Выбор характеристик системы подрессоривания быстроходного гусеничного робота



Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящее время стремительно развивается область машиностроения, включающая создание роботизированных быстроходных машин. Проектирование систем подрессоривания таких машин должно сопровождаться выполнением определенных требований, которые в настоящее время не сформулированы. Учитывая, что в корпусе быстроходного робота нет человека, применение требований к подвескам экипажных машин не является обоснованным. С целью выработки рекомендаций по выбору характеристик систем подрессоривания быстроходных гусеничных роботов определяются объекты исследования, масса которых находится в диапазоне от 1000 до 10000 кг. Для объектов массой менее 1000 кг система подрессоривания не требуется. Объекты массой более 10000 кг будут создаваться на базе существующих серийных машин. В основе проводимого исследования учитывается положение о том, что к рассматриваемому классу машин не предъявлено ограничений по диапазону собственных частот колебаний корпуса. Учитывая, что для быстроходных гусеничных роботов сохраняется одно из основных требований - обеспечение высокой средней скорости, предлагается увеличить жесткость подвески с целью исключения резонанса из диапазона возможных скоростей движения. С использованием принятых положений проводится исследование системы подрессоривания повышенной жесткости. Моделируется движение по трассам гармонического профиля в резонансном режиме и разбитой грунтовой дороге. Результаты исследования показывают, что характеристики системы подрессоривания, выбранные по предложенной методике, позволяют двигаться по трассе гармонического профиля в резонансном режиме без пробоев подвески. Скорость движения по трассе с разбитой грунтовой дорогой ограничена значением, превышение которого приводит к значительным колебаниям корпуса и росту нагрузки на элементы системы подрессоривания. Отсутствие пробоев обусловливает снижение нагруженности подвески, что позволяет уменьшить массу ее элементов.

Об авторах

Е. Б Сарач

МГТУ им. Н.Э. Баумана

д.т.н. Москва, Россия

Я. А Ткачев

Филиал АО «ЦЭНКИ» - НИИ СК

Email: check-26@yandex.ru
Москва, Россия

М. Э Крохин

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Москва, Россия

Список литературы

  1. РИА Новости. Боевой робот «Уран-9» приняли на вооружение российской армии. URL: https://ria.ru/20190124/1549807789.html (дата обращения 17.07.2020).
  2. M. Ball. Unmanned System Technology. Multy-Mission Battlefield UGV Launched. URL: https://www.unmannedsystemstechnology.com/2019/10/multi-mission-battlefield-ugv-launched/(дата обращения 17.07.2020).
  3. Абрамов Б.А., Брагин Ю.И., Вавилов Е.В. Теория и конструкция танка. Т. 6. Вопросы проектирования ходовой части военных гусеничных машин. М.: Машиностроение, 1985. 244 с.
  4. Дядченко М.Г., Котиев Г.О., Сарач Е.Б. Конструкция и расчет подвесок быстроходных гусеничных машин. Часть 1. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. 40 с.
  5. Дмитриев А.А., Чобиток В.А., Тельминов А.В. Теория и расчет нелинейных систем подрессоривания гусеничных машин. М.: Машиностроение, 1976. 207 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Сарач Е.Б., Ткачев Я.А., Крохин М.Э., 2021

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».