Методика выбора демпфирующей характеристики пневмогидравлической системы подрессоривания колёсной машины

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В процессе разработки систем подрессоривания современных быстроходных колесных и гусеничных машин при подобранной оптимальной упругой характеристике системы подрессоривания, её неудовлетворительная демпфирующая характеристика может оказать существенное отрицательное влияние на общую работу узла подвески. Именно поэтому поиск методики получения оптимальной демпфирующей характеристики является актуальной задачей.

Цель работы — описание методики выбора демпфирующей характеристики одноуровневой пневмогидравлической рессоры для колёсной машины с учётом движения по трассам с гармоническим профилем и разбитой булыжной дороге.

Материалы и методы. Демпфирующая характеристика рессоры подбирается с использованием имитационного математического моделирования в программе Matlab и его приложении — Simulink, что позволяет учитывать нелинейность характеристик подвески. В процессе построения характеристики фиксируются предельные значения сил в шинах передних колёс для участков характеристики, работающих при выключенных клапанах пневмогидравлической рессоры. Ускорения на месте водителя и давление в камере рессоры фиксируются для участков характеристики, работающих после включения клапанов.

Результаты. Результаты подбора оптимизированной демпфирующей характеристики показали улучшенный контакт колёс с поверхностью и повышение устойчивости машины, снижение виброускорений на низких частотах возмущения.

Заключение. Практическая ценность исследования заключается в возможности использования данной методики для разработки систем подрессоривания новых колёсных и гусеничных машин.

Об авторах

Евгений Борисович Сарач

Московский государственный университет имени Н.Э. Баумана

Email: sarach@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7027-9164
SPIN-код: 9645-5996

инженер-конструктор 2-й категории ОКБ-40 отдела «Ходовая часть»

Россия, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1

Максим Эдуардович Крохин

Московский государственный университет имени Н.Э. Баумана

Автор, ответственный за переписку.
Email: bodrov.serezha2018@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0007-5406-5845
SPIN-код: 7887-1983

доцент, д-р техн. наук, профессор кафедры СМ-9 «Многоцелевые гусеничные машины и мобильные роботы»

Россия, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1

Александр Айдынович Лычагов

ПАО "КАМАЗ"

Email: alexts@bmstu.ru
ORCID iD: 0009-0009-1559-9590

главный конструктор по автомобильным агрегатам

Россия, Набережные Челны

Илья Александрович Смирнов

Московский государственный университет имени Н.Э. Баумана

Email: kkcc@bk.ru
ORCID iD: 0009-0000-3473-5660

канд. техн. наук, профессор

Россия, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1

Борис Борисович Косицын

Московский государственный университет имени Н.Э. Баумана

Email: kositsyn_b@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-2131-2738
SPIN-код: 2005-7528

доцент, доктор техн. наук, профессор кафедры СМ-9 «Многоцелевые гусеничные машины и мобильные роботы»

Россия, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1

Список литературы

  1. Сарач Е.Б., Ципилев А.А., Лычагов А.А. Проектирование пневмогидравлических систем подрессоривания для перспективных военных гусеничных машин // Известия МГТУ «МАМИ». 2019. 2 (40). С. 67–79. doi: 10.31992/2074-0530-2019-40-2-67-79
  2. Байбаков О.В., Башта Т.М., Кирилловский Ю.Л. и др. Гидравлика, гидромашины и гидроприводы. Учебник для машиностроительных вузов. М.: Машиностроение, 1982.
  3. Idelchik I.E. Handbook of Hydraulic Resistance. New York: CRC Begell House, 1994.
  4. Дмитриев А.А., Чобиток В.А., Тельминов А.В. Теория и расчет нелинейных систем подрессоривания гусеничных машин. М.: Машиностроение, 1976.
  5. Сарач Е.Б. Метод выбора характеристик системы подрессоривания с нецелым числом степеней свободы для быстроходной гусеничной машины: дисс. … канд. техн. наук. Москва, 2003.
  6. Смирнов А.А. Математическое моделирование пневмогидравлических устройств систем подрессоривания транспортных средств: дисс. … канд. техн. наук. Москва, 1999.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Типовая демпфирующая характеристика ПГР колёсной машины.

Скачать (29KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Гидравлическая схема ПГР.

Скачать (88KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Сила в шине переднего колеса.

Скачать (75KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Ход передней подвески.

Скачать (77KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Результаты ⅓-октавного анализа виброускорений на месте водителя: 1— норма при воздействии длительностью 8 ч; 2, 3 — расчётные значения для разных дроссельных отверстий.

Скачать (32KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Ход передней подвески.

Скачать (54KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Давление в ПГР передней подвески.

Скачать (141KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Пример исходных данных для получения демпфирующей характеристики: a — сила на штоке; b — перемещение штока; c — скорость штока; d — упругая характеристика (фрагмент).

Скачать (74KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Упругая характеристика подвески, полученная методом аппроксимации.

Скачать (51KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Зависимость суммарной силы от хода штока.

Скачать (41KB)
Метаданные
12. Рис. 11. Суммарная демпфирующая характеристика.

Скачать (73KB)
Метаданные
13. Рис. 12. Демпфирующая характеристика ПГР.

Скачать (35KB)
Метаданные
14. Рис. 13. Результаты 1/3-октавного анализа виброускорений на месте водителя: 1 — норма при воздействии длительностью 8 ч; 2, 3 — штатная и новая демпфирующая характеристики.

Скачать (31KB)
Метаданные
15. Рис. 14. Ход передней подвески. Новая характеристика.

Скачать (37KB)
Метаданные
16. Рис. 15. Ход передней подвески. Штатная характеристика.

Скачать (43KB)
Метаданные
17. Рис. 16. Ход передней подвески. Новая характеристика.

Скачать (83KB)
Метаданные
18. Рис. 17. Сила в шине переднего колеса. Новая характеристика.

Скачать (92KB)
Метаданные
19. Рис. 18. Ход передней подвески. Штатная характеристика.

Скачать (80KB)
Метаданные
20. Рис. 19. Сила в шине переднего колеса. Штатная характеристика.

Скачать (83KB)
Метаданные
21. Рис. 20. Сила в шине переднего колеса. Новая характеристика.

Скачать (62KB)
Метаданные
22. Рис. 21. Сила в шине переднего колеса. Штатная характеристика.

Скачать (63KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2023

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».