JP4369026B2

JP4369026B2 - High speed uniformity measurement method and apparatus for tire, and tire selection method

Info

Publication number: JP4369026B2
Application number: JP2000242926A
Authority: JP
Inventors: 金也森口; 始渡辺
Original assignee: Toyo Tire and Rubber Co Ltd
Current assignee: Toyo Tire Corp
Priority date: 2000-08-10
Filing date: 2000-08-10
Publication date: 2009-11-18
Anticipated expiration: 2020-08-10
Also published as: JP2002055026A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、タイヤの高速ユニフォミティの推定値を予測する計測方法とその計測装置並びにタイヤの高速ユニフォミティ選別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
自動車など車両の振動に与える加振力の一つであるタイヤのユニフォミティ（一様性）の測定は、ＪＡＳＯ（日本自動車技術会）Ｃ６０７に規定された、周知のユニフォミティマシンによりタイヤが６０ＲＰＭ以下の低速で回転する時の低速ユニフォミティを測定するものであり、タイヤ半径方向の力の変動（ラジアルフォースバリエーション、ＲＦＶ）とタイヤ幅方向の力の変動（ラテラルフォースバリエーション、ＬＦＶ）およびタイヤ前後方向の力の変動（タンジェンシャルフォースバリエーション、ＴＦＶ）を測定するものである。
【０００３】
タイヤが実際に使用される高速度域で走行すると、タイヤ温度の上昇に伴いタイヤ特性が変化していき、その特性が安定し収束するまでには多くの時間を要することが分かっている。従って、タイヤの実速度で計測する高速ユニフォミティにおいて、精度の高い計測値を得るためには充分な暖気時間を必要としていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
近年は高速走行時の振動や騒音問題から高速ユニフォミティ向上の要求が市場で強くなり、タイヤの高速ユニフォミティ規格を製品基準に適用するという要求が高まってきている。
【０００５】
高速ユニフォミティは暖気時間不足で測定すると精度が悪くユニフォミティの大きいタイヤを誤って市場に出荷したり、また充分な暖気時間を設けて精度を上げて計測すると測定効率が低下し多くのタイヤの測定ができず、通常の生産ラインでの製品検査に用いるには多数のユニフォミティマシンを必要とし、大幅なコストアップになるという問題があった。
【０００６】
本発明は、タイヤの高速ユニフォミティを暖気途中の測定データを演算することにより、タイヤ本来の高速ユニフォミティを測定途中のデータからその収束値を容易に推定し、短時間に多数のタイヤの高速ユニフォミティを精度よく計測することができる、タイヤの高速ユニフォミティ計測方法およびその装置並びにタイヤの選別方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記問題点を解決するため検討の結果なされたものであり、タイヤの暖気時間と高速ユニフォミティの関係が図６に示すように時間と共に一定値に収束していくことを確認し、高速ユニフォミティがある一定値に収束するような漸近を表す演算式にカーブフィットすることを見出したことに基ずき達成されたものである。
【０００８】
請求項１の発明は、タイヤの高速ユニフォミティ計測方法において、高速ユニフォミティの測定データを走行時間に従って随時収録し、前記測定データがある一定値に収束する演算式にカーブフィットしてその収束値を演算し、前記収束値をそのタイヤの高速ユニフォミティ値と推定する、ことを特徴としたタイヤの高速ユニフォミティの計測方法である。
【０００９】
請求項２の発明は、タイヤの高速ユニフォミティ計測方法において、高速ユニフォミティの測定データを走行時間に従って随時収録し、前記測定データがある一定値に収束する演算式にカーブフィットしてその収束値を走行時間毎に演算し、前記収束値の値の変化が一定値以下になった場合に、その時の収束値をタイヤの高速ユニフォミティ値と推定する、ことを特徴とした請求項１に記載のタイヤの高速ユニフォミティの計測方法である。
【００１０】
請求項３の発明は、リム組みされたタイヤが高速で回転するドラムに離接自在に配設されたデータ処理装置を備えたタイヤのユニフォミティ計測装置であって、前記データ処理装置が請求項１または請求項２に記載のタイヤの高速ユニフォミティ計測方法によるタイヤの高速ユニフォミティのデータ処理機能を備え、さらに前記データ処理によって得られた高速ユニフォミティ値を真の高速ユニフォミティ値との一次の相関関係より求められた推定の信頼幅を用いて、または複数の測定データから得られたデータのばらつきの最大幅を用いて、タイヤの高速ユニフォミティ規格と対比するデータ処理機能とを備えた、ことを特徴としたタイヤの高速ユニフォミティ計測装置である。
【００１１】
請求項４の発明は、請求項１または請求項２のタイヤの高速ユニフォミティの計測方法、あるいは請求項３のタイヤの高速ユニフォミティの計測装置によって得られた高速ユニフォミティ推定値が、真の高速ユニフォミティ値との一次の相関関係より求められた推定の信頼幅を用いて、または複数の測定データから得られたデータのばらつきの最大幅を用いて、タイヤの高速ユニフォミティ規格値に対して合否を判定しタイヤを選別することを特徴とした、タイヤの高速ユニフォミティ選別方法である。
【００１２】
請求項１から３の発明によれば、タイヤの高速ユニフォミティの収束値を演算式を用いて予測し高速ユニフォミティを推定することができ、予測値を決定し計測を終了する時期を決めることができるので、短時間に高速ユニフォミティを計測することができ、多数のタイヤの計測が可能となる。
【００１３】
請求項４の発明によれば、請求項１から３の発明により推定されたタイヤの高速ユニフォミティが、タイヤの高速ユニフォミティ規格値と比較され、合否が判定される。また、明らかに、規格値以下または規格値以上にあるタイヤはその計測をより短時間に終了することができ、作業効率が一層向上する。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の一実施形態を高速ユニフォミティのＲＦＶ一次成分を例に説明する（以下では高速ＲＦＶと略記する）。
【００１５】
図１は本発明によるタイヤの高速ユニフォミティ測定装置１０の概略図を示すものであり、リム組みされたタイヤ１は、ロードセル２を備えたタイヤ回転軸３に取り付けられる。タイヤ１はドラム軸６に配設された駆動モータ７により所定回転数で回転するドラム５上に、接離自在に支持枠４に取り付けられる。タイヤ１に所定の荷重を負荷し、タイヤ軸心とドラム軸心を一定距離に固定し、タイヤ回転による力の変動をロードセル２で検出するようになっている。
【００１６】
この検出値はデータ処理装置９により、タイヤ１回転分の荷重の変動波形が処理されタイヤの各フォースバリエーションが求められる。この処理装置は記憶手段や演算手段等を有すコンピュータを備え、タイヤアッセンブリやリムによるアンバランス成分が補正処理され、真のフォースバリエーションが求められるようなっている。
【００１７】
前記の高速ＲＦＶは走行開始からデータが随時収録され、データが３点以上収録できればデータがある一定値に収束するような漸近を示す演算式にカーブフィットし、データ収録毎に前記計測装置に備えられたデータ処理装置に送られ、その時点での高速ＲＦＶ収束値が処理装置により演算される。
【００１８】
上記の収束を示す演算式としては、例えば、データが減少して収束する傾向の場合には下記の式１が、データが増加して収束する傾向にある場合には下記の式２が当てはめることができる。
【００１９】
Ｙ＝Ａ・ｅ^−ｔ／τ ＋Ｂ ………（式１）
Ｙ＝Ａ・（１−ｅ^−ｔ／τ ）＋Ｂ ………（式２）
ここで、Ｙは高速ＲＦＶの収束予測値、ｔは測定時間、τは時定数、ＡとＢは係数である。
【００２０】
上記式１または式２にデータがカーブフィットした場合、図２または図３に例示するように時間と共にある一定値に収束していき、式１の場合はＢに、式２の場合はＡ＋Ｂに収束する。
【００２１】
上記の式１、式２の選択は１つ目のデータと２つ目のデータ、または最新のデータとの大きさを比較し決定される。
【００２２】
また、上記の２つの式以外にも例えば下記の式３に示すような収束の方向を示せる式なら、どのような式を用いることもできる。
【００２３】
Ｙ＝Ａ・ｔ^Ｂ ………（式３）
図４および図５は上記の式１または式２に具体的に測定データを当てはめ演算した例を示したものである。
【００２４】
図４は、１，３，６，９，１１分走行時の高速ＲＦＶ測定データ１１９，１２７，１３３，１３９，１４１Ｎの増加傾向にある５点のデータから式２に従い収束予測値の演算式を得たものであり、式Ｙ＝３０．０・（１−ｅ^{−ｔ／５．６６}）＋１１４で表され、収束値は１４４Ｎであり、相関係数はＲ＝０．９９９であった。
【００２５】
図５は、上記と同様に、減少傾向にある場合の高速ＲＦＶ測定データ８点から式１に従い収束予測値の演算式を得たものであり、式Ｙ＝３２．６・ｅ^{−ｔ／８．４５}＋２２で表され、収束値は２２Ｎであり、相関係数はＲ＝０．９９９であった。
【００２６】
上記のように、測定データの増減傾向によって収束式を選択することで、いずれの場合も高速ＲＦＶは高い相関関係で式にカーブフィットし収束値を予測することができ、短い時間での高速ＲＦＶ収束値の予測に有効であることが分かる。
【００２７】
収束値の決定は、実測値による収束値が得られると予想されるまでの走行時間内に、（１）走行時間毎の計測データから収束値を順に計算していき、その前後の演算値の変化が一定の値以下になった時に決定する方法、（２）予め決められた指定の時間までの高速ＲＦＶ測定データを演算式にカーブフィットし推定値を得る方法、などにより決定される。
【００２８】
上記の場合の一定値や指定時間は、出荷の際の規格値等に対する誤差を考慮した上で決定され、また製品の仕様や仕向地などの使用条件によりその基準を決めることができる。
【００２９】
次に、タイヤ選別における高速ＲＦＶの合否判定およびそれに伴う計測の終了について説明する。
【００３０】
タイヤ選別においては推定の信頼幅を考慮し、充分な暖気時間（例えば３０分のならし運転）を取ったデータを用いた収束値を真の値とし、それ以前の暖気時間でのデータを用いた収束値との一次の相関関係より求められる。例えば、１０分の暖気時間での収束予測値（Ｘ）と３０分の暖気時間での収束予測値（Ｙ）の相関解析を行うと、Ｙ＝ａ・Ｘのような一次の相関関係が得られ、その９０％信頼幅から求められる。
【００３１】
（実施例）
表１は高速ＲＦＶ一次成分の大きさを示したものであり、走行（暖気時間）１５分間の複数データから演算した高速ＲＦＶ予測値であり、比較として走行１０分、１５分後および最終収束値の高速ＲＦＶ実測値を示している。
【００３２】
ここで計測条件は、下記の通りである。
【００３３】
タイヤサイズ：１７５／７０Ｒ１４８４Ｈ
リムサイズ：１４×５−Ｊ
空気圧：１９６ｋＰａ
負荷荷重：３７２７Ｎ
速度：１４０ｋｍ／ｈ
【表１】

実施例１は走行時間とともに高速ＲＦＶが増加する傾向を示し、最終収束値６４Ｎに対し、１５分間の走行データを式２に適用し演算した高速ＲＦＶ予測値は６５Ｎである。また、実施例２は走行時間とともに高速ＲＦＶが減少する傾向を示し、最終収束値２２Ｎに対し、１５分間の走行データを式１に適用し演算した高速ＲＦＶ予測値はやはり２２Ｎであった。
【００３４】
表２は上記実施例２の各走行時間における高速ＲＦＶ計測結果とその時点での各予測値を示したものであり、高速ＲＦＶ予測値の決定とその計測の終了について説明する。
【００３５】
【表２】

予め指定された走行時間までのデータで決定する場合、１５分を指定時間とすれば高速ＲＦＶ予測値は２２Ｎとなる。
【００３６】
高速ＲＦＶ予測値の変化が指定の値以下になった場合に予測値を決定するものとした場合は、仮に変化が５Ｎ以下になった場合に計測を終了するとすれば、データの変化傾向から走行１５分の予測値２２Ｎに対して前予測値は２８Ｎであり、その差は６Ｎであるから計測を継続する必要がある。走行２０分では予測値が２２Ｎで前予測値２２Ｎとの差は０Ｎとなり計測を終了し、高速ＲＦＶの予測値を２２Ｎと決定することができる。
【００３７】
上記のように、この方法によれば本来必要とする時間よりも短時間で収束値を決定し、計測を終了することができる。
【００３８】
次に出荷に際するタイヤ選別とその時の計測終了の実施例について説明する。
【００３９】
タイヤ選別において、規格値に対し判定する方法の例としては、（１）測定データを収録し、規格値以下であることが確定するレベルであった時、（２）測定データの変化が減少傾向で、規格値以下であることが確定した時、（３）カーブフィットした収束値の値が、誤差を考慮しても規格値以下であることが確定した時、（４）測定データを収録し規格値を上回ることが確定するレベルであった時、（５）測定データの変化が増加傾向で、規格値を上回ることが確定した時、（６）カーブフィットした収束値の値が、誤差を考慮しても規格値を上回ることが確定した時、などが上げられる。
【００４０】
前記推定の信頼幅は、３０分までの暖気時間の測定データを用いた収束値を真の値とし、それより少ない時間での測定データを用いた収束予測値との一次の相関関係より求められる。例えば、１０分間の暖気時間での収束予測値（Ｘ）と３０分の暖気時間での収束値（Ｙ）の相関解析を行うと、Ｙ＝１．０３２・Ｘの相関関係が得られ、その９０％信頼幅は７Ｎであったとする。この値を考慮し収束値が規格内かどうか判定される。
【００４１】
また、いくつかのタイヤの高速ユニフォミティの測定データを取ったところ、データの変化の最大値は４１Ｎであった。この値を考慮し収束値が規格値内かどうか判定される。
【００４２】
ここで、高速ＲＦＶの規格値を１００Ｎ未満とした場合の、上記（１）〜（６）の判定と、計測の終了について以下に述べる。
【００４３】
（１）暖気時間中に測定したデータが５９Ｎ未満であれば、最も増加した場合でもプラス４１Ｎの１００Ｎ未満であることが確定するので、計測を終了することができる。例えば、暖気時間にかかわらず、測定データが５５Ｎである場合である。
【００４４】
（２）測定データが減少傾向で、１００Ｎというデータが得られた場合、収束値は１００Ｎ未満であることが確定するので、計測を終了することができる。例えば、測定データが１１０，１０２，９６Ｎと変化した場合である。
【００４５】
（３）計測途中のデータによる収束予測値が９３Ｎ以下になった場合、信頼幅は７Ｎであるので、危険率５％にて収束値が１００Ｎ以下であることが確定するので、計測を終了することができる。例えば、暖気時間１０分迄の測定データより推定される収束値が９３Ｎとなった場合である。
【００４６】
（４）暖気時間中に測定したデータが１４２Ｎ以上であれば、最も減少した場合でもマイナス４１Ｎであり１００Ｎを上回ることが確定するので、計測を終了することができる。例えば、暖気時間にかかわらず、測定データが１５０Ｎである場合である。
【００４７】
（５）測定データが増加傾向で、１００Ｎというデータが得られた場合、収束値は１００Ｎ以上であることが確定するので、計測を終了することができる。例えば、測定データが８０，９１，９７，１０２Ｎと変化した場合である。
【００４８】
（６）計測途中のデータによる収束予測値が１０８Ｎ以上になった場合、信頼幅は７Ｎであるので、危険率５％にて収束値が１００Ｎ以上であることが確定するので、計測を終了することができる。例えば、暖気時間１，４，７，１０分後の測定データが、１３０，１２０，１１５，１１２Ｎの場合、推定される収束値は１０９Ｎとなり、計測は終了できる。
【００４９】
上記のように本発明によれば、高速ＲＦＶの予測とタイヤ選別が効率よく短時間で行うことができ、それに伴い設備投資も抑えることができる。
【００５０】
以上の高速ＲＦＶの計測データの演算処理、収束値の決定や選別の判定は高速ユニフォミティ測定装置に備えられたデータ処理装置により計測と同時にコンピュータ処理されるもので、高速ＬＦＶ、高速ＴＦＶについても高速ＲＦＶと同様に計測およびデータ処理ができるものである。
【００５１】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、タイヤの高速ユニフォミティの測定データを走行時間に従って随時収録し、前記測定データがある一定値に収束する演算式にカーブフィットしてその収束値を演算し、前記収束値をそのタイヤの高速ユニフォミティ値と推定し、また、前記収束値の値の変化が一定値以下になった場合に、その時の収束値をタイヤの高速ユニフォミティ値と推定し計測を終了することができるタイヤの高速ユニフォミティ計測方法である。また、リム組みされたタイヤが高速で回転するドラムに離接自在に配設され、前記高速ユニフォミティを予測し、その予測に基ずきタイヤの規格値と比較してタイヤを選別処理する処理機能を有すデータ処理装置を備えたタイヤの高速ユニフォミティ計測装置であるので、高速ユニフォミティの各成分を従来より短時間で、しかも精度良く予測でき、生産ラインの停滞を抑え、品質の安定した製品を市場に供給することができ、市場の要求に対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例のユニフォミティ測定装置の概略図である。
【図２】本発明に用いた演算式を説明した図である。
【図３】同上。
【図４】本発明実施例の高速ＲＦＶの収束値予測を説明した図である。
【図５】同上。
【図６】走行時間と高速ＲＦＶの関係を示した図である。
【符号の説明】
１０……高速ユニフォミティ測定装置
１……タイヤ
２……ロードセル
３……タイヤ回転軸
４……タイヤ支持枠
５……ドラム
６……ドラム回転軸
７……駆動モータ
９……データ処理装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a measuring method for predicting an estimated value of high-speed uniformity of a tire, a measuring device therefor, and a method for selecting a high-speed uniformity of a tire.
[0002]
[Prior art]
Measurement of tire uniformity (uniformity), which is one of the exciting forces exerted on the vibrations of vehicles such as automobiles, is carried out using a well-known uniformity machine defined by JASO (Japan Automobile Engineering Society) C607. Measures low-speed uniformity when rotating at low speeds, tire radial force variation (radial force variation, RFV), tire width direction force variation (lateral force variation, LFV) and tire longitudinal force Fluctuation (tangential force variation, TFV).
[0003]
It is known that when a tire travels in a high speed range where it is actually used, the tire characteristics change as the tire temperature rises, and it takes a long time for the characteristics to stabilize and converge. Therefore, in the high speed uniformity measured at the actual tire speed, a sufficient warm-up time is required to obtain a highly accurate measurement value.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
In recent years, the demand for improving high-speed uniformity has become stronger in the market due to vibration and noise problems during high-speed driving, and there has been an increasing demand to apply high-speed uniformity standards for tires to product standards.
[0005]
High-speed uniformity has poor accuracy when measured due to lack of warm-up time, and tires with large uniformity are accidentally shipped to the market, or if sufficient warm-up time is provided and measurement is performed with increased accuracy, measurement efficiency decreases and many tires can be measured. However, there is a problem that a large number of uniformity machines are required to use it for product inspection on a normal production line, resulting in a significant cost increase.
[0006]
The present invention calculates the high-speed uniformity of tires by measuring the measurement data during warm-up, and easily estimates the convergence value of the original high-speed uniformity from the data during measurement. An object of the present invention is to provide a tire high-speed uniformity measurement method and apparatus and a tire sorting method capable of measuring with high accuracy.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has been made as a result of studies to solve the above problems, and confirmed that the relationship between the tire warm-up time and the high-speed uniformity converges to a constant value with time as shown in FIG. This is achieved based on the finding that the high-speed uniformity is curve-fitted to an arithmetic expression representing asymptotics that converges to a certain value.
[0008]
The invention of claim 1 is a tire high-speed uniformity measurement method, wherein high-speed uniformity measurement data is recorded as needed according to the running time, and the convergence value is calculated by curve fitting to an arithmetic expression that converges the measurement data to a certain value. And the convergence value is estimated as the high-speed uniformity value of the tire, and the high-speed uniformity measurement method for the tire is characterized.
[0009]
According to a second aspect of the present invention, in the tire high-speed uniformity measurement method, high-speed uniformity measurement data is recorded at any time according to a running time, and the measured data is curve-fitted to an arithmetic expression that converges to a certain value, and the convergence value is driven. 2. The tire according to claim 1, wherein the calculation is performed every time, and when the change of the value of the convergence value becomes a certain value or less, the convergence value at that time is estimated as a high-speed uniformity value of the tire. This is a high-speed uniformity measurement method.
[0010]
A third aspect of the present invention is a tire uniformity measuring device including a data processing device in which a rim-assembled tire is detachably attached to a drum rotating at a high speed, wherein the data processing device is the first aspect. Or a tire high-speed uniformity data processing function according to the tire high-speed uniformity measurement method according to claim 2, and a high-speed uniformity value obtained by the data processing is obtained from a primary correlation with a true high-speed uniformity value. The data processing function is compared with the high-speed uniformity standard of tires using the estimated reliability range obtained or using the maximum range of data variation obtained from multiple measurement data. This is a tire high-speed uniformity measuring device.
[0011]
According to a fourth aspect of the present invention, the high-speed uniformity estimated value obtained by the tire high-speed uniformity measurement method of claim 1 or claim 2 or the tire high-speed uniformity measurement apparatus of claim 3 is a true high-speed uniformity value. Pass / fail is judged against the high-speed uniformity standard value of the tire using the estimated confidence width obtained from the primary correlation with the data or using the maximum width of data variation obtained from multiple measurement data. A tire high-speed uniformity sorting method characterized by sorting tires.
[0012]
According to the first to third aspects of the present invention, the convergence value of the high-speed uniformity of the tire can be predicted using an arithmetic expression to estimate the high-speed uniformity, and the time when the prediction is determined and the measurement is finished can be determined. Therefore, high-speed uniformity can be measured in a short time, and a large number of tires can be measured.
[0013]
According to the invention of claim 4, the high-speed uniformity of the tire estimated by the invention of claims 1 to 3 is compared with the high-speed uniformity standard value of the tire, and pass / fail is determined. Obviously, tires that are below the standard value or above the standard value can be measured in a shorter time, and the working efficiency is further improved.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
In the following, an embodiment of the present invention will be described using an RFV primary component of high-speed uniformity as an example (hereinafter abbreviated as high-speed RFV).
[0015]
FIG. 1 is a schematic view of a tire high-speed uniformity measuring device 10 according to the present invention. A tire 1 assembled with a rim is attached to a tire rotating shaft 3 having a load cell 2. The tire 1 is attached to the support frame 4 on a drum 5 that is rotated at a predetermined number of revolutions by a drive motor 7 disposed on the drum shaft 6 so as to be able to contact and separate. A predetermined load is applied to the tire 1, the tire shaft center and the drum shaft center are fixed at a fixed distance, and a change in force due to tire rotation is detected by the load cell 2.
[0016]
This detected value is processed by the data processing device 9 to change the load fluctuation waveform for one rotation of the tire, and each force variation of the tire is obtained. This processing apparatus includes a computer having storage means, calculation means, and the like, and corrects unbalance components due to tire assemblies and rims so that a true force variation is required.
[0017]
The high-speed RFV records data from the start of running at any time. If three or more data can be recorded, the high-speed RFV is curve-fitted to an arithmetic expression indicating asymptotics so that the data converges to a certain value. The high-speed RFV convergence value at that time is calculated by the processing device.
[0018]
As an arithmetic expression indicating the convergence, for example, the following expression 1 is applied when the data tends to converge after decreasing, and the following expression 2 applies when the data tends to converge after increasing. Can do.
[0019]
Y = A · e ^{−t / τ} + B (Equation 1)
Y = A · (1−e ^{−t / τ} ) + B (Equation 2)
Here, Y is a predicted convergence value of high-speed RFV, t is a measurement time, τ is a time constant, and A and B are coefficients.
[0020]
When the data is curve-fitted to the

above equation

1 or 2, it converges to a certain value with time as illustrated in FIG. 2 or FIG. 3, and in the case of equation 1, it is B, and in the case of equation 2, it is A + B. Converge.
[0021]
The selection of the

above formulas

1 and 2 is determined by comparing the size of the first data with the second data or the latest data.
[0022]
In addition to the above two formulas, any formula can be used as long as it is a formula that can indicate the direction of convergence as shown in formula 3 below.
[0023]
Y = A · t ^B ... (Formula 3)
FIG. 4 and FIG. 5 show an example in which measurement data is specifically applied to the above Equation 1 or Equation 2 for calculation.
[0024]
FIG. 4 shows the calculation formula of the predicted convergence value according to the equation 2 from the five points of data that tend to increase the high-speed RFV measurement data 119, 127, 133, 139, and 141N when traveling for 1, 3, 6, 9, and 11 minutes. It was obtained and represented by the formula Y = 30.0 · (1−e− ^{t / 5.66} ) +114, the convergence value was 144 N, and the correlation coefficient was R = 0.999.
[0025]
FIG. 5 shows the calculation formula of the convergence prediction value obtained from the high-speed RFV measurement data 8 points in the decreasing tendency according to the equation 1, similarly to the above, and the equation Y = 32.6 · e ^{−t / 8. .45} + 22, the convergence value was 22N, and the correlation coefficient was R = 0.999.
[0026]
As described above, by selecting the convergence formula according to the increasing / decreasing tendency of the measurement data, in any case, the high-speed RFV can be fitted to the equation with high correlation and the convergence value can be predicted, and the high-speed RFV in a short time can be predicted. It turns out that it is effective for prediction of a convergence value.
[0027]
In determining the convergence value, (1) the convergence value is calculated in order from the measurement data for each traveling time within the traveling time until it is predicted that the convergence value based on the actual measurement value is obtained. It is determined by a method of determining when the change becomes a certain value or less, and (2) a method of obtaining an estimated value by curve fitting high-speed RFV measurement data up to a predetermined designated time into an arithmetic expression.
[0028]
The constant value and the specified time in the above case are determined in consideration of an error with respect to a standard value at the time of shipment, and the reference can be determined according to use conditions such as product specifications and destinations.
[0029]
Next, the pass / fail judgment of high-speed RFV in tire selection and the end of the measurement associated therewith will be described.
[0030]
In the tire selection, considering the estimated reliability range, the convergence value using data with sufficient warm-up time (for example, 30 minutes running-in) is set to the true value, and the data at the previous warm-up time is used. It is obtained from the first order correlation with the convergence value. For example, when a correlation analysis between the convergence predicted value (X) at the warm-up time of 10 minutes and the predicted convergence value (Y) at the warm-up time of 30 minutes is performed, a first-order correlation such as Y = a · X is obtained. And obtained from the 90% confidence width.
[0031]
(Example)
Table 1 shows the magnitude of the primary component of the high-speed RFV, and is a high-speed RFV predicted value calculated from a plurality of data for 15 minutes of running (warm-up time). As a comparison, 10 minutes after running, 15 minutes later, and final convergence value The high-speed RFV actual measurement value is shown.
[0032]
Here, the measurement conditions are as follows.
[0033]
Tire size: 175 / 70R14 84H
Rim size: 14 x 5-J
Air pressure: 196kPa
Applied load: 3727N
Speed: 140km / h
[Table 1]

Example 1 shows a tendency that the high-speed RFV increases with the running time. The predicted high-speed RFV calculated by applying 15-minute running data to Equation 2 with respect to the final convergence value 64N is 65N. In Example 2, the high-speed RFV tended to decrease with the running time, and the predicted high-speed RFV calculated by applying 15-minute running data to Equation 1 was 22N with respect to the final convergence value 22N.
[0034]
Table 2 shows the high-speed RFV measurement results and the predicted values at each time point in each traveling time of Example 2, and the determination of the high-speed RFV predicted value and the end of the measurement will be described.
[0035]
[Table 2]

When determining with data up to the travel time specified in advance, if the specified time is 15 minutes, the predicted high-speed RFV value is 22N.
[0036]
If the predicted value is determined when the change in the high-speed RFV predicted value is less than or equal to the specified value, if the measurement ends when the change is less than or equal to 5N, driving from the data change trend Since the previous predicted value is 28N with respect to the predicted value 22N of 15 minutes, and the difference is 6N, it is necessary to continue measurement. In 20 minutes of running, the predicted value is 22N, the difference from the previous predicted value 22N is 0N, the measurement ends, and the predicted value of the high-speed RFV can be determined to be 22N.
[0037]
As described above, according to this method, the convergence value can be determined in a shorter time than originally required, and the measurement can be terminated.
[0038]
Next, an example of tire selection at the time of shipment and measurement end at that time will be described.
[0039]
Examples of methods for judging against standard values in tire sorting are: (1) When measured data is recorded and the level is determined to be below the standard value, (2) Changes in measured data tend to decrease When it is determined that the value is below the standard value, (3) When it is determined that the converged value of the curve fit is below the standard value even if the error is taken into account, (4) Record the measurement data. When it is a level that is determined to exceed the standard value, (5) When the change in the measured data is increasing and it is determined that it exceeds the standard value, (6) the converged value of the curve fit has an error. When it is confirmed that the value exceeds the standard value even if it is taken into consideration, etc.
[0040]
The reliability range of the estimation is obtained from a primary correlation with a convergence prediction value using measurement data for a shorter time than a convergence value using measurement data for warm-up time up to 30 minutes as a true value. . For example, when the correlation analysis of the convergence predicted value (X) at the warm-up time of 10 minutes and the convergence value (Y) at the warm-up time of 30 minutes is performed, a correlation of Y = 1.002 · X is obtained. It is assumed that the 90% confidence width is 7N. In consideration of this value, it is determined whether or not the convergence value is within the standard.
[0041]
Moreover, when the measurement data of the high-speed uniformity of some tires were taken, the maximum value of the data change was 41N. In consideration of this value, it is determined whether or not the convergence value is within the standard value.
[0042]
Here, the determination of (1) to (6) and the end of measurement when the standard value of the high-speed RFV is less than 100 N will be described below.
[0043]
(1) If the data measured during the warm-up time is less than 59N, even if it increases the most, it is determined that it is less than 100N of plus 41N, so the measurement can be terminated. For example, the measurement data is 55 N regardless of the warm-up time.
[0044]
(2) When the measurement data is decreasing and data of 100N is obtained, it is determined that the convergence value is less than 100N, so the measurement can be terminated. For example, this is a case where the measurement data changes to 110, 102, 96N.
[0045]
(3) When the convergence prediction value based on the data in the middle of measurement is 93N or less, the confidence width is 7N, so it is determined that the convergence value is 100N or less at a risk rate of 5%, and the measurement is terminated. be able to. For example, this is a case where the convergence value estimated from the measurement data up to 10 minutes warm-up time is 93N.
[0046]
(4) If the data measured during the warm-up time is 142N or more, even if it is the smallest decrease, it is determined that it is minus 41N and exceeds 100N, so the measurement can be terminated. For example, the measurement data is 150 N regardless of the warm-up time.
[0047]
(5) When the measurement data is increasing and data of 100N is obtained, it is determined that the convergence value is 100N or more, so the measurement can be terminated. For example, the measurement data changes to 80, 91, 97, 102N.
[0048]
(6) When the convergence prediction value based on the data in the middle of measurement becomes 108N or more, the confidence width is 7N, and therefore it is determined that the convergence value is 100N or more at the risk rate of 5%, and thus the measurement is finished. be able to. For example, when the measurement data after 1, 4, 7, and 10 minutes of warm-up time are 130, 120, 115, and 112N, the estimated convergence value is 109N, and the measurement can be completed.
[0049]
As described above, according to the present invention, high-speed RFV prediction and tire selection can be efficiently performed in a short time, and accordingly, capital investment can be suppressed.
[0050]
The above high-speed RFV measurement data computation processing, convergence value determination and selection determination are computer-processed simultaneously with measurement by the data processing device provided in the high-speed uniformity measurement device, and high-speed LFV and high-speed TFV are also high-speed. Measurement and data processing can be performed in the same manner as RFV.
[0051]
【The invention's effect】
As described above, the present invention records tire high-speed uniformity measurement data as needed according to the running time, calculates the convergence value by curve fitting to an arithmetic expression that converges the measurement data to a certain value, and the convergence The value is estimated as the high-speed uniformity value of the tire, and when the change in the convergence value becomes a certain value or less, the convergence value at that time is estimated as the high-speed uniformity value of the tire and the measurement can be terminated. This is a high-speed uniformity measurement method for tires. In addition, a processing function is provided in which a rim-assembled tire is detachably disposed on a drum that rotates at high speed, predicts the high-speed uniformity, and sorts the tire based on the prediction and compares it with the tire standard value. This is a high-speed uniformity measurement system for tires equipped with a data processing device, so each component of the high-speed uniformity can be predicted in a shorter time and with higher accuracy, and the product line is stable and quality is stable. It can be supplied to the market and can meet market demands.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic diagram of a uniformity measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an arithmetic expression used in the present invention.
FIG. 3 Same as above.
FIG. 4 is a diagram for explaining convergence value prediction of high-speed RFV according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 Same as above.
FIG. 6 is a diagram showing the relationship between travel time and high-speed RFV.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... High-speed uniformity measuring device 1 ... Tire 2 ... Load cell 3 ... Tire rotating shaft 4 ... Tire support frame 5 ... Drum 6 ... Drum rotating shaft 7 ... Drive motor 9 ... Data processing device

Claims

In the tire high-speed uniformity measurement method,
High-speed uniformity measurement data is recorded from time to time according to the running time, the measurement data is curve-fitted to an arithmetic expression that converges to a certain value, the convergence value is calculated, and the convergence value is estimated as the high-speed uniformity value of the tire A high-speed uniformity measurement method for tires.

In the tire high-speed uniformity measurement method,
High-speed uniformity measurement data is recorded from time to time according to travel time, curve fit to an equation that converges the measurement data to a certain value, and the convergence value is calculated for each travel time, and the change in the convergence value is constant. The tire high-speed uniformity measurement method according to claim 1, wherein when the value is equal to or less than the value, the convergence value at that time is estimated as a tire high-speed uniformity value.

3. A tire uniformity measuring device comprising a data processing device in which a rim-assembled tire is detachably attached to a drum rotating at high speed, wherein the data processing device is according to claim 1 or 2. It is equipped with a tire high-speed uniformity data processing function based on the tire high-speed uniformity measurement method, and the high-speed uniformity value obtained by the data processing is estimated by a first-order correlation with the true high-speed uniformity value. A tire high-speed uniformity measuring device comprising a data processing function for comparison with a high-speed uniformity standard for tires using a maximum width of variation of data obtained from a plurality of measurement data.

The high-speed uniformity obtained by the tire high-speed uniformity measurement method according to claim 1 or claim 2 or the tire high-speed uniformity measurement apparatus according to claim 3 is obtained from a primary correlation with a true high-speed uniformity value. Using the estimated confidence width or using the maximum width of data variation obtained from multiple measurement data, the tires are selected by judging pass / fail for the high-speed uniformity standard value of the tire. High speed uniformity sorting method for tires.