Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние вопроса, цели и задачи исследования 8
1.1. Анализ методов обеспечения усталостного гамм-процентного ресурса 8
1.2. Анализ методов определения усталостной прочности базовых деталей 12
1.3. Анализ методов определения действующих напряжений в опасных сечениях базовых деталей машин 17
1.4 Выводы 21
2. Модель увеличения и оптимизации усталостного гамма-процентного ресурса деталей (стрелы) одноковшового экскаватора с помощью перехода от выборочных данных к параметрам совокупности прочности и действующих напряжений 23
2.1. Алгоритм уточненного определения параметров прочности, нагруженности и ресурса с помощью перехода от выборочных исходных данных к параметрам совокупности 23
2.2. Модель обеспечения усталостного гамма-процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора 26
2.3. Разработка алгоритмов увеличения и оптимизации усталостного гамма-процентного ресурса деталей одноковшового экскаватора 30
2.3.1. Анализ соотношения сдвигов для крайних членов выборок и совокупности параметров надёжности машин и деталей 30
2.3.2. Определение аналитическим методом параметров распределения Вейбулла для совокупности по выборочным исходным данным 37
2.4. Сравнение параметров сдвигов распределения Вейбулла
совокупности исходной и полученной вычислительным экспериментом для прочности и ресурса 46
2.5. Последовательность расчёта вероятности безотказной работы за заданный ресурс деталей (стрелы) одноковшового экскаватора 53
2.6. Выводы 59
3. Расчётно - эксперементальное определение усталостной прочности, действующих напряжений и усталостного гамма-процентного ресурса деталей(стрелы) 60
3.1. Расчётно-экспериментальный метод определения ресурса для совокупности на основе соотношения выборка-совокупность усталостной прочности и действующего напряжения 60
3.2. Расчётно-экспериментальное определение предела выносливости сталей через твёрдость 63
3.3. Расчётно-экспериментальное определение действующего напряжения в опасном сечении стрелы одноковшового экскаватора 68
3.4. Выводы 73
4. Практическое применение результатов исследования 74
4.1. Методика увеличения и оптимизации усталостного гамма-процентного ресурса (детали) стрелы одноковшового экскаватора 74
4.2. Определение ресурса стрелы одноковшово экскаватора для совокупности по выборочным исходным данным 77
4.3. Оптимизация вероятности безотказной работы стрелы одноковшового экскаватора 86
4.4. Оценка адекватности модели обеспечения усталостного гамма процентного ресурса детали (стрелы) одноковшового экскаватора 89
4.5. Определение экономического эффекта от увеличения усталостного
4.5. Определение экономического эффекта от увеличения усталостного гамма-процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора 96
4.6. Выводы 103
Общие выводы 105
Список использованной литературы 108
- Анализ методов определения усталостной прочности базовых деталей
- Модель обеспечения усталостного гамма-процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора
- Расчётно-экспериментальное определение предела выносливости сталей через твёрдость
- Определение ресурса стрелы одноковшово экскаватора для совокупности по выборочным исходным данным
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В современных условиях не перестает
быть актуальной проблема повышения эффективности функционирования
строительных машин. Простои строительной техники в частности
одноковшового экскаватора (ОЭ), приводят к нарушению сроков работ и к значительным экономическим потерям. Как известно, базовой деталью одноковшового экскаватора является стрела. Повышение безотказности стрелы ОЭ приведет к снижению количества отказов машины, сокращению затрат на ремонт и простоев техники.
Таким образом, гамма-процентный усталостный ресурс деталей, в частности стрелы одноковшового экскаватора, должен соответствовать ресурсу до списания машины. Для предупреждения отказов необходимо увеличить гамма-процентный усталостный ресурс стрелы до оптимального значения. Это позволит снизить затраты на ремонт и ущерб от простоя экскаватора и связанного с ним механизированного комплекса машин определяет актуальность представленной работы.
Цель: увеличение и оптимизация вероятности безотказной работы детали, в частности стрелы, одноковшового экскаватора с помощью перехода от выборочных исходных данных к численным значениям параметров генеральной совокупности конечного объема.
Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:
-
Разработать модель обеспечения усталостного гамма-процентного ресурса деталей одноковшового экскаватора.
-
Составить метод перехода от выборочных исходных данных по ресурсу, прочности и нагруженности к параметрам генеральной совокупности конечного объема.
-
Разработать алгоритм расчета оптимальной вероятности безотказной работы деталей одноковшового экскаватора.
-
Получить параметры прочности, нагруженности и ресурса деталей одноковшового экскаватора экспериментальным и расчетным методом.
-
Найти оптимальный вариант усталостного гамма-процентного ресурса стрелы.
-
Определить экономический эффект от увеличения и оптимизации гамма – процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора.
Научная новизна данной работы заключается в следующем: разработана модель, отличающаяся от других моделей тем, что позволила выявить
закономерности при изменении усталостного гамма-процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора, в зависимости от прочности сталей, действующего напряжения в опасном сечении, шероховатости, концентрации напряжений, масштабного фактора и т.д. Получены аналитические зависимости для перехода от выборочных данных (обычно 10 – 100) прочности, нагруженности и ресурса к параметрам генеральной совокупности конечного объема (в эксплуатации находятся совокупности из тысяч изделий). Эта модель позволяет получить оптимальный гамма-процентный ресурс и сократить число преждевременных отказов и соответственно затрат.
Практическая ценность работы:
-
Разработана методика увеличения и оптимизации усталостного гамма-процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора.
-
Выполненный переход от выборочного ресурса к ресурсу для совокупности позволил получить расхождения между минимальными ресурсами выборки и совокупности 13 – 36 раза.
-
Рассчитана оптимальная вероятность безотказной работы равная 0,999 для гамма-процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора 20 тыс. ч.
-
Предложены рекомендации для увеличения и оптимизации гамма-процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора и рассчитан годовой экономический эффект для стрелы с увеличенным гамма-процентным ресурсом равен 5841 руб. на один экскаватор или 2920500 руб. на годовой объем выпуска экскаваторов в количестве 500 единиц.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях в Ростовском государственном строительном университете в 2011,2012,2014,2015 гг.
Публикации. По материалам диссертации опубликованы 25 печатных работ, в том числе 10 работ в журналах, входящих в «Перечень ведущих научных журналов и изданий» ВАК РФ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, общих выводов и рекомендаций, списка использованной литературы из 132 наименования; содержит 48 рисунков, 20 таблиц и изложена на 123 страницах машинописного текста. В приложение вынесены акты внедрения предлагаемых рекомендаций.
Анализ методов определения усталостной прочности базовых деталей
Теорию вероятности к обоснованию допускаемых напряжений и запасов прочности при расчетах на статистическую прочность инженерных конструкций начали применять более 80 лет назад. Эти вопросы рассмотрены в трудах Н.С. Стрелецкого [97], А.Р. Ржаницина [87], В.В. Болотина [12] и др. авторов в Советском Союзе, В. Вержбицкого в Польше, А. Фрейденталя [121] в США. Эти разработки на основе статистической интерпретации действующих в элементах конструкций усилий и их несущей способности позволили обосновать выбор запасов прочности и допускаемых напряжений для сооружений, рассчитываемых методами строительной механики на основе представлений о вероятности разрушения и надежности в условиях эксплуатации.
Для вероятностной оценки сроков службы по критерию сопротивления усталостному разрушению и для описания надёжности элементов конструкций в условиях эксплуатации Я. Седлачек [127] предложил использовать статистическое описание процесса усталости при стационарном переменном нагружении, позволяющее охарактеризовать рассеяние сроков службы элементов конструкций.
От прочности стали зависит усталостный ресурс [6, 63, 64, 83], которая в свою очередь, в виде предела выносливости так же, как и переменная нагруженность, влияет на ресурс деталей.
В машинах большое количество деталей и узлов из конструкционных материалов изготавливается с применением разнообразных деформационных методов. Работоспособность и эксплуатационные свойства таких деталей активно меняются при предварительном деформировании материала деталей, так как данный процесс приводит к изменению физических и механических свойств материала и формированию остаточных напряжений в них. При разработке различных машин и механизмов для деталей используют различные методы их упрочнения, закладываемые в технических требованиях. Многие ответственные детали машин подвержены циклическим нагрузкам и разрушению от усталости, а также износу. Причинами низкой надёжности машин являются в основном просчёты, допускаемые на этапах проектирования, испытания, доводке, изготовлении и эксплуатации при не учёте факторов, значительно влияющих на работоспособность разрабатываемых деталей.
Вероятностно-статистический метод расчета для определения ресурса заключается в подстановке в формулу Веллера-Серенсена-Кагаева данных полученных по исходной выборке по прочности, нагруженности и концентраторам напряжения
Предел выносливости обычно получают в результате стендовых испытаний на образцах или моделях детали. Однако стендовые ускоренные испытания в этих случаях являются трудоемкими и длительными (сутки, недели, месяцы) и требуют сравнения с эксплуатационными испытаниями, длительность которых составляет 10 – 20 тыс. ч или 10 – 15 лет.
Поэтому принимается распространенный способ определения предела выносливости через измерение твердости, что является более простым и быстрым способом, одно измерение менее одной минуты.
Исследования показывают общность кристаллографических поверхностей и направлений сдвига при однократном и многократном нагружении монокристаллов [26]. Развитие усталостной трещины так же, как и развитие трещины при однократном нагружении происходит из линий (поверхностей) пластических сдвигов.
Таким образом, механизм разрушения при однократном и многократном нагружении в первом приближении можно считать одинаковым. Более низкую прочность при повторном нагружении по сравнению с однократным можно объяснить тем, что при многократном нагружении сдвиги, а следовательно и пластические деформации сосредотачиваются лишь в отдельных небольших объемах образца, тогда как при однократном нагружении сдвиги распространяются на весь рабочий объем образца. В результате этого разрушения при многократном нагружении начинается в пластически про деформированных до предела отдельных небольших объемах образца при наличии большей части образца которая подверглась нагружению лишь в пределах упругих деформаций. При однократном нагружении разрушение тоже может начаться в отдельных небольших объемах образца, но при условии, когда остальной объем образца претерпел пластическую деформацию, близкую к предельной. При таком механизме разрушения прочность при многократных нагрузках должна быть ниже, чем при однократном нагружении вследствие «индивидуальности» пластической деформации и разрушении при повторном разрушении.
Таким образом, можно считать, что разрушение металла от усталости предшествует накоплению местных (локальных) макросдвигов и, следовательно, появлению местных пластических деформаций, исчерпание которых приводит к местному разрушению.
Изменение макротвердости в местах разрушения образцов после однократного и многократного нагружения показали близкие значения твердости, что свидетельствует об одинаковых предельных пластических деформациях в месте разрушения при указанных видах нагружения [1].
Многочисленные наблюдения показывают что разрушения от усталости начинаются в местах концентрации деформации (напряжений), которые могут быть металлургического происхождения (мельчайшие поры, тонкие неметаллические включения и т.д.), технологического (неровности поверхности, зависящие от степени шероховатости при механической обработке), конструкционные (резкие переходы от одного сечения к другому). [26,75,77,79]
Модель обеспечения усталостного гамма-процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора
В представленной модели есть блок, который позволяет определить усталостный гамма-процентный ресурс детали не по выборочным исходным данным, а по параметрам генеральной совокупности конечного объема, а также блок для оптимизации по удельным суммарным затратам, который в итоге позволяет определить оптимальное значение ВБР детали.
В блок I приведены параметры влияющие на техническую производительность и учитывающие характеристики машины.
Во втором блоке приведены параметры (ЦСІ, Птех.,Зр),такие как цена детали, техническая производительность, расходы на ТО и Р. Эти данные необходимы для нахождения удельных затрат на единицу продукции (СІ).
В блоке III представлены параметры (Упрк, Зв, Ср, Тпр, Зд,), учитывающие ущерб от простоя вследствие отказа стрелы экскаватора. Сюда входит заработная плата слесаря и время простоя техники и дополнительные затраты.
В четвертый блок входят параметры, учитывающие влияние абсолютных размеров поперечного сечения на предел выносливости детали(єот), коэффициент учитывающий резкие изменения радиуса поверхности (Хот), шероховатость поверхности (At), коэффициент учитывающий деформации в результате термического воздействия (if/ы), что в совокупности оказывает влияние на суммарный коэффициент изменения предела выносливости детали(Каді), представляемые выборками.
В пятом блоке приведены параметры, учитывающие предел выносливости стали (а.и), суммарный коэффициент изменения предела выносливости детали (каді), шероховатость (fit), коэффициент перехода от твердости к прочности (к), твердость по Бринеллю (НВ), которые влияют на предел выносливости детали (в-їді) В шестом блоке представленны параметры, влияющие на ресурс детали: количество повреждений образовавшихся в результатате усталостных деформаций (ар), общее количество циклов (TVo), частота нагружения (/?),предел выносливости образца(с.іг), показатель степени кривой усталости (ПІ2І), предел выносливости детали (рді).
В седьмом блоке представлен переход от выборочных исходных данных данных (аТрв,ЬТрв, сТрв) к параметрам совокупности (АТрс,ВТрс, СТрс) через параметра крайних членов выборки (АТрв,ВТрв, СТрв) для нахождения оптимального усталостного гамма-процентного ресурса совокупности (Трсyopt), а также значение оптимальной вероятности безотказной работы (yopt%) Таким образом, с помощью представленной модели обеспечения усталостного гамма-процентного ресурса стрелы предлагается выполнить расчет оптимизации вероятности безотказной работы стрелы при использовании перехода от выборочных исходных данных к параметрам совокупности. 2.3 Разработка алгоритмов увеличения и оптимизации усталостного гамма-процентного ресурса деталей одноковшового экскаватора
Алгоритмы увеличения и оптимизации усталостного гамма-процентного ресурса деталей разработаны на основе аналитической модели (см. п.2.2). Существенным отличием рассматриваемых алгоритмов является переход в расчетах от выборочных исходных данных к параметрам совокупности.
Определенный интерес представляют крайние члены выборок, количество которых определяется отношением объема совокупности к объему выборки. Нетрудно установить, минимальное (экстремальное) значение среди крайних членов выборок равно минимальному (экстремальному) значению для совокупности.
В теории и практике надежности, как и в других областях науки и техники в качестве статистического материала используют исходные данные выборок. Объем выборок обычно n=10-100. Вместе с тем количество эксплуатирующихся машин, узлов и деталей может составлять тысячи и миллионы единиц, образуя генеральные совокупности конечного объема (далее совокупности). Известно, что например прочность деталей [29], их ресурс для совокупности будет меньше, чем у полученных по выборке. Поэтому в расчетах надежности машин необходимо переходить от выборочных исходных данных к параметрам по совокупностям. Для этого используется корреляционный [58] и аналитический методы [49,71].
Расчётно-экспериментальное определение предела выносливости сталей через твёрдость
С помощью модели обеспечения усталостного гамма-процентного ресурса стрелы ОЭ (см. п. 2.2) разработан алгоритм расчета оптимальной ВБР стрелы одноковшового экскаватора (рисунок 2.20).
В данном алгоритме используются следующие обозначения: Nc - объем совокупности: d - г-е удельные затраты на единицу выработанной машиной продукции; і=\,...,к; КІ - число видов деталей; Ц„ -цены стрел; Птех - техническая производительность экскаватора; Зр - расходы на восстановление; Кшп - коэффициент объема груза в ковше; Краз -коэффициент уменьшения плотности грунта; Птеор - теоретическая производительность экскаватора; VK - ёмкость ковша; t4 - время цикла; Упрк ущерб от простоя вследствие отказа стрелы экскаватора, а также связанного с ним механизированного комплекса; Зв -затраты на восстановление стрелы после отказа; Ср - тарифная ставка слесаря-ремонтника, Т - время простоя в ремонте, Зд - дополнительные затраты; /от - коэффициент учитывающий деформации в результате термического воздействия; km - коэффициент учитывающий резкие изменения радиуса поверхности; Д - коэффициент, учитывающий состояние поверхности; єот - коэффициент, учитывающих влияние абсолютных размеров поперечного сечения на предел выносливости детали; кащ - суммарный коэффициент изменения предела выносливости детали; ар - количество повреждений образовавшихся в результатате усталостных деформаций; No - общее количество циклов; ft - частота нагружения; Трі - реурс полученный с помощью моделирования по формуле Веллера-Серенсена -Когоаева; а.ц - предел выносливости стали; а.іь - предел выносливости детали; ГШІ - показатель степени кривой усталости; /?г шероховатость; к - коэффициент перехода от твердости к прочности; НВІ твердость по Бринеллю; аТрв,bТрв, сТрв – параметры масштаба, формы и сдвига для ресурса посчитанного по выборке; АТрв,ВТрв, СТрв – аналогичные параметры крайних членов выборки ресурса; АТрс,ВТрс, СТрс – аналогичные параметры совокупности для ресурса; Трсopt – оптимальный гамма-процентный ресурс.; Popt – оптимальная ВБР; opt – оптимальная вероятность. Рисунок 2.20 – Алгоритм расчета оптимальной ВБР стрелы одноковшового экскаватора 1. Расчет ресурса выполняется по известной формуле Веллера-Серенсена-Когаева с помощью моделирования Анализ соотношения сдвигов для крайних членов выборок и совокупности конечного объема параметров надежности машин и деталей показал, что при Сс=С со средней относительной ошибкой ср=0,387% [48] Таким образом, полученный алгоритм позволяет выполнить оптимизацию ВБР стрелы для данных совокупности при использовании выборочных данных, рассматривая различные варианты изготовления детали, тем самым, определяя оптимальное значение гамма-процентного ресурса. 2.6 Выводы 1. Разработана модель обеспечения усталостного гамма-процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора на основе соотношения выборка- совокупность. 2. Проведен анализ соотношения сдвигов для крайних членов выборок и совокупности параметров надёжности машин и деталей, который показал, что при Сс=С средняя относительная ошибка ср=0,387% обеспечивает достаточно корректное определение Сс через С. 3. Предложено определение аналитическим методом параметров распределения Вейбулла для совокупности (Nc=103 - 106) по выборочным исходным данным (n=50 - 100). 4. Проведено сравнение параметров сдвигов распределения Вейбулла совокупности исходной и полученной вычислительным экспериментом для прочности и ресурса. Выявлено, что с увеличением объема совокупности погрешность уменьшается с 30 до 1% при постоянном объеме выборки n=50. 5. Получен алгоритм расчета оптимальной ВБР деталей ОЭ, который предусматривает изменения конструкции и технологии изготовления детали, снижение затрат на производство, а также сокращение отказов и затрат в эксплуатации.
Расчётно-экспериментальный метод определения ресурса для совокупности на основе соотношения выборка-совокупность усталостной прочности и действующего напряжения
Обычно в эксплуатации могут находиться сотни и даже тысячи машин, узлов и деталей. Наиболее полная информация о прочности, действующем напряжении и ресурсе может быть получена при испытаниях (наблюдениях) всей партии этих машин и их элементов, однако это трудоемкая, дорогостоящая и длительная работа [111]. Поэтому как в технике, так и в других областях деятельности человека получают информацию по выборке из этой всей группы изделий, образующих генеральную совокупность конечного объема (совокупность). В машиностроении наиболее часто пользуются выборками объема n=10 – 100, позволяющими существенно сократить затраты на получение информации. Необходимым условием при формировании выборки из совокупности является обеспечение для выборки свойства репрезентативности (представительности).
Исходя из принципа подобия для выборки из совокупности имеет место равенство мод, которое соответствует максимальному значению вероятности распределения какого - либо параметра.
Ранее выполненное моделирование и полученное соотношение параметров сдвига для трехпараметрического распределения Вейбулла или первых значений вариационных рядов совокупности и выборки из нее [10] показало, что эти минимальные значения для выборки могут быть завышены для прочности и ресурса и занижены для действующего напряжения: для прочности в соотношении 1,05 – 1,1, для ресурса в десятки раз, а для действующего напряжения в 1,3 -2 раза.
Для детали в отличии от образца необходимо учитывать влияние различных факторов: шероховатость поверхности, концентрацию напряжения, масштабный фактор, увеличение прочности образца термообработкой или химико-термической обработкой, обработкой давлением в холодном состоянии и др., а так же аналогичное соотношение для действующего напряжения – распределение справой стороны (рисунок 3.1).
Определение ресурса стрелы одноковшово экскаватора для совокупности по выборочным исходным данным
Оценка адекватности модели может быть осуществлена путем проверки соответствия полученных данных экспериментальным путем. В свое время в лаборатории управления надежностью машин при кафедре ТЭСАО РГСУ проводили комплексные исследования надежности одноковшовых экскаваторов третьей размерной группы ЭО-3322А, ЭО-3322Б, ЭО-3322В, ЕК-12, ЕК-14, ЕК-18.
Для исследования были отобраны экскаваторы в количестве 30 единиц техники. Наблюдения проводимые за данными экскаваторами позволили получить экспериментальные значения ресурса Трэксп стрелы одноковшового экскаватора по выборке исходных данных. По этим данным с помощью аналитического метода [46] получены параметры совокупности Трэксп.
Оценка адекватности модели проведена путем сравнения гамма-процентных значений ресурсов совокупности, полученных на основании экспериментальных Труэксп выборочных исходных данных, и параметров полученных расчетным Тр путем для =99; 99,9; 99,99; 99,999% определения величины расхождения ,%.
Расчетный гамма-процентный ресурс определен путем аппроксимации законом Вейбулла с параметрами Ас, Вс, Сс совокупности ресурса. При получении совокупности ресурса использованы: аналитический метод, разработанный для перехода от выборочных исходных данных к параметрам совокупности.
По этим выборочным экспериментальным данным с помощью аналитического метода получены параметрысовокупности Трэксп.
Экспериментальный гамма-процентный ресурс ТРуэксп = Сэксп + -- Д(_1П(700% ) l0) где Aэксп, Bэксп, Cэксп– параметры распределения Вейбулла для совокупности; заданная вероятность. Функции распределения ресурса представлены на рисунке 4.6. Рисунок 4.6 – Функции распределения ресурса: 1 – статистические выборочные данные; 2 – совокупность расчетных значений ресурса стрелы.
Полученные результаты определения статистических данных Тр и расчетного Тр гамма-процентных ресурса для совокупности посчитанного по выборочным исходным данным для стрелы ОЭ представлены в таблице 4.5.
Также проведена проверка адекватности аналитического метода перехода выборка – совокупность. По исходным выборкам для твердости НВ, остаточному напряжению от сварки (m) и концентрации напряжений (r) найдены параметры а,b,с распределения Вейбулла. Далее с помощью аналитического метода найдены параметры Ас,Вс,Сс распределения закона Вейбулла для совокупности, затем смоделирована генеральная совокупность (N=104) по заданным параметрам, из этой совокупности извлечены выборки объемом n=50 в количестве m=10 шт. и найдены параметры а,b,с.
Построены графики плотностей распределения исходной выборки и выборок, полученных из совокупности найденной по исходной выборке (рисунки 4.8, 4.9, 4.10). Произведено сравнение параметров сдвига и минимальных значений выборок исходной и полученных в результате моделирования (таблицы 4.6, 4.7, 4.8).
Ошибки по твердости НВ стали между минимальными значениями исходной выборки и выборками, полученными в результате моделирования, а также между сдвигами этих выборок
Таким образом выполненный эксперимент показал, что ошибки между исходной выборкой и выборками, полученными из совокупности, посчитанной по исходной выборке являются не существенными (0,014 – 1,034%). 4.5 Определение экономического эффекта от увеличения усталостного гамма-процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора
Повышение надежности строительных машин, в частности одноковшовых экскаваторов (ОЭ), является одним из основных направлений машиностроительной отрасли, разработка которого влечет за собой решение не только технических, но и экономических задач. Таких как получение экономического эффекта от внедряемых мероприятий. В данном исследовании рассмотрен базовый элемент одноковшового экскаватора ЕК - 14 – стрела.
Одним из основных технико-экономических показателей являются удельные суммарные затраты C Ц с+ З р , (4.11) где Цс - цена стрелы, Зр - затраты на ремонт, V - обьем разработанного грунта или С = Т , (4-12) Птех где Птех - техническая производительность, Тр - ресурс экскаватора и соответственно стрелы до списания. Так как техническая производительность Птех и ресурс Тр стрелы при разных вероятностях отказа Q приняты одинаковыми для серийной стрелы и стрелы с увеличенным гамма-процентным ресурсом. З1 =Зр -2(4.13) где Зр - затраты на ремонт обеих стрел, Q - вероятность отказа. f
В данной работе выполнено сравнение удельных суммарных затрат на ремонт серийной стрелы и стрелы с увеличенным гамма-процентным ресурсом [41].
Экономический эффект при обеспечении усталостного гамма процентного ресурса стрелы одноковшового экскаватора ЕК-14 получается вследствие сокращения числа отказов и соответствующих затрат на их устранение с учетом потерь от простоя ОЭ. Этот эффект подсчитывается для оптимального варианта изготовления стрелы [41] Э= Зсг -Зуг , (4.14) где Зс.г – затраты на ремонт серийной стрелы за год, уг – затраты на ремонт З стрелы с увеличенным гамма-процентным ресурсом за год. Затраты на ремонт стрелы, то есть на устранение отказов Зр = Ср +Тпр + Зд +Упрк , (4.15) где Упрк -ущерб от простоя вследствие отказа стрелы. Cр – оплата труда слесаря; Тпр – период нахождения в ремонте; Зд – текущие расходы. Так как из-за отказа экскаватора останавливается работа всей техники, зависящей от него, то необходимо учитывать ущерб от простоя комплекса машин Упрк = Упр , (4.16) ущерб от простоя экскаватора Упрэ = Сгр р, (4.17) где Cгр – стоимость разработки грунта, р – рентабельность. C =Vc, гр (4.18) где с – стоимость 1 м3 разрабатываемого грунта, V–объем разработанного грунта V =ПтехТпр (4.19) Затраты на ремонт серийной стрелы за год f Зсг = Зсс /12, (4.20) Затраты на ремонт стрелы с увеличенным гамма процентным ресурсом за год Зуг = З ус /12, (4.21) Годовой экономический эффект ЭГ = ЭГп., (4.22) где ГП – годовой план выпуска экскаваторов. На рисунке 4.11 приведен алгоритм расчета экономического эфекта при обеспечении ресурса стрелы одноковшового экскаватора. При расчете годового экономического эффекта для годового плана выпуска экскаваторов использовались исходные данные, приведенные в таблице 4.9.