Прогнозирование технического состояния бандажей колесных пар маневровых тепловозов

Прогнозирование технического состояния бандажей колесных пар маневровых тепловозов

Автор: Балакин, Андрей Юрьевич

Шифр специальности: 05.22.07

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2002

Место защиты: Самара

Количество страниц: 151 с. ил

Артикул: 2300712

Автор: Балакин, Андрей Юрьевич

Стоимость: 250 руб.

Прогнозирование технического состояния бандажей колесных пар маневровых тепловозов  Прогнозирование технического состояния бандажей колесных пар маневровых тепловозов 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ОБЗОР И АНАЛИЗ АУЧИЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ Г ПРОБЛЕМЕ НАДЕЖНОСТИ ТЕПЛОВОЗОВ
1.1. Анализ методов прогнозирования технического состояния
1.2. Выбор математической модели износа на основании существующих методов
2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КОЛЕСНЫХ ПАР
2.1. Исследование надежности экипажной части маневровых тепловозов. Выбор лимитирующего узла
2.2. Причины возникновения износа бандажей колесных пар тепловозов.
2.3. Выбор математической модели износа для прогнозирования технического состояния бандажей колесных пар
3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ
I 1РЯЖЕ1ШОГО СОСТОЯНИЯ И ИЗНОСА В КОНТАКТЕ.
3.1. Определение положения площади контакта и ее величины
3.2. Определение напряженного состояния на площади контакта
3.3. Определение усилий действующих на площади контакта
на прямых участках пути
3.4. Определение статических и динамических реакций возникающих в зоне контакта при движении в кривых
3.5. Экспериментальная проверка математических моделей износа
3.5.1. Проверка вероятностной математической модели износа
3.5.2. Проверка детерминированной модели
4. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ БАНДАЖЕЙ С ПОСЛЕДУЮЩИМ УТОЧ ГЕНИЕМ РЕСУРСА
4.1. Создание баз данных по износам колесных пар 4.2.рогнозирование ресурса бандажей с использованием
вероятностной и детерминированной моделей и
уточнение ресурса
5. РАСЧЕТ ТЕХНИКОЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ЮСА БАНДАЖЕЙ КОЛЕСНЫХ АР
5.1. Прогнозирование и техникоэкономический аспект надежности
5.2. Определение техникоэкономической эффективности
от внедрения результатов исследования
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Эти методы дают возможность сравнительно точно определять прогнозируемое значение. При аналитическом прогнозировании, прежде всего, используются приемы численного анализа. При высокой точности методы дают высокую достоверность прогноза. Необходимость вероятностного прогнозирования процессов определяется сильным влиянием внешних и внутренних факторов, имеющих случайный характер, на изменения показателя технического состояния, а также тем, что определение вероятности выхода (отказа) или невыхода (сохранения работоспособности) показателя за допустимый предел может являться основным результатом прогнозирования. К методам вероятностного прогнозирования /2-8/ относятся: метод статистической экстраполяции; метод статистического градиента; метод прогнозирования известных функций распределения; метод использующий вероятностные неравенства; метод прогнозирования Марковских процессов; метод прогнозирования виброреологнческих процессов; метод, использующий статистическую теорию экстремальных значений; метод оптимальной фильтрации с предсказанием; метод экспоненциальное сглаживания; метод канонических разложений; метод, использующий корреляционный анализ; метод, использующий регрессионный анализ; метод, использующий текущий регрессионный анализ; метод, использующий планирование эксперимента. Методы вероятностного прогнозирования используют математический аппарат теории вероятностей и математической статистики. У методов рассматриваемой группы точность прогноза ниже, чем у предыдущей. Стремление получить высокую точності» приводит к уменьшению достоверности прогноза. Методы гораздо сложнее, требуют, как правило. Задача прогнозирования технического состояния объектов методами распознавания образов с обучением (статистической классификации) /9,/ решается в два этапа: первый- обучение- включает в себя формирование обучающей выборки, отбор информативной совокупности параметров, построение классифицирующего правила; второй этап - распознавание, т. Вопрос формирования обучающей выборки очень важный, но он труден для решения из-за своей сложности. Необходимый объем выборки зависит от множества факторов, и поэтому ее формируют случайным образом. При определении объема выборки в основном учитывают производительность контрольного или испытательного оборудования. Эффективность применения методов распознавания образов для прогнозирования в основном зависит от информативности используемой совокупности параметров. С физической точки зрения, информативность отражает степень взаимосвязи выбранных параметров с процессами, приводящими к изменению технического состояния. Задача выбора информативной совокупности состоит в переходе от исходного пространства параметров к пространству признаков меньшей размерности с сохранением или существенным уменьшением исходной информации. В первую фуппу входят методы, использующие информацию о техническом состоянии выборки технического обл>екта в виде значении параметров - показателей технического состояния, либо в виде указания на принадлежность к одному из классов технического состояния. К этой группе относятся методы перебора параметров. Достоинство этих методов - возможность получения достоверных результатов на выборках небольшого объема за счет дополнительной информации о техническом состоянии изделий. Большинство методов первой группы представляют перебор различных комбинаций параметров и сравнение их по тому или иному критерию информативности. При этом возможно объединение любого критерия информативности с любой процедурой перехода. Вторую группу составляют преимущественно методы выделения вторичных признаков. Сущность этих методов состоит в том, что размерность пространства уменьшается за счет перехода к вторичным признакам, являющемся в большинстве случаев линейными комбинациями исходных параметров. К методам второй группы относятся: методы факторного анализа, главных компонентов, экстремальной группировки параметров, основанные на многомерном дискриминантном анализе, регрессионного анализа, информативной нормализации.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.219, запросов: 238