Повышение транспортно-эксплуатационного состояния снежных дорожных покрытий зимних лесных дорог

Рассмотрена проблема повышения транспортно-эксплуатационного состояния снежных дорожных покрытийзимних лесных автомобильных дорог, эксплуатирующихся в уплотненном снежном покрове. Зимние лесные дороги позволяют обеспечить транспортное освоение лесосырьевых баз в зимний период года и проводить мероприятия по обеспечению устойчивого управления лесами. В настоящее время при транспортном освоении лесов, в качестве дорожного покрытия для зимних дорог используетсяуплотненный снежный покров или снежно-ледяные отложения. Использование снега или снего-льда в качестве дорожно-строительного материала вызывает значительные сложности при эксплуатации зимних лесных дорог. Возникает проблема обеспечения безопасности дорожного движения из-за незначительного коэффициента сцепления колес лесовозных автомобилей с покрытием. Таким образом, решить проблему повышения транспортно-эксплуатационного состояния снежных дорожных покрытий зимних лесных дорог позволит методика повышения сцепных свойств снежных покрытий, что и определило цель настоящей работы. Целью исследований была разработка метода повышения транспортно-эксплуатационного состояния снежных покрытий зимних лесных дорогза счет повышения коэффициента сцепленияна основе интеллектуальной системы, представленной в виде нейронечеткой сети.В задачи исследований входили:оценка физико-механических свойств снежных дорожных покрытий зимних лесных дорог; обоснование перечня входных и выходных параметров транспортно-эксплуатационного состояния дорожных покрытий из уплотненного снега;формирование обучающих выборок для настройки нейронной сети повышения транспортно-эксплуатационного состояния снежных покрытий зимних лесных дорог; разработка нейронечеткой сети в среде MATLAB; обучение нейронечеткой сети по тестовым примерам.Коэффициент сцепления снежного дорожного покрытия измерялся с помощью прибора ППКА - МАДИ. Было определено, что для обеспечения нормативных значенийтранспортно-эксплуатационных показателей, необходимо применять каменные фрикционные материалы. Для каменного материала фр. 5-10 норма посыпки должна составлять не менее 4,5 кг/ м2, при этом коэффициент сцепления имел значения от 0,4 до 0,6. Учитывая достаточную адекватность полученных данных, они могут быть рекомендована для использования в практике эксплуатации зимних лесных дорог.

Ключевые слова: зимние лесные дороги, снежное дорожное покрытие, коэффициент сцепления, каменные фрикционные материалы, нейронечеткая сеть.

INCREASING THE TRANSPORT AND OPERATIONAL CONDITION OF SNOW ROAD SURFACES OF WINTER FOREST ROADS

The problem of improving the transport and operational condition of snow road surfaces on winter forest roads operating in compacted snow cover is considered. Winter forest roads make it possible to ensure transport development of forest resource bases in the winter season and carry out measures to ensure sustainable forest management. Currently, during the transport development of forests, compacted snow cover or snow-ice deposits are used as road surfaces for winter roads. The use of snow or snow-ice as a road-building material causes significant difficulties in the operation of winter forest roads. The problem of ensuring road safety arises due to the insignificant coefficient of adhesion of the wheels of timber trucks with a coating. Thus, the problem of improving the transport and operational condition of snow road surfaces on winter forest roads will be solved by a technique for increasing the adhesion properties of snow surfaces, which determined the goal of this work. The goal of the research was to develop a method for improving the transport and operational condition of snow coverings on winter forest roads by increasing the adhesion coefficient based on an intelligent system presented in the form of a neuro-fuzzy network. The objectives of the research included: assessment of the physical and mechanical properties of snow road surfaces on winter forest roads; justification of the list of input and output parameters of the transport and operational state of road surfaces made of compacted snow; formation of training samples for setting up a neural network to improve the transport and operational condition of snow coverings on winter forest roads; development of a neuro-fuzzy network in the MATLAB environment; training a neuro-fuzzy network using test examples. The coefficient of adhesion of snow road surfaces was measured using the PPKA-MADI device. It was determined that in order to ensure standard values of transport and operational indicators, it is necessary to use stone friction materials. For stone material fr. 5-10, the sprinkling rate should be at least 4.5 kg/m2, while the adhesion coefficient had values from 0.4 to 0.6. Considering the sufficient adequacy of the data obtained, they can be recommended for use in the practice of operating winter forest roads.

Key words: winter forest roads, snowy road surface, friction coefficient, stone friction materials, neuro-fuzzy network.