Speed curve analysis-based determination of additional resistance to train motion from undercarriage generators

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Traction calculations take into account additional resistance to train motion from the action of undercarriage generators using statistical data from field tests of rolling stock samples. Comparative analysis of calculated and actual results shows system deviations with real fuel and energy consumption exceeding the calculated values. materials and methods. The analysis and detailing involved data of the memory block of the electric locomotives microprocessor control and diagnostic system, transcripts of the integrated train safety system and locomotive technical radio communication system. The authors applied methods of data array approximation and extrapolation, numerical integration, statistical data processing, and the method of energy-optimal traction calculation.

Results. Traction calculation of the influence of undercarriage generators on resistance to movement shows that fuel and energy consumption exceeds the consumption without the influence of generators by 15% in average. The researchers found that the intensity of electrical equipment use in passenger cars has a variable effect on the performance of undercarriage generators. Most notably, the research prompted a new way of determining the resistance to motion from undercarriage generators.

Discussion and conclusion. This method of estimating the additional resistance to train motion from undercarriage generators can be scaled to various train movement problems solved with statistical data using mathematical models. The algorithm developed by the authors would find its application in the systems of calculation, analysis and planning of fuel and energy resources consumption.

About the authors

Igor O. Lobytsin

Railway Research Institute

Author for correspondence.
Email: Lobytsin.igor@vniizht.ru

Leading Engineer, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre

Russian Federation, Moscow

Igor A. Pankov

Railway Research Institute

Email: pankov.igor@vniizht.ru

Deputy Director, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre

Russian Federation, Moscow

Vladislav V. Fedin

Railway Research Institute

Email: fedin.vladislav@vniizht.ru

Deputy Head of Department, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre

Russian Federation, Moscow

Nikolay A. Baranov

Railway Research Institute

Email: baranov.nikolai@vniizht.ru

Trainee Researcher, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre

Russian Federation, Moscow

Konstantin I. Shvedin

Railway Research Institute

Email: shvedin.konstantin@vniizht.ru

Deputy Director, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre

Russian Federation, Moscow

Sergey O. Litvintsev

Railway Research Institute

Email: litvintsev.sergey@vniizht.ru

Technical Expert, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre

Russian Federation, Moscow

References

  1. Астахов П. Н. Сопротивление движению железнодорожного подвижного состава. М.: Транспорт, 1966. 178 с. (Труды Всесоюзного научно-исследовательского института железнодорожного транспорта; вып. 311). Astakhov P. N. Resistance to railway rolling stock motion. Moscow: Transport Publ.; 1966. 178 p. (Proceedings of the Railway Research Institute; Issue 311). (In Russ.).
  2. Коэффициент полезного действия генераторной установки пассажирского вагона без кондиционирования воздуха / В. А. Петраков [и др.] // Вестник Научно-исследовательского института железнодорожного транспорта (Вестник ВНИИЖТ). 1989. № 1. С. 41-43. Petrakov A. V., Samoshkin S. L., Grigoriev E. N., Mironov S. S. Performance coefficient of passenger car generator without air conditioning. Russian Railway Science Journal. 1989;(1):41-43. (In Russ.).
  3. Климович А. В., Кообар А. А., Лендясов А. С. Методика определения сопротивления движению поезда по данным электронного регистратора параметров движения // Известия Транссиба. 2010. № 3. С. 16-25. Klimovich A. V., Koobar A. A., Lendyasov A. S. Methodology for determining the resistance to train motion from the data of the electronic motion parameter recorder. Journal of Transsib Railway Studies. 2010;(3):16-25. (In Russ.).
  4. Лобыцин И. О. Моделирование работы наклонной тяги грузового магистрального электровоза серии ВЛ85 // Теоретический и практический потенциал современной науки: сб. науч. ст. М.: Перо, 2023. Т. XIV. С. 9-12. EDN: https://elibrary.ru/kgjwvb. Lobytsin I. O. Simulation of inclined traction operation of the VL8 5 series freight mainline electric locomotive. In: The Theoretical and Practical Potential of Modern Science: collection of scientific articles. Moscow: Pero Publ.; 2023. Т. XIV. С. 9-12. EDN: https://elibrary.ru/ kgjwvb.
  5. Комплексный анализ эффективности использования современного подвижного состава при перевозках массовых грузов / С. П. Вакуленко [и др.] // Вестник Научно-исследовательского института железнодорожного транспорта (Вестник ВНИИЖТ). 2022. Т. 81, № 2. C. 170-178. https://doi.org/10.21780/2223-9731-2022-81-2-170-178. Vakulenko S. P., Romenskaya M. V., Kalinin K. A., Shvedin K. I. Comprehensive analysis of the modern rolling stock efficiency in bulk cargo transportation. Russian Railway Science Journal. 2022;81(2):170- 178. (In Russ.). https://doi.org/10.21780/2223-9731-2022-81-2-170-178.
  6. Методические положения по определению основных параметров организации перевозочного процесса при внедрении вагонов с повышенной осевой и погонной нагрузкой / М. И. Мехедов [и др.] // Вестник Научно-исследовательского института железнодорожного транспорта (Вестник ВНИИЖТ). 2022 Т. 81, № 4. C. 359-369. https://doi.org/10.21780/2223-9731-2022-81-4-359-369. Mekhedov M. I., Sotnikov E. A., Kholodnyak P. S., Kapyrin A. A., Kornienko N. V. Methodological provisions for determining the main parameters of the organisation of the transportation process during the introduction of cars with increased axial and linear load. Russian Railway Science Journal. 2022;81(4):359-369. (In Russ.). https://doi. org/10.21780/2223-9731-2022-81-4-359-369.
  7. Гребенников Н. В., Зарифьян А. А. Динамика и энергоэффективность пассажирского вагона, оснащенного вентильно- индукторным генератором // Вестник РГУПС. 2012. № 4 (48). С. 15-21. EDN: https://elibrary.ru/pjtabz. Grebennikov N. V., Zarifyan A. A. Performance and efficiency of passenger cars fitted with valve-inductor generators. Vestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putey Soobshcheniya (Vestnik RGUPS). 2012;(4):15-21. (In Russ.). EDN: https://elibrary.ru/pjtabz.
  8. Rozhkov A., Suyunbaev Sh., Salfetnikov V., Balabaev O., Nar- tov M. Determination of additional resistance to train movement from profile elements of railway sidings of industrial facilities // Труды университета. 2022. № 2 (87). С. 211-216. https://doi.org/10.52209/1609- 1825_2022_2_211. Rozhkov A., Suyunbaev Sh., Salfetnikov V., Balabaev O., Nartov M. Determination of additional resistance to train movement from profile elements of railway sidings of industrial facilities. Trudy universiteta. 2022;(2):211-216. https://doi.org/10.52209/1609-1825_2022_2_211.
  9. Огнева Т. Д. Исследование сопротивления движению подвижного состава рельсового транспорта // Электротехнические комплексы и системы: материалы 54-й Междунар. науч. студенч. конф. МНСК - 2016, Новосибирск, 16-20 апреля 2016 г. Новосибирск: Новосибирский нац. исслед. гос. ун-т, 2016. С. 28. EDN: https://elibrary.ru/uqycho. Ogneva T. D. Research in resistance to motion of rail rolling stock. In: Electrotechnical complexes and systems: Proceedings of the 54th international students scientific conference, 16—20 April 2016, Novosibirsk. Novosibirsk: Novosibirsk State University; 2016. p. 28. (In Russ.). EDN: https://elibrary.ru/uqycho.
  10. Ablyalimov O., Yakubov Ja., Kosimov Kh., Avdeyeva A., Safa- rov U. To the operation of undercar generators in passenger trains. Uni- versum: Technical sciences. 2023;(2-5):49-52. EDN: https://elibrary.ru/ mymlsp.
  11. Панченко А. В. Анализ существующих методов разработки оптимальных режимов движения поездов // Евразийский научный журнал. 2017. № 4. С. 206-208. EDN: https://elibrary.ru/ytstil. Panchenko A. V. Analysis of existing methods for developing optimal train operation modes. Eurasian Science Journal. 2017;(4):206-208. (In Russ.). EDN: https://elibrary.ru/ytstil.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».