Скачать

Техническая эксплуатация автомобилей. Расчет вероятности безотказной работы деталей ЦПГ

`

По результатам многочисленных исследований годовая производительность автомобилей к концу срока их служба снижается в 1,5 - 2 раза по сравнению с первоначальной, снижается безопасность конструкции автомобилей. За срок службы автомобиля расходы на его техническое обслуживание и ремонт превосходят первоначальную стоимость в 5 - 7 раз. Поэтому важным направлением как при проектировании, так и при эксплуатации автомобилей является точная и достоверная прогнозная оценка основных показателей надежности их деталей. В курсовой работе рассматриваются вопросы по прогнозированию параметров среднего и остаточного ресурсов деталей автомобильных двигателей.

К деталям, лимитирующим надежность двигателей, в первую очередь относятся детали цилиндропоршневой группы и кривошипно-шатунного механизма, отказы которых, в основном, связаны с износом. На износ деталей двигателя влияет совокупность факторов, главнейшим из которых являются свойства трущихся материалов (физико-механические, химические), режимы работы (скоростные, нагрузочные, тепловые), геометрические параметры (форма, размеры, шероховатость поверхности), смазка (количество, очистка, подвод).

Определение показателей долговечности может осуществляться на основе обработки данных, полученных по результатам натурных наблюдений группы автомобилей, которые эксплуатируются в определенных условиях. Для этих же целей могут быть использованы экспериментальные материалы по видам износа и характеристикам изнашивания существующих конструкций двигателей. В результате для прогнозирования показателей долговечности могут использоваться корреляционные уравнения долговечности деталей автомобиля. Однако и в первом и во втором случаях невозможно избежать ошибок, вызванных необходимостью учета всего многообразия факторов, воздействующих на процесс изнашивания деталей автомобиля. Поэтому может составляться комбинированный прогноз, позволяющий учесть достоинства первого и второго вариантов прогнозирования.

При использовании диагностической информации в процессе эксплуатации автомобилей наиболее простым способом прогнозирования остаточного ресурса деталей двигателя является аналитическое прогнозирование по степенной модели.


2. Задание на курсовую работу.


В процессе эксплуатации автомобильных двигателей заменялись детали ЦПГ (кольца, гильзы цилиндров , поршни ) при превышении допустимого износа рабочих поверхностей. В процессе наблюдений было зафиксировано N = 66 первых замен деталей ЦПГ при наработках, приведенных в таблице 2. Предположим, что распределение ресурса деталей ЦПГ до первой замены подчиняется нормальному закону. Требуется найти параметры распределения (математическое ожидание и среднее квадратичное отклонение), проверить гипотезу о виде закона распределения, рассчитать плотность распределения, вероятность безотказной работы и средний ресурс детали.

По результатам расчётов построить гистограмму и кривые эмпирической и теоретической плотности распределения вероятностей, и вероятности безотказной работы детали.

Исходные данные помещены в таблице 1.

ТАБЛИЦА 1.

Исходные данные на курсовой проект.

Наименование параметра

Единица

измерения

Значение

Параметра

1

2

3

Марка автомобиля

-

КамАЗ 5410

Двигатель

-

6ч12х12д

Максимальная частота вращения коленчатого вала

мин-1

2600

Рабочий объём цилиндра

л

9,0

Максимальный крутящий момент, Ме

Н*м

700

Диаметр поршня, D

дм

1,20

Ход поршня, S

дм

1,20

Модуль упругости, Е

МПа 105

1,0

Зазор замка кольца в свободном состоянии, А

дм

0,188

Радиальная толщина кольца ,t

дм

0,050

Высота кольца ,b

дм

0,030

* Твёрдость по Бринеллю: кольцо,

гильза,

поршень

НВк

НВг

700 / 100

230

90

Коэффициент микрорезания


1,77

Передаточное число коробки передач при разгоне

для порожнего автомобиля

iг

iп

3,1

2,4

1

2

3

Коэффициент, учитывающий процент движения по типам дорог : в городе

в пригороде

подъездные пути


1


0,5

0,46

0,04

Коэффициент использования пробега

0,68

Коэффициент сопротивления движению:

- городские и пригородные дороги

- подъездные пути





0,02

0,04

* * Скорость движения автомобиля, Va

в городских условиях ,Va1

в пригороде , Va2

на подъездных путях, Va3

км / ч



25 (30)

35 (40)

5 (10)

Год начала выпуска двигателя, Т

-

1983

Измерительное давление, Рi

Па 105

2,35

Атмосферное давление, Р2

Па 105

1,01

Начальная площадь в замке кольца, F2-0

мкм2 104

9,50

Среднеквадратичное отклонение начальной площади в замке кольца, F2-0


мкм2


5175

Предельная площадь зазора в замке кольца, F2-п

мкм2 104

42,6

Показатель степени,


1,4

Среднеквадратичное отклонение погрешности диагностирования , F2-1



19215

Нагрузка на седельно-сцепное устройство

кгс

8100

Допустимая масса полуприцепа

кг

19100

Собственная масса

кг

6800

В том числе на переднюю ось

кг

3500

В том числе на тележку

кг

3500

Максимальная скорость автопоезда

км/ч

80 – 100

Передаточное число главной передачи


7,22(6,53; 5,94)

Размер шин


260R508

Статический радиус ведущего колеса

м

0,488

Лобовая площадь

м2

6,74

Коэффициент обтекаемости

Н*с24

0,6

Рассматриваемая деталь


Компресси-онное кольцо

** В скобках данные приведены для порожнего автомобиля.


  1. Расчёт параметров распределения ресурсов детали автомобильных двигателей.


п.3.1. Расчёт параметров распределения ресурсов детали автомобильных двигателей по результатам их наблюдения в эксплуатации.


п.3.1.1. Параметры распределения ресурсов детали рассчитываются на основе обработки статистической информации об отказах, наблюдаемых в эксплуатации, и используются для разработки стратегии поддержания работоспособности, оценки долговечности и безотказности конструкции и потребности в запасных частях.

Выявим наибольшее lmax и наименьшееlmin значения наработки и определим ширину интервалов группирования по формуле:


l = (lmax -lmin ) / 1+ 3,2*lg N , тыс. км, где

N — общее число наблюдений, N= 66


ТАБЛИЦА 2.

Значения ресурсов l( расставлены по возрастанию), тыс. км.

66,3

132,5

156,4

164,1

180,3

188,4

197,0

211,4

219,6

229,1

241,9

87,7

136,7

156,9

164,5

181,0

188,7

198,5

212,0

220,8

233,1

242,7

96,7

138,0

157,0

168,4

182,1

189,1

200,2

213,7

221,7

233,6

246,9

107,2

140,9

158,0

170,2

182,7

190,1

205,7

214,0

223,7

237,6

251,1

112,5

151,6

158,8

172,7

187,3

190,9

206,8

214,2

226,0

238,4

268,8

126,4

155,0

159,4

173,9

188,2

194,5

211,3

214,6

226,5

241,7

312,5

,2 (тыс. км)

l =36,08636тыс. км.


п.3.1.2. Подсчитаем частоты попадания случайной величины ресурса l в интервале группирования. Выберем начальное lн и конечное lн значения величины, которые берутся ближе к целочисленному lmaxиlmin .

lн = 66 ; l1 =66 +36 =102; l2 =102 +36 =138 ; l3 =138 +36 =174;

l4= 174 +36=210; l5 =210 +36 =246; l6= 246 +36 =282; l7 =282 +36 =318;

lн = 66 и l7 = lк = 318 (тыс. км)

lнl1l2 l3l4l5l6lк

66 102 138 174 210 246 282 318

Чертим прямую и разбиваем на интервалы равные от 66 до 318 тыс. км.


п.3.1.3. Определим какое количество ресурсов попадает в интервалы и определим середины этих интервалов. Для удобства пользования данные вычислений занесём в таблицу 3.


ТАБЛИЦА 3.

Определение частоты попадания ресурсов в заданные интервалы.

No интервала

Границы интервалов (тыс. км)

Середины интервалов (тыс. км)

Частота попадания в интервал , ni

1

66 - 102

84

3

2

102 - 138

120

6

3

138 - 174

156

15

4

174 - 210

192

17

5

210 - 246

228

21

6

246 - 282

264

3

7

282 - 318

300

1


п.3.1.4.Определение параметров и характеристик нормального закона. Плотность вероятности f(l)нормального закона имеет вид:

_ ____ _ _ _

f (l)= 1/ (exp( - ( li - a ) 2 / 22 ), где

_ _

a и -- параметры нормального закона распределения;

exp (z) – форма представления числа ев степени z : exp (z)= ez


а) вычислим математическое ожидание a по формуле:

_r __

a = 1/ N* li * ni , где

i=1

r – количество интервалов;

N – общее число наблюдений;

li– середины интервалов;

i– частота попадания в интервалы.

_

а = 1 / 66* ( 84*3 + 120*6 + 156*15 + 192*17+ 228*21 +264*3 + 300*1) =

= 1 / 66 *12456 = 188,72727 188,73 (тыс. км )


б) Рассчитаем среднеквадратичное отклонение по формуле:

_ ________________________

= 1 / (N - 1) *li - a)2* ni , (тыс. км)

_ _____________________

= 1 / (66 - 1) *li - a)2* ni ,= 46,2898 46,29 (тыс. км)


в) вычислим значения эмпирической плотности распределения вероятностей fэ(li) по интервалам наработки:

_

fэ(li) = ni / (N *l) ,


г) рассчитаем нормированные и центрированные отклонения середины интервалов:

__ _ _

yi = (li- a) / ,

д) определим значения теоретической плотностираспределения вероятностей fт(li ) по формуле: _ _

fт(li) = (1 / fо(yi) , где

___

fо(yi) = (1 / 2) * exp( -yi2 / 2)

Полученные значения расчетов в пунктах в, г, д сведем в таблицу 4.


ТАБЛИЦА 4.

Таблица вычислений эмпирической и теоретической плотности распределения вероятностей и нормированных и центрированных отклонений середины интервалов.


n i \ Параметры

yi

fэ(li)

fо(li)

fт(li)

n1

-2,262

0,0013

0,0333

0,0007

n2

-1,485

0,0025

0,1333

0,0029

n3

-0,707

0,0063

0,3278

0,0071

n4

0,071

0,0072

0,4

0,0086

n5

0,848

0,0088

0,2857

0,0062

n6

1,626

0,0013

0,1089

0,0023

n7

2,404

0,0004

0,0222

0,0005

е
) По результатам расчетов строим на рисунке 1 гистограмму: эмпирическую кривую, распределение плотностей вероятностей fэ(li), теоретическую кривую распределения fт(li) и выравнивающую кривую.

Рис.1. Гистограмма середины интервалов, кривая распределения плотностей вероятностей fэ(li), теоретическую кривую распределения fт(li) и выравнивающая(огибающая) кривая.


п.3.1.5. Проверка согласия между эмпирическим и теоретическим (нормальным) законом распределения по критерию Пирсона :

а.) Определим меру расхождения между эмпирическим и теоретическим распределениями:

r

ni - ni`)2 / ni` , где

i=1

i и i` -- соответствие эмпирической и теоретической частоты попадания случайной величины в i-ый интервал.

Для удобства вычислений критерий