Research of the reliability of a modular fire extinguishing system based on the forwarder Amkodor-2661

封面

如何引用文章

全文:

详细

Forest fires are still a serious global problem. Therefore, designing of modern forest fire fighting machines is an important problem. This paper deals with the investigation of reliability of forest fire fighting system at the design stage by using fracture mechanics and possibility theory application. Usage justification and some advantages of using wheeled forwarders as basic machines for the installation of forest fire fighting systems are presented in the introduction. The basic fracture mechanics equations linking stress intensity factor with crack-like defect length are presented in the first part of the paper. Fracture toughness and crack-like defect length are viewed as Gaussian random values; maximum applied stress is presented as a fuzzy variable with unknown distribution law. Analytical equations for reliability evaluation are obtained by estimation of upper and lower bounds of reliability function. The real value of this measure is located within this interval. The estimation of reliability function by the example of the supporting frame of a modular firefighting system based on forwarder Amkodor-2661 is presented in the second part of the paper. The stress intensity was determined by the finite element method. The calculation is carried out for the variant of presence of an edge type of crack in material. The interval of reliability function values is calculated. It is important to know the upper value of failure probability and, accordingly, the lower one as the most provided value of reliability function. The proposed method may be used to assess the reliability of structural elements of forest machines with limited statistical information.

作者简介

Igor Skobtsov

Petrozavodsk State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: iskobtsov@mail.ru

Oleg Galaktionov

Petrozavodsk State University

Email: galakt@petrsu.ru

Maxim Sulkonen

Petrozavodsk State University

Email: maks.sulkonen@list.ru

参考

  1. Gromtsev A. N. State Environmental Report of the Republic of Karelia in 2021. Petrozavodsk, 2022. 263 p. (In Russ.)
  2. Gazizov A. M., Yangirova R. R. Modern methods of fighting forest fires. Oil and Gas Business, 2021, no. 1, pp. 25–39. (In Russ.)
  3. Vycherova N. R., Budevich E. A., Belyaev A. E. Development of a forest fire early detection system using unmanned aerial vehicles and artificial intelligence. Resources and Technology, 2022, no. 19 (4), pp. 85–101. (In Russ.)
  4. Skobtsov I. G., Shilovsky V. N., Dobrynina O. L. Estimating the reliability of forestry machine elements with possibility theory application. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2022, vol. 954. URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/954/1/012071. Text. Image: electronic.
  5. Pitukhin A. V. Optimal design problems using fracture mechanics methods. Computers and Structures, 1997, vol. 65 (4), pp. 621–624.
  6. Dubois D., Prade H. Possibility Theory: An Approach to Computerized Processing of Uncertainty. New York: Plenum Press, 1988. 288 p.
  7. Zadeh L. A. Fuzzy sets. Information and Control, 1965, vol. 8, pp. 338–353.
  8. Utkin L. V. Analysis and Decision Making with Incomplete Information. Saint Petersburg: Nauka, 2007. 404 p. (In Russ.)
  9. Dempster A. P. Upper and lower probabilities induced by multivalued mapping. Annals of Mathematical Statistics, 1967, vol. 38 (2), pp. 325–339.
  10. Berger J. O. Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. New York: Springer-Verlag, 1985. 617 p.
  11. Tonnon F., Bernardini A., Mammino A. Reliability analysis of rock mass response by means of random set theory. Reliability Engineering and System Safety, 2000, vol. 70 (3), pp. 263–282.
  12. Irwin G. R. Fracture dynamics. In: Fracturing of Metals. ASM Publ., 1948, pp. 147–166.
  13. Savruk M. P. Stress Intensity Factors in Solids with Cracks. In: Fracture Mechanics and Strength of Materials: Resource Book in 4 Volumes. Vol. 2 / Ed. by V. V. Panasyuk. Kiev: Naukova Dumka, 1988. 620 p. (In Russ.)
  14. Serensen S. V., Kogaev V. P., Shneyderovich R. M. Load-Carrying Capacity and Machine Element Strength Analysis. Moscow: Mashinostroenie, 1975. 480 p. (In Russ.)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Skobtsov I.G., Galaktionov O.N., Sulkonen M.S., 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

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».