Оценка потока отказов транспортных средств по изменению параметра израсходованного ресурса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Статья рассматривает методы технической диагностики узлов и систем транспортных средств по значению параметра израсходованного ресурса.

Методы. Разработка системы контроля за потоком отказов, которая позволит своевременно их выявлять, прогнозировать развитие поломок и применять меры технического воздействия.

Результаты. Параметрами для оценки надежности являются состояние подвески и рулевого управления и компрессия при оценке двигателя.

Заключение. Разработка интеллектуальных систем диагностирования и прогнозирования позволит повысить эффективность и надежность автомобилей в условиях реальной эксплуатации.

Об авторах

Тарас Николаевич Замота

Луганский государственный университет имени В. Даля

Автор, ответственный за переписку.
Email: zamota71@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-9904-4518
SPIN-код: 4443-7346

доктор техн. наук, профессор, зав. кафедрой «Автомобильный транспорт»

Россия, Луганск

Александр Сергеевич Лошаков

Луганский государственный университет имени В. Даля

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

аспирант, ассистент кафедры «Автомобильный транспорт»

Россия, Луганск

Елена Викторовна Турушина

Луганский государственный университет имени В. Даля

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

старший преподаватель кафедры «Автомобильный транспорт»

Россия, Луганск

Список литературы

  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/

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема взаимосвязей потоков отказов элементов задней подвески автобусов: λр – поток отказов рамы; λа – амортизатора; λб – балки; λп – пневмоподушки; λк – колеса; λст – рычага стабилизатора

Скачать (96KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Изменение диагностического параметра, определяющего ресурс механизма, от начального значения Sнач до предельного Sпред: Sраб – рабочее значение диагностического параметра (ДП); S – полный интервал изменения ДП; Sр – рабочий интервал изменения ДП; tmax – максимальная наработка, выраженная в часах или км (ресурс); tор – значение остаточного ресурса

Скачать (44KB)
Метаданные

© Замота Т.Н., Лошаков А.С., Турушина Е.В., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».