Методика анализа на прочность ходовых систем гусеничных тракторов с использованием многомассовых динамических и конечно-элементных моделей


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В связи с широким применением метода конечных элементов для расчета прочности деталей ходовой системы приобретает актуальность задача достоверного определения нагрузок. Традиционный метод определения нагрузок по аналитическим упрощенным моделям не учитывает их перераспределение за счет кинематики и динамики элементов. Альтернативой является численный динамический анализ при помощи пространственных динамических моделей с учетом кинематики и упругих характеристик элементов. На примере промышленного гусеничного трактора тягового класса 75 продемонстрирована методика прочностного анализа ходовой системы гусеничной машины. В основе методики лежит совместное использование многомассовой динамической модели ходовой системы для воспроизведения нагрузок в характерных режимах нагружения и конечно-элементных моделей деталей ходовой части для определения напряженно-деформированного состояния и запасов прочности деталей в каждом расчетном случае. Ходовая система описывается в виде набора твердых тел, связанных упругодемпфирующими силовыми элементами между собой и с опорной поверхностью. Нагрузки на ходовую систему определяются путем численного решения уравнений движения. Полученные временные реализации нагрузок используются для выявления наиболее опасных с точки зрения прочности расчетных случаев. Нагрузки для каждого расчетного случая передаются в конечноэлементные модели деталей ходовой части, по которым производится оценка прочности. Методика продемонстрирована на примере характерных режимов: «вывешивание на натяжных колесах при подъеме отвала» и «переезд одиночного рельса». Продемонстрирован анализ временных реализаций нагрузок каретки. Рассмотрены особенности передачи нагрузок из динамической модели в конечно-элементные модели деталей и приведены некоторые результаты прочностного анализа каретки.

Об авторах

В. А Горелов

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Email: komissarov@bmstu.ru
д.т.н.

А. И Комиссаров

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Email: komissarov@bmstu.ru
к.т.н.

Д. С Вдовин

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Email: komissarov@bmstu.ru
к.т.н.

С. В Гаев

ООО «МИКОНТ»

Email: mv.vaznikov@tplants.com

М. В Вязников

ООО «МИКОНТ»

Email: mv.vaznikov@tplants.com
к.т.н.

И. А Тараторкин

ИМАШ УрО РАН

Email: ig_tar@mail.ru

Список литературы

  1. Клубничкин В.Е., Клубничкин Е.Е., Макаров В.С. и др. Моделирование движения гусеничных машин по лесным дорогам // Машиностроение и транспорт: теория, методики, производство: труды ННГТУ. Нижний Новгород: ННГТУ, 2016. № 1. С. 171 - 176.
  2. Горелов В.А., Комиссаров А.И., Мирошниченко А.В. Моделирование колесного транспортного средства 8×8 в программном комплексе автоматизированного анализа динамики систем тел // Пром-Инжиниринг: труды международной научно-технической конференции. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2015. C. 221-225.
  3. UM Tracked Vehicle [Электронный ресурс]. режим доступа: http://www.umlab.ru/plugins/catalogue/index.php?id=5. Заглавие с экрана. Дата обращения: 30.03.2018).
  4. [Toolkit: TrackLM] Low-mobility Tracked Vehicle [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://support.recurdyn.com/toolkit-low-mobility-tracked-vehicle/?ckattempt=1. Заглавие с экрана (дата обращения 30.03.2018).
  5. Adams Tracked Vehicle (ATV) Toolkit [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://simcompanion.mscsoftware.com/infocenter/index?page=content&id=KB8015437&actp=RSS. Заглавие с экрана (дата обращения 30.03.2018).
  6. EULER - программный комплекс автоматизированного динамического анализа многокомпонентных механических систем [Электронный ресурс]. Режим доступа: http:// http://www.euler.ru/index.php/download. Заглавие с экрана (дата обращения 30.03.2018).
  7. Вдовин Д.С., Чичекин И.В., Левенков Я.Ю. Автоматизация нагружения конечно-элементных моделей несущих систем колесных машин с применением метода инерционной разгрузки и твердотельной динамической модели автомобиля // Труды НАМИ. 2018. № 1 (272). С. 36-50.
  8. Покровский А.М., Дубин Д.А. Анализ трещиностойкости торсионных валов гусеничной машины при эксплуатационных нагрузках // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2018. № 1 (694). С. 37-44.
  9. Покровский А.М., Дубин Д.А. Выбор тарировочных функций для моделирования роста усталостных трещин в торсионных валах // Механика и математическое моделирование в технике: сборник трудов. 2017. С. 332-336.
  10. Вдовин Д.С., Чичекин И.В., Поздняков Т.Д. Виртуальный стенд для определения нагрузок на рулевое управление автомобиля // Инженерный журнал: наука и инновации. 2017. № 8 (68). С. 3.
  11. Denis Vdovin, Ilia Chichekin Loads and stress analysis cycle automation in automotive suspension development process // Procedia Engineering, Volume 150, 2016, Pages 1276-1279.
  12. Вдовин Д.С., Прокопов В.С., Рябов Д.М. Проектирование направляющего аппарата независимой подвески автомобиля с использованием метода топологической оптимизации // Известия Московского государственного технического университета «МАМИ». 2017. № 3 (33).
  13. Keller, A.V., Gorelov, V.A., Vdovin, D.S., Taranenko, P.A., Anchukov, V.V. Mathematical model of all-terrain truck Proceedings of the ECCOMAS Thematic Conference on Multibody Dynamics 2015, Multibody Dynamics 2015, Pages 1285-1296.
  14. Вдовин Д.С., Котиев Г.О. Топологическая оптимизация рычага подвески грузового автомобиля // Тракторы и Сельхозтехника. 2014. № 3. С. 20-23.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Горелов В.А., Комиссаров А.И., Вдовин Д.С., Гаев С.В., Вязников М.В., Тараторкин И.А., 2018

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».