Skip to content

Интеллектуальная система автоматического выбора режимов работы фронтального погрузчика в зависимости от характеристик материала

Aug 2026 · Stroitelʹnye i dorožnye mašiny · 0 citations · 5 references

Abstract

Настройка силового контура фронтального погрузчика на площадке с несколькими штабелями остаётся ручной, из-за чего одна и та же машина работает на песке и на разборно-скальном грунте с одинаковыми уставками подачи и тяги. Действующие стандарты описывают результат черпания геометрически: вместимость ковша рассчитывается по ГОСТ 29290-92 через плотную часть и материал над кромками при откосе 2:1, номинальная грузоподъёмность определяется по ГОСТ ISO 14397-1-2015, а коэффициент наполнения ковша не нормирован ни одним из них. Цель работы состояла в построении и расчёте модели системы, опознающей класс материала по силовым и кинематическим сигналам начальной фазы внедрения и назначающей режим работы силового контура без участия оператора. Расчёт выполнен на авторской модели процесса черпания для модельного погрузчика класса 5 т с ковшом вместимостью 3,0 м³; численный эксперимент охватил серию из 1 240 циклов. Материалы сведены в пять классов по значению авторского индекса трудности черпания от 1,00 до 2,35. Предельная глубина внедрения по условию сцепления снижается с 1,35 до 0,88 м, коэффициент наполнения – с 1,06 до 0,76, а масса материала в ковше при этом изменяется всего на 8,7% между сухим песком и щебнем крупной фракции. Класс материала опознаётся по четырём признакам окна 0,4 с с долей верных отнесений 0,914; наибольшая путаница приходится на пару смежных гранулометрических классов. Переход к адаптивному назначению режима увеличивает эксплуатационную производительность на 1,4-10,7% и снижает удельный расход топлива на 12,9-17,4% в зависимости от класса. Выигрыш растёт с трудностью черпания и распределяется между производительностью и топливной экономичностью неодинаково: на связном грунте прирост выработки максимален при наименьшем снижении удельного расхода. Соотношение показывает, что коэффициент наполнения ковша ведёт себя как управляемая переменная, а не как справочная константа машины, и подлежит включению в контур управления наравне с давлением и частотой вращения. Power train tuning of a front loader operating at a site with several stockpiles remains manual, so the same machine handles sand and blasted rock with identical feed and traction settings. Current standards describe the outcome of the digging phase geometrically: bucket capacity is computed under GOST 29290-92 from the struck volume plus the material above the cutting edges at a 2:1 slope, rated operating load follows GOST ISO 14397-1-2015, and the bucket fill factor is not covered by either document. The purpose of the study was to construct and compute a model of a system that recognises the material class from force and kinematic signals of the initial penetration phase and assigns the power train mode without operator involvement. The computation rests on the author's model of the digging process for a modelled 5 t class loader with a 3.0 м³ bucket; the numerical experiment covered a series of 1,240 cycles. Materials are grouped into five classes by the author's digging difficulty index ranging from 1,00 to 2,35. The limiting penetration depth under the traction condition falls from 1,35 to 0,88 m and the fill factor from 1,06 to 0,76, while the mass carried in the bucket varies by only 8,7% between dry sand and coarse crushed stone. The material class is recognised from four features of a 0,4 s window with a correct assignment share of 0,914, the heaviest confusion falling on the pair of adjacent granulometric classes. Adaptive mode assignment raises operational output by 1,4-10,7% and lowers specific fuel consumption by 12,9-17,4% depending on the class. The gain grows with digging difficulty and splits unevenly between output and fuel economy: on cohesive soil the output gain peaks while the specific consumption gain is smallest. This relation shows that the bucket fill factor behaves as a controlled variable rather than a reference constant of the machine and belongs in the control loop alongside pressure and engine speed.

View source

Similar papers

Open access Jun 2026

О МЕТОДАХ УПРАВЛЕНИЯ АВАРИЯМИ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

В статье представлен обзор современных подходов к предотвращению и управлению авариями в электроэнергетических системах с акцентом на каскадные аварии. Актуальность рассматриваемой темы обусловлена ростом масштабов и социально-экономических последствий крупных аварий, а также недостаточной проработанностью сценариев мн...

Е. Ж. Казбеков, Ю. А. Леньков · 0 citations
Jun 2026

УДЕЛЬНАЯ ПОВЕРХНОСТНАЯ СКОРОСТЬ УДАЛЕНИЯ КАК УНИВЕРСАЛЬНАЯ МЕТРИКА ОЦЕНКИ ФОТОКАТАЛИТИЧЕСКОЙ ОЧИСТКИ ВОЗДУХА

Загрязнение атмосферного воздуха остаётся одним из ключевых факторов риска для здоровья человека, что обуславливает необходимость разработки эффективных технологий удаления газообразных загрязнителей. Фотокаталитические системы рассматриваются как перспективное направление благодаря способности к минерализации загрязня...

Д. И. Бакранова, Н. Е. Абдылдаева, Л. С. Рахымбай et al. · 0 citations
Jun 2026

Технико-экономическая оценка мировых подходов к проектированию линий электропередачи с учётом климатических нагрузок

В статье представлены результаты сравнительного технико-экономического анализа подходов к нормированию ветровых и гололёдных нагрузок при проектировании воздушных линий электропередачи (ЛЭП) 220 кВ, принятых в Российской Федерации, США, странах Европейского союза и Китае. Обоснована актуальность исследования в связи с...

А.А. Гранская, В.А. Касимов, Сафие Наримановна Якубова · 0 citations
Jul 2026

Факторы риска неблагоприятного исхода у пациентов с ожоговым шоком

Введение.К общепризнанным факторам риска, связанным с неблагоприятными результатами интенсивной терапии ожогового шока, относятся площадь ожога, возраст пациента, задержка начала терапии и наличие сопутствующих заболеваний.Цель исследования— выявление факторов риска летального исхода у пациентов с тяжелым течением ожог...

Кристина Владимировна Бударова, Алексей Николаевич Шмаков, Владимир Николаевич Кохно et al. · 0 citations
Jul 2026

Разработка энергоэффективной системы управления гидравлическим приводом мобильных строительных машин

Дроссельное распределение потока в гидроприводе мобильных строительных машин остаётся источником потерь, которые не устраняются ни повышением рабочего давления, ни улучшением объёмных характеристик насосов: перепад, снимаемый на золотнике и на компенсаторе, определяется разностью нагрузок одновременно работающих потреб...

Владимир Алексеевич Вяткин, Данис Айратович Сафин, Олег Антонович Сидоренко et al. · 0 citations
Open access Jun 2026

ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИНВЕСТИЦИЙ В СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО ВОСТОЧНО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ

В работе анализируется, как три ключевые формы государственной поддержки – прямые субсидии, льготное кредитование и налоговые льготы – связаны с эффективностью инвестиций в агропромышленный комплекс Восточно-Казахстанской области в 2015–2024 гг. Эмпирическая база включает годовые данные по 12 районам, сформированн...

Е. С. Турсын, А. Хойч · 0 citations

Related blog posts

MIT News · Artificial Intelligence Oct 15, 2026

AI model decodes the language cells use to communicate

A new computational approach reveals how cells communicate to assemble into tissues. This could accelerate stem cell engineering, improve disease models, and inform therapies.

Microsoft Research Blog Oct 15, 2026

Proof-based general-purpose computing with Magnetar

Zero-knowledge proofs can verify computing results without rerunning workloads or exposing sensitive data. Magnetar helps bring them into the mainstream with support for standard programming languages, major speed gains, and quantum-resistant security. The post Proof-based general-purpose computing with Magnetar appeared first on Microsoft Research.

We use cookies to run the site and, with your consent, for analytics and to show ads. See our Cookie Policy.