Авторы:
Л.А. Новопашин, кандидат технических наук, доцент,
С.В. Балаба, аспирант
Уральский государственный аграрный университет (Екатеринбург, ул. Карла Либкнехта, 42).
В.В. Крудышев, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент,
И.С. Лазарев, кандидат сельскохозяйственных наук, старший преподаватель,
А.В. Филиппов, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент,
Н.В. Хабибуллина, кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник
Уральский институт ГПС МЧС России (Екатеринбург, ул. Мира, д.22).
Аннотация. Пожарные автомобили создаются на базовом шасси стандартных грузовых и легковых автомобилей, но в отличие от них имеют более тяжелые условия эксплуатации: выезд с непрогретым двигателем, движение со значительными ускорениями и частыми торможениями при полной загрузке автомобиля, работа в любых климатических условиях. По этой причине они быстрее изнашиваются, и наиболее частым отказом является выход из строя сцепления. В эксплуатационной документации ведется учет пробега пожарных автомобилей и наработки двигателя в стационарном режиме, а также выполненных ремонтов. Анализ этих данных позволил собрать достаточный объем статистического материала по отказам сцепления, позволяющий определить его ресурс, средний пробег до отказа, вероятности отказа и безотказной работы, а также выполнить прогноз срока ремонта механизма. Алгоритм расчета включает составление сводной таблицы об отказах сцепления в порядке возрастания показателя надежности, определение
среднего значения пробега автомобиля и наработки до отказа, нахождение доверительного интервала и расчет вероятности отказа. В результате определили пробег автомобиля до предельного состояния сцепления с учетом гамма-процентной наработки до отказа γ=80%, что соответствует вероятности отказа P=0,8, что позволяет прогнозировать проведение ремонта с учетом фактических значений пробега и наработки, а также планировать финансовые средства на проведение восстановительных операций.
Ключевые слова: пожарные автомобили, сцепление, расчет, показатели надежности, определение ресурса, прогнозирование отказов.
