Реферат: Теоретические основы надежности и диагностики автомобилей - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Теоретические основы надежности и диагностики автомобилей

Банк рефератов / Технологии

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 8879 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникального реферата

Узнайте стоимость написания уникальной работы

32 Министерство образования Российской Федерации Тольяттинский государственный университет Кафедра «Техническая эксплуатация и ремонт автомобилей» В.С. МАЛКИН Теоретические основы надежности и диагностики автомобилей Конспект лекций для студентов специальности 1502.00 «Автомобили и автомобильное хозяйство» заочной формы обучения Тольятти - 200 3 1. КАЧЕСТВО И НАДЕЖНОСТЬ АВТОМОБИЛЯ 1.1. Общие представления о качестве и надежности автомобиля. Большинство задач, решаемых технической эксплуатацией, связано в большей или меньшей степени с качеством изделий (в данном случае автомобилей, агрегатов, деталей, технологического оборудования) и эксплуатационных материалов при их функционировании или использовании в определенных условиях эксплуатации. По международному стандарту ИСО качество - это совокупность характеристик объекта, относящихся к его способности удовлетворять установленные и предполагаемые потребности. По отечественному стандарту качество – это совокупность свойств продукции, обуславливающих ее пригодность удовлетворять определенные потребности в соответствии с ее назначением. Еще говорят, что качество – это совокупность свойств изделия выполнять заданные функции при использовании его по назначению. Качество автомобиля закладывается в процессе его проектирования, обеспечивается в процессе его производства и поддерживается в процессе эксплуатации – последнее является задачей инженерных служб АТП, СТО и других организаций, занимающихся технической эксплуатацией автомобилей. Рассмотрим подробнее структуру компонент понятия «Качество автомобиля» Свойства и т.д. Параметры Показатели Рис. 1. Качество автомобиля выражается широкой совокупностью свойств, каждое из которых характеризуется одним или несколькими параметрами, которые количественно выражаются конкретными показателями. Например, динамичность характеризуется максимальной скоростью автомобиля, временем разгона до 100 км / час и т.д. Конкретный автомобиль с определенным техническим состоянием имеет определенное значение показателей параметров. Следует иметь в виду, что не все свойства могут быть количественно выражены показателями, например, глянец окраски, удобство посадки водителя и т.д. В процессе эксплуатации автомобиля его качество, обычно, ухудшается за счет изменения показателей. Надежность является специфическим свойством качества, поскольку проявляется только в течение длительного времени. Обобщенно можно считать, что надежность – это качество изделия, развернутое во времени. По общепринятому определению надежность – это свойство изделия (объекта) выполнять заданные функции, сохраняя во времени значения установленных показателей в пределах, соответствующих заданным режимам и условиям использования, технического обслуживания, ремонта, хранения и транспортирования. Надежность – сложное понятие, оно выражается четырьмя параметрами: 1. Безотказность – свойство объекта (изделия) непрерывно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени или наработки. Показателями безотказности являются: средняя наработка на отказ, интенсивность потока отказов как величина обратная средней наработки на отказ, вероятность безотказной работы при заданной наработке. 2. Долговечность – свойство объекта сохранять работоспособность до предельного состояния с необходимыми перерывами для технического обслуживания и текущего ремонта. Показателями являются: средний ресурс (в единицах наработки), средний срок службы (обычно в календарных годах), гамма процентный ресурс (это ресурс, который достигается, например, 95-процентами объектов). 3. Ремонтопригодность (эксплуатационная технологичность) – свойство объекта, заключающееся в его приспособленности к предупреждению, обнаружению и устранению отказов и неисправностей. Применительно к автомобилю по ГОСТ 20334-81 показателями ремонтопригодности являются: периодичность ТО, разовая оперативная трудоемкость ТО, удельная трудоемкость ТО, количество используемых видов ГСМ, инструментов и оснастки и т.п. 4. Сохраняемость – свойство объекта сохранять установленные показателя качества в процессе хранения, транспортирования и непосредственно после. Показателями сохраняемости являются средний и гамма процентный срок хранения. Основными терминами и понятиями надежности также являются: А) Отказ - изменение одного или нескольких показателей заданных параметров объекта, приводящее его в неработоспособное состояние. Изменения могут быть внезапными (случайными) и систематическими с нарушением геометрии деталей или свойств материалов. Изменения постепенные по развитию, могут быть внезапные по проявлению. Б) Неисправность – состояние, когда объект не отвечает хотя бы одному из требований нормативно-технической документации (например, отказ стеклоподъемника является неисправностью автомобиля). В) Сбой – самоустраняющийся отказ (например, при образовании паровых пробок в топливопроводе). По происхождению или причинам появления отказы и неисправности делят на три вида: - конструкционные (по вине конструктора); - производственные (следствие плохо организованного производственного процесса); - эксплуатационные (следствие неправильной эксплуатации или неблагоприятного сочетания режимов эксплуатации). Следует иметь в виду, что производство высоконадежных автомобилей требует больших затрат изготовителя и малых затрат при эксплуатации автомобилей, то есть, в принципе, существует оптимальная надежность автомобиля, обеспечивающая минимум суммарных затрат. Практически определение оптимальной надежности затруднено, поскольку само понятие надежности многозначное и не может быть выражено единым показателем. 1.2. Процессы и закономерности изменения технического состояния автомобиля в эксплуатации Основной задачей ТЭА является поддержание работоспособности автомобилей в эксплуатации, для чего необходимо иметь четкие представления о процессах, приводящих к изменению эксплуатационных характеристик автомобилей. Обобщенно все изменения технического состояния автомобиля могут быть сведены к двум причинам: а) изменения свойств конструкционных материалов; б) изменение геометрии деталей, включая размеры, форму, взаимное расположение поверхностей и их шероховатость. Рассмотрим подробнее эти причины. 1.2.1. Процессы, приводящие к изменению свойств материалов. В конструкции автомобиля используются весьма разнообразные материалы: различные металлы, пластмассы, резина, ткани, стекло и т. д. По мере эксплуатации автомобиля свойства конструкционных материалов меняются также весьма разнообразно. Поскольку автомобиль является машиной, наибольший интерес с позиции надежности представляет изменение механических свойств материалов. Рассмотрим наиболее существенные процессы. Температурное разупрочнение – характерно для металлов и других материалов. При повышении температуры для разных металлов более или менее снижаются их прочностные характеристики: предел текучести и временное сопротивление . Например, при перегреве двигателя у поршней могут выламываться перемычки между поршневыми кольцами. Весьма существенно повышение температуры влияет на ползучесть металлов – медленно протекающую деформацию при длительном воздействии нагрузок, когда . Например, при перегреве двигателя часто наблюдается коробление алюминиевой головки блока цилиндров и самого блока, особенно при неравномерной затяжке винтов или шпилек крепления головки (затянутая шпилька как натянутая струна постоянно воздействует на соединяемые детали). При низкой температуре может наблюдаться хладноломкость металлов – разрушение деталей при нагрузках совершенно безопасных при нормальной температуре. Как правило, это хрупкое разрушение деталей при ударных воздействиях, наблюдаемое уже при температурах – 40…50 С . Усталость – разупрочнение металлов при циклических нагрузках, приводящее к разрушению деталей при напряжениях . Накопление усталости объясняют смещением дислокаций (микроскопических несплошностей) на гранях кристаллов при их раскачивании, объединением дислокаций и образованием за счет этого микротрещин. Постепенно микротрещины перерастают в макротрещины, которые уменьшают живое сечение детали, фактические напряжения за счет этого возрастают и достигают значений , что приводит к разрушению детали. Источниками циклических нагрузок могут быть условия естественного функционирования детали (например, при работе шестерни зуб воспринимает нагрузку, потом «отдыхает», вновь воспринимает нагрузку и т. д.), вибрационные нагрузки и т. п. Реальный спектр нагрузок часто воспринимается как случайный, который можно представить набором синусоид разной амплитуды и частоты. Усталостную прочность обычно исследуют при синусоидальной нагрузке с симметричным циклом (амплитудное значение растяжения и сжатия одинаково). Число циклов , выдерживаемых образцом до разрушения, связано с амплитудным напряжением зависимостью Велера , где - эмпирический коэффициент. Кривая Велера может быть представлена на графике с линейными шкалами, но чаще ее изображают на графике с логарифмическими шкалами (рис.2). Рис. 2. Большинство металлов имеют характерную точку перегиба при - это наименьшая амплитуда напряжений, при которой происходит смещение дислокаций, т. е. наблюдается накопление усталостных повреждений. Величину называют пределом усталостной прочности, или пределом выносливости. Некоторые металлы, например медь, не имеют точки перегиба, т. е. могут быть разрушены даже при очень небольших циклических нагрузках. Существенное влияние на накопление усталости имеет величина среднего напряжения , когда цикл нагрузок не симметричен, т. е. циклические нагрузки накладываются на некоторое постоянное напряжение в детали. Это могут быть не только нагрузки, возникающие при функционировании автомобиля, но и остаточные напряжения, образующиеся при изготовлении детали (остывании литой заготовки, штамповке и т. п.). Наличие остаточных напряжений, которые могут быть и очень большими, затрудняет не только прогнозирование долговечности деталей автомобиля, но и места появления усталостных трещин. Например, стойка кузова трескается в том месте, где при работе автомобиля больших напряжений, вроде бы, не возникает; перешлифованный под ремонтный размер коленчатый вал - ломается, а причиной тому является нарушение режимов шлифования, и т. п. Следует иметь в виду, различные условия эксплуатации автомобиля могут давать различные спектры напряжений в деталях, и накопление усталости может происходить с разной интенсивностью. Может, например, оказаться, что рама грузового автомобиля перевозящего 10 т влажного зерна подвергается усталостному разрушению меньше, чем при перевозке 5 т досок (вибрация груза может вызывать вибрацию деталей автомобиля). Появление усталостной трещины в элементе сложной пространственной конструкции (многократно статически неопределимой), например, раме или кузове легкового автомобиля, может изменить жесткость этого элемента и перераспределить нагрузки в элементах конструкции. После этого трещина может прекратить свое развитие. Известны случаи, когда после появления видимой трещины деталь работала 90 % от общего срока ее службы [1] . Признаком усталостного разрушения является наличие двух зон на изломе детали: часть сечения детали имеет блестящую поверхность, а часть – шероховатую («сахарную») поверхность. Шероховатая поверхность – это зона свежего излома, обнаруживающего кристаллическую структуру металла, а блестящая – это зона трещины, которая развивалась медленно, долго и за счет упругой деформации детали вершины кристаллов терлись друг о друга и сглаживались. Межкристаллитная коррозия – это процесс диффундирования (просачивания) кислорода в кристаллическую решетку металла. Этот процесс снижает усталостную прочность деталей. По данным опытов, год хранения металлов привел к снижению предела выносливости , который, в процентах от исходного значения, приведен в таблице 1. Таблица 1 Марка стали Способ хранения В закрытом складе На открытой площадке Ст. 2 88 60 Сталь 20 90 72 У8 72 43 Как видно из табл. 1, металлы после долгого хранения будут плохо работать при циклических нагрузках, на деталях могут быстро возникать усталостные трещины. Известны случаи коррозионного растрескивания высокопрочных сталей, попадающих в агрессивные коррозионные среды, когда кислород, как бы разъединяет кристаллы в кристаллической решетке. Наводораживание – это процесс диффундирования водорода в кристаллическую решетку металлов, приводящий к повышению хрупкости и снижению усталостной прочности детали. Наводораживание может происходить при нарушении режимов гальванических покрытий деталей. На практике известны случаи поломки хромированных компрессионных поршневых колец автомобильных двигателей из-за усталости, поскольку кольца в процессе работы вибрируют как упругие балки и галопируют на масляном клине при скольжении по стенке цилиндра. Межкристаллитная адсорбция (Эффект Ребиндера) – это процесс разупрочнения деталей за счет расклинивающего действия молекул, попадающих в трещины или надрезы. Будучи высоко поляризованными и обладающими хорошей адгезией молекулы, контактирующие с поверхностью детали, стараются «смочить» всю поверхность и устремляются в трещину. Когда ширина трещины становится соизмеримой с размером молекул, они начинают раздвигать ее, что приводит к росту трещины (рис. 3). Рис. 3. Известны опыты, в которых на разрывной машине испытывались нагретые до 300 С образцы с надрезом. В обычных условиях разрушающее усилие было равно 118 кН, а когда на надрез при испытаниях наносили паяльником припой, то такие же образцы разрушались при нагрузке 20 кН. Это явление впервые в 1928 г. объяснил академик П.А. Ребиндер [11] . Расклинивающим действием для автомобильных деталей обладают смазочные материалы, присадки к ним, этиленгликоли охлаждающих жидкостей и др. Известен случай поломки чугунного распредвала ГРМ после добавления в масло противоизносной присадки. Имеются данные, что смазочные масла в среднем снижают усталостную прочность деталей машин на 20 % [1]. Изменение свойств неметаллических материалов – весьма разнообразно и должно рассматриваться отдельно в каждом конкретном случае. Например, масла значительно меняют вязкость при изменении температуры - это будет сказываться на условия подачи масла в зону трения, на характеристики работы амортизаторов автомобиля, что, в свою очередь, скажется на динамические нагрузки, испытываемые деталями автомобиля и т. д. Понижение температуры приводит к выпадению в осадок парафиновых фракций дизельного топлива и при этом форсунки будут подавать в цилиндры «другое» топливо и т. п. В конструкции автомобиля используются различные по своей природе пластмассы, которые также весьма различно будут менять свои свойства в процессе эксплуатации автомобиля. В качестве примера рассмотрим только изменение фрикционных свойств резины. Если для металлических деталей коэффициент трения в сопряжении зависит, главным образом, от наличия или отсутствия в зоне трения смазки, то коэффициент трения резины о сталь существенно зависит от давления в контакте (рис. 4). По опытным данным, при увеличении давления от 0,1 Мпа до 24 Мпа коэффициент трения уменьшается в девять раз [11] . Рис. 4 При изменении температуры коэффициент трения также существенно меняется в соответствии с рис. 5. Рис. 5. При увеличении скорости скольжения коэффициент трения резины о сталь сначала растет, а затем уменьшается. Наиболее сильно это выражено для сухого трения (рис. 6). Рис. 6. Из рассмотренных графиков, можно понять насколько разнообразно могут вести себя резиновые детали автомобиля в процессе его эксплуатации (уплотнители с утра могут скрипеть, а в середине дня скрип может исчезнуть, и т. п.). 1.2.2.Процессы, приводящие к изменению геометрии деталей. На эксплуатационные характеристики автомобиля могут оказывать влияние любые изменения геометрии деталей: размеров, формы, взаимного расположения поверхностей, шероховатости поверхностей. Рассмотрим наиболее характерные процессы изменения геометрии деталей. Пластическая деформация деталей наблюдается при создании в материале детали напряжений превышающих или (аналогично и по касательным напряжениям). При эксплуатации автомобилей, обычно, объяснение причин пластических деформаций деталей не вызывает затруднений (всем понятно, почему изогнулся бампер, если автомобиль наехал на столб). Релаксация напряжений – это процесс изменения геометрии детали за счет ползучести материала под действием внутренних напряжений, которые часто остаются в детали после ее изготовления (при гибке, штамповке, литье, механической обработке и т. д.). Правильно разработанный и исполненный технологический процесс изготовления детали исключат деформацию детали за счет релаксации напряжений превышающую допуск на размеры. Однако, нарушение процесса может приводить к скрытым дефектам, которые могут обнаруживаться только спустя много времени уже при эксплуатации автомобиля. Температурное расширение – это процесс увеличения линейных и объемных размеров конструкционных материалов при повышении температуры. С учетом этого явления, например, поршень при комнатной температуре должен иметь овальную форму днища и коническую боковую поверхность, что обеспечивает образование правильной цилиндрической формы, когда поршень нагрет до рабочей температуры. Следует учитывать изменение зазоров в сопряжениях деталей автомобиля при их нагреве, при перегреве может происходить заклинивание деталей, а в некоторых случаях зазоры в сопряжениях увеличиваются. Все это влияет на эксплуатационные характеристики автомобиля. Специфическим вариантом температурного расширения является фрикционное растрескивание. Это явление обычно наблюдается на чугунных трущихся деталях: нажимных дисках сцепления, маховиках, тормозных барабанах и дисках. Трещины образуются вследствие накопления в поверхностном слое растягивающих напряжений, которые образуются следующим образом. При трении шероховатой и волнистой поверхности контакт происходит по выступам (рис. 7), которые нагреваются до пластичного состояния (всем известен процесс сварки трением). Рис. 7. Прилегающие к точкам контакта зоны тоже нагреваются, вследствие этого металл расширяется и вдвигается в податливую пластичную зону, поскольку холодная зона оказывает большое сопротивление сдвигам. После завершения трения пластичные зоны застывают, а остывающий металл нагретых зон сжимается, но поскольку застывшая пластичная зона не позволяет ему свободно занять свое прошлое пространство, в поверхности детали образуются растягивающее напряжения. С течением времени напряжения достигают значительных величин и, если металл хрупкий (не обладает текучестью), при на поверхности детали появляются трещины. Следует иметь в виду, что механическая обработка металлов (шлифование) сопровождается такими же явлениями. При нарушении режимов шлифования в поверхностном слое могут образовываться большие растягивающие напряжения, которые в последствии могут привести к образованию усталостных трещин. Износ – это процесс изменения геометрии деталей вследствие трения. Трение и износ не являются до конца изученными явлениями, поэтому для их объяснения используют различные виды классификаций по внешним признакам. Различают трение качения, скольжения, верчения, сухое, граничное, жидкостное, с контактом по плоскости, линии, точке. Для описания износов часто используют такую классификацию [11] : 1) Износ первого рода - адгезионный износ. 2) Износ второго рода – тепловой износ, задир. 3) Окислительный износ. 4) Усталостный износ - питтинг. 5) Абразивный износ. 6) Фреттинг-коррозия. 7) Эрозия. Рассмотрим подробнее особенности этих видов износа. 1) Износ первого рода – это молекулярно-механическое взаимодействие трущихся поверхностей, когда контакт происходит по вершинам микро выступов при очень больших удельных давлениях. Микро выступы слипаются (свариваются) и при смещении поверхностей «сваренные мостики» разрушаются, вновь образуются и т. д. Продукты разрушенных мостиков (по аналогии с контактной сваркой – брызги из под электродов) выносятся из зоны трения, что меняет геометрию детали. Интенсивность такого износа низкая (нормальная), поверхность получается гладкой блестящей. Следует отметить, что профиль поверхности трения не воспроизводится ни при каком виде механической обработки. 2) Износ второго рода (тепловой износ, задир) – это процесс сваривания больших участков трущихся поверхностей, сопровождающийся наволакиванием металла, образованием рисок. Такой износ наблюдается при ненормальных условиях трения: больших давлениях, скоростях скольжения, повышенной температуре. Интенсивность износа катастрофически большая, износ может наблюдаться как при скольжении, так и при качении. 3) Окислительный износ – это процесс образования на поверхности трения окисных пленок, более твердых и хрупких, чем основной металл. Такая пленка на относительно мягкой подложке под действием нагрузок в зоне контакта трущихся тел разрушается, вновь образуется и т. д. Окислы выбрасываются из зоны трения, геометрия детали меняется по аналогии, как автомобиль колесами выбрасывает замерзающие на луже льдинки и образуется колея. Интенсивность окислительного износа низкая (нормальная), поверхность трения гладкая блестящая. 4) Усталостный износ (питтинг) – это процесс образования в поверхностном слое детали, испытывающем циклические нагрузки, усталостных трещин, которые, замыкаясь, приводят к отшелушиванию поверхностного слоя. Питтинг, обычно, наблюдается в подшипниках качения и на поверхности зубьев шестерен. 5) Абразивный износ – это процесс износа при попадании в зону трения посторонних частиц с размерами, превосходящими толщину масляного слоя между трущимися поверхностями. В зависимости от соотношения твердости металла и твердости абразива абразивный износ проявляется в виде микро резания или в виде интенсивного питтинга (рис. 8). Рис. 8 Скорость абразивного износа пропорциональна концентрации абразива и выражается зависимостью где - скорость износа на чистом масле; - скорость абразивного износа при единичной концентрации; - концентрация абразива в процентах. Попадая в зону трения, абразивные зерна дробятся, что снижает их агрессивность, поэтому при разовом загрязнении масла в агрегате скорость износа деталей от времени работы уменьшается в соответствие с рис. 9. Если масло загрязняется с постоянной скоростью, то скорость износа будет нарастать в соответствие с рис. 10. Рис. 9. Рис. 10. Отсюда следует очень важное замечание. Проводя замену масла в агрегате автомобиля, нужно исключить попадание свежего абразива в масло, иначе «новое» масло может оказаться для агрегата хуже, чем старое. То же самое можно отнести и к консистентным смазкам. 6) Фреттинг-коррозия – это разновидность окислительного износа, наблюдается в стоящих подшипниках и прессовых посадках, когда поверхности совершают колебательные движения с амплитудой до 0,025 мм. В этом случае под шариками или роликами образуются лунки, а на поверхности валов и ступиц – язвы. Если зона контакта хорошо смазана, то поверхности могут оставаться блестящими, а если поверхности сухие, то язвы могут быть заполнены ржавчиной. 7) Эрозия – процесс изменения геометрии детали под действием струй жидкости или газа. Интенсивность эрозии зависит от агрессивности среды, характерным является наличие латентного (скрытого) периода в начале износа, когда износ не обнаруживается. График изменения износа образца под действием струи воды при разной температуре показан на рис. 11. Рис.11. В автомобиле эрозии часто подвергаются клапаны ГРМ, жиклеры карбюратора, детали амортизаторов. Завершая анализ видов износа следует отметить некоторые общие закономерности - повышение прочностных свойств поверхностей трения, обычно, снижает интенсивность их износа; - шероховатость поверхностей трения имеет значение только на периоде приработки; - между коэффициентом трения и интенсивностью износа материалов однозначной связи нет; - зависимость интенсивности изнашивания от режимов трения для разных материалов различна. Вопросы для самоконтроля по первому разделу 1. Как соотносятся понятия «качество» и «надежность» автомобиля? 2. Может ли безотказный автомобиль быть долговечным, и наоборот? 3. Влияет ли ремонтопригодность автомобиля на его безотказность? 4. Какие показатели надежности у правительственного автомобиля должны быть выше, чем у обычного транспортного автомобиля? 5. Какие условия способствуют увеличению ползучести металлов? 6. В каких условиях происходит усталостное разрушение деталей? 7. Почему смазка снижает прочность деталей автомобиля? 8. Что может быть причиной коробления корпусной детали автомобиля в процессе его эксплуатации? 9. При каких условиях может наблюдаться задир трущихся поверхностей деталей автомобиля? 10. При каких видах износа трущиеся поверхности деталей гладкие и блестящие? 11. Какие детали автомобиля могут быть подвергнуты фреттинг-коррозии? 12. Какие детали автомобиля могут быть подвергнуты эрозии? 2. ОПИСАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ПАРАМЕТРЫ ПРОЦЕССОВ ТЭА 2.1. Общие принципы описания случайных величин Процессы, происходящие в природе и технике, можно подразделить на две большие группы: 1. Процессы, описываемые функциональными зависимостями, когда имеется жесткая связь между аргументом и функцией (например, всем известный закон Ома). 2. Случайные или вероятностные процессы, когда функция отражает аргумент с некоторой вероятностью (можно напомнить, что вероятность события - это отношение числа случаев, благоприятствующих наблюдению события к общему числу возможных случаев). В практике ТЭА в большинстве случаев приходится иметь дело с вероятностными процессами. Например, диаметр цилиндров двигателя вследствие износа увеличивается не одинаково по мере наработки, тем более для разных двигателей той же модели (Рис. 12). Рис. 12. Во многих случаях достаточно знать не функцию (регрессию) , а числовые характеристики совокупности случайных величин и т.д. Основными числовыми характеристиками случайных величин являются математическое ожидание , и среднее квадратическое отклонение , где - число анализируемых случайных величин, а - вероятность наблюдения случайной величины. Если анализируется не вся генеральная совокупность случайных величин, а только некоторая выборка из этой совокупности, то в качестве меры рассеяния случайной величины используют оценку среднего квадратического отклонения . Более наглядной характеристикой рассеянности (разброса) случайных величин является коэффициент вариации . Наиболее полно случайная величина описывается законом распределения вероятностей. Распределение вероятностей может быть представлено таблицей, графиком или формулой. Существенное значение для распределения вероятностей имеет характер случайной величины, которая может быть дискретной (количество пассажиров в автобусе может быть только целым) или непрерывной (наработка между очередными проколами колеса). На рис.13а показано распределение вероятностей дискретной случайной величины (например, расхода запасных частей со склада в течение дня). Рис. 13 а. Рис. 13 б. Если попытаться аналогично изобразить распределение вероятностей непрерывной случайной величины (например, наработки до отказа детали), то возникнет противоречие: конкретное значение - это точка на непрерывной шкале и вероятность отказа именно в это мгновенье очень мала. О реальных величинах вероятности отказа, очевидно, можно говорить только, если рассматривать некоторый интервал наработки . Чем уже интервал, тем меньше вероятность, но отношение будет конечной величиной, характеризующей определенное значение . Это отношение называют плотностью вероятности. Плотность вероятности, представленная в виде графика (Рис. 13 б), также позволяет судить о том насколько часто или редко может наблюдаться то или иное значение случайной величины . На практике часто важно знать вероятность того что случайная величина равна или меньше некоторого значения, т.е. .Для закона распределения дискретной случайной величины (Рис. 13 в), для непрерывной случайной величины . Если , то . В таком виде закон распределения вероятностей называют интегральным законом (Рис.13 г), а плотность распределения вероятностей часто называют дифференциальным законом распределения вероятностей. Рис.13 в. Рис. 13 г. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины по рис.13в могут называть кумулятивной кривой [3] . 2.2. Виды законов распределения вероятностей Формы кривых распределения могут быть разнообразны, что зависит от особенностей рассматриваемой случайной величины и процесса, в котором рождается эта величина. Главным фактором здесь является степень наличия последействия. Процесс не имеет последействия, если состояние в будущем не зависит от того, как система пришла в настоящее состояние. Например, наработка до прокола колеса и ресурс коленчатого вала являются случайными величинами, но их распределения вероятностей различны. Если мы сегодня установили на двигатель новый коленчатый вал, то завтра он еще новый и даже через месяц работы автомобиля коленчатый вал можно считать новым. Если мы сегодня установили новую камеру в колесо, то никаких особых гарантий отсутствия прокола завтра, потому, что камера новая, нет. В этих примерах наработка камеры до прокола является случайной величиной, рождаемой процессом без последействия, а ресурс коленчатого вала рождается процессом с хорошо выраженным последействием. В математике известны многие законы распределения вероятностей случайных величин, из них в практике ТЭА достаточно широко используются пять законов [6,10] . 2.2.1 Экспоненциальный закон Этот закон описывает непрерывные случайные величины, рождаемые процессом без последействия. Закон выражается формулами , , где параметром распределения является , здесь - математическое ожидание случайной величины. Для случайных величин, распределенных по экспоненциальному закону, коэффициент вариации равен единице, т.е. . Формы кривых показаны на рис. 14. Рис. 14. Следует отметить, что в окружающей нас действительности очень многие явления можно отнести к процессам без последействия, поэтому наше интуитивное представление часто соответствует экспоненциальному закону (например, человек «привыкает» к опасности, потому что вначале прирост вероятности события большой, а со временем прирост уменьшается). Случаи применения экспоненциального закона в практике ТЭА: - наработка на отказ автомобиля при выходе из строя различных деталей; - наработка на отказ (моменты возникновения потребности в замене) конкретной детали для группы одновременно работающих автомобилей; - периодичность внезапных отказов деталей из-за аварии, ДТП и т.п. (например, прокол колеса); - время простоя автомобиля в ремонте при дефиците запасных частей. 2.2.2. Нормальный закон Этим законом описываются непрерывные случайные величины, рождаемые процессом с хорошо выраженным последействием. По предельной теореме Ляпунова, если случайная величина является суммой многих случайных величин, то она хорошо описывается нормальным законом. Отсюда можно считать, что если на процесс влияет много различных факторов, то рождаемая этим процессом случайная величина будет распределена по нормальному закону, который выражается формулой , где - математическое ожидание случайной величины; - среднее квадратическое отклонение. Интегральная функция не имеет аналитического выражения, поэтому для ее построения пользуются табличными значениями функции , где - квантиль (условный аргумент, позволяющий определять значения вероятностей для любых совокупностей нормально распределенных случайных величин). Следует отметить, что в разных литературных источниках квантиль может обозначаться различными буквами. Формы кривых распределения показаны на рис.15. Рис. 15. Характерной особенностью нормального закона является то, что кривая плотности вероятности симметрична относительно математического ожидания, а кривая интегральной вероятности зеркально симметрична относительно вероятности 0,5. Поскольку с вероятностью 0,997 нормально распределенная случайная величина укладывается в интервал , а в реальных условиях отрицательных величин, как правило, не бывает, то математическое ожидание не может быть меньше , значит, нормально распределенные случайные величины имеют коэффициент вариации . По этому условию выбирают вид закона распределения анализируемых случайных величин. Случаи применения нормального закона распределения вероятностей в практике ТЭА: - ресурс нормально изнашиваемых деталей; - время простоя автомобиля в ТО; - трудоемкость ТР; - пробег автомобилей по календарным периодам; - расход эксплуатационных материалов; - и т.п. 2.2.3. Закон Вейбулла Закон описывает непрерывные случайные величины и выражается формулами: , , где и - параметры (эмпирические коэффициенты). В зависимости от соотношения величин эмпирических коэффициентов формы кривых могут быть различны (Рис. 16). Кривая может быть симметричной, близко совпадающей с нормальным законом и несимметричной. Рис. 16. Чаще всего закон Вейбулла используют при коэффициенте вариации . Случаи применения закона в практике ТЭА: - ресурс деталей, разрушающихся из-за усталости; - наработка до отказа крепежных деталей; - простои автомобиля в текущем ремонте; - и т.п. 2.2.4. Закон равновероятного распределения Этим законом описываются непрерывные случайные величины, которые достоверно встречаются на некотором интервале от до и вероятность наблюдения случайной величины в этом интервале постоянна (Рис. 17). Рис. 17. Например, если автобусы идут по маршруту с интервалом 15 минут, то время ожидания автобуса человеком, пришедшим на остановочный пункт в случайный момент времени, будет находиться в интервале от 0 до 15 минут и распределено по закону равной вероятности. Описывается этот закон следующим образом: при меньше ; при ; при больше ; при . Случаи применения закона в практике ТЭА: - время простоя отказавшего технологического оборудования до прихода мастера по ремонту, если заявка в течение смены обязательно выполняется; - время ожидания маршрутного транспортного средства; - и т.п. 2.2.5. Закон Пуассона Закон описывает дискретные случайные величины и является приближенным выражением более общего закона Бернулли. По формуле, предложенной Пуассоном, можно определять вероятность попадания в выборку , где - объем партии, объектов с определенным свойством, например, бракованных. При этом должно выполняться условие, что вероятность наблюдения бракованных изделий в партии должна быть менее 0,1. Распределение выражается формулой , где параметр распределения является математическим ожиданием случайной величины . Случаи применения закона Пуассона в практике ТЭА: - число отказов для группы одновременно работающих автомобилей в течение заданного промежутка времени (или наработки); - количество аварий или дорожно-транспортных происшествий; - число дефектных изделий, попадающих в выборку из партии изделий; - количество клиентов, обращающихся на пункт обслуживания в единицу времени; - количество запасных частей, забираемых со склада; - и т.п. Вопросы для самоконтроля по второму разделу 1. Что дает более полное представление о разбросе случайной величины: среднее квадратическое отклонение или ее коэффициент вариации? 2. Почему плотность распределения вероятностей случайной величины называют дифференциальным законом распределения? Может ли этот закон описывать дискретные случайные величины? 3. Каким законам распределения описывается наработка на отказ автомобиля и наработка до предельного износа коленчатого вала? 4. Почему нормальным законом описываются значения ресурса нормально изнашиваемых деталей автомобиля? 5. Каким законом распределения может быть описан ресурс детали, если его среднее значение в два раза больше среднего квадратического отклонения? 6. Каким законом распределения, обычно, описывается ресурс рессор отказывающих из-за усталостных трещин? 7. В чем разница закона распределения, представленного как и ? 3. ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ АВТОМОБИЛЯ КАК СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ 3.1. Общие представления о сложных системах Под сложной системой понимают объект, выполняющий заданные функции, который может быть расчленен на элементы, каждый из которых также выполняет определенные функции и находится во взаимодействии с другими элементами. Элементы могут иметь разнообразные выходные параметры, которые с позиции надежности можно разбить на три группы (типа): Х 1 – параметры, изменение которых с выходом за установленные уровни показателей приводит к потере работоспособности элемента и системы; Х 2 - параметры участвующие в формировании выходных параметров всей системы, по которым трудно судить об отказе элемента; Х 3 – параметры, влияющие на работоспособность других элементов аналогично изменению внешних условий работы системы. Для большей наглядности возможных типов выходных параметров систему из двух элементов (на примере двигателя) можно представить структурной схемой Рис. 18. В представленной на рис. 18 схеме для системы питания Х 1 – это пропускная способность топливного жиклера (если жиклер забит и топливо не поступает, то система питания отказывает и отказывает двигатель), Х 2 – это износ топливного жиклера (топливная экономичность автомобиля ухудшается), Х 3 – богатая смесь приводит к перегреву двигателя и затрудняет работу системы охлаждения. В свою очередь плохая работа системы охлаждения приводит к перегреву двигателя и образованию паровых пробок в системе питания – это Х 3 для элемента №2, плохая работа термостата затягивает прогрев двигателя, что приводит к снижению топливной экономичности автомобиля – это Х 2 , обрыв ремня приводит к отказу системы охлаждения и отказу автомобиля – это Х 1 для элемента №2. В реальных сложных системах элементы могут иметь или все три типа выходных параметров или меньше (один или два). Во многом это зависит от степени расчленения системы на элементы. В рассмотренном примере система питания и система охлаждения сами являются сложными системами. Автомобиль является очень сложной системой, которую можно разбить на большое число элементов. При анализе надежности такой сложной системы ее элементы полезно разделять на группы: 1) Элементы, отказ которых практически не влияет на работоспособность автомобиля (повреждение обивки салона, коррозия крыла). Отказ таких элементов обычно рассматривают изолированно от системы. 2) Элементы, работоспособность которых за рассматриваемый промежуток времени или наработки практически не меняется (для автомобиля, направляемого на уборку урожая, учитывать изменение состояния картера коробки передач не имеет смысла). 3) Элементы, восстановление работоспособности которых не требует значительных затрат времени и, практически, не снижает показателей эффективности работы автомобиля (натяжение ремня вентилятора). 4) Элементы, отказы которых приводят к отказу автомобиля и регламентируют его надежность. В связи с тем, что функционирование автомобиля связано с выполнением разнообразных задач в неодинаковых условиях эксплуатации, выделение элементов в указанные группы может быть проблематично (отказ стеклоочистителя в сухую хорошую погоду не приводит к отказу автомобиля, а в дождь и слякоть – приводит к отказу). 3.2. Оценка безотказности сложных систем. В зависимости от характера влияния на надежность сложной системы, ее элементы можно считать включенными последовательно или параллельно (по аналогии с включением лампочек в гирлянде). При этом реальную конструктивную схему системы следует представлять структурной схемой безотказности. Приведем пример структурной схемы подшипникового узла, состоящего из следующих элементов: 1 – вал, 2 – подшипник, 3 – корпус подшипника, 4 – винты крепления крышки подшипника (4 шт.), 5 – крышка подшипника. Если отказ элемента приводит к отказу системы, то можно считать, что элемент включен последовательно. Если при отказе элемента система продолжает функционировать, то элемент включен параллельно. В соответствие с этим структурная схема подшипникового узла будет иметь вид рис. 19. Рис. 19. Безотказность сложной системы, состоящей из последовательно включенных элементов, определяется произведением вероятностей безотказной работы элементов = . Например, система состоит из 50-и элементов с одинаковой безотказностью , то . Как видно из приведенного примера, увеличение элементов при их последовательном включении приводит к снижению безотказности сложной системы. Для реальных элементов безотказность является переменной величиной, зависящей от их наработки, ее можно выразить законом распределения вероятностей. На рис. 20 показаны графики законов распределения вероятностей для трех последовательно включенных элементов. Рис. 20. Из графика следует, что при наработке наибольшую вероятность отказа будет иметь первый элемент, однако, при увеличении наработки до величины вероятность отказа второго элемента может существенно возрасти. Третий элемент при рассматриваемых значениях наработки остается, практически, безотказным. Таким образом, для повышения безотказности системы, состоящей из последовательно включенных элементов, следует в первую очередь повышать надежность наиболее «слабых» элементов. Одинаково увеличивать средний ресурс всех элементов системы нецелесообразно. При параллельном включении элементов (рис. 21) сложная система откажет только при отказе всех элементов, вероятность этого события . Безотказность сложной системы , или . Рис. 21 . Например, для системы из трех элементов с безотказностью 0,9 общая безотказность . Таким образом, увеличение числа параллельно включенных элементов увеличивает безотказность сложной системы. 3.3. Резервирование как метод повышения надежности автомобиля. Различают два вида резервирования: «горячий резерв», когда резервируемый элемент дублируется такими же параллельно и постоянно включенными элементами, и «холодный резерв», когда дублирующий элемент включается в работу только после отказа основного элемента. Для автомобиля примером холодного резерва является запасное колесо, спаренные задние колеса грузового автомобиля при порожнем пробеге можно считать примером горячего резерва (при проколе одного из колес порожний автомобиль может продолжать движение). При резервировании различают два метода (рис. 22): А) Поэлементное резервирование, когда резервируются отдельные элементы сложной системы. Б) Общее резервирование, когда при отказе элемента сложной системы ее может заменять такая же резервная система (резервируется вся цепочка элементов). Рис. 22. Безотказность сложной системы при поэлементном резервировании . Например, при , , , , т. е. отказ системы можно ожидать в 4-х случаях из 1000. Безотказность сложной системы при общем резервировании . Для того же примера при , , безотказность системы , т. е. отказ системы можно ожидать в 42 случаях из 1000. Проведенные расчеты показывают, что поэлементное резервирование дает более высокую безотказность сложной системы, однако реализация этого метода резервирования для механических устройств, практически, невозможна (для подключения резервных элементов потребуются специальные устройства, т. е. новые элементы и система станет иной). Общее резервирование для механических устройств является более приемлемым (в конструкции автомобиля используется многоконтурная система тормозов), однако и в этом случае резервирование сопровождается ростом числа элементов в цепочке сложной системы. Рост числа элементов в системе приводит к снижению ее безотказности, и при определенном соотношении увеличения числа элементов и числа резервных цепочек безотказность системы может не только не увеличится, а и уменьшиться. С учетом сказанного, для повышения безотказности механических устройств и, в частности, автомобиля, чаще всего, прибегают к повышению запасов прочности деталей или увеличению их износостойкости и т. п. 3.4. Оценка параметрической безотказности и долговечности изделий. Элементы сложной системы, как правило, имеют несколько выходных параметров, по каждому из которых возможен отказ элемента. Например, полно поточный фильтр может отказать из-за прорыва фильтрующего элемента или вследствие его забивания. Для оценки безотказности сложной системы необходимо составить структурные схемы по параметрам возможных отказов. Пример анализа вариантов конструктивной схемы последовательного и параллельного включения двух фильтров приведен на рис. 23 Рис. 23. Если в рассматриваемом примере безотказность фильтра по прорыву фильтрующего элемента , а по забиванию - , то при параллельном включении фильтров общая безотказность по прорыву будет равна , а по забиванию - . При последовательном включении фильтров общая безотказность по прорыву , а по забиванию . Сравнивая минимальные значения общей безотказности, можно сделать вывод, что при последовательном включении фильтров рассматриваемая сложная схема надежнее. (Не следует забывать, что этот вывод справедлив при заданных значениях безотказности по рассматриваемым параметрам). Для сложных систем с большим числом элементов и их выходных параметров рассматривается столько структурных схем, сколько может быть сочетаний возможных отказов по всем параметрам. Поскольку большинство элементов автомобиля (сложной системы) могут выходить из строя по разным параметрам, при оценке долговечности элемента следует это учитывать. Например, кузов легкового автомобиля может быть отправлен в утиль при серьезных повреждениях в дорожно-транспортных происшествиях (ДТП) и при сильной коррозии или усталостных разрушениях. Допустим, что средний ресурс кузова по ДТП тыс. км, а средний ресурс кузова по коррозии тыс. км при среднем квадратическом отклонении тыс. км. Какой в этом случае средний ресурс кузова? При решении подобной задачи следует представить структурную схему безотказности элемента по параметрам. В данном примере общая безотказность будет выражаться произведением безотказностей . Наработка на отказ по ДТП является случайной величиной, распределенной по экспоненциальному закону , где . Наработка на отказ по коррозии является случайной величиной, распределенной по нормальному закону и . Подставляя выражения безотказностей по отдельным параметрам в формулу общей безотказности, получим . Отсюда можно найти средний ресурс кузова путем интегрирования кривой безотказности . В результате решения, получена формула среднего ресурса кузова, который выбывает из эксплуатации или из-за ДТП, или вследствие коррозии и усталостных трещин . Для заданных в примере числовых характеристик тыс. км. Если за счет применения новых антикоррозийных покрытий повысить ресурс кузова в два раза, то общий средний ресурс станет равным 90,8 тыс. км. Из проведенных расчетов можно сделать важные практические выводы: 1. Если деталь автомобиля (элемент сложной системы) имеет несколько выходных параметров, характеризующихся некоторыми средними ресурсами, то общий средний ресурс всегда будет меньше меньшего ресурса. 2. Для повышения среднего ресурса детали в первую очередь следует повышать ресурс по самому «слабому» параметру, который дает наименьшее значение среднего ресурса. Вопросы для самоконтроля по третьему разделу 1. По каким признакам детали, агрегаты и системы автомобиля можно отнести к последовательно или параллельно включенным элементам сложной системы? 2. Нужно ли для повышения среднего ресурса автомобиля в два раза повышать средний ресурс всех деталей в два раза? 3. Как рассчитать безотказность сложной системы из последовательно включенных элементов при известных безотказностях? 4. Как рассчитать безотказность сложной системы из параллельно включенных элементов при известных безотказностях? 5. Почему резервирование как метод повышения надежности находит ограниченное применение в конструкции автомобилей? 6. Что нужно сделать для оценки безотказности сложной системы, если ее элементы имеют по нескольку выходных параметров? 7. Если ресурс объекта ограничивается действием разных процессов и известны средние ресурсы по каждому из них, то чему будет равен средний ресурс объекта? 4. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РЕМОНТОПРИГОДНОСТИ АВТОМОБИЛЯ 4.1. Стратегия совместной замены деталей при ремонте. Проблема равнопрочного автомобиля. Ремонтопригодность автомобиля зависит не только от быстросъемности агрегатов и деталей, числа используемых инструментов, ремонтной оснастки и других достаточно очевидных факторов, но и от стратегии замены деталей при ремонте. Можно выделить три варианта организации замен деталей при ремонте автомобиля: 1) Замена только отказавшей детали (ресурс каждой детали в этом случае используется полностью, но возникает необходимость частых разборок, велики простои автомобиля в ремонте). 2) Плановая замена групп деталей (агрегатов) до момента наступления отказа (такой вариант часто используется в авиации, при этом обеспечивается высокая безотказность, но ресурс деталей существенно недоиспользуется). 3) Стратегия совместной замены группы деталей при отказе одной детали группы (имеет преимущества первого и второго варианта). При ремонте автомобилей, в основном интуитивно, используется третий вариант организации замен деталей. Из опыта установлено, что при ремонте автомобилей ЗиЛ-130, в среднем, заменяют [12] : 2,24 детали – в коробке передач; 2,36 детали – в заднем мосту; 1,78 детали – в карданной передаче. (Необходимость в ремонте, как правило, возникает при отказе одной детали) Эффективность совместной замены деталей при ремонте можно оценить коэффициентом использования ресурса детали и коэффициентом использования стоимости группы деталей . Коэффициенты находят следующим образом: , где - средний ресурс детали при ее работе до отказа; - средний ресурс группы совместно заменяемых деталей. Математическое выражение средних ресурсов , . Очевидным условием оптимальности стратегии совместной замены деталей является наиболее полное использование их ресурса, что достигается при . Определим в каких случаях будет выполняться это условие на примере. Решается вопрос о плановой совместной замене поршней компрессора и задних рессор автомобиля ЗиЛ-130, поскольку их средние ресурсы оказались одинаковыми. Известно, что ресурс поршней распределен по нормальному закону с коэффициентом вариации , а ресурс рессор по закону Вейбулла с коэффициентом вариации . Поскольку отказ автомобиля произойдет при отказе хотя бы одной из четырех рассматриваемых деталей, можно считать, что эти детали образуют структурную схему из четырех последовательно включенных элементов. Рассмотрим кривые безотказности, представленные на рис. 24. Рис. 24. Безотказность двух поршней , средний ресурс для двух поршней . Безотказность двух рессор , средний ресурс двух рессор . Общая безотказность для группы совместно заменяемых деталей , средний ресурс группы совместно заменяемых деталей . Из анализа кривых безотказностей видно, что чем больше рассеяние ресурса деталей, тем больше недоиспользуется ресурс совместно заменяемых деталей. Чем больше деталей входит в группу, тем меньше будет коэффициент использования их ресурса. При малых наработках поршни компрессора практически безотказны, а рессоры могут отказывать, а при больших наработках некоторые рессоры остаются работоспособными, но все поршни уже достигают предельного значения ресурса. Таким образом, можно сформулировать следующие рекомендации для плановой совместной замены группы деталей при ремонте автомобиля (с позиции использования ресурса деталей): 1) Количество деталей, включаемых в группу для совместной замены, должно быть не очень большим. 2) Плановая совместная замена эффективнее для деталей, имеющих малую вариацию ресурса. 3) Все детали, включаемые в группу для совместной замены, должны иметь не только равные средние ресурсы, но и тождественные законы распределения вероятностей наработок до предельного состояния. Детали, объединяемые в группу для совместной замены, могут иметь различную стоимость, что учитывается в коэффициенте использования стоимости , где - стоимость детали, входящей в группу. Если ресурс деталей используется полностью и , то и ; если все детали имеют одинаковую стоимость , то , а если еще все детали будут иметь одинаковый коэффициент использования ресурса, то . Рассмотрим случай совместной замены дух деталей с большой разницей в стоимости, когда (например, принимают решение в плановом порядке заменять шестерню и шпонку). Коэффициент использования стоимости . По этому выражению, при и , . Если взять и , то . Отсюда следует, что при стратегии плановой совместной замены деталей при ремонте автомобиля, ресурс дорогой детали должен быть использован полностью, т. е. вероятность отказа очень дешевой детали до выхода из строя всех дорогих деталей должна быть очень маленькой. Расположение кривых безотказностей для этого случая должно соответствовать рис. 25. Рис. 25. Из приведенного примера ясна проблема равнопрочного автомобиля, который состоит из большого числа деталей разной стоимости. Для равнопрочного автомобиля не достаточно условия равенства средних ресурсов, а необходимо также отсутствие рассеяния ресурса всех деталей, что практически невозможно. При не одинаковых, но сопоставимых стоимостях деталей, вводимых в группу для совместной замены, оптимальное соотношение средних ресурсов можно найти путем определения экстремального значения коэффициента стоимости деталей. По результатам расчетов строят специальные номограммы [12] . Например, при и коэффициенте вариации наилучшее использование стоимостей деталей достигается при , т.е. средний ресурс более дешевой детали должен быть на 25 % выше среднего ресурса более дорогой детали. В заключении следует подчеркнуть, что рассматриваемые зависимости относятся к стратегии плановой совместной замены установленной заранее группы деталей, что оговаривается в технических условиях на ремонт автомобиля. Проводя совместную замену деталей при ремонте автомобиля, обычно интуитивно учитывают не только стоимость заменяемых деталей, но и издержки, которые могут возникать при отказах деталей. Например, при ремонте заднего моста автомобилей ВАЗ совместной замена подлежит четыре детали: полуось, подшипник, запорное кольцо и крышка подшипника. Отказ каждой из этой группы деталей имеет различные последствия. Износ или питтинг подшипника приводит к повышенному шуму. Ослабление натяга запорного кольца приводит к выдвиганию полуоси, когда шлицевая часть полуоси выходит из зацепления с шестерней, автомобиль останавливается. При этом возможно незначительное повреждение барабаном тормозных колодок. Разрушение крышки подшипника может привести к быстрому выдвиганию полуоси из балки моста, нарушению кинематики качения колеса и траектории движения автомобиля. Если водитель в такой ситуации будет тормозить, то возможна разгерметизация гидравлического привода тормозной системы. Усталостное разрушение полуоси, испытывающей циклические нагрузки, приведет к отрыву колеса, опрокидыванию автомобиля в кювет или выезд на встречную полосу с возможными тяжелыми последствиями. Обозначая среднюю величину издержек от отказа детали и зная коэффициент использования ресурса , который, по сути, отражает как бы вероятность отказа детали, можно найти средние издержки при групповой замене деталей . По аналогии с коэффициентом использования стоимости деталей, введем в рассмотрение коэффициент издержек при групповой замене деталей . Здесь в знаменателе записаны суммарные издержки, когда ресурс всех деталей группы использовался бы полностью. Оптимальной будет такая стратегия замены деталей, когда , что достигается при . Ранее было показано, что коэффициент использования ресурса уменьшается при увеличении числа совместно заменяемых деталей. Это соответствует здравой логике: если после первого отказа заменять весь автомобиль в целом, то число отказов и их последствий будет меньше (естественно, здесь мы не учитываем приработку, возможность проявления скрытых дефектов изготовления, которые обнаруживаются у новых автомобилей и т. п.). Средние затраты от недоиспользования стоимостей совместно заменяемых деталей , общие затраты будут равны сумме . Естественным условием эффективности стратегии совместной замены деталей при ремонте автомобиля является снижение общих затрат от недоиспользования ресурса деталей и издержек, связанных с отказом деталей. Преобразуя выражение общих затрат, можно записать . Несмотря на то, что издержки от отказа некоторых деталей могут быть меньше их стоимости, общие затраты не могут быть равны нулю. Докажем это от обратного, переписав выражение общих затрат следующим образом, . Разделив все на и заменяя , получим . Как было показано ранее, , значит , что невозможно. Подставляя выражение коэффициента использования ресурса, получим . На основании полученного выражения можно дать следующие рекомендации по формированию группы деталей для их совместной замены при ремонте автомобиля: 1. Дешевые детали, отказ которых приводит к большим издержкам (повреждение других деталей, необходимость выполнения трудоемких разборочно-сборочных работ, влияние на безопасность автомобиля и т. п.) должны иметь большой ресурс. 2. Дорогие детали, отказ которых не приводит к большим издержкам, должны иметь ресурс меньший, чем ресурс дешевых деталей. 3. Количество деталей, включаемых в группу совместной замены, не должно быть очень большим. Соблюдение этих рекомендаций особенно важно для деталей, отказ которых носит внезапный, как бы непредсказуемый, характер (разрушение хрупких материалов, поломка из-за образования невидимых усталостных трещин и т. п.). При продуманном конструировании и тщательной доводке конструкции автомобиля завод изготовитель может сам рекомендовать группы деталей для совместной замены при ремонте. Инженер по технической эксплуатации автомобилей должен внимательно относиться к таким рекомендациям. Например, в разработанной концерном Fiat конструкции полуоси ведущего моста первым, обычно, отказывает подшипник. Сползание запорного кольца при нарушениях технологии изготовления иногда наблюдается. Однако все это в эксплуатации автомобиля не приводит к большим издержкам. Отказы крышки подшипника и поломка полуоси, которые могут привести к серьезным последствиям, в практике нормальной эксплуатации автомобиля не встречаются. То есть, запасы долговечности полуоси существенно выше запасов долговечности подшипника. Замена при ремонте не группы деталей, а только одного подшипника (да еще многократная замена) может привести к очень серьезным последствиям. 4.2. Определение оптимального срока службы автомобиля как сложной восстанавливающейся системы. Автомобиль, состоящий из большого числа агрегатов, систем и деталей является сложной восстанавливающейся системой. Это означает, что путем многократных ремонтов автомобиль можно поддерживать в работоспособном состоянии, в принципе, неограниченно долго. Не учитывая издержек от морального старения автомобиля, оптимальный срок его службы можно найти по минимуму удельных затрат на покупку автомобиля и на поддержание его в работоспособном состоянии в соответствии с рис. 26. Рис. 26. Если - стоимость автомобиля при его покупке, то при сроке службы удельная годовая стоимость выразится отношением . Затраты связанные с поддержанием автомобиля в работоспособном состоянии в течение года можно представить суммой , где - затраты на техническое обслуживание автомобиля; - затраты на ремонт автомобиля, существенно возрастающие по мере его старения; - затраты, связанные с потерей дохода от простоев автомобиля, обусловленных его технической готовностью. Суммируя удельные затраты, получаем кривую, по которой можно найти оптимальный срок службы автомобиля, соответствующий минимуму удельных затрат. Следует иметь в виду, что кривая суммарных удельных затрат может быть в зоне экстремума достаточно пологой. Это будет указывать на то, что оптимальный срок службы автомобиля может иметь нечетко выраженные границы. Вопросы для самоконтроля по четвертому разделу 1. Какие можно выделить варианты организации замен деталей при ремонте автомобилей? 2. Какие требуется выполнить условия, чтобы ресурс деталей, объединенных в группу совместной замены, использовался наиболее полно? 3. Какие требуется выполнить условия, чтобы стоимость деталей, объединенных в группу совместной замены, использовалась наиболее полно? 4. Если в группу совместной замены деталей включены две детали, то ресурс дорогой или дешевой детали должен быть больше? 5. Возможен ли равнопрочный автомобиль? Если возможен, то при каких условиях? 6. Как сказываются на стратегию совместной замены деталей при ремонте автомобиля издержки от отказов деталей? 7. Как определяется оптимальный срок службы автомобиля как сложной восстанавливающейся системы? 5. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ДИАГНОСТИКИ 5.1. Общие представления о технической диагностике автомобилей Индивидуальная информация о скрытых и назревающих отказах автомобиля позволяет предотвратить преждевременный или запоздалый ремонт, а также проконтролировать качество выполнения ремонтных, регулировочных и других операций технического обслуживания. Технической диагностикой называют отрасль знаний, которая изучает признаки, методы и средства определения технического состояния механизмов (и автомобиля, в частности) без их разборки, а также технологию и организацию использования систем диагностирования в процессе технической диагностики. Под системой диагностирования понимают комплекс, включающий диагностируемый объект, технические средства и алгоритм диагностических работ. Системы диагностирования можно классифицировать по ряду признаков следующим образом: - По характеру связи технических средств с объектом: а) встроенные (перевозимые на автомобиле в процессе его работы); б) выделенные (подключающиеся в стационарных условиях). - По условию съема информации: а) функциональные (диагностирование в процессе нормальной работы объекта); б) тестовые (на объект подается особый сигнал, чтобы по отклику судить о состоянии объекта). - По полноте охвата: а) общие (диагностируется объект в целом); б) локальные (диагностируется отдельный элемент объекта). - По степени универсальности: а) специальные (объект, технические средства и алгоритм всегда постоянны); б) универсальные (объект, средства и алгоритм диагностирования легко меняются). - По количеству диагностических параметров: а) однопараметрические (диагноз по одному признаку); б) многопараметрические (диагноз по комплексу признаков). - По степени участия человека: а) «ручные» (диагноз ставит человек); б) автоматические (диагноз ставится без участия человека). Техническая диагностика является важным звеном в системе обслуживания и ремонта автомобилей. По мере дальнейшего увеличения парка автомобилей и численности их пользователей (следует признать, что доля автолюбителей и профессионалов в общем количестве водителей уменьшается), усложнения конструкции автомобилей и ужесточения требований к их безопасности и надежности роль технической диагностики возрастает. Характерной чертой современных автомобилей является все более широкое использования электроники и микропроцессорной техники, на которую возлагаются не только функции управления системами автомобиля, но и автоматического диагностирования его технического состояния. Эффективное внедрение технической диагностики возможно только при наличии хорошо разработанной теоретической базы методологии постановки диагноза по косвенным признакам состояния. 5.2. Выбор диагностических параметров Техническое состояние автомобиля как сложной системы и его элементов характеризуется теми или иными физическими явлениями или процессами, которые можно рассматривать в качестве признаков состояния. Признаки состояния могут выражаться количественно на основе измерений, а когда они невозможны - то качественно на основе органолептических методов оценки цвета, запаха, блеска, тембра звучания и т.п. Очевидно, что по мере развития измерительной техники качественные оценки признаков могут переходить в количественные измерения. Поскольку при диагностике состояние объекта оценивается без его разборки, в качестве диагностических параметров могут выступать косвенные признаки, некоторым образом связанные с состоянием . Для того, чтобы диагностический параметр был информативным и обеспечивал достоверность диагноза, необходимо, чтобы он отвечал трем требованиям: был чувствительным, однозначным и стабильным. На рис. 27 показаны три варианта поведения диагностического параметра по мере изменения состояния . Рис. 27. Параметры и - однозначные, поскольку каждому возможному состоянию соответствует одна вполне определенная величина признака. Параметр - неоднозначен, поскольку одно и то же значение признака может соответствовать двум (или более) состояниям и . Сравнивая параметры и можно заметить, что при изменении состояния на величину изменение величины для первого параметра больше, чем для второго, т. е. первый параметр более чувствительный. Таким образом, из представленных на рис. 44 параметров предпочтительным для диагностики является , поскольку он однозначный и чувствительный. Стабильность диагностического параметра определяется вариацией его значений при многократных измерениях на объектах с одним и тем же состоянием. Разброс значений параметра может быть выражен средним квадратическим отклонением, которое следует рассчитывать для заведомо исправного и неисправного состояния диагностируемого объекта. Для оценки стабильности и информативности диагностического параметра можно использовать критерий , где и - средние значения диагностических параметров для заведомо исправного и неисправного состояния объекта; и - средние квадратические отклонения параметров заведомо исправных и неисправных диагностируемых объектов. Очевидно, что существенное отличие признаков исправного и неисправного состояния диагностируемого объекта может дать чувствительный диагностический параметр. Если при этом разброс показаний относительно небольшой, то такой диагностический параметр можно считать информативным и стабильным. Таким образом, при разработке системы диагностирования по величине можно выбрать признаки, которые наилучшим образом подходят в качестве диагностических параметров. 5.3. Определение допустимого значения диагностического параметра После выбора диагностических параметров, необходимо решить два важных вопроса: назначить периодичность диагностирования (как часто контролировать состояние объекта) и выбрать допустимое значение диагностического параметра, при достижении которого следует проводить профилактические работы по восстановлению состояния объекта. Решения обоих вопросов являются взаимосвязанными, поэтому чаще всего вначале задаются периодичностью диагностирования, а затем находят соответствующее значение допустимого значения диагностического параметра. При выделенной диагностике периодичность диагностирования целесообразно совмещать с плановыми ТО автомобиля. При встроенной автоматической диагностике периодичность диагностирования может быть связана с пробегом автомобиля или, например, проводиться после каждого десятого запуска двигателя и т. п. Различают три значения диагностического параметра: 1. Начальный диагностический параметр - величина диагностического параметра, соответствующая технически исправному (новому) объекту. 2. Предельный диагностический параметр - величина диагностического параметра, соответствующая состоянию объекта, когда его эксплуатировать дальше нельзя (отказ) или экономически нецелесообразно. 3. Допустимый диагностический параметр - величина диагностического параметра, соответствующая состоянию, когда целесообразно провести профилактические работы по восстановлению объекта до начального состояния. Рассмотрим идеальный вариант системы диагностирования, когда состояние объекта линейно зависит от его наработки, а диагностический параметр связан с состоянием также линейно (рис. 28). В силу стечения обстоятельств состояние возможной на практике совокупности объектов, и каждого объекта в отдельности, может меняться с разной интенсивностью, поэтому наработка до предельного состояния объекта и соответствующего значения является случайной величиной. Выразим величину наработки до предельного состояния некоторым законом распределения вероятностей . Если выбрать величину допустимого диагностического параметра , как показано на рис. 28, и проводить диагностику с периодичностью , то часть объектов с высокой интенсивностью изменения состояния к моменту Рис. 28. первой диагностики будет иметь диагностический параметр выше . Эти объекты по результатам диагностики будут направлены на профилактические работы, а остальные оставлены для дальнейшей эксплуатации. Некоторая часть объектов, прошедших первую диагностику, может достигнуть предельного состояния, т. е. отказать, до момента второй диагностики. Вероятность отказов после первой диагностики на рис. 45 выражается выделенной площадью под кривой плотности вероятностей. Аналогичная ситуация может возникать при второй диагностике ( ), третьей и т. д. Общая вероятность отказов при назначенной величине допустимого диагностического параметра будет равна . Из графика, представленного на рис. 45 видно, что чем чаще будет проводиться диагностика и чем ниже будет уровень допустимого диагностического параметра, тем меньше будет вероятность отказов объекта (автомобиля). Снижение уровня приводит к увеличению числа диагностических работ, в соответствие с рис. 29, из которого следует, что при профилактические Рис. 29. работы проводят через три периода диагностирования, а при - через два. (Строго говоря, увеличение и уменьшение параметра подразумевает приближение его к или к ). Полученные на основании рассмотренного идеального варианта диагностической системы выводы в принципе правильно отражают связь допустимого диагностического параметра с периодичностью диагностирования, вероятностью отказов диагностируемого объекта и количеством профилактических работ. Однако, на практике связь между наработкой автомобиля, его состоянием и величиной диагностического параметра чаще всего нелинейная. В этом случае величину допустимого диагностического параметра можно находить следующим образом. Используя выбранный диагностический признак, обследуют две группы автомобилей: заведомо исправных (диагноз ) и заведомо неисправных (диагноз ). (Имеется в виду контроль некоторого агрегата или системы автомобиля, не имеющего или имеющего конкретную неисправность). Результаты контроля из-за погрешностей измерений и неоднозначности проявления признака на разных автомобилях можно представить как две сово купности случайных величин, которые показаны на рис.30 в виде двух законов распределения вероятностей. Рис. 30. Выбирая величину допустимого диагностического параметра , будем иметь некоторую вероятность того, что неисправные автомобили будут ошибочно признаны как годные. В то же время с вероятностью исправные автомобили, случайно показавшие большие значения диагностического параметра, будут признаны негодными и направлены на профилактические работы. В обоих случаях будет допущена ошибка диагностирования, которая повлечет за собой или отказ автомобиля в дорожных условиях или напрасно проведенные профилактические работы. Если обозначить средние затраты, связанные с отказом автомобиля, - , а затраты на проведение профилактических работ - , то средние затраты от ошибки диагностирования можно найти как математическое ожидание . Подставим выражения вероятностей . Оптимальным значением допустимого диагностического параметра можно считать такое , при котором затраты от ошибок диагностирования будут наименьшими. Минимум затрат можно найти из условия . Очевидно, что производная от интеграла – это подъинтегральная функция с соответствующими значениями аргумента. Если бы мы интегрировали выражение суммарных ошибок, то нашли бы некоторую функцию, в которую вначале поставили верхний предел интегрирования, а затем нижний предел. Функция с нижним пределом записывается со знаком минус. В нашем случае следует учитывать, что при и . Таким образом . Отсюда можно найти требуемое соотношение плотностей вероятностей случайных величин измеряемого диагностического параметра для группы заведомо исправных и неисправных автомобилей и по этому соотношению соответствующее значение : . Полученная формула справедлива при равной вероятности наблюдения диагнозов и . На практике неисправные автомобиле могут встречаться гораздо реже, чем исправные (во всяком случае, при встроенной диагностике, когда каждый автомобиль имеет диагностическую систему и автоматически с некоторой периодичностью проходит диагностику). При выделенной диагностике, наоборот, к услугам диагноста будут прибегать водители при возникновении подозрений о неисправности их автомобиля и число неисправных автомобилей, проходящих диагностику, может оказаться больше, чем исправных автомобилей (следует напомнить, что здесь идет речь о конкретной неисправности, которая отражается рассматриваемым диагностическим параметром). С учетом вероятностей диагнозов и , которые в сумме дают единицу, средние затраты от ошибок диагностирования будут равны . После соответствующих преобразований получим окончательную формулу . Полученная формула выводилась из условия, что среднее значение диагностического параметра неисправных объектов больше среднего значения диагностических параметров исправных объектов. Если параметры ведут себя иначе, то формула должна быть соответствующим образом трансформирована. 5.4. Постановка диагноза по комплексу диагностических параметров. Из врачебной практики и опыта технической диагностики диагноз, как правило, ставится не по одному, а по нескольким признакам. При анализе совокупности симптомов у диагноста интуитивно возникает «догадка» о наиболее вероятном диагнозе. Чем глубже знания и больше опыт диагноста, тем достовернее выдвигаемый им диагноз. При разработке системы автоматической диагностики необходимо располагать алгоритмом постановки диагноза, на основании которого может действовать некоторая схема (в общем случае – ЭВМ) [2] . При изменении технического состояния автомобиля различные неисправности могут частично сопровождаться одинаковыми диагностическими параметрами. Например, не герметичность клапана поплавковой камеры карбюратора ( ) сопровождается: повышенным расходом топлива - , перегревом двигателя - , большим содержанием СО в выхлопных газах - , загрязнением карбюратора - . Износ топливных жиклеров ( ) сопровождается: повышенным расходом топлива - , перегревом двигателя - , большим содержанием СО в выхлопных газах - . Неправильная регулировка холостого хода ( ) сопровождается указанными ранее признаками , и неустойчивой работой двигателя на холостом ходу - . Описание диагнозов удобно свести в матрицу, обозначая наличие признака «1», а отсутствие – «0» (Таблица 8) Таблица 8. Диагнозы Диагностические параметры 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 На основании подобных матриц делались попытки создавать электрические приборы для автоматической постановки диагнозов, содержащие набор тумблеров (включателей) и сигнальных лампочек (по числу диагнозов). При соответствующем строке диагноза сочетании включенных и выключенных тумблеров в приборе зажигается лампочка данного диагноза. Однако, на практике такие приборы оказались неработоспособные, что объясняется следующим образом. Говоря об отсутствии или наличии некоторого диагностического признака, имеется в виду, что диагностический параметр меньше или больше выбранного в соответствии с п. 9.3 допустимого значения диагностического параметра (ведь работающий двигатель всегда имеет какой то расход топлива, какую то температуру и т. д.). Как уже отмечалось ранее, контролируемые диагностические параметры имеют случайный разброс из-за ошибок измерения, случайного сочетания режимов работы разных элементов автомобиля и т. п. Поэтому наличие или отсутствие диагностического признака при определенном диагнозе не является достоверным событием («1» или «0»), а наблюдается с некоторой условной вероятностью . Наблюдая за большой группой автомобилей можно установить, как часто встречаются интересующие нас диагнозы - , и с какой вероятностью при этих диагнозах встречаются принятые для разрабатываемой системы диагностические параметры - . Для определения вероятностей наблюдения различных признаков, можно искусственно вносить в автомобиль интересующие нас неисправности (нарушать регулировки и т. п.). Пусть результаты статистических исследований по ранее рассматриваемому примеру будут представлены таблицей 9. Поскольку используется вероятностный подход, то к трем рассматриваемым в табл. 8 диагнозам, в табл. 9 прибавлен еще один, образующий полную группу событий, диагноз - все остальное, т. е. все возможные другие неисправности. Таблица 9. Диагноз Вероятности диагностических параметров Вер. диагноза 1,0 0,8 0,9 1,0 0,2 0,05 0,9 0,7 0,9 0,0 0,2 0,10 0,6 0,1 0,9 0,1 0,9 0,30 0,1 9,1 0,0 0,1 0,0 0,55 Поставим диагноз для автомобиля с комплексом признаков: двигатель перерасходует топливо - , перегревается - , карбюратор грязный - , остальные диагностические параметры не наблюдаются, т. е. . Расчет наиболее вероятного диагноза можно произвести по известной в теории вероятностей формуле Бейеса, рассмотрим ее типичный вывод. Пусть в урне находится шаров, среди которых - пустотелые, из них - белые, и - сплошные, из них - белые (остальные пустотелые и сплошные шары черные). Вероятность вынуть пустотелый шар (события ) . Вероятность вынуть белый шар (события ) . Вероятность, что вынутый пустотелый шар окажется белым, . Вероятность, что вынутый белый шар окажется пустотелым, . Вероятность, что шар будет белым и пустотелым (совместное наблюдение двух событий определяется произведением вероятностей) . Вероятность, что шар будет пустотелым и белым . Поскольку , можно записать , отсюда формула Бейеса . Применительно к диагностике формулу Бейеса можно записать , где - вероятность - го диагноза при наблюдении -го параметра; - вероятность - го диагноза; - вероятность наблюдения - го параметра при диагнозе ; - вероятность наблюдения - го параметра по всем диагнозам. Поясним записанную формулу наглядным примером. К врачу на прием пришел больной с высокой температурой. С какой вероятностью у больного грипп? Если в данный момент в городе наблюдается эпидемия гриппа, то вероятность этого диагноза велика. Если данный вирус не сопровождается высокой температурой, то это снижает вероятность постановки диагноза – грипп. Если в поликлинику практически все приходят с высокой температурой (знаменатель формулы велик), то это тоже снижает вероятность постановки диагноза – грипп. При постановке диагноза по комплексу признаков, формула будет записываться аналогично, но вместо единичного параметра будет рассматриваться комплекс параметров . Вероятность совместного наблюдения независимых признаков, составляющих анализируемый комплекс диагностических параметров, можно выразить произведением вероятностей наблюдения каждого параметра при рассматриваемом диагнозе . Если в комплексе некоторые признаки отсутствуют, то в произведение ставят вероятность отсутствия диагностического параметра . Вероятность наблюдения комплекса признаков по всем диагнозам определяют по формуле полной вероятности (как математическое ожидание) . Используя данные табл. 9, рассчитаем вероятности диагнозов для заданного ранее комплекса диагностических параметров . . . . . На основе проведенных расчетов можно сказать, что для автомобиля с набором признаков, соответствующих заданному комплексу диагностических параметров, наиболее вероятным является первый диагноз: негерметичен запорный клапан поплавковой камеры карбюратора. Практически невероятен износ жиклеров, мало вероятно, что у карбюратора не отрегулирована система холостого хода. Если первый диагноз не подтвердится при проверке карбюратора, то вторым по значимости будет четвертый диагноз: причина плохой работы двигателя кроется в чем-то другом. Естественно, что в реальных системах диагностирования подобные расчеты должны проводиться микропроцессорной схемой автоматически. Система диагностирования должна предусматривать процесс «обучения», т. е. корректирования матрицы вероятностей по мере накопления опытных данных. С этой целью в памяти ЭВМ следует хранить не только вероятности и , но и общее число объектов , по которым определялись вероятности диагнозов , а также - число объектов с признаком при диагнозе . Если поступает новый объект с диагнозом , то проводят корректировку прежних априорных вероятностей следующим образом: для , ; при . После этого присваивается новое значение числу объектов . Корректировку вероятностей признаков проводят только для строки с диагнозом следующим образом: , если признак у нового объекта отсутствует; , если признак у нового объекта присутствует. В этих расчетах - общее число объектов, по которым рассчитывалась вероятность наблюдения признака; - число объектов, у которых признак наблюдался. Таким образом, после диагностирования очередного автомобиля и подтверждения фактического диагноза по результатам разборки узла или каким либо другим образом, диагност вносит коррективы в диагностическую матрицу. В результате такой процедуры диагностическая система «обучается», «набирается опыта», что имитирует рост профессионального мастерства человека, занимающегося диагностированием. 5.5. Условия эффективности применения диагностики в технической эксплуатации автомобилей. Весьма разнообразные формы технической эксплуатации автомобилей, зависящие от принадлежности автомобиля, его назначения, режимов использования и т. д., можно свести к трем характерным видам: 1. Автомобили эксплуатируются в течение максимально возможного срока при выполнении минимальных объемов работ по техническому обслуживания и ремонту. При резком ухудшении технического состояния они направляются в капитальный ремонт или утиль. Этот метод экономически неоправдан и совершенно нежелателен в аспекте безопасности движения автомобилей. 2. Устанавливаются конкретные пробеги автомобилей, по истечению которых в плановом порядке проводятся определенные объемы работ по техническому обслуживанию всех основных систем автомобиля. Этот метод до сих пор находит наиболее широкое применение в крупных АТП, руководствующихся Положением о техническом обслуживании и ремонте подвижного состава автомобильного транспорта. 3. После определенного пробега в принудительном (плановом) порядке проводятся только контрольные операции и простейшие работы по содержанию автомобиля. Регулировочные и другие операции технического обслуживания, так же как и ремонтные работы, выполняются по потребности на основании результатов контроля (диагностики). Две последние формы организации ТЭА являются практически оправданными и, в некотором роде, конкурирующими. Условие целесообразности применения диагностики в ТЭА можно выразить величиной удельных затрат следующим образом , где - средняя стоимость отказа при использовании диагностики; - средняя стоимость профилактических работ; - стоимость диагностических работ; - средняя стоимость отказов при плановой системе ТО; - стоимость ТО; - средняя наработка до отказа при наличии диагностики; - средняя наработка проведения профилактических работ; - периодичность диагностирования; - средняя наработка до отказа при плановой системе ТО; - периодичность ТО; - вероятность отказов автомобиля при наличии диагностики. Очевидным условием эффективности диагностики является существенное снижение вероятности отказов автомобиля, а также исключение излишних (ошибочных) профилактических работ, что достигается при хорошо отработанной системе диагностирования. Нацеливая диагностику на контроль наиболее важных агрегатов и систем автомобиля, можно снизить стоимость отказов автомобиля. Перспективным направлением снижения затрат на диагностику является разработка встроенной диагностики, позволяющей проводить частый контроль без простоев автомобиля. Эффективность диагностики в большой степени зависит от коэффициента вариации наработки до предельного состояния элементов автомобиля. При достаточно стабильных величинах этой наработки, можно надежно прогнозировать момент наступления отказа и своевременно проводить плановые технические воздействия (ТО). Если отказы могут происходить в случайные непредсказуемые моменты, то роль диагностики существенно возрастает. Вопросы для самоконтроля по пятому разделу 1. Что входит в систему диагностирования? По каким признакам системы могут быть классифицированы? 2. Каким требованиям должны отвечать косвенные признаки технического состояния автомобиля признаки, выбираемые в качестве диагностических параметров? 3. Как сказывается периодичность диагностирования и величина допустимого значения диагностического параметра на безотказность автомобиля в эксплуатации? 4. Из каких соображений назначается величина допустимого значения диагностического параметра ? 5. Если некоторая неисправность (диагноз) встречаются крайне редко, то как это скажется на величину допустимого значения диагностического параметра? 6. Как правило, диагноз ставят не по одному диагностическому параметру, а по комплексу признаков; как в этом случае находят наиболее вероятный диагноз при «ручной» диагностике и автоматизированной диагностике? 7. Каким образом обеспечивается «обучение» системы автоматизированного диагностирования при постановке диагноза по комплексу признаков на основе формулы Бейеса? 8. Всегда ли целесообразно использовать диагностирование автомобилей? В каких случаях диагностика наиболее и наименее эффективна? УТВЕРЖДАЮ Зав. Кафедрой ТЭиРА ___________ Ивлиев В.А. _____________2002 г. ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ по дисциплине «Основы теории надежности и диагностика» ( пятый семестр) 1. Структура понятия «Качество автомобиля» 2. Надежность как специфическое свойство качества изделия. 3. Безотказность и ее показатели. 4. Долговечность и ее показатели. 5. Ремонтопригодность и ее показатели. 6. Сохраняемость и ее показатели. 7. Основные термины и понятия надежности. 8. Характеристика условий эксплуатации автомобиля, влияющих на его надежность. 9. Особенности автомобиля как изделия с позиции его надежности. 10. Общая характеристика процессов и закономерностей изменения технического состояния автомобиля. 11. Температурное разупрочнение металлов. 12. Усталость металлов, условия ее накопления. 13. Межкристаллитная коррозия. 14. Наводораживание металлов. 15. Межкристаллитная адсорбция (Эффект Ребиндера). 16. Процессы изменения свойств резины и других материалов при эксплуатации автомобиля. 17. Общее представление о процессах изменения геометрии деталей при эксплуатации автомобиля. 18. Фрикционное растрескивание. 19. Классификация видов трения. 20. Адгезионный износ и задир. 21. Окислительный износ и фреттинг- коррозия. 22. Питтинг. 23. Абразивный износ. 24. Эрозия. 25. Проблема ускоренных испытаний трущихся сопряжений. 26. Перспективы безъизносного трения. 27. Износ и эксплуатационные характеристики автомобильных колес. 28. Надежность автомобиля как сложной системы, классификация выходных параметров элементов сложной системы. 29. Описание показателей надежности как случайных величин (числовые характеристики, законы распределения вероятностей). 30. Оценка безотказности сложной системы при последовательном включении элементов. 31. Оценка безотказности сложной системы при параллельном включении элементов 32. Поэлементное и общее резервирование, проблемы применения в конструкции автомобилей. 33. Анализ конструктивных схем по параметрической безотказности элементов. 34. Оценка параметрической долговечности изделия. 35. Теоретические основы диагностики, требования к диагностическим параметрам. 36. Роль допустимого диагностического параметра и периодичности диагностирования для безотказности автомобиля. 37. Определение допустимого диагностического параметра по минимуму затрат от ошибок диагностирования. 38. Постановка диагноза по комплексу диагностических признаков на основе формулы Бейеса. 39. Алгоритм построения «обучающей матрицы» при диагностировании по комплексу диагностических параметров. 40. Условие целесообразности применения диагностики в ТЭА.
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Почему подорожало "Натуральное экологически чистое 100% сливочное масло Доярушка"?
Повышен акциз на нефть и на пальмовое масло!
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru