Method of synthesis of patterns of power distribution between the driving wheels of all-wheel drive agricultural vehicles

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: All-wheel drive trucks, capable of interacting with various machines and units, performing operations in off-road conditions and on public roads, are needed for the development of agriculture, which plays an important role in the country’s economy. The experience of their operation at agricultural enterprises shows that current power distribution systems in drivetrains does not consider the full range of factors affecting the motion of vehicles, which decreases the efficiency of their use.

AIM: Development of the method of synthesis of patterns of power distribution between the driving wheels of all-wheel drive agricultural trucks.

METHODS: Based on methods of system analysis, multiobjective optimization, regression and correlation analyses, the step-by-step method of synthesis of basic patterns of power distribution between the driving wheels of an all-wheel drive car and their adaptation to real driving conditions is proposed. Fundamentals of the study are basic patterns of power distribution, adopted to operation conditions of a all-wheel drive truck.

RESULTS: The method of synthesis of power distribution patterns is considered step-by-step, based on multiobjective optimization. The design and operational factors that set the parameters of traffic on roads of all types and terrain have been established. The basic patterns of power distribution that ensure the efficiency, reliability and safety of a vehicle are revealed. Depending on the functions, all-wheel drive trucks are conditionally divided into 4 groups with their own indicators and performance criteria. Based on the conducted study, 4 optimization problems are formulated.

CONCLUSIONS: The authors have developed the method for determining the patterns of power distribution between the driving wheels of all-wheel drive trucks and their adaptation to traffic conditions. The main stages of the method are: formulation of the optimization problem; computational procedure and determination of basic patterns of power distribution; adaptation of the basic patterns and evaluation of effectiveness of solutions. It is found that it is sufficient to use the differential equations of straight-line motion when simulating the motion of all-wheel drive trucks along the route.

About the authors

Andrey V. Keller

Sociological Research Center; Moscow Polytechnic University

Author for correspondence.
Email: andreikeller@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-4183-9489
SPIN-code: 4622-5727

Professor, Dr. Sci. (Engineering), Head of the Land Vehicles Department, Acting Director

Russian Federation, Moscow; Moscow

Andrey V. Popov

Central Scientific Automotive and Automotive Engines Institute “NAMI”

Email: popov.andrey@gmail.com

Postgraduate of the Scientific and Educational Center

Russian Federation, Moscow

References

  1. Agriculture in Russia. 2021: Statistical collection. Moscow: Rosstat; 2021. (In Russ.)
  2. Agro-industrial complex of Russia in 2021. Main indicators of the agro-industrial complex of the Russian Federation. Ministry of Agriculture of the Russian Federation. Moscow: Rosinformagrotekh; 2022. (In Russ.)
  3. Shkel AS, Zagarin DA, Kozlovskaya MA, et al. A new family of technological add-ons for the agro-industrial complex based on a specialized agricultural vehicle. Tekhnologiya kolesnykh i gusenichnykh mashin. 2015;6(22):12–19. EDN VBCYND (In Russ.)
  4. Izmailov AYu, Dzotsenidze TD, Evtyushenkov NE, et al. Research of the market niche and justification of the functional features of agricultural trucks with a gross weight of up to 6 tons. In: System of technologies and machines for the innovative development of the Russian agro-industrial complex: Collection of scientific reports of the International Scientific and Technical Conference dedicated to the 145th anniversary birthday of the founder of agricultural mechanics V.P. Goryachkina, Moscow, September 17–18, 2013. Volume Part 2. Moscow: VNIIMSKh; 2013:127–133. EDN TTCANB (In Russ.)
  5. Zagarin DA, Kozlovskaya MA, Dzotsenidze TD. Analysis of the need and demand for agricultural machinery in conditions of a structural crisis in the economy. Avtomobilnaya promyshlennost. 2020;9:1–7. EDN ULVGPB (In Russ.)
  6. Godzhaev TZ, Zubina VA, Malakhov IS. The justification of functional properties of agricultural moving power units in the multi-objective scenario. Tractors and Agricultural Machinery. 2022;89(6):411–420. (In Russ.) doi: 10.17816/0321-4443-121325
  7. Lachuga YuF, Izmailov AYu, Lobachevsky YaP, et al. Priority directions of scientific and technical development of domestic tractor manufacturing. Selskiy mekhanizator. 2021;2:3–5. EDN AKRSBW (In Russ.)
  8. Dzotsenidze TD, Kozlovskaya MA, Zagarin DA. The new technical appearance of cars and tractors as a way to overcome crisis phenomena in the domestic mechanical engineering. Avtomobilnaya promyshlennost. 2020;10:13–18. EDN NZCFCB (In Russ.)
  9. Krasnikov GYa, Didmanidze ON, Sirotin PV, et al. Justification of the technical appearance of agricultural machinery and strategic approaches to its design. In: Readings of Academician V. N. Boltinsky: Collection of articles, Moscow, January 25–26, 2023. Moscow: OOO «Sam Poligrafist»; 2023:10–32. EDN OQHKER (In Russ.)
  10. Vantsevich VV, Paldan JR, Farley BK. Mobility optimization and control of a 4x4 he-vehicle in curvilinear motion on stochastic terrain. In: Proceedings of the ASME Design Engineering Technical Conference, Charlotte, NC, August 21–24, 2016. Charlotte: ASME; 2016. doi: 10.1115/DETC2016-59207
  11. Vantsevich VV, Bortolin G. Axle Drive and Brake-Based Traction Control Interaction. SAE International Journal of Commercial Vehicles. 2011;4(1):49–55. doi: 10.4271/2011-01-2160
  12. Keller A, Aliukov S, Anchukov V, et al. Investigations of Power Distribution in Transmissions of Heavy Trucks. SAE Technical Papers. 2016. doi: 10.4271/2016-01-1100
  13. Vysotsky MS, Dubovik DA, Kharitonchik SV. Control of inter-axle and inter-wheel drive of heavy-duty vehicles. Vestsi NAN Belarusі. 2005;3:30–35. (In Russ.)
  14. Shukhman SB, Solovyov VI, Prochko EI, et al. Theory of power drive of wheels of off-road vehicles. Moscow: Agrobiznestsentr; 2007. EDN QNUPLT (In Russ.)
  15. Tarasik VP, Puzanova OV, Kurstak VI. Modeling of differential drivetrain of driving wheels of mobile machines. Vestnik Belorussko-Rossiyskogo universiteta. 2009;3:42–53. (In Russ.)
  16. Barykin AYu. Fundamentals of the theory of modern differentials. Naberezhnye Chelny: KamPI; 2001. (In Russ.)
  17. Krutashov AV. Metody formirovaniya ratsionalnogo raspredeleniya moshchnosti v transmissii legkovogo polnoprivodnogo avtomobilya [dissertation] Moscow; 2009. (In Russ.)
  18. Keller A, Aliukov S. Efficient power distribution in an all-wheel drive truck. In: Lecture Notes in Engineering and Computer Science, London, July 01–03, 2015. London: WCE; 2015:1201–1206. EDN XFRNQZ
  19. Vysotsky MS, Vantsevich VV, Kabanov VI, et al. Power loading and reliability of differential mechanisms of transport and traction machines. Minsk: Navuka i tekhnika; 1991. (In Russ.)
  20. Tarasik VP. Theory of vehicle motion. Saint Petersburg: BKhV-Peterburg; 2022. EDN FOWIQZ (In Russ.)
  21. Platonov VF. Four-wheel drive vehicles. Moscow: Mashinostroenie; 1989. (In Russ.)
  22. Tarasik VP, Rynkevich SA. Intelligent vehicle control systems. Minsk: Tekhnoprint; 2004. EDN TIYBIX (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Methodology for determining the patterns of power distribution between the drive axles and wheels of wheels of an all-wheel drive truck.

Download (372KB)
3. Fig. 2. Block diagram of the functioning of an all-wheel drive truck.

Download (264KB)
4. Fig. 3. Groups of all-wheel drive agricultural trucks by functional purpose and criteria for evaluating their effectiveness.

Download (281KB)

Copyright (c) 2024 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».