Методические основы прогнозирования потребности в ремонтах агрегатов и автомобилей для обеспечения работоспособности автомобильного парка северного региона

• Автор: Алифанов, Аскольд Леонидович
• Шифр специальности: 05.22.10
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 362 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ РЕМОНТА АВТОМОБИЛЕЙ КАК СРЕДСТВА ПОДДЕРЖАНИЯ ИХ РАБОТОСПОСОБНОСТИ НА ОСНОВЕ НЕНАГРУЖЕННОГО РЕЗЕРВИРОВАНИЯ
1.1 .Источники научного подхода к решению проблем ремонта автомобилей
1.2.Прогнозирование как основа развития технологии ремонта автомобилей
1.3 .Прогнозные оценки при проектировании ремонтных предприятий
1.4.Методы прогнозирования, соответствующие особенностям ремонта автомобилей
1.5.Специфичность прогнозирования эксплуатационных показателей автомобилей
1.6.Методы прогнозирования внезапных отказов
1.7.Способы оценки качества прогнозирования
1.8.Выводы по главе
1.9.Цели, задачи и общая методика исследования
ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОБЕСПЕЧЕНИЯ РАБОТОСПОСОБНОСТИ АВТОМОБИЛЕЙ НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
2.1.Критерии выбора стратегии эксплуатационного резервирования

2.2 .Место прогноза в комплексной системе управления качеством ремонта автомобилей
2.3.Особенности последовательности разработки прогнозов и содержание этапов
2.4.Фундаментальные закономерности, лежащие в основе разработки прогнозов
2.5.Алгоритм выбора метода прогнозирования
2.6.Выводы по главе
ГЛАВА 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБНОСТИ В РЕМОНТАХ АГРЕГАТОВ И АВТОМОБИЛЕЙ НА ОСНОВЕ УСТОЙЧИВОСТИ СРЕДНИХ ЗНАЧЕНИЙ И ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ЧАСТОТ
3.1 .Прогнозирование потребности в ремонтах автомобилей, эксплуатирующихся в северном регионе
3.2.Прогнозирование годовой потребности в ремонтах агрегатов для пополнения оборотного фонда с целью обеспечения работоспособности автомобилей
3.3.Расчет годовой потребности в ремонтных комплектах для поддержания работоспособности автомобилей в северном регионе
3.4.Формирование потока агрегатов, поступающих в ремонт из-за постепенных отказов
3.5.Прогнозирование величин износа деталей автомобилей
3.6.Прогнозирование интенсивности изнашивания деталей автомобиля, описываемой марковскими цепями
3.7 .Классификация динамических прогнозных моделей при воздействии на объект прогнозирования независимых факторов
3.8.Выводы по главе

ГЛАВА 4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ, ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ И ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕМОНТА АВТОМОБИЛЕЙ И ИХ СОСТАВНЫХ ЧАСТЕЙ НА ОСНОВЕ ПРЕДЕЛЬНЫХ ЗАКОНОВ И ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИЙ СЛУЧАЙНЫХ АРГУМЕНТОВ
4.1.Классификация прогнозных моделей, базирующихся на предельных законах
4.2.0птимизация допусков размеров деталей, входящих в размерные группы при селективной сборке
4.3.Методика расчета временных цепей. Баланс сборочной линии
4.4.Прогнозирование внезапных отказов, наступающих из-за отклонений от технических условий проведения технологических процессов ремонта автомобилей
4.5.Теоремы о числовых характеристиках. Вычисление коэффициентов корреляционных уравнений на основе схемы формирования объекта прогнозирования
4.6.Прогнозирование наработок до первого отказа коробок передач автомобиля ЗИЛ-130 после ремонта
4.7.Вычисление вероятностей рядов распределения функций случайных аргументов
4.8.Расчет организационных показателей ремонтного предприятия как системы массового обслуживания
4.9.Расчет длительности процесса поточной сборки
4.10.Вычисление вероятностей ряда распределения прогнозируемой ошибки механизма

имеющегося разнообразия процессов деградации необходима совокупность методов. Каждый метод должен базироваться на математическом аппарате, соответствующем характеру информации об объекте. В работе рассматриваются четыре варианта моделей экстраполяции. К первому варианту относятся интерполяционные формулы Лагранжа и Ньютона, используемые для детерминированных процессов, метод наименьших квадратов, применяемый, когда случайная составляющая оказывает влияние на характер модели, метод экспоненциального сглаживания, используемый при неравнозначном влиянии информации, полученной в прошлом и в настоящем. Второй вариант -непараметрический матричный метод, служащий для оценки технического состояния партии объектов по небольшой выборке. Третий вариант, предназначенный для описания многомерных случайных величин, предусматривает вычисление коэффициентов модели посредством метода наименьших квадратов. Четвертый вариант, служащий для прогнозирования многомерных случайных функций, практически сводится к первым двум.
Для разработок моделей статистической классификации описаны два подхода. Первый подход предусматривает построение моделей распознавания образов, осуществляемое в два этапа: обучение и экзамен. На первом этапе проводят пробную эксплуатацию объектов в течение некоторого периода, затем формируют два или несколько классов изделий с соответствующими эксплуатационными свойствами, которые описываются, например, функциями плотностей вероятностей. После этого вводят порог сравнения, позволяющий относить изделия к тому или иному классу. На втором этапе контролируют параметры объектов, срок службы которых нужно оценить, принимают решение о принадлежности их к соответствующему классу и по результатам испытаний определяют точность прогноза