Методика синтеза закономерностей распределения мощности между ведущими колёсами полноприводных автомобилей сельскохозяйственного назначения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Для развития сельского хозяйства, играющего важную роль в экономике страны, необходимы полноприводные грузовые автомобили, способные взаимодействовать с различными машинами и агрегатами, выполняя операции на бездорожье и дорогах общего пользования. Опыт их эксплуатации на агропредприятиях показывает, что серийные системы распределения мощности в трансмиссиях не учитывают весь спектр факторов, влияющих на движение автомобилей, что снижает эффективность их использования.

Цель работы — разработка методики синтеза закономерностей распределения мощности между ведущими колёсами полноприводных грузовых автомобилей сельскохозяйственного назначения.

Методы. На основе методов системного анализа, многокритериальной оптимизации, регрессионного и корреляционного анализа предложена поэтапная методика синтеза базовых закономерностей распределения мощности между ведущими колёсами полноприводного автомобиля и их адаптации к реальным условиям движения. В основу исследования положены базовые закономерности распределения мощности, адаптированные к условиям функционирования полноприводного грузового автомобиля.

Результаты. Методика синтеза закономерностей распределения мощности рассмотрена постадийно, на основе многокритериальной оптимизации. Установлены конструктивные и эксплуатационные факторы, задающие параметры движения по дорогам всех типов и местности. Выявлены базовые закономерности распределения мощности, обеспечивающие эффективность, надёжность и безопасность автомобиля. В зависимости от функций полноприводные грузовики условно разделены на 4 группы со своими показателями и критериями эффективности. На основании проведённого исследования сформулированы 4 задачи оптимизации.

Заключение. Авторами разработана методика определения закономерностей распределения мощности между ведущими колёсами полноприводных грузовых автомобилей сельскохозяйственного назначения и их адаптации к условиям движения. Основные стадии методики: постановка задачи оптимизации; вычислительная процедура и определение базовых закономерностей распределения мощности; адаптация базовых закономерностей и оценка эффективности решений. Установлено, что при моделировании движения полноприводных грузовиков по маршруту достаточно воспользоваться дифференциальными уравнениями прямолинейного движения.

Об авторах

Андрей Владимирович Келлер

Центр социологических исследований; Московский политехнический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: andreikeller@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-4183-9489
SPIN-код: 4622-5727

профессор, д-р техн. наук, заведующий кафедрой «Наземные транспортные средства», и.о. директора

Россия, Москва; Москва

Андрей Вячеславович Попов

Центральный научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт (НАМИ)

Email: popov.andrey@gmail.com

аспирант научно-образовательного центра

Россия, Москва

Список литературы

  1. Сельское хозяйство в России. 2021: Статистический сборник. M.: Росстат, 2021.
  2. Агропромышленный комплекс России в 2021 году. Основные показатели АПК Российской Федерации. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации. М.: Росинформагротех, 2022.
  3. Шкель А.С., Загарин Д.А., Козловская М.А. и др. Новое семейство технологических надстроек для АПК на базе специализированного автомобиля сельскохозяйственного назначения // Технология колёсных и гусеничных машин. 2015. № 6(22). С. 12–19. EDN VBCYND
  4. Измайлов А.Ю., Дзоценидзе Т.Д., Евтюшенков Н.Е. и др. Исследование рыночной ниши и обоснование функциональных особенностей грузовых автомобилей сельскохозяйственного назначения с полной массой до 6 т // Система технологий и машин для инновационного развития АПК России : Сборник научных докладов Международной научно-технической конференции, посвящённой 145-летию со дня рождения основоположника земледельческой механики В.П. Горячкина, Москва, 17–18 сентября 2013 года. Том Часть 2. — Москва: ВНИИМСХ, 2013. С. 127–133. EDN TTCANB
  5. Загарин Д.А., Козловская М.А., Дзоценидзе Т.Д. Анализ потребности и спроса на машины сельскохозяйственного назначения в условиях структурного кризиса в экономике // Автомобильная промышленность. 2020. № 9. С. 1–7. EDN ULVGPB
  6. Годжаев Т.З., Зубина В.А., Малахов И.С. Обоснование функциональных характеристик сельскохозяйственных мобильных энергосредств в многокритериальной постановке // Тракторы и сельхозмашины. 2022. Т. 89, №6. C. 411–420. doi: 10.17816/0321-4443-121325
  7. Лачуга Ю.Ф., Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П. и др. Приоритетные направления научно-технического развития отечественного тракторостроения // Сельский механизатор. 2021. № 2. С. 3–5. EDN AKRSBW
  8. Дзоценидзе Т.Д., Козловская М.А., Загарин Д.А. Новый технический облик автомобилей и тракторов как способ преодоления кризисных явлений в отечественном машиностроении // Автомобильная промышленность. 2020. № 10. С. 13–18. EDN NZCFCB
  9. Красников Г.Я., Дидманидзе О.Н., Сиротин П.В. и др. Обоснование технического облика агротехники и стратегических подходов её проектирования // Чтения академика В.Н. Болтинского : Сборник статей, Москва, 25–26 января 2023 года. Москва: ООО «Сам Полиграфист», 2023. С. 10–32. EDN OQHKER
  10. Vantsevich V.V., Paldan J.R., Farley B.K. Mobility optimization and control of a 4x4 he-vehicle in curvilinear motion on stochastic terrain // Proceedings of the ASME Design Engineering Technical Conference, Charlotte, NC, 21–24 августа 2016 года. Charlotte: ASME, 2016. doi: 10.1115/DETC2016-59207
  11. Vantsevich V.V., Bortolin G. Axle Drive and Brake-Based Traction Control Interaction // SAE International Journal of Commercial Vehicles. 2011. Vol. 4, N. 1. P. 49–55. doi: 10.4271/2011-01-2160
  12. Keller A., Aliukov S., Anchukov V., et al. Investigations of Power Distribution in Transmissions of Heavy Trucks // SAE Technical Papers. 2016. doi: 10.4271/2016-01-1100
  13. Высоцкий М.С., Дубовик Д.А., Харитончик С.В. Управление межосевым и межколесным приводом большегрузных автомобилей // Весцi НАН Беларусі. 2005. № 3. С. 30–35.
  14. Шухман С.Б., Соловьев В.И., Прочко Е.И. и др. Теория силового привода колёс автомобилей высокой проходимости. Москва: Агробизнесцентр, 2007. EDN QNUPLT
  15. Тарасик В.П., Пузанова О.В., Курстак В.И. Моделирование дифференциальных приводов ведущих колёс мобильных машин // Вестник Белорусско-Российского университета. 2009. № 3. С. 42–53.
  16. Барыкин, А.Ю. Основы теории современных дифференциалов. Набережные Челны: КамПИ, 2001.
  17. Круташов А. В. Методы формирования рационального распределения мощности в трансмиссии легкового полноприводного автомобиля. автореферат дисс. … канд. техн. наук. М., 2009.
  18. Keller A., Aliukov S. Efficient power distribution in an all-wheel drive truck // Lecture Notes in Engineering and Computer Science, London, 01–03 июля 2015 года. London: WCE, 2015. P. 1201–1206. EDN XFRNQZ
  19. Высоцкий М.С., Ванцевич В.В., Кабанов В.И. и др. Энергонагруженность и надёжность дифференциальных механизмов транспортно-тяговых машин. Минск: Навука i тэхника, 1991.
  20. Тарасик В.П. Теория движения автомобиля. Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2022. EDN FOWIQZ
  21. Платонов В.Ф. Полноприводные автомобили. М.: Машиностроение, 1989.
  22. Тарасик В.П., Рынкевич С.А. Интеллектуальные системы управления автотранспортными средствами. Минск: Технопринт, 2004. EDN TIYBIX

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Методика определения закономерностей распределения мощности между ведущими мостами и колёсами полноприводного грузового автомобиля.

Скачать (372KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Структурная схема функционирования полноприводного грузового автомобиля.

Скачать (264KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Группы полноприводных грузовых автомобилей сельскохозяйственного назначения по функциональному назначению и критерии оценки их эффективности.

Скачать (281KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

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».