Обеспечение заданного усталостного ресурса деталей одноковшового экскаватора с использованием малых выборок исходных данных

• Автор: Зайцева, Марина Михайловна
• Шифр специальности: 05.02.02, 05.05.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Ростов-на-Дону
• Количество страниц: 144 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 .Анализ методов оценки заданной надежности машины

с использованием малых выборок исходных данных

1.2. Анализ методов определения усталостной прочности

деталей машин

1.3. Анализ методов определения нагруженности деталей машин.

1.4. Выводы, цель и задачи исследования.

2. МОДЕЛЬ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЗАДАННОГО УСТАЛОСТНОГО РЕСУРСА ДЕТАЛЕЙ ОДНОКОВШОВОГО ЭКСКАВАТОРА
2.1. Разработка модели обеспечения заданного усталостного ресурса деталей одноковшового экскаватора при малых выборках исходных данных
2.2. Аналитическое определение гамма процентных минимальных значений прочности по малой выборке с помощью распределения абсолютных размахов.
2.2.1 .Разработка вероятностностатистического метода получения совокупности конечного объема прочностных характеристик
деталей
2.2.2. Анализ методов определения гаммапроцентных значений прочностных характеристик деталей по малым выборкам.
2.3. Последовательность расчета параметров генеральной совокупности конечного объема прочностных характеристик деталей по малой выборке.
2.4. Разработка вероятностностатистического метода получения совокупности конечного объема средневзвешенных напряжений
по малой выборке.
2.5. Алгоритм расчета оптимальной вероятности безотказной работы деталей одноковшового экскаватора
2.6. Выводы
3. РАСЧЕТНОЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ УСТАЛОСТНОЙ ПРОЧНОСТИ, НАГРУЖЕНИОСТИ И ГАММАПРОЦЕНТНОГО РЕСУРСА ДЕТАЛЕЙ НА СТАДИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
3.1. Расчетноэкспериментальное определение усталостной прочности образцов деталей для промежуточной и генеральной совокупностей конечного объема по малой выборке
3.2. Расчетноэкспериментальное определение максимальной нагруженности деталей по малой выборке.
3.3. Алгоритм расчета усталостного гамма процентного
ресурса деталей одноковшового экскаватора по малым выборкам исходных данных
3.4. Выводы.
4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ
4.1. Методика обеспечения заданного усталостного ресурса деталей одноковшового экскаватора.
4.2. Оптимизация значений вероятности безотказной работы рукояти одноковшового экскаватора.
4.3. Оценка адекватности модели обеспечения заданного усталостного ресурса одноковшового экскаватора.
4.4. Расчет экономического эффекта при обеспечении заданного
ресурса рукояти одноковшового экскаватора.
4.5. Выводы.
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ


Представлен алгоритм расчета оптимальной вероятности безотказной работы деталей одноковшового экскаватора. В третьей главе изложено расчетноэкспериментальное определение прочности, нагруженности и гаммапроцентного ресурса деталей на стадии проектирования. Приведен алгоритм расчета усталостного гаммапроцентного ресурса деталей одноковшового экскаватора по малым выборкам исходных данных. В четвертой главе изложена методика обеспечения заданного усталостного ресурса деталей одноковшового экскаватора. Решена задача оптимизации значений вероятности безотказной работы рукояти для различных вариантов ее изготовления. Приведены результаты оценки адекватности модели обеспечения заданного усталостного ресурса деталей одноковшового экскаватора. Изложен расчет экономического эффекта от увеличения до оптимального уровня гаммапроцентного ресурса рукояти одноковшового экскаватора. В заключении приведены выводы о выполненном исследовании. Разработана модель, которая позволила выявить закономерности при обеспечении заданного усталостного ресурса деталей одноковшового экскаватора при малых выборках исходных данных по критерию удельным суммарным затратам на изготовление и эксплуатацию де талей одноковшового экскаватора. Получены аналитические зависимости для перехода от малой выборки к генеральной совокупности конечного объема через промежуточную совокупность для прочности, нагруженности и ресурса. Снижены затраты, трудоемкость и продолжительность исследований для малой выборки п5 относительно применяемых выборок п в 2 раз, а относительно выборки в значений, в соответствии с требованием критерия со2, на порядок. Разработана методика обеспечения заданного усталостного ресурса деталей одноковшового экскаватора. Приведены результаты оптимизации значений вероятности безотказной работы рукояти одноковшового экскаватора. Получено значение вероятности безотказной работы 0,9 для ресурса рукояти одноковшового экскаватора тысяч часов. Предложены рекомендации по увеличению гаммапроцентного ресурса рукояти, применение которых обеспечит годовой экономический эффект на программу завода 0 ед. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научнопрактических конференциях в Ростовском государственном строительном университете в гг. По материалам диссертационной работы опубликовано печатных
1. Кривая, аппроксимирующая эмпирическую функцию распределения, должна удовлетворять определению функции распределения случайной величины . Кривая, аппроксимирующая гистограмму, должна быть интегрируема на всей области определения случайной величины, чтобы при необходимости можно было получить из нее функцию распределения . Функция распределения Рх должна иметь как минимум один параметр сдвига, то есть при Р0 или Р1 х принимает конечное значение, удовлетворяющее физическому смыслу исследуемой случайной величины. Для оценки параметров распределения следует применять метод, дающий состоятельную, несмещенную и эффективную оценку . Так как минимальное количество элементов выборки зависит от количества параметров распределения, то необходимо минимизировать данную величину . Выборочный закон распределения аппроксимирующая кривая должен давать возможность оценивать параметры распределения всей совокупности один или несколько , 9. Рассмотрим некоторые из существовавших ранее методов построения оценок по малой выборке метод прямоугольных вкладов МПВ метод уменьшения неопределенности МУН метод априорно эмпирических функций АЭФ метод сжатия области существования интегральных законов распределения ИЗР 9. Метод прямоугольных вкладов МПВ направлен на построение оценки плотности распределения х. Он основан на использовании дополнительной, кроме самой выборки, априорной информации о случайной величине X, индивидуальном подходе к каждой отдельной реализации выборки и на равномерном размазывании информации, полученной от отдельной реализации выборки, на конечном интервале длиной с1 рис. В качестве дополнительной априорной информации предполагается знание интервала а, Ь изменения случайной величины X. Функцию о х называют априорной плотностью распределения. Рис.