Development of a dynamic model of a front loader for the analysis of operational properties and determination of loads acting on its elements

封面


如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: For front-end loaders, it is important to minimize energy consumption when performing loading and unloading operations. To ensure competitive properties at a given time of folding links, lifting and with sufficient power of the steering and boom and bucket control drives. This requirement significantly affects the autonomy, versatility and, ultimately, the economic efficiency of loading and unloading operations.

AIMS: Development of a dynamic model of a front loader to determine various operational properties and loads in the joints when working in specified load conditions.

METHODS: A dynamic model has been developed and its operation has been simulated in a system for calculating the dynamics of coupled bodies. The mathematical model includes all the main elements of a front loader – drive axles, internal combustion engine, generator, steering hydraulic cylinders, cargo, bucket, rear axle, cab, wheels, bucket lifting and tipping mechanism, load-bearing system, support surface, TED drive of the driving wheels. The elements are modeled using graphical primitives, hinges and power ones from the standard library of the application for calculating the dynamics of connected bodies.

RESULTS: The article presents a description of a mathematical model of a front loader made in the application for the calculation of connected bodies. A typical list of load modes is presented and examples and simulation results are shown. Possible areas of use of the described mathematical model are shown.

CONCLUSIONS: The developed dynamic model of the front loader makes it possible to analyze various design solutions at the early stages of design, such as the model and number of electric motors, kinematics of the bucket lifting and tilting mechanism, steering kinematics, etc. for energy costs during typical operations. In addition, the developed dynamic model allows you to determine the loads in the hinges and power connections, which can be used when performing strength calculations or when selecting loader components.

作者简介

Ilya Chichekin

Bauman Moscow State Technical University

Email: hiv2@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7632-7657
SPIN 代码: 4060-0720

Cand. Sci. (Engin.), Associate Professor of the Department of Wheeled Vehicles

俄罗斯联邦, 5, 2-ya Baumanskaya av., Moscow, 105005

Filipp Nyrkov

Bauman Moscow State Technical University

Email: nfa18m127@student.bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3431-8116
SPIN 代码: 8208-7643

student of the Department of Wheeled Vehicles

俄罗斯联邦, 5, 2-ya Baumanskaya av., Moscow, 105005

Vladimir Grigoruev

Chuvash State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: wsgrig@chuvsu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3437-9541
SPIN 代码: 4989-7923

Senior Lecturer of the Department of Mechanical Engineering Technology

俄罗斯联邦, Cheboksary

参考

  1. GOST 31555-2012. Building front-end single-bucket loaders. Specifications. Available from: https://docs.cntd.ru/document/1200102390. Accessed: Jun 13, 2022. (In Russ).
  2. Smirnov AN, Avramenko PV. Rekomendatsii po povysheniyu energoeffektivnosti odnokovshovykh frontal’nykh pogruzchikov pri ekspluatatsii. Minsk: BGATU; 2020. (In Russ).
  3. Bazanov AF, Zabegalov GV. Samokhodnye pogruzchiki. 2nd ed. Moscow: Mashinostroenie, 1979. (In Russ).
  4. Borovkov YA, Drobadenko VP, Rebrikov DN. Osnovy gornogo dela: uchebnik dlya stud. uchrezhde-nii sred. prof. obrazovaniya. Moscow: Izdatel’skii tsentr «Akademiya»; 2012. (In Russ).
  5. Kolga AD, Gavrishev SE. Increase in efficiency and widening the field of use of automobile transport in pits. Dobycha, obrabotka i primenenie prirodnogo kamnya. Sbornik nauchnykh trudov. Tom 3. 2003:179−191. (In Russ).
  6. Grant M. Hydraulic Excavators vs Wheel loaders [Internet]. Quarry Academy. 2016. Available at: https://www.911metallurgist.com/blog/wp-content/uploads/2016/01/Hydraulic-Shovel-vs-Wheel-Loader.pdf. Accessed: Jun 13, 2022.
  7. Berry T. The first Articulated Wheel Loader [Internet]. Jan.25th, 2013. Available at: https://www.constructionequipment.com/first-articulated-wheel-loader. Accessed: Jun 13, 2022.
  8. Metin Özdoğan, Hakkı Özdoğan. Wheel Loader Buckets & Digging Forces [Internet]. Sep 2019. Available from: https://www.researchgate.net/publication/335618855. Accessed: Jun 13, 2022.
  9. Vdovin D, Chichekin I, Ryakhovsky O. Quad bike frame dynamic load evaluation using full vehicle simulation model. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019;589(1). doi: 10.1088/1757-899x/589/1/012025
  10. Gorelov VA, Komissarov AI. Mathematical Model of the Straight-line Rolling Tire – Rigid Terrain Irregularities Interaction. Procedia Engineering. 2016;150:1322-1328. doi: 10.1016/j.proeng.2016.07.309
  11. Vdovin D, Chichekin I. Loads and Stress Analysis Cycle Automation in the Automotive Suspension Development Process. Procedia Engineering. 2016;150:1276–1279. doi: 10.1016/j.proeng.2016.07.285
  12. Vdovin DS, Chichekin IV, Levenkov YY. Predicting the fatigue life of a semi-trailer suspension elements at the early stages of design. Trudy NAMI. 2019;(2):14-23. (In Russ).
  13. Pacejka HB. Tyre and Vehicle Dynamics. Oxford: Butterworth Heinemann; 2006.
  14. Pacejka HB, Besselink IJM. Magic Formula Tyre Model with Transient Properties. Vehicle System Dynamics. 1997; 27 sup001:234–249. doi: 10.1080/00423119708969658
  15. TNO Automotive: MF-Tool 6.1 User Manual. Netherlands, 2008.
  16. GOST ISO 5010:2011 Earth-moving machinery. Steering requirements for rubber-tyred machines. Available from: https://docs.cntd.ru/document/1200096396. Accessed: Jun 13, 2022. (In Russ).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. General view of the front loader model in a static position with full weight on a horizontal support surface.

下载 (140KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Components of the mathematical model of the front loader.

下载 (163KB)
索引源数据
4. Fig. 3. General view of the front axle model with the layout of hinges and force connections in the front loader model.

下载 (188KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Scheme of placement of hinges connecting drive axles with a carrier system.

下载 (113KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Wheel mover models.

下载 (79KB)
索引源数据
7. Fig. 6. General view of the support surface models: a – a test site for simulating a long cycle; b – test site for simulation of a short cycle; c – straight flat track; d – route for passing the corridor.

下载 (226KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Motor characteristics: dynamic behavior and efficiency of the electric motor.

下载 (127KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Examples of simulation of load modes.

下载 (1016KB)
索引源数据
10. Fig. 9. Change in reactions in the contact patch of a front-end loader when driving on an uneven support surface: a – longitudinal reactions; b – transverse reactions; c – vertical reactions.

下载 (203KB)
索引源数据
11. Fig. 10. General view of the corridor model.

下载 (90KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2022

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 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».