У статті розглянуто використання причіпного автобусного поїзда для перевезень пасажирів у великих містах. Доцільність застосування такого виду транспорту зумовлена характерними коливаннями пасажиропотоку: у години пік може працювати автобус разом із причепом, що забезпечує більшу місткість та дає змогу уникати необхідності додаткових рейсів або збільшення парку рухомого складу, а у міжпіковий період – використовуватися лише один автобус, що зменшує витрати на паливо, обслуговування та заробітну плату персоналу. Отже, автобусний поїзд є ефективним інструментом адаптивного управління пасажироперевезеннями, який поєднує високу продуктивність у періоди максимального навантаження та експлуатаційну економічність у години спаду. Проте використання таких автопоїздів потребує глибоких досліджень їхніх техніко-експлуатаційних властивостей, зокрема маневреності, що забезпечує можливість руху в складній вуличній мережі сучасних мегаполісів. Маневреність визначається здатністю автобусного поїзда рухатися вузькими вулицями, долати перехрестя із малим радіусом повороту та виконувати маневри без перевищення габаритної смуги руху. Показники маневреності автомобілів і автопоїздів можна визначати як за динамічними, так і за кінематичними моделями; останні дають змогу розрахувати траєкторії характерних точок транспортного засобу за різних режимів повороту та оцінити вплив параметрів конструкції на поведінку поїзда.
Результати досліджень маневреності за кінематичними моделями потребують експериментальної перевірки. Така перевірка автобусного поїзда у складі двох автобусів ЛАЗ A183D1 виконана на фізичній моделі, обладнаній контрольно-вимірювальною апаратурою. Програмне забезпечення моделі реалізує алгоритм керування віссю причіпного автобуса, в основу якого покладено принцип збігу траєкторій характерних точок основного та причіпного модулів. Показано, що за комбінованого способу керування причіпним автобусом габаритна смуга руху автопоїзда зменшується на 18–20 % порівняно із варіантом некерованого причепа. Такий підхід перспективний для гібридних автобусів із активним причепом та здатний істотно підвищити придатність автопоїздів до міських умов. Максимальні відхилення траєкторії причіпного автобуса відносно основного під час аналітичних та експериментальних досліджень не перевищували 5 % у всіх розглянутих режимах повороту.
1. Sakhno, V., Kravchenko, O., Poljakov, V., Chovcha, I., Dižo, J., & Blatnický, M. (2024). Maneuverability and stability of an articulated bus for bus rapid transit system. In 15th International Scientific Conference on Aeronautics, Automotive, and Railway Engineering and Technologies (BulTrans-2023). (pp. 030002). AIP Publishing LLC. DOI: 10.1063/5.0201443 (in English).
https://doi.org/10.1063/5.0201443
2. Sakhno, V., Murovany, I., Sharai, S., & Seleznev, V. (2017). Comparative evalution of maneurability of large and extra large class buses. In Mobile machines. International scentific conference, Kaunas, Lithuania. Aleksandras Stulginskis University (pp. 38-47). (in English).
3. Sakhno, V. P., Maiak, N. M., Murovanyi, I. S., & Kotenko, A. M. (2025). Do vyznachennia manevrenosti sharnirno-iednanykh avtobusiv iz samoustanovliuvalʹnoiu vissiu prychepa [Determination of the maneuverability of articulated buses with a self-aligning trailer axle]. Suchasni tekhnolohii v mashynobuduvanni i na transporti [Modern Technologies in Mechanical Engineering and Transport], 1(24). DOI: 10.36910/automash.v1i24.1745 (in Ukrainian).
https://doi.org/10.36910/automash.v1i24.1745
4. Ma, Y., Wang, F., Chen, S., Xing, G., Xie, Z., & Wang, F. (2023). A dynamic method to predict driving risk on sharp curves using multi-source data. Accident Analysis & Prevention, 191, 107228. DOI: 10.1016/j.aap.2023.107228 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.aap.2023.107228
5. Gottmann, F., Wind, H., & Sawodny, O. (2018, August). On the influence of rear axle steering and modeling depth on a model based racing line generation for autonomous racing. In 2018 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA) (pp. 846-852). IEEE. DOI: 10.1109/CCTA.2018.8511508 (in English).
https://doi.org/10.1109/CCTA.2018.8511508
6. Tschöke, M., & Boysen, N. (2018). Container supply with multi-trailer trucks: parking strategies to speed up the gantry crane-based loading of freight trains in rail yards. OR Spectrum, 40(2), 319-339. DOI: 10.1007/s00291-017-0491-1 (in English).
https://doi.org/10.1007/s00291-017-0491-1
7. Sakhno, V. P., Humeniuk, P. I., Marchuk, R. M., & Sondak, V. M. (2011). Do vyboru typu pryvodu upravlinnia napivprychepom dovhobazovoho avtopoizda-konteinerovoza [Selecting the drive type for controlling a semi-trailer of a long-wheelbase container road train]. Avtoshliakhovyk Ukrainy, 14, 87-90. (in Ukrainian).
8. Islam, M. M. (2013). Parallel design optimization of multi-trailer articulated heavy vehicles with active safety systems. Retrieved from: https://hdl.handle.net/10155/309 (in English).
9. Shekar, V. T., Reddy, S., Mitra, M., & Cherukuri, A. (2014). Bus Body Modularity - Design and Manufacturing. DOI: https://doi.org/10.4271/2014-01-0356 (in English).
https://doi.org/10.4271/2014-01-0356
10. Tian, X., He, R., Sun, X., Cai, Y., & Xu, Y. (2019). An ANFIS-based ECMS for energy optimization of parallel hybrid electric bus. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 69(2), 1473-1483. DOI: 10.1109/TVT.2019.2960593 (in English).
https://doi.org/10.1109/TVT.2019.2960593
11. Sakhno, V. P., Polyakov, V. M., Sharay, S. M., Murovanyy, I. S., & Omelnytskyy, O. Y. (2021). Sharnirno-zchlenovani avtobusy. Manevrenist ta stiikist: monohrafiia [Articulated buses. Maneuverability and stability: Monograph]. Lutsk National Technical University (in Ukrainian).
12. Sakhno, V. P., Timkov, O. M., Yashchenko, D. M., & Bosenko, V. M. (2021). Rozrobka masshtabnoi fizychnoi modeli avtopoizda dlia eksperymentalʹnykh doslidzhenʹ [Development of a scale physical model of a road train for experimental research]. Suchasni tekhnolohii v mashynobuduvanni i na transporti [Modern Technologies in Mechanical Engineering and Transport], 1(16), 150-158. DOI: 10.36910/automash.v1i16.517 (in Ukrainian).
https://doi.org/10.36910/automash.v1i16.517
13. Ma, Y., Wang, F., Chen, S., Xing, G., Xie, Z., & Wang, F. (2023). A dynamic method to predict driving risk on sharp curves using multi-source data. Accident Analysis & Prevention, 191, 107228. DOI: 10.1016/j.aap.2023.107228 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.aap.2023.107228
14. Ionică, I., Modreanu, M., Morega, A., & Boboc, C. (2017). Design and modeling of a hybrid stepper motor. In 2017 10th International Symposium on Advanced Topics in Electrical Engineering (ATEE) (pp. 192-195). IEEE. DOI: 10.1109/ATEE.2017.7905081 (in English).
https://doi.org/10.1109/ATEE.2017.7905081
15. Sajbidor, M., Vesely, P., & Krajewski, M. (2023). Creating cross-platform application in Java and C++. In Developments in Information and Knowledge Management Systems for Business Applications: Volume 6 (pp. 495-540). Cham: Springer Nature Switzerland. DOI: 10.1007/978-3-031-27506-7_19 (in English).
https://doi.org/10.1007/978-3-031-27506-7_19
16. Tracker. Retrieved from: https://opensourcephysics.github.io/tracker-website/ (in English).