(57)【要約】【課題】タイヤの性能、特にタイヤの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測の精度を向上することができるタイヤモデル、このタイヤモデルを用いたタイヤ性能予測方法およびタイヤ性能予測プログラム並びに入出力装置を提供すること。【解決手段】少なくともトレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に２層以上の有限個の要素２ｃ、２ｄで形成するトレッドパターンモデル２およびタイヤケーシングモデルを結合してなるタイヤモデルを用いてタイヤ性能の予測を行う。【選択図】　　　図１１
2004142503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
性能を予測するトレッドパターンとタイヤケーシングからなるタイヤを有限個の要素に分割し、トレッドパターンモデルおよびタイヤケーシングモデルを形成し、当該トレッドパターンモデルとタイヤケーシングモデルとを結合してなるタイヤモデルにおいて、
前記トレッドパターンモデルは、少なくとも前記トレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に２層以上の有限個の要素で形成することを特徴とするタイヤモデル。
【請求項２】
前記トレッドパターンモデルは、少なくとも前記トレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に３層以上５層以内の有限個の要素で形成することを特徴とする請求項１に記載のタイヤモデル。
【請求項３】
前記タイヤケーシングモデルは、前記タイヤケーシングを周方向に有限個の要素に等分割して形成され、且つ前記トレッドパターンモデルは、前記トレッドパターンの全周を有限個の要素に分割して形成されていることを特徴とする請求項１または２に記載のタイヤモデル。
【請求項４】
少なくとも前記トレッドパターンモデルは、少なくとも１００Ｈｚ〜１０００Ｈｚの周波数領域で粘性を有する粘弾性材料モデルであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のタイヤモデル。
【請求項５】
トレッドパターンとタイヤケーシングからなるタイヤを有限個の要素に分割し、当該タイヤに近似したタイヤモデルを作成し、当該タイヤモデルに境界条件を設定し、有限要素法により、タイヤの性能予測を行うタイヤ性能予測方法において、
前記タイヤモデルには、前記請求項１〜４のいずれか一つに記載のタイヤモデルを用いることを特徴とするタイヤ性能予測方法。
【請求項６】
前記作成したトレッドパターンモデルのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素に、当該要素どうしが互いに貫通できない拘束条件を設定することを特徴とする請求項５に記載のタイヤ性能予測方法。
【請求項７】
前記作成したトレッドパターンモデルをグループ化し、当該グループ化されたトレッドパターンモデルに前記トレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素どうしが互いに貫通できない拘束条件を設定することを特徴とする請求項５に記載のタイヤ性能予測方法。
【請求項８】
前記拘束条件は、前記トレッドパターンモデルの溝の溝幅Ｗと溝深さＧとの比Ｗ／ＧがＷ／Ｇ≦０．６である溝の対向する側面部分を形成する要素どうしに対して行うことを特徴とする請求項６または７に記載のタイヤ性能予測方法。
【請求項９】
請求項５〜８のいずれか一つに記載のタイヤ性能予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とするタイヤ性能予測プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のタイヤ性能予測プログラムをコンピュータに実行させる際に使用する入出力装置であって、
前記コンピュータに前記タイヤモデルを作成するのに必要な前記トレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数その他各値および前記タイヤ性能予測に必要な境界条件その他のデータを与える入力手段と、
入力の際には前記トレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数の入力を促す画面を表示して前記分割数を取得し、タイヤ性能予測結果を出力する際には前記コンピュータから送られてくるタイヤ性能予測結果を出力する表示手段と、
を備えたことを特徴とする入出力装置。
【請求項１１】
前記入力の際には、前記拘束条件の入力を促す画面を前記表示手段に表示して前記拘束条件を取得することを特徴とする請求項１０に記載の入出力装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、タイヤモデル、このタイヤモデルを用いたタイヤ性能予測方法およびタイヤ性能予測プログラム並びに入出力装置に関し、さらに詳しくは、トレッドパターンモデルとタイヤケーシングモデルとを結合してなるタイヤモデル、このタイヤモデルを用いたタイヤ性能予測方法およびタイヤ性能予測プログラム並びに入出力装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来タイヤは、試作品を走行試験や搬送試験等に供して得られた結果を元に、さらに改良を加えて試作品を試作するという繰返しによって開発されていた。このような開発手法は、試作と試験との繰返しになるので、開発効率が悪いという問題点があった。この問題点を解決するために、近年では数値解析を用いたコンピュータシミュレーションによって、試作品を作らなくともタイヤの性能を予測することができる方法が提案されている。
【０００３】
上記タイヤの性能の予測を行うためには、主にＦＥＭ（Ｆｉｎｉｔｅ　Ｅｌｅｍｅｎｔ　Ｍｅｔｈｏｄ：有限要素法）が用いられている。このＦＥＭは、実際のタイヤの３次元形状を有限個の要素に分割することで、実際のタイヤに近似したタイヤモデルを作成し、このタイヤモデルに荷重によって生じる垂直応力や剪断応力等を外力として与えた場合におけるタイヤの性能を予測するものである。ここで、自動車用（乗用車、トラックなど）や自動二輪車用のタイヤは、タイヤと路面との接触部であるトレッド部の表面にトレッドパターン（複数の溝）が刻まれている。従って、上記ＦＥＭによりタイヤの性能の予測を行うために、トレッドパターンの部分を除いたタイヤ自体であるタイヤケーシングモデルとトレッドパターンモデルとを結合したタイヤモデルが作成されていた。
【０００４】
ここで、数年前までは、トレッドパターンを有するタイヤの性能の予測は、トレッドパターンを簡略化したトレッドパターンモデルとタイヤケーシングモデルとを結合したタイヤモデル、あるいはトレッドパターンモデルを有せずタイヤケーシングモデルのみからなるタイヤモデルにより行われていた。実際のタイヤのトレッドパターンは、複数の溝を刻むことで形成されており、その形状が複雑であるため、このトレッドパターンに近似するトレッドパターンモデルは膨大な数の要素から構成される。つまり、タイヤモデルを構成する要素が多くなるので、コンピュータによりタイヤの予測を行うことが不可能であった。しかし、現在ではコンピュータの急速な発達により、トレッドパターンに近似したトレッドパターンモデルを作成し、タイヤの性能の予測を行うことが可能となった（例えば、特許文献１、特許文献２）。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−２８２８７３
【特許文献２】
特開２００２−７４８９
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、従来のタイヤの性能予測においては、トレッドパターンに近似したトレッドパターンモデルとタイヤケーシングモデルとを結合したタイヤモデルをＦＥＭにより解析することで、実際のタイヤの接地領域における接地圧等の物理量を予測していた。しかしながら、トレッドパターンを構成するタイヤブロック自体のせん断力による変形や接地圧等を考慮してタイヤの性能の予測をするものではなかった。図１７は、従来例を示す図であり、同図（ａ）はタイヤブロックの実際の変形、同図（ｂ）は従来のタイヤブロックモデルの変形を示す図である。
【０００７】
同図（ａ）に示すように、タイヤケーシングの上面に設けられたトレッドパターンを構成するタイヤブロック１００は、実際のタイヤの内圧、荷重により、地面等の路面３００に力Ｆにより押し付けられる。このとき、路面３００からの反力Ｆ´により、タイヤブロック１００は図示しないタイヤケーシングと路面３００との間で弾性変形する。すなわち、タイヤブロック１００は、タイヤケーシングと路面３００との間で圧縮されるとともに、図示しない溝の側面を形成するタイヤブロック１００の側面部分がその中央部の変形量が多く、その上下方向に向かって変形量が小さくなるようにこの溝方向に変形する。
【０００８】
一方、従来のトレッドパターンモデルでは、同図（ｂ）に示すように、タイヤブロック１００の高さ方向（溝深さ方向）に分割せずに有限個の要素１０１、１０２でタイヤブロックを形成している。このトレッドパターンモデルのタイヤブロック１００を形成する要素１０１、１０２に上記と同様な力Ｆを与えると、要素１０１、１０２は、図示しないタイヤケーシングモデルと仮想路面３００´との間で圧縮されるとともに、図示しない溝の側面を形成する要素１０１、１０２がこの溝方向に変形する。すなわちタイヤブロック１００を形成する要素１０１と１０２のタイヤモデルの軸方向断面形が底辺（仮想路面３００´側）が上辺（タイヤケーシングモデル側）より長い台形状に変形する。従って、従来のトレッドパターンモデルのタイヤブロック１００を形成する要素１０１、１０２の変形は、同図（ａ）に示すような実際のタイヤのタイヤブロック１００の変形とは異なるものとなっていた。
【０００９】
また、図１８は、従来例を示す図であり、同図（ａ）はタイヤブロックの実際の変形、同図（ｂ）は従来のタイヤブロックモデルの変形を示す図である。同図（ａ）に示すように、実際のタイヤケーシングの上面に設けられるトレッドパターンの溝２３０の側面は、複数個のタイヤブロック２１０、２２０で構成されている。このタイヤブロック２１０、２２０は、実際のタイヤの内圧、荷重により、路面３００に力Ｆにより押し付けられると、タイヤブロック２１０、２２０が図示しないタイヤケーシングと路面３００との間で弾性変形する。このとき、タイヤブロック２１０、２２０の溝２３０の側面部分を構成する側面部分が溝２３０方向に変形するが、この変形に伴いタイヤブロック２１０、２２０どうしが溝２３０で接触すると、このタイヤブロック２１０、２２０の側面部分は溝２３０方向に変形することができなくなる。
【００１０】
一方、従来のトレッドパターンモデルでは、同図（ｂ）に示すように、タイヤブロック２１０、２２０の高さ方向（溝深さ方向）に分割されていない有限個の要素２１１、２１２、２２１、２２２でタイヤブロック２１０、２２０を形成している。このトレッドパターンモデルのタイヤブロック２１０、２２０を形成する要素２１１、２１２、２２１、２２２に力Ｆを与えると、要素２１１、２１２、２２１、２２２は、図示しないタイヤケーシングモデルと仮想路面３００´との間で圧縮されるとともに、要素２１１、２１２、２２１、２２２が変形する。
このとき、溝２３０を介して隣り合うタイヤブロック２１０、２２０の要素２１１、２２１は、上記のようにその側面部分が溝２３０方向に変形するが、この変形に伴い要素２１１、２２１どうしが溝２３０で接触しても、互いの要素２１１、２２１を貫通して変形する。従って、従来のトレッドパターンモデルのタイヤブロック２１０、２２０を形成する要素２１１、２１２、２２１、２２２の変形は、同図（ａ）に示すような実際のタイヤのタイヤブロック２１０、２２０の変形とは異なるものとなっていた。
【００１１】
つまり、実際のタイヤのタイヤブロックの変形と従来のトレッドパターンモデルのタイヤブロックを形成する要素の変形が異なるものとなっていたため、実際のタイヤ全体の大まかな接地圧などの予測には問題ないが、トレッドパターンのブロック自体の接地圧などの予測は精度良く行えないという問題があった。また、タイヤモデルの偏摩耗、すなわちタイヤブロックの偏摩耗を予測するためには、タイヤブロックの接地圧とせん断変形が必要となる。ここで、タイヤブロックの接地圧はタイヤブロックの変形により変化するが、従来のトレッドパターンモデルのタイヤブロックを形成する要素では、実際のタイヤブロックの変形を正確に再現できないため、実際のタイヤの偏摩耗の予測を精度良く行えないという問題もある。
【００１２】
そこで、この発明は、上記に鑑みてなされたものであって、タイヤの性能、特にタイヤの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測の精度を向上することができるタイヤモデル、このタイヤモデルを用いたタイヤ性能予測方法およびタイヤ性能予測プログラム並びに入出力装置を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、この発明では、性能を予測するトレッドパターンとタイヤケーシングからなるタイヤを有限個の要素に分割し、トレッドパターンモデルおよびタイヤケーシングモデルを形成し、当該トレッドパターンモデルとタイヤケーシングモデルとを結合してなるタイヤモデルにおいて、トレッドパターンモデルは、少なくともトレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に２層以上の有限個の要素で形成することを特徴とする。ここで、タイヤケーシングとは、カーカス、ベルトなどの補強コードおよびビードなど有するゴム材からなる構造体である（以下同様）。
【００１４】
この発明によれば、トレッドパターンモデルは、少なくともトレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に２層以上の有限個の要素で形成する、すなわちトレッドパターンを構成するタイヤブロックの側面部分を２層以上の有限個の要素で形成するので、トレッドパターンモデルのタイヤブロックを形成する要素の荷重等による変形が、実際のタイヤのタイヤブロックの変形に近似することができ、タイヤの性能、特にタイヤブロックの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測精度を向上することができる。
【００１５】
また、この発明では、請求項１に記載のタイヤモデルにおいて、トレッドパターンモデルは、少なくともトレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に３層以上５層以内の有限個の要素で形成することを特徴とする。
【００１６】
この発明によれば、トレッドパターンモデルは、少なくともトレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に３層以上５層以内の有限個の要素で形成するので、すなわちトレッドパターンのタイヤブロックの側面部分を３層以上５層以内の有限個の要素で形成するので、トレッドパターンモデルのタイヤブロックを形成する要素の荷重等による変形が、実際のタイヤのタイヤブロックの変形にさらに近似することができ、タイヤの性能、特にタイヤブロックの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測精度をさらに向上することができる。
【００１７】
また、この発明では、請求項１または２に記載のタイヤモデルにおいて、タイヤケーシングモデルは、タイヤケーシングを周方向に有限個の要素に等分割して形成され、且つトレッドパターンモデルは、トレッドパターンの全周を有限個の要素に分割して形成されていることを特徴とする。
【００１８】
この発明によれば、タイヤケーシングモデルは、タイヤケーシングを周方向に有限個の要素に等分割して形成され、且つトレッドパターンモデルは、トレッドパターンの全周を有限個の要素に分割して形成されているので、実際のタイヤには存在しない質量や剛性の不均衡による振動が発生することを抑制することができ、タイヤ性能の予測精度をさらに向上することができる。
【００１９】
また、この発明では、請求項１〜３のいずれか一つに記載のタイヤモデルにおいて、少なくともトレッドパターンモデルは、少なくとも１００Ｈｚ〜１０００Ｈｚの周波数領域で粘性を有する粘弾性材料モデルであることを特徴とする。
【００２０】
この発明によれば、少なくともトレッドパターンモデルは、少なくとも１００Ｈｚ〜１０００Ｈｚの周波数領域で粘性を有する粘弾性材料モデルであるので、トレッドパターンモデルが仮想路面に接地、離地を繰り返す際に発生する振動を減衰することができるので、タイヤ性能の予測精度をさらに向上することができる。
【００２１】
また、この発明では、トレッドパターンとタイヤケーシングからなるタイヤを有限個の要素に分割し、当該タイヤに近似したタイヤモデルを作成し、当該タイヤモデルに境界条件を設定し、有限要素法により、タイヤの性能予測を行うタイヤ性能予測方法において、タイヤモデルには、請求項１〜４のいずれか一つに記載のタイヤモデルを用いることを特徴とする。ここで、境界条件とは、実際のタイヤの内圧、荷重、スリップ角、回転させる場合は回転速度、タイヤを装着するホイールのリム幅などをいう。
【００２２】
この発明によれば、請求項１〜４のいずれか一つに記載のタイヤモデルを用いてタイヤの性能の予測を行うので、タイヤ性能の予測精度を向上することができる。
【００２３】
また、この発明では、請求項５に記載のタイヤモデル性能予測方法において、作成したトレッドパターンモデルのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素に、当該要素どうしが互いに貫通できない拘束条件を設定することを特徴とする。
【００２４】
この発明によれば、作成したトレッドパターンモデルのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素に、当該要素どうしが互いに貫通できない拘束条件を設定するので、トレッドパターンの溝の対向する側面部分、すなわちトレッドパターンのタイヤブロックの側面部分を形成する要素どうしの荷重等による変形が、実際のタイヤのトレッドパターンの溝に対向する側面部分、すなわちトレッドパターンのタイヤブロックの側面部分の変形にさらに近似することができ、タイヤの性能、特にタイヤの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測精度をさらに向上することができる。
【００２５】
また、この発明では、請求項５に記載のタイヤ性能予測方法において、作成したトレッドパターンモデルをグループ化し、当該グループ化されたトレッドパターンモデルにトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素どうしが互いに貫通できない拘束条件を設定することを特徴とする。
【００２６】
この発明によれば、作成したトレッドパターンモデルをグループ化し、当該グループ化されたトレッドパターンモデルにトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素どうしが互いに貫通できない拘束条件を設定するので、トレッドパターンの溝の対向する側面部分、すなわちトレッドパターンのタイヤブロックの側面部分を形成する要素どうしの荷重等による変形が、実際のタイヤのトレッドパターンの溝に対向する側面部分、すなわちトレッドパターンのタイヤブロックの側面部分の変形にさらに近似することができ、タイヤの性能、特にタイヤの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測の精度をさらに向上することができる。また、トレッドパターンモデルをグループ化した後に拘束条件をグループ化したトレッドパターンモデルに設定するので、すべてのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素に拘束条件を容易に設定することができ、タイヤ性能の予測をコンピュータで行うオペレータの作業時間を短縮することができる。
【００２７】
また、この発明では、請求項６または７に記載のタイヤ性能予測方法において、拘束条件は、トレッドパターンモデルの溝の溝幅Ｗと溝深さＧとの比Ｗ／ＧがＷ／Ｇ≦０．６である溝の対向する側面部分を形成する要素どうしに対して行うことを特徴とする。
【００２８】
この発明によれば、拘束条件は、トレッドパターンモデルの溝の溝幅Ｗと溝深さＧとの比Ｗ／ＧがＷ／Ｇ≦０．６である溝の対向する側面部分を形成する要素どうしに対して行うので、すべてのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素に対して拘束条件を設定する必要がなくなり、上記請求項６または７に記載の発明の作用効果に加えて、タイヤ性能の予測時間を短縮することができる。
【００２９】
また、この発明のタイヤ性能予測プログラムは、請求項５〜８のいずれか一つにタイヤ性能予測方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３０】
この発明によれば、プログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項５〜８のいずれか一つに記載のタイヤ性能予測方法をコンピュータを利用して実現することができ、これらの各方法と同様の効果を得ることができる。
【００３１】
また、この発明では、請求項９に記載のタイヤ性能予測プログラムをコンピュータに実行させる際に使用する入出力装置であって、コンピュータにタイヤモデルを作成するのに必要なトレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数その他各値およびタイヤ性能予測に必要な境界条件その他のデータを与える入力手段と、入力の際にはトレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数の入力を促す画面を表示して前記分割数を取得し、タイヤ性能予測結果を出力する際にはコンピュータから送られてくるタイヤ性能予測結果を出力する表示手段とを備えたことを特徴とする。ここで、トレッドパターンモデルとタイヤケーシングモデルを作成するのに必要な各値とは、トレッドパターンの平面のＣＡＤデータ、タイヤケーシングの断面のＣＡＤデータ、トレッドパターンの表面の輪郭データ、タイヤケーシングの表面の輪郭データ、材料データ等である。
【００３２】
この発明によれば、入力の際にはトレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数の入力を促す画面を表示するので、タイヤ性能予測の演算を行う前に作成したトレッドパターンモデルのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素が２層以上で構成されていることを確認することができ、入力ミスを防止できる。これにより、タイヤ性能の予測の精度を向上することができる。
【００３３】
また、この発明では、請求項１０に記載の入出力装置において、入力の際には、拘束条件の入力を促す画面を表示手段に表示して拘束条件を取得することを特徴とする。
【００３４】
この発明によれば、入力の際には、拘束条件の入力を促す画面を表示手段に表示するので、拘束条件を入力したことを確認することができ、入力ミスを防止できる。これにより、タイヤ性能の予測の精度をさらに向上することができる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下、この発明につき図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施の形態における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの或いは実質的に同一のものが含まれる。
【００３６】
本実施形態は、タイヤモデルを作成し、このタイヤモデルを用いて実際のタイヤの性能をＦＥＭ（有限要素法）により予測するものである。図１は、性能を予測する対象である実際の自動車用のタイヤの一部断面図である。同図に示すように、自動車用のタイヤ（以下、タイヤという。）１０は、トレッドパターン１１とタイヤケーシング１２とにより構成されている。トレッドパターン１１は、タイヤ１０が路面と接地する部分に設けられており、主にキャップトレッド１３に複数の溝１３ａを刻みこむことで構成されている。つまり、トレッドパターン１１は、溝１３ａとタイヤブロック１３ｂ（この溝１３ａで仕切られたキャップトレッド１３）とにより構成されている。ここで、キャップトレッド１３は、ベルト１６、カーカス１７および図示しないブレーカの外側を覆うゴム層であり、路面との摩擦により制動力、駆動力、旋回力を伝達するとともに、タイヤ１０が受けるカット衝撃に対してベルト１６やカーカス１７を保護する役目を持っている。
【００３７】
一方、タイヤケーシング１２は、主にアンダトレッド１４、サイドトレッド１５、ベルト１６、カーカス１７、ビード１８、ビードフィラ１９などにより構成されている。つまり、このタイヤケーシング１２は、タイヤ１０のトレッドパターン１１を構成する要素（溝１３ａ、タイヤブロック１３ｂなど）以外の要素で構成されている。アンダトレッド１４は、キャップトレッド１３とベルト１６との間に配置されているゴム層であり、発熱性、接着性等を向上させる機能を有している。サイドトレッド１５は、タイヤ１０の図示しないサイドウォール部分の最も外側に配置されており、このタイヤ１０のサイドウォール部の傷がカーカス１７に達することを防止する。また、サイドトレッド１５は、タイヤ１０がラジアルタイヤの場合において、図示しない車軸からの駆動力をキャップトレッド１３を介して路面に伝達する補助的機能を有している。
【００３８】
ベルト１６は、キャップトレッド１３とカーカス１７との間に配置されたゴム引きコード層である。ここで、タイヤ１０がバイアスタイヤの場合は、ブレーカと呼ばれるものである。このベルト１６は、タイヤ１０がラジアルタイヤの場合においては、形状保持および強度メンバーとしての機能を有している。カーカス１７は、タイヤ１０の骨格をなすゴム引きコード層である。このカーカス１７は、タイヤ１０に気体（空気、窒素など）を充填した際に圧力容器としての機能を有する強度メンバーであり、その内圧によってタイヤ１０にかかる荷重を支えるとともに、走行時の動的荷重に耐える構造を有している。
【００３９】
ビード１８は、上記内圧によって発生するカーカス１７のコード張力を支えているスチールワイヤの束を硬質ゴムにより固めたリングである。タイヤ１０を図示しないホイールのリムに固定させる機能を有するとともに、ベルト１６、カーカス１７およびサイドトレッド１５などとともにタイヤ１０の強度を確保する部材である。ビードフィラ１９は、カーカス１７をビード１８のスチールワイヤに巻きこむ際に生じる空間に充填するゴムである。また、ビードフィラ１９は、カーカス１７をビード１８に固定するとともに、その部分の形状を整え、ビード１８全体の剛性を高めるものである。上記のようにタイヤ１０はゴム（キャップトレッド１３、アンダトレッド１４、サイドトレッド１５など）をベルト１６、カーカス１７等の補強コードによって補強した構造体である。
【００４０】
次に、タイヤモデルを作成しタイヤ性能予測方法を実行するタイヤ性能予測装置について説明する。図２は、この発明にかかるタイヤ性能予測方法を実行するタイヤ性能予測装置の構成例を示す図である。同図に示すように、タイヤ性能予測装置５０は、処理部５２と記憶部５４とにより構成されている。なお、このタイヤ性能予測装置５０には、入出力装置５１が接続されており、この入出力装置５１の入力手段５３により、後述するタイヤモデルを作成するのに必要な各値およびタイヤ性能予測に必要な境界条件その他のデータ等をタイヤ性能予測装置５０に入力する。ここで、入力手段５３には、キーボード、マウス、マイク等の入力デバイスを使用することができる。
【００４１】
記憶部５４は、この発明にかかるタイヤ性能予測方法が組み込まれたＦＥＭのプログラムが格納されている。ここで、記憶部５４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段等の組み合わせにより構成されている。
【００４２】
また、上記プログラムは、必ずしも単一的に構成されるものに限られず、コンピュータシステムにすでに記憶されているプログラム、例えばＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものであっても良い。また、図２における処理部５２の機能を実現するための上記プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりこの発明にかかるタイヤモデル作成方法およびタイヤ性能予測方法を実行しても良い。なお、「コンピュータシステム」とは、上記ＯＳや周辺機器などのハードウェアを含むものである。
【００４３】
処理部５２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリとＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）とにより構成されている。タイヤ性能予測の際には、後述するタイヤモデルを作成するためのデータおよび入力データに基づいて、この処理部５２が上記プログラムを処理部５２の図示しないメモリに読み込んで演算を行う。なお、処理部５２は、適宜演算途中の数値を記憶部５４に格納し、格納した数値を適宜記憶部５４から取り出して演算を行う。なお、この処理部５２は、上記プログラムの替わりに専用のハードウェアにより実現されるものであっても良い。処理部５２が演算することで求められたタイヤモデルやタイヤ性能予測結果は、入出力装置５１の表示手段５５により表示される。ここで、表示手段５５には、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）や液晶表示装置等を使用することができる。また、このタイヤモデルやタイヤ性能予測結果は、図示しないプリンタに出力することができる。また、記憶部５４は、処理部５２内に設けられていても良いし、他の装置（例えば、データベースサーバ）内に設けられていても良い。また、入出力装置５１を備えた図示しない端末装置から、タイヤ性能予測装置５０に有線、無線のいずれかの方法でアクセスすることができる構成であっても良い。
【００４４】
次に、タイヤ性能予測方法について説明する。図３は、この発明のタイヤ性能予測方法のフローチャートを示す図である。同図に示すように、この発明にかかるタイヤ性能予測方法は、まずタイヤケーシングモデルの作成（ステップＳ１０１）を行う。図４は、タイヤケーシングモデルの作成方法のフローチャートを示す図である。同図に示すように、まず実際のタイヤ１０のタイヤケーシング１２（図１参照）の断面のＣＡＤデータを作成する（ステップＳ２０１）。なお、タイヤケーシング１２の断面のＣＡＤデータは、タイヤ１０の設計時に作成されたＣＡＤデータを用いても良い。
【００４５】
次に、このＣＡＤデータに基づいてタイヤケーシング１２の断面の２次元メッシュを作成する（ステップＳ２０２）。この２次元メッシュは、タイヤケーシング１２の断面（ＣＡＤデータ）を要素に分割するものであり、タイヤケーシング１２を構成するアンダトレッド１４、サイドトレッド１５、ベルト１６、カーカス１７などを三角形要素、四角形要素等の２次元要素に分割するものである。
【００４６】
ここで、タイヤケーシング１２の断面を忠実に再現して２次元メッシュとすることは、タイヤケーシングモデルの作成やタイヤ性能予測の際における計算量の増大を招くため、単純化することが好ましい。つまり、図示しないゴム層（アンダトレッド１４も含まれる）内に設けられているベルト１６、カーカス１７等の補強コードは、撚り線やモノフィラメントにスパライル状または平板状の波付けをしたものが使用されており、この補強コードの断面形状は、補強コードの長さ方向に対して変化しており、その形状が複雑である。そこで、補強コードの断面形状がこの補強コードの長さ方向に対して変化しないものとして、すなわち単純化して補強コードの２次元メッシュを作成する。これにより、タイヤケーシングモデルの作成やタイヤ性能予測の際の計算量を軽減することができ、ＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源の負担を軽減することができる。
【００４７】
また、補強コードは、ゴム層内に複数本設けられているので、上記のように補強コードを単純化した場合でも、この単純化した補強コードを複数本有するタイヤケーシングの断面の２次元メッシュを作成する必要があるので、複数の補強コードを均一なソリッド要素または均一なシェル要素としても良い。このように、複数の補強コードを均一な要素とすることで単純化して補強コードの２次元メッシュを作成することで、タイヤケーシングモデルの作成やタイヤ性能予測の際の計算量をさらに軽減することができ、ＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源の負担をさらに軽減することができる。
【００４８】
次に、作成されたタイヤケーシングの断面の２次元メッシュの材料データを設定する（ステップＳ２０３）。これは、タイヤケーシング１２を構成するアンダトレッド１４、サイドトレッド１５、ベルト１６、カーカス１７等に対応する２次元メッシュ、すなわち分割された２次元要素に材料（例えば、ゴム材、スチール材）のデータを設定するものである。
【００４９】
次に、材料データを設定したタイヤケーシング１２の断面の２次元メッシュを周方向に展開するためのデータを設定する（ステップ２０４）。ここでは、オペレータがタイヤケーシング１２を周方向に分割する際の角度、その繰り返し数を入力手段５３から順次入力する。
【００５０】
２次元メッシュを周方向に展開するためのデータを設定（入力）されたタイヤ性能予測装置５０は、タイヤケーシングの断面の２次元メッシュを周方向に展開し、タイヤケーシングモデルを作成する（ステップＳ２０５）。図５は、タイヤケーシングモデルの構成例を示す図である。この作成されたタイヤケーシングモデル１は、有限個の要素１ａ、１ｂ等に分割される。ここで、要素１ａ、１ｂ等は、３次元体であり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、三角形シェル要素、四角形シェル要素等の３次元要素である。また、上記要素１ａ、１ｂは、タイヤの性能の予測を行う際には、３次元座標を用いて逐一特定される。
【００５１】
なお、タイヤ１０を回転させた場合のタイヤの性能予測、すなわちタイヤの動的性能を予測する場合では、タイヤケーシング１２を周方向に有限個の要素に等分割したタイヤケーシングモデル１を作成することが好ましい。これは、実際のタイヤには存在しない質量や剛性の不均衡による振動が発生することを抑制するためである。
【００５２】
次に、図３に示すこの発明のタイヤ性能予測方法のフローチャートに戻って、トレッドパターンモデルの作成（ステップＳ１０２）を行う。図６は、トレッドパターンモデルの作成方法のフローチャートを示す図である。また、図７（ａ）はトレッドパターンのＣＡＤデータの構成例、図７（ｂ）はトレッドパターンの２次元メッシュ構成例、図８（ａ）はトレッドパターンの２次元メッシュの構成例、図８（ｂ）はトレッドパターンの２次元メッシュの構成例を示す図である。
【００５３】
図６に示すように、まず実際のタイヤ１０のトレッドパターン１１（図１参照）を図７（ａ）に示すような平面の２次元ＣＡＤデータ１１´を作成する（ステップＳ３０１）。なお、トレッドパターン１１の２次元ＣＡＤデータ１１´は、タイヤ１０の設計時に作成されたＣＡＤデータを用いても良い。次に、図７（ｂ）に示すように、この２次元ＣＡＤデータ１１´に基づいてトレッドパターン１１を構成する最小単位のみの２次元メッシュ１１ａを作成する。次に、図８（ａ）に示すように、この２次元メッシュ１１ａの一部を反転複写し、所定の位置に移動することで、２次元メッシュ１１ｂを作成する。そして、図８（ｂ）に示すように、この２次元メッシュ１１ｂをトレッドパターン１１の周方向に複写することで、トレッドパターン１１の２次元メッシュ１１ｃを作成する（ステップＳ３０２）。この２次元メッシュ１１ｃは、トレッドパターン１１（ＣＡＤデータ）を要素に分割したものであり、トレッドパターン１１を構成するキャップトレッド１３を三角形要素、四角形要素等の２次元要素に分割するものである。
【００５４】
次に、実際のタイヤ１０のトレッドパターン１１の表面の輪郭データを作成する（ステップＳ３０３）。次に、実際のタイヤ１０のタイヤケーシング１２の表面の輪郭データを作成する（ステップＳ３０４）。そして、上記トレッドパターン１１の２次元メッシュをトレッドパターン１１の表面の輪郭に投影し、タイヤケーシング１２の表面の輪郭との間にトレッドパターンモデルを作成する（ステップＳ３０５）。つまり、３次元座標におけるトレッドパターン１１の表面の輪郭とタイヤケーシング１２の表面の輪郭との間の空間に、トレッドパターン１１の表面の輪郭に投影されたトレッドパターン１１の２次元メッシュ１１ｃからトレッドパターンモデルを作成する。なお、２次元ＣＡＤデータ１１´に基づいて作成された最小単位のみの２次元メッシュ１１ａ（図７（ａ）参照）からトレッドパターンモデルの一部を作成し、このトレッドパターンの一部を反転複写、移動、周方向に複写することでトレッドパターンモデルを作成しても良い。
【００５５】
２次元メッシュ１１ｃからトレッドパターンモデルを作成する際に、タイヤ性能予測装置５０は、トレッドパターン１１の溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数の入力を促す画面を入出力装置５１の表示手段５５に表示する。具体的には、表示手段５５に、分割数として作成されるトレッドパターンモデルのトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分を形成する要素が当該溝深さ方向に２層以上となるように２以上数を表示画面５５に表示する。そして、オペレータは、この表示手段５５に表示される入力画面に基づいて、入力手段５３から所望の分割数を入力する。なお、オペレータに上記分割数の入力を促す方法としては、タイヤ性能予測装置５０からの指令により音声で入力を促しても良い。あるいは、画面と音声との両方で再入力を促すようにしても良い。
【００５６】
上記分割数、すなわちトレッドパターンモデルのトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分を形成する要素を積層する数は、３層以上５層以内が好ましい。
３層以上とするのは、トレッドパターン１１の溝１３ａの溝深さが一定でない場合に、２層では浅い溝と深い溝の両方をトレッドパターンモデルで再現できずタイヤの性能の予測精度が低下する恐れを防止するためである。一方、５層以内とするのは、５層もあればタイヤ１０のトレッドパターン１１をトレッドパターンモデルで充分再現できるからである。つまり、要素を６層以上としても要素を５層とした場合と比較してのタイヤ性能の予測精度はそれほど向上しないが、６層以上とするとトレッドパターンモデルを構成する要素数が膨大となり、タイヤ性能の予測の際の計算量が増加し、ＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源の負担が増大してしまう。
【００５７】
図９は、トレッドパターンモデルの構成例を示す図である。同図に示すように、作成されたトレッドパターンモデル２は、有限個の要素２ａ、２ｂ等に分割される。ここで、要素２ａ、２ｂは、３次元体であり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のソリッド要素であることが好ましい。また、必要に応じて、三角形シェル要素、四角形シェル要素等の３次元シェル要素を３次元ソリッド要素の表面に設けても良い。また、上記要素２ａ、２ｂ等は、タイヤの性能の予測を行う際には、３次元座標を用いて逐一特定される。
【００５８】
なお、要素２ａ、２ｂは、可能な限り６面体ソリッド要素を用いて、五面体ソリッド要素の使用は最小限とすることが好ましい。これは、四面体ソリッド要素では、タイヤ性能の予測の際の計算量が増加し、ＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源の負担が増大するとともに、このタイヤ性能の予測精度が低下する恐れがある。また、五面体ソリッド要素では、タイヤ性能の予測精度が低下する恐れがあるからである。さらに、タイヤ性能の予測の結果と実際のタイヤについて実験等を行うことにより求められた結果との誤差が許容できる場合は、要素２ａ、２ｂに用いられる要素は、１点積分要素とすることが好ましい。これは、ＦＥＭでは、要素２ａ、２ｂの応力やひずみ等を予測するためにこの要素２ａ、２ｂの代表点として数値積分点を用いる。例えば、要素２ａ、２ｂが完全積分要素である場合は、６面体ソリッド要素では代表点である数値積分点は８個存在し、１つの要素について８回計算することが必要となる。トレッドパターンモデルは、タイヤ１０のトレッドパターン１１の複雑な形状を再現するため膨大な要素が必要になるため、１つの要素について８回も計算するとなるとタイヤ性能予測の計算量が激増し、ＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源の負担が増大することとなる。
従って、要素２ａ、２ｂを代表点が１つしかない１点積分要素とすることにより、上記完全積分要素と比較して、タイヤ性能の予測の際の計算量を大幅に軽減でき、ＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源の負担が大幅に軽減できるからである。
【００５９】
図１０は、分割数を２としたトレッドパターンモデルの拡大図である。図６に示すステップＳ３０５において、オペレータが表示手段５５に表示されている分割数から２を選択した場合は、図１０に示すように、トレッドパターンモデル２のトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分、すなわちトレッドパターン１１のタイヤブロック１３ｂの側面部分は、要素２ｃ、２ｄによりこの溝１３ａの溝深さ方向に２層に構成される。また、上記分割数から３を選択した場合は、図１１に示すように、トレッドパターンモデル２のトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分は、要素２ｃ、２ｄによりこの溝１３ａの溝深さ方向に３層に構成される。
【００６０】
また、タイヤ１０を回転させた場合のタイヤの性能予測、すなわちタイヤ１０の動的性能を予測する場合は、トレッドパターン１１の全周を有限個の要素に分割したトレッドパターンモデル２を作成することが好ましい。これは、実際のタイヤ１０には存在しない質量や剛性の不均衡による振動が発生することを抑制するためである。また、同様にタイヤ１０の動的性能を予測する場合は、トレッドパターンモデル２の材料データを設定する際に、このトレッドパターンモデル２の３次元要素を粘弾性材料として設定することが好ましい。これは、トレッドパターンモデル２が仮想路面に接地、離地を繰り返す際に発生する振動を減衰させるためである。なお、この粘弾性材料は、少なくとも１００Ｈｚ〜１０００Ｈｚの周波数領域で粘性を有することが好ましい。これは、タイヤ１０の固有振動数が１５０Ｈｚ近傍にあり、タイヤ１０のトレッドパターン１１の固有振動数が８００〜１０００Ｈｚにあるためである。
【００６１】
次に、作成されたトレッドパターンモデル２のトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分、すなわちトレッドパターン１１のタイヤブロック１３ｂの側面部分を形成する要素２ｃ、２ｄどうしが互いに貫通できない拘束条件を設定する（ステップ３０６）。上記拘束条件の設定の方法は、溝１３ａの側面部分を形成する一方の要素２ｃをマスター、この要素２ｃに対向する要素２ｄをスレーブと定義し、マスターとスレーブが接触した際には、マスターがスレーブをスレーブがマスターを貫通することができないと設定する。なお、マスターである要素が複数の溝１３ａの側面部分を形成する場合、すなわちマスターである要素がタイヤブロック１３ｂの側面部分を複数個所形成する場合は、隣り合うタイヤブロック１３ｂの側面部分を形成する要素をスレーブとして、上記と同様に設定する。
【００６２】
次に、作成されたトレッドパターンモデル２の材料データを設定する（ステップＳ３０７）。これは、タイヤ１０のトレッドパターン１１を構成するキャップトレッド１３に対応する３次元メッシュ、すなわち分割された３次元要素に材料（例えば、ゴム材）のデータを設定するものである。
【００６３】
次に、図３に示すこの発明のタイヤ性能予測方法のフローチャートに戻って、タイヤケーシングモデル１とトレッドパターンモデル２とを結合して、図１２に示すようなタイヤモデル３を作成する（ステップＳ１０３）。次に、図１２に示すタイヤモデル３に対する境界条件を設定する（ステップＳ１０４）。この境界条件としては、タイヤ１０の内圧、タイヤ１０にかかる荷重、スリップ角、回転させる場合は回転速度、タイヤ１０を装着するホイールのリム幅などがある。ここで、上記内圧は、このタイヤモデル３の内側面に実際のタイヤ１０の内圧に相当する等分布荷重を作用させることで設定することができる。また、スリップ角とは、路面の進行方向とタイヤの周方向の中心線とのなす角のことをいう。
【００６４】
次にタイヤの性能の予測を行う（ステップＳ１０５）。このタイヤの性能の予測は、ＦＥＭによりタイヤ１０の挙動を解析し、タイヤの性能（例えば、タイヤ１０の接地圧力分布など）を予測する。つまり、タイヤ１０は、図１２に示すように要素に分割されたタイヤモデル３として、タイヤ性能予測装置５０の記憶部５４に３次元座標のデータとして格納されている。そして、タイヤ性能予測装置５０の処理部５２は、このタイヤモデル３の要素の座標データと上記境界条件とから、各時間における各要素のひずみや応力等を演算し、タイヤ１０全体の挙動を求める。
【００６５】
図１３は、この発明にかかるトレッドパターンモデルの変形状態を示す図である。上記タイヤの性能の予測の際に、図１３に示すように、トレッドパターンモデル２のトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分を形成する要素２ｃ、２ｄに力Ｆを与えると要素２ｃ、２ｄは、図示しないタイヤケーシングモデル１と仮想路面３００´との間で圧縮されるとともに、図示しない溝の側面を形成する要素２ｃ、２ｄがこの溝方向に変形する。この要素２ｃ、２ｄの変形は、その中央部、すなわち上側（タイヤケーシングモデル１側）の要素２ｃ、２ｄと下側（仮想路面３００´側）の要素２ｃ、２ｄとの節点部の溝方向への変形量が多く、その上下方向に向かって溝方向への変形量が小さくなる。従って、トレッドパターンモデル２のトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分を形成する要素２ｂ、２ｃの荷重等による変形が、図１７（ａ）に示す実際のタイヤ１０のトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分、すなわちトレッドパターン１１のタイヤブロック１３ｂの側面部分の変形に近似することができる。これにより、タイヤの性能、特にタイヤブロックの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測精度を向上することができる。
【００６６】
図１４は、この発明にかかるトレッドパターンの溝の側面部分を形成する要素の変形状態を示す図であり、同図（ａ）は変形前の状態、同図（ｂ）は拘束条件を設定した場合の変形状態を示す図である。上記タイヤの性能の予測の際に、図６に示すステップＳ３０６で拘束条件を設定した状態で、トレッドパターンモデル２のトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分を形成する要素２ｃ、２ｄに力Ｆを与えると要素２ｃ、２ｄは、同図（ａ）に示す状態から同図（ｂ）に示すように、図示しないタイヤケーシングモデル１と仮想路面３００´との間で圧縮されるとともに、図示しない溝の側面を形成する要素２ｃ、２ｄがこの溝方向に変形する。このとき、溝１３ａの側面部分を形成する要素２ｃ、２ｄどうしが接触すると、上記拘束条件により、互いの要素２ｃ、２ｄを貫通することができない。従って、トレッドパターンモデル２のトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分を形成する要素２ｃ、２ｄの荷重等による変形が、図１８（ａ）に示す実際のタイヤ１０のトレッドパターン１１の溝１３ａの側面部分、すなわちトレッドパターン１１のタイヤブロック１３ｂの側面部分の変形に近似することができる。これにより、タイヤの性能、特にタイヤブロックの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測精度を向上することができる。
【００６７】
なお、上記実施形態では、拘束条件をトレッドパターンモデルを作成する際に設定したが、タイヤモデルを作成した後に拘束条件を設定しても良い。図１５は、この発明のタイヤ性能予測方法の他のフローチャートを示す図である。タイヤケーシングモデルの作成（ステップＳ１０１）、トレッドパターンモデルの作成（ステップＳ１０２）とタイヤケーシングモデルとトレッドパターンモデルとを結合しタイヤモデルを作成（ステップＳ１０３）は、図３に示すタイヤ性能予測方法のフローチャートと同様であるのでその説明は省略する。なお、ステップＳ１０２において、図６に示すステップＳ３０６の拘束条件の設定は行わないものとする。
【００６８】
作成されたタイヤモデル３のトレッドパターンモデル２をグループ化する（ステップＳ１０６）。これは、トレッドパターンモデル２を構成する各要素２ａ、２ｂ等を１つのグループとするものである。グループ化されたトレッドパターンモデル２のすべての溝２ｅ（図１４（ａ）参照）の溝幅Ｗと溝深さＧとの比Ｗ／ＧがＷ／Ｇ≦０．６である否かを判断する（ステップＳ１０７）。Ｗ／Ｇ≦０．６である溝２ｅの対向する側面部分を形成する要素２ｃ、２ｄどうしに対して互いに貫通できない拘束条件を設定する（ステップＳ１０８）。つまり、グループ化したトレッドパターンモデル２に自己の要素である溝２ｅの対向する側面部分を形成する要素２ｃ、２ｄどうしに対して互いに貫通できないという自己接触の定義を行う。次に、タイヤモデル３に対する境界条件を設定する（ステップＳ１０４）し、タイヤの性能の予測を行う（ステップＳ１０５）。なお、トレッドパターンモデル２をグループ化せずに、Ｗ／Ｇ≦０．６である溝の対向する側面部分を形成する要素どうしに対して拘束条件を設定しても良い。
【００６９】
上記のように、トレッドパターンモデル２をグループ化した後に拘束条件をグループ化したトレッドパターンモデル２に設定するので、タイヤの性能、特にタイヤブロックの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測精度を向上することができるとともに、すべてのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素２ｃ、２ｄに拘束条件を容易に設定することができ、タイヤ性能の予測をコンピュータで行うオペレータの作業時間を短縮することができる。また、比Ｗ／Ｇ≦０．６である溝の対向する側面部分を形成する要素どうしに対して拘束条件を設定するので、すべてのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素に対して拘束条件を設定する必要がなくなり、タイヤ性能の予測時間を短縮することができる。
【００７０】
なお、ステップＳ１０６でトレッドパターンモデル２をグループ化した後、タイヤ性能予測装置５０によりグループ化したトレッドパターンモデル２に拘束条件を設定する、すなわち拘束条件の入力を促す画面を入出力装置５１の表示手段５５に表示しても良い。具体的には、表示手段５５に、拘束条件を設定するか否かを例えば「ＹＥＳ／ＮＯ」を表示画面５５に表示する。これにより、オペレータは、この表示手段５５に表示される入力画面に基づいて、入力手段５３から拘束条件を設定することを入力するので、拘束条件を入力したことを確認することができ、オペレータによる入力ミスを防止することができる。ここで、オペレータに上記拘束条件の入力を促す方法としては、タイヤ性能予測装置５０からの指令により音声で入力を促しても良い。あるいは、画面と音声との両方で再入力を促すようにしても良い。
【００７１】
〔実施例１〕
ここでは、実際のタイヤとして、トレッドパターンの溝の溝幅Ｗと溝深さＧとの比Ｗ／Ｇがすべて比Ｗ／Ｇ＞０．６であるサイズが２１５／４５Ｒ１７である乗用車用のラジアルタイヤを１７×７．０ＪＪのリムに装着した状態のものを用い、タイヤの内圧２３０ｋＰａ、荷重３．８ｋＮとし、負荷としてタイヤの横方向に０．７６ｋＮの荷重を与え、トレッドパターンのタイヤブロックの端部２０箇所について接地圧を測定した。一方、上記実際のタイヤのタイヤモデルを作成し、この発明にかかるタイヤ性能予測方法を用いて、接地圧を予測した予測結果を図１６（ａ）に示す。ここで、タイヤモデルの境界条件およびトレッドパターンモデルの溝は、上記実際のタイヤと同様の条件とする。
【００７２】
比較例１は、トレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数を１とし、拘束条件を設けないで接地圧の予測結果を上記実際のタイヤの接地圧の測定結果と比較した誤差を示す。一方、実施例１〜５は、分割数を２〜６と順次増やしていき、拘束条件を設けないで接地圧の予測結果を上記実際のタイヤ１０の接地圧の測定結果と比較した誤差を示す。なお、図１６（ａ）に示す、計算時間とは実施例１の計算時間を１００とした指数で表すものである。また、誤差は、それぞれの測定個所における誤差の絶対値の平均値より求め、この誤差は１５％以内であれば、実用上問題ないものとする。
【００７３】
図１６（ａ）に示すように、分割数が１の比較例の場合は、計算時間が８２であり、計算時間は分割数が２の実施例１と比較して短くなるが、タイヤの性能の予測精度である誤差は３２．４％となるため、実用上使用することは困難である。
分割数が２である実施例１は、計算時間は比較例１と比較して長くなるが、誤差は１４％となるため、実用上使用することは問題ない。分割数が３である実施例２は、計算時間は実施例１と比較して長くなるが、誤差は９．４％となるので、分割数を２から３にすると、誤差に顕著な差異が見られる。また、実施例３〜５のように分割数を増やしていくと、誤差は低減するが、計算時間は実施例２と比較して相対的に長くなる。特に分割数が５である実施例４と、分割数が６である実施例５とでは、誤差に顕著な差異が見られないわりには、計算時間は長くなっている。従って、トレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数を２以上、特に分割数を３〜５とすることで、タイヤ性能の予測の際の計算時間を考慮して精度を向上することができる。
【００７４】
〔実施例２〕
ここでは、実際のタイヤとして、トレッドパターンの溝の溝幅Ｗと溝深さＧとの比Ｗ／Ｇがすべて比Ｗ／Ｇ＝０．６であるサイズが２０５／６５Ｒ１５である乗用車用のラジアルタイヤを１５×６．０ＪＪのリムに装着した状態のものを用い、タイヤの内圧２００ｋＰａ、荷重４．０ｋＮとし、負荷としてタイヤの横方向に０．８ｋＮの荷重を与え、トレッドパターンのタイヤブロックの端部２０箇所について接地圧を測定した。一方、上記実際のタイヤのタイヤモデルを作成し、この発明にかかるタイヤ性能予測方法を用いて、接地圧を予測した予測結果を図１６（ｂ）に示す。ここで、タイヤモデルの境界条件は、上記実際のタイヤと同様の条件とする。
【００７５】
比較例２は、トレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数を２とし、拘束条件を設けないで接地圧の予測結果を上記実際のタイヤの接地圧の測定結果と比較した誤差を示す。比較例３は、トレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数を３とし、拘束条件を設けないで接地圧の予測結果を上記実際のタイヤの接地圧の測定結果と比較した誤差を示す。一方、実施例６、７は、分割数をそれぞれ２、３とし、拘束条件を設けた状態で接地圧の予測結果を上記実際のタイヤ１０の接地圧の測定結果と比較した誤差を示す。なお、図１６（ｂ）に示す、計算時間とは比較例２の計算時間を１００とした指数で表すものである。また、誤差はそれぞれの測定個所における誤差の絶対値の平均値より求め、この誤差は１５％以内であれば、実用上問題ないものとする。
【００７６】
図１６（ｂ）に示すように、拘束条件を設けない比較例１、２の場合は、タイヤの性能の予測精度である誤差はそれぞれ２３．２％、１９．５％となるため、実用上使用することは困難である。拘束条件を設けた実施例６、７は、計算時間は比較例２、３と比較して長くなるが、誤差はそれぞれ１２．６％、８．７％となるため、実用上使用することは問題ない。従って、トレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素どうしが互いに貫通できない拘束条件を設けることで、タイヤ性能の予測精度を向上することができる。
【００７７】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１または２に記載の発明によれば、トレッドパターンモデルは、少なくともトレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に２層以上あるいは３層以上５層以内の有限個の要素で形成する、すなわちトレッドパターンを構成するタイヤブロックの側面部分を２層以上あるいは３層以上５層以内の有限個の要素で形成するので、トレッドパターンモデルのタイヤブロックを形成する要素の荷重等による変形が、実際のタイヤのタイヤブロックの変形に近似することができ、タイヤの性能、特にタイヤブロックの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測精度を向上することができる。
【００７８】
また、請求項３に記載の発明によれば、タイヤケーシングモデルは、タイヤケーシングを周方向に有限個の要素に等分割して形成され、且つトレッドパターンモデルは、トレッドパターンの全周を有限個の要素に分割して形成されているので、実際のタイヤには存在しない質量や剛性の不均衡による振動が発生することを抑制することができ、タイヤ性能の予測精度をさらに向上することができる。
【００７９】
また、請求項４に記載の発明によれば、少なくともトレッドパターンモデルは、少なくとも１００Ｈｚ〜１０００Ｈｚの周波数領域で粘性を有する粘弾性材料モデルであるので、トレッドパターンモデルが仮想路面に接地、離地を繰り返す際に発生する振動を減衰することができるので、タイヤ性能の予測精度をさらに向上することができる。
【００８０】
また、請求項５に記載の発明によれば、請求項１〜４のいずれか一つに記載のタイヤモデルを用いてタイヤの性能の予測を行うので、タイヤ性能の予測精度を向上することができる。
【００８１】
また、請求項６に記載の発明によれば、作成したトレッドパターンモデルのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素に、当該要素どうしが互いに貫通できない拘束条件を設定するので、トレッドパターンの溝の対向する側面部分、すなわちトレッドパターンのタイヤブロックの側面部分を形成する要素どうしの荷重等による変形が、実際のタイヤのトレッドパターンの溝に対向する側面部分、すなわちトレッドパターンのタイヤブロックの側面部分の変形にさらに近似することができ、タイヤの性能、特にタイヤの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測精度をさらに向上することができる。
【００８２】
また、請求項７に記載の発明によれば、作成したトレッドパターンモデルをグループ化し、当該グループ化されたトレッドパターンモデルにトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素どうしが互いに貫通できない拘束条件を設定するので、トレッドパターンの溝の対向する側面部分、すなわちトレッドパターンのタイヤブロックの側面部分を形成する要素どうしの荷重等による変形が、実際のタイヤのトレッドパターンの溝に対向する側面部分、すなわちトレッドパターンのタイヤブロックの側面部分の変形にさらに近似することができ、タイヤの性能、特にタイヤの接地圧やこれに基づくタイヤブロックの偏摩耗の予測の精度をさらに向上することができる。また、トレッドパターンモデルをグループ化した後に拘束条件をグループ化したトレッドパターンモデルに設定するので、すべてのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素に拘束条件を容易に設定することができ、タイヤ性能の予測をコンピュータで行うオペレータの作業時間を短縮することができる。
【００８３】
また、請求項８に記載の発明によれば、拘束条件は、トレッドパターンモデルの溝の溝幅Ｗと溝深さＧとの比Ｗ／ＧがＷ／Ｇ≦０．６である溝の対向する側面部分を形成する要素どうしに対して行うので、すべてのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素に対して拘束条件を設定する必要がなくなり、上記請求項６または７に記載の発明の作用効果に加えて、タイヤ性能の予測時間を短縮することができる。
【００８４】
また、請求項９に記載の発明によれば、プログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項５〜８のいずれか一つに記載のタイヤ性能予測方法をコンピュータを利用して実現することができ、これらの各方法と同様の効果を得ることができる。
【００８５】
また、請求項１０に記載の発明によれば、入力の際にはトレッドパターンの溝の側面部分を当該溝深さ方向に分割する分割数の入力を促す画面を表示するので、タイヤ性能予測の演算を行う前に作成したトレッドパターンモデルのトレッドパターンの溝の対向する側面部分を形成する要素が２層以上で構成されていることを確認することができ、入力ミスを防止でき、タイヤ性能の予測の精度を向上することができる。
【００８６】
また、請求項１１に記載の発明によれば、入力の際には拘束条件の入力を促す画面を表示手段に表示するので、拘束条件を入力したことを確認することができ、入力ミスを防止でき、タイヤ性能の予測の精度をさらに向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】自動車用のタイヤの断面図である。
【図２】この発明にかかるタイヤ性能予測方法を実行するタイヤ性能予測装置の構成例を示す図である。
【図３】この発明のタイヤ性能予測方法のフローチャートを示す図である。
【図４】タイヤケーシングモデルの作成方法のフローチャートを示す図である。
【図５】タイヤケーシングモデルの構成例を示す図である。
【図６】トレッドパターンモデルの作成方法のフローチャートを示す図である。
【図７】同図（ａ）はトレッドパターンのＣＡＤデータの構成例、同図（ｂ）はトレッドパターンの２次元メッシュ構成例を示す図である。
【図８】同図（ａ）はトレッドパターンの２次元メッシュの構成例、同図（ｂ）はトレッドパターンの２次元メッシュの構成例を示す図である。
【図９】トレッドパターンモデルの構成例を示す図である。
【図１０】分割数を２としたトレッドパターンモデルの拡大図である。
【図１１】分割数を３としたトレッドパターンモデルの拡大図である。
【図１２】タイヤモデルの構成例を示す図である。
【図１３】この発明にかかるトレッドパターンモデルの変形状態を示す図である。
【図１４】この発明にかかるトレッドパターンモデルの変形状態を示す図であり、同図（ａ）は変形前の状態、同図（ｂ）は拘束条件を設定した場合の変形状態を示す図である。
【図１５】この発明のタイヤ性能予測方法の他のフローチャートを示す図である。
【図１６】この発明にかかるタイヤ性能予測方法の予測結果を示す図である。
【図１７】従来例を示す図であり、同図（ａ）はタイヤブロックの実際の変形、同図（ｂ）は従来のタイヤブロックモデルの変形を示す図である。
【図１８】従来例を示す図であり、同図（ａ）はタイヤブロックの実際の変形、同図（ｂ）は従来のタイヤブロックモデルの変形を示す図である。
【符号の説明】
１　　　　タイヤケーシングモデル
２　　　　トレッドパターンモデル
３　　　　タイヤモデル
１０　　　タイヤ
５０　　　タイヤ性能予測装置
５１　　　入出力装置
５２　　　処理部
５３　　　入力手段
５４　　　記憶部
５５　　　表示手段
【図１】
2004142503.tif 000003
【図２】
2004142503.tif 000004
【図３】
2004142503.tif 000005
【図４】
2004142503.tif 000006
【図５】
2004142503.tif 000007
【図６】
2004142503.tif 000008
【図７】
2004142503.tif 000009
【図８】
2004142503.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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