Определение среднего остаточного ресурса машины методом статистического моделирования

Страницы работы

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.

Содержание работы

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

Балтийский государственный технический университет

«ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова

Кафедра Е1 «Стрелково-пушечное, артиллерийское

и ракетное оружие»

1

Лабораторная работа №7

«ОПРЕДЕЛЕНИЕ СРЕДНЕГО ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА МАШИНЫ МЕТОДОМ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ»

Вариант №3

                                               Преподаватель:

доц. Мешков Сергей Анатольевич         /____________/

                                      Студент:

Ефимов Евгений, группа Е191 /___________________/

Санкт-Петербург

2014

Содержание

Содержание. 2

Цель работы.. 3

Исходные данные. 3

Определение СОР машины.. 3

Вывод. 6

ПРИЛОЖЕНИЕ А.. 7


Цель работы

Цель данной работы заключается в определении среднего остаточного ресурса машины методом статистического моделирования.

Исходные данные

Расчет среднего остаточного ресурса(СОР)машины проводится после истечения гарантийного срока a. Для реализации метода статистического моделирования необходимо иметь следующие данные,представленные в таблице 1:

Таблица 1 – Исходные данные

400

— предельное значение выходного параметра

150

— средняя величина

2

— средняя величина

6

— оценка дисперсии

0,34

— оценка дисперсии

, часов

100

— гарантийный срок наработки

В результате производства и опытной эксплуатации группы однотипных машин получены значения средних величин ,  и оценки дисперсий , .

Определение СОР машины

При рассмотрении работы однотипных машин расчет вероятности отказа машины проводится с учетом рассеивания начальных значений выходного параметра, а так же с учетом рассеивания скорости изменения выходного параметра.

Принимаем, что изменение выходного параметра машины подчиняется линейному закону изменения, причем их средние значения по набору однотипных машин равны:

.                                                                                                                                                 (1)

Определим функциональную (аналитическую) зависимость вероятности безотказной работы машины как функцию времени наработки t в следующей последовательности:

·  Вычислим безразмерный параметрZ, который является функцией наработки t:

,                                                                                                                                                 (2)

где часов;

·  Определим вероятность безотказной работы на протяжении времени . Для ее вычисления обратимся к встроенной функции пакета MS Excel "НОРМСТРАСП(…)" (возвращает стандартное нормальное интегральное распределение), где в качестве параметра которой задаём полученный ряд значений параметра Z.

·  Построим график зависимости от времени функции (рисунок 1);

·  Смоделируем выборку случайных чисел. Пользуясь функцией пакетаMS Excel "СЛЧИС(…)" (возвращает равномерно распределенное случайное вещественное число, которое большее или равно 0 и меньше 1), определим () значений –случайных значений, равномерно распределенных в диапазоне от 0 до 1.

·  Наносим на полученный график (рисунок 1) нашу выборку случайных чисел, которая будет графически представлять прямые горизонтальные линии;

·  Определим наработки машины до отказа для каждого числа из случайной выборки. Наработка машины до отказа определяется из уравнения:

.      (3)

Практическое решение этого уравнения проще всего получить графически, для чего на рисунке1 определим точки пересечения кривой и десять прямых (таблица 2).

Таблица 2 — Выборка случайных чисел

1

0,2834512

138

38

2

0,0092587

210

110

3

0,4262509

129

29

4

0,2079970

145

45

5

0,8006072

109

9

6

0,4721999

126

26

7

0,5542512

122

22

8

0,5319015

123

23

9

0,9821810

92

-8

10

0,2611588

140

40

342

·  Пусть имеется n однотипных машин, из которых только k отказали в течение времени , а остальные n-k машин отказали после момента времени . Тогда точечную оценку СОР можно выразить по формуле:

часа,                (4)

где - наработки соответствующих машин до их предельного состояния после момента времени ;  - число наработок, величина которых меньше гарантийного срока .

Рисунок 1 — Вероятность безотказной работы машины

Перечисленные выше вычисления представлены в сводной таблице результатов 3 (приложение А)

Вывод

В данной лабораторной работе был определен средний остаточный ресурс машины методом статистического моделирования, который составляет  часов.


ПРИЛОЖЕНИЕ А

Таблица 3 – Сводная таблица результатов

Похожие материалы

Информация о работе

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.