Комплект лекций 2 страница

Закономерность увеличения нервно-психического на­пряжения с повышением сложности движения по кри­вым малого радиуса заметна на графике, изменения кожно-гальванической реакции (КГР). Ухудше­ние условий движения с уменьшением радиуса повыша­ло нервно-психическое напряжение и приводило к сни­жению скорости движения до предела, который води­тель-испытатель считал для себя безопасным. Для снижения эмоциональной напряженности водителя на кривых малых радиусов или при ограниченной видимости необходимо восполнять дефицит информации за счет средств организации движения. Здесь на помощь может прийти разметка, средства зрительного ориентирования а также дорожные знаки, «трясущие» полосы и т. п.

Какая же дорога считается хорошей? Еще совсем давно такой дорогой считалась та, которая «как стрела пролегла». Практика и исследования последних лет показали, что такие ровные дороги действуют усыпляюще на водителя. Однообразие поступающей информации, отсутствие необходимости манипулировать рычагом управления приводят к возникновению процессов торможения высшей нервной деятельности, что приводит к снижению внимательности и увеличению продолжительности реакции (явление «дорожного гипноза»). На таких автострадах зачастую происходят групповые дорожно-транспортные происшествия с большим количеством вовлеченных в них автомобилей.

Важным условием безопасности движения по автомобильным дорогам является плавная трасса с сочетанием геометрических элементов, обеспечивающих постоянную или плавно меняющуюся по длине скорость движения. Скорость, обусловленная смежными элементами трасс не должна различаться более, чем на 15—20 %, что соответствует значению коэффициента безопасности Кбез = 0,8—0,85.

Плавности нарастания ускорений в наибольшей степени соответствуют криволинейные трассы с использованием кривых больших радиусов, которые на дорогах во всем мире с каждым годом получают все большее распространение. Это хорошо иллюстрируется следующим примером о соотношении протяженности прямых и кривых трасс на построенных в разное время автомобильных магистралях. В ФРГ дорога Франкфурт — Мюнхен, построенная до начала второй мировой войны, имела 89 % протяжения прямые участки и на 10 % кругов - кривые. Ее продолжение Франкфурт—Гамбург, построенное в последние годы, на протяжении 38 % протрассировано круговыми кривыми на 62 % — клотоидными (вид кривой — радиальная спираль) переходными кривыми. Прямые участки на этой дороге практически отсутствуют. Первая очередь платной японской автомобильной магистрали Токио — Нагойя — Кобе, введенная в эксплуатацию в 1964 году, имела 42 % прямых участков 58 % — круговых переходных кривых. Вторая очередь — Токио — Нагойя, законченная постройкой в 1969 году, имеет лишь 5 % прямых. Остальные 95 % имеют криволинейные участки.

Таким образом, на современных дорогах переходная кривая превратилась из второстепенного элемента в равноправный главный элемент плана и продольного про­филя дорог. Водителям автомобилей безопас­нее правильно спланированная криволинейная трасса, по которой можно ехать плавно, неторопливо поворачи­вая рулевое колесо.

Важным элементом организации и безопасности дви­жения является своевременная информация водителей. Основным источником информации должна быть сама дорога, подсказывая едущим всей своей трассой, проложением на местности и средствами зрительной ориен­тации направления и режимы движения. Вспомогатель­ным источником информации о дороге и условиях дви­жения являются дорожные знаки и разметка.

Вопросы для самопроверки

1. Основные требования к автомобильным дорогам.

2. Основные транспортно-эксплуатационные показатели автомобильных дорог.3. Надёжность и проезжаемость автомобильных дорог.4. Принципы системного подхода к повышению надёжности управлением автомобиля.

Тема1. 2. Основы понятия теории надёжности

Надёжность изделия – свойство изделия сохранять значения установленных параметров функционирования в определённых пределах, соответствующих заданным режимам и условиям использования, технического обслуживания, хранения и транспортирования. Н. — комплексное свойство, которое в зависимости от назначения изделия и условий его эксплуатации может включать безотказность, долговечность, ремонтопригодность и сохраняемость в отдельности или определённое сочетание этих свойств как изделия в целом, так и его частей. Основное понятие, используемое в теории надёжности, — понятие отказа, т. е. утраты работоспособности, наступающей либо внезапно, либо постепенно. Работоспособность — такое состояние изделия, при котором оно соответствует всем требованиям, предъявляемым к его основным параметрам. К числу основных параметров изделия относятся: быстродействие, нагрузочная характеристика, устойчивость, точность выполнения производственных операций и т.д. Вместе с другими показателями (масса, габариты, удобство в обслуживании и др.) они составляют комплекс показателей качества изделия. Показатели качества могут изменяться с течением времени. Изменение их, превышающее допустимые значения, приводит к возникновению отказного состояния (частичного или полного отказа изделия). Показатели Н. нельзя противопоставлять другим показателям качества: без учёта Н. все другие показатели качества изделия теряют свой смысл, точно так же и показатели Н. становятся полноценными показателями качества лишь в сочетании с др. характеристиками изделия. Понятие «Н. изделия» давно используется в инженерной практике. Любые технические устройства — машины, инструменты или приспособления — всегда изготавливались в расчёте на некоторый достаточный для практических целей период использования. Однако долгое время Н. не измерялась количественно, что значительно затрудняло её объективную оценку. Для оценки Н. использовались такие понятия, как высокая Н., низкая Н. и др. качественные определения. Установление количественных показателей Н. и способов их измерения и расчёта положило начало научным методам в исследовании Н. На первых этапах развития теории Н. основное внимание сосредоточивалось на сборе и обработке статистических данных об отказах изделий. В оценке Н. преобладал характер констатации степени Н. на основании этих статистических данных. Развитие теории Н. сопровождалось совершенствованием вероятностных методов исследования, както: определение законов распределения наработки до отказа, разработка методов расчёта и испытаний изделий с учётом случайного характера отказов и т.п. Вместе с тем возникали новые направления исследований: поиск принципиально новых способов повышения Н., прогнозирование отказов и прогнозирование Н., анализ физико-химических процессов, оказывающих влияние на Н., установление количественных связей между характеристиками этих процессов и показателями Н., совершенствование методов расчёта Н. изделий, обладающих всё более сложной структурой, с учётом всё большего числа действующих факторов (достоверность исходных данных, контроль и профилактика, условия работы и обслуживания и т.д.). Испытания на Н. совершенствовались главным образом в направлении проведения ускоренных и неразрушающих испытаний. Наряду с совершенствованием натурных испытаний широкое распространение получили математическое моделирование и сочетание натурных испытаний с моделированием. В результате к 50-м гг. ХХ в. сформировались основы общей теории Н. и её частных направлений по отдельным видам техники.

Увеличивающаяся сложность технических устройств; возрастающая ответственность функций, которые выполняют технические устройства; повышение требований к качеству изделий и условиям их работы; возросшая роль автоматизации, которая сокращает возможность непрерывного наблюдения за состоянием устройства, — основные факторы, определившие главное направления в развитии науки о Н. Технические средства и условия их работы становятся всё более сложными. Количество элементов в отдельных видах устройств исчисляется сотнями тысяч. Если не принимать специальных мер по обеспечению Н., то любое современное сложное устройство практически будет неработоспособным. Так, например, в современной ЭВМ средней производительности за 1 сек происходит около 5 млн. смен состояний в результате переключений её двоичных элементов, число которых достигает нескольких десятков тыс. За 5 ч непрерывной работы ЭВМ, требуемых на решение типовой задачи, происходит свыше 10¹²—10¹⁴ смен состояний машины. Вероятность возникновения хотя бы одного отказа при этом становится достаточно большой, а следовательно, необходимы специальные меры, обеспечивающие работоспособность ЭВМ.

Техническим средствам отводят всё более ответственные функции на производстве и в сфере управления. Отказ технического устройства зачастую может привести к катастрофическим последствиям. Н. в эпоху научно-технической революции стала важнейшей проблемой.

Количественные показатели надёжности. Н. изделий определяется набором показателей; для каждого из типов изделий существуют рекомендации по выбору показателей Н. Для оценки Н. изделий, которые могут находиться в двух возможных состояниях — работоспособном и отказовом, применяются следующие показатели: среднее время работы до возникновения отказа Т_ср — наработка до первого отказа; среднее время работы, приходящееся на один отказ, Т — наработка на отказ; интенсивность отказов l(t); параметр потока отказов w(t); среднее время восстановления работоспособного состояния t_в; вероятность безотказной работы за время t [Р (t)]; готовности коэффициент K_r.

Закон распределения наработки до отказа определяет количественные показатели Н. невосстанавливаемых изделий. Закон распределения записывается либо в дифференциальной форме плотности вероятности f (t), либо в интегральной форме F (t). Существуют следующие соотношения между показателями Н. и законом распределения:

Для восстанавливаемых изделий вероятность появления n отказов за время t в случае простейшего потока отказов определяется законом Пуассона:

Из него следует, что вероятность отсутствия отказов за время t равна Р (t) = exp(-l t) (экспоненциальный закон надёжности).

Технические системы, состоящие из конструктивно независимых узлов, обладающие способностью перестраивать свою структуру для сохранения работоспособности при отказе отдельных частей, в теории Н. принято называть сложными техническими системами (в отличие от сложных кибернетических систем, называются также большими системами). Число работоспособных состоянии таких систем — два и более. Каждое из работоспособных состояний характеризуется своей эффективностью работы, которая может измеряться производительностью, вероятностью выполнения поставленной задачи и т.д. Показателем Н. сложной системы может быть суммарная вероятность работоспособности системы — сумма вероятностей всех работоспособных состояний системы.

Способы определения количественных показателей надёжности. Показатели надёжности определяются из расчётов, проведением испытаний и обработкой результатов (статистических данных) эксплуатации изделий, моделированием на ЭВМ, а также в результате анализа физико-химических процессов, обусловливающих надёжность изделия. Расчёты надёжности основаны на том, что при определенной структуре изделия и имеющемся законе распределения наработки до отказа изделий этого типа существуют вполне определенные зависимости между показателями надёжности отдельных элементов и надёжность изделия в целом. Для установления таких зависимостей используются следующие приемы: решение уравнении, составленных на основании структурной схемы надёжности (использование последовательно-параллельных структур) или на основании логических связей между состояниями изделия (использование алгебры логики); решение дифференциальных уравнений, описывающих процесс перехода изделия из одного состояния в другие (использование графов состояний); составление функций, описывающих состояния сложного изделия. Расчёты Н. производятся главным образом на этапе проектирования изделий с целью прогнозирования для данного варианта изделия ожидаемой Н. Это позволяет выбрать наиболее подходящий вариант конструкции и методы обеспечения Н., выявить «слабые места», обоснованно назначить рабочие режимы, форму и порядок обслуживания изделия.

Испытания на надёжность производятся на этапах разработки опытного образца и серийного производства изделия. Существуют испытания на надёжность: определительные, в результате которых определяют показатели Н.надёжности; контрольные, имеющие целью контроль качества технологического процесса, обеспечивающего с некоторым риском надёжность не ниже заданной; ускоренные, в ходе которых используют факторы, ускоряющие процесс возникновения отказов; неразрушающие, основанные на применении методов дефектоскопии и интроскопии, а также на изучении косвенных признаков (шумов, тепловых излучений и т.п.), сопутствующих возникновению отказов.

Моделирование на ЭВМ является наиболее эффективным средством анализа надёжности сложных систем. Широко распространены два алгоритма моделирования: первый, основанный на моделировании физических процессов, происходящих в исследуемом объекте (оценка надёжности при этом определяется по числу выходов параметров объекта за пределы допуска); второй, основанный на решении систем уравнений, описывающих состояния исследуемого объекта.

Анализ физико-химических процессов также позволяет получить оценку надёжности исследуемого изделия, так как часто удаётся установить зависимость надёжности от состояния и характера протекания физико-химических процессов (соотношение показателей прочности и нагрузки, износостойкость, наличие примесей в материалах, изменение электрических и магнитных характеристик, шумовые эффекты и т.д.). Наиболее часто анализ физико-химических процессов применяется при оценке Н. элементов радиоэлектронной аппаратуры.

Способы повышения надёжности. На стадии разработки изделий: использование новых материалов, обладающих улучшенными физико-химическими характеристиками, и новых элементов, обладающих повышенной Н. по сравнению с применявшимися ранее; принципиально новые конструктивные решения, например замена электровакуумных ламп полупроводниковыми приборами, а затем интегральными схемами; резервирование, в том числе аппаратурное (поэлементное), временное и информационное; разработка помехозащищённых программ и помехозащищённого кодирования информации; выбор оптимальных рабочих режимов и наиболее эффективной защиты от неблагоприятных внутренних и внешних воздействий; применение эффективного контроля, позволяющего не только констатировать техническое состояние изделия (простой контроль) и устанавливать причины возникновения отказного состояния (диагностический контроль), но и предсказывать будущее состояние изделия, с тем чтобы предупреждать возникновение отказов (прогнозирующий контроль).

В процессе производства: использование прогрессивной технологии обработки материалов и прогрессивных методов соединения деталей; применение эффективных методов контроля (в том числе автоматизированного и статистического) качества технологических операций и качества изделий; разработка рациональных способов тренировки изделий, выявляющих скрытые производственные дефекты; испытания на надёжность, исключающие приёмку ненадёжных изделий.

Во время эксплуатации: обеспечение заданных условий и режимов работы; проведение профилактических работ и обеспечение изделий запасными деталями, узлами и элементами, инструментом и материалами; диагностический контроль, предупреждающий о возникновении отказов.

В ходе развития техники возникают новые аспекты проблемы обеспечения надёжности. Так, например, внедрение больших интегральных схем требует принципиально новых методов расчёта их надёжности, применение систем автоматизированного контроля приводит к необходимости учёта его влияния на показатели надёжности и т.д. Наука о Н. возникла на стыке ряда научных дисциплин, а именно: теории вероятностей и случайных процессов, математической логики, термодинамики, технической диагностики и др., развитие которых взаимосвязанно и находит своё отражение в развитии теории надёжности Основное направление развития науки о надёжности определяется общей тенденцией технического развития в различных отраслях народного хозяйства и задачами народно-хозяйственных планов страны. К числу наиболее актуальных вопросов теории надёжности относятся оценка и обеспечение надёжности сложных кибернетических систем. Проблема Н. является «вечной» проблемой, так как она всякий раз возникает в новой формулировке на каждом новом этапе развития техники.

В процессе работы автомобиля показатели его технического состояния изменяются от начальных или номинальных значений y_н, сначала до предельно допустимых y_пд, а затем и до предельных y_п, что обусловливает соответствующее изменение и диагностических параметров от s_н до s_пд и s_п.

Значения y_п и s_н соответствуют предельному состоянию изделия при котором его дальнейшее применение недопустимо. Этому значению соответствует пробег l_p. Продолжительность работы изделия измеряется в часах или километрах пробега, а в ряде случаев в единицах выполненной работы называется наработкой. Наработка до предельного состояния, оговоренного технической документацией, называется ресурсом. Таким образом, l_p - это ресурс, а в интервале пробега 0≤l_i≤l_p (зона работоспособности) изделие по этому показателю исправно и может выполнять свои функции.

Если продолжать эксплуатировать автомобиль за пределами l_p (например l_j), то наступит отказ – нарушение работоспособности. Показатели качества автомобиля, агрегата, детали ухудшаются с увеличением пробега.

Для ряда показателей, например: производительности, работоспособности, наработки на отказ, характерно изменение от времени эксплуатации или пробега автомобиля по экспоненциальной зависимости:

П_k(t) = П_kl exp [-к (t-1)],

где П_k(t) и П_kl - показатели качества на t – м и первом году эксплуатации;

к – коэффициент, определяющий интенсивность изменения показателя качества по времени (по пробегу);

t – продолжительность эксплуатации, годы.

Чем интенсивнее изменение показателей качества автомобилей по времени, тем ниже его эксплуатационные свойства. Количественное измерение процесса изменения показателей качества автомобиля по пробегу оценивается надежностью.

Надежность – свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах.

Рассмотрим простейшие методы оценки случайных величин.

Исходные данные результатов наблюдений за изделиями или отчетные данные (наработка на отказ, фактический расход топлива, материалов и т.д.)

1. Случайные величины (от 1 до n) располагают в порядке возрастания или убывания их абсолютных значений:

x₁ = x_min; x₁; x₂; … x_i; x_n-1; x_n = x_max

1. Точечные оценки случайных величин (СВ).

Среднее значение СВ.

размах СВ z=x_max- x_min.

Среднеквадратичное отклонение, характеризующее вариацию

.

Коэффициент вариации .

В ТЭА различают случайные величины

- с малой вариацией v≤0;

- cо средней вариацией 0≤v≤0,33;

- с большой вариацией v≥0,33.

Точечные оценки позволяют предварительно судить о качестве изделий и технологических процессов. Чем ниже средний ресурс и выше вариация(σ, v, z), тем ниже качество конструкции и изготовления (или ремонта) изделия. Чем выше коэффициент вариации показателей технологических процессов ТЭА (трудоемкость, простои в ТО или ремонте, загрузка постов и исполнителей и др.), тем менее совершенны применяемые организация и технология ТО и ремонта.

При вероятностных оценках рекомендуется размах случайных величин разбить на несколько (5-7 и не более 9-11) равных по длине Δx интервалов. Далее следует произвести группировку, т.е. определить число случайных величин попавших в первый (n₁), второй (n₂) и остальные интервалы. Это число называется частотой. Разделив каждую частоту на общее число случайных величин (n₁ + n₂ + …n_n = n), определяют частотность . Частотность является эмпирической (опытной) оценкой вероятности Р, т.е. при увеличении числа наблюдений частотность приближается к вероятности w_I ® p_i. Полученные при группировке результаты сводятся в таблицу, данные которой имеют не только теоретическое, но и практическое значение.

Следовательно, имея систематизированные данные по отказам, можно прогнозировать и планировать число воздействий (программу работ) потребности в рабочей силе, площадях, материалах и запасных частях.

В общем виде это отношение числа случаев, благоприятствующих данному событию, к общему числу случаев.

Вероятность отказа рассматривается не вообще, а за определенную наработку Х:

,

где m (x) - число отказов за Х;

n - число наблюдений (изделий), или вероятность отказа изделия при наработке Х равна вероятности событий, при которых наработка до отказа конкретных изделий x_i окажется менее Х.

Отказ и безотказность являются противоположными событиями, поэтому

,

n – m_(x) - число изделий не отказавших за Х.

Обычно применяется следующая буквенная индексация рассмотренных событий и понятий:

F – отказ, авария, повреждение, вероятность этих событий;

R – безотказность, надежность, прочность, вероятность этих событий;

Р – вероятность событий.

Вероятность отказа может быть получена также последовательным суммированием интегральных вероятностей за наработку Х, т.е.

F(x)=Р(1)+Р(2)+…+Р (j),

j – номер интервала, соответствующий наработке Х.

При оценке качества изделий, нормировании ресурсов, в системе гарантийного обслуживания применяется гамма-процентный ресурс x_y. Это интегральное значение ресурса, которое вырабатывает без отказа не менее y процентов всех оцениваемых изделий, т.е.

R = P{x_i ≥ x_j} ≥ y.

В ТЭА обычно принимается y = 80, 85, 90 и 95 %.

Гамма-процентный ресурс используется при определении периодичности ТО по заданному уровню безотказности y. Выражение l _mo = x_y означает, что обслуживание с периодичностью l _mo гарантирует вероятность безотказной работы R≥y и отказа F<(1-y). Зная вероятность отказа, можно определить вероятность безотказной работы и наоборот.

Важным показателем надежности является интенсивность отказов λ(х) – условная плотность вероятности возникновения отказа невосстанавливаемого изделия, определяемого для данного момента времени при условии, что отказа до этого момента не было.

Аналитически для получения λ(х) необходимо элементарную вероятность dm/dx отнести к числу элементов, не отказавших к моменту х, т.е.

λ(х) = . Так как вероятность безотказной работы равна

R(x) = , то λ .

Учитывая, что f , получаем λ .

Таким образом, интенсивность отказов равна плотности вероятности отказа, деленной на вероятность безотказной работы для данного момента времени или пробега.

Для рациональной организации производства необходимо знать сколько автомобилей с отказами данного вида будет поступать в зону ремонта в течение смены (недели, месяца), будет ли их количество постоянным или переменным и от каких факторов оно зависит.

Взаимосвязи между показателями надежности автомобиля и суммарным потоком отказов для группы автомобилей изучают с помощью закономерностей третьего вида, которые характеризуют процесс восстановления, возникновения, и устранения неисправностей изделий по времени.

К важнейшим характеристикам закономерностей третьего вида относятся средняя наработка до К - го отказа, средняя наработка между отказами для - n -автомобилей, коэффициент полноты восстановления ресурса, ведущая функция потока отказов Ω(х) и параметр потока отказов ω(х).

Средняя наработка до К – го отказа

,

где

- средняя наработка до первого отказа;

- средняя наработка между первым и вторым отказом и т.д.

Средняя наработка между отказами для n автомобилей получается из предыдущего уравнения.

Между первым и вторым отказами , между (к-1) и к – ым .

Коэффициент полноты восстановления ресурса характеризует возможность сокращения ресурса, возможность сокращения ресурса после ремонта, т.е. качество ремонта.

После первого ремонта (между первым и вторым отказами) этот коэффициент ή = . После к – го отказа ή = , при этом 0<ή<1.

Ведущая функция потока отказов (функция восстановления) Ω_(x) определяет накопленное количество первых и последующих отказов изделия к наработке .

Если вероятное количество отказов, например, к пробегу х определяется как Ω_(х)=F_1(x1), т.к. при х<х₁ возникают только первые отказы, то для момента х₂ общее количество отказов определяется суммированием вероятностей первого F_1(x2) и второго F_2(x2) отказов, поэтому Ω_(x2)=F₁ (х₂)+F₂ (х₂), а в общем виде: Ω(х)= .

Параметр потока отказов ω(х) – это плотность возникновения отказов восстанавливаемого изделия, определяемого для данного момента времени или пробега:

ω(х)= ,

f_k (x)- плотность вероятности возникновения к-ого отказа.

ω(х) – относительное число отказов, приходящееся на единицу времени или пробега одного изделия. Причем при оценке надежности изделия число отказов относят к пробегу, а при оценке потока отказов, поступающих для устранения – ко времени работы соответствующих производственных подразделений.

Для практического использования важны некоторые приближенные оценки ведущей функции параметра потока отказов.

F(x)<Ω(х)< .

Из этой формулы следует, что на начальном участке работы, где преобладают первые отказы, т.е. F(x)<<1, Ω(х)» F(x).

Дата добавления: 2015-04-30