Декомпозиція станів безвідмовності зернозбиральних комбайнів
DOI:
https://doi.org/10.31548/dopovidi.2(108).2024.024Ключові слова:
безвідмовність, декомпозиція, імітація, модель, зернозбиральний комбайнАнотація
У статті розкрито методологічні підходи до формування обґрунтованості застосування імітаційної модель декомпозиції станів безвідмовності зернозбиральних комбайнів. Автори відтворюють функціональну декомпозицію безвідмовності зернозбиральних комбайнів виходить через аналіз функцій системи. Авторами розкриваються аналітичні підходи до питання, що робить система, незалежно від того, як вона працює. Базисом автори сформували розбиття на функціональні підсистеми у спільності функцій, виконуваних групами елементів. При проведенні експерименту спочатку згенеровано набір випадкових подій, що відбуваються з модулем, що розглядається – подія виходу з ладу блокованого модуля, подія спрацьовування блокування модуля і подія справності передачі модуля. Потім, призначаючи відповідні ймовірності визначено стани та знайдено логічні залежності між ними. Експеримент полягав у послідовній генерації подій та отриманні підсумкових станів функціонального модуля. Даний експеримент повторювався кілька разів, потім розраховувався, у кількох випадках функціональний модуль за підсумками роботи зернозбиральний комбайн опинився у справному стані. Відношення кількості результатів експерименту, в яких функціональний модуль виявився справним до всіх результатів показує можливість справності функціонального модуля. Виконуючи певну кількість обчислень кожного стану, підсумовуючи результати кожного обчислення, приймаючи справжнє значення за одиницю, а хибне – за нуль, а потім ділячи результат на довжину множини, отримаємо значення ймовірності заблокованої відмови, обчислене методом Монте-Карло. При виконанні обчислень та вихідними даними воно дорівнювало 0,885. Схожість результату до результату прийнятої за вірну доводить вірність. Наведена в статті методика дозволяє поліпшити якість роботи системи безвідмовності зернозбиральних комбайнів, забезпечуючи більш точний облік безвідмовності, розширення списку аналізованих параметрів надійності і повніше використання технічних засобів контролю параметрів технічного стану.
Посилання
Parekh, D., Poddar, N., Rajpurkar, A., Chahal, M., Kumar, N., Joshi, G. P. & Cho, W. (2022). A review on autonomous vehicles: progress, methods and challenges. Electronics, 11 (14), 2162. https://doi.org/10.3390/electronics11142162.
Aulin, V., Rogovskii, I., Lyashuk, O., Titova, L., Hrynkiv, A., Mironov, D., Volianskyi, M., Rogatynskyi, R., Solomka, O. & Lysenko, S. (2024). Comprehensive assessment of technical condition of vehicles during operation based on Harrington’s desirability function. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (3(127)), 37–46. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298567.
Prytz, R., Nowaczyk, S., Rögnvaldsson, T. & Byttner, S. (2015). Predicting the need for vehicle compressor repairs using maintenance records and logged vehicle data. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 41, 139–150. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2015.02.009.
Volokha, M., Rogovskii, I., Fryshev, S., Sobczuk, H., Virchenko, G. & Yablonskyi, P. (2023). Modeling of transportation process in a technological complex of beet harvesting machines. Journal of Engineering Sciences (Ukraine), 10(2), F1-F9, https://doi.org/10.21272/jes.2023.10(2).f1.
Chen, X., Chen, J. (2020). Optimization of the impeller geometry for an automotive torque converter using response surface methodology and desirability function. Open Journal of Applied Sciences, 10 (07), 455–475. https://doi.org/10.4236/ojapps.2020.107032.
Rogovskii, I., Lyubarets, B. & Borek, K. (2022). Analyticity of non-stationary processes of change in diagnostic parameters of hydrostatic transmissions of harvesters. Machinery and Energetics, 13(1), 67–76. https://doi.org/10.31548/machenergy2022.01.067.
Ahmed, E., Gharavi, H. (2018). Cooperative vehicular networking: a survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 19 (3), 996–1014. https://doi.org/10.1109/tits.2018.2795381.
Rogovskii, I.L. (2021). Models of formation of engineering management alternatives in methods of increasing grain production in agricultural enterprises. Machinery and Energetics, 12(1), 137–146, https://doi.org/10.31548/machenergy2021.01.137.
Padilla-Atondo, J. M., Limon-Romero, J., Perez-Sanchez, A., Tlapa, D., Baez-Lopez, Y., Puente, C. & Ontiveros, S. (2021). The impact of hydrogen on a stationary gasoline-based engine through multi-response optimization: a desirability function approach. Sustainability, 13 (3), 1385. https://doi.org/10.3390/su13031385.
Rolison, J., Regev, S., Moutari, S. & Feeney, A. (2018). What are the factors that contribute to road accidents? An assessment of law enforcement views, ordinary drivers’ opinions, and road accident records. Accident Analysis & Prevention, 115, 11–24. https://doi.org/10.1016/j.aap.2018.02.025.
Rogovskii, I. L. (2021). Resource of removal expenses for strong agricultural period of volume of operations. Machinery and Energetics, 12(2), 123–131. https://doi.org/10.31548/machenergy2021.02.123.
Nazarenko, I., Bernyk, I., Dedov, O., Rogovskii, I., Ruchynskyi, M., Pereginets, I., & Titova, L. (2021). Research of technical systems of processes of mixing materials. Dynamic processes in technological technical systems. Kharkiv: РС Тесhnology Сеntеr. 57-76. https://doi.org/10.15587/978-617-7319-49-7.ch4.
Kuzmich, I.M., Rogovskii, I.L., Titova, L.L. & Nadtochiy, O.V. (2021). Research of passage capacity of combine harvesters depending on agrobiological state of bread mass. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 677, 052002, https://doi.org/10.1088/1755-1315/677/5/052002.
Gorea, R. K. (2016). Financial impact of road traffic accidents on the society. International Journal of Ethics, Trauma & Victimology, 2 (01), 6–9. https://doi.org/10.18099/ijetv.v2i1.11129
Rogovskii, I.L. (2021). Influence of operating failure of agricultural machines on efficiency of their machine use. Machinery and Energetics, 12(3), 157–166. https://doi.org/10.31548/machenergy2021.03.157
Rogovskii, I.L. (2021). Analyticity of complex criteria for evaluation of grain production in agricultural enterprises intensification of engineering management. Machinery and Energetics, 12(4), 129–138. https://doi.org/10.31548/machenergy2021.04.129
Britton, M., Asnaashari, S. & Read, G. (2016). Analysis of train derailment cause and outcome in Victoria, Australia, between 2007 and 2013: implications for regulation. Journal of Transportation Safety & Security, 9 (1), 45–63. https://doi.org/10.1080/19439962.2015.1088906.
Dirnbach, I., Kubjatko, T., Kolla, E., Ondruš, J. & Šarić, Ž. (2020). Methodology Designed to Evaluate Accidents at Intersection Crossings with Respect to Forensic Purposes and Transport Sustainability. Sustainability, 12 (5), 1972. https://doi.org/10.3390/su12051972.
Dela Cruz, O.G., Padilla, J.A. & Victoria, A.N. (2021). Managing Road Traffic Accidents: A Review on Its Contributing Factors. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 822 (1), 012015. https://doi.org/10.1088/1755-1315/822/1/012015.
Low, R., Tekler, Z. & Cheah, L. (2020). Predicting commercial vehicle parking duration using generative adversarial multiple imputation networks. transportation research record. Journal of the Transportation Research Board, 2674(9), 820–831. https://doi.org/10.1177/0361198120932166.
Young, W., Sobhani, A., Lenné, M. & Sarvi, M. (2014). Simulation of safety: A review of the state of the art in road safety simulation modelling. Accident Analysis & Prevention, 66, 89–103. https://doi.org/10.1016/j.aap.2014.01.008.
Slobodyanyuk, M., Gorobchenko, O. (2020). Structural analysis of territorial transport systems based on classification methods. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4(103)), 23–32. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.194158.
Oladimeji, D., Gupta, K., Kose, N., Gundogan, K., Ge, L. & Liang, F. (2023). Smart transportation: an overview of technologies and applications. Sensors, 23 (8), 3880. https://doi.org/10.3390/s23083880.
Casado-Sanz, N., Guirao, B. & Attard, M. (2020). Analysis of the risk factors affecting the severity of traffic accidents on spanish crosstown roads: the driver’s perspective. Sustainability, 12 (6), 2237. https://doi.org/10.3390/su12062237.
Abu Dabous, S., Ibrahim, F., Feroz, S. & Alsyouf, I. (2021). Integration of failure mode, effects, and criticality analysis with multi-criteria decision-making in engineering applications: Part I – Manufacturing industry. Engineering Failure Analysis, 122, 105264. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2021.105264.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).
