Определение упруго-демпфирующих характеристик адаптивной системы подрессоривания для выработки оптимального управления имитационным стендом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Следует отметить, что оптимизация системы подрессоривания и параметров ее работы, а также активное регулирование в зависимости от опорной поверхности, позволяет существенно влиять на сопротивление усталости, комфортность при эксплуатации, обеспечивая плавность хода, снижение давления на почву, общую энергоэффективность МЭС. Поэтому в данном подходе проводятся теоретические расчёты с целью нахождения оптимального диапазона для управления имитационным стендом для изучения параметров активной системы подрессоривания.

Целью работы является разработка оптимальных рабочих условий системы управления имитационным стендом, минимизация вибраций и колебаний, прогнозирование поведения системы в различных условиях и режимах эксплуатации.

Материалы и методы. В основе разработки оптимального управления лежит анализ научных работ, в т.ч. публикаций, научных статей и других источников информации по подходам поиска оптимального управления исполняющим устройством в системе активной подвески с целью наиболее эффективного гашения колебаний, возникающих вследствие дорожных неровностей. Использован метод теоретического расчёта трёхфакторного эксперимента. Получены основные зависимости.

Результаты. Полученные уравнения имеют высокий уровень значимости. Графическое представление позволяет провести качественную оценку точности полученных решений. Уравнения позволяют управлять параметрами адаптивной системы подрессоривания по нескольким критериям. Каждый критерий, входящий в уравнение, имеет влияние на саму функцию. Для выработки оптимального управления, полученные уравнения применяются при разработке программного обеспечения.

Заключение. Практическая значимость заключается в разработанных уравнениях для программного обеспечения поиска оптимального управления имитационным стендом. Установлена связь между независимыми переменными такими как: скорость, высота микропрофиля и жёсткость подвески.

Об авторах

Захид Адыгезалович Годжаев

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: fic51@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1665-3730
SPIN-код: 1892-8405

чл.-корр. РАН, профессор, доктор технических наук, заведующий отделом «Мобильные энергосредства»

Россия, Москва

Сергей Евгеньевич Сенькевич

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: sergej_senkevich@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6354-7220
SPIN-код: 7766-6626

доцент, канд. техн. наук, заведующий лабораторией «Автоматизированный привод сельскохозяйственной техники»; старший научный сотрудник

Россия, Москва

Иван Сергеевич Малахов

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Автор, ответственный за переписку.
Email: malahovivan2008@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8162-7718
SPIN-код: 7067-6972

младший научный сотрудник сектора «Моделирование и оптимизация МЭС»

Россия, Москва

Екатерина Николаевна Ильченко

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: kat-sama@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-3901-5706
SPIN-код: 5672-1313

инженер лаборатории «Автоматизированный привод сельскохозяйственной техники»

Россия, Москва

Сергей Юрьевич Уютов

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: s_uyutov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9394-5916
SPIN-код: 7350-1489

младший научный сотрудник лаборатории «Автоматизированный привод сельскохозяйственной техники»

Россия, Москва

Список литературы

  1. Фомин А.Б., Жеглов Л.Ф. Математическая модель движения полноприводной колёсной машины по дороге с твёрдой неровной поверхностью // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2013. № 11. doi: 10.7463/1113.0645575
  2. Полунгян А.А., Фоминых А.Б. Математическая модель динамики трансмиссии колёсной машины при движении по твёрдой неровной дороге // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение. 2003. № 4. С. 15–25.
  3. Жилейкин М.М. Математическая модель прямолинейного движения колёсной машины с балансирной подвеской мостов по неровностям пути // Транспортное и энергетическое машиностроение. 2016. № 1. C. 43–49. doi: 10.18698/0536-1044-2016-1-43-49
  4. Pobedin A.V., Dolotov A.A., Shekhovtsov V.V. Decrease of the Vibration Load Level on the Tractor Operator Working Place by Means of Using of Vibrations Dynamic Dampers in the Cabin Suspension // Procedia Engineering. 2016. Vol. 150. P. 1252–1257. doi: 10.1016/j.proeng.2016.07.136
  5. Mohammadikia R., Aliasghary M. Design of an interval type-2 fractional order fuzzy controller for a tractor active suspension system // Computers and Electronics in Agriculture. 2019. Vol. 167. P. 105049. doi: 10.1016/j.compag.2019.105049
  6. Ramon H., De Baerdemaeker J. A modelling procedure for linearized motions of tree structured multibodies-2: Design of an active spray boom suspension on a spraying-machine // Computers & Structures. 1996. Vol. 59, N. 2. P. 361–375. doi: 10.1016/0045-7949(95)00247-2
  7. Shen-Lung Tung, Yau-Tarng Juang, Wei-Hsun Lee, et al. Optimization of the exponential stabilization problem in active suspension system using PSO // Expert Systems with Applications. 2011. Vol. 38, N. 11. P. 14044–14051. doi: 10.1016/j.eswa.2011.04.212
  8. Казакова Е.М. Краткий обзор методов оптимизации на основе роя частиц // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2022. Т. 39, № 2. C. 150–174. doi: 10.26117/2079-6641-2022-39-2-150-174
  9. Cleghorn C.W., Engelbrecht A.P. Particle swarm convergence: an empirical investigation. In: 2014 IEEE Congress on Evolut. Comput. (CEC). IEEE, 2014. P. 2524–2530. doi: 10.1007/978-3-319-09952-112
  10. Жилейкин М.М., Федотов И.В. Алгоритм комплексного оптимального управления демпфированием в подвеске колёсных машин // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2017. № 8. C. 46–53. doi: 10.18698/0536-1044-2017-8-46-53
  11. Ловчаков В.И., Сухинин Б.В., Сурков В.В. Оптимальное управление электротехническими объектами. Тула: ТулГУ, 2005.
  12. Ивайкин В. Использование скользящих режимов в регулировании // Современные технологии автоматизации. 2006. № 1. C. 90–94.
  13. Сухоруков А.В. Управление демпфирующими элементами в системе подрессоривания быстроходной гусеничной машины. дисc. ... канд. техн. наук. Москва, 2003.
  14. Жилейкин М.М., Калинин П.С., Федотов И.В. Синтез активной динамической непрерывной системы управления подвеской многоосного колёсного шасси // Труды НАМИ. 2012. № 249. С. 60–86. EDN: OZMDKF
  15. Алексеев А.А. Выбор закона управления адаптивной системой подрессоривания автомобиля // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2007. № 4. С. 21–25. EDN: TZVPNV
  16. Олейников А.С. Разработка квазиоптимального дискретного управления жёсткостью виброзащитной системы: дисc. ... канд. техн. наук. Волгоград, 2014. EDN: ZPLKEJ
  17. Godzhaev Z., Senkevich S., Malakhov I., Uyutov S. Development of a mathematical model of the oscillatory system of agricultural mobile power equipment with attachments for the creation of their adaptive springing systems // E3S Web of Conferences. 2023. Vol. 413. P. 02042. EDN: YZMVZT doi: 10.1051/e3sconf/202341302042
  18. Godzhaev Z., Senkevich S., Uyutov S., et al. Substantiation of the range of changes in the elastic-damping and inertial characteristics of the oscillatory system of agricultural MES with mounted technological equipment // BIO Web of Conferences. 2024. Vol. 84. P. 05045. EDN: HNLMOB doi: 10.1051/bioconf/20248405045
  19. Годжаев З.А., Сенькевич С.Е., Малахов И.С. и др. Исследование динамических характеристик сельскохозяйственных мобильных энергосредств с адаптивной ходовой системой. В кн.: XVI Всероссийская мульти конференция по проблемам управления (МКПУ-2023) : материалы мульти конференции. В 4 т., Волгоград, 11–15 сентября 2023 года. Т. 4. Волгоград: ВолгГТУ, 2023. С. 48–50. EDN: KQRVIT
  20. Барский И.Б., Анилович В.Я., Кутьков Г.М. Динамика трактора. М.: Машиностроение. 1973.
  21. Хачатуров А.А. Динамика системы дорога — шина — автомобиль – водитель. М.: Машиностроение, 1976.
  22. Спиридонов А.А. Планирование эксперимента при исследовании технологических процессов М.: Машиностроение, 1981.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Графики точности (адекватности) уравнений: a) — для кривой Y1, b) — для кривой Y2, с) — для кривой Y3.

Скачать (247KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Графики поверхности отклика для Y1 (а) и линии уровня (b) при х1= –1...1, х2= –1...1, х3= 0.

Скачать (217KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Графики поверхности отклика Y1 (а) и линии уровня (b) при х1= 0, х2= –1...1, х3= –1...1.

Скачать (224KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Графики поверхности отклика Y1 (а) и линии уровня (b) при х1= –1...1, х2= 0, х3= –1...1.

Скачать (242KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Графики поверхности отклика Y2 (а) и линии уровня (b) при х1= –1...1, х2= –1...1, х3= 0.

Скачать (238KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Графики поверхности отклика Y2 (а) и линии уровня (b) при х1= 0, х2= –1...1, х3= –1...1.

Скачать (254KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Графики поверхности отклика Y2 (а) и линии уровня (b) при х1= –1...1, х2= 0, х3= –1...1.

Скачать (258KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Графики поверхности отклика Y3 (а) и линии уровня (b) при х1= –1...1, х2= –1...1, х3= 0.

Скачать (247KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Графики поверхности отклика Y3 (а) и линии уровня (b) при х1= 0, х2= –1...1, х3= –1...1.

Скачать (260KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Графики поверхности отклика Y3 (а) и линии уровня (b) при х1= –1...1, х2= 0, х3= –1...1.

Скачать (284KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

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».