Оптимізація періодичності діагностування.

Періодичність обслуговування й обсяг робіт у великій мері залежить від типу, технічного стану автомобіля, інтенсивності відмовлень у роботі окремих вузлів і механізмів. Наприклад, у залежності від технічного стану автомобіля обсяг кріпильних робіт може розрізнятися більш ніж у 1,5 рази. Різниця між обсягами кріпильних робіт у бортових автомобілів і самоскидів досягає 20%. Необхідність у поточних ремонтах з'являється в значно великих межах.

Примусове обслуговування і ремонт економічно доцільно виконувати в тому випадку, коли спостерігається невелике розсіювання термінів появи тих чи інших відмовлень в агрегатах автомобілів. Для ЩО і ТО–1 з достатньої для практичних цілей точністю можна установити середні періодичності обслуговування.

Для ТО–2 періодичність обслуговування коливається в значних межах і установити якусь середню норму пробігу важко. У зв'язку з цим багато роботи з ТО–2, як і поточний ремонт, необхідно виконувати в міру виявлення граничних станів, близьких до відмовних.

Отже, що діють режими і методи організації технічного обслуговування і поточного ремонту вимагають подальших досліджень і уточнень.

Задача визначення оптимальних моделей профілактики може розглядатися як перебування оптимального керування випадковим процесом.

Рис.18. Графік обслуговування при даному розподілі відмовлень.

Для реалізації оптимальних методів обслуговування необхідно установити таку періодичність діагностування, що була б менше середнього пробігу між відмовленнями, коли діагностування й обслуговування не виробляються. З урахуванням цієї вимоги при даному методі обслуговування будуть відвернені вес відмовлення, що лежать у розподілі праворуч від величини l′ (мал.18).

Щоб визначити оптимальну періодичність діагностування, необхідно вирішити задачу мінімізації питомих витрат. Запишемо вираження для питомих витрат і дорівняємо похідну цього вираження до нуля.

Для практичного використання отриманих залежностей можна застосувати графічний метод визначення оптимальної періодичності діагностування. Уведемо величину, рівну відношенню оптимальної періодичності l′ діагностування до середнього значення пробігу  між відмовленнями, і назвемо її коефіцієнтом оптимальності .

Коефіцієнт оптимальності τ показує, у скількох разів оптимальна періодичність діагностування чи більше менше середнього пробігу між відмовленнями при різних значеннях параметрів, що входять у рівняння. Криві, що характеризують залежність коефіцієнта оптимальності τ від параметрів, можна називати кривими оптимальної періодичності.

При нормальному законі розподілу коефіцієнт варіації  цілком характеризує форму розподілу. Тому криві оптимального поводження будемо розглядати для різних значень коефіцієнта варіації, що автоматично враховує значення параметрів закону , σ. Криві оптимального поводження, обчислені і побудовані для нормального закону розподілу в залежності від відношення середніх витрат на профілактику і ремонт для різних значень коефіцієнта варіації?, представлені на мал.19.

Рис. 19. Залежність коефіцієнта оптимальності від відношення витрат:

1 – τ = 0,1; 2 – 0,2; 3 – 0,3; 4 – 0,4; 5 – 0,5.

 В міру збільшення відносини витрат на профілактику і ремонт коефіцієнт оптимальності τ також зростає, тобто оптимальна періодичність діагностування l′ наближається до середнього значення пробігу між відмовленнями. Це свідчить про те, що більш заглиблені діагностика й обслуговування, що вимагають великих витрат, ефективніше запобігають відмовленням, тому оптимальна періодичність діагностування може бути збільшена.

Навпаки, зі зростанням коефіцієнта варіації υ коефіцієнт оптимальності убуває, тобто оптимальна періодичність діагностування зменшується при тому самому значенні відносини Сп._р/Ст._р, і збільшується розкид пробігів між відмовленнями навколо середнього значення. Таким чином, щоб з однаковою ефективністю запобігати відмовлення, періодичність діагностування повинна бути зменшена.

З графіка також видно, що зі зростанням відносини Сп._р/Ст._р і зменшенням коефіцієнта варіації υ коефіцієнт оптимальності прагне до значення 0,75–0,90. Звідси випливає важливий для практики висновок, відповідно до якого оптимальна періодичність діагностування для випадку нормального розподілу не повинна перевищувати 0,90  .

Залежність коефіцієнта оптимальності τ для випадку закону Вейбулла від відношення Сп._р/Ст._р і параметра форми β представлена на мал.19,б. Неважко помітити, що зі зростанням відносини Сп._р/Ст._р коефіцієнт оптимальності τ також збільшується.