(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
スリップ角、荷重、キャンバ角、スリップ率のうち少なくとも１つの条件変数を連続的に変化させる走行パターンでタイヤを回転させながら従属変数としてタイヤコーナリング特性に関する任意のコーナリングデータを測定する方法において、測定された条件変数値を任意の区間幅を有する複数の区間に区分すると共に、各区間に対応する時刻の従属変数値を抽出し、各区間について条件変数の平均値と従属変数の平均値をそれぞれ算出し、これら平均値に基づいてコーナリング特性として条件変数と従属変数を関連付ける処理を行うタイヤコーナリング特性測定方法。
【請求項２】
少なくとも２回の走行パターンを繰り返し、２回目以降の走行パターン時のコーナリングデータを採取する請求項１に記載のタイヤコーナリング特性測定方法。
【請求項３】
前記区間内に条件変数及び従属変数のデータがいずれも５個以上含まれるように前記区間幅を設定する請求項１又は請求項２に記載のタイヤコーナリング特性測定方法。
【請求項４】
前記条件変数であるスリップ角の区間幅が０．１〜２．０°である請求項１〜３のいずれかに記載のタイヤコーナリング特性測定方法。
【請求項５】
前記条件変数である荷重の区間幅が５０〜１０００Ｎである請求項１〜３のいずれかに記載のタイヤコーナリング特性測定方法。
【請求項６】
前記条件変数であるキャンバ角の区間幅が０．５〜２．０°である請求項１〜３のいずれかに記載のタイヤコーナリング特性測定方法。
【請求項７】
前記条件変数であるスリップ率の区間幅が０．２〜５．０％である請求項１〜３のいずれかに記載のタイヤコーナリング特性測定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、タイヤのコーナリング特性を測定する方法に関し、さらに詳しくは、条件変数を連続的に変化させる走行パターンでタイヤを回転させながら従属変数として任意のコーナリングデータを測定する場合に好適なタイヤコーナリング特性測定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
定常状態のタイヤコーナリング特性を測定する場合、条件変数（スリップ角、荷重、キャンバ角、スリップ率）を定常状態にして従属変数（横力、コーナリングフォース、セルフアライニングトルク、転がり抵抗、トレッド表面温度など）を測定する方法と、条件変数をゆっくりと変化させた状態を定常状態と見做して従属変数を測定する方法がある。
【０００３】
前者の場合、タイヤ状態が安定してからの測定となるため一般に時間を要し、しかもタイヤ摩耗量が著しく多くなる。トレッド溝深さはコーナリング特性に少なからず影響を与えるため、上記のようにタイヤ摩耗量が多くなると、条件変数に起因するコーナリング特性の変化と摩耗に起因するコーナリング特性の変化が混在してしまう。そこで、摩耗量を極力減らすため一般には極低速で測定が行われる。また、コーナリング特性を測定する場合、タイヤが発熱して硬さが変わるというゴムの物性を考慮して予備走行を行う必要があるが、このような予備走行は更に摩耗を進行させてしまう。そのため、上記測定形態はタイヤコーナリング特性測定方法としては好ましくはない。
【０００４】
一方、後者の場合は、比較的短時間で測定が終了するため、前者の測定方法よりも高負荷（大スリップ角、高荷重、大キャンバ角、高スリップ率）まで測定されるという利点がある。測定手順としては、予め決められた予備走行を実施し、条件変数の変化が決められた走行パターンを１サイクル実施し、その間に従属変数の測定データを収集するのである。
【０００５】
しかしながら、この方法には以下の問題がある。第１に、決められた予備走行での条件変数の変化パターンが必ずしも本走行での測定中の変化パターンと一致せず、発熱温度履歴が予備走行と本走行とで相違するため、予備走行の役目を十分に果たさず、タイヤ状態が変化している最中にコーナリング特性を測定している。そのため、測定結果の再現性が悪くなってしまうのである。第２に、一般的には経時的にデータを収集するため、条件変数が不等間隔のデータとなり、かつデータ数が多数になる。測定データを活用する場合、条件変数をＸ軸にとり、従属変数をＹ軸にとって所謂リサージュ図を描くが、異なる条件で測定されたデータや異なるタイヤで測定されたデータを比較するには、条件変数のデータ数やデータ間隔が一致しないため、条件変数及び従属変数の全データを保存し、比較しなければならない。また、測定データに含まれるノイズを除去することが望ましいが、データが不等間隔であるため、そのままではフィルター等の手法を使用できず、一旦補間等により等間隔となるようにデータを増やした後、フィルター処理を施し、間引き等によりデータを圧縮しているのが現状である。
【０００６】
このように条件変数をゆっくりと変化させた状態を定常状態と見做して従属変数の測定を行うタイヤコーナリング特性測定方法は、条件変数を定常状態にして従属変数の測定を行う場合に比べて利点があるものの、その有用性を更に改善することが望まれている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、条件変数を連続的に変化させる走行パターンでタイヤを回転させながら従属変数として任意のコーナリングデータを測定する方法において、データ処理を容易にし、その有用性を改善することを可能にしたタイヤコーナリング特性測定方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明のタイヤコーナリング特性測定方法は、スリップ角、荷重、キャンバ角、スリップ率のうち少なくとも１つの条件変数を連続的に変化させる走行パターンでタイヤを回転させながら従属変数としてタイヤコーナリング特性に関する任意のコーナリングデータを測定する方法において、測定された条件変数値を任意の区間幅を有する複数の区間に区分すると共に、各区間に対応する時刻の従属変数値を抽出し、各区間について条件変数の平均値と従属変数の平均値をそれぞれ算出し、これら平均値に基づいてコーナリング特性として条件変数と従属変数を関連付ける処理を行うことを特徴とするものである。
【０００９】
このように測定された条件変数値を任意の区間幅を有する複数の区間に区分すると共に、各区間に対応する時刻の従属変数値を抽出し、各区間について条件変数の平均値と従属変数の平均値をそれぞれ算出し、これら平均値を利用することにより、波形歪みを生じることなくノイズを除去してデータを圧縮することができる。特に、測定された条件変数値が不等間隔のデータである場合であっても、データを増加させることなく１回の処理でデータを圧縮し、これを容易に等間隔のデータに変換することができる。その結果、タイヤコーナリング特性について、異なる条件で測定されたデータや異なるタイヤで測定されたデータを容易に比較することが可能になる。また、上記データ圧縮処理はデータを採取しながらの実時間処理も可能である。
【００１０】
また、上記目的を達成するための本発明のタイヤコーナリング特性測定方法は、スリップ角、荷重、キャンバ角、スリップ率のうち少なくとも１つの条件変数を連続的に変化させる走行パターンでタイヤを回転させながら従属変数としてタイヤコーナリング特性に関する任意のコーナリングデータを測定する方法において、上記処理を行うことに加えて、本試験と異なる走行パターンの予備走行は行わずに、少なくとも２回の走行パターンを繰り返し、２回目以降の走行パターン時のコーナリングデータを採取することを特徴とするものである。
【００１１】
このように任意の条件変数を連続的に変化させる走行パターンを少なくとも２回繰り返し、２回目以降の走行パターン時のコーナリングデータを採取し、その測定時と同じ条件の１回目の走行パターンを予備走行と見做すことにより、予備走行と本走行での発熱温度履歴を近似させて測定結果の再現性を向上することができる。
【００１２】
上記データ圧縮処理は、より具体的には、測定された条件変数値を任意の区間幅を有する複数の区間に区分する区間設定手段と、各区間に対応する時刻の従属変数値を抽出する抽出手段と、各区間について条件変数の平均値と従属変数の平均値をそれぞれ算出する演算手段と、これら平均値に基づいてコーナリング特性として条件変数と従属変数を関連付けて処理するデータ処理手段とを設け、前記区間設定手段が測定された条件変数値を任意の区間幅を有する複数の区間に区分すると共に、前記抽出手段が各区間に対応する時刻の従属変数値を抽出し、前記演算手段が各区間について条件変数の平均値と従属変数の平均値をそれぞれ算出し、前記データ処理手段が前記演算手段から得られる平均値に基づいてコーナリング特性として条件変数と従属変数を関連付ける処理を行うことで実施可能である。
【００１３】
本発明では、上述した２つの手段の少なくとも１つを実施することにより、タイヤコーナリング特性測定方法の有用性を改善することが可能であるが、これらを組み合わせれば更に良い結果が得られる。
【００１４】
測定された条件変数値を複数の区間に区分してデータ処理を行う場合、区間内に条件変数及び従属変数のデータがいずれも５個以上含まれるように区間幅を設定すると良い。区間内に５個以上のデータが含まれることで、より有効なデータ圧縮が行われる。
【００１５】
条件変数としてスリップ角を選択した場合、そのスリップ角の区間幅は０．１〜２．０°、より好ましくは０．１〜０．５°であることが望ましい。
【００１６】
条件変数として荷重を選択した場合、その荷重の区間幅は５０〜１０００Ｎ、より好ましくは５０〜５００Ｎであることが望ましい。
【００１７】
条件変数としてキャンバ角を選択した場合、そのキャンバ角の区間幅は０．５〜２．０°、より好ましくは０．５〜１．０°であることが望ましい。
【００１８】
条件変数としてスリップ率を選択した場合、そのスリップ率の区間幅は０．２〜５．０％、より好ましくは０．２〜２．０％であることが望ましい。
【００１９】
上記のように条件変数の区間幅を特定することにより、より有効なデータ圧縮が行われる。つまり、タイヤコーナリング特性は、条件変数に対して非線型であるため、区間幅を粗くし過ぎると特性を捉え切れなくなる。また、区間幅を細かくし過ぎるとノイズ除去の効果が薄れ、しかもデータの圧縮効率が悪くなる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の構成について添付の図面を参照して詳細に説明する。
【００２１】
本発明では、ドラム式試験機やベルト式試験機などを用いて、スリップ角、荷重、キャンバ角、スリップ率のうち少なくとも１つの条件変数を連続的に変化させる走行パターンでタイヤを回転させながら、条件変数に対する従属変数としてタイヤコーナリング特性に関する任意のコーナリングデータを測定する。コーナリングデータとしては、横力、コーナリングフォース、セルフアライニングトルク、転がり抵抗、トレッド表面温度などを挙げることができる。
【００２２】
図１〜図３は本発明の実施例１の測定データを示すものである。この実施例１は、条件変数としてスリップ角ＳＡ（°）を±１３°の範囲で連続的に変化させる走行パターンでタイヤを回転させながら、従属変数として横力Ｆｙ（Ｎ）、セルフアライニングトルクＭｚ（Ｎｍ）、トレッド表面温度Ｔ（℃）を測定したものである。
【００２３】
図１〜図３に示すように、スリップ角ＳＡを測定範囲内で増減させる少なくとも２回の走行パターンを繰り返し、２回目以降の走行パターン時のコーナリングデータを採取する。ここでは、スリップ角ＳＡを０°から−１３°まで減少させ、−１３°から＋１３°まで増加させ、＋１３°から０°まで減少させるサイクルを１回の走行パターンとし、グラフの後半のデータを使用する。つまり、横力Ｆｙ、セルフアライニングトルクＭｚ、トレッド表面温度Ｔのデータは、グラフの前半と後半とで僅かに相違しているが、後半のデータ（２回目）は、３回目以降（図示せず）と良く一致しており、安定している。
【００２４】
上記結果に基づいて、条件変数であるスリップ角ＳＡをＸ軸にとり、従属変数である横力Ｆｙ、セルフアライニングトルクＭｚをＹ軸にとってプロットすると、条件変数と従属変数を関連付けた処理データとして図４が得られる。この図４は、各従属変数についてスリップ角０．５°当たり２５データの頻度で採取された合計２７５０データを含むものである。このままでは、データ数が多量であり、データの保存や比較が困難である。そこで、図５に示すように、各従属変数についてスリップ角０．５°ステップでデータを圧縮し、合計で５３データとすることにより、データの保存や比較が容易になる。
【００２５】
上記データ圧縮処理は、測定された条件変数値（スリップ角ＳＡ）を任意の区間幅を有する複数の区間に区分すると共に、各区間に対応する時刻の従属変数（横力Ｆｙ、セルフアライニングトルクＭｚ）を抽出し、各区間について条件変数の平均値と従属変数の平均値をそれぞれ算出し、これら平均値を上記の如くプロットすれば良い。
【００２６】
例えば、図６に示すように、スリップ角ＳＡに区間幅０．５°の区間を設定し、その区間に対応する時刻の横力Ｆｙを抽出する。そして、スリップ角ＳＡについては破線で示す枠内のデータの平均値を算出し、横力Ｆｙについては実線で示す枠内のデータの平均値を算出し、両平均値を互いに対応するデータとして保存すれば良い。セルフアライニングトルクＭｚについても同様に、図７に示すように、スリップ角ＳＡに区間幅０．５°の区間を設定し、その区間に対応する時刻のセルフアライニングトルクＭｚを抽出する。そして、スリップ角ＳＡについては破線で示す枠内のデータの平均値を算出し、セルフアライニングトルクＭｚについては実線で示す枠内のデータの平均値を算出し、両平均値を互いに対応するデータとして保存すれば良い。
【００２７】
図８〜図１０は本発明の実施例２の測定データを示すものである。この実施例２は、条件変数としてスリップ率ＳＲ（％）を±３５％の範囲で連続的に変化させる走行パターンでタイヤを回転させながら、従属変数として転がり抵抗Ｆｘ（Ｎ）、横力Ｆｙ（Ｎ）、トレッド表面温度Ｔ（℃）を測定したものである。
【００２８】
図８〜図１０に示すように、スリップ率ＳＲを測定範囲内で増減させる少なくとも２回の走行パターンを繰り返し、２回目以降の走行パターン時のコーナリングデータを採取する。ここでは、スリップ率ＳＲを０％から−３５％まで減少させ、−３５％から＋３５％まで増加させ、＋３５％から０％まで減少させるサイクルを１回の走行パターンとし、グラフの後半のデータを使用する。つまり、転がり抵抗Ｆｘ、横力Ｆｙ、トレッド表面温度Ｔのデータは、グラフの前半と後半とで僅かに相違しているが、後半のデータ（２回目）は、３回目以降（図示せず）と良く一致しており、安定している。
【００２９】
上記結果に基づいて、条件変数であるスリップ率ＳＲをＸ軸にとり、従属変数である転がり抵抗Ｆｘ、横力ＦｙをＹ軸にとってプロットすると、条件変数と従属変数を関連付けた処理データとして図１１が得られる。この図１１は、各従属変数についてスリップ率１％当たり１０データの頻度で採取された合計１４００データを含むものである。このままでは、データ数が多量であり、データの保存や比較が困難である。しかも、条件変数が不等間隔のデータであるので、フィルター処理によるノイズ除去が困難である。そこで、図１２に示すように、各従属変数についてスリップ率１％ステップでデータを圧縮し、合計で６１データとすることにより、データの保存や比較が容易になる。また、条件変数が不等間隔のデータであっても容易にノイズを除去することができる。
【００３０】
上記データ圧縮処理は、測定された条件変数値（スリップ率ＳＲ）を任意の区間幅を有する複数の区間に区分すると共に、各区間に対応する時刻の従属変数（転がり抵抗Ｆｘ、横力Ｆｙ）を抽出し、各区間について条件変数の平均値と従属変数の平均値をそれぞれ算出し、これら平均値を上記の如くプロットすれば良い。
【００３１】
上述した各実施例では、本発明の理解を容易にするためにデータ採取及びデータ圧縮処理を独立の工程として説明しているが、データ採取と同時にデータ圧縮処理を行うことも可能である。
【００３２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、スリップ角、荷重、キャンバ角、スリップ率のうち少なくとも１つの条件変数を連続的に変化させる走行パターンでタイヤを回転させながら従属変数としてタイヤコーナリング特性に関する任意のコーナリングデータを測定する方法において、以下の作用効果を奏し、その有用性を高めることができる。
【００３３】
（１）少なくとも２回の走行パターンを繰り返し、２回目以降の走行パターン時のコーナリングデータを採取するから、従来では試験手順により異なっていた測定結果の再現性を向上する。
【００３４】
（２）条件変数に同期して観測される従属変数が平均化されるため、波形歪みを生じることなくノイズが除去され、精度良くデータ諸量が演算される。
【００３５】
（３）条件変数に関して等間隔のデータが得られるので、異なる条件で測定されたデータや異なるタイヤで測定されたデータを容易に比較すること可能になり、しかもデータの保存が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例１の測定データとして、時間に対するスリップ角及び横力のデータを示すグラフである。
【図２】本発明の実施例１の測定データとして、時間に対するスリップ角及びセルフアライニングトルクのデータを示すグラフである。
【図３】本発明の実施例１の測定データとして、時間に対するスリップ角及び温度のデータを示すグラフである。
【図４】本発明の実施例１の測定データとして、スリップ角に対する横力及びセルフアライニングトルクのデータを示すグラフである。
【図５】本発明の実施例１の測定データとして、スリップ角に対する横力及びセルフアライニングトルクの圧縮データを示すグラフである。
【図６】本発明におけるデータ圧縮方法を説明するための時間に対するスリップ角及び横力のデータを示すグラフである。
【図７】本発明におけるデータ圧縮方法を説明するための時間に対するスリップ角及びセルフアライニングトルクのデータを示すグラフである。
【図８】本発明の実施例２の測定データとして、時間に対するスリップ率及び転がり抵抗のデータを示すグラフである。
【図９】本発明の実施例２の測定データとして、時間に対するスリップ率及び横力のデータを示すグラフである。
【図１０】本発明の実施例２の測定データとして、時間に対するスリップ率及び温度のデータを示すグラフである。
【図１１】本発明の実施例２の測定データとして、スリップ率に対する転がり抵抗及び横力のデータを示すグラフである。
【図１２】本発明の実施例２の測定データとして、スリップ率に対する転がり抵抗及び横力の圧縮データを示すグラフである。
【符号の説明】
ＳＡ  スリップ角
ＳＲ  スリップ率
Ｆｘ  転がり抵抗
Ｆｙ  横力
Ｍｚ  セルフアライニングトルク
Ｔ  温度
【図１】
0004360455.tif 000002
【図２】
0004360455.tif 000003
【図３】
0004360455.tif 000004
【図４】
0004360455.tif 000005
【図５】
0004360455.tif 000006
【図６】
0004360455.tif 000007
【図７】
0004360455.tif 000008
【図８】
0004360455.tif 000009
【図９】
0004360455.tif 000010
【図１０】
0004360455.tif 000011
【図１１】
0004360455.tif 000012
【図１２】
0004360455.tif 000013