В подсистеме диагноза решаются вопросы анализа реального технического состояния вагона и устанавливаются наиболее лимитирующие его составные части. Алгоритм диагностирования технического состояния базовых частей вагонов включает следующие этапы.
На первом этапе исследования изучается интенсивность эксплуатации обследуемых вагонов. К параметрам, характеризующим этот показатель, относятся пробег, масса перевозимого груза, возможность перегруза вагона, коэффициент порожнего пробега, возможность роспуска с сортировочных горок, вид груза и его коррозирующие или абразивные свойства. Изучение интенсивности эксплуатации проводится с целью прогнозирования на-груженности вагона и его узлов.
На втором этапе проводится органолептическийконтроль (наружный и внутренний осмотр) кузова (котла) и рамы вагона. В задачу этого контроля входит выявление отклонений геометрических размеров конструкций обследуемого вагона от проектных размеров, выявление трещин, деформаций, других дефектов, а также определение (при необходимости) зон углубленного исследования материала и сварных соединений конструкций.
На третьем этапе проводится толщинометрия основных несущих элементов конструкции вагона. Эта работа выполняется посредством измерительных приборов и инструментов с целью выявления зон и степени утонения элементов металлоконструкций, которые могут возникать вследствие деформаций, коррозионного или абразивного воздействия внешней среды, грузов или сопрягающихся элементов.
При положительном завершении предыдущих этапов для вагонов, перевозящих опасные грузы, должен быть проведен неразрушающий контроль в соответствии с методиками контроля, основанными на нормативных документах. На следующем этапе диагностирования выполняется разрушающий контроль, в т.ч. металлография. Завершающим этапом является проведение полного комплекса испытаний - статических, ударных, ходовых и, при необходимости, эксплуатационных [12].
Управляющая система РЭС-метода предназначена для проведения расчетно-экспертно-статистического анализа характеристик вагона и выбора рациональных вариантов по управлению его индивидуальным ресурсом. На основе анализа обобщенной информации разрабатывается прогнозная модель функционирования вагона для его будущей эксплуатации. После выполнения экономичных технических решений по обновлению характеристик вагона производится оценка его реального технического состояния.
Прогнозирующая система, используя результаты работы управляющей системы, выполняет расчеты проспекции, т.е. прогнозирования запаса индивидуального ресурса вагона и рационального срока его дальнейшей эксплуатации. Расчеты выполняются с учетом динамики изменения технического состояния вагона посредством экспериментов с его прогнозной моделью. Важное значение для точности прогноза имеет глубина упреждения или прогнозируемый интервал будущей эксплуатации. Удовлетворительные результаты прогноза достигаются при глубине упреждения до 16 лет.
Далее с помощью методов прогнозирования определяется вновь назначенный срок службы вагонов, при котором обеспечивается их безопасная иэкономичная эксплуатация.
В заключение следует отметить, что РЭС-метод управления индивидуальным ресурсом вагона в эксплуатации позволяет: оценивать накопление повреждений в базовых частях вагонов во время эксплуатации (ретроспекция); устанавливать реальное текущее техническое состояние вагона (диагноз); прогнозировать развитие этого состояния в ближайшем будущем (проспекция); разрабатывать рекомендации по увеличению ресурсных возможностей вагона и проводить прогностические расчеты для определения рационального, вновь назначаемого срока полезного использования подвижного состава[12].
3.4 Базы данных
Достоверность оценки и прогнозирования технического состояния вагонов при внедрении прочностного мониторинга в первую очередь зависит от того, насколько используемые математические модели соответствуют действительности. Оценка их достоверности подразумевает возможность выбора из множества доступных моделей наиболее близкую к каждому конкретному случаю. Последнее (выбор) осложнен тем фактом, что сведения о моделях (коррозионного износа, защитных покрытий и т.д.) разбросаны по огромному количеству никак не систематизированных источников. Отсутствие единой базы научных знаний в этой области, во-первых, значительно тормозит научные изыскания, а во-вторых, сводит на нет все достоинства прочностного мониторинга.
Банк данных является современной формой организации хранения и доступа к информации. Существует множество определений банка данных. В «Общеотраслевых руководящих материалах по созданию банков данных» дано следующее определение:
Банк данных – это система специальным образом организованных данных (баз данных), программных, технических, языковых, организационно-методическихсредств, предназначенных для обеспечения централизованного накопления и коллективного многоцелевого использования данных.
Отличительной особенностью банков данных является наличие специальных языков и программных средств, облегчающих для пользователей выполнение всех операций, связанных с организацией хранения данных, их корректировки и доступа к ним [13].
Преимуществами банков данных является:
1. Интегрированное хранение, которое сокращает избыточность хранимых данных, что приводит к сокращению затрат не только на создание и хранение данных, но и на поддержание их в актуальном состоянии;
2. Использование его в организации приводит к сокращению документооборота, форм документов, перераспределению функций между сотрудниками;
3. Повышение качества разработок;
4. Банки данных обеспечивают возможность более полной реализации принципа независимости прикладных программ.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.