2. Информация о надежности автомобиля

Сбор и обработку информации о надежности автомобиля проводят с целью получения данных об отказах элементов автомобиля. Сбором информации занимаются: организации-разработчики изделия, предприятия- изготовители изделия, эксплуатационные и ремонтные предприятия.

Организации-разработчики (проектные институты) осуществляют сбор и обработку информации о надежности опытных образцов автомобиля.

Предприятия-изготовители (автомобильные заводы) осуществляют сбор и обработку первичной информации о надежности серийно изготовляемой продукции и анализ причин отказов автомобилей в период гарантийного срока.

Эксплуатационные и ремонтные организации собирают первичную информацию о надежности автомобиля после гарантийного срока эксплуатации.

Сбор и обработку информации о надежности автомобилей проводят в соответствии с требованиями отраслевой нормативно-технической документации.

Программа сбора информации предусматривает проведение постоянных, периодических и разовых наблюдений за автомобилем в эксплуатации.

Сбор информации осуществляется на основании: данных учета отказов по АТП, результатов наблюдения за автомобилем в эксплуатации, применение опросных листов.

Первичная информация о надежности автомобиля включает: данные о месте и условиях эксплуатации, общие сведения об автомобиле (марка, год выпуска, пробег и др.), характеристику отказов (дата отказа, пробег до отказа, причина возникновения отказа и т.д.).

Информация о надежности изделия, должна удовлетворять следующим требованиям:

• полнота информации, под которой понимается наличие всех сведений, необходимых для проведения оценки и анализа надежности;

• достоверность информации, т.е. все сообщения о неисправности, должны быть точными;

• своевременность информации позволяет быстрее устранять причины отказов и принимать меры по устранению выявленных недостатков;

• непрерывность информации позволяет сопоставлять результаты расчетов, полученных в первый и последующий периоды эксплуатации и избавлять от ошибок.

Анализ информации о надежности может быть:

1. Качественный. Позволяет: установить степень влияния различных отказов на работоспособность автомобиля, выявить конструктивные недостатки, выявить наименее надежные детали, выявить недостатки эксплуатации и ремонта.

2. Количественный. Позволяет определить фактический уровень надежности автомобиля. Оценка надежности производится с помощью показателей, получаемых по определенным математическим зависимостям.

Обработка информации включает: классификацию и кодирование исходных данных, оценку показателей надежности, классификацию причин отказов, подготовку данных для разработки мероприятий, направленных на выявление недостатков и повышение надежности автомобиля в эксплуатации и др.

Анализируя полученную информацию можно: выявить элементы автомобиля, лимитирующие его надежность; установить причины отказов; дать оценку показателей надежности на основе статистических данных; разработать рекомендации по устранению выявленных недостатков с целью дальнейшего повышения надежности.

Статистическую информацию о надежности автомобилей чаще всего получают с помощью специальных испытаний.

Различают следующие виды испытаний: ресурсные и эксплуатационные.

1. Ресурсные испытания - испытания опытных или первых серийных образцов,

2. Длительные эксплуатационные испытания. Цель их – получение достоверных данных об эксплуатационной надежности автомобилей на основе систематических наблюдений.

3. Ускоренные эксплуатационные испытания предназначены для оперативной оценки и прогнозирования динамики изменения основных эксплуатационных характеристик автомобиля и его механизмов. Ускоренные эксплуатационные испытания базируются, прежде всего на стендовых испытаниях, которые проводят а напряженном режиме испытания агрегатов и механизмов, когда моделируются реальные условия эксплуатации.

3. Характеристики случайных величин

Как известно, общими характеристиками случайных величин, каким является отказ, являются:

1. Среднее арифметическое значение. Среднее значение определяет такой показатель, как среднюю наработка автомобиля или его элемента до отказа. В технической эксплуатации автомобилей среднее значение используется также для определения средней величины пробега автомобиля до профилактики или ремонта.

2. Размах. Понятие размаха в теории статистики используется в качестве меры рассеивания случайной величины. В технической эксплуатации используется для определения величины интервала в километрах пробега на котором будут происходить отказы автомобиля или его элементов.

где - максимальное значение пробега при отказе;

- минимальное значение пробега при отказе.

3. Среднее квадратическое отклонение является также мерой рассеивания случайной величины. Среднее квадратическое отклонение наработки до отказа определяется:

4. Коэффициент вариации также характеризует рассеивание случайной величины с учетом средней величины наработки. Коэффициент вариации определяется по формуле:

Различают случайные величины с малой вариацией (V<=0.1),средней вариацией (0.1 <V<=0.33) и большой вариацией (V>0.33).

В зависимости от о различают и подходы к обработке статистических данных:

а) если V<0.33, то применяется методика обработки статистических данных с переносом начала координат в точку равную.

б) если V>0.33, то применяется методика обработки без переноса начала координат.

5. Вероятность - одна из важнейших характеристик случайной величины. Вероятность - это численная мера степени объективно существующей возможности появления изучаемого события. Следует различать статистическую и теоретическую вероятности.

Статистическая (эмпирическая) вероятность - это величина, определенная на основе статистических данных полученных при испытаниях.

Теоретическая вероятность - это величина, полученная на основе расчета значений статистической вероятности, но более обобщенная, которая может быть распространена на всю генеральную совокупность исследуемых объектов.

Статистическая вероятность появления отказа (в теории статистики эта величина называется частостью появления отказа) представляет собой отношение числа случаев отказов к общему числу случаев:

где - число отказавших элементов (автомобилей) к моменту наработки .

Событие противоположное вероятности отказа носит название статистической вероятности безотказной работы:

6. Плотность вероятности отказа вероятность отказа за малую единицу наработки при работе элемента (автомобиля) без замены:

где - элементарная вероятность, с которой в любой момент времени происходят отказы при работе автомобиля без замены;

- производная от.

7. Законы распределения случайной величины. Типов распределения случайных величин довольно много. Многие из них хорошо изучены, обобщены и сформулированы в законы. Каждый закон распределения случайной величины имеет свои характеристики распределения. Определяющим фактором отношения ипа распределения к тому или иному закону является плотность распределения вероятности события.

Отказы автомобилей или его элементов в практике эксплуатации наиболее часто подчиняются следующим основным законам: нормальному, Вейбулла-Гнеденко, логарифмически нормальному, экспоненциальному.

Знание законов распределения отказов позволяет более точно планировать время и трудоемкость работ технического обслуживания и ремонта, определять необходимое количество запасньпе частей и решать другие технологические и организационные вопросы.

Нормальный закон. Он формируется тогда, когда на протекание исследуемого процесса и его результат влияет сравнительно большое число независимых факторов, каждое из которых в отдельности оказывает лишь незначительное действие по сравнению с суммарным влиянием всех остальных.

Нормальный закон довольно часто используется при решении задач технической эксплуатации автомобилей. Так нормальному закону подчиняется периодичность технических обслуживании, нароботка до первого отказа, интенсивность изнашивании, ресурс и другие величины.

Закон распределения Вейбулла-Гнеденко проявляется в модели так называемого "слабого звена". Если система состоит из группы независимых элементов, отказ каждого из которых приводит к отказу всей системы, то вероятность его безотказной работы определяется законом Вейбулла-Гиедеысо.

Примером использования распределения Вейбулла-Гнедепко является распределение ресурса изделий, которые состоят из нескольких элементов, составляющих цепь: ресурс подшипников качения, регулирование тепловых зазоров клапанного механизма и другие.

Логарифмически нормальный закон распределения встречается тогда, когда на протекание исследуемого процесса и его результат влияет сравнительно большое число случайных и взаимонезависимых факторов, интенсивность действия которых зависит от достигнутого случайной величиной состояния.

В технической эксплуатации этот закон встречается при описании процессов усталостных разрушений, коррозии, наработки до ослабления предварительной затяжки крепежных соединений и в ряде других случаев.

Экспоненциальный закон распределения, это закон где вероятность безотказной работы не зависит от того, сколько проработало изделие сначала эксплуатации. Закон не учитывает постепенного изменения параметров технического состояния, а рассматривает так называемые нестареющие элементы и их отказы. Наибольшее распространение экспоненциальный закон получил при описании внезапных отказов, продолжительности ремонтных воздействий и в ряде других случаев.

Кроме перечисленных, в практике технической эксплуатации автомобилей встречаются и другие законы распределения: гамма- распределение, закон Редея, Пуассона и прочие, сведения о которых можно получить из специальной литературы.