Технико-экономический метод определения периодичности то.
Этот метод сводится к определению суммарных удельных затрат на ТО и ремонт и их минимизации. Минимальным затратам соответствует оптимальная периодичность технического обслуживания L0.
При этом удельные затраты на ТО определяются по формуле:
С1= d/L
где L - периодичность ТО; d - стоимость выполнения операции ТО.
Применение метода:
- для сложных и дорогих систем (элементов, агрегатов), не оказывающих прямого влияния на безопасность (смена масел и смазок, фильтров, регулировочные работы - сцепление, клапанный механизм, антикоррозионная защита кузова и др.);
- для определения периодичности ТО по группе автомобилей, работающих в одинаковых условиях.
Преимущества метода:
- учет экономических последствий принимаемых решений (L0);
- простота, ясность, универсальность.
Недостатки метода:
-необходимость в достоверной информации о стоимости операций ТО и ремонта, влияния периодичности ТО на ресурс элемента;
- отсутствие учета вариации (случайность) всех показателей (L, х, d, с);
- отсутствие гарантии определенного уровня безотказности.
Метод моделирования статистических испытаний
Метод основан на моделировании (имитации) реальных случайных процессов ТО, что дает возможность исключить влияние побочных факторов, резко сократить стоимость экспериментов и ускорить испытания.
Моделирование можно проводить вручную или на ЭВМ. Исходными данными для моделирования служат как фактические данные наблюдений, так и законы распределения случайных величин
Вероятностные процессы происходят от многих переменных факторов, поэтому при различных значениях аргумента может быть одно значение функции (наработка на отказ автомобиля или агрегата зависит от многих факторов: материала, из которого изготовлено изделие; качества этого материала; качества изготовления; условий эксплуатации и т.п.). В таком случае, для более или менее достоверной оценки вероятностных процессов проводятся различные теоретические и экспериментальные исследования с целью определения силы влияния того или иного фактора на происходящие процессы.
Основные этапы метода статистических испытаний:
-разработка и построение структурной схемы моделируемой системы;
-выявление основных взаимосвязей и формальное описание процесса моделирования;
-формирование случайных явлений, сопровождающих функционирование исследуемой системы;
-воспроизведение процесса функционирования системы в соответствии с разработанной структурной схемой и формальным описанием;
-накопление результатов моделирования, их статистическая обработка, анализ и обобщение.
Моделирование псевдослучайных величин
Под случайной величиной в отличие от случайного события будем понимать некоторое действительное случайное число, для которого определена её непрерывная интегральная функция распределения
F(x) = P(a ≤ x < b), 0 ≤ F(x) ≤ 1.
Подавляющее число расчетов по методу моделирования статистических испытаний осуществляется с использованием псевдослучайных чисел. От последовательности случайных чисел, равномерно распределенных в интервале [0,1], нетрудно перейти к последовательности случайных чисел с произвольным заданным законом распределения.
Если все изделия обслуживать с единой периодичностью LТО, то будет иметь место вариация фактического технического состояния (рисунок 3.2, б),
Нормальный закон распределения (двухпараметрический: σ и х). Такой закон формируется, когда на исследуемый процесс и его результат влияет сравнительно большое число независимых (или слабозависимых) элементарных факторов (слагаемых), каждое из которых в отдельности оказывает лишь незначительное действие по сравнению с суммарным влиянием всех остальных.
Закон распределения Вейбулла-Гнеденко проявляется в модели так называемого слабого звена. Если система состоит из группы независимых элементов, отказ каждого из которых приводит к отказу всей системы, то в такой модели рассматривается распределение времени (или пробега) достижения предельного состояния системы как распределение соответствующих минимальных значений хi, отдельных элементов.
Экспоненциальный закон (однопараметрический - λ). При экспоненциальном законе распределения вероятность безотказной работы определяется конкретной продолжительностью рассматриваемого периода или пробега Δх, называемого временем выполнения задания. Таким образом, эта модель не учитывает постепенного изменения параметров технического состояния, например, в результате изнашивания, старения и других причин, а рассматривает так называемые нестареющие элементы и их отказы. Экспоненциальный закон используется чаще всего при описании внезапных отказов, продолжительности разнообразных ремонтных воздействий и в ряде других случаев.