USING REGRESSION ANALYSIS TO ASSESS THE IMPACT OF SUSPENSION SYSTEM CHARACTERISTICS ON THE MOBILITY OF MILITARY TRACKED VEHICLES

Cover Page
  • Authors: Tashkinov A.A.1
  • Affiliations:
    1. Филиал Военной академии материально-технического обеспечения им. А.В. Хрулева (г. Омск)
  • Issue: Vol 3, No 201-202 (2025): Вопросы оборонной техники. Серия 16. Технические средства противодействия терроризму
  • Pages: 141-148
  • Section: Articles
  • URL: https://journals.rcsi.science/2306-1456/article/view/312402
  • ID: 312402

Cite item

Abstract

The article presents the results of a regression analysis of a simulation model of the movement of military tracked vehicles with an undercarriage based on the T-80BVM tank. A number of model experiments were conducted using the developed simulation model of the movement of a military tracked vehicle along the route. The stiffness of the elastic elements, the dynamic characteristics of the shock absorbers and the number of shock absorbers installed on the machine by the manufacturer were selected as variable factors. The response was the value of the average speed when driving along the route. As a result, using simulation modeling, it became possible to obtain a regression dependence of the mobility indicator — the average speed on the value of changes in the stiffness of elastic elements, dynamic characteristics of shock absorbers and the number of shock absorbers in the suspension system of military tracked vehicles.

About the authors

A. A. Tashkinov

Филиал Военной академии материально-технического обеспечения им. А.В. Хрулева (г. Омск)

Author for correspondence.
Email: sacha146@mail.ru

адъюнкт

Russian Federation

References

  1. Некрасов В.И. Планирование и обработка результатов: учеб. пособие. Курган: Изд-во Курганского гос. университета, 1998. 146 с.
  2. Ермаков С.М., Жиглявский А.А. Математическая теория оптимального эксперимента: учебник. М.: Наука, 1987. 320 с.
  3. Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б., Горбунова А.А. О применении и мощности критериев проверки однородности дисперсий. Ч. 2. Параметрические критерии // Измерительная техника. 2010. № 3. С. 21–32.
  4. Шевченко А.А. Проблемы и перспективы развития бронетанковой и автомобильной техники: Федеральный справочник / Оборонно-промышленный комплекс России 2009–2010. Вып. 6. М.: Центр стратегических программ, 2010. 226 с.
  5. Клепик Н.К., Клементьев Д.С. Корреляционно-регрессионный анализ в задачах автомобильного транспорта: учеб. пособие. Волгоград: ВолгГТУ, 2009. 58 с.
  6. Лапач С.Н., Радченко С.Г. Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства // Математические машины и сис­темы. 2016. № 3. С. 55–63.
  7. Лысенко А.А. Введение в регрессионный анализ данных и регрессионные модели // Труды Санкт-Петербургского государственного морского технического университета. 2020. Т. 1, № S2. С. 15.
  8. Ташкинов А.А., Денисенко В.И., Стихановский Б.Н. Параметры дорожного полотна, учитываемые при расчетах систем подрессоривания военных гусеничных машин // Наука и военная безопасность. 2024. № 2 (37).
  9. С. 36–40.
  10. Ташкинов А.А., Попов А.Ю. Определение средних скоростей движения военных гусеничных машин по «пробою подвески» // Наука и военная безопасность. 2024. № 4 (39). С. 11–14.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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).