Оценки технического состояния по характеристикам случайной

ПРАКТИЧЕСКИЕ РАБОТЫ

ПО КУРСУ

«ОСНОВЫ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ»

Учебно-методическое пособие

Специальность: 190603 – «Сервис транспортных

и технологических машин и оборудования

(Автомобильный транспорт)

Череповец

Практические работы по курсу «Основы работоспособности технических систем»: Учебно-методическое пособие. – Череповец: ГОУ ВПО ЧГУ, 2010. – с.

Рассмотрено на заседании кафедры технологии, эксплуатации и безопасности транспортно-технологических комплексов……….протокол № …..от………….

Одобрено редакционно-издательской комиссией инженерно-технического института ГОУ ВПО ЧГУ, протокол №….от…………..

Составитель: П. М. Быков – канд. техн. наук, доцент; С. В. Егоренкова канд. пед. наук, доцент

Рецензенты:

Научный редактор:

П.М. Быков, С. В. Егоренкова. 2010

ГОУ ВПО череповецкий государствен-

ный университет, 2010

Введение

Учебно-методическое пособие предназначено для сту­дентов специальности 190603– «Сервис транспортных и технологических машин и оборудования (Автомобильный транспорт)». Оно имеет целью систематизацию, закрепление и применение знаний, полученных на лекциях по курсу «Основы работоспособности технических систем».

Пособие содержит информацию по теории оценки надёжности автотракторного парка машин и позволяет закрепить знания в вопросах обработки статистической информации и приобрести знания в области принятия ин­женерных решений эксплуатационного ха­рактера, направленных на экономичность и надежность работы систем и механизмов. Позволяет закрепить знания и научиться рассчитывать вероятностные параметры технического состояния и по ним прогнозировать эффективность использования машины, ис­ходя из его конструкционных и эксплуатационных характери­стик и условий эксплуатации.

В методических указаниях рассмотрены некоторые вопросы обработки данных об эксплуатационной надежности транспортных средств методами математической статистики. Настоящие методические указания составлены в соответствии с программой изучения дисциплины «Основы работоспособности технических систем» и преследуют следующие цели:

– закрепить и углубить теоретические знания, полученные при изучении основ теории надежности;

– ознакомить студентов с обработкой данных о надежности автомобилей, полученных при их эксплуатации, методами параметрической статистики;

– привить навыки пользования технической и справочной литературой;

– научить определять основные показатели надежности и принимать управленческие решения по их совершенствованию на различных стадиях жизненного цикла автотранспортных средств;

– подготовить студентов к выполнению соответствующих разделов дипломного проекта, а в дальнейшем - к самостоятельным исследованиям.

Для каждого занятия приведены необходимый теоретический материал; методики расчета основных статистических характеристик машин; ва­рианты практических заданий и форма отчета. Решение предла­гаемых задач практикума является важной составляющей частью подготовки высококвалифицированных специалистов, направле­но на получение и закрепление теоретических знаний, формирует у студентов первоначальные знания практической инженерной деятельности в условиях производственных коллективов, заня­тых в системе эксплуатации автотракторного парка.

Общие сведения

Для принятия объективных и квалифицированных решений, связанных с вопросами технической эксплуатации, инженеру часто необходимо выявлять закономерности неизбежного рассеивания величин и параметров, характеризующих техническое состояния автомобилей в фиксированный момент, к определенному пробегу или сам момент наступления исследуемого события. Особенностью этих закономерностей является то, что они получаются путем обобщения индивидуальных реализаций случайной величины и их описания при помощи одного из теоретических законов распределения. Вид и параметры закона распределения определяются действием совокупности случайных факторов.

Задачи выбора закона распределения, количественной оценки его параметров, расчет значений критериев согласия между теоретической и экспериментальной кривыми выбранного закона распределения относятся к задачам обработки статистических данных методами математической статистики.

Закон распределения характеризует вероятность возникновения тех или иных индивидуальных реализаций случайной величины. Знание законов распределения случайных величин позволяет использовать имеющийся математический аппарат, определять количественные показатели надежности машин, механизмов, устройств и решать практические задачи их технического обслуживания и ремонта. Изучение законов распределения случайных величин имеет не только описательное значение, но и большое самостоятельное значение, их знание позволяет:

– глубже познать существо изучаемого процесса, перейдя от его описания к количественным характеристикам;

– обобщить аналогичные процессы;

– более точно проводить расчеты по надежности, определять рациональную периодичность профилактики, межремонтные пробеги и т.д.;

– накапливать количественные характеристики и описание законов распределения и более обоснованно проводить расчеты при экспериментировании и, в частности - определять объем наблюдений;

– предвидеть достаточно точно проявление определенного закона до экспериментального изучения самого процесса.

Закон распределения является исчерпывающей характеристикой случайной величины, однако при малом числе наблюдений установить вид закона и оценить значения его параметров с достаточной точностью невозможно. Поэтому для описания случайной величины при малом числе наблюдений используются числовые характеристики.

Случайную величину можно достаточно полно охарактеризовать, определив ее наиболее вероятное значение и рассеяние относительно него.

Для описания наиболее вероятного значения случайной величины используют математическое ожидание, которое является положением центра группирования значений случайной величины. Математическое ожидание вычисляют как среднее арифметическое значений случайной величины. В качестве характеристики рассеяния используют дисперсию - сумму квадратов отклонений значений случайной величины от ее математического ожидания.

Математическое ожидание и дисперсия, ввиду малого объема выборки и ее случайности, являются случайными величинами. Поэтому на практике выборочные числовые характеристики подвергают некоторому исправлению. Исправленные числовые характеристики называют оценками.

Оценки технического состояния по характеристикам случайной

Величины

Точечные оценки.