Математическая модель для оценки влияния связанной системы подрессоривания на плавность хода гусеничной машины



Цитировать

Полный текст

Аннотация

Данная статья посвящена решению актуальной задачи - разработке имитационной математической модели для исследования плавности хода гусеничной машины со связанной системой подрессоривания. Публикация представляет собой анализ достоинств и недостатков существующих математических моделей, позволяющих оценить целесообразность тех или иных конструктивных решений на этапе проектирования. С целью учета связей в системе подрессоривания и оценки возможности использования полученной математической модели для исследования плавности хода транспортных машин со связанной системой подрессоривания, авторами статьи доработана математическая модель прямолинейного движения, созданная коллективом МГТУ им. Н.Э. Баумана. Моделирование проводилось в программном комплексе MATLAB Simulink. Результаты работы имитационной математической модели связанной системы подрессоривания демонстрируются на примере решения прикладной задачи: сравнение плавности хода гусеничной машины со связанной и независимой системой подрессоривания. Показано, что наличие связей в системе подрессоривания, введенных для снижения нагрузок на элементы ходовой части, не оказывает влияния на плавность хода исследуемой гусеничной машины. Высота периодических неровностей, которые машина может преодолевать без «пробоев» подвески во всем скоростном диапазоне для обоих вариантов систем подрессоривания составляет 0,23 м. Это соответствует уровню современных быстроходных гусеничных машин. Таким образом, доработанная имитационная математическая модель позволяет исследовать плавность хода транспортных машин со связанной системой подрессоривания.

Об авторах

Е. Б Сарач

МГТУ им. Н.Э.Баумана

д.т.н.

А. А Ципилев

МГТУ им. Н.Э.Баумана

М. С Курасова

МГТУ им. Н.Э.Баумана

Email: profound2005@gmail.com

Список литературы

  1. Головашкин Ф.П. Методика расчета и оценки показателей плавности хода быстроходных гусеничных машин со связанной системой подрессоривания: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. М.: МГТУ «МАМИ», 2008. 139 с.
  2. Теория и конструкция танка / Под ред. П. П. Исакова. М.: Машиностроение, 1982. Т. 1. Основы системы управления развитием военных гусеничных машин. 212 с.
  3. Дядченко М.Г., Котиев Г.О., Наумов В.Н. Основы расчета систем подрессоривания гусеничных машин на ЭВМ. Учебное пособие. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. 52с.
  4. Котиев Г.О., Сарач Е.Б. Комплексное подрессоривание высокоподвижных двухзвенных гусеничных машин. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. 184с.
  5. Жилейкин М.М. Котиев Г.О., Сарач Е.Б. Математическое моделирование систем транспортных средств. Учебное пособие. М.: Изд-во МВТУ им. Н.Э. Баумана, 2018. 98 с.
  6. Котиев Г.О., Смирнов А.А., Шилкин В.П. Исследование рабочих процессов в пневмогидравлических устройствах систем подрессоривания гусеничных машин. Учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. 80 с.
  7. Сборник задач по машиностроительной гидравлике. Учебное пособие для машиностроительных вузов / Д.А. Бутаев, З.А. Калмыкова, Л.Г. Подвидз и др.; Под ред. И.И. Куколевского и Л.Г. Подвидза. 4-е изд., перераб. М.: Машиностроение, 1981. 464 с.
  8. Даршт Я.А. Исследования характеристик малогабаритных обратно-предохранительных клапанов непрямого действия // Вестник машиностроения. 2004. № 4. С. 13-15.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Сарач Е.Б., Ципилев А.А., Курасова М.С., 2018

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».