Издательство
Каталог
Авторам
Рекламодателям
КонтактыВНИМАНИЕ!
Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.
ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»
- КНИГИ Прайс-лист
- ЖУРНАЛЫ Прайс-лист
Книги и журналы, просмотренные ранее
Статьи автора
К последнему номеру журналаВсе статьи автора в журнале: Агапов И.А.
- Анализ работы и рекуперативной способности магнитного безжидкостного амортизатораAnalysis of the operation and reсovery capacity of a magnetic fluidless shock absorberАвторы статьиAuthorsЛитвин Р.А.Litvin R.A.Репин С.В.Repin S.V.Агапов И.А.Agapov I.A.Мусливец М.А.Muslivets M.A.Шепелев А.Е.SHepelev A.E.roman.ltv@mail.ru, repinserge@mail.ru, iga.aga@yandex.ru, myslivec-2000@yandex.ru, aleksei14shepelev@yandex.ruroman.ltv@mail.ru, repinserge@mail.ru, iga.aga@yandex.ru, myslivec-2000@yandex.ru, aleksei14shepelev@yandex.ru
Анализ работы и рекуперативной способности магнитного безжидкостного амортизатора
УДК 629.3.027
DOI: 10.36652/1684-1298-2024-9-18-21
В статье представлен анализ применения безжидкостных магнитных амортизаторов (БМА) в автомобильных подвесках, рассмотрена его работа. Исследованы различные схемы расположения магнитов и влияние толщины проставок на эффективность рекуперации энергии. Результаты исследования подтверждают высокую эффективность и перспективность использования БМА в современных автомобильных подвесках. Статья публикуется по результатам проведения научно-исследовательской работы, проводимой в рамках конкурса грантов на выполнение научно-исследовательских работ научно-педагогическими работниками СПбГАСУ (ФГБОУ ВО "Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет") в 2024 г.
Ключевые слова
магнитный амортизатор, безжидкостный магнитный амортизатор, электромагнитный амортизатор, подвеска, демпфирование, моделирование, рекуперация
Analysis of the operation and reсovery capacity of a magnetic fluidless shock absorber
This paper presents an analysis of the application of fluidless magnetic absorbers (FMA) in automotive suspensions and examines their performance. Various magnet arrangements and the influence of spacer thickness on energy recovery efficiency were studied. The results confirm the high efficiency and potential of using FMA in modern automotive suspensions. This article is published based on the results of scientific research conducted within the framework of the grant competition for scientific research conducted by scientific and pedagogical workers of SPbGASU (St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering) in 2024.
Keywords
magnetic absorber, fluidless magnetic absorber, electromagnetic absorber, suspension, damping, modeling, energy recovery
- Методические основы применения индексов травмирования в дорожно-транспортной экспертизеMethodological basis for the application of injury indices in road transport examinationАвторы статьиAuthorsВасильев Я.В.Vasilev YA.V.Михалева Д.С.Mihaleva D.S.Алексеев М.Д.Alekseev M.D.Агапов И.А.Agapov I.A.Коломеец А.А.Kolomeets A.A.xen2k@rambler.ru, dasha-170196@mail.ru, geoid@inbox.ru, iga.aga@yandex.ru, super.helen.k2009@yandex.ruxen2k@rambler.ru, dasha-170196@mail.ru, geoid@inbox.ru, iga.aga@yandex.ru, super.helen.k2009@yandex.ru
Методические основы применения индексов травмирования в дорожно-транспортной экспертизе
УДК 656.131:343.983.25
DOI: 10.36652/1684-1298-2024-10-38-42
В статье представлены методические основы применения индексов травмирования человека (водителя, пешехода или пассажира), позволяющие решать частные экспертные задачи, по которым ранее эксперты давали отказ от исследования из-за отсутствия научно апробированной методики. Определены пути решения по реализации изложенных методических основ на практике для применения при осуществлении дорожно-транспортных экспертиз.
Ключевые слова
дорожно-транспортная экспертиза, методика, индекс травмирования, дорожно-транспортное происшествие, моделирование
Methodological basis for the application of injury indices in road transport examination
The article presents methodological basis of application of human (driver, pedestrian or passenger) trauma indices allowing to solve private expert problems, for which earlier the methodological basis was presented. The article presents the methodological basis for the application of human (driver, pedestrian or passenger) trauma indices, which allows solving private expert problems, for which previously experts refused to investigate due to the lack of scientifically tested methodology. The ways of decision on realization of the stated methodical bases are defined in practice for application in realization of road traffic expertise.
Keywords
road traffic examination, methodology, injury index, road traffic accident, modeling
- Диагностика неисправностей НТТМ на базе шасси грузовых автомобилей с использованием искусственного интеллектаThe field of NTTM fault diagnosis based on an automobile chassis using artificial intelligenceАвторы статьиAuthorsЕвтюков С.А.Evtyukov S.A.Крюков А.А.Kryukov A.A.Агапов И.А.Agapov I.A.Зверева Е.А.Zvereva E.A.s.a.evt@mail.ru, artur-krukov@mail.ru, iga.aga@yandex.ru, elisabetazvereva@yandex.rus.a.evt@mail.ru, artur-krukov@mail.ru, iga.aga@yandex.ru, elisabetazvereva@yandex.ru
Диагностика неисправностей НТТМ на базе шасси грузовых автомобилей с использованием искусственного интеллекта
УДК 629.03.083
DOI: 10.36652/1684-1298-2025-4-31-34
В статье будут рассмотрены возможности искусственного интеллекта (далее — ИИ) в диагностике неисправностей наземных транспортно-технологических машин (НТТМ) на базе шасси грузовых автомобилей (далее — машин). Была исследована информация о машинном обучении и алгоритмах обучения, которые используются для диагностики неисправностей в подсистемах машин. Исходя из этого, мы рассмотрим несколько примеров использования ИИ для диагностики неисправностей и обслуживания машин.
Ключевые слова
ИИ (искусственный интеллект), наземные транспортно-технологические машины (НТТМ), система, диагностика, метод, неисправность
The field of NTTM fault diagnosis based on an automobile chassis using artificial intelligence
This article will consider the possibilities of artificial intelligence (hereinafter AI) in diagnosing malfunctions of ground—based transport and technological machines (NTTMS) based on the chassis of trucks —hereinafter machines). Information about machine learning and learning algorithms that are used to diagnose malfunctions in machine subsystems was investigated. Based on this, we will look at several examples of using AI for troubleshooting and machine maintenance.
Keywords
AI (artificial intelligence), ground transportation and technological machines (NTTM), system, diagnostics, method, malfunction
