：
[0048]
[0049] Wf为关于轮胎的N个数据点的每一数据点i的每一轮胎k的测得的均匀性数据。 数学模型建模轮胎谐波均匀性效应t=l到T A为轮胎谐波均匀性效应的特定谐波。数学模 型建模过程谐波P= 1到P Ap为特定过程谐波均匀性效应的谐波数目。ath和bth为与轮胎谐波 均匀性效应相关联的系数。ajPbP为与过程谐波均匀性效应相关联的系数。所述模型除轮胎 谐波均匀性效应和过程谐波均匀性效应项之外还包含瞬态效应项。瞬态效应项在不同轮胎 间变化。
为与瞬态效应项相关联的系数。k表示所述组中的轮胎序列的索引（非 指数为残余项。 ￡
[0050] 可至少部分地基于这些模型的方面从均匀性测量值识别瞬态均匀性效应。更确切 地说，在图2的（206)处，所述方法可任选地包含从均匀性测量值移除一或多个均匀性效应 以识别残余均匀性测量值。被移除的均匀性效应可为妨害效应，例如可归因于特定加工元 件的过程谐波均匀性效应和非瞬态轮胎均匀性效应。在特定实施方案中，可使用例如第 PCT/US12/57864号PCT申请案中所揭示的加工签名分析技术等加工签名分析识别妨害效 应，所述PCT申请案以引用的方式并入本文中。
[0051] 实例加工签名分析可将均匀性测量值建模为加工元件项和非加工元件项的总和。 加工元件项可与由于轮胎制造期间使用的加工元件产生的效应相关联。非加工元件项可与 可对轮胎的均匀性产生贡献的所有其它谐波(不论是轮胎谐波还是过程谐波)相关联。可使 用回归分析或编程分析估计与加工元件项相关联的系数。可随后基于使用(例如)方差分析 分析(AN0VA分析)估计的与加工元件项相关联的系数产生加工签名。
[0052] 可执行ANOVA分析技术，其中加工签名的波形点由一组N个偏移量拟合，其中N为加 工签名的数据点的数目，例如256个数据点。为执行此ANOVA分析技术，必须存在使用相同加 工元件制造的轮胎的多个测得的均匀性波形。下文提供加工元件的ANOVA方法的实例数学 语句：
[0053]
[0054] Wji为第j轮胎的第i波形点。α为恒定项或截距。Pqi为加工签名（1到N)的每一点与 每一加工元件q的拟合常数。i3 ql项是基于回归或编程分析期间确定的所估计系数确定。 ANOVA分析可使用最小平方分析确定Pqi项。特定来说，可选择一组Pqi项以最小化跨越所有 波形点的平方误差的总和。通常对于拟合的加工元件中的每一者存在N个此类β项。特定来 说，此公式允许针对加工元件中的每一者存在N(例如256)个可能唯一系数(针对加工签名 数据点中的每一者存在一个）。这N个唯一系数提供加工元件的综合加工签名的数据点。
[0055] -旦识别各种加工元件的加工签名，就可从均匀性测量值移除加工签名以识别残 余均匀性测量值。随后分析残余均匀性测量值以将瞬态均匀性效应与瞬态均匀性效应分 离，如图2的（208)处所示。特定来说，可分析残余均匀性测量值以识别在所述组轮胎中的不 同轮胎间变化的效应。在一个实施方案中，残余可建模为非瞬态项与瞬态项的总和。瞬态项 可在模型中不同轮胎间变化。与非瞬态项和瞬态项相关联的系数可(例如)使用回归分析或 编程分析来估计。可基于瞬态项在不同轮胎间的预期改变(例如线性或其它关系)而确定所 估计系数。可至少部分地基于与瞬态项相关联的所估计系数识别瞬态均匀性效应的一或多 个参数(例如瞬态均匀性效应的变化速率）。
[0056]在(210)处，可至少部分地基于所识别的瞬态均匀性效应修改轮胎制造。动态效应 可提供膜片径向偏心或膜片径向力的间接逐轮胎评估，其在硫化工艺期间可能极其难以直 接测量乃至不可能直接测量。此效应还在无过程中断的情况下完成，过程中断可能使硫化 膜片效应的估计变得偏置。瞬态效应可用于确定何时维修或更换轮胎制造期间使用的特定 瞬态工具(例如硫化膜片、具有可充气元件的柔性成型鼓等）以减小可归因于工具的均匀性 效应。因为瞬态效应常常以平稳且可预测模式改变，所以其也可为一件有用的轮胎均匀性 优化工艺。下文更详细论述至少部分地基于所识别的动态均匀性效应修改轮胎制造以改进 轮胎均匀性的实例。
[0057]用以识别膜片效应的均匀性测量值的实例分析
[0058] 现参看图3,现将陈述用于识别可归因于硫化膜片的瞬态均匀性效应的实例方法 (300)。在(302)处，所述方法包含获得所述组轮胎的均匀性波形。所述组轮胎可包含已经使 用相同硫化膜片连续硫化的多个轮胎。可通过使用均匀性测量机器测量均匀性波形或通过 存取存储(例如)在存储器中的先前测得的均匀性波形来获得均匀性波形。
[0059] 所述均匀性波形可包含轮胎的方位角周围的多个数据点的所测的均匀性参数。举 例来说，波形可根据采样分辨率(例如，每轮胎旋转的128、256、512或其它数目的数据点)在 轮胎的一次旋转期间由在等间隔点中测得的若干数据点建构。应了解，均匀性波形可以在 多种条件下获得。可以获得用于轮胎在任一方向（直接和/或间接)的旋转的均匀性波形。另 外，可以获得在被装载或卸载的条件下的均匀性波形。
[0060] 在(304)处，任选地从均匀性波形移除一或多个均匀性效应以获得残余波形。更确 切地说，均匀性波形被清除除可归因于硫化膜片的效应之外的均匀性效应，例如过程谐波 均匀性效应和可归因于轮胎制造期间使用的其它加工元件的加工元件效应。举例来说，可 使用加工签名分析识别各种加工元件的加工签名。用以移除非动态效应的数据的此预处理 是任选的，但其对于减少可影响最终估计的分散可能是有益的。
[0061] 图4描绘可获得的加工元件(例如配制操作者元件）的实例加工签名402。图4描绘 加工签名402,其具有沿着横坐标的加工元件周围的方位角和沿着纵坐标的对均匀性参数 的贡献。加工签名402可表示轮胎制造期间使用的一或多个加工元件。
[0062] 可从均匀性波形移除所识别的加工签名和其它均匀性效应(例如所识别的过程谐 波均匀性效应）以识别与硫化膜片相关联的残余波形。图5描绘针对一组6个轮胎获得的6个 残余均匀性波形。图5描绘沿着横坐标的轮胎周围的方位角和沿着纵坐标的均匀性参数的 量值。
[0063] 残余波形可包含来自非暂时性效应以及瞬态效应的贡献。举例来说，残余波形可 包含来自经由连续硫化保持固定的硫化机效应和经由连续硫化为瞬态的膜片效应的贡献。 如果硫化机效应例如从加工签名分析已知，那么可从残余波形移除硫化机效应以识别每一 轮胎的瞬态膜片效应。每一轮胎的瞬态效应可随后经分析以评估瞬态效应的一或多个参 数，例如瞬态效应的变化速率。
[0064] 如果硫化机效应并不已知，那么每一残余波形可建模为如图3的（306)处所示的硫 化机效应烦与腊片效应烦的总和。举例来说，残佥波形可津樽如下：
[0065]
[0066] ^可为残余波形的N个数据点数据点i的均匀性参数。p和q可表示与硫化机效应相 关联的系数。膜片效应可由系数g和h俘获。注意，膜片效应对表示硫化膜片的硫化的轮胎次 序t的相依性。g和h可为t的较复杂的功能，而不背离本发明的范围。
[0067] 在(308)处，可使用所述模型确定膜片效应的一或多个参数。举例来说，可使用回 归或编程分析识别所述组轮胎的膜片效应的变化速率。因为对于特定波形来说，t的精确值 可能不是已知的，所以可关注残余波形的差异。此可减去硫化机效应(因为其对于所有轮胎 为固定的)且隔离膜片改变的斜率。此可表示为如下：
[0068] dt = g*s+h*s
[0069] 其中dt表示连续硫化轮胎之间的逐点差异。s表示t+1与t之间的时间间隔。g和h系 数表示随着时间值之间(硫化之间）的持续时间而变的膜片效应。
[0070] 在本发明的一个特定实施方案中，可(例如)使用傅里叶分析识别个别残余波形