CC BY
10
Key words: generative design, convolutional neural network, generative adversarial network, topology optimization, transfer learning.
TitovaMaria Aleksandrovna, student, [email protected], Russia, Ryazan, Ryazan State Radio Engineering University named after V.F. Utkin,
Gromov Alexey Yurevich, candidate of technical sciences, docent, gromovrm@,gmail.ru, Russia, Ryazan, Ryazan State Radio Engineering University named after V.F. Utkin
УДК 004.94:622
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-2-249-252
АНАЛИТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ КОРОНОК ЭКСКАВАТОРОВ МАТЕМАТИЧЕСКИМ МОДЕЛИРОВАНИЕМ
М.С. Григорьев
В настоящей работе проводится математическое моделирование работы ковша экскаватора при повышенных нагрузках, а именно ковшевых коронок. Создается имитация нагружения коронок значительной силой, выше расчетной предельно, что является частой проблемой на горнодобывающих и строительных предприятиях. Проводится сравнение нескольких видов коронок, отличающихся формой. Приводятся графики силы, деформации, а также картины изменения формы в результате значительных перегрузок. Некоторые параметры представлены в виде таблиц, для более наглядного сравнения.
Ключевые слова: математическое моделирование, обработка информации, экскаватор, горная добыча, коронки, зубья, ковш экскаватора, исследование.
Работа различных предприятий связана во многом с работой подъёмного, транспортного, копательного и других видов машин. При их работе неминуемо возникают трудности и проблемы, предугадать и предотвратить которые сложно. Однако одной из самых распространенных проблем является износ и деформация рабочих деталей.
В работе экскаваторов зачастую возникает проблема в смятии коронок на ковше, это касается всех отраслей, где применяется данный вид техники: строительство, горные работы и т.д. [1-6]. Для повышения прочности коронок возможно применение различных их форм.
В работе рассматриваются 3 типа форм коронок (рис. 1): сплошная, с боковыми ребрами жесткости, с центральным ребром жесткости. Ко всем трем типам прикладывалась сила к кончику, что имитирует столкновение коронки с препятствием.
При этом сама коронка зафиксирована, чтобы избежать ее перемещение. Рассматривается коронка, изготовленная из стали марки 55, которая используется в реальных условиях.
Для этого было проведено компьютерное моделирование методом конечных элементов, с целью анализа полученных данных и выявления наиболее устойчивой к нагрузкам формы. Моделирование проводилось в программе Ansys, что позволяет оценить необходимые для анализа параметры, такие как сила, деформации [7-10]. Моделирование проводится в следующей последовательности:
1. Создается с помощью различных САПР (например, SolidWorks, Autodesk, AutoCad, Компас) модель (модели) коронки, которая повторяет формы и размеры существующих и применяемых на практике насадок.
2. Трехмерная модель сохраняется в необходимом формате для последующей работы в
Ansys.
3. Импортированная в программу модель преобразуется и разбивается на конечные элементы для последующего расчета.
4. Задаются некоторые условия: нагрузка, заделка, материал, точка или плоскость приложения нагрузки.
5. Запускается расчет с ожиданием полученного результата, его разбором и оценкой.
Целью исследования является определение влияния ребер жесткости на нагрузку, которую выдерживает коронка. Первым, что было проанализировано - это деформации, возникающие в коронке при столкновении и потере их начальной формы.
а б в
Рис. 2. Деформации в коронках
Деформации в коронках в целом одинаковы, как и их величины, однако в первых двух вариантах деформации смещены в боковые стороны, в то время как для коронки с центральным ребром жесткости характерно смещение деформаций к центру. Величина деформаций варьируется от 1,9 до 2,5 в один и тот же промежуток времени. При этом время воздействия нагрузки на все коронки было одинаково и составляло 0,35 секунды.
-Тип 1 -Тип 2 Тип 3
Время, секунды
Рис. 3. Нагрузка
Сила, при которой происходит деформирование кончика одинаковое для всех типов коронок, однако дальнейшее изменение формы происходит при разной нагрузке. Так сплошная и с центральным ребром жесткости выдерживают одинаковую нагрузку, при этом с боковыми ребрами выдерживает примерно на 10% больше.
Наибольшие силы и напряжения переведены в цифровое представление и приведены в
таблице.
Сводная таблица
Параметры 1 тип 2 тип 3 тип
Нагрузка, кН 470 511 417
Наибольшая деформация 1,9 2,3 2,5
Из таблицы следует, что максимальная деформация меняется для разных форм коронок. Наибольшие деформации при нагрузке на коронку с центральным ребром жесткости, а наименьшие при сплошной коронке, при этом разница составляет примерно 40%.
Нагрузка также отличается для разных коронок. Наибольшая нагрузка выдерживается коронкой с двумя боковыми ребрами, а наименьшая при центральном ребре жесткости. Разница примерно равна 23%.
Таким образом наибольшую выдерживаемую нагрузку имеет коронка с двумя боковыми ребрами жесткости, что позволяет при не столько объемном изменении формы коронки значительно повысить ее характеристики. Тем самым при незначительных изменениях конструкции улучшаются характеристики, которые как раз необходимы для такого вида элементов. При этом несколько большими степенями деформации при нагружении этой коронки можно пренебречь. Второй по выдерживаемой нагрузке является сплошная коронка, которая тоже показала хорошие результаты не только по силе, но и по деформациям.
В итоге компьютерное моделирование позволяет оценить требуемые параметры и провести исследования влияния одного фактора на другой без значительных затрат. Так для достижения наилучшего результата возможно проведение моделирований с возможностью оптимизации различных факторов, например, конструкции, установки, крепления и т.п.
Список литературы
1. Лукьянов В.Г. Горные машины и проведение горно-разведочных выработок. Учебник для СПО. М.: Юрайт, 2016. 392 c.
2. Григорьев М.С., Ковалёва Т.Е. Виды специальной механизированной техники, используемой в строительстве и горном деле // Достижения науки и образования. 2020. №14 (68). С. 8-9.
3. Ковалёва Т.Е. Новый подход к информационному обеспечению горного дела // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. Вып. 5. С. 258261.
4. Ковалёва Т.Е. Машины и агрегаты для горных работ: анализ и конструкция // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. Вып. 8. С. 87-89.
5. Тутов С.С. Анализ конструктивных особенностей и применения горных подъемных машин на примере роторных экскаваторов // Достижения науки и образования. 2021. №8 (80). С. 114-115.
6. Григорьев М.С. Сравнительный анализ конструкций подъемно-транспортных машин, применяемых в горном деле // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. Вып. 8. С. 112-115.
7. Шестопалов К.К. Подъемно-транспортные, строительные и дорожные машины и оборудование: Учебное пособие. М.: Издательский центр "Академия", 2005, 345 c.
8. Евневич А.В. Горные траспортные машины. М.: Государственное научно-техническое издательство литературы по угольной промышленности, 2016. 406 c.
9. Аксёнова Д.В., Коваль В.Н., Нехорошева А.Н. Перспективы и использование геоинформационных систем // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2019. Вып. 12. С. 420-422.
10. Тутов С.С. Исследование воздействия нагрузок на зуб ковша экскаватора // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. Вып. 11. С. 88-90.
Григорьев Максим Сергеевич, студент, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
ANALYTICAL STUDY OF EXCAVATOR TOOLS BY MATHEMATICAL MODELING
M.S. Grigoryev
In this paper, mathematical modeling of the operation of an excavator bucket under increased loads, namely bucket bits, is carried out. An imitation of loading of bits with a significant force is created, which is higher than the calculated limit, which is a common problem in mining and construction enterprises. A comparison is made of several types of crowns that differ in shape. Graphs offorce, deformation, as well as patterns of shape changes as a result of significant overloads are given. Some parameters are presented in the form of tables for a more visual comparison.
Key words: mathematical modeling, information processing, excavator, mining, bits, teeth, excavator bucket, research.
GrigoryevMaksim Sergeevich, student, [email protected], Russia, Tula, Tula State University
УДК 004.912
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-2-252-258
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ПУБЛИКАЦИЙ СРЕДСТВ МАССОВОЙ ИНФОРМАЦИИ О ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ДОЛЖНОСТНЫХ ЛИЦ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ОРГАНОВ
А.Ю. Андросов, А.Ю. Бородащенко, С.А. Дряблов, А.М. Карманеев
Предложен алгоритм контент-анализа публикаций средств массовой информации, освещающих деятельность должностных лиц государственных органов на предмет определения тональностиотношения к ним.
Ключевые слова: textmining, автоматическая обработка текста, контент-анализ.
Работа посвящена вопросуопределения отношения граждан кдеятельности должностных лиц государственных органовна основе публикацийсредств массовой информации. Данна-язадача являетсяэлементом системы мониторинга общественного мнения, проводимого социологическими агентствамина основе анализа документов СМИ.
В настоящее время средства массовой информации являются одним из инструментов формирования мнения населения. В газетах, журналах, на телевидении, в интернет-источниках освещаются события, происходящие во всех сферах нашей жизни. При этом ежегодно наблюдается увеличение числа пользователей сети Интернет. Люди все чаще пользуются такими источниками получения информации, как новостные сайты, форумы, блоги, в которых непрерывно формируются большие массивы текстовых сообщений, в том числе о деятельности должностных лиц государственных органов.Анализ публикаций СМИ, представляющий собой систематическое исследование содержания как первичных, так и вторичных источников данных, позволяет выявлять релевантную потребностям пользователя информацию, что и определяет актуальность решаемой задачи.
Значительное число открытых СМИ, высокие требования к качеству информации, предоставляемой заказчику, обуславливают необходимость применения современных технологий обработки текстовых данных, таких как Data,Web и TextMining.
Datamining-собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Основу методов Datamining составляют всевозможные методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики [1].
WebMining- это подраздел методов интеллектуального анализа данных для автоматического обнаружения веб-документов и сервисов, извлечения знаний из контента документов или их описания из веб-ресурсов и выявления общих закономерностей в Интернет (рис. 1) [2].
Под TextMining - понимается технология выбора значимой (ключевой) информации для пользователя. Технология позволяет автоматизировать анализ больших объемов неструктурированной информации. TextMining- это вид поиска, основанный на статистических и линг-вистическихметодах, включающих методы искусственного интеллекта и обеспечивающих проведение смыслового анализа - понимание смысла текста [3].
252
