ИННОВАЦИИ БИЗНЕСУ

Повышение надежности отремонтированных турбокомпрессоров (ТКР) возможно только на основе систематического и достаточно оперативного контроля их качества. Существенное сокращение сроков получения информации о надежности может быть обеспечено применение ЭВМ при расчете показателей надежности по результатам стендовых испытаний.

Расчет показателей надежности турбокомпрессоров по результатам стендовых ускоренных испытаний при распределении основных факторов, входящих в уравнение регрессии, по различным законам целесообразно проводить с использованием метода статистического моделирования. Для повышения достоверности оценки показателей надежности необходимо учитывать также закон распределения начального рассеивания основного параметра технического состояния ТКР.

Скорость изменения параметра технического состояния y _t=1 определяется по результатам испытаний в виде уравнения регрессии:

где Х ₁, x ₂, x ₃, x ₄ - основные воздействующие факторы: соответственно

кинематическая вязкость смазочного материала (сСт),

содержание механических примесей в смазочном материале

(%), частота вращения ротора (скоростной режим, мин ^-1),

дисбаланс ротора (Н· м);

b ₀, b ₁, b ₂, b ₃, b ₄, b _3,4 - коэффициенты уравнения регрессии,характеризующие степень

влияния отдельных факторов на скорость изменения

параметра технического состояния.

Исходными данными для расчета ресурса турбокомпрессоров с применением ЭВМ по методу Монте-Карло (методу статистических испытаний) являются: вид и параметры законов распределения выделенных основных эксплуатационных факторов; значения коэффициентов регрессии уравнения (1), характеризующие степень влияния отдельных факторов на скорость изменения параметра технического состояния, а также начальное и предельное значения параметра технического состояния ТКР.

Разработана блок-схема алгоритма моделирования расчета ресурса турбокомпрессоров двигателей (см. рисунок), в соответствии с которой разработана программа для расчета ресурса турбокомпрессоров на ЭВМ ibm pc.

В основу расчета прогнозируемого ресурса ТКР Т _j положена зависимость, которую для составления алгоритма можно записать:

где s _ij - предельное изменение суммарного радиального зазора

подшипникового узла j-го турбокомпрессора;

y _(t=1)j - cкорость изменения суммарного радиального зазора j-го

турбокомпрессора при t=1;

- постоянный показатель, определяющий характер изменения

параметра технического состояния в зависимости от наработки.

может быть определена по следующей зависимости:

где sпр - предельное значение суммарного радиального зазора

подшипникового узла турбокомпрессора;

s _0j - начальное значение суммарного радиального зазора

подшипникового узлаj-го турбокомпрессора.

Моделирование основных факторов, которые являются величинами случайными и характеризуются различнымираспределениями, производится на основе нормированных случайных величин r _И и r _n , распределенных соответственно по равномерному и нормальному законам. При этом случайные значения r _И равномерно распределены в интервале 0...1, а значения r _n принадлежат к нормально распределенной совокупности с параметрами Х=0 и =1. Выбор конкретных значений каждого из выделенных факторов с учетом законов их распределения производится генератором случайных чисел ЭВМ, с помощью которого выбирается каждое случайное число. Моделирование осуществляется в соответствии с диапазоном изменения факторов, видом и параметрами распределения.

Блок-схема алгоритма статистического моделирования расчета ресурса турбокомпрессоров

С учетом моделирования начального значения суммарного радиального зазора подшипникового узла ТКР производится расчет предельного изменения суммарного радиального зазора по зависимости (3), необходимого для расчета ресурса турбокомпрессора Т _j. При моделировании основных эксплуатационных факторов после каждой реализации случайных чисел по уравнению регрессии, которое получено в результате стендовых испытаний, определяется скорость изменения суммарного радиального зазора подшипникового узла ТКР y _t=1. Затем по зависимости (2) вычисляется ресурс турбокомпрессора Тj. Если заданное число реализаций расчета ресурса выполнено, ЭВМ по заданной программе строит гистограмму распределения ресурса ТКР, оценивает числовые характеристики и подбирает наиболее подходящий теоретический закон распределения ресурса по минимуму критерия согласия х ² Пирсона.