Содержание

МТЛБ и МТЛБу в военном и гражданском вариантах

Оставить отзыв

Гусеничный тягач предназначен для специальных и транспортных работ в условиях труднодоступного бездорожья в регионах с разным климатом. Вездеход имеет оптимальную конструкцию, которая позволяет правильно распределять усилия на опорные катки. Уникальная ходовая система тягача с энергоемкой индивидуальной торсионной подвеской обеспечивают проходимость по воде, глубокому снегу и бездорожью.

Бронированный корпус имеет усиленное дно. Вездеходы производятся целыми сериями, поэтому купить запчасти для МТЛБ не вызывает сложностей.

Сфера использования

Гусеничные транспортеры МТЛБу применяются в разных областях – для транспортировки людей и грузов, буксировки техники, очистки зимних дорог. Шасси тягача оптимально подходит для установки буровых установок, емкостей для ГСМ или воды, других жидкостей, пожарного оборудования.

Наибольшая грузоподъемность вездехода – 6 тонн, также можно использовать прицеп, в который входит до 6,5 тонн.

Параметры силового агрегата

Стандартный двигатель обладает мощностью в 300 л. с., оснащен турбинным устройством. Также мощность можно увеличить, если произвести модернизацию и заменить некоторые деталей: установить новые вкладыши, улучшенные валы, поменять поршневую группу и уплотнительные элементы.

Обкатку и проверку на специальных стендах, двигатели проходят еще на этапе сборки машины. При пуске холодного мотора давление в системе смазки должно быть минимум 6 атм. На всех двигателях с завода стоят термические пломбы, соответствующие нормативным актам и стандартам. Термопломба говорит о нормальной рабочей температуре двигателя во время эксплутации.

Технические характеристики тягача

Коротко о технических данных вездехода МТЛБу:

  • Вес без экипажа и груза в рабочем состоянии с комплектом ЗИП и полной заправкой топливом – 12 тонн.
  • Грузоподъемность без прицепа – 6 т, при буксировании прицепа – 6,5 т.
  • Количество спальных мест – 5, посадочных – 13.
  • Габариты вездехода: ширина – 3,15 м, длина – 8,36 м, высота – 2,81 м.
  • Колея – 2,5 м.
  • Клиренс – 0,39-0,41 м.
  • Наибольшая скорость при частоте вращения мотора 2100 оборотов в минуту – 61,5 км в час.
  • Средняя скорость по грунту с груженым прицепом – 30 км в час.
  • Расход топлива с прицепом и грузом – 100 литров на 100 км пробега.
  • Расход моторного масла – не выше 2% от топлива.
  • Тип двигателя – турбированный ЯМЗ-238Н, мощностью 300 л. с.

Чем отличается вездеход МТЛБу от МТЛБ

Существуют некоторые отличия гражданского тягача от военного аналога:

  • Корпус длиннее на 0,81 м из-за дополнительного опорного катка. Поэтому давление на грунт снижено. Для заболоченной местности – это лучший вариант транспорта.
  • Высота больше на 20 см, что позволило увеличить внутренний объем и расположить управляющее отделение над трансмиссией.
    В МТЛБу кабина более эргономичная, по сравнению с военным образцом. Высокая кабина дает удобство в движении и широкий обзор.
  • Двигатель имеет более высокую мощность – 300 л. с.
  • Установлены гидродинамические щитки, помогающие в управлении при движении на воде.
  • Основным отличием гражданского тягача от военного является возможность установки разного оборудования: емкостей, кранов, буров.
Машиностроение впк, интересно, информация, машиностроение, реклама
  • Будущее Кумтора, похоже, определилось

  • Трагедия на шахте им. К.И. Киселева

  • Потребление угля идет на убыль

  • Панельный забор из прутьев

  • Виды инженерных систем

  • Как взять кредит на бизнес для ИП

  • Реле: виды и назначение

  • На АО Кавказцемент (Евроцемент груп) запущен новый комплекс

Фото вездеходов МТЛБ и МТЛБУ

Фото вездеходов МТЛБ и МТЛБУ

[email protected] ru

+7 (495) 845-07-03(многоканальный)

Назад к фото и видео

Фотогалереи

Фото снегоболотохода МТЛБ из различных ракурсов и с разными модификациями.

Фото МТЛБ

(10 фотографий)

Фото МТЛБУ в летнее время года

Фото МТЛБУ

(7 фотографий)

Снегоболотоходы МТЛБ и МТЛБУ зимой на снегу чувствуют себя вполне уверенно.

Фото МТЛБ и МТЛБУ на снегу

(13 фотографий)

Наша вездеходная техника

  • ТАНК В — 46″ > 60 км/ч» > 760 л.
    с.» >
  • БРДМ 6-цил. карб. бенз.» > 110 км/ч» > 140 л.с.» >
  • БТР 2 шт. 6-цил. карб.»> 80 км/ч»> 180 л.с.»>
  • Argo 4 — такт. бенз.»> 45 км/ч»> 18 л.с.»>
  • Шатун Kubota — японский дизель.»> 45 км/ч»> 45 л.с. — турбодизель»>
  • Шерп 4 — такт. диз.»> 45 км/ч»> 45 л.с.»>
  • УАЗ УМЗ-4213″ > 100 км/ч» > 115 л. с.» >
  • Max Briggs & Stratton Vanguard»> 60 км/ч»> 23 л.с.»>
  • Пелец 1000 диз. 4-х такт.»> 49 км/ч»> 51 л.с.»>
  • Газ Газ 34 09″> 63 км/ч»> 130 л.
    с.»>
  • Трекол Andoria»> 70 км/ч»> 86 л.с.»>
  • Литвина Возможна установка японского дизеля»> 50 км/ч»> 86 л.с.»>
  • Тингер CHERY SQRB2G06″> 50 км/ч»> 56 л.
    с.»>
  • Тигр CHERY SQR372″> 45 км/ч»> 53 л.с.»>
  • Медведь ВАЗ-2107″> 50 км/ч»> 76 л.с.»>
  • Тайга Cummins-4ISBe185″> 54 км/ч»> 185 л. с.»>
  • Лось Mercedes OM612″> 55 км/ч»> 177 л.с.»>
  • Петрович IVECO S23ENT»> 60 км/ч»> 116 л.с.»>
  • Викинг DW10 (FORD)»> 80 км/ч»> 163 л. с.»>
  • Четра ЯМЗ-236Б-2″> 45 км/ч»> 250 л.с.»>

MATLAB — MathWorks — MATLAB & Simulink

Разработано с учетом вашего образа мыслей и работы, которую вы выполняете.

MATLAB ® сочетает в себе среду рабочего стола, настроенную для итеративного анализа и процессов проектирования, с языком программирования, непосредственно выражающим математику матриц и массивов. Он включает в себя Live Editor для создания сценариев, которые объединяют код, вывод и форматированный текст в исполняемый блокнот.

 

Профессионально созданные

Наборы инструментов MATLAB разработаны профессионалами, тщательно протестированы и полностью задокументированы.

С интерактивными приложениями

Приложения MATLAB позволяют увидеть, как различные алгоритмы работают с вашими данными. Повторяйте до тех пор, пока не получите нужные результаты, а затем автоматически сгенерируйте программу MATLAB для воспроизведения или автоматизации вашей работы.

И возможность масштабирования

Масштабируйте свои анализы для запуска на кластерах, графических процессорах и в облаках с небольшими изменениями кода. Нет необходимости переписывать свой код или изучать программирование больших данных и приемы работы с нехваткой памяти.

Возможности MATLAB

Анализ данных

Изучение, моделирование и анализ данных

Графика

Визуализация и исследование данных

Программирование

Создание сценариев, функций и классов Интерфейсы

Использование MATLAB с Python, C/C++, Fortran, Java и другими языками

Оборудование

Подключение MATLAB к оборудованию

Параллельные вычисления

Выполнение крупномасштабных вычислений и распараллеливание моделирования с использованием многоядерных рабочих столов, графических процессоров, кластеров и облаков

Веб-развертывание и развертывание настольных компьютеров

Совместное использование программ MATLAB

MATLAB в облаке

Запуск в облачных средах из MathWorks Cloud в общедоступные облака включая AWS и Azure

Перенесите свои идеи за рамки исследований в производство

Развертывание в корпоративных приложениях

Код MATLAB готов к эксплуатации, поэтому вы можете сразу перейти к своему облаку и корпоративных систем и интегрироваться с источниками данных и бизнес-системами.

Запуск на встроенных устройствах

Автоматическое преобразование алгоритмов MATLAB в код C/C++, HDL и CUDA для запуска на встроенном процессоре или FPGA/ASIC .

Интеграция с модельно-ориентированным проектированием

MATLAB работает с Simulink для поддержки модельно-ориентированного проектирования , которое используется для многодоменного моделирования, автоматической генерации кода, а также тестирования и проверки встроенных систем.

Использование MATLAB для:

Системы управления


Проектирование, тестирование и внедрение систем управления

Глубокое обучение

Подготовка данных, проектирование, моделирование и развертывание для глубоких нейронных сетей

Компьютерное зрение и обработка изображений


Сбор, обработка и анализ изображений и видео для разработки алгоритмов и проектирования систем

Космические системы

Машинное обучение

Обучение моделей, настройка параметров и развертывание в производстве или на периферии

Профилактическое обслуживание

Разработка и развертывание программного обеспечения для мониторинга состояния и профилактического обслуживания

Робототехника

Преобразуйте свои идеи и концепции в области робототехники в автономные системы, которые безупречно работают в реальных условиях.

Обработка сигналов

Анализ сигналов и данных временных рядов. Моделируйте, проектируйте и моделируйте системы обработки сигналов.

Испытания и измерения

Сбор, анализ и исследование данных и автоматизация испытаний

Беспроводная связь

Создание, проектирование, тестирование и проверка систем беспроводной связи

Посмотреть все приложения

Получить MATLAB сегодня

Начните работу с бесплатной 30-дневной пробной версии.

Получить бесплатную пробную версию

Посмотреть цены

Запросить цену

Выберите сеть Сайт

Выберите веб-сайт, чтобы получить переведенный контент, где он доступен, и посмотреть местные события и предложения. На основе ваше местоположение, мы рекомендуем вам выбрать: .

Вы также можете выбрать веб-сайт из следующего списка:

Европа

Свяжитесь с местным офисом

Начало работы с MATLAB — Видео

MATLAB ® — это среда для всех видов технических вычислений, таких как анализ данных, моделирование и разработка алгоритмов. Это видео покажет вам основы и даст вам представление о том, как выглядит работа в MATLAB. Обязательно дочитайте до конца, чтобы узнать, куда идти дальше, чтобы глубже изучить MATLAB. Итак, приступим.

Это одно из зданий штаб-квартиры MathWorks в Натике, штат Массачусетс. Видите все эти милые солнечные батареи? Что ж, посмотрим, правильно ли они работают. Есть теоретическая модель, которая говорит, каким должно быть производство. Давайте реализуем это и сравним с реальными данными, записанными с панелей.​

Во-первых, нам нужны некоторые константы: широта Натика и «солнечное склонение», которое представляет собой просто угол, который говорит нам, как высоко в небе поднимается солнце в данный день. Это значения, которые мы можем найти. Давайте возьмем значение для 21 июня, самого длинного дня в году, чтобы получить максимальный объем производства. Наши расчеты вводятся в командное окно и выполняются немедленно, и мы можем видеть переменные, которые мы только что создали, здесь, в Рабочей области.

Углы, которые мы только что ввели, выражены в градусах, но если мы собираемся выполнять с ними математические операции, было бы лучше преобразовать их в радианы. Мы можем выполнять стандартные математические вычисления и присваивать результат новой переменной или даже перезаписывать ту же переменную. Здесь мы используем встроенное значение числа пи, чтобы выполнить преобразование вручную. Но мы могли бы также использовать одну из многих встроенных функций MATLAB.​

Далее мы хотим рассчитать производство в течение дня, поэтому нам нужен диапазон времени. Давайте создадим вектор для представления времени суток. Мы начнем в 5:30, вскоре после восхода солнца, и будем работать с 15-минутными интервалами до 8:00, непосредственно перед закатом.

В нашей формуле используется местное солнечное время. Это не совсем то же самое, что и время на часах, из-за таких соглашений, как часовые пояса и переход на летнее время. Итак, мы возьмем наш вектор времени и применим сдвиг.​

Теперь мы готовы рассчитать влияние угла между солнцем и панелями. Это уравнение длинное, но код MATLAB выглядит точно так же, как математика, поэтому его достаточно легко реализовать. Опять же, в этой части формулы используются градусы, а не радианы, поэтому мы могли бы преобразовать или… мы могли бы посмотреть в документации, чтобы получить больше информации о тригонометрических функциях, где мы обнаруживаем, что есть функция cosd, которая принимает входные данные в градусах, а не чем радианы. В MATLAB есть функции для самых разных задач: от тригонометрии до обнаружения выбросов, подбора кривых, теории графов и фильтрации сигналов. Поэтому всегда полезно проверить документацию.​

Теперь, когда мы знаем о cosd, мы можем завершить нашу формулу. И добавим точку с запятой в конце строки, чтобы результат не отображался. Если мы хотим посмотреть значения, мы всегда можем дважды щелкнуть переменную sunangle в рабочей области: это откроет Редактор переменных. Но, вероятно, более информативно просмотреть его в графическом виде. Мы можем выбрать переменные t и sunangle и перейти на вкладку Plots на панели инструментов. Выберите сюжет и вот он. Теперь у нас также есть код, поэтому мы знаем, как сделать это программно в следующий раз. Интенсивность излучения из-за угла наклона солнца должна быть равна 0, когда солнце восходит и заходит, и достигает пика в местный полдень. И мы должны получить 100% интенсивность, когда солнце находится прямо над панелями. Но в Массачусетсе солнце никогда не садится прямо над головой, даже в июне, так что сюжет выглядит примерно так.

Хорошо, это угол падения солнца. Чтобы завершить модель, нам нужно рассчитать влияние атмосферы. Чем больше воздуха проходит свет, тем меньше энергии попадает на панели. Давайте введем это эмпирическое уравнение и… упс, что-то пошло не так. К счастью, это полезное сообщение об ошибке позволяет нам понять, что мы допустили распространенную ошибку. MATLAB естественным образом работает с векторами и матрицами, включая матричные вычисления. Таким образом, по умолчанию MATLAB считает этот карат экспоненциальной матрицей. Но это не то, что мы имели в виду — нам нужен показатель степени для каждого элемента массива, поэтому давайте воспользуемся стрелкой вверх, чтобы вызвать эту команду, затем сделаем то, что говорит сообщение об ошибке, и изменим операцию степени на точку-карат.

Наконец, нам просто нужно перемножить два коэффициента интенсивности вместе (и мы узнали из предыдущей ошибки, поэтому на этот раз мы будем использовать точку-звезду) и умножить на размер панелей, чтобы получить общее теоретическое производство энергии. Проверьте график — выглядит разумным, вот он: теоретическая максимальная производительность, которую мы должны получить от наших солнечных батарей. Это то, что мы должны увидеть 21 июня, если это идеальный солнечный день. Затем нам нужно получить фактические данные и сравнить их.​

Но перед этим неплохо было бы сохранить то, что мы сделали, в скрипте. Давайте вернемся к истории команд и выберем команды, которые мы использовали, чтобы попасть сюда, щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Создать Live Script». Откроется редактор со скриптом, содержащим выбранные команды. Теперь мы можем редактировать команды, а поскольку у нас есть живой скрипт, мы можем сделать его более удобным, разбив на разделы, добавив текст, комментарии, заголовки, изображения, уравнения и т.  д. Теперь мы можем запускать участки кода или весь скрипт, и вывод появляется на панели вывода рядом с кодом. Мы можем использовать интерактивные инструменты, чтобы очистить наш участок. И снова мы получаем код, чтобы добавить его в наш скрипт.

Теперь о данных. В браузере текущей папки мы видим, что у нас есть электронная таблица, содержащая записанное производство за июнь 2018 года. Давайте импортируем эти данные. Инструмент импорта просматривает содержимое файла. Он распознает первый столбец как временные метки, поэтому хочет импортировать их с типом данных, подходящим для даты и времени. Он также хочет импортировать все данные вместе в виде таблицы, которая является типом данных, разработанным для такого типа данных электронной таблицы, где у нас есть набор наблюдений за несколькими различными переменными. Итак, давайте просто импортируем данные в этой форме, но, возможно, с более простым именем переменной. Теперь у нас есть эта переменная, производство, которая представляет собой таблицу с 2880 наблюдениями за тремя переменными. Три переменные — это время и электричество, вырабатываемое двумя разными солнечными панелями.

После импорта некоторых данных хорошим первым шагом часто является их построение, чтобы получить представление о том, с чем вы имеете дело. Итак, давайте воспользуемся функцией plot. Чтобы получить отдельные переменные в таблице, мы используем точечную нотацию — имя таблицы, точку и имя переменной. И обратите внимание на полезные вспомогательные средства программирования, которые предлагают дополнения. Запустите этот раздел скрипта, чтобы увидеть результаты. Поскольку метки времени были импортированы как переменная даты и времени, ось X нашего графика помечена датами, поэтому мы можем видеть 30 ежедневных пиков за июнь. Мы можем использовать интерактивные инструменты, чтобы немного изучить сюжет. Мы видим, что было несколько пасмурных дней, в том числе 21-го, к сожалению. Но здесь вы можете видеть, что 26-е было идеальным.

Итак, как нам получить продукцию за выбранный день? Что ж, есть несколько разных способов сделать это, но если мы заинтересованы в разбивке данных по дням или времени суток, может быть полезно переупорядочить наши данные из одного непрерывного временного ряда в сетку времени и дней. Этот подход имеет смысл для этих данных, которые записываются равномерно каждые 15 минут, поэтому 2880 измерений за июнь соответствуют 96 измерениям — 4 в час — для каждого из 30 дней месяца. Итак, давайте воспользуемся функцией изменения формы, чтобы изменить длинный вектор на 9Матрица 6 на 30.​

Теперь легко извлечь данные за любой день. Чтобы получить данные для 21-го числа, мы заходим в нашу матрицу и берем все строки 21-го столбца. Эти данные записываются в течение дня, поэтому нам нужно сделать вектор времени от полуночи до полуночи, и теперь мы можем его построить. Давайте добавим спецификацию стиля, чтобы показать фактические точки данных.​

И теперь мы можем передать теорию и данные функции построения графика, чтобы мы могли видеть их вместе. Как и ожидалось, данные за 21 число не очень хорошие. Но помните, что 26-е действительно выглядело хорошо, и несколько дней не изменят угол наклона солнца так сильно, так что давайте посмотрим на тот день. К счастью, можно легко перейти к другому дню и повторно запустить раздел.

Теперь мы видим, что данные согласуются с моделью, ну, вплоть до порога, который выдерживают инверторы. Для нашей системы панели могут производить до 270 кВт, но у инверторов есть ограничение 207 кВт. Мы можем вернуться и использовать функцию min, чтобы добавить это ограничивающее поведение в нашу модель. Перезапустите скрипт… И теперь мы видим, что данные очень хорошо согласуются с теоретической моделью.​

Мы отлично поработали. Итак, мы должны поделиться этим. Если мы просто хотим поделиться с кем-то своими выводами, мы можем сохранить копию сценария в виде статического документа, например PDF. Но мы также можем передать этот скрипт (вместе с файлом данных) любому, у кого есть MATLAB, и они смогут запустить его для себя и воспроизвести наши результаты. Они могут редактировать сценарий, исследовать данные, уточнять модель и выполнять новый анализ.

И ты тоже можешь. Эти файлы доступны для скачивания.

Теперь, когда вы поняли, что такое работа в MATLAB, пришло время изучить его должным образом.