知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
特開2024-122124熱疲労寿命予測装置、熱疲労寿命予測システム、熱疲労寿命予測方法、及びプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024122124
(43)【公開日】2024-09-09
(54)【発明の名称】熱疲労寿命予測装置、熱疲労寿命予測システム、熱疲労寿命予測方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
F02D 45/00 20060101AFI20240902BHJP
【ＦＩ】
F02D45/00 345
F02D45/00 360A
F02D45/00 364A
F02D45/00 362
F02D45/00 372
【審査請求】未請求
【請求項の数】18
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023029489
(22)【出願日】2023-02-28
(71)【出願人】
【識別番号】000001236
【氏名又は名称】株式会社小松製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110001634
【氏名又は名称】弁理士法人志賀国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】平澤 弘毅
(72)【発明者】
【氏名】戸室 港
(72)【発明者】
【氏名】柄澤 将司
(72)【発明者】
【氏名】長坂 昇平
【テーマコード（参考）】
3G384
【Ｆターム（参考）】
3G384DA44
3G384DA61
3G384DA62
3G384ED04
3G384ED08
3G384EE40
3G384FA28
3G384FA45
3G384FA48
3G384FA54
3G384FA57
(57)【要約】
【課題】熱疲労の度合いを正確に予測して、精度の高い寿命の予測を行う熱疲労寿命予測装置、熱疲労寿命予測システム、熱疲労寿命予測方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】熱疲労が生じる部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを取得する温度履歴データ取得部と、前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出部と、前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出部と、前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出部と、前記蓄積進行尺度検出部が検出する前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測部と、を備える熱疲労寿命予測装置である。
【選択図】図１
【解決手段】熱疲労が生じる部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを取得する温度履歴データ取得部と、前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出部と、前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出部と、前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出部と、前記蓄積進行尺度検出部が検出する前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測部と、を備える熱疲労寿命予測装置である。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
熱疲労が生じる部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを取得する温度履歴データ取得部と、
前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出部と、
前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出部（稼働時間検出部１５）と、
前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出部と、
前記蓄積進行尺度検出部が検出する前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測部と、
を備える熱疲労寿命予測装置。
前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出部と、
前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出部（稼働時間検出部１５）と、
前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出部と、
前記蓄積進行尺度検出部が検出する前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測部と、
を備える熱疲労寿命予測装置。
【請求項2】
前記温度履歴データ取得部は、
前記熱疲労が生じる部分を備える建設機械の稼働データを取得し、取得した稼働データから前記温度履歴データを生成して取得する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
前記熱疲労が生じる部分を備える建設機械の稼働データを取得し、取得した稼働データから前記温度履歴データを生成して取得する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項3】
前記温度履歴データ取得部は、
前記稼働データから前記建設機械が備える内燃機関の回転数及びトルクを取得し、取得した前記回転数及び前記トルクと、予め生成される前記回転数、前記トルク、及び前記熱疲労が生じる部分の温度の関係を示す温度履歴生成テーブルとを用いて、前記温度履歴データを生成して取得する、
請求項２に記載の熱疲労寿命予測装置。
前記稼働データから前記建設機械が備える内燃機関の回転数及びトルクを取得し、取得した前記回転数及び前記トルクと、予め生成される前記回転数、前記トルク、及び前記熱疲労が生じる部分の温度の関係を示す温度履歴生成テーブルとを用いて、前記温度履歴データを生成して取得する、
請求項２に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項4】
前記温度履歴データ取得部は、
前記稼働データから前記内燃機関に関する温度を示すデータを取得し、取得した前記内燃機関に関する温度を示すデータに基づいてフィルタを生成し、生成した前記フィルタを前記温度履歴データに適用する、
請求項３に記載の熱疲労寿命予測装置。
前記稼働データから前記内燃機関に関する温度を示すデータを取得し、取得した前記内燃機関に関する温度を示すデータに基づいてフィルタを生成し、生成した前記フィルタを前記温度履歴データに適用する、
請求項３に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項5】
前記内燃機関に関する温度を示すデータとは、前記内燃機関の排気ガス温度を示すデータ、及び、前記内燃機関の冷却水の水温を示すデータのいずれか一方、または、両方である、
請求項４に記載の熱疲労寿命予測装置。
請求項４に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項6】
前記温度履歴データ取得部は、
予め準備される教師データであって、ある測定時刻における前記建設機械が備える内燃機関の回転数、トルク、冷却水の水温、排気ガス温度、及び前記熱疲労が生じる部分の温度を訓練データとし、前記訓練データが示す条件が適用された場合の１測定時刻後の前記熱疲労が生じる部分の温度を正解ラベルとする教師データを用いて学習処理を行うことにより、温度履歴予測モデルを生成し、生成した前記温度履歴予測モデルに、取得する前記稼働データであって前記内燃機関の回転数、トルク、冷却水の水温、及び排気ガス温度を含む稼働データを時系列順に与えると共に、１測定時刻前の前記温度履歴予測モデルの出力値とを与えることにより、前記温度履歴データを生成して取得する、
請求項２に記載の熱疲労寿命予測装置。
予め準備される教師データであって、ある測定時刻における前記建設機械が備える内燃機関の回転数、トルク、冷却水の水温、排気ガス温度、及び前記熱疲労が生じる部分の温度を訓練データとし、前記訓練データが示す条件が適用された場合の１測定時刻後の前記熱疲労が生じる部分の温度を正解ラベルとする教師データを用いて学習処理を行うことにより、温度履歴予測モデルを生成し、生成した前記温度履歴予測モデルに、取得する前記稼働データであって前記内燃機関の回転数、トルク、冷却水の水温、及び排気ガス温度を含む稼働データを時系列順に与えると共に、１測定時刻前の前記温度履歴予測モデルの出力値とを与えることにより、前記温度履歴データを生成して取得する、
請求項２に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項7】
前記温度履歴データ取得部は、
前記熱疲労が生じる部分の温度を示すデータを取得し、取得した前記熱疲労が生じる部分の温度を示すデータを時系列順に並べたデータを前記温度履歴データとする、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
前記熱疲労が生じる部分の温度を示すデータを取得し、取得した前記熱疲労が生じる部分の温度を示すデータを時系列順に並べたデータを前記温度履歴データとする、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項8】
前記サイクル検出部は、
前記温度履歴データにＰ／Ｖ差法を適用して前記温度サイクルを検出する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
前記温度履歴データにＰ／Ｖ差法を適用して前記温度サイクルを検出する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項9】
前記塑性ひずみ振幅検出部は、
前記温度サイクルごとの前記最高温度及び前記最低温度と、予め生成される前記最高温度と、前記最低温度と、前記塑性ひずみ振幅値との関係を示す塑性ひずみ振幅テーブルとを用いて、前記温度サイクルごとの前記塑性ひずみ振幅値を検出する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
前記温度サイクルごとの前記最高温度及び前記最低温度と、予め生成される前記最高温度と、前記最低温度と、前記塑性ひずみ振幅値との関係を示す塑性ひずみ振幅テーブルとを用いて、前記温度サイクルごとの前記塑性ひずみ振幅値を検出する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項10】
前記塑性ひずみ振幅検出部は、
前記温度サイクルごとに、前記最高温度及び前記最低温度の各々における全ひずみ量と、前記最高温度における０．２％耐力時の弾性ひずみ量とを検出し、検出した前記最高温度及び前記最低温度の各々における全ひずみ量と、前記最高温度における０．２％耐力時の弾性ひずみ量とに基づいて、前記温度サイクルごとの前記塑性ひずみ振幅値を検出する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
前記温度サイクルごとに、前記最高温度及び前記最低温度の各々における全ひずみ量と、前記最高温度における０．２％耐力時の弾性ひずみ量とを検出し、検出した前記最高温度及び前記最低温度の各々における全ひずみ量と、前記最高温度における０．２％耐力時の弾性ひずみ量とに基づいて、前記温度サイクルごとの前記塑性ひずみ振幅値を検出する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項11】
前記塑性ひずみ振幅検出部は、
前記温度サイクルごとに、更に、前記最低温度における０．２％耐力時の弾性ひずみ量を検出し、検出した前記最高温度及び前記最低温度の各々における全ひずみ量と、前記最高温度及び前記最低温度の各々における０．２％耐力時の弾性ひずみ量とに基づいて、前記温度サイクルごとの前記塑性ひずみ振幅値を検出する、
請求項１０に記載の熱疲労寿命予測装置。
前記温度サイクルごとに、更に、前記最低温度における０．２％耐力時の弾性ひずみ量を検出し、検出した前記最高温度及び前記最低温度の各々における全ひずみ量と、前記最高温度及び前記最低温度の各々における０．２％耐力時の弾性ひずみ量とに基づいて、前記温度サイクルごとの前記塑性ひずみ振幅値を検出する、
請求項１０に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項12】
前記熱疲労蓄積進行尺度検出部である稼働時間検出部は、
前記熱疲労蓄積進行尺度値として、前記温度履歴データ取得部が取得する前記温度履歴データから前記熱疲労が生じる部分の稼働時間を検出し、
前記予測部は、
前記稼働時間検出部が検出する前記稼働時間と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の単位時間当たりの熱被害量を算出し、算出した前記熱疲労が生じる部分の単位時間当たりの熱被害量と、予め定められる前記熱疲労が生じる部分が破損に至るまでの熱被害量とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報として、残稼働時間を算出する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
前記熱疲労蓄積進行尺度値として、前記温度履歴データ取得部が取得する前記温度履歴データから前記熱疲労が生じる部分の稼働時間を検出し、
前記予測部は、
前記稼働時間検出部が検出する前記稼働時間と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の単位時間当たりの熱被害量を算出し、算出した前記熱疲労が生じる部分の単位時間当たりの熱被害量と、予め定められる前記熱疲労が生じる部分が破損に至るまでの熱被害量とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報として、残稼働時間を算出する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項13】
前記予測部は、
算出した前記残稼働時間と、前記稼働時間検出部が検出する前記稼働時間とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報として、残消耗度を算出する、
請求項１２に記載の熱疲労寿命予測装置。
算出した前記残稼働時間と、前記稼働時間検出部が検出する前記稼働時間とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報として、残消耗度を算出する、
請求項１２に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項14】
前記熱疲労蓄積進行尺度検出部であるサイクルカウント部は、
前記熱疲労蓄積進行尺度値として、前記サイクル検出部が検出する前記温度サイクルの個数を検出し、
前記予測部は、
前記サイクルカウント部が検出する前記温度サイクルの個数と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の１サイクル当たりの熱被害量を算出し、算出した前記熱疲労が生じる部分の１サイクル当たりの熱被害量と、予め定められる前記熱疲労が生じる部分が破損に至るまでの熱被害量とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報として、残サイクル数を算出する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
前記熱疲労蓄積進行尺度値として、前記サイクル検出部が検出する前記温度サイクルの個数を検出し、
前記予測部は、
前記サイクルカウント部が検出する前記温度サイクルの個数と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の１サイクル当たりの熱被害量を算出し、算出した前記熱疲労が生じる部分の１サイクル当たりの熱被害量と、予め定められる前記熱疲労が生じる部分が破損に至るまでの熱被害量とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報として、残サイクル数を算出する、
請求項１に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項15】
前記予測部は、
算出した前記残サイクル数と、前記サイクルカウント部が検出する前記温度サイクルの個数とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報として、残消耗度を算出する、
請求項１４に記載の熱疲労寿命予測装置。
算出した前記残サイクル数と、前記サイクルカウント部が検出する前記温度サイクルの個数とに基づいて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報として、残消耗度を算出する、
請求項１４に記載の熱疲労寿命予測装置。
【請求項16】
熱疲労が生じる部分を有する建設機械と、熱疲労寿命予測装置とを備える熱疲労寿命予測システムであって、
前記熱疲労寿命予測装置は、
前記建設機械の稼働データから前記熱疲労が生じる部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを取得する温度履歴データ取得部と、
前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出部と、
前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出部と、
前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出部と、
前記蓄積進行尺度検出部が検出する前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測部と、
を備える熱疲労寿命予測システム。
前記熱疲労寿命予測装置は、
前記建設機械の稼働データから前記熱疲労が生じる部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを取得する温度履歴データ取得部と、
前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出部と、
前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出部と、
前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出部と、
前記蓄積進行尺度検出部が検出する前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測部と、
を備える熱疲労寿命予測システム。
【請求項17】
熱疲労が生じる部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを取得する温度履歴データ取得ステップと、
前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出ステップと、
前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出ステップと、
前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出ステップと、
前記蓄積進行尺度検出ステップによって検出された前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出ステップによって検出された前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測ステップと、
を含む熱疲労寿命予測方法。
前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出ステップと、
前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出ステップと、
前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出ステップと、
前記蓄積進行尺度検出ステップによって検出された前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出ステップによって検出された前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測ステップと、
を含む熱疲労寿命予測方法。
【請求項18】
コンピュータを、
熱疲労が生じる部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを取得する温度履歴データ取得手段、
前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出手段、
前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出手段、
前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出手段、
前記蓄積進行尺度検出手段が検出する前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出手段が検出する前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測手段、
として機能させるためのプログラム。
熱疲労が生じる部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを取得する温度履歴データ取得手段、
前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出手段、
前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出手段、
前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出手段、
前記蓄積進行尺度検出手段が検出する前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出手段が検出する前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、熱疲労寿命予測装置、熱疲労寿命予測システム、熱疲労寿命予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
内燃機関において、ＥＧＲ（Exhaust Gas Recirculation：排ガス循環）というシステムが採用されている。このシステムを採用する内燃機関では、例えば、図１８に示すように、エンジン本体１００に、ＥＧＲクーラ１０１が装着される。ＥＧＲクーラ１０１は、エンジン本体１００が排出する排気ガスの一部を取り込み、取り込んだ排気ガスを冷却して、エンジン本体１００の吸気側に戻す。これにより、エンジン本体１００における燃焼温度が低下して、例えば、ＮＯｘを低減することが可能になる。
【0003】
ＥＧＲクーラ１０１は、エンジン本体１００の排気ガスの循環の役割を担っていることから、ＥＧＲクーラ１０１が故障すると、エンジン本体１００や、後処理装置１０２に冷却水が侵入することになる。そのため、エンジン本体１００、及びエンジン本体１００が排出する排気ガスの後処理を行う後処理装置１０２において、被害が生じる恐れがある。
【0004】
図１９は、ＥＧＲクーラ１０１を排気ガスが流れる方向に沿って断面した断面図の一例である。ＥＧＲクーラ１０１において、ケース１１０には、排気ガスが流入する排気ガス流入口３０１と、排気ガスが流出する排気ガス流出口３０２と、エンジン冷却水が流入する冷却水流入口３１１と、エンジン冷却水が流出する冷却水流出口３１２とが設けられている。図２０は、排気ガス流入口３０１からケース１１０の内部を観察した図である。ケース１１０の内部には、図２０に示す複数のチューブ２００－１～２００－９と、図１９に示すヘッダプレート１１１，１１２とが収容されている。ヘッダプレート１１１は、図２０に示す形態で、チューブ２００－１～２００－９の一方の端部に接合されており、ヘッダプレート１１２は、ヘッダプレート１１１と同様の形態で、チューブ２００－１～２００－９の他方の端部に接合されている。
【0005】
ヘッダプレート１１１，１１２と、チューブ２００－１～２００－９とは、溶接されている。そのため、ケース１１０の内部の空間は、ヘッダプレート１１１，１１２によって、空間４００－１，４００－２，４００－３の３つの空間に仕切られる。エンジン冷却水が、冷却水流入口３１１から供給されることにより、ケース１１０の空間４００－２に冷却水が蓄積され、蓄積された冷却水は、冷却水流出口３１２から排出される。
【0006】
図１９では、一例として、チューブ２００－１～２００－９のうち、チューブ２００－１の断面のみが示されている。チューブ２００－１内の空間は、複数の薄板２１０－１－１～２１０－１－６によって仕切られている。複数の薄板２１０－１－１～２１０－１－６によって仕切られたチューブ２００－１内の空間の各々において、排気ガスが破線の矢印で示す方向に通過する。なお、図１９に示す薄板２１０－１－１～２１０－１－６の枚数である７枚は、一例であり、７枚以外の枚数であってもよい。チューブ２００－２～チューブ２００－９の内部構成は、チューブ２００－１と同一であり、チューブ２００－１～２００－９の個数の９個は、一例であり、９個以外の個数であってもよい。
【0007】
エンジン本体１００から排出される高温の排気ガスが、ＥＧＲクーラ１０１の排気ガス流入口３０１から供給されると、排気ガスは、ケース１１０の空間４００－１を経由してチューブ２００－１～２００－９内の空間を通過する。チューブ２００－１～２００－９内の空間を通過していく途中で、６００℃程度の高温の排気ガスと、ＥＧＲクーラ１０１のケース１１０の空間４００－２に蓄積された８０℃程度の冷却水との間で熱交換が行われ、排気ガスが冷却される。その結果、１００℃程度に冷却された排気ガスが、ケース１１０の空間４００－３を経由して排気ガス流出口３０２から排出され、エンジン本体１００の吸気側に戻される。
【0008】
ヘッダプレート１１１の空間４００－１側の面と、チューブ２００－１～２００－９の空間４００－１に突出している先端部分とは、排気ガス流入口３０１から供給される高温の排気ガスに曝されることになる。図２１は、図２０において符号２９０で示す矩形部分の構造の拡大図である。図２１に示すように、チューブ２００－１の先端部分２２０－１Ｒ，２２０－１Ｌ、及びチューブ２００－２の先端部分２２０－２Ｒ，２２０－２Ｌは、空間４００－１に突出しており、これらの部分が、直接、高温の排気ガスによって曝されることになる。
【0009】
チューブ２００－１，２００－２において、冷却水が蓄積される空間４００－２に存在する部分、及びヘッダプレート１１１に挟まれている部分（以下、この２つの部分を非先端部分という）は、その一部が冷却水によって冷却されることから、先端部分２２０－１Ｒ，２２０－１Ｌ，２２０－２Ｒ，２２０－２Ｌに比べると、温度が低くなる。そのため、排気ガス流入口３０１から高温の排気ガスが供給されると、先端部分２２０－１Ｒ，２２０－１Ｌ，２２０－２Ｒ，２２０－２Ｌの温度は、非先端部分の温度に比べると非常に高くなり、大きな温度勾配が生じる。逆に、排気ガス流入口３０１から供給される排気ガスの温度が低下すると、先端部分２２０－１Ｒ，２２０－１Ｌ，２２０－２Ｒ，２２０－２Ｌの温度は、高温の排気ガスが供給されている場合の温度に比べると低くなる。
【0010】
先端部分２２０－１Ｒ，２２０－１Ｌ，２２０－２Ｒ，２２０－２Ｌは、温度が上昇すると熱膨張しようとする。その一方で、チューブ２００－１，２００－２は、ヘッダプレート１１１と溶接されており、固定された状態になっているので熱膨張が阻害される。そのため、先端部分２２０－１Ｒ，２２０－１Ｌ，２２０－２Ｒ，２２０－２Ｌに圧縮応力が生じる。この圧縮応力は、高温の排気ガスに曝される全てのチューブ２００－１～２００－９の先端部分（以下、単に「チューブ先端部分」ともいう）において同様に生じる。温度の上昇によってチューブ先端部分の長手方向に生じる大きな温度勾配も、圧縮応力が生じる要因である。この温度勾配により、チューブ先端部分の高温の部分は熱膨張が大きくなり、チューブ先端部分の低温の部分は、熱膨張が小さくなる。この熱膨張量の差から、チューブ先端部分の高温の部分の熱伸びは、チューブ先端部分の低温の部分に拘束されて、熱膨張が阻害され、圧縮応力が生じることになる。
【0011】
図２２は、チューブ先端部分において生じる熱サイクルのヒステリシスループの一例を示す図である。図２２において、縦軸は、応力であり、単位は、例えば、「ＭＰａ（Mega Pascal）」である。横軸は、ひずみであり、単位は、例えば、パーセントである。以下、応力に関する説明において、単位は、全て「ＭＰａ」であり、ひずみに関する説明において、単位は、全てパーセントであるものとする。図２３は、チューブ先端部分において生じる熱疲労プロセスの流れの概要を示す図である。
【0012】
図２２に示すように、初期状態では、チューブ先端部分の状態は、ひずみがなく、応力も生じていない「α」で示す状態になる。「α」の状態において、排気ガス流入口３０１から高温の排気ガスが供給されると、チューブ先端部分の温度が上昇する。これにより、チューブ先端部分に温度勾配が生じ、それにより、圧縮応力が生じる。そのため、チューブ先端部分の状態は、経路５０１に沿って「α」の状態から「β」の状態に遷移する。ある一定以上の圧縮応力が加わると、チューブ先端部分は、塑性変形し、塑性ひずみが生じる。
【0013】
排気ガス流入口３０１から供給される排気ガスの温度が低下すると、チューブ先端部分の温度が低下する。チューブ先端部分が塑性変形している場合、この塑性変形のために、「α」の状態には戻らず、引張応力が加わる状態になる。そのため、チューブ先端部分の状態は、「β」の状態から、経路５０２に沿って「δ」の状態に向かうように遷移する。「δ」の状態に至る途上の「γ」の状態において、再び、排気ガス流入口３０１から高温の排気ガスが供給されると、既に生じている塑性変形のために、温度低下時に生じる応力及びひずみとは、異なる応力及びひずみが生じるため、チューブ先端部分の状態は、経路５０２とは異なる経路５０３に沿って「β」の状態に遷移する。
【0014】
なお、図２２において、「δ」の状態は、ひずみが「０」になるまで、チューブ先端部分の温度が低下した場合の状態であり、「δ」の状態において、再び、排気ガス流入口３０１から高温の排気ガスが供給されると、破線の経路５０４に沿って「β」の状態に遷移する。また、「γ」及び「δ」の状態の後、「β」の状態に遷移するか否かは、上昇後の温度の大きさ等の外的要因に影響し、外的要因の影響度合いにより、「β」の状態とは異なる「β」の周辺の状態に遷移する場合もある。
【0015】
図２３に示すように、上記したような温度上昇と、温度低下とが繰り返し行われると、チューブ先端部分に塑性ひずみが蓄積して熱疲労が生じ、その結果として、チューブ先端部分において、亀裂が生じて破損し、ＥＧＲクーラ１０１が故障することになる。
【0016】
このように、ＥＧＲクーラ１０１は、長期間、使用され続けることによって、熱疲労が蓄積して故障することになる。そのため、ＥＧＲクーラ１０１が故障する時期、すなわちＥＧＲクーラ１０１の寿命を予測して、故障する前に、ＥＧＲクーラ１０１を交換するなどの対策を講じることが必要になる。このような、内燃機関において熱疲労が生じる部分の寿命を予測する技術として、例えば、特許文献１に開示される技術が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0017】
【特許文献1】特開２０１７－３１９３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0018】
特許文献１に開示されている技術では、高温の排気ガスに曝される部分が破損しそうな状態になることを予測する指標として、圧縮塑性ひずみを用いている。特許文献１における圧縮塑性ひずみとは、高温の排気ガスに曝される部分の温度が上昇した際に、当該部分が膨張することに起因して生じるひずみであるとされている。
【0019】
しかしながら、熱疲労の度合いを厳密に予測するためには、温度が上昇する際に生じる圧縮応力と、温度が低下する際に生じる引張応力とが交互に発生する状態における塑性ひずみを考慮する必要がある。これに対して、特許文献１に開示されている技術では、温度が上昇する際に生じる圧縮塑性ひずみのみを指標としていることから、熱疲労に関与しないひずみ、すなわち、蓄積しないひずみを含む場合があり、正確な熱疲労の度合いを予測することができない場合があるという課題がある。
【0020】
本開示は、上記事情に鑑みてなされたものであり、熱疲労の度合いを正確に予測して、精度の高い寿命の予測を行う熱疲労寿命予測装置、熱疲労寿命予測システム、熱疲労寿命予測方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0021】
上記問題を解決するために、本開示の一態様は、熱疲労が生じる部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを取得する温度履歴データ取得部と、前記温度履歴データから前記熱疲労の蓄積に関与する温度サイクルを検出するサイクル検出部と、前記熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値を検出する熱疲労蓄積進行尺度検出部と、前記温度サイクルごとの最高温度と、最低温度とを用いて、前記温度サイクルごとの塑性ひずみ振幅値を検出する塑性ひずみ振幅検出部と、前記蓄積進行尺度検出部が検出する前記熱疲労蓄積進行尺度値と、前記塑性ひずみ振幅検出部が検出する前記塑性ひずみ振幅値とを用いて、前記熱疲労が生じる部分の寿命に関する情報を算出する予測部と、を備える熱疲労寿命予測装置である。
【発明の効果】
【0022】
本開示の各態様によれば、熱疲労の度合いを正確に予測して、精度の高い寿命の予測を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0023】
【図1】第１の実施形態に係る熱疲労寿命予測システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図2】第１の実施形態に係る温度履歴生成テーブルのデータ形式の一例を示す図である。
【図3】第１の実施形態に係る塑性ひずみ振幅テーブルのデータ形式の一例を示す図である。
【図4】第１の実施形態に係る熱サイクルのヒステリシスループの一例を示す図である。
【図5】第１の実施形態に係るひずみの時間変化と熱サイクルのヒステリシスループの関係の一例を示す図である。
【図6】第１の実施形態に係る熱疲労寿命予測装置による処理の流れを示すフローチャートである。
【図7】第１の実施形態に係る温度履歴データの一例を示す図である。
【図8】第１の実施形態に係る温度履歴データに含まれる温度サイクルの一例を示す図である。
【図9】第１の実施形態に係る熱疲労被害量と稼働時間の関係の一例を示すグラフである。
【図10】第２の実施形態に係る熱疲労寿命予測システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図11】第２の実施形態に係る熱疲労寿命予測装置による処理の流れを示すフローチャートである。
【図12】第３の実施形態に係る熱疲労寿命予測システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図13】第３の実施形態に係る温度履歴データ取得部の内部構成を示すブロック図である。
【図14】第３の実施形態に係る温度履歴データ取得部の学習処理部による処理の流れを示すフローチャートである。
【図15】第４の実施形態に係る熱疲労寿命予測システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図16】第４の実施形態に係る全ひずみテーブルのデータ形式の一例を示す図である。
【図17】第４の実施形態に係る０．２％耐力時弾性ひずみテーブルのデータ形式の一例を示す図である。
【図18】一般的なＥＧＲクーラを備える内燃機関の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0024】
以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。なお、各図において同一または対応する構成には同一の符号を用いて説明を適宜省略する。
【0025】
図１は、第１の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１の構成を示す概略ブロック図である。図２、図３は、それぞれ第１の実施形態に係る温度履歴生成テーブル２１、塑性ひずみ振幅テーブル２２のデータ形式の一例を示す図である。図４は、第１の実施形態に係る熱サイクルのヒステリシスループの一例を示す図である。図５は、第１の実施形態に係るひずみの時間変化と熱サイクルのヒステリシスループの関係の一例を示す図である。図６は、第１の実施形態に係る熱疲労寿命予測装置１０による処理の流れを示すフローチャートである。図７は、第１の実施形態に係る温度履歴データ３５の一例を示す図である。図８は、第１の実施形態に係る温度履歴データ３５に含まれる温度サイクル４０～４９の一例を示す図である。図９は、第１の実施形態に係る熱疲労被害量と稼働時間の関係の一例を示すグラフである。図１０は、第２の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１ａの構成を示す概略ブロック図である。図１１は、第２の実施形態に係る熱疲労寿命予測装置１０ａによる処理の流れを示すフローチャートである。図１２は、第３の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１ｂの構成を示す概略ブロック図である。図１３は、第３の実施形態に係る温度履歴データ取得部１３ａの内部構成を示すブロック図である。図１４は、第３の実施形態に係る温度履歴データ取得部１３ａの学習処理部７１による処理の流れを示すフローチャートである。図１５は、第４の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１ｃの構成を示す概略ブロック図である。図１６、図１７は、それぞれ第４の実施形態に係る全ひずみテーブル２３、０．２％耐力時弾性ひずみテーブル２５のデータ形式の一例を示す図である。
【0026】
＜第１の実施形態＞
（第１の実施形態の全体構成）
図１に示すように、第１の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１は、建設機械の一例であるダンプトラック４と、サーバ装置７と、通信ネットワーク８と、熱疲労寿命予測装置１０とを備える。通信ネットワーク８は、例えば、通信事業者によって運営される移動体通信の通信網である。ダンプトラック４は、例えば、ディーゼルエンジンなどの内燃機関５と、無線通信機能を備えた制御装置６とを備える。内燃機関５は、例えば、図１８～図２３を参照して説明したＥＧＲクーラ１０１がエンジン本体１００に装着された内燃機関である。制御装置６は、内燃機関５に関する稼働データを、一定の間隔、または、ランダムな間隔で取得し、取得した稼働データを、通信ネットワーク８を経由してサーバ装置７に送信する。ここで、制御装置６が取得する稼働データには、例えば、稼働データが取得された時刻、内燃機関５の回転数、トルク、冷却水の水温（以下、単に「水温」という）、排気ガス温度などを示すデータが含まれる。
（第１の実施形態の全体構成）
図１に示すように、第１の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１は、建設機械の一例であるダンプトラック４と、サーバ装置７と、通信ネットワーク８と、熱疲労寿命予測装置１０とを備える。通信ネットワーク８は、例えば、通信事業者によって運営される移動体通信の通信網である。ダンプトラック４は、例えば、ディーゼルエンジンなどの内燃機関５と、無線通信機能を備えた制御装置６とを備える。内燃機関５は、例えば、図１８～図２３を参照して説明したＥＧＲクーラ１０１がエンジン本体１００に装着された内燃機関である。制御装置６は、内燃機関５に関する稼働データを、一定の間隔、または、ランダムな間隔で取得し、取得した稼働データを、通信ネットワーク８を経由してサーバ装置７に送信する。ここで、制御装置６が取得する稼働データには、例えば、稼働データが取得された時刻、内燃機関５の回転数、トルク、冷却水の水温（以下、単に「水温」という）、排気ガス温度などを示すデータが含まれる。
【0027】
サーバ装置７は、通信ネットワーク８を経由して、ダンプトラック４の制御装置６が送信する稼働データを受信し、受信した稼働データを内部の記憶領域に記録する。サーバ装置７は、稼働データの取得を要求する稼働データ取得要求信号を受信すると、内部の記憶領域から全ての稼働データを時系列順に読み出し、読み出した全ての稼働データを時系列順に含む稼働データ取得応答信号を稼働データ取得要求信号の送信元に送信する。ここで、時系列順とは、最先に取得された稼働データを先頭とし、取得された時刻が後の稼働データが後ろになる順番である。
【0028】
（第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置の構成）
熱疲労寿命予測装置１０は、記憶部１１、通信部１２、温度履歴データ取得部１３、サイクル検出部１４、稼働時間検出部１５、塑性ひずみ振幅検出部１６、予測部１７、及び出力部１８を備える。
熱疲労寿命予測装置１０は、記憶部１１、通信部１２、温度履歴データ取得部１３、サイクル検出部１４、稼働時間検出部１５、塑性ひずみ振幅検出部１６、予測部１７、及び出力部１８を備える。
【0029】
記憶部１１は、図２に示す温度履歴生成テーブル２１と、図３に示す塑性ひずみ振幅テーブル２２とを予め記憶する。温度履歴生成テーブル２１は、図２に示すように、縦方向に「回転数」の数値が書き込まれる複数の項目と、横方向に「トルク」の数値が書き込まれる複数の項目とを有する行列のデータ形式のテーブルである。「回転数」の数値の単位は、例えば、ｒｐｍ（revolutions per minute）であり、「トルク」の数値は、例えば、Ｎｍ(Newton Meter)である。以下、回転数に関する説明において、単位は、全て「ｒｐｍ」であり、トルクに関する説明において、単位は、全てＮｍであるものとする。
【0030】
温度履歴生成テーブル２１において、何れか１つの「回転数」の数値と、何れか１つの「トルク」の数値とによって特定される行列の要素の位置に、内燃機関５のＥＧＲクーラ１０１のチューブ先端部分の温度を示す数値が書き込まれる。なお、温度を示す数値の単位は、例えば、摂氏（℃）であり、以下、温度に関する説明において、単位は、全て摂氏であるものとする。
【0031】
すなわち、温度履歴生成テーブル２１は、内燃機関５のトルクと、回転数と、ＥＧＲクーラ１０１のチューブ先端部分の温度との関係を示すテーブルである。温度履歴生成テーブル２１は、予め生成されるテーブルであり、当該テーブルに記録されるデータは、例えば、エンジンベンチ試験装置などを用いて、事前に測定することにより得られるデータである。
【0032】
塑性ひずみ振幅テーブル２２は、図３に示すように、縦方向に「高温」の際の温度を示す数値が書き込まれる複数の項目と、横方向に「低温」の際の温度を示す数値が書き込まれる複数の項目とを有する行列のデータ形式のテーブルである。塑性ひずみ振幅テーブル２２において、何れか１つの「高温」の数値と、何れか１つの「低温」の数値とによって特定される行列の要素の位置に、塑性ひずみ振幅の値（以下、塑性ひずみ振幅値という）が書き込まれる。塑性ひずみ振幅値の単位は、例えば、パーセントである。
【0033】
ここで、塑性ひずみ振幅について説明する。図４は、図２２に示した熱サイクルのヒステリシスループを再掲した図である。塑性ひずみ振幅とは、図４において、符号３１の矢印の範囲で示される大きさであり、「β」の状態から経路５０２に沿って「γ」の状態に遷移する途上の応力が０になる位置のひずみの量と、チューブ先端部分が「γ」の状態から経路５０３に沿って「β」の状態に遷移する途上の応力が０になる位置のひずみの量との差である。チューブ先端部分に蓄積される塑性ひずみや、熱サイクルの最高温度及び最低温度の条件によってヒステリシスループの形状が変わることから、塑性ひずみ振幅は、熱サイクルごとに変動する。なお、状態「β」と状態「γ」とを含む熱サイクルの最高温度とは、図４の例の場合、「β」の状態における温度であり、熱サイクルの最低温度とは、「γ」の状態における温度である。塑性ひずみ振幅には、次式（１）に示す関係がある。
【0034】
【数1】
【0035】
式（１）は、いわゆるマンソン則と呼ばれる式である。式（１）において、Δεｉｎは、塑性ひずみ振幅値であり、Ｎｆは、熱疲労による寿命（以下、熱疲労寿命という）である。ｍ，Ｃは、それぞれ材料定数であり、材料によって予め定められる値であり、使用される材料が特定されると、ｍとＣの値は、一定値になる。そのため、塑性ひずみ振幅値Δεｉｎを特定することができれば、材料の熱疲労寿命Ｎｆを特定することができることになる。なお、ｍの一般的な値は、１未満の値であり、例えば、０．５程度の値である。
【0036】
内燃機関５のＥＧＲクーラ１０１のチューブ２００－１～２００－９に用いられる材料は、既知である。そのため、例えば、当該材料に対して、コンピュータシミュレーションにより、様々なパターンの熱サイクルの温度条件を与えることにより、熱サイクルの各々の最高温度と、最低温度とにおける塑性ひずみ振幅値を事前に算出することができる。事前に算出した最高温度と、最低温度と、塑性ひずみ振幅値との組み合わせが、塑性ひずみ振幅テーブル２２に書き込まれる。すなわち、１つの組み合わせの最高温度に一致する「高温」の項目の数値と、当該組み合わせの最低温度に一致する「低温」の項目の数値とによって特定される塑性ひずみ振幅テーブル２２の行列の要素の位置に、当該組み合わせの塑性ひずみ振幅値が書き込まれる。
【0037】
図１に戻り、通信部１２は、サーバ装置７に通信回線を経由して接続する。この通信回線は、例えば、無線ＬＡＮ(Local Area Network)、または、有線ＬＡＮである。なお、熱疲労寿命予測装置１０と、サーバ装置７とが遠隔地に設置される場合、当該通信回線は、通信ネットワーク８を経由する無線通信回線であってもよい。
【0038】
温度履歴データ取得部１３は、通信部１２を介してサーバ装置７に稼働データ取得要求信号を送信する。温度履歴データ取得部１３は、通信部１２を介してサーバ装置７が送信する稼働データ取得応答信号を受信する。温度履歴データ取得部１３は、受信した稼働データ取得応答信号に含まれている時系列順に並んだ稼働データの各々に含まれている回転数とトルクの組み合わせに対応するチューブ先端部分の温度を、記憶部１１に記憶されている温度履歴生成テーブル２１から検出する。温度履歴データ取得部１３は、検出したチューブ先端部分の温度を、時系列順に並べて、チューブ先端部分の温度の時間変化を示す過渡データ、すなわちチューブ先端部分の温度の履歴データ（以下、温度履歴データという）を生成する。
【0039】
チューブ先端部分は、ある程度の熱容量を有していることから、排気ガスに曝されても、すぐに温度が変化するわけではない。これに対して、温度履歴データ取得部１３が、生成する温度履歴データは、チューブ先端部分の熱容量を考慮していない温度変化を示すデータである。そのため、温度履歴データ取得部１３は、例えば、受信した稼働データ取得応答信号に含まれている排気ガス温度を用いて、過渡温度推測フィルタを生成する。過渡温度推測フィルタとして、例えば、ＫＺ（Kolmogrov-Zurbenko）フィルタなどが適用される。温度履歴データ取得部１３は、生成した過渡温度推測フィルタを、生成した温度履歴データに適用する。これにより、過渡温度推測フィルタ適用後の温度履歴データは、温度変化を高い精度で捉えたデータになる。
【0040】
サイクル検出部１４は、温度履歴データ取得部１３が生成した温度履歴データに対して、例えば、レインフロー法の一種であるＰ／Ｖ差法を適用して、温度サイクルを検出する。ここで、Ｐ／Ｖ差法について説明する。図５（ａ）は、ひずみの時間変化の一例を示すグラフである。図５（ｂ）は、図５（ａ）のグラフに示すひずみの時間変化が生じている場合の熱サイクルのヒステリシスループを示す図である。図５（ａ）に示す英文字「Ａ」～「Ｊ」の位置のひずみの量の各々は、図５（ｂ）において同一の英文字で示す位置におけるひずみの量に一致する。
【0041】
ひずみが、図５（ａ）に示す時間変化をしている場合、熱サイクルには、図５（ｂ）の「Ｅ」と「Ｈ」を経由する大きなループ（以下、大ループという）のほかに、「Ｃ」と「Ｄ」を経由するループ、「Ｇ」と「Ｆ」を経由するループ、「Ｉ」と「Ｊ」を経由するループである小さいループ（以下、小ループという）や、「Ａ」と「Ｂ」を経由する片側のループ（以下、片ループという）が含まれている。熱疲労には、大ループのみならず、小ループ、及び片ループも関与する。そのため、熱疲労の度合いを高い精度で推定するためには、大ループのみを熱疲労に関与する熱サイクルとするのではなく、小ループや片ループも熱疲労に関与する熱サイクルとして検出する必要がある。
【0042】
Ｐ／Ｖ差法は、図５（ａ）に示すような変化を示すグラフから、図５（ｂ）に示すヒステリシスループを検出する疲労計数法の一手法である。ところで、ある材料において、温度を上昇させた場合、一切の拘束条件がなければ、温度の上昇と共に、材料は膨張する。そのため、ひずみの時間変化と、温度の時間変化とは、類似した変化を示すことになる。この類似性があることを踏まえて、サイクル検出部１４は、温度履歴データに対してＰ／Ｖ差法を適用して、温度サイクルを検出し、検出した温度サイクルを、熱サイクルと同様の変化を示すものとみなすようにしている。サイクル検出部１４が検出する温度サイクルの各々は、１組の最高温度と最低温度によって表される。
【0043】
稼働時間検出部１５は、温度履歴データ取得部１３が生成する温度履歴データからダンプトラック４の稼働時間を検出する。温度履歴データは、サーバ装置７に蓄積されている全ての稼働データから生成されているため、温度履歴データの最初の時刻と、最後の時刻との差の時間が、稼働時間になる。
【0044】
塑性ひずみ振幅検出部１６は、サイクル検出部１４が検出した温度サイクルの各々を示す最高温度と最低温度の組み合わせの各々と、記憶部１１に記憶されている塑性ひずみ振幅テーブル２２とに基づいて、温度サイクルの各々に対応する塑性ひずみ振幅値を検出する。
【0045】
予測部１７は、塑性ひずみ振幅検出部１６が検出する温度サイクルの各々の塑性ひずみ振幅値と、稼働時間検出部１５が検出する稼働時間とに基づいて、チューブ先端部分の寿命に関する情報を算出する。出力部１８は、予測部１７が算出したチューブ先端部分の寿命に関する情報を、通信部１２を介してサーバ装置７に送信する。
【0046】
（第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置による処理）
図６に示すフローチャートを参照しつつ、熱疲労寿命予測装置１０による処理について説明する。図６に示すフローチャートが開始される前に、サーバ装置７の内部の記憶領域には、ダンプトラック４の稼働データが時系列順に複数記憶されているものとする。熱疲労寿命予測装置１０の温度履歴データ取得部１３は、通信部１２を介して稼働データ取得要求信号をサーバ装置７に送信する。サーバ装置７は、稼働データ取得要求信号を受信すると、内部の記憶領域から全ての稼働データを時系列順に読み出し、読み出した全ての稼働データを時系列順に含む稼働データ取得応答信号を稼働データ取得要求信号の送信元に送信する。温度履歴データ取得部１３は、通信部１２を介してサーバ装置７が送信する稼働データ取得応答信号を受信する（Ｓ１）。
図６に示すフローチャートを参照しつつ、熱疲労寿命予測装置１０による処理について説明する。図６に示すフローチャートが開始される前に、サーバ装置７の内部の記憶領域には、ダンプトラック４の稼働データが時系列順に複数記憶されているものとする。熱疲労寿命予測装置１０の温度履歴データ取得部１３は、通信部１２を介して稼働データ取得要求信号をサーバ装置７に送信する。サーバ装置７は、稼働データ取得要求信号を受信すると、内部の記憶領域から全ての稼働データを時系列順に読み出し、読み出した全ての稼働データを時系列順に含む稼働データ取得応答信号を稼働データ取得要求信号の送信元に送信する。温度履歴データ取得部１３は、通信部１２を介してサーバ装置７が送信する稼働データ取得応答信号を受信する（Ｓ１）。
【0047】
温度履歴データ取得部１３は、受信した稼働データ取得応答信号に含まれている時系列順に並んだ稼働データの各々に含まれている回転数とトルクの組み合わせに対応するチューブ先端部分の温度を、記憶部１１に記憶されている温度履歴生成テーブル２１から検出する。温度履歴データ取得部１３は、検出したチューブ先端部分の温度を、時系列順に並べて、温度履歴データを生成する。温度履歴データ取得部１３は、例えば、受信した稼働データ取得応答信号に含まれている排気ガス温度を用いて、過渡温度推測フィルタを生成する。温度履歴データ取得部１３は、生成した過渡温度推測フィルタを、生成した温度履歴データに適用する。これにより、温度履歴データ取得部１３は、例えば、図７に示す温度変化の温度履歴データ３５を生成して取得する。図７において、横軸は、時間であり、例えば、単位は、「ｓｅｃｏｎｄ」、すなわち「秒」である。縦軸は、温度である。温度履歴データ取得部１３は、過渡温度推測フィルタ適用後の温度履歴データ３５をサイクル検出部１４と、稼働時間検出部１５とに出力する（Ｓ２）。
【0048】
サイクル検出部１４は、温度履歴データ取得部１３が出力する温度履歴データ３５を取り込む。サイクル検出部１４は、取り込んだ温度履歴データ３５にＰ／Ｖ差法を適用して温度サイクルを検出する。サイクル検出部１４は、例えば、図８に示す符号４０～４９で示す１０個の温度サイクルを温度履歴データ３５から検出する。サイクル検出部１４は、検出した温度サイクル４０～４９を塑性ひずみ振幅検出部１６に出力する（Ｓ３）。
【0049】
塑性ひずみ振幅検出部１６は、サイクル検出部１４が出力する温度サイクル４０～４９を取り込む。塑性ひずみ振幅検出部１６は、取り込んだ温度サイクル４０～４９の各々の最高温度と最低温度の組み合わせと、記憶部１１に記憶されている塑性ひずみ振幅テーブル２２とに基づいて、温度サイクル４０～４９の各々に対応する塑性ひずみ振幅値を検出する。塑性ひずみ振幅検出部１６は、検出した温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値を予測部１７に出力する（Ｓ４）。
【0050】
稼働時間検出部１５は、温度履歴データ取得部１３が出力する温度履歴データ３５を取り込む。稼働時間検出部１５は、取り込んだ温度履歴データ３５からダンプトラック４の稼働時間を検出する。稼働時間検出部１５は、検出した稼働時間を予測部１７に出力する（Ｓ５）。なお、Ｓ５の処理は、Ｓ３，Ｓ４の処理と並列に行われてもよいし、Ｓ３，Ｓ４の処理の後に行われてもよいし、Ｓ３，Ｓ４の処理より前に行われてもよい。
【0051】
予測部１７は、塑性ひずみ振幅検出部１６が出力する温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値と、稼働時間検出部１５が出力する稼働時間とを取り込む。予測部１７は、チューブ先端部分の寿命に関する情報の一例として、チューブ先端部分の残稼働時間を算出する。そのため、予測部１７は、温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値と、稼働時間とに基づいて、単位時間当たりの熱疲労被害量を算出する。単位時間当たりの熱疲労被害量を算出する式は、次式（２）として表される。
【0052】
【数2】
【0053】
式（２）において、Ｄは、単位時間当たりの熱疲労被害量である。Ｔは、稼働時間である。Σは、温度履歴データ取得部１３が取得した稼働データの全期間、すなわち、稼働時間Ｔ内の総和を算出する演算記号である。Δεｉｎは、式（１）と同一の塑性ひずみ振幅値である。ｍは、式（１）と同一の材料定数である。
【0054】
式（２）は、線形累積損傷則、すなわち、いわゆるマイナ則と呼ばれる次式（３）に対して、式（１）で示されるマンソン則を代入することに得られる式である。
【0055】
【数3】
【0056】
式（３）において、Ｄ´は、材料が破損する際の熱疲労被害量である。ｎｉは、複数種類存在するひずみ振幅のうちｉ番目の種類のひずみ振幅が生じる回数である。ここで、ｉは、１以上の整数である。Ｎｉは、ｉ番目の種類のひずみ振幅によって材料が破損する回数である。Σは、生じたひずみ振幅の種類の総和、言い換えると、取り得る全てのｉについての総和を算出する演算記号である。
【0057】
チューブ先端部分の材料は、既知であるため、ｍの値は、予め特定される。予め特定されるｍの値は、予測部１７の内部の記憶領域に予め記憶される。予測部１７は、式（２）のＴに、取り込んだ稼働時間を代入し、式（２）のΔεｉｎに、取り込んだ温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値の各々を代入し、式（２）のｍに、内部の記憶領域に記憶されているｍの値を代入して、単位時間当たりの熱疲労被害量Ｄを算出する（Ｓ６）。
【0058】
図９は、稼働時間と、熱疲労被害量との関係を示すグラフである。図９において、横軸は、時間であり、単位は、例えば、「ｈｏｕｒ」、すなわち「時」である。符号６１で示すグラフは、実際の熱疲労被害量の変化を示すグラフであり、稼働時間「０」から稼働時間検出部１５が検出した稼働時間Ｔまでの範囲のグラフになる。符号６２で示すグラフは、予測部１７が算出した単位時間当たりの熱疲労被害量Ｄの傾きで単調増加するグラフである。符号６３で示す横軸に平行なグラフは、熱疲労被害量の寿命判定閾値を示すグラフである。熱疲労被害量が、寿命判定閾値になると、チューブ先端部分に亀裂が生じて破損することになる。したがって、符号６４の矢印の範囲で示される時間の長さが、残稼働時間を示すことなる。そのため、残稼働時間は、次式（４）によって算出することができる。
【0059】
【数4】
【0060】
式（４）において、Ｔｒｅｓｔは、残稼働時間であり、Ｃ´は、破損に至るまでの熱疲労被害量、すなわち、符号６３のグラフが示す寿命判定閾値である。寿命判定閾値Ｃ´は、予め定められる値であり、予測部１７の内部の記憶領域に予め記憶される。寿命判定閾値Ｃ´の値は、例えば、コンピュータシミュレーションにより算出した値を適用してもよいし、単体試験やシステム試験や現実の使用の際に実際に破損したＥＧＲクーラ１０１の熱疲労被害量を適用してもよい。また、稼働時間が様々である複数のダンプトラック４を対象として、ＥＧＲクーラ１０１が破損するまでの状況を示すデータを収集し、収集したデータから、どれぐらいの熱疲労が蓄積すると、どれぐらいで破損するかを推測して寿命判定閾値Ｃ´を定めるようにしてもよい。
【0061】
予測部１７は、式（４）に、取り込んだ稼働時間Ｔと、算出した単位時間当たりの熱疲労被害量Ｄと、内部の記憶領域に記憶されている寿命判定閾値Ｃ´とを代入して、残稼働時間Ｔｒｅｓｔを算出する。予測部１７は、算出した残稼働時間Ｔｒｅｓｔを出力部１８に出力する（Ｓ７）。
【0062】
出力部１８は、予測部１７が出力する残稼働時間Ｔｒｅｓｔを取り込むと、取り込んだ残稼働時間Ｔｒｅｓｔを、通信部１２を介してサーバ装置７に送信する（Ｓ８）。これにより、熱疲労寿命予測装置１０による処理が終了する。サーバ装置７は、残稼働時間Ｔｒｅｓｔを受信すると、受信した残稼働時間Ｔｒｅｓｔを内部の記憶領域に記録する。サーバ装置７は、例えば、通信ネットワーク８を経由して、図示しない端末装置から残稼働時間Ｔｒｅｓｔの参照を要求する信号を受けると、当該端末装置に対して、残稼働時間Ｔｒｅｓｔを送信する。これにより、端末装置を利用するユーザは、ダンプトラック４の残稼働時間Ｔｒｅｓｔ、すなわちダンプトラック４が備える内燃機関５のＥＧＲクーラ１０１を交換する時期を確認したりすることが可能になる。
【0063】
（第１の実施形態の作用・効果）
上記の第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０において、温度履歴データ取得部１３は、熱疲労が生じるチューブ先端部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを生成して取得する。サイクル検出部１４は、温度履歴データから熱疲労の蓄積に関与する温度サイクル４０～４９を検出する。稼働時間検出部１５（熱疲労蓄積進行尺度検出部）は、式（２）において、熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値として、ダンプトラック４の稼働時間Ｔを検出する。塑性ひずみ振幅検出部１６は、温度サイクル４０～４９ごとの最高温度と、最低温度とを用いて、温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値Δεｉｎを検出する。予測部１７は、稼働時間検出部１５が検出する稼働時間Ｔと、塑性ひずみ振幅検出部１６が検出する塑性ひずみ振幅値Δεｉｎとを用いて、チューブ先端部分の寿命に関する情報として、残稼働時間Ｔｒｅｓｔを算出する。
上記の第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０において、温度履歴データ取得部１３は、熱疲労が生じるチューブ先端部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを生成して取得する。サイクル検出部１４は、温度履歴データから熱疲労の蓄積に関与する温度サイクル４０～４９を検出する。稼働時間検出部１５（熱疲労蓄積進行尺度検出部）は、式（２）において、熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値として、ダンプトラック４の稼働時間Ｔを検出する。塑性ひずみ振幅検出部１６は、温度サイクル４０～４９ごとの最高温度と、最低温度とを用いて、温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値Δεｉｎを検出する。予測部１７は、稼働時間検出部１５が検出する稼働時間Ｔと、塑性ひずみ振幅検出部１６が検出する塑性ひずみ振幅値Δεｉｎとを用いて、チューブ先端部分の寿命に関する情報として、残稼働時間Ｔｒｅｓｔを算出する。
【0064】
すなわち、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０は、チューブ先端部分に対して交互に発生する圧縮応力と、引張応力とによる影響が示される塑性ひずみ振幅値Δεｉｎを用いて、チューブ先端部分の残稼働時間Ｔｒｅｓｔを算出するようにしている。したがって、特許文献１に開示されている技術よりも、熱疲労の度合いを正確に予測して、精度の高い寿命の予測を行うことが可能になる。この精度の高い残稼働時間Ｔｒｅｓｔに基づいて、ダンプトラック４において、ＥＧＲクーラ１０１を交換する適切な時期を判断することができる。
【0065】
これにより、例えば、ある期間において、ダンプトラック４が想定を超える稼働状態で利用されて、ＥＧＲクーラ１０１の熱疲労が急激に進行し、数日で破損しそうな状態になっていたとしても、残稼働時間Ｔｒｅｓｔを１日ごと、または、数日ごとに参照するようにしておけば、早期にＥＧＲクーラ１０１の熱疲労の度合いを把握することができ、破損する前に、ＥＧＲクーラ１０１を交換することが可能になる。また、定期的なメンテナンスを行っている際に、残稼働時間Ｔｒｅｓｔが、次回のメンテナンスの時期までの時間よりも短くなっている場合に、ＥＧＲクーラ１０１を事前に交換しておくといった対応をして、ＥＧＲクーラ１０１が、ダンプトラック４の稼働中に破損する事態を回避することが可能になる。
【0066】
すなわち、熱疲労寿命予測装置１０を用いることで、ダンプトラック４の内燃機関５に要するＬＣＣ（Life Cycle Cost）を低減することが可能になる。また、このようなＥＧＲクーラ１０１を交換するという予防保全のみならず、開発時において有限寿命設計や信頼性の向上を考慮した設計を行う際にも、熱疲労寿命予測装置１０によって算出する残稼働時間Ｔｒｅｓｔを利用することにより、精度の高い設計を行うことが可能になる。
【0067】
特許文献１に開示されている技術では、排気ガス温度が、下限温度から上限温度以上に上昇した後に、再び下限温度以下まで下降する場合に、温度サイクルを１増加させるようにしている。そのため、例えば、上限温度を５００℃とし、下限温度を３００℃とした場合、排気ガス温度が３００℃から５００℃に上昇した後に、３００℃まで下降した場合、温度サイクルを１増加させることになる。これに対して、５００℃に上昇した後に、４００℃までしか下降しなかった場合、３００℃まで下降していないことから、温度サイクルとしてカウントしないことになる。また、３００℃から４００℃に上昇して、３００℃に下降した場合も、温度の最大値が５００℃未満であるため、温度サイクルとしてカウントしないことになる。温度サイクルとしてカウントしない、３００℃から５００℃を経て４００℃に至る場合や、３００℃から４００℃を経て３００℃に至る場合であっても、塑性ひずみが蓄積する場合がある。そのため、特許文献１に開示されている技術の手法では、蓄積する塑性ひずみを取りこぼす可能性がある。
【0068】
また、特許文献１に開示している技術では、２００℃から５００℃を経て２００℃に至る場合であっても、３００℃から６００℃を経て３００℃に至る場合であっても、同一の処理、すなわち、温度サイクルを１増加させるだけである。熱疲労被害量の観点でみると、最高温度と最低温度の温度差が重要ではなく、塑性ひずみが生じる温度まで上昇した後に、どこまで温度が上昇して、その後、どこまで温度が下降したかが重要である。そのため、最高温度と最低温度の差が同一であったとしても、５００℃までしか上昇していない場合に比べると、６００℃まで上昇している場合の方が、熱疲労被害量は大きくなるが、特許文献１に開示されている技術では、この点を考慮できてないと推測される。
【0069】
これに対して、熱疲労寿命予測装置１０では、図３に示す塑性ひずみ振幅テーブル２２を用いて、塑性ひずみ振幅値Δεｉｎを検出するようにしている。図３に示すように、塑性ひずみ振幅テーブル２２では、最高温度と最低温度の複数の組み合わせが示されており、更に、最高温度と最低温度の複数の組み合わせの各々によって表される様々な温度変化に対応する塑性ひずみ振幅値Δεｉｎが示されている。塑性ひずみ振幅テーブル２２に示されている塑性ひずみ振幅値Δεｉｎは、チューブ先端部分の材料が、温度が高くなると軟らかくなって、ひずみが生じやすくなり、温度が低くなると固くなって、ひずみが生じ難くなるという、温度によってチューブ先端部分の材料の物性が変わることを考慮した値になっている。また、特許文献１に開示されている技術では、熱疲労が生じて破損する部分である排気管の温度ではなく、排気ガスの温度に基づく予測処理を行っているのに対して、熱疲労寿命予測装置１０では、熱疲労が生じて破損する部分であるチューブ先端部分の温度に基づく予測処理を行っている。そのため、特許文献１に開示されている技術に比べると、熱疲労寿命予測装置１０は、より詳細な精度で、蓄積する塑性ひずみ振幅値を検出することが可能になり、それに伴い、精度の高い熱疲労被害量を算出することを可能としている。
【0070】
＜第２の実施形態＞
（第２の実施形態の全体構成）
図１０に示すように、第２の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１ａは、ダンプトラック４と、サーバ装置７と、通信ネットワーク８と、熱疲労寿命予測装置１０ａとを備える。なお、第２の実施形態において、第１の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。
（第２の実施形態の全体構成）
図１０に示すように、第２の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１ａは、ダンプトラック４と、サーバ装置７と、通信ネットワーク８と、熱疲労寿命予測装置１０ａとを備える。なお、第２の実施形態において、第１の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。
【0071】
（第２の実施形態の熱疲労寿命予測装置の構成）
熱疲労寿命予測装置１０ａは、記憶部１１、通信部１２、温度履歴データ取得部１３、サイクル検出部１４、サイクルカウント部１５ａ、塑性ひずみ振幅検出部１６、予測部１７ａ、及び出力部１８を備える。
熱疲労寿命予測装置１０ａは、記憶部１１、通信部１２、温度履歴データ取得部１３、サイクル検出部１４、サイクルカウント部１５ａ、塑性ひずみ振幅検出部１６、予測部１７ａ、及び出力部１８を備える。
【0072】
サイクルカウント部１５ａは、サイクル検出部１４が検出する温度サイクルの数をカウントして、温度サイクルの個数を検出する。予測部１７ａは、塑性ひずみ振幅検出部１６が検出する温度サイクルの各々の塑性ひずみ振幅値と、サイクルカウント部１５ａが検出する温度サイクルの個数とに基づいて、チューブ先端部分の寿命に関する情報を算出する。ただし、第２の実施形態の予測部１７ａは、チューブ先端部分の寿命に関する情報として、残サイクル数を算出する。
【0073】
（第２の実施形態の熱疲労寿命予測装置による処理）
図１１に示すフローチャートを参照しつつ、熱疲労寿命予測装置１０ａによる処理について説明する。図１１に示すフローチャートが開始される前に、サーバ装置７の内部の記憶領域には、ダンプトラック４の稼働データが時系列順に複数記憶されているものとする。Ｓａ１～Ｓａ３の処理については、第１の実施形態のＳ１～Ｓ３と同一の処理が行われる。ただし、Ｓａ２の処理の場合、温度履歴データ取得部１３は、温度履歴データ３５をサイクル検出部１４のみに出力する。また、Ｓａ３の処理の場合、サイクル検出部１４は、検出した温度サイクル４０～４９を、塑性ひずみ振幅検出部１６と、サイクルカウント部１５ａとに出力する。
図１１に示すフローチャートを参照しつつ、熱疲労寿命予測装置１０ａによる処理について説明する。図１１に示すフローチャートが開始される前に、サーバ装置７の内部の記憶領域には、ダンプトラック４の稼働データが時系列順に複数記憶されているものとする。Ｓａ１～Ｓａ３の処理については、第１の実施形態のＳ１～Ｓ３と同一の処理が行われる。ただし、Ｓａ２の処理の場合、温度履歴データ取得部１３は、温度履歴データ３５をサイクル検出部１４のみに出力する。また、Ｓａ３の処理の場合、サイクル検出部１４は、検出した温度サイクル４０～４９を、塑性ひずみ振幅検出部１６と、サイクルカウント部１５ａとに出力する。
【0074】
Ｓａ４の処理は、第１の実施形態のＳ４と同一の処理が行われる。サイクルカウント部１５ａは、サイクル検出部１４が出力する温度サイクル４０～４９を取り込む。サイクルカウント部１５ａは、取り込んだ温度サイクル４０～４９の個数を検出する。サイクルカウント部１５ａは、検出した温度サイクル４０～４９の個数を予測部１７ａに出力する（Ｓａ５）。なお、Ｓａ５の処理は、Ｓａ４の処理と並列に行われてもよいし、Ｓａ４の処理の後に行われてもよいし、Ｓａ４の処理の前に行われてもよい。
【0075】
予測部１７ａは、塑性ひずみ振幅検出部１６が出力する温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値と、サイクルカウント部１５ａが出力する温度サイクル４０～４９の個数とを取り込む。予測部１７ａは、チューブ先端部分の寿命として、チューブ先端部分の残サイクルを算出する。そのため、予測部１７ａは、温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値と、温度サイクル４０～４９の個数とに基づいて、ある使われ方の１サイクル当たりの熱疲労被害量を算出する。ここで、「ある使われ方」とは、温度履歴データ取得部１３が取得した稼働データが得られるような状態での内燃機関５の使われ方である。ある使われ方の１サイクル当たりの熱疲労被害量を算出する式は、次式（５）として表される。
【0076】
【数5】
【0077】
式（５）において、ｄは、ある使われ方の１サイクル当たりの熱疲労被害量である。ｎｄは、サイクルカウント部１５ａが検出した温度サイクル４０～４９の個数、すなわち既に実施したサイクル数である。Σは、温度履歴データ取得部１３が取得した稼働データの全期間の総和を算出する演算記号である。Δεｉｎは、式（１）と同一の塑性ひずみ振幅値である。ｍは、式（１）と同一の材料定数である。式（５）は、式（２）と同様に、線形累積損傷則、すなわち、式（３）に対して、式（１）を代入することに得られる式である。
【0078】
チューブ先端部分の材料は、既知であるため、ｍの値は、予め特定される。予め特定されるｍの値は、予測部１７ａの内部の記憶領域に予め記憶される。予測部１７ａは、式（５）のｎｄに、取り込んだ温度サイクル４０～４９の個数を代入し、式（５）のΔεｉｎに、取り込んだ温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値を代入し、式（５）のｍに、内部の記憶領域に記憶されているｍの値を代入して、ある使われ方の１サイクル当たりの熱疲労被害量ｄを算出する（Ｓａ６）。残サイクル数は、次式（６）によって算出することができる。
【0079】
【数6】
【0080】
式（６）において、ｎｒｅｓｔは、残サイクル数であり、Ｃ´は、式（４）のＣ´と同一の破損に至るまでの熱疲労被害量である。Ｃ´の値は、予測部１７ａの内部の記憶領域に予め記憶される。したがって、予測部１７ａは、式（６）に、取り込んだ温度サイクル４０～４９の個数ｎｄと、算出したある使われ方の１サイクル当たりの熱疲労被害量ｄと、内部の記憶領域に記憶されている寿命判定閾値Ｃ´とを代入して、残サイクル数ｎｒｅｓｔを算出する。予測部１７ａは、算出した残サイクル数ｎｒｅｓｔを出力部１８に出力する（Ｓａ７）。
【0081】
出力部１８は、予測部１７ａが出力する残サイクル数ｎｒｅｓｔを取り込むと、取り込んだ残サイクル数ｎｒｅｓｔを、通信部１２を介してサーバ装置７に送信する（Ｓａ８）。これにより、熱疲労寿命予測装置１０ａによる処理が終了する。サーバ装置７は、残サイクル数ｎｒｅｓｔを受信すると、受信した残サイクル数ｎｒｅｓｔを内部の記憶領域に記録する。サーバ装置７は、例えば、通信ネットワーク８を経由して、図示しない端末装置から残サイクル数ｎｒｅｓｔの参照を要求する信号を受けると、当該端末装置に対して、残サイクル数ｎｒｅｓｔを送信する。これにより、端末装置を利用するユーザは、ダンプトラック４の残サイクル数ｎｒｅｓｔから、ダンプトラック４が備える内燃機関５のＥＧＲクーラ１０１を交換する時期を確認したりすることが可能になる。
【0082】
（第２の実施形態の作用・効果）
上記の第２の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ａにおいて、温度履歴データ取得部１３は、熱疲労が生じるチューブ先端部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを生成して取得する。サイクル検出部１４は、温度履歴データから熱疲労の蓄積に関与する温度サイクル４０～４９を検出する。サイクルカウント部１５ａ（熱疲労蓄積進行尺度検出部）は、式（５）において、熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値として、温度サイクル４０～４９の個数ｎｄを検出する。塑性ひずみ振幅検出部１６は、温度サイクル４０～４９ごとの最高温度と、最低温度とを用いて、温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値Δεｉｎを検出する。予測部１７ａは、サイクルカウント部１５ａが検出する温度サイクル４０～４９の個数ｎｄと、塑性ひずみ振幅検出部１６が検出する塑性ひずみ振幅値Δεｉｎとを用いて、チューブ先端部分の寿命に関する情報として、残サイクル数ｎｒｅｓｔを算出する。
上記の第２の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ａにおいて、温度履歴データ取得部１３は、熱疲労が生じるチューブ先端部分の温度の時間変化を示す温度履歴データを生成して取得する。サイクル検出部１４は、温度履歴データから熱疲労の蓄積に関与する温度サイクル４０～４９を検出する。サイクルカウント部１５ａ（熱疲労蓄積進行尺度検出部）は、式（５）において、熱疲労の蓄積の進行を示す尺度となる熱疲労蓄積進行尺度値として、温度サイクル４０～４９の個数ｎｄを検出する。塑性ひずみ振幅検出部１６は、温度サイクル４０～４９ごとの最高温度と、最低温度とを用いて、温度サイクル４０～４９ごとの塑性ひずみ振幅値Δεｉｎを検出する。予測部１７ａは、サイクルカウント部１５ａが検出する温度サイクル４０～４９の個数ｎｄと、塑性ひずみ振幅検出部１６が検出する塑性ひずみ振幅値Δεｉｎとを用いて、チューブ先端部分の寿命に関する情報として、残サイクル数ｎｒｅｓｔを算出する。
【0083】
これにより、第２の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ａは、最終的に算出するチューブ先端部分の寿命に関する情報が、残稼働時間Ｔｒｅｓｔではなく、残サイクル数ｎｒｅｓｔという点で、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０とは異なる構成を有するものの、当該構成以外の構成については、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０と同様の作用及び効果を有することになる。残サイクル数ｎｒｅｓｔが得られることにより、残稼働時間Ｔｒｅｓｔが得られる場合と異なり、以下のようなことが可能になる。例えば、ダンプトラック４が、荷物を積載して山を上り、山の頂上で荷物を降ろして、山を下るという一連の作業を繰り返すような利用形態で利用されている場合、温度サイクルは、同様の変化を示すことになる。したがって、残サイクル数ｎｒｅｓｔが得られることにより、ダンプトラック４が一連の作業を、残り何回行うことができるかを把握することが可能になる。
【0084】
＜第３の実施形態＞
（第３の実施形態の全体構成）
図１２に示すように、第３の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１ｂは、ダンプトラック４と、サーバ装置７と、通信ネットワーク８と、熱疲労寿命予測装置１０ｂとを備える。なお、第３の実施形態において、第１の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。
（第３の実施形態の全体構成）
図１２に示すように、第３の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１ｂは、ダンプトラック４と、サーバ装置７と、通信ネットワーク８と、熱疲労寿命予測装置１０ｂとを備える。なお、第３の実施形態において、第１の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。
【0085】
（第３の実施形態の熱疲労寿命予測装置の構成）
熱疲労寿命予測装置１０ｂは、記憶部１１ａ、通信部１２、温度履歴データ取得部１３ａ、サイクル検出部１４、稼働時間検出部１５、塑性ひずみ振幅検出部１６、予測部１７、及び出力部１８を備える。記憶部１１ａは、図２に示す温度履歴生成テーブル２１を記憶せず、図３に示す塑性ひずみ振幅テーブル２２を予め記憶する。
熱疲労寿命予測装置１０ｂは、記憶部１１ａ、通信部１２、温度履歴データ取得部１３ａ、サイクル検出部１４、稼働時間検出部１５、塑性ひずみ振幅検出部１６、予測部１７、及び出力部１８を備える。記憶部１１ａは、図２に示す温度履歴生成テーブル２１を記憶せず、図３に示す塑性ひずみ振幅テーブル２２を予め記憶する。
【0086】
温度履歴データ取得部１３ａは、図１３に示すように、学習処理部７１、教師データ記憶部７２、温度履歴予測モデルデータ記憶部７３、温度履歴データ生成部７４、及びニューラルネットワーク８０を備える。
【0087】
ニューラルネットワーク８０は、入力層８１、中間層８２、及び出力層８３を備える。入力層８１は、５個のニューロン８１－１～８１－５を備える。ニューロン８１－１～８１－５は、それぞれ回転数、トルク、水温、排気ガス温度、チューブ先端部分の温度を取り込む。ニューロン８１－１～８１－５は、取り込んだ数値を、接続先となる中間層８２のニューロンに出力する。
【0088】
中間層８２は、例えば、６０個のニューロンが２層に配置された構造である。中間層８２の１層目のニューロンは、入力側において、入力層８１のニューロン８１－１～８１－５の何れか、または、全てと接続する。中間層８２の２層目のニューロンは、入力側において中間層８２の１層目のニューロンの何れか、または、全てに接続する。
【0089】
出力層８３は、１つのニューロン８３－１を備える。ニューロン８３－１は、入力側において、中間層８２の２層目の全てのニューロンに接続する。ニューロン８３－１は、算出する出力値を、学習処理部７１に出力する。なお、中間層８２のニューロンと、出力層８３のニューロン８３－１に適用される活性化関数として、例えば、ＲｅＬＵ（Rectified Linear Unit）関数が適用される。
【0090】
教師データ記憶部７２は、予め準備される教師データを記憶する。教師データには、入力側データと出力側データの組み合わせが複数含まれる。ここで、入力側データは、機械学習の技術分野において、訓練データともいわれるデータであり、出力側データは、正解ラベルともいわれるデータである。１つの入力側データには、ある測定時刻における内燃機関５の回転数、トルク、水温、排気ガス温度、及びチューブ先端部分の温度を示すデータの組み合わせが含まれる。当該入力側データに対応する出力側データには、対応する入力側データの条件が内燃機関５に適用された場合の１測定時刻後のチューブ先端部分の温度を示すデータが含まれる。ここで、測定時刻とは、内燃機関５のチューブ先端部分の温度が一定の間隔で測定される場合の個々の測定が行われる時刻のことである。なお、第３の実施形態では、サーバ装置７の内部の記憶領域に記憶される稼働データは、一定の間隔で取得されたデータであり、例えば、稼働データの取得間隔が１秒であれば、１測定時刻も１秒になる。入力側データと出力側データとは、コンピュータシミュレーションによって生成されたデータであってもよいし、稼働中の内燃機関５を測定時刻ごとに実測することによって取得されたデータであってもよい。
【0091】
温度履歴予測モデルデータ記憶部７３は、中間層８２のニューロンと、出力層８３のニューロン８３－１とに適用される係数、すなわち重み及びバイアスの値を記憶する。初期状態では、温度履歴予測モデルデータ記憶部７３は、係数の初期値を記憶する。
【0092】
学習処理部７１は、学習モードと推定モードの２つのモードの何れか一方のモードで動作する。学習処理部７１は、学習モードの場合、教師データ記憶部７２に記憶されている教師データを用いて学習処理を行い、中間層８２のニューロンと、出力層８３のニューロン８３－１に適用する最適な係数を算出する。学習モードが終了すると、温度履歴予測モデルデータ記憶部７３には、最適な係数が記憶され、この最適な係数が、温度履歴予測モデルデータになる。
【0093】
学習処理部７１は、推定モードの場合、温度履歴予測モデルデータ記憶部７３に記憶されている学習処理済みの温度履歴予測モデルデータを、中間層８２のニューロンと、出力層８３のニューロン８３－１に適用して、ニューラルネットワーク８０を温度履歴予測モデルとして構築する。学習処理部７１は、通信部１２を介してサーバ装置７に稼働データ取得要求信号を送信して時系列順に並んだ稼働データを取得する。学習処理部７１は、時系列順において先頭の稼働データに含まれる回転数、トルク、水温、排ガス温度を、それぞれ入力層８１のニューロン８１－１～８１－４に与えると共に、予め定められるチューブ先端部分の温度の初期値を、ニューロン８１－５に与える。なお、予め定められるチューブ先端部分の温度の初期値として、例えば、ニューロン８１－３に最初に与える水温が適用される。
【0094】
学習処理部７１は、時系列順において先頭の稼働データを入力層８１のニューロン８１－１～８１－５に与えた場合に、出力層８３のニューロン８３－１が出力する出力値を取得する。学習処理部７１は、取得した出力値を、温度履歴データ生成部７４に出力する。学習処理部７１は、時系列順において先頭から２番目以降の稼働データの場合、稼働データに含まれる回転数、トルク、水温、排ガス温度を、それぞれ入力層８１のニューロン８１－１～８１－４に与えると共に、直前に取得した出力値を、ニューロン８１－５に与える。学習処理部７１が稼働データの全てに対して推論モードの処理を行うと、温度履歴データ生成部７４は、測定時刻の間隔で、時系列順にチューブ先端部分の温度を取得することになる。温度履歴データ生成部７４は、取得した時系列順に並んだチューブ先端部分の温度を、温度履歴データとしてサイクル検出部１４と、稼働時間検出部１５とに出力する。
【0095】
（第３の実施形態の温度履歴データ取得部による学習処理）
図１４のフローチャートを参照しつつ、温度履歴データ取得部１３ａの学習処理部７１が行う学習処理について説明する。学習処理部７１は、学習モードの場合、温度履歴予測モデルデータ記憶部７３に記憶されている係数の初期値を、中間層８２のニューロンと、出力層８３のニューロン８３－１とに適用する（Ｓｃ１）。学習処理部７１は、教師データ記憶部７２に記憶されている教師データから１組の入力側データと、出力側データとを読み出す。
図１４のフローチャートを参照しつつ、温度履歴データ取得部１３ａの学習処理部７１が行う学習処理について説明する。学習処理部７１は、学習モードの場合、温度履歴予測モデルデータ記憶部７３に記憶されている係数の初期値を、中間層８２のニューロンと、出力層８３のニューロン８３－１とに適用する（Ｓｃ１）。学習処理部７１は、教師データ記憶部７２に記憶されている教師データから１組の入力側データと、出力側データとを読み出す。
【0096】
学習処理部７１は、読み出した入力側データを、入力層８１のニューロン８１－１～８１－５に与えて、出力層８３のニューロン８３－１が出力する出力値を取得する（Ｓｃ２）。学習処理部７１は、当該入力側データに対応する出力側データと、取得した出力値と、温度履歴予測モデルデータ記憶部７３に記憶されている係数とに基づいて、例えば、確率的勾配降下法（ＳＧＤ：Stochastic Gradient Descent）を利用して、中間層８２のニューロンと、出力層８３のニューロン８３－１に適用する新たな係数を算出する（Ｓｃ３）。学習処理部７１は、温度履歴予測モデルデータ記憶部７３に記憶されている係数を、算出した新たな係数に書き換えると共に、算出した新たな係数を中間層８２のニューロンと、出力層８３のニューロン８３－１とに適用する（Ｓｃ４）。
【0097】
学習処理部７１は、教師データ記憶部７２に記憶されている教師データから学習処理の処理対象としていない何れかの１組の入力側データと、出力側データとを読み出し、再び、Ｓｃ２～Ｓｃ４の処理を行う（ループＬｃ１ｓ～Ｌｃ１ｅ）。教師データに含まれる入力側データと出力側データの組み合わせの全てに対する学習処理が終了すると、最適な係数が、温度履歴予測モデルデータ記憶部７３に記憶され、この最適な係数が、温度履歴予測モデルデータになる。
【0098】
なお、学習処理部７１が、全ての入力側データと出力側データの組み合わせを学習処理の処理対象とした場合であっても、最適な係数が得られていないと判断される場合は、学習処理部７１は、再び、教師データ記憶部７２に記憶されている教師データを用いて、学習処理を継続するようにしてもよい。
【0099】
図１４の処理は、第１の実施形態において示した図６の処理が行われる前に行われる処理である。第３の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｂが行う図６に対応する処理は、図６のＳ２の処理が、温度履歴データ取得部１３ａの学習処理部７１が、推定モードにおいて、温度履歴データを生成する処理に置き換えられる他は、第１の実施形態と同一の処理になる。
【0100】
（第３の実施形態の作用・効果）
第３の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｂの構成は、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０の構成において、温度履歴データ取得部１３を、温度履歴データ取得部１３ａに置き換えた構成である。そのため、温度履歴データが得られた後の熱疲労寿命予測装置１０ｂによる処理は、熱疲労寿命予測装置１０と同一の処理である。したがって、第３の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｂは、温度履歴データを生成する処理以外については、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０と同様の作用及び効果を有することになる。
第３の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｂの構成は、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０の構成において、温度履歴データ取得部１３を、温度履歴データ取得部１３ａに置き換えた構成である。そのため、温度履歴データが得られた後の熱疲労寿命予測装置１０ｂによる処理は、熱疲労寿命予測装置１０と同一の処理である。したがって、第３の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｂは、温度履歴データを生成する処理以外については、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０と同様の作用及び効果を有することになる。
【0101】
第３の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｂでは、機械学習の技術を用いて、温度履歴データを生成する。そのため、第３の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｂは、事前に学習処理を必要とするものの、図６に示すチューブ先端部分の寿命に関する情報を得る処理を行う際に、温度履歴生成テーブル２１を用いることなく、かつ過渡温度推測フィルタを生成してフィルタリング処理を行うことなく、稼働データのみから温度履歴データを生成することができる点において、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０よりも利点がある。
【0102】
なお、上記した第３の実施形態では、中間層８２は、２層構造であるとして説明しているが、２層以上の構造であってもよい。中間層８２のニューロンの個数は、例えば、６０個としているが、教師データに含まれる入力側データと出力側データの組み合わせの数などに応じて、適宜変更するようにしてもよい。中間層８２のニューロンと、出力層８３のニューロン８３－１に適用される活性化関数として、ＲｅＬＵ（Rectified Linear Unit）関数を示しているが、ＲｅＬＵ関数以外の活性化関数を適用するようにしてもよい。学習処理部７１が推定モードの処理を行う際、最初にニューロン８１－５に与える初期値として、最初にニューロン８１－３に与える水温を一例として示しているが、予め定める別の値としてもよい。この場合、予め定める別の値は、例えば、学習処理部７１の内部の記憶領域に予め記憶させておくことになる。熱疲労寿命予測装置１０ｂにおいて、温度履歴データ取得部１３ａが備える教師データ記憶部７２が記憶する教師データと、温度履歴予測モデルデータ記憶部７３が記憶する温度履歴予測モデルデータとは、記憶部１１ａに記憶されていてもよい。
【0103】
図１４に示す処理では、学習処理部７１は、１組の入力側データと出力側データに対して、新たな係数を更新する処理、いわゆるオンライン学習処理を行うようにしているが、予め定められる組み合わせ数ごとに、新たな係数を算出して更新するバッチ処理を行うようにしてもよい。図１４のＳｃ３の処理において、学習処理部７１は、確率的勾配降下法により、新たな係数を算出するようにしているが、確率的勾配降下法以外の手法によって、新たな係数を算出するようにしてもよい。学習処理部７１が行う学習処理は、ニューラルネットワーク８０を利用する機械学習の処理に限られず、例えば、ニューラルネットワーク８０と同様の機能を有する関数近似器を用いる教師ありの機械学習の処理であってもよい。
【0104】
＜第４の実施形態＞
（第４の実施形態の全体構成）
図１５に示すように、第４の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１ｃは、ダンプトラック４と、サーバ装置７と、通信ネットワーク８と、熱疲労寿命予測装置１０ｃとを備える。なお、第４の実施形態において、第１の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。
（第４の実施形態の全体構成）
図１５に示すように、第４の実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１ｃは、ダンプトラック４と、サーバ装置７と、通信ネットワーク８と、熱疲労寿命予測装置１０ｃとを備える。なお、第４の実施形態において、第１の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。
【0105】
（第４の実施形態の熱疲労寿命予測装置の構成）
熱疲労寿命予測装置１０ｃは、記憶部１１ｂ、通信部１２、温度履歴データ取得部１３、サイクル検出部１４、稼働時間検出部１５、塑性ひずみ振幅検出部１６ａ、予測部１７、及び出力部１８を備える。
熱疲労寿命予測装置１０ｃは、記憶部１１ｂ、通信部１２、温度履歴データ取得部１３、サイクル検出部１４、稼働時間検出部１５、塑性ひずみ振幅検出部１６ａ、予測部１７、及び出力部１８を備える。
【0106】
記憶部１１ｂは、図２に示す温度履歴生成テーブル２１と、図１６に示す全ひずみテーブル２３と、図１７に示す０．２％耐力値弾性ひずみテーブル２４とを予め記憶する。図１６に示す全ひずみテーブル２３は、「温度」の項目と、「全ひずみ」の項目とを有するデータ形式のテーブルである。「温度」の項目には、温度の数値が書き込まれる。「全ひずみ」の項目には、対応する「温度」の項目に示されている温度における全ひずみ量が書き込まれる。「全ひずみ」の項目に書き込まれる全ひずみ量は、例えば、複数の温度の各々において実測されたチューブ先端部分の材料の全ひずみ量である。なお、図１６において、「Ｐ」，「Ｑ」，「Ｒ」の部分は、具体的には、全ひずみ量を示す数値である。例えば、図４に示すヒステリシスループにおいて、「β」の状態の温度における全ひずみ量は、符号３２の矢印の範囲で示される大きさであり、全ひずみ量は、塑性ひずみ量と弾性ひずみ量の和である。
【0107】
図１７に示す０．２％耐力時弾性ひずみテーブル２４は、「温度」の項目と、「０．２％耐力時弾性ひずみ」の項目とを有するデータ形式のテーブルである。「温度」の項目には、温度の数値が書き込まれる。「０．２％耐力時弾性ひずみ」の項目には、対応する「温度」の項目に示されている温度における０．２％耐力時弾性ひずみ量が書き込まれる。「０．２％耐力時弾性ひずみ」の項目に書き込まれる０．２％耐力時弾性ひずみ量は、例えば、複数の温度の各々において実測されたチューブ先端部分の材料の０．２％耐力時弾性ひずみ量である。なお、図１７において、「ｐ」，「ｑ」，「ｒ」の部分は、具体的には、０．２％耐力時弾性ひずみ量を示す数値である。
【0108】
（第４の実施形態の熱疲労寿命予測装置による処理）
第４の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｃによる処理は、図６のＳ４の処理が、以下に示す塑性ひずみ振幅値の検出処理（その１）、及び塑性ひずみ振幅値の検出処理（その２）の何れか一方の処理に置き換えられる他は、第１の実施形態と同一の処理になる。
第４の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｃによる処理は、図６のＳ４の処理が、以下に示す塑性ひずみ振幅値の検出処理（その１）、及び塑性ひずみ振幅値の検出処理（その２）の何れか一方の処理に置き換えられる他は、第１の実施形態と同一の処理になる。
【0109】
（塑性ひずみ振幅値の検出処理（その１））
塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、サイクル検出部１４が出力する温度サイクル４０～４９を取り込むと、温度サイクル４０～４９の各々に対して以下の処理を行う。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、例えば、最初に、温度サイクル４０を選択したとする。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、選択した温度サイクル４０の最高温度に対応する全ひずみ量と、温度サイクル４０の最低温度に対応する全ひずみ量とを全ひずみテーブル２３から検出する。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、温度サイクル４０の最高温度に対応する０．２％耐力時弾性ひずみ量と、温度サイクル４０の最低温度に対応する０．２％耐力時弾性ひずみ量とを０．２％耐力時弾性ひずみテーブル２４から検出する。
塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、サイクル検出部１４が出力する温度サイクル４０～４９を取り込むと、温度サイクル４０～４９の各々に対して以下の処理を行う。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、例えば、最初に、温度サイクル４０を選択したとする。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、選択した温度サイクル４０の最高温度に対応する全ひずみ量と、温度サイクル４０の最低温度に対応する全ひずみ量とを全ひずみテーブル２３から検出する。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、温度サイクル４０の最高温度に対応する０．２％耐力時弾性ひずみ量と、温度サイクル４０の最低温度に対応する０．２％耐力時弾性ひずみ量とを０．２％耐力時弾性ひずみテーブル２４から検出する。
【0110】
塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、検出した温度サイクル４０に対応する最高温度及び最低温度に対応する全ひずみ量と、最高温度及び最低温度に対応する０．２％耐力時弾性ひずみ量とを、次式（７）に適用して、塑性ひずみ振幅値を算出する。
【0111】
【数7】
【0112】
塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、他の温度サイクル４１～４９に対しても、温度サイクル４０の場合と同様の演算を行って、温度サイクル４１～４９の各々に対応する塑性ひずみ振幅値を算出する。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、検出した温度サイクル４０～４９の各々に対応する塑性ひずみ振幅値を、予測部１７に出力する。
【0113】
（塑性ひずみ振幅値の検出処理（その２））
塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、サイクル検出部１４が出力する温度サイクル４０～４９を取り込むと、温度サイクル４０～４９の各々に対して以下の処理を行う。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、例えば、最初に、温度サイクル４０を選択したとする。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、選択した温度サイクル４０の最高温度に対応する全ひずみ量と、温度サイクル４０の最低温度に対応する全ひずみ量とを全ひずみテーブル２３から検出する。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、温度サイクル４０の最高温度に対応する０．２％耐力時弾性ひずみ量を０．２％耐力時弾性ひずみテーブル２４から検出する。
塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、サイクル検出部１４が出力する温度サイクル４０～４９を取り込むと、温度サイクル４０～４９の各々に対して以下の処理を行う。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、例えば、最初に、温度サイクル４０を選択したとする。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、選択した温度サイクル４０の最高温度に対応する全ひずみ量と、温度サイクル４０の最低温度に対応する全ひずみ量とを全ひずみテーブル２３から検出する。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、温度サイクル４０の最高温度に対応する０．２％耐力時弾性ひずみ量を０．２％耐力時弾性ひずみテーブル２４から検出する。
【0114】
塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、検出した温度サイクル４０に対応する最高温度及び最低温度に対応する全ひずみ量と、最高温度に対応する０．２％耐力時弾性ひずみ量とを、次式（８）に適用して、塑性ひずみ振幅値を算出する。
【0115】
【数8】
【0116】
塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、他の温度サイクル４１～４９に対しても、温度サイクル４０の場合と同様の演算を行って、温度サイクル４１～４９の各々に対応する塑性ひずみ振幅値を算出する。塑性ひずみ振幅検出部１６ａは、検出した温度サイクル４０～４９の各々に対応する塑性ひずみ振幅値を、予測部１７に出力する。
【0117】
（第４の実施形態の作用・効果）
第４の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｃの構成は、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０の構成において、塑性ひずみ振幅検出部１６を、塑性ひずみ振幅検出部１６ａに置き換えた構成である。そのため、塑性ひずみ振幅値を検出する処理以外の熱疲労寿命予測装置１０ｃによる処理は、熱疲労寿命予測装置１０と同一の処理である。したがって、第４の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｃは、塑性ひずみ振幅値を検出する処理以外については、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０と同様の作用及び効果を有することになる。
第４の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｃの構成は、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０の構成において、塑性ひずみ振幅検出部１６を、塑性ひずみ振幅検出部１６ａに置き換えた構成である。そのため、塑性ひずみ振幅値を検出する処理以外の熱疲労寿命予測装置１０ｃによる処理は、熱疲労寿命予測装置１０と同一の処理である。したがって、第４の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｃは、塑性ひずみ振幅値を検出する処理以外については、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０と同様の作用及び効果を有することになる。
【0118】
第４の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｃでは、図３に示す塑性ひずみ振幅テーブル２２に替えて、図１６に示す全ひずみテーブル２３と、図１７に示す０．２％耐力時弾性ひずみテーブル２４とを用いて、塑性ひずみ振幅値を検出する。塑性ひずみ振幅テーブル２２を生成するためには、最高温度と最低温度の様々な組み合わせにおけるチューブ先端部分の塑性ひずみ振幅値を特定しておく必要がある。これに対して、全ひずみテーブル２３と、０．２％耐力時弾性ひずみテーブル２４とは、チューブ先端部分の温度を、段階的に上昇させつつ、チューブ先端部分の全ひずみ量と、０．２％耐力時弾性ひずみ量とを測定することにより生成することができる。そのため、全ひずみテーブル２３と、０．２％耐力時弾性ひずみテーブル２４とは、塑性ひずみ振幅テーブル２２を生成するよりも容易に生成することができるテーブルであるという点で、第４の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ｃは、第１の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０よりも利点がある。
【0119】
＜残消耗度を算出する構成例＞
上記した第１及び第２の実施形態では、チューブ先端部分の寿命として、それぞれ残稼働時間Ｔｒｅｓｔと、残サイクル数ｎｒｅｓｔとを算出するようにしている。これに対して、更に、残消耗度を算出するようにしてもよい。残消耗度は、図９に示すグラフにおいて、符号６５の矢印の範囲で示される大きさである。そのため、第１及び第２の実施形態の各々において、稼働時間Ｔと、既に実施したサイクル数ｎｄと、予測部１７，１７ａが算出する残稼働時間Ｔｒｅｓｔと、残サイクル数ｎｒｅｓｔとを用いて、次式（９）によって消耗度ｗを算出することができる。
上記した第１及び第２の実施形態では、チューブ先端部分の寿命として、それぞれ残稼働時間Ｔｒｅｓｔと、残サイクル数ｎｒｅｓｔとを算出するようにしている。これに対して、更に、残消耗度を算出するようにしてもよい。残消耗度は、図９に示すグラフにおいて、符号６５の矢印の範囲で示される大きさである。そのため、第１及び第２の実施形態の各々において、稼働時間Ｔと、既に実施したサイクル数ｎｄと、予測部１７，１７ａが算出する残稼働時間Ｔｒｅｓｔと、残サイクル数ｎｒｅｓｔとを用いて、次式（９）によって消耗度ｗを算出することができる。
【0120】
【数9】
【0121】
残消耗度Ｌは、１－消耗度ｗによって算出することができるため、第１及び第２の実施形態の各々において、次式（１０）によって残消耗度Ｌを算出することができる。
【0122】
【数10】
【0123】
したがって、第１の実施形態の場合、予測部１７は、残稼働時間Ｔｒｅｓｔを算出した上で、算出した残稼働時間Ｔｒｅｓｔと、稼働時間Ｔとを、式（１０）の中央の式に代入して、残消耗度Ｌを算出することができる。第２の実施形態の場合、予測部１７ａは、残サイクル数ｎｒｅｓｔを算出した上で、算出した残サイクル数ｎｒｅｓｔと、既に実施したサイクル数ｎｄとを、式（１０）の右端の式に代入して、残消耗度Ｌを算出することができる。
【0124】
予測部１７，１７ａは、算出した残消耗度Ｌを、出力部１８に出力し、出力部１８が、残消耗度Ｌをサーバ装置７に送信して、サーバ装置７において残消耗度Ｌを参照可能な状態にする。これにより、残稼働時間Ｔｒｅｓｔや残サイクル数ｎｒｅｓｔに加えて残消耗度Ｌを提供することができるので、ダンプトラック４が備える内燃機関５のＥＧＲクーラ１０１を交換する時期の判断材料が増えることになり、より適切な時期で交換を行うことが可能になる。
【0125】
＜稼働データを取得する手順に関する他の構成例＞
上記の第１から第４の実施形態では、温度履歴データ取得部１３，１３ａが、稼働データ取得要求信号を送信すると、サーバ装置７は、内部の記憶領域に記憶されている全ての稼働データを時系列順に読み出し、読み出した全ての稼働データを時系列順に含む稼働データ取得応答信号を温度履歴データ取得部１３，１３ａに送信するようにしている。これに対して、温度履歴データ取得部１３，１３ａは、サーバ装置７に対して指定する範囲の稼働データの送信を要求するようにしてもよい。
上記の第１から第４の実施形態では、温度履歴データ取得部１３，１３ａが、稼働データ取得要求信号を送信すると、サーバ装置７は、内部の記憶領域に記憶されている全ての稼働データを時系列順に読み出し、読み出した全ての稼働データを時系列順に含む稼働データ取得応答信号を温度履歴データ取得部１３，１３ａに送信するようにしている。これに対して、温度履歴データ取得部１３，１３ａは、サーバ装置７に対して指定する範囲の稼働データの送信を要求するようにしてもよい。
【0126】
例えば、温度履歴データ取得部１３，１３ａは、既に取得した稼働データの中で時系列順に並べた場合に、順番が最後になる稼働データが取得された時刻を稼働データ取得要求信号に含めて送信する。サーバ装置７は、稼働データ取得要求信号を受信すると、稼働データ取得要求信号に含まれている時刻を参照し、参照した時刻よりも後の時刻に取得された全ての稼働データを時系列順に読み出す。サーバ装置７は、読み出した全ての稼働データを時系列順に含む稼働データ取得応答信号を温度履歴データ取得部１３，１３ａに送信する。温度履歴データ取得部１３，１３ａは、新たに稼働データ取得応答信号を受信すると、受信した稼働データ取得応答信号に含まれる稼働データを用いて新たに温度履歴データを生成する。温度履歴データ取得部１３，１３ａは、新たに生成した温度履歴データを、サイクル検出部１４に出力する。サイクル検出部１４、稼働時間検出部１５、サイクルカウント部１５ａ、塑性ひずみ振幅検出部１６，１６ａは、新たに生成された温度履歴データに基づく処理を行う。
【0127】
第１，第３及び第４の実施形態の場合、予測部１７は、過去に残稼働時間Ｔｒｅｓｔを算出した際に用いた塑性ひずみ振幅値、及び稼働時間を内部の記憶領域に記憶しており、新たに塑性ひずみ振幅値、及び稼働時間が得られた場合、過去の塑性ひずみ振幅値、及び稼働時間と、新たに得られた塑性ひずみ振幅値、及び稼働時間とに基づいて、新たな残稼働時間Ｔｒｅｓｔを算出する。第２の実施形態の場合、予測部１７ａは、過去に残サイクル数ｎｒｅｓｔを算出した際に用いた塑性ひずみ振幅値、及び温度サイクルの個数を内部の記憶領域に記憶しており、新たに塑性ひずみ振幅値、及び温度サイクルの個数が得られた場合、過去の塑性ひずみ振幅値、及び温度サイクルの個数と、新たに得られた塑性ひずみ振幅値、及び温度サイクルの個数とに基づいて、新たな残サイクル数ｎｒｅｓｔを算出する。このようにすることで、熱疲労寿命予測装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃにおいて、サーバ装置７の内部の記憶領域に順次追加される稼働データのうち、過去にチューブ先端部分の寿命に関する情報を算出するのに用いた稼働データを除いた新たな稼働データのみに対して処理を行えばよくなり、処理負荷が軽減されることになる。
【0128】
＜各実施形態の他の構成例＞
上記した第２の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ａに対して、第３及び第４の実施形態の構成を適用するようにしてもよい。
上記した第２の実施形態の熱疲労寿命予測装置１０ａに対して、第３及び第４の実施形態の構成を適用するようにしてもよい。
【0129】
第１，第３，第４の実施形態において、出力部１８は、図９に示す符号６１，６２，６３のグラフを画面に表示する際に必要となる全てのデータをサーバ装置７に送信するようにしてもよい。また、第２の実施形態において、出力部１８は、図９に示す符号６１，６２，６３に示すグラフに対応するグラフであって、横軸が、サイクル数になっており、符号６４で示す残稼働時間Ｔｒｅｓｔに替えて、残サイクル数ｎｒｅｓｔが表されるグラフを画面に表示する際に必要となる全てのデータをサーバ装置７に送信するようにしてもよい。このようにすることで、通信ネットワーク８を経由して、サーバ装置７に接続する図示しない端末装置から残稼働時間Ｔｒｅｓｔの参照の要求や残サイクル数ｎｒｅｓｔの参照を受けた際に、当該端末装置に、グラフを表示するデータを送信して、当該端末装置の画面にグラフを表示させることができる。これにより、より視覚に訴える形式で、残稼働時間Ｔｒｅｓｔや残サイクル数ｎｒｅｓｔや残消耗度Ｌを示すことが可能になる。
【0130】
上記した第１、第２及び第４の実施形態において、内燃機関５のチューブ先端部分の温度を直接測定できる温度センサを、内燃機関５に備えることができる場合、制御装置６は、当該温度センサから得られるチューブ先端部分の温度と、当該温度が取得された時刻とを含む稼働データをサーバ装置７に送信するようにしてもよい。この場合、稼働データを取得することで、チューブ先端部分の温度が直接得られるため、第１、第２及び第４の実施形態では、温度履歴データ取得部１３は、図２に示す温度履歴生成テーブル２１を用いることなく、取得した稼働データに含まれるチューブ先端部分の温度を時系列順に並べるだけで、温度履歴データを生成することが可能になる。この場合において、温度履歴データ取得部１３は、サーバ装置７を経由することなく、制御装置６から内燃機関５のチューブ先端部分の温度を取得し、取得した内燃機関５のチューブ先端部分の温度を時系列に並べたデータを温度履歴データとしてもよい。
【0131】
上記した第１、第２及び第４の実施形態において、温度履歴データ取得部１３は、過渡温度推測フィルタを生成する際に、排気ガス温度ではなく、稼働データに含まれる水温を用いて過渡温度推測フィルタを生成してもよく、稼働データに含まれる排気ガス温度と水温の両方を用いて過渡温度推測フィルタを生成するようにしてもよい。
【0132】
上記した各実施形態では、内燃機関５のＥＧＲクーラ１０１のチューブ先端部分の寿命に関する情報を算出している。ただし、チューブ先端部分というのは、一例であり、排気ガスによって熱疲労が生じる部分であれば、どのような部分であってもよい。例えば、内燃機関５において、塑性ひずみが生じるのは、少なくとも３００℃以上の温度になる部分であり、例えば、排気マニホールド、ターボのハウジング、燃焼室、ＤＰＦ（Diesel Particulate Filter）などの部分が該当する。
【0133】
上記の各実施形態では、排気ガスが吹き付けられることにより、材料において高温状態と、低温状態とが発生して、材料に塑性ひずみが蓄積して熱疲労が生じる現象を対象としている。これに対して、材料において高温状態と、低温状態とが発生し、塑性ひずみが蓄積して熱疲労が生じる現象であれば、排気ガスが吹き付けられる場面に限られず、また、内燃機関５を対象とした場面に限られず、どのような場面で生じる現象を対象としていてもよい。例えば、電気回路や電子回路に用いられている材料において、電気回路や電子回路に電気が導通したり、導通しなかったりすることにより、高温状態と、低温状態とが発生して、塑性ひずみが蓄積して熱疲労が生じる現象などを対象としてもよい。
【0134】
上記した各実施形態では、サイクル検出部１４は、温度履歴データからＰ／Ｖ差法により温度サイクルを検出するようにしている。これに対して、サイクル検出部１４は、Ｐ／Ｖ差法以外のレインフロー法や「ＡＳＴＭ Ｅ１０４９－８５」にて規定されている他の疲労計数法によって温度サイクルを検出するようにしてもよい。
【0135】
上記した各実施形態では、制御装置６は、稼働データにトルクを含めるようにしているが、トルクに替えて、内燃機関５から得られる燃料噴射量を稼働データに含めるようにしてもよい。この場合、温度履歴データ取得部１３，１３ａは、例えば、予めコンピュータシミュレーションなどによって生成するテーブルであって、回転数、燃料噴射量、及び当該回転数と当該燃料噴射量の条件下で得られる理論上のトルクの関係を示すトルク検出用テーブルを内部の記憶領域に記憶させておく。温度履歴データ取得部１３，１３ａは、稼働データを取得すると、取得した稼働データに含まれる回転数と、燃料噴射量とに対応する理論上のトルクを、トルク検出用テーブルから検出する。温度履歴データ取得部１３，１３ａは、検出した理論上のトルクの値から、回転数から算出する摩擦量を減算した減算値をトルクとして、自らの処理に用いるようにしてもよい。
【0136】
上記した各実施形態に係る熱疲労寿命予測装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃは、マイクロコンピュータ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のコンピュータと、コンピュータの周辺回路や周辺装置等のハードウェアを用いて構成することができる。そして、熱疲労寿命予測装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃは、ハードウェアと、コンピュータが実行するプログラム等のソフトウェアとの組み合わせから構成される機能的構成として、記憶部１１，１１ａ，１１ｂ、通信部１２、温度履歴データ取得部１３，１３ａ、サイクル検出部１４、稼働時間検出部１５、サイクルカウント部１５ａ、塑性ひずみ振幅検出部１６，１６ａ、予測部１７，１７ａ、及び出力部１８を備える。
【0137】
なお、熱疲労寿命予測装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃは、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を用いて構成されていてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。この場合、プロセッサによって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。
【0138】
上記した各実施形態でコンピュータが実行するプログラムの一部または全部は、コンピュータ読取可能な記録媒体や通信回線を介して頒布することができる。
【0139】
上記の各実施形態に係る熱疲労寿命予測システム１，１ａ，１ｂ，１ｃにおいて、サーバ装置７が、熱疲労寿命予測装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃを備えるように構成されていてもよい。また、熱疲労寿命予測装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃが、サーバ装置７を経由せずに、通信ネットワーク８を経由して、または、無線ＬＡＮや有線ＬＡＮを経由してダンプトラック４の制御装置６に接続し、制御装置６から直接、稼働データを取得するようにしてもよい。また、ダンプトラック４の制御装置６が、熱疲労寿命予測装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃを備えるように構成されていてもよい。また、ダンプトラック４の制御装置６が、通信ネットワーク８を経由してサーバ装置７に稼働データを送信するのではなく、制御装置６が、取得した稼働データを自らの内部の記憶領域に稼働データを蓄積するようにする。その上で、稼働データ取得用の端末装置を、無線ＬＡＮや有線ＬＡＮによって制御装置６に接続して、制御装置６から稼働データを取得し、取得した稼働データを、通信ネットワーク８を経由して、または、無線ＬＡＮや有線ＬＡＮを経由してサーバ装置７にアップロードするようにしてもよい。
【0140】
上記した各実施形態では、建設機械の一例として、ダンプトラック４を対象として説明したが、これに限らない。例えば、ショベルやブルドーザ、ホイールローダ等の他の建設機械を対象としてもよい。
【0141】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して説明してきたが、具体的な構成は上記実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【0142】
１…熱疲労寿命予測システム ４…ダンプトラック ５…内燃機関 ６…制御装置 ７…サーバ装置 ８…通信ネットワーク １０…熱疲労寿命予測装置 １１…記憶部 １２…通信部 １３…温度履歴データ取得部 １４…サイクル検出部 １５…稼働時間検出部 １６…塑性ひずみ振幅検出部 １７…予測部 １８…出力部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】