车辆使用寿命（精选7篇）
车辆使用寿命 篇1
防止机动车零部件发生异常磨损, 延长其使用寿命, 是减少机械修理费用支出, 提高经济效益的重要措施。严格按说明书操作和使用, 科学地维护保养, 及时排除故障隐患, 可最大限度地减缓零部件的磨损速度。具体的要做到以下几点。
一、重视车辆磨合期
新车或大修以后的车辆, 因零件表面凹凸不平的加工痕迹, 影响零件表面润滑油膜的形成, 必须进行磨合。磨合须按厂家规定进行, 一般先进行冷磨合, 即由其他动力带动车辆运转 (也有的不进行冷磨合) ;然后启动发动机进行热磨合, 转速由低到高、负荷由小到大, 直到额定转速下满负荷运转。有些驾驶员不重视车辆磨合, 一接新车 (或大修后的车) 就满负荷投入作业, 这是极其错误的;它将使机件严重磨损, 为车辆后期使用留下故障隐患。
二、正确启动发动机
发动机的总磨损量中, 启动磨损约50%, 冬季启动发动机磨损更大, 一般情况下, 启动发动机1次, 活塞环和缸壁的磨损量相当于正常工作1～2小时。影响发动机启动阶段磨损的主要因素有:一是停车时间。停车时间越长, 磨擦面机油流失越多, 而新的润滑油膜又需要发动机启动一段时间后才能形成, 在这种情况下, 相互运动的表面处于干磨擦状态, 故加大了磨损。二是启动时发动机的温度。启动时发动机温度越低, 机油粘度越大, 流动性差, 不易进入磨擦表面, 难以保证润滑。再者冷车启动燃油燃烧不充分, 未雾化和燃烧的燃油沿缸壁流入油底壳, 冲掉缸壁油膜并稀释机油, 此时磨损亦大, 试验表明, 在-10℃时启动一次发动机, 相当于车辆行驶200～250km的磨损量。为减少发动机启动磨损量, 一是在启动前用手柄摇转发动机曲轴, 使机油尽量先期达到各磨擦表面后再启动。二是短时间停车时, 不要熄火, 因为熄火后频繁启动所造成的机件磨损、蓄电池损坏带来的损失远比不熄火所耗费的油料大得多。三是注意做好发动机起动前的预热工作, 在寒冷天气起动发动机前, 一定要预热, 通常采用加注热水、机油预热等方法。有些驾驶员习惯使用低温起动液或拖拉启动, 这两种办法都会加剧发动机的磨损, 缩短车辆的使用寿命。
三、保持发动机正常的工作温度
发动机工作时, 应保持冷却液温度在82～90℃范围。温度过高引起金属膨胀量增大。破坏正常工作间隙, 容易产生活塞咬死、拉缸等危害。高温还会加速机油氧化变质, 加剧机件磨损。温度过低时, 会使发动机磨损加剧。据试验, 冷却液在50℃时发动机磨损量是冷却液90℃时的2～3倍;冷却液40℃时磨损量比90℃时大4～5倍。即如果发动机经常保持在80～90℃温度内工作, 使用寿命可达10万km, 而寿命只有2万km。深秋和冬季要特别注意发动机保温, 切不可拆除节温器或将小循环管道堵塞, 以免影响发动机正常工作, 加剧磨损, 降低其使用寿命。
四、坚持中速行车
行驶速度对发动机的磨损影响较大, 低速时配合件间难以形成良好的润滑油膜, 零件磨损较大;随着转速增加, 润滑油膜形成较好, 磨损逐渐减少, 在中速即经济转速下的车速不仅耗油率低, 且润滑油膜形成良好, 磨损也最小;但发动机高速运转时, 机件温度高, 机油粘度低, 油膜形成变差, 磨损加剧。此外, 如果经常猛轰油门, 或行驶中不能适时换档, 使车辆长时间在大负荷低转速下拖行, 也会加剧发动机的磨损。
五、防止车辆超载
试验表明, 发动机转速不变而负荷增大2倍时, 发动机磨损也接近增加2倍。车辆装置过重、道路崎岖不平, 行驶中冲击载荷加大, 不仅加速发动机磨损, 而且容易造成车架变形。甚至引起爆胎, 导致半轴、钢板弹簧等机件变形或断裂。因此, 为了延长车辆使用寿命和行车安全, 切不可超载使用。
六、防止发动机爆燃
发动机爆燃时, 燃烧室内局部温度急剧升高, 活塞、气门等机件过热, 气缸、连杆和曲轴承受较大的冲击载荷, 易损坏。试验表明, 爆燃严重时, 可使气缸上部的磨损增加3～5倍, 并可使轴瓦的轴承合金早期疲劳脱落, 或冲坏气缸垫, 甚至使活塞和连杆损坏。发动机爆燃的发生, 一是要及时变换档位;二是要调整好供油 (点火) 提前角;三是及时清除燃烧室内积炭。
七、加强车辆保养
加强保养对延长车辆的使用寿命至关重要。经常保持空气、燃油、机油清洁, 各配合间隙合理, 可有效延长车辆使用寿命。一是保持进入气缸内的空气要滤清;二是保证燃油清洁;三要保持机油清洁;四是各润滑部位和不同季节使用规定的润滑油。五要及时调整各部配合间隙、转向和制动装置间隙、气门间隙、中央传动齿轮啮合状态等, 保证各机件工作可靠, 减少异响、振动、冲击, 延长其使用寿命。
铁道车辆构件使用寿命的预测 篇2
但是,有一系列原则性的重要问题没有得出应有的结论:
(1) 材料循环状态统一的通用参数(用来帮助描述疲劳过程动力学)尚未确定;
(2) 疲劳过程是一次性破坏,而材料的循环特性却是根据破坏前的循环数,即根据最终结果进行评价的;
(3) 根据最近的结构钢及合金10亿次循环疲劳方面的研究,实际疲劳极限的存在像材料常数一样受到质疑;
(4) 由试样特性至结构构件计算的换算率单凭经验决定的问题;
(5) 未考虑到零件金属基体和表层的初始性能与弱化过程的明显差异;
(6) 没有反映材料在外部载荷循环参数不变等情况下,在应力集中区材料加载的变化特性等。
因此,根据已知的试验数据,在修正材料模型的基础上来改进计算方法就成了一项迫切的任务。
解决上述车辆使用寿命预测问题的一个可能方案就是采用应变全图法。这里所说的是刚性加载装置的一次性试样的机械拉伸试验[2]。在应力 σ- 应变 ε的坐标中下降至零的曲线可反映材料变形软化的阶段(图1中曲线1)。材料循环弱化显示在下降曲线参数变化中,可在已经承受过最大循环应力为0.8 σT和0.6 σT(分别为曲线2和曲线3的实线和虚线),且工作时间为n/N的不同试样(见图1中曲线2和曲线3)的那些拉伸试验中观察到。
1.初始图; 2.n=0.3; 3.n=0.6
首先,材料的疲劳过程,建议用应变全图下降曲线参数之一的改变予以证实。例如,从力的角度,疲劳过程显示出材料抗拉强度SB随最大循环应力值σM和循环数而降低。这样就可把材料强度与外载荷作用下应力的平衡作为材料在其各种显示条件下产生的静态破坏和疲劳破坏的唯一根据(判据)。
根据试验结果,可绘制在应力循环特性不变的循环过程中反映上述参数变化的试验曲线。根据更好的符合试验曲线的条件来选取合适的近似函数,其形式在多循环疲劳方面与循环应力值无关。其次,这个描述整个动力曲线族的函数可用来进行非固定加载时的寿命计算。
在力的立题中[3,4],材料的循环状态用抗拉强度的实时值SB(σM,n)确定。随意选择解析函数来描述试验曲线SB(σM,n),有可能导致零件寿命预测的非单值性。建议在设计评价计算中尽可能使用简单函数,例如幂函数:
SB(σM,n)=SB0-kσnm (1)
式(1)中:SB0——材料的初始抗拉强度。
式(1)中的幂指数m是根据更近似试验数据的条件确定的,而且在一般情况下取决于循环应力值σM。材料的疲劳破坏是在曲线1与疲劳曲线交叉时,即达到平衡时发生的。
SB(σN,N)=σM (2)
式(2)中:N——按照疲劳曲线的寿命;
σN——相应于材料寿命N的循环应力值。
将n=N代入式(1),使与σM有依赖关系的因数kσ=(SB0-σM)/Nm处于完整反映材料结构疲劳过程的动力学曲线(1)中。
在多循环疲劳方面,为不同固定应力值σM(图2中的曲线1、曲线2)建成的动力学曲线SB(σM,n),属于由函数(1)所描述的一个曲线族。它们在点A和点Б经过疲劳曲线3。具有相同强度值SB的材料的两种状态如Д和C在循环上是相当的。
在应力值σM1下经过n1次循环后的应力变换可改变拉伸强度弱化的程度,并可解释为按以下规则从一个动力学曲线向另一个曲线的转换:
SB(σM1,n1)=SB(σM2,n2) (3)
式(3)中:n2——当量循环数,在应力值为σM2下经过n2次循环后的材料拉伸强度变成了在应力值σM1下经过n1次循环后的材料拉伸强度。
考虑式(1)列出的等式,给出了当量循环数的表达式:
undefined
当应力有了一个变换时,考虑到式(1),最终寿命N*可用下式计算:
undefined
而根据损坏线性叠加假定,则:
N*=n1+N2-N2(n1/N1)
后两个表达式在下列情况下重合:
第一,当两级应力差趋于0时,但这将会是固定加载;
第二,在m→∞的情况下,当材料性能直到破坏也没有发生变化时。
显然是材料弱化模型算题在Palmgren-Miner意义上将始终是非线性的。其中也包括在m=1的情况下,当动力学曲线变成直线时。
第一个公式中的附加因数反映出,在实验力学中早为人们熟知的不同数值应力相互作用的影响。除此之外,它还排除了应力循环任何重新组合的可能性。因此,从计算中排除了两个不充分的理论假定:损坏的线性叠加准则和应力循环总谱中损坏作用独立性假定。
在实际计算中,通常使用以基本原理为依据的简化算法。评估零件疲劳寿命的工程方法须满足以下计算要求:
(1) 具有概念的清晰性和确定损坏标准、疲劳破坏标准、损坏叠加准则、疲劳裂纹出现和稳定发展时计算循环数的进程的统一性;
(2) 依靠积累的试验数据或那些可在工厂实验室和参考文献积累范围内得到的数据;
(3) 避免采用未经检验的假定,允许在任何计算阶段直接进行试验检验;
(4) 具有清晰的算法或向用户提供带有详细说明的程序资料;
(5) 在确定的立题中,或者在随机原始值分布的分位点有数据的情况下半概率立题中进行计算;
(6) 给出具有可接受的准确度的寿命预测,并含有计算方法使用范围和获得结果的说明。
建议的材料模型既包括新的关系式(式(1)～式(3)),也包括已知的关系式:
疲劳曲线:
σαN=σundefinedN0
非对称循环时的疲劳极限:
undefined
式中:R——非对称循环系数;
Ψ——材料对非对称循环的敏感度系数;
К——有效应力集中系数;
σT——材料屈服点。
在多轴应力状态下利用疲劳曲线是可能的,如果已确定当量应力可在Np次循环的情况下呈现出破坏条件,那么其公式为:
σЭКВ(Np)=σ-1(Np)=σ-1
式中:σЭКВ——当量应力或者根据循环应力成分的幅值和平均值而得到的换算应力。
在总结平面循环应力状态下疲劳试验结果基础上,所获得的相似判据是足够多的[5]。换算应力的具体形式σП=σia/(1-σim/σB)对于工程计算是很方便的,因为应力幅值σia和平均循环应力σim是在标准的计算综合体中算得的。此外,计算中不需要引用非对称循环系数。
不排除第一主应力作为当量应力利用的可能性,因为材料在疲劳破坏前不可避免地要发生脆化。薄壁管疲劳试验也表明,第二主应力不影响寿命,如果它比第一主应力小80%[6]。相似的应力状态也能实现,例如,罐车的罐体中材料循环弱化的计算得出,与在损坏线性叠加基础上进行的预测相比,计算寿命大大降低了[7]。
对可把提供的材料模型和COSMOS Works模型中应力-应变状态计算统一起来的方法,建议采用18-100型转向架铸件在试验台试验条件下进行检验[8]。
摇枕的计算是按下列程序进行的:
(1) 根据摇枕设计图样研制Solid Works空间模拟系统固体模型;
(2) 在与Solid Works系统整合在一起的COSMOS Works有限元分析模数中,建立摇枕的有限元模型,并使模型所有有限元具有相同的特性;
(3) 根据给出的固定循环的最大载荷Pmax=784 kN,计算COSMOS Works模型中摇枕的应力-应变状态(图3)和内部加强筋的危险点;
(4) 确定每一个有限元的计算疲劳极限和最大加载数N(σmax);
(5) 根据疲劳曲线找出所有有限元中破坏前的循环数;
(6) 在循环数N(σmax)的情况下,在用VBA语言专门编制的程序中假定循环停止,最大负载单元按照疲劳强度判据(2)失效(消失);
(7) 进行一个带断开单元薄板的新的应力-应变状态计算,并检验其余单元的静强度条件;
(8) 那些没有实现这个条件的单元也失效,找出新的应力-应变状态,重新检验了静强度条件等;
(9) 在完成所有未失效单元中静强度条件的情况下完成迭代过程,采用该条件作为在N(σmax)次循环后有部分破坏单元新的平衡状态存在的条件;
(10) 摇枕以新的应力值继续循环加载到任何一个单元,直到未重新实现疲劳强度条件(2)为止;
(11) 循环重新停止,单元失效并开始新的计算应力-应变状态的迭代过程;
(12) 找出新的平衡状态,而任一计算阶段不能平衡都被看作是整个摇枕破坏。
假定的循环停止的根据是,循环弱化和弹性体应力再分配过程的实际时间的不可比性。认为后一个过程是瞬时的,且因为作用的局部性而不考虑动力作用。
根据用本文建议的工程方法进行计算的结果,摇枕疲劳裂纹出现前和破坏前的循环数分别为NTP=1 755 100 和Npaзp=2 065 100。
摇枕内部加强筋疲劳裂纹萌生处示于图4。
为了进行比较,在边界条件不变的情况下,利用疲劳损坏线性叠加准则,完成了同样结构摇枕的寿命计算。疲劳裂纹出现前的循环数未发生变化,摇枕破坏前的循环数达到了数千万次。
对26个摇枕进行的试验台疲劳试验认定,受试零件疲劳裂纹出现前的循环数以及在它们破坏前的循环数都属于正态分布律。
疲劳裂纹出现前循环数的算术平均值为173万次,而摇枕破坏前的循环平均值为233万次。摇枕下弦杆出砂孔处的内部加强筋,然后是在铸件侧壁的破坏循环数为88.5%。裂纹出现前的循环数、裂纹的萌生处和裂纹的发展方向都与试验观测到的相一致。
根据疲劳裂纹扩展的循环数,计算与试验之间存在11.5%的偏差,这是工程计算不能接受的。为了改进寿命预测,应考虑到零件表层性能的异常和循环载荷下材料软化状态实现的可能性。因此,根据全俄铁路运输科学研究院和北高加索铁路局别洛列琴斯克—迈科普高速线路上进行的货车运行试验结果,对摇枕在出现裂纹前的寿命进行了评估。
根据运行试验结果,确认了摇枕下弦杆最大应力分布在工艺孔区域,在运用中裂纹最常出现在这一区域。
如果应力的完整系列没有急剧的脉冲,则根据式(4)的说明,线性和非线性方法都应给出相近的结果。的确,预测的寿命分别为31年和30年。
最大应力按年谱均匀分布,据计算,寿命又降低了一年。因而反映了熟知的在应力谱中存在急剧脉冲情况下,对寿命产生重要影响的试验事实[9]。根据式(3),在实际载荷谱中考虑到不同数值应力的相互作用,可能比疲劳过程的非线性更重要。在这种情况下,损坏线性叠加准则所允许的循环重新分组,将会造成寿命预测中的重大误差。
对随机加载方法的总结,要求采用某种图示对过程进行幅值分析,并且根据循环弱化模型,对材料的实时特性进行循环计算。经货车转向架铸造件验证的疲劳寿命计算程序大体上会被保留。
本文建议采用的零件疲劳寿命计算方法在三个关键因素上有所不同。这三个因素是:
考虑材料性能循环弱化;
考虑加载史;
不考虑疲劳损坏线性叠加准则。
现有的工作表明,使用考虑材料性能循环弱化的模型,在铁道车辆构件寿命和使用期限计算方面具有一定的优越性。对产品疲劳寿命和使用期限进行可供选择的决定性评估,在新结构设计和对现有结构剩余寿命评估方面都将会是很有益的。
参考文献
[1] Нормы расчета и проектирования грузовых вагонов железных дорог колеи 1 520 мм Российской Федерации: ФГУП ВНИИЖТФГУП ГосНИИВ.-Введ.01.01.2005.-М.:2005,210.
[2] Пат.2251676 Ru,МПК 7 G01N3/08.Устройство и способ для испытания образцов материалов на растяжение/В.И.Миронов,В.А.Андронов,А.В.Якушев,В.Б.Бамбулевич.-Опубл.10.05.2005,Бюл.№13.
[3] Миронов В.И.,Якушев А.В.Метод полных диаграмм в расчете ресурса элементов подвижного состава.∥Транспорт Урала.2007,13(2):57-61.
车辆使用寿命 篇3
电线电缆在长期使用过程中会受到诸多因素的影响而引起材料的老化,从而使产品性能下降,特别是绝缘材料的老化,可能引起故障甚至引发火灾。轨道车辆等线缆用量大,要求产品使用寿命长,因此,线缆的老化寿命就显得十分重要,但目前轨道车辆用线缆的寿命研究却鲜有所见。本文基于取得的轨道车辆上实际使用的薄壁电缆作为试验对象, 开展老化剩余寿命的研究评估。
1 电线电缆老化的因素
引起线缆老化的因素有很多,对于绝缘材料来说,温度是最重要的因素,而其他因素,基本都是外部影响,有些只能作用于材料外层(如机械应力、湿度、化学物质、氧等),因此,温度是影响车辆用线缆老化的主要因素。
2 热老化寿命的预测方法
目前国内外热老化寿命研究预测方法中,最重要和常用的方法是基于Arrhenius模型进行外推计算的方法,包括常规法和基于分析法的快速评定法等。其中常规法是被广泛认可的方法,其试验过程采用恒应力加速老化试验法,可信度较高,并已形成标准,如IEC60216 系列。
3 热老化试验及老化剩余寿命预测
3.1 试验样品的情况及取样背景
试验样品为符合标准GB/T 12528-2008 的要求,型号为WDZDCYJB/3-125 750V 2.5mm2的轨道车辆用薄壁电缆。电缆由单股线芯的导体和绝缘组成,绝缘材料的主要材质为聚醚醚酮(PEEK)。试验样品取自实际安装在轨道车辆上的电缆,该车辆已运营7~8年。
3.2 耐热性能和诊断试验的选择
根据GB/T 12528-2008 中的性能要求,IEC 60216-2:2005 的性能推荐以及产品的使用安全要求综合考虑,选择耐电压性能,试验方法为GB/T 3048.8- 2007。
3.3 试样数量
对于耐电压类检查试验,在绝大多数情况下,要求每一温度至少由11 个样品组成。
3.4 终点选择
按照GB/T 3048.8-2007对老化后样品进行耐压测试,施加电压3.5 V,持续15 min,如果样品被击穿则表示样品未能通过检查试验。
3.5暴露温度和时间
试验样品的绝缘材料为PEEK,该材料具有优异的耐热性能,根据预测试结果,确定试验的暴露温度和时间选择见表1。
3.6 试验结果
根据测试得到各个温度的终点时间见表2。
回归线的计算
式中:y=lgt;x=1/T
利用最小二乘法,由获得的每组试验数据即暴露温度与对应的终点时间推算常数a和斜率b,公式如下:
式中,k为x, y的组数。
将表2 中的暴露温度由摄氏度转化为热力学温度,并将各组数据代入式(2)和(3)中得到:a=-16.020;b=10 599,则寿命方程即该样品老化时间与热力学温度之间的关系为:
由式(4)可评估产品的使用情况要求,如假设车辆的设计运行时间为30 年,则根据式(4)可估算产品的最高使用温度约为220℃。
4 结语
基于Arrhenius模型原理的常规法老化寿命预测可用于轨道车辆用电缆的老化寿命评估,但该方法只考虑温度对产品的影响,忽略机械应力、湿度、电气老化等因素对产品老化的影响。
选取车辆实际使用薄壁电缆作为研究对象,得到老化时间与热力学温度之间的关系为lgt=-16.020+10 599/T,此关系式可用于产品在车辆设计使用年限内最高使用温度的评估,为产品的设计和维护提供参考。
摘要：本文介绍了电缆老化的主要因素、老化的试验方法、老化寿命的预测方法及其模型原理。笔者选取轨道车辆实际使用薄壁电缆为研究对象,在不同温度下进行加速老化测试,将结果进行计算分析并得到老化时间t与热力学温度T之间的关系,为电缆老化寿命的预测评估提供依据。
关键词：轨道车辆,薄壁电缆,老化剩余寿命
参考文献
车辆使用寿命 篇4
丝杆作为地铁电动塞拉门的关键传动部件,其运行状态直接关系到机械设备本身的运行安
全,同时也会对后续的运行造成直接影响。据统计,润滑不良所造成的机械故障约占整个机械故障的75%[1],润滑不良同时也是地铁车辆客室电动塞拉门的主要故障之一[2]。因此,对地铁电动塞拉门丝杆润滑不良的故障进行预测具有十分重要的理论研究与工程实用价值。目前,已有一些利用振动信号实现机电设备故障预测的方法,而基于电机电流信号进行机电设备故障预测的研究正逐步成为热点[3]。基于数据驱动的故障预测[4]方法是通过对采集到的相似设备历史数据集进行建模的,因此,设备劣化过程数据的采集是实现基于数据驱动预测的关键。文献[5]利用PCA方法对轴承振动信号中的多种特征参数进行融合,然后输入已构建的极限学习机模型,实验结果表明该方法有较好的预测精度。文献[6]提出了一种融合最小二乘支持向量机和统计过程控制技术的故障预测方法,该方法能够及时地判断风电机组齿轮箱的异常状态。文献[7]构建了SVM与马尔可夫模型,对轴承进行了寿命预测。文献[8]结合粗糙集与灰色理论,利用粗糙集进行特征提取,然后通过灰色模型对设备实现了准确预测。
隐马尔可夫链[9](hidden Markov chain,HMC)模型可以很好地描述内部状态与外部测量结果之间的关系,并能根据观测序列识别出隐含的状态转移矩阵。为了更加全面准确地反映设备地铁车辆客室电动塞拉门丝杆的劣化状态,本文采用自组织映射(self-organizing feature map,SOM)网络对提取的多个电机电流信号进行特征融合,构建了基于自组织映射网络、HMC和蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)仿真的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法,相比文献[5,6,7,8],该方法的优点在于,不仅可以得到设备劣化过程模型,而且可以估计剩余使用寿命。最后,将该方法应用于地铁电动塞拉门丝杆润滑不良实验。
1 基于SOM-HMC-MC的剩余使用寿命预测方法
SOM-HMC-MC剩余使用寿命预测方法由四个步骤组成:(1)数据处理和特征提取,即首先对采集到的电机电流信号进行滤波,再分别提取均方根、峰峰值、偏度指标、峭度指标和Shannon小波能量熵值特征参数的过程;(2)利用SOM方法对获取的全寿命多维特征向量进行信息融合并编码的过程;(3)将编码后的结果作为特征向量输入HMC进行训练并得到状态转移矩阵的过程;(4)利用Viterbi算法获取观测序列下的状态,再用MC方法在线估计设备RUL的过程。
1.1 电流信号特征提取
采集到的大量原始数据不可避免地存在一些冗余以及与劣化状态不相关的监测数据,这会导致预测过程中计算量增大、精度下降。因此,在原始数据中提取出能有效表征其劣化特征的参数,对于后续预测分析尤为重要。
Shannon能量熵值反映了信号能量概率分布的均匀性[10],它能提供信号在动态过程中的有用信息,因此,选择容错性强的Shannon能量熵作为时频特征向量。本文选取sym4小波对信号进行3层小波包变换,分解得到8个频段,计算出不同频段能量cj,k(i),再根据下式:
分别提取出8个频段的能谱熵向量W=(W3,0,W3,1,…,W3,7)。其中,cj,k(i)为第j层节点k上的小波包能量,同时为了得到劣化数据更多的信息,进一步提取均方根、峰峰值、偏度指标、峭度指标作为时域特征向量。
1.2 S OM神经网络信息融合
信息特征融合可将高维特征数据降至较低空间中,并保留原始空间中的一些基本性质。将具有共同特点的样本数据在降维后聚集在一起的同时,也能够将多个特征数据之间的冗余信息予以消除。S OM是实现该方法的理想选择[10]。
S O M是一种无监督、自组织、自学习的神经网络[11],可以根据自己的学习规律对输入数据之间的相似度进行自组织分类。在网络结构上,它由输入层和映射层构成,映射层之间各神经元为相互连接,且各神经元之间通过相互兴奋、抑制和竞争来获取对输入模式的响应机会。通过训练得到以最优神经元为中心、其相邻区域Nj*(t)内的若干神经元共同来表示输入模式的聚类结果。
本文在进行地铁车辆客室电动塞拉门传动装置剩余使用寿命预测的过程中,首先通过训练好的S OM建立一种分类模型,通过向该模型输入多维特征向量,输出该特征向量的编码实现信息的融合,作为后续HMC模型的输入观测值。
1.3 HMC模型原理
HMC模型是一种状态空间模型,其真实劣化状态是不可见的,通过对观测序列的随机过程来感知某一状态的存在,故该模型的状态转移矩阵表现为隐式随机过程,与其相关联的观测值为显示随机过程。HMC模型不仅可体现各状态之间的相关性,而且考虑到在各状态下的观测序列的独立性,HMC模型一般用5个主要参数表示:
式中,N为隐状态数;M为每个状态可能对应的观测值个数;A为状态转移矩阵;π为初始状态的概率分布矩阵;B为观测值概率矩阵。
将HMC模型应用到实际工程中,通常采用Forward-Backward算法来解决模型参数估计问题,即在给定的模型结构和观测序列条件下,计算并估计最优的模型参数,能够有效地得出产生观测序列的概率。采用Viterbi算法求解出最优状态序列,即给定观测序列和模型,得到某一时刻的最佳状态。采用Baum-Welch算法通过不断的迭代计算获得HMC模型修正后的参数,即给定初始模型参数和观测序列,得到调整后的参数。
综上所述,在考虑润滑不良故障时,基于S OM-HMC-MC的电动塞拉门丝杆的RUL预测过程如图1所示。其中,“参数初始化”设定如下:当前使用寿命长度Rul=0,仿真循环次数阈值Ns=10 000,已仿真的使用寿命周期数Cyct=1,dmax为故障状态。
本文采用平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)Emap、累积相对精度(cumulative relative accuracy,CRA)Acr、拟合系数(R-square)Rsqu以及均方根误差(root mean square error,RMSE)Erms对S OM-HMC-MC算法的预测性能进行评估。其中,MAPE、CRA和RMSE越小,拟合系数越高,表明模型预测性能越好。各变量表达式分别为
式中,y(t)为实际值;为预测值;为实际值y(t)的平均值。
2 故障劣化模型
地铁车辆客室塞拉门丝杆的润滑状态从正常到失效需要经历一系列的劣化状态,最终到达故障状态。在不考虑设备维修的情况下,其劣化过程是不可逆的,每个状态有一定概率向自身进行状态转移,同时也可能转移到其右侧更高的状态编号[12],其拓扑结构如图2所示。
由于机械类故障的渐变几乎都服从指数退化模型[13],其劣化过程需要数月甚至数年之久,故较难获得其充分的故障劣化数据。本文基于文献[14]提出的人为模拟润滑不良劣化过程的思想,在实验中通过对其负载逐渐的增大来模拟润滑不良劣化过程。
在无先验信息的条件下,不同样本下的劣化过程由下式给出[13]:
其中,Φ为模型常数;β为正态分布随机变量(均值为μβ,标准差为σβ);ε(ti)为误差项,服从标准正态分布N(0,σ2)。考虑到本文故障模拟实验条件和特点,其中参数确定为Φ=0.1,μβ=0.9,σβ=0.15,其结果如图3所示。图3为10组全寿命下的数据样本,其中纵轴表示人为施加的劣化过程(分为10个劣化状态,例如y取值从1.5到2为劣化2),横轴表示每个劣化过程所持续的时间。后文基于上述样本数据,根据劣化曲线组合成不同全寿命下劣化样本进行预测分析。
3 实验仿真与结果分析
3.1 数据采集
本文针对地铁车辆客室电动塞拉门的丝杆润滑不良故障进行故障模拟实验。如图4所示,实验设备包括一台24V直流电机,与之连接的是减速比为3的减速箱,减速后额定转速为600r/min,并通过联轴器驱动有效行程为300mm、导程为10mm的丝杠来模拟地铁电动塞拉门丝杆润滑不良故障。实验中利用±5V电流传感器采集直流电机工作电流,采用研华PCI1710采集卡与LABVIEW数据采集软件对模拟信号进行连续采集,并传输计算机以文本形式保存。
实验中每隔4.5s采样保存一组数据,采样频率为512Hz,故一组数据长度为2300,通过在丝杆垂直方向上施加负载,即在没有施加任何负载工况下(仅有固定负载模拟车门),视为丝杆运行处于正常,随后逐渐施加不同质量负载模拟为一种劣化情况进行采集。实验中共准备了9块不同质量的铁块,并且将铁块的质量以从小到大施加到设备上,以模拟润滑不良劣化过程的指数趋势。每施加一次负载都代表一个离散劣化过程(并非实际状态)。每施加一次负载都代表一个劣化过程(并非实际状态),负载全部施加上表示故障状态。在实验中,模拟10种劣化过程,每种劣化情况下均取15组数据,共组成150组实验数据,再根据第2节的劣化曲线从这150组数据中组成10组样本数据。图5所示为塞拉门从润滑良好到故障过程中采集并滤波得到的电流信号,其中横坐标“数据点数”表示采集得到的数字信号的序号。
A.润滑良好健康状态B.润滑不良劣化过程C.故障状态
通过对采集到信号采用sym4进行小波包分解,再分别提取出第3层的8个频率的能量值,最后根据式(1)获得Shannon能量熵值。同时分别提取信号的均方根、峰峰值、偏度指标、峭度指标,劣化过程的部分特征向量见表1、表2。
3.2 基于SOM-HMC-MC的剩余使用寿命预测分析
首先,将10组全寿命劣化样本分为8组训练集(共166组数据)、2组测试集。其次,通过上述特征提取方法提取出电机电流信号中的多种特征指标,时域为均方根、偏度指标等,频域为Shannon能量熵值。因此,每组数据可用一个1×12的特征向量表示。最后利用SOM自适应聚类能力融合样本特征数据,实现对观测数据的编码,结果见表3。本文设置SOM的最大编码数为6。
为了增加模型的泛化特性,通过建立多观测样本HMC,即选取前8组融合编码处理后的全寿命劣化样本(表3前8行),并将其用来训练HMC。模型的隐状态数目N=4,观测值数目M=6。通过调整使各观测样本序列等长,且假定每一个观测样本都独立于其他样本。初始条件下,初始状态概率分布矩阵为π=[1 0 0 0],状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B采用随机方法选取。经过7次迭代训练模型达到收敛(本文中收敛误差设置为0.0001),训练曲线如图6所示。再用Viterbi算法计算t时刻观察序列下最优的劣化状态,若所获得结果无状态的返跳变或某状态缺失,则认为该模型能够满足实际预测,并获得全寿命下的状态转移矩阵A,这是求取RUL的基础。
利用已训练好的HMC模型,基于Viterbi算法计算出该观测序列下最优的劣化状态,再根据得到的转移矩阵通过MC仿真获得预测的数据样本,在每次仿真过程中,通过在(0,1)均匀分布产生随机数与状态转移矩阵Aij依次相比较,来决定是否跳变到下一状态。每次获得的下一状态都将作为当前状态,直至到达故障状态。最后通过对转移次数的统计来获得RUL值。
对识别后的状态序列根据Aij进行10 000次MC仿真,可统计得到当前设备的剩余使用寿命概率分布。为了作进一步说明,本文根据全寿命为19的劣化样本1分别提取出其第1,3,6,8,10,12,14,18次开关(推拉)后的数据,给出了其剩余使用寿命概率分布,如图7所示,其中,采集i表示第i次开关(推拉)动作时的剩余使用寿命概率分布。由图7可知,随着设备润滑不良过程的逐渐劣化,RUL的概率分布逐渐减小,RUL的预测精度不断提高。
为了更有效地估计RUL,对蒙特卡罗仿真得到的预测值给出了其80%置信区间。其预测区间上下限即在所有的RUL的概率分布中最小范围的值。预测区间的公式如下:
其中,r表示RUL预测值,s表示MC仿真数,b和e分别表示预测下限和上限,cf表示置信区间。本文以样本1为例对其RUL进行预测分析,给出了其80%的置信区间,结果如图8所示。
从图8中可看到,设备使用初期,即润滑良好情况下,预测区间的宽度较大,预测精度较差。随着设备在使用过程中润滑不良程度的增加,其预测区间的宽度逐渐减小,预测精度得到了提高,预测结果更接近真实值,表明本文方法的预测结果更具有理论价值。图9分别给出了10组全寿命劣化样本的预测RUL与实际RUL,其中前8组为训练集,后2组为测试集,由于各样本求取预测区间方法与样本1相类似,故不再给出其置信区间。
从上述预测结果中可看到,本文提出的预测方法对塞拉门润滑不良的故障具有较好的预测效果。为了定量分析,利用式(5)~式(8)所示的平均绝对百分误差、累积相对精度、拟合系数以及均方根误差对测试集预测值进行预测评估[15]。从表4可以看出,模型预测精度较高且具有较高的准确性。模拟实验结果表明,考虑润滑不良情况下,本文方法能较好地实现电动塞拉门丝杆的剩余使用寿命预测。
4 结语
车辆使用寿命 篇5
在国内装甲车辆设计领域,应用疲劳理论进行可靠性设计分析与发达国家相比起步较晚。目前装甲车辆机械零部件的强度设计仍然主要采用静强度设计,即按最大载荷并考虑安全系数的方法。这种设计方法不能反映出载荷随机变化的规律和载荷幅值的大小及出现次数,因而也就不知道载荷幅值大小及出现的次数对零部件的损伤程度。因此,如何准确研究装甲车辆关键零部件在运行中的使用寿命是装甲机械零部件强度寿命预测领域中的前沿课题。
侧减速器是坦克底盘传动系统的重要组成部件,位于行星转向机和主动轮之间,其主要功能是以固定的传动比增大行星转向机传给主动轮的扭矩,降低主动轮的转速。其主被动齿轮在换挡、转向过程中反复承受高周疲劳载荷的作用,致使轮齿表层产生疲劳裂纹,进而发展成表层金属小块脱落,形成点蚀。再加上该型齿轮齿面硬度较高,局部凸起不易磨平,早期点蚀的小麻坑可能扩大,形成扩展性点蚀,并沿节线全长扩展,扩展性点蚀将使齿形破坏,导致侧减速器传动平稳性降低,噪声加大,甚至迅速失效[1]。由于实际中接触疲劳失效是侧减速器齿轮的主要失效形式,因此其接触疲劳寿命问题一直是设计人员和广大用户关注的问题之一。
本文通过车辆的实车道路试验,从变载荷结构上测量得到连续变化的“载荷—时间历程”,经雨流法统计计数处理后得到了侧减速器主动齿轮的扭矩谱;通过测定齿轮表层不同深度处的硬度和残余应力,基于硬度与抗拉强度的转换关系以及疲劳强度与残余应力的作用关系,得到了齿面沿深度方向的接触疲劳极限分布,从而构造出零件的P-S-N曲线(其中,P为存活率,S为应力,N为寿命);并结合合适的累积损伤理论进行了侧减速器齿轮的接触疲劳寿命预测研究。
1 载荷谱的确定
由于坦克的行驶工况千变万化,其行驶道路和挡位工况等非常复杂,实际工况的精确划分是十分困难的,因此根据某型坦克在设计和使用中积累的经验,确定了典型道路、挡位工况和各工况的寿命里程分配比例,具体如表1所示。
在侧减速器单工况载荷雨流计数统计、载荷分布形式参数估计和多工况载荷合成的基础上,根据出现一次最大值载荷的概率为10-6的原则对载荷进行扩展,并依据相关文献[2,3]获得输入轴全寿命里程的二维疲劳设计谱,如图1所示。
根据疲劳累积损伤理论,常将全寿命里程二维设计谱简化为程序载荷谱,作为疲劳试验和疲劳设计的依据,八级程序载荷谱是典型的程序载荷谱。二维载荷谱描述的是载荷幅值、均值与频次的关系,而目前国内常用的程序载荷谱则仅保留了幅值和频次的关系,故本文采用Goodman等效方法,将寿命里程二维设计谱等效简化成均值为零的一维载荷谱。八级程序载荷谱的幅值分级采用不等间隔法分为八级,图2为侧减速器输入轴寿命里程的八级载荷谱图。
2 齿轮接触应力谱的确定
装甲车辆底盘侧减速器主动齿轮为渐开线圆柱齿轮,根据赫兹公式,其齿面最大接触应力可表示为[4]
式中,KA为使用系数,用以表示冲击情况的影响;KV为动载系数,用以表示齿轮啮合误差和运转速度等内部因素引起的附加动载荷的影响;KHβ为接触应力计算时的齿向载荷分布系数,表示轮齿工作时沿齿宽方向载荷分布不均匀的情况;KHα为接触应力计算时的齿间载荷分配系数,表示同时啮合的各对轮齿间载荷分配不均匀的情况;Ft为端面内分度圆切向力;d1为小齿轮分度圆直径;b为工作齿宽;μ为传动比;ZH为节点区域系数;ZE为弹性系数;Zβ为螺旋角系数;Zε为重合度系数,用于考虑重合度和接触线长度增加对齿面接触应力的影响。
某装甲车辆侧减速器主被动齿轮材料为20Cr2Ni4A合金钢,经渗碳、淬火、低温回火等热处理工序,表层硬度不低于HRC57,芯部硬度为HRC34~45,制造精度为6级,主动齿轮齿数为25,被动齿轮齿数为40,模数为8mm,载荷为中等冲击。由于齿面所受的应力很难通过直接测试得到,故通过测量侧减速器主动齿轮所在轴承受的扭矩,进行换算得到分度圆上的圆周力,并辅以各种修正系数获得齿面所受的载荷。根据侧减速器的工作环境和主动齿轮的基本参数,可得主动齿轮齿面接触应力修正系数,如表2所示。
根据该型装甲车辆底盘典型工况下侧减速器输入轴的扭矩谱,可以得到主动齿轮在不同扭矩等级下的端面内分度圆切向力Ft以及相应的齿面接触应力σH,计算结果如表3所示,其中
3 疲劳寿命预测
3.1 疲劳累积损伤理论
当材料承受高于疲劳极限的交变应力时,每个循环都使材料产生一定的损伤,每个循环所造成的平均损伤为1/N。这种损伤是可以累积的,n次恒幅载荷所造成的损伤等于其循环比n/N。按照雨流计数法将每种工况下载荷谱分成l个应力等级,第i级应力循环产生的损伤度为Di=ni/Ni,其中,ni为第i级应力等级下的循环次数,由载荷谱给出;Ni为第i级应力等级下的疲劳寿命,由S-N曲线确定。则每种工况下扩展载荷谱引起的疲劳损伤度为
按照Miner线性损伤累积理论,当损伤累积达到临界损伤值(一般取为1)时发生破坏,即破坏准则为
式(3)是多级循环加载条件下的线性累积损伤理论的计算公式,利用该公式,结合S-N曲线就可以实现疲劳寿命的估算。
3.2 齿轮P-S-N曲线的确定
经表面强化处理后的齿轮,其齿面硬度大大提高,但同时表层还存在不同的残余应力。充分考虑残余应力的性质及分布对疲劳极限的影响,基于侧减速器齿轮齿面的硬度和残余应力的测定,根据抗拉强度和硬度之间以及疲劳强度与抗拉强度、残余应力之间的对应关系来获取齿轮的接触疲劳极限,从而建立齿轮的P-S-N曲线。
图3给出了齿面不同深度下的硬度测量结果。从图中看到,啮合区域的表面硬度最大为HRC59.9,然后随着深度的增加,硬度逐渐下降。
根据硬度与抗拉强度之间的转换关系,把齿面不同深度下的硬度转换为抗拉强度。图4反映了齿面在不同深度下的换算抗拉强度。从图4中可以看到,表面的抗拉强度为2400~2450MPa。而该齿轮单齿抗拉试验结果也初步说明了该结果基本符合理论分析,因此可以按照齿轮的硬度来确定其强度。
齿面不同深度下的残余应力测量结果如图5所示。从图中可以看出,经表面强化后,齿面不同深度处形成不同的残余压应力,在深度约为0.1~0.2mm处残余压应力达到最大值约700~800MPa,之后随着深度的增加残余压应力急剧减小。
研究表明,残余拉应力加速使表面产生裂纹并使其扩展而降低疲劳强度,残余压应力则能部分地抵消工作载荷施加的拉应力,延缓疲劳裂纹的扩展,提高零件的疲劳强度。把残余应力作为平均应力[2,5],根据材料抗拉强度和疲劳强度的对应关系[6],同时考虑零件残余压应力和硬度时,齿轮齿面沿深度方向的疲劳极限分布为[7]
σ-1d=f(-βσRSD+σb) (4)
式中,σ-1d为深度为d时的疲劳极限;σb为抗拉强度;σRSD为深度为d时的残余应力,残余拉应力取正,残余压应力取负;f为疲劳比,即疲劳极限与抗拉强度的比值,一般为0.3~0.6;ξ为残余应力影响系数,这里取1。
依据式(4)可估算出不同深度下的疲劳极限分布,如图6所示。
从图6可以看出,从表面开始至0.2mm的深度,疲劳极限有一上升到下降的过程,存在一极大值,疲劳极限的最大值不在零件表面,而在次表面深度约为0.2mm处。在这一区域疲劳极限的增大主要是由于残余压应力的作用。随着深度的增加,残余压应力和硬度都开始下降,因此疲劳极限也开始下降。
由此采用两点法可作出在双对数坐标中的P-S-N曲线[2],其拟合公式为lgN=a+mlgS。根据零件的强度极限和疲劳极限,得到主动齿轮的P-S-N曲线,其参数如表4所示。
3.3 疲劳寿命预测结果
由于装甲车辆在正常行驶条件下,关键零部件的疲劳失效大多为高周疲劳破坏,因此选择用名义应力法求解疲劳寿命。结合侧传动载荷谱的测试结果和线性疲劳损伤理论,假设零件在一个载荷谱块下产生的总损伤为D,则零件完成的循环次数为λ=1/D,若每个载荷谱块的当量行驶里程数为L(单位:km),则零件的疲劳寿命为λL=L/D(km)。主要输入的参数为:表面加工系数β=0.85,尺寸系数ε=0.875,应力集中系数k=1.2,据此可得到该装甲车辆侧传动主动轮在不同可靠度下的疲劳损伤量和疲劳寿命预测结果,如表5所示。
从分析主动齿轮的疲劳寿命和可靠度的关系可以看出,随着可靠度要求的提高,典型部件的疲劳寿命是降低的,这与实际规律相符合。
4 结论
(1)建立了实测载荷谱下齿轮疲劳寿命预测的流程。通过对典型路面实车试验获得的载荷数据进行处理,并通过相应的修正关系,利用雨流计数法编制了齿轮的接触应力谱。
(2)通过分析残余应力对齿轮接触疲劳强度的影响,基于疲劳强度与残余应力的作用关系,得到了齿轮表层沿深度方向的疲劳极限分布,为齿轮疲劳寿命预测提供了较为准确的数据来源。
(3)提出了通过测定齿轮硬度求P-S-N曲线的方法。通过测定齿轮硬度,将实测到的硬度换算为抗拉强度,进一步换算为其疲劳强度极限,从而近似获得该零件的P-S-N曲线。
(4)利用Miner线性损伤累积理论,得到了不同可靠度下的疲劳寿命,预测结果与实际规律相符合。
摘要：通过对根据典型路面实车试验获得的载荷数据进行雨流计数处理,编制了装甲车辆侧减速器齿轮所承受的扭矩谱和应力谱;充分考虑残余应力对齿轮接触疲劳极限的影响,通过强度和硬度之间的转换关系以及疲劳强度与残余应力的作用关系,得到了齿面沿深度方向的静强度以及接触疲劳强度分布;结合疲劳寿命分析技术,进行了齿轮疲劳寿命预测,其预测结果与实际规律相符合。
关键词：侧减速器,齿轮,接触疲劳,寿命预测
参考文献
[1]孙凤文,李东峰,付显随.履带式装甲底盘侧减速器齿轮接触疲劳可靠性分析[J].南京理工大学学报,2007,31(3):296-299.
[2]赵少汴,王忠保.抗疲劳设计-方法与数据[M].北京:机械工业出版社,1997.
[3]陈东升,项昌乐,陈欣.军用车辆传动系零件载荷谱的建立[J].机械强度,2002,24(2):310-314.
[4]刘惟信.机械可靠性设计[M].北京:清华大学出版社,2002.
[5]张定铨.残余应力对金属疲劳强度的影响[J].理化检验.物理分册,2002,38(6):231-235.
[6]Wang Shengping.Relationship between the FatigueLimit and the Mechanical Strength of Metals[J].Journal of Materials Processing Technology,2000,100(1):42-46.
车辆使用寿命 篇6
2009年3月, 笔者对江南某客运有限公司进行了为期一个月的调研活动, 从中得到了一个较深刻的认识:车辆经济寿命问题的研究对主要依靠车辆的运行来进行道路客货运输经营的道路运输企业来说, 不管是在降低企业成本方面, 还是在提高企业经济效益方面, 都具有极其重要的意义。
然而, 目前我国很多道路运输企业依据车辆的经济寿命来更新车辆的仅占少数, 对车辆经济寿命相关问题的研究深度也不够。同时, 综观现有研究文献和资料, 对车辆经济寿命的研究基本是将消耗成本函数简单归集为线性模型, 然后利用存货模型的思路进行研究。本文将在前人研究的基础上进行扩展研究。
二、车辆经济寿命研究现状及评价
车辆的使用寿命是指车辆从零公里开始运行到车辆不能使用的整个过程。车辆在使用过程中会不断地受到磨损进而老化, 其各种性能也会随着行驶里程的增加而逐渐下降。如果把车辆的使用寿命无限制地延长, 不断地对车辆保养维修, 用很多的费用来维持车辆运行, 必然会使车况恶化, 小修频率上升, 致使维修保养费用增加, 燃料消耗量过大, 导致车辆的动力和经济性都大幅度下降。因此, 必须报废现有的性能指标超标准的车辆, 提高运输效率, 降低运行费用。车辆使用最经济时所达到的使用期限即为经济寿命。
目前, 我国道路运输企业车辆经济寿命的确定方法主要有两种:一是从使用车辆的各种消耗出发, 运用经济学的观点, 通过分析车辆的技术更新水平、市场价格变化幅度、使用维修费用高低及折旧费用等因素, 根据其年平均总成本最低额, 运用一元线性回归分析的数学方法来确定的低劣化数值法;二是从道路运输企业的经营目标是利润最大化的角度出发, 依据投入产出效益的经济学原理, 建立模型来确定车辆经济寿命的收益函数法。
1. 低劣化数值法 (成本最小化) 。
车辆的低劣化是指随着车辆行驶里程的增加, 主要技术性能下降, 燃料费、维修及小修费、大修费等也逐步增加。低劣化数值法采用回归分析的方法, 以平均单位行程运行成本为被解释变量, 行驶里程为解释变量, 以最小二乘法估计回归方程的待定系数。
平均单位行程使用成本费用C1 (即折旧费等, 元/单位行程) 与行驶里程L (km) 的关系式为:C1=K/L。其中, K为车辆原值 (车辆购置费减去残值等, 元) 。
基本投资消耗C2 (维修及小修费、油料消耗等, 元/单位行程) 随着车辆行驶里程的增加而增加, 且其变化曲线基本上是线性曲线, 关系式如下:C2=a L+b。式中, a为回归分析法的回归系数, b为回归分析法的回归初始值。
由此, 平均单位行程运行成本S (元/单位行程) 与行驶里程L的数学模型为:
然后采用将式 (1) 求一阶导数的方法来确定汽车经济寿命, 即式 (1) 中的S对行驶里程L求一阶导数, 并令该式等于0, 则有:
L0即为达到经济寿命时车辆的总行驶里程, 则可确定车辆的经济寿命。
2. 收益函数法 (利润最大化) 。
收益函数法是以车辆营运收益为参数, 建立收益与行驶里程 (或使用期限) 的函数表达式, 对车辆经济使用价值进行评价, 确定车辆经济寿命。需要根据企业车辆的成本、收入和行驶里程资料, 运用回归分析的方法, 以行驶里程为变量建立收入与行驶里程的函数V, 以行驶里程为变量建立成本与行驶里程的函数S, 按照收益计算式R=V-S来确定收益。当R达到最大时所对应的车辆使用里程就是最优里程, 然后除以年平均行程, 所得年限就是车辆的经济寿命。计算方法如下:
式中, p为单位里程收入价格 (元/km) 。这里认为在车辆使用期内V应存在最大值, 而C1、C2均趋于定值, 所以R=V-C在同一周期内应存在最大值。故将式 (2) 中R对行驶里程L求一阶导数, 并令该式等于0, 即:
L0即为R达到Rmax时所对应收益的经济寿命里程, 再除以年平均行程, 所得年限就是车辆的经济寿命。
3. 对上述两种模型的评价。
低劣化数值法追求最低总成本, 并以此来确定车辆的经济寿命, 年均总费用最低时所对应的车辆使用年限即为其经济寿命;收益函数法则是直接评价和分析车辆单位行程内平均收益的变化, 并以此为依据来确定其经济寿命, 当平均单位行驶单程 (或使用周期) 车辆营运收益达到最大值时应及时更新车辆。
但是, 两种方法中对模型的建立存在一个共同的缺陷, 即认为消耗成本C2与车辆行驶里程L的关系是一元线性函数的关系, 即C2=a L+b。首先, 这种关系给我们的直观感觉就是太过简单, 而且根据我们的实际经验及在企业进行调研的数据表明, 基本投资消耗与车辆行驶里程的关系可能不是一元线性函数的关系, 或许更为复杂一些。另外, 两种模型中考虑的是平均单位行程运行成本和平均单位行程运行收入, 并非边际成本和边际收入, 而笔者认为运用边际成本和边际收入建立模型来研究车辆经济寿命问题可能更加合理。
三、车辆经济寿命模型的扩展研究
针对上述模型所存在的缺陷, 下面笔者将提出扩展研究的基本思路。
1. 不同形式成本函数确定的车辆经济寿命。
仍然采用回归分析的方法, 当消耗成本是非线性成本模型时, 函数表达式为二次回归方程C2=a L2+b L+c, 也可能是关于行驶里程L的一般形式, 即f (L) 。此时按照低劣化数值法 (成本最小化) 原理, 确定经济寿命的基本数学模型为:
达到经济寿命时车辆的总行驶里程L0由下式确定:
由于 (4) 式中a、b、K及f (L) 具体数值或形式的不同, 需要做相应的求解处理。另外, 对 (4) 式中不同的驻点要分别进行检验, 确定是否为极值点, 合理的驻点才能作为汽车达到经济寿命时所对应的行驶里程。
同时, 建议对采用回归分析方法建立的模型进行显著性检验, 以期结果更合理、更贴近实际。
同理, 按收益函数法 (利润最大化) 原理, 确定经济寿命的基本数学模型为:
达到经济寿命时车辆的总行驶里程L0由下式确定:
2. 因素共变的考虑。
现有收益函数法是效益函数形式V=F (L) =p L, p为单位里程收入价格 (元/km) , 且认为在车辆使用期内V应存在最大值, 而C1、C2均趋于定值, 所以R=V-C在同一周期内应存在最大值。按照极值原理确定对应收益最大的经济寿命里程, 再除以年平均行程, 所得年限就是车辆的经济寿命。
事实上, 依据价格和产量的关系, 单位里程收入价格p是车辆运行里程L的函数, 即p=g (L) 。经济社会的现实也说明了这一点。所以, 效益函数V=F (L) 是运行里程L的非线性函数, V=F (L) =L×g (L) , 此时按收益函数法 (利润最大化) 原理, 确定经济寿命的数学模型为:
具体确定车辆的经济寿命是在利润函数R一阶导数为零时求出的极值点。
3. 经济因素分析。
在确定成本函数的表达式时, 需要考虑社会通货膨胀这一因素。即t年平均单位行程使用成本费用的函数表达式为Ct=C1/ (1+k) t。式中, Ct为第t年的平均单位行程使用成本费用, k为通货膨胀率。
同理, 在确定成本函数的表达式时, 需要考虑资金时间价值因素, 即t年平均单位行程使用成本费用的函数表达式为Ct=C1/ (1+i) t。式中, Ct为第t年的平均单位行程使用成本费用, i为预期的折现率。
对于通货膨胀率k与预期的折现率i的确定, 在一般的财务管理类教科书中均有论述, 这里不再赘述。
4. 对扩展模型的评价与实证数据的处理。
通过以上对扩展模型的描述很容易知道, 扩展后的模型由于建立了成本函数的一般形式而具有一般适应性;将社会通货膨胀率运用到成本函数的表达式中, 则与车辆使用的实际情况更加接近;模型中把边际成本和边际收益作为被解释变量更加符合经济学的原理。当然, 该扩展后的模型同样存在不足之处, 模型的建立及后续的分析等工作量显然是非常大的。
由于笔者在企业调研的时间非常有限, 所收集的资料和所了解到的情况难免会有些片面, 为节省篇幅, 实证数据的处理不在本文中列示。
四、结论
以前对车辆经济寿命的研究所采用的两种方法中所建立的成本模型是一元线性模型, 这个模型有些简单。本文在此基础上对成本模型进行了扩展研究, 建立了非线性成本模型, 并考虑了社会通货膨胀的因素, 还提出将经济学中边际成本和边际收益的概念引入成本模型中的建议, 这对车辆经济寿命的后续研究具有重要的现实意义并起到了一定的推动作用。但是, 今后在车辆经济寿命的研究中, 对非线性模型不仅应考虑通货膨胀的因素, 还应该考虑诸如税收、车辆技术进步、相关政策的变化等因素, 这样才能使模型更加全面、更符合实际情况。
参考文献
[1].冯崇毅.新环境下豪华型客车经济寿命.西安公路交通大学学报, 2001;2
[2].陈国栋, 李会芬.公交车的经济寿命和影响因素的研究.广西大学学报, 2008
如何延长轴瓦使用寿命 篇7
一、轴瓦损伤原因
轴瓦的主要损伤有磨损、划痕、裂纹、剥落及腐蚀麻点等, 这些损伤几乎都与润滑不良有关。除制造缺陷和制造精度不高外, 主要是装配、使用不当造成的。
(1) 长时间未更换润滑油或机油滤清器堵塞, 造成机油中含有灰尘、铁屑或其他金属磨粒等物, 将轴瓦磨损;
(2) 机油压力过低或过高, 机油供给不足或轴瓦超负荷工作, 造成润滑不良而磨损;
(3) 润滑油变质, 含酸量增加, 使轴瓦中的铅与酸发生反应, 造成轴瓦腐蚀脱落形成麻点;
(4) 使用操作不当, 发动机启动后温度未达到60℃以上便进行全负荷作业, 造成润滑不良;
(5) 轴瓦安装不正确造成变形弯曲, 促使早期疲劳损坏;
(6) 发生烧瓦事故, 使轴瓦内工作面上的合金粘附在轴颈上, 造成曲轴磨损。
(7) 新换的轴瓦使用不久即产生剥落或烧损, 往往是由于没有进行试运转就带负荷作业。
二、延长轴瓦使用寿命的措施
(1) 定期检查润滑系, 保证润滑系工作正常。
(2) 及时更换润滑油, 保持润滑油清洁, 防止润滑油氧化变质。
(3) 正确操作。启动发动机前, 尤其在冬季低温启动时, 应先用摇把转动发动机曲轴几圈, 让机油流进轴瓦, 然后再启动发动机。空转几分钟待水温达到40℃以上时方可起步, 60℃以上时才可带负荷作业, 不要让发动机长时间超负荷作业。
(4) 保养维修时, 确保轴瓦内外圆尺寸及装配符合要求。
(5) 防止烧瓦事故的发生。
三、轴瓦的更换
安装轴瓦应认真检查轴瓦的磨损情况, 若轴瓦合金有熔化、剥落、刮伤或过度磨损, 合金厚度小于0.3mm, 或轴瓦钢背与座孔的贴合面小于75%, 应更换新瓦。
四、轴瓦的配合间隙
轴瓦更换后要按规定的拧紧力矩紧固, 瓦背应与瓦座贴合良好, 且轴瓦的外径稍大于轴瓦座孔的内径, 为紧配合, 以避免轴瓦工作中松动。但过盈量不能太大。否则, 在拧紧连杆螺丝后, 发生不允许的变形。连杆轴瓦与连杆轴颈的配合间隙有严格要求, 不能太大, 也不能太小。表1中为几种机型连杆轴颈与连杆轴瓦的配合间隙。
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