Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Учебно-методический комплекс'
Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образовани...полностью>>
'Конкурс'
Настоящее Положение регламентирует статус и порядок проведения в Калининградской области регионального этапа Всероссийского конкурса "Молодой пр...полностью>>
'Методические указания'
Бухгалтерский учет: методические указания по выполнению курсовой работы/ Сост. Т.Г. Виничук.  Томск: Изд-во Томского архитектурно-строительного унив...полностью>>
'Урок'
У своїй роботі на уроках використовую ПМК "Математика, 5-6 клас", "Геометрія, 7", "Геометрія, 8" для загальноосвітніх з...полностью>>

Методические указания к выполнению практических занятий для студентов специальности 150405. 65 «Машины и оборудование лесного комплекса»

Главная > Методические указания
Сохрани ссылку в одной из сетей:

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Тихоокеанский государственный университет»

Утверждаю в печать

Ректор университета

д.т. н., проф. _______С. Н. Иванченко

«___»____________________ 2010 г.

ОСНОВЫ ТЕОРИИ

НАДЕЖНОСТИ МАШИН

Методические указания к выполнению практических занятий

для студентов специальности 150405.65

«Машины и оборудование лесного комплекса»

Рассмотрена и рекомендована к изданию кафедрой

«Машины и оборудование лесного комплекса»

Зав. кафедрой, профессор В.А. Иванов

«___»______________ 201__ г.

Рассмотрена и рекомендована к изданию методическим советом института природопользования и экологии

Председатель совета ИПЭ, профессор П.Б. Рябухин

«___»______________ 201__ г.

Нормоконтроль, доцент С.П. Захарычев

Хабаровск

Издательство ТОГУ

2011

ОСНОВЫ ТЕОРИИ

НАДЕЖНОСТИ МАШИН

Хабаровск 2011

УДК 634.03 (075)

Основы теории надежности машин: Методические указания к выполнению практических занятий для студентов специальности 150405.65 «Машины и оборудование лесного комплекса»./ Сост. С.П. Захарычев. – Хабаровск: Изд-во Тихоокеан. гос. ун-та, 2011. – 48 с.

Методические указания разработаны на кафедре «Машины и оборудование лесного комплекса» применительно к учебному плану специальности 150405.65 для изучения дисциплины «Основы теории надежности машин».

Приведены теоретические положения и изложены основные методические рекомендации для решения задач по оценке надежности основных агрегатов и машин, позволяющие в дальнейшем планировать организацию технического обслуживания машин при эксплуатации их в реальных природно-климатических условиях Дальнего Востока.

Печатается в соответствии с решениями кафедры «Машины и оборудование лесного комплекса» и методического совета Института природопользования и экологии.

© Тихоокеанский государственный

университет, 2011

ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ

В методических указаниях изложены основные теоретические модели и применяемые вероятностные и статистические методы расчетов основных показателей надежности различных агрегатов и машин, лимитирующих их сроки применения и себестоимость эксплуатации и ремонта.

Проблема надежности в последнее время приобрела исключительно важное значение. Недостаточный уровень надежности машин вызывает большой материальный ущерб, а иногда и человеческие жертвы.

Основные направления научно-техничекого прогресса в области машиностроения связаны с непрерывным ростом сложности используемых машин, вызываемой интенсификацией и усложнением работ, выполняемых современными машинами. Растет энерговооруженность машин, скорость выполнения ими требуемых операций, уровень их автоматизации.

Процесс создания машин непрерывно связан с повышением их качества и надежности. Под качеством понимается совокупность свойств машины, определяющих степень ее пригодности к выполнению заданных функций при использовании по назначению. К основным качественным свойствам машины относятся: грузоподъемность, производительность, надежность, топливная экономичность, динамичность, комфортабельность и др. [1]. Большинство качественных свойств машины ухудшается в процессе ее эксплуатации. Связано это, прежде всего с тем, что элементы машин, связаны между собой неподвижными и подвижными соединениями в виде различных кинематических пар. Они выполняют требуемые перемещения и испытывают переменные внешние и внутренние нагрузки. Скорость перемещений и величины внешних нагрузок в современных машинах постоянно растут. Соответственно, растут амплитуды и частоты переменных напряжений в опасных сечениях деталей машин. Это приводит к усталости материалов, возникновению усталостных трещин и к усталостным поломкам. Кроме того, машины и их детали работают в различных условиях физического трения, вызывающего износ трущихся поверхностей кинематических пар (подшипников, направляющих, колес). Все это сокращает срок службы и вызывает со временем отказы машин – неспособность выполнять требуемую работу.

  1. ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ И ТЕРМИНОЛОГИЯ

Основные термины и определения, используемые в теории надежности, регламентированы ГОСТ 13377-75 [2].

Надежность – свойство технического объекта выполнять заданные функции, сохраняя во времени значения установленных эксплуатационных показателей в требуемых пределах, соответствующим заданным режимам и условиям использования, технического обслуживания (ТО), ремонта, хранения и транспортирования. Под техническим объектом здесь понимается предмет определенного целевого назначения, например, машина или ее части: агрегаты, узлы, отдельные детали.

Надежность является комплексным свойством, которое в зависимости от назначения машины и условий ее эксплуатации может включать сочетание свойств безотказности, долговечности, ремонтопригодности и сохраняемости как для всего объекта, так и для его частей – деталей, узлов, агрегатов.

Безотказность – свойство объекта непрерывно сохранять работоспособность в течение некоторого времени или наработки.

Долговечность – свойство объекта сохранять работоспособность до наступления предельного состояния при установленной системе технического обслуживания и ремонтов.

Ремонтопригодность – свойство объекта, заключающееся в приспособленности к предупреждению и обнаружению причин возникновения его отказов и устранению их последствий путем проведения ремонтов и технического обслуживания.

Сохраняемость – свойство объекта непрерывно сохранять исправное и работоспособное состояние в течение и после хранения и транспортирования.

Перечисленные свойства имеют разную значимость в зависимости от вида технического объекта и условий его эксплуатации. Все объекты делятся на ремонтируемые, неремонтируемые, восстанавливаемые и невосстанавливаемые. Термины «восстанавливаемый» и «невосстанавливаемый» объект не заменяют собой понятия «ремонтируемый» и «неремонтируемый» объект. Первые характеризуют условия восстановления объекта в конкретных условиях эксплуатации, а вторые – свойства объектов, т.е. возможность устранения повреждений и отказов путем ремонтов. Такое деление объектов носит условный характер и может меняться в зависимости от конкретных условий.

Для некоторых неремонтируемых объектов (поршневые кольца ДВС, электрические лампочки и др.) определяющим свойством является безотказность. Для машин кратковременного или сезонного действия (лесопосадочные машины) важное значение приобретают сохраняемость и безотказность. Для ремонтируемых объектов длительного пользования одним из важнейших свойств надежности является их ремонтопригодность.

Все объекты с точки зрения надежности могут находиться в исправном, неисправном, работоспособном, неработоспособном и предельном состояниях.

Исправное состояние – это состояние, при котором объект соответствует всем требованиям, установленным нормативно-технической документацией (НТД).

Неисправное состояние – это такое состояние, при котором объект не соответствует хотя бы одному из требований НТД.

Работоспособное состояние – состояние объекта, при котором он способен выполнять заданные функции, сохраняя значение заданных параметров в пределах, установленных НТД.

Неработоспособное состояние – состояние объекта, при котором значение хотя бы одного заданного параметра не соответствует требованиям НТД.

Предельное состояние – состояние объекта, при котором его дальнейшая эксплуатация должна быть прекращена из-за неустранимого нарушения требований безопасности, или неустранимого ухода заданных параметров за пределы требований НТД. Понятие исправность шире, чем понятие работоспособность. Работоспособный объект может быть неисправным, однако его неисправность при этом не настолько существенна, чтобы нарушить нормальную работу (вмятины на облицовке, царапины на лакокрасочном покрытии и др.).

Исходными понятиями надежности являются понятия повреждения и отказа.

Повреждения – это событие, заключающееся в нарушении исправности объекта или его составных частей вследствие влияния внешних воздействий, превышающих уровни параметров, установленных в НТД для объекта. Повреждение может быть существенным и несущественным, при котором работоспособность объекта сохраняется.

Отказ – событие, заключающееся в нарушении работоспособности объекта. Признаки (критерии) отказов должны устанавливаться в НТД. Отказ является более узким понятием, чем повреждение.

Нарушение работоспособности машин в процессе эксплуатации происходит в результате появления отказов, которые имеют разнообразный характер и причины. При анализе отказов используют их классификацию по целому ряду признаков.

Различают:

  • внезапный отказ – отказ, характеризующийся скачкообразным изменением одного или нескольких заданных параметров объекта;

  • постепенный отказ, характеризующийся постепенным изменением одного или нескольких заданных параметров объекта;

  • независимый отказ – отказ элемента объекта, необусловленный повреждением или отказами других элементов объектов;

  • зависимый отказ – отказ элемента объекта, обусловленный повреждением или отказами других элементов объектов;

  • сбой – самоустраняющийся отказ, приводящий к кратковременному нарушению работоспособности объекта;

  • перемежающийся отказ – многократно возникающий сбой одного и того же характера;

  • конструкционный отказ – отказ, возникающий в результате нарушения установленных правил и норм конструирования;

  • производственный отказ – отказ, возникший в результате нарушения установленного процесса изготовления или ремонта объекта;

  • эксплуатационный отказ – отказ, возникший в результате нарушения установленных правил и норм эксплуатации объекта;

  • систематический отказ – многократно повторяющийся отказ, обусловленный дефектами конструкции объекта, нарушением процесса его изготовления, низким качеством используемых материалов и др.;

  • частичный отказ – отказ, после возникновения которого объект может быть использован по назначению, но с меньшей эффективностью;

  • полный отказ – отказ, после возникновения которого объект не может быть использован по назначению;

Применительно к отказу и повреждению рассматривают критерий, причину, признаки, характер и последствия.

Критериями отказа являются признаки позволяющие установить факт нарушения работоспособного состояния. Наиболее распространенными критериями отказов машин являются трещины, износ, нарушения регулировок и т.д.

Причинами отказов являются непосредственные или косвенные воздействия, нарушения правил или норм, допущенные при конструировании, производстве и эксплуатации машин, ремонте объектов, а также естественные процессы изнашивания и старения материалов деталей.

Кроме общей классификации отказов, единой для всех технических систем, для отдельных групп машин в зависимости от их назначения и характера работы применяется дополнительно классификация отказов по сложности их устранения. Для лесозаготовительных машин и оборудования все отказы по сложности их устранения объединяют в три группы. При этом учитывают такие факторы, как способ устранения, необходимость разборки и трудоемкость устранения отказов – табл. 1.

Таблица 1. Группы сложности отказов лесных машин т оборудования

Группа

слож-

ности

Способ устранения

отказа

Место устранения

отказа

Место

распо-

ложения

Необходи-мость

разборки

Трудоем-кость,

чел.-ч.

I

II

III

Частичная регулировка, прочистка или замена

Регулировка, ремонт, замена детали

Ремонт, замена узла или агрегата

На месте эксплуата-ции с использованием индивидуального ЗИП٭

На месте эксплуата-ции или в РММ٭ с использованием группового ЗИП и

табельных средств ТО

В специальных условиях с использованием ремонтного ЗИП

Снаружи узлов или агрегатов

Снаружи и внутри узлов (легкая доступность)

Внутри узлов и агрегатов (доступность затруднена)

Без раз-

борки

Частичная

разборка

Разборка и расчленение основных агрегатов

≤ 1

≤ 8

> 8

Признаками отказов называются непосредственные или косвенные воздействия на органы чувств наблюдателя явлений, характерных для неработоспособного состояния объектов (падение давления масла, появление стуков, изменение температурного режима и т.д.). Характером отказа (повреждения) являются конкретные изменения в объекте, связанные с возникновением отказа (обрыв провода, деформация или поломка детали). К последствиям отказа относятся явления, процессы и события, возникшие после отказа и в непосредственной причинной связи с ним (остановка двигателя, вынужденный простой машины по техническим причинам).

2. ОСНОВНЫЕ ВИДЫ И ПОКАЗАТЕЛИ НАДЕЖНОСТИ

2.1. Безотказность

Вероятность безотказной работы Р(t) есть вероятность того, что в пределах заданной наработки отказ объекта не возникнет. Изделие проработает с начала эксплуатации время Т, большее некоторого заданного времени t

Р(t) = Р(Т > t).

На основе статистических данных вероятность безотказной работы определяется по приближенной формуле

(1)

где N — начальное число работающих изделий; п — число отка­завших изделий за период времени t.

Частота случайного события при неограниченном уве­личении числа опытов приближается к его вероятности с увеличением числа опытов или времени наблюдения за техническими объектами или изделиями, т.е. Р приближается к Р(t). Эта функция является монотонно убывающей: при t = 0: Р(t) = 1, а при t → ∞ Р(t) → 0.

Если испытания изделий проводятся до отказа всех работающих объектов N, то в конце наблюдения число работоспособных изделий и вероятность безотказной работы будут равны нулю: N(t)=0, P(t)=0.

Статистически вероятность безотказной работы можно определить отношением числа объектов, безотказно проработавших до момента времени t, к числу объектов, работоспособных в начальный момент времени наблюдения

Вероятность отказа - это событие, противоположное для вероятности безотказной работы

(2)

В отличие от Р(t) вероятность отказа представляет собой вероятность того, что время исправной работы изделия Т будет меньше некоторого заданного времени t.

Рис. 1. Изменение вероятности безотказной работы Р(t)

и вероятности появления отказов Q(t) от времени наработки t.

Из теории вероятностей следует, что вероятность суммы двух несовместимых противоположных событий равна единице, и функция вероятности появления отказов будет монотонно возрастать от нуля до единицы – рис. 1.

Из (2) следует

(3)

где NN(t) – число отказавших объектов (изделий) к моменту времени t.

Продифференцировав Q(t), получим плотность распределения вероятности времени исправной работы до отказа f(t) (дифферен­циальную функцию)

(4)

При построении опытной гистограммы плотность распределения вероятности времени исправной работы по оси абсцисс обычно откладывают интервалы времени Δt (разряды), а по оси орди­нат – частоту отказов ΔN за промежуток времени Δt.

Тогда

(5)

где Δn - число отказавших изделий за время Δt;

N – число первоначально работавших изделий.

Пользуясь формулами (2) и (4), нетрудно установить связь между рассмотренными величинами

(6)

Одной из наиболее полных характеристик надежности нере­монтируемых изделий является интенсивность отказов. Под интенсивностью отказов понимается число отказов в еди­ницу времени, отнесенное к числу элементов, оставшихся исправ­ными к началу рассматриваемого промежутка времени.

Используя статистические данные о работе изделий, можно построить гистограмму интенсивности отказов λ для промежутков времени Δt согласно следующему выражению

(7)

где Δnчисло отказов за время Δt; Nначальное число испытанных изделий; п — число отказавших изделий от начала испытаний до конца периода Δt.

Между ранее рассмотренными характеристиками надежности и интенсивностью отказов существует связь. Разделив числитель и знаменатель формулы (7) на NΔt, получим

(8)

При увеличении числа изделий N (наблюдений, измерений) опытное значение λ стремится к λ(t) и зависимость (8) принимает вид

(9)

Используя формулу (4), можем представить связь λ(t) с Р(t) в следующем виде

(10)

Интегрируя зависимость (10), получим уравнение связи между вероятностью безотказной работы и интенсивностью отказов

(11)

или

(12)

Интенсивность отказов является функцией времени и наглядно характеризует основные периоды работы изделия.

Надежность неремонтируемых изделий может быть охарактеризована средним временем безотказной работы, представляющим собой математическое ожидание времени безотказной работы

(13)

Учитывая, что время отрицательным быть не может и используя зависимость (4), после интегрирования по частям получают уравнение связи Тср с вероятностью безотказной работы

Так как Р(t) = 1, а Р (∞) = 0 и Р (t) → 0 быстрее, чем t → ∞ , то tP (t) |0 = 0.

Следовательно,

(14)

Приведенные выше уравнения являются общими: они пригодны для любых законов распределения наработки до отказа.

2.2. Характеристики случайных величин

1. Среднее арифметическое – это частное от деления суммы значений случайной величины на число слагаемых этой суммы

(15)

2. Математическое ожидание – сумма произведений всех возможных значений случайной величины на вероятности этих значений – поз. 3 на рис. 2.

(16)

3. Мода случайной величины – наиболее вероятное ее значение, т.е. значение, которому соответствует наибольшая частота. Графически – моде соответствует наибольшая ордината кривой распределения – поз. 2 на рис. 2.

Рис. 2. Плотность вероятности и число­вые характеристики центра группирования случайной величины: 1 — медиана; 2 — мо­да; 3 — математическое ожидание

4. Медиана случайной величины (первый центральный момент) – это такое ее значение, для которого наиболее вероятно – окажется ли случайная величина больше или меньше медианы. Геометрически медиана определяет абсциссу точки, ордината которой делит пополам площадь, ограниченную кривой распределения – поз. 1 на рис. 2.

Для симметричных распределений среднее арифметическое, мода и медиана совпадают.

5. Размах рассеивания случайной величины – это разность между максимальным и минимальным ее значениями, полученными в результате испытаний

(17)

При малом числе наблюдений (N<10) размах служит мерой рассеивания.

6. Дисперсия (второй центральный момент) является одной из основных характеристик рассеивания случайной величины около ее среднего арифметического значения. Величина ее определяется по формуле

(18)

7. Среднее квадратичное отклонение также является мерой рассеивания и равно корню квадратному из дисперсии

(19)

Поскольку среднее квадратичное отклонение имеет размерность случайной величины, пользоваться им удобнее, чем дисперсией.

Среднее квадратичное отклонение называют также стандартом, основной ошибкой или основным отклонением. Среднее квадратичное отклонение, выраженное в долях среднего арифметического, носит название коэффициента вариации V

(20)

Введение коэффициента вариации необходимо для сравнения величин, имеющих разную размерность. Для этой цели среднее квадратичное отклонение непригодно, так как имеет размерность случайной величины.

При исследовании надежности работы неремонтируемых деталей машин важнейшим является вопрос об установлении законов распределения случайных величин и соответствия их теоретическим.

2.3. Основные законы распределения случайных величин

Случайная величина, представленная совокупностью отдельных значений, может иметь тот или закон распределения. Законом распределения случайной величины называется соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями. В теории надежности и практике чаще всего используются следующие законы распределения: нормальный (Гаусса), логарифмически нормальный, Вейбулла, экспоненциальный и др.

Интегральная функция распределения имеет вид

(21)

Дифференциальная функция распределения, или плотность распределения, есть производная от интегральной функции

(22)

Нормальный закон распределения встречается довольно часто. Случайная величина х распределена по нормальному закону, если плотность распределения имеет вид

(23)

где m – математическое ожидание; σ – среднее квадратическое отклонение случайной величины (в других источниках – обозначается как S); е – основание натуральных логарифмов. Постоянные m и σ – больше нуля и могут быть любыми. Плотность распределения f(x) вычисляют по статистическим данным испытаний, обозначая случайную величину t через х и заменяя математическое ожидание m на среднее арифметическое , а формула принимает вид

(24)

Величина (среднее арифметическое) показывает смещение кривой f(x) вдоль оси абсцисс без изменения ее формы, т.е расстояние от начала координат до абсциссы с максимальной ординатой (рис. 2).

Рис. 3. Нормальный закон распределения

Величина среднего квадратичного отклонения σ показывает разброс отдельных значений случайной величины х относительно среднего арифметического . На участке кривой, ограниченной ординатами +σ и -σ расположено 68,3% значений случайной величины; на интервале от +2σ до -2σ – 95,4%; на участке между ординатами +3σ и -3σ расположено 99,7%. На этом основано правило трех сигм: вероятность того, что случайная величина х лежит в пределах ±3σ, близка к единице или к 100%.

Если в качестве аргумента в формуле (24) принять безразмерную переменную

(25)

то получим стандартный закон нормального распределения

(26)

Нормальный закон соблюдается в тех многочисленных случаях, когда на измеряемую случайную величину действуют разнообразные факторы, не связанные между собой и равнозначно действующие на случайную величину (например, размеры и износы деталей, наработки на отказ и до предельного состояния, причинами которых являются износы и т.д.).

Значения параметров m и σ оценивают по результатам испытаний или наблюдений по статистическим формулам

(27)

где m () и σ – математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение средней наработки до отказа; N – общее число наблюдений (измерений); хi – наработка на отказ i –го объекта наблюдения.

Операции с нормальным распределением проще, чем с другими, поэтому им часто заменяют другие распределе­ния. При малых коэффициентах вариации (V= σ /m) нормальное распределение хорошо заменяет биноминальное, пуассoново и логарифмически нормальное.

На практике функции нормального распределения вычисляют с помощью квантилей нормированного нормального распределения UP (UP = (х – m/σ)), каждому значению которых соответствует величина вероятности безотказной работы и плотности распределения, выбираемые по таблицам.

Например:

UP 0 1 2 3 4

fO(x) 0,3989 0,2420 0,0540 0,0044 0,0001

FO(x) 0,5 0,8413 0,9772 0,9986 0,9999

Значения квантилей задаются в таблицах в зависимости от требуемой вероятности. Например:

P(t) 0,5 0,90 0,95 0,99 0,999 0,9999

UP 0 -1,282 -1,645 -2,326 -3,090 -3,719

Логарифмически нормальный закон выполняется тогда, когда десятичный логарифм случайной величины у распределяется по нормальному закону, при этом в формуле (24): х = log y.

Экспоненциальный закон. Случайная величина t экспоненциально распределена, если ее функция распределения описывается уравнением

(28)

где m – математическое ожидание случайной величины х.

Время безотказной работы подчиняется этому закону, если отказы возникают в результате воздействия большого количества случайно действующих факторов.

Дифференциальная функция (плотность распределения) экспоненциального закона имеет вид

(29)

где λ – параметр распределения (постоянный коэффициент).

Рис. 4. Плотность распределения экспоненциального закона

У экспоненциального закона распределения математическое ожидание и среднее квадратичное отклонение одинаковы

(30)

поэтому коэффициент вариации здесь равен единице: V=1.

Экспоненциальный закон распределения — один из основ­ных законов распределения — используется при определении показателей надежности в период нормальной эксплуатации, т. е. в период после окончания приработки изделия и до су­щественного проявления постепенных отказов. В этот период постепенные отказы еще не проявляются, и надежность ха­рактеризуется внезапными отказами. В качестве основного параметра экспоненциального распределения принимается интенсивность отказов X(t) для невосстанавливаемых изде­лий или параметр потока отказов λ(t) для восстанавливае­мых. У невосстанавливаемых изделий рассматриваются пер­вичные отказы, a у восстанавливаемых — первичные и вторич­ные.

Процесс функционирования восстанавливаемого изделия можно описать как последовательность чередующихся интер­валов работоспособности и простоя, вызванного ремонтом и профилактикой. При замене старых элементов изделия новыми обра­зуется поток отказов, параметры которых не зависят от t и равняются интенсивности λ, т. е. λ(t) = λ = const. При этом поток внезапных отказов предполагают стационарным (ординарным), т. е. среднее число отказов в единицу времени постоянно, и одновременно возникает не более одного отказа, и без последствия, что означает взаимную независимость появления отказов в разные про­межутки времени.

Для стационарного (ординарного) потока интенсивность отказов: λ(t) = λ =1/Т, где Т — средняя наработка между отказами.

В сложных изделиях (системах) параметр потока отка­зов рассматривается как сумма параметров потоков отказов. Составляющие потоки можно рассматривать по узлам
(элементам) или по типам устройств, например, механическим, гидравлическим, электрическим и другим

λ(t)=λ1(t)++ λ2(t)+ λ3(t)+...

Средняя наработка между отказами изделия

Т =1/ λ(t) или 1/T=1/T1 + 1/T2 + ...

В табл. 1 приведены основные показатели надежности элемента для экспоненциальных законов распределения на­работки до отказа F(t) = 1–еt и времени восстановле­ния G(t) = 1 – et .

Таблица 1

Экспоненциальный закон распределения на­работки между отказами

Показатели

Точное значение

Приближенное

значение

Вероятность безотказной работы в интервале времени от 0 до t0 - P(t0)

-

1-λt0

Вероятность отказа элемента в интервале времени от 0 до t0

Р(О)=1–еtо

λt0!

Средняя наработка между

отказами Т

-

Среднее время восстановления - τ

-

Коэффициент оперативной готовности К

1 – γ

Здесь: N – общее число наблюдений.

Приближенные значения показателей приведены для условий

λ t0<< 1 и γ = λ /μ<<1,

где λ – математическое ожидание числа отказов изделия с восстановле­нием в единицу времени для установившегося процесса экс­плуатации (вероятное определение) или среднее число отка­зов изделия с восстановлением в единицу времени (стати­стическое определение). λ выражается числом отказов в час и, как правило, составляет малую дробь; μ — интенсивность восстановления объекта в момент времени t, отсчитываемом от момента начала восстановления.

Используя экспоненциальный закон распределения, несложно определить среднее число объектов n, которые выйдут из строя к заданному моменту времени, и среднее число объектов (изделий), которые останутся работоспособными. Этот закон характерен для распределения случайных величин, изменение которых обусловлено влиянием какого-то доминирующего фактора. Он используется при рассмотрении внезапных отказов деталей в тех случаях, когда изнашивание и усталость материалов выражены настолько слабо, что ими пренебречь (например, наработка до отказа многих невосстанавливаемых изделий).

Закон Вейбулла. Случайная величина t имеет распределение Вейбулла, если функция распределения описывается уравнением

(31)

где m – математическое ожидание случайной величины; n – показатель степени, определяющий крутизну кривой по сравнению с экспоненциальным распределением.

Закон распределения Вейбулла описывается дифференциальной функцией плотности распределения

(32)

где m и а – параметры распределения Вейбулла.

Рис. 5. Плотность распределения по закону Вейбулла

Значение параметра m зависит от коэффициента вариации и определяется по таблицам [1, 2], расчетом или графоаналитическим путем. Величина его влияет на форму дифференциальной кривой – рис. 5.

Таблица 2

Вероятность безотказной работы для нормального распределения

и значения коэффициентов bm и cm для распределения Вейбулла

Нормальное распределение

Распределение Вейбулла

Кван-

тиль,

Up

Вероят-

ность безот-

казной

работы,

P(t)

Кван-

тиль,

Up

Вероят-

ность безот-

казной

работы,

P(t)

Пара-

метр

фор-

мы,

m

1/m

bm

cm

Коэффи-циент вариа-ции,

V=cm/bm

0,000

-0,1

-0,126

-0,2

-0,253

-0,3

-0,385

-0,4

-0,5

-0,524

-0,6

-0,674

-0,7

-0,8

-0,842

-0,9

-1,0

-1,036

-1,1

-1,2

-1,282

-1,3

-1,4

-1,5

-1,6

-1,645

-1,7

-1,751

-1,8

-1,881

-2,0

0,5000

0,5398

0,55

0,5793

0,60

0,6179

0,65

0,6554

0,6915

0,70

0,7257

0,75

0,7580

0,7881

0,80

0,8159

0,8413

0,85

0,8643

0,8849

0,90

0,9032

0,9192

0,9332

0,9452

0,95

0,9554

0,96

0,9641

0,97

0,9772

-2,054

-2,1

-2,170

-2,2

-2,3

-2,326

-2,4

-2,409

-2,5

-2,576

-2,6

-2,652

-2,7

-2,748

-2,8

-2,878

-2,9

-3,0

-3,090

-3,291

-3,5

-3,719

0,98

0,9821

0,985

0,9861

0,9893

0,99

0,9918

0,992

0,9938

0,995

0,9953

0,996

0,9965

0,997

0,9974

0,998

0,9981

0,9986

0,999

0,9995

0,9998

0,9999

0,400

0,417

0,435

0,455

0,476

0,500

0,526

0,556

0,588

0,625

0,667

0,714

0,769

0,833

0,909

1,0

1,1

1,2

1,3

1,4

1,5

1,6

1,7

1,8

1,9

2,0

2,1

2,2

2,3

2,4

2,5

2,5

2,4

2,3

2,2

2,1

2,0

1,9

1,8

1,7

1,6

1,5

1,4

1,3

1,2

1,1

1,0

0,909

0,833

0,769

0,714

0,667

0,625

0,588

0,556

0,526

0,500

0,476

0,455

0,435

0,417

0,400

3,32

2,98

2,68

2,42

2,20

2,00

1,83

1,68

1,54

1,43

1,33

1,24

1,17

1,10

1,05

1,00

0,965

0,941

0,924

0,911

0,903

0,897

0,892

0,889

0,887

0,886

0,886

0,886

0,886

0,887

0,008

10,4

8,74

7,38

6,22

5,27

4,47

3,81

3,26

2,78

2,39

2,06

1,78

1,54

1,33

1,15

1,00

0,878

0,787

0,716

0,659

0,615

0,574

0,540

0,512

0,485

0,463

0,439

0,425

0,409

0,394

0,380

3,14

2,93

2,75

2,57

2,40

2,24

2,08

1,94

1,80

1,67

1,55

1,43

1,32

1,21

1,10

1,00

0,910

0,837

0,775

0,723

0,681

0,640

0,605

0,575

0,547

0,523

0,496

0,480

0,461

0,444

0,428

При m=1 распределение Вейбулла преобразуется в экспоненциальное, при m=2,5–3,5 и V=0,3–0,4 – приближается к нормальному распределению.

Распределение Вейбулла применяется при расчете показателей надежности при исследовании усталостной прочности и долговечности деталей. Этому закону хорошо подчиняются распределения предела упругости ряда металлов, характеристики прочности и усталостной долговечности деталей (подшипники качения, напряженные оси, валы и др.).



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Отчет о результатах самообследования Лесоинженерного факультета по состоянию на 01. 06. 2008 года

    Публичный отчет
    5.5 Результаты опросом общественного мнения студентов, преподавателей, потенциальных работодателей о качестве предоставляемых образовательных услуг, организации учебного процесса,
  2. Утвержден Ученым Советом университета 01. 07. 2008 г. Протокол №6 Ректор А. В. Воронин Петрозаводск 2008 аннотация отчет

    Публичный отчет
    Отчет выполнен по результатам самообследования Петрозаводского государственного университета, проводившегося в течение 2007 – 2008 учебного года. В ходе самообследования анализировались все основные направления деятельности университета.
  3. Положение о дипломном проектировании (в двух частях) разработано и внесено рабочей группой под руководством декана лесотранспортного факультета Сыктывкарского лесного института кандидата технических наук, доцента

    Диплом
    Сыктывкарский лесной институт – филиал государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургская государственная лесотехническая академия имени С.
  4. Положение о дипломном проектировании (в двух частях) разработано и внесено рабочей группой под руководством декана лесотранспортного факультета Сыктывкарского лесного института кандидата технических наук, доцента З.

    Диплом
    федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.
  5. Отчет о результатах самообследования факультета политических и социальных наук по состоянию на 01. 06. 2008 года

    Публичный отчет
    Отчет выполнен по результатам самообследования факультета политических и социальных наук, проводившегося в течение 2007–2008 учебного года. В ходе самообследования анализировались все основные направления деятельности факультета.

Другие похожие документы..