Все статьи автора в журнале: Ворожейкин И.В.

1. Совершенствование метода определения скорости движения ТС по видеоматериалам при проведении дорожно-транспортных экспертиз

   Improvement of the method of determining the vehicle speed from video materials during road transport examinations

   Номер: 2023 / 09

   Ворожейкин И.В. | Vorojeykin I.V. | igor.vorozheikin@mail.ruigor.vorozheikin@mail.ru

   Авторы статьи

   Authors

   Ворожейкин И.В.

   Vorojeykin I.V.

   igor.vorozheikin@mail.ru

   igor.vorozheikin@mail.ru

   ---

   Совершенствование метода определения скорости движения ТС по видеоматериалам при проведении дорожно-транспортных экспертиз

    

   УДК 656.081:343.148.63

   DOI: 10.36652/1684-1298-2023-9-28-33

    

   Практически всегда экспертам при реконструкции ДТП необходимо определить скорость движения ТС, участвующих в данном ДТП. На сегодняшний день, на территории РФ активно используются различные средства видеозаписи, полученные материалы с которых могут служить источником информации для экспертов с целью дальнейшего определения скорости движения участников ДТП по данным видеозаписям.

    

    

   ---

   Ключевые слова

   фото- и видеоматериалы, определение скорости ТС, реконструкция ДТП

   Improvement of the method of determining the vehicle speed from video materials during road transport examinations

   Almost always, experts in the reconstruction of an accident need to determine the speed of the vehicle involved in this accident. To date, various means of video recording are actively used on the territory of the Russian Federation, the materials obtained from which can serve as a source of information for experts in order to further determine the speed of movement of road accident participants according to these videos.

   ---

   Keywords

   photo and video materials, vehicle speed determination, accident reconstruction

2. Математический аппарат и критериальные зависимости для оценки эффективности дорожных фрез при термопрофилировании

   Mathematical apparatus and criterion dependencies for assessing the efficiency of road milling machines in thermal profiling

   Номер: 2026 / 06

   Андроненков П.Р. | Andronenkov P.R. | Васильев Я.В. | Vasilev YA.V. | Куракина Е.В. | Kurakina E.V. | Ворожейкин И.В. | Vorojeykin I.V. | andronenkovp@yandex.ru, xen2k@rambler.ru, elvl_86@mail.ru, igor.vorozheikin@mail.ruandronenkovp@yandex.ru, xen2k@rambler.ru, elvl_86@mail.ru, igor.vorozheikin@mail.ru

   Авторы статьи

   Authors

   Андроненков П.Р.

   Andronenkov P.R.

   Васильев Я.В.

   Vasilev YA.V.

   Куракина Е.В.

   Kurakina E.V.

   Ворожейкин И.В.

   Vorojeykin I.V.

   andronenkovp@yandex.ru, xen2k@rambler.ru, elvl_86@mail.ru, igor.vorozheikin@mail.ru

   andronenkovp@yandex.ru, xen2k@rambler.ru, elvl_86@mail.ru, igor.vorozheikin@mail.ru

   ---

   Математический аппарат и критериальные зависимости для оценки эффективности дорожных фрез при термопрофилировании

    

   УДК 62.93:625.008:69.002.5

   DOI: 10.36652/1684-1298-2026-6-13-19

    

   В статье представлен комплексный математический аппарат для оценки эффективности дорожных фрез при термопрофилировании, разработанный на основе численного моделирования с применением методов машинного обучения. Получены регрессионные модели зависимости силы резания, массового износа резцов, производительности и энергоемкости от температуры разогрева и технологических параметров. Приведены формулы для расчета оптимальной температуры в зависимости от типа асфальтобетонной смеси, глубины резания и степени износа инструмента.

   ---

   Ключевые слова

   дорожная фреза, термопрофилирование, асфальтобетон, сила резания, износ резцов, производительность, энергоемкость, математическое моделирование, машинное обучение

   Mathematical apparatus and criterion dependencies for assessing the efficiency of road milling machines in thermal profiling

   The paper presents a comprehensive mathematical framework for evaluating the efficiency of road milling machines under thermal profiling, developed on the basis of numerical simulation employing machine learning methods. Regression models describing the dependence of cutting force, tool wear, productivity and energy consumption on preheating temperature and technological parameters are obtained. Formulas for calculating optimal temperature depending on the asphalt mixture type, milling depth and tool wear degree are provided.

   ---

   Keywords

   road milling machine, thermal profiling, asphalt concrete, cutting force, tool wear, productivity, energy consumption, mathematical modeling, machine learning