Оценка технического состояния электромагнитных форсунок на стенде по погрешности измерения расхода тестовой жидкости

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Установлено, что средние значения погрешности измерения расхода тестовой жидкости (ТЖ) электромагнитными форсунками (ЭМФ) связаны с пробегом автомобиля. Чем больше пробег, тем выше значение погрешности. Показано, что зависимость погрешности измерения расхода от пробега может быть описана в грубом приближении регрессией. Техническое состояние ЭМФ оценено прибором для очистки и анализа топливных форсунок НР-6В в комплекте с ультразвуковой ванной Ultrasonic Cleaner. Объекты исследования - ЭМФ бензиновых двигателей с распределенным впрыском топлива. Форсунки эксплуатировались в силовых агрегатах автомобилей ГАЗ-27040 V («Газель»), ZAZ Chance SX, ВАЗ 2121 («Нива»), Chevrolet Lacetti и др. Испытания проведены на 19 комплектах форсунок (в каждом комплекте по 4 форсунки), снятых с двигателей автомобилей с пробегом от 0 до 188 тыс. км. Испытаны форсунки Siemens DEKA ZMZ 6354, Siemens DEKA VAZ 6238, Siemens DEKA VAZ 20734, Siemens DEKA VAZ 20735, Bosch 0 280 158 502, Bosch 0 280 158 017, Bosch 0 280 158 022, Bosch 0 280 150 996, Denso 23209-39145.

Об авторах

Александр Андреевич Ходяков

Российский университет дружбы народов

Email: khodyakov-aa@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0001-9391-2890

кандидат химических наук, доцент департамента транспорта, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Сергей Валентинович Хлопков

Российский университет дружбы народов

Email: khlopkov-sv@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0001-9536-7558

кандидат технических наук, доцент департамента транспорта, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Влада Валерьевна Басова

Российский университет дружбы народов

Email: 1032202133@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-1325-4646

магистрант, департамент транспорта, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Олег Игоревич Телков

Российский университет дружбы народов

Email: 1032202136@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-1412-6539

магистрант, департамент транспорта, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Анастасия Дмитриевна Космачева

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: 1032202134@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-3749-5225

магистрант, департамент транспорта, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Список литературы

  1. Vereyutin AYu. A method for diagnosing electromagnetic nozzles of engines with gasoline injection (dissertation of Candidate of Technical Sciences). Ryazan; 2010. (In Russ.)
  2. Ovchinnikov GV. Influence of pollution and wear of elements of electromagnetic nozzles on the characteristics of an automobile gasoline engine (dissertation of Candidate of Technical Sciences). Vladimir; 2009. (In Russ.)
  3. Tsedashiev TsV. On the necessity of flushing and cleaning the nozzles of the injection power supply system. Scientific Research of Students in Solving Urgent Problems of the Agro-Industrial Complex: Materials of the Regional Student Scientific-Practical Conference (vol. 2). Irkutsk: Irkutsk State Agrarian University named after A.A. Ezhevsky; 2016. p. 253–258. (In Russ.)
  4. Grigoriev MV, Dalidovich AA. Diagnostics and maintenance of electromagnetic nozzles of gasoline internal combustion engines: guidelines for laboratory work on the courses “Operation of Ground Transport and Technological Means,” “Fundamentals of Diagnostics of Ground Transport and Technological Means.” Moscow: MADI Publ.; 2018. (In Russ.)
  5. Zelenin VA, Sukhanov SA. Method for preliminary diagnosing performance gasoline engine type injector. Scientific Bulletin NSHTI. 2017;3:33–36. (In Russ.)
  6. Berezyukov DS. Development of a method for in-place diagnostics of electromagnetic injectors of internal combustion engines with light fuel injection and a study of changes in their performance (dissertation of Candidate of Technical Sciences). Volgograd; 2012. (In Russ.)
  7. Kiselev DV, Shurin SA. Flushing injectors and fuel rail of a gasoline engine without dismantling and using specialized equipment. Scientific Problems of Logistics of the Armed Forces of the Russian Federation: Collection of Scientific Papers. St Petersburg: Polytechnic University Publ.; 2017. p. 221–226. (In Russ.)
  8. Beauty MV, Shepelenko IV, Matvienko AA, Al Soodani Salem M. Mutashair. Study of the influence of contamination of electromagnetic injectors on the parameters of gasoline engines. Design, Production and Operation of Agricultural Machinery. 2013;43(part 2);125–133. (In Russ.)
  9. Patrin AN, Nechaev VV, Merkushov YuN. Functional diagnostics of electromagnetic injectors of injection internal combustion engines with spark ignition. Automotive Industry. 2007;(8):29–31. (In Russ.)
  10. Bazhenov YuV, Kalenov VP. Forecasting the residual life of electronic engine control systems. Bulletin of SibADI. Section II. Transport. 2017;(2(45)):52–59.
  11. Gritsay AV, Gorban MV, Arakelyants AG. Study of the operation of an injection engine with electromagnetic nozzles of various technical conditions. Scientific Community of Students of the 21st century. Technical Science: Electronic Collection of Articles based on Materials of the 21st International Student Correspondence Scientific and Practical Conference. 2014;(6(21)):109–114. (In Russ.)
  12. Zaloznov IP. Improving the efficiency of car operation by substantiating the frequency of maintenance of electromagnetic injectors (dissertation of Candidate of Technical Sciences). Omsk; 2003. (In Russ.)
  13. Bakaikin DD, Gritsenko AV, Abrosimov DA. Diagnosing electromagnetic ICE injectors at text modes. Agro-Industrial Complex of Russia. 2015;72(1):16–18. (In Russ.)
  14. Bazhenov YV, Kalenov VP. The forecasting of the residual resource of electronic engine control system. The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2017;(2(54)):52–59. (In Russ.) https://doi.org/10.26518/2071-7296-2017-2(54)-52-59
  15. Yakovlev VB. Linear and non-linear estimation of regression parameters in Microsoft Excel. MCU Journal of Informatics and Informatization of Education. 2019;(2(48)):58–71. (In Russ.)
  16. Vladlenova VO, Turundaevsky VB. Some peculiarities arising in the study of nonlinear regression using Excel and other programs. Economics, Statistics and Computer Science. 2014;(1):158–161. (In Russ.)
  17. Kalenov VP. Development of a system for ensuring the operability of electronic control systems for a car engine in operation (dissertation of Candidate of Technical Sciences).Vladimir; 2018. (In Russ.)
  18. Gorbunova EB. A method of statistical processing of small data samples in the problems of forecasting and monitoring the state of complex systems (dissertation of Candidate of Technical Sciences). Novocherkassk; 2018. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».