の順に繋ぎ合わせた折れ線グラフである。
【図５】時系列推移データをフーリエ解析して周期のスペクトルを求めたグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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