АНАЛІТИЧНІ ПОЛОЖЕННЯ ВПЛИВУ ЙМОВІРНОСТІ ЗМІНИ ПАРАМЕТРІВ ТЕХНІЧНОГО КОНТРОЛЮ НА БЕЗВІДМОВНІСТЬ САМОХІДНИХ ОБПРИСКУВАЧІВ
Анотація
В статті обговорюються питання застосування чисельних методів оптимізації другого порядку в задачах стохастичного програмування, що включають функцію ймовірності впливу на показники безвідмовності самохідних обприскувачів систем параметрів вбудованого технічного контролю, таких як повнота і глибина технічного контролю.
Розроблено аналітичні моделі деяких типових структур безвідмовності самохідних обприскувачів, в яких враховуються характеристики технічного контролю за працездатністю елементів.
Представлена графічна інтперпретація залежності показників безвідмовності самохідних обприскувачів від повноти технічного контролю. Підтверджено існування впливу повноти технічного контролю на показники безвідмовності структур.
Розглянутий підхід із подібним аналізом дозволяє обґрунтовано висувати вимоги до характеристик систем технічного контролю самохідних обприскувачів.
Посилання
2. Gurcanli, E., Bilir, S., Sevim, M. 2015. Activity based risk assessment and safety cost estimation for residential building construction projects. Safety Science 80: 1–12.
3. Khamidullina, E.A., Timofeeva, S.S., Smirnov, G.I. 2017. Accidents in coal mining from perspective of risk theory. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 262: 012210.
4. Aven, T. 2016. Risk assessment and risk management: review of recent advances on their foundation. European Journal of Operational Research 253(1): 1–13.
5. Tyutrin, S. 2019. Improving reliability of parts of mounted mower according to monitoring results by fatigue gauges from tin foil. Engineering for rural development 18: 22–27.
6. Зубко В.М. Технологічна і техніко-економічна оцінка машинних агрегатів при проведенні догляду за посівами при вирощуванні сільськогосподарських культур / В. М. Зубко, О. В. Дубровіна // Науковий вісник Національного університету біо-ресурсів і природокористування України. – К., 2013. – Вип. 185, ч. 1. – С. 352-363.
7. Voinalovych, O., Hnatiuk, O., Rogovskii, I., Pokutnii, O. 2019. Probability of traumatic situations in mechanized processes in agriculture using mathematical apparatus of Markov chain method. Engineering for rural development 18: 563–569.
8. Rogovskii, I., Titova, L., Novitskii, A., Rebenko, V. 2019. Research of vibroacoustic diagnostics of fuel system of engines of combine harvesters. Engineering for rural development 18: 291–298.
9. Shih-Heng, T., Ming-Hsiang, S., Wen-Pei, S. 2018. Development of digital image correlation method to analyse crack variations of masonry wall. Sadhana 6: 767–779.
10. Gyansah, L., Ansah, A. 2020. Fatigue crack initiation analysis in 1060 steel. Research journal of applied sciences engineering and technology 4(2): 319–325.
11. Nykyforchyn, H., Lunarska, E., Tsyrulnyk, O. 2019. Environmentally assisted “in-bulk” steel degradation of long term service gas trunkline. Engineering Failure Analysis 17: 624-632.
12. Corinne, B., José, R. 2017. Estimating the Hurst parameter. Statistical Inference for Stochastic Processes. Springer Verlag, 10(1): 49–73.
13. Kypris, O., Nlebedim, I., Jiles, D. 2016. Measuring stress variation with depth using Barkhausen signal. Journal of Magnetism and Magnetic Materials – Science Direct 407: 377–395.
14. Erokhin, M., Pastukhov, A., Kazantsev, S. 2019. Operability assessment of drive shafts of John Deere tractors in operational parameters. Engineering for rural development 18: 28–33.
15. Xi, L., Songlin, Z. 2019. Changes in mechanical properties of vehicle components after strengthening under low-amplitude loads below the fatigue limit. Fatigue and Fracture of Engineering Materials and Structures 32(10): 847–855.
16. Rejovitzky, E., Altus, E. 2013. On single damage variable models for fatigue. International Journal of Damage Mechanics 22(2) 2: 268–284.
17. Pisarenko, G., Voinalovych, O., Rogovskii, I., Motrich, M. 2019. Probability of boundary exhaustion of resources as factor of operational safety for agricultural aggregates. Engineering for rural development 18: 291–298.
18. Sánchez-Hermosilla, J., Rincón, V., Páez, F. 2011. Field evaluation of a self-propelled sprayer and effects of the application rate on spray deposition and losses to the ground. Pest Management Science 67(8): 942–947.
19. Kalinichenko, D., Rogovskii, I. 2017. Modeling technology in centralized technical maintenance of combine harvesters. TEKA 17(3): 93–102.
20. Zou, F., Kang, J., Xiao, M., Ji, G. 2017. Hydrostatic driving system for self-propelled sprayer. Engineering Journal 26(3): 12–18.
21. Rogovskii, I. 2020. Algorithmicly determine the frequency of recovery of agricultural machinery according to degree of resource's costs. Machinery & Energetics. Journal of Rural Production Research 11(1): 155–162.
22. Chen, Y., Mao, E., Li, W., Chen, J. 2020. Design and experiment of a high-clearance self-propelled sprayer chassis. International Journal of Agricultural and Biological Engineering 13(2): 71–80.
23. Любченко І. С. Аналітичні положення впливу повноти технічного контролю на безвідмовність самохідних обприску-вачів / І. С. Любченко, І. Л. Роговський // Вісник Сумського національного аграрного університету. Серія: механізація та авто-матизація виробничих процесів. – 2021. – Вип. 1(43). – С. 14-21. https://doi.org/10.32845/msnau.2021.1.3.