Method for determining the parameters of the front loader electromechanical transmission

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A method for calculating the traction motor of a hybrid transmission of a front-end loader is proposed. It is indicated that these vehicles are characterized by a mode of operation with multiple accelerations and decelerations, as well as alternating operations with high and low required traction force. An electromechanical transmission scheme is proposed. This scheme can be effectively used in such conditions.

The proposed method uses the concept of the magnitude of the range of an electric motor, which can be used to select a specific electric motor that provides the required mobility of the vehicle. For a front loader with a lifting capacity of 3500 kg, a maximum speed of 40 km / h and a maximum specific thrust of 1, the main parameters of the traction motor were determined. However, for the transmission with one fixed gear ratio (EMT1), an electric motor with an excessively high power was obtained. Therefore, the determination of the characteristics of the electric motor for an electromechanical transmission with two fixed gear ratios (EMT2) was carried out. In the process of calculating this transmission, a significantly lower required engine power was obtained.

The article provides an approximate assessment of the energy efficiency of EMT1 and EMT2 transmissions. A method to determine the efficiency of an electric motor depending on its operating mode (on the current angular speed of the shaft and torque) was used. It was determined that the EMT2 transmission has the best efficiency of the electric motor both during bulldozing operation and when driving at maximum speed.

The general conclusion is that it is most rational to use a transmission with two fixed gear ratios. As a further direction of research, the use of computer simulation for evaluating the energy efficiency of a loader in a loading-unloading cycle is highlighted.

About the authors

V. A. Gorelov

Chuvash State University named after Ilya N. Ulyanov

Email: gvas@mail.ru

Dsc in Engineering

Russian Federation, Cheboksary

B. B. Kositsyn

Bauman Moscow State Technical University

Email: ant.m9@yandex.ru

PhD in Engineering

Russian Federation, Moscow

A. A. Stadukhin

Bauman Moscow State Technical University

Email: ant.m9@yandex.ru

PhD in Engineering

Russian Federation, Moscow

O. I. Chudakov

Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: ant.m9@yandex.ru

PhD in Engineering

Russian Federation, Moscow

References

  1. Lukashuk O.A., Komissarov A.P., Letnev K.Yu. Mashiny dlya razrabotki gruntov. Proyektirovaniye i raschet: uchebnoye posobiye [Soil excavation machinery. Design and calculation: tutorial]. Yekaterinburg: Izd-vo Ural. un-ta Publ., 2018. 128 p.
  2. Filla R. Alternative System Solutions for Wheel Loaders and OtherConstruction Equipment // 1st CTI Forum Al-ternative, Electric andHybrid Drive Trains. Berlin, Germany, 2008.
  3. Pugin K.G., Burgonutdinov A.M. Mashiny dlya stroitel’stva, remonta i soderzhaniya avtomobil’nykh dorog. CH. 1. Dorozhn·yye katki i odnokovshov·yye pogruzchiki: ucheb. posobiye [Machinery for the construction, repair and maintenance of highways. Part 1. Road rollers and single-bucket loaders: textbook]. Perm’: Izd-vo Perm. nats. issled. poli-tekhn. un-ta Publ., 2011. 172 p.
  4. Gottschalk M., Jacobs G. and Kramer A. Test Method for Evaluating the Energy Efficiency of Wheel Loaders // ATZ offhighway worldwide. 2018, № 1, pp. 44–49. doi: 10.1007/s41321-018-0008-0
  5. Belonogov L.B., Ozerov A.V., Grishkevich A.S., Yankovskiy L.V. Odnokovshov·yye pogruzchiki: ucheb.-metod. Posobiye [Single-bucket loaders: training manual]. Perm’: Izd-vo Perm. nats. issled. politekhn. un-ta Publ., 2015. 155 p.
  6. Padalkin B.V., Ivanenkov V.V., Kositsyn B.B., Stadukhin A.A., Balkovskiy K.S. Method for assessing the effectiveness of the use of electromechanical transmissions of vehicles at the design stage. Izvestiya MGTU «MAMI». 2020. No 2 (44), pp. 58−67 (in Russ.). doi: 10.31992/2074-0530-2020-44-2-58-68
  7. Uebel K., Raduenz H., Krus. P., and Negri V. Design Optimisation Strategies for a Hydraulic Hybrid Wheel Loader // Proceedings of the BATH/ASME 2018 Symposium on Fluid Power and Motion Control. Bath, UK. September 12–14, 2018. V001T01A001. ASME. doi: 10.1115/FPMC2018-8802
  8. Stein G., Froberg A., Martinsson J., Brattberg B., Filla R. and Unnebdck J. Fuel efficiency in construction equipment – optimize the machine as one system // AVL International Commercial Powertrain Conference, 2013. doi: 10.13140/RG.2.1.2031.4089

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Schematic diagram of a front loader transmission with hydromechanical (а) and electromechanical (b) transmission: 1 – ICE; 2 – power take-off; 3 – hydraulic torque converter; 4 – front axle; 5 – gearbox; 6 – rear axle; 7 – traction generator; 8 – electric energy storage device; 9 – transfer case; 10 – traction motor

Download (58KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Traction and speed characteristics of a loader with a lifting capacity of 3500 kg with a hydromechanical transmission (estimation)

Download (67KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Traction and speed characteristics of a loader with electromechanical transmission

Download (62KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Traction-speed characteristic of a loader with electromechanical transmission with two fixed gear ratios

Download (87KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Efficiency of the electric motor for the electromechanical transmission of a loader with one and two gear ratios (a), the efficiency is enlarged for low speeds of movement (b)

Download (89KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2021 Gorelov V.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».