トーヨータイヤは7月9日、従来のタイヤ設計基盤技術「T-mode」を、CAE（コンピューター支援技術）とAI（人工知能）を融合した自動車用タイヤ開発プロセス「T-MODE」として新たに体系化したと発表した。
走行時のタイヤの挙動を再現して性能予測・構造解析に生かした「タイヤシミュレーション」、車種別のさまざまな情報や乗員数、荷物量、走行パターンなどを再現し、走行中の車両挙動によるタイヤへの影響を把握する「ドライビングシミュレーション」。トーヨータイヤは、このスーパーコンピューターを用いた2つのシミュレーション技術を統合し、「T-mode」と命名したタイヤ設計基盤技術を2000年に確立。以来、同設計技術をフルに活用しながら最適なタイヤ開発に取り組んできた。
EV化や自動運転など、次世代モビリティへの技術革新競争が産業界を席捲し始めている中、タイヤには、モビリティの進化を支える明確な性能や機能をスピーディーに実現していくことが求められており、今後は設計の高精度化・高速化がカギを握る。そこで同社は、各種データを一元管理し、標準化されたプロセスを共有できる基盤システム「SPDM」を活用。従来のT-modeに、AI技術を用いた設計支援技術を組み込み、新たに「T-MODE」としてタイヤ開発プロセスをより高度に進化させた。
従来は、設計者がシミュレーションを実行して得られた情報は、設計者個人のデータとして取り扱われていたが、新しいT-MODEのプラットフォームでは、各種データを共通資産として一元管理し、設計者の間で共有。それら設計データ、シミュレーションデータ、および実験データを関連づけることで、データとしての付加価値が向上し、学習データとして展開することを可能にした。設計者が実施したシミュレーションデータは、共有サーバーに自動蓄積され、データベース資産として、新たな解析・予測に活用されることで、検証プロセスの短期化や製品開発時のリードタイム短縮に貢献する。
また、設計支援技術をシミュレーション基盤技術と統合したことで、これまでにない飛躍的なプロセスイノベーションも期待できる。従来の解法では、まず設計仕様をインプットしてシミュレーションを実行し、その結果である性能値を得ることになる。性能値が要求仕様を満たしていなければ、設計仕様を修正し、再度シミュレーションを行うため、この頻度が多くなると全体のプロセスタームは長くなる。目標性能を得るために必要な構造、形状、パターンの設計データを「逆問題解法」によるアプローチで得ること、つまり、要求性能値をインプットすれば、AI技術を用いて必要な設計仕様が導き出される仕組みを活用していく。
また同社は昨年5月、自動車のさらなる低費化やEV化に必要とされる「空力特性の高いタイヤ」を実現するうえで有効な、独自の「モビリティ・エアロダイナミクス（空力シミュレーション）技術」を確立した。実際のタイヤのさまざまなパターンデザインを用い、タイヤへの荷重や車両の走行速度といった自動車運転時の使用諸条件、また、さまざまなホイールや車体形状といった個別条件を組み合わせ、これらの条件下でのタイヤ変形を考慮した上で、タイヤ接地転動状態でのタイヤおよび車両の空力特性を解析・予測できるシミュレーションレベルは業界でも例がない。昨年以降、さらに新たな領域にアプローチし、タイヤ接地/変形/回転を考慮した車両全体の空力特性の予測技術を実現。また、今年末には新T-MODEを活用し、車型ごとの空力特性を向上できるタイヤ設計案の予測技術に踏み込んで、空力シミュレーションにおけるコントロール領域を拡張していく計画だ。
トーヨータイヤは、7月17日から19日の3日間、ポートメッセなごやで開催される「自動車技術展：人とくるまのテクノロジー展2019名古屋」に出展し、新T-MODEなどの技術について披露する予定。今後、進化させたT-MODEを駆使しながら、新しいステージでタイヤ開発を進めていく。
