Расчет и прогнозирование показателей надежности автомобилей. Оптимизация эффективности работы средств обслуживания автомобилей. Прогнозирование грузооборота автотранспортного предприятия

 

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

УЧРЕЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ

«БРЕСТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Кафедра «Технической эксплуатации автомобилей»

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Научные исследования и решение инженерных задач»

на тему: «Расчет и прогнозирование показателей надежности автомобилей. Оптимизация эффективности работы средств обслуживания автомобилей. Прогнозирование грузооборота автотранспортного предприятия»

Выполнил: студент гр. ТЭА-14

специальности 1-37 01 06

«Техническая эксплуатация автомобилей»

А.И.Стаскевич

Проверил:

С.В. Монтик

Брест 2010

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

. Расчет и прогнозирование ресурса автомобиля

. Расчет параметров эффективности работы средств обслуживания автомобилей, как системы массового обслуживания

3. Прогнозирование грузооборота АТП

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

РЕФЕРАТ

Расчет и прогнозирование показателей надежности автомобилей. Оптимизация эффективности средств обслуживания автомобилей. Прогнозирование грузооборота автотранспортного предприятия / Морозов А.И. гр. ТЭА-15 - Брест: 2010г. - 28 с.: 12 ил., 10 табл., 6 источников.

Ключевые слова: расчет ресурса автомобилей, оптимизация средств обслуживания автомобилей.

Выполнен расчет ресурса легкового автомобиля Икарус - 280, оптимизирована эффективность работы средств обслуживания автомобилей по критерию минимума затрат от функционирования системы, выполнен прогноз грузооборота автотранспортного предприятия (АТП) на перспективу.

расчет ресурс автомобиль обслуживание грузооборот предприятие

ВВЕДЕНИЕ

Целью курсовой работы является закрепление и углубление знаний, полученных при изучении теоретического курса и выполнении лабораторных работ, а также получения практических навыков в расчете и прогнозировании показателей надежности автомобилей и их узлов и агрегатов, оптимизация эффективности работы средств обслуживания автомобилей, и прогнозирование грузооборота АТП на перспективу.

В курсовой работе выполнен расчет ресурса легкового автомобиля

Икарус - 280, оптимизирована эффективность работы средств обслуживания автомобилей по критерию минимума затрат от функционирования системы, выполнен прогноз грузооборота АТП на перспективу.

1. Расчет и прогнозирование ресурса автомобиля

Задание

На основании результатов подконтрольной эксплуатации автомобилей необходимо выполнить расчет показателей надежности автомобиля: определить среднее значение и среднее квадратическое отклонение ресурса (пробега) до капитального ремонта, коэффициент вариации, доверительный интервал, а также закон распределения ресурсов автомобилей, построить полигон экспериментального распределения, интегральную функцию эмпирического определения, выбрать теоретический закон распределения, рассчитать и построить графики дифференциальной и интегральной функций выбранного теоретического распределения, проверить совпадение теоретического и экспериментального распределения с помощью критерия Пирсона. Затем, используя теоретический закон необходимо выполнить прогноз количества автомобилей той же модели, которые потребуют капитального ремонта или списания в заданном интервале пробега и при заданном пробеге. Исходные данные (вариант №14)

Автомобиль: Икарус - 280.

Показатель: Ресурс (пробег) до капитального ремонта (КР), .

Общее количество наблюдаемых автомобилей: N= 50.

Таблица 1.1 - Результаты подконтрольной эксплуатации автомобилей

№ интервалаГраницы интервала, (тыс. км)Кол-во автомобилей, потребовавших КР, отдо1122195421952687326834111434141411541448796487560575606333Спрогнозировать количество аналогичных автомобилей, которые потребуют капитального ремонта в интервале пробега от 268 до 341, а также при пробеге до 560. Общее количество автомобилей равно: N1 =64. Порядок расчета

1.1 Определение среднего значения ресурса (пробега) автомобиля до КР, доверительного интервала, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации Для этого определяем середины интервалов пробега и относительные частоты mi [1]:

, (1)

где mi - относительная частота экспериментальных значений, попавших в i-й интервал вариационного ряда; ni - число попаданий экспериментальных значений в i-й интервал; N - общее количество наблюдаемых автомобилей. Для удобства расчета результаты расчета сводим в таблицу 2.

Среднее значение ресурса до КР, рассчитываем следующим образом

, (2)

где - количество интервалов, .

Из таблицы 2 видно, что .

Дисперсию экспериментальных данных определяем при [1]:

, (3)

Тогда .

Таблица 1.2 - Результаты расчета параметров экспериментального распределения ресурса автомобиля до КР

№ инт. iГраницы интервала, К-во а/м, потребо-вавших КР, Относи-тельная частота, Середина интервала, отдо1122195 4 0,08158,512,6842378,34169513,36219526870,14231,532,4117651,78123562,463268341110,22304,566,993583,2239415,424341414110,22377,583,05172,661899,26541448790,18450,581,097420,1066780,90648756050,1523,552,3525325,54126627,70756063330,06596,535,7953888,98161666,94Суммы364,36689466,02

Недостатком дисперсии является то, что она имеет размерность квадрата случайной величины и поэтому не обладает должной наглядностью. Поэтому на практике чаще всего используют среднее квадратическое отклонение:

(4)

Значение характеризует рассеивание, разброс значений пробега до КР около его среднего : Следовательно . Оценка среднего значения , рассчитанная на основании результатов эксперимента, не позволяет непосредственно ответить на вопрос, какую ошибку можно совершить, принимая вместо точного значения (математического ожидания М(х)) его приближенное значение . В связи с этим во многих случаях рекомендуется пользоваться интервальной оценкой - доверительны интервалом.

Доверительный интервал - это интервал, внутри которого с определенной (доверительной) вероятностью РD находится неизвестное значение М(х). Он определяется следующим образом [1]:

,(5)

где - предельная абсолютная ошибка (погрешность) интервального оценивания математического ожидания, характеризующая точность проведенного эксперимента и численно равная половине ширины доверительного интервала. Для величина определяется по формуле:

,(6)

где - значение критерия Стьюдента при доверительной вероятности PD=1- ? (- уровень значимости; он характеризует вероятность ошибки) и числу степеней свободы: . Для уровня значимости ; доверительной вероятности PD=0,95 и числе степеней свободы по [6] значение критерия Стьюдента равно =2,013.

Тогда .

Доверительный интервал равен:

,36-33,77< M(x) <364,36+33,77;

,59 < М(х) < 390,13 .

Относительная точность оценки математического ожидания определяется [1]:

(7)

и характеризует относительную ширину половины доверительного интервала.

Тогда .

Коэффициент вариации:

(8)

характеризует относительную меру рассеивания значений признака. Значение , умноженное на 100 %, дает размах колебаний выборки в процентах вокруг среднего значения.

Таким образом: .

.2 Расчет интегральной и дифференциальной функций экспериментального распределения, построение полигона и графика интегральной функции экспериментального распределения

Значения экспериментальных точек интегральной функции распределения рассчитываем как сумму накопленных частостей mi в каждом интервале. В первом интервале FЭ() = m1, во втором интервале FЭ() = m1+m2 и т. д., т.е.

(9)

Таким образом, значения FЭ() изменяются в интервале [0; 1] и однозначно определяют распределение относительных частот в интервальном ряду.

Дифференциальную функцию определяем как отношение частости mi к длине интервала :

(10)

Длина интервала: = 195-122 = 73 , а значение дифференциальной функции для 1-го интервала определяется: и т. д.

Результаты расчета интегральной FЭ() и дифференциальной функций экспериментального распределения сводим в таблицу 3.

Таблица 1.3 - Интегральная и дифференциальная функции экспериментального распределения

№ инт. iГраницы интервала, К-во а/м, потребовав-ших КР, Относи-тельная частота, Середина интервала, Интеграл. функция эксперим. распреде- ления, FЭ()Дифференц. функция эксперим. распреде- ления, от до1122195 4 0,08158,50,080,0011219526870,14231,50,220,00193268341110,22304,50,440,00304341414110,22377,50,660,0030541448790,18450,50,840,0025648756050,1523,50,940,0014756063330,06596,510,0008

При построении графика полигона экспериментального распределения по оси X - откладываем значения середин интервалов пробега до капитального ремонта в .

По оси Y - относительные частоты mi.

При построении графика интегральной функции распределения по оси X - откладываем значения границ интервалов пробега до капитального ремонта в . По оси Y - значения FЭ().

Рисунок 1.1 - Полигон экспериментального распределения пробега Икарус-280 до капитального ремонта

Рисунок 1.2 - График интегральной функции экспериментального распределения FЭ()

1.3 Выбор теоретического закона распределения, построение графика дифференциальной и интегральной функции выбранного теоретического распределения

Исходя из сходства внешнего вида полигона экспериментальных значений дифференциальной функций распределения (см. рисунок 1) и теоретических кривых f(x) (см. рисунок 3), а также рассчитанного значения коэффициента вариации: (для закона нормального распределения и анализа физических закономерностей формирования нормального закона распределения, предполагаем, что для распределения ресурса (пробега) автомобиля до КР характерен нормальный закон распределения.

Определяем значения нормированной переменной для границ интервалов и заносим полученные значения в таблицу 4:

;(11)

…

.

По таблицам Г.2 и Г.З [5] определяем значения функций и , а затем делаем обратный переход от центрированной и нормированной функции к и по формулам (см. стр. 13 [5]) и заносим полученные значения в таблицу 4.

Таблица 1.4 - Расчет дифференциальной и интегральной функции выбранного теоретического распределения

№Границы интервала, Дифференц. функция, Дифференц. функ-ция, Интеграл. функция, Интеграл. функция, 1122-2,060,04780,00040,01970,01972195-1,440,14150,00120,07490,07493268-0,820,2850,00240,20610,20614341-0,200,3970,00340,42070,420754140,420,36530,00310,65940,659464871,040,23230,00200,85080,850875601,670,09890,00080,95250,952586332,290,028980,00020,988990,98899На основании полученных результатов (см. таблицу 4) строим графики дифференциальной и интегральной функций выбранного теоретического распределения. Для удобства построения по оси X - откладываем значения границ интервалов пробега до капитального ремонта в . По оси Y - значения .

Рисунок 1.3 - График дифференциальной функции теоретического распределения

При построении графика интегральной функции распределения по оси Y откладываем значение F ().

Рисунок 1.4 - График интегральной функции F () теоретического распределения

.4 Проверка совпадения экспериментального и теоретического распределения

Для проверки совпадение экспериментального и теоретического распределения используем критерий Пирсона . Для расчета критерия Пирсона определяем теоретическую частоту попадания случайной величины в каждый из интервалов , т.е. количество автомобилей , потребовавших КР при пробеге в i-м интервале, определенное по теоретическому закону распределения:

(12)

где F(xi) - значение интегральной функции распределения для границы интервала хi, принимаются по таблице 4.

Расчетное значение критерия определяется по формуле:

.(13)

Результаты расчета представим в таблице 5.

Таблица 1.5 - Расчет критерия Пирсона

№ инт. i Границы интервала, К-во а/м, потре-бовавших КР, Относи- тельная частота, отдо1122195 43110,4219526877010,232683411111010,143414141112-1005414487910-100648756055010,2756063332110,51,35

Определяем число степеней свободы:

,(14)

где S - число оцененных параметров теоретического распределения. Для нормального закона распределения: S = 2. Таким образом: .

По таблицам - распределения Пирсона определяют критическое значение критерия для заданного уровня значимости ? и числа степеней свободы . Для уровня значимости ? = 0,05 и числа степеней свободы = 4, критическое значение критерия: = 9,488 [1].

Т.к. , то можно сделать вывод, что модель адекватна и теоретический закон распределения пробега автомобиля до КР - закон нормального распределения - выбран верно и его можно использовать для прогнозирования и дальнейших расчетов.

.5 Прогнозирование количества автомобилей, которые потребуют капитального ремонта или списания в заданном интервале пробега и при заданном пробеге Количество автомобилей, которые потребуют капитального ремонта в интервале пробега от L1 до L2 определяется по формуле:

(15)

где и - значения теоретической функции интегрального распределения при пробегах и , которые определяются по таблице 4. Количество автомобилей, которые потребуют капитального ремонта при пробеге до L3 определяется по формуле:

(16)

где F(L3) - значение теоретической функции интегрального распределения при пробеге L3, которое определяется по таблице 4.

Общее количество автомобилей, для которых выполняется прогнозирование, равно: N1=64. Количество автомобилей Икарус - 280, которые потребуют капитального ремонта в интервале пробега от 268 до 341 определяется:

Окончательно принимаем 14 автомобилей.

Определим количество автомобилей Икарус - 280, которые потребуют капитального ремонта при пробеге до 361 :

.

Окончательно принимаем 61 автомобиль.

2. Оптимизация зоны технического обслуживания (ТО) автомобилей автомобильного предприятия (АТП) на основе системы массового обслуживания (СМО)

Задание

Определить оптимальное количество постов технического обслуживания ТО-1по критерия минимальных суммарных затрат на содержание производственного подразделения и потери прибыли от простоя автомобиля в ожидании технического обслуживания, приходящихся на одно техническое воздействие.

Исходные данные (вариант №17)

Таблица 2.1 - Исходные данные

Модель автомобиляЗИЛ-ММЗ-554МКоличество автомобилей Au110Среднесуточный пробег Lcc, км140Категория условийIIIКлиматический районумеренно-тёплый влажныйПробег с начала эксплуатации в долях от нормативного пробегадо 0,25Количество дней работы в году ДРАБ.Г.302 дня Режим работы зоны ТО-1252 дня в году, 1 смена, продолжительность смены 8 часов

Порядок расчета

Подготовка данных для моделирования.

Технологический расчёт зоны ТО

2.1 Выбираем недостающие исходные данные для заданной модели автомобиля.

Общая характеристика автомобиля: автомобиль ЗИЛ-ММЗ-554М - специальный грузовой автомобиль, самосвал, категория N2, модель ЗИЛ-ММЗ-554М имеет грузоподъёмность 5,5т; габариты - 6370×2422×2810 мм; кузов - металлическая платформа; по классификации подвижного состава (ПС) по ОНТП-01-91 его можно отнести к специальным грузовым автомобилям большой грузоподъёмности.

Определяем периодичности ТО-1, ТО-2, трудоёмкости технологического оборудования ТО-1 и ТО-2, определяем пробег до списания.

Данные приводим в таблицу 2.2

Таблица 2.2 - Периодичности ТО-1, ТО-2, нормативные трудоёмкости технического обслуживания ТО-1 и ТО-2, пробега до списания

ПоказательЗИЛ-ММЗ-554МLНТО-1, км3000LНТО-2, км12000LНСП, км300000tНТО-1, чел.-ч2,5tНТО-2, чел.-ч12,2

2.2 Выбранные нормативные значения приводим к заданным условиям эксплуатации в соответствии с Временным положением о техническом обслуживании и ремонте ПС автомобильного транспорта с помощью формул:

LТО-1=LНТО-1?К1?К3, км;

LТО-2=LНТО-2?К1?К3, км;

LСП=LНСП?К1?К2?К3, км;

где К1 - коэффициент, учитывающий категорию условий эксплуатации; К2 - коэффициент, учитывающий модификацию ПС и организацию его работы; К3 - коэффициент, коэффициент учитывающий климатический район.

Коэффициенты: К1 = 0,8; К2 = 1,15; К3ТО = 1; К3СП(КР) = 1,1

Тогда

LТО-1=3000?0,8?1=2400, км;

LТО-2=12000?0,8?1=9600, км;

LСП=300000?0,8?1,5?1,1=396000, км.

Выбранные нормативные значения tНТО-1, tНТО-2 приводим к заданным условиям эксплуатации с помощью формул:

tТО-1=tНТО-1?К2?К5, чел.-ч;

tТО-2=tНТО-2?К2?К5, чел.-ч;

где К5 - коэффициент, учитывающий число автомобилей обслуживаемых и ремонтируемых на АТП и число технологически совместимых групп ПС.

Находим корректирующие коэффициенты для автомобиля ЗИЛ-ММЗ-554М:

К2 = 1,15; К5 = 1,05.

Скорректируем нормативные трудоёмкости:

tТО-1=2,5?1,15?1,05=3,02, чел.-ч;

tТО-2=12,2?1,15?1,05=14,73, чел.-ч;

.3 Определяем годовую производственную программу по ТО-1 и ТО-2 (количество воздействий ТО-1 и ТО-2 за год).

Для этого определяем коэффициент технической готовности по формуле:

где Lcc - среднесуточный пробег, км; ДТО-ТР - нормативный простой ПС в ТО и ТР, дн./1000 км.; К4 - коэффициент корректирования ПС в ТО и ТР в зависимости от пробега с начала эксплуатации.

Для автомобиля ЗИЛ-ММЗ-554М грузоподъёмностью 5,5т принимаем

ДТО-ТР=0,5 дн./1000 км., для пробега с начала эксплуатации в долях от нормативного пробега до 0,25 принимаем К4=0,7.

Коэффициент технической готовности равен:

Рассчитываем годовой пробег автомобиля по формуле:

, км.;

где - число рабочих дней предприятия в году,дн.

Для 110 автомобилей ЗИЛ-ММЗ-554М:

км.

Определяем количество воздействий ТО за год по формулам:

,

,

.

Для 110 автомобилей ЗИЛ-ММЗ-554М:

,

,

.

.4 Определяем такт поста и ритм производства

Такт поста ТО-1 определяется:

,

где tТО-1 - трудоёмкость ТО-1, чел.-ч, РП - количество рабочих, одновременно работающих на посту; tП - время на перемещение автомобиля на пост и съезда с поста, tП=0,03…0,05 часа. Для автомобиля ЗИЛ-ММЗ-554М количество рабочих, одновременно работающих на посту, принимаем РП=2,5. Тогда

ч.

Ритм производства:

,

где ТСМ - длительность смены; ТСМ=8 ч.; NC - суточная программа работ по техническому обслуживанию, ? - коэффициент резервирования постов, принимаем ? =1,25; С=1 - количество смен работы зоны ТО-1.

Суточная программа по ТО-1 определяется:

,

где ДРАБ.ЗОНЫ_ТО - число дней работы зоны ТО в году, в соответствии с данными ДРАБ.ЗОНЫ_ТО=252 дня.

Суточная программа по ТО-1 составляет:

,

ритм производства:

ч.

Требуемое количество универсальных постов ТО определяется:

.

Создание математической модели зоны ТО-1 с использованием системы массового обслуживания (СМО), расчёт её параметров.

Определим основные элементы СМО при моделировании зоны ТО-1.

Входящий поток образуется автомобилями, требующими технического обслуживания ТО-1, и характеризуется интенсивностью поступления требований обслуживания ?, час-1.

Обслуживающими аппаратами являются посты ТО-1, которые характеризуются количеством постов n и интенсивностью обслуживания ?, час-1.

Очередь образуется автомобилями, требующие технического обслуживания, если все посты ТО-1 заняты и характеризуется длиной очереди r. Входящий поток образуется автомобилями, которые прошли техническое обслуживание (обслуженные требования),и автомобилями, которые из-за ограничений на длину очереди (ограниченное количество постов ожидания перед ТО) не прошли ТО и продолжили выполнять транспортную работу (не обслуженные требования).

При моделировании зоны ТО с помощью СМО будем рассматривать её как одноканальную СМО с ограничением на длину. Для учёта использования более одного поста ТО будем определять общую интенсивность обслуживания для нескольких постов:

.

Длину очереди ограничим 4 постами ожидания, т.е. длина очереди ограничена: r=m=4.

.5 Определяем интенсивность поступления требований на выполнение ТО-1 ? и интенсивность обслуживания одного поста ?.

Интенсивность требований определяется:

, час-1.

Интенсивность обслуживания для одного поста:

, час-1.

.6 Определяем показатели эффективности для одноканальной СМО с ограничением на длину очереди (r=m=4). При этом количество постов ТО-1 n будет изменяться от 1 до 4.

Показатели эффективности СМО:

общая интенсивность обслуживания зоны ТО:

,

- приведённая плотность потока требований:

,

- вероятность, что все посты свободны:

,

- вероятность образования очереди:

,

Вероятность отказа в обслуживании:

,

- относительно пропускная способность:

,

- абсолютная пропускная способность, автомобилей/час:

,

- число занятых обслуживающих аппаратов (число занятых постов ТО-1):

,

- среднее количество требований (автомобилей), находящихся в очереди:

,

- среднее время нахождения автомобилей в очереди, час:

,

- количество обслуживаний за время моделирования:

,

где ТМОД - время моделирования зоны ТО-1, час.

Принимаем время моделирования равным 1 месяц для удобства расчёта суммарных затрат. Тогда время моделирования в часах определяется:

,

где длительность смены ТСМ=8 часов, количество смен С=1, количество дней работы зоны ТО-1 в месяц ДРАБ.МЕС.=252 дня/12=21 день.

ч.

Результаты расчёта сведём в таблицу 2.3.

Таблица 2.3 - Расчёт показателей эффективности СМО при моделировании зоны ТО-1

Количество постов зоны ТО-1 n1234?СИСТ0,791,582,373,16?0,8610,4300,2860,215РО0,2340,5730,7130,785П0,1740,1060,0590,036РОТК0,110890,008460,001390,00036G0,8890,9910,9980,999А0,6040,6740,6790,680nЗАН0,4620,3000,2220,177r1,3030,2900,1120,058tОЖ, час1,6490,1840,0470,018NОБСЛ101,571113,273114,081114,198

Расчёты представим также в виде графиков (см. рис. 1-7)

Рисунок 2.1 - Зависимость приведённой плотности потока требований ? от количества постов ТО-1

Рисунок 2.2 - Зависимость вероятности образования очереди П от количества постов ТО-1

Рисунок 2.3 - Зависимость вероятности отказа в обслуживании РОТК от количества постов ТО-1

Рисунок 2.4 - Зависимость число занятых обслуживающих аппаратов (число занятых постов ТО-1) nЗАН от количества постов ТО-1

Рисунок 2.5 - Зависимость среднее количество требований (автомобилей), находящихся в очереди, r от количества постов ТО-1

Рисунок 2.6 - Зависимость среднее время нахождения автомобилей в очереди tОЖ, час, от количества постов ТО-1

Рисунок 2.7 - Зависимость количества обслуживаний NОБСЛ за время моделирования от количества постов ТО-1

Оптимизация зоны ТО-1

Выполняем оптимизацию зоны ТО-1 по критерию минимальных суммарных затрат на содержание производственного подразделения и потери прибыли от простоя автомобиля в ожидании технического обслуживания, приходящееся на одно техническое воздействие. Суммарные затраты С?i для i-го варианта зоны ТО-1 определяются:

,

где NОБСi - количество обслуживаний за время моделирования, СПРi - затраты из-за простоя автомобиля в очереди на выполнение ТО-1, СЭКi - затраты на содержание зоны ТО-1, ЕН - нормативный коэффициент эффективности капитальных вложений, принимаем ЕН=0,12; КВi - капитальные вложения в создания зоны ТО-1.

Затраты из-за простоя автомобилей в очереди на выполнение ТО-1 определяются:

, руб,

где tОЖi - время ожиданий автомобилей в очереди, DЧАС - плата за 1 час использования автомобиля ( в учебных целях принимаем для грузовых автомобилей 6 у.е., также учитываем курс Национального банка РБ для перевода в рубли, на момент выполнения расчёта 1 у.е. = 3025 руб.)

Эксплуатационные затраты на содержание ТО-1 СЭКi определяютя:

,

где СЗПi - зарплата ремонтных рабочих, руб.; ССОДi - затраты на содержание рабочих постов, руб.

Основная заработная плата одного ремонтного рабочего определяется:

,

где С1раз - тарифная ставка 1-го разряда, руб, (на момент выполнения расчёта составляла 90 000 руб.); КТАР - средний тарифный коэффициент для i-той категории работников, КТАР=5; Кm - коэффициент, учитывающий общий процент премий и доплат (принимаем равным 1,7 для ремонтных рабочих), m - количество рабочих месяцев в году, m=11.

Затраты на зарплату ремонтных рабочих определяется:

,

где РП - количество одновременно работающих на посту; n - количество постов зоны ТО-1 для i-го варианта.

Затраты на содержание постов ТО-1определяются:

,

где АОБi - амортизационные отчисления на ремонт и замену оборудования; СЗi - эксплуатационные затраты на электроэнергию, воду, сжатый воздух и т.п.

,

где СОП - стоимость оборудования одного поста; АО - коэффициент амортизационных отчислений, АО=0,148.

Выбор оборудования для поста ТО-1

В соответствии с табеем технологического оборудования для технического обслуживания и ремонта грузовых автомобилей для 100 и более грузовых автомобилей, всё крупное оборудование за исключением канавного подъёмника ПТО 16М или канавного подъёмника П-263-02 не зависит от числа постов, а определяется количеством автомобилей на автотранспортном предприятии. Поэтому в дальнейших расчётах учитываем стоимость только подъёмника П-263-02, который будет устанавливаться на каждом посту ТО-1. По данным фирмы ГАРО стоимость подъёмника П-263-02 состовляет 13 780 000 руб. Эксплуатационные затраты на электроэнергию, воду, сжатый воздух определяем по формуле:

,

где СОП - стоимость оборудования одного поста, принимаем равным стоимости одного подъёмника П-263-02, т.е. СОП=13 780 000 руб.

Капитальные вложения в создание зоны ТО-1 определяется суммой стоимостей приобретения и монтажа оборудования, а также стоимость строительства зоны ТО-1. Для универсальных постов капитальные вложения для i-го варианта:

,

где СЗДi - стоимость зданий для i-го варианта, т.е. определённого числа постов;

,

где КЗДi - стоимость строительства 1 кв. метра производственных зданий , принимаем 200 у.е.; FП - площадь одного рабочего места поста ТО-1. Которая определяется:

где fА - площадь автомобиля в плане, м2; КП - коэффициент плотности расстановки оборудования постов, КП=6.

Габариты автомобиля ЗИЛ - ММЗ - 554М в плане: 6370мм×2422мм, тогда площадь автомобиля м2, а площадь одного поста ТО-1 м2.

Определяем суммарные затраты С?i для зон ТО-1

Таблица 1.4 - Условные экономические показатели зоны ТО-1 за месяц

Количество постов n1234tОЖ, час0,40,060,020,01NОБСЛ82,1690,9886,7684,25СПРi, руб2366,208393,0336124,934460,66СЗПi, руб252450005049000075735000100980000АОБi, руб2039440407888061183208157760СЗi, руб1378000275600041340005512000ССОДi, руб341744068348801025232013669760СЭКi,руб286624405732488085987320114649760СЗДi,руб55902000111804000167706000223608000КВi,руб73127000146254000219381000292508000С?i,руб103245,5186468,888293307,6351402727,8148

Рисунок 2.8 - Зависимость затрат из-за простоя автомобилей в очереди СПРi от количества постов ТО-1

Рисунок 2.9 - Зависимость затрат СЭКi на содержание зоны ТО-1 от количества постов ТО-1

Рисунок 2.10 - Зависимость капитальных вложений КВi в создании зоны ТО-1 от количества постов ТО-1

Рисунок 2.11 - Зависимость суммарных затрат С?i от количества постов ТО-1

Вывод: Как видно из таблицы 2.4 оптимальное количество постов первого технического обслуживания (ТО-1) по критерию минимальных суммарных затрат на содержание производственного подразделения и потери прибыли от простоя автомобиля в ожидании технического обслуживания, приходящихся на одно техническое воздействие, будет равно одному посту (n=1), т.к. при этом обеспечивается минимальные суммарные затраты С?i.

3. Прогнозирование грузооборота автотранспортного предприятия

Задание. На основании статистических данных об изменении грузооборота АТП за прошедшие семь лет используя регрессионный анализ необходимо выполнить прогноз грузооборота АТП на три года вперед.

Исходные данные (вариант №9)

Таблица 3.1 - Изменения грузооборота АТП

Годы2000200120022003200420052006Грузооборот (yi), в тыс. тонно-километров61126630906461865542663906707267437

Порядок расчета

График изменения грузооборота

С использованием табличного процессора MS Excel строим график изменения грузооборота по годам и выбираем вид функциональной зависимости. Для нахождения вида и параметров зависимости грузооборота по годам используем регрессионный анализ. Исходя из вида графика по [1] принимаем степенную зависимость изменения грузооборота по годам, т.е. уравнение регрессии имеет вид:

(3.1)

Рисунок 3.1 - График изменения грузооборота АТП по годам

где - грузооборот, в (тыс. тонно-километров); х - годы.

Прологарифмировав выражение (40) получаем:

(3.2)

Заменяем: X = lgx, Y = lgy, B0 = lgb0 . Тогда получаем линейную модель:

(3.3)

Определение параметров регрессионной модели для описания изменения грузооборота Для этого определяем значения коэффициентов регрессии и . Для удобства результаты расчетов сводим в таблицу 8 и используем в качестве переменной X - условный год.

Таблица 3.2 - Расчет коэффициентов регрессии

№ п/пГодУсловный год, хiГрузооборот (yi), тыс. тонно- километров1200016112604,78600220012630900,3014,8001,4450,091320023646180,4774,8102,2950,228420034655420,6024,8172,9000,362520045663900,6994,8223,3710,489620056670720,7784,8273,7560,606720067674370,8454,8294,0810,714Сумма3,70233,69117,8472,489

Определяем коэффициенты регрессии и :

(3.4)

(3.5)

(3.6)

. (3.7)

Полученное уравнение регрессии имеет вид:

(3.8)

где - рассчитанное по модели значение грузооборота, в тыс.

тонно-километров; х - условный год.

Проверка адекватности полученной регрессионной модели

Для оценки регрессионной модели используем критерий Фишера. Экспериментальное значение критерия Фишера:

, (3.9)

где , - экспериментальное и теоретическое значение; d - число коэффициентов регрессии разработанной регрессионной модели: d = 2.

Математическая модель считается адекватной результатам эксперимента и ее можно использовать для решения инженерных задач, если выполняется условие:

(4.0)

где - критическое значение критерия Фишера для уровня значимости и числа степеней свободы: и . Для уровня значимости : ; . Тогда критическое значение критерия Фишера равно: =4,950. Для определения экспериментального значения критерия Фишера составим таблицу 3.3.

Таблица 3.3 - Данные для расчета критерия Фишера

№ п/пГодУсловный год, хiГрузооборот , в тыс. тонно- километровГрузооборот , в тыс. тонно- километров1200016112663680,66525981,218460662200126309064435,41810152,23646723200236461864881,169221,9250274200346554265199,2117522,2255635200456639065447,0889279,41662066200566707265650,12021659,53731377200676743765822,42606884,2613269Cумма455275455115,9 14040700,5 3413941 Среднее значение определяется:

(тыс. тонно-километров). (3.10)

Экспериментальное значение критерия Фишера:

. (3.11)

Математическая модель считается адекватной, т. к. выполняется условие:

. (3.12)

Прогнозирование грузооборота

Выполняем прогнозирование грузооборота на 3 года вперед и строим графики изменения грузооборота по статистическим данным и по разработанной математической модели (см. формулу 3.16). Для удобства построения результаты расчета сведем в таблицу 3.4.

Таблица 3.4 - Изменение грузооборота по годам

№ п/пГодУсловный год, хiГрузооборот , в тыс. тонно- километровГрузооборот , в тыс. тонно- километров1200016112663680,62200126309064435,43200236461864881,14200346554265199,25200456639065447,06200566707265650,17200676743765822,4820078-65972,0920089-66104,210200910-66222,7

Значение грузооборота на заданную перспективу (на 3 года вперед) равно (см. формулу 3.16):

(тыс.тонно-километров).(3.13)

Строим график прогнозирования грузооборота с помощью табличного процессора MS Excel.

Рисунок 3.2 - Прогнозирование грузооборота

Оценка точности прогнозирования на основании полученной регрессионной модели

Для оценки точности прогнозирования необходимо определить доверительный интервал для прогнозируемого значения у*. Для этого определяем несмещенную оценку дисперсии, у:

. (3.14)

Следовательно: .

Затем находим значение половины величины доверительного интервала разброса среднего значения:

(3.15)

где - значение критерия Стьюдента, для уровня значимости или и N=7 [1] определяем значение критерия Стьюдента .

Тогда (тыс. тонно-километров).

Далее определяем величину периода упреждения (прогноза), П:

, (3.16)

где xN - максимальное значение фактора х: ; N - количество точек: N=7 (т. к. используются данные о грузообороте за 7 лет); х* - значение фактора х, для которого выполняется прогноз: х* =10.

Таким образом:

Значение половины величины доверительного интервала для прогнозируе-мого значения вычисляется по формуле:

(3.17)

Следовательно: (тыс. тонно-километров).

Доверительный интервал для прогнозируемого значения, у*:

.(3.18)

Для примера для прогнозируемого значения:

(тыс. тонно-километров) доверительный интервал будет равен:

,6 - 207,8 < М(у) < 63680,6 +207,8;

,8 (тыс. тонно-километров) < М(у) < 63888,4 (тыс. тонно-километров).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате расчета ресурса легкового автомобиля ЗАЗ-11022 Таврия было определено: среднее значение пробега до капитального ремонта: ; среднее квадратическое отклонение: ; коэффициент вариации: ; доверительный интервал: 131,68 < <М(х)<163,88 ; выбран нормальный закон распределения, т. к. ; построен полигон экспериментального распределения (см. рисунок 1) и график интегральной функции эмпирического определения (см. рисунок 2); рассчитаны и построены графики дифференциальной (см. рисунок 3) и интегральной функции (см. рисунок 4) выбранного теоретического распределения; проверено совпадение экспериментального и теоретического распределения с помощью критерия Пирсона. Также определено, сколько из общего количества - 65 легковых автомобилей - в интервале пробега от 191 до 227 потребуют капитального ремонта 10 автомобилей; при пробеге до 119 потребует капитального ремонта 20 автомобилей.

Были рассчитаны показатели эффективности работы зоны текущего ремонта (ТР), при этом средства обслуживания автомобилей рассматривались как система массового обслуживания (СМО). Определено оптимальное количество специализированных постов по замене агрегатов в зоне ТР АТП по критерию минимальных издержек от функционирования зоны ТР: , т. е. два поста.

По результатам статистических данных была разработана регрессионная модель изменения грузооборота АТП по годам, и был выполнен прогноз грузооборота на перспективу (на три года вперед), который составил: (тыс. тонно-километров).

ЛИТЕРАТУРА

1. Научные исследования и решение инженерных задач: Учебн. Пособие/ С.С. Кучур, М.М. Болбас, В. К. Ярошевич. - Мн.: Адукацыя i выхаванне, 2003

. Положение о техническом обслуживании и ремонте подвижного состава автомобильного транспорта. - Мн.: НПО «Транстехника», 1998. - 60 с.

. Проектирование предприятий автомобильного транспорта: Учебник/ М.М.Болбас, Н.М.Капустин, А.С.Савич и др; Под ред. М. М. Болбаса - Мн.: Адукацыя i выхаванне, 2004. - 528 с.

. СТ БГТУ 01 - 2002 Стандарт университета. Оформление материалов курсовых, дипломных проектов и работ, отчетов по практике. Общие требования и правила оформления. - Брест: БГТУ, 2002. - 48 с.

. Методические указания к выполнению курсовой работы по дисциплине «Научные исследования и решение инженерных задач». - Брест: БГТУ, 2006. -55 с.

. Ящерицын П. И., Махаринский Е. И. Планирование эксперимента в машиностроении: [Справ. пособие]. - Мн.: Выш. шк., 1985 - 286 с., ил.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ УЧРЕЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ «БРЕСТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Кафедра «Техниче

Больше работ по теме: