
книги из ГПНТБ / Паньков, Н. П. Надежность автомобильной техники ЧЗХР
.pdfРешая представленную систему уравнений |
относительно Р0 |
|||||
и Р%, найдем /Сг(°о) |
|
|
|
|
|
|
* г (°0 )= |
__________Д>1 Р-1 P'2 + а>2 14 14_________________ |
(2.43) |
||||
°>1 Ш2 14 + |
<4 1414+ |
Ш1«2 14 |
+ °>2І4 14 |
|||
Если предположить, |
что ш, = |
ш2 = ш , |
а Рі = |
ц2 = f1 |
то по- |
|
лучим вышеприведенное значение для |
|
|
|
|||
|
К |
(оо)= |
Iх |
|
|
(2.44) |
|
|
|
|
(U-j-P'
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЪЕМА ВЫБОРКИ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕЙ ПОЛУЧЕНИЕ НАДЕЖНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ С ВЫСОКОЙ ТОЧНОСТЬЮ
Влияние числа наблюдений на правильность полученных ре зультатов приведено на рис. 2. 10, из которого следует, что при
пяти |
испытаниях |
надеж |
|
|
|
|
|
||||
ность |
работы |
детали |
в |
|
|
|
|
|
|||
течение |
|
определенного |
|
|
|
|
|
||||
времени |
была |
близкой |
|
|
|
|
|
||||
к 0,6, |
при |
10 — к 0,8 |
и |
|
|
|
|
|
|||
только при 70 испыта |
|
|
|
|
|
||||||
ниях была получена на |
|
|
|
|
|
||||||
дежность детали, близ |
|
|
|
|
|
||||||
кая к 0,99. |
|
чтобы сде |
|
|
|
|
|
||||
Для |
того |
|
|
|
|
|
|||||
лать |
правильные |
выводы |
|
|
|
|
|
||||
по результатам |
испыта |
5 |
а |
го |
to |
іо |
|||||
ний, |
необходимо |
количе |
Количество испытанных деталей |
|
|||||||
ственно |
оценить |
степень |
|
|
|
|
|
||||
точности |
и |
надежности |
Рис. 2.10 Влияние числа наблюдений на |
|
|||||||
полученных |
результатов. |
правильность |
полученных |
результатов. |
|
||||||
Такую |
оценку |
можно |
|
границ и |
доверительной |
||||||
'произвести |
с |
помощью |
доверительных |
вероятности, которые дают возможность определить вероятность того, что ошибка будет меньше (некоторой величины Е.
что |
Иначе |
говоря, |
необходимо определить вероятность того, |
|
истинное значение |
математического ожидания находится |
|||
в пределах |
от 5 ср — Е до |
S et + Е , |
||
где |
Ses — Е и 5 ор + |
Е — доверительные границы; |
б1,.,, + Е — доверительный интервал.
Доверительная вероятность ß определяется по формуле
|
Р = ^ ( І ^ ср- Ж | < Д ) , |
(2.45) |
где |
ß — доверительная вероятность; |
|
М— математическое ожидание среднего времени (или про бега) исправной работы.
37
Для того чтобы определять количество опытов (наблюде ний), обеспечивающих получение конечного результата с задан
ной |
вероятностью |
Р |
и точностью |
Е, |
воспользуемся |
теоремой |
||||||
Муавра-Лапласа |
|
|
|
|
|
+ *„ |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
я |
< + |
|
|
2 гс |
|
2 _ 2Ф0(І„) , |
(2.46) |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
—t |
|
|
|
|
|
где |
п — количество |
опытов; |
|
|
|
|
|
|||||
|
Р — вероятность получения результатов; |
|
события |
|||||||||
|
U?„— фактически |
полученная |
вероятность |
|||||||||
|
(частость); |
коэффициент |
(определяется |
по таб |
||||||||
|
tv — расчетный |
|||||||||||
|
лицам в зависимости |
от |
Р, при Р = |
0,95, |
||||||||
|
/р = |
1,96, |
а |
при |
Р — 0,90 |
tv = 1,65 |
и т.д.); |
|||||
|
Рт— теоретическая |
вероятность того, |
что |
данное |
||||||||
|
событие |
осуществится; |
|
что |
событие |
|||||||
|
q — 1 —Р т —- теоретическая |
вероятность того, |
||||||||||
|
не осуществится; |
|
|
|
|
|
|
|||||
|
Ф (£) — нормированная функция Лапласа. |
|
|
|
||||||||
Для определения доли и средних величин теорема Муавра- |
||||||||||||
Лапласа может быть выражена следующим образом: |
|
|
||||||||||
при |
определении |
доли |
|
t f P q . |
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
п — |
|
|
|
|
(2.47) |
||||
|
|
|
Е2 |
I |
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
при |
определения |
средних |
величин |
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
t2 а2 |
’ |
|
|
|
|
<2-48> |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
где |
Е — точность |
вывода — разница |
фактически |
полученного |
||||||||
|
результата |
от теоретического Р(Е = W„ — PT); |
||||||||||
|
о — среднеквадратическое отклонение. |
|
|
|
||||||||
|
Из приведенных |
зависимостей |
следует, что изменяя |
количе |
ство опытов, можно с заранее назначенной вероятностью Р га рантировать, что разница между расчетными и фактическими данными будет лежать в интервале ±Е.
В табл. 2.3 приведены расчетные данные по объему выборки для различных значений надежности и точности Е при вероят
ности Л= 0,5—0,6, из которых |
следует, что |
чем меньше |
объем |
|
выборки, тем меньше точность полученных результатов. |
иметь |
|||
Для |
оценки средних значений величин |
необходимо |
||
значение |
ореднеквадрэтического |
отклонения |
о , т. е. закон рас- |
38
upеде.теніия доследуемого параметра, котороё можно определять по .величине (размаха
Т а б л и ц а 2.3
R
ГДе R ^max |
рЗЗ- |
мах определяе мых значений;
Du— коэффициент пе ревода, опреде ляемый по табл. 2.4.
Определение размера выборки
Надежность Р |
Точность |
ре |
Объем вы |
результата |
зультата, |
°/0 |
борки |
|
5 |
|
380-385 |
|
10 |
|
95-100 |
|
15 |
|
41-43 |
|
5 |
|
270-275 |
|
10 |
|
68-70 |
|
15 |
|
29-30 |
|
5 |
|
205-210 |
|
10 |
|
|
При числе |
испытаний |
|
15 |
||
меньше 25 |
приведенные |
величину |
вероятной ошибки. |
||
зависимости |
дают |
заниженную |
|||
В этом случае |
для |
нормального |
распределения доверительную |
||
вероятность |
ß |
следует вычислить, |
пользуясь |
интегралом |
Значение коэффициента перевода D„
|
Т а б л и ц а 2.4 |
|
Количество наб |
Переводной |
|
людений при опре |
коэффициент |
|
делении размаха |
||
|
||
2 |
1,280 |
|
5 |
2,320 |
|
10 |
3,077 |
|
15 |
3,472 |
|
20 |
3,735 |
|
25 |
3,931 |
|
30 |
4,085 |
|
35 |
4,213 |
|
40 |
4,322 |
|
50 |
4,498 |
|
60 |
4,638 |
|
70 |
4,755 |
|
80 |
4,853 |
|
90 |
4,939 |
|
100 |
5,015 |
|
200 |
5.492 |
|
300 |
5,755 |
М 2 f |
?PN |
At) dt |
& ), (2.49) |
0 |
" |
1 |
|
где Pn-\ — плотность распреде ления вспомогатель ной величины,распре деленной по закону Стъюдента с N —1 степенями свободы.
При этом |
|
-л |
See - М . |
|
S |
1 / |
i ( S - S op)2 |
S = \ |
N { N ~ 1) ’ |
где М — математическое ожидание среднего времени исправной работы или пробега;
N — количество испытанных автомобилей;
S( — срок службы (пробега) до отказа г'-го экземпляра.
за
ВЫБОР МЕТОДА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ПРОВЕРКИ ОДНОРОДНОСТИ ИНФОРМАЦИИ
В статистических данных о работоспособности отдельных де талей и агрегатов 'автомобиля очень часто можно обнаружить грубые ошибки наблюдения, так называемые промахи, которые существенно изменяют параметры случайной, особенно малочис ленной выборки. Поэтому получение наилучших оценок на осно ве таких искаженных выборок и применение статистических мето дов для анализа характеристик одной партии деталей или сравнительного статистическаго 'анализа для нескольких партий деталей ,с использованием неоднородных данных окажется бес полезным, а иногда и вредным, так как даст искаженные оцен ки, не отражающие фактического положения дел. Поэтому,, прежде чем приступить к окончательному анализу и определе нию искомых характеристик, необходимо убедиться в однород ности исходного материала и, .в первую очередь, в отсутствии резко выделяющихся наблюдений или грубых ошибок, которые надлежит отбросить перед проведением статистического анализа.
Обоснование методов оценки однородности относится к тео
рии статистической |
проверки гипотез, которые в настоящее |
|||||||
время достаточно |
подробно |
и |
.полно |
разработаны |
в трудах |
|||
Дж. Нейміана и Е. Пирсона, Э. Лемана , Г. Крамера. |
|
|||||||
Статиістической |
'гипотезой |
называется |
предположение, кото |
|||||
рое относится либо |
к |
виду, |
либо |
к параметрам распределения |
||||
случайной |
переменной |
и |
которое |
можно |
проверить |
статисти |
||
чески, т. е. опираясь |
на |
результаты наблюдений, образующих |
||||||
случайную |
выборку. |
|
|
|
|
|
опреде |
|
Статистическим |
критерием называется однозначно |
ленное 'правило, устанавливающее условия, при которых прове ряемую гипотезу следует принять или отвергнуть. При проверке
гипотезы |
можно |
совершить |
одну |
из |
двух |
ошибок — либо |
|
отвергнуть ее, когда она |
верная '(ошибка |
первого рода), либо |
|||||
принять |
гипотезу, |
когда |
она |
ложная |
(ошибка |
второгорода). |
Очень часто ошибку первого рода именуют «риск поставщи ка», а ошибку второго рода — «риск заказчика».
Ошибку первого рода обычно называют уровнем значимости применяемого критеріия. Вероятность отвергнуть гипотезу, когда она ошибочна, называют мощностью критерия.
Для оценки однородности экспериментальных данных, как правило, выдвигается одна основная, так называемая нулевая гипотеза Н0 и одна конкурирующая (альтернативная) гипоте за Ни
Для построения статистического критерия, позволяющего проверить нулевую гипотезу Я0, необходимо определить:
— статистическую характеристику (статистику) нулевой гипотезы Q:
40
—допустимую .вероятность ошибки первого рода (уровень значимости) а;
—альтернативную гипотезу H t;
—'критическую область V статической характеристики Q. Выбор критической области V производится так, чтобы соб
людались условия
|
|
|
|
|
(2.50)' |
|
|
|
|
PjQZTVIJ = шах. |
|
(2.51 > |
|
Условие |
(2.50) |
означает вероятность |
того, что значение ста |
|||
тической |
характеристики принадлежит |
критической |
области |
V, |
||
равно а |
(уровню |
значимости), если верна нулевая |
гипотеза |
Н |
||
В статистической практике обычно применяют 5%-ный уровень |
||||||
значимости |
(ot = 0,05). Основанием для |
выбора такого уровня- |
значимости является его исключительно практическая целесооб
разность. Этот уровень, |
с |
одной |
стороны, достаточно велик для |
|||
отбрасывания ложных |
гипотез, а с другой —он |
достаточно мал |
||||
и .поэтому отбрасывает |
|
лишь |
незначительную |
часть |
верных |
|
гипотез. |
|
|
указанная вероятность |
должна |
||
Условие (2,51) означает, что |
||||||
быть возможно большей, |
если |
верна альтернативная гипотеза Н\. |
||||
В этом случае отбрасывается нулевая гипотеза |
Я 0 и, таким об |
|||||
разом, |
не допускается ошибка второго рода ß . |
|
|
|||
Для |
-проверки однородности |
применяются |
параметрические |
|||
и непара-метр,ичеокие критерии, |
а также статистические крите |
|||||
рии резко выделяющихся членов выборки. |
|
|
В качестве -параметрических критериев применяют критерий Ко.хрена, критерий Бартлетта или критерий X2. Нелараметрические критерии для проверки однородности, которые не зависят от распределения случайных величин, образующих исследуемые выборки, определяются обычно критерием И. В. Смирнова.
Для оценки резко выделяющихся членов выборки применяются различные статистические критерии:
—критерий, основанный на теореме Р. Фишера;
—критерий типа «г» для оценки экстремальных членов выборки;
—критерий Аббе-Линника;
—критерий Ирвина.
Изучая области применения приведеннык выше критериев,, следует признать, что для получения сравнимых и достаточно точных -результатов целесообразно воспользоваться:
— .критерием, основанным на теореме Р. Фишера; ■— критерием типа «г» для оценки экстремальных членов
выборки;
— критерием Бартлетта.
41
Критерий, основанный ка feopme Р. Фишера, применяется в случае распределения случайной .величины Т по нормальному
закону. Для определения этого |
критерия |
необходимо |
задаться |
||||||||||||
таким" уровнем |
значимости |
а, |
чтобы |
выполнение |
следующего |
||||||||||
неравенства было таракитчеоки невозможным |
|
|
|
|
|
||||||||||
Б этом |
неравенстве |
|
|
|
|
|
|
|
|
■ |
|
( 2 - 5 2 ) |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
п—1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
J n - l - |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
(2.53) |
||
|
|
|
я |
_ |
і |
- |
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
/ |
п- |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
(2.54) |
|
|
|
s - |
i = \ J |
2 |
( T W - O 23• |
|
|
|
|
||||||
Использование |
критерия |
заключается в |
следующем: |
табли |
|||||||||||
а) по заданной величине |
а |
и объему |
выборки |
п |
по |
||||||||||
ца'.. определяют значение коэффициента |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
ta = |
|
п ( п — 1) |
’ |
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
б) затем по зависимостям |
(2.52) |
и |
(2.53) |
определяют |
Тп-\ |
||||||||||
и Sn-i и проверяют неравенство (2.52). |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
Критерий типа «г» для оценки экстремальных членов выборки |
|||||||||||||||
определяется следующим образом: |
случайной |
величины |
Т |
по за |
|||||||||||
1. |
Определяются гшах или |
rmin |
|||||||||||||
висимостям |
тn„ - т |
|
|
|
|
|
|
T — r, |
|
|
|
|
|||
г |
— |
|
» |
|
' m u |
|
|
|
|
|
|||||
' |
max |
|
/--------- - |
|
|
|
|
|
|
|
(2.55) |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
/!д -- |
ту |
|
|
|
(2.56) |
Vn - 1
2.В специальных таблицах приведены значения rmах(или rmm),
для |
а — 0,10 , 0,05, |
0,025 |
и 0,01 |
для числа |
степеней |
свободы |
||||
от |
1 |
до |
23. |
|
|
|
|
|
|
|
3. |
Если в результате |
расчетов |
величина |
rmax |
(rmin) |
окажется |
||||
больше табличного |
значения |
г, |
для вьгбрэнного уровня значи |
|||||||
мости, то Н0 ложно |
и следует |
отбросить данное |
экстремальное |
|||||||
значение |
выборки. |
|
|
|
|
|
|
|
Критерий Бартлетта обычно .применяется в том случае, когда необходимо .проверить однородность (выборки, состоящей из
42
К — дисперсий |
6\2; S22; .. . S n2 с |
'неравным |
числом |
степеней |
свободы. Для проверки гипотезы |
Я 0 об однородности |
выборки |
||
применяется статистическая характеристика |
|
|
||
|
|
і=1 |
|
(2.57) |
где |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
С = |
0,4343 |
|
f Ц ’ |
(2.58) |
|
3 (* - ! ) ( § / , |
|
||
|
2 Л ?!, |
|
|
|
S 2 |
/ = £ / < • |
|
||
|
|
|
г=і |
|
Если X 2> Х \ где Х 2а выбирается из таблиц для заданного уровня а и числа степеней свободы, равного К —1, то гипотезу Н 0 следует отбросить, как неудовлетворяющую эксперименталь ным данным.
ПОРЯДОК ОБРАБОТКИ СТАТИСТИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА
При определении уровня показателей надежности с исполь зованием статистической информации, полученной в результате обобщения и обработки опытных данных эксплуатации и ремон
та, определяются среднее значение |
параметров — Я*, их |
дис |
||||||
персия S2 (Я) и доверительные группы /7Н и /7В при |
уровне |
до |
||||||
верительной |
вероятности |
1 — а =0,90. |
|
|
|
|||
Выравнивание статистических функций распределения произ |
||||||||
водится по критерию X2 (Пирсона). |
|
формулам: |
||||||
Значение |
оценок |
параметров |
определяется по |
|||||
— оценка |
среднего |
значения |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
2 /7 , |
|
(2.59) |
||
|
|
|
П* = |
, |
|
|||
где п — число наблюдений, |
по которому |
определяется значе |
||||||
ние параметра Я; |
|
|
|
|
|
|||
— дисперсия параметра |
П |
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
% (П{ - |
п * у |
|
|
|
|
S*(/7) = |
—-----^ -------- |
, |
(2.60) |
где К — п при п > 30 и К — п — \ при я < 30.
Доверительные границы параметра М(Я) определяются в за висимости от закона распределения случайных значений пара метра и числа наблюдений.
43
При нормальном законе распределения случайных значений параметра и при п<30 применяется формула
П* |
t ß W < M [ n ] < n * + t a^ |
, |
(2.61) |
|
|
Y « |
у |
n |
|
где /^— величина, |
определяемая |
пс таблицам |
для |
^-распреде- |
ления при числе степеней свободы К = ѣ —- 1 и дове рительной вероятности 1 — а.
При нормальном законе, но при п >>30 используется формула
Л* - ZZ a'^^HL < M \\ n ]) |
< ПЛ * + Zг аЩa^ |
^И ., |
(2.62) |
у n |
у |
n |
|
где Z a — величина, которая определяется по таблицам для функ ции Лапласа.
При показательном, биноминальном и распределении Пуа-с сона применяется формула
|
2 2 |
Л , |
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
І=1 |
— |
< |
М [П] < |
1=1 |
|
|
|
(2.63) |
|
|
х к |
|
|
|
* 2,_^(2л) |
|
|
|
||
|
Т (2«) |
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
где |
Х*± (2л) и Х*і |
“ |
(2я) случайные величины, определяемые |
|||||||
|
2 |
|
* |
по таблицам |
для А* = |
распреде |
||||
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
ления при числе степеней свободы |
||||||
|
|
|
|
К = 2 и |
и |
при |
уровне |
значимости |
||
|
|
|
|
a |
, |
a |
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
И 1 ~ 2 |
' |
|
|
|
|
|
Доверительные границы для дисперсии параметра D{II) оп |
|||||||||
ределяются по |
формуле |
|
|
|
|
|
|
|||
|
nSHH) |
< D { n ) < |
П-ЯЦП) |
|
|
(2.64) |
||||
|
Х \ (л - 1 ) |
|
|
X* а { П -\) |
|
|||||
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
где |
А’2а ( л — 1) |
и X 2 |
а (л — 1) — случайные величины, которые |
|||||||
|
Т |
|
1_2~ |
определяются по |
т а б л и ц а м |
|||||
|
|
|
|
|
А^-распределения при числе |
|||||
|
|
|
|
|
степеней |
свободы К — п —1 |
||||
|
|
|
|
|
и уровне |
значимости |
||||
|
|
|
|
|
a |
|
ч |
а |
|
|
|
|
|
|
|
2 |
И 1 |
2 |
|
|
Г л а в а 3
ОТКАЗЫ АВТОМОБИЛЕЙ И ФОРМЫ ИХ ПРОЯВЛЕНИЯ
КЛАССИФИКАЦИЯ ОТКАЗОВ АВТОМОБИЛЕЙ
За последние 10 лет у нас ів стране появилось много статей по вопросам надежности машин, в ікоторыіх большое внимание
уделяется |
математической |
обработке статистического |
материала |
с целью построения кривых распределения отказов и |
совершен |
||
но недостаточно уделяется |
внимания раскрытию |
физической |
|
сущности |
происхождения отказов. А ведь стержневым вопросом |
в проблеме надежности автомобилей является вопрос об эффек тивных методах ее (повышения. А чтобы правильно решать во просы надежности автомобилей, необходимо 'установить факто ры, влияющие на надежность, вскрыть причины появления отка зов и определить формы их проявления.
Б статье «Основы оценки надежности грузовых автомоби лей» ■ авторы предлагают разделить все отказы на две группы: отказы (автомобиля и отказы .агрегата, узла и детали, мотивируя это тем, что они различаются техник,о-экономичесіиими послед ствиями. Отказ автомобиля авторы статьи определяют как «вы нужденный простой автомобиля ню техническим причинам на линии во время, запланированное для выполнения транспортной работы, или невыезд автомобиля в заданное время в очередной плановый рейс. Дефекты, устраняемые в процессе проведения очередного планового технического обслуживания или ремонта, которые выполняются в межсменное время, считаются отказами не автомобиля, а соответствующих агрегатов, узлов я деталей».
Опыт эксплуатации автомобилей как у нас в стране, так и за рубежом показывает, что отказы автомобилей на линии или не выезд их в очередной плановый рейс определяются, прежде всего, организацией и качеством проведения технического обслу
живания |
и ремонта. Так, |
например, в Луганской автоколонне |
№ 2205 в |
1965 г. каждый |
пятый автомобиль цельнодневно про |
стаивал в текущем ремонте. Повысив качество выполнения ТО-1,
коллектив |
автоколонны уже через иолгода сократил потребность |
||||
в |
текущих |
ремонтах |
на 45% |
и простои |
в текущем ремонте |
на |
60%. |
привести |
и другие |
примеры, |
подтверждающие идею |
|
Можно |
о том, что своевременно вскрывая причины появления неисправ ностей и предупреждая их в ходе выполнения технического об служивания, можно управлять текущими (ремонтами, а следова тельно, « безотказностью .работы автомобилей на линии. Более того, современные средства диагностики позволяют достаточно
точно определить техническое состояние узлов, агрегатов |
и ма |
||
шин без их разборки, устанавливать |
объем |
проводимых |
работ* |
* Автомобильная промышленность. № 9, |
1967, стр. |
6. |
|
45
по техническому обслуживанию и 'ремонту и гарантировать без отказную работу машины в течение .какого-то времени. В США, например, имеются станции технического обслуживания автомо билей, оснащенные современным электронным оборудованием, позволяющим определять техническое состояние агрегатов и си
стем автомобиля ібез |
их |
разборки. За |
1 ч автомобиль ,и |
его си |
стемы .подвергаются |
100 |
различным |
испытаниям. Для |
этого |
используется более 20 сложных электронных устройств, |
данные |
от которых поступают на ЭВМ. После испытаний владелец авто мобиля получает достаточную 'информацию о техническом состо янии его. Одновременно с этим ему сообщается предполагаемая
стоимость |
ремонта в |
соответствии с утвержденными тарифами, |
|||
а |
также |
очередность |
ремохіта |
различных |
узлов я механизмов |
в |
соответствии с их техническим состоянием. Эти станции техни |
||||
ческого обслуживания |
выдают |
гарантию |
.после осмотра я ре |
монта автомобиля сроком на 90 дней или 4 тыс. миль пробега.
Исходя из изложенного, следует уточнить понятие — отказ автомобиля, С позиций технической готовности отказ автомо биля может быть отнесен только к Мишине в целом и характе ризоваться таким ее состоянием, дря котором выполнение при сущих ей функций будет невозможно. Таким образом, примени тельно к автомобилю отказам следует считать событие, приво дящее к прекращению или нарушению транспортного процесса. Все другие отклонения технического состояния автомобиля от нормы, установленной соответствующими техническими условия ми, следует считать неисправностями.
Из приведенных выше фактов следует, что понятие отказа автомобиля и его безотказность обязательно должны учитывать цикличность работы автомобилей, когда после рабочего цикла наступает нерабочий цикл, в течение которого могут выполняться профилактические и ремонтные работы, если этого требуют обсто ятельства. Таким образом, понятие отказа автомобиля характе ризует вероятность выполнения транспортного процесса в преде лах рабочего цикла автомобиля.
Отказ автомобиля может произойти в результате отказа де тали, механизма, агрегата или системы. Но не каждый отказ де тали или механизма может привести к отказу агрегата, системы и автомобиля в целом.
Поэтому |
анализировать |
отказы необходимо |
по |
деталям, |
узлам, механизмам, системам |
и агрегатам с целью |
получения |
||
необходимых |
материалов для |
совершенствования |
конструкций |
и разработки рациональной организации технического обслужи вания и ремонта их.
К отказу агрегата, системы я |
автомобиля всегда ведут отка |
зы базисных и активных деталей. |
Отказы же прочих деталей |
приводят, как правило, к неисправностям автомобилей, а не к их отказу.
46