TOOL DEGRADATION OF THE ROAD HARROW AND CUTTING EFFICIENCY MODELS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Main strategies for mathematical modeling of road harrow static tool wear in operating conditions are viewed in the article. An analysis of the effect of asphalt concrete mechanical properties on the cutting process is carried out, monitoring systems for the condition of road surfaces and the state of the cutting tool are distinguished

References

  1. Костельов М.П. Долговременная ровность дорожных покрытий. // Дорожная Техника. - 2005. №7.
  2. Шестопалов К.В. Дорожные фрезы // Основные Средства. -1999. - №10
  3. Vetrichelvan G, Sundaram S, Kumaran S, Velmurugan P // An investigation of tool wear using acoustic emission and genetic algorithm. J Vib Control. -21. - pp.3061-3066.
  4. Bhattacharyya P, Sengupta D, Mukhopadhyay S (2007) Cutting force-based real-time estimation of tool wear in face milling using a combination of signal processing techniques. Mech Syst Signal Process. -Vol.21. №6. -рр.2665-2683
  5. Liu C, Wang G, Li Z (2015) Incremental learning for online tool condition monitoring using ellipsoid ARTMAP network model. App Soft Comput. -35. рр.-186-198
  6. Канарев, Ф. М. Ротационные почвообрабатывающие машины и орудия / Ф. М. Канарев. - М.: Машиностроение, 1983. - 142 с.
  7. Теория конструкция и расчет строительных и дорожных машин: учеб. пособие / Л. А. Гоберман, К.В. Степанян, А. А. Яркин, В. С. Заленский. - М.: Машиностроение, 1979. - 407 с.
  8. Далин, А. Д. Роторные грунтообрабатывающие и землеройные машины / А. Д. Далин, И.П. Павлов. - М.: Машгиз, 1950. - 147 с
  9. С. Н. Попов, Д. А. Антонюк. "Исследование влияния внешних условий изнашивания на износостойкость резцов дорожной фрезы" Нові матеріали і технології в металургії та машинобудуванні. -№ 1. -2008. pp. 25-29.
  10. Бибиков В.Н. Исследование износа режущего инструмента при фрезеровании асфальтового бетона: Дис. канд. техн. наук: 05.05.04 / Горьковский политехнический институт им. А.А. Жданова. - Горький, 1975. - 24 с.
  11. Осипов С. П., Школьный А. Н., Бида К. Б. Оценка долговечности вращающихся резцов с износостойкими вставками произвольной формы // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. -2014. -№5. -стр.167-174.
  12. Игнатов С. Д., Шерстнев Н. С.. "Математическая модель рабочего процесса дорожной фрезы при разрушении асфальтобетона" Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. - 2015. -№ 4 (44). - pp. 120-125.
  13. С. Н. Попов, Д. А. Антонюк. "Влияние трибоматериаловедческих параметров на характер разрушения резцов дорожной фрезы в условиях изнашивания закрепленным абразивом" Нові матеріали і технології в металургії та машинобудуванні. -№2. -2006. -стр. 77-84.
  14. Karandikar J, Mcleay T, Turner S, Schmitz T. Tool wear monitoring using naïve bayes classifiers. // Int J Adv Manuf Technol. -2015. -№77(9-12). -рр.1613-1626
  15. Rehorn A, Jiang J, Orban P. State-of-the-art methods and results in tool condition monitoring: a review. // Int J Adv Manuf Technol. -2005. -№26 (7-8). -рр.693-710
  16. Yin, L. J., Gong, Q. M., and Zhao, J. “Study on rock mass boreability by TBM penetration test under different in situ stress conditions.” // Tunneling and Underground Space Technology. -2014. -Vol. 43. -pp. 413-426, doi: 10.1016/j.tust.2014.06.002
  17. Delisio, A. and Zhao, J. “A new model for TBM performance prediction in blocky rock conditions.” // Tunneling and Underground Space Technology. -2014. -Vol. 43. -pp. 440-452, doi: 10.1016/j.tust.2014. 06.004.
  18. Delisio, A., Zhao, J., and Einstein, H. H.. “Analysis and prediction of TBM performance in blocky rock conditions at the Lötschberg Base Tunnel.” // Tunneling and Underground Space Technology. -2013. -Vol. 33. -pp. 131-142. doi: 10.1016/j.tust.2012.06.015.
  19. Liu, Q., Shi, K., Zhu, Y., and Huang, X. “Study on rock breaking force calculation model of TBM disc cutter.” // Journal of China Coal Society. -2013. -Vol. 38. -No. 7. -pp. 1136-1142 (in Chinese)
  20. Cho, J. W., Jeon, S., Yu, S. H., and Chang, S. H. “Optimum spacing of TBM disc cutters: A numerical simulation using the three-dimensional dynamic fracturing method.” // Tunneling & Underground Space Technology. -2010. -Vol. 25. - No. 3. -pp. 230-244, doi: 10.1016/j.tust.2009.11.007
  21. Li, G., Zhu, L., and Yang, J. “Prediction method of TBM disc cutter wear in hard rock based on CSM model.”// China Mechanical Engineering. -2014. -Vol. 25. -No. 1. -pp. 33-35 (in Chinese).
  22. Li, G., Zhu, L., Yang, J., and Wang, W. “Calculation mechanics model and solution of TBM disc cutter based on CSM model.” // Mining Machine. -2012. -Vol. 40. -No. 4. -pp. 8-11 (in Chinese).
  23. Sun, J., Chen, M., Chen, B., Lu, W., and Zhou, C. “Numerical simulation study on influencing factors of rock breaking process of TBM disc cutter.” // Chinese Journal of Geotechnical Mechanics. -2010. -Vol. 32. -No. 6. -pp. 1891-1897.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».