Selection of the characteristics of the suspension system of the high-speed tracked robot



Cite item

Full Text

Abstract

Currently, the field of mechanical engineering is rapidly developing, including the creation of robotic high-speed vehicles. The design of suspension systems for such vehicles must be accompanied by the fulfillment of certain requirements, which are currently not formulated. Considering the thing that there is no person in the body of a high-speed robot, the application of the requirements for the suspensions of crew vehicles is not justified. In order to develop recommendations on the choice of characteristics of suspension systems for high-speed tracked robots, the research objects, which mass is in the range from 1000 to 10000 kg are determined. No suspension system is required for objects weighing less than 1000 kg. Objects weighing more than 10,000 kg will be created on the basis of existing serial vehicles. The study is based on the provision that the considered class of vehicles is not subject to restrictions on the range of natural frequencies of body vibrations. Considering that one of the main requirements remains for high-speed tracked robots - ensuring a high average speed, it is proposed to increase the suspension stiffness in order to exclude resonance from the range of possible travel speeds. Using the accepted provisions, a study of the suspension system of increased stiffness is carried out. The movement along the tracks of a harmonic profile in resonance mode and a broken dirt road is simulated. The results of the study show that the characteristics of the suspension system, selected according to the proposed method, make it possible to move along the line of the harmonic profile in the resonant mode without suspension breakdowns. The speed of movement on a broken dirt road is limited to a value, which exceeding leads to significant vibrations of the body and an increase in the load on the elements of the suspension system. The absence of breakdowns leads to a decrease in the loading of the suspension, which makes it possible to reduce the mass of its elements.

About the authors

YE. B Sarach

Bauman Moscow State Technical University

DSc in Engineering Moscow, Russia

YA. A Tkachev

Branch of the Center for operation of space ground-based infrastructure

Email: check-26@yandex.ru
Moscow, Russia

M. E Krokhin

Bauman Moscow State Technical University

Moscow, Russia

References

  1. РИА Новости. Боевой робот «Уран-9» приняли на вооружение российской армии. URL: https://ria.ru/20190124/1549807789.html (дата обращения 17.07.2020).
  2. M. Ball. Unmanned System Technology. Multy-Mission Battlefield UGV Launched. URL: https://www.unmannedsystemstechnology.com/2019/10/multi-mission-battlefield-ugv-launched/(дата обращения 17.07.2020).
  3. Абрамов Б.А., Брагин Ю.И., Вавилов Е.В. Теория и конструкция танка. Т. 6. Вопросы проектирования ходовой части военных гусеничных машин. М.: Машиностроение, 1985. 244 с.
  4. Дядченко М.Г., Котиев Г.О., Сарач Е.Б. Конструкция и расчет подвесок быстроходных гусеничных машин. Часть 1. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. 40 с.
  5. Дмитриев А.А., Чобиток В.А., Тельминов А.В. Теория и расчет нелинейных систем подрессоривания гусеничных машин. М.: Машиностроение, 1976. 207 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2021 Sarach Y.B., Tkachev Y.A., Krokhin M.E.

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».