Освоение регионов с тяжелыми климатическими условиями — одна из наиболее острых проблем, и особенно актуален этот вопрос для России, на территории которой представлены 4 климатических пояса. Ученые
Проект «Разработка интеллектуальной системы распределения мощности в трансмиссиях грузовых автомобилей» был отмечен грантом конкурса «Вперед к открытиям — 2017». В настоящее время команда ученых Политехнического института ЮУрГУ находится на заключительном этапе его реализации.
Новый алгоритм — для лучшей управляемости
Наша цель — повысить проходимость и топливную экономичность грузовых автомобилей путем управления распределением мощности между ведущими колесами. Мы используем разработки системы управления кинематическими связями в трансмиссии, приложения тормозного момента к буксующим колесам и управления подачей топлива. В трансмиссию входят следующие механизмы: коробка передач, раздаточная коробка, карданная передача, главная передача, дифференциал, приводы ведущих колес. Основная задача, которую должен решать распределительный механизм, — ликвидация или ограничение в заданных пределах степени буксования. Этого можно достичь, используя регулируемые (активные) трансмиссии с правильно подобранными управляющими алгоритмами. — рассказал автор проекта, студент кафедры «Колесные и гусеничные машины» Александр Шелепов.
Все известные алгоритмы управления вступают в работу, когда нежелательное событие, например, буксование ведущего колеса, уже произошло. Кроме того, должным образом не учитываются изменения дорожных условий. Новый алгоритм позволит улучшить управляемость, устойчивость и топливную экономичность полноприводных автомобилей. Эта задача осуществима за счет рационального распределения мощности между колесами.
Создан электронный «двойник»
Алгоритм управления с системой распределения мощности был получен с помощью имитационного моделирования. Математическая модель разработана инженером Центра компьютерного инжиниринга ЮУрГУ Рустамом Саяховым.
Получив алгоритм управления, мы построили трехмерную модель трансмиссии, представляющую собой параметрические модели узлов и агрегатов реального автомобиля. Другими словами, есть машина и ее электронный «двойник». Нами была создана электронная копия изделия будущей системы, которую можно использовать в качестве базы для изготовления опытного образца. Таким образом, сейчас мы можем провести опытные испытания, выявить недостатки, исправить их и учесть все нюансы. Математическая модель позволяет понять, как себя будет вести автомобиль в реальных дорожных условиях. — объясняет Рустам Саяхов.
Математическая модель движения должна отображать физические свойства автомобиля, содержать описание параметров и характеристик дорожных условий, учитывать ограничения скорости и условия безопасности движения. Эти сведения необходимы для разработки автоматической системы подключения полного привода на грузовых автомобилях, таких как КамАЗ.
Интеллектуальное распознавание дорожных условий
Ранее, сталкиваясь с тяжелыми дорожными условиями, водитель был вынужден останавливаться и подключать полный привод вручную. Сейчас это может происходить автоматически: по данным от датчиков на колесах будет определяться положение автомобиля в пространстве и дорожные условия. Исходя из этого, будет принято решение о подключении полного привода.
Дальнейшие планы ученых связаны с выпуском комплекта чертежей, по которым будет изготовлен образец для испытаний в реальных условиях. Интеллектуальная система для грузовых автомобилей высокой проходимости позволит сделать процесс освоения территорий с тяжелыми климатическими условиями более легким. В первую очередь усовершенствованные автомобили будут испытаны в Сибири и Арктике.
Шелепов Александр Анатольевич
Тел.:
Виктория Матвейчук;