Классификация автомобильных масел по системе sae

Классификация автомобильных масел производится по вязкости SAE (Общество автомобильных инженеров США) и по области применения API (Американский нефтяной институт).

Принятые нормы вязкости по классификации SAE соответствуют обозначению сезонных (зимних и летних) сортов масел. При маркировке зимних масел ставится буква W (Winter), а для летних сортов буква не ставится. Всесезонное масло сочетает в своем обозначении и зимнюю, и летнюю маркировки.

Чем больше число, входящее в обозначение класса, тем выше вязкость масел, относящихся к нему.

Классы вязкости SAE OW, 5W, 10W, 15W, 20W, 25W относятся к зимним, а SAE 20, 30, 40, 50, 60 - к летним.

Всесезонные масла, обладающие одновременно свойствами одного из зимних классов и одного из летних, имеют двойное обозначение, например SAE 10W-30, SAE 15W-40 и т. п.

Европейская классификация эксплуатационных свойств ACEA, предъявляя более жесткие требования к маслам, содержит 9 категорий и разделяет масло по трем назначениям:

А - для бензиновых двигателей легковых автомобилей (А1-96, А2-96 и А3-96); В - для дизелей легковых автомобилей (В1-96, В2-96 и В3-96); Е - для дизелей грузовых автомобилей (Е1-96, Е2-96 и Е3-96);

Классификация API подразделяет масла на две категории: S – категория «сервис» и С – коммерческая категория. Масла категории S предназначены для легких транспортных средств, т.е. преимущественно для бензиновых двигателей. Масла категории С предназначены для дизелей автомобилей.

В каждой категории масла в зависимости от условий работы подразделяются на классы, также имеющие буквенную маркировку. Поэтому обозначение масел в соответствии с классификацией производится двумя буквами латинского алфавита, указывающими категорию и класс масел, например SE (для карбюраторных двигателей) или CD (для дизелей). Универсальные масла, относящиеся к обеим категориям классификации API, имеют маркировку двух классов разных категорий, например SE/CD

*66*

Основные операции технологического процесса ремонта строительных машин

*67*

Современные материалы, применяемые при изготовлении и ремонте СиПТМ. Методы их упрочнения.Применяют углеродистые и легированные стали, чугуны, сплавы алюминия, меди и

*68*

Оптимальное комплектование машин в условиях полной неопределенности

Постановка задачи и выбор критерия оптимизации. Пусть для строительства некоторого объекта можно использовать n комплектов машин К₁, К₂, ..., К_i, ..., К_n. Условия работы, в которых придется работать комплекту машин, неизвестны. Однако известны затраты Y_ij табл. 1 при использовании i-го комплекта машин в j-ых условиях работы. Требуется определить оптимальный комплект машин различными методами оптимизации в условиях неопределенности.

Таблица 1

Комплекты машин Ki	Условия работы комплекта машин Сj
	С1	С2	С3	С4
	Затраты Yij при использовании Ki-го комплекта машин в Сj - ых условиях работы
K1	65	65	97	90
K2	79	99	94	10
K3	60	40	90	85

Метод минимальных потерь - метод Вальда.

При использовании критерия затрат в методе Вальда выбирается тот комплект машин, для которого наибольшие затраты при самых неблагоприятных условиях работы из всех возможных меньше, чем наибольшие затраты при самых неблагоприятных условиях работы для любого другого комплекта машин (принцип минимакса).

Алгоритм метода минимальных потерь включает два этапа:

1. Определение наибольших затрат для каждого i-го комплекта машин при самых неблагоприятных условиях работы.

где Y_imax - максимальные затраты из всех m условий работы для i-го комплекта машин;

Y_ij - затраты при использовании i-го комплекта машин в j-ых условиях работы;

n - число рассматриваемых комплектов машин;

m - число возможных условий работы комплекта машин.

Так для первого комплекта машин (см. табл. 1) из всех возможных затрат (65, 65, 97, 90) для различных условий работы максимальные затраты составят Y₁₃ = 97. Аналогично определяются максимальные затраты для других комплектов машин.

В табл. 2 в последнем столбце определены максимальные затраты Y_imax для каждого i-го комплекта машин.

Таблица 2

Комплекты машин Ki	Условия работы комплекта машин Сj				Макси- мальные затраты Yimax
	С1	С2	С3	С4
	Затраты Yij при использовании Ki-го комплекта в Сj - ых условиях работы
K1	65	65	97	90	97
K2	79	99	94	10	99
K3	60	40	90	85	90

2. Определение оптимального комплекта машин, который обеспечивает минимальные затраты из всех максимальных затрат Y_imax .

В нашей задаче оптимальным комплектом машин при использовании метода Вальда является третий комплект машин, для которого минимальные затраты составят

Метод минимального риска - метод Сэвиджа.

При использовании метода минимального риска выбирается тот комплект машин, для которого наибольший риск при самых неблагоприятных условиях из всех возможных меньше, чем наибольший риск при самых неблагоприятных условиях для любого другого.

Алгоритм метода минимального риска при минимизации затрат включает несколько этапов:

1. Определение в каждом j-ом столбце матрицы затрат минимальной величины затрат – Y_jmin.

где Y_jmin - минимальные затраты из всех n комплектов машин для j-го условия работы;

Y_ij - затраты при использовании i-го комплекта машин в j-ых условиях работы;

n - число рассматриваемых комплектов машин;

m - число возможных условий работы комплекта машин.

Так для первого столбца табл. 1 Y_1min = 60. Аналогично определяются минимальные затраты для других столбцов таблицы. Они соответственно равны: 40, 90 и 10.

2. Определение величины риска R_ij при работе каждого i-го комплекта машин во всех j-ых условиях работы. Величина риска определяется как разность Y_ij - затрат для каждого i-го комплекта машин в j-ых условиях работы и Y_jmin - минимальных затрат из всех n комплектов машин для j-го условия работы

Так для первого столбца Y_1min = 60 вычитается из всех затрат Y_i1 для первого столбца. Для второго столбца Y_2min = 40 вычитается из всех затрат Y_i2 для второго столбца и так далее. В табл. 3 приведены результаты расчета матрицы риска.

Таблица 3

Комплекты машин Ki	Условия работы комплекта машин Сj				Макси- мальный риск Rimax
	С1	С2	С3	С4
	Риск Rij при использовании Ki-го комплекта машин в Сj - ых условиях работы
K1	5	25	7	80	80
K2	19	59	4	0	59
K3	0	0	0	75	75

3. Определение максимальных рисков для каждого i-го комплекта машин при самых неблагоприятных условиях работы.

где R_imax - максимальный риск из всех m условий работы для i-го комплекта машин.

Так для первого комплекта машин из всех возможных рисков (5, 25, 7, 80) для различных условий работы максимальный риск составит 80. Аналогично определяются максимальные риски для других комплектов машин .

4. Определение оптимального комплекта машин, который обеспечивает минимальный риск из всех максимальных рисков R_imax .

Согласно результатам оптимизации по методу Сэвиджа табл. 3, оптимальным комплектом машин является комплект под номером два.

Метод обобщенного минимакса - метод Гурвица.

Согласно этому методу находится взвешенная комбинация наилучшего и наихудшего сочетаний затрат (прибыли) с помощью коэффициента оптимизма α, при котором критерий Гурвица достигает максимума (минимума) при минимизации затрат (максимизации прибыли)

Алгоритм метода Гурвица при минимизации затрат включает несколько этапов:

1. Определение наибольших затрат для каждого i-го комплекта машин при самых неблагоприятных условиях работы.

где Y_imax - максимальные затраты из всех m условий работы для i-го комплекта машин;

Y_ij - затраты при использовании i-го комплекта машин в j-ых условиях работы;

n - число рассматриваемых комплектов машин;

m - число возможных условий работы комплекта машин.

Так для первого комплекта машин (см. табл. 1) из всех возможных затрат (65, 65, 97, 90) для различных условий работы максимальные затраты составят Y₁₃ = 97. Аналогично определяются максимальные затраты для других комплектов машин.

В табл. 2 в последнем столбце определены максимальные затраты Y_imax для каждого i-го комплекта машин.

2. Определение наименьших затрат для каждого i-го комплекта машин при самых неблагоприятных условиях работы.

где Y_imin - минимальные затраты из всех m условий работы для i-го комплекта машин;

Так для первого комплекта машин из всех возможных затрат (65, 65, 97, 90) для различных условий работы минимальные затраты составят Y₁₁ = 65 и Y₁₂ = 65. Аналогично определяются минимальные затраты для других комплектов машин.

3. Определение взвешенной комбинации затрат для каждого i-го комплекта машин с учетом коэффициента оптимизма α.

где Y_imax - максимально возможные затраты для i-го комплекта машин;

Y_imin - минимально возможные затраты для i-го комплекта машин.

Исходная информация и расчетные значения критерия Гурвица по критерию минимальных затрат представлена в табл. 4 для коэффициента оптимизма α = 0.4.

Таблица 4

Комплекты машин Кi	Условия работы комплекта машин Сj				Взве- шенные затраты Yiвзв
	С1	С2	С3	С4
	Затраты Yij при использовании Кi-го комплекта в Сj - ых условиях работы
K1	65	65	97	90	84.2
K2	79	99	94	10	63.4
K3	60	40	90	85	70.0

4. Определение оптимального комплекта машин, который обеспечивает минимальные затраты из всех взвешенных затрат Y_iвзв .

В нашей задаче оптимальным комплектом машин при использовании метода Гурвица является второй комплект машин, для которого минимальные затраты составят

Метод недостаточного обоснования (метод Лапласа).

При использовании критерия минимальных затрат в методе Лапласа выбирается тот комплект машин, для которого достигается минимум среднеарифметического значения затрат.

где Y_срi - средние затраты при использовании i-го комплекта машин.

Исходные данные для нашей задачи представлены в табл. 1

Алгоритм метода включает два этапа.

1. Определение средних затрат для каждого комплекта машин

Результаты расчета для каждого комплекта машин даны в табл. 5

2. Определение оптимального комплекта машин. Для этого определяют среди всех средних затрат Y_ср минимальных. В нашем примере минимальные средние затраты соответствуют 3-ему комплекту машин. Следовательно, он считается оптимальным при использовании метода Лапласа.

Таблица 5

Комплекты машин Кi	Условия работы комплекта машин Сj				Средние затраты Yсрi
	С1	С2	С3	С4
	Затраты Yij при использовании Кi-го комплекта машин в Сj - ых условиях работы
K1	65	65	97	90	79.25
K2	79	99	94	10	70.5
K3	60	40	90	85	68.75

*69*