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(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】P2024178808
(43)【公開日】2024-12-25
(54)【発明の名称】タイヤの摩耗状態の予測方法
(51)【国際特許分類】
B60C 11/24 20060101AFI20241218BHJP
B60C 19/00 20060101ALI20241218BHJP
G06F 30/15 20200101ALI20241218BHJP
G06F 30/23 20200101ALI20241218BHJP
G06F 111/10 20200101ALN20241218BHJP
【ＦＩ】
B60C11/24 Z
B60C19/00 H
B60C19/00 Z
G06F30/15
G06F30/23
G06F111:10
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023097235
(22)【出願日】2023-06-13
(71)【出願人】
【識別番号】000183233
【氏名又は名称】住友ゴム工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100104134
【弁理士】
【氏名又は名称】住友 慎太郎
(74)【代理人】
【識別番号】100156225
【弁理士】
【氏名又は名称】浦 重剛
(74)【代理人】
【識別番号】100168549
【弁理士】
【氏名又は名称】苗村 潤
(74)【代理人】
【識別番号】100200403
【弁理士】
【氏名又は名称】石原 幸信
(74)【代理人】
【識別番号】100206586
【弁理士】
【氏名又は名称】市田 哲
(72)【発明者】
【氏名】彌榮 洋一
【テーマコード（参考）】
3D131
5B146
【Ｆターム（参考）】
3D131BC55
3D131LA34
5B146AA05
5B146DJ01
5B146DJ07
(57)【要約】
【課題】 所定の距離を走行した後のタイヤの摩耗状態を短時間で予測することが可能な方法を提供する。
【解決手段】 タイヤの摩耗状態を予測するための方法である。この方法は、タイヤを予め定められた条件で走行させて、タイヤの走行距離に関する第１データ及び走行距離でのタイヤの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次取得する工程と、取得されたデータを用いて、第１データと第２データとの関係を近似する近似式Ｈを求める工程であって、近似式Ｈを、データが追加取得されるごとに更新する工程と、更新後の近似式Ｈ２と、更新前の近似式Ｈ１との差Ｄが予め定められた範囲内になったときに、更新後の近似式Ｈ２を用いて、タイヤがすでに走行した距離を超える走行距離Ｐでの摩耗状態を計算する工程とを含む。
【選択図】図６
【解決手段】 タイヤの摩耗状態を予測するための方法である。この方法は、タイヤを予め定められた条件で走行させて、タイヤの走行距離に関する第１データ及び走行距離でのタイヤの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次取得する工程と、取得されたデータを用いて、第１データと第２データとの関係を近似する近似式Ｈを求める工程であって、近似式Ｈを、データが追加取得されるごとに更新する工程と、更新後の近似式Ｈ２と、更新前の近似式Ｈ１との差Ｄが予め定められた範囲内になったときに、更新後の近似式Ｈ２を用いて、タイヤがすでに走行した距離を超える走行距離Ｐでの摩耗状態を計算する工程とを含む。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
タイヤの摩耗状態を予測するための方法であって、
前記タイヤを予め定められた条件で走行させて、前記タイヤの走行距離に関する第１データ及び前記走行距離での前記タイヤの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次取得する工程と、
取得された前記データを用いて、前記第１データと前記第２データとの関係を近似する近似式を求める工程であって、前記近似式を、前記データが追加取得されるごとに更新する工程と、
更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内になったときに、前記更新後の近似式を用いて、前記タイヤがすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する工程と、
を含む
タイヤの摩耗状態の予測方法。
前記タイヤを予め定められた条件で走行させて、前記タイヤの走行距離に関する第１データ及び前記走行距離での前記タイヤの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次取得する工程と、
取得された前記データを用いて、前記第１データと前記第２データとの関係を近似する近似式を求める工程であって、前記近似式を、前記データが追加取得されるごとに更新する工程と、
更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内になったときに、前記更新後の近似式を用いて、前記タイヤがすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する工程と、
を含む
タイヤの摩耗状態の予測方法。
【請求項2】
前記第２データは、前記タイヤの摩耗エネルギーを含む、請求項１に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
【請求項3】
前記第２データは、前記タイヤの摩耗量を含む、請求項１に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
【請求項4】
タイヤの摩耗状態を予測するための方法であって、
前記タイヤをモデリングしたタイヤモデルをコンピュータに入力する工程と、
前記コンピュータが、前記タイヤモデルを予め定められた条件で走行させて、前記タイヤモデルの摩耗を進展させながら、前記タイヤモデルの走行距離に関する第１データ及び前記走行距離での前記タイヤモデルの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次計算する工程と、
前記コンピュータが、計算された前記データを用いて、前記第１データと前記第２データとの関係を近似する近似式を求める工程であって、前記近似式を、前記データが追加計算されるごとに更新する工程と、
前記コンピュータが、更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内になったときに、前記更新後の近似式を用いて、前記タイヤモデルがすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する工程と、
を含む
タイヤの摩耗状態の予測方法。
前記タイヤをモデリングしたタイヤモデルをコンピュータに入力する工程と、
前記コンピュータが、前記タイヤモデルを予め定められた条件で走行させて、前記タイヤモデルの摩耗を進展させながら、前記タイヤモデルの走行距離に関する第１データ及び前記走行距離での前記タイヤモデルの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次計算する工程と、
前記コンピュータが、計算された前記データを用いて、前記第１データと前記第２データとの関係を近似する近似式を求める工程であって、前記近似式を、前記データが追加計算されるごとに更新する工程と、
前記コンピュータが、更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内になったときに、前記更新後の近似式を用いて、前記タイヤモデルがすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する工程と、
を含む
タイヤの摩耗状態の予測方法。
【請求項5】
前記第２データは、前記タイヤモデルの摩耗エネルギーを含む、請求項４に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
【請求項6】
前記第２データは、前記タイヤモデルの摩耗量を含む、請求項４に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、タイヤの摩耗状態の予測方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、タイヤの摩耗状態を予測するための方法が種々提案されている（例えば、下記特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２２－１０８７０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、タイヤの耐摩耗性能を評価する際に、所定の距離まで走行した後のタイヤの摩耗状態が取得される場合がある。この場合、例えば、タイヤを所定の距離まで実際に走行させる摩耗試験や、タイヤモデルを用いた摩耗進展シミュレーションを行うことが考えられるが、いずれも多くの時間を要するという問題があった。
【0005】
本発明は、以上のような実状に鑑み案出されたもので、所定の距離を走行した後のタイヤの摩耗状態を短時間で予測することが可能な方法を提供することを主たる目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明は、タイヤの摩耗状態を予測するための方法であって、前記タイヤを予め定められた条件で走行させて、前記タイヤの走行距離に関する第１データ及び前記走行距離での前記タイヤの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次取得する工程と、取得された前記データを用いて、前記第１データと前記第２データとの関係を近似する近似式を求める工程であって、前記近似式を、前記データが追加取得されるごとに更新する工程と、更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内になったときに、前記更新後の近似式を用いて、前記タイヤがすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する工程と、を含むタイヤの摩耗状態の予測方法である。
【発明の効果】
【0007】
本発明のタイヤの摩耗状態の予測方法は、上記の工程を採用することにより、所定の距離走行した後のタイヤの摩耗状態を短時間で予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】タイヤの摩耗状態の予測方法を実行するためのコンピュータの一例を示す斜視図である。
【図2】摩耗状態が予測されるタイヤの一例を示す断面図である。
【図3】本実施形態のタイヤの摩耗状態の予測方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図4】ドラム試験機を概念的に示す斜視図である。
【図5】第１データ（走行距離指数）と第２データ（摩耗指数）との関係を示すグラフである。
【図7】本発明の他の実施形態のタイヤの摩耗状態の予測方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図8】タイヤモデル及び路面モデルの一例を示す斜視図である。
【図9】タイヤモデルの一例を示す断面図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本発明の実施形態が図面に基づき説明される。図面は、発明の内容の理解を助けるために、誇張表現や、実際の構造の寸法比とは異なる表現が含まれることが理解されなければならない。また、各実施形態を通して、同一又は共通する要素については同一の符号が付されており、重複する説明が省略される。さらに、実施形態及び図面に表された具体的な構成は、本発明の内容理解のためのものであって、本発明は、図示されている具体的な構成に限定されるものではない。
【0010】
本実施形態のタイヤの摩耗状態の予測方法（以下、「予測方法」ということがある。）は、タイヤのトレッド部の摩耗状態が計算される。本実施形態の予測方法では、コンピュータが用いられる。
【0011】
［コンピュータ］
図１は、タイヤの摩耗状態の予測方法を実行するためのコンピュータ１の一例を示す斜視図である。コンピュータ１は、例えば、本体１ａ、キーボード１ｂ、マウス１ｃ及びディスプレイ装置１ｄを含んで構成されている。本体１ａには、例えば、演算処理装置（ＣＰＵ）、ＲＯＭ、作業用メモリ、磁気ディスクなどの記憶装置、及び、ディスクドライブ装置１ａ１、１ａ２が設けられている。記憶装置には、本実施形態の予測方法を実行するためのソフトウェア等が予め記憶されている。したがって、コンピュータ１は、タイヤの摩耗状態を予測するための装置として構成される。
図１は、タイヤの摩耗状態の予測方法を実行するためのコンピュータ１の一例を示す斜視図である。コンピュータ１は、例えば、本体１ａ、キーボード１ｂ、マウス１ｃ及びディスプレイ装置１ｄを含んで構成されている。本体１ａには、例えば、演算処理装置（ＣＰＵ）、ＲＯＭ、作業用メモリ、磁気ディスクなどの記憶装置、及び、ディスクドライブ装置１ａ１、１ａ２が設けられている。記憶装置には、本実施形態の予測方法を実行するためのソフトウェア等が予め記憶されている。したがって、コンピュータ１は、タイヤの摩耗状態を予測するための装置として構成される。
【0012】
［タイヤ］
図２は、摩耗状態が予測されるタイヤ２の一例を示す断面図である。本実施形態のタイヤ２は、乗用車用の空気入りタイヤが例示されるが、特に限定されない。タイヤ２は、例えば、トラック・バスなどの重荷重用タイヤ、及び、エアレスタイヤ等、他のカテゴリーのタイヤであってもよい。
図２は、摩耗状態が予測されるタイヤ２の一例を示す断面図である。本実施形態のタイヤ２は、乗用車用の空気入りタイヤが例示されるが、特に限定されない。タイヤ２は、例えば、トラック・バスなどの重荷重用タイヤ、及び、エアレスタイヤ等、他のカテゴリーのタイヤであってもよい。
【0013】
本実施形態のタイヤ２には、トレッド部２ａからサイドウォール部２ｂを経てビード部２ｃのビードコア５に至るカーカス６と、このカーカス６のタイヤ半径方向外側かつトレッド部２ａの内部に配されるベルト層７とが設けられている。本実施形態のトレッド部２ａの外面２Ｓには、トレッドパターンが設けられている。
【0014】
トレッド部２ａには、ベルト層７の外側に配されるトレッドゴム８が設けられている。トレッドゴム８（トレッド部２ａ）には、タイヤ周方向に連続して延びる周方向溝９が設けられている。これにより、トレッドゴム８は、周方向溝９で区分された複数の陸部１０が設けられる。
【0015】
本実施形態の周方向溝９は、一対のクラウン周方向溝９ａ、９ａと、一対のショルダー周方向溝９ｂ、９ｂとが含まれる。一対のクラウン周方向溝９ａ、９ａは、タイヤ赤道Ｃのタイヤ軸方向の両外側に配置されている。一対のショルダー周方向溝９ｂ、９ｂは、クラウン周方向溝９ａとトレッド端２ｔとの間に配置されている。なお、周方向溝９は、このような態様に限定されるわけではなく、例えば、一部の周方向溝９が省略されてもよいし、他の周方向溝９がさらに設けられてもよい。
【0016】
本明細書において、「トレッド端２ｔ」とは、タイヤ２が空気入りタイヤの場合、正規状態のタイヤ２に、正規荷重を負荷してキャンバー角０°で平面に接地させたときの最もタイヤ軸方向外側の接地位置として特定される。正規状態とは、タイヤ２が正規リム１１にリム組みされ、かつ、正規内圧が充填された無負荷の状態である。本明細書では、特に断りがない場合、タイヤ各部の寸法等は、正規状態で測定された値で示される。
【0017】
「正規リム」とは、タイヤ２が基づいている規格を含む規格体系において、当該規格がタイヤ毎に定めるリムである。したがって、正規リムは、例えば、ＪＡＴＭＡであれば "標準リム" 、ＴＲＡであれば"Design Rim" 、ＥＴＲＴＯであれば"Measuring Rim" である。
【0018】
「正規内圧」とは、タイヤ２が基づいている規格を含む規格体系において、各規格がタイヤ毎に定めている空気圧である。したがって、正規内圧は、例えば、ＪＡＴＭＡであれば "最高空気圧" 、ＴＲＡであれば表"TIRE LOAD LIMITS AT VARIOUS COLD INFLATION PRESSURES" に記載の最大値、ＥＴＲＴＯであれば "INFLATION PRESSURE" である。
【0019】
「正規荷重」とは、タイヤ２が基づいている規格を含む規格体系において、各規格がタイヤ毎に定めている荷重である。したがって、正規荷重は、例えば、ＪＡＴＭＡであれば "最大負荷能力" 、ＴＲＡであれば表 "TIRE LOAD LIMITS AT VARIOUS COLD INFLATION PRESSURES" に記載の最大値、ＥＴＲＴＯであれば "LOAD CAPACITY" である。
【0020】
本実施形態の陸部１０には、クラウン陸部１０ａ、一対のミドル陸部１０ｂ、１０ｂ、及び、一対のショルダー陸部１０ｃ、１０ｃが含まれる。クラウン陸部１０ａは、一対のクラウン周方向溝９ａ、９ａ間で区分されている。一対のミドル陸部１０ｂ、１０ｂは、クラウン周方向溝９ａとショルダー周方向溝９ｂとで区分されている。一対のショルダー陸部１０ｃ、１０ｃは、ショルダー周方向溝９ｂとトレッド端２ｔとで区分されている。なお、陸部１０は、このような態様に限定されるわけではなく、例えば、一部の陸部１０が省略されてもよいし、他の陸部１０がさらに設けられてもよい。また、各陸部１０には、例えば、周方向溝９と交差する方向に延びる横溝（図示省略）等が設けられてもよい。
【0021】
カーカス６は、少なくとも１枚以上、本実施形態では１枚のカーカスプライ６Ａで構成される。カーカスプライ６Ａは、タイヤ赤道Ｃに対して、例えば７５～９０度の角度で配列されたカーカスコード（図示省略）を有している。
【0022】
ベルト層７は、ベルトコード（図示省略）を、タイヤ周方向に対して、例えば１０～３５度の角度で傾けて配列した内、外２枚のベルトプライ７Ａ、７Ｂを含んで構成されている。これらのベルトプライ７Ａ、７Ｂは、ベルトコードが互いに交差する向きに重ね合わされている。
【0023】
［タイヤの摩耗状態の予測方法（第１実施形態）］
ところで、タイヤ２の耐摩耗性能を評価する際に、所定の距離まで走行した後のタイヤ２の摩耗状態が取得される場合がある。所定の距離は、評価される摩耗状態に応じて適宜設定され、例えば、３万～５万ｋｍに設定されうる。摩耗状態の取得には、例えば、タイヤ２を所定の距離まで実際に走行させる摩耗試験や、タイヤ２をモデリングしたタイヤモデルを用いて摩耗進展シミュレーションが行われている。しかしながら、いずれも多くの時間を要するという問題がある。
ところで、タイヤ２の耐摩耗性能を評価する際に、所定の距離まで走行した後のタイヤ２の摩耗状態が取得される場合がある。所定の距離は、評価される摩耗状態に応じて適宜設定され、例えば、３万～５万ｋｍに設定されうる。摩耗状態の取得には、例えば、タイヤ２を所定の距離まで実際に走行させる摩耗試験や、タイヤ２をモデリングしたタイヤモデルを用いて摩耗進展シミュレーションが行われている。しかしながら、いずれも多くの時間を要するという問題がある。
【0024】
発明者らは、鋭意研究を重ねた結果、走行距離の増加に伴って、タイヤ２の摩耗に一定の傾向が現れることを知見した。そして、この傾向が現れたときに、タイヤ２の走行距離に関する第１データと、走行距離でのタイヤの摩耗に関する第２データとの関係を示す近似式が取得されることで、既に走行した距離を超える所定の距離までタイヤ２を走行させなくても、当該所定の距離での摩耗状態を計算できることを見出した。
【0025】
本実施形態の予測方法では、タイヤ２の摩耗に一定の傾向が現れたときの近似式を取得して、所定の距離を走行した後のタイヤ２の摩耗状態が短時間で予測されうる。図３は、本実施形態のタイヤ２の摩耗状態の予測方法の処理手順を示すフローチャートである。
【0026】
［タイヤを所定の条件で走行］
本実施形態の予測方法では、先ず、タイヤ２（図２に示す）を予め定められた条件で走行させる（工程Ｓ１）。タイヤ２は、適宜走行されうる。本実施形態では、タイヤ２の走行（転動）に、従来の摩耗試験に用いられるドラム試験機が用いられる。
本実施形態の予測方法では、先ず、タイヤ２（図２に示す）を予め定められた条件で走行させる（工程Ｓ１）。タイヤ２は、適宜走行されうる。本実施形態では、タイヤ２の走行（転動）に、従来の摩耗試験に用いられるドラム試験機が用いられる。
【0027】
図４は、ドラム試験機１２を概念的に示す斜視図である。ドラム試験機１２は、タイヤ２を走行させるためのドラム１３と、タイヤ２を支持するための支持体１４とを含んで構成されている。このようなドラム試験機１２により、予め定められた条件に基づいて、タイヤ２を走行させることができる。なお、タイヤ２の走行に、ドラム試験機１２が用いられる態様に限定されるわけではなく、例えば、車両（図示省略）が用いられてもよい。
【0028】
タイヤ２を走行させる条件には、タイヤ２の走行距離の増加に伴って、タイヤ２の摩耗に一定の傾向を現すことができれば、適宜設定される。本実施形態のようにドラム試験機１２が用いられる場合、条件の一例として、タイヤ２の装着条件、タイヤ２の荷重負荷条件、及び、ドラム試験機１２での走行速度等が挙げられる。装着条件には、例えば、上記の正規状態とするための条件（正規リム１１、正規内圧）が含まれる。荷重負荷条件には、例えば、上記の正規荷重が含まれる。走行速度は、例えば、一定（例えば、６０km／ｈ）に設定される。
【0029】
また、タイヤ２の走行に車両（図示省略）が用いられる場合、条件の一例として、タイヤ２の装着条件、車両の種類、車両の走行速度、及び、走行コース等が挙げられる。装着条件には、例えば、上記の正規状態とするための条件が含まれる。車両の種類には、例えば、乗用車（排気量：２０００cc）等が挙げられるが、タイヤ２のカテゴリー等に応じて、例えば、トラック又はバス等であってもよい。走行速度には、例えば、車両の平均時速（例えば、６０km／ｈ）が設定される。走行コースは、例えば、車両の走行条件（自由転動、制動、駆動及び旋回の発生頻度）や走行速度を一定に維持することが可能なサーキットコースが設定されるのが好ましい。なお、走行コースは、サーキットコースに限定されるわけではなく、例えば、経路が予め定められた公道（高速道路、山岳路及び一般道を含む）であってもよい。
【0030】
このように、本実施形態では、一定の条件下でタイヤ２が走行されることで、タイヤ２の走行距離の増加に伴って、タイヤ２の摩耗に一定の傾向を現すことが可能となる。
【0031】
［第１データ及び第２データを含むデータを時系列的に取得］
次に、本実施形態の予測方法では、タイヤ２の走行距離に関する第１データ及び走行距離でのタイヤ２の摩耗に関する第２データを含むデータが、時系列的に順次取得される（工程Ｓ２）。
次に、本実施形態の予測方法では、タイヤ２の走行距離に関する第１データ及び走行距離でのタイヤ２の摩耗に関する第２データを含むデータが、時系列的に順次取得される（工程Ｓ２）。
【0032】
第１データは、タイヤ２の走行距離に関するものであれば、特に限定されない。第１データは、タイヤ２の実際の走行距離（ｋｍ）であってもよいし、実際の走行距離を予め定められた間隔で割った指数（以下、「走行距離指数」ということがある。）であってもよい。間隔は、例えば、５０～５００ｋｍ（本例では、１００ｋｍ）に設定されうる。本実施形態の第１データには、走行距離指数が用いられる。
【0033】
第２データは、走行距離でのタイヤ２の摩耗に関するものであれば、適宜設定されうる。本実施形態の第２データには、タイヤ２の摩耗量や、摩耗指数が含まれるのが好ましい。本実施形態の第２データは、走行距離指数（本例では、１００ｋｍ）ごとに測定されたタイヤ２の摩耗指数として特定されるが、特に限定されるわけではない。例えば、走行状況等に応じて、互いに異なる走行距離指数（例えば、５０ｋｍや、２００ｋｍなど）ごとに、摩耗指数が取得されてもよいし、走行距離指数ごとに累積された摩耗指数の累積値であってもよい。摩耗指数は、従来の手順で測定された摩耗量を用いて、適宜取得されうる。本実施形態の摩耗指数は、走行距離指数までの総走行距離を、走行距離指数までの総摩耗量で除したときの値として特定される。
【0034】
第２データ（本例では、摩耗指数）は、図２に示したトレッド部２ａの任意の位置において測定されうる。本実施形態では、複数の陸部１０（本例では、クラウン陸部１０ａ、一対のミドル陸部１０ｂ、１０ｂ及びショルダー陸部１０ｃ、１０ｃ）のうち、少なくとも１つの陸部１０において、第２データが測定される。各陸部１０の第２データは、タイヤ周方向の任意の位置での測定値であってもよいし、タイヤ周方向の複数箇所でそれぞれ測定された測定値を平均した値であってもよい。
【0035】
本実施形態では、工程Ｓ２において、第１データ（走行距離指数）及び第２データ（摩耗指数）を含むデータが１つ取得されるたびに（本例では、タイヤ２が１００ｋｍ走行するたびに）、次の工程Ｓ３が実施される。そして、工程Ｓ２が繰り返し実施されることで、第１データ（走行距離指数）及び第２データ（摩耗指数）を含むデータが、時系列的に順次取得される。取得されたデータは、コンピュータ１（図１に示す）に記憶される。
【0036】
［第１データと第２データとの近似式を求める］
次に、本実施形態の予測方法では、取得されたデータを用いて、第１データと第２データとの関係を近似する近似式が求められる（工程Ｓ３）。本実施形態では、コンピュータ１（図１に示す）によって近似式が求められているが、例えば、オペレータ等によって近似式が求められてもよい。
次に、本実施形態の予測方法では、取得されたデータを用いて、第１データと第２データとの関係を近似する近似式が求められる（工程Ｓ３）。本実施形態では、コンピュータ１（図１に示す）によって近似式が求められているが、例えば、オペレータ等によって近似式が求められてもよい。
【0037】
図５は、第１データ（走行距離指数）と第２データ（摩耗指数）との関係を示すグラフである。図５には、走行距離指数が１～１３のときの摩耗指数がそれぞれ示されている。このグラフでは、走行距離指数が１～８のときの摩耗指数が増減を繰り返しているが、それ以降（走行距離指数が９～１３）の摩耗指数が略一定の割合で減少している。このように、走行距離指数（走行距離）の増加に伴って、タイヤ２の摩耗に一定の傾向が現れている。
【0038】
近似式Ｈは、第１データ（走行距離指数）と第２データ（摩耗指数）との関係を、線形近似することで求められてもよいし、曲線近似すること求められてもよい。本実施形態の近似式Ｈは、増減の大きさにバラツキがある第２データ（摩耗指数）に適切に近似させるために、曲線近似することで求められるのが好ましい。このような近似式Ｈは、例えば、市販の数値解析ソフトウェア（例えば、The MathWorks 社製の「MATLAB」など）によって容易に求められる。
【0039】
本実施形態では、工程Ｓ２において、第１データ（走行距離指数）及び第２データ（摩耗指数）を含むデータが１つ取得されるたびに（本例では、タイヤ２が１００ｋｍ走行するたびに）、１つの近似式Ｈを求める工程Ｓ３が実施される。本実施形態では、新たなデータが取得されるたびに、これまで取得されたデータを用いて、第１データと第２データとの関係に近似する近似式Ｈが求められる。そして、工程Ｓ２及び工程Ｓ３が繰り返し実施されることで、第１データ及び第２データを含むデータが追加取得されるごとに、近似式Ｈが更新（追加取得）されうる。これにより、実際のタイヤ２の摩耗の傾向をより精度よく表すように、近似式Ｈが逐次更新されうる。
【0040】
【0041】
更新後の近似式Ｈ２は、工程Ｓ２において、今回の工程Ｓ２までに取得されたデータ（図６では、走行距離指数が１～１４）について、第１データと第２データとの関係に近似している。一方、更新前の近似式Ｈ１は、前回の工程Ｓ２までに取得されたデータ（図６では、走行距離指数が１～１３）について、第１データと第２データとの関係に近似している。これらの近似式Ｈ１、Ｈ２は、コンピュータ１（図１に示す）に記憶される。
【0042】
［更新前後の近似式の差が所定の範囲内か判断］
次に、本実施形態の予測方法では、更新後の近似式Ｈ２と、更新前の近似式Ｈ１との差が予め定められた範囲内であるか否かが判断される（工程Ｓ４）。本実施形態では、コンピュータ１（図１に示す）によって判断がなされているが、オペレータ等によって判断されてもよい。
次に、本実施形態の予測方法では、更新後の近似式Ｈ２と、更新前の近似式Ｈ１との差が予め定められた範囲内であるか否かが判断される（工程Ｓ４）。本実施形態では、コンピュータ１（図１に示す）によって判断がなされているが、オペレータ等によって判断されてもよい。
【0043】
本実施形態では、今回の工程Ｓ２までに取得されたデータ（走行距離指数が１～１４）を用いた更新後の近似式Ｈ２と、前回の工程Ｓ２までに取得されたデータ（走行距離指数が１～１３）を用いた更新前の近似式Ｈ１との差が所定の範囲内であるか否かが判断されるが、このような態様に限定されない。例えば、更新後の近似式Ｈ２と、前々回の工程Ｓ２までに取得されたデータ（走行距離指数が１～１２）を用いた更新前の近似式（図示省略）との差が所定の範囲内であるか否かが、さらに判断されてもよい。
【0044】
更新後の近似式Ｈ２と更新前の近似式Ｈ１との差（以下、「近似式の差」ということがある。）が、予め定められた範囲内であるか否かは、適宜判断されうる。本実施形態では、更新後の近似式Ｈ２で予測される第２データ（摩耗指数）と、更新前の近似式Ｈ１で予測される第２データ（摩耗指数）との差Ｄが、予め定められた範囲内であるか否かが判断される。
【0045】
第２データ（摩耗指数）の差Ｄは、所定の走行距離指数において特定されうる。本実施形態において、第２データの差Ｄが特定される走行距離指数は、タイヤ２がすでに走行した距離を超える走行距離（図６において、走行距離指数Ｐで示される所定の距離）で特定される。これにより、タイヤ２がすでに走行した距離を超える走行距離にて予測された第２データ（摩耗指数）に基づいて、近似式の差（第２データの差Ｄ）が求められる。
【0046】
第２データの差Ｄが特定される走行距離指数は、例えば、タイヤ２がすでに走行した距離（例えば、図６において、走行距離指数「１４」）で特定されてもよい。これにより、タイヤ２が実際に走行した走行距離にて予測された第２データ（摩耗指数）に基づいて、近似式の差（第２データの差Ｄ）が求められる。
【0047】
近似式の差（第２データの差Ｄ）の判断に用いられる範囲は、タイヤ２の摩耗状態の予測精度に応じて適宜設定されうる。本実施形態では、第２データ（摩耗指数）の最大値の±５％の範囲が設定されうる。
【0048】
工程Ｓ４において、近似式の差（第２データの差Ｄ）が上記の範囲内であると判断された場合（工程Ｓ４で「Ｙｅｓ」）、更新後の近似式Ｈ２で予測される第２データと、更新前の近似式Ｈ１で予測される第２データとが略一致している。この場合、これらの近似式Ｈ１、Ｈ２は、タイヤ２の摩耗に一定の傾向が現れたときに取得されていると判断され、次の工程Ｓ５が実施されうる。
【0049】
工程Ｓ４において、近似式の差（第２データの差Ｄ）が上記の範囲外であると判断された場合（工程Ｓ４で「Ｎｏ」）、更新後の近似式Ｈ２で予測される第２データと、更新前の近似式Ｈ１で予測される第２データとが乖離している。この場合、少なくとも更新前の近似式Ｈ１は、タイヤ２の摩耗に一定の傾向が現れたときに取得されていないと判断され、工程Ｓ２～工程Ｓ４が再度実施される。これにより、第１データ及び第２データを含む新たなデータを用いて近似式Ｈが更新されるため、実際のタイヤ２の摩耗の傾向をより精度よく表すように、近似式Ｈ（更新後の近似式Ｈ２を含む）が逐次更新される。したがって、本実施形態の予測方法では、近似式の差（第２データの差Ｄ）を上記の範囲内にすることができ、タイヤ２の摩耗に一定の傾向が現れたときに、近似式Ｈ１、Ｈ２を取得することが可能となる。
【0050】
［摩耗状態を計算］
次に、本実施形態の予測方法では、タイヤ２がすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態が計算される（工程Ｓ５）。本実施形態では、コンピュータ１（図１に示す）によって摩耗状態が計算されているが、例えば、オペレータ等によって摩耗状態が計算されてもよい。また、本実施形態の工程Ｓ５において、タイヤ２の走行が終了されている。
次に、本実施形態の予測方法では、タイヤ２がすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態が計算される（工程Ｓ５）。本実施形態では、コンピュータ１（図１に示す）によって摩耗状態が計算されているが、例えば、オペレータ等によって摩耗状態が計算されてもよい。また、本実施形態の工程Ｓ５において、タイヤ２の走行が終了されている。
【0051】
本実施形態では、工程Ｓ３で求められた近似式Ｈを用いて、タイヤ２がすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態が計算される。上述したように、工程Ｓ４での判断が肯定的（Ｙｅｓ）である場合、更新前の近似式Ｈ１及び更新後の近似式Ｈ２は、タイヤ２の摩耗に一定の傾向が現れたときに取得されている。このため、これらの近似式Ｈ１、Ｈ２のうち、どちらの近似式が用いられても、摩耗状態が精度よく計算されうるが、本実施形態では、実際のタイヤ２の摩耗の傾向を精度よく表すように更新された近似式（更新後の近似式Ｈ２）が用いられる。これにより、本実施形態の予測方法では、タイヤ２の摩耗状態がより精度よく計算されうる。
【0052】
図６に示されるように、第２データとして、各走行距離指数での摩耗指数が特定される場合、工程Ｓ５では、１～Ｐの各走行距離指数において、更新後の近似式Ｈ２で予測された第２データ（摩耗指数）の合計値が求められる。これにより、走行距離指数Ｐが示す走行距離まで、新品時のタイヤ２が走行したときの総摩耗指数が取得されうる。なお、第２データとして、走行距離指数ごとに摩耗指数の累積値が特定される場合には、更新後の近似式Ｈ２に、走行距離指数Ｐが代入される。これにより、走行距離指数Ｐが示す走行距離まで、新品時のタイヤ２が走行したときの総摩耗指数が取得されうる。
【0053】
走行距離指数Ｐは、タイヤ２がすでに走行した距離を超える走行距離であれば特に限定されない。本実施形態の走行距離指数Ｐは、上述の所定の距離（３万～５万ｋｍ）に設定される。
【0054】
このように、本実施形態の予測方法では、摩耗の傾向が現れた段階で更新された近似式Ｆ２を用いて、タイヤ２がすでに走行した距離を超える走行距離（本例では、走行距離指数Ｐ）での摩耗状態を精度良く計算することができる。したがって、本実施形態では、当該走行距離までタイヤ２を走行させなくても、当該走行距離での摩耗状態を計算することができるため、タイヤ２の摩耗状態を短時間で予測することが可能となる。予測された摩耗状態（本例では、総摩耗指数）は、コンピュータ１（図１に示す）に記憶される。
【0055】
［タイヤの摩耗状態を評価］
次に、本実施形態の予測方法では、予測されたタイヤ２の摩耗状態が、良好か否かが評価される（工程Ｓ６）。摩耗状態は、コンピュータ１（図１に示す）によって評価されてもよいし、オペレータ等によって評価されてもよい。
次に、本実施形態の予測方法では、予測されたタイヤ２の摩耗状態が、良好か否かが評価される（工程Ｓ６）。摩耗状態は、コンピュータ１（図１に示す）によって評価されてもよいし、オペレータ等によって評価されてもよい。
【0056】
摩耗状態は、適宜評価されうる。本実施形態では、予測された総摩耗指数が予め定められた閾値以下である場合に、摩耗状態が良好であると判断されうる。閾値は、タイヤ２に求められる耐摩耗性能に応じて、適宜設定されうる。
【0057】
工程Ｓ６において、予測された摩耗状態が良好であると判断された場合（工程Ｓ６で「Ｙｅｓ」）、タイヤ２が、耐摩耗性能の基準を満たしている。この場合、タイヤ２の製造及び生産が行われる（工程Ｓ７）。一方、工程Ｓ６において、予測された摩耗状態が良好でないと判断された場合（工程Ｓ６で「Ｎｏ」）、タイヤ２が、上記の基準を満たしていない。このため、図２に示したタイヤ２の構造や、トレッドゴム８の配合を改善した新たなタイヤ２が試作され（工程Ｓ８）、工程Ｓ１～工程Ｓ６が再度実施される。これにより、本実施形態の予測方法では、耐摩耗性能に優れたタイヤ２を確実に製造及び生産することが可能となる。
【0058】
［タイヤの摩耗状態の予測方法（第２実施形態）］
これまでの実施形態では、第２データとして、タイヤ２の摩耗指数が含まれる態様が例示されたが、このような態様に限定されない。第２データは、タイヤ２の摩耗エネルギーが含まれてもよい。
これまでの実施形態では、第２データとして、タイヤ２の摩耗指数が含まれる態様が例示されたが、このような態様に限定されない。第２データは、タイヤ２の摩耗エネルギーが含まれてもよい。
【0059】
この実施形態の第２データは、図５及び図６に示した走行距離指数（本例では、１００ｋｍの間隔）ごとに測定されたタイヤ２の摩耗エネルギーとして特定されるが、特に限定されるわけではなく、例えば、走行距離指数ごとに累積された摩耗エネルギーの累積値であってもよい。摩耗エネルギーの測定には、例えば、特許文献（特開２０２３－０４２３９０号公報）に記載の摩耗エネルギー試験機等が用いられる。
【0060】
この実施形態では、これまでの実施形態と同様に、取得されたデータを用いて近似式Ｈが求められ（工程Ｓ３）、更新後の近似式Ｈ２と、更新前の近似式Ｈ１との差が予め定められた範囲内であるか否かが判断される（工程Ｓ４）。そして、工程Ｓ４において、近似式の差が予め定められた範囲内であると判断された場合（工程Ｓ４で「Ｙｅｓ」）、タイヤ２がすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態が計算される（工程Ｓ５）。
【0061】
この実施形態のように、第２データとして、各走行距離指数での摩耗エネルギーが特定される場合、工程Ｓ５では、走行距離指数が１～Ｐの範囲において、更新後の近似式Ｈ２が積分される。これにより、走行距離指数Ｐが示す走行距離まで、新品時のタイヤ２が走行したときの総摩耗エネルギーが取得されうる。なお、第２データとして、走行距離指数ごとに摩耗エネルギーを累積した累積値が特定される場合には、更新後の近似式Ｈ２に、走行距離指数Ｐが代入される。これにより、走行距離指数Ｐが示す走行距離まで、新品時のタイヤ２が走行したときの総摩耗エネルギーが取得されうる。
【0062】
そして、総摩耗エネルギーに、トレッドゴム８（図２に示す）の摩耗指数が乗じられることで、走行距離指数Ｐが示す走行距離まで、新品時のタイヤ２が走行したときの総摩耗量が取得されうる。ここで、トレッドゴム８の摩耗指数は、トレッドゴム８の摩耗量と、トレッドゴム８の摩耗エネルギーとの関係を示すものである。このような摩耗指数は、例えば、特許文献（特開２０１９－２１８０２１号公報）に記載されるように、室内摩耗試験機（ランボーン摩耗試験機等）を用いた摩耗試験によって取得されうる。
【0063】
この実施形態の予測方法では、これまでの実施形態と同様に、予測されたタイヤの摩耗状態が、良好か否かが評価される（工程Ｓ６）。そして、良好と判断された場合には、タイヤ２の製造及び生産が行われる（工程Ｓ７）。一方、良好でないと判断された場合には、タイヤ２の構造や、トレッドゴム８の配合を改善した新たなタイヤ２が試作され（工程Ｓ８）、工程Ｓ１～工程Ｓ６が再度実施される。これにより、この実施形態の予測方法では、これまでの実施形態と同様に、耐摩耗性能に優れたタイヤ２を確実に製造及び生産することが可能となる。
【0064】
［タイヤの摩耗状態の予測方法（第３実施形態）］
これまでの実施形態では、図２に示したタイヤ２を所定の条件で走行させて、第１データ及び第２データを含むデータが、時系列的に順次取得されたが、このような態様に限定されない。例えば、タイヤ２をモデリングしたタイヤモデルを所定の条件で走行させて、タイヤモデルの摩耗を進展させながら、第１データ及び第２データを含むデータが、時系列的に順次取得されてもよい。図７は、本発明の他の実施形態のタイヤ２の摩耗状態の予測方法の処理手順を示すフローチャートである。この実施形態の予測方法には、コンピュータ１（図１に示す）が用いられる。
これまでの実施形態では、図２に示したタイヤ２を所定の条件で走行させて、第１データ及び第２データを含むデータが、時系列的に順次取得されたが、このような態様に限定されない。例えば、タイヤ２をモデリングしたタイヤモデルを所定の条件で走行させて、タイヤモデルの摩耗を進展させながら、第１データ及び第２データを含むデータが、時系列的に順次取得されてもよい。図７は、本発明の他の実施形態のタイヤ２の摩耗状態の予測方法の処理手順を示すフローチャートである。この実施形態の予測方法には、コンピュータ１（図１に示す）が用いられる。
【0065】
［タイヤモデルを入力］
この実施形態の予測方法では、先ず、タイヤ２（図２に示す）をモデリングしたタイヤモデルが、コンピュータ１に入力される（工程Ｓ１１）。図８は、タイヤモデル２２及び路面モデル３１の一例を示す斜視図である。図９は、タイヤモデル２２の一例を示す断面図である。なお、図８のタイヤモデル２２は、簡略化して示されており、トレッドパターンや要素Ｆ（ｉ）等が省略されている。
この実施形態の予測方法では、先ず、タイヤ２（図２に示す）をモデリングしたタイヤモデルが、コンピュータ１に入力される（工程Ｓ１１）。図８は、タイヤモデル２２及び路面モデル３１の一例を示す斜視図である。図９は、タイヤモデル２２の一例を示す断面図である。なお、図８のタイヤモデル２２は、簡略化して示されており、トレッドパターンや要素Ｆ（ｉ）等が省略されている。
【0066】
図９に示されるように、本実施形態の工程Ｓ１１では、図２に示したタイヤ２に関する情報に基づいて、タイヤ２が、数値解析法により取り扱い可能な有限個の要素Ｆ（ｉ）（ｉ＝１、２、…）を用いて離散化される。これにより、工程Ｓ１１では、タイヤモデル２２が設定される。数値解析法としては、例えば、有限要素法、有限体積法、差分法又は境界要素法が適宜採用される。本実施形態では、有限要素法が採用される。
【0067】
要素Ｆ（ｉ）には、例えば、４面体ソリッド要素、５面体ソリッド要素、又は、６面体ソリッド要素などが用いられる。各要素Ｆ（ｉ）は、複数の節点３２を有している。さらに、各要素Ｆ（ｉ）は、節点３２、３２間をつなぐ直線状の辺３３が設けられている。このような各要素Ｆ（ｉ）には、要素番号、節点３２の番号、及び、節点３２の座標値などの数値データが定義される。さらに、各要素Ｆ（ｉ）には、図２に示したタイヤ部材（トレッドゴム８など）の材料特性（例えば密度、ヤング率、減衰係数、損失正接（ｔａｎδ）、及び／又は、複素弾性率Ｅ＊等）などの数値データが定義される。
【0068】
タイヤモデル２２には、カーカスプライ６Ａ（図２に示す）をモデリングしたカーカスプライモデル２６Ａ、及び、ベルトプライ７Ａ、７Ｂ（図２に示す）をそれぞれモデリングしたベルトプライモデル２７Ａ、２７Ｂが設定される。
【0069】
さらに、タイヤモデル２２には、トレッドゴム８（図２に示す）をモデリングしたトレッドゴムモデル２８が設定される。トレッド部２２ａ（トレッドゴムモデル２８）の外面２２Ｓには、図２に示したトレッドパターンが再現されている。
【0070】
本実施形態のトレッド部２２ａ（トレッドゴムモデル２８）には、図２に示したトレッド部２ａ（トレッドゴム８）と同様に、周方向溝２９と陸部３０とが設けられている。周方向溝２９は、一対のクラウン周方向溝２９ａ、２９ａと、一対のショルダー周方向溝２９ｂ、２９ｂとが含まれる。陸部３０には、クラウン陸部３０ａ、一対のミドル陸部３０ｂ、３０ｂ、及び、一対のショルダー陸部３０ｃ、３０ｃが含まれる。タイヤモデル２２は、コンピュータ１（図１に示す）に入力される。
【0071】
［路面モデルを入力］
次に、本実施形態の予測方法では、路面（図示省略）をモデリングした路面モデル３１（図８に示す）が、図１に示したコンピュータ１に入力される（工程Ｓ１２）。工程Ｓ１２では、路面に関する情報に基づいて、路面が、数値解析法（本実施形態では、有限要素法）により取り扱い可能な有限個の要素Ｇ（ｉ）（ｉ＝１、２、…）を用いて離散化される。これにより、工程Ｓ１２では、路面モデル３１が設定される。
次に、本実施形態の予測方法では、路面（図示省略）をモデリングした路面モデル３１（図８に示す）が、図１に示したコンピュータ１に入力される（工程Ｓ１２）。工程Ｓ１２では、路面に関する情報に基づいて、路面が、数値解析法（本実施形態では、有限要素法）により取り扱い可能な有限個の要素Ｇ（ｉ）（ｉ＝１、２、…）を用いて離散化される。これにより、工程Ｓ１２では、路面モデル３１が設定される。
【0072】
要素Ｇ（ｉ）は、変形不能に設定された剛平面要素からなる。要素Ｇ（ｉ）には、複数の節点３４が設けられている。さらに、要素Ｇ（ｉ）は、要素番号や、節点３４の座標値等の数値データが定義される。
【0073】
本実施形態では、路面モデル３１として、平滑な表面を有するものが例示されたが、必要に応じて、アスファルト路面のような微小凹凸、不規則な段差、窪み、うねり、又は、轍等の実走行路面に近似した凹凸などが設けられても良い。路面モデル３１は、コンピュータ１（図１に示す）に入力される。
【0074】
［タイヤモデルを所定の条件で走行］
次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図１に示す）が、タイヤモデル２２を予め定められた条件で走行させて、タイヤモデル２２の摩耗を進展させる（工程Ｓ１３）。タイヤモデル２２を走行させる条件には、タイヤモデル２２の走行距離の増加に伴う摩耗の進展により、タイヤモデル２２の摩耗に一定の傾向を現すことができれば、適宜設定される。条件の一例としては、タイヤモデル２２の装着条件、タイヤモデル２２の荷重負荷条件、及び、タイヤモデル２２の走行速度が挙げられる。装着条件には、例えば、上記の正規状態とするための条件（正規リム１１、正規内圧）が含まれる。荷重負荷条件には、上記の正規荷重が含まれる。走行速度は、例えば、一定（例えば、６０km／ｈ）に設定される。
次に、本実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図１に示す）が、タイヤモデル２２を予め定められた条件で走行させて、タイヤモデル２２の摩耗を進展させる（工程Ｓ１３）。タイヤモデル２２を走行させる条件には、タイヤモデル２２の走行距離の増加に伴う摩耗の進展により、タイヤモデル２２の摩耗に一定の傾向を現すことができれば、適宜設定される。条件の一例としては、タイヤモデル２２の装着条件、タイヤモデル２２の荷重負荷条件、及び、タイヤモデル２２の走行速度が挙げられる。装着条件には、例えば、上記の正規状態とするための条件（正規リム１１、正規内圧）が含まれる。荷重負荷条件には、上記の正規荷重が含まれる。走行速度は、例えば、一定（例えば、６０km／ｈ）に設定される。
【0075】
この実施形態の工程Ｓ１３では、特許文献（特開２０１９－９１３０２号公報）に記載の手順と同様に、タイヤモデル２２を路面モデル３１に走行（転動）させた状態が計算される。なお、タイヤモデル２２の走行は、上記の条件に基づいて計算される。そして、工程Ｓ１３では、図９に示したトレッド部２２ａ（トレッドゴムモデル２８）の各節点３２で計算された摩耗エネルギーに基づいて、トレッド部２２ａの各節点３２の移動が計算される。これにより、工程Ｓ１３では、タイヤモデル２２（トレッド部２２ａ）の摩耗が進展する状態が計算されうる。
【0076】
このように、この実施形態では、一定の条件下でタイヤモデル２２の走行及び摩耗進展が計算されるため、タイヤモデル２２の走行距離の増加に伴って、タイヤモデル２２の摩耗に一定の傾向を現すことが可能となる。
【0077】
［第１データ及び第２データを含むデータを時系列的に取得］
次に、この実施形態の予測方法では、タイヤモデル２２の走行距離に関する第１データ及び走行距離でのタイヤモデル２２の摩耗に関する第２データを含むデータが、時系列的に順次取得される（工程Ｓ１４）。
次に、この実施形態の予測方法では、タイヤモデル２２の走行距離に関する第１データ及び走行距離でのタイヤモデル２２の摩耗に関する第２データを含むデータが、時系列的に順次取得される（工程Ｓ１４）。
【0078】
第１データは、タイヤモデル２２の走行距離に関するものであれば、特に限定されない。第１データは、タイヤモデル２２が路面モデル３１を走行した走行距離（ｋｍ）であってもよいし、走行距離を予め定められた間隔で割った指数（走行距離指数）であってもよい。間隔は、これまでの実施形態と同様に、例えば、５０～５００ｋｍ（本例では、１００ｋｍ）に設定されうる。この実施形態の第１データには、走行距離指数が用いられる。
【0079】
第２データは、走行距離でのタイヤモデル２２の摩耗に関するものであれば、適宜設定されうる。本実施形態の第２データには、タイヤモデル２２の摩耗エネルギーが含まれる。本実施形態の第２データは、走行距離指数（本例では、１００ｋｍ）ごとに計算されたタイヤモデル２２の摩耗エネルギーとして特定されるが、特に限定されるわけではない。例えば、互いに異なる走行距離指数（例えば、５０ｋｍや、２００ｋｍなど）ごとに、摩耗エネルギーが取得されてもよいし、走行距離指数ごとに累積された摩耗エネルギーの累積値であってもよい。摩耗エネルギーは、工程Ｓ１３において、タイヤモデル２２の摩耗を進展させる際に計算されうる。
【0080】
本実施形態では、工程Ｓ１４において、第１データ（走行距離指数）及び第２データ（摩耗エネルギー）を含むデータが１つ計算されるたびに（本例では、タイヤモデル２２が１００ｋｍ走行するたびに）、次の工程Ｓ１５が実施される。そして、工程Ｓ１４が繰り返し実施されることで、第１データ（走行距離指数）及び第２データ（摩耗エネルギー）を含むデータが、時系列的に順次計算される。計算されたデータは、コンピュータ１（図１に示す）に記憶される。
【0081】
［第１データと第２データとの近似式を求める］
次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図１に示す）が、計算されたデータを用いて、第１データと第２データとの関係を近似する近似式を求める（工程Ｓ１５）。この実施形態の工程Ｓ１５では、これまでの実施形態と同様の手順で、近似式Ｈ（例えば、図５及び図６に示す）が求められる。
次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図１に示す）が、計算されたデータを用いて、第１データと第２データとの関係を近似する近似式を求める（工程Ｓ１５）。この実施形態の工程Ｓ１５では、これまでの実施形態と同様の手順で、近似式Ｈ（例えば、図５及び図６に示す）が求められる。
【0082】
この実施形態では、これまでの実施形態と同様に、工程Ｓ１４において、第１データ及び第２データとを含むデータが１つ計算されるたびに（本例では、タイヤモデル２２が１００ｋｍ走行するたびに）、１つの近似式Ｈを求める工程Ｓ１５が実施される。この実施形態では、新たなデータが計算されるたびに、これまで取得されたデータを用いて、第１データと第２データとの関係に近似する近似式Ｈが求められる。そして、工程Ｓ１４及び工程Ｓ１５が繰り返し実施されることで、第１データ及び第２データを含むデータが追加計算されるごとに、近似式Ｈが更新されうる。これにより、タイヤモデル２２（実際のタイヤ２）の摩耗の傾向をより精度よく表すように、近似式Ｈが逐次更新されうる。近似式Ｈは、コンピュータ１（図１に示す）に記憶される。
【0083】
［更新前後の近似式の差が所定の範囲内か判断］
次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図１に示す）が、更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内であるか否かを判断する（工程Ｓ１６）。この実施形態では、これまでの実施形態と同様の手順に基づいて、近似式の差（すなわち、更新後の近似式と更新前の近似式との差）が、上記の範囲内であるか否かが判断される。
次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図１に示す）が、更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内であるか否かを判断する（工程Ｓ１６）。この実施形態では、これまでの実施形態と同様の手順に基づいて、近似式の差（すなわち、更新後の近似式と更新前の近似式との差）が、上記の範囲内であるか否かが判断される。
【0084】
工程Ｓ１６において、近似式の差（図６に示した第２データの差Ｄ）が上記の範囲内であると判断された場合（工程Ｓ１６で「Ｙｅｓ」）、次の工程Ｓ１７が実施されうる。一方、工程Ｓ１６において、近似式の差（第２データの差Ｄ）が上記の範囲外であると判断された場合（工程Ｓ１６で「Ｎｏ」）、工程Ｓ１３～工程Ｓ１６が再度実施されうる。これにより、第１データ及び第２データを含む新たなデータを用いて近似式Ｈが更新されるため、タイヤモデル２２（実際のタイヤ２）の摩耗の傾向をより精度よく表すように、近似式Ｈが逐次更新される。したがって、タイヤモデル２２の摩耗に一定の傾向が現れたときに、近似式Ｈ１、Ｈ２を取得することが可能となる。
【0085】
［摩耗状態を計算］
次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図１に示す）が、タイヤモデル２２がすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する（工程Ｓ１７）。工程Ｓ１７では、工程Ｓ１５で求められた近似式Ｈ（例えば、図６に示す）を用いて、タイヤモデル２２がすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態が計算される。また、本実施形態の工程Ｓ１７において、タイヤモデル２２の走行が終了されている。
次に、この実施形態の予測方法では、コンピュータ１（図１に示す）が、タイヤモデル２２がすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する（工程Ｓ１７）。工程Ｓ１７では、工程Ｓ１５で求められた近似式Ｈ（例えば、図６に示す）を用いて、タイヤモデル２２がすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態が計算される。また、本実施形態の工程Ｓ１７において、タイヤモデル２２の走行が終了されている。
【0086】
この実施形態では、これまでの実施形態と同様に、更新前の近似式Ｈ１及び更新後の近似式Ｈ２のうち、実際のタイヤモデル２２の摩耗の傾向を精度よく表すように更新された更新後の近似式Ｈ２が用いられる。これにより、この実施形態の予測方法では、摩耗状態がより精度よく計算されうる。
【0087】
この実施形態のように、第２データとして、走行距離指数ごとに摩耗エネルギーが計算される場合、工程Ｓ１７では、走行距離指数が１からＰまでの範囲において、更新後の近似式Ｈ２が積分される。これにより、走行距離指数Ｐが示す走行距離まで、新品時のタイヤモデル２２が走行したときの総摩耗エネルギーが取得されうる。なお、第２データとして、走行距離指数ごとに摩耗エネルギーを累積した累積値が特定される場合には、更新後の近似式Ｈ２に、走行距離指数Ｐが代入される。これにより、走行距離指数Ｐが示す走行距離まで、新品時のタイヤモデル２２が走行したときの総摩耗エネルギーが取得されうる。
【0088】
そして、総摩耗エネルギーに、実際のトレッドゴム８（図２に示す）の摩耗指数が乗じられることで、走行距離指数Ｐが示す走行距離まで、新品時のタイヤモデル２２が走行したときの総摩耗量が計算されうる。
【0089】
このように、この実施形態の予測方法では、これまでの実施形態と同様に、摩耗の傾向が現れた段階で更新された近似式Ｈを用いて、タイヤモデル２２がすでに走行した距離を超える走行距離（本例では、走行距離指数Ｐ）での摩耗状態を精度良く計算することができる。したがって、この実施形態では、当該走行距離までタイヤモデル２２を走行させなくても、当該走行距離での摩耗状態を計算することができるため、タイヤ２（タイヤモデル２２）の摩耗状態を短時間で予測することが可能となる。予測された摩耗状態（本例では、総摩耗量）は、コンピュータ１（図１に示す）に記憶される。
【0090】
［タイヤの摩耗状態を評価］
次に、この実施形態の予測方法では、予測されたタイヤモデル２２（タイヤ２）の摩耗状態が、良好か否かが評価される（工程Ｓ１８）。摩耗状態は、コンピュータ１（図１に示す）によって評価されてもよいし、オペレータ等によって評価されてもよい。
次に、この実施形態の予測方法では、予測されたタイヤモデル２２（タイヤ２）の摩耗状態が、良好か否かが評価される（工程Ｓ１８）。摩耗状態は、コンピュータ１（図１に示す）によって評価されてもよいし、オペレータ等によって評価されてもよい。
【0091】
摩耗状態は、適宜評価されうる。本実施形態では、予測された総摩耗量が予め定められた閾値以下である場合に、摩耗状態が良好であると判断されうる。閾値は、図２に示したタイヤ２に求められる耐摩耗性能に応じて、適宜設定されうる。
【0092】
工程Ｓ１８において、予測された摩耗状態が良好であると判断された場合（工程Ｓ１８で「Ｙｅｓ」）、タイヤモデル２２は、耐摩耗性能の基準を満たしている。この場合、タイヤモデル２２の設計因子に基づいて、タイヤ２（図２に示す）の製造及び生産が行われる（工程Ｓ１９）。一方、工程Ｓ１８において、予測された摩耗状態が良好でないと判断された場合（工程Ｓ１８で「Ｎｏ」）、上記の基準を満たしていない。このため、タイヤ２の構造や設計因子が変更され（工程Ｓ２０）、工程Ｓ１１～工程Ｓ１８が再度実施される。これにより、本実施形態の予測方法では、耐摩耗性能に優れたタイヤ２を確実に製造及び生産することが可能となる。
【0093】
［タイヤの摩耗状態の予測方法（第４実施形態）］
これまでの実施形態（第３実施形態）では、第２データとして、タイヤモデル２２の摩耗エネルギーが含まれる態様が例示されたが、このような態様に限定されない。第２データは、タイヤモデル２２の摩耗量や、摩耗指数が含まれてもよい。
これまでの実施形態（第３実施形態）では、第２データとして、タイヤモデル２２の摩耗エネルギーが含まれる態様が例示されたが、このような態様に限定されない。第２データは、タイヤモデル２２の摩耗量や、摩耗指数が含まれてもよい。
【0094】
この実施形態の第２データは、走行距離指数（本例では、１００ｋｍの間隔）ごとに測定されたタイヤモデル２２の摩耗量として特定されるが、特に限定されるわけではなく、例えば、走行距離指数ごとに累積された摩耗量の累積値であってもよい。摩耗量は、タイヤモデル２２の摩耗進展量（節点３２の移動量）に基づいて計算されうる。
【0095】
この実施形態では、これまでの実施形態と同様に、取得されたデータを用いて近似式Ｈが求められ（工程Ｓ１５）、更新後の近似式Ｈ２と、更新前の近似式Ｈ１との差が予め定められた範囲内であるか否かが判断される（工程Ｓ１６）。そして、工程Ｓ１６において、近似式の差が予め定められた範囲内であると判断された場合（工程Ｓ１６で「Ｙｅｓ」）、タイヤモデル２２がすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態が計算される（工程Ｓ１７）。
【0096】
この実施形態のように、第２データとして、各走行距離指数での摩耗量が計算される場合、工程Ｓ１７では、１～Ｐの各走行距離指数において、更新後の近似式Ｈ２で予測された第２データ（摩耗量）の合計値が求められる。これにより、走行距離指数Ｐが示す走行距離まで、新品時のタイヤモデル２２が走行したときの総摩耗量が取得される。なお、第２データとして、走行距離指数ごとに摩耗量の累積値が計算される場合には、更新後の近似式Ｈ２に、走行距離指数Ｐが代入される。これにより、走行距離指数Ｐが示す走行距離まで、新品時のタイヤモデル２２が走行したときの総摩耗量が取得される。
【0097】
この実施形態の予測方法では、これまでの実施形態と同様に、予測されたタイヤモデルの摩耗状態が、良好か否かが評価される（工程Ｓ１８）。そして、良好と判断された場合に、タイヤモデル２２の設計因子に基づいて、タイヤ２（図２に示す）の製造及び生産が行われる（工程Ｓ１９）。一方、良好でないと判断された場合には、タイヤモデル２２の設計因子が変更され（工程Ｓ２０）、工程Ｓ１１～工程Ｓ１８が再度実施される。これにより、この実施形態の予測方法では、これまでの実施形態と同様に、耐摩耗性能に優れたタイヤ２を確実に製造及び生産することが可能となる。
【0098】
以上、本発明の特に好ましい実施形態について詳述したが、本発明は図示の実施形態に限定されることなく、種々の態様に変形して実施しうる。
【0099】
［付記］
本発明は以下の態様を含む。
本発明は以下の態様を含む。
【0100】
［本発明１］
タイヤの摩耗状態を予測するための方法であって、
前記タイヤを予め定められた条件で走行させて、前記タイヤの走行距離に関する第１データ及び前記走行距離での前記タイヤの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次取得する工程と、
取得された前記データを用いて、前記第１データと前記第２データとの関係を近似する近似式を求める工程であって、前記近似式を、前記データが追加取得されるごとに更新する工程と、
更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内になったときに、前記更新後の近似式を用いて、前記タイヤがすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する工程と、
を含む
タイヤの摩耗状態の予測方法。
［本発明２］
前記第２データは、前記タイヤの摩耗エネルギーを含む、本発明１に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
［本発明３］
前記第２データは、前記タイヤの摩耗量を含む、本発明１又は２に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
［本発明４］
タイヤの摩耗状態を予測するための方法であって、
前記タイヤをモデリングしたタイヤモデルをコンピュータに入力する工程と、
前記コンピュータが、前記タイヤモデルを予め定められた条件で走行させて、前記タイヤモデルの摩耗を進展させながら、前記タイヤモデルの走行距離に関する第１データ及び前記走行距離での前記タイヤモデルの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次計算する工程と、
前記コンピュータが、計算された前記データを用いて、前記第１データと前記第２データとの関係を近似する近似式を求める工程であって、前記近似式を、前記データが追加計算されるごとに更新する工程と、
前記コンピュータが、更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内になったときに、前記更新後の近似式を用いて、前記タイヤモデルがすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する工程と、
を含む
タイヤの摩耗状態の予測方法。
［本発明５］
前記第２データは、前記タイヤモデルの摩耗エネルギーを含む、本発明４に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
［本発明６］
前記第２データは、前記タイヤモデルの摩耗量を含む、本発明４又は５に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
タイヤの摩耗状態を予測するための方法であって、
前記タイヤを予め定められた条件で走行させて、前記タイヤの走行距離に関する第１データ及び前記走行距離での前記タイヤの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次取得する工程と、
取得された前記データを用いて、前記第１データと前記第２データとの関係を近似する近似式を求める工程であって、前記近似式を、前記データが追加取得されるごとに更新する工程と、
更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内になったときに、前記更新後の近似式を用いて、前記タイヤがすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する工程と、
を含む
タイヤの摩耗状態の予測方法。
［本発明２］
前記第２データは、前記タイヤの摩耗エネルギーを含む、本発明１に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
［本発明３］
前記第２データは、前記タイヤの摩耗量を含む、本発明１又は２に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
［本発明４］
タイヤの摩耗状態を予測するための方法であって、
前記タイヤをモデリングしたタイヤモデルをコンピュータに入力する工程と、
前記コンピュータが、前記タイヤモデルを予め定められた条件で走行させて、前記タイヤモデルの摩耗を進展させながら、前記タイヤモデルの走行距離に関する第１データ及び前記走行距離での前記タイヤモデルの摩耗に関する第２データを含むデータを、時系列的に順次計算する工程と、
前記コンピュータが、計算された前記データを用いて、前記第１データと前記第２データとの関係を近似する近似式を求める工程であって、前記近似式を、前記データが追加計算されるごとに更新する工程と、
前記コンピュータが、更新後の近似式と、更新前の近似式との差が予め定められた範囲内になったときに、前記更新後の近似式を用いて、前記タイヤモデルがすでに走行した距離を超える走行距離での摩耗状態を計算する工程と、
を含む
タイヤの摩耗状態の予測方法。
［本発明５］
前記第２データは、前記タイヤモデルの摩耗エネルギーを含む、本発明４に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
［本発明６］
前記第２データは、前記タイヤモデルの摩耗量を含む、本発明４又は５に記載のタイヤの摩耗状態の予測方法。
【符号の説明】
【0101】
Ｈ１ 更新後の近似式
Ｈ２ 更新前の近似式
Ｈ２ 更新前の近似式
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】