Experimental assessment of strength characteristics of anthropogenic soils in a given mining area for justification of tractor propulsion type

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: In mining, there is a need to develop tractors as special robotic vehicles of the robotic mining facility that can efficiently move and work on soils with low bearing capacity, in waterlogged areas and in the underwater position. A preliminary evaluation of the strength characteristics of such a heterogeneous surface of the exploitation area helps to choose an effective concept and technical characteristics of the propulsor of the tractor.

AIM: Formation of the database of the physical condition and mechanical properties of the environment in which the tractor will move and operate.

METHODS: In order to achieve the aim, preliminary experiments were conducted on the terrain. Typical kinds of soil sites and watered areas, including those of anthropogenic origin, of a given mining area were identified. Full-scale instrumental tests were conducted to determine: granulometric composition of soils; physical and mechanical parameters of these soils at the selected sites using the developed original types of a penetrometer and a shear rig.

RESULTS: The database of numerical values of measured strength characteristics of one of the soil types (as an example) as a possible supporting surface for vehicle motion in the area of mining facility operation is presented in a graphical form. The basis of this database is the graphs according to the results of experiments on free settlement and shear with the help of dies of two types of configuration (the round die and the original caterpillar track respectively); the granulometric composition of the selected soils has been evaluated.

CONCLUSION: The methodology of preliminary assessment of the soil condition by two indicators of soil strength (the rut depth z depending on the average pressure under the die) and shear (average tangential stresses τ in the contact patch on the motion of the die relative to the soil, depending on the ratio of the normal force and the traction force in the contact plane) has been developed. The 3D model of the coastal and bottom area of the technogenic mining zone has been developed. Design variants of highly efficient types of tractor propulsors are selected on the basis of prediction of maximum allowable stresses in the contact patch with the ground for the bearing surface areas of the considered area of operation.

作者简介

Alexander Zakharov

Bauman Moscow State Technical University

Email: zakharov-al@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-1255-6575
SPIN 代码: 5321-2615

Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor of the Wheeled Machines Department

俄罗斯联邦, Moscow

Natalia Volskaya

Bauman Moscow State Technical University

Email: volskayans@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0655-2677
SPIN 代码: 2339-7112

Dr. Sci. (Engineering), Professor of the Wheeled Machines Department

俄罗斯联邦, Moscow

Mikhail Zhurkin

Bauman Moscow State Technical University

Email: mimizhur@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-6254-8954

Postgraduate of the Wheeled Machines Department

俄罗斯联邦, Moscow

Ilya Ilyichev

Bauman Moscow State Technical University; Naberezhnye Chelny Branch of the Kazan Federal University

编辑信件的主要联系方式.
Email: illlyailll1999@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-3725-4614
SPIN 代码: 9770-2582

Engineer at the Engineering Development Center “Import Substitution in Mechanical Engineering”; Postgraduate of the Automobiles, Automobile Engines and Design Department

俄罗斯联邦, Moscow; Naberezhnye Chelny

参考

  1. Bozhenov YuA, Borkov АP, Gavrilov VM, et al. Samokhodnye neobitaemye podvodnye apparaty. Leningrad: Sudostroenie, 1986. (In Russ).
  2. Kulyashov AP, Kolotilin VE. Ekologichnost’ dvizhitelei transportno-tekhnologicheskikh mashin. Moscow: Mashinostroenie, 1993. (In Russ).
  3. Papunin AV, Redkozubov AV, Belyakov VV. O vliyanii kharakternykh uchastkov landshafta mestnosti na podvizhnost’ transportnykh sredstv. In: Aktual’nye voprosy obrazovaniya i nauki sbornik nauchnykh trudov po materialam Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii: v 11 chastyakh, 30 september 2014. Tambov: Yukom; 2014:112–113. (In Russ).
  4. Belyakov VV, Kurkin AA, Zezyulin DV, Makarov VS. Chassis of robotic systems for coastal monitoring. Trudy NGTU im. R.E. Alekseeva. 2014;4(106):353–357. (In Russ).
  5. Kramarenko VV. Gruntovedenie: uchebnoe posobie. Tomsk: Tomskiy politekhnicheskiy universitet, 2011. (In Russ).
  6. Wasfy TM, Jayakumar P, Mechergui D, Sanikommu S. Prediction of Vehicle Mobility on Large-Scale Soft-Soil Terrain Maps Using Physics-Based Simulation. International Journal of Vehicle Performance. 2018;4(4):347. doi: 10.1504/IJVP.2018.095753
  7. Sane A, Wasfy TM, Wasfy HM, Peters JM. Coupled Multibody Dynamics and Discrete Element Modeling of Bulldozers Cohesive Soil Moving Operation. In: 11th ASME International Conference on Multibody Systems, Nonlinear Dynamics, and Control (MSNDC), 2–5 august 2015. Boston, USA: Proceedings of the ASME 2015 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference, 2015;6. doi: 10.1115/DETC2015-47133
  8. Wasfy TM, Wasfy HM, Peters JM. High-Fidelity Multibody Dynamics Vehicle Model Coupled With a Cohesive Soil Discrete Element Model for Predicting Vehicle Mobility. In: 11th ASME International Conference on Multibody Systems, Nonlinear Dynamics, and Control (MSNDC), 2–5 august 2015. Boston, USA: Proceedings of the ASME 2015 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference, 2015;6. doi: 10.1115/DETC2015-47134
  9. Standard Test Method for Shear Testing of Bulk Solids Using the Jenike Shear Cell. West Conshohocken: ASTM International; 2007.
  10. GOST 12536-2014. Grunty. Metody laboratornogo opredeleniya granulometricheskogo (zernovogo) i mikroagregatnogo sostava. Moscow: Standartinform, 2019. (In Russ).
  11. GOST 12071-2014. Grunty. Otbor, upakovka, transportirovanie i khranenie obraztsov. Moscow: Standartinform, 2019. (In Russ).
  12. GOST 5180-2015. Grunty. Metody laboratornogo opredeleniya fizicheskikh kharakteristik. Moscow: Standartinform, 2019. (In Russ).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. A section of the coastal area of the river.

下载 (96KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Determination of the depth of the anthropogenic water accumulation site: а) the boat path; b) enlarged image of the path with depth in meters.

下载 (252KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Characteristic site of anthropogenic water accumulation: a) visualization of the solid model; b) the bottom profile in the A plane section; c) the bottom profile in the B plane section.

下载 (356KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Schematic diagram of the gauging stations: AB — the launching station, I-I — the upper station, II-II — the main station, III-III — the lower stations.

下载 (33KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Location of the flow rate study in the lagoon area.

下载 (286KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Flow rate distribution as a function of the river depth.

下载 (49KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Schematic diagram of soil sampling using the cutting ring method: a) — positioning of the sampler; b) — insertion of the sampler into the soil; c) — removal of the sampler from the soil.

下载 (45KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Taking a soil sample underwater.

下载 (356KB)
索引源数据
10. Fig. 9. Sieves with fractionally screened soil (cell size is indicated).

下载 (166KB)
索引源数据
11. Fig. 10. Cumulative curve of granulometric composition of the soil sample № 1.

下载 (100KB)
索引源数据
12. Fig. 11. Cumulative curve of granulometric composition of the soil sample № 2.

下载 (87KB)
索引源数据
13. Fig. 12. Determination of the soil strength characteristics: а) an example of soil penetration (free settlement); b) shear of a die in the shape of a caterpillar chain track at the “anthropogenic silt”; c) the measuring facility for conducting soil experiments; d), e) calculation schemes to the processes of soil penetration and soil shear.

下载 (814KB)
索引源数据
14. Fig. 13. An example of predicting the calculated values of process gauges in the contact patch of the propulsor with the “anthropogenic silt” soil: а) during the process of soil settlement; b), c) during the process of soil shear.

下载 (575KB)
索引源数据
15. Fig. 14. Variants of propulsors of mining machines.

下载 (562KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2024

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».