JP7757155B2 - Method, system, and program for calculating tire wear performance value - Google Patents
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Description
本開示は、タイヤ摩耗性能値の算出方法、システム、及びプログラムに関する。 This disclosure relates to a method, system, and program for calculating tire wear performance values.
タイヤの摩耗性能値を評価するために、車両の前後左右の加速度に基づき摩擦エネルギーを算出し、摩擦エネルギーからタイヤの摩耗性能値を算出する手法が知られている（例えば、特許文献１，２参照）。 To evaluate tire wear performance values, a method is known in which frictional energy is calculated based on the vehicle's front-rear and left-right acceleration, and the tire wear performance value is calculated from the frictional energy (see, for example, Patent Documents 1 and 2).
車両走行中に、タイヤに作用する荷重が変動し、荷重変動は摩擦エネルギーに影響を与えるため、タイヤに作用する荷重変動を考慮することが望まれる。 The load acting on the tires fluctuates while the vehicle is running, and since load fluctuations affect frictional energy, it is desirable to take into account load fluctuations acting on the tires.
本開示は、タイヤに作用する荷重変動を考慮してタイヤ摩耗性能値を算出可能なタイヤ摩耗性能値の算出方法、システム、及びプログラムを提供する。 The present disclosure provides a method, system, and program for calculating tire wear performance values that can calculate tire wear performance values while taking into account fluctuations in the load acting on the tire.
本開示のタイヤ摩耗性能値の算出方法は、１又は複数のプロセッサが実行する方法であって、車両走行中に３軸加速度センサで計測された車両の前後方向、左右方向及び上下方向の３方向の加速度を有する計測データを複数個取得し、加速度の３方向それぞれの方向に対して細分化した複数の区間を設定し、３方向の区間の組み合わせで構成される複数の走行モードを設定し、取得した複数個の計測データをそれぞれ、複数の走行モードのうちのいずれかの走行モードに分類し、各々の走行モードについて、分類された計測データの数と全ての計測データ数とに基づいて各々の走行モードの頻度を算出し、計測データが分類された走行モードについて、前後方向の加速度、左右方向の加速度及び静止時の荷重から第１摩擦エネルギーを取得し、前記第１摩擦エネルギーが取得された走行モードについて、上下方向の加速度に基づき第１摩擦エネルギーを補正して上下方向の荷重変動を加味した第２摩擦エネルギーに第１摩擦エネルギーを変換し、各々の走行モードの前記第２摩擦エネルギーおよび前記頻度に基づいてタイヤ摩耗性能値を算出する。 The tire wear performance value calculation method disclosed herein is a method executed by one or more processors, which acquires multiple pieces of measurement data containing acceleration in three directions (forward/backward, left/right, and up/down) of the vehicle measured by a triaxial acceleration sensor while the vehicle is traveling, sets multiple subdivided sections for each of the three acceleration directions, sets multiple driving modes consisting of combinations of the three sections, classifies each of the acquired multiple pieces of measurement data into one of the multiple driving modes, calculates the frequency of each driving mode based on the number of classified measurement data and the total number of measurement data, acquires first friction energy from the forward/backward acceleration, left/right acceleration, and stationary load for the driving modes in which the measurement data was classified, corrects the first friction energy based on the up/down acceleration and converts the first friction energy into second friction energy that takes into account load fluctuations in the up/down direction, and calculates a tire wear performance value based on the second friction energy and the frequency for each driving mode.
以下、本開示の一実施形態を、図面を参照して説明する。 One embodiment of the present disclosure will be described below with reference to the drawings.
［システム］
本実施形態のシステム１は、摩擦エネルギーを算出し、算出した摩擦エネルギーに基づいてタイヤの摩耗性能値を算出する。
[system]
The system 1 of this embodiment calculates frictional energy and calculates the tire wear performance value based on the calculated frictional energy.
図１に示すように、システム１は、計測データ取得部１０と、加速度頻度分布データ生成部１１と、第１摩擦エネルギー取得部１５と、変換部１６と、タイヤ摩耗性能値算出部１７と、を有する。加速度頻度分布データ生成部１１は、走行モード設定部１２と、データ分類部１３と、頻度算出部１４と、を有する。これら各部（１０～１７）は、プロセッサ１ａ、メモリ１ｂ、各種インターフェイス等を備えたコンピュータにおいて予め記憶されている図２に示す処理ルーチンをプロセッサ１ａが実行することによりソフトウェア及びハードウェアが協働して実現される。本実施形態では、１つの装置におけるプロセッサ１ａが各部を実現しているが、これに限定されない。例えば、ネットワークを用いて分散させ、複数のプロセッサが各部の処理を実行するように構成してもよい。すなわち、１又は複数のプロセッサが処理を実行する。メモリ１ｂは、計測データ、加速度頻度分布データ、走行モード毎の第１摩擦エネルギー、走行モード毎の第２摩擦エネルギー、タイヤ摩耗性能値などを記憶する。 As shown in FIG. 1, system 1 includes a measurement data acquisition unit 10, an acceleration frequency distribution data generation unit 11, a first frictional energy acquisition unit 15, a conversion unit 16, and a tire wear performance value calculation unit 17. Acceleration frequency distribution data generation unit 11 includes a driving mode setting unit 12, a data classification unit 13, and a frequency calculation unit 14. These units (10-17) are implemented through software and hardware cooperation when processor 1a executes the processing routine shown in FIG. 2, which is pre-stored in a computer equipped with processor 1a, memory 1b, various interfaces, etc. In this embodiment, each unit is implemented by processor 1a in a single device, but this is not limited to this. For example, the units may be distributed over a network, with multiple processors executing the processing of each unit. That is, one or multiple processors execute the processing. Memory 1b stores measurement data, acceleration frequency distribution data, first frictional energy for each driving mode, second frictional energy for each driving mode, tire wear performance values, etc.
計測データ取得部１０は、複数個の計測データを取得する。計測データは、車両２に設けられた３軸の加速度センサ２０が走行中に計測した加速度を含む。計測データは、車両２の３方向の加速度、つまり、車両２の前後方向の加速度Ａｘ、左右方向の加速度Ａｙ、上下方向の加速度Ａｚを含む。加速度の単位は［ｍ／ｓ２］である。また、計測データは、距離に換算可能なデータを含む又は距離に換算可能なデータと関連付けられている。本実施形態において、計測データは、一定のサンプリング時間（計測の間隔であり、例えば０．１秒（１０Ｈｚ））で計測されている。速度とサンプリング時間は距離に換算可能である。それゆえ、計測データは、距離に換算可能なデータとしての速度を有する。また、計測データは、距離に換算可能なデータとしてのサンプリング時間（サンプリング周波数）に関連付けられている（例えば、速度が１６ｍ／ｓでサンプリング時間が０．１秒（１０Ｈｚ）であれば、計測データ１つあたりの距離は１６÷１０＝１．６ｍ、と算出できるからである）。速度は、位置情報に基づき算出、車輪回転速度に基づき取得、対地速度計２１を用いて取得することができる。 The measurement data acquisition unit 10 acquires multiple pieces of measurement data. The measurement data includes acceleration measured by a triaxial acceleration sensor 20 installed on the vehicle 2 while the vehicle 2 is traveling. The measurement data includes acceleration in three directions of the vehicle 2, namely, the acceleration Ax in the forward/backward direction of the vehicle 2, the acceleration Ay in the left/right direction, and the acceleration Az in the up/down direction. The unit of acceleration is [m/ s2 ]. The measurement data also includes data that can be converted into distance or is associated with data that can be converted into distance. In this embodiment, the measurement data is measured at a constant sampling time (measurement interval, for example, 0.1 seconds (10 Hz)). The speed and sampling time can be converted into distance. Therefore, the measurement data has speed as data that can be converted into distance. The measurement data also has associated with the sampling time (sampling frequency) as data that can be converted into distance (for example, if the speed is 16 m/s and the sampling time is 0.1 seconds (10 Hz), the distance per measurement data can be calculated as 16/10 = 1.6 m). The speed can be calculated based on the position information, obtained based on the wheel rotation speed, or obtained using the ground speed meter 21.
計測データ取得部１０は、計測データを取得できれば、どのような手段で加速度センサ２０から計測データを取得してもよい。例えば、車両に搭載されたコンピュータの記憶媒体に計測データが記憶され、車両走行の完了後に、その記録媒体がシステム１の読み取り装置に取り付けられて、読み取り装置から計測データを取得するようにしてもよい。また、計測データ取得部１０は、車両の加速度センサ２０を含むコンピュータから無線通信で計測データを受領してもよい。 The measurement data acquisition unit 10 may acquire measurement data from the acceleration sensor 20 by any means as long as it can acquire measurement data. For example, the measurement data may be stored on a storage medium of a computer installed in the vehicle, and after the vehicle has completed driving, the storage medium may be attached to a reading device of the system 1, and the measurement data may be acquired from the reading device. Alternatively, the measurement data acquisition unit 10 may receive measurement data via wireless communication from a computer including the vehicle's acceleration sensor 20.
本実施形態において、複数個の計測データは、車両２が、所定の走行コースを走行する間に、加速度センサ２０の加速度の計測により生成されることが挙げられる。例えば、走行コースのスタート地点にて停止状態から加速し、カーブ手前で減速してカーブを曲がり、その後に加速し、その後、加速や減速、旋回を繰り返した後に、走行コースのゴール地点で停止するまでに、加速度センサ２０が加速度を計測することが一例として挙げられる。 In this embodiment, the multiple pieces of measurement data are generated by measuring the acceleration of the acceleration sensor 20 while the vehicle 2 travels along a predetermined travel course. For example, the acceleration sensor 20 measures acceleration as the vehicle accelerates from a stopped state at the start of the travel course, decelerates before a curve, turns the curve, accelerates again, and then repeats acceleration, deceleration, and turns before coming to a stop at the finish line of the travel course.
なお、本実施形態では、計測データは、一定時間間隔で計測された速度を有するが、これに限定されない。例えば、計測データは、位置情報を距離に換算可能なデータとしての位置情報を含む、又は、位置情報を距離に換算可能なデータとしての位置情報に関連付けられていてもよい。位置情報は、ＧＰＳに基づく衛生位置情報を取得するＧＰＳ受信器のほか種々の位置情報取得機器において一定時間間隔で取得可能である。また、計測データは、一定時間ごとに計測するのではなく、車両２が一定距離を走行する度に計測するようにしてもよい。この場合、計測データ自体が距離に関連付けられていることになる。計測データは、メモリ１ｂに記憶される。 In this embodiment, the measurement data includes speed measured at regular time intervals, but is not limited to this. For example, the measurement data may include location information as data that can be converted into distance, or may be associated with location information as data that can be converted into distance. Location information can be acquired at regular time intervals by various location information acquisition devices, including GPS receivers that acquire satellite location information based on GPS. Furthermore, the measurement data may be measured each time vehicle 2 travels a certain distance, rather than at regular time intervals. In this case, the measurement data itself is associated with distance. The measurement data is stored in memory 1b.
加速度頻度分布データ生成部１１は、加速度頻度分布データを生成する。加速度分布データは、複数の走行モードと、各々の走行モードの頻度とを有する。図３に模式的に示すように、加速度の３方向それぞれの方向に対して細分化（分割）した複数の区間を設定する。図３では１つのボックスの辺が１つの区間に相当する。１つの走行モードは、図３に示すように１つのボックスで表すことができる。１つのボックス（走行モード）は、３方向の区間（辺）の組み合わせで構成される。本実施形態では、３方向をそれぞれ０．０５ｍ／ｓ２毎に分割しており、それゆえに、１つの走行モード（ボックス）の加速度の範囲（辺の幅）は０．０５ｍ／ｓ２である。区間の幅が０．０５ｍ／ｓ２であるので、各々の走行モードの代表値は、＋０．１０［ｍ／ｓ２］，＋０．０５［ｍ／ｓ２］，０［ｍ／ｓ２］，－０．０５［ｍ／ｓ２］，－０．１０［ｍ／ｓ２］というように変化する。図３に例示するように、或る走行モードＭ１は、代表値の前後加速度Ａｘ、代表値の左右加速度Ａｙ、代表値の上下加速度Ａｚ、及び頻度（頻度値：０．１）を有する。同様に、或る走行モードＭ２は、代表値の前後加速度Ａｘ、代表値の左右加速度Ａｙ、代表値の上下加速度Ａｚ、及び頻度（頻度値：０．０１）を有する。頻度値は、その走行モードが、全ての計測データにおいて出現する頻度を表す。図３の例では、頻度値を小数で表現しており、全ての走行モードの頻度値を積算すれば、１．０になるようにしている。図３に示すように、計測される加速度は、正の値（＋）だけでなく、負の値（－）も含まれる。例えば、走行モードＭ１の前後加速度Ａｘは０［ｍ／ｓ２］であり、左右加速度Ａｙは正の値であり、上下加速度Ａｚは正の値である。走行モードＭ２の前後加速度Ａｘは負の値であり、左右加速度Ａｙは負の値であり、上下加速度Ａｚは正の値である。このように、各々の走行モードにおける３方向の加速度の値は異なる。なお、前後加速度Ａｘは、車両２の前方が正の値であり、車両２の後方が負の値である。左右加速度Ａｙは、車両２の右方が正の値であり、車両２の左方が負の値である。上下加速度Ａｚは、車両２の下方が正の値であり、車両２の上方が負の値である。 The acceleration frequency distribution data generator 11 generates acceleration frequency distribution data. The acceleration distribution data includes multiple driving modes and the frequency of each driving mode. As shown schematically in FIG. 3 , multiple sections are set by subdividing (dividing) each of the three acceleration directions. In FIG. 3 , each side of a box corresponds to one section. One driving mode can be represented by one box as shown in FIG. 3 . One box (driving mode) is composed of a combination of sections (sides) in three directions. In this embodiment, each of the three directions is divided every 0.05 m/s 2 , and therefore the acceleration range (side width) of one driving mode (box) is 0.05 m/s 2 . Since the width of the section is 0.05 m/ s² , the representative values for each driving mode vary as follows: +0.10 [m/ s² ], +0.05 [m/ s² ], 0 [m/ s² ], -0.05 [m/ s² ], -0.10 [m/ s² ]. As illustrated in FIG. 3 , a certain driving mode M1 has a representative longitudinal acceleration Ax, a representative lateral acceleration Ay, a representative vertical acceleration Az, and a frequency (frequency value: 0.1). Similarly, a certain driving mode M2 has a representative longitudinal acceleration Ax, a representative lateral acceleration Ay, a representative vertical acceleration Az, and a frequency (frequency value: 0.01). The frequency value indicates how often that driving mode appears in all of the measurement data. In the example of FIG. 3 , the frequency value is expressed as a decimal, and the sum of the frequency values for all driving modes is 1.0. As shown in FIG. 3 , the measured acceleration includes not only positive (+) values but also negative (-) values. For example, in driving mode M1, the longitudinal acceleration Ax is 0 [m/s 2 ], the lateral acceleration Ay is a positive value, and the vertical acceleration Az is a positive value. In driving mode M2, the longitudinal acceleration Ax is a negative value, the lateral acceleration Ay is a negative value, and the vertical acceleration Az is a positive value. In this way, the acceleration values in the three directions in each driving mode are different. Note that the longitudinal acceleration Ax is a positive value at the front of the vehicle 2 and a negative value at the rear of the vehicle 2. The lateral acceleration Ay is a positive value at the right side of the vehicle 2 and a negative value at the left side of the vehicle 2. The vertical acceleration Az is a positive value at the bottom of the vehicle 2 and a negative value at the top of the vehicle 2.
図３に示す加速度頻度分布データは、前後方向の区間が１１個、左右方向の区間が１１個、上下方向の区間が６個であり、走行モードが１１×１１×６＝７２６個の例を挙げているが、区間の数は分解能であり、任意に設定可能である。例えば、走行モードの数を（４１×４１×４１）にしてもよい。 The acceleration frequency distribution data shown in Figure 3 has 11 sections in the forward/backward direction, 11 sections in the left/right direction, and 6 sections in the up/down direction, and an example of 11 x 11 x 6 = 726 driving modes, but the number of sections is the resolution and can be set arbitrarily. For example, the number of driving modes may be (41 x 41 x 41).
走行モード設定部１２は、図３に示すように、加速度の３方向それぞれの方向に対して細分化した複数の区間を設定し、３方向の区間の組み合わせで構成される複数の走行モードを設定する。本実施形態では、複数の区間の大きさは一定であるが、一定でなくてもよい。 As shown in Figure 3, the driving mode setting unit 12 sets multiple subdivided sections for each of the three acceleration directions, and sets multiple driving modes consisting of combinations of the sections in the three directions. In this embodiment, the sizes of the multiple sections are uniform, but they do not have to be uniform.
データ分類部１３は、計測データ取得部１０が取得した複数個の計測データをそれぞれ、走行モード設定部１２が設定した複数の走行モードのうちのいずれかの走行モードに分類する。計測データは、各方向の加速度が合致する走行モードに分類される。例えば、前後加速度Ａｘが０．１２ｍ／ｓ２の場合、代表値が０．１０ｍ／ｓ２であり且つ加速度範囲が０．０７５～０．１２５ｍ／ｓ２である走行モードに分類される。これにより、計測データは、必ずいずれかの走行モードに分類される。走行モードは、１つも計測データが分類されない場合があり、また、分類される計測データの数も異なる。 The data classification unit 13 classifies each of the multiple measurement data acquired by the measurement data acquisition unit 10 into one of the multiple driving modes set by the driving mode setting unit 12. The measurement data is classified into a driving mode in which the acceleration in each direction matches. For example, if the longitudinal acceleration Ax is 0.12 m/ s² , the measurement data is classified into a driving mode in which the representative value is 0.10 m/ s² and the acceleration range is 0.075 to 0.125 m/ s² . In this way, the measurement data is always classified into one of the driving modes. There are cases in which no measurement data is classified into a driving mode, and the number of classified measurement data also varies.
頻度算出部１４は、各々の走行モードについて、分類された計測データの数と全ての計測データの数とに基づいて各々の走行モードの頻度を算出する。頻度（頻度値）は、分類された計測データの数を、全ての計測データの数で除算することで算出可能である。走行モードの数がＮ個ある場合には、頻度の計算はＮ回実行される。これにより、加速度頻度分布データが生成される。
本実施形態では、一定時間の間隔で計測しているため、計測データは時間単位で表され、単純に計測データの数で算出した頻度は、時間単位の頻度となる。摩擦エネルギーは、タイヤと路面との接触回数に対応する距離単位に基づき算出されることが好ましい。そこで、本実施形態では、データを時間単位から距離単位に変換する処理を実行している。具体的には、各々の走行モードの速度と時間に基づいてその走行モードにおける走行距離を算出し、各々の走行モードにおける走行距離が全体の走行距離に占める頻度を算出している。
もちろん、計測データを一定距離走行する度に計測している場合には、データが既に距離単位のデータであるので、計測データの数に基づき頻度を算出してもよい。
The frequency calculation unit 14 calculates the frequency of each driving mode based on the number of classified measurement data and the number of all measurement data for each driving mode. The frequency (frequency value) can be calculated by dividing the number of classified measurement data by the number of all measurement data. If there are N driving modes, the frequency calculation is performed N times. As a result, acceleration frequency distribution data is generated.
In this embodiment, measurements are taken at regular intervals, so the measurement data is expressed in units of time, and the frequency calculated simply using the number of measurement data points is the frequency in units of time. Frictional energy is preferably calculated based on distance units corresponding to the number of contacts between the tire and the road surface. Therefore, in this embodiment, a process is performed to convert the data from units of time to units of distance. Specifically, the travel distance in each driving mode is calculated based on the speed and time in that driving mode, and the frequency of the travel distance in each driving mode relative to the total travel distance is calculated.
Of course, if the measurement data is measured every time a certain distance is traveled, the data is already in units of distance, so the frequency may be calculated based on the number of measurement data.
第１摩擦エネルギー取得部１５は、計測データが分類された走行モードについて、前後方向の加速度、左右方向の加速度及び静止時の荷重から第１摩擦エネルギーを取得する。摩擦エネルギーは、タイヤと路面の間に作用するせん断力にすべり量を乗ずることで算出できる。第１摩擦エネルギーは、静止時の荷重と荷重が同一であるとして、前後方向の加速度および左右方向の加速度が発現する状態において生じる摩擦エネルギーである。第１摩擦エネルギーは、静止時の荷重を用いて算出されているので、上下方向の加速度による荷重変動が考慮されていない。第１摩擦エネルギーは、ＦＥＭ（有限要素法）等のコンピュータシミュレーションや、実験による実測値に基づいて取得可能であり、公知であるので詳細な説明を省略する。
例えば、各々の走行モードにおける前後方向の加速度、左右方向の加速度および静止時の荷重を、既存の摩擦エネルギーシミュレーションシステムに入力すれば、第１摩擦エネルギーが出力される、としてもよい。摩擦エネルギーシミュレーションシステムは、例えば、タイヤモデルを路面に指定荷重（入力された静止時の荷重）をかけて接触させ、指定された条件（前後方向の加速度および左右方向の加速度）になるようにタイヤモデルを転動させ、タイヤのトレッド表面の任意の節点に生じる前後方向のせん断力、前後方向のすべり変位、左右方向のせん断力、及び左右方向のすべり変位をシミュレーションで算出する。前後方向及び左右方向のせん断力とすべり変位量から摩擦エネルギーを算出できる。
例えば、各々の走行モードにおける前後方向の加速度、左右方向の加速度および静止時の荷重を、タイヤ試験機に入力し、得られる計測結果に基づいて算出された第１摩擦エネルギーが出力される、としてもよい。タイヤ試験機は、例えば、タイヤを路面に指定荷重（入力された静止時の荷重）をかけて接触させ、指定された条件（前後方向の加速度および左右方向の加速度）になるように転動させる。その際に、路面の圧力センサやモータに基づいて、タイヤのトレッド表面の任意点に生じる前後方向のせん断力、前後方向のすべり変位、左右方向のせん断力、及び左右方向のすべり変位を計測する。前後方向及び左右方向のせん断力とすべり変位量から各方向の摩擦エネルギーを算出できる。
The first friction energy acquisition unit 15 acquires first friction energy from the longitudinal acceleration, lateral acceleration, and stationary load for the driving mode in which the measurement data has been classified. The friction energy can be calculated by multiplying the shear force acting between the tire and the road surface by the amount of slippage. The first friction energy is friction energy generated in a state in which longitudinal acceleration and lateral acceleration occur, assuming that the stationary load is the same as the stationary load. Because the first friction energy is calculated using the stationary load, load fluctuations due to vertical acceleration are not taken into account. The first friction energy can be acquired based on computer simulations such as FEM (finite element method) or experimentally measured values, and is publicly known, so a detailed description will be omitted.
For example, the first friction energy may be output by inputting the longitudinal acceleration, lateral acceleration, and stationary load in each driving mode into an existing friction energy simulation system. The friction energy simulation system, for example, brings a tire model into contact with a road surface under a specified load (the input stationary load), rolls the tire model to achieve specified conditions (longitudinal acceleration and lateral acceleration), and simulates the longitudinal shear force, longitudinal slip displacement, lateral shear force, and lateral slip displacement generated at any node on the tire tread surface. The friction energy can be calculated from the longitudinal and lateral shear forces and the amount of slip displacement.
For example, the longitudinal acceleration, lateral acceleration, and stationary load in each driving mode may be input to a tire testing machine, and the first friction energy calculated based on the obtained measurement results may be output. For example, the tire testing machine may bring a tire into contact with a road surface under a specified load (the input stationary load) and cause the tire to roll under specified conditions (longitudinal acceleration and lateral acceleration). During this process, the tire testing machine measures longitudinal shear force, longitudinal slippage, lateral shear force, and lateral slippage generated at any point on the tire tread surface based on a pressure sensor and a motor on the road surface. The friction energy in each direction can be calculated from the longitudinal and lateral shear force and the amount of slippage.
変換部１６は、第１摩擦エネルギーが取得した走行モードについて、上下方向の加速度から第１摩擦エネルギーを補正して上下方向の荷重変動を加味した第２摩擦エネルギーに第１摩擦エネルギーを変換する。せん断力は荷重に比例する関係にあるためである。具体的に、第１摩擦エネルギーを第２摩擦エネルギーに変換する処理は、次の式（１）を用いて算出する。この変換処理は、走行モード毎に実行されるので、変換処理の実行回数は、走行モードの数である。
第２摩擦エネルギー＝第１摩擦エネルギー×｛（１Ｇ＋上下加速度）／１Ｇ｝ …（１）
ただし、Ｇは重力加速度（１Ｇ＝９．８０６６５ｍ／ｓ２）を表す。
｛（１Ｇ＋上下加速度）／１Ｇ｝は、補正係数ともいえ、第２摩擦エネルギー＝第１摩擦エネルギー×補正係数 と表現可能である。
これにより、摩擦エネルギーのレベルで、上下方向の加速度による荷重変動を考慮していない第１摩擦エネルギーを、上下方向の加速度による荷重変動を考慮した第２摩擦エネルギーに変換可能となる。
For the driving mode in which the first friction energy is acquired, the conversion unit 16 converts the first friction energy into second friction energy that corrects the first friction energy based on the vertical acceleration and takes into account the vertical load fluctuation. This is because shear force is proportional to the load. Specifically, the process of converting the first friction energy into the second friction energy is calculated using the following formula (1). This conversion process is executed for each driving mode, so the number of times the conversion process is executed is equal to the number of driving modes.
Second friction energy = First friction energy × {(1 G + vertical acceleration) / 1 G} ... (1)
Here, G represents the acceleration due to gravity (1 G = 9.80665 m/s 2 ).
{(1 G + vertical acceleration)/1 G} can be called a correction coefficient, and can be expressed as follows: second friction energy = first friction energy × correction coefficient.
This makes it possible to convert, at the friction energy level, the first friction energy that does not take into account load fluctuations due to acceleration in the vertical direction into the second friction energy that takes into account load fluctuations due to acceleration in the vertical direction.
タイヤ摩耗性能値算出部１７は、各々の走行モードの第２摩擦エネルギーおよび頻度に基づいてタイヤ摩耗性能値を算出する。一例として、各走行モードの頻度に応じた重み付けを第２摩擦エネルギーにかけて積算することが挙げられる（例えば、特開２０１５－１２３９４１号公報参照）。摩擦エネルギーからタイヤ摩耗性能値を算出することは、公知であるので、説明を省略する。タイヤ摩耗性能値は、タイヤ全体での摩耗量としてタイヤ同士を比較可能にする値であってもよいし、第２摩擦エネルギーとさらに別のデータを用いて１つのタイヤの一部位（例えばトレッドのブロック）毎の摩耗量を比較可能にする値であってもよい。 The tire wear performance value calculation unit 17 calculates the tire wear performance value based on the second friction energy and frequency of each driving mode. One example is to multiply the second friction energy by a weighting corresponding to the frequency of each driving mode (see, for example, JP 2015-123941 A). Calculating a tire wear performance value from friction energy is well known, so a detailed explanation will be omitted. The tire wear performance value may be a value that allows tires to be compared as the amount of wear across the entire tire, or a value that allows the amount of wear per portion of a tire (e.g., tread block) to be compared using the second friction energy and additional data.
［タイヤ摩耗性能値の算出方法］
タイヤ摩耗性能値の算出方法を、図２を用いて説明する。
[Calculation method for tire wear performance value]
The method for calculating the tire wear performance value will be explained with reference to FIG.
まず、ステップＳＴ１において、加速度センサ２０は、車両走行中に、車両の前後方向、左右方向及び上下方向の３方向の加速度を複数回計測する。本実施形態では、０．１秒に１回計測している（１０Ｈｚ）。
ステップＳＴ２において、計測データ取得部１０は、車両の前後方向、左右方向及び上下方向の３方向の加速度を有する計測データを複数個取得する。
ステップＳＴ３において、走行モード設定部１２は、加速度の３方向それぞれの方向に対して細分化した複数の区間を設定し、３方向の区間の組み合わせで構成される複数の走行モードを設定する。
ステップＳＴ４において、データ分類部１３は、取得した複数個の計測データをそれぞれ、複数の走行モードのうちのいずれかの走行モードに分類する。
ステップＳＴ５において、頻度算出部１４は、各々の走行モードについて、分類された計測データの数と全ての計測データ数とに基づいて各々の走行モードの頻度を算出する。
ステップＳＴ６において、第１摩擦エネルギー取得部１５は、計測データが分類された走行モードについて、前後方向の加速度、左右方向の加速度及び静止時の荷重から第１摩擦エネルギーを取得する。
ステップＳＴ７において、変換部１６は、第１摩擦エネルギーが取得された走行モードについて、上下方向の加速度に基づき第１摩擦エネルギーを補正して上下方向の荷重変動を加味した第２摩擦エネルギーに変換する。
ステップＳＴ８において、タイヤ摩耗性能値算出部１７は、各々の走行モードの第２摩擦エネルギーおよび頻度に基づいてタイヤ摩耗性能値を算出する。
First, in step ST1, the acceleration sensor 20 measures the acceleration of the vehicle in three directions (front-rear, left-right, and up-down) multiple times while the vehicle is running. In this embodiment, the measurement is performed once every 0.1 seconds (10 Hz).
In step ST2, the measurement data acquisition unit 10 acquires a plurality of measurement data containing accelerations in three directions, namely, the longitudinal direction, the lateral direction, and the vertical direction of the vehicle.
In step ST3, the driving mode setting unit 12 sets a plurality of subdivided sections for each of the three directions of acceleration, and sets a plurality of driving modes formed by combinations of the sections in the three directions.
In step ST4, the data classification unit 13 classifies each of the acquired multiple pieces of measurement data into one of multiple driving modes.
In step ST5, the frequency calculation unit 14 calculates the frequency of each driving mode based on the number of classified measurement data and the total number of measurement data for each driving mode.
In step ST6, the first frictional energy acquiring unit 15 acquires the first frictional energy from the longitudinal acceleration, the lateral acceleration, and the load when stationary for the driving mode in which the measurement data has been classified.
In step ST7, for the driving mode in which the first friction energy was acquired, the conversion unit 16 corrects the first friction energy based on the vertical acceleration and converts it into second friction energy that takes into account the vertical load fluctuation.
In step ST8, the tire wear performance value calculation unit 17 calculates the tire wear performance value based on the second friction energy and frequency of each driving mode.
以上、本実施形態のように、タイヤ摩耗性能値の算出方法は、１又は複数のプロセッサが実行する方法であって、車両走行中に３軸加速度センサで計測された車両の前後方向、左右方向及び上下方向の３方向の加速度を有する計測データを複数個取得し、加速度の３方向それぞれの方向に対して細分化した複数の区間を設定し、３方向の区間の組み合わせで構成される複数の走行モードを設定し、取得した複数個の計測データをそれぞれ、複数の走行モードのうちのいずれかの走行モードに分類し、各々の走行モードについて、分類された計測データの数と全ての計測データ数とに基づいて各々の走行モードの頻度を算出し、計測データが分類された走行モードについて、前後方向の加速度、左右方向の加速度及び静止時の荷重から第１摩擦エネルギーを取得し、第１摩擦エネルギーが取得された走行モードについて、上下方向の加速度に基づき第１摩擦エネルギーを補正して上下方向の荷重変動を加味した第２摩擦エネルギーに第１摩擦エネルギーを変換し、各々の走行モードの第２摩擦エネルギーおよび頻度に基づいてタイヤ摩耗性能値を算出する、としてもよい。
このように、前後方向の加速度、左右方向の加速度及び静止時の荷重から得られる第１摩擦エネルギーを利用して、第１摩擦エネルギーを、上下方向の加速度によってタイヤ荷重変動を加味した第２摩擦エネルギーに変換するので、既存の前後左右の加速度から第１摩擦エネルギーを得る構成を利用しつつ、タイヤ荷重変動を加味でき、タイヤ摩耗評価値の精度を向上できる。
As described above, in this embodiment, the method for calculating a tire wear performance value may be executed by one or more processors, and may include the following steps: acquiring a plurality of measurement data having acceleration in three directions (forward/backward, left/right, and up/down) of the vehicle measured by a three-axis acceleration sensor while the vehicle is traveling; setting a plurality of subdivided sections for each of the three acceleration directions; setting a plurality of driving modes consisting of combinations of the three-directional sections; classifying each of the acquired measurement data into one of the plurality of driving modes; calculating the frequency of each driving mode based on the number of classified measurement data and the total number of measurement data; acquiring first friction energy from the forward/backward acceleration, left/right acceleration, and stationary load for the driving modes in which the measurement data has been classified; correcting the first friction energy based on the up/down acceleration and converting the first friction energy into second friction energy that takes into account load fluctuations in the up/down direction; and calculating a tire wear performance value based on the second friction energy and frequency of each driving mode.
In this way, the first friction energy obtained from the longitudinal acceleration, the lateral acceleration, and the load at rest is used to convert the first friction energy into second friction energy that takes into account tire load fluctuations due to vertical acceleration.Therefore, it is possible to take into account tire load fluctuations while utilizing the existing configuration that obtains first friction energy from longitudinal and lateral accelerations, thereby improving the accuracy of tire wear evaluation values.
特に限定されないが、本実施形態のように、上下方向の加速度から第１摩擦エネルギーを補正して上下方向の荷重変動を加味した第２摩擦エネルギーに変換する処理は、次の式（１）を用いて算出する、としてもよい。
第２摩擦エネルギー＝第１摩擦エネルギー×（１Ｇ＋上下加速度）／１Ｇ …（１）
ただし、Ｇは重力加速度を表す。
このようにすれば、簡素な補正式で補正を実現可能となる。
Although not particularly limited, as in this embodiment, the process of correcting the first friction energy from the vertical acceleration and converting it into the second friction energy taking into account the vertical load fluctuation may be calculated using the following formula (1).
Second friction energy = First friction energy × (1 G + vertical acceleration) / 1 G ... (1)
Here, G represents the gravitational acceleration.
In this way, correction can be realized using a simple correction formula.
本実施形態に係るプログラムは、上記方法を１又は複数のコンピュータに実行させるプログラムである。
これらプログラムを実行することによっても、上記方法の奏する作用効果を得ることが可能となる。
The program according to this embodiment is a program that causes one or more computers to execute the above method.
By executing these programs, it is possible to obtain the effects of the above-mentioned methods.
以上、本開示の実施形態について図面に基づいて説明したが、具体的な構成は、これらの実施形態に限定されるものでないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施形態の説明だけではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれる。 Although embodiments of the present disclosure have been described above with reference to the drawings, the specific configurations should not be considered limited to these embodiments. The scope of the present disclosure is indicated not only by the description of the above embodiments but also by the claims, and further includes all modifications that are equivalent in meaning to and within the scope of the claims.
上記の各実施形態で採用している構造を他の任意の実施形態に採用することは可能である。各部の具体的な構成は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。 The structures employed in the above embodiments may be employed in any other embodiment. The specific configuration of each part is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible without departing from the spirit of this disclosure.
例えば、特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現できる。特許請求の範囲、明細書、および図面中のフローに関して、便宜上「まず」、「次に」等を用いて説明したとしても、この順で実行することが必須であることを意味するものではない。 For example, the order of execution of each process, such as operations, procedures, steps, and stages, in the devices, systems, programs, and methods shown in the claims, specifications, and drawings, can be implemented in any order, as long as the output of a previous process is not used in a subsequent process. Even if the flow in the claims, specifications, and drawings is described using terms such as "first" and "next" for convenience, this does not mean that the processes must be executed in that order.
図１に示す各部は、所定プログラムを１又は複数のプロセッサで実行することで実現しているが、各部を専用メモリや専用回路で構成してもよい。上記実施形態のシステム１は、一つのコンピュータのプロセッサ１ａにおいて各部が実装されているが、各部を分散させて、複数のコンピュータやクラウドで実装してもよい。すなわち、上記方法を１又は複数のプロセッサで実行してもよい。 The components shown in FIG. 1 are implemented by executing a predetermined program on one or more processors, but each component may also be configured using dedicated memory or dedicated circuitry. In the above embodiment, each component is implemented in processor 1a of a single computer, but each component may be distributed and implemented on multiple computers or in the cloud. In other words, the above method may be executed on one or more processors.
システム１は、プロセッサ１ａを含む。例えば、プロセッサ１ａは、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、またはコンピュータ実行可能命令の実行が可能なその他の処理ユニットとすることができる。また、システム１は、システム１のデータを格納するためのメモリ１ｂを含む。一例では、メモリ１ｂは、コンピュータ記憶媒体を含み、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたはその他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤまたはその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたはその他の磁気記憶デバイス、あるいは所望のデータを格納するために用いることができ、そしてシステム１がアクセスすることができる任意の他の媒体を含む。 System 1 includes processor 1a. For example, processor 1a can be a central processing unit (CPU), microprocessor, or other processing unit capable of executing computer-executable instructions. System 1 also includes memory 1b for storing data for system 1. In one example, memory 1b includes computer storage media, such as RAM, ROM, EEPROM, flash memory or other memory technology, CD-ROM, DVD or other optical disk storage, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disk storage or other magnetic storage device, or any other medium that can be used to store desired data and that can be accessed by system 1.
１…システム、１０…計測データ取得部、１１…加速度頻度分布データ生成部、１２…走行モード設定部、１３…データ分類部、１４…頻度算出部、１５…第１摩擦エネルギー取得部、１６…変換部、１７…タイヤ摩耗性能値算出部。 1...System, 10...Measurement data acquisition unit, 11...Acceleration frequency distribution data generation unit, 12...Driving mode setting unit, 13...Data classification unit, 14...Frequency calculation unit, 15...First friction energy acquisition unit, 16...Conversion unit, 17...Tire wear performance value calculation unit.
Claims (3)
車両走行中に３軸加速度センサで計測された車両の前後方向、左右方向及び上下方向の３方向の加速度を有する計測データを複数個取得し、
加速度の３方向それぞれの方向に対して細分化した複数の区間を設定し、３方向の区間の組み合わせで構成される複数の走行モードを設定し、
取得した複数個の計測データをそれぞれ、複数の走行モードのうちのいずれかの走行モードに分類し、
各々の走行モードについて、分類された計測データの数と全ての計測データ数とに基づいて各々の走行モードの頻度を算出し、
計測データが分類された走行モードについて、前後方向の加速度、左右方向の加速度及び静止時の荷重から第１摩擦エネルギーを取得し、
前記第１摩擦エネルギーが取得された走行モードについて、次の式（１）を用いて第２摩擦エネルギーに第１摩擦エネルギーを変換し、
各々の走行モードの前記第２摩擦エネルギーおよび前記頻度に基づいてタイヤ摩耗性能値を算出する、タイヤ摩耗性能値の算出方法。
第２摩擦エネルギー＝第１摩擦エネルギー×（１Ｇ＋上下加速度）／１Ｇ …（１）
ただし、Ｇは重力加速度を表す。 1. A method executed by one or more processors, comprising:
Obtaining a plurality of measurement data having acceleration in three directions, i.e., forward/backward, left/right, and up/down directions of the vehicle, measured by a triaxial acceleration sensor while the vehicle is traveling;
Multiple sections are set for each of the three acceleration directions, and multiple driving modes are set, each consisting of a combination of the three sections.
classifying each of the acquired plurality of measurement data into one of a plurality of driving modes;
For each driving mode, calculate the frequency of each driving mode based on the number of classified measurement data and the number of all measurement data;
For the driving mode in which the measurement data has been classified, a first friction energy is obtained from the longitudinal acceleration, the lateral acceleration, and the load at a standstill;
For the traveling mode in which the first frictional energy is acquired, converting the first frictional energy into second frictional energy using the following equation (1):
A method for calculating a tire wear performance value, the method comprising: calculating a tire wear performance value based on the second friction energy and the frequency of each driving mode.
Second friction energy = First friction energy × (1 G + vertical acceleration) / 1 G ... (1)
Here, G represents the gravitational acceleration.
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007139708A (en) | 2005-11-22 | 2007-06-07 | Toyo Tire & Rubber Co Ltd | Tire wear test method |
| JP2009292434A (en) | 2008-06-09 | 2009-12-17 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | Abrasion state estimation method for tire and its device |
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| JP2015123941A (en) | 2013-12-27 | 2015-07-06 | 東洋ゴム工業株式会社 | Tire wear simulation device, method and program of it |
| US20170113494A1 (en) | 2015-10-21 | 2017-04-27 | The Goodyear Tire & Rubber Company | Indirect tire wear state prediction system and method |
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-
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007139708A (en) | 2005-11-22 | 2007-06-07 | Toyo Tire & Rubber Co Ltd | Tire wear test method |
| JP2009292434A (en) | 2008-06-09 | 2009-12-17 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | Abrasion state estimation method for tire and its device |
| JP2011149879A (en) | 2010-01-22 | 2011-08-04 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | Using condition evaluation method and device of tire, and abrasion predicting method and device of the tire |
| JP2015123941A (en) | 2013-12-27 | 2015-07-06 | 東洋ゴム工業株式会社 | Tire wear simulation device, method and program of it |
| US20170113494A1 (en) | 2015-10-21 | 2017-04-27 | The Goodyear Tire & Rubber Company | Indirect tire wear state prediction system and method |
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