転がり軸受用材料の寿命予測方法および寿命予測で長寿命を識別した転がり軸受
【課題】短時間で転がり軸受用材料の寿命を従来よりも精度よく予測する方法と、寿命予測で長寿命を識別保証した転がり軸受を提供することである。
【解決手段】転がり軸受用材料の非金属介在物のサイズ測定においてカラー画像を用いた画像解析を行うことにより、寿命への影響が異なる複数種類の介在物を分離して測定できるようにし、この介在物種類別の介在物サイズの度数分布をパラメータとする寿命予測式を用いて、転動寿命試験を実施することなく、転がり軸受用材料の寿命を従来よりも精度よく予測できるようにしたのである。
【解決手段】転がり軸受用材料の非金属介在物のサイズ測定においてカラー画像を用いた画像解析を行うことにより、寿命への影響が異なる複数種類の介在物を分離して測定できるようにし、この介在物種類別の介在物サイズの度数分布をパラメータとする寿命予測式を用いて、転動寿命試験を実施することなく、転がり軸受用材料の寿命を従来よりも精度よく予測できるようにしたのである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、転がり軸受用材料の寿命予測方法と、寿命予測で長寿命を識別保証した転がり軸受に関する。
【背景技術】
【０００２】
転がり軸受の寿命は、軸受用材料の表面に生じる剥離現象で決まる場合が殆どである。この剥離現象は、軸受用材料の転動接触による一種の疲労破損であり、材料の化学成分や硬度に依存する強度因子と、材料に内在する非金属介在物に依存する内部欠陥因子とが関与する。前者の強度因子は主として剥離寿命のレベルに影響し、後者の内部欠陥因子は剥離寿命のばらつきを大きく左右する。
【０００３】
前記内部欠陥因子は、不可避的に存在する非金属介在物の数とそのサイズの分布に影響されると考えられており、同一鋼種、すなわち強度因子が同じレベルであっても、転がり軸受の寿命は１０倍以上の寿命比でばらつくのが一般的であった。このため、転がり軸受の製造に際しては、軸受寿命はばらつくものとの前提に立ち、各ロットに対して１０個以上の試験片を準備して転動寿命試験を行っている。
【０００４】
転動寿命試験は、試験片を数ＧＰａ程度の最大接触応力で相手試片と転動させ、試験片が剥離等で破損するまでの転動サイクル数を調査するものであり、長寿命のものは破損するまでの転動サイクル数が１０８のオーダを越えるものもある。通常、試験片には円筒状や円板状のものが用いられ、相手試片には円筒状や球状のものが用いられる。
【０００５】
前記転動寿命試験では、全試験片の１０％が破損する寿命（転動サイクル数）をＬ１０として、このＬ１０でロット毎の軸受寿命を評価している。このため、各ロットに対して１０個以上の試験片について、各試験片が破損するまで試験を行う必要があり、多大な時間を要する。また、近年では、鋼材製造工程における各種清浄化処理技術の発達により、転がり軸受用材料としても非金属介在物の少ない鋼材が供給されるようになっているので、各試験片が破損するまでの転動サイクル数が１０８を越えるものも多くなり、試験に要する時間はさらに長くなっている。
【０００６】
この転動寿命試験の時間を短縮するためには、試験における負荷荷重（最大接触応力）を高めて加速試験とすることが考えられるが、負荷荷重を高めると、通常の軸受の使用における破損モードと異なる破損現象が現れ、実使用に即した軸受寿命を評価できない場合がある。
【０００７】
そこで、本出願人は、転動寿命試験を行うことなく転がり軸受用材料の寿命を予測する方法を提案した（特許文献１参照。）。この寿命予測方法は、転がり軸受の寿命のばらつきを大きく左右する材料の内部欠陥度合いのパラメータとして、非金属介在物を種類別に分けた各介在物サイズの度数分布を採用し、この度数分布を数式で定量化したものを組み込んだ予測式により、転がり軸受用材料の寿命予測を行うものである。
【特許文献１】特開２００１−６５５６０号公報
【０００８】
しかしながら、上述した従来の転がり軸受用材料の寿命予測方法では、画像解析による非金属介在物のサイズ測定においてモノクロ画像を用いていたため、各種介在物をＪＩＳ法分類によるＡ系介在物とＢ＋Ｃ系介在物の２種類にしか分類できず、寿命への影響が異なる複数種類の介在物を同一種類として測定せざるをえなかった。そして、その測定結果に基づいて寿命を予測していたため、まだ予測精度向上の余地があった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の課題は、短時間で転がり軸受用材料の寿命を従来よりも精度よく予測する方法と、寿命予測で長寿命を識別保証した転がり軸受を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明の転がり軸受用材料の寿命予測方法は、転がり軸受用材料の所定の被検面積に対して、カラー画像を用いた画像解析法により、その被検領域に存在する非金属介在物のうちの特定種類の介在物のサイズを測定し、測定した介在物サイズの介在物種類別の度数分布を材料の内部欠陥度合いのパラメータとする数式を作成し、この数式を包含する予測式により、転がり軸受用材料の寿命を予測するようにした。
【００１１】
すなわち、非金属介在物のサイズ測定においてカラー画像を用いた画像解析を行うことにより、寿命への影響が異なる複数種類の介在物を分離して測定できるようにして、介在物サイズの度数分布をパラメータとして組み込んだ予測式の予測精度を向上させたのである。
【００１２】
具体的には、前記非金属介在物のうちのＡｌ２Ｏ３について介在物面積を測定し、その平方根ｎ（μｍ）の離散化した度数分布を下記（３）式に示す指数関数ｆ（ｎ）で近似し、この指数関数ｆ（ｎ）で近似した度数分布をパラメータとする影響指数Ｅを下記（２）式によって求め、この影響指数Ｅを用いて、下記（１）式により転がり軸受用材料の予測寿命Ｌ１０Ｐ（１０％が破損すると推定される寿命）を求めるようにするとよい。
【数３】
ここで、
ｍ：所定の整数
ａ、ｂ：回帰定数
【００１３】
あるいは、前記非金属介在物のうちのＭｎＳとＡｌ２Ｏ３について介在物面積を測定し、ＭｎＳの介在物面積の平方根ｎ１（μｍ）の離散化した度数分布およびＡｌ２Ｏ３の介在物面積の平方根ｎ２（μｍ）の離散化した度数分布を、それぞれ下記（７）式、（８）式に示す指数関数ｆ１（ｎ１）、ｆ２（ｎ２）で近似し、これらの指数関数ｆ１（ｎ１）、ｆ２（ｎ２）で近似した度数分布をパラメータとする影響指数Ｅ１、Ｅ２を下記（５）式、（６）式によって求め、これらの影響指数Ｅ１、Ｅ２を用いて、下記（４）式により転がり軸受用材料の予測寿命Ｌ１０Ｐ（１０％が破損すると推定される寿命）を求めるようにしてもよい。
【数４】
ここで、
ｍ１、ｍ２：所定の整数
ａ１、ｂ１、ａ２、ｂ２：回帰定数
【００１４】
上記の構成において、（１）、（４）式を指数関数としたのは、転がり軸受の寿命の内部欠陥因子によるばらつきの分布が指数分布に近いからである。また、（２）、（５）、（６）式による影響指数の算出において、面積の平方根が２μｍ以下のものを無視し、その度数分布の近似式に重み係数として面積の平方根を乗じたのは、サイズの大きい介在物ほど内部欠陥因子として大きく作用するからである。なお、影響指数の算出に際しては、介在物サイズが所定の度数に満たない（所定の整数を超える範囲の）大きな介在物の影響は無視するようにした。また、その度数分布の近似式として（３）、（７）、（８）式を採用したのは、いくつかの鋼材について度数分布を測定した結果、いずれの度数分布も指数分布に近いことがわかったからである。
【００１５】
また、この発明の転がり軸受は、前記（１）式または前記（４）式により求められる予測寿命Ｌ１０Ｐが９×１０７以上となるように識別した転がり軸受用材料を用いたものである。
【００１６】
ここで、予測寿命Ｌ１０Ｐの識別値の設定においては、代表的な軸受用鋼であるＳＵＪ２の実際の寿命Ｌ１０Ａの平均値が６×１０７程度であることから、その１．５倍長寿命の９×１０７を識別値とした。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の転がり軸受用材料の寿命予測方法は、上述したように、非金属介在物のサイズ測定においてカラー画像を用いた画像解析を行うことにより、寿命への影響が異なる複数種類の介在物を分離して測定できるようにしたものであるから、介在物種類別の介在物サイズの度数分布をパラメータとする寿命予測式を用いて、転がり軸受用材料の寿命を短時間でかつ従来よりも精度よく予測することができる。
【００１８】
また、本発明の転がり軸受は、上述した寿命予測式を用いて算出した寿命Ｌ１０Ｐが９×１０７以上の材料を識別し、この識別された材料を用いて製造するようにしたので、長寿命を高精度で保証することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態を実施例に基づいて説明する。
【実施例】
【００２０】
非金属介在物の形態や大きさが異なる２６種類の鋼材を用意し、各鋼材について転動寿命試験と画像解析装置を用いた非金属介在物の調査を行った。転動寿命試験は、各鋼材から１０個ずつ試験片を作製し、各試験片に対して表１に示した試験条件で試験を行って、実寿命Ｌ１０Ａを求めた。また、画像解析による非金属介在物の調査は、各鋼材から１個ずつ測定用サンプルを作製し、１サンプルの被検面積を約３００ｍｍ２として、カラー画像をＲＧＢ輝度による２値化分別処理することによりＭｎＳおよびＡｌ２Ｏ３を分離し、この２種類の介在物の面積を測定した。
【００２１】
【表１】
【００２２】
次に、測定した介在物面積の平方根（μｍ）を１μｍおきに離散化した介在物種類別の度数分布を求め、これらの各度数分布をそれぞれ前述した（７）式および（８）式（（３）式）を用いて指数関数に近似し、近似した度数分布を（５）式および（６）式（（２）式）により材料の内部欠陥度合いのパラメータとする影響指数を求めた。そして、これらの影響指数を用いて、（１）式および（４）式により、各鋼材の転がり軸受用材料としての予測寿命Ｌ１０Ｐを算出した。
【００２３】
また、比較例として、従来の寿命予測方法による各鋼材の寿命予測も行った。この比較例では、前述したように、モノクロ画像を用いた画像解析により、各種の介在物をＪＩＳ法分類によるＡ系介在物とＢ＋Ｃ系介在物の２種類に分類して、介在物面積を測定した。そして、実施例と同様に介在物面積の平方根を離散化した度数分布を指数関数に近似し、近似した度数分布をパラメータとする影響指数を求め、これらの影響指数を組み込んだ下記の予測式を用いて予測寿命Ｌ１０Ｐを算出した。
Ｌ１０Ｐ ＝ exp（α１・ＥＡ＋α２・ＥＢ＋Ｃ＋β）
ここで、
α１、α２、β：定数
ＥＡ：Ａ系介在物の影響指数
ＥＢ＋Ｃ：Ｂ＋Ｃ系介在物の影響指数
【００２４】
図１および図２は、各鋼材について算出した予測寿命Ｌ１０Ｐの実寿命Ｌ１０Ａとの相関関係を示す。図１（ａ）は寿命予測式として（１）式を用いたもの（実施例１）、図１（ｂ）は（４）式を用いたもの（実施例２）、図２は上述した従来の予測式を用いたもの（比較例）である。また、表２は、実施例１、実施例２および比較例のそれぞれの予測寿命Ｌ１０Ｐと実寿命Ｌ１０Ａとの相関関係について、自由度二重調整寄与率、重相関係数および残差平方和を求めた結果を示す。
【００２５】
【表２】
【００２６】
図１（ａ）、図１（ｂ）と図２との比較では、各実施例（実施例１、２）および比較例の予測寿命Ｌ１０Ｐと実寿命Ｌ１０Ａとの相関はほぼ同等に見えるが、表２における各評価項目の比較から、各実施例の予測寿命Ｌ１０Ｐの方が比較例よりも実寿命Ｌ１０Ａとの相関が高いことがわかる。これにより、各実施例では、転がり軸受用材料の寿命を従来のものよりも高精度で予測できることが確認された。
【００２７】
そして、（１）式または（４）式で求められる予測寿命Ｌ１０Ｐが９×１０７以上となるように識別した転がり軸受用材料を用い、長寿命の転がり軸受を製造するようにした。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】ａ、ｂはそれぞれ実施例１、２の寿命予測方法で求めた予測寿命と実寿命との相関関係を示すグラフ
【図２】従来の寿命予測方法で求めた予測寿命と実寿命との相関関係を示すグラフ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、転がり軸受用材料の寿命予測方法と、寿命予測で長寿命を識別保証した転がり軸受に関する。
【背景技術】
【０００２】
転がり軸受の寿命は、軸受用材料の表面に生じる剥離現象で決まる場合が殆どである。この剥離現象は、軸受用材料の転動接触による一種の疲労破損であり、材料の化学成分や硬度に依存する強度因子と、材料に内在する非金属介在物に依存する内部欠陥因子とが関与する。前者の強度因子は主として剥離寿命のレベルに影響し、後者の内部欠陥因子は剥離寿命のばらつきを大きく左右する。
【０００３】
前記内部欠陥因子は、不可避的に存在する非金属介在物の数とそのサイズの分布に影響されると考えられており、同一鋼種、すなわち強度因子が同じレベルであっても、転がり軸受の寿命は１０倍以上の寿命比でばらつくのが一般的であった。このため、転がり軸受の製造に際しては、軸受寿命はばらつくものとの前提に立ち、各ロットに対して１０個以上の試験片を準備して転動寿命試験を行っている。
【０００４】
転動寿命試験は、試験片を数ＧＰａ程度の最大接触応力で相手試片と転動させ、試験片が剥離等で破損するまでの転動サイクル数を調査するものであり、長寿命のものは破損するまでの転動サイクル数が１０８のオーダを越えるものもある。通常、試験片には円筒状や円板状のものが用いられ、相手試片には円筒状や球状のものが用いられる。
【０００５】
前記転動寿命試験では、全試験片の１０％が破損する寿命（転動サイクル数）をＬ１０として、このＬ１０でロット毎の軸受寿命を評価している。このため、各ロットに対して１０個以上の試験片について、各試験片が破損するまで試験を行う必要があり、多大な時間を要する。また、近年では、鋼材製造工程における各種清浄化処理技術の発達により、転がり軸受用材料としても非金属介在物の少ない鋼材が供給されるようになっているので、各試験片が破損するまでの転動サイクル数が１０８を越えるものも多くなり、試験に要する時間はさらに長くなっている。
【０００６】
この転動寿命試験の時間を短縮するためには、試験における負荷荷重（最大接触応力）を高めて加速試験とすることが考えられるが、負荷荷重を高めると、通常の軸受の使用における破損モードと異なる破損現象が現れ、実使用に即した軸受寿命を評価できない場合がある。
【０００７】
そこで、本出願人は、転動寿命試験を行うことなく転がり軸受用材料の寿命を予測する方法を提案した（特許文献１参照。）。この寿命予測方法は、転がり軸受の寿命のばらつきを大きく左右する材料の内部欠陥度合いのパラメータとして、非金属介在物を種類別に分けた各介在物サイズの度数分布を採用し、この度数分布を数式で定量化したものを組み込んだ予測式により、転がり軸受用材料の寿命予測を行うものである。
【特許文献１】特開２００１−６５５６０号公報
【０００８】
しかしながら、上述した従来の転がり軸受用材料の寿命予測方法では、画像解析による非金属介在物のサイズ測定においてモノクロ画像を用いていたため、各種介在物をＪＩＳ法分類によるＡ系介在物とＢ＋Ｃ系介在物の２種類にしか分類できず、寿命への影響が異なる複数種類の介在物を同一種類として測定せざるをえなかった。そして、その測定結果に基づいて寿命を予測していたため、まだ予測精度向上の余地があった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の課題は、短時間で転がり軸受用材料の寿命を従来よりも精度よく予測する方法と、寿命予測で長寿命を識別保証した転がり軸受を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明の転がり軸受用材料の寿命予測方法は、転がり軸受用材料の所定の被検面積に対して、カラー画像を用いた画像解析法により、その被検領域に存在する非金属介在物のうちの特定種類の介在物のサイズを測定し、測定した介在物サイズの介在物種類別の度数分布を材料の内部欠陥度合いのパラメータとする数式を作成し、この数式を包含する予測式により、転がり軸受用材料の寿命を予測するようにした。
【００１１】
すなわち、非金属介在物のサイズ測定においてカラー画像を用いた画像解析を行うことにより、寿命への影響が異なる複数種類の介在物を分離して測定できるようにして、介在物サイズの度数分布をパラメータとして組み込んだ予測式の予測精度を向上させたのである。
【００１２】
具体的には、前記非金属介在物のうちのＡｌ２Ｏ３について介在物面積を測定し、その平方根ｎ（μｍ）の離散化した度数分布を下記（３）式に示す指数関数ｆ（ｎ）で近似し、この指数関数ｆ（ｎ）で近似した度数分布をパラメータとする影響指数Ｅを下記（２）式によって求め、この影響指数Ｅを用いて、下記（１）式により転がり軸受用材料の予測寿命Ｌ１０Ｐ（１０％が破損すると推定される寿命）を求めるようにするとよい。
【数３】
ここで、
ｍ：所定の整数
ａ、ｂ：回帰定数
【００１３】
あるいは、前記非金属介在物のうちのＭｎＳとＡｌ２Ｏ３について介在物面積を測定し、ＭｎＳの介在物面積の平方根ｎ１（μｍ）の離散化した度数分布およびＡｌ２Ｏ３の介在物面積の平方根ｎ２（μｍ）の離散化した度数分布を、それぞれ下記（７）式、（８）式に示す指数関数ｆ１（ｎ１）、ｆ２（ｎ２）で近似し、これらの指数関数ｆ１（ｎ１）、ｆ２（ｎ２）で近似した度数分布をパラメータとする影響指数Ｅ１、Ｅ２を下記（５）式、（６）式によって求め、これらの影響指数Ｅ１、Ｅ２を用いて、下記（４）式により転がり軸受用材料の予測寿命Ｌ１０Ｐ（１０％が破損すると推定される寿命）を求めるようにしてもよい。
【数４】
ここで、
ｍ１、ｍ２：所定の整数
ａ１、ｂ１、ａ２、ｂ２：回帰定数
【００１４】
上記の構成において、（１）、（４）式を指数関数としたのは、転がり軸受の寿命の内部欠陥因子によるばらつきの分布が指数分布に近いからである。また、（２）、（５）、（６）式による影響指数の算出において、面積の平方根が２μｍ以下のものを無視し、その度数分布の近似式に重み係数として面積の平方根を乗じたのは、サイズの大きい介在物ほど内部欠陥因子として大きく作用するからである。なお、影響指数の算出に際しては、介在物サイズが所定の度数に満たない（所定の整数を超える範囲の）大きな介在物の影響は無視するようにした。また、その度数分布の近似式として（３）、（７）、（８）式を採用したのは、いくつかの鋼材について度数分布を測定した結果、いずれの度数分布も指数分布に近いことがわかったからである。
【００１５】
また、この発明の転がり軸受は、前記（１）式または前記（４）式により求められる予測寿命Ｌ１０Ｐが９×１０７以上となるように識別した転がり軸受用材料を用いたものである。
【００１６】
ここで、予測寿命Ｌ１０Ｐの識別値の設定においては、代表的な軸受用鋼であるＳＵＪ２の実際の寿命Ｌ１０Ａの平均値が６×１０７程度であることから、その１．５倍長寿命の９×１０７を識別値とした。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の転がり軸受用材料の寿命予測方法は、上述したように、非金属介在物のサイズ測定においてカラー画像を用いた画像解析を行うことにより、寿命への影響が異なる複数種類の介在物を分離して測定できるようにしたものであるから、介在物種類別の介在物サイズの度数分布をパラメータとする寿命予測式を用いて、転がり軸受用材料の寿命を短時間でかつ従来よりも精度よく予測することができる。
【００１８】
また、本発明の転がり軸受は、上述した寿命予測式を用いて算出した寿命Ｌ１０Ｐが９×１０７以上の材料を識別し、この識別された材料を用いて製造するようにしたので、長寿命を高精度で保証することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態を実施例に基づいて説明する。
【実施例】
【００２０】
非金属介在物の形態や大きさが異なる２６種類の鋼材を用意し、各鋼材について転動寿命試験と画像解析装置を用いた非金属介在物の調査を行った。転動寿命試験は、各鋼材から１０個ずつ試験片を作製し、各試験片に対して表１に示した試験条件で試験を行って、実寿命Ｌ１０Ａを求めた。また、画像解析による非金属介在物の調査は、各鋼材から１個ずつ測定用サンプルを作製し、１サンプルの被検面積を約３００ｍｍ２として、カラー画像をＲＧＢ輝度による２値化分別処理することによりＭｎＳおよびＡｌ２Ｏ３を分離し、この２種類の介在物の面積を測定した。
【００２１】
【表１】
【００２２】
次に、測定した介在物面積の平方根（μｍ）を１μｍおきに離散化した介在物種類別の度数分布を求め、これらの各度数分布をそれぞれ前述した（７）式および（８）式（（３）式）を用いて指数関数に近似し、近似した度数分布を（５）式および（６）式（（２）式）により材料の内部欠陥度合いのパラメータとする影響指数を求めた。そして、これらの影響指数を用いて、（１）式および（４）式により、各鋼材の転がり軸受用材料としての予測寿命Ｌ１０Ｐを算出した。
【００２３】
また、比較例として、従来の寿命予測方法による各鋼材の寿命予測も行った。この比較例では、前述したように、モノクロ画像を用いた画像解析により、各種の介在物をＪＩＳ法分類によるＡ系介在物とＢ＋Ｃ系介在物の２種類に分類して、介在物面積を測定した。そして、実施例と同様に介在物面積の平方根を離散化した度数分布を指数関数に近似し、近似した度数分布をパラメータとする影響指数を求め、これらの影響指数を組み込んだ下記の予測式を用いて予測寿命Ｌ１０Ｐを算出した。
Ｌ１０Ｐ ＝ exp（α１・ＥＡ＋α２・ＥＢ＋Ｃ＋β）
ここで、
α１、α２、β：定数
ＥＡ：Ａ系介在物の影響指数
ＥＢ＋Ｃ：Ｂ＋Ｃ系介在物の影響指数
【００２４】
図１および図２は、各鋼材について算出した予測寿命Ｌ１０Ｐの実寿命Ｌ１０Ａとの相関関係を示す。図１（ａ）は寿命予測式として（１）式を用いたもの（実施例１）、図１（ｂ）は（４）式を用いたもの（実施例２）、図２は上述した従来の予測式を用いたもの（比較例）である。また、表２は、実施例１、実施例２および比較例のそれぞれの予測寿命Ｌ１０Ｐと実寿命Ｌ１０Ａとの相関関係について、自由度二重調整寄与率、重相関係数および残差平方和を求めた結果を示す。
【００２５】
【表２】
【００２６】
図１（ａ）、図１（ｂ）と図２との比較では、各実施例（実施例１、２）および比較例の予測寿命Ｌ１０Ｐと実寿命Ｌ１０Ａとの相関はほぼ同等に見えるが、表２における各評価項目の比較から、各実施例の予測寿命Ｌ１０Ｐの方が比較例よりも実寿命Ｌ１０Ａとの相関が高いことがわかる。これにより、各実施例では、転がり軸受用材料の寿命を従来のものよりも高精度で予測できることが確認された。
【００２７】
そして、（１）式または（４）式で求められる予測寿命Ｌ１０Ｐが９×１０７以上となるように識別した転がり軸受用材料を用い、長寿命の転がり軸受を製造するようにした。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】ａ、ｂはそれぞれ実施例１、２の寿命予測方法で求めた予測寿命と実寿命との相関関係を示すグラフ
【図２】従来の寿命予測方法で求めた予測寿命と実寿命との相関関係を示すグラフ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
転がり軸受用材料の所定の被検面積に対して、カラー画像を用いた画像解析法により、その被検領域に存在する非金属介在物のうちの特定種類の介在物のサイズを測定し、測定した介在物サイズの介在物種類別の度数分布を材料の内部欠陥度合いのパラメータとする数式を作成し、この数式を包含する予測式により、転がり軸受用材料の寿命を予測するようにした転がり軸受用材料の寿命予測方法。
【請求項２】
前記非金属介在物のうちのＡｌ２Ｏ３について介在物面積を測定し、その平方根ｎ（μｍ）の離散化した度数分布を下記（３）式に示す指数関数ｆ（ｎ）で近似し、この指数関数ｆ（ｎ）で近似した度数分布をパラメータとする影響指数Ｅを下記（２）式によって求め、この影響指数Ｅを用いて、下記（１）式により転がり軸受用材料の予測寿命Ｌ１０Ｐ（１０％が破損すると推定される寿命）を求めるようにした請求項１に記載の転がり軸受用材料の寿命予測方法。
【数１】
ここで、
ｍ：所定の整数
ａ、ｂ：回帰定数
【請求項３】
前記非金属介在物のうちのＭｎＳとＡｌ２Ｏ３について介在物面積を測定し、ＭｎＳの介在物面積の平方根ｎ１（μｍ）の離散化した度数分布およびＡｌ２Ｏ３の介在物面積の平方根ｎ２（μｍ）の離散化した度数分布を、それぞれ下記（７）式、（８）式に示す指数関数ｆ１（ｎ１）、ｆ２（ｎ２）で近似し、これらの指数関数ｆ１（ｎ１）、ｆ２（ｎ２）で近似した度数分布をパラメータとする影響指数Ｅ１、Ｅ２を下記（５）式、（６）式によって求め、これらの影響指数Ｅ１、Ｅ２を用いて、下記（４）式により転がり軸受用材料の予測寿命Ｌ１０Ｐ（１０％が破損すると推定される寿命）を求めるようにした請求項１に記載の転がり軸受用材料の寿命予測方法。
【数２】
ここで、
ｍ１、ｍ２：所定の整数
ａ１、ｂ１、ａ２、ｂ２：回帰定数
【請求項４】
請求項２または３に記載の寿命予測方法により求められる予測寿命Ｌ１０Ｐが９×１０７以上となるように識別した転がり軸受用材料を用いた転がり軸受。
【請求項１】
転がり軸受用材料の所定の被検面積に対して、カラー画像を用いた画像解析法により、その被検領域に存在する非金属介在物のうちの特定種類の介在物のサイズを測定し、測定した介在物サイズの介在物種類別の度数分布を材料の内部欠陥度合いのパラメータとする数式を作成し、この数式を包含する予測式により、転がり軸受用材料の寿命を予測するようにした転がり軸受用材料の寿命予測方法。
【請求項２】
前記非金属介在物のうちのＡｌ２Ｏ３について介在物面積を測定し、その平方根ｎ（μｍ）の離散化した度数分布を下記（３）式に示す指数関数ｆ（ｎ）で近似し、この指数関数ｆ（ｎ）で近似した度数分布をパラメータとする影響指数Ｅを下記（２）式によって求め、この影響指数Ｅを用いて、下記（１）式により転がり軸受用材料の予測寿命Ｌ１０Ｐ（１０％が破損すると推定される寿命）を求めるようにした請求項１に記載の転がり軸受用材料の寿命予測方法。
【数１】
ここで、
ｍ：所定の整数
ａ、ｂ：回帰定数
【請求項３】
前記非金属介在物のうちのＭｎＳとＡｌ２Ｏ３について介在物面積を測定し、ＭｎＳの介在物面積の平方根ｎ１（μｍ）の離散化した度数分布およびＡｌ２Ｏ３の介在物面積の平方根ｎ２（μｍ）の離散化した度数分布を、それぞれ下記（７）式、（８）式に示す指数関数ｆ１（ｎ１）、ｆ２（ｎ２）で近似し、これらの指数関数ｆ１（ｎ１）、ｆ２（ｎ２）で近似した度数分布をパラメータとする影響指数Ｅ１、Ｅ２を下記（５）式、（６）式によって求め、これらの影響指数Ｅ１、Ｅ２を用いて、下記（４）式により転がり軸受用材料の予測寿命Ｌ１０Ｐ（１０％が破損すると推定される寿命）を求めるようにした請求項１に記載の転がり軸受用材料の寿命予測方法。
【数２】
ここで、
ｍ１、ｍ２：所定の整数
ａ１、ｂ１、ａ２、ｂ２：回帰定数
【請求項４】
請求項２または３に記載の寿命予測方法により求められる予測寿命Ｌ１０Ｐが９×１０７以上となるように識別した転がり軸受用材料を用いた転がり軸受。
【図１】
【図２】
【図２】
【公開番号】特開２００８−１９６６２２（Ｐ２００８−１９６６２２Ａ）
【公開日】平成２０年８月２８日（２００８．８．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−３３２５０（Ｐ２００７−３３２５０）
【出願日】平成１９年２月１４日（２００７．２．１４）
【出願人】（０００１０２６９２）ＮＴＮ株式会社 (9,006)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年８月２８日（２００８．８．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年２月１４日（２００７．２．１４）
【出願人】（０００１０２６９２）ＮＴＮ株式会社 (9,006)
【Ｆターム（参考）】
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