NISSANTECHNICALREVIEW

日産
技報
2022
No.

88

ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ／次世代のフラッグシップ ARIYA

日産技 報NISSAN TECHNICAL REVIEW

2022 No.88「日産技報」電子版サイト
https://www.nissan-global.com/JP/TECHNICALREVIEW/NISSAN TECHINICAL REVIEW 2022 No.88
目

次2022 年 6 月 発行

◆巻頭言
日産の DNA が生みだした超進化『青い地球と共生可能な生産システム』… ……………… 坂本 秀行 … …………………………………………… 1◆特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory
1. ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory … ………………………………………… 岡口 秀寿… …………………………………………… 7
2. 多様なパワートレインに対応した次世代のアンダーフロア工程の採用… ……………… 土金 大真 ･ 宇賀治 篤史 ･ 内藤 祥久… ………… 13
3. 新モーターラインにおけるデジタル、IoT を活用したモノづくりの革新……………… 飯塚

悟… ………………………………………… 19

4. ボディ／バンパー一体塗装工法開発による革新工程の実現… …………………………… 後藤 丈志 ･ 岡本 倫幸 ･ 道浦 千惠… …………… 23
5. 外観・仕様検査への自動化技術適用によるクォリティゲートの実現… ………………… 石渡 輝行 ･ 平山

満 ･ 田中 大輔… …………… 27

守屋 隆之 ･ 山田 恭央 ･ 山田

誠

本田 武志

6. 予知予防保全・リモートメンテナンス技術の拡大採用による設備稼働率・工程能力の向上
小川 堅博 ･ 櫻井諭 ･ 牧野 幸一… …………… 33

津本 卓也 ･ 阿部

奨 ･ 早川 正芳

瀬尾 和也 ･ 河野稔

7. 革新的薄肉軽量シリンダーヘッドを実現する鋳造技術の開発…………………………… 杉山 雄大 ･ 土屋 真一 ･ 久米 洋道… …………… 39
西高宏 ･ 田渕 満智◆特集 2：次世代のフラッグシップ ARIYA
1. 次世代のフラッグシップ ARIYA……………………………………………………………… 赤石 永一 ･ 中嶋

光……………………………… 45

2. 高いパッケージング効率を実現した EV 専用プラットフォーム CMF-EV の開発… …… 大西 将浩… ………………………………………… 51
3. 統合型インターフェースディスプレイ… …………………………………………………… 小畑

哲 ･ 江口隆 ･ 笹沼 慶与… …………… 57

4. 新しい NissanConnect の開発… …………………………………………………………… 村松 寿郎 ･ 船井 一宏 ･ 田﨑

克… …………… 61

村上 晋太郎 ･ 上島 宏幸

5. ARIYA 向け高容量リチウムイオンバッテリ………………………………………………… 片村 淳二 ･ 八田 健太郎 ･ 若林 計介… ………… 65
高木 雅紀 ･ 轟木 直人

6. ARIYA の性能を実現する新開発モータ……………………………………………………… 大久保 孝仁 ･ 和田 裕紀…………………………… 69
7. 日産が考える電動 AWD の進化「e-4ORCE」〜もっと爽快で自信をもてるドライビングをめざして〜
富樫 寛之 ･ 宮腰 祐篤 ･ 片倉 丈嗣… …………… 73◆論文
視線と音声を用いたマルチモーダルインタフェースによるワークロードの低減………… 森田 祐介 ･ 田村

総……………………………… 77

可変圧縮比エンジン用マルチリンク式クランク機構の軸受要素の開発…………………… 中村 勝敏 ･ 茂木 克也 ･ 大熊
機械学習を用いた自動車空力性能を予測するためのサロゲートモデル開発……………… 赤坂啓･陳

放歌 ･ 寺口 剛仁… …………… 91

微小操舵角域のライントレースのバラツキを低減するピッチ特性に関する研究………… 田尾 光規 ･ 町田 直也 ･ 林
長棹

悟… …………… 83

豊… …………… 99

謙

◆受賞論文
乗員の快適性を向上させる車両運動の探求…………………………………………………… 牧田 光弘 ･ 松下 晃洋 ･ 草柳 佳紀… ……………107
三浦 雅博
高速道路複数車線の運転支援システムの開発………………………………………………… 谷口 洋平 ･ 出川 勝彦 ･ 徳永 誠士… …………… 115
長江 新平 ･ 佐々木 光次
メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価………………………… 竹本 真一郎… ……………………………………… 117

巻頭言

日産の DNA が生みだした超進化『青い地球と共生可能な生産システム』
執行役副社長坂本

秀行

関する技術報告が満載となっており、創業者のDNAを強く受

1. は じ め にけ継いだ技術の進化となっております。

2. 自動車産業を取り巻く環境変化

日産自動車はクルマづくりの会社であり、我々、自動車エン
ジニアはそのクルマづくりの中核を担っています。
日産の歴史は、1933 年、創業者『鮎川 義介』の『他がや日産自動車は、クルマづくりや次世代の自動車産業のあり方

らぬことをやる』の精神によって、国産自動車の開発と大量生において、４つのミッションを考えています。

産に始まり、今日につながる日本の自動車産業の歴史の幕開けを担ってきた自動車会社でもあります。

１つ目は、労働集約型からの脱却です。100 年前にフォー

この自動車の国産化を機に自動車技術の進化が始まり、そドが取り入れた、T 型フォードの量産に多くの人が集まって効の後も日産の先人達は創業者のDNAを強く受け継ぎ、自動率的にクルマを生産する方式は、当時は画期的なクルマの生車輸出や海外生産といった事業展開を行い、環境・大気汚染、産方式でした。近代化とともに各種自働化が織り込まれて来ま

交通事故、オイルショック・燃費規制、貿易摩擦といった世したが、基本的には、現在もこの生産方式は踏襲されています。

界の社会問題も含めて、本当にたくさんの山あり谷ありの課題

ところが、昨今、日本のみならず世界中で自動車工場での労に直面して来ました。同時に、クルマづくりの観点で他社には働者不足や、コロナのようなパンデミックを考えると人がたくさできない新しい課題を、日産の先人達の熱意と努力の結晶にん集まってクルマを造っていくということが、段々難しくなってよる新しい技術で乗り越えてきた歴史でもあります。歴代のクきています。よって、ここから脱却して合理的な生産方式を確

ルマや世界初として創出された技術に触れると、日産の先人達立することが必要となります。

がいかに努力して届けてきたかが、良く分かると思います。

2つ目は、少子高齢化の波が来ており、昔のように若い人に高度な訓練を行って難しいクルマづくりに従事してもらう方

今、世界の自動車業界が直面している『100 年に1 度の大式が段々難しくなってきたことからも、工場の労働環境の改革

変革期』として、『CASE』や『カーボンニュートラル』がメディが必要となります。

アで大きく取り上げられています。これからのクルマの発展は

3つ目は、予期せぬ事態への柔軟な対応です。これは、コ

未来生活像の実現に向かい、複雑な社会システムとの関わり

ロナのようなパンデミックや半導体供給不足、物流網の大混を前提として、大規模かつ高難度な技術開発に依存していくと乱等、色々な要素が、クルマの生産活動を行う上で変動要素思います。しかしながら、自動車エンジニアに求められる役割

として非常に難しい問題となっており、これにどう対応していくと価値は今後も変わることはありません。技術開発の焦点は、か？が重要となります。また、これからの時代は、バッテリー

お客様や社会にもたらす価値にあります。自動車エンジニアにやe-コンポーネント、それらの原材料も不安定な供給問題に求められる日常は、常にそれを意識し、市場環境の動向と技直面し、今後も大きな変動要素として拡大の一途となることは術の発展を十分理解し活用することで、お客様や社会に共感間違いなく、これにも柔軟に対応していくことが必要となります。

される機能と性能を実現する最善のテクニカル・ソリューショ

4つ目は、世界中で進んでいるカーボンニュートラルに向けンを提供することです。これらは、日産としては100 年に１度た気候変動への具体的な対策に、貢献することが必要となりではなく、日産創業時からのDNAで受け継がれており、今後ます。

も何も変わらないと思っています。
今回の日産技報の特集も、まさにお客様や社会に共感される機能と性能を実現する最善のテクニカル・ソリューションに
日 産 技 報No.88 (2022)

1

巻頭言：日産の DNA が生みだした超進化『青い地球と共生可能な生産システム』

労働集約型からの脱却の量産を始め、日常使いのEVとしてメインマーケットへ提供

工場の労働環境改革を始めました。
その後も、電動車両の走る楽しさをお客様に感じて頂いて、
1913年T型フォード量産開始

現在

EVの普及の一助とすることを目的に、e-POWERを世の中へ

少子高齢化
出典:

予期せぬ事態への柔軟な対応投入しました。

気候変動への具体的対策

更にこのようなクルマを造る上で、なるべく少ないエネルギー
でCO2 排出を低減するという取り組みを継続して行ってきましパンデミック・天災た。今後も更にイノベーションを加えて、実現していきたいと

環境への対応思います。

4つのミッション

これら４つの条件を満たした上で、新しい未来のクルマにど

低コストバッテリー
・ コバルト不要
・ 全固体電池
・ セル WRパック(9リーダーシップ
第世代/($)～のように生産活動を展開していくか？電動化・知能化・コネク

コスト競争力のある電動車両ｺﾝﾊﾟｸﾄ化システム

再エネ利用と社会的価値の創造

・ インバーター効率改善

テッドなど、クルマやクルマづくりが非常に複雑かつ高度になっ発電エンジン

日産ユニーク+(9システム

ていきます。クルマづくりにおいて、ソフトウェアの大量かつ同

バッテリー
エコシステム時書込みや、多くのセンサーのキャリブレーション、高度な自己診断系やフェールセーフ等様々なシステムの機能保証を行う



・ ピーク熱効率：

システム

・インバーター効率改善・ リユースバッテリー5・ 9+・ 緊急時電源%OXHVZLWFK




電動車両化

 
ライフサイクルカーボン
ニュートラル

分散型発電

車両製造の革新

生産・ 共通のパワトレマウンティング
・ マルチマテリアル

高エネルギー効率・ エネルギーミックス改善・ エネルギーロス最小化

ことが必要となり、クルマづくりがますます難しくなってきました。
EVでは、バッテリーも航続距離の長い大型バッテリーや標準

ライフサイクル・カーボンニュートラルへの取組み

タイプがあり、自動運転知能化技術に関しても、ハンズオフを可能にするような高度な自動運転技術を使ったモノや標準的ニッサングリーンプログラムで、クルマを生産する面でのな運転支援のようなシステム、色々な高バリエーションがクル

CO2 排出削減については、2005 年から2019 年にかけて1 台

マづくりの中に要求されてきています。このような複雑かつ高のクルマを造るのに30％のCO2 排出削減を実績として成功し度なクルマを造るための変動に強い生産現場と生産技術は、ています。

明日の日産の飛躍の要になります。

現在の使用エネルギーの内訳としては、71％は電気を占めており、ガス・燃料は29％という構成になっています。これを

電動化

知能化

コネクテッドゼロに向けてどうするのか？が我々にとっての重要なミッションになります。
■カーボンニュートラル 生産 に向けてガス・燃料依存の脱却と
日本・中国・北米の対応を強化する

高度化する商品への対応【)<グローバル&2排出量＞トン&2台 万トン年

0.75

0.70
グローバル台当りCO2排出量[T-CO2/台]

3. 気候変動 / Life cycle Carbon Neutral への
取組み

0.65

ガス・燃料

0.60



0.55

その他


エネルギー
種別

欧州

北米


0.50

電気 

3.1 ニッサングリーンプログラムの貢献

0.45

今、世界中でこの気候変動についての対策を取るべく、

日本



地域別



中国

生産CO2排出削減の実績

2050 年カーボンニュートラルを実現することに関して、各国の合意や宣言がなされ、色々な政策が始まっています。
日産も2050 年に確実にカーボンニュートラルを実現すると

3.2 生産領域のカーボンニュートラルへの取組み

いうコミットの元、2030 年代早期に主要市場の車両を電動化

日産の生産工場のカーボンニュートラルに関して、どのようし、生産技術のイノベーションを推進して、クルマを造る上でに2050 年に向けて対応していくか？というロードマップを既にもカーボンニュートラルを実現していきます。また、日産は決定して技術開発も進めています。

2005 年よりニッサングリーンプログラムによりいち早くCO2 排

現在の生産工場で利用している動力としては 電気やコンプ出の削減に取り組んできました。

レッサーからの高圧エア、ガス・燃料からは蒸気・熱・電気

このプログラムの中で、2010 年には初代 EVである『リーフ』に変換し工場を運営しています。
2

日産技報

No.88 (2022)

巻頭言：日産の DNA が生みだした超進化『青い地球と共生可能な生産システム』

2030 年に向けては、エネルギーを画期的に削減していきまています。バイオエタノールを使った燃料電池（SOFC）によるす。更に、クリーンな代替え燃料を使った燃料電池（SOFC）

カーボンニュートラル発電を栃木工場で実証実験を行い、世によるカーボンニュートラル発電を行い、太陽光や風力のよう界中へ展開していく計画です。また、英国日産サンダーランド

な再生可能エネルギーとセットでクリーン化のトライアルを拡大

工場では、太陽光・風力の利用も既に始まっていて、今後もしていきます。

マイクログリッドによる大規模なクリーンエネルギー供給や太2050 年に向けては、生産工場の中で動く生産設備は全て

陽光発電を取り入れていきます。

電化し、そのエネルギー源を再生可能エネルギーとクリーンエ■ 代替燃料＋発電

ネルギー発電によって全て置き換えていきます。

・エネルギー削減・一部設備＆ツールの電化
・再エネ導入・代替エネルギー発電の一部適用

車載用SOFCの開発経験を活かして定置型へ応用
・FY22
小規模トライアル（～5kW, 発電効率60%）
・FY24～25 スケールアップトライアル（30kW～, 発電効率70%）

・工場設備の全面電化
・再エネと代替エネルギー発電の全面適用

発電

SOFC (燃料電池)・バイオエタノール
・水素・人工メタン■ 発電(再生可能エネルギー導入)
電気

電気
コンプレッサー

コンプレッサーエア

LB

エア(ゼロCO2)

発電
SOFC

代替燃料

コジェネ

LB
代替燃料

発電
SOFC

ガス・燃料

ガス・燃料
ボイラー

ボイラー

蒸気

蒸気

英国日産
風力発電6.6MW
太陽光発電5.5MW(ゼロCO2)

メキシコ日産バイオマス発電2.7MW

生産CO2排出削減ロードマップ

英国日産
太陽光発電 (計画) 20MW

生産CO2排出削減の主な取組み

難易度の高い生産工程としては鋳造工程があり、特にドライ

具体的な数字目標としては、2030 年までに日産の生産工場

ブトレインに多く用いられる炭素鋼の鋳造工程ではコークスをでクルマを造る上で必要なエネルギーの大幅削減やカーボン使って溶解しながら加炭を行いますが、ここを高周波炉の適用

ニュートラル発電のトライアルも適用し、41%のCO2 排出削により電化していくことになり、まだまだ技術開発が必要な領減を狙います。2050 年にはカーボンニュートラル発電と再生域となっています。

可能エネルギー調達で100％カーボンニュートラル化を実現し工場内で使用するツールもエアツールから電動ツールへ電ます。これに必要な技術開発を既にR&D や生産技術の協働動化します。また、パワートレインに多く用いられるアルミ合金で進めています。

の溶解も完全電化していくような技術開発を進めていきます。

0.514トン/台(222万トン/年)

ただし、従来の燃料（軽油やガス等）の代替として直接熱エCO2 排出量[トン/台]

ネルギーを伝えられる新しい代替クリーン燃料が将来的に開発された場合は、我々の技術開発の方向性の見直しも必要にな

②電化

①革新技術
③省エネ

電気
④代替エネ・発電

注目しておく必要があります。

鋳造電化
技術開発

①革新技術
②電化

■ 電化（アルミ溶解レードル加熱）

①革新技術
③省エネ

ガス・燃料

電気

るため、エネルギー業界の先行技術開発の動向については、■ 電化（鉄鋳造）

CO2
▲41%

ガス・燃料

CO2
▲100%

②電化
④代替エネ・発電

塗装電化
技術開発

技術開発

技術開発

2%/年継続

④代替エネ
発電

再エネ
導入継続

LED100%
SOFC
ﾄﾗｲｱﾙ

再生可能
エネルギー

技術開発

国内外の工場に順次適用

③省エネ

代替
エネルギー

完全電化
空調電化100%

順次適用

ゼロCO2電力
100%

生産CO2排出削減の数値目標

コークス

現状 キュポラ

電化 高周波炉）■ 電化（ツール）

3.3 生産工場と地域環境との共生への取組み
ガス直火加熱生産活動を行う中で、地域との共生も非常に大切にしてい電化（遠赤ヒーター）

ます。Nissan Intelligent Factoryを導入した栃木工場の周
エアツール

辺には、たくさんの緑の中に色々な生態系があります。その自電動ツール

生産&2排出削減の主な取組み
生産
CO2排出削減の主な取組み

然環境を守るために、生産時に生じる環境依存と負荷を自然

全てのクリーンエネルギーを外部からの供給に頼ると、供給が吸収可能なレベルに安定させ、生態系保護や水質管理、の不安定さや価格けん制力の低下等により事業継続性への課

景観維持、再生エネルギーの活用により地域環境にもやさし

題を抱えることになります。そこで、日産の生産工場の中でもい 生 産 工 場として 共 生 して います。Nissan Intelligent

クリーンエネルギー発電をトライアルし、実用化しようと計画しFactoryの新塗装ブースでは塗装ミスト回収のための水を使用

日 産 技 報No.88 (2022)

3

巻頭言：日産の DNA が生みだした超進化『青い地球と共生可能な生産システム』

しません。この塗装ブースからの排水を一切無くすことができ発表しました。CFRP が世に出始めてから数十年経ちますが、た結果、排水処理にかけるエネルギーをゼロにすることが可量産技術（コスト、
サイクルタイム）の確立が積年の課題でした。

能となりました。また、その他の工程から出る排水も徹底的

このCFRPの量産を実現するためにはモノを造る技術、つまりな浄化・水質管理を行っています。その水を使った工場内の生産技術のブレークスルーが必要だったのです。我々は、樹小川では、蛍が生息し、夏には綺麗な光を放ってくれていま

脂の流動性解析の応用により日産独自のCFRP 生産技術開発す。

を完了し、C-RTM 工法の量産化適用で2 分のサイクルタイム
実現の目処が見えてきました。1 台当たり2 分ということは、1■工場周辺の自然環境を守るため、生産時に生じる環境依存と負荷を自然が吸収可能なレベルに時間に30 台分の生産スピード（30JPH）に追従できるという、■再生可能エネルギーの活用■生態系の保護

画期的な量産可能な工法となります。

カブトムシ・クワガタの生育環境保護竹林の保護

磯川(工場東側)の 武名瀬川(工場西側)
水質管理
の水質管理
V2X＋LEAFリユース・バッテリ＋太陽光パネル■水質の徹底管理

 シミュレーション精度が向上
 シミュレーションにより、ゲートや樹脂ビードの形状を見直し、性能を満足する部品を開発

Reborn light＜実験とシミュレーションの結果＞■工場内・外の景観の維持＜シミュレーションによる部品開発＞

実験結果

生体監視装置徹底した水処理による工場排水の管理従業員による国道沿いの緑化

工業廃水を処理した水でホタルを生育

工場内の美化

シミュレーション結果

$

上側

下側

未含浸部位

開発前
センター ピラーレインフォース

3.4 電動化に必要となる量産可能な軽量化技術

製品コーナ
5形状変更

A’

実部品

地域との共生樹脂ビード形状
変更

樹脂ビード

断面$$

開発後

樹脂含浸シミュレーションの成果

世界中でEV 普及が進んでいますが、EV 普及に必要な技
術は、EV パワートレイン（モーター、インバーター、バッテリー

4．ARIYA から始まる
Nissan Intelligent Factory

材料・構造等）の技術開発だけではなく、量産可能な車体の軽量化技術も非常に重要となります。航続距離を確保するた
めに、EVの大型バッテリー搭載で増々重量が増加していくた
め、抜本的な車体構造の見直しや革新的な車体の軽量化がアリアは、新しい日産とNissan Intelligent Mobilityを体求められます。

現したデザインとなり、幅広いニーズに対応する４つのパワー

軽量化に関しては、構造強度部位であれば超ハイテン材のトレインラインナップ、快適で意のままに走るドライビングパ

使用や、カバー部品であればアルミ合金の使用が一般的です

フォーマンスと新世代のEV パワートレイン、最先端の運転支が、強度面で鉄の代用範囲が限られます。また、アルミ合金

援技術と先進のコネクテッド技術を搭載しています。

の接合に関しては、従来はリベット（SPR）で行っていますが、日産のEVの革新は、2010 年量産初のEVリーフから始ま接合に使用されるリベットの分だけ重量が増加してしまうため、りました。

この接合を溶接化していくことや、異種材（アルミ合金～鉄～
リーフ樹脂）の接合にも革新技術が求められてきます。

アリア革新

 エンジン車の燃費向上、電動化によりバッテリー、インバーター、モーターの重量が増加することに対応するため、さらなる軽量化が必要

スチール

高強度化・構造改善

サスペンション
ブレーキ HWF

車両質量 NJ①衝突試験強化対応

アルミ化

バッテリー

②車外騒音規制強化
等

性能向上
規制対応

年～
⚫ 日産初の量産⚫ 最大の航続距離（(9エンジン車(9化による
増加

アルミ化

リーフ
知能化

マルチマテリアル&)53化

種類のバッテリー：
エネルギーウエイトレシオ
バッテリー容量 車重／エンジン70 インバーター
HWF

モード）

アリア

数：

倍

信号数：
電動化

モーター
(9
固有部品

現行モデル

⚫ 日産初のクロスオーバー⚫ 最大の航続距離（

モード）

／

数：

倍

信号数：

倍

種類のバッテリー：倍エネルギーウエイトレシオ
バッテリー容量 車重／／日産EVの革新

次世代モデル

リーフもモデルライフの中で何度も改良が繰り返されて、今電動化と車両重量

では458kmの航続距離を実現しています。また、アリアは最

従来から車体の軽量化で注目されている材質としては、

大 610kmの航続距離を実現し、電動化・知能化において搭

CFRP があります。我々は、2020 年にCFRPの量産化技術を載されるECUの数はリーフに比べて2 倍、通信に使われる信4

日産技報

No.88 (2022)

巻頭言：日産の DNA が生みだした超進化『青い地球と共生可能な生産システム』

号の数も2.5 倍、2 種類のバッテリー容量や重量当たりの容量

そして、これからの時代を乗り越えていく皆さん自身が、先人も1.5 倍と大きく進化しています。

達の歴史に触れて本質を理解し、受け継いでいって欲しいと

この複雑かつ高度に進化したアリアを効率的に生産するため思います。

に、Nissan Intelligent Factoryの４つの柱のコンセプトを作技術の成熟には時間がかかりますが、本質を理解する力をり、長い年月をかけて要素技術開発と適用技術開発を行い、つけることで、『この技術は何に役立つか？』と将来に向けて常今回、実現することができました。

に考える行動に移り、質を高め、着実に進化していきます。
そして、それらが『技術革新による未来のクルマの具現化』や、
パンデミックや半導体問題のように各国の政策や不安定な情勢に対して強く影響を受けない『変動に強く、信頼される生

未来のクルマをつくる技術

匠の技で育つロボット人とロボットの共生産システムの実現』や『人にやさしく、プライドを持てる職場作

ゼロエミッション化
生産システムり』に欠かせない活動であり、これからの日産を背負う自動車
エンジニアの皆さんの熱意と努力からの創出に期待したいと思
います。

への対応

最高品質の量産

働きやすい職場

我々、日産の自動車エンジニアは日本の自動車産業発展の

カーボンニュートラルへの対応ために、過去より常にこの精神で行動してきました。日産の自Nissan Intelligent Factory ４つの柱

動車エンジニアが開発する商品や新技術は、今までできなかっ

この間も本当にたくさんの山あり谷ありがありましたが、多くたこと・諦めていたことを出来るようにすることで、人々の生活の日産の自動車エンジニア達の努力で革新的な自動化ラインをを豊かにしてきました。このことを本技報にて皆さんと共有し、完成させることができました。そのラインが全自動で動いた際

今後もプライドを持ち続け、自分の力を信じて進化し、活躍しは、私も現場の皆と一緒に拍手で喜びと感動を分かち合い、て欲しいと思います。

まさに自動車エンジニアとしての醍醐味を感じることができた瞬間でした。
このNissan Intelligent Factoryは、今回の栃木工場をパイロットとして、グローバルに展開していく計画です。

5. お わ り に
5.1 今後、乗り越えるべきクルマづくりの課題
今後も先行きが見通せない中、山あり谷ありで我々が乗り越
えていくべき、クルマづくりにおける課題としては以下の通りと考えており、自動車エンジニアだけでなく日産全体として皆で検討し、更なるブレークスルーが必要となります。
・新たなパンデミックや米中摩擦による世界供給網の大混乱・電動化による更なる重量の増加と車体の革新的な軽量化（マルチマテリアル、異種材接合、革新構造等）との闘い
・原材料の調達リスクによる市況コスト影響と危険度のアップ
・若手人財の理系離れの中、新たな競合の出現によるAIやシステムに強い人材の獲得競争の激化
・自動車生産現場における世界的な採用環境の悪化、 等

5.2 日産の自動車エンジニア達へのメッセージ
日産の自動車エンジニア達の熱意と努力で取り組んできた技
術開発の歴史や成果を『その苦労やアプローチ方法がいかに時代を切り拓いてきたのか？』という視点で改めて見つめ直し、
日 産 技 報No.88 (2022)

5

巻頭言：日産の DNA が生みだした超進化『青い地球と共生可能な生産システム』

6

日産技報

No.88 (2022)

特集 1

特集 1：ARIYA から始まるNissan Intelligent Factory

1. ARIYA から始まるNissan Intelligent Factory
岡口

秀寿 *

1. 自動車の生産事業における動向

2. 日産自動車の生産工場が向かう先

自動車産業は100 年に1 度の大変革時代に入り、クルマの日産自動車の生産工場はグローバル化が加速する状況下

知 能 化 と 電 動 化 などCASE（Connected, Autonomous,

で、日産生産方式（Nissan Production Way）/アライアンス

Share & Service, Electric）領域の変化が加速し、クルマの生産方式（Alliance Production Way）として生産ラインの改高度化が進んでいる。このような高度技術に富んだクルマを従善や刷新を進めてきた。その歴史の中で、環境負荷への対応

来のクルマと同じように高品質かつ最適なコストで生産すること

や、電気自動車をいち早く量産させるといった新たな挑戦を“技が必要とされている。

術 ”を駆使して乗り越えてきた。今回は、この日産自動車の生

また、少子高齢化による労働人口減少を背景に、これまで産工場をNissan Intelligent Mobilityの代表であるアリアの自動車メーカーが行ってきた多くの働き手を1か所に同時に集導入に合わせて、今までの取り組みをさらに加速・進化させる

めて行う生産方式では成り立たない未来が予想される。労働

ことに取り組んだ。

人口が減ることに加えて、働き手の意識や求める職業も変化

進化させる上で最も重要な点は、1 節で述べたような世の中

していることから、誰でも働くことができる職場の実現と、労で起こる“ 変動に対する柔軟性 ”と“ 変動に対する強度 ”を持つ働集約型での自動車生産方式から抜け出すことが求められてことである。知能化・電動化の加速に伴い、車両構造のハーいる。

ドとソフト両面の変化や多様化も多く起きており
（図 2）
、内燃機

さらには、パンデミックや天災、半導体の供給問題などが関のクルマから電動車が主流となる生産工程に変えていかなけ

頻発し、予期せぬ事態への柔軟な対応が自動車産業のみならればならない。機能面においてもConnectedやAutonomous

ず、多くの業界で必要とされている。気候変動に対する危機感、に関連するこれまでにない多くの部品搭載や機能確認の工程

活動も世界中で急速に進み、カーボンニュートラルにむけた具が必要である。

体的対策の実行も急務となっている。（図 1）

ルーフモール廃止による空気抵抗低減と見栄え向上
圧倒的な静粛性とラウンジのような室内空間

労働集約型からの脱却

工場の労働環境改革

超高度に知能化された
電子制御ユニット

現在年7型フォード量産開始

出典

予期せぬ事態への柔軟な対応

高級感溢れる外観

少子高齢化
仕様パワートレインバッテリー×駆動方式

気候変動への具体的対策
豊富なカラーバリエーションの色合わせ

図2 Nissan Intelligent Mobilityを代表するARIYAの特徴
パンデミック・天災

環境への対応

また、労働人口減少により人の力に頼った生産工場では働

図1 自動車の生産事業を取り巻く環境

き手が集まらなくなる。体力が求められる作業や単純作業の繰り返しなど敬遠されがちな仕事は排除し、働きたいと思ってもらえる職場を実現する必要がある。一方で労働集約型から脱* 車両生産技術統括部

日 産 技 報No.88 (2022)7特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory - 1. ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory

却していくと、人に求められる仕事のスキル領域が高度技術に移行していき、働き手が求める仕事の領域ややりがいを感じる
仕事も変化していく。

未来のクルマをつくる技術

パンデミックや天災、部品供給不足問題など、予期せぬ事

匠の技で育つロボット人とロボットの共生

ゼロエミッション化
生産システム

最高品質の量産

働きやすい職場

カーボンニュートラルへの対応態が発生した際は、生産量の短期的な増減に生産現場を対応させる必要があり、職場に行くことができない作業員を補うために人員編成を組み替える必要が出てくる。そのために複数の作業員に対して作業習熟を行い、控えさせておくなど通常生への対応

産以外の負担が増大している。

図3

地球環境保護の観点から、世界中において多くの取り組み

Nissan Intelligent Factoryの4つの柱が加速し、これまで取り組んできた環境にやさしい取り組みを
より高いレベルで挑戦していくことが必要となってきており、積3.1 「未来のクルマを造る技術」

極的な環境対策やクリーンなイメージを会社と製品に対して求近年、加速しているCASE領域の変化に伴うクルマの高度化・めるような消費者心理の変化も起きている。

電動化に追従した生産工場の対応が必要とされている。未来

このような数多くの“ 変動 ”に対して、いち早く変化を捉え、のクルマとはNissan Intelligent Mobilityそのものであり、複その変化に合わせることができる“ 柔軟性 ”を持つこと、そして雑かつ高度技術が適用され、ユーザーの高まる多様性へのニー変化させたとしても想定を超える収益減少にはならないような通ズに応える多種多様な仕様を持ったクルマのことと捉えている。

常生産では必要なかったコストをミニマムにする、あるいは変化

多種多様なお客様のニーズに応えるためには、パワートレイに伴う品質悪化を未然に防止するなど、変化に対する“ 強度 ”

ンなど、多くのバリエーションが必要で、アリアは4 仕様パワーを高めることが重要である。

トレイン（2 バッテリー ×2 駆動方式）の構成となっている。製“ 変動 ”に対する“ 柔軟性 ”を持つことと“ 強度 ”を高めるこ

品構造の共通部分と固有部分を見定め、固有部分だけを最とを進化の要として、要素技術開発と適用技術開発で培って小範囲で変動させるような製品設計・工程設計・設備設計をきた設備や機械を導入する。そして、それらがデジタル技術に工夫しながら、現状だけでなく、将来の変更にも柔軟に対応

よって一つの生産システムとして繋がり、高度技術を持った人できるような開発を進めた。

によって運営される工場をNissan Intelligent Factoryと呼ぶ

またアリアは知能化のためにクルマの制御をつかさどるECUこととした。

（Electrical Control Unit）が従来の電気自動車リーフよりもNissan Intelligent Factoryは工場としての競争力を確保

2 倍以上の78 個搭載している。これに伴い、生産工場で行うすることにも繋がり、Nissan Intelligent Mobilityを創造し続

データ通信高速化のシステム開発とデータ書き込み工程の拡けることができる、数十年先も事業継続可能な生産工場になる張を行った。

と考えている。

クルマの多様化に伴い、生産過程および出荷保証で起こりうる現象も多様化する。その複雑化した現象を的確にとらえる

3. Nissan Intelligent Factory の 4 つの柱ために品質データや設備の異常データをデジタル技術によって可視化し、働き手と設備全体がデータで繋がるシステムを構

Nissan Intelligent Factoryは、1 節と2 節で述べた背景を築することによってスムーズな生産運営を実現した。

もとに以下の4つの柱を掲げて、取り組むべき課題と狙いを定義した（図 3）。それを軸とした各工程の最新技術アイテムとそ〈新技術アイテムの事例〉

れらを横断的に繋げる保全や品質管理に必要なシステムに・パワートレイン一括搭載システム（図 4）

よってNissan Intelligent Factoryは構成されている。

・デジタル技術による早期作業習熟の実現（IOSS）
・新接合工法 ディンプル溶接
・クルマの知能化に対応する電装システムの構築
・磁石レス界磁モーターの巻線自動化（図 5）
・塗装外観自動検査
・統合自動検査（仕様＆傷検査）・クオリティゲートによる確実な品質保証
・予知予防保全・リモートメンテナンス
8

日産技報

No.88 (2022)

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 1. ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory〈新技術アイテムの事例〉
・サスペンションリンクの自動締付け&自動アライメント調整（図6）
・ヘッドライニング自動組付け
・コックピットモジュール自動組付け
・塗装外観自動検査
・統合自動検査（仕様＆傷検査）（図 7）

図4 パワートレイン一括搭載システム

図6

サスペンションリンクの自動締付け&自動アライメント調整

図5 磁石レス界磁モーターの巻線自動化

3.2 「匠の技で育つロボット」
匠の技とは、熟練者が経験や訓練を積み重ね、視覚、触覚、聴覚等の感覚を駆使して実行する仕事のことである。これは高品質のクルマを生産するために必要不可欠な要素である。その匠の技をロボットの作業や機械の制御回路に伝承することに

図7 統合自動検査（仕様&傷検査）

よって、匠は更なる付加価値の高い現場改善や、自動化が難しいとされる感性品質の検査や機械でも難しいとされる特殊作

3.3 「人とロボットの共生」

業だけに集中することができる。その結果が、最高品質のクル

ロボットが得意とする重筋・上向き・腰曲げ・繰り返し作業、

マづくりへ導くと考えている。

簡単なミスが重大な問題を引き起こすような人にとってはプ

熟練者（匠）の仕事を繰り返し分析し、センシング～情報処

レッシャーのかかる作業、または、多くのことを記憶する必要

理～アクチュエーションの領域を数値化した。さらに数値化だがある作業など、人にとっては苦手な作業を部分的に自動化

けでなく、匠が膨大な過去の経験を用いて自然と行っている判させ、人への身体的 / 精神的負担を軽減させた。また、情報断の過程と結果をロジック化し、最新鋭の高性能センサーやカの収集や伝達などデジタル化による自動処理の利点を活用し、メラ、画像処理技術を組み合わせた要素技術と適用技術開発

人の手間や負担を軽減した環境を作りこんだ。ただし、毎回により、組立作業や品質検査作業における匠の技をロボットが異なる微調整が必要な作業などは人が得意なため、人が継続実現できるようになった。

して行う。

ロボットは正確な繰り返し動作や常に同じレベルで作業を行

このように、ロボットが得意とする仕事と人が得意とする、あるうことができ、特定の領域では匠を越えた品質をも実現できる

いは人がやりがいを感じる仕事を選定し、それらを最適に融合と考えている。もしも、予期せぬ事態が発生し、短期的な生することを工夫し、人とロボットが共生する職場環境を実現した。

産台数変動が発生したとしても、ロボットは素早く稼働と停止

これによって両者の得意とする領域をそれぞれ高次元で引きを繰り返すことができるため、余計なコストもかかることなく、出すことができ、誰でも働きやすく、女性や高齢者も活躍でき変動に対する強度が高まったと言える。

る環境となり、働きがいを感じながら、活き活きと仕事ができる工場が実現できると考える。

日 産 技 報No.88 (2022)9特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 1. ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory〈新技術アイテムの事例〉
・パワートレイン一括搭載システム
・サスペンションリンクの自動締付け＆自動アライメント調整
・ヘッドライニング自動組付け（図 8）

図9 ボディ／バンパー 一体塗装

4. Nissan Intelligent Factory がもたらす価値
クルマの電動化、知能化、多様化に対応した生産ライン

図8 ヘッドライニング自動組付けを実現し、匠の技が伝承されたロボットによって自動化され、3.4 「ゼロエミッション化生産システム」

そして人とロボットが共生できる職場環境を実現することに日産自動車は、会社全体として今まで風力や太陽光電力、

よって、様々な “ 変動 ” に対して“ 柔軟性 ”と“ 強度 ” が高まっ

コージェネレーションなどの積極的な採用をニッサングリーン

たと言える。例えば、パンデミックや半導体供給不足のようプログラムとして取り組んできた。

な不測の事態においても、自動化が進んだ工程は需要に合2050 年までに事業活動を含むクルマのライフサイクル全体

わせてすぐに止めたり、動かしたり自由に稼働させることがでにおけるカーボンニュートラルを実現するために、今後は2030

きるため、通常生産で発生しないような余計なコストも最小

年にむけて風力、太陽光発電をさらに増やし、工場設備にお限とすることができ、それは変動に対する強度が高まった点

ける動力源の電化を進める。代替燃料（バイオエタノール、水である。

素、人口メタン、SOFCを使って発電）の採用にも取り組み、

さらに、自動化やデジタル化の適用による省人効果やボディ

栃木工場において2022 年からSOFCを生産工場で使用する／バンパー一体塗装のような工法の変更によりエネルギー費実証実験を開始する予定である。

そのものも削減され、製造原価が安くなることによって事業収Nissan Intelligent Factoryは、革新技術の適用に合わせ益にも貢献する。

て工場設備の電化を進め、電力およびエネルギー使用量の効このようなNissan Intelligent Factoryの導入効果は、自率化やリサイクルによるマテリアルフットプリントの低減に取り

動車産業において、カーボンニュートラルの実現にむけて大き組むことによってカーボンニュートラル実現に貢献する。

く貢献する上に、今後のクルマの進化や、環境の変化に合わ

例えば、塗装工程において、低温で硬化する水系塗料を新せて生産工場も進化を続けることを可能にし、自動車メーカー

たに独自開発し、焼き付け温度を140 ℃から85 ℃にすること

として数十年先まで事業継続を可能にする。

が可能となった。結果として使用エネルギーを25% 削減するこ

5. お わ り にとができ、これは大きなカーボンニュートラルへの貢献と言える。

Nissan Intelligent Factory は Nissan Intelligent〈新技術アイテムの事例〉
・ボディ／バンパー 一体塗装（図 9）

Mobilityの代表であるアリアの導入に合わせて、アリアを生産

・塗装ドライブース

する栃木工場へ最初の適用を行った。

・代替燃料による自社発電計画

2019 年に発表したNissan Intelligent Factoryのコンセプ
トをこの栃木工場において2021 年 10月に社内外の皆様にも現 物 を 見 て 頂 きな がら発 表 を 行 い、Nissan Intelligent
Factoryの価値を発信することができた。このような社内外への発信も日産自動車のブランド向上やお客様の信頼度向上に貢献すると信じている。
今後は、更なるクルマの技術進化に合わせて、惜しみなく
10

日産技報

No.88 (2022)

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 1. ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory

技術開発を継続し、工場の設備更新と新型車展開に合せて最適な時期に日本の工場、そしてグローバルにも導入を進める。

図10 2019年 コンセプト発表時の様子

栃木工場をパイロットとしてグローバルに展開

未来のクルマをつくる技術

匠の技で育つロボット人とロボットの共生

ゼロエミッション化
生産システム図11 2021年 栃木工場での発表時の様子

日 産 技 報No.88 (2022)11特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 1. ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory

著者

岡口

秀寿

12

日産技報

No.88 (2022)

特集 1

特集 1：ARIYA から始まるNissan Intelligent Factory

2. 多様なパワートレインに対応した次世代のアンダーフロア工程の採用
土金

大真 *

宇賀治

篤史 **

1. は じ め に内藤

祥久 ***

2.1 フレキシブルな生産工程
脱炭素社会の実現に向け、今後、EV, e-Powerといったバッ

昨今、世界的にカーボンニュートラルの取り組みが加速する

テリー・モーターを持つ電動車両が急増してくる（図 2）。また、

中、
日産自動車としても、
ライフサイクル全体でのカーボンニュー

従来までの内燃機関の車両 ICEについても、今後しばらくはトラルの実現を目指している。その中の1つとして、車両の電生産が続けられる。

動化（EV、e-Power）が今まで以上に加速される。
また一方で、生産現場に目を向けると、日本国内のみならず、
欧米・アジア諸国においても、少子高齢化が進み、高技能者、働き手の減少が予想され、労働集約型産業である車両組立工場において、その対応が急務である。（図 1）

図2 電動車両の新車販売台数予測

このように生産現場においては、EV, e-Power, ICEといった新旧の多様なパワートレインを既存の生産ラインで効率良く生産することが求められる。しかし、電動車両と従来の車両では部品構成・構造が大きく異なる。（表 1） それにより、車種ごとに、工程・作業も異なることから、既存の生産ラインで混流生産すると、作業者は同一工程・同一作業ができず、サイ

図1 年齢区分別人口及び高齢化率の推移

クリックな作業ができないことで、品質・作業時間ともに大きこのように社会環境の変化の激しい時代となり、電動化に伴なロスを生じてしまう。

い車両も急激に変化をする。その変化にフレキシブルに対応するために、 今 回、 生 産 技 術として、 栃 木 工 場 のNissan

表1 ICEとEVの構造差比較Intelligent Factory（以下、NIF）
で採用した次世代のアンダー
フロア工程について述べていく。

2. 次世代の生産現場に求められる工程像
上記の通り、車両の電動化・少子高齢化を踏まえると自動車の生産現場には大きく2つの対応が求められている。
* 車両組立技術部

日 産 技 報** 生産技術研究開発センター

No.88 (2022)*** 成型技術部

13

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory - 2. 多様なパワートレインに対応した次世代のアンダーフロア工程の採用

特に電動車両においては、今後、さらなる技術の発展と進ン等のパワートレイン部品や、EV 車の大型バッテリーは、複化が予想され、電動車両構造のトレンドも流動的であり、生数工程で専用リフターを用い組付けが行なわれていた。（図 4

産現場としてその電動車両の車両構造にもフレキシブルに対応

Before）

することが求められる。そこで、今回、既存の生産ラインを活

また、リフター上に設けられた“ 部品を支える受け”は部品用し、新しい工法を採用することで、多様なパワートレインを仕様ごとに人手で交換する必要があった。構成部品が異なる

効率良く、フレキシブルに生産することを目指した。

ICEやEVをこのような工程で混流生産すると、各工程の作業
内容（段取り作業や搭載作業）の違いから作業時間の差が大きくなるが、最も作業時間が必要なケースで人員配置が行わ

2.2 誰でも働ける生産工程
現在、車両組立工場において、特に車両のアンダーフロアれるため、車種により手待ちロスが生じていた。

部品を組付ける工程においては、重筋作業、挙上作業（図 3）

今回は工程設計を見直し、パワートレインの仕様差の影響といった高技能者による作業も数多く存在している。

を受ける作業をサブラインへ移動、作業の組み合わせで時間差を吸収すると共に、新開発のパレットシステムの採用により、サブ工程で組立てられた部品の車両搭載を1 工程に集約、一括搭載する工程とした。（図 4 After）

部品3
部品3

部品1
部品1

部品1
部品3

部品5
部品5

部品3

組⽴メインライン
組⽴メインライン
部品2
部品2

図3 つらい挙上作業

部品4
部品4

部品2
部品2

組⽴メインライン
組⽴メインライン

部品6
部品6

部品5
部品5

BeforeBeforeさらに今後、世界的な少子高齢化により働き手が減少する。

サブライン１
サブライン１

部品1

After
After

部品6
部品6
部品4
部品4

その働き手を確保するために、重筋作業、挙上作業といった作業者への負担のかかる作業を減らし、誰でも働ける工程づくりをすることが求められる。
また、車両の電動化においても、バッテリーの大型化、高BeforeBeforeメインラインで一括搭載
メインラインで一括搭載

重量化、それに伴う締付点数の増加（表 1）が想定される。そサブラインで組⽴
サブラインで組⽴
ガソリン⾞
ガソリン⾞

こで、挙上作業が集中するアンダーフロア作業では、今まで以上に作業者への負担が増え、さらなる作業環境改善への対

e-POWER⾞
e-POWER⾞応も求められる。そこで、今回は作業者への負担の大きい作業を削減し、誰でも働きやすい生産工程の実現を目指した。

電気⾃動⾞

リフター
リフター

上記 2つの次世代工程の実現に向け、今回栃木 NIFで採用した2つのシステムについて、以下「3. アンダーフロア部品一括搭載システム」、「4. サスペンションリンク自動締結システ

電気⾃動⾞

6軸ロボット6軸ロボット
After

After

図4 アンダーフロア工程のBefore Afterム」で紹介する。
さらに、車体とアンダーフロア部品の寸法誤差を一台ごとに

3. アンダーフロア部品一括搭載システム

測定し、自動で位置合わせを行うロジックを開発することで、部品一括搭載の全自動化を実現した。

前章で述べたフレキシブルかつ誰でも働ける生産工程の実現に向けて、アンダーフロア部品一括搭載システムを導入した。

3.1.1 パレットシステム

本章ではその取組について紹介する。

従来の搭載工程では、“ 部品を支える受け”はリフターと一体とする方式であったが、今回、新たに上下 2 層のパレットシ
ステムを開発した。（図 5）

3.1 多様なパワートレインへの対応
車両のアンダーフロアに組付けるエンジンやトランスミッショ

下層は搬送機能として形状固定し、上層は車体や部品との
14

日産技報

No.88 (2022)

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 2. 多様なパワートレインに対応した次世代のアンダーフロア工程の採用

接触部として、車種や将来のパワートレインに応じて交換可能

具体的には、まず、リアショックアブソーバーを前工程で車な構造とした。

体に取り付ける。（図 7 ①） 次に、サブラインにて、パレット
上のリアサスペンションの組立精度をビジョンシステムにて計測する。（図 7 ②）
車体の位置についても同様にビジョンで計測し（図 7 ③）、複数点撮影することで計測誤差影響を最小化、リフター上の2 軸のロボットでリフター上の2 軸のロボットでリアパレットの位置を調整してリアサスペンションを組付け位置へ移動させる。
（図 7 ④）6 軸アームロボットがリアショックアブソーバーを把持して、リアサスペンションの組立精度の計測結果を基に、リアサスペ
ンションリンクアームの位置へと補正する。（図 7 ⑤）リフターが上昇し、ドッキングを完了させる。（図 7 ⑥）

図5 2層式パレット

一般的なパレットシステムは、部品の受け及び搭載部品の精度ばらつきの影響を吸収する複雑なメカ調整機能を持っており、これを高精度に維持管理する必要があった。今回は、リフターに2 軸のロボット式位置調整機能を持たせ、上層の各パレットをコンベア搬送される車体の位置に合わせることで部品精度のばらつきを吸収する方式を採用、パレットの精度管理を簡素化した。
また、パレットを介さずにダイレクトに締結ロボットへボルトを自動供給するシステムを開発し、従来、締結装置にボルトを供給するために必要であったパレット上のボルト治具を廃止、パレットコストを削減した。

3.1.2 位置合わせロジック
車体に組付けられたリアショックアブソーバーとリアパレットに搭載されたリアサスペンションリンクアームの組付けは、両者が組付けられる前の状態では下方よりリフトアップしても、そのままでは両者の位置が合わない為（図 6）、車体の位置情報とサブラインで計測したリアサスペンションリンクアームの位置情報を用いて両者の位置補正を行うと共に、6 軸ロボットでショックアブソーバの位置決めを行い、位置合わせを実現した。

図7 リアショックアブソーバーの位置合わせフロー

3.2 締結工程の自動化
従来のアンダーフロア工程では、作業者は挙上作業による組付を行っていた。アンダーフロア工程の部品は重要部品であり、高トルクで信頼性の高い締結が必要なため、締結ツールも大型で高重量となっていた。また、締結部位ごとにボルトサイズや締結トルクが異なることから、ツールの持ち替えが頻発し、負担の高い作業となっていた。本章の2 節で述べた誰でも働ける生産工程を実現するにはこれらの課題を解決する必要があった。以下に紹介する。

図6 リアショックアブソーバーの位置合わせ

日 産 技 報No.88 (2022)15特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 2. 多様なパワートレインに対応した次世代のアンダーフロア工程の採用

3.2.1 インライン自動締結の実現

ジュール、リンクとサスペンションメンバーは、それぞれの部

アンダーフロア工程における高負荷の締結作業を廃止するた品を貫通するボルト―ナット構造で締結されている。（図 9）めに、締結の自動化を推進した。位置ずれにロバストで自動
アクスルモジュール（点線内）
モーターユニット
ブレーキ
キャリパー

締結に適した先巻きボルトを採用すると共に、車両部品に対しては自動締結に有利となる位置決め構造を織込んだ。また、ボルト供給装置の構造上ボルトは下向きに搬送されロボットに供給されるが、締結は上向きで行うため、ボルトの反転が必要となる。そこで、自動で一本ずつボルトを反転させ、車体の締結方向へ整列させて供給するする独自のボルト反転装置をサスペンション
メンバー

ハブ開発した。M8からM14までのボルトサイズを締結するために、

ブレーキローター

リンク類

ソケットサイズをワンタッチで切り替えできるフレキシブルなソ

リンクボルト締結部

ケットシステムを採用した。

図9

サスペンションユニット リンクボルト締結構造

アンダーフロアの締結点にボルトをセットするには、パレット
やパレットを搬送するコンベアなどの障害物の狭い隙間を通し

このリンクボルト締結工程では、従来、アンダーフロア工程てアプローチする必要があるため、1.4mを越えるロングツール

同様に作業者が手に持った高トルクで高重量のツールを、一を採用し、締結点の位置を測定し補正を行うビジョンシステム

つの工程の中で多様な車種と締結部位に応じて使い分けながはロングレンジでも精度を確保できるものとした。これらの採用

ら作業する必要があった。（図 10）

により、パレット上の部品精度、搭載精度、搬送設備の製作
精度、停止精度のばらつきの影響を排除し、ボルト位置補正
精度±0.5mmを確保、締結の完全自動化が実現できた。
（図8）

図10 使い分けが必要な締結ツール

さらに、ボルト―ナット構造の締結では一方に締結ツール、

図8 ボルト供給システムと自動締結ロボット

もう一方に回り止め用のスパナをセットする必要があるため、作業者は利き腕ではない手で締結部位に高重量のツールを合

4. サスペンションリンク自動締結システム

わせる両手作業を行っていた。
本設備では、このような身体的負担の大きい両手作業となる

前述の通り、メインラインのアンダーフロア作業に生じる課

リンクボルト締結作業を自動化するために、ロボットと締結ツー

題はサブラインにおいても発生するため、同様に取り組んだ。

ルの組み合わせ方を工夫して解決した。

本章ではその一例として、マルチリンク形式のサスペンション
ユニットのリンクボルトを自動で締結するシステムを紹介する。

4.2 2 台のロボットによる挟み込み締結
ロボットと締結ツールで構築する自動締結システムには大きく3つの課題がある。

4.1 リンクボルト締結構造
サスペンションユニットは、モーターユニットを積載したサス

一つ目は、搬送台車・治具・ワークの寸法精度の積み上げ

ペンションメンバーと、タイヤの回転軸となるハブやブレーキによって生じるボルトの位置のばらつきである。これにより、ロローター、ブレーキキャリパーによって構成されるアクスルモ

ボットに教示した位置をプレイバックするだけでは、ボルトの位

ジュール、及びサスペンションメンバーとアクスルモジュールを置と締結ツールの位置が合わず、ボルト―ナットを回転させる

接続するリンクによって構成されている。リンクとアクスルモ

ことができない。
16

日産技報

No.88 (2022)

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 2. 多様なパワートレインに対応した次世代のアンダーフロア工程の採用二つ目として、図 9で示したように、リンクボルト締結部は

トとツールの台数を半分以下に抑えたコンパクトな設備を実現

周辺の部品も含めて部位ごとに異なった形状となっており、こした。

れらの形状・配置に合わせて締結ツールをアプローチさせる必要がある。三つ目として、締結時の反力受けと回り止めを形状に合わせて設計した専用ツールを使用すると、締結部位数に比例して締結ツールとロボットの数が増えることになる。その場合、作業者工程のように1 か所で複数部位を締結することができず、大きな設備設置エリアが必要となる。
これらの課題を解決するために、本システムでは、作業者がスパナ

両手で汎用ツールを用いて複数部位を締結する作業をロボットで再現させるべく、ビジョンシステムとツールチェンジャ機構を締結ツール

図12 ロボットによるボルト―ナット挟み込み締結

有した2 台 1 組のロボットをワークの左右に配置した。
（図 11）
また、これらの課題解決に加えて、作業者同等の作業スピー
ドと確実にツールをセットするロバスト性を実現するために、ロ

左側
ロボット

ボットの制御に高技能者の作業方法を取り込んだ。

ワーク

ボルト―ナット挟み込み締結において、締結側のツールはソケットを回転させながらナットに押し付けることで、ナットの6 角とソケットの6 角の向きが揃い、ナットがソケットに入る。一方、回り止め側は固定されたスパナを押し当てるだけではボルトに入らない。

搬送台車・AGV

右側ロボット

上記解決方法として、作業者がボルト軸を中心にスパナを回転させながら6 角の向きを合わせてスパナをセットする動作に注目し、ロボットにこれを再現させることを考えた。ただし、

図11 2台1組のロボットによるリンクボルト締結

この動きをロボットで再現しようとすると、ハンドに保持したス
まず、ボルト位置のばらつきに対しては、アンダーフロア工

パナを動かすために多関節ロボットは全体の姿勢を変えながら

程と同様にNIFとして開発したビジョンシステムを適用し、汎動くことになる。狭小部位にアプローチするリンクボルト締結で用の安価な機材での3D 位置補正機能を導入した。一組のロはロボットの可動範囲が制限されるため、姿勢を変えながらス

ボットのうち、片方にカメラを設置しており、これによって対象

パナを動かすことが困難であった。

ワークの位置を検出する。検出した位置情報をもう一方のロ

そこで、本システムではスパナを保持するハンドの回転軸（J6ボットと共有し、2 台が同じ情報に基づき動作を補正すること軸）をスパナ中心と一致させた構造のハンドを設計した。（図で、ボルトの位置ずれに対応させている。

13）これにより、ロボットの姿勢を変えることなくスパナのみの

次に、締結部位ごとに異なる形状に対応し、かつ最小限の回転が可能となり、狭小部位でも周囲と干渉することなくボルエリアで実現するために、汎用形状のツールを2 台のロボット

トにスパナを素早く確実にセットすることが可能となった。

で独立して動作させて締結するシステムを開発した。
2 台のロボットには、それぞれ締結側のナットを回転させ締結トルクを制御する締結ツール（ナットランナ）と、回り止めのJ6回転軸ためのスパナを取り付けている。2台のロボットが独立して動作し、締結側と回り止め側を挟み込むようにして締結する。締結
ツールは車種や締結部位ごとの専用ツールではなくシンプルな

スパナ中心

汎用形状のため、同じツールで複数の部位にアプローチし締結することが可能である。（図 12）
さらに、ロボットと締結ツールとをツールチェンジャ機構を

図13 スパナハンド

介して接続したことで、締結部位に応じて使用するツールを持ち替えながら、合計 10 か所を4 台のロボットと4 本のツール

以上のように、本システムは汎用のロボット・安価なビジョで締結可能である。このようにして、締結部位数に対してロボッンシステム・シンプルな締結ツールを組み合わせたコンセプト

日 産 技 報No.88 (2022)17特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 2. 多様なパワートレインに対応した次世代のアンダーフロア工程の採用に、作業者の技能を再現した動作を組み合わせることで実現したものである。

5. お わ り に上記のように、今回、栃木 NIFに2つの生産システムを採用し、多様なパワートレイン、サスペンションユニットにフレキ
シブルに対応した次世代のアンダーフロア工程を実現することができた。そして、今後の新型車導入においても、設備の変動部と固定部を切り分け、ソフトウェア制御のロボットを採用することで、ハードウェアの改造を最小限にし、新型車の生産準備における設備投資低減と生産準備期間の短縮にも貢献することができた。
また、作業者の負担のかかる重筋作業、挙上作業も約15% 削減することができた。さらには、締結品質を設備が保証することで、重要保安工程の作業者の身体的負担だけでなく、心理的負担も合わせて削減し、誰でも働きやすい生産工
程の実現をすることができた。
今後も、日々進化し続ける技術革新と世界規模で変化し続ける社会環境に迅速に、フレキシブルに対応しながら、今回、NIFに採用した技術にさらなる進化を加え続けていく。そして、それらをグローバル拠点へと展開し、生産技術部門として、挑戦し続けていきたい。

6. 参 考 文 献
1）厚生労働省ホームページ 26 年版厚生労働白書2）ボストン コンサルティング グループ「Why Electric Cars
Can’t Come Fast Enough」（2021 年 4月）

著者

土金

大真

宇賀治

篤史

内藤

祥久

18

日産技報

No.88 (2022)

特集 1

特集 1：ARIYA から始まるNissan Intelligent Factory

3. 新モーターラインにおけるデジタル、IoTを活用したモノづくりの革新
飯塚悟*を目指した活動を進めている。栃木の新モーターラインではデ

1. は じ め にジタル技術を活用することで、これらの目標達成をすべく、数多くのデジタルシステムを導入している。（図 1）

DX（Digital Transformation）という言葉は世間でも認知

本章では、これらのシステムで解決しようとしている課題と、されるようになっているが、生産工場も例外ではない。昨今のシステムの概要について紹介する。

コロナ禍において工場の製造部は出勤が必要である一方で、
技術スタッフは在宅勤務が定常的になっている。このため在宅

2. デジタル技術の適用を進める上での現状と課題

勤務の環境においても工場の生産状況をリアルタイムに把握

目標の達成に向けて、様々な課題を抽出しているが、デジし、生産をサポートすることが求められる。それを実現するたタル技術での解決が期待されるものも多い。本章では主要なめにはIoTを始めとするデジタル技術の活用が不可欠である。

2つの課題をピックアップしてご紹介する。

筆者の所属するパワートレイン生産技術開発部門では、品質不具合ゼロ及び品質の安定化（製品の品質や生産条件を管理

2.1 高いレベルでの製品品質の安定化

レンジ内に収めるだけでなく、規格レンジの中央 =ノミナル値

製造業各社においては製品品質の管理に注力されているか狙い）や、生産効率の指標である設備総合効率（OEE）95%と思うが、日産自動車においても製品の品質管理は最重要課
図新モーター組立ラインのデジタルシステム

図1 新モーター組立ラインのデジタルシステム* パワートレイン技術企画部

日 産 技 報No.88 (2022)19特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory - 3. 新モーターラインにおけるデジタル、IoT を活用したモノづくりの革新

題になっている。品質保証部を旗振り役として、生産技術部、を行いたい。

製造部が連携して、高いレベルでの品質の確保に取り組んで

そこで新ラインではリアルタイムに生産設備の情報を収集し、いる。日産自動車で取り扱う製品ラインナップは、エンジン車

見える化するシステムを導入した。結果系である品質測定結からe-Power（HEV）及び EV へのシフトを進めているが、新果だけでなく、要因系である生産設備の生産条件も含めてリ

車プロジェクトで管理する品質管理項目は年々増大している。

アルタイムに見える化を行う。これに加えて、設定した閾値を製造現場では品質の傾向管理を日々のQRQCなどで行ってい超えた際は担当者へ通知することで、品質不具合が発生する

るが、チェックする項目数は数百にのぼるため、人手による確よりも前に気づくことができ、品質改善活動へのフィードバック

認では傾向の変化に気づくのが遅れ、対策が後手に回ってしサイクルを加速することができる。技術スタッフは在宅勤務でまうことも少なくない。品質を維持、向上させていくためには、もその情報をもとに現場をリモートでサポートする。

品質傾向が悪化する前に予兆に気づき、設備の生産条件へいこうしたシステムは従来からいくつか採用されているが、そ

ち早くフィードバックすることが重要である。現在のデイリーのの多くはパッケージソフトをベースとしている。またパッケージ

チェックから、更に時間単位、分単位と、いかにリアルタイムの標準機能で不足する場合はカスタマイズ開発を行うことが常での管理に近づけていけるかが課題である。

である。このカスタマイズは日産自動車では受託開発という形で社外の協力会社へ依頼することが多い。ここでの課題がソフ

2.2 高効率な生産ト開発完了までのリードタイムである。外部委託の場合、成果製造現場におけるもう一つの課題は生産の効率を向上させ物保証の観点から開発方式はウォーターフォール方式であるこることである。生産設備でチョコ停が発生した際の復旧作業はとが多く、要件定義、仕様策定、システム開発、テストから製造現場に任されているが、復旧時間は製造現場のメンバー

納品まで最低でも数か月を要してしまう。

や班によってバラツキがある。より高効率の生産を行うためにしかし製造現場で求められるスピード感はもっと速い。ライ

は復旧時間のバラツキを最小限に抑える必要があるが、各班ンで新規不具合が発生した際には、システムで実装していないの実力把握を定量的かつタイムリーに行えていないのが現実グラフであっても、必要なセンサーをすぐに取り付け、翌日にである。複雑化する製造現場の業務において、監督者・作業は見えるようにすることが求められる。このため従来のシステム

者の負荷を低減し、より効率的に生産を行える環境を整えるこ

開発方式では対応しきれず、結局昔ながらにUSBメモリでデーとが課題である。

タを吸い上げて、Excelでグラフを作成するという業務が発生

更に製造現場の人による作業員の教育の効率化も課題の一する。システムが出来上がる頃には品質影響要因は特定され、つである。特に新車プロジェクトにおいては、作業品質を向上

設備対策が完了しており、結局意味のないものとなってしまう。

させるため、教育にも多くの時間をかけている。しかし従来通

外部委託の場合、成果物保証がされてないアジャイル方式

りビデオや紙を使った教育コンテンツや、OJTだけでは、これの採用が難しいこともあり、新ラインでは外部委託ではなく、以上の効率化は難しいため、作業者が自己学習をより簡単に

社内に開発部隊を置き、内製で見える化開発を行うためのシ

行える仕組みが課題である。

ステムを導入した。ベースとなるシステムはデータ収集、蓄積、見える化（グラフ等）を行える機能を有しているソフトを選定し

3. 新モーターラインへ導入したシステムの紹介ている。画面の作成や、データフローの変更といったカスタマ
イズを社内の人間が行えることが特徴である。開発はアジャイ

本章では栃木の新モーターラインに導入したシステムより、ル方式を採用し、細かい単位でPDCAを回した開発を行う。

前述の課題に対する方策として導入したものをご紹介する。

製品の新規不具合発生時のようにすぐにでもグラフ化したいケースでは、まず初版で必要最低限の機能を短期間でリリー

3.1 データのリアルタイム見える化と内製アジャイル開発

スし、後付けで通知機能などを付加することで、製造現場の本章の2.1で述べたように、製品品質を安定させるには品ニーズに迅速、かつフレキシブルに対応することが可能になっ質傾向が悪化する前に予兆に気づき、設備の生産条件へいちた。図 2は内製で開発した画面の一例である。この画面の主

早くフィードバックすること必要である。しかし従来は品質不具

要機能は比較したい2種類のデータの検索とグラフ表示である。

合が発生した際、生産技術の担当者が生産設備から必要な

この程度の機能のボリュームであっても、外部委託では開発データをUSBメモリで抜き出し、Excelを使って変化点の分

期間が 3 か月程度かかってしまうが、内製開発により1 週間ま析や、見える化を行っていた。このため不具合の事後にしかアで短縮することができた。

クションを取ることができていなかった。品質不具合と、それに付随する仕損を削減するには、不具合が発生する前に検知
20

日産技報

No.88 (2022)

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 3. 新モーターラインにおけるデジタル、IoT を活用したモノづくりの革新

図データの見える化 システム画面

手、復旧までの時刻を蓄積している。日産自動車ではこれら情報から、勤務番や班構成メンバーによる対応時間の差異を分析し、作業班編成、人員配置、作業動作などの改善ポイントの発見に活かしている（表 1）。
なお本システムにおいて将来的には生産設備のチョコ停を事前に予測する機能を織り込み、復旧時間のさらなる短縮を目指していく。

画像内は英訳不要
図2 データの見える化

システム画面

3.3 MR（Mixed Reality）による作業習熟
Alliance Internal

2.2で述べた高効率な生産のためには、監督者が新人の教育に要する時間の短縮も課題である。新車プロジェクトでは数3.2 設備異常スマートウォッチ通知

回の試作ロットを経てから量産開始となるが、途中で設計変2.2の記述通り高効率な生産を行うためには、チョコ停発生

更や、工順・作業内容の変更が発生した場合は、また一から後の復旧時間は最低限に抑える必要がある。従来、生産設備

教育を行わなくてはならない。デジタル技術により教育工数をでチョコ停が発生した際は、アンドンやパトライトを見て異常に削減し、作業者の習熟期間を短縮することが課題となる。

気づいた現場作業者が対応を行っていたが、新ラインでは設

新ラインではxR 技術の一つであるMRを活用した作業習熟

備異常発生時に現場作業者が装着するスマートウォッチ（図3）

システムを開発した。本システムではMRゴーグルを使用する。

へ通知するシステムを開発、導入した。スマートウォッチではゴーグルを装着した作業者は、作業順や作業時のポイントに

設備異常が発生した設備名、異常内容を確認できるため、復ついてホログラムを通して習熟することができる（図 4）。従来

旧作業の着手開始を迅速に行うことができる。また対応を行うの紙やビデオといった2Dの情報では理解しづらい組付位置と作業者がスマートウォッチで対応開始ボタンを押すことで、他いった情報も、モーターの実物に対してホログラムで指示できの作業者は、誰が対応しているかを認識することができるので、るため、誰でも容易に理解することができるので、習熟時間を自分の作業に集中することができる。本システム導入効果は、短縮できる。

過去の導入実績よりOEE 2% 程度の向上を見込んでいる。生

このシステムがあれば作業者は監督者が付き添わなくとも自産ラインでは日々の改善活動においてコンマ数 %の改善方策を習することができるため、監督者の教育工数も削減できる。新積み上げており、本システムによる2%の向上効果は目を見張モーターラインでは監督者の教育工数を90%、作業者の習熟るものがあった。

時間を50% 削減することができた。

一方、本システムでは設備異常の内容や、異常発生から着図設備異常を通知するスマートウォッチ
スマート
ウォッチ

また作業者がトレーニングした後は、作業者目線の映像が記録として残るので、監督者は正しく作業を理解できているか、習熟度合いはどの程度かをチェックし、作業者へフィードバッ

設備異常の内容

クすることができる。

図４ ホログラムを活用した習熟作業の様子

ホログラムによる
作業指示

MRゴーグル

図3 設備異常を通知するスマートウォッチ
Alliance Internal

図４ ホログラムを活用した習熟作業の様子

表1 異常停止の発生回数と作業班ごとの対応時間

Alliance Internal

ホログラムによる組付位置の指示

図4 ホログラムを活用した習熟作業の様子

日 産 技 報No.88 (2022)

21

Alliance Internal

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 3. 新モーターラインにおけるデジタル、IoT を活用したモノづくりの革新

デジタル技術はツールの一つであり、人がうまく使いこなせ

4. ま と め

なくてはその効果を得られない。デジタル技術を適用する際は、製造現場における作業と融合させて活用し、製造現場が効果

デジタル技術を活用した3 件のシステムを紹介したが、これを実感できることが最大のポイントである。またその状態を維らはラインに特化せず、汎用的なシステムとして開発したもの

持、管理していくためにも、こういった人財確保、育成はシスであるため、日産自動車内でグローバルに展開できるものとなっテムの開発、導入とセットで考えるべきであり、日産自動車にている。今後、順次適用範囲を広げていくことで、グローバル

おいても直近の課題として取り組んでいきたい。

拠点においてOEE 95%、品質不具合ゼロ、そしてノミナル値
狙いへと結びつけていきたい。
一方、デジタル技術を活用していくためのステップは、デー
タの取得 ⇒ 見える化 ⇒ 自動分析・予知 ⇒ 自動制御 の順に難易度が高くなっていく。日産自動車では見える化や自動分析の一部の領域に着手した段階であるが、これらの技術をより広範囲に広げていくにはいくつかの課題が挙げられる。その一つが人財の確保である。日本は欧米や中国、韓国、シンガポー
ルといったアジア諸国と比べてもデジタル化が遅れていると言われているが、この主要因の一つが人財の不足である。デー
タサイエンティストのような高技能者の確保も必要である一方で、デジタルシステムを活用する側、つまり製造現場の人たちのデジタルリテラシの向上についても必要姓が高まっている。
従来、紙で行っていた始業点検をタブレットで行うというだ
けでも製造現場では大きなストレスとなる。製造現場がシステ
ムへの苦手意識から、その使用を敬遠してしまうという過去の事例もあったため、これに対する方策として日産自動車ではデジタルシステムの教育実施に加えて、製造現場の者が困った時に相談できる窓口を設置している。さらにシステムを活用した現場作業について標準作業（手順）書への織り込みを進めている。
しかし、システムを活用し最大限の効果を得るためには、これらの方策だけではまだ不足している。例えば、保全部署の人財の不足は今後解決すべき課題の一つである。システム導入後にトラブルなどでシステムが正常に動作しない時は保全部署で対応しなくてはならない。保全部署にもデジタルに関する知識、スキルを持った人財はいるものの、まだまだ不足しているのが現状である。

著者

飯塚

悟

22

日産技報

No.88 (2022)

特集 1

特集 1：ARIYA から始まるNissan Intelligent Factory

4. ボディ／バンパー一体塗装工法開発による革新工程の実現
後藤

丈志 *

岡本
図１

倫幸 **

道浦

千惠 ***

ボディ塗装：140℃焼付

ボディと樹脂部品を同時塗装
℃焼付 することによる&2排出量低減

1. は じ め に2015 年当時、国内の主要な塗装工場は建築後 35 年以上を経過し老朽化に伴う設備更新の必要性に迫られていた。
バンパー・樹脂部品塗装：85℃焼付

ここで、一言で塗装工場と言っても実際は「前処理・電着

従来工程

バンパー塗装ライン廃止
による7G&削減

開発工程 ボディ樹脂一体塗装低温化工程」「シーリング工程」「中塗り工程」「上塗り工程」「仕上げ 将来の軽量化方策として、樹脂外板の拡大採用にも貢献できる。

工程」と複数の加工工程が組み合わされている一大プラントで

図1 一体塗装概念図ある。これら設備の更新費用は建屋更新まで含めると100 億円を超えることからそのサイクルは25 年～ 30 年毎で考えること

加えて、ボディとバンパーを同一エリアで生産することで、が一般的である。

塗装現場で発生する色合わせ（カラーマッチング）問題を完全

この様な背景の中、日産自動車の栃木塗装工場においてもに撲滅することが可能となる品質面でも非常に大きな効果を発

更 新 の 企 画 が 持ち上 がった、この 検 討 が 今日のNissan

揮する新技術である。

Intelligent Factory（以下、NIF）の起源となるものであった。

3. 一体塗装を実現させるための開発内容

そのキーコンセプトとして✓ 20 年後でもQCT 競争力がある生産設備であること✓ カーボンニュートラル実現へ向けた省エネ設備の構築

ここからは、ボディ／バンパー一体塗装を実現させるための✓ 環 境汚染物質であるVOC（揮発性有機溶剤）の排出規

具体的開発内容について詳細を述べていく。

制を掲げ検討が進められることとなった。

従来方式としてのいわゆる別体塗装では、塗装対象として本稿におけるボディ／バンパーの一体塗装は上記を解決するの素材が「金属」と「樹脂」と異なることから、それぞれの専用ための方策として開発された新技術であり以下その詳細を述べ

材を用いて塗膜を形成し性能を満足させていた。そのため、る。

金属製の車体用塗料と樹脂製のバンパー用塗料は要求性能及び焼き付け温度が異なるものとなっていった。主な性能差と2.「ボディ／バンパー一体塗装技術」とはして「車体用塗料は剛直（= 高強度）な塗膜性能が必要であり、その性能を保証するために140 ℃で20 分の高温で焼き付ける

ボディ／バンパー一体塗装技術とは、従来別々の場所（=

タイプの材料のみが存在した。一方で樹脂用の材料は柔軟で工場）で生産されていた金属製の車体と樹脂製のバンパーをあることを求められ、且つ熱溶融による変形を避けるため85 ℃

同一工場で生産することを可能とする技術である。

という比較的低温で焼き付け完了する様に設計されていた。つ

主にそのメリットは二つのプラントの統合による合理化効果よまり完全に別物であった。（表 1 参照）

り得られ① イニシャルコスト削減（15％減）② ランニングコスト削減（25％減）③

CO2 排出量削減（25％削減）と非常に大きな効果を生む。
* 車両生産技術開発本部

日 産 技 報** プラットフォーム・車両要素技術開発本部

No.88 (2022)*** 車両生産技術開発本部23

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory - 4. ボディ／バンパー一体塗装工法開発による革新工程の実現
図３

表1 ボディ用塗料とバンパー用塗料の要求性能差

 ℃で中上塗り塗膜を硬化させるために、新規硬化剤を適用した. 液
硬化中塗りとクリアコートを開発した。
 . 液 のベースコートの硬化は、中塗りとクリアコートから硬化剤浸透を活用し、材料コストと設備投資のミニマム化を図った。

バンパー

現行技術
別体塗装
ボディ水系
:HW#℃
バンパー溶剤#℃

そこで、今回はボディとバンパーを同時塗装するために、焼

開発技術
一体塗装
ボディ バンパー水系:HW#℃

ボディ ℃×PLQ

クリアコート .

ベースコート 水性.

ベースコート 溶剤.

中塗り 水性.

バンパー 33 
樹脂部品 33$%6

電着
6WHHO $OXPLQXP

ボディ

℃×PLQ

クリアコート .

NewNew ベースコート 水性.
New

浸

バンパー

クリアコート .

透 ベースコート 水性.

中塗り 水性.

中塗り 水性.

電着バンパー 33 
樹脂部品 33$%6

6WHHO $OXPLQXP

き付け温度が 85 ℃でよく、それぞれの特有性能を満足する共図２

バンパー ℃×PLQ

クリアコート .

図3 共通材料構成図（サンドイッチ法）

通材料の開発に取り組んだ。

4

このサンドイッチ方式を採用し、高強度であり且つ柔軟で伸びのある塗膜を得るために、以下の如く材料の基本組成を決＜材料開発目標＞【高強度且つ高伸び率である事】
高

定していった。

図４

ボディ用
塗料

開発
目標

１ 中塗り、クリア、ベース共樹脂を低分子化して反応点を増やす
ことで膜強度を確保
２ 架橋成分に柔軟なスプリング機能を持たせ柔軟性を両立
３ 硬化剤はベースへ浸透しやすいように三次元網目構造

強度
バンパー用
塗料

低
小

伸び

図2 共通材料

剛 直
剛直
架橋

大

塗膜架橋イメージ
ボディ

開発材

開発目標概念4. 材料開発詳細

柔

ボディ用塗料を低温焼き付け化（140 → 85 ℃）することで従来

柔軟
架橋

バンパー

軟

図4 共通材

塗膜設計概念図

熱硬化により得られていた塗膜強度が確保出来なくなる。そこで今回は低温でも硬化が期待出来るNCO（イソシアネート）を使用

上記思想に基づき作成した塗料について、「塗膜としての基した2 液硬化型塗料を活用した材料開発に着手した。当時水系

本性能確認」
及び実際にラインで生産成立性を確認するためのの低温 3ウエット材料の採用事例はなく業界初の試みであった。

「作業性評価」を並行して実施した。

材料を設計する上で、2 液型塗料は高価であり且つ塗装機

従来それらは順番に行う方式が取られていたが、今回は全毎に混合装置を投資しなければならないという点を考慮する必くの新材料であり過去の経験が適用出来ない可能性が大いに要があった。この事は、生産ラインにおいて色数の少ない中塗あったことから、これらを同時並行に行い手戻りによるロスをり及びクリア塗料への2 液材の採用は可能であるものの、色数最小とすべく取り組んだ。

が多く2 液化するとコスト高になるベース塗料については現実

加えて「焼き付け温度」「膜厚」「硬化剤の混合量」等生産ラ的な選択肢ではなかった。

インでのバラツキ要因及びその変動範囲を洗い出し、限界性能

そこでベース塗料については従来型 1 液材料を維持すること（= 品質上の崖）への距離を正確に把握しながら進めたことでとし、その場合でも低温にて硬化させるために下層の中塗り及

ロバスト性の高い材料開発とするべく留意した。

び上層のクリアからのNCOを含侵させる方式（=サンドイッチ方式）を採用することでこの問題の解決を図った。つまり、ベース塗料を塗装し成膜させた後に他層中のNCOを使い混ぜる方式を発案した。

24

日産技報

No.88 (2022)

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 4. ボディ／バンパー一体塗装工法開発による革新工程の実現
図５

そこでこの問題を解決するため、高次精度 TVDを取り入れ

 焼付温度、膜厚、硬化剤量の量産バラツキに対して、ロバストな性能を有する材料 硬化剤 を選定
 限界性能まで確認し、現行管理幅に対する安全マージンを把握

た流動解析を用い適正な風速・風量を算出し新たに焼き付け
オーブン内ノズル形状を設計することとした。以下が車体内部への熱風の流入量を変化させたシミュレーション検討結果であるが、従来型オーブンでは車体内部に熱風がアプローチ出来ておらず対流による熱交換が外板でのみ起きていたことに対し

焼付温度膜厚て、風量・風速を増加させたものでは十分に内部へも熱風が

焼付温度硬化剤量投入され内板壁面での対流が起きていることが確認出来る。

【管理幅を外れた場合の不具合項目】

これにより実ラインでは内板部においても目標の昇温カーブを

ボディ ：白化 耐水試験、耐湿試験 密着不良 '*試験、耐チッピング試験
バンパー：密着不良 耐チッピング試験 割れ 耐屈曲試験

図5 焼き付け温度と膜厚・硬化剤変動の関係

6確保することが可能となった。

5. その他一体塗装を支える技術
5.1 一体塗装向け低温オーブン開発
樹脂パーツと鋼板製の車体を同時に焼き付けするため、乾燥炉の吹き出し温度を樹脂の熱変形限界温度（95 ℃）以下で管理する必要がある。この様な形で吹き出し温度に制限を掛けた場合車体ドアのインナー部等で規定温度までの昇温に従来の倍以上の時間が掛かり、焼き付け乾燥炉の炉長が長くなってしまうという問題が生じた。

図６

図8 従来型乾燥炉 シミュレーション結果

従来のオーブンでは ドアのインナー
特にドアヒンジ周辺の温度が上がらなかった

温度分布（車体外板全域
内板 ドアヒンジ部周辺

図9 一体塗装用乾燥炉 シミュレーション結果

図6 焼き甘部例（車両 ドアヒンジ周辺）

5.2 一体塗装条件下での色合わせ
自動車塗装ラインにおいては材料の歩留まり向上の為静電※従来型オーブンでは
目標㻝㻡分以内に対し㻟㻜分以上昇温に時間を要した

塗装が行われている。このため、導電性の異なる鋼板製の車体と樹脂パーツをやみくもに同時塗装しても同じ発色を得ることは出来ない。
この問題を解決するためには下記全ての条件を同一とする必要がある。

ボディ内板昇温時間：分

図7 内板昇温カーブ目標及び当初発生した昇温不良

日 産 技 報No.88 (2022)25①

塗装環境（温度・湿度・ダウンフロー風速）

②

塗装材料

③

塗装条件（吐出量・回転数・SA 流量・電圧）④

塗装軌跡（被塗物間距離・塗装ピッチ・速度）

⑤

膜厚

図

特に⑤項について、静電塗装による効果を等価とするため、

機器構成!

各ワークの導通性を全く同じレベルとすることが重要なポイント

コンバーターソフト/DE→;<=
・測色ﾃﾞｰﾀ出力・色相変動付与

色となる、言い換えると素材間で導通性に差を作らないことが重色分光測色計

要ということになる。

光源

分光反射率

形状
環境 実際の車両 'スキャナ

レンダリングソフト上での色相再現

そこで今回は、その導通確保を水系塗料そのものを用い、データは本文:RUG貼付け分のみ。
各パーツのアースポイントから塗装することで素材を選ばず同

環境 光 分光放射照度計
光のスペクトル

一な通電性を確保する方式を採用した。これにより、全ての英訳用に編集可能なデータを依頼中

レンダリングソフトに下記情報を取り込みカラーマッチングの評価を画面上で実施可能とした。
１）素材の角度別分光反射率：多角度分光測色計
２）観察環境光源：分光放射照度計
３）各パーツの面形状：３Ｄスキャナ

素材について同一の色調が確保可能となり良質のカラーマッチが得られる。

図11 デジタルカラーマッチングシステム

図

実車

写真

カラーチェッカー

拡大図

シミュレーション

９

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 4. ボディ／バンパー一体塗装工法開発による革新工程の実現

図10 角度別色差
塗装起点をアースポイントとした場合としない場合の比較

拡大図

図12 色味評価：実写vsシミュレーション

加えて、全ての角度にて分光反射率の完全一致を確保した場合でも、パーツ間の突合せ角度が異なると、結果として色

6. 一体塗装工法の価値及び今後が違って見える。
一体塗装工法において現場でこれが起こると素材別に材料を調色することが出来ない為調整余地がない。そこで各色合

一体塗装技術を確立したことで従来比 25％減の省エネ及びわせ部品については許容可能な角度ズレ量の事前確認及び実CO2 削減効果を達成することが出来た。今後本工法を新標準際の色合わせ評価時に面角度評価も行うことが重要となる。

とし新設ラインへ拡大採用していくことでカーボンニュートラル

今回はこの問題を防ぐためデジタルカラーマッチ評価システム達成に貢献していく。

を開発し3Dスキャナーと組み合わせることでその問題解決及又、本技術採用により塗装現場で調整に長時間を要していたび歯止めとした。

車体とバンパーの色合わせ業務が不要となることが確認出来た。
この事は新車準備リードタイムの短縮・立上品質の安定化に寄与することは勿論、従来採用することが出来なかった高意匠
塗料（Ex. 高陰影塗料）も採用可能になることから、より魅力的な色を作り手側から提案することが出来る様になると言える。
より高品質な塗装をお客様に届けるための新技術としてもこの新工法を作りこんでいきたい。

著者

後藤

丈志

岡本

倫幸

道浦

千惠

26

日産技報

No.88 (2022)

特集 1

特集 1：ARIYA から始まるNissan Intelligent Factory

5. 外観・仕様検査への自動化技術適用によるクオリティゲートの実現
石渡

輝行 *

平山

山田

恭央 **

満*

田中

大輔 *

守屋

誠*

本田

武志 ***

山田隆之 **ことで、判定の困難な検査や多様な仕様に対して、検査員のス

1. は じ め にキルに頼らずに安定した検出力や判定力を維持することができる。
・自動検査データの活用による更なる品質改善：自動化によ

より良いクルマを高い品質で生産するために、これまで培っり得られる全車両の検査結果をIoTサーバーへ送信、管理すてきたモノづくりの理念やノウハウをアライアンス生産方式

ることで品質基準を合格しないと次工程へ移行しない仕組みと（APW）としてまとめている。その中の一つの取り組みとして、し、また記録されたトレーサビリティデータを活用することで、「品質の同期 ;お客さまの期待を満足する品質の商品を、工程

不具合の早期原因究明に繋げることができる。

でつくり込むこと」と定義して、悪いものを受取らない/つくらな
い/ 流さない、工程設計を行っている。

2.3 実現に向けた自動検査技術の適用

これを実現するために、「各製造工程（圧造～組立）に設定

NIFとしては、クオリティゲートにおける自動検査を実現するされた品質保証ステージにおいて、必要な品質基準を定め、にあたり、クルマの意匠性に影響の大きい塗装表面の欠陥、保証することで、工程内で保証を完結する」仕組みを、クオリ

また、お客様の信頼を大きく損なう仕様間違いについて、新たティゲートと定義した。本章ではNissan Intelligent Factory

な適用を行った。

（以下、NIF）における、クオリティゲートを実現するための自今回、全数保証検査装置として2つの適用事例を紹介する。

動検査技術の開発事例を紹介する。

・塗装工程における、ゴミ、色、鮮映性、膜厚の総合的な保証の実現。（本章の3 節）

2. クオリティゲートによる工程保証

これまで熟練された人でしか検出できなかった微小な塗装欠陥を検出可能とし、色、鮮映性、膜厚についても全数計測を可能とした。

2.1 クオリティゲートにおける自動検査の必要性
少子高齢化による労働力人口の減少が進む中で、スキルを・組立工程における、車両での塗装面二次傷、ガラス傷、及持った検査員の育成や維持が課題となってくる。一方で、おび仕様保証の実現。（本章の4 節）

客様のニーズが多様化することで、内外装や塗装色などの多視認性の悪いガラス面上の傷などの外観検査、多彩なバリ

彩なバリエーションに対しての、工程内での保証を確実に全エーションに対しての仕様検査について、人のスキルに頼らな数行っていく必要がある。こういった環境の変化に対しても、い安定した保証を実現した。

高品質なクルマを生産するため、検査の自動化の推進が有効3. 塗装外観自動検査

な手段である。また、自動化に伴って取得が可能となる検査
データを利用することで、更なる不具合の未然防止に繋がる。
これらを推進するために、クオリティゲートにおける自動検査

3.1 システム構成と工程概要

技術の活用が必要である。

塗装の最終外観検査工程に検査・測定ユニットを持つロ

2.2 自動検査に期待する効果

ボット（図 1）を複数配置し、ボクオリティゲートにおける検査自動化の推進により、以下をデーとバンパーの全数自動検実現し、工程内保証を行っていく。

査エリアを設けた。

・自動検査による品質保証レベルの向上：全数自動判定をする* 生産技術研究開発センター

日 産 技 報No.88 (2022)** 車両品質技術部

図２はそのレイアウトを示し*** 塗装樹脂技術部

27

表面欠陥検査ユニット
もしくは色・鮮映性・膜厚 測定ユニット

ロボット

図1 検査ロボッ
トの構成
図１.
検査ロボットの構成

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory - 5. 外観・仕様検査への自動化技術適用によるクオリティゲートの実現たもので、上流側がゴミブツ等の塗装欠陥を検出する工程、

この縞投影型の画像認識技術においては、塗色により、塗

下流側が色・鮮映性・膜厚を測定する工程としている。

色の持つ明度（L 値）の差による検出率の差異が発生するという問題がある。

塗装欠陥検出工程〈課題解決手法詳細〉
塗色差（塗色の明度（L 値）の差）による検出率差異をなくすために、従来技術では行われていなかったカメラ側のゲイン調
整を塗色毎に実施することで（表１）、強調化処理の安定化を

色・鮮映性・膜厚 測定工程

図った。

図２.
塗装外観全数自動検査エリアレイアウ
レイアウト
図2 塗装外観全数自動検査エリア
ト

その結果、従来
人でしか検出できなかった0.3 ｍｍレベル
表１.
塗⾊とゲイン設定における検出率の塗装欠陥や薄く凹んだハジキ不具合についても自動検出可
塗⾊
ゲイン設定値
明度

3.2 塗装欠陥の検出

(L値)

能となった
（図 4、図5）。
K23(シルバー) 126
85 100 100 100

3
3.5
4
5
60
10
15
10
QAB(白)
107
70 100 100 100 80
150
5
EAU(オレンジ)
8370
75 100 100 100 75
6020
表１. 塗⾊とゲイン設定における検出率
RBK(ブルー)56 表170 塗色とゲイン設定における検出率
80 100 100 100 100 100 65
NAH(赤)
40
65
60 100 100 100 100 100 100
塗⾊
ゲイン設定値
明度
KH3(⿊)
570
75 100 100 100 100 100 100〈従来技術と課題〉
現在広く使用されている塗装欠陥検査ユニットとして縞投影型の画像認識技術がある。
縞投影を移動させながら複数枚画像をカメラ撮影した後、

1

(L値)

最大－最小明度画像の差分による強調化処理を実施すること

K23(シルバー)
QAB(白)EAU(オレンジ)
RBK(ブルー)NAH(赤)
KH3(⿊)

で、微小サイズ及び凸及び凹形状の欠陥を検出するものである。
（図 3 ※1））

126
107
83
56
40
5

1.5

1
85
70
70
70
65
70

2

2.5

1.5
100
100
75
80
60
75

2
100
100
100
100
100
100

2.5
100
100
100
100
100
100

3
60
80
100
100
100
100

3.5
10
15
75
100
100
100

4
15
0
60
100
100
100

6
10
0
0
40
70
70

5
10
5
20
65
100
100

6
10
0
0
40
70
70

図4．検出可能 塗装欠陥一覧
欠陥種

ゴミブツ

ワキ

ハジキ

0.5mm

0.5mm

1.0mm

断面形状

断面形状

断面形状

シンナー飛び

水飛び

0.5mm

0.5mm

欠陥形状
(VES V3)

平面図

平面図

図4．検出可能 塗装欠陥一覧
欠陥
観察写真
欠陥種

ゴミブツ

ワキ

ハジキ

シンナー飛び

水飛び

0.5mm

0.5mm

1.0mm

0.5mm

0.5mm

図4 検出可能 塗装欠陥一覧

欠陥形状

図5.
従来-新規⽅式における検出可能欠陥形状の差異
(VES
V3)

断面形状

断面形状

断面形状

平面図

平面図

□新、旧装置ともに検出可能□新装置のみ検出可能

欠陥
観察写真

図5. 従来-新規⽅式における検出可能欠陥形状の差異□新、旧装置と□新装置のみ検図5 従来-新規方式における検出可能欠陥形状の差異

さらに、以下 2つのケースのような欠陥形状が特殊なゴミブツの場合、人が欠陥と認識する範囲が広くなり、検査装置（機図3 縞投影型の画像認識技術
図3. 縞投影型の画像認識技術

28

日産技報

No.88 (2022)

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 5. 外観・仕様検査への自動化技術適用によるクオリティゲートの実現械）の判定サイズが人の測定サイズを下回ってしまってしまう。

又、撮像ユニットをロボットに持たせ且つモニター中の縞をケース1：クリア層が盛り上がっているために裾が広がって

車体表面上のキャラクターラインでつぶれないように方向可変いる。

させること（図 7）で複雑な車体形状についても外表面の98％

ケース2：欠陥の周囲に溝がある。

を検出可能とした。車両１台当たり562エリアを検査し、各エ

この欠陥判定サイズの下振れを回避するために、合成画像

リアに対し11 回の撮像結果から欠陥検出を行うことから、台と人の目に近い生画像の両方を使い判定するロジックを追加す

当たりの撮像回数は、6,182 回 / 台となる。

ることで、人の目との乖離を減少させた（図 6）。
〈Before：対策ロジック追加前〉

図7 キャラクターラインと縞パターン方向による縞画像の違い

以上により、従来の検出率 95％から、100％を達成することができた。

3.3 色・鮮映性・膜厚の測定〈従来技術と課題〉
従来、色・鮮映性・膜厚の測定は、測定機器の測定ヘッド部を車両測定面へ接触させることが必要であったため、測定ヘッドの位置合せを人で行っていた。接触状態での位置合
わせを自動化するためには、測定ヘッドの測定面に対しての相対位置精度を±1mm 以内に収める必要があり、測定ヘッドを持つロボットの停止位置精度を向上させる必要があった。
この課題により、これまで自動車生産ラインでの全数自動測〈After: 対策ロジック追加後〉定の実現は難しかった。
〈課題解決手法詳細〉
今回 Vision systemを活用することでロボットによる高精度
位置合わせを実現し、全数自動計測を可能とした。

3.4 本システムの特徴
今回のシステムにおいて、①

塗装欠陥検査装置で検出した欠陥に対しての修正完了
登録が未完了の場合②

図6 特殊な欠陥形状における検査装置と人の判定サイズの差異と対策結果

色・鮮映性・膜厚の計測結果が品質基準を満足していない場合

上記のいずれかに合致する場合、次工程へ車両が搬出されない制御システムを構築し、工程内保証を実現した。
日 産 技 報No.88 (2022)29特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 5. 外観・仕様検査への自動化技術適用によるクオリティゲートの実現

3.5 価値

4.2 仕様検査

ゴミの自動検査化による効果として検査実施工数 4 名が不〈従来技術と課題〉

要になるとともに、安定した検査実施により出荷品質保証度が（1）塗装色判定向上する。本システムにより塗装最終工程で計測した全車両

色仕様検査の画像処理においてL*a*b* 色空間上のユークの品質データと塗装設備側に設けた生産中の各種状態監視

リッド距離（色差）で判定する方法がある。しかし、車両の塗データベースから、不具合発生時の原因究明に要する時間の装色では白ソリッドや白パールなど、両方の色を並べて比較し最小化、及び 今後のより安定した品質を維持する設備側条件

ないと違いがわからないような類似色が存在し、それらは上記の確立（源流対策）に繋げることが可能となる。

距離が接近している。加えて、照明と検査面の関係から反射率がばらつくことにより分布が重なってしまい判定を間違えると

4. 統合自動検査（仕様 & 傷検査）

いった課題がある（図 10）。

特集 クオリティーゲート 章

白ソリッド

4.1 システム構成と概要

白パール

本装置では仕様検査と傷検査の2種類の検査を行っている。

白仕様検査は生産指示システムの情報に基づき、対象とする部品が指示通りに取り付けられているか否かの検査を行う。また、傷検査では、塗装面のみならず、ガラス面についても検査を黄方向行う。これらの検査を同じステージで行うため、ロボットには特集
クオリティーゲート 章
仕様検査用、傷検査用として別々の照明とVisionセンサが搭
特集 クオリティーゲート 章

緑方向

載されている（図 8、図 9）。

青方向

分布が重なる白ソリッド赤
方
白ソリッド
白パール向

白 白パール
黒白
分布が重なる図．/
D E色空間色空間
図10 L*a*b*
黄方向分布が重なる（2）多様な検査対象と表面状態における判定精度確保
黄方向
緑
間接照明
赤位置、姿勢、本装置が対象とする検査は部品の有無、形状、スライド機構方方
緑
赤色などでOK/NG 判定を行っている。色以外の判定について
青方向
向
向
方
方
は画像処理にて部品の輪郭をベースにして行われるが、部品
青方向
向向

図８．検査ステージ ロボット配置の表面状態が塗装面や鏡面、無塗装面、ガラス面と光の反射率が異なるため、照明の当て方によって検出したい部品の黒図８．検査ステージ
ロボット配置
図8 検査ステージ ロボット配置
図８．検査ステージ ロボット配置

輪郭が消失してしまう場合がある。また、検査対象部品とその黒リング照明
図．/ D E 色空間
図．/ D E 色空間

背景が同色の場合にもコントラスト差がないため、輪郭が消失してしまう。対応策として、複数の組み合わせの照明とVision
図．ハンド部機器構成

図．実際の検査風景

間接照明
センサを用いる方法があるが、ロボットに取り付けるハンド部
スライド機構
間接照明
が大きくなるため、他のロボットとの干渉回避や姿勢変更に時

スライド機構 クルタイムを満足できないといった課題
間を要し目標とするサイがある。
〈課題解決手法詳細〉（1）塗装色判定

リング照明

反射率のばらつきを抑制できるよう、照明を間接的に照射
リング照明できる位置に配置し、生産指示システムの情報に基づき色の図．ハンド部機器構成

図9 実際の検査風景

図．実際の検査風景
図．実際の検査風景

グループ毎に照明やVisionセンサのパラメータを自動で切替

図．ハンド部機器構成

えられるようにした。また、検出エリアは反射率の影響を受けにくい箇所かつ、検査対象部品とそれに隣接する別部品の２箇所を視野内に収まるよう選定し、上記２箇所の色空間の距
30

日産技報

No.88 (2022)

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 5. 外観・仕様検査への自動化技術適用によるクオリティゲートの実現

白ソリッド

離を相対的に比較する判定ロジックとした。その結果、100%

4.3 傷検査白パールの判定精度を実現できた。また、塗装色毎にそれぞれ判定ロ〈従来技術と課題〉

白ジックや閾値を持たせることなく検査が実現できるため、メンテ（1）傷検出ナンス性も大幅に向上している。

本装置では前述の塗装検査のものと同じ縞投影方式の欠陥検出センサを用いている。しかし、検査項目である傷の大部分

分布が重なる特集
章 車両外観検査
は幅0.1mmクオリティーゲート
以下の細長い形状をしており、塗装欠陥の特徴（2）多様な検査対象と表面状態における判定精度確保

黄方向

本装置の対象となる検査種類と部品特性を見極め、塗装面とは全く異なる。加えて、塗装面とガラス面という光の反射率
塗装面
無塗装面が異なる条件においても、傷を検出できることが求められる。
無塗装面

緑 や鏡面部品は反射強度を抑制するため間接照明による散乱光
赤方 を利用し、無塗装部品やガラス面上の印字文字は反射強度が方
リング照明による正反射光を利用するようにした。
青方向
向 高くなるよう、
向（2）誤検出の抑制

部品毎の細かい反射率の違いに対しては照明装置にスライド

傷検出では、画像上の画素の明るさが急激に変化している&KDUJHSRUWOLG /LFHQVH3ODWH
部分を抽出し欠陥判定を行っている。組立最終工程で検査をガラス面鏡面行うため、塗装ボディのみの検査とは異なり、取付け済の部機構を持たせ照射位置をコントロールすることで最適な反射強度を確保している。また、このスライド機構について撮影時以

黒外は照明を格納できる機構を有しておりハンド部のコンパクト品の端部や、ガラス上の識別ペイント、模様、熱線、汚れや(PEOHP
作業時の拭き跡などが存在する（図'RRU*ODVV13）。これらは、欠陥と同 図．塗

図．/ D E 色空間化も実現した。これによりサイクルタイムへの影響を最小化している（図 11）。

様に明るさが急激に変化しており欠陥として誤って検出される

図．表面状態別 検出画像例

ことがあるため、これを抑制する必要がある。

間接照明

部品端部

スライド機構識別ペイント ガラス模様

熱線 汚れ ガラス面

アンテナ

図

5RRI部
図13 誤検出要因の例
図．誤検出要因の例〈課題解決手法詳細〉

リング照明

図

（1）傷検出

図11 ハンド部機器構成（照明、Visionセンサ）

車両に発生する可能性のある傷の特性を見極め、塗装面、

図．ハンド部機器構成
加えて、塗装色や部品別に照明やVisionセンサのパラメー

ガラス面それぞれ、照明の縞幅 / 周期、撮影枚数、撮像パラメー

タを自動で切替えるだけでなく、撮像姿勢も切り替えることでタなどをチューニングすることで、より鮮明な傷画像の取得が背景の写りこみを最小限に抑えつつ、コントラスト差を確保し可能となった（図 14）。

ている。その結果、不良品の流出 0%、良品に対する誤検出

リティーゲート章 車両外観検査
特集0.001%
クオリティーゲート
章 車両外観検査以下を実現している（図 12）。
塗装面
無塗装面

塗装面

無塗装面

無塗装面

DUJHSRUWOLG&KDUJHSRUWOLG

無塗装面

①

①

②

/LFHQVH3ODWH(PEOHP(PEOHP

図12 表面状態別

①

①

②

②

ガラス面

ガラス面

ガラス面

鏡面

②

ガラス面

/LFHQVH3ODWH
鏡面

塗装面 塗装面

②

②

①

③

④

①

②

②

③

④

③

④
図．塗装面とガラス面の疑似傷検出画像①'RRU*ODVV

①

検出画像例

④

③

図14 塗装面とガラス面の疑似傷検出画像
図．表面状態別
検出画像例（左:デジカメ画像、右:画像処理画像）'RRU*ODVV
図．塗装面とガラス面の疑似傷検出画像

日 産 技 報No.88 (2022)31

．表面状態別
検出画像例
部品端部 識別ペイント
ガラス模様 熱線 汚れ ガラス面

ガラス熱線部

ガラス模様部

ガラス熱線部

①

①

②

②

特集 1：ARIYA ガラス面から始まる Nissan Intelligent Factory ： 5. 外観・仕様検査への自動化技術適用によるクオリティゲートの実現

検査

塗装面

（2）誤検出の抑制

4.4 価値

部品の端部やガラス上の模様、熱線などによる誤検出を抑本装置により、多様な車種・仕様を混流生産する組立工程

③
③
②
②
④
④ をもとに画像処理制するために、これらの持つ特徴（パターン）①②①②①①

での複雑な仕様検査と塗装面、ガラス面の微細かつ様々な特にて領域を抽出しマスクを自動で構成することで、誤って欠陥性を持つ傷検査において、検査員のスキルに頼らない一定の図．塗装面とガラス面の疑似傷検出画像と検出されることを防ぐロジックを実装した（図 15）。
ガラス面

ス面

判断基準に基づく検査の自動化を可能にした。これにより、これまでの目視検査に対して品質保証レベルの安定と向上を図
り、お客様に不具合を流さない、工程内保証の実現に寄与しガラス熱線部

②
①

③

④

①

②

③

④

ている。加えて、蓄積される検査情報を活用し、発生原因の特定と、より不具合を発生させない工程設計を行うことで、更ガラス模様部

なる品質不具合が起こらない、起こせない、作業者にとっても図．塗装面とガラス面の疑似傷検出画像
図15 自動マスク処理領域（黄色塗潰し部）
図．自動マスク処理領域働きやすい環境を提供していく。

5. ま と め

ガラス熱線部

但し、汚れや拭き跡による誤検出の抑制（汚れと傷の判別）
欠陥
汚れについては、ランダムな位置で発生し、形状などの特徴が一意

本稿ではクオリティゲートの考え方と、クオリティゲートにおでないことから、現状の欠陥判定手法では対応が困難である。

ける品質保証レベルの向上を図るための、自動検査におけるこの課題に対しては新たな手法を検討し対応する予定である。

技術開発事例を紹介してきた。

ガラス模様部

なお、仕様検査を含め、検査結果（図 16）については一括

現在は製造工程内における検査の自動化を中心に進めてい図．傷検査
結果出力例
図．自動マスク処理領域
でサーバーに保存、蓄積される。

るが、今後は完成車の検査工程に範囲を広げ、保証工程全体へ検査自動化の適用を進める。

欠陥

汚れ

これにより、品質保証レベルの向上と検査結果に基づく品質改善の推進によって、車両品質向上を図り、お客様の期待にそえる高品質の商品をお届けし、日産ブランドの価値の向上へ貢献していきたい。

図16 傷検査 結果出力例
図．傷検査
結果出力例

参考文献※１）バイスリープロジェクツ株式会社：
実用新案登録第 3197766 号

表面検査装置（2015）

著者

石渡

輝行

本田

武志

平山

満

田中

大輔

守屋

32

隆之

山田

恭央

山田

日産技報

誠

No.88 (2022)

特集 1

特集 1：ARIYA から始まるNissan Intelligent Factory

6. 予知予防保全・リモートメンテナンス技術の拡大採用による設備稼働率・工程能力の向上
小川

阿部

堅博 *

櫻井

奨 ***

諭 **

早川

牧野

正芳 *

幸一 **

瀬尾

津本

和也 *

河野

卓也 ***
稔*

期点検では発見が困難な設備異常が原因であった。これはつ

1. は じ め にまり、設備停止の撲滅のためには従来の定期保全だけでは不十分で、設備状態の常時監視の必要性を示している。

日産自動車では、アリアをはじめとした高機能かつ高品質な

そこで日産自動車では、IoT 技術を活用して、設備異常兆車を安定して製造し、納期通りにお客様へお届けすることが課候を示すデータを常時監視する予知予防保全システムを導入

題となっている。この課題解決のために、Nissan Intelligent

することとした。本節では、この予知予防保全システムを構成

Factory（以降、NIF）では多機能且つ高性能な新鋭設備がする重要な要素技術を紹介していく。

導入された。一方で、全生産拠点に目を向けると、老朽化が進んでいる設備も残っており、以上から、円滑な生産の実現

2.1 計測技術に要求される保全レベルが従来よりも高くなっている。

生産設備の異常状態を常時監視するためには、設備異常の保全部門ではかねてより、QCTの向上を目的に、「設備を兆候を表すデータを常時計測して収集する必要がある。この、故障させない」「故障を再発させない」「発生した故障はすぐ直「設備異常の兆候を表すデータ」には、大きく分けて2 種類存す」の3 原則を掲げてきた。この3 原則の下、保全部門はこれ在する。一つは、生産設備自体が、設備の制御や品質管理

まで、多数のベテラン保全員を中心とした現場体制で運営してを目的に元々モニタしているデータである。もう一つは、元々きた。ところが昨今、保全部門の人員構成も変わってきた。

生産設備はモニタしていないため、生産設備に後付けで取り一つはベテラン保全員が少なくなり、これまでベテラン保全員

付けたセンサ類から取得するデータである。前者のデータの取のスキルやカンコツに頼るところが大きかった運営体制を維持

得には、それほど費用は掛からないが、後者のデータ取得には、できなくなってきた。もう一つは、保全員全体の人数自体も減①特定の物理量を計測するためのセンサ、②センサからの微少傾向にあり、突発的な設備異常への対応と、定常業務であ小信号を増幅するアンプ、③アンプからのアナログデータをデる膨大な定期点検作業の両立が難しくなってきている。

ジタルデータに変換するデバイス、④デジタルに変換された

これらの課題を解決していくために、日産自動車の保全部門

データを有線もしくは無線のネットワークに送信するデバイス、

では、最新のIoTなどのデジタル技術を用いた様々な業務革そして⑤有線送信のためのネットワーク配線、といった各種デ新を進めている。本章では、その中の一部として、NIFに導入

バイス費用や設置費用が必要となる。これら①～⑤を工場内した予知予防保全とリモートメンテナンスについて紹介する。

数百か所に設置しようとすると、費用は高額になり、工期も長いため、常時監視の対象を増やすことが難しくなる。また、設2. 予知予防保全

備の可動部に計測用のセンサを設置したい場合でも、データ送信用の配線が必要であると、センサの設置を断念せざるを

前節で紹介した、
日産自動車における保全 3 原則の中で、「設得ない場合が生じる。

備を故障させない」「故障を再発させない」に関わる中長期戦

そこで日産自動車では、後付けセンサの設置費用を大幅に略として、日産自動車では「FY30に設備起因のドカ停ゼロ」と削減し、且つ可動部の計測を容易に実現することを目的に、いう目標値を掲げている。

富士電機（株）と「診断センサHUB」を共同開発した（図 1）。

過去の設備故障履歴を調査したところ、過去 5 年間に国内

このデバイスは、① 3 軸の振動センサ、②アンプ、③ A/D 変換、

車両 3 工場（栃木、九州、追浜）で納車遅れの可能性のあっ④無線によるデータ送信機能を内蔵する。また、4チャンネルた設備停止発生 371 件のうち、実に132 件（34%, 1 位）が定の外部入力端子を有し、各種計測センサと接続することで、様々* プラント・メンテナンスエンジニアリング部

日 産 技 報No.88 (2022)** パワートレイン生産技術部*** 生産技術開発センター33

下

特集 1：ARIYAから始まるNissan Intelligent Factory - 6. 予知予防保全・リモートメンテナンス技術の拡大採用による設備稼働率・工程能力の向上

な計測データの無線通信を安価に実現することができる。また、ステムのデータベースへ送信される（図 2）。

この「診断センサHUB」の寸法は10cm×10cm×3cmと小さく、また、日産自動車では、同じ種類の生産設備が多くの工場ロボットなどの複雑で激しく動く生産設備にも容易に取り付けで使われている。予知予防保全プラットフォームにて、複数のが可能である（図 1）。

工場で同じ種類の設備に対し同じ診断ロジックプログラムを適

NIFでは、生産用ロボットの常時監視を目的に、189 個の「診用するためには、同じ種類の設備から取得されるデータは、工断センサHUB」が設置され、毎サイクル800Hz×3 軸分の振場に関わらず共通のデータ構造でデータベースに格納されて動データが、2-2で紹介する「Field Storage」を介してIoTネッいる必要がある。そこで日産自動車は、設備の種類毎に「デートワークへ送信され、2-3で紹介する予知予防保全プラット

タモデル」と呼ばれる標準化されたデータ構造を作成した。

フォームにて設備異常診断が自動で常時行われている。

「Field Storage」は、このデータモデルに適合するようにデータ変換を行う。これにより、工場に関わらず、同じ種類の設備から取得されたデータは、共通のデータ構造及び共通の通信規格にて予知予防保全プラットフォームに送信及び蓄積される

図２

ことが可能となった。
現在 NIFでは、1,229 台の設備の予知予防保全を目的に、
32,464種類のデータが予知予防保全プラットフォーム用のデー（出典：富士電機（株）WEBサイト）

タベースに常時格納されており、今後も予知予防保全の対象
設備の増加に伴い、データの種類の数は増える予定である。

,R7 ネットワーク)LHOG6WRUDJH

図1 車体ロボットに設置された診断センサHUB&69、等

設備、センサ2.2 データ収集・活用技術
日産自動車では、生産ラインから取得した大量のデータを、

図2 Field Storage

予知予防保全だけでなく品質監視やトレーサビリティなどの様々な用途に容易に使用できるように、“Collect once, Usemany”をコンセプトに掲げ、データ通信規格とデータ構造の2.3 システム化技術

社内統一を進めている。

本章の2 節の冒頭で述べた通り、日産自動車では今後、

この 統 一したデ ー タ通 信 規 格として、 日 産 自 動 車 は「FY30に設備起因のドカ停ゼロ」という目標のために、予知予Industry 4.0で先行するヨーロッパにて普及しているOPC-UA

防保全を全拠点に迅速に展開し、且つその運用状況を監視すを選択した。但し、現在はまだ生産設備や計測センサ自体はる必要がある。そのための予知予防保全プラットフォームとし

OPC-UAに対応していないものが多いため、生産設備から取て、日産自動車は「MASTER CBM」を開発した。

得されたデータ及び後付けセンサにより計測されたデータは、「MASTER CBM」の最大の特徴は、一つのプラットフォー

OPC-UA 規格に適合したデータに変換されてから、IoTネット

ム上に、①診断ロジック作成機能、②オンライン自動診断機能、ワークへと送信される必要があった。そこで日産自動車は、生③診断結果ダッシュボード機能、の3 大機能を1 パッケージで産設備側からの種々雑多な構造のデータを、OPC-UA 規格に搭載したことである。

適合したデータに変換するツールとして、「Field Storage」を①の診断ロジック作成機能では、ノンプログラミング開発環開発した。この「Field Storage」は、生産設備側から受け取っ

境にて診断ロジックを作成することができる（図 3）。NIFでは、たデータを自動でOPC-UA 規格に変換し、変換されたデータ

29 種の診断ロジックを作成した。また、作成した診断ロジック

は2-3で説明する予知予防保全プラットフォームや品質管理シ

は、今回開発した「Diagnosis model management system」
34

日産技報

No.88 (2022)

図
特集 1：ARIYAから始まるNissan Intelligent Factory ： 6. 予知予防保全・リモートメンテナンス技術の拡大採用による設備稼働率・工程能力の向上

を通して日産自動車の全生産拠点で共有し、且つその運用状
況を遠隔でモニタすることが可能である。

図5 データ表示

更に、保全 3 原則の一つである「故障を再発させない」ため
1,&6注：画面内は英訳不要に、③の機能の一部として、「MASTER CBM」では、診断ロジッ
クがアラームを発報した各計測データに対し、対象設備の調図3 ノンプログラミング診断ロジック開発環境

査結果を紐づける機能を有する。この情報を用いて、将来的②のオンライン自動診断機能は、常時送信されてくる計測には計測データから故障箇所や設備停止時期を更に精度良くデータに対し、①で作成した診断ロジックを自動で実行する機予測できるようになることが期待される。

能である。市場を見ると、診断ロジックを開発する機能と、オンラインで自動診断する機能の双方を有しているシステムは少2.4 診断ロジック開発ない。日産自動車では、双方を別々のシステムで準備するので

2-1 ～ 2-3にかけて、デバイスやシステムなどハード面の説はなく、同一のプラットフォームで双方の機能を運用することを明をしてきたが、もう一つ重要な要素はソフト面の診断ロジッ

狙った。今回の「MASTER CBM」には、その双方の機能をクであり、日産自動車はこの開発にも力を注いできた。

実装した。自動で計測データをサイクル毎に診断した結果は、

診断ロジック開発は、対象設備を選定後にFMEAを実施し、工場のレイアウト図上でリアルタイムにインジケータ表示する。

設備の構成部品と動作メカニズム、過去に発生した異常の履③の診断結果ダッシュボード機能では、診断ロジックが異歴情報から、劣化する部品とその故障モードを洗い出す。そし常と判定した設備を、工場のレイアウト図上にて明滅する赤いて、影響度、発生頻度、検知性より最適な保全方式を選定し、インジケータで表示する（図 4）。赤いインジケータをクリックし常時監視が必要と判断した故障モードに対し、計測データ及ていくと、a）建屋内レイアウト⇒ b）ラインレイアウト⇒ c）ステー

び判定方法等を検討する。

ジレイアウト⇒ d）センサレイアウト、と4 階層をドリルダウンす

計測するデータは、主に電流、トルク、振動、圧力、流量、ることができ、最終的にはアラームを発生している設備部位に寸法、温度、等から異常の兆候が現れそうな物理量を選定す到達する（図 4）。また、センサなどの計測機能自体に問題がる。実際に正常時のデータのばらつきを調べ、異常を検出す生じた場合も、レイアウト図上で同様に異常箇所が明示される

るために必要なデータの前処理と特徴量の設定と判定方法を機能を有する。また、計測された生データの表示は勿論のこと、

仮決めする。計測したデータの生値や波形がそのまま判定に診断ロジックに使用される特徴量（統計値等）や異常判定閾値

使えるものもあるが、ほとんどは加工が必要である。バンドパ

が、任意のタイムスケールで表示可能である（図 5）。

スフィルタによるノイズ除去などの前処理を行い、1サイクルまたは単位時間あたりの平均値、中央値、最大 / 最小値、偏差な図

どの特徴量に加工し、上下限診断、ガードバンド診断、周波数解析、トレンド分析などの手法で正常 / 注意（異常の前兆）/
異常の判定を行えるか検証を繰り返す。
これらの様々な物理量、前処理、特徴量、判定方法の中か
D 建屋内レイアウトのビュー

E ラインレイアウトのビュー

ら最適な組合せを選ぶ必要があるが、最も重要なキーポイント
は正常 / 注意 / 異常のレベルを識別する閾値の設定である。この閾値は診断の精度を決める重要な要素であり、この閾値が適正でないと、正常を異常と誤判定してしまう「誤報」や、逆に異常な状態にも関わらず異常の判定ができずにアラーム発

F ステージレイアウトのビュー

報を逃がしてしまう「失報」となり、異常の未然防止が図れな

G センサレイアウトのビュー

い事態となってしまう。

図4 ドリルダウン化されたダッシュボード

日 産 技 報No.88 (2022)35

特集 1：ARIYAから始まるNissan Intelligent Factory ： 6. 予知予防保全・リモートメンテナンス技術の拡大採用による設備稼働率・工程能力の向上

この閾値設定の難易度は大きく3 種類ある。1つ目は、規格は今後、本章の2-3で説明した予知予防保全プラットフォーム

や設備仕様等から予め異常判定閾値の絶対値が定められていに蓄積されるビッグデータを使い、診断精度の向上に継続的る場合であり、容易に閾値を設定できる。

に取り組む。

2つ目は、閾値が規格等で定められてはいないものの、計測データの変化と設備劣化状態の相関関係が明確な場合であ

2.5 工具交換時期の見える化技術

る。設備異常時のデータのサンプルが多数ある場合は、異常

次に、パワートレイン加工ラインでの工具交換時期の見える時と正常時のデータを比較して閾値を仮設定する（図 6）。一化技術について紹介する。

方で、異常時のデータがない場合も多く、その場合は正常時停止の未然防止をするためには、停止要因の予測が必要でのデータを統計処理して閾値を仮設定する。いずれの場合も、あり、生産設備から製品品質情報（測定値、傾向）、加工条設備の個体や部位毎に閾値の検証が必要であり、非常に多く

件情報（加工時間、切削工具使用回数）、設備状態情報（主の時間と手間を要する。また、異常データのサンプルは基本

軸振動値、切削水流量・圧力等）の情報を収集し、状態監的に少ないため、閾値を仮設定した後も、誤報と失報の発生視を行った。今回はそのシステムの一つである、工具交換時

状況をモニタしながら閾値の微調整を継続する必要がある。

期の見える化技術について説明する。

異常データ（減速機交換前）

日産自動車では、従来、加工ラインで使用している切削工

正常データ（減速機交換後）具の工具交換について、シグナルタワーや、ライン内の大型ディスプレイに工具交換予告を表示することで、ライン内のオペレー

正常時の最大値
閾値 仮
異常時の最大値

タに情報を伝えていた（図 8）。そのため、工具交換が発生したその都度対応しており、複数の設備で同時に工具交換となった場合、対応遅れによる設備停止ロスが発生していた。
今回開発したシステムでは、設備からリアルタイムにツール
カウンターの情報を収集することで、その日の工具交換時刻の予測が可能となった（図 9）。工具交換時期の見える化をする
ことで、複数工具のまとめ交換や、オペレータのリリーフ対応

図

図6 ロボットの異常減速機交換前後の振動データ

により、工具交換による設備停止ロスのミニマム化をすること

3つ目は、計測データの変化と設備異常状態の相関関係がができた。

解明できていない場合であり、計測データが不規則に変化す

今回説明したシステムは、IoTシステムのごく一部であり、るため、変化の定量化が難しい。このような場合に対し、日産

設備管理による予知予防保全や、ラインの稼働状況の見える

自動車では統計手法を駆使した診断ロジック開発を行い、一化を行い、生産ロスのミニマム化に向けてシステムのアップデー

例として計測データの波形から多数の特徴量を抽出し、波形トを進めていく。

の変化を数値化することによる診断ロジックを構築した（図 7）。
但し、この場合も判定精度の高い診断ロジックの構築には大ツールカウンター

量の異常データによる特徴量や閾値等の見直しが必要であり、シグナルタワー

図

且つ、定期的に設備の実物の劣化度合いを調査し、計測デー
タの変化との相関情報を蓄積する必要がある。日産自動車で

予告点滅
図8 既存工具交換予告

図9 IoT工具交換スケジュール画面
図7 マシニングセンタのリニア軸トルク波形形状の数値化

1,&6注：画面内は英訳不要

36

日産技報

No.88 (2022)

1,&6注：画面内は英訳

特集 1：ARIYAから始まるNissan Intelligent Factory ： 6. 予知予防保全・リモートメンテナンス技術の拡大採用による設備稼働率・工程能力の向上

3. リモートメンテナンス
日産自動車の保全 3 原則の残り一つである「発生した故障はすぐ直す」を、ベテラン保全員が減少している環境下で実現するために、日産自動車ではNIFにて、ベテラン保全員を配置した集中監視室を立ち上げ、且つ、集中監視室と保全現場をデジタルツールで繋ぐリモートメンテナンス体制を取り入れた。

図11 リモートメンテナンス

背景として、過去に発生したドカ停を分析した結果、復旧
時間が長時間になる要因として、主に「現状把握や要因解析

4. ま と めの不十分」、「復旧作業ミス」、が挙げられ、これらは「調査時間が不十分」「保全員の知識・技能不足」
が要因である。リモー
トメンテナンスを取り入れることで狙う効果は、まさにこの2つ本章では、高度な新鋭設備の登場や設備の老朽化により、の要因の解消である。

高度な保全技術が必要となっている一方で、ベテラン保全員

集中監視室では、ベテラン保全員が工場の稼働状況を把握が減少する厳しい環境の中、NIFではデジタル技術による予するために、設備稼働モニタや予知予防保全プラットフォーム、知予防保全及びリモートメンテナンス体制を構築することで、生産現場のカメラ（243 台）の映像等を表示できる大型モニタ

設備停止頻度と設備停止時間を抑え、お客様へ約束した納期を27 台配備した（図 10）。これにより、ベテラン保全員がリア

通りに高品質な車をお届けする取り組みを紹介した。

ルタイムに生産設備の異常を把握することが可能となった。ま今後、日産自動車では今回紹介したシステムを全世界の生た、集中監視室には、保全マニュアルや、設備の設計図、過産拠点に展開する。また、将来的には蓄積されるデータの学

去トラブル集などの、あらゆる情報を一元的に集約した。この習を行うことで、生産設備の残存寿命予測やトラブルシュー

体制を構築したことで、設備異常が発生してから現場保全員

ティング自動支援も実現する。更に、蓄積される知見を生産が問題の現場に到着するまでの間に、ベテラン保全員が現状

設備設計へフィードバックし、故障し難い産まれの良い設備を把握や要因分析を行う体制を確立した。

設計する。この結果より、NIFでは設備停止回数及び復旧時
間を極限まで削減し、全世界のお客様へ新鋭の高品質な車を遅滞なくお届けすることを目指している。そして、デジタル化を進め、人のスキルへの依存度が低い保全業務に革新することで、少子高齢社会における業務形態の多様化、及び働く人の間口開放（働き方改革）に貢献していく。

図10 集中監視室

また、集中監視室のベテラン保全員と現場の全保全員をリ
アルタイムに繋ぐデジタルツールとして、ウェアラブルカメラ、
ヘッドセット、タブレットを64セット配備した。これにより、現
場映像の共有、音声によるコミュニケーション、保全マニュア
ル等の共有がリアルタイムにベテラン保全員と現場保全員の間で可能となり、現場保全員の知識不足を補う体制を構築した（図 11）。
この集中監視室を中心としたリモートメンテナンス体制により、故障復旧時間を平均 30％削減することを見込んでいる。

日 産 技 報No.88 (2022)37

特集 1：ARIYAから始まるNissan Intelligent Factory ： 6. 予知予防保全・リモートメンテナンス技術の拡大採用による設備稼働率・工程能力の向上

著者

小川

堅博

櫻井

諭

瀬尾

和也

河野

稔

牧野

幸一

津本

38

卓也

阿部

奨

早川

日産技報

正芳

No.88 (2022)

特集 1

特集 1：ARIYA から始まるNissan Intelligent Factory

7. 革新的薄肉軽量シリンダーヘッドを実現する鋳造技術の開発
杉山

雄大 *

土屋

真一 **

久米

洋道 *

西

高宏 **

田渕

満智 **

図１

1. は じ め に
地球規模でのCO2 排出量の削減に向けた取り組みが加速している。日本でも、2020 年 10月の第 203 回臨時国会にて2050 年カーボンニュートラル、脱炭素社会の実現を目指すと

図1 シリンダーヘッド

図の宣言が示された。自動車業界では、電動化車両の拡大はもちろんのこと、既存の内燃機関の更なる高効率化と車両軽量

断面図

図化によるCO2 排出量の更なる低減が求められるのと同時に、従来品 開発品

従来品

車の生産過程である生産工場のCO2 排出量削減も果たさな開発品ければならない大きな責任がある。
内燃機関の更なる燃焼効率向上を達成するためには、過給機によるエンジンシリンダー内の更なる圧縮比増大が求められている。その実現には、排気ポート部の高い冷却性能が必要

図2 中子となり、エンジンシリンダーヘッド内に張り巡らされている内部
冷却回路をより細く緻密にする必要がある。そのため、シリン2. アライアンス スタンダード ラインの概要

ダーヘッド内のウォータージャケットの構造が複雑な形状となっている。同時に燃費向上のニーズから車両軽量化のためのシリンダーヘッド薄肉化が求められており、この2つを高い

薄肉軽量シリンダーヘッドを実現のため、必要な技術を集次元でバランスできる、鋳造工法の開発が急務である（図 1）。

結し、“アライアンススタンダードライン”として標準化した。

生産プロセスについても、シリンダーヘッド粗材は低圧鋳造エンジンの競争力向上のため、シリンダーヘッドは吸気、燃法というアルミ鋳造法で造られており、アルミを溶かす工程と、焼、排気を司ることから重要な機能部品である。シリンダーヘッ

強度を調整する熱処理工程で、多くのエネルギーを使用してドを製造するアルミ鋳造工程はそれらの機能を実現するため金おり、2019 年時点で、日産自動車の生産工程の中で、塗装型と内部の中空部分を作る中子（図 2）を使い、溶かしたアル

工程、鋳鉄鋳造工程に続いて、3 番目に多くCO2を排出してミを金型に注湯して部品を形成する。

いる。そのため、工程全体でのCO2 排出量削減が急務であり、複雑化した冷却通路、部品統合及び薄肉形状を高品質で今回新 世 代の可 変 圧 縮比ガソリンエンジンの開 発、 及び製造するため、アライアンス スタンダード ラインに新工法、及Global 展開に合わせて、新しいシリンダーヘッド生産ラインをびバラツキを極小化する各種自動化を盛り込んだ。

開発した。

図 3に工程のフローを示す。

本章では、その開発内容の中で、複雑・緻密な内部冷却中でも薄肉化のため中心となる新技術は、吸引低圧鋳造法、構 造と製 品 薄 肉 化を両 立するために開 発した、V-LPDC

無機中子、ロータリー熱処理炉、CTによる自動検査である。

Process（Vacuum Low Pressure Die Cast Process：吸引

それらの工程は、すべて一個送りで行っており、製造から搬送

低圧鋳造法）と、関連する技術の詳細を以下に説明する。

まで自動化レベルを向上し、ミスや不具合発生を排除している。
CO2 削減の観点でも、無機中子、個別溶解炉、ロータリー* 第二製造部** 成形技術部

日 産 技 報No.88 (2022)39

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory - 7. 革新的薄肉軽量シリンダーヘッドを実現する鋳造技術の開発

熱処理炉を採用することでカーボンニュートラルに貢献している。

から抜ける構造となっているが、溶融アルミニウムの流動を阻

また、働く人の環境改善も考慮した。従来の鋳造工場は、煙・害しないように空気抜き部の背圧を低くする必要がある。薄肉

ヤニ・粉塵で工場内が暗い・臭い・汚い、また手作業が多い化を突き詰めるとこの背圧が原因で空気がアルミニウムに置換と環境面ではとても良いは言えない工場であった。この新ライされる前にアルミニウムが固まり製品形状不良が発生する。そンにおいては無機中子を始めとする技術によりこれらを大幅にこでその背圧を低減するため、鋳造中に金型合わせ面からの改善させることができた。

吸引を行う技術を開発した。（図 6）
この際、アルミニウムを充填する圧力と金型内の圧力のバラ

図

鋳造機

溶解

ンスを取ることが重要である。そこで金型内の圧力をセンサにより常時モニタリング（図 7）するとともに、熱電対により金型
内のアルミニウムの流れをデータ取得した。鋳造 CAE（図 8）
製品冷却

中子

中子搬送

とこれらのデータを活用することで、最適な吸引条件を設定し、仕上（砂出し、切断）最少肉厚 2 ㎜のシリンダーヘッド鋳造を実現できる技術を開発した。量産では、エンジンの強度要件を考慮しながら、従来

熱処理

外観目視検査パレタイズ

図図 モデルと比較し約 4％の重量低減を実現した。

加工ラインへ輸送

3UHVVXUHN3D,QOLQH &7

ＡＧＶ搬送

図3 工程フロー（概要）

9DFXXPHG
SUHVVXUHN3D

図

アルミニウム充填圧力

7LPHV

金型内吸引圧力
図6 金型内吸引条件

図4 レイアウト
（鳥観図）

金型内圧力

3. 開 発 内 容

アルミニウム充填中
Pressure, kpa

3.1 V-LPDC（吸引低圧鋳造法）
革新的な薄肉軽量シリンダーヘッドの実現のための中心とな

図 る技術が、V-LPDCである。

Time, s
図7 金型内の圧力

図

図5 V-LPDC（吸引低圧鋳造法）

図 5のようにシリンダーヘッドの鋳造は溶融アルミニウムを
金型内の空間に流し込み空気とアルミニウムを置換することで図8 鋳造CAE

形状を成型している。この時空気は金型の合わせ面の隙間等
40

日産技報

Nissan Confidential C
No.88 (2022)

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 7. 革新的薄肉軽量シリンダーヘッドを実現する鋳造技術の開発

また、この吸引低圧鋳造法は従来の有機粘結材を使用した

無機中子造型（図 10）は、混錬した砂から水分を除去する

中子方案であるシェルモールド法では鋳造時に発生する煙、ことで硬化させる方法である。そのため、中子造型機周りの雰

金型に堆積するヤニにより吸引通路が閉塞してしまうという課

囲気温度や湿度の変化により、シューティングヘッド内の砂の題があった。そこで、V-LPDCでは、煙、ヤニが発生しない硬化速度に影響を与える。シューティングヘッド内での砂の乾

無機中子工法を採用した。（図 9）本工法は、中子を形成する

燥を防ぐため、シューティングヘッド内を水冷却しているが、ため、砂の粘結に水ガラスをベースとした無機バインダーを使

気温や湿度により露点が変化すると、シューティングヘッド内用している。今回これらの技術をアライアンス スタンダード

外で結露が起こり砂に過剰な水分を与え、中子品質を悪化さラインで採用し、吸引低圧鋳造法と無機中子の組み合わせにせてしまう。そのため、シューティングヘッド周囲の気温、湿より薄肉軽量シリンダーヘッドの量産を実現した。

度を常時測定し、露点を算出、常時モニタリングし、冷却水の温度を制御することで結露防止対策を実施した。
造型直後の無機中子は柔らかいため、把持することが困難

図である。中子を下面からすくい上げる仕様でハンドリングを実施することで、型からの取り出し及び、搬送ラックへの積み込みを実施した。（図 11）これにより柔らかい造形直後の中子を壊すことなく自動ハンドリングすることが可能となった。

図9 無機中子造型機

3.2 中子・鋳造工程の全自動化
前述のように本ラインでは、品質バラツキ低減、作業環境改善等を目的として溶解、中子造型、鋳造、仕上げ工程及び搬送について最大限に自動化を織り込んだ。

図11 中子把持具

中子造型では、無機中子造型工法を、全自動化するにあたり、シューティングヘッド内の砂の自然硬化や造型直後の柔ら

造型後の中子はロボットにてバリ仕上げを実施しているが、かい状態でのハンドリング及びロボットでのバリ仕上げが課題

無機中子の脆い特性、薄い中子形状からバリ仕上げ中に中子であった。

が折れ易かった。そのため、バリ仕上げ時の受け台の中子との位置決めブロック形状やクリアランス設定を見直し、バリ仕上げ
時の中子の動きを最小限に抑えることで中子折れを対策した。
仕上げられた中子は搬送ラックに積載され、無人搬送車（図 12）により牽引され中子外観場まで搬送される。フロアの図

状態により搬送中の中子に少しでも衝撃が加わると中子が容易

バリ仕上げロボット

シューティングヘッド

中子取り出し中子型
Nissan Confidential C

図10 無機中子造型機
図12 中子無人搬送車

日 産 技 報No.88 (2022)41

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 7. 革新的薄肉軽量シリンダーヘッドを実現する鋳造技術の開発に折れてしまうため、搬送ラックにバネを挟み込み、衝撃を吸3.3 溶解・熱処理工程のエネルギーロス低減

収させることで、凹凸のあるフロア上でも薄く、脆い中子の自アルミ鋳造工程業界では、溶解工程及び熱処理工程でアル動搬送が可能となった。

ミ鋳造工程の35%のCO2を排出している。カーボンニュートラ

鋳造工程では、中子を金型に収める作業及び、製品を金型ルに向けた取り組みが加速する中で、CO2 削減に繋がる省エから取り出す作業をロボットにより自動化している。

ネルギーを考慮した生産設備設計が求められており、本ライン

中子が脆く、薄いため、ハンドリング時や金型に収める時のにおいても、小モジュール化及び熱効率に優れた設備を採用す

少しの衝撃により、金型内に砂粒が落ちることで発生する砂嚙ることで、省エネルギーを実現したのでその内容を紹介する。

み不良や金型に収めた中子が折れた状態で鋳造することによる〈溶解工程〉

中子折れ不良が懸念された。中子の巾木をハンドリングに最従来の溶解工程は、時間あたり3 ～ 4トン/hrの溶解能力を適な形状にデザインし、その部位を把持することにより、それ有した大型溶解炉を各工場毎に配置し、溶融したアルミニウ

らの衝撃を最小限に抑えた。（図 13）さらに、中子収め後のエムを取鍋付きフォークリフトで多数の低圧鋳造機に順次運搬・

アブローによる砂除去作業もロボットにより自動化することで、配湯する方式であった。大型溶解炉ゆえに、操業度に関係な中子を破損させず、金型に設置し、かつ、中子設置後の金型

く常にバーナーで溶湯を保持する必要があり、エネルギーロス

表面の余剰残砂を確実に除去することで、鋳造工程を自動化の課題と溶湯を運搬・配湯する安全上のリスクの課題があっすることができた。（図 14）

た。本ラインでは、低圧鋳造機 1 台に必要な最低限の能力を中子による中空部の検査は、CTによる自動検査を採用し、図有した小型溶解炉（図 15）を各低圧鋳造機横に配置し、ロボッ

複雑かつ緻密な内部形状を全数保証している。

トを用いて溶湯を低圧鋳造機保持炉に配湯する方式とした。
作業者は、アルミ材料を所定の場所にセットするのみであり、従来の大型溶解炉では困難であった材料投入から溶解～配湯までの工程の自動化が実現できた。これにより、作業者が溶湯を運搬する危険性を排除し、安全面と環境面で向上が図れた。また、低圧鋳造機毎の操業度に応じて溶解炉を停止することが可能となり、エネルギーロスの削減が可能となった。

図

図13 中子セット治具

図15 手許溶解炉外観〈熱処理工程〉シリンダーヘッド鋳造工程では製品の機械的性質向上を目
的に熱処理工程があり、前述の溶解工程同様に従来は大型熱処理炉を各工場毎に数台配置し、熱処理バスケットと呼ばれるステンレス製のバスケットにワークを充填し溶体化工程（約500 ℃）、水冷却工程（約 80 ℃）、時効工程（約 200 ℃）をバ
スケット搬送する連続熱処理炉を採用していた。この連続熱処

図14 鋳造機・中子セットの中の写真

理炉の搬送に使用するバスケットは、ワークに対し約 2 倍の重量があり、ワークのみならず搬送に使用するバスケットも同程
42

日産技報

No.88 (2022)

図

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 7. 革新的薄肉軽量シリンダーヘッドを実現する鋳造技術の開発

度の温度まで加熱されるため、熱損失が膨大であった。低操
業度時は、バスケットへのワークの充填率が下がり、更なる熱効率の低下が余儀なくされていた。また、高温・急冷の繰り返しによるバスケットの変形もあり、定期的なメンテナンスが必須であった。これらの課題を解決するために、バスケットを使用しないロータリー式の回転熱処理炉（図 16）を採用した。各工程間（溶体化～水冷却～時効化～空冷）をロボットを用いてワークをハンドリングし、ワーク投入から搬出までを全自動化した。ワークの処理を1 個送りとすることで、熱処理工程で発生する製品内部の残留応力バラツキを低減する事ができ、製品の薄肉化に寄与している。また生産能力は、低圧鋳造機 2台分の小さなモジュールとした。
熱処理バスケットレスにより熱損失が皆無となり、約 44％の熱効率向上が図れた。また小モジュール化により、操業度に応じて運転・停止が可能となり、エネルギーロス削減に大きく寄与できた。

図16 熱処理炉外観

4. お わ り に
V-LPDC（吸引低圧鋳造法）という新たな鋳造工法の開発と新規プロジェクトへの適用により、シリンダーヘッドの▲4％の製品軽量化に貢献することができた。さらに生産工場ラインとしても、より魅力ある製品を実現する新たなアライアンススタン
ダードラインを構築することができ、実生産に適用したことでCO2 排出量を▲ 24% 削減することができた。
更なる進化を続けるとともに、グローバルに本技術を広げ効果を最大化し、今後もお客様に魅力ある製品をお届けするた
め鋳造技術としてより高機能、高品質な部品を生み出していく。

日 産 技 報No.88 (2022)43

特集 1：ARIYA から始まる Nissan Intelligent Factory ： 7. 革新的薄肉軽量シリンダーヘッドを実現する鋳造技術の開発

著者

杉山

雄大

土屋

真一

久米

洋道

西

44

高宏

田渕

満智

日産技報

No.88 (2022)

特集 2

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA

1. 次世代のフラッグシップ ARIYA
赤石

永一 *

中嶋

光 **

また、あわせてProPILOT 2.0の性能を向上し、新たにリモー

1. 初 め にトオートパーク機能を追加した。
以下それぞれの技術革新について、次章からの詳細な説明

2010年に世界に先駆けてEVの量産を始めた日産自動車は、に先立ち、概説していきたい。

10 余年の市場経験を基に革新的な次世代 EVとしてアリア（図１）を開発した。アリアは、新しい日産とNissan

3. EV 専用 PF によるパッケージの革新

Intelligent

Mobilityを体現した車であり、目指したのは、「車の未来を感
じる次世代のフラッグシップ EV」である。お客様に「EＶだから

これまでのEVの多くは、ICE 搭載車用のプラットフォーム設こそ実現できる比類なき至福のご経験を提供したい」という思計の考え方を踏襲していたため、EVの持つ小さなパワートレいを込めた。

インの特性を十分活かしきれていなかった。そこで、今回、EV 用パワートレインと車両搭載技術を高度に融合させたEV
専用パッケージを新たに開発することで、室内空間の拡大、フロントオーバーハングの低減とホイールベースの拡大、最小回転半径の低減、操縦安定性や乗り心地性能の向上、EV 航続距離の拡大、静かな室内等の実現を目指した。
それぞれの目標を満足する個々の達成手段には相反するものが数多くあるため、以下に述べる高度な技術開発を統合的に行う複雑なシステム技術開発に取り組んだ。

3.1 基本構造と室内空間、スタイリング

図1 ARIYA

まず室内高の拡大に関しては、電池搭載のための床下構造を総合的に見直した。後述する必要な電池容量を確保しなが

2. 次世代フラッグシップを目指してら、同時に温調機構を備え、車両強度や剛性を確保するためにクロスメンバーを取り込む構造とした（図２）。それにより、

アリア開発にあたり、EVの特性を十分に活かしつつ、最新

超薄型かつ大容量電池搭載可能で高剛性を有する、車体一の技術を取り込み、すべての面でお客様にご満足いただけるこ

体型の電池パッケージを開発することができた。さらに、その図２とを目指した。そこで我々は、多くの価値を同時に実現するた
めに、新たな要素技術開発とそれらを高度に融合させる革新的システム技術の開発に挑戦した。
まず初めに、新たなEV 専用PFによるパッケージの革新で、
広く静かな室内、十分な航続距離、美しいスタイリングを実現した。次に、インフォテイメント技術の革新により、豊富なサービスと驚くほどの使いやすさを両立、そして、車両統合制御の革新により、高い動力性能と安定した走行性能を具現化した。
* 常務執行役員

日 産 技 報図2 床下構造**Nissan 第一製品開発部

No.88 (2022)45

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 1. 次世代のフラッグシップ ARIYA

高剛性パッケージを前後の車体と連結することで、車両全体

3.2.1 電池容量のねじり剛性を高め、バッテリー床下配置による低重心化、お航続距離については、お客様の使用用途に応じて選択可

およそ50：50の前後重量配分の効果と併せて、操縦安定性

能な様に、B6グレード車とB9グレード車を設定した。B6グレーの向上と乗り心地性能の向上を高次元で両立させることがでド仕様は主に毎日の通勤や買い物に使用するお客様を想定きた。

し、B9グレード仕様は週末のレジャー（ゴルフやキャンプ等）

また、パワートレインを小型化した空間を活かし、これまでを中心に使用するお客様を想定した。その想定レンジを満足

室内に配置されてきた空調装置（HVAC）をモータールーム内

する電池容量を、以下に示す技術開発で実現した高い電費かに配置した。同時に、構造的に空間の多いHVAC自体を衝突

ら導き出し、B6グレード：66kWh、B9グレード：91kWhと時のつぶれ代としても機能させることで、衝突性能を維持しなした。

がら車室内空間の大幅な拡大を図った（図３）。また、同様に
その空間を活用し、タイヤの切れ角を増大させ、Dセグメント

3.2.2 空気抵抗の低減

並みの室内空間ながら、Bセグメント並みの最小回転半径を空力抵抗係数（Cd 値）を低減するため、流れるようなルーフ

実現している。
図３

形状とし、フロントマスクにはエアカーテンと呼ぶ風流れを整流する通気口を設けた。また、空気流れのコントロールのために床下にフラットなフルアンダーカバーを採用した（図 4）。これによりCd 値：0.3 以下を達成し、SUVとしてはトップクラス

図４の空力性能を実現することができた。

図3 パワートレインとHVACレイアウト

加えて、電動センターコンソールの採用とインストパネルの小型化により室内長を最大化し、フラット化した床面により前後席の足元スペースを拡大した。
このプラットフォームにより、Ｃセグメントの全長ながら、室内有効長はＤセグメント並みの広さを実現することができた。

図4 空気流れ

同時に、ショートオーバーハング、ロングホイールベースレイ
アウトを可能にし、画期的で目を引くスタイリングを実現可能なベースを築くことができた。

3.2.3 急速充電性能

これら画期的な室内や外観はアリアの大きな魅力であり、急速充電性能は、高速道路のパーキング等で急速充電する

EV 専用の新プラットフォームにより実現することができた。

するシーンを想定し、30 分間の急速充電でバッテリー電力残量が 10％から80％に回復できることを目標とした。充電速度

3.2 長い航続距離

はバッテリーの内部温度に強く依存するため、気温や走行パ

アリアを多くのお客様に買っていただきEV 普及に貢献する

ターンによらず安定した充電性能を確保し、また、薄型にできために 航続距離、充電性能、冷暖房時の電費等のEVの基る様、液体による温度調整システム（図 5）を開発した。

本性能を向上させ、お客様の実際の使用シーンで利便性を大

なお、将来を見据えて、この車載充電装置の受け入れ可能

幅に高めることを目指した。

なパワーを130kWに設定し開発を行った。

その開発要素として、地道な走行抵抗の低減に加えて、主たる走行抵抗である空気抵抗の低減、夏場の高速道路走行
で重要になる急速充電性能の向上、冬場の暖房性能の向上と電池耐低温特性の向上を図った。

46

日産技報

No.88 (2022)

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 1. 次世代のフラッグシップ ARIYA

図５

図６

図6 画面スワイプには、ドライバーの音声により操作可能なボイスリコグニションを採用しており、お客様の自然な発話を理解する、利便性の

図5 温度調整システム

高いHMIを実現した。

3.2.4 暖房性能

それを支えるコネクテッドサービスシステムは、柔軟性と開EVにとって、走行以外で最も大きなエネルギーを必要とす

発スピードを担保するために、サービス用サーバーとシステム

るのが、夏期に比べて外気温との差が大きい冬期の暖房であサーバーを分離独立させ、加えて、重要な機能統合ソフトウ

る。高効率なヒートポンプ式を採用し、暖房時の電費を大きく

エアを内製で開発した。同時に、車載用のファームウエア更新

改善することで冬期の航続距離拡大を目指した。

を無 線で行うFOTA（Firmware Over-The-Air）を導 入し、永続的に、豊富なサービスを使いやすく、タイムリーに提供可
能なシステムを実現できた。

3.3 静音性
エンジンの無いEVの騒音は、路面とタイヤの間で発生する

5. 車両統合制御の革新 e-4ORCE

ロードノイズ、高速走行時に発生する風切り音、モーターが発する音が主なものである。
ロードノイズに対しては、ノイズ吸収材内蔵タイヤや二重防

お客様要望の強い4WDを搭載するにあたり、単なる生活

振サブフレームを採用し、車体骨格の徹底的な剛性強化によ

4WDではなく、車両制御とパワートレイン制御を融合させた、るノイズ伝達系の感度低下を実施した。風切り音については、

新たな4WDの価値を提供したいと考えた。

風流れ渦が発生しないように外板の段差、隙間を無くし、またGTRやアテッサで採用されている、車両の走行状態に応じ遮音ガラス等の採用により車室外から入りこむ音を徹底的に遮て前後アクスルのトルク配分を制御する4WD制御技術に、
リー

断した。

フで培ったモータートルクをmsec 単位で高速高精度制御する

さらに、ロードノイズが低い低車速等で、わずかなモーター

技術を高度に融合させることにより、どんな路面の状況（雪道、の回転変動や半径方向振動が気になることがあるため、低速

凍結、雨、ドライ）であっても常に安定した車両挙動を実現し、での音振特性に優れた新たなモーターを開発し、フラッグシッ

安心、安全なドライビングを提供することを目指した。

プにふさわしい静音性を実現することができた。

前後に配置された2つのモーターは、従来の駆動力制御に加え、車両の加速度、ヨーレート、タイヤのスリップ判定など、

4. インフォテイメント技術の革新

これまで車両制御に用いられてきた情報を統合し、シームレス
で自由自在な前後トルク配分を作り出す。加えて、４輪のブレー

これまでの車載型操作表示装置とコネクテッドシステムは、

キ制動制御を統合することで、各輪荷重に応じた最適な駆動

新たなサービスや機能の増加に伴い、選択すべき階層が広く力を制御可能にし、車両挙動を高度に制御することを可能に深くなると同時に操作や表示が煩雑になる。また、システムがした。

複雑であるがゆえに、機能追加に時間がかかり、タイムリーな

例えばワインディングロードの走行では、カーブ入り口ではサービス提供が難しいという課題があった。そこで、アリアでは、

回頭性を良くするためにFR 車のような後ろよりトルク配分、カー

IVI パネルとメータパネルの2つの大きな画面を統合的に使えブの中間では挙動の維持をするために前後 50:50、カーブのるようにし、操作階層を大幅に減らすとともに操作のしやすい出口でFF 車のような前よりトルク配分とし、滑らかに加速しな

入力システムを構築した。また、表示装置としても、スワイプ

がらカーブを抜けてゆく、この様な制御を前後独立して実施す操作で2 画面を一体的に使えるようにすることで、わかりやする（図 7）。また、モーターによる前後配分を最適化した回生ブ

く使いやすいインターフェイスを開発することができた（図 6）。

レーキの制御により、ドライバーだけではなく助手席や後席にまた、この入力装置の機能であるNAVI やエアコンの設定等
日 産 技 報No.88 (2022)

乗る人にもスムーズで、快適な乗り心地を提供する。
47

図８

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 1. 次世代のフラッグシップ ARIYA

e-4ORCEは、優れた動力性能に加え、運転するお客様に安心・安全そして運転する楽しさを提供する卓越した性能を有するシステムである。

図7 e-4ORCE作動

6. ProPILOT 2.0、 Remote Auto Park

図8 Remote Auto Park

スカイラインに搭載したProPILOT 2.0 は、多くのジャーナ

7. ま と め

リストから単に便利で安全快適なだけでなく、「相棒」「パートナー」と言った表現でこれまでにない人とクルマの関係を表現していただいた。さらにその性能を向上させるため、準天頂衛開発した革新的システム技術によりアリアは、Cセグメント星の信号を用いて自車位置精度を向上した。

SUVながら、Dセグメント並みの車室内広さとEセグメント並

複数車線の高速道路で、従来は自車がどの車線にいるか判

みの静音性を実現し、圧倒的に広く静かな、フラッグシップに別することが困難であったが、準天頂衛星信号を使う事によりふさわしい空間を実現した。同時に、WLTCモードでの航続50cmレベル精度で自車位置の把握が可能となり走行する車線

距離は、最大 610kmを達成した。情報を自在に操れる統合の位置を正確に確認することが出来る。これにより進路案内の型インターフェイスディスプレイとコネクテッドサービスシステム

精度が大幅に向上し、高速道路の分岐点に対する車線選択案

により、豊富なサービスと使いやすいインフォテイメントを実現

内や車線変更案内が正確にかつスムーズに出来るようになった。

した。また、日常から雪道まであらゆる走行をレベルアップさまた、お客様への支援という意味では今回 Remote Auto

せるe-4ORCEにより、卓越した走行性能を実現した。

Park（RAP）という新しい技術を搭載した。専用のリモコン

なお、この章では触れることができなかった多くの技術的チャ

Keyを使う事で車外からアリアを前後に動かすことができる機

レンジについては、以下の章にて取り上げているのでご参照い

能である（図 8）。狭い駐車場で乗り込む際に先ず RAP 機能でただきたい。

少し前進させ、ドアが十分に開けられるスペースを確保したう
えでアリアに乗り込むということが可能となる。

アリアは日産が有する全ての最新技術を盛り込んだ、まさにNissan Intelligent Mobility の象徴であり、車の未来を感じる次世代フラッグシップ EVに作り上げることができた。実際にアリアに乗って、触れていただき我々開発者の想いを感じて頂ければ幸いである。

48

日産技報

No.88 (2022)

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 1. 次世代のフラッグシップ ARIYA

著者

赤石

永一

日 産 技 報No.88 (2022)

中嶋

光

49

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 1. 次世代のフラッグシップ ARIYA

50

日産技報

No.88 (2022)

特集 2

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA

2. 高いパッケージング効率を実現した
EV 専用プラットフォームCMF-EV の開発
大西

将浩 *

1. は じ め に2010年に発売を開始したリーフは、本格的な量産EVとして、高い信頼性や安全性、EVらしい走りの気持ちよさがお客様に受け入れられ、EV 普及時代を切り開くパイオニアとして貢献してきた。
今回、アリアで採用したEV 専用プラットフォーム（CMF-EV）
を新規開発するにあたり、リーフで培った高度な信頼性・安全性を継承・進化させつつ、車両パッケージ・航続距離・走行性能について「さらにお客様の期待を越えること」を、取り組

図1 SUV群における車両全長・有効室内長比較

むべき課題に据えた。
本稿では特に広い室内と大容量バッテリーの搭載、高い走また、完全フラットフロアについても、リーフではセンタート

行性能を達成させたキーポイントについて解説する。

ンネル内にブレーキ配管、冷却水配管、高電圧ハーネスなどを配策しており、お客様の期待に必ずしも応えられていなかっ2. EV 車両パッケージの現状た。

3. 新規 EV 専用プラットフォーム CMF-EV での進化

お客様が EVに期待する車両パッケージとして、大きく以下2つが挙げられる。
① コンパクトなパワートレインによる、前後方向で広々としたアリアに採用したCMF-EVでは、空調ユニットをエンジンコ

室内空間

ンパートメントに搭載するブレークスルーと、機能統合による② 排 気系、プロペラシャフトレスによる、完全にフラットな室パッケージの高密度化を図り、SUV ICE 車のトップベンチマー

内フロア

クを上回る前後方向空間効率と完全フラットフロアを実現した。

しかしながら、実際に双方を両立させるEVの開発はお客様（図１・図２）の想像以上に困難である。
図１に、市販 SUV 群における車両全長と有効室内長（アクセルペダルから後席乗員ヒップポイントの距離であり、居住空間の前後長の代表指標）の比較を示す。SUV EV 車のベンチマー
クラインはSUV ICE 車に対して前後方向のパッケージ効率で劣っていることが解る。航続距離確保を目的に大容量高電圧バッテリーを搭載したEVでは、車両質量が大幅に増加する。
そのため、ICE 車に対して、低速衝突時の損傷性ならびに高速
衝突時の乗員・高電圧安全確保に必要な衝突ストロークが増

図2

え、コンパクトな駆動系によるスペースメリットを相殺していた。
*Nissan 第一製品開発部

日 産 技 報No.88 (2022)

51

高い空間効率と完全フラットフロアを実現

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 2. 高いパッケージング効率を実現した EV 専用プラットフォーム CMF-EV の開発

更に、上記の機能統合部品を計画当初から車体骨格剛性

アリアに採用したCMF-EVでは、空調ユニットを圧壊させるの前提に織り込むことで、お客様が EVに期待する意のままのことにより、必要なクラッシュストロークを確保しつつ、エンジ

操縦性・乗り心地と軽量化を両立させた。

ンコンパートメント前後長を短縮した。（図 5）
空調ユニットは主に熱交換器、冷媒配管、ブロアファン、

4. 空調ユニットのエンジンコンパートメント内配置

ダクト等で構成されているが、熱交換機とブロアファンモータ
以外の構成部品は樹脂あるいは中空形状であるため、圧壊代

本章以降は、より具体的な達成方策について解説する。従が存在する。そこで、アリアのフルラップ前面衝突時では200

来は室内のインストゥルメントパネル内に配置されていた空調㎜程度空調ユニット本体を圧壊させる前提で衝突時のFS 特性

ユニットを、エンジンコンパートメント内配置に変更し、薄型イを空調ユニット割り付けて開発を進めた。

ンストゥルメントパネルを実現したことは、アリアのワールドプレ

なお、空調ユニット構成部品のうち、高電圧部品である空ミア等で紹介され、広く知られている。

気 PTCヒータは、非クラッシャブルゾーンである居室内に搭載

しかしながら、単なるユニット搭載位置変更のみでは車両全切り
原稿とし、衝突時の高電圧安全にも配慮した。

長に対する有効室内長、すなわち前後方向のパッケージ効率向上に殆ど寄与しない。なぜならば、室内空間が延長される

CrushNon crushable zone
stroke

一方で、空調ユニットを搭載するエンジンコンパートメントは延長せざるを得ないからである。

Crushable HVAC

アリアにおけるブレークスルーは、空調ユニットの移動に加えて衝突時に積極的に圧壊させる構造としたことである。図３に示す通り、従来の空調ユニットはダッシュパネル後方、すな
わち非クラッシャブルゾーンに搭載されていた。単純に空調ユ
ニットをエンジンコンパートメントに移動、かつクラッシュスト

Air PTC Heater

ロークを維持すると、空調ユニットの前後寸法分エンジンコン

Short engine
切り抜き範囲はcompartment
原稿と揃えてください

パートメントの延長が必要になる。（図４）

図5 空調ユニット圧壊前提のクラッシュスペース
Crush Non crushable zone
stroke

ここでは、空調ユニットを安定して圧壊させる方策について解説する。図６にCMF-EVのエンジンコンパートメント内レイ
アウト図を示す。空調ユニットはエンジンコンパートメント内の最後方に搭載され、その前方には充電器、ジャンクションボッ
図6

HVAC in Cabin

図3 従来の空調ユニットとクラッシュスペースの関係

クス、DCDCコンバータをアッセンブリしたアッパーパワート切り抜き範囲はレ

原稿と揃えてください

インユニットが搭載されている。

Upper Powertrain
切り抜き範囲は原稿と揃えてください

Cowl-top member

HVAC

Radiator core
supportCrush
strokeNon crushable zone

Extended

Side View←Front

図6 エンジンコンパートメントユニット配置図

前面衝突時には、アッパーパワートレインユニットは衝突事
象の中期から後退を開始し、空調ユニットの完全圧壊とほぼ
HVAC in engine
compartment

同時に最大後退量に到る。様々な衝突形態において、安定的に空調ユニットを圧壊させるには、アッパーパワートレインユ

図4 空調ユニット移動とエンジンコンパートメント延長

52

日産技報

No.88 (2022)

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 2. 高いパッケージング効率を実現した EV 専用プラットフォーム CMF-EV の開発

ニット側面視の初期搭載角度を維持したまま後退させることがバーである。図 8に示す通り、従来構造において、アッパーパ

望ましく、以下の考え方で挙動コントロールを達成した。

ワートレインユニットはサイドメンバー間を接続するメンバー上① アッパーパワートレインユニット前方を車体骨格と接続し、に、空調ユニットは車室内のステアリングメンバーにそれぞれ

衝突時の後退挙動を安定させる

搭載されていた。さらに高い操縦性能が求められる車両につ② アッパーパワートレインユニット後退時に後方固定点ブラ

いては個別にストラットタワーバーが追加されていた。

ケットを切り離し、アッパーパワートレインユニット後退を阻

CMF-EVでは、新たに設定したアルミ製のカウルトップメン

害しない

バーにアッパーパワートレインユニッと空調ユニットの固定、ス

上記①の具現化構造として、フロントサイドメンバーと接続

トラットタワーバーの機能を集約することで、固定構造スペーされたラジエターコアサポートメンバーにアッパーパワートレイ

ス低減と軽量化をすすめながら、ストラットタワー周りの骨格

ンユニット前方を固定するとともに、ブラケット許容変形量及剛性向上を両立させた。（図８）

び変形モードを規定した。
②に対しては、後方固定点のボルト締結部にスリットを設け、Previous Structure

STRUT BAR

衝突時の後退入力を受けた時のみブラケットがスライドして抜ける構造を設けた。（図７）
通常走行時の確実な固定と衝突時のスライドを両立させる

ARIYA

ため、ブラケット剛性や表面処理、寸法精度、締結トルク管

Cowl-top Member

Powertrain Mounting Member

理等を徹底している。
上記取り組みによって、新たに空調ユニットスペースをクラッシャブルゾーンとして活用し、十分なクラッシュストロークとおSteering Member

客様の期待である「コンパクトなパワートレインによる、前後方切り抜き範囲は原稿と揃えてくださいの両立が可能となった。
図7上部 向で広々とした室内空間」

Upper Powertrain
Front Bracket＝FixedUpper Powertrain
Rear Bracket＝Slide while crushPowertrain, HVAC Mounting & STRUT BAR
Integration

図8 カウルトップメンバーによる機能統合

第２は、高電圧バッテリーフレームの多機能化である。従A

Cowl-top member

来構造における高電圧バッテリーフレームの主たる機能は、バッテリー本体保持と衝突や路面干渉をはじめとする様々な入Upper
Powertrain

力からの保護機能である。
HVAC

詳細は高電圧バッテリー開発の稿に譲るが、CMF-EVでは、
バッテリーフレームにアルミ押し出し材を採用した利点を活かしSide View←Frontて、上記機能に加えて、バッテリー温調用ウォータジャケットと４WD 用のリアモータ・インバータ行き冷却水配管を、新たにフレーム断面内に統合した。（図９）
さらに、リアモータ・インバータ行き高電圧ハーネスをバスバー化して高電圧バッテリーパック内に配策、ブレーキ配管を
高電圧バッテリーパックとサイドシルの間隙に通すことによってトンネルを廃止し、お客様が EVに期待する「排気系、プロペラシャフトレスによる、完全にフラットな室内フロア」を実現した。

図7 前突時ユニット挙動ねらいと締結点のスリット構造

5. 機能統合による省スペース化と車体剛性の両立
大容量バッテリーの搭載、居室空間の拡大とフラットフロア、
高い走行性能の実現を目的に、機能統合によるパッケージの高密度化にも取り組んだ。ここでは主要な２事例を紹介する。
第1は、
アッパーパワートレインユニット固定構造、空調ユニッ
ト固定構造、ストラットタワーバーを統合したカウルトップメン
日 産 技 報No.88 (2022)53

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 2. 高いパッケージング効率を実現した EV 専用プラットフォーム CMF-EV の開発

Front View
←RightPrevious Structure
Battery is only connected to body.

Floor Cross Member

ARIYA

Battery Frame

Brake Pipe
Connected to Rear Suspension Member

Battery Module

Additional body fixing points

Side Sill

Water jacket for Battery

Connected to Front Suspension Member

Water Pipefor Rear Powertrain

図11

サスペンションと高電圧バッテリーとの結合強化

図9 高電圧バッテリーフレームへ水配管を統合

6. お わ り に加えて、高電圧バッテリーフレームを主要な骨格部品として位置付け、車体骨格ならびにサスペンションメンバーとの結合

アリアに採用したCMF-EVは、当初からルノー車での活用強化を図った。

も見据えて開発された。ルノーの主要開発メンバーも神奈川

図 10に示す通り、車体フロアに設定したホットスタンプ材の

県厚木市の日産テクニカルセンター内のオフィスに常駐し、様々

床上クロスメンバーと高電圧バッテリー内クロスメンバーは前な技術課題に対して、お互いにアイデアを出し合い、日夜論議

後位置が互い違いとなる様に設定されている。高電圧バッテを尽くして技術解を練り上げ、ベストなものを選びながら開発

リー内クロスメンバーはサイドフレーム及びサイドレールを介しを進めた。

て車体のサイドシルと結合されており、側面衝突時の高電圧

また、開発中にEVを取巻く環境は日々激動したが、リーフ

バッテリーの保護のみならず、車体骨格剛性向上にも寄与しで培った高度な信頼性・安全性を継承・進化させつつ、車ている。

両パッケージ・航続距離・走行性能について「さらにお客様の期待を越える」という当初目標はぶれることがなかった。
本稿では触れられなかったが、空調使用時や様々な温度条
件を含む実用シーンでの航続距離や充電性能、高電圧バッテ
リーの耐容量低下特性などもリーフから進歩させることができた。さらに、e-4ORCEに代表されるEVならではの走りの良さ
やコネクティビリティーによる使い勝手の更なる向上にも取り組んだ。
結果として、アリアは、EVというカテゴリーを越えて、純粋図10 車体フロアと高電圧バッテリー骨格位置関係なクルマとしても積極的に選んで頂ける製品になったと自負しまた、フロントサスペンションメンバーのリア側締結点、リアている。

サスペンションメンバーのフロント側締結点と、高電圧バッテ

これまでEV 購入をためらっていたお客様にも広くご購入頂く

リーフレームとを、サスペンションピンステイを介して結ぶこと

ことで、持続可能なモビリティに貢献できることを期待している。

により、サスペンションメンバー締結点横剛性を向上させ、操舵応答性を高めた。（図 11）
この様に、高電圧バッテリーフレームを主要な骨格部品として活用したこと等により、車体側クロスメンバー断面を縮小してフラットフロアを実現させつつ、従来 CセグメントSUVに対して約 1.9 倍の車体剛性を確保し、低床フラットフロアと乗心
地性能をはじめとする動性能との両立を図った。

54

日産技報

No.88 (2022)

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 2. 高いパッケージング効率を実現した EV 専用プラットフォーム CMF-EV の開発

著者

大西

将浩

日 産 技 報No.88 (2022)55

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 2. 高いパッケージング効率を実現した EV 専用プラットフォーム CMF-EV の開発

56

日産技報

No.88 (2022)

特集 2

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA

3. 統合型インターフェースディスプレイ
小畑

哲*

江口

隆*

近年、スマートフォンが日常の情報ツールとなり、ユースケー

笹沼

慶与 *

移動がしやすいことから水平に2つの情報を配置した（図３）。

スやUXの変化と共に車内のインフォテイメント情報は増加傾向にある。加えて、運転支援技術の進化により、周囲のセン
シング情報やシステム状態等、情報の質も変化してきている。
このような環境変化において、運転や操作の負荷を減らす
ため、情報に容易にアクセスできるヒューマンマシンインター
フェース（以下、HMI）を開発した。
本稿では、アリアで採用した「容易な情報へのアクセス」を支える技術である“ 視認性と操作性を両立する統合型ディスプ
レイのパッケージング ”と、“ 多様なコンテンツを直感的で使い

図2 情報レイアウトやすくするグラフィカルユーザーインターフェース（ 以 下、GUI）”について述べる。

1. 視認性と操作性を両立するインターフェース
インフォテイメントディスプレイとメーターディスプレイを一体の情報表示エリアとする様々な方策を検討し、今回はステアリ
ングホイールによる死角を考慮したディスプレイおよびコンテン
ツ配置を採用した（図 1）。

図3 人間の視野特性

これらディスプレイをS 字曲面でつなぐことで、先進的なコックピットインテリアに調和した（図４）。これは複数曲率を持つ
カバーガラスを3Dホットフォーミング技術で生成し（図５）、カ
バーガラスの曲面に平面液晶ガラスを歪無く貼り合わせるオプ
ティカルボンディング技術により実現した（図６）。
図1 統合型インターフェースディスプレイ

運転に必要なメーター情報は、ドライバーから見やすい前方に適切な距離を確保して表示し、インフォテイメント情報は、ドライバーの手が届く操作しやすい距離に配置した
（図２）
。また、
人間の視野は、縦に比べ横に約 1.5 倍広く、横方向への視線* コネクティドカー＆サービス開発部

日 産 技 報No.88 (2022)57

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 3. 統合型インターフェースディスプレイ

ニューは、ドラッグ＆ドロップで直感的なレイアウト変更ができる（図 10）。

図7 ホームウィジェット

図4 インテリアに調和したS字形状

図8 8タイルメニュー

図5 S字形状のカバーガラス

図6 曲面カバーガラスボンディング
図9 選択しやすいメニューの数

2. シンプルで直感的な GUI
2.1 インフォテイメント情報
情報量の増加に対し人間の処理能力には限界があるため、分かりやすいメニューの数や配置を設計した。ウィジェット（図7）やタイルメニュー（図 8）を大きくかつ数を最適化することで、機能の認知性と操作性を高めた。

図10 ホームウィジェットのカスタマイズ画面

最適なメニュー配列は、年代別被験者のメニュー選択しやすさ評価に基づき決定した。メニュー数の増加とともに短期記

2.2 メーター情報

憶のしやすさは低下するが、年代によらず 9 割以上の正答率とメーター情報は、3つのゾーニングを表示の基本としている

なる計 8 個の４列 ×2 行メニューを採用した（図 9）。

（図 11）。さらに１ゾーン当たりの情報量を制限する事で情報基本的な使いやすさに加え、様々なコンテンツをお客様の好を見つけ易くするシンプルモードを採用した。例えば、パワー

みや使い方に合わせてカスタマイズできる。また、タイルメ

ゲージ、デジタル車速、走行可能距離を各ゾーンに配置する
58

日産技報

No.88 (2022)

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 3. 統合型インターフェースディスプレイ

事で、一目で車の状態を確認できる（図 12）。

図14 音声インタラクション画面

図11 従来から採用のメーター表示

図15 パララックス効果を持つホーム画面

図12

ARIYAから採用のシンプルモード表示

まとめ2.3 2 画面の情報連携
ドライバーがより見やすい位置で地図・オーディオ情報を確

アリアにおいて、「容易な情報へのアクセス」を支える技術と認可能にするため、直感的なスワイプ操作でインフォテイメン

して、“ 視認性と操作性を両立させる統合型ディスプレイのパッ

トディスプレイからメーターディスプレイへ瞬時に情報を移動でケージング ”と、“ 増加する情報を分かりやすく・使いやすく構きる連携機能をEthernet通信により実現した（図13）。
メーター

造化したGUI”を実現した。
加えて、多様なアプリやアニメーショ

では地図を表示し、パッセンジャーは他のコンテンツを楽しむ

ンなど、新たなエモーショナルバリューをお客さまに提供するこなど多様なユースケースをサポートした。

とにもチャレンジした。
今後はさらに、
コックピットHMIをドライビングコンシェルジュの役割へと進化させて行く。

図13 Ethernetを使った2画面の情報連携

2.4 エモーショナルな UX
使いやすさの基本性能に加え、エモーショナルなバリューをお客様に提供する目的から、インタラクティブ性、空間性を持った機能・インタラクションを開発した。
音声認識機能では、認知性を高めるインタラクティブ性のある音声アニメーション表現を用いた（図 14）。
ホームウィジェットは、パララックス（視差）効果によりタイル
メニューとアイコンに空間性を持たせ、操作の気持ち良さ、楽しさをといった新しいUXを実現した（図 15）。
日 産 技 報No.88 (2022)59特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 3. 統合型インターフェースディスプレイ

著者

小畑

哲

江口

隆

笹沼

慶与

60

日産技報

No.88 (2022)

特集 2

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA

4. 新しいNissanConnect の開発
村松

寿郎 *

船井

一宏 **

田﨑

克 **

村上

晋太郎 *

上島

宏幸 **

クラウドとの通信を行うTelematics Control Unit（TCU）を

1. は じ め に装 備し、 車 内の 他 のECUやセンサとLANで 接 続される。
TCUは携帯電話回線を用いてクラウドシステムと通信する。ク

携帯電話網とナビゲーションシステムを接続し様々なサービ

ラウドシステムはユーザへのサービスや情報を提供するためのスを提供するコネクテッドサービスは1990 年代後半に始まり、

コールセンタや3rd パーティによる情報提供システムが接続さ

日産自動車は“NissanConnect（旧コンパスリンク、カーウイ

れる。またユーザのスマートフォン上の専用APPはこのクラウングス）”を開始してから既に四半世紀が過ぎようとしている。

ドシステムと連携しており、これらIVI、ディスプレイ、IVC、

近年はインターネットの普及に伴う技術進化により自動車やクラウドシステム、およびAPPによってNissanConnectのプラッ

家電のような「モノ」自体をインターネットにつなげてより便利

トフォームとなっている。

に活用するIoT（Internet of Things）も身近になるなか、日産

図２は2019 年にコネクテッドカーシステムを刷新し、車両とお客Call Center

様端末をシームレスにつなげお客様に新しい体験を提供する
NissanConnectサービスの利用者が急激に増えている（図1）。

DisplayGUI

アリアでは、NissanConnect 開発チームが全力で開発した技

In-Vehicle
Infotainment

Telematics
Control Unit

3rd Party
SystemCloud System
w/SW&Map OTA DB

Smartphone
APP

NissanConnectのPlatform
Sensors

術を惜しみなく採用し、お客様に新しい感動体験を提供している。
本稿では、強化したNissanConnectプラットフォームと、

図2

ECUs

NissanConnectシステム概要

それを土台に新たに開発した音声認識技術を紹介する。
ここでクラウドシステムは大きく3つの構成要素からなり、車両接続・車両情報管理部、サービスロジック・提供管理部とソフトウェア・Map OTA（Over-the-Air）配信管理部である。

加
入
者
数
比

これらは迅速にグローバル展開することを目的に、コア部分を
グローバル共通化した上で、各地域固有のニーズに合わせた
地域ユニーク部分を追加する構成としている。またこのシステ
ムには安定してサービスを提供するためのロバスト性と、変化するお客様の要望や周辺 IoTに対応するためのフレキシビリ
図1. NissanConnect加入者数推移

ティの両面が求められる。これを実現するため、よりロバスト

図1 NissanConnect加入者数推移性が求められる車両接続・車両情報管理部とソフトウェア・
Map OTA（Over-the-Air）配信管理部をマイクロソフト社と共同開発し、よりフレキシビリティが求められるサービスロジック・

2. NissanConnect システム提供管理部を内製することで効率の良い開発を実現している。
図 3にこのプラットフォームを用いて提供する各種サービス

図２にNissanConnectのシステム概要を示す。車両にはのシーケンス概要を示す。例えば APP から車両を操作するリ

In-Vehicle Infotainment（IVI）とそのディスプレイ&GUI、モート機能では、APP へのユーザ入力をトリガにしてクラウド* コネクティドカー＆サービス開発部

日 産 技 報No.88 (2022)** コネクティド技術開発＆サービスオペレーション部

61特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 4. 新しい NissanConnect の開発

サーバとTCU 間で通信路を確立し、コマンドをTCUに送信す

3.1 音素の認識

る。TCUはそのコマンドによって車両システムを動作させるととマイクに入力された音声信号はAD 変換され等長のフレーム

もに結果をクラウドシステムを介してAPPに通知する。また、に逐次分割される。そして周波数スペクトル分析をフレーム毎

車両運行中に3rd Party 情報と連携するサービスでは、IVI へに行い音響特徴量を求め、それを音響モデルという人間の声のユーザ入力をトリガにしてクラウドシステムがプロキシとなりを統計的に処理したモデルと照合することで音素を認識する。

3rd Partyのシステムと接続し、そのサービスを提供する。こ図５

れらのようにNissanConnectのプラットフォーム上に機能を構成することによって各種サービスを提供する。
図３
Services

リモートコントロール(ex. 乗る前エアコン)

ECU/
Sensor

Meter
& GUI

IVI

Proxy

(ex. プローブデータ)

入力
通知

入力
提示

(ex. SOSコール)

提示

音声出力
設定

トリガ

APP

音声入力

トリガ

(ex. Google連携,
Amazon Alexa)

車両データ収集

3rd Party

スマートスピーカ

動作

3rd Party

オペレータサービス

Call
Center

入力(ex. ドアtoドアナビ)(ex. 警告灯通知)

Cloud&
SW/Map DB

動作

リモート設定車両状態通知

TCU

入力

送信
要求

(ex. リモートSW更新,
地図データ更新)（例：「to ːkʲoː‾」＝「とーきょー」、「to」＝「とー」、「ːkʲoː」＝「きょー」）

サービス

通話
データ

OTAアップデート

サービス

Update収集

図5 音素の認識

OTA配信

図3 NissanConnectサービスシーケンス概要

3.2 単語・文章の認識
単語は、音素の時系列の繋がりを単語データベースに照合

3. CCS を支える音声認識技術

する事で得られる。また、単語から単語に遷移する確率をパラメータとして学習する事で得られる統計的言語モデルに照らして

運転中の車載機操作の負荷軽減に寄与する手段に音声認「最も確からしい単語の組み合わせ結果」を文章の最終候補と識技術がある。これまでは車載機本体に音声認識エンジンをして選定する。

装備したスタンドアロン方式が主流であったが、アリアではこ例えば “とう…きょうすかいつりーにいきたい“という入力

れに加え、先に紹介したプラットフォームを土台として構成さに対し、「東京スカイツリーに行きたい」のように正確度が高い

れるネットワーク上に配置した日産専用の辞書データベースを文章を認識する事ができる。

開発し、運転中に使われる日常的な発話表現とその意図を正
図６
確に理解できるオフボード方式を採用した。
自然言語の音声は、マイクを経由し車載機の音声信号処理を経て、1. 音素認識、2. 単語・文章認識、3. 意図推定の順に処理される（図４）。
図４

図6 単語、文章認識

3.3 意図推定
運転中に使われる発話の意図を推定するには、不要な単語（例：“えーと”、“あのさ”）を除去し、意図推定に必要な単語

図4 自然言語認識処理の流れ（例：東京スカイツリー + 行きたい）のみを抽出する処理が必要
となる。
62

日産技報

No.88 (2022)

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 4. 新しい NissanConnect の開発

また、“に行きたい”の多くの同意語（“ へ行く”、“を目的地にして” 等）の認識や文法的には正確性を欠く語順となる場合もある。
これらを選別し、運転環境下でも十分な意図推定性能を確保す為、実運転環境で収集した約 3000 パターンの発話デー
タを学習した日産独自の辞書データベースを開発した。
この辞書データベースを用いて、必要単語のみに絞り込むこ

図７とで、他社水準 70％程度に対しARIYAでは約 85％もの音声認識率を達成した。

図7 意図推定

4. お わ り に
NissanConnectプラットフォームを土台に、インターネットの一部として車が新たな価値を生み出す時代が到来した。今回 紹 介した音 声 認 識は将 来 の 新たな体 験、 例えば VPA（VirtualPersonalAssistant）等の対話型サービスに繋がっていく。「大切なのはお客さまにとっての価値」、「そこに競争力はあるのか？」「正解を知っているのはお客様だけ」、これらの言葉の意味と意義を改めて噛みしめ、新しい時代をリードする
サービス開発に勇往邁進していく。

日 産 技 報No.88 (2022)

63特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 4. 新しい NissanConnect の開発

著者

村松

寿郎

船井

一宏

田﨑

克

村上

64

晋太郎

上島

宏幸

日産技報

No.88 (2022)

特集 2

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA

5. ARIYA 向け高容量リチウムイオンバッテリ
片村

淳二 *

八田

健太郎 *

若林

計介 *

高木

雅紀 *

轟木

直人 *

その為、バッテリには薄型でフラットな構造設計が必要となり、

1. は じ め に

その実現のため新開発した主要技術について紹介する。
薄型冷却機構

近年、電気自動車（EV）のグローバル展開に伴い、さらな

バッテリEV（BEV）には、一般的にLLCを用いた温調シス

図1.る航続距離の伸長が求められている。航続距離はバッテリ性
バッテリ温調システム図差し替え

テムが採用されている。このシステムにはプレートがバッテリ能に大きく依存しており、所定のバッテリサイズにおけるエネル

パック底面部に敷設されており、LLCをチラーで冷却 /ヒーター

ギー量の増加、すなわち体積当たりのエネルギー密度の向上

で加温し、プレートに流す事でバッテリを温調する。

が重要である。アリアは新開発のEV 専用プラットフォームを採用することで、フラットで広々とした室内空間を実現しており、限定された空間でのバッテリレイアウト設計が求められていた。
一方で、利便性向上の観点から急速充電性能に対する要望も高く、短時間でより多くの充電量を確保することが求められている。そのためにはバッテリ温度を適切にコントールする
温調システムが必要不可欠である。しかしながら、バッテリ温調システムはバッテリパックの体積効率を著しく低下させる要

図1 バッテリ温調システム図因であり、特に厚み（高さ）方向に大きな影響を与える。
今回、新開発したバッテリパックでは温調システムを搭載しバッテリ内に配置された電池モジュールを均一に冷却 / 加温ているにも関わらず、リーフ e+に対してバッテリパックの厚さするためには、底板全面に均一にLLCを流す必要があるが、当たりのエネルギー密度を約 2.3 倍も向上させた。この結果、バッテリ内部空間はLLC 流路と隔てられた水密空間である必

車室内の居住性の向上に貢献しつつ、EVトップレベルの体積要がある。その為、図 2のように、底板、LLC 流路機構、そエネルギー密度・急速充電性能を実現した。

の保護板の3つの構造が必要になってしまう。しかし、アリア

本稿では、アリアに搭載した高容量リチウムイオンバッテリ

では、それらを一体化する事でバッテリパックの薄型化を達成

開発について紹介する。

B6グレード(66kWh)

している。（図 3）

B9グレード(91kWh)

2. 室内空間の低床・フラット化を実現した技術
図2 他社バッテリ冷却構造

前述の通り、アリアは新開発のEV 専用プラットフォームを採用しており、フラットで広々とした室内空間を実現している。
* パワートレイン・EV エネルギー技術開発部

日 産 技 報No.88 (2022)

65

図3 アリア冷却構造

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 5. ARIYA 向け高容量リチウムイオンバッテリ

ク外周骨格と電池モジュールの空間が狭く、衝撃時のつぶれ

アルミ押し出しによるバッテリフロア
バッテリ筐体の底板、LLC 流路機構、保護板を一体化する代が少ないという課題が出てくるが、これを解決するために、ために、バッテリ筐体にはアルミ押し出し工法を採用し、押し複数のクロスメンバーをバッテリパック内に配置することで高い出した底板の中をLLCが流せる断面構造とした。これによって、耐衝撃性を実現している。

底板と冷却プレートの一体化を実現し、厚さを抑えた冷却機構を実現した。（図 4）

クロスメンバー（オレンジ色パーツ）
LLC heater

LLC tochiller

LLC from
chiller

電池モジュール（赤色パーツ）
図6 ARIYAバッテリレイアウト

3. トレードオフ性能に対するバランスのとれた進化
これまでは高い次元で性能をバランスさせるバッテリ開発を行ってきたが、アリアではさらにそれを進化させた。

Module表１は、アリアバッテリとリーフ及び既存技術において、

お客様の価値に繋がる主要なバッテリ性能を比較したものであ

バッテリ底板る。アリアバッテリはトレードオフの関係にあるバッテリ性能を

LLC流路

バランスよく進化させており、その代表的な項目について紹介する。

図4 LLC流路付きバッテリ底板断面
Alliance Internal

表1 既存技術との比較

LLCを流す断面は電池モジュールを搭載するアッパープレー
お客様価値トに接するように構成し、ロアープレート側には中空部を設ける事で断熱性を高め、冷却効率を高めている（図 5）

バッテリ性能

自然放熱(LEAF)

液体温調(既存技術)

薄型温調機構(ARIYA)

車室内空間

パック厚さ

BASE

△

〇

航続距離

エネルギー

BASE

×

〇

質量

BASE

×

△

価格

部品点数

BASE

×

△

構造の拡張性

BASE

←

利便性

連続充電

BASE

◎

低温充電

BASE

◎

〇

LLC◎ heater〇

利便性能向上
前項で紹介した薄型冷却機構によって、EV 専用プラット

ロアープレート(中空面)

フォームならではのフラットで広々とした室内空間を実現しながら、様々な環境下における高い急速充電性能の実現も可能と

図5 LLC流路断面なった。
また、薄型でフラットなバッテリレイアウト設計の実現のため

図 7に外気温 40 ℃、-5 ℃環境下で急速充電を実施した際に、電池モジュールを薄く広く配置している（図 6）ため、パッの30 分間の充電電力量を示す。アリアではバッテリ温度を適

LLC tochiller66

日産技報

LLC from

No.88 (2022)

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 5. ARIYA 向け高容量リチウムイオンバッテリ

切にコントロール（冬場は加温、夏場は冷却）することで、様々

また、主に高速道路において、高速走行と急速充電の繰りな環境下においても優れた急速充電性能を発揮することが可返しを行うようなロングドライブを想定した際の急速充電性能能になった。

を図 8に示す。リーフ e+では急速充電の回数を重ねるごとにバッテリ温度が上昇し、2 回目以降の充電速度が低下する傾向がある。しかしながら、アリアではバッテリ温度を適切にコントロールしているため、高速走行と急速充電を繰り返しても充電速度が低下せず、快適なロングドライブが可能となった。

30分間の充電量[kWh]図7 急速充電性能

アリア
B6

アリア
B9

リーフ
e＋

1st

2nd

3rd
急速充電回数

図8 高速走行と急速充電を繰り返した際の充電量推移

日 産 技 報No.88 (2022)

67

4th

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 5. ARIYA 向け高容量リチウムイオンバッテリ

高い拡張性と部品点数削減を実現したバッテリ構造

4. ま と め

前項で紹介したアルミ押し出しバッテリフロア構造は、バッテリ薄型化だけでなく、さまざまな車両仕様に対応できる高い拡張性も実現している。バッテリ筐体は、車両ボディ前

今回、アリアに搭載したバッテリは、新開発の薄型のバッテ

後方向に押し出した構造をとっているため、押し出し長さを変リ構造 / 温調システムにより、EV 専用プラットフォームならではえることで、例えばホイールベース違いの車両へ適用が容易なのフラットで広々とした室内空間を実現しながら、体積当たり構造となっている。これにより仕様数削減を実現している。さのエネルギー密度の向上、様々な環境下における高い急速充らに、B6グレード（66kWh）に対し、B9グレード（91kWh バッ

電性能の実現を可能とした。

テリ仕様）では、高いエネルギー容量を得るために後部座席下

今後も、EVの本格普及に貢献するため、高い性能、信頼のスペースにも電池モジュールを配置した2 階建て構造となっ性を維持しつつ、リチウムイオン電池のケミストリーを継続的ているが、1階部分の基本構造は流用可能な構造をとっている。

に改良していき、エネルギー密度向上と、より競争力のあるバッ（図 9）テリ開発を継続してゆく。

前述したようにバッテリ筐体の底板とLLCプレートの一体化によって約 60％近くの部品点数削減も実現し、こうした技術によって高い競争力に繋げている。

他車種

押し出し長さ次第で異なる車体長へ流用可能

アリア

アリア B6グレード(66kWh)

1F基本構造の共用化

アリア B9グレード(91kWh)

図9 他車種への高い拡張性

著者

片村

淳二

八田

健太郎

若林

計介

高木

68

雅紀

轟木

直人
日産技報

No.88 (2022)

アリア

特集 2

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA

6. ARIYA の性能を実現する新開発モータ
大久保

孝仁 *

和田

図1

裕紀 **

アリア

1. は じ め にアリアで実現したコンセプトの一つにラウンジ感を提供するというものがある。ラウンジコンセプトを実現するには、シートをはじめとするインテリアのデザイン・品質に加えて、ショックのないスムースな加減速や静粛性が高い次元で確保されていることがキーとなる。本稿ではアリアに採用された完全新設計のモータを中心に、上記要件を達成した結果を紹介する。

2. 新設計モータの概要
アリアでは、これまでリーフやノート・セレナe-POWERで採用してきたIPM（SM）※1 に代わり、EESM ※2 を採用した。
EESMはステータに3 相交流電流をPWM 制御によって流す点ではIPMと同様であるが、ロータに永久磁石を使わず、代わりに直流電流を流して電磁石とする点が特徴である。

リーフ

これにより、運転負荷に応じて最適なロータ・ステータ電流を選ぶことができ、効率の向上や振動・音の低減が図れる。
一方でロータに電流を流すことによる発熱の増加や、トルク応答性の確保が課題である（詳細を次項以降に示す）。
図１にアリアのEESMの展開図と、参考にリーフのIPMの展開図を比較として示す。アリアのEESMは、8 極のロータを採用し、ここにPEB ※3 で生成した直流電流をブラシシステムを経由して供給する構造となっている。ロータ用の直流電流とステータ用の3 相交流電流は、ドライバーからの駆動力要求に応じたトルク指令値をもとにPEBで演算され、それぞれの電流が最適な組み合わせとなるように制御される。またモータの冷却には直接油冷を採用した。

図1 アリアとリーフのモータ* パワートレイン ･EV 技術開発本部

日 産 技 報No.88 (2022)** パワートレイン・EV 電動技術開発部

69

図3
特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 6. ARIYA の性能を実現する新開発モータ

300

63%

62%

3. ARIYA のモータで実現した価値

63%

240

BEV

※4

では、エンジン車やハイブリッド車に比べてエンジンが発生する音がないため、ロードノイズや風切り音が目立つよ60

うになると言われている。さらにエンジンにはなかったモータや

91%

91%

91%

92%

92%

92%

92%

93%

93%

90%

92%

93%

93%

91%

92%

93%

93%

65%

79%

84%

88%

90%

91%

92%

93%

93%

94%

94%

94%

67%

79%

85%

88%

90%

91%

92%

93%

94%

94%

68%

80%

85%

88%

90%

91%

93%

93%

94%

95%

80%

81%

86%

86%

88%

89%

91%

90%

92%

92%

93%

93%

93%

94%

94%

94%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

69%

81%

86%

89%

91%

92%

93%

94%

94%

95%

95%

70%

82%

87%

89%

91%

92%

93%

94%

94%

95%

96%

71%

82%

87%

89%

91%

92%

93%

94%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

71%

82%

87%

90%

91%

93%

93%

94%

95%

95%

96%

95%

71%

83%

88%

90%

92%

93%

94%

94%

95%

95%

96%

96%

83%

88%

90%

92%

93%

94%

94%

95%

95%

96%

96%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

73%

84%

88%

91%

92%

93%

94%

94%

95%

95%

96%

96%

96%

74%

84%

88%

91%

92%

93%

94%

95%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

74%

85%

89%

91%

92%

93%

94%

95%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

75%

85%

89%

91%

93%

94%

94%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

95%

96%

95%

95%

96%

96%

95%

95%

76%

85%

89%

91%

93%

94%

94%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

76%

86%

89%

92%

93%

94%

94%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

77%

86%

90%

92%

93%

94%

94%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

86%

90%

92%

93%

94%

95%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

87%

90%

92%

93%

94%

95%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

95%

95%

78%

87%

90%

92%

93%

94%

95%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

95%

95%

95%

95%

94%

79%

87%

90%

92%

93%

94%

95%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

95%

95%

95%

95%

94%

79%

87%

90%

92%

93%

94%

94%

95%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

95%

95%

95%

95%

80%

88%

91%

92%

93%

94%

94%

95%

95%

95%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

95%

95%

95%

95%

95%

80%

88%

88%

91%

91%

92%

92%

93%

93%

94%

94%

94%

94%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

96%

95%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

96%

95%

95%

95%

95%

95%

95%

77%

78%

95%

95%

95%

95%

95%

94%

95%

95%

95%

94%

94%

94%

94%

94%

94%

94%

94%

80%

88%

90%

92%

93%

93%

94%

94%

94%

95%

95%

95%

96%

95%

95%

95%

95%

94%

94%

94%

94%

93%

80%

87%

90%

92%

92%

93%

93%

94%

94%

94%

94%

94%

95%

95%

94%

94%

94%

93%

93%

93%

93%

92%

80%

インバータが発する高周波音が課題になることもある。アリア

89%

90%

90%

89%

89%

80%

0
0

88%

88%

89%

87%

87%

72%

120

86%

86%

87%

84%

84%

67%

3.1 静粛性の実現

82%

83%

83%

78%

78%

68%

180

76%

76%

77%

65%

64%

87%

79%

86%

75%

81%

89%

91%

92%

88%

90%

90%

84%

85%

85%

2000

92%

92%

93%

91%

91%

91%

85%

85%

85%

4000

93%

93%

93%

91%

91%

91%

85%

86%

85%

6000

では車体側で乗員に聞こえるロードノイズ・風切り音を小さく

93%

93%

94%

93%

91%

91%

91%

91%

84%

85%

85%

84%

8000

93%

92%

92%

90%

90%

89%

84%

82%

81%

10000

91%

91%

91%

90%

88%

88%

87%

86%

81%

79%

78%

77%

12000

76%

14000

図3 効率

する工夫を多く入れており、それに伴ってモータから発生する
高周波音も小さくすることで、全体の静粛性を確保した。

4. ARIYA のモータの特徴

モータが発する高周波音は回転数・トルクに応じて変化し、その主な成分は電磁加振力である。IPMではロータの磁力が4.1 巻線ロータの構造

加振力はそれに比例する。アリアのモータではステータだけでEESMはその名の通り、ロータに直流電流を流し電磁石となくロータの電流をも制御することで、特に低トルク領域におするため、ロータも巻き線構造であることが特徴である。アリ

いて電磁加振力を低減した。これにより緩加速や巡行など、ドアでは8 極の巻き線を持つロータを開発した。アライアンスグ

ライバーからの駆動力要求が大きくないシーンにおいて、一段ループであるルノーでは、Zoe 向けに4 極の巻き線を持つ上の静粛性を実現した（図 2）。

EESMを採用しているが、高出力化に伴い、ロータ体積を増大させると共に8 極化することで、必要な電磁力とトルク応答性を確保することとした。

Interior noise [dB-A]

アリアではさらに高回転化も図っており、上記高出力化とも合わせて構造上の工夫をいくつか取り入れている。

Good

図2

一定であるため、トルクはステータ電流のみで制御され、電磁Usual drive on city road0

図 4にロータの断面および一部の拡大図を示す。8 極のロー

Constant speed on highway

50

100
150
200
250
Motor Torque [Nm]タそれぞれに巻き線を巻いた後、極間にくさび型のスロット

ARIYA
T社EV
LEAF e+300

ウェッジを挿入し、遠心力による巻線の変形を抑える構造としている。そのため巻線の巻き上がり形状の安定性が非常に重350要である。アリアでは、Nissan Intelligent Factoryとしてモータ生産工程を立ち上げる際、全自動巻き線機を導入し、一度

図2 室内音の比較に8 本のロータを巻き上げられる生産能力を確保しながら、生産技術部門と連携し各ロータ間で巻き上がり形状の均一化、3.2 電費の向上
IPMでは高回転になるほど、ロータとステータの間に発生す安定化を実現した。

る誘起電圧が増大し、一般に弱め界磁制御などで高回転領域での出力を確保しているが、同時に効率が悪化してしまう。高周波音と同様に磁力一定のIPMでは誘起電圧の大きさ、弱め界磁電流の大きさは回転数・トルクに応じて一意に決まる。ア
リアのモータではロータの磁力を電流で可変できる点を活か
し、誘起電圧を抑えつつ要求されるトルクを出せるようロータ・
ステータ電流を制御した。これにより高回転運転においても効率低下を低減した（図３）。

70

日産技報

No.88 (2022)

図5

Water coolingsystem

図4

Heat Exchanger

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 6. ARIYA の性能を実現する新開発モータ

Rotor

Bearing
Sealing

Bearing
Sealing

Oil
Pump

T-sensor

Oil strainer

図5 モータの油冷回路

Rotor coilSlot wedge

Rotor core

5. ま と め
電動化が加速している中で、電動駆動技術も進化している。
今回アリアでは、従来多く使われてきたIPMに加えて、EESM
も十分な性能・量産品質を確保できる有効な選択肢として増やした。
お客様が求める車両性能に対して、最適な技術を提供でき

図4 巻線ロータの構造

るようになるとともに、レアアースコスト・供給リスクを低減する効果も得られた。

4.2 油冷による冷却性能の向上

今後はEESMの特徴をさらに活かし、例えば前後に駆動モー

EESMはロータに電流を流して電磁石化する構造上、ロータを持つような車両において、巡行時のような負荷が低い時にタの発熱が大きくなる。そこでアリアでは直接油冷という冷却は、片方のモータのステータ・ロータ電流をオフにして、電費方式を採用した。

改善していくような使い方も有効であると考えている。

図 5に油冷回路の構成を示す。モータ下部のオイルパンに溜められたオイルを電動ポンプによって汲み上げ、モータケー

用語解説

ス内部の通路を経由して、ステータ・ロータ各部に噴き付ける。

※1 I P M（ S M ）： I n t e r i o r P e r m a n e n t M a g n e t

ステータには外周部から供給してステータコアを主に冷却し、Synchronous Motorの略。埋め込み磁石型同期電動機

ロータは前後コイルエンド部を冷却している。同時にベアリン※2 EESM：Electrically Excited Synchronous Motorの略。

グ、オイルシール周辺にも供給して潤滑の機能も確保した。

外部界磁型同期電動機

オイルはモータの内部でのみ循環し、発生した熱はモー※3 PEB：Power Electric Boxの略。インバータ機能を主タ側面に取り付けられた熱交換器を通じて、車両側の水冷却に周辺回路や電源分岐を集約した部品

回路に排出される。

※４ BEV：Battery Electric Vehicle。外部から充電されたオイルポンプはステータ・ロータの温度に応じて吐出量を電池の電力のみを用いて走行する電動車

可変としており、これによりポンプの消費電力を抑えた。
オイルは高電圧部品の冷却に使用することから絶縁性を確保しつつ、極低温から高温まで安定した性能を実現できるものを選定した。さらに無交換、無補充で済むメンテナンスフリーも実現している。

日 産 技 報No.88 (2022)71特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 6. ARIYA の性能を実現する新開発モータ

著者

大久保

孝仁

和田

裕紀

72

日産技報

No.88 (2022)

特集 2

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA

7. 日産が考える電動 AWD の進化「e-4ORCE」～もっと爽快で自信をもてるドライビングをめざして～
富樫

寛之 *

宮腰

祐篤 **

片倉

丈嗣 ***

1. はじめに「e-4ORCE」とは
日産は、新たな電動 AWD（All Wheel Drive）制御技術「e-4ORCE」をアリアから採用する。
「e-4ORCE」の「e」は、電気自動車の電動駆動に由来しており、「4ORCE（フォース）」は、物理的なパワーとエネルギーに四輪駆動の「４」を掛け合わせ、4 輪のタイヤのパワーである
フォースを制御するという意味を表す。
近年、環境性能に加えて高い運動性能への要求に応えるべ

図1 e-4ORCE AWDシステム図

く、高出力なモーターを前後に２機装備した電動 AWD が各社で採用されてきている。電動 AWDは従来の機械的 AWDに対して、非常に高い技術的ポテンシャルを有しているが、それは単に“ 加速が良い”、“ 限界性能が高い”と言うだけではなく、日常の使用環境下でも、クルマの動きの“ 質 ”を一段高めることができると日産は考えている。
「e-4ORCE」は、電動 AWDのポテンシャルを引き出し、クルマの動きの“ 質 ”を高めることにチャレンジした技術である。
本章では、この「e-4ORCE」の技術について解説する。

2.「e-4ORCE」の技術概要

図2 従来 AWDシステム図

従来の内燃機関搭載のAWDシステムは、内燃機関が発生「e-4ORCE」の技術的な狙いは、電動 AWDのポテンシャル

する動力を連結されたプロペラシャフトを通して機械的に前後を100％引き出し、どのような環境下においてもドライバーが輪へ配分することによって実現されている（図２）。そのため、安心して運転できるだけでなく、車両姿勢を制御することによ

動力伝達の機械的遅れや、配分の分解能に機械的な限界がり同乗者にも快適な乗り心地を提供することにある。

ある。また、内燃機関は電動モーターのように高応答で出力クルマは４つの車輪で車体を支えているが、各車輪に掛かを制御することが困難であるため、0.1 秒オーダーで総駆動力

る荷重は、路面や車両状態により、刻一刻と常に変化している。

を制御することは難しかった。

輪荷重に伴って各タイヤ摩擦力（図３）の限界も変化するが、「e-4ORCE」の基本構成は電動 AWDであるが、電動 AWD

いかにバランスよく全てのタイヤを限界内で余裕を持たせてコは、前後に独立した電動モーターを搭載するため（図 1）、高ントロールするかが、ポテンシャルを引き出すポイントとなる。

い応答性で正確な前後駆動略配分が可能となる。

* 車両性能開発部 & パワートレイン ･EV 性能開発部

日 産 技 報No.88 (2022)**AD/ADAS ＆シャシー制御開発部

73*** パワートレイン ･EV 性能開発部

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 7. 日産が考える電動 AWD の進化「e-4ORCE」～もっと爽快で自信をもてるドライビングをめざして～

3.「e-4ORCE」がもたらすカスタマーエクスペリエンス―爽快で自信をもてるドライビングを体験―「e-4ORCE」が狙ったのは、電動 AWDを前提として、電動モーターの高いポテンシャルを最大限に引き出すことで、クル
マの 1. 卓越したハンドリングの扱い易さ、2. 路面を問わない

図3 タイヤ摩擦円と合力

安心感、3. 乗るすべての人に快適な乗り心地を従来の内燃機

前輪駆動車では、曲げる機能と加減速の機能が前輪に統合

関車や他社の電動駆動 AWDでは到達していないレベルにまされており、余裕を持たせるのは難しい。4 輪駆動では、曲げで引き上げることだ。

る機能と加減速の機能を前後に最適に役割分担させて（図４）、各タイヤが限界を超えることが無いように安定させること

3.1 卓越したハンドリング性能を狙う。最終的な限界挙動では、摩擦円の淵である最大値を一般的に、コーナリング時に加速するとクルマの走行ライン

4 輪で使いきれる様に配分する。

は外側にずれていく為、ドライバーはステアリングを操作切り

一方限界挙動の手前では、各タイヤの限界が超えない範囲

足しするか、速度を落として対処しなければならない（アンダーで自由な配分を細かく制御することによって、これまで機械式ステア）。これは輪荷重で決まる摩擦円の限界値の一部を加速

AWDでは不可能であった滑らかで扱い易い動きを実現するこする力 に 使うため、 曲 げる力 が 弱くなるために 起こる。

とを可能にした。さらに状況に合わせブレーキを左右コントロー「e-4ORCE」は路面状況や走行状況に応じて、変化する輪荷

ルし、減速時以外にもブレーキ力を活用し、旋回性能を高めた。

重に応じたタイヤのグリップを最適に使用できるよう駆動力を前後輪に配分する。通常時の前後のトルク配分は50:50 付近であるが、路面状況や走行シーンに応じて0:100 ～ 100:0の範囲で、ドライバーが気づかない間に、自動で最適な配分に使い切り変更する。また、減速時には前後モーターによる回生ブレーキと4 輪の油圧ブレーキを組合せて制御することで、コーナリン

合力

グ性能を向上させている（図 6）。

余裕なし
余裕

アンダーステア
となった車

多少余裕

e-4ORCE

図4 4輪の摩擦円と合力関係を示すイメージ

これらの技術は、ATTESA E-TS 電子制御トルクスプリット四輪駆動システムやインテリジェント4x4システムなどで長年日産が培ってきたAWD 技術と、リーフ、e-Powerで培った電動駆

駆動力

動力制御のノウハウを遺伝子として交配、組み合わせながら、そ

制動力

れぞれの技術を進化させることにより生み出し開発された
（図 5）
。
の歴史

◼

摩擦円
タイヤグリップ力

日産が培ってきた電動化技術、制御技術、シャシー制御技術を融合し、統合的に制御することでクルマの走る・曲がる・止まるを飛躍的に向上

図6 e-4ORCEとアンダーステア比較

電動化技術
たま電気自動車
マルチモーター化
ハイパワー化こうした高度な制御は、特にコーナリング時に効果を発揮し、4WD制御技術

クルマの動きはドライバーのステアリング操作に忠実で、修正統合

操舵は最小限に抑えられると期待できる。「e-4ORCE」でこのシャシー制御技術

滑らかで安定感の高いドライビングを感じてもらいたい。
図5 e-4ORCEの歴史

74

日産技報

No.88 (2022)

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 7. 日産が考える電動 AWD の進化「e-4ORCE」～もっと爽快で自信をもてるドライビングをめざして～

3.2 路面を問わない安心感の回生ブレーキも併せて活用することで、渋滞時でも揺れが少

雪、圧雪、氷、轍、ウエットなど状況変化する滑りやすい

なく、快適に過ごせる。加速、減速時には、モーターを最適路面でも、日産が培ってきた前後独立モーター制御技術とブにコントロールすることで車体姿勢の変化を抑える（図 8 右）。

レーキ制御により、優れた走行性能を発揮する。

その快適な乗り心地は、車体の振動を最小限に抑え、ドライ

旋回加速安定性のデータを安心感の達成事例として図 7にバーだけではなく助手席や後席に乗る人にもスムーズで、快適示す。このデータは、一定の40R、車速 25kphの旋回状態

な乗り心地を提供することができる。

を安定させた上で、そこから、アクセルを4 秒間かけて全開ま（ノート e-Power 4WDにて初採用）

で踏み込んだ際のステア特性の変化を比較したグラフである。
ステア特性とは、狙った走行ラインより外側にずれていく状況

FWD

e-4ORCE

回生制動力による姿勢変化が発生

下で、走行ラインに合わせるために切り増しが必要となる操舵

前後の回生制動力を適切に配分することで車両の姿勢変化（ピッチ挙動）を抑えるの大きさを表わす指標である。積雪路面では、摩擦力が低い
上、凹凸の変化があり摩擦円の大きさは常に変化しているため、走行ラインが外側へも内側へも振れることがあり、状態を

図8 車両の傾き安定させることが簡単ではない。そのような雪道においてもアリア「e-4ORCE」は、ステア特性変動が小さく、安定した走行がAlliance Internal

4. お わ り に可能であることがわかる。ハイパワーなモーターを搭載する他社 SUVのAWD 車（緑線、青線）に対し、ステア変化は約 1/9となっている。従来の内燃機関搭載車のAWD 車としてトップ「e-4ORCE」
は、システムが作動していることにドライバーが気

ベンチのSUV（オレンジ線）と比較しても、約 1/3の小さい変付かないほど自然に制御を行うことを信条としている。初めて動を達成している。

「e-4ORCE」に乗った人でも、極めて自然に何の違和感もなく快適
で思い通りにクルマを操ることができると感じて頂けると期待する。
今まで日産車を乗り継いで頂いてきた方には、運転中のふとした瞬間に、根幹の部分で、“日産だ”、でも“ 新しい領域の日産だ”と感じてもらえると嬉しい。そして、一度「e-4ORCE」
を知ってしまい、その安心感に慣れてしまうと、「e-4ORCE」
なしのクルマには乗ることができなくなるような技術となることを狙って開発した。
アリアでは、ステアリング操作時のステア特性の変化の少なさから得られる安定性により、スポーツ・カーに匹敵するパワーを持ちながら、構えることなく自然に扱えるクルマに仕立てた．
この技術の発展性では、スポーツ・カーでも更なる性能を引き

図7 雪路からの旋回加速性能

出せる可能性を秘めた技術となる。

この高い安定性は、様々な状況においても、路面、
ドライバー

Alliance Internal

を問わず、高い安心感を提供できると考える。さらにスキルの参考文献あるドライバーには、雪道や凍った路面でも、この頼もしさが、

仲田 直樹 , 特集２：成長するe-POWER「2. システムの特徴

ウインターシーズンのドライブに、楽しさをもたらしてくれるかもと今後の発展」, 日産技報 , 2020, No.88

しれない。
平工 良三

坂上 永悟

片 倉 丈 嗣 , 特 集２： 成 長 する

e-POWER「6. 価 値を高める電 動 AWD 技 術（All wheel

3.3 乗るすべての人に快適な乗り心地
モーターによる回生ブレーキの制御は、快適な乗り心地のdrive）」, 日産技報 , 2020, No.88

提供にも貢献する。電動駆動車であっても前輪駆動車の場合、フロントに搭載されたモーターのみで回生ブレーキをかけるた

日産自動車株式会社 ,「インテリジェント トレースコントロー

め、減速時にクルマの後方が持ち上がり、ピッチという車両のル」, 日産グローバルサイト

傾きを、大きく感じる（図 8 左）。

https://www.nissan-global.com/JP/TECHNOLOGY/「e-4ORCE」では、フロントモーターに加え、リアモーター

OVERVIEW/cornering_stability_assist.html

日 産 技 報No.88 (2022)75

特集２：次世代のフラッグシップ ARIYA - 7. 日産が考える電動 AWD の進化「e-4ORCE」～もっと爽快で自信をもてるドライビングをめざして～

著者

富樫

寛之

宮腰

祐篤

片倉

丈嗣

76

日産技報

No.88 (2022)

論文

視線と音声を用いたマルチモーダルインタフェースによる
ワークロードの低減
森田

抄録

祐介 *

田村

総*

近年の車載機能増加に伴う操作負荷増大に対し、低減方策の一つとして人間の認識に関連するさまざまなリソース（視覚/ 聴覚 / 言語 / 空間など）を分散することを検討している。本研究では、現在の音声操作をシングルモーダルとして使用する操作と、
視線位置と音声コマンドをマルチモーダルとして使用する操作の2 種類の操作を比較することで、ドライバーの作業負荷への影響を明らかにする。視線と音声による操作に関しては、現在の音声操作よりも効果的な2つのユースケースがあり、ドライビングシミュレー
タ試験での主観評価（NASA-TLX）と客観評価（予測誤差）で確認した。

語 ”に分かれる。さらに、視覚の中に“中心視 ”と“ 周辺視 ”

1. は じ め にが 2 分される。これら4つの次元において、1つリソースに集中せずに分散させることでワークロードが低減できると考えら

近年、車両に求められる安全 / 快適への要望は高まり、れている。また、この理論に基づき、複数リソースに分散させ自動運転や駐車支援、コネクテッドサービスを用いた情報提ることにより、負荷が軽くなることが報告されている 2）。自動車

供等、搭載される新機能は増え続けており、これに伴い機能においては、操作負荷低減のため、音声認識技術による音声の設定/調整/確認に関わる操作負担が増加している。一方で、操作が用いられているが、情報の表現形式（次元 3）で“ 言語 ”

現状の車内操作はタッチ選択（視覚による位置探索）や音声入リソースに集中してしまう。昨今、進化している視線検知技術

力（コマンド発話）等、単一のモダリティによるインタフェース

を用いてドライバが見ている空間情報を上手く用いて“ 空間 ”

が一般に用いられている。

と“ 言語 ”リソースに分散されることで負荷を下げられるのでは

例えば、タッチ選択の場合は、一般的に限られたディスプレ

ないかと考えた。

イ面積を使用するため階層構造が用いられており、どこにどのそこで本研究では、運転中に常に行われる視認行動に注目機能が存在するか、操作ロジック/ 順序を事前に認知 / 把握す

し、音声認識と合わせ、視線と音声によるマルチモーダルでのる必要がある。また音声入力の場合は、やりたい操作をダイレ

操作指示により負荷のリソースを分散することで、操作全体のクトに指定することができるが、選択を伴う指示には音声だけ

ワークロード低減につなげることを検討した。視認行動をトリでは困難な事象も多く、操作したいデバイス名や、“ 右前側の”、ガーに操作する場合（視線と音声によるナビの地図を見て目的“ 一番下の” 等の具体的な選択肢の指示が必要なため負荷が縮尺に合っていないから操作する、見ている方向が見えない高くなる。

為補助モニターを使用する等）、
ドライバの視線情報をモニター

このような単一モダリティ操作で生じる負荷を低減するアプ

することで、操作する対象物が推定できる。これにより、ドラローチとして、Multiple Resource Theory に基づいたマル

イバは具体的に対象物を指示しなくても直接的に操作を指示

チモーダル操作に着目した。Wickensらによると、認知 / 反することができ、負荷低減が可能と考えた（図 1）。

1）応を含む精神負荷は情報種類に応じ複数のリソースを使用しマルチモーダルの中でも特に視線と音声を用いたインタ

実行されており、このリソースは、人間の情報処理の機構を

フェースはこれまでも検討されているが 3）, 4）、これらは一般情

3 つの次元で示し、2 分されたリソースを持つと考えられてい報機器に用途が限られており、常に周囲を注意しながらの使る。1つは情報の入出力で“知覚”と“反応”、2つ目はモダリティ

用が前提となる自動車内デバイスの操作とは異なる。また自動で“ 視覚 ”と“ 聴覚 ”、3つ目は情報の表現形式で“ 空間 ”と“ 言車内デバイスに関する研究 5）でも、その低減効果は具体的に* 内外装技術開発部

日 産 技 報No.88 (2022)77論文 ： 視線と音声を用いたマルチモーダルインタフェースによるワークロードの低減

示されていない。

起きる。

本論文では、視認行動をトリガーとした操作に注目し、音音声認識の場合であれば、デバイス名や方向＋操作コマン

声のみの操作と視線と音声を用いた操作での比較を行い、マドを発声して指示する。一方、視線と音声による操作の場合、ルチモーダルインタフェースの効果を確認した。

トリガーとなる視認行動の際、操作対象となるデバイスや方向を、車両システム側の視線検知で推定できる状態となる。これによりドライバは対象を選択する必要が無くなり、｢カメラ｣ や｢拡大｣ 等の簡単な指示言葉をインプットにして操作できる。その結果、音声のみによる操作と比較し、方向や位置等の補足が不要なシンプルな言葉の発声のみとなる。

2.2 対象操作
前述の通り、視線を用いることで操作負荷低減が見込める

Fig.1 Navi operation by gaze and voice

タスクは、視覚から得られた情報をトリガーに操作行動に移る
パターンを持つ。このパターンを持ち、かつ同じ名称のデバイ

2. 視線と音声を用いたス（例: 右のカメラ/左のカメラ/後ろのカメラ）が車内にあるケー

マルチモーダルインタフェース

ス、同じ指示語で複数のデバイスが反応し得るケース（例 : 電子ミラー画像の“ 拡大 ”/ 地図の“ 拡大 ”）を加味し、以下 3つ

2.1 概要を事例とした。

視線を検知し、音声とともに操作に用いることの効果を確認

ⅰ）地図の拡大 :するため、現状操作として音声認識（単一モダリティ操作）と近年、車両採用の広がるメータクラスタからセンタークラスの比較を図 2に示す。左側にドライバの行動と思考、右側にイ

タにまたがる大画面や複数画面において、2つもしくはそれ以ンタフェース違いでのインプットのタイミングと内容を比較記載

上の地図が表示されている時に、ある特定の地図を操作するした。

ためには、音声認識では“どの地図を＋どうする”というコマン
ド指示が必要となる。一方で視線と音声による指示では、見VehicleDriver

Voice

ることができる。今回は地図拡大操作を対象とした。

Voiceⅱ）電子ルームミラーの画像拡大 :Input(object Selection)

やグループ旅行等で、複数車両での走行時に後方の車両 / 車種を判定したい場合等を想定し、車両後方カメラ画像の拡大操作を対象とした。音声操作の場合は“ 拡大 ”だけではどのデバイスを対象とするのか車両側は認識できない。一方で、視線と音声による操作では、ミラーを見た後 “ 拡大 ”と言うだけ
で拡大のインプットとなる。今回は、拡大した場合のバックミ

Input(decision
to operate)

Input(device assignment +decision to operate)

Speech

近年問題となっている後方からのあおり運転に遭遇した場合

ラーの視野角を考慮し、拡大画像が一部オーバーレイする状態とした（図 3）。

LookresultOperation

Want tooperate

Can’t
see…

TriggerGaze
Time

Thinkingている/もしくは見ていた地図を言葉で選択せずに直接操作す

Multi-modal I/F

Look
objectBehavior

Singlemodal I/F

Fig.2 Comparison with single and multi modal operation

図 2より、ドライバが対象物を確認しようと視線を動かしたうえで“ 見えない”ことがわかると、その不満解消の為の欲求がFig.3 Sample picture of expand viewⅲ）サイドカメラの画像確認 :死角を補助するカメラを起動させる場合、単に“カメラ”と

78
Alliance Internal

日産技報No.88 (2022)

論文 ： 視線と音声を用いたマルチモーダルインタフェースによるワークロードの低減

発声するだけでは、複数のカメラが搭載されている車両の場合、エリアを見ているかをデータ化する（図 6）。カメラを含む視線どのカメラを起動させるべきか車両側は認識できない。特に狭検知システムはSmart Eye AB社製Smart Eye CDK v.0.9.0

路でのすれ違い時（図 4）には、壁もしくは対向車との接触をを使用した。また、マイクから得られた音情報を音声認識しテ避けるために、短時間で多様な情報を取得し、判断に基づく

キストデ ータ化する。 音 声 認 識システムはGoogle Cloud

操作が求められ、焦りを感じるシーンとなる。視線と音声によSpeech-to-Text APIを使用した。

る操作の場合、視線方向により操作対象のデバイスを推定し、操作コマンド処理は、視線情報と音声情報を統合し、出力“カメラ”だけで起動インプットとなる。

すべき画像を決定する。

IR Camera

Microphone

Get image offace/eye ballGet speech
information
PC

Fig.4 Passing scene

Gaze detection
software

Voice recognition
softwareOutput gaze
position from image

Output text fromspeech上記 3シーンでの音声のみによる操作と、視線と音声でのOperation commandprocessing

操作の比較を表 1に示す。

Create operation commands based on
information of gaze and text

Table1 Comparison with control of voice and gaze & voice

Output device
Receive device
operation command
Fig.5 System outline and function flowe Mirror areaⅰ）～ⅲ）のいずれの操作においても、ドライバは操作の前にOutside offront left area

必ず状況確認の為にデバイス（ⅰ、ⅱ）や注意方向（ⅲ）を視認

Center Displayarea

しており、その意図を視線方向から推定することで、デバイス/ 方向に関わる音声指示に伴う負荷を低減できると見込める。

Front
windshield

Meter Displayarea

3. 評 価 実 験
3.1 評価システム

Fig.6 Image of recognizable area
Alliance
Internal

2.2で設定した操作での負荷低減を確認するためのシステムの概要を図 5に示す。IRカメラとマイク、それらのデータを処理するPCと、出力装置としてのディスプレイで構成される。
IRカメラで得られた顔画像をPCで解析し、ドライバの視線
情報とカメラ－モックアップレイアウト情報から、どのデバイス/
日 産 技 報No.88 (2022)

79

Steering

Allian論文 ： 視線と音声を用いたマルチモーダルインタフェースによるワークロードの低減

街は、センターラインの無い幅約 5mの道路において助手席側の駐車車両を避けて走行する条件とした。
実験は、高速走行、住宅街走行それぞれで無負荷（= 何もタスクをせず運転操作のみ）、音声操作、視線と音声による操
作、の3 パターンを、順序効果を考慮し参加者ごとにランダムに組み合わせて実施した。
なお、本稿で扱う実験は、日産自動車（株）実験倫理委員
会の審査を受け、承認を得た内容であり、実験参加者からのインフォームドコンセントを得た上で実施したものである。

3.3 主観評価結果
主観評価としてNASA-TLXでの評価結果を図 8に示す。

Fig7. Test condition of Driving Simulator

音声操作に対し、視線と音声による操作の評価が有意に低減
結果表示系の車内デバイスとして11inch 液晶ディスプレイ

しているかを確認するため、対象操作ⅰ）～ⅲ）において、それ（センターレイアウト）＋8inch 液晶ディスプレイ
（メータレイア

ぞれの操作評価を一対のデータとして両側分布に従う確率をウト）＋7inch 液晶ディスプレイ
（ルームミラーレイアウト）を使

スチューデントのt 検定でp 値を算出した。

用した。
運転タスクを含む実験は、三菱プレシジョン製ドライビング
シミュレータを用い実施した。評価風景を図 7に示す。

3.2 評価方法
主観評価として、従来の研究でも採用されているNASATLX6）を用いた。また、定量値での比較を目的に、運転者のSTRG 操作の滑らかさを表すステアリングエントロピー 7）算出の基となる操舵角予測誤差を用いた。
操舵角予測誤差は、時間的過去のデータとの差分の値から
時系列的に算出する。急な操作が発生した時ほど予測誤差 =Fig.8 Result of NASA-TLX（* p<0.05、†p<0.1）

差分は大きくなり、わき見や考え事など、運転以外のことに気を取られていた場合ほど値の分布が広くピークが下がる形状と音声操作と比較し、視線と音声による操作のWWL得点はⅰ）なる。

地図拡大については有意傾向として、ⅱ）ミラー拡大について

実験参加者は、運転免許を持つ20 ～ 60 歳代の男女 7 名

は有意な差として低いことが示された。視線を用いたことで、で実施した。各操作に対して十分な習熟を行った後に3 回試

現状の音声入力に比べ負荷が減少していることが示唆される。

行し、それぞれの走行回ごとに結果を評価した。走行及び操一方で、ⅲ）カメラ起動に操作方法による有意な差は見られ

作条件を表 2に示す。

ず、今回の条件では負荷低減の傾向を示唆するにとどまった。
このカメラ起動は、狭路でのすれ違い運転のため、前述のMultiple Resource Theory1）の4つの次元に基づくと、周辺

Table2 Test condition

障害物と車両のクリアランスの確認により、
中心視－周辺視（次元 4）での“中心視 ” へのリソースに偏り、周辺障害物との接触回避運転操作により、知覚－反応（次元1）の“反応”のリソースに偏ったと考えられる。さらに、音声操作、視線と音声による操作のどちらとも“中心視”（デバイスを確認する）、“反応”（デ高速道路は、最小半径 1000m 程度のなだらかなカーブのバイスを操作する）のリソースを使うため干渉する。従って、続く区間の中央車線（他車無し/ 車線変更無し）を単独走行す

中心視を多用し、運転操作負荷が高い場合は、音声操作と視る条件で、右カーブ・左カーブを半数ずつ設定している。よっ

線と音声による操作の差を感じ難くなると考えられる。さらにて、カーブ条件の偏りによる効果は無いと考える。また、住宅

運転スキルの低い人は、狭路でのすれ違い運転操作の影響を
80

日産技報

No.88 (2022)

論文 ： 視線と音声を用いたマルチモーダルインタフェースによるワークロードの低減

受けやすいため、それも要因として考えられる。
それに対し、高速道路での走行時は、レーンキープするだ
けで比較的ドライバの負荷も低く、リソースにも余裕があり、地図を見る、ミラーを見る、という行為が自然に行われ、簡便なコマンド指示が負担低減につながったと考えられる。

3.4 定量評価結果
定量評価値として算出した操舵角予測誤差について、ある
参加者（20 代女性）の度数分布例を図 9、10、11に示す。
タスク指示から完了までの時間が約 10 秒間であったため、タFig.11 Frequency distribution（Example Camera ）スク開始から10 秒間のデータを用いた。なお、図中のαは個
人の運転特性の違いを表す値 8）として、無負荷時の分布にお参加者全体の傾向を把握するため、操舵角予測誤差の度

ける90%タイル値を使用した。

数分布の90%タイル値αを比較したグラフを図12に示す。3.3

前述の通り、度数分布で表現した場合、滑らかな運転がで章の主観評価と同様に、各々の条件間でt検定を実施している。

きているときほど中心へのシャープさが増した形となる。今回の例では” 無負荷 ” → ” 視線と音声による操作 ” → ” 音声による操作 ”、と徐々にピークが下がり、周辺に広がる=ステアリ
ングの振れが大きく急操作が多い、ということがわかる。

Fig.12 Comparison of αvalue（* p<0.05、†p<0.1）

主観評価と同様に、ⅰ）地図拡大 /ⅱ）ミラー拡大についてはそれぞれ有意差 / 有意傾向があり、定量値でも負荷低減が示されたと考える。

Fig.9 Frequency distribution（Example Map expansion ）また、ⅲ）カメラ起動も主観評価時の結果と同様、操舵予測誤差が大きいことを示すαの値がⅰ）ⅱ）よりも大きい傾向を持つことから、ドライバへの負荷が高いことを示唆する結果となった。視認負荷の増大により、2つの操作方法に差異が見られなくなる傾向は、主観評価結果と一致しており妥当と考える。

4. ま と め
本研究では、視線と音声を用いたマルチモーダルインタ
フェースについて、視認行動をトリガーとした操作に注目し、Fig.10 Frequency distribution（Example eMirror expansion ）従来の音声認識と比較することにより、その効果を確認した。
その結果、音声のみによる操作（単一モダリティ）と比較し、負荷を低減できることを確認した。
一方で、走行環境やタスク次第で視線による操作が困難な場合もあると考えられるため、視線による操作は音声操作やス
日 産 技 報No.88 (2022)81論文 ： 視線と音声を用いたマルチモーダルインタフェースによるワークロードの低減

テアリングスイッチ等他の操作方法と完全に置き換わるのでは

7）中山沖彦、二見徹、中村友一、アーウィン・ボアー : 運

なく、併用してユーザが都合の良い方を使用する設定の仕方

転負荷定量化手法「ステアリングエントロピー法」の開発、が妥当であると考える。

自動 車 技 術 会 学 術 講 演 会 前 刷 集、No.45-99, p.5-8,

また、前述の通り、あるリソース（今回の場合 “中心視 ”と“ 反（1999）応 ”）に情報が集中したときには負担が重くなり、低負荷時と同8）伊 藤敏行、中山沖彦、アーウィン・ボアー : 車載情報機

様の応答がしにくくなる。今回の実験条件のような、狭路運転器に関する自工会安全性ガイドラインの策定とステアリング

で負荷の高い状況に対しては、必要なカメラ画像を自動で表

エントロピー法による運転者負荷評価、国際交通安全学

示するなどの工夫が必要であると考える。

会誌、Vol.26, No.4, p.243-250,（2001）

今後は、今回事例とした3タスク以外にも候補を広げ、より効果の高いタスクの抽出とその具現化を進めていく。また、実出

走行環境での評価を実施し、同様の傾向である旨を確認する

公益社団法人自動車技術会

ことも課題である。

自動車技術会論文集

典

Vol.51, No.5. 文献番号：20204473
参

考

文

献

1）C . D. Wickens: Multiple Resources and Mental
Workload, Human Factors, Vol. 50, No. 3, p.449–
455,（2008）2）岩田貴裕、山邉哲生、中島達夫 : マルチタスク環境下における認知負荷の測定と評価、情報処理学会研究報告、
Vol.2009-UBI-22, No.8,（2009）3）岡田友哉、坂本大介、小野哲雄 : 英文閲覧時における視線と音声情報を組み合わせた対訳提示手法、情報処理学会インタラクション2019 論文集、p.747-751,（2019）4）中川千拡、松原俊一、Martin J. Durst: 視線情報と音声情報を組み合わせたWebブラウジング用インタフェースの提案と実装、情報処理学会第 78 回全国大会講演論文集、
p.369-370,（2016）5）Abdul Rafey Aftab: Multimodal Driver Interaction
with Gesture, Gaze and Speech、ICMI ’19 p.487492,（2019）6）芳 賀繁、水上直樹 : 日本語版 NASA-TLXによるメンタル
ワークロード測定、人間工学、Vol.32, No.2, p.71-79（1996）

著者

森田

祐介

田村

総

82

日産技報

No.88 (2022)

論文

可変圧縮比エンジン用マルチリンク式クランク機構の軸受要素の開発
中村

抄録

勝敏 *

茂木

克也 **

大熊

悟*

世界で初めての量産型可変圧縮比エンジンであるVCターボエンジンに用いられるマルチリンク式クランク機構は、運転シー

ンに応じ圧縮比を使い分けることで低燃費、高動力性能の二律背反する要素の両立を高次元で実現できる機構である。本稿では、本機構を成立させる上で重要な機能部品である軸受要素の負荷容量の確保のため、軸受毎の独特の荷重特性、摺動条件を踏まえた軸受構造を設定したこと、また軸受機能を保持する上で、油路を設け軸受部にオイルを確実に配給することが、特に油路を設けづらいリンク間を連結する揺動軸受において重要であることについて述べている。

動部への積極的な潤滑油の配給が必要となるが、軸径増大と1. ま え が き

いった一般的な対応では、エンジンの車載性確保の為の必要条件であるリンク部品小型化を妨げる方向となってしまう。今2018 年、世界で初めて量産型可変圧縮比エンジンの生産

回、この二律背反する項目の両立が課題となった。

が開始された。本可変圧縮比エンジンに用いられる可変圧縮3. マルチリンク機構、軸受要素の構成

比機構は、運転シーンに応じ圧縮比を使い分けることで、低燃費、高出力の相反する要素の両立を高次元で実現できる機構である。また、研究レベルにおいて様々な方式の提案がなさ

3.1. マルチリンク機構の部品構成れている可変圧縮比機構の中でも、当エンジンに採用されたママルチリンク方式を前提とした可変圧縮比機構（Variable

ルチリンク方式は、主機能である圧縮比の変更機能に加え、Compression Ratio（VCR）system）の部品構成を図 1に示静粛性、フリクション抑制といったユニークな付加価値を有すす。ピストン、コンロッド、クランクシャフトの連接により構成ることが特徴である 。本稿では、上記方式を実現する機構、される従来機構（図 2）に対し、コンロッドに代替する部品群とマルチリンク機構を成立させる上で重要な機能部品である軸してアッパーリンク、ロアリンク、コントロールリンク（本稿では受要素について、それぞれの独特の荷重特性、摺動条件に応それぞれ、U-Link、L-Link、C-Linkと呼称する）が連接するじた負荷容量の向上手法、及び摺動部へのエンジンオイル配マルチリンク式クランク機構により構成されている。C-Link 大給による異物排出、および冷却効果に着目することで、本機端部はクランクシャフトの下方にベアリングキャップにて固定さ構の付加価値を損ねることなく軸受の機能信頼性を確保したこれるコントロールシャフトの偏心軸部に連接し、更にこのコントと、また、小軸径に設定した軸受要素数の増加にも関わらず、ロールシャフトより連結部を介しアクチュエーターリンク（本稿従来機構エンジンと比較しても同等のフリクションを実現するこ

ではA-Linkと呼称する）に繋がり、エンジン側面に配置されるとができたことについて述べる。

アクチュエーター（本稿ではACTRと呼称する）へと連接され（1）る構造となっている。

2. 開発コンセプト
本軸受要素群は、機構の有するてこの構成などの影響により、従来機構用軸受と比較して入力荷重が増大する傾向にある。この傾向に対応するためには高負荷容量の確保、及び摺* パワートレイン・EV 機構システム技術開発部

日 産 技 報No.88 (2022)** パワートレイン・EV 先進技術開発部

83論文 ： 可変圧縮比エンジン用マルチリンク式クランク機構の軸受要素の開発の箇所も、一般的なメイン、コンロッドベアリングと比較して概PistonU-link(Upper link)

略同等に設定されている。

L-link(Lower link)
Crank shaft

Table1. Specification of bearings No.1

C-link(Control link)

L-Link bearing

Control Shaft

Main bearing

Lower

Upper
ACTR Assy

Fig.1

42
25
-

52
17
3.15

1.9

1.9

Rotating
U-pin bush

Rotating
C-pin bush

Width(mm)

23
16.6

21
18.5

Width of groove(mm)

2.29

2.29

The rate of increaseof loadSliding property

1

0.9

Oscillating

Oscillating

Diameter(mm)Fig.2

Fig. 1 Components of VCR
systemFig. 2 Components of
conventional

Width(mm)Width of groove(mm)The rate of increaseof loadSliding property

3.2. マルチリンク機構における軸受要素の構成
マルチリンク機構における軸受要素は、前述したピストン、
リンク、及びシャフト間を連接するために設定されている。軸

Diameter(mm)受の構 成について図 3に示す。 本 機 構 特 有の、U-LinkとL-Linkに圧入されるアッパーピンとを繋ぐUピンブッシュ、
L-Linkとクランクピンとを繋ぐL-Link ベアリング、L-Linkに圧入されるコントロールピンとC-Linkとを繋ぐCピンブッシュ、
C-Linkとコントロールシャフト偏心軸とを繋ぐC-Link 大端部

Table2. Specification of bearings No.2

ベアリング、及びコントロールシャフト主軸とベアリングキャッ

C-Link big end bearing

Controlshaft bearing

35
17
2.58

40
17
3.15

0.9

0.9

Oscillating

Non-sliding

プとを繋ぐコントロールシャフトベアリングの5 箇所に加え、従来機構同様のクランクシャフト主軸とベアリングキャップとを繋ぐメインベアリングと、ピストンピンブッシュの2 箇所の、計 7

Diameter(mm)Width(mm)箇所が本機構の軸受要素である。

Width of groove(mm)The rate of increaseof loadSliding property

Piston pin bush
U-pin bush

4.1. L-Link ベアリングの設計

L-link bearing

Main bearing

L-Linkベアリングを設計するにあたり、三つの問題が生じた。

C-pin bush

一つ目は、L-Linkの構造の特徴により生じる問題で、田辺が述べているように（2）、従来構造用コンロッドと比較して、エンC-link big end
bearing

ジン軸方向に幅広の構造であることと、中央部に全幅の1/2を占めるスリット構造を持っていることにより、受圧部は従来機

Contshaft bearing

構用コンロッドと比較して低剛性の構造となっていること（図 4参照）、及び L-Link ベアリング中心に対しUピン側、Cピン側

Fig. 3 Bearing componentsof Multi-link system
Fig.3とで非対称の構造となっていることである（図 5 参照）。以上の4. 軸受要素の設計

特徴により、実働中にハウジング側（リンク側）とベアリング側とで相対的なすべりを引き起こし易い傾向となっている。二つ

前述した各軸受要素群について、それぞれの荷重特性、及目は、リンク機構のてこの構成により、入力荷重が図 6に示す

び使用環境を踏まえて設計を行った。各軸受の外観、寸法、とおり、（L2＋L4）/L2＝1.9 倍にまで増幅されることである。

荷重特性、摺動特性について表 1、表 2に示す。L-link ベア

そして最後の三つ目は、図 7に示すエンジン高回転時に増大

リング、メインベアリングは従来機構用軸受同様の回転軸受部

する傾向にある慣性荷重が、プレーンベアリング合わせ面方として機能するが、マルチリンク機構用に新たに設定されたU向に入力されることである。本ベアリングは、筒内圧荷重方向

ピンブッシュ、Cピンブッシュ、C-Link 大端部ベアリング、及が L-Linkボルトの軸方向とほぼ同方向、つまり、プレーンベ

び従来機構同様のピストンピンブッシュは揺動軸受部となってアリングの合わせ面より90° 方向となるよう設定されているが、いることが特徴である。直径クリアランスについては、いずれ実動中の慣性荷重についてはL-Linkの揺動動作により、筒内
84

日産技報

No.88 (2022)

論文 ： 可変圧縮比エンジン用マルチリンク式クランク機構の軸受要素の開発

圧荷重に対し約 90° 傾いて発生するため、結果的に負荷容量が小さい、合わせ面方向への入力荷重として生じる。今回、軸受機能確保の為、上記三つの問題に対し以下の対策を講じた。一つ目のベアリング背面部の相対すべりについては、軸径を従来機構コンロッド用ベアリングに対し小径化し、かつ
L-Link 幅が従来機構用コンロッドベアリング幅に対し増加していることを利用し、軸受幅を拡大することで、ベアリング背面部の総密着力を1.5 倍程度までに向上させることで対応した。
総密着力算出式と軸受部各諸元について表 3に示す。L-Link
内径部への密着力を上げ、追従性を高めることで相対すべりに対応することができた。加えて合わせ面部の爪構造について
形状と配置の工夫を行った。以上対応の結果、二つ目の課題

Fig. 6 Principle of lever by multi-linkである増幅された入力荷重に対して従来機構用コンロッドベア
リング並の平均面圧とすることができた。また三つ目のベアリン

Inertia load
Combustion load

グ合わせ面方向の慣性荷重に対しては、一般的なコンロッド

Matching surface

用ベアリングに対してクラッシュリリーフ形状の逃げ部の高さを縮小し、受圧面積の確保を図ることで対応した（図 8 参照）。
ConrodL-LinkU-pin side

C-pin side

Fig. 7 Load of L-Link bearing

Table3. Specification of L-link(conrod) bearing

20

D(mm)
t(mm)
L(mm)
Fr ratio※

32

Fig. 4 Width of L-Link

Multi link Conventional
45
47
D
1.5
1.5
25
16
1.56
1

ｔ

L

Total adhesion ： Fr = 2(1-t/D)(t/D) σB L D π (N)σB: Stress in bearing circumferentional direction

Reaction force High rigidity part※ Fr ratio = Fr value of each model / Fr value of conventional

Conventional

Input force

Multi link system

Low rigidity part

6.5

Reaction force

2

Fig. 5 Mechanical asymmetry of L-Link

Height of crash relief
Fig. 8 The height of crush relief

4.2. メインベアリングの設計
既報

Fig.8

のとおり、前述のL-Link ベアリング同様、マルチリ（3）ンク機構のてこの構成により、クランクシャフトメインベアリン
グへの入力荷重は（L2＋L4）/L2＝1.9 倍に増幅される（図 6参照）。一方、このてこの構成は、ピストンストロークについて
日 産 技 報No.88 (2022)

85

80

論文 ： 可変圧縮比エンジン用マルチリンク式クランク機構の軸受要素の開発も増幅させる効果を持っており、従来機構に対しクランクスロー
を約 0.5 倍とすることが出来るため、クランクシャフトの口開き
変形量を低減することができる（図 9 参照）。この両者の得失の結果を図 10に示す。マルチリンク機構により軸受部での片Rr-sideLoad

当たり傾向が大幅に緩和し、結果として軸受の負荷容量が向Fr-side

上し、従来機構と比較して最大荷重値が倍程度となりつつも、軸受の潤滑性能を向上させることが出来た。局所面圧の低減

180
°

270
°

0
90° °

Main bearing

効 果についてマルチボディダイナミクス解 析ソフトである

Fig. 12 Positional relation of main bearing

Large
EXCITE TM を用いたEHLの結果を図 11に示す。より出力のdeformation
小さいエンジンと比較しても、局所面圧が低減していることが確認できた。

4.3. C-Link 大端部ベアリング ,U,C ピンブッシュの設計

3DUWLDOFRQWDFWConventional system

Load

マルチリンク機 構 用軸 受 要 素として新たに設 定された
C-Link 大端部ベアリング、U、Cピンブッシュの三要素はピスLoad

トンピンブッシュ同様、いずれも揺動条件で用いられる軸受要

Stroke of VC-T
90

100

110

素である。図13に各軸受要素について揺動軸受において問題120となる、摺動部摩耗の指標となるPV 値を示す。各部位とも従

Piston stroke (mm)

来機構用ピストンピンブッシュ部の値を上回るため、ピストンピ

Largedeformation

Small
deformation

ンブッシュ同様に、耐摩耗性に優れた材質である高面圧用銅

Multi-link system

揺動であるが故、連続した一方向摺動により特に促される軸

3DUWLDOFRQWDFWConventional system

合金ブッシュ材を採用した。また、本軸受群は、摺動形態が受円周方向の油流が、回転条件で用いられる軸受と比較して120

Bending deformation(μm)

Fig.
9 Comparison of bending deformation
Load

弱く、コンタミの停滞や摺動面の潤滑油による冷却機能の低下を引き起こし易い傾向にあり、結果、焼き付きの危険性が300

㻢㻜
高まる要因となる。これを補うため軸受面に全周溝構造を設け

250

㻢㻡

た。これにより、軸受円周方向の油流の不足を軸受幅方向の
㻡㻜

200

100
50
0

油流で補った（表 1 参照）。加えて、構成部品群に対し、摺Small
deformation

150

動面への油通路の設定を行うことで（図 14 参照）、給油、及び油排出を促す油経路を設けることができた。一方で、全周Multi-link system

溝を設けることで懸念される受圧面積減少に伴う面圧増大の影響について、EHL 計算、及び摺動部の温度測定による、

60

80

100

Piston stroke (mm)解析、実測での確認を行った。まず図 15、16に、C-Link 大120

端部軸受について全周溝の有無、それぞれの場合について燃㻝㻣㻟

焼圧荷重時のハウジング部の変形を考慮したEHL 計算の結果

Fig. 10 Bending deformation of crankshaftを示す。軸受幅中央部は、ハウジングの変形により、端部に180°
Fr-sideRr-side203(MPa)

90°
Multi link system(L4 Turbo 2.0L)

対し相対的に油膜厚さの大きい荷重非主保持部となり、受圧

270°

270°

部としての機能が小さいことが確認された。この結果は、軸受幅中央部に油溝を設けても、軸受の受圧機能が損なわれ難い

180°
0°

338(MPa)

ことを示している。図 17に実機における摺動部温度測定による油経路設置の効果確認結果を示す。相対的に温度は低下

0°しており、実測でも油通路、及び全周油溝を配置することでの

90°
Conventional(L4 2.5L)

温度低減効果が確認できた。以上より、解析、実測の双方において軸受機能の向上効果が確認できた。同様に、U、Cピ
ンブッシュ部についても確認を行った。図 18、19、21、22

Fig. 11 Local pressure of main bearingにUピン、CピンブッシュそれぞれのEHL 計算の事例を示す。
C-Link 大端部ベアリング同様、全周油溝を設けることで受圧
86

日産技報

No.88 (2022)

論文 ： 可変圧縮比エンジン用マルチリンク式クランク機構の軸受要素の開発

Temperature rising(℃)

機能が損なわれないことが確認できた。また、摺動部温度に16ついても低減していることが確認できた。C-Link 大端部軸受
同様に、油通路、及びブッシュ部の全周油溝による摺動部へ

Without groove

12の常時給油の効果が得られたと考えられる（図 20、23 参照）。
一方、軸部側となるU、Cピン部については、高 PV 値に対応するため表面コーティング被膜として水素フリー DLC 材を採用した。これにより摺動部における低μ化、高硬度化を図り、耐84With groove

02800

焼付き性、耐摩耗性の向上を図った。

3600

4400

5200

6000

Engine speed(rpm)250

Fig. 17 Thermal measurements of C-link big end bearing

PV(MPa m/s)

200
150

(MPa)

100

Engine rear side

Without groove
180

50
0

66MPa
Piston pin bush
Piston pinbush(conventional)

U-Pin Bush

C-Pin BushEngine frront side

C-Link big-end
Bearing270

90With groove0

Fig. 13 PV value of bearings for multi-link

92MPa
0

180

360

Fig. 18 Local pressure of U-pin bush

Main bearing cap
C-pin bush(mm)

U-Link
C-LinkEngine rear side

L-Link

5.5μm

Engine frront side

Main journal

Oil from main bearing cap

Oil splash from
crank pin oil hole

Crank pin

5.5μm
0

180

Without groove
124MPa0Engine frront side

With groove

90

270

180MPa

180
0

360

180

Fig. 15 Local pressure of C-link big end bearing

Without groove

With groove
1.0μm

0

180

360

Fig. 16 Oil film thickness of C-link big end bearing

日 産 技 報No.88 (2022)

15

Without groove

10
5

With groove and oil passage
3600

4400
5200
Engine speed(rpm)Fig. 20 Thermal measurements of U-pin bush

2.9μm
Engine frront side

20

0
2800

(mm)
Engine rear side

360

Fig. 19 Oil film thickness of U-pin bush

Temperature rising(℃)

Fig. 14 Oil passage to bearings

Engine rear side

With groove

Eccentric journal

Controlshaft(MPa)

Without groove

87

6000

論文 ： 可変圧縮比エンジン用マルチリンク式クランク機構の軸受要素の開発(MPa) Engine rear side

シュ部のPV 値が低減される傾向にある（図 24 参照）。これは、Without groove

燃焼荷重を受ける膨張行程、すなわちATDC 時のピストン降

300MPa下タイミングにおいて、ピストン直下のU-Link（従来エンジン

180
282MPaEngine frront sideのコンロッドに相当）が直立姿勢を維持しピストンピンブッシュ

270

90

With groove

部の摺動速度が小さくなるためである（図 25 参照）。この傾向

0272MPaはマルチリンク機構用ピストン設計においてピストンピンの小ピ
ン径化の容易さを示しており、また、本機構の有するサイドス

300MPa180

0360

ラスト力低減効果と相まって、ピストン小型軽量化のポテンシャ

Fig. 21 Local pressure of C-pin bushルを有していることも示している。
(mm)

Engine rear side

Without groove

250

Engine frront side

PV(MPa m/s)

6μm

With groove

4.3μm
180

0

360

200

Conventional

150
100

Mluti link

500Fig. 22 Oil film thickness of C-pin bush

0

40

90

180

270

360

450

540

630

720

630

720

Crank angle(deg)Fig. 24 PV of piston pin bush

Without groove

30

3

Pmax
Conventional

2

20With groove and oil passage

10
0
2800

VV((m
m//ss))

Temperature rising(℃)

Pmax

1

-1

3600

4400
5200
Engine speed(rpm)

6000

Multi link

0
0

90

180

270

360

450

540

-2

-3

Fig. 23 Thermal measurements of C-pin bush

Crankangle(deg)Angle(deg)CrankFig. 25 Sliding velocity of piston pin bush

4.4. コントロールシャフトベアリングの設計
前述した揺動軸受部と比較して、コントロールシャフトベア

5. マルチリンク機構用軸受要素の特徴の整理

リングは圧縮比変更時を除いて回転、揺動運動ともに起こらな
い、非摺動状態で使用されることが特徴である。このことから、本軸受では摺動による潤滑油の流れを期待することができない

マルチリンク機構用軸受群は、各々の軸受の環境、特徴から、ため、直接接触による摩耗増大が懸念される。上記問題に対三つのグループに分けることが出来る。図 26に示す、第一グ

応する為、前述の揺動軸受同様、全周油溝を設け、軸受幅

ループのL-Link ベアリング、メインベアリングは、従来機構用

方向の油流により対応する構成とした。また、コントロールシャ

コンロッドベアリング、メインベアリング同様に回転軸受としてフトの曲げ剛性がクランクシャフトと比較して大幅に向上していの機能が求められる。一方で、入力荷重についてはマルチリン

るため、軸受部での片当たりの傾向はクランクシャフト主軸受

ク機構によるてこの構成により1.9 倍までに増幅される。今回、部と比較して大幅に軽減できる構成となっている。ベアリング

この増幅した荷重に対してL-Link ベアリングは軸受幅を増大

材質としては、揺動軸受部同様、本箇所にも高面圧用銅合金させることで、機構上、構造上発生しやすい背面部の相対す

ブッシュ材を適用することで耐摩耗性を確保した。

べりに対応し、結果、面圧の低減にも繋がった。メインベアリ
ングについては、クランクシャフトの高剛性化により片当たり傾4.5. ピストンピンブッシュの設計

向を防ぐことで機 能 信 頼 性を確 保した。 第 二グループの従来機構と比較してマルチリンク機構では、ピストンピンブッ

C-Link 大端部、及び U、Cピンブッシュは、マルチリンク機構
88

日産技報

No.88 (2022)

論文 ： 可変圧縮比エンジン用マルチリンク式クランク機構の軸受要素の開発

用に新たに設定された軸受要素である。これらの軸受要素は

気 同一排気量エンジンと比較して図 27に示すとおり、フリク

従来機構用ピストンピンブッシュ部同様、揺動軸受として機能

ションを低減することができた。

する箇所であるが、摩耗の指標であるPV 値に着目すると（図13 参照）、ピストンピンブッシュと比べ数値が増大する傾向に7ある。これにより損なわれる耐焼付き性を向上させるため、エ6

ンジンオイルを摺動部引き込むための油通路を設けた。また軸

5Mechanical Friction

受部自体に全周溝構造を設けることで冷却、異物排出効果を増強し、耐焼付き性を確保した。この際、全周油溝を非荷重
主保持部である軸幅中央部に配置することで、負荷容量を損ねることなく、冷却機能、及び異物排出機能を獲得することが出来た。第三グループに分類したコントロールシャフトベアリン
グは非摺動部として機能する機会が多い。この部位についてBalancer
shaft
Pisto

4

Link pins

3
2

Crank mainjournal1

Crank pin0Multi1 link
L4 2.0L

は第二グループ同様に全周油溝を設けることで異物排出機能を獲得しつつ、高曲げ剛性を有するコントロールシャフトにより

2
Conventional
L4 2.0L

Fig. 27 Comparison of mechanical friction

片当たり傾向を大幅に抑制した。軸受材には第二グループ同様にブッシュ材を採用することで耐摩耗性を確保した。いずれ

7. 結 論のグループにおいても、それぞれの具体的な対応方法は異なるが、増大する荷重や、油量が確保できないことで低下傾向にある油流量に対し、構成部品のサイズの肥大化を防ぎ、剛結論は以下のとおりである。

性の特質に着目し軸受部の負荷容量を確保しつつ、油経路をマルチリンク機構の各軸受部位について、部位毎の特性に設けて軸受幅方向の油流を確保することで機能信頼性を確保応じた以下の対処により、機能信頼性を確保することができた。

した。

・従来機構においても存在するクランク軸周りの軸受について
は、てこにより荷重が増大するが、軸受自身 , 若しくはクランク

Group 2

Piston pin bush

Load : 0.9～1.0 times
Slinding property : Oscillating

シャフトといった構成部品の剛性を向上させることで、内転しGroup 1やすい傾向、および局所面圧増大に対処した。

Load : 1.9 times
Slinding property : Rotating

U-pin bush・マルチリンク化により新設された揺動、非摺動軸受について

L-link bearing
Main bearing

は耐摩耗性向上の為、高面圧用銅合金ブッシュ材を採用した。

C-pin bush・上記材質の高硬度が異物による耐焼付き性を損ねる傾向

C-link big end
bearingと、軸回転による油流が限定的となることで生じる異物排出性悪化への対応の為、油通路、全周溝を設けることで当該溝部への給油経路を確保し、軸受幅方向の油流れを強化した。

Contshaft bearing

Group 3

Load : 0.9 times
Slinding property : Non-sliding

謝辞

今回の検討 , 開発に当たりましては、NEDOの委託事業でFig. 26 The grouping of bearings

ある「エネルギ使用合理化技術戦略的開発」において多大な支援をいただきました。関係者皆様に感謝を申し上げます。

6. フリクションの確認
参

考

文

献

マルチリンク機構では新たに軸受要素が追加されたことによ（1）Katsuya Moteki：A study of a Variable Compression

り、フリクションが増大する要因が増えるが、追加された各軸

Ratio System with a Multi-Link Mechanism, SAE

受要素は揺動動作の箇所であること、また小径であることから

Paper 2003-01-0921,（2003）．

その増大代は限定的である。一方で、マルチリンク機構にお（2）田辺孝司：軸受面圧平準化効果を狙った可変圧縮比エン

いてATDC 時にU-Link が直立姿勢であることで得られるピス

ジンVC-T 用マルチリンク部 品の構 造、自動 車 技 術 会

トンスラスト力低減効果、及び、前述の対応でクランクシャフ

2018 年度春季大会学術講演会講演予稿集、20185421,

ト軸径を小径に設定できたことにより、比較対象である自然吸（2018）．

日 産 技 報No.88 (2022)

89論文 ： 可変圧縮比エンジン用マルチリンク式クランク機構の軸受要素の開発（3）中村勝敏：動的挙動解析を活用した可変圧縮比エンジン
VC-T 用マルチリンク式クランク機構の開発、自動車技術会 2018 年 度 春 季 大 会 学 術 講 演 会 講 演 予 稿 集、
20185420,（2018）。
出典

公益社団法人自動車技術会
自動車技術会論文集
Vol.51, No.4 文献番号：20204316

著者

中村

勝敏

茂木

克也

大熊

悟

90

日産技報

No.88 (2022)

論文

機械学習を用いた自動車空力性能を予測するためのサロゲートモデル開発
赤坂

抄録

啓*

陳

放歌 **

寺口

剛仁 **

燃費性能の競争力向上や新たな環境規制に対応するため、より一層の空気抵抗の低減が求められている。そこで、より高い空力性能の実現に向けて、造形デザイナーや空力エンジニアが限られた期間内に多数のデザイン案の空力予測を行えるツールの開発を行った。本研究では、短時間に空力性能を予測できるように、CFD (Computational Fluid Dynamics)の代わりに機械学習を用いた予測モデルを開発した。本論文では、開発した機械学習モデルおよび学習に使用したデータセットの概要、予測精度や計算時間について報告する。

機械学習モデルを構築した。Umetaniらは約 800の自動車形

1. ま え が き状とCFD 結果について学習を行い、CD 値および流れ場の推定結果はCFDの計算結果と比較して良く一致すると報告して近年、自動車市場における燃費性能の競争力向上や新たなおり本研究の参考となる。しかし、より現実に近い自動車形状

環境規制に対応するため、より一層の空気抵抗の低減が求めを学習する場合には課題がある。この手法ではPolyCubeと呼られている。自動車の空力性能開発において空気抵抗を評価ばれる多面体を使用しており、PolyCubeの構成点をトポロ

す る 場 合、 風 洞 実 験 と 並 ん でComputational Fluid

ジーが変わらない範囲で自動車形状にプロジェクションする。

Dynamics（CFD）も多用される。しかし、CFDを行うた

このプロジェクションされた各構成点の座標や高さを特徴量とめには多額の費用と時間が必要となる。特にCFDについては、して使用しており、学習対象の自動車形状に近いトポロジーの

実験評価前の事前計算や評価仕様数の増加、更に計算精度

PolyCubeを用意する必要がある。しかし、実際の自動車形向上といった要求も加わりCFDの計算量、計算時間は年々増

状はセダン（3BOX）やハッチバック（2BOX）、
ミニバン（1BOX）

加している。そこで本研究では機械学習を用いて、自動車形など、トポロジーが異なっており同一のPolyCubeを用いるこ状とCFDの計算結果の関係を学習することにより、CFD 結果とは難しい。これについては、各車型に適したPolyCubeを用（流速、圧力および空気抵抗係数）を推定するサロゲートモデ

意し、個別に学習することも考えられるが手間を要する。また、

ルの開発を試みた。これにより、空力解析をCFD から機械学

実際の自動車にはエンジンルーム部品、タイヤ、フロアー部品、

習モデルに置換えることが可能となり、CFDの計算時間の短

ドアミラーといった複雑な形状が存在するが、このような複雑縮と計算量、コストの削減が期待できる。本論文では、提案

な形状要素を表現できるトポロジーを持ったPolyCubeを用意手法とデータセットの概要および検証結果について報告する。

することは簡単ではない。このため、Umetaniらの事例は比（1,2）

較的シンプルな自動車形状への適用にとどまっている。

2. 機械学習モデル

一方で、Guoら（4）は、物体からの距離を表わす距離関数を
入力データとし、2 次元および 3 次元の流れ場（流速ベクトル、圧力）を推定する機械学習モデルをConvolutional Neural

2.1 既存研究（3）

これまでも本研究と同種の研究は存在する。Umetaniら（5）
Network（CNN）
を用いて構築した。距離関数は複雑な形

は自動車の空気抵抗係数（CD 値）および流れ場の推定を目的状に対しても適用が可能であり、かつ3 次元への拡張も比較に、自動車形状を数値化した特徴量とCFDの計算結果（流速、的容易なため、流れ場（流速、圧力）の推定についてはGuo

圧力、CD 値）をGaussian processを用いて学習、推定する

らが提案するネットワーク構造を採用する。

* 統合 CAE・PLM 部

日 産 技 報** 総合研究所モビリティ &AI 研究所

No.88 (2022)91論文 ： 機械学習を用いた自動車空力性能を予測するためのサロゲートモデル開発

しかし、GuoらのモデルはCD 値の推定はできないため、CD値の推定を行う学習モデルが別に必要になる。著者らはこれまでにボクセルデータを入力し、CD 値を推定する学習モデルを提案している（6）。CD 値の推定精度も良好であるため本研究でもこのモデルのネットワーク構造を採用する。
既存研究において、複雑な3 次元形状を有する自動車形状
まわりの流れ場とCD 値の両方を学習できる学習モデルは提案されていない。そこで本研究では、既存研究で提案されている異なる二つの学習モデルを用いて流れ場とCD 値の推定を行う。

2.2 流れ場を推定する学習モデルの概要

Fig.2 Structure of proposed model for flow field estimation

流れ場推定モデルの基本構成は、図 1に示すGuoらによって提案されたネットワーク構造を採用する。このネットワークは、
EncoderとDecoderを全結合層により接続した構成となっている。このネットワークを本研究のような実用問題に適用する
場合、形状の複雑度合い等に応じて入力する距離関数のサイズを 大きくする必 要 が ある。これ 伴 い、EncoderおよびDecoderの中間層についても多層化する等の対応を行いネットワークの性能を向上させるが、中間層の多層化は学習時の勾配消失もしくは勾配爆発を招きやすく学習が進み難くなる課題がある。そこで本研究では、Guoらが提案するネットワーク
構造に対し、全結合層の代わりにResidual blocks（7）を採用
し勾配消失・爆発の抑制を図る。本研究の提案モデルを図 2
および図 3に示す。距離関数を入力し、（a）流速ベクトルの3
成 分、（b）圧 力 を 出 力 するモデ ルとなっている。 また、
Encoderおよび Decoderについても勾配消失の抑制のため、
Batch normalization（8）および Instance normalization（9）を用いた。

Fig.3 Details of encoder, residual blocks and decoder of
proposed model for flow field estimation

2.3 CD 値を推定する学習モデルの概要
次にCD 値を推定する学習モデルについて述べる。著者らはこれまでに、ボクセルデータを入力とし、CD 値を推定する学習モデルを提案している（6）。このモデルはMaturana（10）によって提案されたVoxnetをベースしているが計算量を減らすため、中間層を一次元に変換する際に、Linらの研究（11）を参考に全

Fig.1 CNN structure of prediction model for flow filed proposedby Guo （4）結合層を使用せず代わりにGlobal Average Poolingを採用している。CD 値の推定精度も良好であるため本研究でもこのネットワーク構造を採用する。

92

日産技報

No.88 (2022)

論文 ： 機械学習を用いた自動車空力性能を予測するためのサロゲートモデル開発

Table 2 Optimizer, loss function and hyper-parameters

3. データセットと検証結果
Fig.4 Structure of proposed model for coefficient of
aerodynamic drag（CD）estimation

3.1 データセット
データセットを図 6に示す。1つのケースは、距離関数、流

ただし、流れ場とCD 値の推定で入力データが異なることは速ベクトル3 成分、圧力および CD 値の6 種類の情報を有して利便性の観点で避けたい。そこで、CD 値の推定モデルの入力いる。CNNに入力するのは距離関数のみであり、流速、圧力データをボクセルから距離関数に変更し、流れ場とCD 値の推および CD 値はネットワークの出力結果である。これらの出力結定モデルの入力データを距離関数に統一する。入力データを果が学習ケースの流速、圧力および CD 値と一致するように学距離関数に変更したネットワーク構造を図 4に示す。

習を行う。本研究では1,123ケース用意し10:1の割合で分割し、学習とテストに使用した。データセットにはセダンやクーペ、

2.4 距離関数およびハイパーパラメータ

SUV、ハッチバック、ピックアップトラック、軽自動車の6 種類

まず、CNNに入力する距離関数について述べる。図 5に本の車型が含まれており、学習ケースとテストケースに含まれる研究で用いた3 次元の距離関数の距離場を示す。色は各格車型の割合は同程度となっている。学習およびテストに使用す子点の自動車形状からの距離を示している。次に距離関数のる流速ベクトル、圧力および CD 値は商用のCFDソフトウェア

生成方法について述べる。自動車形状周りにBounding box

を用いて計 算した。 計 算 条 件は、 直 進 走 行 状 態、 車 速を設定し、Bounding box 内に直交等間隔の格子点を配置す

33.3m/s、Reynold数1.0×107における計算結果である。また、る。これら各格子点に対して自動車形状からの最短距離を計

CFDの計算は距離関数とは異なる格子で計算をしているため、算し距離場を生成した。表 1にBounding boxの大きさ、格CFDの計算結果を距離関数用の格子にマッピングしている。

子間隔および格子点数を示す。CD 値の推定に用いる距離関数については、詳細な形状変化を捕らえられるように、より小さい格子間隔を用いた。
また、本研究で使用したOptimizer、損失関数およびハイ
パーパラメータは表 2のとおりである。

Fig.5 3-dimensional distance function around car shapeFig.6 Distance function, flow fields and aerodynamic drag（CD）
in dataset

Table 1 Parameter of distance function

日 産 技 報No.88 (2022)

93論文 ： 機械学習を用いた自動車空力性能を予測するためのサロゲートモデル開発

また、距離関数および CFD 結果は有次元の情報となるため、20

本研究では学習、テストに使用する前に正規化を行った。
学 習 に 使 用した 計 算 リソ ー スはNVIDIA 社 のDGX-1

15（1GPU）であり、機械学習関係のライブラリはTensorflow2.0

10を用いた。流れ場の学習に要した時間は約 4日、CD 値の学習

確認している。

10.0

9.0

8.0

7.0

6.0

5.0

4.0

3.0

2.0

の最終的な損失関数の値が表 3に示す程度まで下がることを1.00数まで計算することで、流速ベクトル3 成分 , 圧力および CD 値

0.05に要した時間は0.5日程度であった。また、表 2に示すEpochFig.8 Histogram of mean absolute error in pressure on test
cases

Table 3 Errors of loss functions in velocity vectors, pressure and
CD at last epoch of proposed model

図 8は、提案モデルで推定した圧力について、流速ベクトルと同様に12 万点の平均誤差をMAEで評価し、その結果をヒ
ストグラムで表した図である。圧力の平均誤差は2.0 ～ 9.0pa
であり、車速風に基づいた動圧の0.3 ～ 1.3% 程度の誤差に収まっている。流速、圧力ともに車型による誤差の傾向に顕著

3.2 流れ場の検証結果
次に、本手法で推定した流れ場について考察する。各テス

な違いは見られなかった。

トケースは12 万点（100×40×30）の流速ベクトルを有する。

図 9および図 10は提案モデルを用いて推定した圧力分布おこの12 万点の平均誤差を式（1）に示すMean absolute error

よび流速分布をCFD 計算結果と比較した図である。ケースA（MAE）を用いて評価した。

からDはテストケースの代表例であり、各ケースの圧力と流速の誤差は図 7、図 8に示すとおりである。図 9および図 10は、いずれのケースも上段は比較対象となるCFDの計算結果であり、下段が提案モデルによる推定結果である。

ここで、ai および yi は、それぞれ CFD 結果と提案モデルの推定結果を表している。また、n は格子点数を表しており、今回は12 万点となる。

Fig.7 Histogram of mean absolute error in x-component ofvelocity vector on test cases

Fig.9 Comparison of pressure between CFD and proposedmodel in central cross-section

流速ベクトルのx方向成分の平均誤差（MAE）を図7に示す。
x 方向成分の平均誤差は0.2 ～ 1.1m/sであり、車速風の0.6%～ 3.3% 程度の誤差に収まっている。また、y および z 方向成分の平均誤差は x 方向成分の誤差に比べて小さいことを確認
している。

94

日産技報

No.88 (2022)

論文 ： 機械学習を用いた自動車空力性能を予測するためのサロゲートモデル開発

Fig.11 Comparison of velocity magnitude between Guo s modeland proposed model in central cross-section

3.4 CD 値の検証結果
図 12に提案モデルを用いて推定したCD 値の誤差を示す。

Fig.10 Comparison of velocity magnitude between CFD and proposed model in central cross-section

図中の（a）は学習ケースを用いた場合の誤差であり、（b）はテストケースを用いた場合の誤差である。また、誤差を式（2）に

図 9は車両中心断面における圧力分布を示しており、圧力示すMean Absolute Percentage Error（MAPE）および標値については動圧で無次元化している。いずれのケースにお準偏差で評価した結果を表 4に示す。

いても提案モデルを用いて推定した圧力分布はCFD 結果の傾向を再現できていることがわかる。
図 10に車両中心断面における流速分布を示す。流速値は車速で無次元化している。特に空力評価において重要となる
車両後方の後流領域の大きさや流速分布の傾向において、提案モデルはCFD 結果を定性的に再現できていることがわかる。
図 9および図 10の比較結果から、圧力と速度の誤差が比較的大きいケースDであっても流れ場の定性的な傾向を再現

Fig.12 Histograms of error in CD

できていること、加えて提案モデルは、異なる車型が持つ流れ場の特徴を再現できることを確認できた。

Table 4 Error in CD of train and test

3.3 Residual blocks の効果について
EncoderとDecoderの接続に全結合層を採用したGuoらが提案するネットワーク構造と、全結合層の代わりにResidual
blocksを採用した本研究で提案するネットワーク構造を適用した場合の比較を示す。図 11は車両中央断面における流速分
布を示している。図11（a）
はCFDの計算結果であり、図11（b）
はResidual blocksを用いて学習した結果である。この図から式（2）における ai および yi は、それぞれ CFD 結果と提案モ

CFDの計算結果に近い結果が得られることがわかる。一方、デルで推定した結果を表しており、n は学習ケースの数または

図 11（c）は全結合層を用いて学習した結果であり、CFD 結果

テストケースの数を表す。

とは異なる流速分布となった。勾配爆発により学習時の重みの図 12および表 4に示す学習ケースの誤差（a）は標準偏差、最適化が進まず、流速ベクトルの損失関数の値は0.1 程度でMAPEともに十分に小さいことから、データセットを適切に学あった。表 3に示す提案手法の損失関数の値と比べて大きく、習できていることがわかる。一方、テストケース（b）については、

また、Epoch 数を増やしてもこれより下がることはなかった。

（a）に比べて誤差が大きく汎化性能に課題がある。

これらの結果からResidual blocksは有用であると考える。

日 産 技 報No.88 (2022)95論文 ： 機械学習を用いた自動車空力性能を予測するためのサロゲートモデル開発

較として商用のCFDソフトウェアを用いた場合に要する時間も記載した。
Table 5 Comparison of computational time between CFD andproposed modelFig.13 Error history in CD with increase of train cases

CFDの場合、格子作成および流体計算で合わせて24 時間

図 13に学習ケース数を変えた場合の誤差の変化を示す。

程度の時間を要した（1）。これは、メッシュ数は約 8,000 万点、

横軸は学習ケースの数であり縦軸は誤差（標準偏差）となって

256cpuコア（Intel Xeon）を用いた場合の計算時間であり、いる。学習ケースの数が増えるに伴い、テストケースの誤差が一方で提案モデルの場合は、ノートPC（cpuスペック Intel

小さくなることがわかる。汎化性能の向上に向けては学習ケー

Core-i5）を用いて距離関数の計算に約 11 分を要するものの、スの増加が有効と考える。

流速分布、圧力分布および CD 値の推定は3 秒程度であった。
提案モデルは、複数の形状案の定性的な流れ場やCD 値を短時間に確認したい場合に有用なツールと言える。

4. ま と め
本研究では、複雑な3 次元形状を有する自動車形状まわりの流れ場および空気抵抗係数（CD 値）を学習できる実用的な機械学習モデルの開発に取り組んだ。
1. 流れ場の学習モデルについては、Guoらの提案するネット
ワーク構 造 に 対して、 全 結 合 層 の 代 わりにResidual
blocksを採用することで勾配爆発を抑制し、自動車形状まFig.14 Comparison of coefficient of aerodynamic drag（CD）
between CFD and proposed model

わりの流れ場を学習できるモデルを構築できた。
2. 提 案モデルを用いて推定した流れ場はCFDの結果を定性

図 14に提案モデルを用いて推定したテストケースのCD 値と的に再現できることを確認できた。

CFD 結果の比較を散布図で示す。縦軸は提案モデルで推定

3. 提案モデルを用いて推定したCD 値の誤差（MAPE）
は1.4％

したCD 値であり、横軸はCFDで計算した値である。テストケーであった。

スには6 種類の車型が含まれているが、いずれの車型につい4. 提案モデルは複数の形状案の流れ場やCD 値を短時間に確ても提案モデルで推定したCD 値は、CFD 結果に対して概ね認できることから、CFDを代替する有用なサロゲートモデル±0.012 以内に収まっていることがわかる。

と言える。本提案モデルを用いることで、空力解析の計算

自動車開発の初期フェーズでは複数のデザイン案の空力評

時間短縮および計算コストの削減が期待できる。

価を行うが、この段階では各デザイン案の形状差は大きく、CD の値も提案モデルの誤差以上に異なる。従って、
初期フェー

参

考

文

献

ズであれば、各デザイン案に対するCD 値の優劣関係の評価（1） 赤 坂啓ほか : CFDを活用した空力性能と熱性能の同時に提案モデルを利用することが可能であり、CFDの利用頻度、検討の取り組み、自動車技術会 学術講演会前刷集、計算量の削減が期待できる。

No.96-05, pp.11-14（2005）.
（2） M. Arai, et al.: Development of the Aerodynamics
of the New Nissan Murano, SAE Technical Paper,

3.5 機械学習モデルの推定時間
提案モデルを用いて、前述のケースAの流速分布、圧力

2015-01-1542（2015）.

分布および CD 値を推定するのに要した時間を表 5に示す。比（3） N. Umetani, et al.: Learning Three-Dimensional
96

日産技報

No.88 (2022)

論文 ： 機械学習を用いた自動車空力性能を予測するためのサロゲートモデル開発

Flow for Interactive Aerodynamic Design、ACM
Trans. Graph., Vol. 37, No. 4, Article 89（2018）.
（4） A. Guo, et al: Convolutional Neural Networks for
Steady Flow Approximation, Proceedings of the
22nd ACM SIGKDD International Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining, pp.481–
490（2016）.
（5）Y. LeCun, et al.: Gradient-based learning applied to
document recognition, Proceedings of the IEEE, 86（11）, pp.2278–2324（1998）.
（6） 赤坂啓ほか: 機械学習を用いた自動車空気抵抗係数のイ
ンタラクティブ予測ツール開発、人工知能学会 第 34 回
全国大会、2O6-GS-13-02（2020）.
（7） K . He, et al: Deep residual learning for image
recognition, Proceedings of the IEEE conferenceon computer vision and pattern recognition, pp.
770-778（2016）.
（8） Ioffe, et al.: Batch normalization: Accelerating
deep network training by reducing internal
covariate shift, arXiv preprint arXiv:1502.03167（2015）.
（9） U lyanov, et al. :Instance normalization: The
missing ingredient for fast stylization, arXiv
preprint arXiv:1607.08022（2016）.
（10）D. Maturana, et al.: VoxNet: A 3D Convolutional
Neural Network for real-time object recognition,
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems（IROS）, Hamburg, pp. 922928（2015）.
（11）M . L i n , e t a l . : N e t w o r k i n n e t w o r k ,arXiv:1312.4400（2013）.
出典

公益社団法人自動車技術会
自動車技術会論文集
Vol.52, No.3 文献番号：20214248

日 産 技 報No.88 (2022)97論文 ： 機械学習を用いた自動車空力性能を予測するためのサロゲートモデル開発

著者

赤坂

啓

陳

放歌

寺口

剛仁

98

日産技報

No.88 (2022)

論文

微小操舵角域のライントレースのバラツキを低減する
ピッチ特性に関する研究
田尾

抄録

光規 *

町田

直也 **

林

豊 ***

長棹

謙 ****

直進走行でドライバが走行レーン中央を維持するために行うような、微小な操舵シーンにおいて、操舵角に比例した微小な車両下向きピッチ角を付加することによって、ドライバが行う操舵のバラツキが減少すること、その定量的な関係を解明した。既報の「微小操舵角領域のライントレース性を向上する操舵力とヨー特性に関する研究」で解明した、同シーンで正確な操舵を可能とする操舵反力と車両ヨー特性の関係と組み合わせることで、ドライバが目標とする走行ラインに対して、正確な操舵をバラツキ少なく実行できるようになることを確認した。

ラツキを低減出来るという仮説の立案とドライビングシミュレー

1. ま え が き

タを使った検証、そしてその定量的なバラツキ低減効果を抽出した。既報の研究で取り組んだ、ドライバが目標とした走行ラ

一般的なドライバの日常での走行シーンを考えると、微小なインを平均して正確に走行できる車両特性の解明に加えて、操舵で車両の走行軌跡を微調整するようなシーンを含めて、試行回ごとのバラツキが少ない、毎回正確に走行するための

概ね直進走行といえるシーンがその大半を占めていることが想

車両特性の解明に取り組んだ。

像できる。筆者らが欧州および日本で実施したある調査では、研究の流れとして、最初に既報の研究の概要と今回の課題

微小な操舵といえる操舵角5deg 以下の頻度は、全車速帯でである走行軌跡のバラツキについて述べる。次に、同じく既報

51.1%と半分以上、80kph 以上の車速帯では79.6%と約 8の研究で仮説として定義した微小操舵角域のドライバの操舵割を占め、それらを裏付ける結果が確認されている。このようのメカニズムの中からバラツキの要因になっていると考えられるな微小操舵角で目標とした走行ラインに沿って車両をトレース

現象を考察し、そのバラツキを低減するために追加する車両挙するライントレース性は、多くのドライバにとって遭遇頻度の高動としてピッチを選定した理由について説明する。そして、実い重要な性能であるが、そのメカニズムは十分に解明されてお験で得られたドライバのピッチ挙動に対する感度特性から走行らず、実際の開発現場ではその性能開発を実車によるチュー

軌跡のバラツキを低減できる定量的なピッチ特性の仮説を立ニングに頼っているケースが多い。

て、最後にその実験検証結果を示す。

本課題に対し、既報の研究「微小操舵角域のライントレース

なお、本研究で実施した二つの実験は、日常から通勤等で性に対する操舵力とヨー特性の関係解明」 では、微小操舵車を運転している20 ～ 50 代の一般男性 25 名を対象に、日産

角域のドライバの不感帯、車両のヨー特性の不感帯を定量的自動車（株）実験倫理委員会の審査を受けて承認を得た内容に把握し、研究で定義したライントレース性の評価量と2つのにより、実験参加者からインフォームドコンセントを得た上で不感帯の関係を分析することによって、ライントレース性に対実施したものである。

1）する操舵力とヨー特性の定量的な関係を明らかにした。しかし

2. 既報の研究の概要と課題

同時に、ドライバの試行回ごとの走行軌跡が大きくばらつくことが、新たな課題の一つとして確認された。
本研究では、走行軌跡のバラツキ要因の一つが、微小域の既報の研究では、図 1のような、80kphの一定速直進走行

ドライバの操舵のメカニズムの中に潜んでいることに着目し、から、概ね 5deg 前後の操舵入力となる、1200Rのカーブとそ操舵に対してある量の車両ピッチ挙動を付加することでそのバの緩和区間で構成される評価コースを設定、それを目標ライン* 総合研究所モビリティ＆ AI 研究所

日 産 技 報No.88 (2022)** パワートレイン・EV 性能開発部*** カスタマーパフォーマンス＆実験技術革新部

99**** 先行車両性能開発部

論文 ： 微小操舵角域のライントレースのバラツキを低減するピッチ特性に関する研究として走行した時の実際の走行軌跡のずれを“ライントレース

0.8

乖離量 ”と定義してそのメカニズム解明を行った。

Yaw rate [deg/s]

80kph

0.6

Straight
Line

30m

0.4
0.2

Evaluation Section

0.0

Fig.1 Evaluation Course

Fig.1 Evaluation Course

Dead
Band

0.0

0.21deg/s

1.0

2.0

3.0

4.0

Steering angle [deg]Fig.4 Yaw-Rate Characteristic in Small Steering Angle

このライントレース乖離量は、図 2で示したように、ドライバ

発 生する操 舵 角に感 度 の 高い“ヨーレイト不 感 帯（DeadBand）”の二つの特性を使って概ね精度よく設計できることを、
ドライバ－車両モデルによる仮説と実験評価者によるシミュ
レータを用いた検証により解明した。図 5にその検証結果を示しており、操舵力が重くヨーレイト不感帯が大きいグラフ手前の仕様ではライントレース乖離量がマイナスと、目標ラインに対Inside >>が「車両が動いた」と感知する最小のヨーレイト0.21deg/sを<< Outside

高い操舵反力特性と、図 3 及び図 4で示したように、ドライバ

Line Trace Deviation [m]が「車両に操舵入力をした」と認識する最小の操舵角に感度の
0.15
0.10

0.05
0.00

-0.05
-0.10
-0.15
0

して外側に膨らむこと、逆に操舵力が軽く不感帯が小さい仕様

0.5 1

では内側に切れ込むこと、そして操舵力と不感帯を太い破線で示したライン上に設定することで、目標ラインを正確にトレー

25
1.5 2
50

0 -25

-50

Fig.5 Experimental Result of Line Trace Deviation

スできることを明らかにした。
一方、新たな課題として、ドライバの試行回ごとの走行軌跡

16のバラツキが大きいことが確認された。図 6は、25 名のライン

Steering Force [N]14

トレース乖離量の平均がほぼ “ ゼロ”となる、操舵反力が基準

12＋25％、ヨーレイト不感帯が 1degの仕様での、あるドライバ

10の6 試行回の走行軌跡の示したものである。平均すると概ね太8

い破線の目標ラインを走行できているものの、同時にそれらに6はいくらかのバラツキがあることが確認できる。

4

Average Angle ofSteering Input Recognition
by Drivers

2
0

0.0

1.0

2.0

3.0
4.0
5.0
Steering Angle [deg]

6.0

Y[m]
1.5

7.0

Target Line
Vehicle Trace Line1
0.5

Fig.2 Steering Force & Driver s Input Recognition Angle

0
Yaw Rate [deg/s]

0.4

-0.5

Average : 0.21deg/s

0.3

30

60

X[m]
90

Fig.6 Line Trace Deviation by a Driver

0.2

図7は、
同じ仕様の25名のドライバの走行軌跡のバラツキを、

0.1
0

0

それぞれのライントレース乖離量の標準偏差を算出して示した
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

ものであるが、それらの平均値は0.047mとなり、図 5で示し

Driver No.

た全ドライバ全試行回の平均値で定義した仕様違いのライント

Fig.3 Driver s Yaw-Rate Sensitivity Experimental Result

100

日産技報

No.88 (2022)

論文 ： 微小操舵角域のライントレースのバラツキを低減するピッチ特性に関する研究

レース乖離量の変動と比較しても、その値は十分に小さいとは

Driver recognize the Input

Line Trace Deviation[m]

言えないことが分かる。
0.08

Average : 0.047m

0.06

Blind Steer
with only Force Information

0.04

Driver detect the Motion

0.02
0.00

0.21deg/s↓ Undetectable Motion ↓

Dead
Band

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Driver No.

1deg

Fig.7 Average of Line Trace Deviation by 25 Drivers

2deg

Steering Angle

Fig.8 Driver s Steering Process in Small Steering Angle

本研究では、既報の研究で取り組んだ、ドライバが目標とした走行ラインを平均して正確に走行できる車両特性の解明に

視覚からのフィードバック情報は、安定して正確な運転をす加えて、試行回ごとのバラツキが少ない、毎回正確に走行す

る上で最も重要な情報の一つであることは明らかであり、1 ～るための車両特性の解明に取り組む。

2degという微小な舵角帯といえども、その影響は小さくないと考えられる。とりわけ今回のように操舵角5deg 以下の微小操3. 走行軌跡のバラツキ要因と低減方策の検討

舵角域でのライントレース性に着目した場合にはその影響は大きく、今回の課題である走行軌跡のバラツキの大きな要因の一つになっているものと考えた。

3.1 微小域の操舵メカニズムと走行軌跡バラツキの考察
ドライバの試行回ごとの走行軌跡のバラツキには、ドライバ

ドライバが操舵入力をしたと認識する操舵角1deg 付近で車の視線の配り方やハンドルの握り方、運転に対する集中度合

両がヨー方向の運動を開始し、操舵の増加とともにその動きもいのバラツキ等、様々な要因が考えられるが、本研究では既増加していることを、視覚からの情報としてドライバにフィード報の研究の中で仮説として定義した、微小操舵角域でのドラバックすることによって、ドライバはより安定した正確な操舵がイバの操舵のメカニズムの中に、その要因の一つがあることに出来るようになり、走行軌跡のバラツキが低減するものと考え着目し、詳細分析を行った。

られる。

図 8に示したように、ドライバは直進走行から目標走行ラインに向けた操舵において、まず操舵反力の情報により概ね

3.2 ドライバに視覚情報を与えるための車両挙動の選定

1deg 前後の操舵角で車両に操舵入力を開始したことを認識す

前述の通り、今回の課題は操舵に対して車両が応答しヨーる。よってこれと同じタイミングで車両がヨー運動を開始するよ

方向に運動を開始したことを、ヨー運動そのものではドライバ

うにヨーレイトに不感帯を設定しておくことで、ドライバの感覚に感知させられないことにある。ドライバがヨー方向の動きをに合う車両の動きが実現でき、最終的には平均的にライント感知するには0.21deg/sのヨーレイトが必要なためである。仮レース乖離量も低減したと考えられる。しかしながら、ドライバに車両が動き始めた瞬間からドライバが感知できる過大なヨーが実際にこのヨーレイトの動きを視覚情報として感知できるの

レイトを発生するような設定にすれば、車両のヨー方向の動き

は、その値が 0.21deg/sを超える、操舵角が約 2degに達しが機敏になりすぎて、本来目標とした走行ラインを正確に走行た時である。つまり、操舵角1 ～ 2degの区間では、ドライバすることすら出来なくなることは容易に想像できる。

は車両の動きの視覚からのフィードバック情報を得ること無く、本研究では並進・回転の6 方向の車両運動の中から、ヨー

操舵反力からの情報だけを頼りに、いわゆる“ブラインド的に”運動の開始直後から車両が応答していることを、ヨーの動きに操舵を増している状態であると考えられる。

代わって視覚情報としてドライバに伝えるための動きについて検討した。まず、ヨー方向の運動と同様に平面運動で車両の走行軌跡に直接影響を与える前後・左右方向の運動を除外した、ロール、ピッチ、バウンスの３つの運動を候補として選定した。そして、人間の感度を調査した先行研究 2）事例を参考に、視覚からの感度がヨー方向と同等に高い感度であることが報告されているピッチ方向の運動を最終的に選定することとした。

日 産 技 報No.88 (2022)101論文 ： 微小操舵角域のライントレースのバラツキを低減するピッチ特性に関する研究

また、いくつかの先行研究 3）, 4）において、操舵に対して車0.7

両前下がりのピッチ挙動とした方が、ピッチ挙動を与えない場

0.6

合や前上がりとした場合と比較して、旋回時のフィーリングあ0.5

Pitch Angle [deg]

るいはフィーリングと相関の高い特性が向上することが報告されており、本研究でも、操舵に対して車両前下がりのピッチ挙動を付加することとした。

4. 車両ピッチ挙動を用いた
走行軌跡バラツキ低減仮説の立案

0.4
0.3

0.2
0.1
0
-0.1
-0.2

4.1 ピッチ挙動に対するドライバの感度調査
ドライバが感知できる最小のピッチ挙動を把握するために、

0

0.05

0.1

0.15

0.2

Pitch rate [deg/s]

0.25

0.3

Fig.10 Driver s Sensitivity for Pitch Motion

ドライビングシミュレータを用いた感度実験を行った。図 9に実験風景を示す。ドライバには前方のスクリーンの景色を注視

ピッチレイトが 0.05deg/s 以下の遅い角速度では、ドライバした状態で、車両に下向きで一定のピッチレイトを与え、ピッはいずれも0.15 ～ 0.2degのピッチ角でその動きを感知していチの動きを感知した瞬間に手元のスイッチを押すように指示をることが分かる（グラフ左側の領域）。これは、ドライバがした。ピッチレイトの値は0.0125deg/sの極めてゆっくりした

0.05deg/s 以下のピッチレイトを感知することが出来ず、積算

速さのものから、0.3deg/sという比較的速いものまで、計 8つされたピッチ角の大きさによって、初めてその動きを感知していのピッチレイト違いの実験をそれぞれ 5 回ずつ実施し、試行回るためと考えられる。一方、0.3deg/sあるいはそれに近い速い

ごとにドライバが感知したピッチ角を記録した。

ピッチレイトでは、ピッチ角がほとんど発生していない状態で、ドライバがその動きを感知していることが確認できる（グラフ右側の領域）。これは、前述の通りこの速さのピッチレイトでは、ドライバが速さそのものを感知できるためと考えられる。そしてVehiclePitch Motion

これら二つの領域に挟まれる中央の領域は、ドライバがピッチ
レイトの速さとピッチ角の大きさを総合して感じ取っている領域と考えられ、その感度は二つの領域をつなぐ右下がりのラインになったものと考えられる。以降、この感度ラインを使って、
ヨー

Fig.9 Pitch Sensitivity Experimental Sceneの動き始めたことをドライバに感知させるためのピッチ挙動の
図 10に計測結果を示す。実験した8 仕様のピッチレイトを仮説を立てる。

横軸に、それぞれのピッチレイトでドライバが感知したピッチ角
を縦軸として、実験評価者 25 名の計測データをドットで、そ4.2 走行軌跡のバラツキを低減するピッチ特性の仮説

れぞれの平均値を実線で結んだラインで示した。なお、ピッチ

ドライバが操舵入力をしたと認識するとともに、車両がヨーレイトが最も速い0.3deg/sの仕様では、すべてのドライバがピッ運動を開始する操舵角1deg 付近で、車両が応答していること、チの動きが始まった瞬間にその動きを感じ取れることが、ボタ

更にそのヨーの動きが増加していることを、ピッチ挙動を使っン操作の様子と評価コメントから確認されたため、図 10のデーてドライバに感知させるためのピッチ特性の仮説を立てる。ピッタは0.3deg/sのピッチレイトを発生させた瞬間からボタンが押チ挙動の与え方として、操舵角比例、操舵角速度比例、またされるまでの時間差をドライバの操作時間と考え、すべてのドそれぞれに非線形性を加えたもの等、様々なパターンのものがライバの操作時間の平均値 0.51sを全実験生データから差し考えられるが、本研究では、可能な限り単純化した状態でそ引き、補正した上で示したものである。

のメカニズムを検証することを目的として、その中でも最もシン
プルな、図 11の示す操舵角に比例したピッチ角（下向き）を選定し、必要な比例定数の仮説を立てることとした。また、既報の研究の実験結果から、対象とするシーンでは、ドライバは概ね 3deg/sの角速度で操舵を行うことが確認されているため、
この操舵角速度を前提条件に加えた。

102

日産技報

No.88 (2022)

論文 ： 微小操舵角域のライントレースのバラツキを低減するピッチ特性に関する研究

1degでちょうどピッチ挙動を感知できるKの値になると考えら

Pitch Angle [deg](Downward)れる。

Steering Angle [deg]K=0.00Pitch Angle [deg](Downward)

Steering Angle [deg]K=0.02
K=0.04以上より、式（3）により、操舵角に対してピッチ角を付加することによって、ドライバが操舵入力をしたと認識するとともに、

K=0.06

車両がヨー運動を開始する操舵角1deg 付近で、車両が応答
K=0.08

していること、更にそのヨーの動きが増加していることを、ピッSteering Angle [deg]Fig.11 Pitch Characteristics for Driver s Information

チ挙動という視覚情報を使ってドライバに感知させられるものと考える。そして、これまでドライバがブラインド的に操舵をしていたと考えられる微小操舵角域において、視覚からのインフォメーションのフィードバックを付加することによって、操舵角及び走行軌跡のバラツキが低減すると考えられる。これらを仮説として、その検証を実施した。

5. 仮説の検証実験で得られたドライバのピッチ挙動に対する感度ライン

仮説の検証は、既報の研究と同じく、あるCセグメント車両（図 10）と、式（1）（2）で定義した操舵に対するピッチ挙動ののモデルを用い、図 1で示した評価コースを再現したドライビ

式から、ドライバが操舵角1degでちょうどピッチ挙動を感知でングシミュレータを用いて実施した。以降その概要と実験方法

きる比例定数 Kの値を求める。図 12は、ドライバのピッチ挙及び結果の詳細について述べる。

動に対する感度ラインに対して、比例定数 Kを0 ～ 0.08まで
0.02 刻みで変更した時の、操舵角1degで発生するピッチレイ

5.1 実験に用いた車両モデルとシミュレータの概要

トとピッチ角の値をプロットしたグラフである。

実験に用いた車両モデルの主要なパラメータを表 1に示す。

0.20

Table11Vehicle
Vehicle Model
Table
ModelParameter
Parameter

Parameter
Vehicle Mass
Vehicle Yaw Inertia
Vehicle Pitch Inertia
Height of C.G.
Front axle～C.G.
Rear axle～C.G.
Front Cornering Power
Rear Cornering Power
Steering Gear Ratio

Pitch Angle [deg]

0.15

0.10
K=0.060.05

K=0.08K=0.04
K=0.02

0.00

K=0
0

0.05

0.1

0.15

0.2

Pitch rate [deg/s]

0.25

0.3

Fig.12 Pitch Motion by each K at Steering Angle 1deg

unit
kg
kgm2
kgm2
m
m
m
kN/radkN/rad
-

Value
1670
2600
2300
535
1.08
1.62
62.5
95.5
15.0

Kの値が 0.04 以下の場合、操舵角1degで発生するピッチ
挙動は、ドライバの感度ラインに到達しておらず、この設定でまた、実験に用いたシミュレータの外観図を図 13に示す。

はドライバは操舵角1degでそのピッチの動きを感知できないこ

このシミュレータは、可動域が 22×6mのスライドレールにヘキとが分かる。一方、K=0.08とした場合、操舵角1degで既にサポッドを介してマウントされたキャビン、それらを高精度に駆ドライバの感度ラインを大きく越えており、ドライバは操舵角が動する64 個のリニアモータなどを備え、多くのシーンで高い

1degに到達する前に、その動きを感知してしまうものと思われ実車再現性を実現しているものである 5）。

る。そしてK=0.06とした時に、そのピッチ挙動が概ねドライバの 感度ライン上にあることから、これが、ドライバが操舵角
日 産 技 報No.88 (2022)103論文 ： 微小操舵角域のライントレースのバラツキを低減するピッチ特性に関する研究

Steering Angle [deg]Pitch Angle [deg](Downward)

K=0.00360°
ScreenTurn table

K=0.02
K=0.04
K=0.06

K=0.08
Steering Angle [deg]Fig.15 Pitch Characteristics
Fig.13 Driving Simulator

5.3 実験結果

次に本シミュレータの精度検証結果を示す。図 14は、今図 16に、ピッチの比例定数 K 違いでの、あるドライバの走回対象とする現象に寄与の大きい操舵力とヨーレイトの操舵角

行軌跡の計測結果を示す。なお右旋回のデータは左旋回方向依存性について、Cセグメント車両の実車計測データとシミュにミラー処理して表示した。ピッチの比例定数 Kの増加にともレータでの計測データを比較したものであり、いずれも高い再なって、目標ラインに対する走行軌跡のバラツキが低減してい現精度が確認されている。

く様子が確認できる。またそれぞれのグラフ内に表示した数値
はライントレース乖離量のバラツキを算出したものであるが、定量的にもその傾向が確認できる。
Y[m]
1.5
1
0.5
0
-0.5
0

Target Line
Vehicle Trace Line

Dev.= 0.052

30

Y[m]
1.5
0.5

60

X[m] -0.590(a)K=0
Fig.14 Driving Simulator Accuracy Confirmation

5.2 実験方法
実験はピッチレイトの感度実験と同じ25 名のドライバで実施した。車速を80kph 一定に固定し、ドライバにはハンドル操
作のみを行い車線の中央を目標に走行するように指示をした。
実験仕様は、既報の研究でライントレース乖離量の全試行回の平均値がほぼ “ ゼロ”と、最も小さい値となったヨーレイト不感帯、操舵反力をそれぞれ 1deg、基準＋25％に固定し、操舵角に対するピッチ角の比例定数 Kを0 ～ 0.08まで、0.02 刻

Y[m]
1.5
Dev.= 0.044
1
0.5
0
-0.5
0
30
60

Y[m]
1.5
Dev.= 0.037
1
0.5
0X[m] -0.5
X[m]
0
30
60
90

(b)K=0.02(c)K=0.04

Y[m]
1.5
1
0.5
0
X[m] -0.5
0

みで変更した5つの仕様とした。それぞれの仕様に対し、右操

60

Y[m]
Y[m]
1.5
1.5
Dev.= 0.050
1
0.5
0.5
0
X[m]
X[m] -0.5
-0.5
90
0
30
60

(d)K=0.06(e)K=0.08

Dev.= 0.025

30

Y[m]
1.5
0.5
X[m] -0.5
90

X[m]
90

Fig.16 Line Trace Experimental Result

舵 3 回、左操舵 3 回の全 30 試行回をランダムに並べた順番で実験を行い、その操舵角及び走行軌跡を計測した。

図 17は、25 名のドライバの走行軌跡の計測結果から、ピッチ仕様違いのライントレース乖離量のバラツキを算出し、横軸をピッチの比例定数 Kとしてプロットしたものであり、Kの増加に伴ってライントレース乖離量のバラツキが低減する傾向が確認できる。太い実線は各仕様の平均値を結んだものであるが、その値はK=0.06で最も小さくなり、K=0.08ではまた増加することが定量的にも確認でき、本研究で立てた仮説が検証さ
104

日産技報

No.88 (2022)

論文 ： 微小操舵角域のライントレースのバラツキを低減するピッチ特性に関する研究

Line Trace Dev. Ave. [m]れた。そして、K=0.06のピッチ角を付加した場合、ピッチ挙動を付加しない場合に対して、ライントレース乖離量のバラツ

Line Trace Deviation [m]キを約 33％低減できることが確認できた。

0.08
0.06

0.15
0.10
0.05

0.00
-0.05
-0.10
-0.15

0.04
▲33%

0.02
0

0

0.02
0.04
0.06
Proportional Constant K [-]

0

0.02
0.04
0.06
Proportional Constant K [-]0.08

Fig.18 Line Trace Deviation Average Experimental Result

0.08

6. ま と め

Fig.17 Line Trace Deviation Experimental Result

微小操舵角域の走行軌跡の試行回ごとのバラツキの一要因

ここで、Kの増加に伴うライントレース乖離量の変化を考察

がドライバのブラインド操舵区間の存在にあることに着目し、そする。K=0とK=0.02では乖離量の値に大きな差は見られない。

の区間にピッチ挙動を付加してドライバに視覚情報を与えるこ

これ は、 ピッチ 挙 動 をまったく与 えないK=0に 対して、とによってそのバラツキを低減できることを確認した。ドライバ

K=0.02とした場合でもドライバがその動きを感知できるのは操のピッチ挙動に対する感度調査から付加するピッチ挙動の適舵角で約3degと、2deg付近でヨーの動きを感知した後であり、正量の仮説を立て、実験によりその検証を行うとともに、定量

1 ～ 2degのブラインド操舵区間の視覚情報を補うことが出来的な走行軌跡のバラツキ低減効果を抽出した。既報の研究でなかったためと考えられる。同様に考えると、K=0.04の場合解明した微小操舵角域でドライバが平均して正確に走行できは操舵角約 1.5deg 付近でピッチの動きをドライバに感知させる車両特性に加えて、いつも正確に走行するために必要な車られることが出来るため、K=0.06の場合のように、ブラインド

両特性の一つを解明した。

区間を完全にカバーすることはできないまでも、それと比べて約半分の区間、ドライバに視覚情報を与えることが出来るため、

参

考

文

献

相 応 のバラツキ低 減 効 果 があったものと考える。 一 方、

（1）田尾光規、他：微小操舵角域のライントレース性に対す

K=0.08とした場合は、ドライバが操舵入力を認識したり、車る操舵力とヨー特性の関係解明、自動車技術会論文集

両が実際にヨー運動を開始する、操舵角が約 1degに達する

Vol.51 No.3 pp.428-433（2020）

前に、ピッチの動きをドライバに感知させてしまったと考えられ、（2）福井 勝彦、ほか：視覚特性に基づくロール感向上技術、

むしろドライバの正確な操作を阻害する余計な視覚情報を与え

自 動 車 技 術 会 論 文 集 Vol.40 No.5 pp.1185-1190てしまったことで、K=0.06の場合に対してバラツキが増加した（2009）

ものと考えられる。

（3）酒井 英樹、ほか：過渡的な旋回感覚を強調する減衰力

最後に、ピッチ挙動を追加することによる、ライントレース乖

制御、自動車技術会論文集 Vol.43 No.3 pp.709-716

離量の平均値への影響について考察しておく。本研究におい（2012）てピッチ挙動を追加する目的は、これまでドライバが操舵反力（4）山門 誠：EVの精密な制駆動力制御による3 次元理想車の情報だけを頼りに感じ取っていた車両の動き出しを、ピッチ

体挙動の探求、精密工学会誌 Vol.84 No.9 pp.765-という視覚情報を加えることで、よりばらつき少なくそれを感じ

768（2018）

取れるようにすることであった。よって、その目的を達成するた（5）今村昌幸、ほか：高性能ドライビングシミュレータの開発、めに必要な量のピッチ挙動であれば、ライントレース乖離量の日産 技 報 ダイナミック・ パフォーマンス技 術 No.83

平均値には影響がないと考える。図 18は、今回計測されたpp.60-65（2018）

25 名のドライバのライントレース乖離量の平均値を示したものであるが、ピッチ挙動を加えることによってその値に大きな変出化がないことが確認されている。

典

公益社団法人自動車技術会
自動車技術会論文集
Vol.52, No.2 文献番号：20214137

日 産 技 報No.88 (2022)

105論文 ： 微小操舵角域のライントレースのバラツキを低減するピッチ特性に関する研究

著者

田尾

光規

町田

直也

林

豊

長棹

106

謙

日産技報

No.88 (2022)

受賞

受賞：2021 年 自動車技術会賞 論文賞

乗員の快適性を向上させる車両運動の探求－逆車両運動解析による乗員受動運動設計の試み－
牧田

抄録

光弘 *

松下

晃洋 **

草柳

佳紀 ***

三浦雅博 ***

車両運動による乗員身体の受動運動は乗車の快適性に影響する。そこで、運転タスク実行下でより良い身体挙動はどうあるべきかを探索する手法を検討した。車両に乗員身体を組込んだモデルで、身体挙動を評価関数設定した最適制御計算により乗員運動を設計する。レーンチェンジを題材にして、快適性に影響すると考えられる要因を最適化した車両運動波形を導き、実車およびモーションシミュレータにて評価を行なうという方法を提示した。本方法構築により、車両運動の乗員運動知覚影響を探ることが可能となった。

乗員挙動にフォーカスした研究アプローチとしては、乗員の1. 緒 言身体挙動のモデルを用いることが考えられる。車両運動を既知とした場合において、乗員の挙動を解析する手法（3）や、走行

本論文の目的は、車両運動が非運転乗員に与える影響を、経路による影響評価の研究（4）などの提案がある。

快適性の観点から解析するための手法構築である。乗車時の価値創出研究として、身体への慣性力負荷の時間タイミン

快適性としては、路面垂直方向の車両運動影響である乗り心

グによる乗員の自律的姿勢制御の影響の探索（5）や、乗員の運地が想起される。これに加えて、自動運転普及を見据えると、動知覚を刺激して車両運動への気づきを与えることで、身構操作が人から離れることから、路面平面方向の車両運動も移え姿勢を取りやすい車両運動加速度創出の提案（6）がある。車動する快適空間創出には重要な研究課題となる。

酔い低減も含めて、感覚や身体運動メカニズムを用いたアプ

乗員身体は、
車両運動に伴う加速度に対応する慣性力によっローチは、人間理解の進展に伴い、有用性を増している。

て動かされるので、乗員は何らかの身体運動不快感を受ける。

以上のような先行研究を踏まえると、想定した走行シーンにドライバは自らの操作に対する応答として、自身の身体慣性力

おいて、乗員の身体挙動やそれに伴う運動知覚量を抑える車付加に積極的な意義を感じる場合もあるが、非運転乗員にとっ両挙動を探索する手法の構築は、期待される研究方策であろて通常は乗車の快適性を損なうものである。もちろん緊急回避う。そこで本論文では、筆者らが研究を進めてきた——最適などで高加速度運動が必要なときには、シートや拘束装置で制御を適用して設定した評価量を最適化する車両運動を求め

身体の動きをホールドしなければいけない。しかしながら、通る——を逆車両運動解析（7）の一つとして位置付け、乗員まで

常の運転領域では、車両運動を工夫することで乗員への慣性含めて拡張することでこれに応えようと考えた。

影響を低減して、快適性向上へ振り向けたい。

最適制御を用いると、『所望の車両運動とその実現のためのでは、乗員の快適性を向上させるためには、車両運動をど

操作量を、評価関数を最小化させることに置き換えて求める』のようにとらえればよいのだろうか。車両加速度の主たる発生ことができる。言い換えれば、『快適性に影響すると思われる

要因は＜経路＞と＜速度＞によるので、まずは適切な経路を走諸量を評価関数に用いることで、快適性を向上できる車両運

行させることで、乗員への慣性負荷を穏やかにできるはずであ動の特徴を抽出できる』ということになる。

る。走行経路の設定は、自動運転技術の発展に伴って車両

本論文では、次章で最適制御を用いた場合の逆車両運動運動制御で重要となっている。ドライバの運動知覚を考慮した解析について述べ、乗員挙動の解析に適用させる場合には解経路生成の研究

法上の制約があることを示す。続いて、その制約を超えるためや、乗員では、快適性を損なう車酔いを（1）低減できる経路設定についての研究などが行われている。

の技術的解決策を示す。最後に、過渡運動を題材に、計算（2）* 総合研究所モビリティ＆ AI 研究所

日 産 技 報No.88 (2022)** カスタマーパフォーマンス＆実験技術革新部

107***AD/ADAS ＆シャシー制御開発部

受賞：2021 年 自動車技術会賞 論文賞 - 乗員の快適性を向上させる車両運動の探求と実車実験およびその評価を含めて述べることで、乗員の快適

Table.1 Variables and functions for optimal control

性を探索するための方法論を提示する。

2. 快適性解析手段としての逆車両運動解析『操作入力を設定して、それに対する車両運動を求める』場
合を順車両運動解析とすれば、『因果関係を反転させて、なんらかの車両運動を規定する設定から、それを満たす操作入力と車両運動を求める』場合は逆車両運動解析（7）となる。逆方向では、何を規定するかによって計算の手法が異なるが、本論文では走行シーンを規定して、その前提の下で乗員にとって快適な運動探索を目指すため、最適制御を用いた逆車両運
動解析を展開する（図 1にイメージ、表 1に変数名）。
最適制御では、運動対象の状態変数

や入力変数

な ど の 変 数 で 記 述 す る 関 数 で あ るStage Cost 関 数を用いて、それが最小となる車両運動を求める。
視点を変えれば、Stage Cost 関数によって車両運動を設計するといえる。実際に記述できる関数形式は、変数の2 次形式など、計算可能な形は限定されるが、これで車両運動設計が行える。
走行シーンの規定は、車両運動タスクとして、状態量と操作量の初期値と終端値を設定することで行う。つまり、両端での車両運動状態が固定（境界値問題化）されるので、Stage
Cost 関数値を最小化する操作量を求めることができる。
Fig.1 Schematic flow of the inverse vehicle dynamics
methodology by optimal control: Ride quality is reflected
to stage cost to describe motion design.

乗員の快適性評価には、車両モデルは乗員の乗る車体の3次元運動を再現する必要がある。それに加えて、一般的な変分原理を用いた最適制御の定式化では、車両モデル（状態方程式形式）を、随伴変数（Adjoint Variables）を使ってStage
Cost 関数と加算する。ただし、加算量を時間積分させた評価関数には、モデル記述の制限がある。それは、状態方程式の記述で、式（1）形式ではなく式（2）のように、状態変数の微分量が、状態変数で＜陽（Explicit）＞に記述可能なことである。

式記述の制約に従いつつ、輪荷重移動を含む車体運動を正確に表現するために、筆者らは先行研究（7）にて車両モデルを開発した。表 2と図 2に、ばね下座標系基準で車体運動を含む車両モデルとその状態変数を示す。タイヤ特性は、簡略化したMagic Formulaに、緩和長を用いた応答特性も加えている。
式（2）形式の車両モデル詳細は先行研究（7）を参照されたい。
108

日産技報

No.88 (2022)

受賞：2021 年 自動車技術会賞 論文賞 - 乗員の快適性を向上させる車両運動の探求

Table.2 Variables and input functions of vehicle model

Table.3 Variables and parameters of passenger modelFig.2 Two track and body motion vehicle model conforms toequation (2): Refer to author s previous research(7)Fig.3 Passenger seating point configuration: Passenger upper
body (including head) is simplified to a single inverted
pendulum, then affected with vehicle motion.

ここまでに述べた逆車両運動解析を用いて、乗員の快適性

最初に、乗員に加わる車両運動の慣性力を表現する。図 3

向上探索を行う。そのためには、まずは乗員の身体モデルを

左と中央に、車体固定座標系での着座位置と、そこにピボット

車両モデルの車体へ乗せなければならない。その際、乗員のをもつ上体剛体モデルを示す（以下展開する乗員モデルに関わモデル化でも車両モデルと同様に式（2）の形式が要請される。

る変数や定数は表 3）。このピボットには車両運動から、式（3）次に、快適性を運動設計で扱うには、乗員の車両運動知覚に関係する量を状態変数に示す3 軸並進加速度が加わる（影響の小さい項は省略）。

として用意しなければならない。

例えば、運動知覚を行う前庭器は、並進加速度や角速度を認識するが、式（1）に示すように、加速度は状態変数ではなく、その微分量なので、運動設計方針としてStage Cost 関

数へ組み込むことができず、状態変数に変える方策が要請される。

次に、身体上体重心への作用力を求める。そのためには上以上から、逆車両運動解析を乗員の快適性へ適用するため

体重心の加速度を導く必要があるが、これは地上座標系で記の2つの要請課題が示された。次章でその解決を図る。

述した上体重心位置（ピボット位置＋上体のロール姿勢角影響）の2 階微分として加速度記述できる。図 3 右に示す横と3. 乗員の快適性評価を行うための拡張

上下方向への作用力は、上体質量を掛けた式（4）として近似する。

3.1 乗員身体挙動のモデル化
乗員身体運動モデルを、式（2）のように状態変数で＜陽＞表現させるという制約の下で構築する。乗員の運動慣性力を車両に作用させると、車両と乗員の状態変数での＜陽＞記述ができなくなるため、車両運動慣性力による受動運動のみとし、頭部分離しない身体上体横方向（ロール）運動をモデル化する。

ここで、上体重心への作用力 FyB 、FzB によってピボットに対してロール方向上体運動の運動方程式を表すと、式（5）となる。なお、ロール剛性および減衰には、乗員とシート面の間に作用する支持力や摩擦などの影響を近似的に含めている。

日 産 技 報No.88 (2022)109受賞：2021 年 自動車技術会賞 論文賞 - 乗員の快適性を向上させる車両運動の探求

最後に、上体の運動方程式（5）へ式（3）、（4）を代入する
ことで、上体ロール角加速度

した。具体的には、式（7）に記した状態方程式を用いて、乗が式（6）のように＜陽＞に解員身体もしくは車体の観測したい部位の加速度を、入力ける。

として与える。これから、その取付け部位の並進や回転の加速度とJerkを、状態変数で近似量として観測できる。

状態量近似精度は、式（7）では c、k 設定値で決まる。図 5にはこれらの設定値を変えた場合における、固有周波数違いでの特性を示す。近似度合いを表すゲインは1に近いフラットな特性になるように設定値を選んでいる。

求まった乗員モデル式（6）には、車両モデル側の状態変数の微分量であるが含まれている。しかし、式（6）を運動方程式から状態方程式に変換して車両モデルと連立させれば、状態変数で置換されて式（2）の形に収まる。これで、逆車両運動解析で用いる最適制御の定式化要求に対応できた。
Fig.5 Frequency response characteristic of state observer:
Four cases of translational and angular accelerations.

3.2 乗員運動知覚量の状態変数化
快適性で想定される物理量には、身体に加わる並進加速度
や角加速度などが考えられる。ところが、前章で述べたように、状態変数と入力変数以外は評価関数に組み込めない。

ここで、状態量オブザーバの近似精度が逆車両運動解析に与える影響を確認しておく。次章で用いているレーンチェンジ

加速度を状態変数化する手段としては、二階の微分方程式

挙動において、状態量オブザーバを車両重心点位置の車体にで表される運動方程式を、さらに微分した三階の微分方程式

設置して、車両重心点横加速度を最小化させた計算結果を（jerkまで状態変数化するには四階）とすることで実現できる。

図 6に示す。Stage Cost 関数値を見ると、応答周波数を上げ

ただし、解くべき式が増えて計算負荷が大きくなり、逆車両運ることによる、近似精度の向上には適値領域があることがわか

動計算には不向きである。そこで、状態量オブザーバを用いて、る。つまり、応答周波数が高すぎると、状態オブザーバの微評価関数に組み込める近似状態量を求めることにする。

分方程式が、解くべき系全体を硬く（stiff）してしまう。数値計
算では、精度と計算誤差累積のトレードオフ考慮は必要である。

Fig.4 Acceleration and jerk detection with soft sensor (physicalimage of state observer) : Acceleration and jerk at theattached body are approximated to state variables.
Fig.6 The degree of approximation of state observer (stage
cost is quadratic value of lateral acceleration): There isan appropriate value for the resonance frequency ofstate observer.

車両及び乗員モデルと合わせて最適制御の定式化のために、図 4に示すソフトセンサとしての状態量オブザーバを設定
110

日産技報

No.88 (2022)

受賞：2021 年 自動車技術会賞 論文賞 - 乗員の快適性を向上させる車両運動の探求

以上から、状態オブザーバを用いることで、乗員の運動知

次に、表 4に例として用いる車両運動設計仕様を示す。車覚に関係する加速度やJerk の近似量を、状態変数として組両運動タスクとして、終端における操作と、路面平面運動の込み、それを用いて評価関数を設計することが可能になった。

状態量である方位角やヨー角速度を直進（＝0）に戻すレーン
チェンジを設定した。評価関数は、ドライバの快適性を仮定し4. 乗員の受動運動設計による快適性要因探索

た操舵操作量最小化仕様（V0）と、乗員の快適性向上の仮定
として、身体ロール角加速度最小仕様（R1）を設定した。比4.1 快適性評価としての運動設計

較のため、身体ロール角加速度最小仕様に、終端でのロール

快適性を向上できる車両運動探索の方法論を具体化させ

角加速度と角速度を0に戻す条件を追加した仕様（R2）も設定る。そのために、乗員の身体運動による運動知覚量を組込んしている。

だ評価関数の最小化を逆車両運動で導くことを考えていく。
既に先行研究（7）において論理展開している事であるが、車Table.4 Vehicle and passenger motion design specification:
Three condition to exemplify design methodology.

両評価においては、『何を同じ条件として比較を行うか』という同一性の担保が重要となる。逆車両運動解析では、図 1の車両運動タスク部（Vehicle Motion Task）で、運動初期と終端での状態・入力変数の値を設定して解くことで、同一性が担保される。これから、評価関数に基づく運動設計が成立する。
そこで、設計の流れとしては、以下の三段階となる；（ⅰ）評価する走行シーンを設定（車両運動タスク）（ⅱ）快適性要因を評価関数で設定して最適解を算出（ⅲ）最適解を車両運動として再現させて実験評価。
最適解として得られるのは、想定車両の操作量および運動である。そこで、最後の段階における車両運動再現は、図 74.2 設計に基づく乗員加速度空間の算出に示すように、操作量を実車に与えるか、または加速度空間

運動の設計仕様に従って計算を行う。ここで、乗員身体モを再現できる装置を用いて、乗員に運動を付加することで行う。

デルの特性を決める必要がある（車両特性の設定は、著者らの先行研究（7）にて用いた車両と同一）。単純な乗員モデルなので、モデル特性の厳密性追求による精度向上効果は小さい。
そこで、形状や質量特性値としては、後工程 4.3 節での実車
実験評価者に近い値を仮定する。横加速度 2[m/s2] 付近の身体剛性 KB を、被験者計測結果（15 例）の分布を参考に設定した。図 9に計測例を箱ひげ図で示す。計算は、乗員が下向き姿勢でテキストリーディング時の値を用い、後席左位置に着

Fig.7 Methodology to construct acceleration space

座させた。
まず、快適性評価の走行シーンとしては、操作入力の種類（操舵単独か、ブレーキ・アクセルによる積極的な加減速を加えるかなど）にもよるが、定常運動では運動知覚に関係する評
価関数差が顕著になり難い。そこで本論文では、運動知覚差を得やすい走行シーン例として、過渡運動を題材とした（図 8）。

Fig.9 Passenger body roll stiffness (box-and-whisker plot) andother characteristics: Passenger model parameters were
fixed from subject measurement (n=15) and estimation.

これで計算に必要な設定が完了したので、逆車両運動解析を行い、終端条件を満たしつつ評価関数を最小化する操作入Fig.8 Example of vehicle motion task: Lane change as a
typical transient vehicle motion scene.

日 産 技 報No.88 (2022)

力と、車両運動（図は車両重心軌跡）を算出した（図 10）。
111

受賞：2021 年 自動車技術会賞 論文賞 - 乗員の快適性を向上させる車両運動の探求

速度空間の再現性は確保できている。乗員姿勢変化量の計算値との乖離（図では係数 2.0を掛けている）は、計算が図 9の乗員モデル特性値（四分位範囲で約 2 倍の差が存在）であるた
め、評価者との個体差などの影響と考えている。仕様相互の相対的関係は計算による予測と対応していると判断している。

Fig.10 Steering pattern and vehicle C.G. path (with enlargedview) to satisfy design specification of vehicle andpassenger motion: Inverse vehicle dynamics analysis
fixes both input and state variables simultaneously.

最適化算出された車両運動として車両重心横加速度と、乗員身体のロール姿勢角を図 11に示す。計算結果は、V0のSin 関数状の変化に対して、乗員挙動を最適化した仕様 R1

Fig.12 Vehicle and passenger motion of actual vehicle test:
Every data curve was averaged (n=5).

では乗員挙動のピーク値が抑えられている。また、終端拘束を加えた仕様 R2 では姿勢角が計算終端で一定値収束している。

主観評価では、仕様 V0 は『動きは滑らかだが、身体姿勢変化は大きい印象』なのに対して、身体ロール角加速度を抑えた仕様 R1 は『身体ロール姿勢変化が小さい』と感じることができている。別表現では『身体の並行移動感が高まった』という評価も得た。ただし、終端でのロール姿勢拘束を追加した仕様 R2は、『運動初期の動きが V0 比較で大きい』という評価であった。また、身体姿勢保持を狙った終端身体ロール抑制は、『高周波の動きは気になるが、身体抑制による負荷低減は認識できる』との評価であった。以上、乗員受動運動設計を用い、計測と主観評価双方で快適性をパラメトライズできている。

5. 快適性探求に向けての考察

Fig.11 Vehicle and passenger motion to satisfy the design
specification: Calculated results.

乗員身体モデルとしては、頭部を別体化するなどの自由度増

4.3 加速度（車両）空間を用いての評価は可能であるが、受動運動範囲とはいえ、頸椎部の剛性など

実験方法は、車両に操舵ロボットを取付けて算出操舵波形の適切なモデル特性値の確定も難しくなる。乗員の乗車中のを再現することで、後席乗員への加速度付加を行った。実環

行動や状態は多様と考えられるので、乗員モデルの複雑化と境対応のため、車両モデルには勾配の影響項を追加して計算は別に、モデル特性値の設定の工夫は研究課題であろう。

を行った。計算値終端の4 秒に合わせて実験値を比較する。

一方、乗員の運動知覚に関しては、身体モデルから機械的

乗員は、乗員特性計測時の平均に近い体格を持つ運動性に算出できる量ではなく、人間の内面の感覚特性のモデルも能評価エキスパートである。乗員は、操舵ロボットでは不可避

加えて、真の知覚量で評価関数を構成することが重要であるな駆動音で車両の運動開始を認識してしまう。けれども、外かもしれない。図 13は、身体ロール角加速度を評価関数とし界視界は周辺視で捉えているだけなので、運動予測はできにく

た仕様での終端拘束の有（R2）無（R1）での身体挙動（計算値）

く、受動運動という設定に近いはずである。乗員姿勢変化は、を示している。R2 仕様では中間時間での横移動量が R1 仕様

後頸部に装着させた変位センサによる移動量から推定した。

より大きく、終端での身体挙動を制御するためには、身体ロー

実験結果は計算例（図 11）に対応させて図 12に示す。加

ル運動を早期に励起させる必要があることがわかる。ロール運
112

日産技報

No.88 (2022)

受賞：2021 年 自動車技術会賞 論文賞 - 乗員の快適性を向上させる車両運動の探求

動を抑える代わりに並進加速度が増加しており、並進と回転制御ロジックやAI などによる自動運転技術開発に、乗員にの運動知覚認識のメカニズムも検討に加えていく必要がある。

優しい車両運動という価値を加えるべく、研究を進めていく。
（追記）：本論文で実施した実験は、日産自動車（株）実験倫理委員会の審査を受け、承認を得た内容であり、実験参加者からインフォームドコンセントを得た上で実施したものであ
る。
参

考

文

献

（1）吉 本達也、深尾隆則、横小路秦義、伊能寛：ドライバの操作特性を考慮した動的環境下におけるレーンチェン
ジ経路生成法、自動車技術会論文集、Vol.47, No.2,
p.633-638（2016）（2）和田隆広：自動運転車両における動揺病低減について、
自動車技術会学術講演会予稿集（2016）、20165263（3）山田勝徳、本島治敏、北川裕一、安木剛：レーンチェン
ジ時の乗員挙動とシートによる乗員支持の関係調査、自Fig.13 Passenger upper body posture transition: Earlier motion
generation is required for terminal posture control, thenneeds quick initial motion, too.

動車技術会学術講演会予稿集（2016）、20165176（4）山本真、山本忠、西山修二：多連クロソイド曲線を用い運動設計自由度は、評価関数形の制限と関係してくる。組た曲率変化の滑らかな走行路緩和曲線の提案、日本機込める変数は一般的には2 次形式の組み合わせに限定される。

械学会論文集、Vol.83, No.852（2017）

また、複数操作入力へ拡張した走行シーンでは、個々の操（5）吉 岡透、安部正人、山門誠、狩野芳郎、武田雄策、竹作入力に応じた量の項を評価関数に設定しないと、同時最適

村和紘、塚野孝俊、加藤史律、梅津大輔：G-Vectoring

化ができない（項の直交性確保）。快適性の探索を進めるには、制御による人が感じる車両運動性能向上効果に関する分評価関数の表現の自在性向上も図る必要がある。

析、 自 動 車 技 術 会 学 術 講 演 会 予 稿 集（2016）、
20165250

6. 結 言（6）A lexander Lange, Martin Albert, Karl-Heinz,
Siedersberger, Klaus Bengler ：Ergonomic design

本論文では、車両運動による乗員への影響を、快適性の観of the vehicle motion in an automated driving car,

点で捉え、それを向上させるための＜実験・評価の方法論＞

6th International Conference on Applied Humanを提示した。快適性は、車両運動による加速度空間内での身Factors and Ergonomics（AHFE）（2015）

体受動運動の負荷や知覚に依存すると想定すれば、車両運動（7）牧田光弘: 輪荷重移動を含む車両モデルを最適制御問題を工夫することで、乗員の快適性向上を図ることができる。

へ定 式 化するための一 手 法、日本 機 械 学 会 論 文 集、

そこで、望ましい動きを評価関数として設定して、最適制御

Vol.81, No.826（2015）から車両運動を求める逆車両運動解析を用いた運動設計を試みた。負荷量推定として乗員の身体モデル、知覚量推定とし

出て加速度量などを評価関数へ取り込むためのオブザーバ構築

公益社団法人自動車技術会

で、乗員と車両を組み合わせた逆運動解析を可能とした。

自動車技術会論文集

もちろん、評価関数の形がどのようであれば、設計された

Vol.50, No.5 文献番号：20194687

車両運動が快適性を向上させているといえるのかは、乗員の車両運動知覚特性の解明と共に、主観評価で判断していく必要がある。そのために、走行シーンを仮定して、候補となる評
価関数設定で車両運動設計を行い、乗員をその加速度空間（本論文では実車）に置いて評価する流れを具体例として示した。
日 産 技 報No.88 (2022)

典113

受賞：2021 年 自動車技術会賞 論文賞 - 乗員の快適性を向上させる車両運動の探求

受賞者

牧田

光弘

松下

晃洋

草柳

佳紀

三浦

114

雅博

日産技報

No.88 (2022)

受賞

受賞：2021 年 自動車技術会賞 技術開発賞

高速道路複数車線の運転支援システムの開発
谷口

洋平 *

出川

勝彦 *

徳永

誠士 *

長江

新平 **

佐々木

光次 **

把握できる情報と車線の数、合流・分岐・交差の位置の情

1. は じ め に報が含まれ、これらの情報を使うことでこれから走る道路を予見した制御を行い、滑らかな走行を実現した。センサ搭載図、

本開発では、高速道路の複数車線をナビゲーションシステ

360 度センシングのイメージ図をそれぞれ、図 2および図 3にムと連動して設定したルートを走行し、かつドライバが常に前示す。

方に注意して道路・交通・自車両の状況に応じて直ちにハン4. 高速道路複数車線運転支援

ドルを確実に操作できる状態にある限りにおいて同一車線内でハンズオフが可能となる新しい運転支援システムを実現した。
本稿では、そのシステムついて説明する。

複数車線運転支援で重要な車線変更支援を実現するための課題の一つに、前方の車線に関する情報を取得することが

2. そのシステムについて挙げられる。車線変更を開始する時点では車線変更終了地点の車線情報をカメラでは計測しきれていない場合がある。この本システムではナビゲーションシステムで目的地を設定し、ため、カメラのみの情報では車線変更中に車線変更禁止を表

高速道路の本線に合流するとナビ連動ルート走行を開始するこす区画線が現れるなど車線変更ができなくなる可能性がある。

とができる。ナビ連動ルート走行を開始すると追い越しや分岐

一方で、3D 高精度地図データは車線レベルで曲率や区画なども含めてシステムがルート上にある高速道路の出口までの線などの情報を有しているため、カメラの検知範囲外の道路走行を支援し、ドライバが常に前方に注意して道路・交通・形状を取得することで、任意の車線の開始地点から終了地点

自車両の状況に応じ直ちにハンドルを確実に操作できる状態にまでを考慮した車線変更可否判断が可能となる。

ある限りにおいて同一車線内でハンズオフが可能となり、ドラ

本システムでは、3D 高精度地図データのもつ車線レベルのイバの運転操作を幅広く支援する。また、ナビゲーションシス

データを用いて走行計画を作成することで、追い越し支援やナテムと周囲 360 度のセンシング情報に基づいて、ナビ連動ルー

ビゲーションシステムの推奨する経路に沿って進む目的で、シト走行中の分岐や追い越しのための車線変更の適切な開始タ

ステムによる適切なタイミングでの車線変更提案を実現した。

イミングをシステムが判断し、ドライバに提案する。ドライバが5. お わ り に

ハンドルに手を添え、スイッチ操作で提案を承認することで、車線変更支援を開始する。図 1に作動イメージを示す。

本開発ではナビゲーションシステム、360 度センシング、
3D 高精度地図を組み合わせることにより高速道路複数車線の

3. センサ構成

運転支援システムを実現した。本技術開発により、運転支援
技術の進化に貢献し、さらなる発展の可能性を示すことができ

本システムでは車両に搭載した7 個のカメラ、5 個のレーダ、12 個のソナーと、GNSS( 全球測位衛星システム)、3D 高精
度地図データを組み合わせて使用することで車両の前方だけでなく、左右や後方など周囲 360 度の情報と、道路上の正確な位置を把握する。3D 高精度地図データには、道路構造が*AD/ADAS 先行技術開発部

日 産 技 報No.88 (2022)** カスタマーパフォーマンス＆実験技術革新部

115たと考える。

受賞：2021 年 自動車技術会賞 技術開発賞 - 高速道路複数車線の運転支援システムの開発

高速道路複数車線の運転支援システムの開発
System available
HighwayStart

Local road

Start of Trip
Hands-off single-lane
driving

Destination

Assists with
Assists with lane changes
vehicle passing
and highway exitingEnd

Fig.1 System Overview

図１ System Overview

Front camera
Sonar
AVM camera
Side radar
Front radar
Driver monitoring camera

Sonar
AVM camera
Side radar

Fig.3 360
degreesensing
図３360
degree sensing
図 3 360 degree sensing

なタイミングでの車線変更提案を実現した．
出典
公益社団法人自動車技術会

5 │おわりに

自動車技術

Vol.75 本開発では，ナビゲーションシステム，360
No.06
度セ

ンシング，3D 高精度地図を組み合わせることにより，高速道路複数車線の運転支援システムを実現しFig.2 Onboard
Onboard technology
図２
technology

た．本技術開発により，運転支援技術の進化に貢献

で，追い越し支援やナビゲーションシステムの推奨

し，さらなる発展の可能性を示すことができたと考する経路に沿って進む目的で，システムによる適切

える．

受賞者

谷口

洋平

出川

勝彦

徳永

誠士

長江

116

新平

佐々木

光次
日産技報

No.88 (2022)

受賞

受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞

メゾスケールズーミング解析による
CFRP 製圧力容器の強度評価
竹本
抄録

真一郎 *

燃料電池自動車に搭載される炭素繊維強化プラスチック（CFRP）製高圧水素容器は、低コスト化と安全性の両立のため高精度な強度評価手法が求められている。しかし、フィラメントワインディング（FW）工法による炭素繊維束とマトリクス樹脂とのメゾ構造を伴った積層により、容器の破壊圧力を予測することがこれまで困難であった。本研究では、容器直胴部のメゾ構造を代表させるモデルに対して、CFRP 層の強度発現機構を支配する強度構成因子を設定し、軸対称連続体モデルによる容器全体のマクロ解析から求まる変位場を境界条件としてズーミング解析を行い、破裂圧力を予測する手法を提案する。容器破裂試験結果と比較検証した結果、容器の破壊圧力を高精度に予測できることを示した。

積み重ねられてきた。CFRP 積層のマクロスケール構造におけ

1. 緒 言る積層理論に基づく評価 ( 飯田、1978)、積層理論と軸対称
シェルモデルのFEM 解析との比較 ( 平瀬他、1991)、鏡部をさらなる燃料電池自動車の普及促進 ( 大仲、2009) のため、等張力曲面とする容器の評価 ( 劉他、1997) など、連続体力

高圧水素燃料容器の軽量化および低価格化が厳しく求められ学の枠組みで容器の剛性や強度予測精度向上が行われてきている ( 水素・燃料電池協議会、2019)。この燃料容器は常た。また実験による破壊メカニズムの解明 ( 荒居他、2007) な

用圧 70 MPaになる高圧に耐えるため、ライナーと呼ばれる水ども行われている。これら方法論は、容器のマクロ変形評価に素を密閉するアルミやプラスチック製の内側容器に、フィラメン

は有効な手法であるが、炭素繊維束と樹脂からなるメゾ構造

ト・ワインディング（FW）工法 ( 牧他、1970) を用いて炭素繊において発生する局所的な応力およびひずみの上昇に起因す

維 強 化 プ ラ ス チ ッ ク（CFRP：Carbon fiber reinforced

る破壊現象を正確に評価することは困難である。一方、炭素

plastic）を積層することで製造される。容器の軽量化および低繊維一本単位でユニットセルを構成し、ユニットセルに対する価格化に効果的な方策のひとつは、積層構成の最適化などにミクロ解析と部材全体のマクロ解析を連成する均質化法を用いよる繊維使用量の最小化であり、そのためには容器破裂圧のたCFRP 積層板の粘弾性構成式による評価 ( 荒井他、2008)

高精度な予測手法が必要である。

なども試みられているが、容器などの実部品サイズでの破壊評

FW 工法で積層された容器の破壊強度は、炭素繊維束とマ価にまでは至っていない。

トリクス樹脂により構成されるメゾ構造において発生する局所

著者らは、前報 ( 竹本、吉川、2019) において、CFRP 容的な破壊現象に支配される。そのため鋼製容器のようなマクロ器における円周方向や軸方向の引張による破壊を想定し、繊な応力規準に基づく保守的強度評価手法 ( 高圧ガス保安協

維束を交差させた試験片による二軸引張試験と有限要素解析

会、2016) に相当するものは未だ確立されておらず、膨大なとの照合を通じて、CFRP ヘリカル層の引張強度発現機構を時間と費用を要する実容器に実働負荷類似の負荷を与えるシ支配する構成因子を明らかにした。本研究では、強度発現機

リーズ試験 ( 竹花、太田、1997) ( 国際連合、2013) により、構を支配する構成因子を高度化し、メゾスケールモデルによる安全性と信頼性を担保している。実容器を用いた試験をコン

ズーミング解析を用いた、燃料電池自動車用高圧水素容器のピュータシミュレーションにより代替したいとの要望は強いが、破裂圧力の予測手法を提示する。破裂評価が容易なタイプ 3

容器の損傷と破壊を適切に予測できる方法論はいまだ提示さ小型圧力容器の水圧破裂試験を通じて、本手法が試験結果れていない。

を高精度に予測できることを実証する。

これまでに、CFRP 容器の強度評価について様々な研究が* 先端材料・プロセス研究所

日 産 技 報No.88 (2022)

117

 

ࡾ CFRP ᙉᗘࡢホ౯ࡀ⾜࠸᫆࠸࡜⪃࠼ࡽࢀࡿ㸬ࡇࡢࣛ࢖ࢼ࣮࡟㸪FWࢱ࢖ࣉ ᑠᆺᅽຊᐜჾࡢỈᅽ◚⿣ヨ㦂ࣇ࣮ࣉ✚ᒙ㸦ᅗ 2(b)㸧ࢆ᪋ࡋࡓᚋ㸪⇕◳໬ࡉࡏࡓ㸬
ࢱ࢖ࣉ ᑠᆺᅽຊᐜჾࡢỈᅽ◚⿣ヨ㦂
受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞 - メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価㒊ᮦࡢᮦᩱᐃᩘࢆ⾲ 1 ࡟♧ࡍ㸬ࡇࢀࡽࡣᮦᩱ࣓࣮࣮࢝ࡀᥦ♧ࡋ࡚࠸࣭ᅽຊᐜჾࡢస〇࣭ᅽຊᐜჾࡢస〇ཌࡉ
0.5 mmࡢᮾࣞ
T700SC-24000-50C㸪࣐ࢺࣜࢡࢫᶞ⬡ࡣ୺๣ࡢ࢚࣏
ᮏ◊✲࡛ᥦ᱌ࡍࡿᙉᗘホ౯ᡭἲࡢ᳨ドࡢࡓࡵ㸪ᕤἲࢆ⏝࠸࡚
CFRP
ࢆ✚ᒙࡋࡓࢱ࢖ࣉ
3 ᑠᆺᅽຊᐜჾࢆస
ᮏ◊✲࡛ᥦ᱌ࡍࡿᙉᗘホ౯ᡭἲࡢ᳨ドࡢࡓࡵ㸪
FWFWᕤἲࢆ⏝࠸࡚
CFRP
ࢆ✚ᒙࡋࡓࢱ࢖ࣉ
3 ᑠᆺᅽຊᐜჾࢆస
す。CFRPの積層は、ライナー側の最内層から第1 層、第 2 層、
❧໬ᡂ
HN2200㸧࡜ಁ㐍๣㸦ⰼ⋤࣮࢝࢜ࣛ࢖ࢨ࣮No.
20㸧ࢆ㉁㔞ẚ 10〇ࡋỈᅽ◚⿣ヨ㦂ࢆ⾜ࡗࡓ㸬ᐜჾෆࡢỈ⣲ࢆᑒධࡍࡿᙺ┠ࢆᢸ࠺ࣛ࢖ࢼ࣮ࡣ㸪ᅽᘏ࠾ࡼࡧࢫࣆࢽࣥࢢຍᕤ࡟ࡼࡾ
〇ࡋỈᅽ◚⿣ヨ㦂ࢆ⾜ࡗࡓ㸬ᐜჾෆࡢỈ⣲ࢆᑒධࡍࡿᙺ┠ࢆᢸ࠺ࣛ࢖ࢼ࣮ࡣ㸪ᅽᘏ࠾ࡼࡧࢫࣆࢽࣥࢢຍᕤ࡟ࡼࡾ
第
3
層、第
4
層とする。1層の厚さは0.5mmである。ヘリカ
2. タイプ 3 小型圧力容器の水圧破裂試験ྵ᭷⋡ࢆ Vf = 55 %࡜ࡋࡓ㸬✚ᒙᚋ㸪◳໬⅔࡟࡚ᐜჾࢆᶓ᪉ྥ࡟㓄⨨〇సࡋࡓ
A6061-T6
࢔࣑ࣝྜ㔠〇㸦ᅗ1㸧࡜ࡋࡓ㸬ᐜჾ⬗㒊㸦ࢩࣜࣥࢲ࣮㒊㸧ࡢ⫗ཌ
2 mm࡟ᑐࡋ㸪ᡂᙧ᫬ࡢ
〇సࡋࡓ
A6061-T6
࢔࣑ࣝྜ㔠〇㸦ᅗ1㸧࡜ࡋࡓ㸬ᐜჾ⬗㒊㸦ࢩࣜࣥࢲ࣮㒊㸧ࡢ⫗ཌd =d 2=mm࡟ᑐࡋ㸪ᡂᙧ᫬ࡢ
ル層は容器の中心軸に対して繊維配向角+30
度と-30 度としࡕࡉࡽ࡟
110 Υ࡛ 3 ᫬㛫ಖᣢࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ⇕◳໬ࢆ⾜ࡗࡓ㸬ረᛶຍᕤ࡟ࡼࡾ㙾㒊㸦ࢻ࣮࣒㒊㸧⫗ཌࡀቑ኱ࡋ㙾㒊ࡢᙉᗘࡀྥୖࡋ࡚࠸ࡿࡓࡵ㸪◚ቯ㉳Ⅼࡣ⬗㒊࡟Ⓨ⏕ࡋ᫆ࡃ࡞ረᛶຍᕤ࡟ࡼࡾ㙾㒊㸦ࢻ࣮࣒㒊㸧⫗ཌࡀቑ኱ࡋ㙾㒊ࡢᙉᗘࡀྥୖࡋ࡚࠸ࡿࡓࡵ㸪◚ቯ㉳Ⅼࡣ⬗㒊࡟Ⓨ⏕ࡋ᫆ࡃ࡞
2.1 圧力容器の作製た。
ヘリカル層のみのNo.1容器、繊維配向角が90度であるフーᮏ◊✲࡛⏝࠸ࡓ
4 ✀㢮ࡢᐜჾࡢ
CFRP ✚ᒙᵓᡂࢆ⾲ 2 ࡟♧ࡍ㸬CF
CFRP
ᙉᗘࡢホ౯ࡀ⾜࠸᫆࠸࡜⪃࠼ࡽࢀࡿ㸬ࡇࡢࣛ࢖ࢼ࣮࡟㸪FWᕤἲ࡟ࡼࡗ࡚࣊ࣜ࢝ࣝ✚ᒙ㸦ᅗ
2(a)㸧࠾ࡼࡧࡾࡾ
CFRP
ᙉᗘࡢホ౯ࡀ⾜࠸᫆࠸࡜⪃࠼ࡽࢀࡿ㸬ࡇࡢࣛ࢖ࢼ࣮࡟㸪FWᕤἲ࡟ࡼࡗ࡚࣊ࣜ࢝ࣝ✚ᒙ㸦ᅗ
2(a)㸧࠾ࡼࡧ
本研究で提案する強度評価手法の検証のため、FW 工法を
プ層がヘリカル層の内側にあるNo.2
容器、外側にあるNo.3ᒙ㸪➨
2 ᒙ㸪➨ 3 ᒙ㸪➨ 4 ᒙ࡜ࡍࡿ㸬1ᒙࡢཌࡉࡣ 0.5 mm ࡛࠶ࡿ㸬࣊ࣇ࣮ࣉ✚ᒙ㸦ᅗ2(b)㸧ࢆ᪋ࡋࡓᚋ㸪⇕◳໬ࡉࡏࡓ㸬ࣇ࣮ࣉ✚ᒙ㸦ᅗ2(b)㸧ࢆ᪋ࡋࡓᚋ㸪⇕◳໬ࡉࡏࡓ㸬
用いてCFRPを積層したタイプ 3 小型圧力容器を作製し水圧容器、さらにフープ層を外側に重ねたNo.4
容器を作製した。
ゅ+30
ᗘ࡜-30 ᗘ࡜ࡋࡓ㸬࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢࡳࡢ
No.1 ᐜჾ㸪⧄⥔㓄ྥゅࡀ㒊ᮦࡢᮦᩱᐃᩘࢆ⾲1 ࡟♧ࡍ㸬ࡇࢀࡽࡣᮦᩱ࣓࣮࣮࢝ࡀᥦ♧ࡋ࡚࠸ࡿ௦⾲್࡛࠶ࡿ㸬Ⅳ⣲⧄⥔᮰ࡣᖜmm㸪
㒊ᮦࡢᮦᩱᐃᩘࢆ⾲1 ࡟♧ࡍ㸬ࡇࢀࡽࡣᮦᩱ࣓࣮࣮࢝ࡀᥦ♧ࡋ࡚࠸ࡿ௦⾲್࡛࠶ࡿ㸬Ⅳ⣲⧄⥔᮰ࡣᖜ
10 10
mm㸪
࠶ࡿ
No.2 ᐜჾ㸪እഃ࡟࠶ࡿ No.3 ᐜჾ㸪ࡉࡽ࡟ࣇ࣮ࣉᒙࢆእഃ࡟㔜ࡡ破裂試験を行った。容器内の水素を封入する役目を担うライ
また、いずれの容器においても、水圧上昇によるネジ部からの
ཌࡉ
0.5
mm
ࡢᮾࣞ
T700SC-24000-50C㸪࣐ࢺࣜࢡࢫᶞ⬡ࡣ୺๣ࡢ࢚࣏࢟ࢩᶞ⬡㸦୕⳻໬Ꮫ
jER828㸧࡟◳໬๣㸦᪥
ཌࡉ 0.5 mm ࡢᮾࣞ T700SC-24000-50C㸪࣐ࢺࣜࢡࢫᶞ⬡ࡣ୺๣ࡢ࢚࣏࢟ࢩᶞ⬡㸦୕⳻໬Ꮫ jER828㸧࡟◳໬๣㸦᪥ჾ࡟࠾࠸࡚ࡶ㸪Ỉᅽୖ᪼࡟ࡼࡿࢿࢪ㒊࠿ࡽࡢỈ₃ࢀࢆ㜵ࡄࡓࡵ㸪୧➃
ナーは、圧延およびスピニング加工により製作したA6061-T6
水漏れを防ぐため、両端のボス部にフープ巻き補強を施した。
❧໬ᡂ
HN2200㸧࡜ಁ㐍๣㸦ⰼ⋤࣮࢝࢜ࣛ࢖ࢨ࣮No.
20㸧ࢆ㉁㔞ẚ
100:10:1
࡛㓄ྜࡋࡓࡶࡢ࡜ࡋ㸪Ⅳ⣲⧄⥔ࡢయ✚❧໬ᡂ
HN2200㸧࡜ಁ㐍๣㸦ⰼ⋤࣮࢝࢜ࣛ࢖ࢨ࣮No.
20㸧ࢆ㉁㔞ẚ
100:10:1
࡛㓄ྜࡋࡓࡶࡢ࡜ࡋ㸪Ⅳ⣲⧄⥔ࡢయ✚ࡽᐜჾࡢ෗┿ࢆᅗ
3 ࡟♧ࡍ㸬
アルミ合金製（図 1）とした。容器胴部（シリンダー部）の肉厚
これら容器の写真を図
3に示す。
ྵ᭷⋡ࢆ
= 55
%࡜ࡋࡓ㸬✚ᒙᚋ㸪◳໬⅔࡟࡚ᐜჾࢆᶓ᪉ྥ࡟㓄⨨ࡋᅇ㌿ࡉࡏ࡞ࡀࡽ㸪80Υ࡛
2 ᫬㛫ಖᣢࡢࡢ
ྵ᭷⋡ࢆ
Vf V
=f 55
%࡜ࡋࡓ㸬✚ᒙᚋ㸪◳໬⅔࡟࡚ᐜჾࢆᶓ᪉ྥ࡟㓄⨨ࡋᅇ㌿ࡉࡏ࡞ࡀࡽ㸪80Υ࡛
2 ᫬㛫ಖᣢࡢࡢ
dࡕࡉࡽ࡟= 2 mmに対し、成形時の塑性加工により鏡部（ドーム部）
500mmΥ࡛
3 ᫬㛫ಖᣢࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ⇕◳໬ࢆ⾜ࡗࡓ㸬ࡕࡉࡽ࡟ 110110
Υ࡛
3 ᫬㛫ಖᣢࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ⇕◳໬ࢆ⾜ࡗࡓ㸬ȭ160 mmd = 2 mm
肉厚が増大し鏡部の強度が向上しているため、破壊起点は胴ᮏ◊✲࡛⏝࠸ࡓ
4✀㢮ࡢᐜჾࡢ
CFRP✚ᒙᵓᡂࢆ⾲
2
࡟♧ࡍ㸬CFRPࡢ✚ᒙࡣ㸪ࣛ࢖ࢼ࣮ഃࡢ᭱ෆᒙ࠿ࡽ➨ᮏ◊✲࡛⏝࠸ࡓ 4 ✀㢮ࡢᐜჾࡢ CFRP ✚ᒙᵓᡂࢆ⾲ 2 ࡟♧ࡍ㸬CFRP ࡢ✚ᒙࡣ㸪ࣛ࢖ࢼ࣮ഃࡢ᭱ෆᒙ࠿ࡽ➨1 1Volume: 7.5 L部に発生し易くなりCFRP強度の評価が行い易いと考えられる。
ᒙ㸪➨
2 ᒙ㸪➨
3 ᒙ㸪➨
4 ᒙ࡜ࡍࡿ㸬1ᒙࡢཌࡉࡣ࡛࠶ࡿ㸬࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡣᐜჾࡢ୰ᚰ㍈࡟ᑐࡋ࡚⧄⥔㓄ྥ
ᒙ㸪➨
2 ᒙ㸪➨
3 ᒙ㸪➨
4 ᒙ࡜ࡍࡿ㸬1ᒙࡢཌࡉࡣ
0.50.5mmmm
࡛࠶ࡿ㸬࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡣᐜჾࡢ୰ᚰ㍈࡟ᑐࡋ࡚⧄⥔㓄ྥ
Material: A6061-T6
このライナーに、FW工法によってヘリカル積層（図No.12(a)）
およ ⧄⥔㓄ྥゅࡀ 90 ᗘ࡛࠶ࡿࣇ࣮ࣉᒙࡀ࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢෆഃ࡟
ゅ+30 ᗘ࡜-30 ᗘ࡜ࡋࡓ㸬࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢࡳࡢ
ᐜჾ㸪

ゅ+30 ᗘ࡜-30 ᗘ࡜ࡋࡓ㸬࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢࡳࡢ No.1 ᐜჾ㸪⧄⥔㓄ྥゅࡀ 90 ᗘ࡛࠶ࡿࣇ࣮ࣉᒙࡀ࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢෆഃ࡟
びフープ積層（図2(b)）を施した後、熱硬化させた。
࠶ࡿNo.2
ᐜჾ㸪እഃ࡟࠶ࡿ
No.3
ᐜჾ㸪ࡉࡽ࡟ࣇ࣮ࣉᒙࢆእഃ࡟㔜ࡡࡓ
No.4
ᐜჾࢆస〇ࡋࡓ㸬ࡲࡓ㸪࠸ࡎࢀࡢᐜ
࠶ࡿ
No.2
ᐜჾ㸪እഃ࡟࠶ࡿ
No.3
ᐜჾ㸪ࡉࡽ࡟ࣇ࣮ࣉᒙࢆእഃ࡟㔜ࡡࡓ
No.4
ᐜჾࢆస〇ࡋࡓ㸬ࡲࡓ㸪࠸ࡎࢀࡢᐜDome part
Cylinder part
部材の材料定数を表 1に示す。これらは材料メーカーが提ჾ࡟࠾࠸࡚ࡶ㸪Ỉᅽୖ᪼࡟ࡼࡿࢿࢪ㒊࠿ࡽࡢỈ₃ࢀࢆ㜵ࡄࡓࡵ㸪୧➃ࡢ࣎ࢫ㒊࡟ࣇ࣮ࣉᕳࡁ⿵ᙉࢆ᪋ࡋࡓ㸬ࡇࢀჾ࡟࠾࠸࡚ࡶ㸪Ỉᅽୖ᪼࡟ࡼࡿࢿࢪ㒊࠿ࡽࡢỈ₃ࢀࢆ㜵ࡄࡓࡵ㸪୧➃ࡢ࣎ࢫ㒊࡟ࣇ࣮ࣉᕳࡁ⿵ᙉࢆ᪋ࡋࡓ㸬ࡇࢀ
Fig. 1 Aluminum liner.
示している代表値である。炭素繊維束は幅10 mm、厚さ0.5ࡽᐜჾࡢ෗┿ࢆᅗ
3 ࡟♧ࡍ㸬
ࡽᐜჾࡢ෗┿ࢆᅗ
3 ࡟♧ࡍ㸬
Fig. 1 Aluminum liner.

mmの東レT700SC-24000-50C、マト
リクス樹脂は主剤のエ
500 mm

500 mmd = 2 mm HN2200）
ポキシ樹脂（三菱化学 jER828）に硬化剤
d （日立化成= 2 mmȭ160 mmȭ160 mmVolume: 100:10:1で7.5 Lと促進剤（花王カオーライザー No. 20）を質量比Volume:7.5 L

Material:55
A6061-T6
配合したものとし、炭素繊維の体積含有率をVf%とした。
Material: =A6061-T6
積層後、硬化炉にて容器を横方向に配置し回転させながら、

Dome part

Cylinder part

80 ℃で2℃で3 時間保持すること
Dome時間保持ののちさらに110part Cylinder part
により熱硬化を行った。

Fig. 1 Aluminum liner.

本研究で用いた4
Fig.種類の容器のCFRP
1 Aluminum liner. 積層構成を表 2に示

Fig. 2 C

Table 1 Material properties.
Young’s modulus [GPa]Poisson ratio
Elongation [%](a) Helical layer (±30 degree).
(a) Helical layer (±30 degree).

Carbon fiber
230
0.26
2.1

Matrix resin
3.75
0.41
2.6

(b) Hoop layer.
(b) Hoop layer.

[DOI: 10.1299/transjsme.19-00338]
Fig. 2 2CFRP
layer manufacturedbyfilament winding.
CFRP
manufactured
by filament
winding.
Fig. 2Fig.
CFRP
layerlayer
manufactured
by filament
winding.

Table1 1Material
Material
properties.
Table
properties.
Table
1 Material properties.
Carbon fiber
Matrix resin

Aluminum liner
Steel plug
Carbon fiber
Matrix resin
Aluminum liner
Steel plug
Young’s modulus [GPa]
230
3.75
70.0
210
.LNDL*LM\XWVXDQG7RN\R7UDQVDFWLRQVRIWKH-60(
LQ-DSDQHVH70.0
9RO1R [Young’smodulus [GPa]230
3.75 LQ-DSDQHVH
210 
.LNDL*LM\XWVXDQG7RN\R7UDQVDFWLRQVRIWKH-60(9RO
1R [Poisson ratio
0.26
0.41
0.33
0.30
Poisson ratio
0.26
0.41
0.33
0.30
Elongation [%]
2.1
2.6
12
Elongation [%]
2.1
2.6
12
-







(a) Heli[DOI: 10.1299/transjsme.19-00338]© 201x The Japan Society of Mechanical Engineers
7DEOH9DULDWLRQRI&)53OD\HUVRIWDQNVIRUHYDOXDWLRQTable 2 Variation of CFRP layers of©tanks
evaluation.
[DOI: 10.1299/transjsme.19-00338] 7DEOH9DULDWLRQRI&)53OD\HUVRIWDQNVIRUHYDOXDWLRQ
201xfor
The
Japan Society of Mechanical Engineers

7DQN1R
7DQN1R















 

&)53VWOD\HU&)53QGOD\HU&)53UGOD\HU&)53WKOD\HU&)53VWOD\HU&)53QGOD\HU&)53UGOD\HU&)53WKOD\HU+HOLFDOGHJUHH+HOLFDOGHJUHH


+RRS

+HOLFDOGHJUHH
+RRS+HOLFDOGHJUHH
+HOLFDOGHJUHH
+RRS+HOLFDOGHJUHH
+RRS+HOLFDOGHJUHH
+RRS
+RRS
+HOLFDOGHJUHH
+RRS
+RRS














       D 7DQN1R           E 7DQN1R               F 7DQN1R              G 7DQN1R          D 7DQN1R           E 7DQN1R Fig.
  )LJ7\SHWDQNVIRUEXUVWWHVW    3 tanks    forF 7DQN1R3 Typeburst test.              G 7DQN1R   )LJ7\SHWDQNVIRUEXUVWWHVW

日 産 技 報 No.88 (2022)
118࣭ Ỉᅽ◚⿣ヨ㦂࣭స〇ࡋࡓᐜჾࡢ◚⿣ヨ㦂ࢆ⾜ࡗࡓ㸬㟼ⓗ㈇Ⲵ࡜࡞ࡿࡼ࠺࡟タᐃᅽຊࢆỈᅽ◚⿣ヨ㦂03D ้ࡳ࡛ࢫࢸࢵࣉ≧࡟  ࢫࢸࢵస〇ࡋࡓᐜჾࡢ◚⿣ヨ㦂ࢆ⾜ࡗࡓ㸬㟼ⓗ㈇Ⲵ࡜࡞ࡿࡼ࠺࡟タᐃᅽຊࢆ03D ้ࡳ࡛ࢫࢸࢵࣉ≧࡟  ࢫࢸࢵࣉ࠶ࡓࡾ  ⛊௨ୖࢆ࠿ࡅ㸪タᐃᅽຊs03D ࡜࡞ࡿࡼ࠺࡟Ỉᅽࢆୖ᪼ࡉࡏࡓ㸬ᐜჾ⾲㠃ࡢⅣ⣲⧄⥔᮰ࡢ⧄⥔᪉

© 20



ࢃࡕ㸪1R ᐜჾ࠾ࡼࡧ 1R ᐜჾࡣ᭱እᒙࡢ࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢ⧄⥔᮰࡟ἢࡗ       D 7DQN1R           E 7DQN1R           1R    ᐜჾ࠾ࡼࡧ
F 7DQN1R1R   ᐜჾࡣ᭱እᒙࡢࣇ࣮ࣉᒙࡢ⧄⥔᮰࡟ἢࡗ࡚෇࿘         G 7DQN1R   
受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞 - メゾスケールズーミ
ング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価)LJ7\SHWDQNVIRUEXUVWWHVWࡎࡳࢤ࣮ࢪࢆ㈞ࡾࡘࡅࡓ≧ែࡢ
1R ᐜჾࡢ෗┿ࢆᅗ  ࡟♧ࡍ㸬
2.2 水圧破裂試験
࣭ Ỉᅽ◚⿣ヨ㦂
作製した容器の破裂試験を行った。静的負荷となるように
స〇ࡋࡓᐜჾࡢ◚⿣ヨ㦂ࢆ⾜ࡗࡓ㸬㟼ⓗ㈇Ⲵ࡜࡞ࡿࡼ࠺࡟タᐃᅽຊࢆ03D ้ࡳ࡛ࢫࢸࢵࣉ≧࡟  ࢫࢸࢵࣉ࠶ࡓࡾ MPa⛊௨ୖࢆ࠿ࡅ㸪タᐃᅽຊs03D࡜࡞ࡿࡼ࠺࡟Ỉᅽࢆୖ᪼ࡉࡏࡓ㸬ᐜჾ⾲㠃ࡢⅣ⣲⧄⥔᮰ࡢ⧄⥔᪉
設定圧力を0.75
刻みでステップ状に1ステップあたり4ྥࡦࡎࡳࡶྜࢃࡏ࡚ィ MPaとなるよࡋࡓ㸬ࡦࡎࡳࢤ࣮ࢪࡢ㈞௜఩⨨ࢆᅗ ࡟♧ࡍ㸬୍᪉ࡢ㠃࡟࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢ㓄ྥゅ࡛࠶ࡿ୰秒以上をかけ、設定圧力±0.05
うに水圧を上昇ᚰ㍈࡟ᑐࡋ࡚ᗘࡢഴࡁࡢᆅ⥺ୖ࡟➼㛫㝸࡛࠿ᡤ㸪௚᪉ࡢ㠃࡟ࡣᏊ༗⥺ୖ࡟➼㛫㝸࡛ ࠿ᡤ㈞௜ࡋࡓ㸬ࡦ
させた。容器表面の炭素繊維束の繊維方向ひずみも合わせてࡎࡳࢤ࣮ࢪࡣ୍᪉ྥィ ⏝㸦ඹ࿴㟁ᴗ.)*&/05㸧ࢆ⏝࠸㸪᭱እᒙࡢ⧄⥔᮰᪉ྥ࡟㈞௜ࡋࡓ㸬ࡍ࡞
計測した。ひずみゲージの貼付位置を図4に示す。一方の面
ࢃࡕ㸪1R ᐜჾ࠾ࡼࡧ 1R ᐜჾࡣ᭱እᒙࡢ࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢ⧄⥔᮰࡟ἢࡗ࡚୰ᚰ㍈࡟ᑐࡋ࡚ഴࡁ ᗘ࡛㈞ࡾ௜ࡅ㸪にヘリカル層の配向角である中心軸に対して30度の傾きの測
1R ᐜჾ࠾ࡼࡧ
1R ᐜჾࡣ᭱እᒙࡢࣇ࣮ࣉᒙࡢ⧄⥔᮰࡟ἢࡗ࡚෇࿘᪉ྥࡢྥࡁ࡟㈞ࡾ௜ࡅࡓ㸬୍౛࡜ࡋ࡚㸪ࡦ
地線上に等間隔で7か所、他方の面には子午線上に等間隔ࡎࡳࢤ࣮ࢪࢆ㈞ࡾࡘࡅࡓ≧ែࡢ 1R ᐜჾࡢ෗┿ࢆᅗ  ࡟♧ࡍ㸬
で7 か所貼付した。ひずみゲージは一方向計測用（共和電業に貼付した。すなわち、No.1 容器および No.2 容器は最外層

のヘリカル層の繊維束に沿って中心軸に対して傾き30 度で貼
り付け、No.3 容器および No.4 容器は最外層のフープ層の繊
維束に沿って円周方向の向きに貼り付けた。一例として、ひず
みゲージを貼りつけた状態のNo.4
容器の写真を図 5に示す。
破 裂
 圧 力 は、No.1 容 器：12.0MPa、No.2 容 器：
26.3MPa、No.3
容 器：24.8MPa、No.4 容 器：35.3MPa
であった。
 水圧破裂試験実施後の容器破壊状態を図6に示す。
No.1 容器は、図6(a)に示すように、ライナー、ヘリカル層と
KFG-5-120-C1-11 L5M3R）を用い、最外層の繊維束方向)LJ/RFDWLRQVRIVWUDLQJDJHVFig.
4 Locations of strain gages.                    )LJ◚⿣ᅽຊࡣ㸪1R ᐜჾ㸸03D㸪1R ᐜჾ㸸03D㸪1R ᐜჾࡓ㸬Ỉᅽ◚⿣ヨ㦂ᐇ᪋ᚋࡢᐜჾ◚ቯ≧ែࢆᅗ  ࡟♧ࡍ㸬1R ᐜჾࡣ㸪ᒙ࡜ࡶ࡟ᐜჾ୰ኸ㒊࡛◚᩿ࡋࡓ㸬1R ᐜჾࡣ㸪ᅗ  E ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪እᒙࡢ࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢᦆയࡣࢃࡎ࠿࡛࠶ࡗࡓ㸬ࡑࡇ࡛ &)53 ᒙࢆศゎࡋ㒊᭱ෆᒙࡢࣇ࣮ࣉᒙࡀ㍈᪉ྥ࡟ἢࡗ࡚◚᩿ࡋ࡚࠸ࡓ㸬1R ࠾ࡼࡧ 1R᭱እᒙࡢࣇ࣮ࣉᒙࡀ◚᩿ࡋࡓ㸬1R ᐜჾࡣ◚⿣ᅽࡢୖ᪼࡟క࠸࢔࣑ࣝ

>'2,WUDQVMVPH@                                      



Fig. 5 Strain gages on tank No. 4 set up.
)LJ/RFDWLRQVRIVWUDLQJDJHV  う                )LJ6WUDLQJDJHVRQWDQN1RVHWXS
もに容器中央部で破断した。No.2
容器は、図 6(b)に示すよ
に、容器中央部でライナーが破断したものの最外層のヘリカル◚⿣ᅽຊࡣ㸪1R ᐜჾ㸸03D㸪1R
ᐜჾ㸸03D㸪1R ᐜჾ㸸03D ࡛࠶ࡗ層の損傷はわずかであった。そこでCFRP層を分解したとᐜჾ㸸03D㸪1R
ころ、
3. 軸対称連続体モデルによる破裂圧予測ࡓ㸬Ỉᅽ◚⿣ヨ㦂ᐇ᪋ᚋࡢᐜჾ◚ቯ≧ែࢆᅗ  ࡟♧ࡍ㸬1R ᐜჾࡣ㸪ᅗ  D ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪ࣛ࢖ࢼ࣮㸪࣊ࣜ࢝ࣝ
図 6(c)に示すように、容器中央部最内層のフープ層が軸方向ᒙ࡜ࡶ࡟ᐜჾ୰ኸ㒊࡛◚᩿ࡋࡓ㸬1R
ᐜჾࡣ㸪ᅗ  E ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪ᐜჾ୰ኸ㒊࡛ࣛ࢖ࢼ࣮ࡀ◚᩿ࡋࡓࡶࡢࡢ᭱
に沿って破断していた。No.3およびNo.4 容器は、容器中央
3.1 軸対称連続体モデル
እᒙࡢ࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢᦆയࡣࢃࡎ࠿࡛࠶ࡗࡓ㸬ࡑࡇ࡛&)53ᒙࢆศゎࡋࡓ࡜ࡇࢁ㸪ᅗ  F ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪ᐜჾ୰ኸ部でライナーと
ともに最外層のフープ層が破断した。No.4 容破裂試験を行った圧力容器の破裂圧力を、容器の軸対称連㒊᭱ෆᒙࡢࣇ࣮ࣉᒙࡀ㍈᪉ྥ࡟ἢࡗ࡚◚᩿ࡋ࡚࠸ࡓ㸬1R
࠾ࡼࡧ 1R ᐜჾࡣ㸪ᐜჾ୰ኸ㒊࡛ࣛ࢖ࢼ࣮࡜࡜ࡶ࡟
続体モデル化 (キム他、2017) によるマクロスケールシミュレー

器は破裂圧の上昇に伴いアルミライナーが大きく塑性変形した。

᭱እᒙࡢࣇ࣮ࣉᒙࡀ◚᩿ࡋࡓ㸬1R ᐜჾࡣ◚⿣ᅽࡢୖ᪼࡟క࠸࢔࣑ࣝࣛ࢖ࢼ࣮ࡀ኱ࡁࡃረᛶኚᙧࡋࡓ㸬

ションにより予測した。CFRP 層は直交異方性線形弾性体とし、1に示した炭素繊維と樹脂の材料定数から複>'2,WUDQVMVPH@                           その材料定数は表          [7KH-DSDQ6RFLHW\RI0HFKDQLFDO(QJLQHHUV

Fig. 6 The tanks listed Table 2 after burst tests are shown. Both CFRP layers and aluminum liner are broken at center ofcylindrical part at all the tanks. The CFRP helical layer is broken at tank No.1. The CFRP hoop layer of inner side is broken at tank No.2. The CFRP hoop layer of the most outside is broken at tank No.3 and No.4.
日 産 技 報No.88 (2022)119受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞 - メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価

合則 ( 牧他、1970) により算出した。ヘリカル層は繊維配向角

料定数を設定した。要素数はNo.1容器で17,842要素、
9,551+30.0 度と-30.0 度の層が同じ厚さで積層されているとして積層

節 点、No.2お よ び3 容 器 で19,171 要 素、10,216 節 点、理論 (Vasiliev and Morozov, 2001) に基づきモデル化した。

No.4 容器で20,444 要素、10,853 節点となった。

FW 工法により繊維束の交差が発生するが、それによるひずみの局所的上昇は評価できない。アルミライナーの応力‐ひずみ

3.2 解析結果

構成則は図 7に示す等方性弾塑性体のものとした。また、鋼製

No.1 ～ 4 容器の解析結果を、2 章で行った実験結果と合プラグは破裂試験によっても破壊が生じず十分に強度と剛性をわせて図 9(a) ～ (d)にそれぞれ示す。縦軸は容器内圧、横軸有していたことから、表 1に示す材料特性の等方弾性体とした。

はひずみである。緑色の□は容器破裂試験時に測定したひず

解析に用いる軸対称有限要素モデルとその境界条件を図 8

みの値を示す。図 4に示す計測位置のうち、図 6に示した破に示す。No.1～4容器に関するものをそれぞれ(a)～(d)に示す。

裂開始点に一番近い位置の値を破裂圧までプロットした。実容器の1/2を z 軸周りの対称性を考慮して、r-z 平面でモデル化

線は軸対称連続体モデルを用いた解析結果である。黒線はア

Kikai, Gijyutsu and Tokyo, Transactions of the JSME (in Japanese), Vol.00, No.00 (201x)

した。ライナー端のボス部では、プラグとボス部を補強した
ルミ
ライナーの円周方向ひずみ、青線はCFRP
ヘリカル層の繊Kikai, Gijyutsu and Tokyo, Transactions of the JSME(inJapanese), Vol.00, No.00 (201x)

CFRPフープ層を完全結合し、プラグ中心軸で容器半径方向（r
維方向ひずみ、赤線はCFRPフープ層の繊維方向ひずみであ࡟♧ࡋࡓ◚⿣㛤ጞⅬ࡟୍␒㏆࠸఩⨨ࡢ್ࢆ◚⿣ᅽࡲ࡛ࣉࣟࢵࢺࡋࡓ㸬ᐇ⥺ࡣ㍈ᑐ⛠㐃⥆యࣔࢹࣝࢆ⏝࠸ࡓゎ࡟♧ࡋࡓ◚⿣㛤ጞⅬ࡟୍␒㏆࠸఩⨨ࡢ್ࢆ◚⿣ᅽࡲ࡛ࣉࣟࢵࢺࡋࡓ㸬ᐇ⥺ࡣ㍈ᑐ⛠㐃⥆యࣔࢹࣝࢆ⏝࠸ࡓゎᯒ⤖ᯝ࡛࠶ࡿ㸬㯮⥺ࡣ࢔࣑ࣝࣛ࢖ࢼ࣮ࡢ෇࿘᪉ྥࡦࡎࡳ㸪㟷⥺ࡣ
CFRP ࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢ⧄⥔᪉ྥࡦࡎࡳ㸪㉥⥺ࡣ方向）変位 Ur を拘束した。また、容器は中央面に関して上下る。容器の破裂位置である容器中央部付近の各層の最内面でᯝ࡛࠶ࡿ㸬㯮⥺ࡣ࢔࣑ࣝࣛ࢖ࢼ࣮ࡢ෇࿘᪉ྥࡦࡎࡳ㸪㟷⥺ࡣ CFRP ࣊ࣜ࢝ࣝᒙࡢ⧄⥔᪉ྥࡦࡎࡳ㸪㉥⥺ࡣ CFRPࣇ࣮ࣉᒙࡢ⧄⥔᪉ྥࡦࡎࡳ࡛࠶ࡿ㸬ᐜჾࡢ◚⿣఩⨨࡛࠶ࡿᐜჾ୰ኸ㒊௜㏆ࡢྛᒙࡢ᭱ෆ㠃࡛ࡦࡎࡳࡣ᭱኱࡜

z 方向変位 Uzを拘束した。容器内圧は0.750
対称とし、
中央面で
ひずみは最大となり、図中の実線はその値を示している。またࣇ࣮ࣉᒙࡢ⧄⥔᪉ྥࡦࡎࡳ࡛࠶ࡿ㸬ᐜჾࡢ◚⿣఩⨨࡛࠶ࡿᐜჾ୰ኸ㒊௜㏆ࡢྛᒙࡢ᭱ෆ㠃࡛ࡦࡎࡳࡣ᭱኱࡜࡞ࡾ㸪ᅗ୰ࡢᐇ⥺ࡣࡑࡢ್ࢆ♧ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡲࡓ⾲ 1 ࠿ࡽ CFRP ࡢ⧄⥔᪉ྥࡦࡎࡳࡀ⧄⥔ࡢ◚᩿ࡦࡎࡳ 2.10 %࡟㐩ࡍᅗ୰ࡢᐇ⥺ࡣࡑࡢ್ࢆ♧ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡲࡓ⾲ 1 ࠿ࡽ CFRP ࡢ⧄⥔᪉ྥࡦࡎࡳࡀ⧄⥔ࡢ◚᩿ࡦࡎࡳ 2.10 %࡟㐩ࡍࡿ࡜MPa 刻みで上昇させた。図8(a) ～ (d)のそれぞれ右図は容器
表 1 からCFRPの繊維方向ひずみが繊維の破断ひずみ2.10

中央部の拡大図であり、内側からアルミライナー、CFRP 第 1 層、(a)はCFRP 第 2 層まで、(b)、(c)はCFRP 第 3 層まで、(d)はCFRP 第 4 層までを示している。アルミライナー、フープ層、ヘリカル層とも三角形一次要素でモデル化した。CFRP ヘリカル層は鏡部で赤道からボス部に向かい層厚が増す。その変化は理論式 (キム他、2017) に従い設定した。また繊維配向角がFig. 7 Constitutive law of aluminum liner.
連続的に変化するため、要素ごとに異なる直交異方性体の材

Fig.
Constitutiveof aluminum
Fig. 7
7 Constitutive
lawlawof aluminum
liner.liner.

Unit: mm

Unit: mm(a) Tank No.1.

(b) Tank No.2.

Unit: mm

Unit: mm(a) Tank No.1.

(b) Tank No.2.

Unit: mm

Unit: mm(c) Tank No.3.

(d) Tank No.4.

Fig. 8 Axisymmetric analysis models of tank.
Fig. 8
Axisymmetric analysis models of tank.
[DOI: 10.1299/transjsme.19-00338]

120© 201x The Japan Society of Mechanical Engineers

Unit: mm(c) Tank No.3.

日産技報

No.88 (2022)(d) Tank No.4.

Fig. 8 Axisymmetric analysis models of tank.

Unit: m

受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞 - メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価%に達すると当該のCFRP 層が破壊し容器破裂に至ると仮定しNo.1 容器では、アルミライナーの塑性変形が始まるまではて求めた破裂圧まで実線を描いた。いずれの容器においても、解析結果と計測結果は一致したが、内圧 8 MPaを超えて塑アルミライナーのひずみ最大値は表1に示す破断ひずみ（12 %）

性変形が進むとCFRP 層の樹脂の非線形挙動が顕著となり、を超えておらずアルミが破壊起点とはなっていないと考えられ

解析結果は計測結果から外れていったと思われる。No.2 容器る。この解析結果から、いずれの容器においても鏡部から十では最外層のヘリカル層の繊維方向ひずみが比較的低かった

分離れた胴部中央部で、No.1 容器はCFRP 第 1 層（ヘリカルため、全圧力範囲において解析結果は計測結果とよく一致し層）
を起点に内圧17.2MPaで、No.2容器はCFRP第1層（フーた。No.3、4 容器においてもひずみの低い領域では解析結果

プ層）を起点に29.6MPaで、No.3 容器はCFRP 第 3 層（フーと計測結果はよく一致したが、樹脂の非弾性変形が進行するプ層）を起点に圧力29.8MPaで、No.4 容器はCFRP 第 3 層にしたがって徐々に解析結果と測定結果が乖離する結果と（フープ層）を起点に47.4MPaで破裂するとの予測となった。

なった。

Kikai, Gijyutsu and Tokyo, Transactions of the JSME (in Japanese), Vol.00, No.00 (201x)

解析により予測された破壊位置については、CFRP 層の厚さ方向の位置も含めて、実験結果とよく一致したが、解析によ3.3 解析結果と実験結果との比較
図9に緑□で示す最外CFRP層の繊維方向ひずみ計測値は、り予測された容器の破壊圧力は、No.1, 2, 3, 4 容器それぞれすべての容器に関してひずみが 0.5% 以下の微小変形領域でについて、17.2MPa, 29.6MPa, 29.8MPa, 47.4MPaであり、は解析結果とよく一致した。ひずみゲージにより計測されたひ実験結果である12.0MPa, 26.3MPa, 24.8MPa, 35.3MPa

ずみは、繊維束に貼付したものであっても、後述のメゾスケー

よりいずれも30% 程度大きな値となった。すなわち軸対称連ルモデルを用いた解析で議論の対象とする繊維束と樹脂に発0続体モデルを用いた予測は危険側となり、その結果を設計に生する局所的なひずみの上昇までを正確に表すものではなく、活かそうとすれば、その誤差を見込んだ安全裕度を設定するこ貼付された領域の平均的ひずみを表すものである。そのため、(a) Tank No.1.
ととなる。設計－製造－破裂試験を繰り返し経験則により安平均としてのひずみが微小であれは軸対称連続体モデルを用

全裕度を設定するとの方法論が採られることが多いが、保守

いた本解析結果とひずみ計測結果は比較的よく一致する。ひ

的に大きめの安全裕度を設定する場合が多く、結果として合ずみが高くなり、局所的ではあるが樹脂の非線形挙動が顕著

理性を欠く容器の重量増加につながっている。その状況を改になると、その影響を取り込んでいない本解析結果はひずみ計

善し、合理的な最小重量設計を行うためにはメゾスケールモ

測結果と乖離する。

0
デルに基づく解析が必要である。

Kikai, Gijyutsu and Tokyo, Transactions of the JSME (in Japanese), Vol.00, No.00 (201x)(b) Tank No.2.

00(a) Tank No.1.

(c) Tank No.3.

00(b) Tank No.2.
(d) Tank No.4.
Fig. 9 Pressure-strain curves of axisymmetric analyses and experiments at the tanks are shown. The slopes are identical for experimentand experiments
analyses in small at
strainregionbeforebehaviorof resin becomesprominent.
deviate in large strain region
Fig. 9 Pressure-strain curves of axisymmetric analyses and
the
tanks
arenonlinear
shown.
The slopes
are identicalforTheyexperiment and analyses in small strain region before nonlinear
behavior of resin becomes prominent. They deviate
in large
strainregion[DOI: 10.1299/transjsme.19-00338]© 201xThe Japan
Societyof Mechanical Engineers
where nonlinear behavior of resin affects much, since the nonlinear behavior of resin is not taken into account in axisymmetric analyses. Predicted bust pressure by the analyses exceed the experimental results by 30 % because of inadequate handling of nonlinear
behavior of resin.
0

日 産 技 報No.88 (2022)(c) Tank No.3.

121

受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞 - メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価

要素、1,480,278 節点となった。図 11(b)にNo.2 容器のメゾ

4. メゾスケールモデルを用いたズーミング解析に

スケールモデルを示す。y 方向下層からフープ層、ヘリカル層

よる破裂圧予測を配した2 層構造となり、1,530,251 要素、2,149,325 節点となった。図 11(c)はNo.3 容器のメゾスケールモデルであり、

4.1 メゾスケールモデル

No.2 容器と積層順番を入れ替えて下層からヘリカル層、フー

炭素繊維束とマトリクス樹脂を区分するメゾスケールモデル

プ層を配した。要素数および節点数はNo.2容器と同一である。

( 竹本、吉川、2019) を用いたズーミング解析により圧力容器

図 11(d)はNo.4 容器のメゾスケールモデルであり、下層よりの破裂圧力を高精度で予測することを試みた。2 章で示した試

ヘリカル 層と2 層 のフー プ 層 を 配した3 層 構 造 で あり、

験結果および 3 章で行った解析結果から、破裂起点となる容2,034,346 要素、2,827,060 節点となった。

器中央近傍の直胴部のみを破裂評価の対象とした。円筒側面の一部を平面状に近似して x-y-z 直交座標系上でメゾスケール
モデルを設定した。x 方向は円筒の円周方向（θ方向）、y 方向
は半径方向（r 方向）、z 方向は中心軸方向とする。
図 10(a)に青色で示す楕円断面の柱状体を一炭素繊維束とし、黄色で示すマトリクス樹脂部と合わせた幅 10.0mm、厚さ0.500mmの帯状領域を基本単位としてメゾスケールモデルを構成した。楕円の長径を3.84mm、短径を0.230mmとし、長径端部での応力集中の影響を極力小さくしつつ、メゾスケー
ルモデル全体の炭素繊維体積含有率が Vf=55.0%となるように、炭素繊維束は炭素繊維体積含有率 Vf=95.0%の直交異方性体とした。図 10(b)に示すヘリカル層メゾスケールモデル
は、z 方向長さ80.0mm、x 方向幅 46.2mm、y 方向厚さ1.00mmとなる領域に、上層で z 軸に対し+30.0 度、下層で-30.0
度となるよう炭素繊維束を4 繊維束ずつ配し、z 方向長さの中央部で交差し屈曲が階段状に現れる構造体とした。図 10(b)には炭素繊維束のみを表示してある。フープ層メゾスケールモ
デルはヘリカル層メゾスケールモデル同様の、z 方向長さ80.0
x 方向幅 46.2 mm、y 方向厚さ0.500 mmとなる領域に、
mm、z 方向に等間隔で8 繊維束を配して構成した。図 10(c)にその繊維束のみを表示する。
解析に用いるメゾスケールモデルは、当該部分のメゾ構造を適切に表すよう、ヘリカル層メゾスケールモデルとフープ層
メゾスケールモデルを組み合わせて構成した。積層間、繊維束と樹脂間はそれぞれ節点を共有し結合させた。図 6に示す
容器の破壊位置である円筒胴部中央を解析対象とするので、鏡部で発生する曲げ変形の影響を考慮する必要はない。曲げ変形を考慮する必要がなければ、内圧容器のマクロな変形場
は膜理論により評価できる。膜理論によれば円筒部の曲率は内圧と面内応力の平衡方程式にのみ影響を与えるので、軸対称モデルを用いた解析により平衡方程式を満足する変位場を評価し、その結果からメゾスケールモデルの境界条件を設定

Fig. 10 Meso-scale model for zooming analysis.

する本手法では、曲率の影響を考慮しなくてよい。
図 11(a)に示すNo.1 容器のメゾスケールモデルは、ヘリカル層のみであり、図 10(b)のヘリカル層メゾスケールモデルそのものとなる。10節点四面体二次要素で離散化し、1,033,956
122

日産技報

No.88 (2022)

受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞 - メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価

直な圧縮力は保持される。すなわち、破壊後に引張応力は保 持されないが、 圧 縮 応力は保 持される (LSTC，
2015) 。
3) 炭素繊維束の異方性破壊則：繊維直交方向破壊は、繊維の破断ひずみではなく樹脂の破断ひずみに支配される。
炭素繊維束のメゾ構造を忠実に再現したモデルであっても、面内引張荷重により薄板試験片中で発生する応力場は平面応
力場に近く、試験片厚さ方向に関する局所性が高くない。一方、容器のヘリカル層とフープ層境界付近で発生する応力場は厚さ方向に沿って激変し、また厚さ方向の垂直応力の影響も考慮する必要がある。以上を鑑み、強度モデルの一般性を高めるため前記3つの構成因子に、以下の2つの構成因子を加えて、強度モデルを構成する因子とした。
4) 樹脂剛性のひずみ速度依存性：圧縮および引張応力下で、ひずみ速度上昇に伴いヤング率も上昇する。
5) 樹脂圧縮強度のひずみ速度依存性：引張応力下のみならず圧縮応力下においても、ひずみ速度上昇に伴い圧縮強度が上昇する。
以上の強度モデルを具体化したマトリクス樹脂の応力－ひずみ線図を図 12に示す。横軸は相当ひずみ、縦軸は相当応力である。樹脂を等方性弾塑性体とし、引張応力下では樹脂の相当ひずみが表 1から破断ひずみ2.60%を超えたときに樹脂が破壊したと判断し応力を解放した。樹脂が破壊しても、破壊により発生する応力再配分で生じる圧縮応力を担うことはできるため、要素の削除は行わず、圧縮応力下では、降伏応力に達したのちは圧縮ひずみが増加しても応力は降伏応力のままであるとした。引張と圧縮は体積ひずみの正負によって判定した。降伏点のひずみおよび破断ひずみは不変とし、降伏応力のひずみ
速度依存性を表すクーパー・シモンズ式 (Dietenberger etal., 2005)に準じて、引張から圧縮までの応力全域において、Fig. 11 Meso-scale model of tank.

以下のひずみ速度依存性特性を有するとした。

4.2 強度モデルの設定
CFRPのマトリクス樹脂として用いているエポキシ樹脂は、
一 般 的にひずみ速 度 依 存 性 特 性を呈する (Littell et al.,2008) 。その依存性を反映させ、CFRP ヘリカル層の引張強度発現機構を構成するためには、以下の3つの因子が妥当でここで、あることを前報 ( 竹本、吉川、2019) で明らかにした。

は樹脂の相当応力、 は樹脂の相当ひずみ、は樹脂のひずみ速度、( )’は樹脂のひずみ速度依存特性によ1) 樹脂引張強度のひずみ速度依存性：樹脂および繊維がる変化、Cおよび Pはクーパー・シモンズ式の定数である。前破壊する際、破壊部近傍の樹脂において弾性エネルギー報 ( 竹本、吉川、2019) で行った樹脂試験片の動的引張試が解放され、局所的にひずみ速度が上昇する。樹脂の験より得られた結果から、硬化温度 80/110 ℃の樹脂に対しひずみ速度依存性により樹脂強度が上昇し破壊が抑制さてC=24.1、P=1.00と同定した。図 12に赤線で示す、ひずれる。

み速度 43.4 /secの測定結果までしか得られていないので、そ2) 樹 脂強度の引張／圧縮非対称性：樹脂破壊時によりきれを超えるひずみ速度に対してもその応力－ひずみ関係を適用裂などが発生したとしても樹脂は消滅せず、破断面に垂日 産 技 報No.88 (2022)

するものとした。
123

1
­
½
§ dV(in·c ° § H&mVol.00,· P ° dV mNo.00 (201x)
m Japanese),nsactions of the JSME1¨¸ ® ¨ ¸ ¾
© dH m ¹ ° © C ¹ ° dH m
¯
¿

(1)

受賞：2020
年 日本機械学会賞
論文賞⦪㍈ࡣ
- メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価ࢫᶞ⬡ࡢᛂຊ㸫ࡦࡎࡳ⥺ᅗࢆᅗ
12 ࡟♧ࡍ㸬ᶓ㍈ࡣ┦ᙜࡦࡎࡳ㸪’ࡋ㸪ᘬᙇᛂຊୗ࡛ࡣᶞ⬡ࡢ┦ᙜࡦࡎࡳࡀ⾲
2.60 %ࢆ &ࡇࡇ࡛㸪V m ࡣᶞ⬡ࡢ┦ᙜᛂຊ㸪1H࠿ࡽ◚᩿ࡦࡎࡳm ࡣᶞ⬡ࡢ┦ᙜࡦࡎࡳ㸪 H m ࡣᶞ⬡ࡢࡦࡎࡳ㏿ᗘ㸪( ) ࡣᶞ⬡ࡢࡦࡎࡳ㏿ᗘ౫Ꮡ
一方、炭素繊維束の強度モデルは、いわゆるトランスバー
4.3 ズーミング解析
ࢆゎᨺࡋࡓ㸬ᶞ⬡ࡀ◚ቯࡋ࡚ࡶ㸪◚ቯ࡟ࡼࡾⓎ⏕ࡍࡿᛂຊ෌㓄ศ࡛⏕≉ᛶ࡟ࡼࡿኚ໬㸪C ࠾ࡼࡧ P ࡣࢡ࣮ࣃ࣮࣭ࢩࣔࣥࢬᘧࡢᐃᩘ࡛࠶ࡿ㸬๓ሗ (➉ᮏ㸪ྜྷᕝ㸪2019) ࡛⾜ࡗࡓᶞ⬡ヨ

スき裂による破壊モードを実現するため、図 13に示す異方性
3 章で行った軸対称連続体モデルによる容器の解析結果か⣲ࡢ๐㝖ࡣ⾜ࢃࡎ㸪ᅽ⦰ᛂຊୗ࡛ࡣ㸪㝆అᛂຊ࡟㐩ࡋࡓࡢࡕࡣᅽ⦰ࡦ
㦂∦ࡢືⓗᘬᙇヨ㦂ࡼࡾᚓࡽࢀࡓ⤖ᯝ࠿ࡽ㸪◳໬ᗘ 80/110 Υࡢᶞ⬡࡟ᑐࡋ࡚C = 24.1㸪P = 1.00 ࡜ྠᐃࡋࡓ㸬

線形弾性体破壊モデル( 竹本、吉川、2019)
ら得られる破壊起点である円筒胴部中央近傍の変位場を、メᅗ
12 ࡟㉥⥺࡛♧ࡍ㸪ࡦࡎࡳ㏿ᗘ
43.4 /sec ࡢ を設定した。縦ᐃ⤖ᯝࡲ࡛ࡋ࠿ᚓࡽࢀ࡚࠸࡞࠸ࡢ࡛㸪ࡑࢀࢆ㉸࠼ࡿࡦࡎࡳ㏿ᗘ࡟࠶ࡿ࡜ࡋࡓ㸬ᘬᙇ࡜ᅽ⦰ࡣయ✚ࡦࡎࡳࡢṇ㈇࡟ࡼࡗุ࡚ᐃࡋࡓ㸬㝆అᑐࡋ࡚ࡶࡑࡢᛂຊ㸫ࡦࡎࡳ㛵ಀࢆ㐺⏝ࡍࡿࡶࡢ࡜ࡋࡓ㸬㝆అᛂຊࡢࡦࡎࡳ㏿ᗘ౫Ꮡᛶࢆ⾲ࡍࢡ࣮ࣃ࣮
࣭ࢩࣔࣥࢬᘧ (Dietenberger
軸は応力、横軸はひずみであり、黒線は繊維方向、青線は繊ゾスケールモデルの境界条件として設定しズーミング解析を୍᪉㸪Ⅳ⣲⧄⥔᮰ࡢᙉᗘࣔࢹࣝࡣ㸪࠸ࢃࡺࡿࢺࣛࣥࢫࣂ࣮ࢫࡁ⿣࡟ࡼࡿ◚ቯ࣮ࣔࢻࢆᐇ⌧ࡍࡿࡓࡵ㸪ᅗ
13 ࡟♧ᛂຊ඲ᇦ࡟࠾࠸࡚㸪௨ୗࡢࡦࡎࡳ㏿ᗘ౫Ꮡᛶ≉ᛶࢆ᭷ࡍࡿ࡜ࡋࡓ㸬
維直交方向に関するものである。破壊規準は、表1 から、繊行った。設計問題への適用を想定し、計算負荷を軽減するたࡍ␗᪉ᛶ⥺ᙧᙎᛶయ◚ቯࣔࢹࣝ (➉ᮏ㸪ྜྷᕝ㸪2019) ࢆタᐃࡋࡓ㸬⦪㍈ࡣᛂຊ㸪ᶓ㍈ࡣࡦࡎࡳ࡛࠶ࡾ㸪㯮⥺ࡣ⧄⥔
維方向に関しては炭素繊維の破断ひずみ2.10 %、繊維直交
め以下の近似解析手法を採った。
᪉ྥ㸪㟷⥺ࡣ⧄⥔┤஺᪉ྥ࡟㛵ࡍࡿࡶࡢ࡛࠶ࡿ㸬◚ቯつ‽ࡣ㸪⾲ 1 ࠿ࡽ㸪⧄⥔᪉ྥ࡟㛵ࡋ࡚ࡣⅣ⣲⧄⥔ࡢ◚᩿ࡦ
方向に関しては樹脂の破壊が支配的と考え破断ひずみ2.60 %1）容器の軸対称連続体モデル解析ではCFRPは線形弾性ࡎࡳ 2.10 %㸪⧄⥔┤஺᪉ྥ࡟㛵ࡋ࡚ࡣᶞ⬡ࡢ◚ቯࡀᨭ㓄ⓗ࡜⪃࠼◚᩿ࡦࡎࡳ
2.60 %࡜タᐃࡋࡓ㸬ᅽ⦰ᛂຊୗ࡛ࡣ
(1)と設定した。圧縮応力下では繊維束は破断しないとした。
体とし、メゾスケールモデルでは樹脂の非線形挙動と破⧄⥔᮰ࡣ◚᩿ࡋ࡞࠸࡜ࡋࡓ㸬
壊モデルおよび炭素繊維束の直交異方性線形弾性体破壊モデルを解析に組み入れる。

ࡢ┦ᙜࡦࡎࡳ㸪 H&m ࡣᶞ⬡ࡢࡦࡎࡳ㏿ᗘ㸪( )’ࡣᶞ⬡ࡢࡦࡎࡳ㏿ᗘ౫Ꮡ2）均質化法 ( 荒井他、2008) に則れば、メゾスケールモデ

ࢩࣔࣥࢬᘧࡢᐃᩘ࡛࠶ࡿ㸬๓ሗ (➉ᮏ㸪ྜྷᕝ㸪2019) ࡛⾜ࡗࡓᶞ⬡ヨ㸪◳໬ ᗘ 80/110 Υࡢᶞ⬡࡟ᑐࡋ࡚ C = 24.1㸪P = 1.00 ࡜ྠᐃࡋࡓ㸬

ルの非線形解析結果を軸対称連続体モデル解析にフィーࡢ ᐃ⤖ᯝࡲ࡛ࡋ࠿ᚓࡽࢀ࡚࠸࡞࠸ࡢ࡛㸪ࡑࢀࢆ㉸࠼ࡿࡦࡎࡳ㏿ᗘ࡟

ドバックして逐次解析を進めるべきであるが、それは行わࡶࡢ࡜ࡋࡓ㸬

ず、軸対称連続体モデル解析結果からメゾスケールモデ

ࡺࡿࢺࣛࣥࢫࣂ࣮ࢫࡁ⿣࡟ࡼࡿ◚ቯ࣮ࣔࢻࢆᐇ⌧ࡍࡿࡓࡵ㸪ᅗ 13 ࡟♧

ルズーミング解析への一方向解析とする。
0DWUL[UHVLQ
8QLWPP
3 章で示した解析結果から、内圧毎に、容器胴部中央面か 
ら中心軸方向に40.0 mmの位置に対する各要素の中心軸方ᕝ㸪2019) ࢆタᐃࡋࡓ㸬⦪㍈ࡣᛂຊ㸪ᶓ㍈ࡣࡦࡎࡳ࡛࠶ࡾ㸪㯮⥺ࡣ⧄⥔࠶ࡿ㸬◚ቯつ‽ࡣ㸪⾲ 1 ࠿ࡽ㸪⧄⥔᪉ྥ࡟㛵ࡋ࡚ࡣⅣ⣲⧄⥔ࡢ◚᩿ࡦx resinࡢ◚ቯࡀᨭ㓄ⓗ࡜⪃࠼◚᩿ࡦࡎࡳ 2.60 %࡜タᐃࡋࡓ㸬ᅽ⦰ᛂຊୗ࡛ࡣ

向垂直ひずみの平均値および周方向ひずみの平均値から相当する変位場を求め、図 14に示すメゾスケールモデル縁に対す&DUERQILEHUEXQGOH
る強制変位 Uz, -Uz, Ux, -Ux を算出した。メゾスケールモデルの構造非対称性から生じる面外変形を抑止するため、強制変

Fig. 12 Asymmetric fracture model of matrix resin
for meso-scale analysis.

位を与える縁に y 方向の拘束を与えた。縁付近では局所的な

4࣭3 ࢬ࣮࣑ࣥࢢゎᯒ㸦㸧

for meso-scale analysis.

yzyFig. 13 Anisotropic fracture model of carbon
8QLWPP
応力／ひずみ上昇が発生してしまうため、縁から一繊維束分
8QLWPPzfiber bundle for meso-scale analysis. xx㸦㸧

Fig. 12 Asymmetric fracture model of matrix resinの領域（図 14に青線で囲んだ z 方向に60.0 mm、x 方向に
34.7 mmの領域の外側）では破壊判定を行わないとした。解析における加圧速度は、解析結果に差異が生じない範囲で演

3 ❶࡛⾜ࡗࡓ㍈ᑐ⛠㐃⥆యࣔࢹࣝ࡟ࡼࡿᐜჾࡢゎᯒ⤖ᯝ࠿ࡽᚓࡽࢀࡿ◚ቯ㉳Ⅼ࡛࠶ࡿ෇⟄⬗㒊୰ኸ㏆ഐࡢኚ఩
算時間を極力短縮するため1.50x10-4 sec/MPaとした。
ሙࢆ㸪࣓ࢰࢫࢣ࣮ࣝࣔࢹࣝࡢቃ⏺᮲௳࡜ࡋ࡚タᐃࡋࢬ࣮࣑ࣥࢢゎᯒࢆ⾜ࡗࡓ㸬タィၥ㢟࡬ࡢ㐺⏝ࢆ᝿ᐃࡋ㸪ィ⟬㈇Ⲵࢆ㍍ῶࡍࡿࡓࡵ௨ୗࡢ㏆ఝゎᯒᡭἲࢆ᥇ࡗࡓ㸬[DOI: 10.1299/transjsme.19-00338]© 201x The Japan Society
Mechanical
1RofIUDFWXUH
DUHDEngineers-Ux 3UHVFULEHGGLVSODFHPHQW
Uy ŽŶƐƚƌĂŝŶƚ
Fig. 13 Anisotropic fracture model of carbon
fiber bundle for meso-scale analysis.

-Uz 3UHVFULEHGGLVSODFHPHQW
Uy ŽŶƐƚƌĂŝŶƚ

yzFig. 13 Anisotropic fracture model of carbon
fiber bundle for meso-scale analysis.

x

Ux 3UHVFULEHGGLVSODFHPHQW
Uy ŽŶƐƚƌĂŝŶƚ
Uz 3UHVFULEHGGLVSODFHPHQW
Uy ŽŶƐƚƌĂŝŶƚ
8QLWPP
Fig. 14 Boundary condition of meso-scale modelfor zooming analysis.

ᐜჾࡢゎᯒ⤖ᯝ࠿ࡽᚓࡽࢀࡿ◚ቯ㉳Ⅼ࡛࠶ࡿ෇⟄⬗㒊୰ኸ㏆ഐࡢኚ఩࡚タᐃࡋࢬ࣮࣑ࣥࢢゎᯒࢆ⾜ࡗࡓ㸬タィၥ㢟࡬ࡢ㐺⏝ࢆ᝿ᐃࡋ㸪ィ⟬᥇ࡗࡓ㸬© 201x The Japan Society of Mechanical Engineers

124

日産技報

No.88 (2022)

受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞 - メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価

4.4 解析結果

No.4 容器に関する結果を示す図 18では、破壊直前の結果

No.1 ～ 4 容器のメゾスケールモデルに関して、解析結果よを(a)、(b)、(c)に、破壊直後の結果を(d)に示す。図 18(a)、(d)

り得られた炭素繊維束表面の第一主ひずみ分布図を図 15 ～は最外層側からの視野での全繊維束の分布図、(b)は内層側18に示す。表示領域は図 14に示した青線で囲んだ領域であからの視野でのフープ層繊維束の分布図、(c)は最内層側からる。図 15 ～ 17では破壊直前の分布を(a)に、直後の分布を(b)の視野での全繊維束の分布図を示している。図 18(b)からはに示す。

フープ層内側で局所的ひずみが大きくなっており、図 18(c)か

図 15に示すNo.1 容器に関する結果では、ヘリカル層交差

らはNo.2および3 容器に関するものと同様にヘリカル層内の交部のクリンプ（屈曲）部に繊維の破断ひずみ2.1%に近い局所差繊維束によるひずみの局所的上昇がフープ層繊維束に破断的なひずみ上昇が発生し、そこが起点となって破壊が開始しひずみに近いひずみ上昇を引き起こし、そこが起点となって図た。メゾスケールズーミング解析により軸対称連続体モデルで18(d)に示す破壊が開始した。これらの結果も破裂試験結果とは捉えられなかったメゾスケールでの破壊機序を予測できる。

一致する。No.4 容器に関するマトリクス樹脂の主ひずみ分布

図 16に示すNo.2 容器に関する結果では上層のヘリカル層内を図 19に示す。フープ層に関して内層側からの視野で(a)はの繊維束交差によるひずみの局所的上昇が下層のフープ層繊

第一主ひずみ、(b)は第三主ひずみである。第一主ひずみの最維束に破断ひずみに近い繊維方向ひずみを誘発し、そこが起

大値は、表 1に示す樹脂の静的破断ひずみ2.6%を超えており、点となって破壊が開始していた。下層のフープ層から破壊する

また第三主ひずみの最小値も-5% 程度となっている。本研究との予測は2 章で示した実験結果と一致する。図 17に示すで設定したひずみ速度に依存する強度モデルによらなければ破No.3 容器に関する結果では、No.2 容器に関するものと積層壊の進行が早まり、破裂試験結果より低い破裂圧を予測する

7DNHPRWRDQG<RVKLNDZD7UDQVDFWLRQVRIWKH-60(
LQ-DSDQHVH 9RO1R 
順序が入れ替わっているが同様のメカニズムでひずみ上昇がことになったと予想される。低い破裂圧の予測は安全側であり、起きており、ヘリカル層繊維束の交差部に近接するフープ層

容器の信頼性を確保する上では望ましいが、保守的すぎる設

7DNHPRWRDQG<RVKLNDZD7UDQVDFWLRQVRIWKH-60(
LQ-DSDQHVH 9RO1R 
VWSULQFLSDO
繊維束部分が起点となり破壊が開始した。この破壊開始位置
計は経済的ではなく、本研究で示した手法により的確に破裂)UDFWXUHVWDUWLQJSRLQW
6WUDLQFRQFHQWUDWLRQVWUDLQ>@に関する予測結果も実験結果と一致する。
圧力を予測することで容器の信頼性と経済性を両立できる。
VWSULQFLSDO)UDFWXUHVWDUWLQJSRLQW
6WUDLQFRQFHQWUDWLRQVWUDLQ>@












D 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH    

E 3UHVVXUHRI 03D MXVWDIWHUIUDFWXUH

)LJVWSULQFLSDOVWUDLQGLVWULEXWLRQVRIFDUERQILEHUEXQGOHVREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1RDUHVKRZQIRUMXVWEHIRUH
D DQGDIWHU E IUDFWXUH/RFDOVWUDLQFRQFHQWUDWLRQRFFXUVWRUDLVHWKHPD[LPXVILUVWSULQFLSDOVWUDLQLQWKHYLFLQLW\RIFULPS

D 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH    
E 3UHVVXUHRI 03D MXVWDIWHUIUDFWXUHSDUWRIWKHKHOLFDOOD\HU7KHIUDFWXUHLQLWLDWHVDWWKHSRLQWRIWKHVWUDLQFRQFHQWUDWLRQZKHQLWUHDFKHVWRWKDWLVIUDFWXUH
)LJVWSULQFLSDOVWUDLQGLVWULEXWLRQVRIFDUERQILEHUEXQGOHVREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1RDUHVKRZQIRUMXVWEHIRUH
Fig.
15 1st principal strain distributions of carbon fiber bundles obtained by zooming analysis of tank No.1 are shown for just before(a) and after(b) fracture. Local strain concentration occurs to raise the maximum first principal strain in the vicinity of crimp part of the
HORQJDWLRQRIFDUERQILEHUD DQGDIWHUE IUDFWXUH/RFDOVWUDLQFRQFHQWUDWLRQRFFXUVWRUDLVHWKHPD[LPXVILUVWSULQFLSDOVWUDLQLQWKHYLFLQLW\RIFULPS
helical layer.
The fracture
initiates at the point of the strain concentration, when it reaches to 2.1 %, that is, fracture elongation of carbon fiber.

SDUWRIWKHKHOLFDOOD\HU7KHIUDFWXUHLQLWLDWHVDWWKHSRLQWRIWKHVWUDLQFRQFHQWUDWLRQZKHQLWUHDFKHVWRWKDWLVIUDFWXUHHORQJDWLRQRIFDUERQILEHUVWSULQFLSDO6WUDLQFRQFHQWUDWLRQVWUDLQ>@
VWSULQFLSDOVWUDLQ>@









6WUDLQFRQFHQWUDWLRQ)UDFWXUHVWDUWLQJSRLQW)UDFWXUHVWDUWLQJSRLQW               D 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH      

E 3UHVVXUHRI 03DMXVWDIWHUIUDFWXUH )LJVWSULQFLSDOVWUDLQGLVWULEXWLRQVRIFDUERQILEHUEXQGOHVREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1RDUHVKRZQIRUMXVWEHIRUH
Fig.
16 1st principal strain distributions of carbon fiber bundles obtained by zooming analysis of tank No.2 are shown for just before(a) and after (b) fracture. The local strain concentration of the crimp part in the upper helical layer causes increases of the local strain
D DQGDIWHUE IUDFWXUH7KHORFDOVWUDLQFRQFHQWUDWLRQRIWKHFULPSSDUWLQWKHXSSHUKHOLFDOOD\HUFDXVHVLQFUHDVHVRIWKHORFDO
of the lower
reaches to 2.1 % at the moment of fracture.
   hoop    layer.
    The   strain
D 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH

E 3UHVVXUHRI 03DMXVWDIWHUIUDFWXUH 
VWUDLQRIWKHORZHUKRRSOD\HU7KHVWUDLQUHDFKHVWRDWWKHPRPHQWRIIUDFWXUH
)LJVWSULQFLSDOVWUDLQGLVWULEXWLRQVRIFDUERQILEHUEXQGOHVREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1RDUHVKRZQIRUMXVWEHIRUH
日 産 技 報 No.88 (2022)
125
D DQGDIWHU E IUDFWXUH7KHORFDOVWUDLQFRQFHQWUDWLRQRIWKHFULPSSDUWLQWKHXSSHUKHOLFDOOD\HUFDXVHVLQFUHDVHVRIWKHORFDOVWSULQFLSDOVWUDLQRIWKHORZHUKRRSOD\HU7KHVWUDLQUHDFKHVWRDWWKHPRPHQWRIIUDFWXUHVWUDLQ>@6WUDLQFRQFHQWUDWLRQ)UDFWXUHVWDUWLQJSRLQW)LJVWSULQFLSDOVWUDLQGLVWULEXWLRQVRIFDUERQILEHUEXQGOHVREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1RDUHVKRZQIRUMXVWEHIRUHD DQGDIWHU E IUDFWXUH7KHORFDOVWUDLQFRQFHQWUDWLRQRIWKHFULPSSDUWLQWKHXSSHUKHOLFDOOD\HUFDXVHVLQFUHDVHVRIWKHORFDOVWUDLQRIWKHORZHUKRRSOD\HU7KHVWUDLQUHDFKHVWRDWWKHPRPHQWRIIUDFWXUH

受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞 - メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価

VWSULQFLSDOVWUDLQ>@6WUDLQFRQFHQWUDWLRQ)UDFWXUHVWDUWLQJSRLQW







7DNHPRWRDQG<RVKLNDZD7UDQVDFWLRQVRIWKH-60( LQ-DSDQHVH 9RO1R ࡿୖ࡛ࡣᮃࡲࡋ࠸ࡀ㸪ಖᏲⓗࡍࡂࡿタィࡣ⤒῭ⓗ࡛ࡣ࡞ࡃ㸪ᮏ◊✲࡛♧ࡋࡓᡭἲ࡟ࡼࡾⓗ☜࡟◚⿣ᅽຊࢆண ࡍ
7DNHPRWRDQG<RVKLNDZD7UDQVDFWLRQVRIWKH-60(
7DNHPRWRDQG<RVKLNDZD7UDQVDFWLRQVRIWKH-60( LQ-DSDQHVH
LQ-DSDQHVH 9RO1R
9RO1R ࡿࡇ࡜࡛ᐜჾࡢಙ㢗ᛶ࡜⤒῭ᛶࢆ୧❧࡛ࡁࡿ㸬                      D 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH         E 3UHVVXUHRI 03DMXVWDIWHUIUDFWXUH ࡿୖ࡛ࡣᮃࡲࡋ࠸ࡀ㸪ಖᏲⓗࡍࡂࡿタィࡣ⤒῭ⓗ࡛ࡣ࡞ࡃ㸪ᮏ◊✲࡛♧ࡋࡓᡭἲ࡟ࡼࡾⓗ☜࡟◚⿣ᅽຊࢆணࡍ
6WUDLQFRQFHQWUDWLRQࡿୖ࡛ࡣᮃࡲࡋ࠸ࡀ㸪ಖᏲⓗࡍࡂࡿタィࡣ⤒῭ⓗ࡛ࡣ࡞ࡃ㸪ᮏ◊✲࡛♧ࡋࡓᡭἲ࡟ࡼࡾⓗ☜࡟◚⿣ᅽຊࢆண
)LJVWSULQFLSDOVWUDLQGLVWULEXWLRQVRIFDUERQILEHUEXQGOHVREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1RDUHVKRZQIRUMXVWEHIRUH
Fig.
17 1st principal strain distributions of carbon fiber bundles obtained by zooming
analysis of tank No.3 are shown for justࡍ
before(a)ࡿࡇ࡜࡛ᐜჾࡢಙ㢗ᛶ࡜⤒῭ᛶࢆ୧❧࡛ࡁࡿ㸬and after (b) fracture. By the similar mechanism of tank No.2, the local strain enhancement at the crimp part of the lower helicalࡿࡇ࡜࡛ᐜჾࡢಙ㢗ᛶ࡜⤒῭ᛶࢆ୧❧࡛ࡁࡿ㸬
D
DQGDIWHUE
IUDFWXUH%\WKHVLPLODUPHFKDQLVPRIWDQN1RWKHORFDOVWUDLQHQKDQFHPHQWDWWKHFULPSSDUWRIWKHORZHU
layer causes increaseof the local strain of the upper hoop layer.
VWSULQFLSDOKHOLFDOOD\HUFDXVHVLQFUHDVHRIWKHORFDOVWUDLQRIWKHXSSHUKRRSOD\HUVWUDLQ>@6WUDLQFRQFHQWUDWLRQ
6WUDLQFRQFHQWUDWLRQVWSULQFLSDOVWSULQFLSDO>'2,WUDQVMVPH@7KH-DSDQ6RFLHW\RI0HFKDQLFDO(QJLQHHUVVWUDLQ>@VWUDLQ>@

D 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH     
E 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH  :KROHOD\HUVYLHZIURPRXWHUVLGH    +RRS OD\HUV YLHZ IURPLQQHU VLGHD 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH   )UDFWXUHVWDUWLQJSRLQWE 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH 
D 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH     
E 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH 
6WUDLQFRQFHQWUDWLRQ
 :KROHOD\HUVYLHZIURPRXWHUVLGH    +RRS OD\HUV YLHZ IURPLQQHU VLGH :KROHOD\HUVYLHZIURPRXWHUVLGH    +RRS OD\HUV YLHZ IURPLQQHU VLGH
6WUDLQFRQFHQWUDWLRQ
6WUDLQFRQFHQWUDWLRQ)UDFWXUHVWDUWLQJSRLQW)UDFWXUHVWDUWLQJSRLQW
F 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH         G 3UHVVXUHRI03DMXVWDIWHUIUDFWXUH:KROHOD\HUVYLHZIURPLQQHUVLGH    :KROH OD\HUV YLHZ IURPRXWHU VLGH

)LJVWSULQFLSDOVWUDLQGLVWULEXWLRQVRIFDUERQILEHUEXQGOHVREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1RDUHVKRZQIRUMXVWEHIRUH
F 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH         G 3UHVVXUHRI03DMXVWDIWHUIUDFWXUH
F 3UHVVXUHRI03DMXVWEHIRUHIUDFWXUH         G 3UHVVXUHRI03DMXVWDIWHUIUDFWXUHD  E  F DQGDIWHU G IUDFWXUH%RWK D DQG G LOOXVWUDWHE\WKHYLHZIURPRXWHUVLGHIRUZKROHOD\HUV E LVLQQHUVLGHYLHZ:KROHOD\HUVYLHZIURPLQQHUVLGH    :KROH OD\HUV YLHZ IURPRXWHU VLGH
:KROHOD\HUVYLHZIURPLQQHUVLGH    :KROH OD\HUV YLHZ IURPRXWHU VLGH
IRUKRRSOD\HU F LVLQQHUVLGHYLHZIRUZKROHOD\HUV 7KHORFDOVWUDLQFRQFHQWUDWLRQRFFXUVLQWKHKRRSOD\HUFDXVHGE\WKH
)LJVWSULQFLSDOVWUDLQGLVWULEXWLRQVRIFDUERQILEHUEXQGOHVREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1RDUHVKRZQIRUMXVWEHIRUH
Fig.
18 1st principal strain distributions of carbon fiber bundles obtained by zooming analysis of tank No.4 are shown for just before)LJVWSULQFLSDOVWUDLQGLVWULEXWLRQVRIFDUERQILEHUEXQGOHVREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1RDUHVKRZQIRUMXVWEHIRUH
 side view for hoop
FULPSLQKHOLFDOOD\HU7KHIUDFWXUHRIKRRSOD\HUILEHUEXQGOHVWDUWVZKHQLWVORFDOVWUDLQUHDFKHVWR
(a), (b), (c)Dand(d) fracture.
Both (a) and (d)illustrateby the view from outer side for whole layers. (b) isE inner E after F DQGDIWHUG IUDFWXUH%RWKD DQG
G LOOXVWUDWHE\WKHYLHZIURPRXWHUVLGHIRUZKROHOD\HUVLVLQQHUVLGHYLHZ
layer. (c) isD innerview forGwholelayers. The
local Gstrain
concentration occurs in the hoop layer caused by
the crimp in helical E  side
F DQGDIWHUIUDFWXUH%RWKD DQGLOOXVWUDWHE\WKHYLHZIURPRXWHUVLGHIRUZKROHOD\HUVE LVLQQHUVLGHYLHZ
layer. TheIRUKRRSOD\HU
fracture of hoop
layer fiber bundle starts when its local
strain reaches to 2.1 %.
F LVLQQHUVLGHYLHZIRUZKROHOD\HUV
7KHORFDOVWUDLQFRQFHQWUDWLRQRFFXUVLQWKHKRRSOD\HUFDXVHGE\WKH
IRUKRRSOD\HU F LVLQQHUVLGHYLHZIRUZKROHOD\HUV 7KHORFDOVWUDLQFRQFHQWUDWLRQRFFXUVLQWKHKRRSOD\HUFDXVHGE\WKHUG SULQFLSDOVWSULQFLSDOFULPSLQKHOLFDOOD\HU7KHIUDFWXUHRIKRRSOD\HUILEHUEXQGOHVWDUWVZKHQLWVORFDOVWUDLQUHDFKHVWRFULPSLQKHOLFDOOD\HU7KHIUDFWXUHRIKRRSOD\HUILEHUEXQGOHVWDUWVZKHQLWVORFDOVWUDLQUHDFKHVWRVWUDLQ>@VWUDLQ>@
VWSULQFLSDOVWSULQFLSDOVWUDLQ>@VWUDLQ>@
 

 

 

 







UG SULQFLSDOUG SULQFLSDOVWUDLQ>@VWUDLQ>@
 

 

 

 





D VWSULQFLSDOVWUDLQ                             

 E UGSULQFLSDOVWUDLQ

Fig. 19
Distributions of 1st principal strain (a) and3rd principal strain (b) E
ofRIPDWUL[UHVLQREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1R
matrix resin obtained by zooming analysis of tank No.4 are)LJ'LVWULEXWLRQVRIVWSULQFLSDOVWUDLQD DQGUGSULQFLSDOVWUDLQ
shown by the view from inner side at internal pressure of 36.5 MPa, that is, just before the fracture. The maximum value of the 1st
DUHVKRZQE\WKHYLHZIURPLQQHUVLGHDWLQWHUQDOSUHVVXUHRI03DWKDWLVMXVWEHIRUHWKHIUDFWXUH
7KHPD[LPXPYDOXH
principal strain
exceeds 2.6%, that is, fracture elongation
value of the 3rd principal
strain is about -5 %.
D VWSULQFLSDOVWUDLQ         of
  matrix      resin.
     The   minimum  E UGSULQFLSDOVWUDLQD VWSULQFLSDOVWUDLQ                               E UGSULQFLSDOVWUDLQ
RIWKHVWSULQFLSDOVWUDLQH[FHHGVWKDWLVIUDFWXUHHORQJDWLRQRIPDWUL[UHVLQ7KHPLQLPXPYDOXHRIWKHUGSULQFLSDO)LJ'LVWULEXWLRQVRIVWSULQFLSDOVWUDLQD DQGUGSULQFLSDOVWUDLQ E RIPDWUL[UHVLQREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1R
)LJ'LVWULEXWLRQVRIVWSULQFLSDOVWUDLQ D DQGUGSULQFLSDOVWUDLQ E RIPDWUL[UHVLQREWDLQHGE\]RRPLQJDQDO\VLVRIWDQN1R
日 産 技 報 No.88 (2022)
126
VWUDLQLVDERXW
DUHVKRZQE\WKHYLHZIURPLQQHUVLGHDWLQWHUQDOSUHVVXUHRI03DWKDWLVMXVWEHIRUHWKHIUDFWXUH 7KHPD[LPXPYDOXH
DUHVKRZQE\WKHYLHZIURPLQQHUVLGHDWLQWHUQDOSUHVVXUHRI03DWKDWLVMXVWEHIRUHWKHIUDFWXUH 7KHPD[LPXPYDOXH
 RIWKHVWSULQFLSDOVWUDLQH[FHHGVWKDWLVIUDFWXUHHORQJDWLRQRIPDWUL[UHVLQ7KHPLQLPXPYDOXHRIWKHUGSULQFLSDORIWKHVWSULQFLSDOVWUDLQH[FHHGVWKDWLVIUDFWXUHHORQJDWLRQRIPDWUL[UHVLQ7KHPLQLPXPYDOXHRIWKHUGSULQFLSDO࣭ࢬ࣮࣑ࣥࢢゎᯒ⤖ᯝ࡜◚⿣ヨ㦂⤖ᯝ࡜ࡢẚ㍑
VWUDLQLVDERXWVWUDLQLVDERXW



受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞 - メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価

7DNHPRWRDQG<RVKLNDZD7UDQVDFWLRQVRIWKH-60( LQ-DSDQHVH 9RO1R E 7DQN1R

D 7DQN1R

F 7DQN1R

E 7DQN1R

G 7DQN1R
)LJ3UHVVXUHVWUDLQFXUYHVRIDQDO\VHVDQGH[SHULPHQWVIRUWKHWDQNVDUHVKRZQ7KH]RRPLQJDQDO\VHVSUHGLFWWKHEXUVWSUHVVXUH

Fig. 20 Pressure-strain curves of analyses and experiments for the tanks are shown. The zooming analyses predict the burst pressure
precisely. The analyses yield higher strain than axisymmetricSUHFLVHO\7KHDQDO\VHV\LHOGKLJKHUVWUDLQWKDQD[LV\PPHWULFDQDO\VHVIRUDOOWKHWDQNVEHFDXVHRISUHFLVHHYDOXDWLRQRIORFDO
analyses for all the tanks because of precise evaluation of local strain
enhancement caused by the mesoscopic structure of fiber bundles and resin. The strains of zooming analyses exceed the experimen>'2,WUDQVMVPH@
tal one at tank No.1 and 2, since effect of fiber bundle crimp
in helical layer cannot be measured by strain7KH-DSDQ6RFLHW\RI0HFKDQLFDO(QJLQHHUVgage. The strains ofzooming analyses become closer to those of experimental measurements at tank No.3 and 4 since the strain enhancement caused by
nonlinear behavior of resin is taken into account in zooming analyses.



ほうが計測結果に近い結果となったと考えられる。

4.5 ズーミング解析結果と破裂試験結果との比較
メゾスケールモデルによるズーミング解析の結果得られた炭

ズーミング解析による破裂圧予測結果は、No.1 ～ 4 容器に素繊維束のひずみと内圧の関係を、図20(a) ～ (d)にNo.1 ～F 7DQN1R

つ い て は そ れ ぞ れ、10.8MPa, 26.8MPa, 26.8MPa,

4 容器についてそれぞれ示す。縦軸は炭素繊維束の繊維方向

36.8MPaであり、 破 裂 試 験 の 結 果 得られ た破 裂 圧 12.0

ひずみであり、横軸は容器内圧を示す。各層で評価された最MPa, 26.3MPa, 24.8MPa, 35.3MPaとの差異は10% 以内

大値を、ヘリカル層については青実線で、フープ層についてである。3 章で示した軸対称連続体モデルを用いた予測に対しは赤実線で示している。緑□は破裂試験で計測した最外て大幅な改善が見られ、ズーミング解析で特定された破裂の

CFRP 層の繊維方向ひずみ、青破線は軸対称連続体モデルで機序となる層についても破裂試験結果と合致していることから、評価したヘリカル層内での炭素繊維方向ひずみの最大値、赤本研究で提示した手法の妥当性が示されたと考える。

破線は同様のフープ層内での最大値である。
G 7DQN1R

3.3 節で述べた通り、ひずみゲージによる計測値は貼付した3UHVVXUHVWUDLQFXUYHVRIDQDO\VHVDQGH[SHULPHQWVIRUWKHWDQNVDUHVKRZQ7KH]RRPLQJDQDO\VHVSUHGLFWWKHEXUVWSUHVVXUH

5. 結 言領域の平均値とみなせるものであり、低ひずみ領域では軸対

SUHFLVHO\7KHDQDO\VHV\LHOGKLJKHUVWUDLQWKDQD[LV\PPHWULFDQDO\VHVIRUDOOWKHWDQNVEHFDXVHRISUHFLVHHYDOXDWLRQRIORFDO
7KH-DSDQ6RFLHW\RI0HFKDQLFDO(QJLQHHUV
称連続体モデルの解析結果とよく一致する。ズーミング解析よ2,WUDQVMVPH@
FW 工法で製造される高圧水素容器の破裂圧評価手法としり得られたひずみの最大値は軸対称解析結果より大きく、繊て、CFRP 層を構成する炭素繊維束とマトリクス樹脂を区分す

維束の交差と樹脂の非線形変形挙動の影響を正確に表現してるメゾスケールモデルに基づく手法が有効であることを示した。

いると思われる。最外層がヘリカル層であるNo.1および No.2

メゾスケールモデルを構成するにあたり、強度モデル構成因子

容器に関しては、繊維束交差により発生する局所的ひずみ上を下記の5 因子とした。

昇が顕著で、ひずみゲージによる計測ではそのような局所ひず

1) 樹脂引張強度のひずみ速度依存性

みまでを正確に計測することができないため、ズーミング解析

2) 樹脂強度の引張／圧縮非対称

結果より得られたヘリカル層のひずみの最大値の方が計測結

3) 炭素繊維束の異方性破壊則

果よりも大きい。最外層がフープ層であるNo.3および 4 容器

4) 樹脂剛性のひずみ速度依存性

では、フープ層の繊維方向ひずみの計測値はズーミング解析

5) 樹脂圧縮強度のひずみ速度依存性によるひずみの最大値とほぼ一致していた。フープ層では繊維実証のためCFRP 積層構成の異なる4 種類のタイプ 3 小型束の交差がなく、またズーミング解析では繊維束破断に先行

圧力容器を試作し破裂試験を行った。既往の軸対称連続体モ

して発生する樹脂の非線形挙動を正確に表現しているため、デルに基づく破裂圧力の予測では、積層構成を忠実にモデル

軸対称連続体モデルの解析結果よりもズーミング解析結果の化しても予測値が 30 % 程度高くなり、危険側の結果となった。

日 産 技 報No.88 (2022)127受賞：2020 年 日本機械学会賞 論文賞 - メゾスケールズーミング解析による CFRP 製圧力容器の強度評価

容器中央直胴部の一部を板状のメゾスケールモデルで表し、Littell, J. D., Ruggeri, C. R., Goldberg, R. K.,

軸対称連続体モデルによる解析から得られた変位場を境界条

Roberts, G. D., Arnold, W. A. and Binienda, W. K.,

件として設定してズーミング解析を行うことで、精度よく破裂

Measurement of epoxy resin tension, compression and

圧力を予測できることを示した。破裂圧を正確に予測すること

shear stress-strain curves over a wide range using

で、過剰に保守的にならず、経済性と信頼性を両立させた設

small test specimens, Journal of Aerospace

計が可能になる。

Engineering, Vol.21, No.3 (2008), pp.162-173.

本研究で示したズーミング解析では直胴部のみを対象とし

劉継紅、山田一馬、細見充、池田敏夫、平野徹、ライナ

たが、提示した強度モデルは引張と圧縮の非対称性までを含付 FRP 圧力容器の構造設計および解析、日本機械学会論文

めた現実に即した強度モデルであるため、複雑な曲げ変形が集 A 編、Vol.63、No.612 (1997)、pp.1758-1765.

発生する容器鏡部のCFRP 層に対する適用可能性を今後検証

LSTC, LS-DYNA R8.0 keyword user’s manual, Vol.2

していく。

(2015), pp.127-129.
牧廣、島村昭治、田部井清、大石新、フィラメントワインディ
文

ング、日刊工業新聞社 (1970)。

献

荒井政大、角孝平、伏見祐介、松田哲也、均質化法を用

大仲英巳、燃料電池自動車の開発現状、高温学会誌、

いたCFRP 積層板の粘弾性構成式の評価、計算数理工学論

Vol.35、No.5 (2009)、pp.231-238.

文集、Vol.8、No.10-081128 (2008)。

竹花立美、太田浩、FRP 複合容器の安全性評価と規格、

荒居善雄、大塚朋之、鈴木弘、柴田哲、大淵智之、飯島

圧力技術、Vol.35、No.1 (1997)、pp.15-20.

孝文、アルミニウム合金ライナ／ FW‐CFRP 強化複合圧力容竹本真一郎、吉川暢宏、高圧水素容器 CFRP 積層構造の器の疲労破壊メカニズムの評価、日本機械学会論文集 A 編、メゾスケール引張強度評価のための樹脂非線形材料モデルのVol.73、No.736 (2007)、pp.1388-1394.

高度化、日本機械学会論文集、Vol.85、No.869 (2019) 、Dietenberger, M., Buyuk, M. and Kan, C. D.,

DOI:10.1299/transjsme.18-00304.

Development of a high strain-rate development vehicle

水素・燃料電池戦略協議会、水素・燃料電池戦略ロードマッ

model, LS-DYNA Anwenderforum Bamberg 2005

プ

(2005).

産業省水素・燃料電池戦略協議会第 16 回会議 (2019)。

高圧ガス保安協会、KHKS0220 超高圧ガス設備に関する

水素社会実現に向けた産学官のアクションプラン、経済
国際連合、水素及び燃料電池自動車に関する世界統一規基準 (2016)．

則、世界統一技術規則第 13 号 (2013)。

平瀬欣弘、森孝男、石原利郎、加藤昭彦、川原正言、
FRP 容器についての網目理論、積層理論および FEMによる応Vasiliev, V. and Morozov, V., Mechanics and analysis
of composite materials, Elsevier (2001), pp.236-237.

力解 析の比 較 検 討、日本 機 械 学 会 論 文 集 A 編、Vol.57、No.535 (1991)、pp.550-555.
飯田一、FW 圧力容器の力学的特性

出
非線形挙動の解析、日本複合材料学会誌、Vol.4、No.4 (1978)、pp.163-167.

典

一般社団法人日本機械学会
日本機械学会論文集

キムサンウォン、吉川暢宏、東條千太、鈴木純三、TYPE3

Vol.86,No.8832

蓄圧器のドーム部形状最適化、圧力技術、Vol.55、No.1(2017)、pp.3-11.

受賞者

竹本

真一郎

128

日産技報

No.88 (2022)

編集後記
日産技報をご愛読頂きましてありがとうございます。本第 88 号では、2050 年のカーボンニュートラルに向けた
大きなうねりがある中、日産として大きな変革の象徴である２つのトピックスを特集しました。日産の新世代のEV であるアリアと、そのアリアの生産を変化点として大きく進化を遂げた、未来のクルマを造る「NissanIntelligent Factory」です。
まず、「Nissan Intelligent Factory」は、カーボンニュートラル生産を目指すとともに、様々な環境の変化にも対応する柔軟性と強度を兼ね備えたもので、電動車そのものの普及と対をなす重要な領域です。次に、アリアは、
2010 年 12 月に初代日産リーフを発売した日産が新世代の EV と位置付けているモデルです。EV 専用新型プラット
フォーム、新開発の 4 輪シャシー制御技術とパワートレイン、クルマとのインターフェイスとコネクテッドといったあらゆる領域を刷新した自信作を解説しました。
これら執筆には日産の技術開発から生産の領域で先頭に立つ者が携わっています。ここに、日産の技術を広く発信したいという思いで関わったすべての執筆者および編集関係者に敬意を表します。
最後に、我々日産が 2021 年 11 月に発表した長期ビジョン「Nissan Ambition 2030」に基づき開発している
高い技術が、読者の皆さまに伝わることを切に願っております。

総合研究所

研究企画部 山村 智弘

NISSAN TECHINICAL REVIEW 2022 No.88
発

行

2022年6月

発行所

日産自動車株式会社
総合研究所 研究企画部〒243-0123 神奈川県厚木市森の里青山1番1号

発行人

総合研究所 研究企画部

編集所

株式会社日産クリエイティブサービス
企画・開発部〒243-0126 神奈川県厚木市岡津古久560-2 日産テクニカルセンター内

部長

山村

智弘