Том 15, № 1 (2021)

Метрополитены Москвы и Санкт-Петербурга старейшие в России. Инфраструктурный комплекс каждого из них имеет в своем составе разнородные парки техники. Парк подвижного состава в последнее десятилетие преимущественно обновился, в то время как из-за особенностей эксплуатации и в основном по финансовым причинам, эскалаторный парк ещё долгое время не будет заменён. В связи, с чем основной задачей подразделений отвечающих за эксплуатацию эскалаторов является поддержание в исправном состоянии интенсивно стареющего парка. Таким образом формируется ситуация, при которой эскалаторное хозяйство является источником затрат для удовлетворения постоянно возрастающей потребности в ресурсах. Вместе с тем ограниченность выделения всех видов ресурсов только усугубляет сложившуюся ситуацию. Вышеперечисленные обстоятельства способствуют актуализации вопроса подбора инструментария, позволяющего повысить эффективность и безопасность эксплуатации тоннельных эскалаторов метрополитена. По мнению авторов работы одним из таких инструментов может стать прогнозирование технического состояния элементов подсистем эскалатора, выполненное на основе специальной маршрутизации информационных потоков, предназначенной для оптимального распределения выделяемых ресурсов. Так как эскалатор это сложный технический объект повышенной опасности, то для него маршрутизация информационных потоков, характеризующих его техническое состояние, возможна только на основе предварительной декомпозиции на информационные уровни. По этой причине начало статьи посвящено декомпозиции технического состояния эскалатора на четыре информационных уровня, охватывающих все аспекты технического состояния от микроуровня состояния материалов, из которых изготовлены элементы подсистем эскалатора, заканчивая функциональным состоянием всего эскалатора. В дальнейшем раскрывается цель работы, которая состоит в описании общей математической модели прогнозирования технического состояния элементов подсистем эскалатора и требований к ее построению. Также в работе описывается основная задача, которую она решает предложенная прогнозная модель. В заключение рассматриваются варианты использования предложенной модели. Научная новизна предложенного подхода заключается в использовании современного математического аппарата теории нечётких множеств для обработки параметрической информации, элементов искусственного интеллекта, а также прецедентного подхода при анализе эксплуатационной ситуации, которые в своем сочетании необходимы для построения прогнозной модели технического состояния в приложении к эскалаторному хозяйству метрополитена. С практической точки зрения следует отметить, что предложенная математическая модель, реализованная на основе современных информационных технологий, позволит более рационально настроить механизмы распределения выделяемых ресурсов, обеспечивая при этом необходимый уровень безопасности транспортировки пассажиров.

В случае гидравлических машин и аппаратов местные гидравлические сопротивления, как правило, составляют определяющую часть суммарных потерь напора при работе любой гидромашины. Наиболее подробным справочником, выдержавший множество изданий в нашей стране и изданный за рубежом, является «Справочник по гидравлическим сопротивления» И.Е. Идельчика. Вместе с тем, анализ, проведенный в цитируемой литературе, показал, что, в зависимости от года издания справочника И.Е. Идельчика, для одинаковых местных сопротивлений, различия в численных значениях одного и того же местного гидравлического сопротивления может достигать кратности. Целью настоящей работы является анализ приведенных в справочнике рекомендаций по расчету коэффициента гидравлического сопротивления диафрагм (отверстий) с любыми формами краев для различных условий перетекания потока в переходной и ламинарной областях внутри трубопровода постоянного поперечного сечения. В частности показано, что для расчета коэффициента заполнения сечения диафрагмы рекомендуются табличные значения и приведена аналитическая зависимость, различия в численных значениях которых достигает 15 %, что вносит неопределенность в результаты конкретных расчетов. В значительно большей степени аналогичное положение имеет место и при использовании рекомендаций по расчету коэффициента гидравлического сопротивления. В этом случае также, приведенные численные табличные значения коэффициентов гидравлического сопротивления трения при прохождении потока через отверстие и рассчитанные по приведенной аналитической зависимости, различаются в кратности, что свидетельствует об отсутствии связи между ними. Это вопрос требует дальнейшего специального рассмотрения.

В данной статье исследованы основные факторы, определяющие тепловую характеристику свечи зажигания в диапазоне температур от 300 до 2500 градусов Кельвина. Определено оптимальное значение температуры теплового конуса. Представлена методика и алгоритмы численного моделирования теплового состояния свечи зажигания, которые позволили выполнить расчеты зависимости коэффициента теплопроводности керамических элементов свечи и удельной теплоемкости керамики изолятора от температуры. Проведен расчет рабочего цикла в цилиндре двигателя. Выполнен расчет распределения температуры тепловых потоков в элементах конструкции свечи зажигания. Проведена оценка тепловой характеристики свечи зажигания, методом численного моделирования рабочего цикла двигателя внутреннего сгорания. Проведен расчет мгновенного распределения температур в теле свечи зажигания и на её поверхности. Проведены расчеты интенсивности тепловых потоков между свечей зажигания и прилегающих к ней частями рабочего тела. Проведено моделирование рабочего цикла для различных режимов работы двигателя. Определены температурные поля свечей зажигания. Сформирован массив исходных данных для расчета температурных полей свечи зажигания. Определены зависимости температуры рабочего тела в окрестностях свечи зажигания от угла поворота коленчатого вала. Рассмотрены гармонические составляющие коэффициентов теплопередачи между рабочим телом и огневым ограждением цилиндра (коэффициент Вошни). Рассмотрены гармонические составляющие плотности теплового потока. Проведены расчеты теплового поля свечи, для различных режимов работы двигателя, с использованием метода конечных элементов. Расчет температурного поля свечи методом конечных элементов производился с использованием программ «ANSYS», «Solid Works», «Inventor» и др.

Постоянно растущие требования к безопасности транспортных средств вынуждают автопроизводителей заниматься разработкой ADAS-систем (“интеллектуальных помощников”). В свою очередь, перед выпуском на рынок автомобиля, оборудованного подобными функциями, необходимо полноценно протестировать и свалидировать алгоритмы работы электронных систем в различных условиях. В настоящее время наиболее популярны методы отладки и тестирования ADAS-систем, основанные на программном (“модель и программное обеспечение в петле”) и аппаратно-программном моделировании (“оборудование в петле”), что позволяет выявлять и устранять ошибки на ранних стадиях разработки продукта, таким образом экономя денежные средства. Несмотря на огромные преимущества имитационного моделирования натурные испытания остаются основополагающим и финальным этапом перед стартом серийного производства, это обусловлено тем, что международные и отечественные стандарты в настоящее время не предусматривают сертификацию “электронных помощников” посредством проведения виртуальных тестов. В связи с этим, перед производителями измерительного оборудования и инженерами-испытателями встает задача по разработке принципиально новой тест-установки, обеспечивающей фиксацию положения транспортных средств в динамических режимах с сантиметровой точностью, а также производить синхронизированную видеозапись. В данной статье рассказывается о подходе сотрудников НГТУ им. Р.Е. Алексеева к решению данной проблемы: проектировка принципиальной схемы и её реализация на прототипе легкого коммерческого автомобиля, оборудованного ADAS-системами. Для фиксации географических координат с сантиметровой точностью использовался прибор Racelogic Vbox 100 Hz, работающий в режиме “real-time kinematic” (RTK), синхронизированная видеозапись производилась при помощи Racelogic Video Vbox Pro, включающий в себя 4 широкоугольные камеры. Апробация работы измерительной установки была проведена при испытаниях следующих систем: детектор мертвых зон, предупреждение о выходе из полосы и помощник поиска парковочного места. В статье представлен ряд графиков функционирования одной из систем.

В данной статье рассматривались основные вопросы поиска оптимальных вариантов усиления крыши кузова автомобиля на базе топологической оптимизации с целью обеспечения требований пассивной безопасности при минимуме массы. Методом достижения поставленной цели являлось математическое моделирование с использованием модулей топологической оптимизации (Topology Optimization) программного комплекса ANSYS и явной динамики LS-Dyna. Для проверки эффективности усилений в качестве режима нагружения был выбран боковой удар о столб, регламентированный ЕЭК ООН 135 «Единообразные предписания, касающиеся официального утверждения транспортных средств в отношении их характеристик при боковом ударе о столб». Критерием эффективности принималась энергоемкость кузова, определяемая как отношению энергии системы к остаточной (пластической) деформации на уровне центра двери. На основании топологической оптимизации были получены два практически равнозначных по эффективности варианта расположения усиливающих элементов. Для наиболее полной оценки влияния параметров были рассмотрены несколько вариантов усиления крыши: расстановка стальных усиливающих элементов; размещение пеноалюминия под крышу; комбинация стальных элементов с заполнением их полостей пеноалюминием. По результатам моделирования была выполнена сравнительная оценка эффективности рассмотренных вариантов усиления. Наиболее эффективные оказались варианты усиления крыши балками швеллерообразного сечения и заполнения их пеной и вариант усиления крыши балками швеллерообразного сечения и диагональными перемычками в них, обусловливающие ее повышение по сравнению с оригинальной конструкцией на 20,88 и 19,94% соответственно, но при этом масса первого варианта на 42 кг меньше массы второго.