Assessment of vehicle damage from the point of a complex technical system with its own structure

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

There is considered a part of the study of post-repair reliability of vehicles from the point of a complex technical system in the form of an algorithm for evaluating diagnostic parameters (probable connections). The problem of the reliability of vehicles in operation is legally put under the control of the President of the Russian Federation and is included in the strategy for ensuring road safety until 2023, which is part of the National Project “Safe Roads”.

The initial data of the study at the stage of evaluating probable connections are the parameters of the vehicle movement in the pre-accident time interval and the voltage acting at the contact point of the object, which is obtained based on these parameters. The main method of assessment is the calculation of cells of different types using the grid method, depending on the nature of the damage to the vehicle. In order to decompose the contact point into cells of different types, it is recommended to use appropriate certified measuring instruments and certified equipment: flaw detectors and so on. For the convenience of using the algorithm and reducing the error of using the given mathematical model in a comprehensive assessment of the reliability of vehicles, the article provides a definition of the reduced volume and correction coefficients.

The output data of the algorithm for evaluating diagnostic parameters are the updated values of stresses at the contact point of the object under study, as well as a detailed picture of the distribution of strain energy in the object. As a result, the obtained values can be used for further evaluation of changes in the regulated values of the vehicle properties established by the manufacturer and controlled within the framework of the failure prevention system or technical inspection.

About the authors

I. I. Tupitsyn

Central research and development automobile and engine institute NAMI

Author for correspondence.
Email: igor.tupitsyn@nami.ru
Russian Federation, Moscow

S. G. Zubris'kiy

Central research and development automobile and engine institute NAMI

Email: igor.tupitsyn@nami.ru

PhD in Engineering

Russian Federation, Moscow

P. A. Krasavin

Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI)

Email: igor.tupitsyn@nami.ru

PhD in Engineering

Russian Federation, Moscow

References

  1. Tupitsyn I.I., Zubris'kiy S.G. Search for estimated indicators of post-repair reliability of the vehicle after an accident. Problemy mekhaniki sovremennykh mashin. Ulan-UdE: Vostochno-Sibirskiy gosudarstvennyy universitet tekhnologiy i upravleniya (Ulan-UdE), 2018, pp. 321−324 (in Russ.).
  2. Ivanov N.I. Soprotivleniye materialov [Strength of materials]. 6-e izd. Moscow-SPb.: Gosudarstvennoye Tekhniko-teoreticheskoye izdatel'stvo Publ., 1933. 492 p.
  3. Levin B.R. Spravochnik po nadezhnosti [Reliability handbook]. Pod red. Levina B.R., v 3 tomakh, V. 1. Moscow: Mir Publ., 1969, 339 p.
  4. Tupitsyn I.I., Zubris'kiy S.G., Kravtseva V.A., Krasavin P.A. Residual resource and the nature of vehicle wear in operation. Zhurnal ADI – MADI, 2020. No 2(24) (in Russ.).
  5. Troshchenko V.T. Dispersed fatigue damage to metals and alloys. Report 1. Inelasticity, research methods and results. Problemy prochnosti. 2005. No 4, pp. 12 (in Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Propagation of the impact pulse to the components of the vehicle. Types of cells of the evaluation grid

Download (82KB)
3. Fig. 2. Elementary platforms

Download (184KB)
4. Fig. 3. Evaluation of grid distortion

Download (69KB)
5. Fig. 4. Graphical reflection of the depth of energy absorption and its distribution

Download (82KB)
6. Fig. 5. Refined graphical reflection of the depth of energy absorption and its distribution

Download (170KB)

Copyright (c) 2021 Tupitsyn I.I., Zubris'kiy S.G., Krasavin P.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».