The method for determining the rational parameters of the kinematics of the suspension systems for high-speed tracked vehicles



如何引用文章

全文:

详细

The requirements for the suspension systems of modern high-speed tracked vehicles impose many limitations, forcing the designer to find unconventional structural and layout solutions. The trend of increasing the power-to-weight ratio of modern and advanced tracked vehicles, in turn, leads to an increase in the thermal load on the dampers, which results in the need to use a forced cooling system, which, together with the requirements for compactness of the chassis units, further reduces the available space for the suspension components. This makes it necessary to find such design parameters of the kinematics of the suspension system, which would ensure that all the requirements are met, taking into account the existing dimensional constraints. The method of choosing such design parameters is presented in this article. This method allows, using the geometric dimensions determining the mutual position of the chassis units on the machine, to find a rational arrangement of the space in the body of the high-speed caterpillar machine elements of the suspension system. This makes it possible to parametrize the kinematics of the suspension assembly for typical structural schemes for securing the pneumatic hydraulic springs (PHS) on the body of the machine, that means it makes it possible to analytically determine the rational distribution of the PHS to provide the most favorable power and kinematic transfer ratio at the design stage. The dependencies given in the article make it possible to assess the feasibility of implementing a particular kinematics, and also give an idea of the conditions that determine the most rational kinematic and power ratio to ensure the minimum dimensions of the PHS and the favorable form of the characteristic of the elastic element.

作者简介

A. Cipilev

Bauman MSTU

Email: alexts@bmstu.ru
Ph.D.

E. Sarach

Bauman MSTU

Dr.Eng

参考

  1. Носов Н.А. Расчет и конструирование гусеничных машин. Л.: Машиностроение, 1972. 560 с.
  2. Дмитриев А.А., Чобиток В.А., Тельминов А.В. Теория и расчет нелинейных систем подрессоривания гусеничных машин. М: Машиностроение, 1976. 207 с.
  3. Котиев Г.О., Сарач Е.Б., Смирнов И.А. Перспективы развития системы подрессоривания быстроходных гусеничных машин. Москва, Инженерный журнал: Наука и инновации, № 10(22). 2013.
  4. Аврамов В.П., Калейчев Н.Б. Динамика гусеничной машины при установившемся движении по неровностям. Харьков: Вища школа, 1989. 112 с.
  5. Основы расчетов пневмогидравлических систем подрессоривания: конспект лекций / Е. Б. Сарач, А. А. Ципилев. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. 112 с.
  6. Ципилев А.А. Методы определения расчетных характеристик и оценки тепловой нагруженности пневмогидравлических устройств систем подрессоривания быстроходных гусеничных машин на этапе проектирования: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. М.: МГТУ, 2017. 210 с.
  7. Леклерк (танк) // Википедия. [2018-2018]. Дата обновления: 26.01.2018. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=90517828 (дата обращения: 26.01.2018).
  8. MBT-70 // Википедия. [2018-2018]. Дата обновления: 02.03.2018. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=91270700 (дата обращения: 02.03.2018).
  9. Курганец-25 // Википедия. [2018-2018]. Дата обновления: 03.01.2018. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=90042449 (дата обращения: 03.01.2018).
  10. Челленджер 2 // Википедия. [2018-2018]. Дата обновления: 09.03.2018. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=91407831 (дата обращения: 09.03.2018).
  11. Strv 103 // Википедия. [2018-2018]. Дата обновления: 13.03.2018. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=91492469 (дата обращения: 13.03.2018).
  12. Арджун (танк) // Википедия. [2017-2017]. Дата обновления: 27.10.2017. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=88619969 (дата обращения: 27.10.2017).
  13. K2 «Черная пантера» // Википедия. [2018-2018]. Дата обновления: 24.02.2018. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=91149702 (дата обращения: 24.02.2018).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Cipilev A.A., Sarach E.B., 2018

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».