ь в повній відповідності з вимогами до оформлення.
Глава 1. Розрахунок показників надійності системи запалювання
Для будь-якого випадково обраного вироби неможливо заздалегідь визначити, чи буде воно надійно. З двох двигунів однієї марки в одному можуть незабаром виникнути відмови, а другий буде справним тривалий час.
Відмова - подія випадкове. Тому для розрахунку показників надійності використовують методи теорії ймовірностей і математичної статистики. Одним з умовних понять, що використовуються при розрахунках показників надійності, є напрацювання .
напрацювання називається тривалість або обсяг роботи виробу. Для двигунів напрацювання зазвичай вимірюють в кілометрах пробігу автомобіля або в годинах (мотогодинах). У технічній і навчальній літературі можна зустріти такі вирази: добова напрацювання, напрацювання до першої відмови, напрацювання між відмовами і т.д. Зазвичай застосовується наступна буквена індексація розглядаються далі в курсовій роботі подій і понять:
F (failure) - ймовірність відмови;
R (reliability) - ймовірність безвідмовної роботи;
Р (probability) - ймовірність.
Розглянемо найпростіші методи оцінки випадкової величини (СВ) прикладом якої є напрацювання на відмову. Вихідні дані (додаток 1) - результати спостережень за виробами або звітні дані, які виявили індивідуальні реалізації випадкових величин (напрацювання на відмову). Розрахунки проводяться відповідно до прикладу, наведеним в даних методичних вказівках. Результати нижче викладеної методики розрахунку зводяться в таблицю 1.
Випадкові велічіни- напрацювання на відмову (від 1 до 50) розташовують в порядку зростання їх абсолютних значень:
L1=Lmin; L2; L3; ...; Li; ... Ln - 1; Ln=Lmax, (1)
Де L1 ... Ln - реалізації випадкової величини L;
n - число реалізацій.
Далі необхідно зробити точкові оцінки СВ.
Середнє значення СВ:
(2)
Розмах СВ:
z=Lmax - Lmin. (3)=67,8 - 52,6=15,2
Дисперсія:
(4)
Середньоквадратичне відхилення s:
. (5)
Коефіцієнт варіації v:
(6)
У ТЕА розрізняють випадкові величини з малої варіацією (v? 0,1), з середньою варіацією (0,1? v? 0,33) і з великою варіацією (v gt; 0,33).
Точкові оцінки дозволяють нам попередньо судити про якість виробів і технологічних процесів. Чим нижче середній ресурс і вище варіація (s, v, z), тим нижча якість конструкції та виготовлення (або ремонту) виробу.
Чим вище коефіцієнт варіації показників технологічних процесів ТЕА (трудомісткість, простої в ТО або ремонті, завантаження постів і виконавців та ін.), тим менш досконалі приємним організація і технологія ТО і ремонту.
Імовірнісні оцінки СВ. При виконанні курсового проекту для складання зведеної таблиці розбиваємо розмах СВ на кілька (не менше 8 і не більше 11) рівних по довжині? L інтервалів (див. Табл.1).
Далі виробляємо угруповання, тобто визначаємо число випадкових величин, що потрапили в перший (п1), другий (п2) та інші інтервали.
Це число називається частотою. Розділивши частоту в кожному інтервалі на загальне число випадкових величин (п1 + п2 + ... + пп=п), визначають частость.
Наочне уявлення про величину частості дає графічне зображення гістограми і полігонів розподілу (рис. 1).
Рис. 1. Графічне зображення випадкової величини (1-гістограма, 2-полігон розподілу).
Дане графічне зображення будується за даними про напрацювання і величині частості, яка розраховується за формулою:
wi=Пi/п. (7)=3/50=0,06=4/50=0,08=6/50=0,12=17/50=0,34= 5/50=0,1=5/50=0,1=9/50=0,18=1/50=0,02
Частість є емпіричну (досвідченої) оцінкою ймовірності Р, тобто при збільшенні числа спостережень частость наближається до ймовірності: wi? pi.
Отримані при угрупованні СВ результати зводяться в таблицю (див. табл.1), дані якої мають не тільки теоретичне, а й практичне значення. Наприклад, за результатами спостережень можна припустити, що в аналогічних виробів в тих же умовах експлуатації і в інтервалі напрацювання 52-54 тис. Км може відмовити близько 6% виробів (wi? Pi=0,06), в інтервалі 54-56 тис....
