Проведение многофакторного эксперимента для оценки зависимости обобщенного динамического коэффициента от условий эксплуатации автомобилей-самосвалов
Автор: Сайдуллозода Сайвали Сайдулло, Гаврилов Константин Владимирович, Умурзаков Ильдар Канымжанович
Рубрика: Контроль и испытания
Статья в выпуске: 2 т.26, 2026 года.
Бесплатный доступ
В работе рассматриваются основные этапы планирования и последующей статистической обработки данных многофакторного эксперимента, направленного на определение обобщённого динамического коэффициента как функции эксплуатационных условий. В качестве ключевых факторов исследованы показатели состояния дорожного покрытия, интенсивность и характер маневрирования, а также параметры скоростного режима. Основной задачей проведённого эксперимента являлось построение адекватной математической модели в виде регрессионного уравнения, устанавливающей количественную взаимосвязь между обобщённым динамическим коэффициентом и указанными эксплуатационными параметрами. В исследовании использовался метод многомерного экспериментального планирования с вариациями ключевых эксплуатационных параметров, включая нагрузку, скорость движения и состояние дорожного покрытия. Полученные результаты были проанализированы с использованием математического моделирования, регрессионного анализа и дисперсионного анализа, что позволило установить достоверность полученных зависимостей и статистическую значимость факторов. В результате разработана математическая модель, позволяющая определить количественное влияние исследуемых параметров и представить их в виде обобщённого динамического коэффициента. Выявлены наиболее значимые эксплуатационные факторы, существенно влияющие на динамические характеристики автомобилей-самосвалов. Определены ключевые эксплуатационные параметры, оказывающие наибольшее влияние на динамические характеристики автомобилей-самосвалов. Полученные результаты могут служить основой для совершенствования существующих методов расчёта эксплуатационных показателей, а также для повышения эффективности функционирования самосвалов при работе в разнообразных дорожных условиях.
Планирование многофакторного эксперимента, коэффициент регрессии, уравнение регрессии, качество дороги, манёвренность, высота над уровнем моря
Короткий адрес: https://sciup.org/147254521
IDR: 147254521 | УДК: 629.33.004 | DOI: 10.14529/engin260206
Conducting a multifactor experiment to assess the dependence of the generalized dynamic coefficient on the operating conditions of dump trucks
This paper examines the key stages of planning and subsequent statistical processing of data from a multivariate experiment aimed at determining the generalized dynamic coefficient as a function of operating conditions. Key factors examined included road surface conditions, maneuvering intensity and nature, and speed parameters. The primary objective of the experiment was to construct an adequate mathematical model in the form of a regression equation establishing a quantitative relationship between the generalized dynamic coefficient and the specified operating parameters. The study used a multivariate experimental design method with variations in key operating parameters including load, driving speed and road surface conditions. The results were analyzed using mathematical modeling, regression, and variance analysis, allowing assessment of the reliability of the dependencies and the statistical significance of the factors. As a result, a mathematical model was developed that makes it possible to determine the quantitative influence of the studied parameters and present them in the form of a generalized dynamic coefficient. The most significant operational factors that significantly affect the dynamic characteristics of dump trucks have been identified. Key performance parameters that have the greatest impact on the dynamic performance of dump trucks have been identified. The results obtained can serve as a basis for improving existing methods for calculating performance indicators, as well as for increasing the efficiency of dump trucks operating in a variety of road conditions.