Расчет и прогнозирование показателей надежности автомобилей. Оптимизация эффективности работы средств обслуживания автомобилей. Прогнозирование грузооборота автотранспортного предприятия
Дипломная работа - Транспорт, логистика
Другие дипломы по предмету Транспорт, логистика
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
УЧРЕЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ
БРЕСТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
Кафедра Технической эксплуатации автомобилей
КУРСОВАЯ РАБОТА
по диiиплине Научные исследования и решение инженерных задач
на тему: Расчет и прогнозирование показателей надежности автомобилей. Оптимизация эффективности работы средств обслуживания автомобилей. Прогнозирование грузооборота автотранспортного предприятия
Выполнил: студент гр. ТЭА-14
специальности 1-37 01 06
Техническая эксплуатация автомобилей
А.И.Стаскевич
Проверил:
С.В. Монтик
Брест 2010
Содержание
ВВЕДЕНИЕ
. Расчет и прогнозирование ресурса автомобиля
. Расчет параметров эффективности работы средств обслуживания автомобилей, как системы массового обслуживания
3. Прогнозирование грузооборота АТП
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
РЕФЕРАТ
Расчет и прогнозирование показателей надежности автомобилей. Оптимизация эффективности средств обслуживания автомобилей. Прогнозирование грузооборота автотранспортного предприятия / Морозов А.И. гр. ТЭА-15 - Брест: 2010г. - 28 с.: 12 ил., 10 табл., 6 источников.
Ключевые слова: расчет ресурса автомобилей, оптимизация средств обслуживания автомобилей.
Выполнен расчет ресурса легкового автомобиля Икарус - 280, оптимизирована эффективность работы средств обслуживания автомобилей по критерию минимума затрат от функционирования системы, выполнен прогноз грузооборота автотранспортного предприятия (АТП) на перспективу.
расчет ресурс автомобиль обслуживание грузооборот предприятие
ВВЕДЕНИЕ
Целью курсовой работы является закрепление и углубление знаний, полученных при изучении теоретического курса и выполнении лабораторных работ, а также получения практических навыков в расчете и прогнозировании показателей надежности автомобилей и их узлов и агрегатов, оптимизация эффективности работы средств обслуживания автомобилей, и прогнозирование грузооборота АТП на перспективу.
В курсовой работе выполнен расчет ресурса легкового автомобиля
Икарус - 280, оптимизирована эффективность работы средств обслуживания автомобилей по критерию минимума затрат от функционирования системы, выполнен прогноз грузооборота АТП на перспективу.
1. Расчет и прогнозирование ресурса автомобиля
Задание
На основании результатов подконтрольной эксплуатации автомобилей необходимо выполнить расчет показателей надежности автомобиля: определить среднее значение и среднее квадратическое отклонение ресурса (пробега) до капитального ремонта, коэффициент вариации, доверительный интервал, а также закон распределения ресурсов автомобилей, построить полигон экспериментального распределения, интегральную функцию эмпирического определения, выбрать теоретический закон распределения, рассчитать и построить графики дифференциальной и интегральной функций выбранного теоретического распределения, проверить совпадение теоретического и экспериментального распределения с помощью критерия Пирсона. Затем, используя теоретический закон необходимо выполнить прогноз количества автомобилей той же модели, которые потребуют капитального ремонта или списания в заданном интервале пробега и при заданном пробеге. Исходные данные (вариант №14)
Автомобиль: Икарус - 280.
Показатель: Ресурс (пробег) до капитального ремонта (КР), .
Общее количество наблюдаемых автомобилей: N= 50.
Таблица 1.1 - Результаты подконтрольной эксплуатации автомобилей
№ интервалаГраницы интервала, (тыс. км)Кол-во автомобилей, потребовавших КР, отдо1122195421952687326834111434141411541448796487560575606333Спрогнозировать количество аналогичных автомобилей, которые потребуют капитального ремонта в интервале пробега от 268 до 341, а также при пробеге до 560. Общее количество автомобилей равно: N1 =64. Порядок расчета
1.1 Определение среднего значения ресурса (пробега) автомобиля до КР, доверительного интервала, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации Для этого определяем середины интервалов пробега и относительные частоты mi [1]:
, (1)
где mi - относительная частота экспериментальных значений, попавших в i-й интервал вариационного ряда; ni - число попаданий экспериментальных значений в i-й интервал; N - общее количество наблюдаемых автомобилей. Для удобства расчета результаты расчета сводим в таблицу 2.
Среднее значение ресурса до КР, рассчитываем следующим образом
, (2)
где - количество интервалов, .
Из таблицы 2 видно, что .
Дисперсию экспериментальных данных определяем при [1]:
, (3)
Тогда .
Таблица 1.2 - Результаты расчета параметров экспериментального распределения ресурса автомобиля до КР
№ инт. iГраницы интервала, К-во а/м, потребо-вавших КР, Относи-тельная частота, Середина интервала, отдо1122195 4 0,08158,512,6842378,34169513,36219526870,14231,532,4117651,78123562,463268341110,22304,566,993583,2239415,424341414110,22377,583,05172,661899,26541448790,18450,581,097420,1066780,90648756050,1523,552,3525325,54126627,70756063330,06596,535,7953888,98161666,94Суммы364,36689466,02
Недостатком дисперсии является то, что она имеет размерность квадрата случайной величины и поэтому не обладает должной наглядностью. Поэтому на практике чаще всего используют среднее квадратическое отклонение: