ЗАКОНОМЕРНОСТИ СНИЖЕНИЯ РЕСУРСА УНИКАЛЬНЫХ МАШИН

Дата поступления: 
15.07.2019
Библиографическое описание статьи: 

Черепанов А. П. Закономерности снижения ресурса уникальных машин / А. П. Черепанов, П. К. Ляпустин // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2019. – Т. 63, № 3. – С. 37–45. – DOI: 10.26731/1813-9108.2019.3(63).37–45

Год: 
2019
Номер журнала (Том): 
УДК: 
620.171: 621.039.548.58
DOI: 

10.26731/1813-9108.2019.3(63).37–45

Файл статьи: 
Страницы: 
37
45
Аннотация: 

В статье теоретически обосновываются закономерности снижения ресурса машин в процессе их эксплуатации. Математическое описание этих закономерностей построено на основе графической интерпретации прогноза и коррекции, которая позволяет представить взаимосвязь между исходными техническими показателями (в начальный момент, при изготовлении), фактическими (в настоящий момент времени) и прогнозируемыми (на последующий период эксплуатации), характеризующими повреждение и износ узлов и деталей машин в течение определенного временного интервала. Однако, с помощью функции «предиктор-корректор» точное определение ресурса оказалось возможным только при равномерном шаге сетки, но, как известно из практики, прогнозирование ресурса машин проводится преимущественно с неравномерным шагом сетки, поскольку техническое диагностирование в процессе эксплуатации затруднительно осуществлять регулярно через равные промежутки времени. Установлено также, что графическая интерпретация показывает только закономерность перехода исходного состояния к предельному, но на практике для исследователя-прикладника необходимо построение кривой, отражающей истинное снижения ресурса машины при сокращении запасов прочности узлов и деталей. Исследования и практика показывают, что одной из мер по снижению рисков эксплуатации машин является создание модели прогнозирования ресурса, которая учитывает наибольшее количество факторов, влияющих на него, а также максимальное число данных технической диагностики, результатов оценки технического состояния и остаточной прочности элементов. Для решения этой задачи представлена экспоненциальная зависимость, показывающая снижение ресурса от степени износа, дефектов, эффективности технического диагностирования и степени опасности при достижении предельного состояния на различных этапах жизненного цикла машины. Математическое описание этой закономерности может быть использовано для прогнозирования начального, текущего и остаточного ресурса единичных, уникальных машин и технических устройств.

Список цитируемой литературы: 
  1. РД 50-423-83. Методические указания. Надежность в технике. Методика прогнозирования остаточного ресурса машин и деталей, подверженных изнашиванию.
  2. ГОСТ 21571-76. Система технического обслуживания и ремонта техники. Методы определения допускаемого отклонения параметра технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса составных частей агрегатов машин.
  3. Болотин В.В. Прогнозирование ресурса машин и конструкций. – М,: «Машиностроение», 1984. –312 с.
  4. ANSI SQL Standart. The 1992 ISO–ANSI SQL standart is available through ANSI as document X3.135–1992 and through ISO as document ISO/EC 9075:1992.
  5. Тришин В. Н., Шатров М.В. Основные задачи и технические решения, реализованные в компьютерной системе помощи оценщику и аудитору ASIS. Имущественные отношения в Российской Федерации. - 2004. - №11. http//www.okp–okp.ru/ (дата обращения: 28.10.2010).
  6. Лейфер Л.А., Кашникова П.М., Определение остаточного срока службы машин и оборудования на основе вероятностных моделей: http://www.labrate.ru/leifer/leifer_kashnikova_article_2007_residual_ser... (дата обращения: 05.10.2007).
  7. Митрофанов А.В. и Киченко С.Б. Расчет гамма процентного ресурса сосудов и резервуаров // Безопасность труда в промышленности. - 2000. -№ 9. – С. 28–33.
  8. Махутов Н.А., Пимштейн П.Г. // «Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. Вып. 5.» – М., 1995. 16 с.
  9. РД 03–421–01. Методические указания по проведению технического диагностирования технического состояния и определению остаточного срока службы сосудов и аппаратов. – М.: ГУП НТЦ «Промышленная безопасность», 2002. – 136 с.
  10. Красных Б.А., Мокроусов С.Н., Махутов Н.А., Митрофанов А.В., Барышов С.Н. Ограничение прогнозируемого ресурса и назначаемого срока безопасной эксплуатации оборудования нефтегазового комплекса // Безопасность труда в промышленности. – 2008. – № 6. – С. 30–33.
  11. Махутов Н.А. Конструкционная прочность, ресурс и техногенная безопасность: В 2 ч. / Н.А. Махутов. – Новосибирск: Наука, 2005. – Ч. 2: Обоснование ресурса и безопасности. – 610 с.
  12. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Управление ресурсом эксплуатации высокорисковых объектов / Под общ. ред. Махутова Н.А. – М.: МГОФ «Знание», 2015, - 600 с.
  13. Электронный ресурс: Numerical Recipes: The Artof Scientific Computing, page 942 «…multistep… Predictor–corrector is a particular subcategory of these methods – in fact, the most widely used». http://www.nsc.ru/rus/textbooks/akhmerov/nm–ode/1–3.html / (Дата обращения 15.07.2012).
  14. Электронный ресурс: http://www.nsc.ru/rus/textbooks/akhmerov/nm-ode/1-3.html «1.3.2. Схема Хойна, или предиктор-корректор.» / (дата обращения: 19 июля 2012 г.).
  15. Электронный ресурс: http://ru.wikipedia.org/wiki/ (дата обращения:19 июля 2012 г.)
  16. Электронный ресурс: Chen, Wenfang.; Kee, Daniel D. (2003), Advanced Mathematics for Engineering and Science, MA, USA: World Scientific, ISBN981–238–292–5, http://www.keldysh.ru/comma/html/ode/rk.html/ (дата обращения: 16.07.2012 г.).
  17. Электронный ресурс: http://www.physchem.chimfak.rsu.ru/Source/NumMethods/ODE.html/ (дата обращения: 07.09.2011).
  18. Cherepanov A., Lyapustin P. Forecasting Resource as a Method of Increasing the Security // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 253 012004. 2017.