Исследование надёжности модульной системы пожаротушения на базе форвардера Амкодор-2661

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Лесные пожары были и продолжают оставаться серьёзной мировой глобальной проблемой. В связи с этим проектирование современных машин для борьбы с огнём в лесу является актуальной задачей. Статья посвящена исследованию надёжности модульной системы пожаротушения на базе форвардера на стадии проектирования с использованием методов механики разрушения и теории возможностей. Во введении приведено обоснование и представлен ряд преимуществ использования колёсных форвардеров в качестве базовых машин для установки систем борьбы с лесными пожарами. В первой части статьи представлены основные уравнения силового подхода механики разрушения, связывающие коэффициент интенсивности напряжений с длиной трещиноподобного дефекта. Вязкость разрушения и длина дефекта рассмотрены как гауссовские случайные величины, наибольшее действующее напряжение представлено как нечёткая переменная с неизвестным законом распределения. Аналитические зависимости для оценки надёжности получены как оценка верхних и нижних границ значений вероятности безотказной работы. Реальное значение вероятности данного показателя находится внутри этого интервала. Во второй части статьи представлена оценка вероятности безотказной работы на примере конструкции несущей рамы модульной системы пожаротушения на базе форвардера Амкодор-2661. Интенсивность напряжений в конструкции определена с применением метода конечных элементов, проведён расчёт для варианта наличия в материале конструкции дефекта в виде краевой трещины. Вычислен интервал значений вероятности безотказной работы, на практике важно знать наибольшее значение вероятности отказа и, соответственно, наименьшую — наиболее обеспеченную — вероятность безотказной работы конструкции. Предложенный метод может быть использован для оценки показателей надёжности элементов конструкций лесных машин при ограниченной статистической информации о нагруженности.

Об авторах

Игорь Геннадьевич Скобцов

Петрозаводский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: iskobtsov@mail.ru

Олег Николаевич Галактионов

Петрозаводский государственный университет

Email: galakt@petrsu.ru

Максим Сергеевич Сулконен

г. Петрозаводск, пр. Ленина, 33

Email: maks.sulkonen@list.ru

Список литературы

  1. Государственный доклад о состоянии окружающей среды Республики Карелия в 2021 году / Под ред. А. Н. Громцева. Петрозаводск, 2022. 263 с.
  2. Газизов А. М., Янгирова Р. Р. Современные методы борьбы с лесными пожарами // Нефтегазовое дело. 2021. № 1. С. 25–39.
  3. Вычерова Н. Р., Будевич Е. А., Беляев А. Э. Разработка системы раннего обнаружения лесных пожаров с использованием беспилотных летательных аппаратов и искусственного интеллекта // Resources and Technology. 2022. № 19 (4). С. 85–101.
  4. Skobtsov I. G., Shilovsky V. N., Dobrynina O. L. Estimating the reliability of forestry machine elements with possibility theory application // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022. Vol. 954. URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/954/1/012071. Text. Image: electronic.
  5. Pitukhin A. V. Optimal design problems using fracture mechanics methods // Computers and Structures. 1997. Vol. 65 (4). P. 621–624.
  6. Dubois D., Prade H. Possibility Theory: An Approach to Computerized Processing of Uncertainty. New York: Plenum Press, 1988. 288 p.
  7. Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. Vol. 8. P. 338–353.
  8. Уткин Л. В. Анализ риска и принятие решений при неполной информации. СПб.: Наука, 2007. 404 с.
  9. Dempster A. P. Upper and lower probabilities induced by multivalued mapping // Annals of Mathematical Statistics. 1967. Vol. 38 (2). P. 325–339.
  10. Berger J. O. Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. New York: Springer-Verlag, 1985. 617 p.
  11. Tonnon F., Bernardini A., Mammino A. Reliability analysis of rock mass response by means of random set theory // Reliability Engineering and System Safety. 2000. Vol. 70 (3). P. 263–282.
  12. Irwin G. R. Fracture dynamics // Fracturing of Metals. 1948. ASM Publ. P. 147–166.
  13. Саврук М. П. Коэффициенты интенсивности напряжений в телах с трещинами: справ. пособие // Механика разрушения и прочность материалов: в 4 т. / Под общ. ред. В. В. Панасюка. Киев: Наукова думка, 1988. Т. 2. 620 с.
  14. Серенсен С. В., Когаев В. П., Шнейдерович Р. М. Несущая способность и расчёты деталей машин на прочность. М.: Машиностроение, 1975. 480 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Скобцов И.Г., Галактионов О.Н., Сулконен М.С., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 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».