The features of durability prediction of automotive clutches friction paddings



Cite item

Full Text

Abstract

This article proposes an approach for the adaptation of durability prediction methods of tractor clutches friction paddings to automotive clutches, taking into account specifics of its operation.

About the authors

A. E. Esakov

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: ravn@mail.ru
Ph.D.

B. A. Ivobotenko

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Dr. Eng., Prof.

References

  1. Есаков А.Е. К вопросу о применении методики прогнозирования долговечности фрикционных накладок к автомобильным сцеплениям // Известия МГТУ «МАМИ». - 2014. - № 3 (21). - Т. 1. - С. 12-15.
  2. Барский И.Б., Борисов С.Г., Галягин В.А. и др. Сцепления транспортных и тяговых машин / Под ред. Ф.Р. Геккера, В.М. Шарипова, Г.М. Щеренкова. - М.: Машиностроение, 1989. - 334 с.
  3. Шарипов В.М. Конструирование и расчет тракторов. - М.: Машиностроение, 2009. - 752 с.
  4. Шарипов В.М., Шарипова Н.Н., Шевелев А.С., Щетинин Ю.С. Теория и проектирование фрикционных сцеплений колёсных и гусеничных машин / Под общ. ред. В.М. Шарипова. - М.: Машиностроение, 2010. - 170 с.
  5. Есаков А.Е. Методика создания алгоритмов для систем управления фрикционными сцеплениями автомобильных автоматических трансмиссий: Дис…канд. техн. наук. - М., 2010. - 161 с.
  6. Есаков А.Е., Кретов А.В. Об уточнённой постановке задач синтеза алгоритмов автоматического робастного управления техническими системами // Известия МГТУ «МАМИ». - 2014. - № 4 (22). - Т. 1. - С. 83-88.
  7. Королюк В.С., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. - М.: Наука, 1985. - 640 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2015 Esakov A.E., Ivobotenko B.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).