Цифровизация процесса дефектации коленчатых валов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье рассмотрено применение цифровых технологий на ремонтных предприятиях, с учетом таких особенностей как неоднородность выпускаемой продукции, неритмичность производственного процесса, а также наличие сплошного контроля. Применение процессного подхода совместно с системами автоматизированного контроля, автоматизированной технологической подготовки производства, управление оборудованием и сбора информации, а также управления предприятием. Образованная данными системами единая информационная среда позволяет снизить в 1.75–1.8 раза количество неправильно забракованных и неправильно принятых деталей и исключить неверные решение по ремонту, а также сократить время на принятие решений.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

П. В. Голиницкий

Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К. А. Тимирязева

Автор, ответственный за переписку.
Email: gpv@rgau-msha.ru
Россия, Москва

У. Ю. Антонова

Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К. А. Тимирязева

Email: gpv@rgau-msha.ru
Россия, Москва

Г. Н. Темасова

Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К. А. Тимирязева

Email: gpv@rgau-msha.ru
Россия, Москва

Э. И. Черкасова

Институт машиноведения им. А. А. Благонравова РАН

Email: gpv@rgau-msha.ru
Россия, Москва

Д. У. Хасьянова

Институт машиноведения им. А. А. Благонравова РАН

Email: gpv@rgau-msha.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Erokhin M. N. Production and Repair of Agricultural Equipment: Analysis by the 5M Principle // Russ. Engin. Res. 2023. V. 43. P. 1242. https://doi.org/10.3103/S1068798X23100076
  2. Ramanath M. N., Chikmath L., Murthy H. Analysis of separation mechanism and life enhancement study of lug joint with interference fit fastener // Sadhana. 2023. V. 48. № 4. P. 97. https://doi.org/10.1007/s12046-023-02253-6
  3. Leonov O. A., Shkaruba N. Z., Temasova G. N. et al. Calculation of Fit Tolerance with Clearance to Increase Relative Wear Resistance of Joints // J. Frict. Wear. 2023. V. 44. Р. 171. https://doi.org/10.3103/S1068366623030054
  4. Wang, J., Ran H., Dai P. et al. Flow characteristic analysis of a herringbone groove thrust bearing with shaft misalignment // Industrial Lubrication and Tribology. 2023. V. 75. № 1. Р. 67. https://doi.org/10.1108/ILT-06-2022-0198
  5. Reis Farias M., Baptista L. A. R., Troyman A. C. R. et al. Application of the stiffness method to the optimization analysis of a marine propulsion shaft system // J. Braz. Soc. Mech. Sci. Eng. 2023. V. 45. P. 116. https://doi.org/10.1007/s40430-023-04045-9
  6. Gurav S, Khan W., Khan Y. et al. Analysis Study Effect of Misalignment on Rotating Shaft // IJIRSET. 2022. V. 11 (4). Р. 3877. https://doi.org/10.15680/IJIRSET.2022.1104127
  7. Leonov O. A., Shkaruba N. Z., Vergazova Y. G. et al. Project Assessment of the Reliability of the Joint of a Circulation-Loaded Ring of a Rolling Bearing with a Shaft of Tolerance Class js6 // J. Mach. Manuf. Reliab. 2023. V. 52. P. 343. https://doi.org/10.3103/S1052618823040088
  8. Leonov O. A., Shkaruba N. Z. Normalization of the Indirect Measurement Errors of Acceptance Engine Tests // Meas. Tech. 2022. V. 65. P. 564. https://doi.org/10.1007/s11018-023-02121-z
  9. Ерохин М. Н., Дорохов А. С., Катаев Ю. В. Интеллектуальная система диагностирования параметров технического состояния сельскохозяйственной техники // Агроинженерия. 2021. № 2 (102). С. 45. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2021-2-45-50
  10. Леонов О. А., Шкаруба Н. Ж. Совершенствование методики проведения микрометража и дефектации шеек коленчатых валов // Вестник ФГОУ ВПО МГАУ. 2007. № 3–1 (23). С. 81.
  11. Leonov O. A., Shkaruba N. Zh., Vergazova Yu. G., Temasova G. N., Pupkova D. A. Internal Losses in Machine Tool Production // Russian Engineering Research. 2023. V. 43. P. 802. https://doi.org/10.3103/S1068798X2307016X
  12. Bondareva G. I., Temasova G. N. et al. Assessing External Defects at Manufacturing Enterprises // Russian Engineering Research. 2022. V. 42 (2). P. 151. https://doi.org/10.3103/S1068798X22020046
  13. Shkaruba N. Z., Leonov O. A. Permissible Measurement Error in Monitoring the Shape and Position of Surfaces // Russian Engineering Research. 2021. V. 41 (3). P. 211. https://doi.org/10.3103/S1068798X21030175
  14. Бондарева Г. И., Леонов О. А., Шкаруба Н. Ж. и др. Проектирование и анализ качества контрольных процессов на ремонтных предприятиях. М.: ООО «ОнтоПринт», 2020. 95 с. https://doi.org/10.37738/VNIIGIM.2021.77.78.001

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Процесс ремонта ДВС в общем виде.

Скачать (160KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Коленчатый вал двигателя ЯМЗ-236 с указанием видов контролируемых дефектов.

Скачать (91KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Процесс дефектации коленчатого вала двигателя ЯМЗ-236.

Скачать (483KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Схема контроля: m (m₁) – число неправильно принятых изделий в процентах от общего числа измеренных (числа принятых); n (n₁) – число неправильно забракованных изделий в процентах от общего числа измеренных (числа годных); с (с₁) – вероятностная величина выхода измеряемого параметра за каждую границу допуска у неправильно принятых изделий (от числа принятых деталей).

Скачать (89KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».