Assessment of the failure rate of vehicles by changing the parameter of the consumed resource

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. The article examines methods of technical diagnostics of units and systems of Aim. The article examines the methods for diagnosing vehicle units and based on their resource usage parameter.

Methods. A system was developed to monitor failure trends, ensuring timely detection, prediction of potential breakdowns, and implementation of technical measures.

Results. Key parameters for assessing reliability include suspension and steering conditions, and engine compression.

Conclusion. The development of intelligent diagnostic and forecasting systems can improve vehicle efficiency and reliability under real-life operating conditions.

About the authors

Taras N. Zamota

Lugansk State University named after V. Dahl

Author for correspondence.
Email: zamota71@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-9904-4518
SPIN-code: 4443-7346

Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the Department of Automobile Transport

Russian Federation, Lugansk

Alexandr S. Loshakov

Lugansk State University named after V. Dahl

Email: keksvruke@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0004-5690-7186
SPIN-code: 5820-4660

postgraduate student, assistant of the Department of Automobile Transport

Russian Federation, Lugansk

Elena V. Turushina

Lugansk State University named after V. Dahl

Email: dahl.univer@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0000-8108-0089

senior lecturer of the Department of Automobile Transport

Russian Federation, Lugansk

References

  1. Zamota TN, Zamota ON, Grinko ET. Improvement of the passenger car operation system with the existing accuracy of parts and flow analysis. Scientific Bulletin of the Lugansk State Agrarian University. 2021;3(12):283–290. (In Russ.)
  2. Zamota TN, Aulin VV, Panayotov KK, et al. Technical and economic aspects of improving the strategy of maintenance and repair of vehicles. Lugansk: Noulidzh, 2022. (In Russ.)
  3. Zamota TN, Smetana SA, Zamota ON, et al. Technical and economic approaches to improving the system of maintenance and repair of buses. Scientific bulletin of the Lugansk State Agrarian University. 2022;4(17):314–321. (In Russ.)
  4. Zamota TN, Zamota ON, Grinko ET. Analysis of the technical and economic costs of operating a car within the life cycle. Bulletin of the LSU named after V. Dahl. 2022;7(61):59–65. (In Russ.)
  5. Bokor Z. Cost Drivers in Transportand Logistics. Periodica Polytechnicaser. Transportation Engineering. 2010;38(1):13–17. doi: 10.3311/pp.tr.2010-1.03
  6. Askarany D, Yazdifar H, Askary S. Supply chain management, activity-based cost in gand organisational factors. International Journal of Production Economics. 2010;2:238–248. doi: 10.1016/j.ijpe.2009.08.004
  7. Kabanov IS. Development of an information automated system for the study of controlled models of reliability and efficiency. [dissertation] Moscow; 2004. (In Russ.)
  8. Zorin AI. Improving the efficiency of maintenance of agricultural mechanization facilities on the basis of organizational and engineering measures on the example of the Udmurt Republic. [dissertation] St. Petersburg; 2006. (In Russ.)
  9. Kurlyshev OV. Methods and software and hardware for remote monitoring of the condition of vehicle components. [dissertation] Izhevsk; 2006. (In Russ.)
  10. On approval of fuel and lubricants consumption standards in road transport dated June 08, 2020, Lugansk No. 139 [internet] Accessed: 23.05.2024. Available from: https://mintrans-lnr.su/

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Diagram of the relationships between the failure flows of the elements of the rear suspension of buses: λр – failure flow of the frame; λа – shock absorber; λб – beam; λп – air cushions; λк – wheels; λст – stabilizer arm

Download (96KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Change of the diagnostic parameter determining the resource of the mechanism, from the initial value Sнач to the limit Sпред: Sраб – is the working value of the diagnostic parameter (ДП); S – is the full interval of ДП change; Sр – is the working interval of ДП change; tmax – is the maximum operating time, expressed in hours or km (resource); tор – is the value of the remaining resource

Download (44KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Zamota T.N., Loshakov A.S., Turushina E.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

link to the archive of the previous title

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».