МЕТОДЫ СНИЖЕНИЯ ШУМА АВТОТРАНСПОРТА
Аннотация
Снижение шума генерируемого автотранспортом остается важной задачей развития транспортного комплекса. Автотранспортный шум является одной из причин нагрузки на здоровье современного человека в условиях современных мегаполисов. При этом технические решение направленные на решение данной задачи должны учитывать экономические ограничения вызванные конкурентоспособностью продукции автопроизводителя на рынке. Необходимость снижения шума генерируемого автотранспортом установлена рядом международных нормативно-правовых документов. Кроме того снижение шума автотранспорта является одним из направлений создания комфортной и безопасной среды.
Цель: проанализировать основные источники шума, генерируемые автотранспортным средством, а также методы его сокращения.
Методы: используются синтез, индукция и дедукция, сравнение, обобщение и другие научные методы исследования.
Результаты: предложены мероприятия, позволяющие снизить шум автотранспортного средства в диапазоне на 17-25%.
Область применения результатов: результаты работы могут быть использованы при разработке систем снижения транспортного шума в города и при городском планировании, в частности при выборе состава и места размещения шумозащитных заграждений.
Скачивания
Литература
Alsamhi SH, Ma O, Ansari MS. Convergence of Machine Learning and Robotics Communication in Collaborative Assembly: Mobility, Connectivity and Future Perspectives. Journal of Intelligent & Robotic Systems. Springer Science and Business Media LLC; 2019 Oct 16. http://dx.doi.org/10.1007/s10846-019-01079-x
Minucci F, Vinogradov E, Sallouha H, Pollin S. UAV Location Broadcasting with Wi-Fi SSID. 2019 Wireless Days (WD). IEEE, 2019 Apr. http://dx.doi.org/10.1109/wd.2019.8734208
Shvetsov AV. The Stakeholders of Transport Infrastructure as an Element of the Transport Security System. World of Transport and Transportation. FSBEO HPE Moscow State University of Railway Engineering (MIIT); 2020 Dec 7, vol. 18, no. 1, pp. 244–57. http://dx.doi.org/10.30932/1992-3252-2020-18-244-257
Shvetsov A, Afanasyev L, Kokieva G. Optimization of Costs for Freight Transportation Across the River. Proceedings of the XIII International Scientific Conference on Architecture and Construction 2020. Springer Singapore; 2020 Dec 24, pp. 226–35. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-33-6208-6_23
Shvetsov A, Kokieva G. Transport security: analysis and comparison of existing approaches. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2020 Nov 27, vol. 953, 012076. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/953/1/012076
Shvetsov A, Balalaev A, Grivanova O, Kokieva G, Varlamova L. Transportation safety in an urban condition. Rudoy D, Murgul V, editors. E3S Web of Conferences. EDP Sciences, 2019, vol. 135, 02004. Available from: http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/201913502004
Kanzaki A, Akagi H. A UAV-Collaborative Sensing Method for Efficient Monitoring of Disaster Sites. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer International Publishing, 2019 Mar 15, pp. 775–86. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-15032-7_65
Jun-yan L, Zhuo-ning D, Meng-yue Z. A fuzzy virtual force based approach to multiple UAVs collaborative path planning. Proceedings of 2014 IEEE Chinese Guidance, Navigation and Control Conference. IEEE, 2014 Aug. http://dx.doi.org/10.1109/cgncc.2014.7007381
Saleem Y, Rehmani MH, Zeadally S. Integration of Cognitive Radio Technology with unmanned aerial vehicles: Issues, opportunities, and future research challenges. Journal of Network and Computer Applications. Elsevier BV, 2015 Apr, vol. 50, pp. 15–31. http://dx.doi.org/10.1016/j.jnca.2014.12.002
Popescu, Stoican, Stamatescu, Chenaru, Ichim. A Survey of Collaborative UAV–WSN Systems for Efficient Monitoring. Sensors. MDPI AG, 2019 Oct 28, vol. 19, no. 21, pp. 4690. http://dx.doi.org/10.3390/s19214690
Schroeder K, Song Y, Horton B, Bayandor J. Investigation of UAS Ingestion into High-Bypass Engines, Part 2: Parametric Drone Study. 58th AIAA/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference. American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2017 Jan 5. http://dx.doi.org/10.2514/6.2017-0187
Shvetsova SV, Shvetsov AV. Safety Analysis of Goods Transportation by Unmanned Aerial Vehicles. World of Transport and Transportation. FSBEO HPE Moscow State University of Railway Engineering (MIIT), 2020, vol. 17, no. 5, pp. 286–297. http://dx.doi.org/10.30932/1992-3252-2019-17-5-286-297
Alsamhi S, Ma O, Ansari M, Gupta S. Collaboration of Drone and Internet of Public Safety Things in Smart Cities: An Overview of QoS and Network Performance Optimization. Drones. MDPI AG, 2019 Jan 27, vol. 3, no. 1, pp. 13. http://dx.doi.org/10.3390/drones3010013
Sciancalepore S, Ibrahim OA, Oligeri G, Di Pietro R. Detecting Drones Status via Encrypted Traffic Analysis. Proceedings of the ACM Workshop on Wireless Security and Machine Learning - WiseML 2019. ACM Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3324921.3328791
Kirschstein T. Comparison of energy demands of drone-based and ground-based parcel delivery services. Transportation Research Part D: Transport and Environment. Elsevier BV, 2020 Jan, vol. 78, 102209. http://dx.doi.org/10.1016/j.trd.2019.102209
Sergeev N.V. Silovyye agregaty: Konspekt lektsiy [Power units: Lecture notes]. Zernograd, 2015.
Просмотров аннотации: 157 Загрузок PDF: 113
Copyright (c) 2021 Alexey V. Shvetsov, Alexander V. Doronichev, Natalya A. Kuzmina
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
