Forecasting the resource of console-fixed parts during wear with account of permissible stresses

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Often, parts of the working bodies of machines operating in abrasive environments have a cantilever mount. Due to wear, their dimensions are lost, specified by the technical conditions, and destruction occurs. The resource of these products is determined by the allowable bending stresses, taking into account the intensity of their wear. The existing theoretical methods for predicting the operating time of a part to its limiting state when solving problems do not take into account the criteria of strength and wear in the complex.

AIMS: The aim consists in obtaining a mathematical expression that determines the resource of the part when it is worn, taking into account the allowable stresses.

METHODS: The disclosure of the goal was carried out by solving the problem of predicting the resource of a cantilever-fixed using the classical course of the resistance of materials, ele-ments of the theory of elasticity and the basics of tribotechnics.

RESULTS: As a result of mathematical research and based on practical knowledge, a formula was obtained for determining the resource of a part, which takes into account the dimensions of the part, the magnitude of the allowable stresses, the coefficient regulating the resistance of the material to wear, the pressure on the working surface, the pressure at the pinch point and the pres-sure at the free end timber. The conditions determined by two inequalities are established under which the part will be operable.

CONCLUSION: Mathematical expressions have been obtained that make it possible to predict and the conditions for the performance of cantilever-fixed parts in the process of their wear ac-cording to allowable stresses have been determined.

About the authors

Alexander M. Mikhalchenkov

Bryansk State Agrarian University

Author for correspondence.
Email: mihalchenkov.alexandr@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3104-2548
SPIN-code: 6994-7550

Ptofessor DSc in Engineering

Russian Federation, 2a, Sovetskaya street, Kokino, Vygonichsky District of Bryansk Oblast, 243365

Vladimir F. Komogortsev

Bryansk State Agrarian University

Email: komvf@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-4134-366X
SPIN-code: 8972-7320

Candidate in Physics and Mathematic, Associate Professor

Russian Federation, 2a, Sovetskaya street, Kokino, Vygonichsky District of Bryansk Oblast, 243365

Irina V. Kozarez

Bryansk State Agrarian University

Email: ikozarez@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1702-2364
SPIN-code: 2673-3256

Candidate in Engineering, Associate Professor

Russian Federation, 2a, Sovetskaya street, Kokino, Vygonichsky District of Bryansk Oblast, 243365

Anton V. Dyachenko

Bryansk State Agrarian University

Email: avdyachenkoo@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5631-3979
SPIN-code: 9509-0997

Candidate in Engineering, Associate Professor

Russian Federation, 2a, Sovetskaya street, Kokino, Vygonichsky District of Bryansk Oblast, 243365

Marina A. Mikhalchenkova

Bryansk Institute of Management and Business

Email: mihalchenkov.alexandr@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6527-9933
SPIN-code: 7862-2899

Master in Economics, Senior Lecturer

Russian Federation, Bryansk

References

  1. Malushin NN, Valuev DV. Ispytaniya detalei metallurgicheskogo oborudovaniya na iznosostoikost' i kontaktnuyu prochnost' prednaznachennogo dlya proizvodstva detalei gorno-shakhtnogo oborudovaniya. Gornyi informatsionno-analiticheskii byulleten' (nauchno-tekhnicheskii zhurnal). 2012;(12):90–95. (In Russ).
  2. Kosenko EA, Baurova NI, Zorin VA. Steel intensity decrease of operating equipment of road machines due to use of polymer composite material with honeycomb filler. Technology of Metals. 2019;(7):27–31. (In Russ). doi: 10.31044/1684-2499-2019-7-0-27-31
  3. Gafarov AA, Mudarisov SG, Farkhutdinov IM. Modelirovanie rabochikh organov pochvoobrabatyvayushchikh mashin i analiz ikh vzaimodeistviya s uchetom reologicheskikh svoistv pochvy. Traktory i sel'khozmashiny. 2009;(5):23–27. (In Russ).
  4. Smolyanitsky EA. Hydraulic excavators with a telescopic working equipment. Stroitel''nye i dorozhnye mashiny. 2017;(8):18–21. (In Russ).
  5. Kozarez IV, Trepoukhov NM, Minenko VI, Sary ML. Metody povysheniya resursa dolot glubokorykhlitelei. Trudy inzhenerno-tekhnologicheskogo fakul'teta Bryanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2021;(1):24–34. (In Russ).
  6. Mikhalchenkov AM, Kozarez IV, Dyachenko AV, Tyureva AA. Wearing and service life of agricultural machine blades restored by various technologies. Technology of Metals. 2021;(1):47–51. (In Russ). doi: 10.31044/1684-2499-2021-0-1-47-51
  7. Vityunin MA, Chikova OA. Soprotivlenie materialov: uchebnoe posobie dlya studentov, obuchayushchikhsya po napravleniyu «Pedagogicheskoe obrazovanie» (profil' «Tekhnologiya»). Yekaterinburg: Ural'skii gosudarstvennyi pedagogicheskii universitet; 2014. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig 1. Design scheme (a) and cross-sectional profile (b).

Download (45KB)

Copyright (c) 2022 Mikhalchenkov A.M., Komogortsev V.F., Kozarez I.V., Dyachenko A.V., Mikhalchenkova M.A.

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».