Dynamic Modeling of Hydraulic Shovel Excavators for Geomaterials
Notice bibliographique
Résumé
The hydraulic shovel excavator has found significant applications in surface mining, construction, and geotechnical operations due to its flexibility and mobility. The key to high availability and utilization of this shovel is adequate understanding of machine dynamics and machine-formation interactions among other technical, operating, safety, and economic factors. These shovels are capital intensive, complex in design and operation within severely constrained environments. Detailed dynamic modeling and analysis are required to understand their effective utilization for achieving efficient operating performance and economic useful lives. Previous attempts at solving these problems are limited because they do not provide knowledge on the resistive forces and moments for efficient excavation. In this paper, the Newton-Euler techniques are used to develop hydraulic shovel dynamic models with numerical examples. Detailed analysis of the results shows that: (1) the kinematics of the stick-bucket joint (joint 3) is the most critical and effective control of this joint and is important input into efficient excavation design and execution; and (2) the highest resistive moments occur between the duration of 1.5 and 2.0s after the start of formation excavation and the highest magnitudes are 1,500Nm (for stick), 900Nm (for bucket), and 600Nm (for boom). Based on these results, the path trajectories, dynamic velocity and acceleration profiles, and dimensioned parameters for optimum feed force, torques, and momentum of shovel boom-bucket assembly can be modeled and used for efficient excavation. The optimum digging forces and resistances for the hydraulic shovel excavator can also be modeled and used to predict optimum excavation performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».