Calculation of normal stiffness and contact patch of ultra-low pressure tires for agricultural machinery

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The impact of tires on a deformable ground surface determines not only the ability of a vehicle to move, but also the pressure on ground through the contact patch geometric characteristics. The pressure on soil is normalized and limited by the conditions for the preservation of its agrophysical properties. Therefore, when creating vehicles for various purposes for their movement or movement of their trailers on deformable ground surfaces, it is required to calculate the pressure on ground in the design process. However, currently there are no universal dependencies for calculation of the mentioned parameters of ultra-low pressure tires. This applies to both vertical and inclined tire arrangement.

AIMS: Development and implementation of universal methods for calculation of normal stiffness and con-tact patch parameters of ultra-low-pressure tires for agricultural machinery.

MATERIALS AND METHODS: Software products such as MS Excel, MATLAB and Curve Expert Professional were used in modeling.

RESULTS: The universal analytical-experimental dependence has been obtained to determine the normal stiff-ness of ultra-low pressure tires, including a possible inclination of the wheel rotation axis. The dependence takes into account tire pressure, normal wheel load, an inclination angle of the rotation axis and tire geometric characteristics. The formula is obtained for determining the contact patch contour area of an ultra-low pressure tire. It helps to calculate the current pressure on ground, which should not exceed the specified value.

CONCLUSIONS: The method for calculation of normal stiffness and contact patch parameters such as contact length, contour area and contact pressure for ultra-low pressure tires has been developed and implemented. The method is universal for all ultra-low pressure tires.

About the authors

Ekaterina V. Balakina

Volgograd State Technical University

Author for correspondence.
Email: fahrgestell@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5152-9340
SPIN-code: 2595-2802

Professor of the Technical Operation and Maintenance of Vehicles Department

Russian Federation, Volgograd

Zahid A. Godzhaev

Federal Scientific Institution Agroengineering Center VIM

Email: fic51@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1665-3730
SPIN-code: 1892-8405

Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Dr. Sci. (Tech.), Deputy Director for Innovational and Implemental Activities

Russian Federation, Moscow

Alexander A. Konshin

Volgograd State Technical University

Email: alex.tiger.vd.1999@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7786-5913
SPIN-code: 3503-9285

postgraduate student of the Technical Operation and Maintenance of Vehicles Department

Russian Federation, Volgograd

Mikhail S. Kochetov

Volgograd State Technical University

Email: kochetov_m.s.1995@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2527-6890
SPIN-code: 9405-4356

Researcher of the Technical Operation and Maintenance of Vehicles Department

Russian Federation, Volgograd

References

  1. Pacejka HB. Tire and Vehicle Dynamics. Waltham: Butterworth-Heinemann; 2012. doi: 10.1016/C2010-0-68548-8
  2. Tarasik VP. The theory of car movement. Saint Petersburg: BKhV-Peterburg; 2022. (in Russ).
  3. Balakina EV, Kochetkov AV. Coefficient of adhesion of the tire to the road surface. Moscow: Innnovatsionnoe mashinostroenie; 2017. (in Russ).
  4. Brunotte J, Lorenz M. Anpassung der Lasteinträge landwirtschaftlicher Maschinen an die Verdichtungsempfindlichkeit von Böden – Wunschtraum oder bereits Realität? In: Tagungsband „Jahr des Bodens“. Würzburg: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft, 2015. P. 11–17. Accessed: 24.01.2022. Available from: https://www.lfl.bayern.de/mam/cms07/iab/dateien/jahr-des-bodens-2015_tagung_tagungsband.pdf
  5. Pryadkin VI, Shapiro VYa, Godzhaev ZA, et al. Transport and technological means on tires of ultra-low pressure. Voronezh: Izd-vo VGLTU im. G.F. Morozova; 2019. (in Russ).
  6. Godzhaev ZA, Goncharenko SV, Artyomov AV. Calculation and experimental assessment of the impact on the soil of tires of ultra-low pressure of mobile power equipment. Tractors and agricultural machinery. 2020;87(3):35–47. (in Russ). doi: 10.31992/0321-4443-2020-3-35-47
  7. Revenko VYu, Godzhaev ZA, Rusanov AV. Methods for estimating the contact area of wheel propellers with a support base. Tractors and agricultural machinery. 2019;86(5):48–54. (in Russ). doi: 10.31992/0321-4443-2019-5-48-54
  8. Leiva-Villacorta F, Vargas-Nordcbeck A, Aguiar-Moya JP, et. al. Influence of Tire Footprint Area and Pressure Distribution on Pavement Responses. In: The Roles of Accelerated Pavement Testing in Pavement Sustainability. Cham: Springer; 2016:685–700. doi: 10.1007/978-3-319-42797-3_45
  9. Minca C. The determination and analysis of tire contact surface geometric parameters. Review of the Air Force Academy. 2015;13(1(28)):149–154. Accessed: 24.01.2022. Available from: https://www.afahc.ro/ro/revista/2015_1/149.pdf
  10. Ivanov V. Analysis of tire contact parameters using visual processing. Advances in Tribology. 2010. Vol. 2010. P. 491723. doi: 10.1155/2010/491723
  11. Kotlyarenko VI, Goncharenko SV, Godzhaev ZA, et al. Ultra-low pressure tire – the optimal propulsion vehicle for vehicles on weakly bearing soils. Tractors and agricultural machinery. 2014;81(2):17–21. (in Russ). doi: 10.17816/0321-4443-65619
  12. Shapiro VYa, Dmitriev VN, Godzhaev ZA, et al. Study of ultra-low pressure tires for snow and swamp vehicles. Trudy NAMI. 2009;241:123–131. (in Russ).
  13. Balakina ЕV, Zadvornov VN, Sarbaev DS, et. al. The calculation method of the length of contact of car tires with the road surface. IOP Conf. Ser. Mat. Sci. Eng. 2019;632. doi: 10.1088/1757-899X/632/1/012022
  14. Khaleghian S, Ghasemalizadeh O, Taheri S. Estimation of the tire contact patch length and normal load using intelligent tires and its application in small ground robot to estimate the tire-road friction. Tire Science and Technology. 2016;44(4):248–261. Accessed: 24.01.2022. Available from: http://hdl.handle.net/10919/75187
  15. Tomaraee P, Mardani A, Mohebbi A, et al. Relationships among the contact patch length and width, the tire deflection and the rolling resistance of a free-running wheel in a soil bin facility. Spanish Journal of Agricultural Research. 2015;13(2). doi: 10.5424/sjar/2015132-5245
  16. Goncharenko SV, Godzhaev ZA, Artyomov AV, et al. Elastic characteristics of ultra-low pressure tires. Vertical loads. Avtomobilnaya promyshlennost. 2020;8:18–21. (in Russ).
  17. Goncharenko SV, Godzhaev ZA, Pryadkin VI, et al. Elastic characteristics of ultra-low pressure tires. lateral and tangential loads. Avtomobilnaya promyshlennost. 2020;10:32–36. (in Russ).
  18. Kristalny SR, Balakina EV, Popov NV. Friction in contact of a studded wheel with a hard icy bearing surface. Journal of Friction and wear. 2022;43(1):92–104. (in Russ). doi: 10.32864/0202-4977-2022-43-1-92-104
  19. Balakina EV, Zadvornov VN, Berezovsky MS, et al. Investigation of tire stiffness coefficients. Radial stiffness coefficient. Avtomobilnaya promyshlennost. 2020;8:7–10. (in Russ).
  20. Balakina EV, Zadvornov VN, Berezovsky MS, et al. Investigation of tire stiffness coefficients. Lateral stiffness coefficient. Avtomobilnaya promyshlennost. 2020;9:18–20. (in Russ).
  21. Salnikov VI, Barashkov AA, Zadvornov VN, et al. Calculation and experimental universal dependences for determining the radial stiffness of tires. Avtomobilnaya promyshlennost. 2014;7:13–14. (in Russ).
  22. Zadvornov VN, Balakina EV, Mishchenkov NA. Predicting tread wear from tire stiffness. Journal of Friction and wear. 2020;41(4):485–490. (in Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Photographs of the studied tires.

Download (362KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Analytical-experimental load characteristics for the 1300х600-533 tire: 1 – р =20 kPа; 2 – р =30 kPа; 3 – р =60 kPа; 4 – р =70 kPа.

Download (58KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Normal stiffness for the 1300х600-533 tire: 1 – р =20 kPа; 2 – р =30 kPа; 3 – р =60 kPа; 4 – р =70 kPа.

Download (37KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Coefficients for calculation of normal stiffness of ultra-low pressure tires: lines – values calculated with the formulae (3); points – experimental values.

Download (39KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

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».