Development of Methods for Assessing Winter Road Surfaces of Forest Roads

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article considers the problem of improving the methods for assessing the transport and operational condition of winter road surfaces of forest roads using a generalized indicator of the efficiency of the transport and operational condition of the winter road surface of a forest road. The use of snow or snow-ice as a roadbuilding material causes significant difficulties in the operation of winter forest roads. This problem can be solved by the first developed assessment methodology based on a generalized indicator of the efficiency of the transport and operational condition of the winter road surface, which has determined the purpose of this work. The purpose of the research was to develop a methodology for assessing the transport and operational condition of winter road surfaces of forest roads. Objects and methods. The objects of the study are winter road surfaces of forest roads treated with stone friction materials. To investigate their performance,
the methods of the theory of fuzzy logic and fuzzy sets were applied. Results. As a result of the conducted research, options of the treatment of winter road surfaces with friction materials have been developed. The following should be considered as the rational values for the treatment of winter road surfaces with stone friction materials: for fraction 5–10 mm with a distribution density of at least 6.5 kg/m2; for fraction 10–15 mm with a distribution density of at least 6.0 kg/m2; for fraction 10–20 mm with a distribution density of stone materials at least 9.0 kg/m2, with a value of the generalized indicator of the transport and operational condition of at least 0.605. Conclusion. The developed methodology for assessing the transport and operational condition of winter road surfaces of forest roads according to a generalized indicator can be recommended to improve the efficiency of the operation of winter forest roads, as well as to develop regulations for the winter maintenance of forest transportation infrastructure.

About the authors

I. N. Kruchinin

Ural State Forest Engineering University

Author for correspondence.
Email: otev.kirill@mail.ru

Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Highways, Bridges and Tunnels; Ural State Forest Engineering University.

Russian Federation, 37, Sibirsky Tr., Yekaterinburg, 620100

O. N. Burmistrova

Ukhta State Technical University

Email: otev.kirill@mail.ru

Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Electric Power Engineering, Metrology and Forestry Technologies; Ukhta State Technical University. 

Russian Federation, Pervomayskaya St., Ukhta, 169300

V. Yu. Zadvornov

Perm National Research Polytechnic University

Email: otev.kirill@mail.ru

Engineer of the Department of Highways and Bridges; Perm National Research Polytechnic University.

Russian Federation, 29, Komsomolsky Prosp., Perm, 614000

K. S. Otev

Ukhta State Technical University

Email: otev.kirill@mail.ru

Senior Lecturer of the Department of Electric Power Engineering, Metrology and Forestry Technologies; Ukhta State Technical University.

Russian Federation, Pervomayskaya St., Ukhta, 169300

References

  1. Galakhov N. N. Snow cover in the forest. Meteorology and Hydrology. 1940;(3):15–16. (In Russ.)
  2. Alyabyev V. I., Ilyin B. A., Kuvaldin B. I. et al. Land transport of timber. Moscow: Lesnaya Promyshlennost; 1990. 416 p. (In Russ.)
  3. Morozov S. I., Pavlov F. A., Plaksa L. N. et al. Winter roads in the forestry industry. Moscow: Lesnaya Promyshlennost; 1969. 168 p. (In Russ.)
  4. Afanasyev I. A., Kruchinin I. N. Winter maintenance of timber-hauling roads in the Ural region. Monograph. Perm: Perm State Technical University Publishing House; 2006. 135 p. (In Russ.)
  5. Lee J. An improved slip-based tire–snow interaction model. SAE International Journal of Materials and Manufacturing. 2011;4(1):278–288. doi: 10.4271/2011-01-0188.
  6. Thompson M. P. Contemporary forest road management with economic and environmental objectives. Oregon State University, ProQuest Dissertations Publishing; 2009. 284 p.
  7. Korunov M. M. Accelerated method of building winter roads. Moscow: Goslestekhizdat; 1946. 34 p. (In Russ.)
  8. Kuzmin P. P. Physical properties of snow cover. Leningrad: Gidrometeoizdat; 1957. 179 p. (In Russ.)
  9. Richter G. D. Snow cover, its formation and properties. Moscow; Leningrad: Publishing House of the USSR Academy of Sciences; 1945. 120 p. (In Russ.)
  10. Mokhirev A. P., Goryaeva E. V., Mokhirev M. P. et al. Planning of operations of winter logging roads on the basis of analysis of climate data statistics. Forestry Engineering Journal. 2018;8(2(30)):176–185. doi: 10.12737/article_5b2406175e7765.44768086; EDN: XRUBWP. (In Russ.)
  11. Kozhevnikov A. N., Belyakov V. V., Malygin V. A. et al. Equations for the relationship between snow condition parameters and their dependence on snow cover deformation. In: Design, Testing, Operation and Marketing of Automotive and Tractor Equipment: Collection of Scientific Papers Dedicated to the 60th Anniversary of the Department of Automobiles and Tractors. Nizhny Novgorod: NNSTU; 1997. Pp. 121–129. (In Russ.)
  12. Kruchinin I. N., Labykin A. A., Oseichik D. V. et al. Device for forming a compacted snow cover. Patent for utility model No. 219114; 2023. EDN: HKIWOM. (In Russ.)
  13. Shapiro L. H., Johnson J. B., Sturm M. et al. Snow Mechanics: Review of the State of Knowledge and Applications. Report 97-3. US Army Corps of Engineers, Cold Regions Research and Engineering Laboratory; 1997. 36 p.
  14. Vuori A. F. Mechanical properties of snow as a building material. In: Physical Methods for Studying Ice and Snow: Collection of Works. Leningrad: Gidrometeoizdat; 1975. 118 p. (In Russ.)
  15. Voitkovsky K. F. Mechanical properties of snow. Moscow: Nauka; 1977. 158 p. (In Russ.)
  16. Labykin A. A., Kruchinin I. N., Pobedinsky V. V. et al. Assessment of the transport and operational condition of compacted snow cover of winter forest roads using neural networks. Derevoobrabatyvayushchaya Promyshlennost’ (Woodworking Industry). 2023;(3):3–10. EDN: HTENWN. (In Russ.)
  17. Labykin A. A., Kruchinin I. N., Akhtyamov E. R. et al. Improving methods of technological control of compacted snow cover during the construction and operation of winter forest transport infrastructure. Systems, Methods, Technologies. 2023;4(60):147–154. doi: 10.18324/2077-5415-2023-4-147-154; EDN: WQOILY. (In Russ.)
  18. Richmond P. V., Blaisdell G. L., Green K. E. Wheels and Tracks in Snow: Second Validation Study of the CRREL Shallow Snow Mobility Model. Report 90-13. US Army Corps of Engineers, Cold Regions Research and Engineering Laboratory; 1990. 40 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».