Trends and Prospects for the Development of Advanced Systems for Monitoring the Dynamic Characteristics of Vehicle Wheel

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper presents an overview of systems for monitoring the dynamic characteristics of vehicle wheels, such as forces, moments, and angular velocities. Existing and prospective monitoring systems were considered, general characteristics of systems of the specified class were determined, which allowed proposing a classification that enables the identification of the application area and specific features of systems of each class. Promising directions for the development of advanced systems for monitoring the dynamic characteristics of wheel adhesion to the road surface and methods for their implementation in active safety systems of vehicles were determined. Based on the set of tasks facing advanced dynamic characteristics monitoring systems and the technical capabilities of monitoring systems, promising development paths have been identified based on the use of fiber-optic measuring systems with radio-photonic methods of signal acquisition and processing, and the use of addressable fiber Bragg structures as a sensitive element of the sensor.

About the authors

R. R. Gubaidullin

Advance Engineering LLC

Email: info@advanceengineering.ru
ORCID iD: 0000-0001-8480-1988
SPIN-code: 3962-8290

Lead Engineer-Designer

Russian Federation, Kazan, Russia

T. A. Agliullin

Kazan National Research Technical University named after A. N. Tupolev - KAI

Author for correspondence.
Email: TAAgliullin@kai.ru
ORCID iD: 0000-0003-1043-7487
SPIN-code: 4604-8592
Scopus Author ID: 57190067102

Associate Professor, Candidate of Technical Sciences

Russian Federation, 10, K.Marx, Kazan, 420111, Russia

References

  1. Matsuzaki R. Strain Monitoring and Applied Load Estimation for the Development of Intelligent Tires Using a Single Wireless CCD Camera / R. Matsuzaki, N. Hiraoka, A. Todoroki, et al. // J. Solid Mech. Mater. Eng. - 2012. - V.6. - P.935–949.
  2. Roveri N. OPTYRE—Real Time Estimation of Rolling Resistance for Intelligent Tyres / N. Roveri, G. Pepe, F. Mezzani, A. Carcaterra et al. // Sensors. - 2019. - V. 19. - № 23. -P. 5119.
  3. Roveri N. OPTYRE – A new technology for tire monitoring: Evidence of contact patch phenomena / N. Roveri, G. Pepe, A. Carcaterra // Mechanical Systems and Signal Processing, 2015
  4. Mendoza-Petit M.F. A Strain-Based Intelligent Tire to Detect Contact Patch Features for Complex Maneuvers / M.F. Mendoza-Petit, D. García-Pozuelo, V. Diaz et al. // Sensors. - 2020. - V. 20. - № 6. - P. 1750.
  5. Mendoza-Petit M.F. A Strain-Based Method to Estimate Tire Parameters for Intelligent Tires under Complex Maneuvering Operations / M.F. Mendoza-Petit, D. García-Pozuelo, V. Diaz et al. // Sensors. - 2019. - V. 19. - № 13. - P. 2973.
  6. Doumiati M. Vehicle Dynamics Estimation using Kalman Filtering: Experimental Validation / Doumiati M. et al. – John Wiley & Sons, 2012.
  7. Vagisha V. A Review on Intelligent PID Controllers in Autonomous Vehicle / V.Vagisha, S. Swati, D. Subhranil, D. Sudhansu, S. Sitanshu // Advances in Smart Grid Automation and Industry 4.0, Select Proceedings of ICETSGAI4.0, 2021.
  8. Hongxiao Y. A model predictive control approach combined unscented Kalman filter vehicle state estimation in intelligent vehicle trajectory tracking / Y. Hongxiao, D. Jianmin, T. Saied, C. Huan, Q. Zhiquan // Advances in Mechanical Engineering, 2015.
  9. Agliullin T. Torque Vectoring Control on Ice for Electric Vehicles with Individually Actuated Wheels / T. Agliullin, V. Ivanov, V. Ricciardi, R.M. Acosta, K. Augsburg, C. Sandu et al. // Advances in Dynamics of Vehicles on Roads and Tracks, 2020.
  10. Farroni F. A Real-time physical analytical Grip Model for Tyre Rubber in sliding Contact with Road Asperities / F. Farroni, M. Russo, F. Timpone et al. // ATA - Ing. DellAutoveicolo. - 2014. - V. 67. – P. 30.
  11. Farroni F. A physical-analytical model for a real-time local grip estimation of tyre rubber in sliding contact with road asperities / F. Farroni, M. Russo, R. Russo // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering published online 2014.
  12. Freidovich L. LuGre-Model-Based Friction Compensation / L. Freidovich, A.Robertsson, A. Shiriaev и др. // Control Syst. Technol. IEEE Trans. On. 2010. - V. 18. - P.194–200.
  13. Марков А.С. Исследование коэффициента трения эластичной автомобильной шины при изменении износа рисунка протектора / А.С. Марков, Н.И. Овчинникова // Вестник ИрГТУ. – №2 (21). – 2017. – C. 191-189.
  14. Бойко А.В. Математическая модель для расчета коэффициента сцепления от проскальзывания с использованием нормальных и касательных распределенных нагрузок по длине пятна контакта эластичной шины с дорогой и беговым барабаном диагностического стенда / А.В. Бойко, В.Б. Распопина // Вестник ИрГТУ – №10 (93) – 2014.– C. 168-172.
  15. Бойко А.В. Математическая модель для расчета нормальных и касательных напряжений в пятне контакта эластичной шины с дорогой и беговым барабаном диагностического стенда // Вестник ИрГТУ – №11 (70) – 2012. – C. 128-131.
  16. Tire and Vehicle Dynamics - 3rd Edition [Электронный ресурс]. URL:https://www.elsevier.com/books/tire-and-vehicle-dynamics/pacejka/978-0-08-097016-5 (дата обращения: 15.03.2025).
  17. Canudas-de-Wit C. A new model for control of systems with friction / Canudas-de- Wit C., H. Olsson, K.J. Astrom et al. // IEEE Trans. Autom. Control. -1995. - V. 40. - № 3. - P. 419–425.
  18. Canudas-de-Wit C., Horowitz R. Observers for tire/road contact friction using only wheel angular velocity information / C. Canudas-de-Wit, R. Horowitz // Proceedings of the 38th IEEE Conference on Decision and Control (Cat. No.99CH36304), 1999. - №4. - P. 3932–3937.
  19. Acosta M. Blundell Road Friction Virtual Sensing: A Review of Estimation Techniques with Emphasis on Low Excitation Approaches / M. Acosta, S. Kanarachos, M // Appl. Sci. - 2017. - V.7. - № 12. – P. 1230.
  20. Zhang B. Vertical Tire Forces Estimation of Multi-Axle Trucks Based on an Adaptive Treble Extend Kalman Filter / B. Zhang, T. Xu, H. Wang et al. // Chin. J. Mech. Eng. 2021. - V. 34.
  21. Niskanen A., Tuononen A. Three 3-Axial Accelerometers Fixed Inside the Tyre for Studying Contact Patch Deformations in Wet Conditions // Veh. Syst. Dyn. - 2014. - V. 52. - P. 287–298.
  22. Savaresi S.M. New regressors for the direct identification of tire deformation in road vehicles via “In-Tire” accelerometers / S.M. Savaresi, M. Tanelli, P. Langthaler et al. // IEEE Trans. Control Syst. Technol. - 2008. - V. 16. - № 4. -P. 769–780.
  23. Gubaidullin R.R. Application of addressed fiber bragg structures for measuring tire deformation / R.R. Gubaidullin, Sakhabutdinov A.J, Aggliullin T.A. et al. // 2019 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO). - 2019. - P. 1–7.
  24. Gubaidullin R.R. Fiber optic tire speed sensor / R.R. Gubaidullin, Sakhabutdinov A.J, Aggliullin T.A. et al. // 2021 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, 2021. - P. 1–7.
  25. Gubaidullin R.R. Addressed fiber bragg structures in load-sensing wheel hub bearings / R.R. Gubaidullin, Sakhabutdinov A.J, Aggliullin T.A. et al. // Sensors. - 2020. - V. 20. - № 21. - P. 6191.
  26. Gubaidullin R.R. Addressed FBG-structures for tire strain measurement / R.R.Gubaidullin, Sakhabutdinov A.J, Aggliullin T.A. et al. // Proc SPIE Int Soc Opt Eng SPIE, 2019. Vol. 11146. - P. 6.
  27. Hopping K. Extending the HSRI tyre model for large inflation pressure changes / K. Hopping, K. Augsburg, F. Buchner // Conference: engineering for a changing world: 59th IWK, Ilmenau Scientific Colloquium, Technische Universität Ilmenau – Ilmenau, 2017.
  28. RoaDyn P1HT wheel torque transducer for commercial vehicles [Электронный ресурс]. URL: https://www.kistler.com/en/product/type-9299a/?application=13 (дата обращения: 15.03.2025).
  29. Coppo F. A multisensing setup for the intelligent tire monitoring / F. Coppo , G.Pepe, N. Roveri et al. // Sensors. - 2017. - V. 17. - № 3. - P. 576.
  30. Tuononen A. A multi-laser sensor system to measure rolling deformation for truck tyres / Tuononen A., Xiong Y. // Int. J. Veh. Perform. - 2017. - V. 3. - P. 115.
  31. Xiong Y. Rolling deformation of truck tires: Measurement and analysis using a tire sensing approach / Y. Xiong, A. Tuononen // J. Terramechanics. - 2015. - V. 61. - P. 33–42.
  32. Xiong Y., Tuononen A. A laser-based sensor system for tire tread deformation measurement / Y. Xiong, A. Tuononen // Meas. Sci. Technol. - 2014. - V. 25. - P. 115103.
  33. Gurkan E. Rajesh Estimation of Tire-Road Friction Coefficient Using a Novel Wireless Piezoelectric Tire Sensor / E. Gurkan, A. Lee, R. // EEE Sensors Journal. - V. 11(2). P.267 – 279.
  34. Fontaine M. In-tire distributed optical fiber (DOF) sensor for the load assessment of light vehicles in static conditions / M. Fontaine, A. Coiret, J. Cesbron и др. // Sensors. - 2021. - V. 21. - № 20. - P. 6874.
  35. Breglio G. Feel-tire unina: development and modeling of a sensing system for intelligent tires / G. Breglio, A. Irace, V.R. Marrazzo и др. // 2019 IEEE 5th International forum on research and technology for society and industry (RTSI). - 2019. - P. 453–458.
  36. Kentaro NISHIKAWA tub bearing with integrated multi-axis load sensor // NTN TECHNICAL REVIEW. - No.79 (2011) C. 58-63.
  37. Andrews R.D. Elastoviscous properties of polyisobutylene. I. Relaxation of stress in whole polymer of different molecular weights at elevated temperatures / R.D. Andrews, N.Hofman-Bang, A.V. Tobolsky // J. Polym. Sci. - 1948. - V. 3. - № 5. - P. 669–692.
  38. Ferry J.D. The Relaxation Distribution Function of Polyisobutylene in the Transition from Rubber‐Like to Glass‐Like Behavior / J.D. Ferry, L.D. Grandine, E.R. Fitzgerald// J. Appl. Phys. - 1953. - V. 24. - № 7. - P. 911–916.
  39. Williams M.L. The Temperature Dependence of Relaxation Mechanisms in Amorphous Polymers and Other Glass-forming Liquids / M.L. Williams, R.F. Landel, J.D. Ferry // J. Am. Chem. Soc. - 1955. - V. 77. - № 14. - P. 3701–3707.
  40. Январёв С.Г. Метод измерения скорости движения объекта с использованием индукционных датчиков / С.Г. Январёв // Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, 2019. - С. 331–332.
  41. Сысоева C. Автомобильные бесконтактные датчики магнитного поля. Новый взгляд на разработку и применение мостовых ASIC/ С. Сысоева // Компоненты и Технологии. - 2014. - № 10 (159).
  42. Захаров И.С. Сравнительный анализ чувствительности эффектов Холла и магниторезистивного к влиянию допусков крепления датчика скорости автомобиля на точность / И.С. Захаров, С.Ф. Яцун, С.С. Сысоева // Известия Курского Государственного Технического Университета. - 2004. - № 1 (12).
  43. Коновалов С. Ф. Моделирование процессов компенсации нулевого сигнала в МЭМС гироскопе / С.Ф. Коновалов, В.П. Подчезерцев, Ю.А. Пономарев // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н. Баумана. - 2012. - № 9.
  44. Некрасов Я. А. Результаты исследования МЭМС-Гироскопа с температурной самокомпенсацией / Некрасов Я. А., Люкшонков Р. Г. // "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт «Электроприбор», 2015. - С. 288–293.
  45. Yang X. Flexible Strain Sensors Fabricated by Fused Deposition Modeling-Based Multimaterial 3D Printing with Conductive Polyurethane Composites / X. Yang, H. Ren, C. Wu et al. // 2021 27th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP), 2021.
  46. Cai G. Extremely Stretchable Strain Sensors Based on Conductive Self-Healing Dynamic Cross-Links Hydrogels for Human-Motion Detection / G. Cai, J. Wang, K. Qian et al. // Adv. Sci. - 2016. - V.4.
  47. Christ J. 3D printing of highly elastic strain sensors using polyurethane / Mutiwall Carbon Nanotube Composites / J. Christ, C. Hohimer, N. Aliheidari и др. // SPIE Smart structures and materials + nondestructive evaluation and health monitoring, 2017. - 1016511 p.
  48. Мировые тенденции развития распределенных волоконно-оптических сенсорных систем (обзор) [Электронный ресурс]. URL:https://cyberleninka.ru/article/n/ mirovye-tendentsii-razvitiya-raspredelennyh-volokonno-opticheskih-sensornyh-sistem-obzor/viewer (дата обращения: 15.03.2025).
  49. Aybatov D.L. Distributed temperature fiber bragg grating sensor / D.L. Aybatov, R.R. Kiyamova, O.G. Morozov et al. // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering 7374:10. 2009. - V. 7374.
  50. Nureev I. I. Distributed Raman sensor system with point spots for downhole telemetry / Nureev I. I., Gubaidullin R.R., Kadushkin V.V. et al. // Institute of Physics and IOP Publishing Limited, 2020. - P. 12142.
  51. Созонов, Н. С. Экспериментально-теоретическое исследование влияния конструктивных элементов волоконно-оптического датчика деформации на его показания и методика корректировки передаточной функции / Н. С. Созонов, И. Н. Шардаков // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Механика. – 2017. – № 4. – C. 173-188. – doi: 10.15593/perm.mech/2017.4.12.
  52. Mukherjee B. WDM optical communication networks: progress and challenges // IEEE J. Sel. Areas Commun. 2000. - V. 18. - № 10. - P.1810–1824.
  53. Морозов О. Г. Радиофотонный метод определения угла прихода отражённого радиолокационного сигнала на основе тандемной амплитудно-фазовой модуляции / О.Г.Морозов, Г.А. Морозов, Г.И. Ильин и др. // Вестник поволжского государственного технологического университета. Серия радиотехнические и инфокоммуникационные системы. - 2021. - № 1 (49).
  54. Морозов О.Г. Трехкомпонентные адресные волоконные брэгговские структуры - новый элемент радиофотонных многосенсорных сетей / О.Г. Морозов, Сахабутдинов А.Ж., Нуреев И.И. и др. // Фотон-Экспресс. - 2021. - № 6 (174).
  55. Modelling and record technologies of address fiber Bragg structures based on gratings with two symmetrical pi-phase shifts / O. G. Morozov, A. Z. Sakhabutdinov, I. I. Nureev, R. S. Misbakhov // Journal of Physics: Conference Series : V International Conference on Information Technology and Nanotechnology, ITNT 2019, Samara, 21–24 мая 2019 года. - Vol.1368, 2. – Samara: Institute of Physics Publishing, 2019. – P. 022048. – doi: 10.1088/1742-6596/1368/2/022048. – EDN ANOQRB.
  56. Аглиуллин Т.А. Многоадресные волоконные брэгговские структуры в радиофотонных сенсорных системах / Т.А. Аглиуллин, В.И. Анфиногентов, Р.Ш. Мисбахов и др. // Труды учебных заведений связи. - 2020. - Т. 6. - № 1. - С. 6–13.
  57. Заболотный В.А. Алгоритм формирования двухчастотного зондирующего излучения для мониторинга симметричных высокодобротных волоконно-оптических структур / В.А. Заболотный, Т.А. Аглиуллин, Т.Р. Сахбиев, и др. // Научно-Технический Вестник Поволжья. - 2020. - № 6.
  58. Аглиуллин Т.А. Управление тонкой структурой трёхкомпонентных адресных брэгговских измерительных преобразователей, последовательно записанных в оптическое волокно квазираспределённой радиофотонной сенсорной системы / Т.А. Аглиуллин, Кузнецов А.А. и др. // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. - 2020. - № 4 (48). - С. 72-81. DOI: https://doi.org/10.25686/2306-2819.2020.4.72
  59. Морозов О.Г. Адресные волоконные брэгговские структуры в квази-распределённых радиофотонных сенсорных системах / О.Г. Морозов, А.Ж. Сахабутдинов // Компьютерная Оптика. - 2019. - Т. 43. - № 4. - С. 535–543.
  60. Курбиев И. У. Многосенсорные радиофотонные системы на адресных линейно-чирпированных волоконных брэгговских решетках / И.У. Курбиев, И.И. Нуреев, А.Ж. Сахабутдинов // Сборник материалов научно-практической конференции Ядерные технологии: от исследований к внедрению – 2021. Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, Нижний Новгород, 2021. - С. 158–160.
  61. Мягдеев Р.М. Подходы к моделированию спектральных характеристик ВБР с фазовым сдвигом, сформированным неоднородностью / Р.М. Мягдеев, Р.О. Васимов, А.А. Кузнецов и др. // Фотон-Экспресс. - 2021. - № 6 (174).
  62. Мягдеев Р. М. Способ записи ВБР с фазовым сдвигом на искусственно введенной неоднородности / Р.М. Мягдеев, Р.О. Васимов, А.А. Кузнецов // Фотон-Экспресс.- 2021. - № 6 (174).
  63. Феофилактов С.В. Квази-распределенная акустическая сенсорная система для контроля движения среды в полой трубе / С.В. Феофилактов, А.Ж. Сахабутдинов, О.Г. Морозов и др. // Сборник тезисов докладов Международной конференции "Оптическая рефлектометрия, метрология и сенсорика – 2020", 2020. - С. 13–18.
  64. Куликов Е.В. Система для оценок износа ствола по данным измерения его деформаций с использованием адресных волоконных брэгговских решеток / Е.В. Куликов, А.Ж. Сахабутдинов, И.И. Нуреев и др. // Сборник тезисов докладов I Российской научной конференции Радиофотоника, фотоника и исследование свойств вещества, 2020. - С. 199–200.
  65. Никачадзе Д.М. Исследование характеристик термоэлектрических датчиков температуры / Д.М. Никачадзе, Л.М. Асатуров // Материалы ежегодной III Всероссийской научно-практической конференции обучающихся и преподавателей «Энергетика и автоматизация в современном обществе», 2020. - С. 71–75.
  66. Клевцов С. И. Источники погрешностей и алгоритмические пути повышения точности измерения температуры датчиками температур / С.И. Клевцов // Известия ТРТУ.– 2003. – № 3(32). – С. 37-44.
  67. Котяшев В.С. Сравнительный анализ цифровых полупроводниковых датчиков температуры / В.С. Котяшев, Р.Е. Багжанов, Р.К. Собянин, И.С. Терновая // Высшая Школа. - 2016. - № 1.
  68. Фрунзе А.В. Методическая погрешность энергетических пирометров, обусловленная влиянием на результат измерения расстояния между пирометром и объектом / А.В. Фрунзе // Измерительная Техника. - 2012. - № 10.
  69. Фрунзе А. Влияние методических погрешностей пирометров на выбор прибора / А. Фрунзе // Фотоника. – 2012. – № 3(33). – С. 46-51.
  70. Афанасьев А.В. Инфракрасный микропроцессорный пирометр с диафрагмальной оптикой / А.В. Афанасьев, И.Я. Орлов // Приборы и техника эксперимента. - 2003. - №1. - С. 149-152.
  71. Ковалев А.В. Экспериментальное исследование постоянства терморезистивного коэффициента термохимического датчика в расширенном интервале рабочих температур / А.В. Ковалев // Вестник Гомельского Государственного Технического Университета им. П.О. Сухого. - 2004. - № 2.
  72. Крышталь Р.Г. Устройства на поверхностных акустических волнах для чувствительных элементов датчиков температуры / Р.Г. Крышталь, А.П. Кундин, А.В. Медведь // Радиотехника и электроника. - 2017. - Т. 62. - № 3.
  73. Ткачев А.Л. Классификация акустических датчиков / А.Л. Ткачев, В.М.Мусалимов // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. – 2007. – С. 328-332.
  74. Фрайден, Дж. Современные датчики. Справочник / Дж. Фрайден; пер. c англ. Ю.А. Заболотной. – Москва: Изд-во Техносфера, 2005. – 592 с.
  75. Phase Shifts Induced by the Piezoelectric Transducers Attached to a Linearly Chirped Fiber Bragg Grating / Chen X., Painchaud Y., Ogusu K. и др. // J. Light. Technol. - 2010.- V. 28. - № 14. - P. 2017–2022.
  76. Губайдуллин Р.Р. Разработка конструкции устройства для подключения оптоволоконных датчиков к вращающемуся телу // Материалы Международной молодёжной научной конференции XXIV Туполевские чтения (Школа молодых ученых), 2019. - С. 495–499.
  77. Jousimaa O. Energy harvesting system for intelligent tyre sensors / O. Jousimaa, Y. Xiong, A.J. Niskanen et al. // 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2016. - P. 578–583.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Gubaidullin R.R., Agliullin T.A.

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».