Towing couplers of a multi-sectional vehicle

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The most difficult stage in the operation of a tractor with heavy towed objects is the starting mode. This is due to the need to overcome the static friction force, which significantly exceeds the motion friction force. As a solution to this problem, the use of the initial kinetic energy of the tractor, which can develop when using limited elastically deformable towing couplers, can be considered.

AIMS: Analysis of efficiency of using elastically deformable towing couplers for a road train with heavy towed objects at the starting mode.

METHODS: The analytical research of the developed mathematical model of the initial stage of starting of a road train with elastic couplings was carried out for optimization of properties of these devices with regard to the process efficiency improvement. In order to assess the effectiveness of using elastically deformable towing couplers, the results obtained should be compared with similar results corresponding to absolutely rigid towing couplers.

RESULTS: Comparison of displacements, velocities and energies testifies to the high efficiency of the elastically deformable towing coupler. The use of elastically deformable towing couplers gives the ability to accumulate the initial kinetic energy of an airfield tractor, which makes it possible to overcome the static friction force and ensure the starting of heavy towed objects.

CONCLUSIONS: Comparison of the kinematic and dynamic parameters of the tractor with towed objects for options with completely rigid and elastically deformable towing couplers shows that the efficiency of using the latter increases with an increase in the number of towed objects. Elastically deformable towing couplers can cause oscillations of the tractor-towed objects system. In order to prevent them, the towing couplers must be locked at the time of their greatest deformation.

About the authors

Igor P. Popov

Kurgan State University

Author for correspondence.
Email: uralakademia@kurganstalmost.ru
ORCID iD: 0000-0001-8683-0387

Cand. Sci. (Tech.), Associate Professor of the Technology of Mechanical Engineering, Machine Tools and Instruments Department

Russian Federation, Kurgan

References

  1. Popov IP. Compensation of peak loads of transport and technological machines. Vestnik MGTU im. N.E. Baumana. Seriya «Mashinostroenie». 2020;3(132):85–93. doi: 10.18698/0236-3941-2020-3-85-93
  2. Popov IP. Energy storage for transport and technological machines. Vestnik YuUrGU. Seriya «Mashinostroenie». 2019;19(4):61–68. doi: 10.14529/engin190407
  3. Popov IP. Mathematical model of an artificial electric capacitance to reduce the peak load of a shunting diesel locomotive. Prikladnaya matematika i voprosy upravleniya. 2019;3:57–64. doi: 10.15593/2499–9873/2019.3.03
  4. Popov IP. Inert-capacitive energy storage for shunting diesel locomotive. Mir transporta. 2019;17(3):82–87. doi: 10.30932/1992-3252-2019-17-3-82-87
  5. Popov IP. About resonance and antiresonance. Problemy mashinostroeniya i avtomatizatsii. 2019;4:45–48. doi: 10.52190/1729-6552_2021_2_14
  6. Popov IP. Application of the symbolic (complex) method for the calculation of complex mechanical systems under harmonic effects. Prikladnaya fizika i matematika. 2019;4:14–24. doi: 10.25791/pfim.04.2019.828
  7. Popov IP. Application of the Symbolic (Complex) Method to Study Near-Resonance Phenomena. Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2020;49(12):1053–1063. doi: 10.3103/S1052618820120122
  8. Popov IP. Calculation of mechanical vibrations in the field of complex numbers. Trudy MAI. 2020:115. doi: 10.34759/trd-2020-115-01
  9. Popov IP. Forced vibrations of mechanical systems in steady state. Mashinostroenie i inzhenernoe obrazovanie. 2019;4(61):13–19.
  10. Popov IP. Calculation of the parameters of mechanical systems with harmonic vibrations. Spravochnik. Inzhenernyy zhurnal s prilozheniem. 2021;4:29–35. doi: 10.14489/hb.2021.04.pp.029-035

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».