AGV Poliüretan Tekerlekler için Yuvarlanma Direnci Katsayısının Hassas Ölçümü

Otomatik Otomobil Fabrikası Lojistiğinde AGV Tekerlek Performansının Önemi

Modern otonom otomobil fabrikası lojistiğinde , Otomatik Yönlendirmeli Araç (AGV), akıllı malzeme taşıma için önemli bir araç haline gelmiştir. AGV şasisi ile zemin arasındaki tek temas noktası olan AGV poliüretan tekerleği , enerji verimliliğini, seyir hassasiyetini ve ekipman aşınmasını doğrudan etkiler.

AGV tekerlek performansını değerlendirmek için kritik parametrelerden biri, yuvarlanma direnci katsayısıdır ; bu da önemlidir Yüksek verimli AGV sistemleri tasarlamak için. Ancak, geleneksel ölçümlerdeki yanlışlıklar teknikler yaygın optimizasyonu engellemiştir.

Teknik Zorluklar ve Atılımlar

Geleneksel test yöntemleri iki temel sınırlamayla karşı karşıyadır:

1. Malzeme deformasyonu :
   Poliüretan malzemeler güçlü doğrusal olmayan gerilme özellikleri sergiler. Değişen yükler nedeniyle temas alanındaki değişimler, gerçek AGV koşullarında statik sürtünme ölçümlerini güvenilmez hale getirir.

2. Kinematik tutarsızlıklar :
   Kayma ve titreşim nedeniyle motor hızı sıklıkla gerçek tekerlek hızından sapar ve bu durum özellikle otomotiv üretiminde kullanılan AGV sistemlerinde hareket modellemesini ve kontrolünü etkileyen ölçüm hatalarına yol açar.

Bu yeni yöntem, poliüretan jantların yuvarlanma direnci katsayısını dinamik ve hassas bir şekilde ölçmek için çift düzeltme mekanizması ( bozulma faktörü ve saf yuvarlanma faktörü) kullanır. Doğruluk, geleneksel yaklaşımlara kıyasla %40'tan fazla artar.

Ölçüm Yöntemi: Üç Adımlı Yaklaşım

Adım 1: Rahatsızlık Faktörü Hesaplaması
Çeşitli AGV çalışma koşullarında (0,2–1,5 m/s, 50–1000 kg) yüksek hassasiyetli kuvvet sensörleri kullanılır:

• Statik ve sabit hızlı μ değerlerini karşılaştırın;

• Δμ < ε (eşik, örneğin 0,05) olduğunda sistem kararlı kabul edilir;

• Titreşim etkilerini ortadan kaldırmak için rahatsızlık düzeltme faktörü olarak δ'yi hesaplayın.

Adım 2: Saf Yuvarlanma Faktörü
Çift kodlayıcılı bir sistemin kullanılması:

• motor tarafındaki kodlayıcıdan ωₘ;

• tekerlek mili kodlayıcısından ωᵣ;

• Gerçek dünyadaki AGV dağıtımlarında kayma varlığının önemli bir göstergesi olan α = ωᵣ / ωₘ değerini hesaplayın.

Adım 3: Son Hesaplama
İnce yuvarlanma direnci katsayısı şu şekilde türetilir:
μ = μₛ × α ± μₛ × δ

Tablo: Tipik poliüretan tekerlek bozulma faktörünün referans değeri

Bu hibrit yaklaşım, AGV dijital ikiz modelleri için idealdir ve hem fiziksel doğruluğu hem de simülasyon güvenilirliğini artırır.

Akıllı Otomotiv Lojistiğinde Uygulama Senaryoları

1. AGV'ler için Tekerlek Seçimi

• Yüksek μ (0,08–0,12): Ağır yük alanları ve yüksek sürtünme bölgeleri;

• Düşük μ (0,03–0,06): AGV lojistiğinde yüksek hızlı, boş yük rotaları.

2. Enerji Tüketimi Tahmini
AGV enerji gereksinimlerini daha doğru bir şekilde simüle etmek için F = μ × m × g'yi uygulayın.

3. Navigasyon Kontrol Ayarı
Gerçek sürtünme verilerine dayalı ince ayarlı PID kontrolü:

• Durdurma hassasiyetini ±2 mm'ye kadar iyileştirin;

• Yükün sallanmasını ve elleçleme kaybını azaltın.

Sektör Değer Özeti