Increasing the smoothness of the course of the forage harvester by optimizing the mass-dimensional and inertial parameters of its body


如何引用文章

全文:

详细

A scientific and methodological rationale and practical recommendations for stabilizing the movement of forage harvesters are proposed. The calculation of the optimal weight and size and inertial parameters of the body, as well as the elastic properties of tires as the main element of the suspension system of the combine was theoretically justified. Using the developed methodology on the example of a prototype harvester, the possibility of calculating the optimal tire stiffness and the mass of additional counterweights installed at the machine is shown to ensure equality of the natural frequencies of the front and rear axles of the wheels on the elastic tire. Taking into account the mathematical and simulation model of the combine, which was developed by authors, its motion on a dirt road and asphalt highway with different speeds was modeled. To evaluate the effectiveness of the proposed method for improving ride smoothness, a comparison was made of the peak and root-mean-square values of the longitudinal angle of inclination of the body, as well as the levels of vertical vibration acceleration in the cab on the floor under the seat of the combine operator in its basic version and a modified version due to the use of counterweights of a given mass and with optimized tire stiffness. With the help of simulation modeling, an octave analysis of the vibration load of the workplace was performed. It is shown that in the main driving modes, optimization of the weight, size and inertial parameters of the body, as well as the elastic properties of the combine tires, improves the comfort of the operator’s workplace, especially in the most dangerous frequency range for humans. There are determined the modes of movement, which allow to achieve the best effect. The stabilization process is described. The conclusions for further research are presented.

作者简介

P. Sirotin

Platov South-Russian State Polytechnic University

PhD in Engineering Novocherkassk, Russia

M. ZHilejkin

Bauman Moscow State Techinical University

Email: spv_61@mail.ru
DSc in Engineering Moscow, Russia

参考

  1. Сиротин П.В., Лебединский И.Ю., Кравченко В.В. Анализ виброакустической нагруженности рабочего места операторов зерноуборочных комбайнов // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2018. № 1 (53). С. 113-121.
  2. Сиротин П.В., Сапегин А.Г., Зленко С.В. Экспериментальная оценка плавности хода самоходного кормоуборочного комбайна // Труды НАМИ. 2017. № 4 (271). С. 67-74.
  3. Sirotin P.V., Sapegin A.G., Zlenko S.V. Experimental studies of ride quality of self-propelled combine harvester // XIV International Scientific-Technical Conference «Dynamic of Technical Systems» (DTS-2018). September 12-14, 2018. Rostov-on-Don, Russian Federation: MATEC Web of Conferences Volume 226 (2018).
  4. Сlaas. Продукты. Силосоуборочные комбайны. JAGUAR 980-940. URL: https://www.claas.ru/roduktsiya/silosouborochnyyekombajny/jaguar980-940lrc/motor-fahrwerk (дата обращения 06.02.2019).
  5. Сиротин П.В., Жилейкин М.М., Сапегин А.Г. Исследование динамики движения самоходных кормоуборочных комбайнов методами имитационного моделирования // Одиннадцатая Всероссийская конференция молодых ученых и специалистов (с международным участием) «Будущее машиностроения России»: сборник докладов. 24-27 сентября 2018 г. / Союзмашиностроителей России, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана. М: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018. 842 c.
  6. Жилейкин М.М., Сиротин П.В. Исследование динамики движения зерно- и кормоуборочных комбайнов методами математического и имитационного моделирования // Тракторы и сельхозмашины. 2019. № 1. С. 53-59.
  7. Полунгяна А.А., Афанасьев Б.А., Белоусов Б.Н., Жеглов Л.Ф. и др. Проектирование полноприводных колесных машин: учеб. для вузов: В 3 т. Т. 3 / под ред. А.А. Полунгяна. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. 432 с.
  8. Рокар И. Неустойчивость в механике. Пер. с французского. М.: Изд-во иностр. лит-ры, 1959. 288 с.
  9. Вelshina. Каталог продукции. Шины для тракторов и сельскохозяйственных машин. URL: http://www.belshinajsc.by/catalog/shiny-dlya-traktorov-i selskokhozyaystvennykh-mashin/ (дата обращения 08.04.2019).
  10. Mitas/Продукция/Сельскохозяйственные шины. URL: https://www.mitas-tyres.com/ru/produkcija/selskokhozjajjstvennye-shiny/ (дата обращения 08.04.2019).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Sirotin P.V., ZHilejkin M.M., 2019

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».