Ensuring Reliable Operation of Machine Parts with a New System of Variable Tolerances

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The article describes an algorithm for determining the system of tolerances for ensuring reliable operation of parts on the section. The block diagram of the program for determining the variable tolerances is demonstrated. There determined blocks of initial information − broken and smooth curves of the controlled parameter, histogram and graph of resource distribution and definition of active area of control, and blocks of building graphs of “marginal fan curves of wear” and systems of admissions for objects of study of two types: for universal fuel pump (UTN-5) and four-section small-sized fuel pump with mechanical regulator. Two ways of determining the system of tolerances are suggested. Variant 1 is a graphical way through constructing “limit fan curves of wear” and determining tolerances by the value of ordinates in the control points. Variant 2 is an analytical way. There is created a formula to replace the graphical method for determining system tolerances.
Materials and Methods. Two models of high-pressure pump were selected as objects of the study. Nominal and limit values of parameters were known for the pumps. Schedules for checking and equation of wear curves are determined. Dependencies describing the pump plunger pair wear curves are determined. A histogram and graph for determining pump life cycles are drawn. The active area of control is determined with a given failure probability coefficient.
Results. As a result of the study the values for the tolerances system of two types of high pressure fuel pumps are obtained. Reliability values for one pump type are determined. Graphic and analytical algorithms for determining the system of tolerances by the formula are developed.
Discussion and Conclusion. The study approves the possibility of using the variable tolerance as a basis for determining the system of tolerances and reliability indicators of the diagnostic object.

Full Text

Введение

Допуски (в отличие от допусков и посадок по ГОСТу 25347-821) при техническом обслуживании и ремонте (ТОР) являются составной частью диагностической системы, ее конечной частью, завершающим этапом в определении исправности деталей машин. Основные положения, классификация, номенклатура диагностических параметров, встроенные системы диагностирования и многое другое отражены в существующих ГОСТах по данной тематике2.

Система допусков – это ограничения, накладываемые на параметры технического состояния (ПТС) деталей машин, находящихся в эксплуатации3 [1].

Если в результате диагностирования, значение контролируемого параметра превысило установленное заранее допускаемое значение (допуск), то считается, что такая деталь «вышла за допуск» и она признается неисправной. Если же диагностируемая деталь не превысила эту отметку, то она считается исправной и работоспособной [2–5]. Актуальность работы состоит в том, что правильно подобранный допуск позволяет оценить исправность детали, ее потребность в замене и срок ее службы.

Рассмотрим это на примере диагностирования топливного насоса высокого давления (ТНВД). В качестве диагностического параметра, характеризующего исправность и работоспособность ТНВД, выбрана его цикловая подача q, полученная на его пусковых оборотах, то есть пусковая цикловая подача, измеряемая в мм3/цикл. Для этого параметра известна величина номинального значения Uном, величина предельного значения Uпр (устанавливается в соответствии с ОСТ4 и РТМ5), а также периодичность проверки при техническом обслуживании № 3 – через 1000 мото-часов. Вместе с этим существуют устройства для контроля цикловой подачи насосов, стенды для диагностики и ремонта ТНВД.

Поскольку диагностирование проводится по графику Tk = {tki}, например, периодически через определенную межконтрольную наработку tm, то значение допуска Uдоп – D устанавливается таким, чтобы деталь после i-й проверки (tki) при наработке tki могла без отказа доработать до следующей проверки (i+1), при наработке tki+1, то есть через межконтрольную наработку tm (рис. 1).

 

 
 
Риc. 1. Изменение контролируемого параметра на участке tk1 … tk2:
U(t) – изменение параметра U(t) за время t, мото-час; Uпр и Uдоп – предельное и допускаемое
значение параметра, ед. изм.; t – наработка, мото-час; tm – межконтрольная наработка, мото-час;
tk1 и tk2 – наработка, мото-час

Fig. 1. Change of a controlled parameter on the section tk1 ... tk2:
U(t) – parameter change U(t) in time t, moto-hour; Ulim and Uperm – limit and permissible value of the
parameter, units of measurement; t – operating time, moto-hour; tm – mikontara life, moto-hour;
tk1 и tk2 – operating time, moto-hour
 

Обычно такой процесс описывается кривой изнашивания диагностируемой детали. Если значение контролируемого параметра изменяется, например, по степенной зависимости U (t) = vi·ta, то Uпр (t) = vi·tk2a и Uдоп (t) = vi·tk1a. Тогда допуск D = Uпр (tk2) · (tk2 / tk1)a или DUпр (tk2) · ((tk1+tm) / tk1)a, где a – показатель степени степенной функции изнашивания; vi – скорость изнашивания, ед. скорости.

Кроме степенной можно использовать и другие элементарные функции и их комбинации. Пример приведен в работе А. А. Соломашкина [6]. Здесь находим анализ существующих и перспективных функций, которые могут использоваться в качестве кривых изнашивания. Для выбора наиболее информативных использовали два критерия: коэффициент достоверности аппроксимации и среднеквадратическое отклонение. Дополнительным условием была монотонность кривой, то есть отсутствие каких бы то ни было экстремумов, так как это не приемлемо для процесса изнашивания, износ идет только в одну сторону.

В итоге были получены следующие результаты. На первом месте – парабола, на втором – степенная функция и на третьем – экспонента. Исторически сложилось так, что чаще всего используется степенная функция, предложенная В. М. Михлиным6.

Обзор литературы

Применение допусков при диагностировании подробно изложено в исследованиях разработчиков по данной теме [1–3].

Основным специалистом по допускам для сельскохозяйственных машин является ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ». Здесь разрабатываются методы и средства диагностирования машин, а также стратегии технического обслуживания и ремонта машин, используя разработанные допуски.

В 2018 г. были разработаны два основных стандарта организаций (СТО) по системе допусков: СТО ВИМСТАНДАРТ 005-20187 и СТО ВИМСТАНДАРТ 004-20188.

Первый СТО декларирует алгоритм получения допуска и формулу, его заменяющую. Здесь допуск переменный, учитывающий скорость изнашивания каждой конкретной детали в отдельности. Это позволяет выбраковывать те детали, у которых текущее значение контролируемого параметра превышает допускаемое значение (допуск). Такие детали находятся «за допуском». Они неисправны, и их следует заменить. Если же допуск не превышен, то деталь «в допуске», она исправна, и ее оставляют в эксплуатации. При этом замене подлежат детали с большой скоростью изнашивания. Они первыми достигают предельного значения, отказывают и первыми подлежат выбраковке. Детали с малой скоростью изнашивания, то есть медленно изнашивающиеся, заменяются в последнюю очередь, дорабатывают до предела и имеют самый большой срок службы. Такой селективный отбор позволяет формировать потоки отказов деталей машин с различной скоростью изнашивания. Это позволяет оптимизировать процесс восстановления замененных деталей по степени их износа. Все процедуры селективного отбора объединены в один общий алгоритм выбраковки с переменным допуском, «реагирующий» на скорость изнашивания. Селективный подбор осуществляется по скорости изнашивания.

Здесь используется переменный допуск взамен постоянного, который не различает скорость изнашивания деталей. Постоянный допуск плохо контролирует отказы деталей с большой скоростью изнашивания и незаслуженно выбраковывает детали с малой скоростью изнашивания, лишая их возможности полностью использовать свой ресурс, то есть доработать до отказа.

Алгоритм выбраковки деталей позволяет заменить одной формулой все процедуры выбраковки деталей и получить значение допуска для деталей с различной скоростью изнашивания.

Второй СТО предназначен для получения основных показателей надежности, то есть вычисления вероятности отказа и среднего срока службы, использует допускаемые значения параметра, полученные в первом СТО. Это хорошее приложение к первому СТО. Вместе они составляют единое целое для решения задачи надежности сельскохозяйственных машин.

Примеры стратегий, существующих и перспективных систем допусков, приведены в некоторых публикациях [7; 8].

Вместе с ФГБНУ «ГОСНИТИ» похожие работы проводят специалисты ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва». В анализе методов оптимизации допускаемых отклонений параметров они ссылаются на методику определения допусков, разработанную В. М. Михлиным, Ю. Н. Артемьевым9 [9], В. Н. Дорогим [2; 3], а также работы таких специалистов, как Л. К. Челпан10, А. А. Соломашкин [10;11] и других.

Материалы и методы

Для вычисления допуска D разработана компьютерная программа, позволяющая по исходным данным определить этот допуск. Блок-схема программы приведена ниже на рисунке 2. Для примера в качестве объекта были выбраны два ТНВД. Один универсальный топливный насос типа УТН-5, а второй – четырехсекционный малогабаритный топливный насос с механическим регулятором (4МТНМ). ТНВД является объектом, неисправность которого приводит к потере мощности дизеля, перерасходу топлива и плохой экологии в том месте, где работает насос.

 

 
 
Рис. 2. Блок-схема исследований

Fig. 2. Block diagram of research
 

Блок 1 – блок начальной, исходной информации. В качестве исходной информации была выбрана пусковая цикловая подача насоса.

Значение пусковой цикловой подачи плунжерных пар насоса q можно получить, например, путем проведения стендовых, ускоренных износных испытаний на специальных стендах.

Нормативные параметры насоса

Номинальное значение пусковой цикловой подачи насоса Uном = 140 мм3/цикл. Предельное значение пусковой цикловой подачи насоса Uпр = 110 мм3/цикл. Время испытаний ti = (0, 4, 8, 12, 16, 20, 24), стендо-час. Коэффициент ускорения испытаний Ku = 100. Результаты таких испытаний для насоса УТН-5 приведены в виде массива q (8 x 7) на рисунке 3.

 

 
 
 
Рис. 3. Исходные данные насоса УТН-5 – пусковая цикловая подача плунжерных пар:
q – пусковая цикловая подача плунжерных пар насоса, мм3/цикл

Fig. 3. Input data of UTN-5 pump – starting injection plunger: q – starting injection quantity
plunger pump, mm3/cycle
 
 

В блоке 2 точечные значения контролируемого параметра преобразуются в график на рисунке 4.

 

 
Рис. 4. Значения контролируемого параметра пусковой цикловой подачи плунжерных пар насоса.
Ломанные кривые: q1…q8 – пусковая цикловая подача насоса, мм3/цикл; t – наработка, стендо-час

Fig. 4. The values of the controlled parameter starting cycle flow of the pump plunger pairs. Broken
curves: q1…q8 – starting cycle pump flow, mm3/cycle; t – time, stand-hour
 
 

Далее в блоке 3 ломаные кривые аппроксимируются гладкой степенной функцией, строится соответствующий график (рис. 5) и определяется среднее значение коэффициента a – показателя степени, степенной функции каждой плунжерной пары насоса. Здесь же устанавливается предельное значение параметра Uпр = 110 мм3/цикл.

 

 
 
Рис. 5. Кривыe изнашивания насоса и предельное значение пусковой цикловой подачи
плунжерных пар насоса. Гладкие кривые: U1…U8 – пусковая цикловая подача насоса, мм3/цикл;
t – наработка, мото-час; 110 – предельное значение подачи, мм3/цикл

Fig. 5. The wear curves of the pump and the limit value of the starting cycle flow of the pump plunger
pairs. Smooth curves: U1…U8 – starting cycle pump flow, mm3/cycle; t – operating time, moto-hour;
110 – limit value of flow, mm3/cycle
 
 

В блоке 4 определяются локальные ресурсы плунжерных пар и строится гистограмма и график закона распределения ресурса насоса.

Значения локальных ресурсов каждой плунжерной пары составляют: Resi = 1 943, 2 983, 2 440, 2 441, 1 138, 1 631, 2 127, 3 877. Вид графика закона распределения ресурса насоса приведен ниже в (1).

Res(t)= 1 2π σ exp 1 2 σ 2 tμ 2 .  (1)

График гистограммы и закона распределения ресурса приведен ниже, на рисунке 6. Здесь Тср = 2 322 мото-часов, среднее квадратическое отклонение ресурса σ = 840 мото-часов.

 

 

 
 
Рис. 6. Гистограмма и закон распределения ресурса насоса: Res(t) – ресурс насоса; t – наработка
насоса, мото-час

Fig. 6. Histogram and distribution of the pump resource: Res(t) – pump resource; t – pump operating
time, moto-hour
 
 

Далее идут блоки определения допусков. В Блоке 5 проводится определение активного участка контроля (АУК) и графика будущих проверок Тк.

АУК устанавливается при условии определения активного участка контроля с известным значением B. Здесь B – это  коэффициент доверительной безотказности работы объекта контроля – насоса. Для машиностроения B = 95 %, то есть на зону АУК приходится примерно 95 % всех отказов насоса из закона распределения его ресурса.

Так как 95 % составляет ширину наработки в 2σ слева и справа от середины графика ресурса, то левая граница АУК будет – t_нач = Тср – 2·σ, а правая – t_кон = Тср + 2·σ. Следовательно, начало участка АУК будет – t_нач = Тср – 2·σ = 2 333 – 2 · 840 = 642 мото-часа, а конец участка АУК – 4 002 мото-часа. Таким образом, весь активный участок контроля АУК, на который приходится 95 % отказов насоса, будет выглядеть так, как на рисунке 7.

 

 
 
Рис. 7. Активный участок контроля АУК: Res(t) – ресурс насоса;
t_нач и t_кон – начало и конец АУК, мото-час; t – наработка, мото-час

Fig. 7. Active phase of control APC: Res(t) – pump resource;
t_begin and t_end – start and finish of the APC, moto-hour; t – operating time, moto-hour
 
 

Далее, в Блоке 6 задают график проведения проверок насоса Tk и определяют «предельные веерные кривые изнашивания» его плунжерных пар. Сначала определяют коэффициент скорости v1, а затем уравнения этих «предельных веерных кривых изнашивания». Зная значения этих кривых, определяют систему допусков (несколько допусков) как значения кривых в соседних точках этих кривых, полученных для значений, соответствующих графику проведения проверок Tk. Для наглядности строят график «веерных кривых» и на этом графике определяют значения допусков (рис. 8). Пример таких вычислений приведен ниже.

 

 
 
Рис. 8. График «предельных веерных кривых изнашивания» плунжерных пар насоса и системы
допусков, полученные графически D1, D2, D3 и D4: veer0 (t0) … veer4 (t0) – «предельные веерные
кривые изнашивания» плунжерных пар насоса, мм3/цикл; система допусков
D1…D4, мм3/цикл; t0 – наработка, мото-час

Fig. 8. Graph of limit fan wear curves of pump plunger pairs and tolerance systems obtained graphically
D1, D2, D3 and D4: veer0 (t0) … veer4 (t0) – limit fan curves of the pump’s plunger vapors, mm3/cycle;
D1...D4 – tolerance system, mm3/cycle; t0 – work, moto-hour
 
 

Определение «предельных веерных кривых изнашивания» и допусков (2…6). Из графика видно, что:

veer0 (t0) = v10 · t0a + Uном

veer0 (Tk_10) = 110,            (2)

veer1 (t1) = v11 · t1a + Uном

veer1 (Tk_10) = 124,406,        (3)

veer2 (t2) = v12 · t2a + Uном

veer2 (Tk_11) = 119,541,        (4)

veer3 (t3) = v13 · t3a + Uном

veer3 (Tk_13) = 117,135,        (5)

veer4 (t4) = v14 · t4a + Uном

veer4 (Tk_14) = 115,698.        (6)

Результаты исследования

Допуски, полученные графически, приведены на рисунке 8 (7…10).

D1 = veer1 (Tk_10)    D1 = 124,406,   (7)

D2 = veer2 (Tk_11)    D2 = 119,541,   (8)

D3 = veer3 (Tk_12)    D3 = 117,135,   (9)

D4 = veer4 (Tk_13)    D4 = 115,698. (10)

Указанный алгоритм содержит 6 связанных между собой блоков. Это следующие блоки: начальный блок и блок с исходной информацией. Здесь точечную информацию преобразуют в графическую. Далее, по этим данным строятся гистограмма и график закона распределения ресурса диагностируемого объекта. Затем формируется активный участок контроля, на который приходится заданный процент отказов. Далее, на этом участке задается график проведения проверок, строятся нужные (предельные веерные) кривые, и с их помощью графически определяются кривые изнашивания и допуска. В итоге с помощью 6 блоков, содержащих различную информацию, графически определяются допуски.

Блок 7. Для получения этих допусков другим аналитическим способом разработана формула, определяющая эти же допуски аналитически, то есть по формуле, приведенной ниже.

Допуски, полученные по прилагаемой формуле, представляют группу допусков (систему допусков, полученных по формуле 11), заменяя целый алгоритм, состоящий из нескольких (в данном случае шести), связанных между собой различных блоков11.

D(i)=UНОМ+(UПРUНОМ)tm0+(i1)tmtm0+itmalfa.  (11)

Результаты, полученные аналитически (12):

D (1) = 127,637   D (2) = 120,852 

D (3) = 117,843   D (4) = 116,141. (12)

Результаты, полученные графически (13):

D (1) = 127,637   D (2) = 119,541

D (3) = 117,135   D (4) = 115,698. (13)

Результаты, полученные аналитически, отличаются от результатов, полученных графически, незначительно, на несколько процентов.

Получив систему допусков для этого насоса, можно определить его основные показатели надежности, такие как вероятность отказа Q и средний срок службы Тср. Результаты расчета приведены в таблице 1.

 

Таблица 1 Расчеты показателей надежности для переменного допуска

Table 1 Calculations of reliability metrics for variable tolerance

 

Показатели надежности / Reliability indicators

Формула для вычисления /
Formula for calculating

Результат / Result

Вероятность отказа /Probability of failure

qОТК1=0tm0Res(t)dt

0,020

Вероятность замены /Probability of replacement

qЗАМ1=0Tk_14Res(t)dt

0,977

Фактическая вероятность отказа /
Actual probability of failure

Qф1 = qотк1

0,020

Общая вероятность отказа /
Total probability of failure

Q1= qотк1 + qзам1

0,996

Срок службы отказавших деталей, мото-час /Service life of failed parts, moto-hour

tОТК1=0tm0tRes(t)dt

8,194

Срок службы предварительно замененных деталей, мото-час /Service life of pre-replaced parts, moto-hour

tЗАМ1=Tk_10Tk_10Tk_11Restdt++Tk_11Tk_11Tk_12Restdt++Tk_12Tk_12Tk_13Restdt++Tk_13Tk_13Tk_14Restdt

1 821

Фактический срок службы, мото-час /Actual service life, moto-hour

Tф1 = tотк1 + tзам1

1 829

Средний срок службы, мото-час / Average service life, moto-hour

Tср

2 322

Коэффициент вероятности отказа /Failure probability factor

kQ1=Qф1Q1

0,020

Коэффициент срока службы /Service life factor

kT1=Tф1Tср

0,788

 

Локальные и интегральные показатели надежности насоса q, t и Q1, Tcp1, полученные по методике, изложенной в СТО ВИМСТАНДАРТ 004-201812. Здесь расчеты приведены для переменного допуска.

Расчеты в таблице показывают, что для этого насоса при среднем сроке службы 2 322 мото-часов фактический срок службы равен 1 829 мото-часов, или 78,8 % от среднего, а вероятность отказа составляет 0,02, что является весьма незначительным для данного экземпляра.

Для сравнения результатов расчета дополнительно приведены исследования по определению системы допусков для другого типа ТНВД – 4МТНМ. Результаты приведены ниже.

Исходные данные насоса 4МТНМ:

Tcp = 9450     σ = 500.         (14)

Uном = 173   Uпр = 135   tm0 = 7 800

tm = 500   a = 1,822.          (15)

Определение допускаемых значений параметра Di для данного графика проверок (16; 17). Допускаемые значения параметра Di (18; 19), полученные графически (рис. 9):

D1 = 139,043   D2 = 138,819  

D3 = 138,618   D4 = 138,438.   (16)

D5 = 138,274   D6 = 138,126

D7 = 137,990   D8 = 137,833.  (17)

Допускаемые значения параметра Di, полученные по приведенной формуле (11), указаны ниже в (18; 19):

D(1) = 139,043   D(2) = 138,819

D (3) = 138,618   D (4) = 138,438. (18)

D(5) = 138,274   D(6) = 138,126 

D(7) = 137,990   D(8) = 137,866. (19)

На рисунке 9 приведены «предельные веерные кривые изнашивания» плунжерных пар насоса ТНВД – 4МТНМ, мм3/цикл, (типа 2…6), а также предельное значение цикловой подачи – 135 мм3/цикл.

 

 
 
Рис. 9. «Предельные веерные кривые изнашивания» плунжерных пар насоса
ТНВД – 4МТНМ, мм3/цикл; 135 – предельное значение цикловой подачи, мм3/цикл

Fig. 9. “Limiting fan curves of wear” of TNVD pump plunge pairs – 4МТНМ, mm3/cycle;
135 – cycle limit, mm3/cycle
 
 

На рисунке 10 показан способ определения допускаемых значений параметра D1 (139,0 мм3/цикл) и D5 (138,2 мм3/цикл).

 

 
 
Рис. 10. Система допусков для насоса 4МТНМ: Veeri (t) – «предельные веерные кривые
изнашивания» плунжерных пар насоса ТНВД – 4МТНМ, мм3/цикл; D1, D5 – допускаемые значения

Fig. 10. The system of tolerances for 4МТНМ pump: Veeri (t) – “limit fan curves of wear”
of the TNVD pump plungers – 4МТНМ, mm3/cycle; D1; D5 – value allowed
 
 

Анализируя формулы (16; 17) и (18; 19), можно сделать вывод о том, что чем меньше коэффициент вариации ресурса, чем дальше график закона распределения ресурса находится от начала координат, тем меньше отличия между значениями допусков, полученных графически и аналитически. Дополнительно для указанного случая, когда скорость изнашивания деталей остается примерно постоянной, допуски можно определять, используя постоянную допуска D = 138 (для описанного случая).

Обсуждение и заключение

Допуски в ТОР являются составной частью диагностической системы, ее заключительной частью, завершающим этапом в определении исправности деталей машин. Это ограничения, накладываемые на изменения паспорта транспортного средства (ПТС) деталей машин, находящихся в эксплуатации. Если эти ограничения превышают нормативные допуски, то вероятность отказа детали машины очень высокая, то есть за допуском, но меньше предельной, такую деталь следует заменить, так как она не доработает до следующей межконтрольной проверки. Она считается неисправной.

В качестве допуска используются либо значения, полученные в алгоритме определения системы допусков, либо специально разработанная функция, заменяющая его и определяющая значения допуска при заданной наработке детали.

Итак, если в результате диагностирования значение контролируемого параметра превысило установленный заранее допуск, то считается, что такая деталь «вышла за допуск» и является неисправной. И наоборот, если значение контролируемого параметра «в допуске», то есть оно не превысило допуск, то такая деталь считается исправной и работоспособной.

В состав этой системы допусков входят: номинальное Uном, допускаемое Dдоп и предельное значение Uпр контролируемого параметра, а также график проведения проверок ПТС – Tki = {tki} и уравнение кривой изнашивания, например, U(t) = ΔU + v·ta, где U(t) – ресурсный параметр (износ); ΔU – показатель приработки; t – наработка; v – скорость изнашивания; a – показатель степени степенной кривой изнашивания.

Такая система наиболее эффективна при ресурсном диагностировании. Она позволяет оценить исправность и срок службы деталей машины за весь срок ее эксплуатации. Система считается ресурсосберегающей, так как при ее использовании резко сокращается число отказов в эксплуатации. Способ задания и использования такой ресурсосберегающей системы допусков представлен в существующих методиках.

Приведены примеры алгоритма и компьютерных программ применительно к двум ТНВД. Результаты вычисления системы допусков, полученные при помощи алгоритма и разработанной функции, отличаются незначительно, на 2…3 %, что свидетельствует о минимальной погрешности определения системы допусков.

 

 

1           ГОСТ 25347-82. Основные нормы взаимозаменяемости. Единая система допусков и посадок. Поля допусков и рекомендуемые посадки (с Изменением N 1).

2           ГОСТ 25044-81. Техническая диагностика. Диагностирование автомобилей, тракторов, сельскохозяйственных, строительных и дорожных машин. Основные положения; ГОСТ 25176-82. Техническая диагностика. Средства диагностирования автомобилей, тракторов, строительных и дорожных машин. Классификация. Общие технические требования; ГОСТ 26048-83. Техническая диагностика. Системы тормозные автомобилей, тракторов и монтируемых на их базе строительных и дорожных машин. Номенклатура диагностических параметров; ГОСТ Р 52122-2003. Техническая диагностика. Локомотивы магистральные. Встроенные системы диагностирования. Общие требования.

3           Михлин В. М. Прогнозирование технического состояния машин. М.: Колос, 1976. 287 с.; Михлин В. М. Техническая диагностика тракторов и зерноуборочных комбайнов. М.: Колос, 1987. 287 с.; Михлин В. М. Теоретические основы прогнозирования технического состояния тракторов и сельскохозяйственных машин: дис. … док. техн. наук. М., 1974. 378 с.

4           ОСТ 23.1.364-81. Насосы топливные высокого давления тракторных и комбайновых дизелей. Метод ускоренных испытаний на надежность.

5           РТМ 37.031.004-78. Надежность изделий автомобилестроения. Система сбора и обработки информации. Единый классификатор неисправностей изделий автомобилестроения (классификация и кодирование неисправностей).

6           Михлин В. М. Теоретические основы прогнозирования технического состояния...

7           СТО ВИМСТАНДАРТ 005-2018. Методика определения системы допусков для деталей сельскохозяйственных машин с учетов скорости их изнашивания.

8           СТО ВИМСТАНДАРТ 004-2018. Методика определения основных показателей надежности деталей сельскохозяйственных машин с различной скоростью изнашивания.

9           Артемьев Ю. Н. Качество ремонта и надежность машин в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1981. 239 с.

10          Челпан Л. К. Предельные и допускаемые параметры дизелей, размеры деталей и соединений при ремонте: автореф. дис. … д-ра техн. наук. М., 1990. 44 с.

11          Формула разработана А. А. Соломашкиным.

12          СТО ВИМСТАНДАРТ 004-2018. Методика определения основных показателей надежности деталей...

 

×

About the authors

Viatcheslav A. Denisov

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: va.denisov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3245-394X
ResearcherId: T-4062-2018

Head of Scientific Direction “Ensuring the Reliability of Agricultural
Machinery”,D.Sc. (Engineering), Professor

Russian Federation, 5, 1st Institutskiy Proyezd, Moscow 109428

Aleksey A. Solomashkin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Author for correspondence.
Email: littor2013@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0781-4715
ResearcherId: Y-8907-2019

Leading Specialist

Russian Federation, 5, 1st Institutskiy Proyezd, Moscow 109428

References

  1. Mikhlin V.M., Dorogoy V.N. Determination Method of Details Allowable Wear Ensuring the Improvement of Their Unfailing Performance. Vestnik mashinostroeniya = Russian Engineering Research.2008; (7):11-14. Available at: https://www.mashin.ru/files/ve708.pdf (accessed 19.02.2020). (In Russ.)
  2. Dorogoy V.N. New Method for Determining Permissible Wear on Machine Parts and Connections.Mashinno-tekhnologicheskaya stantsiya – MTS = Machine Technological Station – MTS. 2008;(3):5-10. (In Russ.)
  3. Dorogoy V.N., Mikhlin V.M. Algorithm of the Resource-Saving Method for Determining and Assessing Permissible Wear and Tear. Trudy GOSNITI = Works of GOSNITI. 2008; 102:191-194. (In Russ.)
  4. Zichenkov M.Ch., Kondakov I.O., Shanygin A.N. Novel Approach to Design of Lightweight and Reliable Composite Primary Aircraft Structures. Nauchnyy vestnik MGTU GA = Civil Aviation High Technologies. 2016; 19(6):127-136. Available at: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/994 (accessed 19.02.2020). (In Russ.)
  5. Martyshkin A.P, Maskaykina S.E., Polueshina N.I., et al. Analysis of Machines’ Elements Limit Value Parameter Justification with Derivation of Practical Formula to Find Limit Declination of the Parameter with Given Reliability. Internet-zhurnal “Naukovedenie” = Sociology of Science Internet Journal. 2015; 7(2):109.Available at: https://naukovedenie.ru/PDF/33TVN215.pdf (accessed 19.02.2020). (In Russ.)
  6. Solomashkin A.A. Choosing Approximating Functions for Describing Machinery Parts Wear Curve.Mezhdunarodnyy nauchnyy zhurnal = International Scientific Journal. 2011; (4):104-108. (In Russ.)
  7. Kazakova V.A., Shinkevich V.A. Corporate Standards: a Driver for Innovative Agribusiness Development.Standarty i kachestvo = Standards and Quality. 2019; (6):52-54. (In Russ.)
  8. Kokoreva E.B. The Improved Utilization of Agricultural Machinery. Byulleten nauki i praktiki =Bulletin of Science and Practice. 2018; 4(2):320-325. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-effektivnosti-ispolzovaniya-selskohozyaystvennoy-tehniki (accessed 19.02.2020). (In Russ.)
  9. Artemev Yu.N. Methodology for Calculating the Permissible Repair Dimensions and Tensions of Tractor Engines and Couplings. Trudy GOSNITI = Works of GOSNITI. 1994; 4:3-20. (In Russ.)
  10. Solomashkin A.А. Strategies for Maintenance and Repair of Machines. Trudy GOSNITI = Works of GOSNITI. 2017; 128:145-151. Available at: http://vimtsm.ru/wp-content/uploads/2019/03/128_2017.pdf(accessed 19.02.2020). (In Russ.)
  11. Chernoivanov V.I., Denisov V.A., Solomashkin A.A. An Algorithm for Comparing the Two Systems of Tolerances. Selskokhozyaystvennaya tekhnika: obsluzhivanie i remont = Agricultural Machinery:Maintenance and Repair. 2019; (2):49-54. Available at: https://panor.ru/articles/algoritm-sravneniyadvukh-sistem-dopuskov/2956.html (accessed 19.02.2020). (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Change of a controlled parameter on the section tk1 ... tk2: U(t) – parameter change U(t) in time t, moto-hour; Ulim and Uperm – limit and permissible value of the parameter, units of measurement; t – operating time, moto-hour; tm – mikontara life, moto-hour; tk1 и tk2 – operating time, moto-hour

Download (23KB)
3. Fig. 2. Block diagram of research

Download (25KB)
4. Fig. 3. Input data of UTN-5 pump – starting injection plunger: q – starting injection quantity plunger pump, mm3/cycle

Download (77KB)
5. Fig. 4. The values of the controlled parameter starting cycle flow of the pump plunger pairs. Broken curves: q1…q8 – starting cycle pump flow, mm3/cycle; t – time, stand-hour

Download (49KB)
6. Fig. 5. The wear curves of the pump and the limit value of the starting cycle flow of the pump plunger pairs. Smooth curves: U1…U8 – starting cycle pump flow, mm3/cycle; t – operating time, moto-hour; 110 – limit value of flow, mm3/cycle

Download (59KB)
7. Fig. 6. Histogram and distribution of the pump resource: Res(t) – pump resource; t – pump operating time, moto-hour

Download (49KB)
8. Fig. 7. Active phase of control APC: Res(t) – pump resource; t_begin and t_end – start and finish of the APC, moto-hour; t – operating time, moto-hour

Download (50KB)
9. Fig. 8. Graph of limit fan wear curves of pump plunger pairs and tolerance systems obtained graphically D1, D2, D3 and D4: veer0 (t0) … veer4 (t0) – limit fan curves of the pump’s plunger vapors, mm3/cycle; D1...D4 – tolerance system, mm3/cycle; t0 – work, moto-hour

Download (53KB)
10. Fig. 9. “Limiting fan curves of wear” of TNVD pump plunge pairs – 4МТНМ, mm3/cycle; 135 – cycle limit, mm3/cycle

Download (55KB)
11. Fig. 10. The system of tolerances for 4МТНМ pump: Veeri (t) – “limit fan curves of wear” of the TNVD pump plungers – 4МТНМ, mm3/cycle; D1; D5 – value allowed

Download (58KB)

Copyright (c) 2025 Denisov V.A., Solomashkin A.A.

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

Founded in 1990
Certificate of registration PI № FS77-74640 of December 24 2018.

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».