Иванов А.С. - Конструируем машины Часть 1 (1053457), страница 35
Текст из файла (страница 35)
Ремовтопригодность — приспособленность изделия к предупреждению и обнаружению причин возникновения отказов и восстановлению работоспособности путем технического обслуживания и ремонтов. Сохраияемость — свойство изделия сохранять безотказность, долговечность и ремонтопригодность после хранения и транспортировки. Изделия подразделяют на иевосстанавливаемые, которые не могут быть восстановлены потребителем и подлежат замене, например подшипники качения, электрические лампочки, и восстанавливаемые, которые могут быть восстановлены потребителем, например станок, автомобиль. 8.2.2.
Количественные показатели надежности Основные показатели безотказности: ° вероятность безотказной работы — вероятность того, что в пределах заданного времени работы (наработкй) отказа не возникне, и средняя наработка на отказ — отношение времени работы восстанавливаемого изделия к среднему числу (математическому ожиданию) его отказов в течение этого времени. Основные показатели долговечности: и назначенный ресурс — установленная в нормативно-технической документации суммарная наработка, после достижения которой применение изделия по назначению должно быть прекращено независимо от его технического состояния; о технический ресурс — время работы от начала эксплуатации изделия или возобновления эксплуатации после ремонта до предельного состояния; технический ресурс может быть"у-процентным, средним до текущего или средним до капитального ремонта; о срок службы — календарное время эксплуатации (обычно в годах) до предельного состояния.
Основные показатели ремонтопригодности и сохраняемости. о среднее время восстановления; о коэффициент технического использования; и коэффициент готовности. В настоящее время различные виды машин характеризуются показателями надежности, приведенными ниже. Автомобили. Ресурс до капитального ремонта автомобилей, изготовленных в России, представлен в табл. 8.2. В США надежность легковых автомобилей оценивает общество потребителей путем опроса владельцев.
Ниже приведе- ны данные опроса в 1983-1984 гг. среди владельцев 294000 автомобилей (табл. 8.3). Таблица КЗ Нллевмостъ зарубеиимк леткоамк автомобилей П р и м е ч а н и е. Камилл звезаочка означает, что мнение об уровне нале»ности выразили 20 % влалелвиев ленной марки автомобилей. Плавучие и портальиые подъемные краны, работавшие в портах и на пристанях России в 1967 г., имели среднюю наработку на отказ и среднее время восстановления: порядка 50 и 3,5 ч (кран «Кировец»), около 75 и 7 ч (краны «Аплеваж», «Ганц», «Абус»). При этом для сборочных единиц и деталей средняя наработка на отказ составила: грузовые канаты 1000 ч, металлоконструкция стрелы и хобота 4400 ч; электрооборудование 32 ч.
Самолеты. Для гражданского самолета Ил-86 (Россия) в техническом задании приведены следующие показатели надежности: вероятность отказа в течение 1 ч полета, приводящая к опасной ситуации, 10, что равносильно налету в среднем -4 10000 ч на одну ситуацтпр; вероятность отказа, приводящая к аварийной ситуации, 10; наработка 'на отказ, приводящий к невыполнению полетного задания, не менее 5000 ч; ресурс самолета 40000 ч; 'средний годовой налет 2500 — 3000 ч. Для военно-транспортного самолета С-5А (США) задается вероятность безотказной работы в полете продолжительностью 10 ч, равная 0,98, а от узлов самолета требуются наработка на отказ: указателя частоты вращения двигателя 4600 ч, указателя количества топлива 2000 ч.
Тракторы. Значения в России (плановые) 80-процентного ресурса агрегатов на 1980 г:. муфта сцепления 8000 ч, двигатель 10000 ч, трансмиссия 10000 ч, гусеница с металлическими звеньями 5000 ч, гусеница с резинометаллическими звеньями 7000 ч, колесных тракторов в целом 6000 ч. Станки с ЧПУ и роботы. По данным международной организации МТ1КА, занимающейся исследованиями станков, коэффициент готовности станков 0,92 — 0,96 %; по данным каталогов зарубежных фирм расчетные сроки службы роботов составляют от 20000 до 40000 ч. Следует отметить, что количественные показатели надежности связаны с назначением машин. Известно, что штурмовик Ильюшина не был устойчивым в полете при малых скоростях полета, что не позволяет считать его показатели надежности высокими.
Но благодаря высокой скорости и броне он часто побеждал в схватках с противником, многократно превосходящим по численности. Поэтому не случайно этот самолет признали лучшим во время Великой отечественной войны. Создано много типов автомобилей, обладающих высокой долговечностью при достаточно высоких скоростных показателях.
Имеются также автомобили, развивающие очень высокие скорости на коротком отрезке пути. Однако достижение высокого уровня долговечности при рекордных скоростных показателях является чрезвычайно трудной задачей. На рис. 8.4 приведены рекордные скорости автомобилей, победивших в скоростных гонках в Индианаполисе на дистанцию 500 миль, а также указан процент автомобилей, дошедших до финиша. Данные позволяют заключить, что при повышении из года е год скоростных характеристик автомобилей процент их, дошедших до финиша, стремится к 40 %, Другими словами, конструкторы автомобилей интуитивно стремятся к созданию машин с одинаковым уровнем надежности и долговечности, но с постоянно возрастающими скоростными показателями.
Для машин в большинстве случаев используют следующие количественные показатели надежности: вероятность безотказ- 265 208 8 '/о 17 20 г'Г«5 Ол /го 0,4 0,2 ьо цо ьо ол 266 112,э 1910 1910 1930 1940 1980 1940 Рнс. 8.4. Графики рекордных скоростей у н процентов Р машин, дошедших до финиша (автомобильные гонки на дистанцию 500 миль„ Индианаполис.
США) ной работы в течение назначенного ресурса, наработка на отказ и среднее время восстановления. 8.2.3. Фуюгцнн н плотяостн распределения случайной величины В теории вероятностей для описания распределения случайной величины Х пользуются функцией Р(х) и плотностью Ях) распределения этой величины.
Функция Р[х) характеризует вероятность события, заключающегося в том, что случайная величина Х будет меньше текущей переменной х. Это возрастающая функш я с пределами изменения от 0 до 1 (рис. 8.5, кривая )). Плотность распределения Ях) случайной величины Х оценивается отношением вероятности попадания случайной величины Х на малый участок Ах к длине этого участка (рис. 8 5, кривая 2) /(х) = Г [(х- 21/2) < Х< (х+ Ь х/2))/Ь х = = [Р(х+ 21 х/2) — Р(х — Ь х/2)]/г5 х.
Заштрихованная площадь под кривой 2 численно равна вероятности Р [(х — 21 х/2) < Х< (х+ о х/2)1 попадания случайной величины Х на 24нтервал 22 х. Эта вероятность может быть также представлена как разность значений Р(х + 2лх/2) н Е(х- гЛ х/2). Вся площадь под кривой )" (х) равна 1.
В теории надежности для описания функций распределения (наработки до отказа, размеров детали, климатических факто- Р„. 8.5. Функция Р(х) ()) и плотностью) (2) распролеления случайной величины Х ров и др.) чаще всего используют нормальное, логарифмически нормальное, Вейбулла и экспоиенциальное теоретические распределения случайной величины Х Плотности и функции этих распределений изображены на рис. 8.6.
« « Т « О 2 Я 6 О 2 4 6 О 2 4 б О 2 4 б а « О 2 4 б О 2 4 б О 2 4 б О 2 4 б а 8 г Рнс. 8.6. Плотности и функции распределений: а — нормального прн о" = 1; б — логарнфмнчгокн нормального прн (18 «)о * = 0,4 н о = 0,13; в — Войбулла прн М 2, «о 1; г — экспоненциального 54 У прн 1=1 (8.8) Гь(ир) 268 269 Нормальное распределение Если случайная величина представляет собой сумму большого числа независимых или слабо зависимых случайных аргументов и при этом ни один из них не доминирует над другими, то распределение этой случайной величины близко к нормальному.
Нор~)~альному распределению подчиняются: рассеивание размеров' деталей, разброс климатических факторов (окружающая температура, влажность и тд.); этим же распределением достаточно хорошо описываются результаты испытаний на износ. Плотность вероятности случайной величины Х имеет вид У(к) = ехр ( — (к — кв)~/252 ]/(ЮЧ 2я ), (8.6) где ко и Я- математическое о:кидание и среднее квадратическое отклонение случайной величины соответственно. Функции нормального распределения Г(к) имеются в специальных таблицах. Но так как значения функции зависят от двух параметров: ко и Я, то эти таблицы громоздки.
Если рассматривать функцию нормального распределения Го (ир), у которой математическое ожидание равно, О, а среднее квадратическое отклонение 1 (приложение П.8.5), то можно обойтись короткими таблицами. Для этого распределения плотность Уо (и ) = ехр(- к2~2)~ /2 (8.7) и функция Го(и ) зависит от одного параметра и, называемого квантилью нормального распределения (рис. 8.7). Ряс. 8.7. Функция нор- -4 -2 О 2 мального распределения Чтобы от этой функции перейти к функции г(к), необходимо сделать подстановку и = (к — ко)/Х Из формулы следует, что квантиль нормального распределения — это разносп значений случайной величины и ее математического ожидания в долях среднего квадратического отклонения.
Функция Го(нр) обладает свойствами: "о(-") =0 Го(+ ') = ) Го(- нр) = ) — "о("р) При изготовлении размеры детали, как указывалось на шаге 7, не удается выдержать абсолютно точно. При обмере партии деталей всегда обнаруживается рассеивание их размеров. Как показывает практика, оно обычно близко к нормальному распределению. На рис. 8.8 в качестве примера представлена плотность распределения размера детали. Считается, что поле допуска размера накрывает б средних квадратических отклонений (65).
Таким образом, рассеивание размера детали Х укладывается в поле допуска Т~, согласно приложению П.8.5, с вероятностью Го(-Ъи < Х < Зир) = 0,997. Рис. 8.8. Плотность распределения размера летали Логарн4мнческн нормальное раснределенае При этом распределении логарифм случайной величины распределен по нормальному закону. Достоинспюм такого распределения по сравнению с нормальным является возможность описания им распределения существенно положительных слу- (8.13) у(х) = )г ехр(- Хх), (8.14) Р(х) = 1 — ехр(-)гх).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
