Investigation of the loss coefficient using the example of a heavy-duty overhead crane frame

封面

如何引用文章

全文:

详细

The loss coefficients of vibrational energy play an important role in the analysis of vibroacoustic characteristics occurring in overhead cranes. These coefficients allow us to estimate the rate of vibration attenuation in various structural elements, which, in turn, affects the durability and reliability of the equipment.

Using a dynamometer hammer to excite vibrations is standard practice, as this method allows precise control of the amplitude and frequency of the excited vibrations. Recording the attenuation process at nine octave frequencies provides detailed data on the dynamic characteristics of the system.

Mathematical processing of experimental data makes it possible to identify patterns and establish regression dependencies for various structural elements, such as wheels, wheelset axles, and load-bearing frames. These dependencies can be used to more accurately model the behavior of the system under various operating conditions.

Thus, the regression dependences obtained are an important tool for engineers in the design of overhead cranes, allowing them to optimize their design, taking into account vibration characteristics and minimizing noise.

作者简介

V. Krutova

Baltic State Technical University "VOENMEH" named after D. F. Ustinov, Chair "Mechanics of a Deformable Solid"

编辑信件的主要联系方式.
Email: krutova_va@voenmeh.ru
Doctor of Engineering Sciences, Associate Professor

G. Kadubovskaya

Rostov State Transport University (RSTU), Chair "Machine Design and Production Technology"

Email: bgv.rostov1@yandex.ru
Senior Lecturer

D. Frolova

Rostov State Transport University (RSTU), Chair "Machine Design and Production Technology"

Email: frolovads@rgups.ru
Assistant

参考

  1. Krutova V., Meskhi B. Vibrations of the closed frame structures in a steady-state condition // Journal Akustika. – 2021. – Vol. 41. – P. 4–7. – ISSN 1801-9064.
  2. Krutova V., Meskhi B. Theoretical study of the closed bar system loss factor // Journal Akustika. – 2021. – Vol. 41. – P. 8–12. – ISSN 1801-9064.
  3. Пронников Ю. В. О расчете составляющей шума в кабинах машинистов подвижного состава, создаваемой вибрацией элементов остекления // Транспорт. Безопасность. Логистика: труды Международной научно-практической конференции. – Ростов-на-Дону, 2010. – С. 8–14.
  4. Крутова В. А. О расчете коэффициентов потерь колебательной энергии узлов колесных пар мостовых кранов // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2021. – № 6. – С. 213–217. – doi: 10.24412/2071-6168-2021-6-213-217.
  5. Спиридонов В. М. Применение энергетического метода для расчета уровне звуковой вибрации // Борьба с шумом на судах: сборник статей. – Ленинград, 1965. – 108 с.
  6. Пронников Ю. В. Моделирование структурной составляющей шума в кабинах машинистов подвижного состава // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2010. – № 3. – С. 64–68. – ISSN 0201-727X.
  7. Груничев Н. С., Аксенов С. А., Хоренко Т. А. Пути снижения шума в кабинах локомотивов на железнодорожном транспорте // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2014. – № 7. – С. 178–182. – ISSN 0236-1493.
  8. Колесников И. В., Пронников Ю. В. Звукоизолирующие и звукопоглощающие характеристики кабин локомотивов // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2011. – № 2. – С. 13–16. – ISSN 0201-727X.
  9. Бондаренко В. А., Подуст С. Ф. Экспериментальные исследования коэффициентов потерь энергии колебаний узлов колесных пар // Вестник Донского государственного технического университета. – 2016. – Т. 16, № 1 (84). – С. 127–135. – doi: 10.12737/18274.
  10. Ржевкин С. Н. Курс лекций по теории звука. – Москва: МГУ, 1960. – 335 с.
  11. Бондаренко В. А., Финоченко Т. А. Уточнение расчета спектров структурной составляющей шума в кабинах с большой площадью остекления // Вестник Донского государственного технического университета. – 2017. – Т. 17, № 3 (90). – С. 96–102. – doi: 10.23947/1992-5980-2017-17-3-96-102.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Krutova V.A., Kadubovskaya G.V., Frolova D.S., 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 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».