(57)【要約】【課題】タイヤ開発期間の長期化、遅れを防止することができ、ユニフォミティの設計においてタイヤの要素及び仕様を自由に設定、変更することができるタイヤのユニフォミティ予測方法を提供する。【解決手段】実測値として利用する過去の量産タイヤのデータを（４）式及び（９）式に代入し偏回帰係数β1〜β48、定数項γを算出し、メモリ２２に記憶する。ディスプレイ１１に表示される入出力画面３０の仕様部３１ｂからＵＦを予測するタイヤの各仕様を取得し、前記偏回帰係数β1〜β48、定数項γと共に前記（１０）式に代入して、各特性ごとにＵＦ予測値を算出する。【選択図】図６
2005186790.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ装置を用いて生産対象となるタイヤのユニフォミティを表す複数のユニフォミティ評価項目のそれぞれにおける所定の統計値の予測値を算出するタイヤのユニフォミティ予測方法であって、
前記コンピュータ装置は、
生産実績のあるタイヤに関する実測した各ユニフォミティ評価項目の統計値とタイヤのユニフォミティに影響を与える複数のユニフォミティ影響要素の値及び、外部から入力された前記生産対象となるタイヤに関するユニフォミティ影響要素の値を取得し、
前記ユニフォミティ評価項目の統計値毎に多変量解析を行い、各ユニフォミティ評価項目の統計値の予測値を算出する
ことを特徴とするタイヤのユニフォミティ予測方法。
【請求項２】
前記コンピュータ装置は、
生産実績のあるタイヤに関する実測した各ユニフォミティ評価項目の統計値とタイヤのユニフォミティに影響を与える複数のユニフォミティ影響要素の値とを取得し、
前記取得した各ユニフォミティ評価項目の統計値とユニフォミティ影響要素の値とを用いて重回帰分析を行い、各ユニフォミティ影響要素を独立変数として、各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に、各ユニフォミティ影響要素に対応する偏回帰係数の値及び重回帰式の定数項の値を算出して記憶しておき、
前記生産対象となるタイヤの各ユニフォミティ評価項目の統計値を従属変数としてその予測値を算出するときに、
外部から入力された前記生産対象となるタイヤに関するユニフォミティ影響要素の値を取得し、
前記ユニフォミティ評価項目の統計値毎に、該統計値に対応する各ユニフォミティ影響要素毎にその偏回帰係数の値と前記取得したユニフォミティ影響要素の値とを乗算し、該ユニフォミティ影響要素毎に算出した乗算値を全て加算すると共に前記重回帰式の定数項の値を加算して各ユニフォミティ評価項目の統計値の予測値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載のタイヤのユニフォミティ予測方法。
【請求項３】
前記複数のユニフォミティ影響要素は、タイヤのサイズ、タイヤの構造の種類、仕様部材の種類、仕様部材の寸法、生産設備の種類を含む
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のタイヤのユニフォミティ予測方法。
【請求項４】
前記統計値として平均値或いは標準偏差のうちの少なくとも何れか１つを含む
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３に記載のタイヤのユニフォミティ予測方法。
【請求項５】
前記コンピュータ装置は、
生産対象となるタイヤの各ユニフォミティ評価項目の統計値を従属変数としてその予測値を算出するときに、
生産実績のあるタイヤに関する実測した各ユニフォミティ評価項目の統計値とタイヤのユニフォミティに影響を与える複数のユニフォミティ影響要素の値とを取得し、
前記取得した各ユニフォミティ評価項目の統計値とユニフォミティ影響要素の値とを用いて重回帰分析を行い、各ユニフォミティ影響要素を独立変数として、各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に、各ユニフォミティ影響要素に対応する偏回帰係数の値及び重回帰式の定数項の値を算出し、
外部から入力された前記生産対象となるタイヤに関するユニフォミティ影響要素の値を取得し、
前記ユニフォミティ評価項目の統計値毎に、該統計値に対応する各ユニフォミティ影響要素毎にその偏回帰係数の値と前記取得したユニフォミティ影響要素の値とを乗算し、該ユニフォミティ影響要素毎に算出した乗算値を全て加算すると共に前記重回帰式の定数項の値を加算して各ユニフォミティ評価項目の統計値の予測値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載のタイヤのユニフォミティ予測方法。
【請求項６】
生産対象となるタイヤのユニフォミティを表す複数のユニフォミティ評価項目のそれぞれにおける所定の統計値の予測値を算出するタイヤのユニフォミティ予測装置であって、
生産実績のあるタイヤに関する実測した各ユニフォミティ評価項目の前記統計値とタイヤのユニフォミティに影響を与える複数のユニフォミティ影響要素の値及び、外部から入力された前記生産対象となるタイヤに関するユニフォミティ影響要素の値を取得する情報取得手段と、
各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に多変量解析を行い、各ユニフォミティ評価項目の統計値の予測値を算出する演算手段と、
前記演算手段による演算結果を出力する予測値出力手段とを備えている
ことを特徴とするタイヤのユニフォミティ予測装置。
【請求項７】
生産実績のあるタイヤに関する実測した各ユニフォミティ評価項目の前記統計値とタイヤのユニフォミティに影響を与える複数のユニフォミティ影響要素の値とを用いて重回帰分析を行い、各ユニフォミティ影響要素を独立変数として、各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に算出された、各ユニフォミティ影響要素に対応する偏回帰係数の値及び重回帰式の定数項の値を記憶している記憶手段を備えると共に、
前記生産対象となるタイヤの各ユニフォミティ評価項目の統計値を従属変数としてその予測値を算出するときに、外部から入力された前記生産対象となるタイヤに関するユニフォミティ影響要素の値を取得する手段と、
各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に、該統計値に対応する各ユニフォミティ影響要素毎にその偏回帰係数の値と前記取得したユニフォミティ影響要素の値とを乗算して該ユニフォミティ影響要素毎に算出した乗算値を全て加算すると共に前記重回帰式の定数項の値を加算して各ユニフォミティ評価項目の統計値の予測値を算出する手段とを備えている
ことを特徴とする請求項６に記載のタイヤのユニフォミティ予測装置。
【請求項８】
前記統計値として平均値或いは標準偏差のうちの少なくとも何れか１つを含む
ことを特徴とする請求項６又は請求項７に記載のタイヤのユニフォミティ予測装置。
【請求項９】
生産対象となるタイヤの各ユニフォミティ評価項目の統計値を従属変数としてその予測値を算出するときに、
生産実績のあるタイヤに関する実測した各ユニフォミティ評価項目の統計値とタイヤのユニフォミティに影響を与える複数のユニフォミティ影響要素の値とを取得する手段と、
前記取得した各ユニフォミティ評価項目の統計値とユニフォミティ影響要素の値とを用いて重回帰分析を行い、各ユニフォミティ影響要素を独立変数として、各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に、各ユニフォミティ影響要素に対応する偏回帰係数の値及び重回帰式の定数項の値を算出する手段と、
外部から入力された前記生産対象となるタイヤに関するユニフォミティ影響要素の値を取得する手段と、
前記ユニフォミティ評価項目の統計値毎に、該統計値に対応する各ユニフォミティ影響要素毎にその偏回帰係数の値と前記取得したユニフォミティ影響要素の値とを乗算し、該ユニフォミティ影響要素毎に算出した乗算値を全て加算すると共に前記重回帰式の定数項の値を加算して各ユニフォミティ評価項目の統計値の予測値を算出する手段とを備えている
ことを特徴とする請求項６に記載のタイヤのユニフォミティ予測装置。
【請求項１０】
生産対象となるタイヤのユニフォミティを表す複数のユニフォミティ評価項目のそれぞれにおける所定の統計値の予測値を算出するタイヤのユニフォミティ予測装置のコンピュータプログラムであって、
生産実績のあるタイヤに関する実測した各ユニフォミティ評価項目の所定の統計値とタイヤのユニフォミティに影響を与える複数のユニフォミティ影響要素の値及び、外部から入力された前記生産対象となるタイヤに関するユニフォミティ影響要素の値を取得するステップと、
各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に多変量解析を行い、各ユニフォミティ評価項目の統計値の予測値を算出するステップとを含む
ことを特徴とするタイヤのユニフォミティ予測装置のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
生産実績のあるタイヤに関する実測した各ユニフォミティ評価項目の所定の統計値とタイヤのユニフォミティに影響を与える複数のユニフォミティ影響要素の値とを用いて重回帰分析を行い、各ユニフォミティ影響要素を独立変数として、各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に算出された、各ユニフォミティ影響要素に対応する偏回帰係数の値及び重回帰式の定数項の値を記憶している記憶手段を有するコンピュータ装置からなり、生産対象となるタイヤのユニフォミティを表す複数のユニフォミティ評価項目のそれぞれにおける前記統計値の予測値を算出するタイヤのユニフォミティ予測装置のコンピュータプログラムであって、
前記生産対象となるタイヤの各ユニフォミティ評価項目の統計値を従属変数としてその予測値を算出するときに、外部から入力された前記生産対象となるタイヤに関するユニフォミティ影響要素の値を取得するステップと、
各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に、該統計値に対応する各ユニフォミティ影響要素毎にその偏回帰係数の値と前記取得したユニフォミティ影響要素の値とを乗算して該ユニフォミティ影響要素毎に算出した乗算値を全て加算すると共に前記重回帰式の定数項の値を加算して各ユニフォミティ評価項目の統計値の予測値を算出するステップとを含む
ことを特徴とするタイヤのユニフォミティ予測装置のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記統計値として平均値或いは標準偏差のうちの少なくとも何れか１つを含む
ことを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載のタイヤのユニフォミティ予測装置のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
生産対象となるタイヤのユニフォミティを表す複数のユニフォミティ評価項目のそれぞれにおける前記統計値の予測値を算出するタイヤのユニフォミティ予測装置のコンピュータプログラムであって、
前記生産対象となるタイヤの各ユニフォミティ評価項目の統計値を従属変数としてその予測値を算出するときに、
生産実績のあるタイヤに関する実測した各ユニフォミティ評価項目の所定の統計値とタイヤのユニフォミティに影響を与える複数のユニフォミティ影響要素の値とをとを取得するステップと、
前記取得した各ユニフォミティ評価項目の統計値とユニフォミティ影響要素の値とを用いて重回帰分析を行い、各ユニフォミティ影響要素を独立変数として、各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に、各ユニフォミティ影響要素に対応する偏回帰係数の値及び重回帰式の定数項の値を算出するステップと、
外部から入力された前記生産対象となるタイヤに関するユニフォミティ影響要素の値を取得するステップと、
各ユニフォミティ評価項目の統計値毎に、該統計値に対応する各ユニフォミティ影響要素毎にその偏回帰係数の値と前記取得したユニフォミティ影響要素の値とを乗算して該ユニフォミティ影響要素毎に算出した乗算値を全て加算すると共に前記重回帰式の定数項の値を加算して各ユニフォミティ評価項目の統計値の予測値を算出するステップとを含む
ことを特徴とするタイヤのユニフォミティ予測装置のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
請求項１０乃至請求項１３の何れかに記載のタイヤのユニフォミティ予測装置のコンピュータプログラムが記憶されている
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、タイヤの各ユニフォミティ評価項目の所定の統計値を予測する方法、その予測方法を使った装置、その予測装置のコンピュータプログラム及びそのプログラムを記憶した記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、タイヤの構造、形状、配合等の設計方法では、計算機による数値実験及び試作による性能実験の結果から得られる経験則に依存していた。このため、試作、実験の試行錯誤を繰り返し行い、開発費の増大、開発期間の長期化につながっていた。そこで、これを解決する手段として、多変量解析手法を用いた数理計画法や最適化法が提案されている（例えば特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００１−９８３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、タイヤ開発における品質性能の一指標であるユニフォミティの分析方法として上記のような多変量解析手法は確立されておらず実タイヤによる実験が不可欠であったが、タイヤのユニフォミティに影響を与える要素の中で実験結果に及ぼす影響が大きい要素以外は、実験誤差等でかき消され定量的に把握することが難しかった。その結果、タイヤ開発においてユニフォミティのレベルは事前に知ることができずタイヤの試作あるいは量産を行うことで初めて認識され、この時点でユニフォミティを改善する必要がある場合、再度タイヤの試作あるいは量産及び実験を繰り返すことで開発の長期化・遅れが発生し、また開発がある程度進んだ段階では変更可能な要素及びその仕様が制限され、ユニフォミティの改善幅が限定的となる、という問題があった。
【０００４】
本発明は前記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、タイヤ開発期間の長期化、遅れを防止することができ、ユニフォミティの設計においてタイヤの要素及び仕様を自由に設定、変更することができるタイヤのユニフォミティ予測方法、タイヤのユニフォミティ予測装置、タイヤのユニフォミティ予測装置のコンピュータプログラム及びタイヤのユニフォミティ予測装置のコンピュータプログラムを記憶した記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は前記目的を達成するために、コンピュータ装置を用いて生産対象となるタイヤのユニフォミティを表す複数のユニフォミティ評価項目のそれぞれにおける所定の統計値の予測値を算出するタイヤのユニフォミティ予測方法であって、
前記コンピュータ装置は、生産実績のあるタイヤに関する実測した各ユニフォミティ評価項目の統計値とタイヤのユニフォミティに影響を与える複数のユニフォミティ影響要素の値及び、外部から入力された前記生産対象となるタイヤに関するユニフォミティ影響要素の値を取得し、前記ユニフォミティ評価項目の統計値毎に多変量解析を行い、各ユニフォミティ評価項目の統計値の予測値を算出することを特徴としている。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、過去に生産実績のある量産タイヤのデータをもとに多変量解析をすることにより、タイヤのユニフォミティに影響を与える全ての要素についてその影響を定量化することができる。そのため、タイヤの試作或いは量産を行わずにユニフォミティを表す各特性を予測することができ、開発期間の長期化、遅れを防止をすることができると共に、開発段階による制限をうけずにタイヤの要素及び仕様について設定、変更することができ、ユニフォミティの優れたタイヤを開発することができる。
また、新たな要素や新たな仕様等の最新のデータや今後開発するタイヤのデータを実測値として随時追加することにより、ユニフォミティの予測範囲を拡げ、予測精度を高めることができる。
【０００７】
本発明の前記目的とそれ以外の目的と、構成特徴と、作用効果は、以下の説明と添付図面によって明らかとなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１乃至図９は本発明の実施形態を示すものである。
【０００９】
まず、図１及び図２を参照して、本発明のタイヤのユニフォミティ（以下、ＵＦという）を予測するための装置である周知のパーソナルコンピュータ及びパーソナルコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体の構成について説明する。図１はパーソナルコンピュータの外観図、図２は図１に示したパーソナルコンピュータの制御構成を示すブロック図である。
【００１０】
図１において、パーソナルコンピュータ１０は予測値出力手段であるディスプレイ１１、演算手段であるコンピュータ本体２０、情報取得手段であるキーボード１２及びマウス１３、記憶手段であるフレキシブルディスクドライブ（以下、ＦＤＤという）１４、記憶媒体であるフレキシブルディスク（以下、ＦＤという）１５から構成されている。なお、記憶手段は特定されるものではなく、例えば、コンピュータ本体２０にハードディスク装置等の大容量記憶装置（図示省略）を接続し、ＦＤ１５に記憶された後述するＵＦ予測プログラムを大容量記憶装置に格納して実行するようにしてもよい。また記憶媒体として周知の、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の光ディスクやＭＤ、ＭＯ等の光磁気ディスクやフラッシュメモリ等のメモリーカードがあり、これらを用いるときには、上記ＦＤＤ１４に代えてまたはＦＤＤ１４とともにＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＭＤ装置、ＭＯ装置、メモリカードリーダ等を用いてもよい。
【００１１】
図２に示すように、コンピュータ本体２０は前記プログラムに従って演算処理を行うＣＰＵ２１と、後述する実測値や予測するタイヤのデータや前記プログラム或いは計算結果等を記憶するＲＯＭやＲＡＭを含むメモリー２２と、コンピュータ本体２０と入出力装置等とのデータ等のやり取りを行うためのＩ／Ｏ２３と、データとコマンドが入出力可能なように接続されたバス２４とを備えている。なお、前記データは、キーボード１２やマウス１３から直接コンピュータ本体２０に入力してもよいし、ＦＤ１５等の記憶媒体からコンピュータ本体２０に内蔵されているＦＤＤ１４等を介して入力してもよい。
【００１２】
次に図３乃至図６を参照して、タイヤのＵＦを予測する方法について説明する。図３は重回帰式における独立変数αiの一覧表、図４は各ＵＦ特性の偏回帰係数βi及び定数項γの算出結果例１、図５は各ＵＦ特性の偏回帰係数βi及び定数項γの算出結果例２である。
【００１３】
タイヤのサイズ、タイヤの構造の種類、仕様部材の種類、仕様部材の寸法、生産設備の種類等の複数の要素が、タイヤのＵＦを表す複数のＵＦ評価項目の統計値（以下、特性という）に影響を与えていると考えた場合、多変量解析手法の一例として重回帰分析を用いて独立変数に基づき従属変数を予測することができる。なお以下において重回帰分析を用いて説明するが、判別分析を用いてもよい。
【００１４】
ここで、従属変数であるタイヤのＵＦの任意の特性の予測値Ｙは、ｐ個の独立変数をαi（ｉ＝１，２，…ｐ）、独立変数αiの重みである偏回帰係数をβi、及び定数項γを用いて、以下の重回帰式（１）式により求めることができる。
【００１５】
【数１】
2005186790.tif 000003
【００１６】
過去に量産された生産実績のあるタイヤに関する影響を与えるユニフォミティ影響要素（以下、単に要素と省略する）における値（以下、仕様という）とそのタイヤにおいて実測したＵＦの特性であるｎ組のデータ（αj1  αj2  … αjp  ｙj）（ｊ＝１，２，…ｎ）を実測値として利用し、実測値ｙjと予測値Ｙjとの差が最小になるように最小２乗法を用いて下記（２）式を最小とする偏回帰係数β1〜βp、及び定数項γを求める。
【００１７】
ここで、場合によって過去の量産タイヤの各要素の仕様をそのまま数式に適用できない要素（以下、変換要素という）が存在する。例えば、タイヤ用途という要素における夏用、冬用、といった仕様が該当する。この場合において、あらかじめ所定の仕様に対して基準となる数値を定め、独立変数αiに代入する数値（以下、入力値という）とする。例えば、夏用という仕様に対して入力値を１００と定めることである。その他の要素（以下、通常要素という）における仕様、例えばタイヤ幅という要素における２００mmという仕様、はそのまま入力値として独立変数αiに代入する。
【００１８】
【数２】
2005186790.tif 000004
【００１９】
（２）式をβ1〜βp、γで偏微分して０とおく。
【００２０】
【数３】
2005186790.tif 000005
【００２１】
ここで、ｙの平均値をΨ、α1〜αpの平均値をΑ1〜Αpとしたときの関係式
【００２２】
【数４】
2005186790.tif 000006
【００２３】
及び、独立変数αi、αj間の変動・共変動
【００２４】
【数５】
2005186790.tif 000007
【００２５】
及び、独立変数αiと従属変数ｙの共変動
【００２６】
【数６】
2005186790.tif 000008
【００２７】
（４）〜（６）式を（３）式に代入して整理すると
【００２８】
【数７】
2005186790.tif 000009
【００２９】
という連立方程式が得られ、これを解くことにより偏回帰係数β1〜βpを求めることができる。
【００３０】
解法としては行列を用いる方法が一般的であり、独立変数間の変動・共変動行列をＳ、独立変数と従属変数間の共変動ベクトルをｃ、偏回帰係数ベクトルをｂとすると（７）式は以下の式となる。
【００３１】
【数８】
2005186790.tif 000010
【００３２】
Ｓの逆行列をＳ-1とすると偏回帰係数は以下の（９）式で求めることができる。
【００３３】
【数９】
2005186790.tif 000011
【００３４】
次に、前記変換要素において基準として定めた所定の仕様以外の全ての仕様について入力値を求める。例えば、前記例における冬用という仕様に対する入力値を求めることである。
【００３５】
変換要素における仕様は所定の数に限定されており、その数は仕様の種類数（以下、仕様数という）である。そこで、ｉ番目の要素、ｋ番目の仕様における入力値kαiは、（４）式及び（９）式から求めたγ、β1〜βp及び、ｊ番目の実測値である量産タイヤのＵＦの所定の特性ｙj、求める変換要素以外の要素αj1〜αjpをそれぞれ従属変数Ｙ、独立変数α1〜αpとして（１）式に代入して求めることができる。これを全ての変換要素において基準として定めた仕様以外の全ての仕様について行う。
【００３６】
１組のタイヤの要素α1〜αpによってＵＦの全ての特性ｙが与えられるので、入力値kαiはＵＦの各特性によらず一定で各仕様ごとに一意に求めることができる。また、（１）式はＵＦの各特性ごとに成立する関係式なので、偏回帰係数β1〜βp及び定数項γはＵＦの各特性ごとに求めることができる。
【００３７】
ここで、本実施形態における全要素α1〜α48の要素名、その要素が変換要素か通常要素かを示す要素区分、変換要素である場合に入力値へ変換する仕様数を図３に示す。
【００３８】
図において、要素α1は工場であり仕様数が工場数となる変換要素である。要素α2はタイヤ幅であり通常要素である。要素α3は偏平率であり通常要素である。要素α4はタイヤ内径であり通常要素である。要素α5はタイヤ品種であり仕様数が品種数となる変換要素である。要素α6はタイヤ用途であり仕様数が用途数となる変換要素である。要素α7は成形ドラム幅であり通常要素である。要素α8はカーカス構造であり仕様数が構造種類数となる変換要素である。要素α9はＢＥＡＤ構造であり仕様数が構造種類数となる変換要素である。要素α10は補強ゴム種類であり仕様数がゴム種類数となる変換要素である。要素α11は補強ゴム幅であり通常要素である。要素α12は補強材種類であり仕様数が種類数となる変換要素である。要素α13は補強材タイプであり仕様数がタイプ数となる変換要素である。要素α14は補強材幅であり通常要素である。要素α15は第２フィラーゴム種類であり仕様数がゴム種類数となる変換要素である。要素α16は第２フィラーゴム幅であり通常要素である。要素α17はビードカバー有無であり仕様数が有／無となる変換要素である。要素α18はビードワイヤータイプであり仕様数がタイプ数となる変換要素である。要素α19はビードワイヤー本数であり通常要素である。要素α20はビードフィラーゴム種類であり仕様数がゴム種類数となる変換要素である。要素α21はビードフィラー高さであり通常要素である。要素α22はインナーライナー幅であり通常要素である。要素α23はインナーライナー厚さであり通常要素である。要素α24は＃１カーカス種類であり仕様数がカーカス種類数となる変換要素である。要素α25は＃１カーカス幅であり通常要素である。要素α26は＃２カーカス幅であり通常要素である。要素α27はベルトクッション幅であり通常要素である。要素α28はサイドトレッドゴム種類であり仕様数がゴム種類数となる変換要素である。要素α29はサイドトレッド幅であり通常要素である。要素α30はサイドトレッド種類であり仕様数が種類数となる変換要素である。要素α31はカーカス巻上げ高さであり通常要素である。要素α32はベルトドラム周長であり通常要素である。要素α33は＃１ベルト種類であり仕様数がベルト種類数となる変換要素である。要素α34は＃１ベルト幅であり通常要素である。要素α35は＃１ベルト角度であり通常要素である。要素α36は＃２ベルト種類であり仕様数がベルト種類数となる変換要素である。要素α37はＢＥＬＴ構造であり仕様数が構造種類数となる変換要素である。要素α38はベルトカバー種類であり仕様数がゴム種類数となる変換要素である。要素α39はキャップトレッド構造であり仕様数が構造種類数となる変換要素である。要素α40はキャップトレッドゴム種類であり仕様数がゴム種類数となる変換要素である。要素α41はキャップトレッド幅であり通常要素である。要素α42はスキッド幅であり通常要素である。要素α43はキャップトレッド厚さであり通常要素である。要素α44はグリーンタイヤ外周長であり通常要素である。要素α45はモールドタイプであり仕様数がタイプ数となる変換要素である。要素α46はタイヤ外周長であり通常要素である。要素α47は溝深さであり通常要素である。要素α48はデザイン幅であり通常要素である。
【００３９】
また、本実施形態おける要素α1〜α48に対応する偏回帰係数β1〜β48と定数項γをＵＦの各特性ごとに、実測値から変換した入力値及び（４）式、（９）式から求めた結果の例を図４及び図５に示す。
【００４０】
図に示すＵＦの各特性における評価項目として、ＲＦＶはタイヤに荷重をかけて回転させたときのタイヤの半径方向の力の変動を表し、ＲＨはＲＦＶの一次成分の大きさを表し、ＬＦＶはタイヤに荷重をかけて回転させたときのタイヤの横方向の力の変動を表し、ＲＬＦＶは逆回転させたときのＬＦＶを表し、ＲＲＯはタイヤに荷重がかかっていないときのタイヤの半径方向の振れを表し、ＢＰＳはタイヤのサイド部分の局部的な凹凸の大きさを表し、ＣＯＮはタイヤに荷重をかけて回転させたときのタイヤの横方向の力の偏りを表している。また統計値として、ＡＶＥは平均、Ｓ．Ｄは標準偏差を表しており、例えばＵＦの特性ＲＦＶ＿ＡＶＥはタイヤに荷重をかけて回転させたときのタイヤの半径方向の力の変動の平均を意味する。なお、統計値は前記平均、標準偏差に特定されるものではなく、例えば最大、最小を求めるようにしてもよい。
【００４１】
こうして各特性ごとに定めた偏回帰係数β1〜β48、定数項γ、及び各仕様ごとに入力値へ変換する独立変数α1〜α48を（１）式に適用すると、以下の（１０）式で求めることができる。
【００４２】
【数１０】
2005186790.tif 000012
【００４３】
次に図６乃至図１０を参照して、前記パーソナルコンピュータ１０を使ってＵＦを予測するプログラムについて説明する。図６は第１の実施形態におけるＵＦ予測プログラムの全体フローチャート、図７は重回帰分析処理のフローチャート、図８は仕様変換処理のフローチャート、図９は第１の実施形態及び第２の実施形態におけるＵＦ予測プログラムの入出力画面、図１０は第２の実施形態におけるＵＦ予測プログラムの全体フローチャートである。
【００４４】
［第１の実施形態］
図６に示す本実施形態におけるＵＦ予測プログラムは仕様取得ステップＳ４００、入力値決定ステップＳ５００、予測値算出ステップＳ６００、再入力判定ステップＳ７００を備えている。
【００４５】
前記コンピュータ本体２０は、前記ＵＦ予測プログラムを実行するために実測値として利用する過去の量産タイヤのデータと、回帰式である前記（１）式における偏回帰係数β1〜β48、定数項γ及び全ての変換要素における仕様に対応する入力値kαiを前記メモリ２２に記憶して、前記ＵＦ予測プログラムにおいて利用可能な状態にしておく。
【００４６】
ここで偏回帰係数β1〜β48、定数項γ及び入力値kαiを算出する重回帰分析処理及び仕様変換処理について説明する。
【００４７】
図７に示す重回帰分析処理は、まず独立変数αiの要素番号ｉに初期値として１を設定する（Ｓ２０１）。独立変数αiは変換要素であるかどうかを判定し（Ｓ２０２）、変換要素であれば基準となる仕様に対する数値を入力値1αiとして設定する（Ｓ２０３）。通常要素であればＳ２０３の処理を行わない。次に、要素番号ｉが４８であるかどうかを判定し（Ｓ２０４）、４８でなければ要素番号ｉを１ずつ増加させて（Ｓ２０５）、全ての変換要素の入力値1αiを設定するまでＳ２０２〜Ｓ２０５を繰り返す。
【００４８】
要素番号ｉが４８となった場合、基準として設定した仕様を含むｎ組の実測値（αｊ１…αｊ４８  ｙｊ）（ｊ＝１〜ｎ）を必要に応じてαiを1αiに変換して前記（４）式及び前記（９）式に代入し（Ｓ２０６）、偏回帰係数β1〜β48、定数項γを算出して（Ｓ２０７）、重回帰分析処理は終了する。
【００４９】
図８に示す仕様変換処理は、まず要素番号ｉに初期値として１を、仕様番号ｋに初期値として２をそれぞれ設定する（Ｓ３０１）。独立変数αiは変換要素であるかどうかを判定し（Ｓ３０２）、変換要素であればαi以外の実測値（α１…α４８  ｙ）と前記β1〜β48、γを前記（１）式に代入し（Ｓ３０３）、要素番号ｉ、仕様番号ｋに対応する入力値kαiの数値を算出する（Ｓ３０４）。次に、仕様番号ｋがその変換要素の仕様数であるかどうかを判定し（Ｓ３０５）、仕様数でなければｋを１ずつ増加させて（Ｓ３０６）、要素番号ｉの全ての仕様について仕様値kαiを算出するまでＳ３０３〜Ｓ３０６を繰り返す。通常要素であればＳ３０３〜Ｓ３０６の処理を行わない。
【００５０】
次に、仕様番号ｋが仕様数である、または独立変数αiが通常要素である場合、要素番号ｉが４８であるかどうかを判定する（Ｓ３０７）。４８でなければ、仕様番号ｋに初期値として２を設定し、要素番号ｉを１ずつ増加させ（Ｓ３０８）、全ての変換要素について入力値kαiを算出するまでＳ３０２〜Ｓ３０８を繰り返す。要素番号ｉが４８となったとき、仕様変換処理は終了する。
【００５１】
前記ＵＦ予測プログラムは仕様取得ステップＳ４００において、前記ディスプレイ１１に表示される図９に示す入出力画面３０の仕様部３１ｂから、ＵＦ予測対象となるタイヤの各仕様を取得する。入出力画面３０は入力部３１と出力部３２に分かれており、仕様部３１ｂへの入力は、入力見出し部３１ａの要素ごとに通常要素は前記キーボード１２を用いて数値を入力し、変換要素は前記マウス１３を用いて仕様を選択して行われる。
【００５２】
入力値決定ステップＳ５００は、変換要素の場合は前記仕様取得ステップＳ４００で取得した仕様に対応する前記メモリ２２に記憶したkαiを入力値とし、通常要素の場合は前記仕様をそのまま入力値とする。
【００５３】
予測値算出ステップＳ６００は、前記メモリ２２に記憶した偏回帰係数β1〜β48、定数項γを各特性ごとに前記（１０）式に代入して、ＵＦ予測値を算出し、予測値は予測部３２ａに表示される。なお、各ＵＦ評価項目の平均と標準偏差を算出することで、規格に従い歩留りを計算し歩留り部３２ｂに表示することができる。
【００５４】
再入力判定ステップＳ７００は、入出力画面３０の出力部３２に予測値が表示されている状態で入力部３１の仕様が変更されたかどうかを判定し、仕様が変更された場合前記仕様取得ステップ４００の処理へ戻り再度予測値を算出する。仕様が変更されたかどうかの判定は、前記仕様取得ステップ４００で取得した仕様と入力部３１の仕様を比較して行い、１つでも仕様が異なれば仕様が変更されたと判断する。なお、再入力判定ステップＳ７００の前に最適化処理ステップを追加することにより、自動的に最適解（最適仕様）及び予測値を算出するようにしてもよい。
［第２の実施形態］
図１０に示す本実施形態におけるＵＦ予測プログラムは、後述する重回帰分析ステップＳ２００及び仕様変換ステップＳ３００において実測値として利用する過去の量産タイヤのデータを取得する実測値取得ステップＳ１００、重回帰式である前記（１）式における偏回帰係数β1〜β48及び定数項γを求める前記重回帰分析処理である重回帰分析ステップＳ２００、全ての変換要素について前記図７のＳ２０３で設定した1αi以外の仕様について入力値を求める前記重回帰分析処理である仕様変換ステップＳ３００、前記仕様取得ステップＳ４００、前記入力値決定ステップＳ５００、前記予測値算出ステップＳ６００、前記再入力判定ステップＳ７００を備えている。なお、再入力判定ステップＳ７００において、仕様が変更された場合前記実測値取得ステップ１００の処理へ戻るようにして、予測値を算出するごとに実測値を取得するようにしてもよい。
【００５５】
本実施形態のＵＦ予測プログラムは、前記コンピュータ本体２０が前記ＵＦ予測プログラムが実行するごとに前記実測値取得ステップＳ１００〜仕様値変換ステップＳ３００を処理する点で前記実施形態と異なる。新たな要素や新たな仕様等の最新のデータや今後開発するタイヤのデータを実測値として随時追加することにより、要素数ｉ、データ数ｊ、仕様数ｋが増え、入力値kαiや偏回帰係数βi、定数項γを算出することができると共に、ＵＦ予測範囲を拡げ、予測精度を高めることができる。なお、その他の構成、詳細処理、作用は前記実施形態と同じであるため省略する。
【００５６】
このように、第１の実施形態及び第２の実施形態のタイヤのＵＦ予測プログラムによれば、過去に生産実績のある量産タイヤのデータをもとに多変量解析をすることにより、タイヤのＵＦに影響を与える全ての要素についてその影響を定量化することができる。そのため、タイヤの試作或いは量産を行わずにＵＦを表す各特性を予測することができ、試作・実験を繰り返すことによる開発期間の長期化、遅れを防止をすることができる。
【００５７】
また、開発初期段階に予測することにより開発段階による制限を受けずにタイヤの要素及び仕様について設定、変更することができ、タイヤの各要素の仕様を最適化することによりＵＦの優れたタイヤを開発することができる。
【００５８】
なお、本実施形態では、タイヤのユニフォミティ予測方法、タイヤのユニフォミティ予測装置、タイヤのユニフォミティ予測装置のプログラム及びタイヤのユニフォミティ予測装置のプログラムを記憶した記憶媒体を示したが、前述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】パーソナルコンピュータの外観図
【図２】図１に示したパーソナルコンピュータの制御構成を示すブロック図
【図３】重回帰式における独立変数αiの一覧表
【図４】各ＵＦ特性の偏回帰係数βi及び定数項γの算出結果例１
【図５】各ＵＦ特性の偏回帰係数βi及び定数項γの算出結果例２
【図６】第１の実施形態におけるＵＦ予測プログラムの全体フローチャート
【図７】重回帰分析処理のフローチャート
【図８】仕様値変換処理のフローチャート
【図９】ＵＦ予測プログラムの入出力画面図
【図１０】第２の実施形態におけるＵＦ予測プログラムの全体フローチャート
【符号の説明】
【００６０】
１０…パーソナルコンピュータ、１１…ディスプレイ、１２…キーボード、１３…マウス、１４…フレキシブルディスクドライブ、１５…フレキシブルディスク、２０…コンピュータ本体、２１…ＣＰＵ、２２…メモリ、２３…Ｉ／Ｏ、２４…バス、３０…入出力画面、３１…入力部、３１ａ…入力見出し部、３１ｂ…仕様部、３２…出力部、３２ａ…予測部、３２ｂ…歩留り部、Ｓ１００…実測値取得、Ｓ２００…重回帰分析、Ｓ３００…仕様変換、Ｓ４００…仕様取得、Ｓ５００…入力値決定、Ｓ６００…予測値算出、Ｓ７００…再入力判定。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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