автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.13, диссертация на тему:Методология построения и использования базы данных для оценки ресурса металлургического оборудования

КОНТРОЛЬНЫЙ ЭКЗЕМПЛЯР

На правах рукописи

Халикова Ольга Рашидовна

МЕТОДОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ ОЦЕНКИ РЕСУРСА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ (НА ПРИМЕРЕ МАШИН ОМД)

Специальность 05.02.13 - «Машины, агрегаты и процессы (металлургическое машиностроение)» Технические науки

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Магнитогорск 2009

003473523

003473523

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Магнитогорском государственном техническом университете им. Г.И. Носова»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Макаров Александр Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Анцупов Виктор Петрович, кандидат технических наук Гостев Анатолий Алексеевич

Ведущая организация: Южно-Уральский

государственный университет, г. Челябинск

Защита состоится 3 июля 2009 г. в 14:00 на заседании диссертационного совета Д 212.111.03 в Магнитогорском государственном техническом университете им. Г.И. Носова по адресу: 455000, г. Магнитогорск, пр. Ленина, 38, МГТУ, малый актовый зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова

Автореферат разослан «__/_» 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Жиркин Ю.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Современные промышленные предприятия, в частности предприятия металлургической отрасли, представляют собой сложные комплексы, включающие множество единиц оборудования. Их бесперебойная работа и отсутствие внеплановых простоев имеет большое значение с экономической точки зрения. Для обеспечения минимального риска аварийных остановок оборудования необходим его своевременный ремонт и техническое обслуживание. С другой стороны, не менее важным аспектом является минимизация эксплуатационных затрат, предполагающая, в том числе, увеличение межремонтных периодов. Это увеличивает вероятность возникновения отказов машин и их элементов.

Возникающее противоречие между стремлением обеспечить максимальную надежность и в то же время снизить расходы на запасные части требует точного прогнозирования срока службы сменных элементов оборудования. Определение ожидаемого ресурса деталей и узлов в условиях конкретного предприятия позволяет избежать как преждевременного прекращения их эксплуатации, так и аварийных остановок.

Прогноз ресурса оборудования необходим для рационального планирования сроков проведения ремонтов и создания достаточных запасов сменных узлов и деталей. Определение ожидаемого ресурса возможно по опыту эксплуатации идентичного оборудования или расчетными методами, учитывающими процессы, приводящие к отказу. Статистический поход, представленный в трудах Ф. Байхельта, Б.В. Гнеденко, Ю.В. Жиркина, Л.В. Коновалова и др., предполагает наличие информации о наработке аналогичных объектов в аналогичных условиях. Это ограничивает его применение для новых, уникальных или импортных машин. Известные базы данных металлургического оборудования предполагают накопление именно статистических данных.

Срок службы оборудования любого уровня - от деталей до машин -зависит от множества факторов, характеризующих как условия эксплуатации, так и собственные свойства оборудования. Детерминированные методы позволяют учесть их влияние на ресурс, но не подразумевает вероятностной природа этих факторов, а следовательно, ресурса. Физико-вероятностный подход, развиваемый В.П. Анцуповым, В.В. Болотиным, Н.ГТ. Бусленко, Е.С. Вентцель и др., позволяет учитывать случайный характер факторов, влияющих на ресурс.

Как правило, при планировании ремонтов в условиях предприятия, комплексное использование накопленного статистического материала и результатов аналитических расчетов ресурса оборудования затруднительно. Это вызвано разрозненностью материалов, «бумажной» формой их представления (агрегатные журналы), а также отсутствием систематизированных и автоматизированных методик расчета.

Таким образом, существует необходимость создания единого систематизированного банка данных, включающего комплекс сведений о металлургическом оборудовании и его элементах. Решение данной проблемы позволит обеспечивать прогнозирование ресурса оборудования с учетом особенностей работы каждой конкретной машины, опыта эксплуатации и производственной программы предприятия. Для этого необходима концепция, позволяющая создавать и эффективно использовать базы данных, включающие как накопленную статистику отказов, так и аналитические зависимости для расчета ожидаемого ресурса.

Целью работы является разработка методологии построения и использования базы данных, предназначенной для оценки ресурса металлургического оборудования в зависимости от условий его эксплуатации. Цель реализуется за счет решения следующих задач:

1. Разработка методики декомпозиции механической системы оборудования и построение иерархической структуры базы данных, позволяющей учитывать структурно-функциональную принадлежность элементов.

2. Разработка методики расчета времени наступления предельного состояния структурных составляющих оборудования с точки зрения физико-вероятностного подхода и методики расчета числовых характеристик ресурса с учетом степени влияния действующих факторов.

3. Разработка методики определения оптимальных межремонтных периодов.

4. Проверка корреляции расчетных и фактических значений ресурса, полученных в результате исследования действующего оборудования и методом численного эксперимента.

Положения, выносимые на защиту:

1. Структура базы данных, позволяющая использовать для анализа механической системы оборудования декомпозицию с точки зрения структурно-функционального назначения его элементов.

2. Структура информационных потоков базы данных, обеспечивающая адаптацию расчетных зависимостей к изменяющимся в процессе эксплуатации исходным данным.

3. Эмпирические зависимости для расчета ресурса подшипников на основании экспериментальных кривых фирмы БКР, отражающих влияние условий смазывания подшипника.

4. Модели расчета математического ожидания и дисперсии ресурса типовых элементов, основанные на методе линеаризации.

5. Методика определения оптимальных межремонтных периодов для структурных единиц оборудования.

6. Результаты машинного эксперимента по определению числовых характеристик ресурса типовых деталей, основанного на применении метода Монте-Карло.

7. База данных оборудования двухклетевого реверсивного стана холодной прокатки ЛПЦ-5 ОАО «ММК».

Научная новизна:

- разработана концепция формирования электронной базы данных, отличающаяся тем, что в основу декомпозиции механической системы оборудования положен структурно-функциональный подход, а прогнозирование его ресурса осуществляется с точки зрения физико-вероятностного подхода;

- разработаны математические модели для расчета числовых характеристик ресурса ответственных элементов оборудования в зависимости от условий эксплуатации, отличающиеся тем, что основаны на методе линеаризации функций случайных аргументов;

- разработана методика, позволяющая решать задачу планирования межремонтных периодов в оптимизационной постановке, а также определять структурный уровень оборудования, замена элемента которого наиболее целесообразна;

- с помощью численного эксперимента и анализа статистики по наработке получены числовые характеристики ресурса ответственных деталей, подтверждающие аналитические расчеты.

Практическая ценность и реализация работы в промышленности. Разработанные методики позволяют рассчитывать ресурс и количество запасных частей для различных производственных программ при выполнении подготовительных работ перед ремонтами. На основе выполненных исследований и теоретических расчетов разработана полная электронная база данных, предназначенная для организации технического

обслуживания и ремонта механического оборудования двухклетевого реверсивного стана холодной прокатки ЛПЦ-5 ОАО «ММК». В базе данных предусмотрена возможность расчета ожидаемого ресурса ответственных деталей стана (зубчатых колес, валов, осей и подшипников) в зависимости от условий их эксплуатации и производственной программы, а также количества запасных частей. Использование электронной базы данных позволяет осуществлять хранение и систематизацию информации об оборудовании, в частности, о его надежности. Результаты диссертационной работы использовались при выполнении хоздоговорной НИР, что подтверждается актами внедрения результатов работы по договору № 141200.

Апробация работы. Основные положения диссертации были представлены и обсуждены на заседаниях кафедры «Подъемно-транспортные машины и роботы» МГТУ им. Г.И. Носова в 2007-2008 гг.; на 65-й и 67-й научно-технических конференциях по итогам научно-исследовательских работ МГТУ-ММК 2006-2009 гг.; на III Международной научно-технической конференции «Проблемы исследования и проектирования машин» (Пенза, 2007); на Всероссийской конференции «Необратимые процессы в природе и технике» (Москва, 2007,2009).

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в семи публикациях, в том числе две печатные работы опубликованы в издании, рекомендованном ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 117 наименований, приложения на 2 листах, содержит 130 станиц машинописного текста, 48 рисунков, 15 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность проблемы, рассматриваемой в диссертации, и практическая значимость исследования, сформулирована цель и основные вопросы, определяющие научную новизну работы.

В первой главе диссертации представлен обзор существующих подходов к формированию баз данных оборудования, а также рассмотрены существующие методики прогнозирования показателей долговечности. Проанализированы известные способы декомпозиции механической системы оборудования, из которых наиболее приемлемым для построения архитектуры базы данных признан структурно-функциональный подход.

В настоящее время известно большое количество электронных баз данных различного назначения. Они применяются практически во всех сферах деятельности, обеспечивая хранение, систематизацию и удобство доступа к информации различного рода. Для металлургического производства характерны базы данных технологических параметров и качества продукции прокатных станов. Базы данных, содержащие информацию непосредственно о металлургическом оборудовании и его характеристиках, встречаются значительно реже.

Наиболее близким аналогом разрабатываемой методики является принцип, по которому построен банк данных по надежности металлургического оборудования, предложенный ВНИИметмашем и Липецким политехническим институтом. Основной функцией этого банка данных является установление взаимосвязи между надежностью техники и ее экономической эффективностью. Содержащаяся в нем информация о показателях надежности, как текущих, так и прогнозируемых, носит статистический характер, без учета процессов, приводящих к отказу оборудования. Это является главным недостатком, поскольку ограничивает область применение расчетных методик только существующими машинами и не позволяет распространять их на новое и уникальное оборудования, статистика отказов которого не накоплена.

Другим недостатком этого банка данных является его структура, основанная на традиционном подходе к декомпозиции оборудования, когда единственным признаком принадлежности элемента к той или иной группе является его конструктивное расположение. Такой подход субъективен и не обеспечивает однозначной декомпозиции.

Более общим способом декомпозиции является структурно-функциональный подход, учитывающий не только конструкцию машины, но и выполняемые ее элементами функции. Этот подход достаточно универсален и может быть применен к любому механическому оборудованию.

Рассмотрены методики прогнозирования срока службы оборудования, которые делятся на две группы: физическое и математическое моделирование.

Физическое моделирование основано на изучении физико-химических свойств элементов и устройств, происходящих в них процессах, физической природы механизмов отказа. При этом текущее состояние элементов и устройств описывается детерминированными зависимостями, отражающими физические закономерности.

Статистический подход основан на изучении вероятностных, статистических закономерностей появления отказов у множества однотипных систем, устройств. При этом отказы рассматриваются как некоторые отвлеченные события, а физическое состояние устройств и элементов сводится к двум вариантам - исправному и неисправному, которые описываются функциями надежности.

Методика, объединяющая эти подходы, позволяет определять числовые характеристики показателей долговечности с учетом различных производственных факторов, а также их вероятностной природы. Для расчета ожидаемого ресурса, как функции случайных аргументов, предлагается использовать метод линеаризации, позволяющий по числовым характеристикам действующих факторов определять числовые характеристики ресурса.

Во второй главе разработаны принципы построения базы данных, ее структура и содержание. Формирование базы данных происходит на основании следующих положений:

1. Структура базы данных соответствует структурно-функциональному подходу к декомпозиции оборудования. Данный подход позволяет классифицировать объекты не только с точки зрения их конструкции и взаимного расположения, но и по их роли в производственном процессе. Это является основным отличием от известных аналогов, для которых характерна декомпозиция оборудования только по конструктивному признаку, без учета его функционального назначения. Структурно-функциональный подход обеспечивает единые принципы декомпозиции различных машин. Блок схема представления оборудования в базе данных представлена на рис. 1.

2. Расчет показателей долговечности осуществляется на основе синтеза аналитического и статистического методов. Сочетание двух подходов позволяет получать более объективную оценку, обеспечивает адаптивность математического аппарата к изменяющимся условиям производства. Эта особенность предусматривает построение аналитических расчетов с учетом особенностей эксплуатации каждого объекта, а также накопленного статистического материала. Зависимости, полученные методом линеаризации функций случайных аргументов, выступают в качестве основных и интегрированы в базу данных. Статистическое моделирование и накопление данных необходимо для подтверждения адекватности результатов, получаемых аналитически.

Рис. 1. Блок-схема представления активов механического оборудования по структурно-функциональному назначению

Элементы, информация о которых находится в базе данных, имеют уникальный идентификационный номер, отражающий структурно-функциональную принадлежность элемента. Принцип обозначения элементов соответствует принятой структуре декомпозиции оборудования и, соответственно, структуре базы данных.

Сочетание статистического и физико-вероятностного подходов обеспечивают большую достоверность прогнозирования ресурса.

В третьей главе разработан аналитический подход к прогнозированию числовых характеристик ресурса оборудования с учетом как физических факторов (условия эксплуатации), так и их случайной природы. Предложена методика определения оптимальных межремонтных периодов для сложных систем.

Ресурс, как функция случайных аргументов, характеризуется двумя параметрами: математическим ожиданием и дисперсией. Одним из подходов, позволяющих определить эти числовые характеристики, является метод линеаризации. Получаемые зависимости для расчета дисперсии дают возможность оценить степень влияния рассеяния каждого из аргументов на дисперсию функции.

На основании методики упрощенного расчета зубчатых колес на контактную прочность и метода линеаризации функции случайных аргументов разработан следующий алгоритм расчета числовых характеристик ресурса (далее математическое ожидание величин обозначается традиционно, в соответствии с детерминированной моделью, а дисперсия буквой /5 с соответствующим индексом):

1) Расчет делительного диаметра зубчатого колеса (^ и Дл);

2) Расчет коэффициента контактных напряжений, возникающих в зубьях колеса в результате действия нагрузок (К0 и Око)',

3) Определение контактных напряжений (ан и Д,я);

4) Расчет коэффициента долговечности {2Ы и

5) Определение числа циклов нагружения, соответствующего перегибу кривой усталости (Л^щ и Ддаит);

6) Определение числа циклов нагружения до разрушения детали:

(1)

( N

(2)

у

7) Вычисление ресурса зубчатого колеса (Т и £>г).

Порядок расчета числовых характеристик ресурса валов и осей строится на принципах, аналогичных рассмотренным выше. Определение математического ожидания и дисперсии происходит на основании стандартных зависимостей расчета на усталостную прочность и метода линеаризации функции случайных аргументов. Последовательность расчета числовых характеристик имеет следующий вид:

1) Определение реакций опор параллельных и перпендикулярных оси №„ Яу„ и й/щ, Вцу, и Дь);

2) Определение числовых характеристик сил и моментов в сечениях вала или оси ((У и Д^; N и М„ и Ди„; Мкр и 0Мкр)]

3) Расчет геометрических характеристик опасного сечения вала или оси (А и Дь 1Уи и }¥кр

4) Расчет напряжений в сечениях детали (<т и Д„; г и Д);

5) Расчет пределов выносливости материала детали по нормальным и касательным напряжениям (а^ и Д^; г., и А-О;

6) Расчет предела выносливости для опасного сечения с учетом его размеров (ег.к, и т.1д и Д.,,,);

7) Расчет показателя угла наклона кривой усталости {т и Дт);

8) Расчет числа циклов нагружения до разрушения детали для нормальных напряжений (для касательных аналогично):

А, =

т а

п„ =

•а -К

Р о

О"

1д

<7

•Д.

' ар ' ^а

+

а.

•'АО

а

•Д.+

<7

V

■Д.+

•Д, +

■ЛГ,

(3)

(4)

•д

у

9)

Определение эквивалентного числа циклов нагружения:

па-пг № + г?яУ" '

(5)

Д,,„ =

у

«-♦о-"' (иг+«гг

• о +

+ п1'-у12 (иГ + и2"")""2 «Г + "Г'

•А +

(л^+и,"")-'2

те

у

,2/я

от

/я

\\

(6)

у/

V V

10) Расчет ресурса вала или оси (ТяОг).

Порядок расчета математического ожидания и дисперсии ресурса подшипников качения по методике БКБ выглядит следующим образом:

1) Расчет эквивалентной динамической нагрузки (Р и 0;>);

2) Расчет среднего диаметра подшипника (с1т и Д/„);

3) Определение минимальной номинальной вязкости, требуемой для обеспечения достаточного смазывания (зависимости для расчета получены с помощью интерполяционного полинома Лагранжа на основании диаграммы, предложенной фирмой БКР):

I/, = 3,4 • 10"8 • ^ • п2 - 2,4 • 10"° • ^ • и - 3,8 ■ 10"5и2.+ + 3,9-10_3 + 4,6-1СГ3 -л2 + 0,027-^„, -и-4,48-с(от -3,43-п + 623;

Д.

+

6,8 • 10"8 • йт ■ п2 - 4,8 -10"5 ■ йя ■ п - 3,8 • 10"5 • пг + + 7,8 • 10'3 +0,027 •«-4,48

6,8-10"8 - - й-2,4-10"5 • г/2 -7,6-10~5 -йт-п +

\г

•Д, +

(7)

(8)

•Д,;

+ 9,2 • 10"' • и + 0,027 • йт-3,43

4) Определение фактической вязкости смазочного материала при температуре 40 °С (на основе диаграммы получены зависимости для определения V и Д.);

5) Расчет относительной вязкости смазочного материала, характеризующей условия смазывания подшипника {к и Д.);

6) Определение коэффициента загрязненности (числовые характеристики цс и Опс определяются по зависимостям, полученным с помощью полинома Лагранжа, на основании диаграмм);

7) Расчет числовых характеристик коэффициента (г и Ц);

8) Определение коэффициента ресурса SKF, например, для радиальных шарикоподшипников класса SKF Explorer (на основании диаграммы):

Ода. = 1,51-Z2-Л2-0,55-Z2-/с+ 18-г-/с2+ + 0,04-г2 -0,\-к2 -3,58-z-£ + 0,18-z + 0,15-/c + 0,09; (9)

Д, -

3,02■ z • к1 — • z ■ к + ■ кг л2

+ 0,08 • z - 3,58 - Л + 0,18

у

^3,02-z2 - к — 0,55-z2 +36-Z-к ^

■D: +

(10)

■А;

-0,2-А - 3,58-2 + 0,15

Зависимости для определения числовых характеристик коэффициента ресурса других подшипников также получены на основании экспериментальных кривых, предлагаемых фирмой БКР.

9) Расчет базового ресурса подшипника (Ь и

10)Расчет ресурса подшипника (Т и £>7).

На основании числовых характеристик ресурса и закона его распределения определяется оптимальный межремонтный период детали или узла. Когда аварийная ситуация, вызванная отказом оборудования, не угрожает жизни и здоровью людей, он подбирается из экономических соображений. Необходима минимизация целевой функции затрат на проведение технического обслуживания.

Рассмотрено три стратегии проведения ремонтов сложных систем, каждой из которых соответствует целевая функция: производится замена всего узла; каждая деталь узла заменяется в оптимальный для нее срок; период замены всех деталей узла кратен определенному минимальному значению.

В четвертой главе описана организация машинного эксперимента, предназначенного для проверки адекватности математических моделей, полученных для расчета числовых характеристик ресурса деталей.

Поскольку проведение реальных экспериментов по измерению наработки элементов металлургического оборудования требует длительного времени для получения достаточного объема статистики, предлагается альтернативный подход - машинный эксперимент. Для его реализации используется статистическое моделирование, основанное на математических моделях, отражающих физическую природу возникновения отказов деталей. Данный метод позволяет получить числовые характеристики ресурса, как

случайной величины. Исходными данными являются числовые характеристики аргументов и их законы распределения.

Полученные результаты, представленные в таблице 1, предназначены для проверки адекватности упрощенных математических моделей для расчета дисперсии (среднего квадратического отклонения) ресурса.

Таблица 1

Числовые характеристики ресурса, полученных различными методами

Математическое ожидание Дисперсия Среднее квадратическое отклонение Гамма-процентный ресурс (у = 90%)

метод линеар. метод Монте-Карло метод линеар. метод Монте-Карло метод линеар. метод Монте-Карло метод линеар. метод Монте-Карло

Зубчатые колеса

969 ч 978 ч 13940 16641 118ч 129 ч 818ч 813 ч

расх. 0,9% расх. 16% расх. 8% расх. 0,6%

Валы и оси

8117ч 9979 ч 2,2-10' 5,3*10"' 4690 ч 7280 ч 2106 ч 649 ч

расх. 19% расх. 58% расх. 36% расх. 224%

Подшипники качения

2225 ч 2391 ч 81060 207936 285 ч, 456 ч 1850 ч 1807 ч

расх. 7% расх. 61% расх. 38% расх. 2%

Схожее расхождение дисперсии валов (58%) и подшипников (61%) оказывает различное влияние на расхождение гамма-процентного ресурса (224% и 2%) вследствие разницы коэффициента вариации: для зубчатых колес и подшипников он равен 0,1; для валов и осей - 0,5.

Метод Монте-Карло дает более «осторожную» оценку ресурса, завышая значение дисперсии. Для достижения большей достоверности прогнозирования ресурса необходимо обеспечить максимально точное определение внешних нагрузок, действующих на деталь. Это способствует сужению интервала случайных колебаний функции и, следовательно, приближает исследуемую функцию к линейной на данном интервале. Особенно актуально это доя валов, значительная нелинейность функции ресурса которых связана с необходимостью учета и нормальных, и касательных напряжений.

Согласно статистическим данным, полученным для роликоподшипников рабочих валков стана горячей прокатки 2000 (чистовые

клети), расположенного в ЛПЦ-10 ОАО «ММК», среднее значение ресурса составляет 4340 часов. Среднее квадратическое отклонение равно 885 часов.

По зависимостям упрощенного алгоритма расчета числовых характеристик, основанного на методе линеаризации, получены следующие числовые характеристики ресурса, выраженные в часах:

Lh = 4834 4,aLh = (DLh)m = 992 (ч).

Машинный эксперимент позволил получить совокупность случайных значений ресурса. Среднее значение данной выборки составляет 5326 часов, среднее квадратическое отклонение 1172 часа.

Таким образом, ошибка метода линеаризации относительно статистических данных составляет около 11% для математического ожидания и 12% для среднего квадратического отклонения. Относительно реального эксперимента метод Монте-Карло завышает средний ресурс и среднее квадратическое отклонение на 23% и 32%.

В пятой главе представлена модель электронной базы данных оборудования двухклетевого реверсивного стана холодной прокатки фирмы SMS Demag (ЛПЦ-5, ОАО «ММК»).

База данных создана при помощи редактора Microsoft Excel и охватывает механическое оборудование одного из элементов уровня родовых активов - прокатного стана. Структура базы данных построена на основании структурно-функционального. Например, декомпозиция механической системы клети выглядит следующим образом (рис. 2):

1) Основные звенья клети: 0 - металлоконструкция клети (неподвижное основание); 1 - верхний опорный валок; 2 - верхний рабочий валок; 3 - нижний опорный валок; 4 - нижний рабочий валок;

2) Связи функционирования: А - привод рабочих валков; В -гидронажимное устройство; С - клиновое устройство;

3) Связи строения: а - опоры рабочих валков; b - подушки верхнего опорного валка; с - подушки нижнего опорного валка; d, е — зоны контакта опорных и рабочих валков.

Для ответственных элементов уровня субклассов 3 (зубчатых колес, валов, осей и подшипников качения) рассчитаны числовые характеристики ресурса.

Т

—

/

.....Е

V

1£Г"

.......т.......^....................

//////////////////////У//7-///////////////77777У

т

7777777777777777

Рис. 2. Полная кинематическая схема механической системы клети

В рамках базы данных предусмотрена возможность расчета среднего значения ресурса и его дисперсии тремя различными способами:

- методом линеаризации функции случайных элементов, при этом расчет математического ожидания и дисперсии осуществляется по разработанным в главе 3 математическим моделям;

- при помощи машинного эксперимента, основанного на методе статистического моделирования (Монте-Карло);

- на основании статистических данных, полученных в результате накопления опыта эксплуатации реального оборудования.

Математические модели, по которым производятся расчеты, находятся в операторской области базы данных. В качестве основного алгоритма расчета принята упрощенная математическая модель, построенная на методе линеаризации функции случайных аргументов. Пользовательская область отображает только срок службы, определенный с учетом коэффициента использования каждого элемента. В рамках базы данных рассчитан ожидаемый срок службы ответственных элементов стана (зубчатых колес, валов, осей, подшипников качения).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В рамках данной диссертационной работы разработана методология формирования электронных баз данных, предназначенных для рационального

планирования ремонтов оборудования. Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. Разработана методика формирования структуры базы данных, основанная на структурно-функциональном подходе, позволяющем осуществлять декомпозицию оборудования на основании функционального назначения его элементов. Это позволяет однозначно и обоснованно решать вопрос о структурной принадлежности элементов различного иерархического уровня и распространять результаты расчета ресурса на аналогичные структурные составляющие различного оборудования, работающего в аналогичных внешних условиях.

2. На основе метода линеаризации функций случайных аргументов получены упрощенные математические модели, позволяющие рассчитывать числовые характеристики ресурса ответственных элементов в зависимости от условий эксплуатации. Реализован физико-вероятностный подход к прогнозированию ресурса оборудования, отражающий случайную природу факторов, влияющих на его значение. Исследовано влияние рассеяния различных факторов на дисперсию ресурса, в результате чего сделан вывод о наибольшей зависимости ее от дисперсии внешних силовых факторов, действующих на деталь.

3. Разработана модель, позволяющая выбирать стратегию ремонтов и определять оптимальную с точки зрения минимизации целевой функции финансовых затрат продолжительность межремонтных периодов для сложных объектов.

4. На основе метода статистического моделирования разработан и осуществлен машинный эксперимент, подтверждающий аналитический подход, применяемый для расчета числовых характеристик ресурса. Исследование статистической информации о наработке подшипников рабочих валков прокатного стана также подтвердило аналитический подход (расхождение математического ожидания составляет 11%, среднего квадратического отклонения - 12%). Метод Монте-Карло дает более «осторожную» оценку ресурса, т.е. завышает средний ресурс на 23%, а среднее квадратическое отклонение на 32%.

5. Разработана электронная база данных механического оборудования двухклетевого реверсивного стана холодной прокатки, позволяющая добиться значительного управленческого эффекта при планировании сроков проведения ремонтов. В основу ее создания и развития положены принципы, изложенные в данной диссертационной работе, что обеспечивает

рациональное планирование сроков проведения ремонтов оборудования в соответствии с производственной программой цеха.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНО В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

1. Халикова O.P., Кутлубаев И.М., Макаров А.Н., Усов И.Г. Структурное представление многодвигательных машин для определения показателей надежности H Современные методы конструирования и технологии металлургического машиностроения: Международный сб. науч. тр. / Под ред. H.H. Огаркова. Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2006. С. 83-87.

2. Халикова O.P. Методики расчета ресурса деталей структурно-функциональных элементов многодвигательных машин // Процессы и оборудование металлургического производства: Межрег. сб. науч. тр. / Под ред. Железкова О.С. Вып. 7. Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2006. С. 102106.

3. Халикова O.P. Методики расчета ресурса быстроизнашивающихся деталей металлургических машин И Материалы 65-й научно-технической конференции: Сб. докл. Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2007. Т.1. С. 221223.

4. Халикова O.P., Макаров А.Н., Харламов М.Ю. Методика составления базы данных для технического обслуживания и ремонта оборудования // Проблемы исследования и проектирования машин: сборник статей III Международной научно-технической конференции. Пенза, 2007. С. 40-42.

5. Халикова O.P., Кутлубаев И.М., Макаров А.Н., Усов И.Г. Электронная база данных для организации технического обслуживания и ремонта металлургического оборудования // Ремонт, восстановление и модернизация. 2008. №3. С. 37-41.

6. Халикова O.P., Макаров А.Н. Оценка ожидаемого ресурса подшипников с учетом случайной природы условий эксплуатации // Ремонт, восстановление и модернизация. 2008. №11. С. 43-45.

7. Халикова O.P., Макаров А.Н., Кутлубаев И.М., Мацко Е.Ю., Паппа К.В. Планирование оптимальных сроков проведения ремонтов оборудования // Необратимые процессы в природе и технике: Труды Пятой Всероссийской конференции 26-28 января 2009 г. В 3-х частях. Часть II. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. С. 258-260.

Подписано в печать 28.05.2009. Формат 60x84 1/16. Бумага тип.№ 1.

Плоская печать. Усл.печ.л. 1,00. Тираж 100 экз. Заказ 370.

455000, Магнитогорск, пр. Ленина, 38 Полиграфический участок ГОУ ВПО «МГТУ»

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. БАЗЫ ДАННЫХ ОБОРУДОВАНИЯ И МЕТОДЫ РАСЧЕТА РЕСУРСА ЭЛЕМЕНТОВ ОБОРУДОВАНИЯ.

1.1 Общие сведения о базах данных и способы декомпозиции оборудования!

1.2 Виды баз данных оборудования и их назначение.

1.3 Показатели надежности.

1.4 Детерминированные методы расчета ресурса оборудования.

1.5 Расчет ресурса оборудования в вероятностном аспекте.

1.6 Методы расчета количества запасных частей.

1.7 Постановка задач исследования.

ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ И СТРУКТУРА БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДОЛГОВЕЧНОСТИ.

2.1 Принципы формирования базы данных.

2.2 Структура базы данных.

2.3 Разработка структуры обозначения элементов оборудования.

2.4 Разработка методики формирования и коррекции параметров, характеризующих надежность оборудования.

2.5 Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ РЕСУРСА ОБОРУДОВАНИЯ С УЧЕТОМ ВЕРОЯТНОСТНОЙ ПРИРОДЫ УСЛОВИЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ.

3.1 Применение метода линеаризации функций случайных аргументов для получения аналитических зависимостей.

3.2 Расчет числовых характеристик ресурса зубчатых колес.

3.3 Расчет числовых характеристик ресурса валов и осей.

3.4 Расчет числовых характеристик ресурса подшипников качения.

3.5 Расчет оптимальной продолжительности межремонтных периодов.

3.6 Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЧИСЛОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК РЕСУРСА НА

ОСНОВАНИИ МАШИННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА.Г.

4.1 Применение метода Монте-Карло для получения числовых характеристик функции случайных аргументов.

4.2 Организация машинного эксперимента по определению числовых характеристик ресурса ответственных элементов.

4.3 Сравнение числовых характеристик ресурса, полученных методом линеаризации и методом Монте-Карло.

4.4 Выводы по четвертой главе.

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ ОБОРУДОВАНИЯ ДВУХКЛЕТЕВОГО РЕВЕРСИВНОГО СТАНА ХОЛОДНОЙ ПРОКАТКИ.

5.1 Реализация принципов построения базы данных.

5.2 Декомпозиция механических систем оборудования стана.

5.3 Пример идентификации элемента базы данных в соответствии с его структурной принадлежностью.

5.4 Расчет числовых характеристик типовых деталей прокатного стана.

5.5 Выводы по пятой главе.

Современные промышленные предприятия, в частности предприятия металлургической отрасли, представляют собой сложные комплексы, включающие множество единиц оборудования. Их бесперебойная работа и отсутствие внеплановых простоев имеет большое значение с экономической точки зрения. Для обеспечения минимального риска аварийных остановок оборудования необходим ■ его своевременный ремонт и техническое обслуживание. С другой стороны, не менее важным аспектом является минимизация эксплуатационных затрат, предполагающая, в том числе, увеличение межремонтных периодов. Это увеличивает вероятность возникновения отказов машин и их элементов.

Возникающее противоречие между стремлением обеспечить максимальную надежность и в то же время снизить расходы на запасные части требует точного прогнозирования срока службы сменных элементов оборудования. Определение ожидаемого ресурса деталей и узлов в условиях конкретного предприятия позволяет избежать как преждевременного прекращения их эксплуатации, так и аварийных остановок.

Прогноз ресурса оборудования необходим для рационального планирования сроков проведения ремонтов и создания запасов сменных узлов и деталей. Определение ожидаемого ресурса возможно по опыту эксплуатации идентичного оборудования или расчетными методами, учитывающими процессы, приводящие к отказу. Статистический поход предполагает наличие информации о наработке аналогичных объектов в аналогичных условиях. Это ограничивает его применение для новых, уникальных или импортных машин. Известные базы данных металлургического оборудования предполагают накопление именно статистических данных [1, 35, 42, 58, 61, 71, 76, 77, 80, 113].

Срок службы оборудования любого уровня - от деталей до машин -зависит от множества факторов, характеризующих как условия эксплуатации, так и собственные свойства оборудования. Детерминированные методы позволяют учесть их влияние на ресурс, но не подразумевают вероятностной природы этих факторов, а следовательно, ресурса.

Как: правило, при планировании, ремонтов в условиях: предприятия А комплексное использование: накопленного статистического материала, и результатов аналитических расчетов ресурса оборудования- затруднительно; Это вызвано разрозненностью материалов; «бумажной» формой их представления (агрегатные журналы); а .также отсутствием систематизированных, и автоматизированных методик расчета.

Таким образом, существует проблема; отсутствия; единого систематизированного банка: данных, включающего; комплекс ■ сведению о* металлургическом? оборудовании: и его элементах. Решение данной проблемы позволит обеспечивать рациональное- планирование ремонтов; с учетом особенностей .работы каждой, конкретной машины, опыта эксплуатации: и производственной: программы; предприятия; - Для этого необходима концепция; позволяющая создавать и эффективно использовать базы данных, включающие как накопленную статистику отказов; так, и аналитические зависимости- для-расчета ожидаемого ресурса. .

Настоящая диссертационная» работа посвящена, разработке методологии* формирования электронных баз данных, построенных на структурно-функциональном подходе к представлению оборудования. В основу концепции развития базы данных положен физико-вероятностный подход к прогнозированию ресурса оборудования. Объектом исследования является металлургическое оборудование; предметом - процесс планирования его ремонтов с помощью электронной базы данных, позволяющей прогнозировать срок службы элементов оборудования.

В настоящее время? известно множество примеров; использования электронных баз данных в различных областях [6; 8; 20, 28, 32, 43) 50, 52, 57, 66; 94, 106]; Несомненными? преимуществами такой формы- хранения информации являются простота и удобство доступа, высокая скорость поиска, возможность проводить систематизацию и анализ данных. Использование баз данных показателей долговечности металлургического оборудования позволяет обеспечить обоснованное и рациональное планирование сроков проведения ремонтов. Однако, на сегодняшний день известно сравнительно небольшое количество работ, посвященных данному вопросу [45-49].

Таким образом, целью данной работы является разработка методологии построения и использования базы данных, предназначенной для оценки ресурса металлургического оборудования в зависимости от условий его эксплуатации

Идея работы заключается в построении архитектуры базы данных в соответствии со структурно-функциональным назначением элементов оборудования. При этом в электронную базу данных осуществляется интеграция математических моделей, позволяющих рассчитывать значение ожидаемого ресурса оборудования. Расчет числовых характеристик ресурса осуществляется с учетом влияния различных производственных факторов, а также их вероятностной природы.

Структурно-функциональный подход, положенный в основу архитектуры базы данных, позволяет использовать общие принципы для декомпозиции любой машины. В основу математических моделей для расчета числовых характеристик ресурса положен метод линеаризации функций случайных аргументов. Для проверки адекватности полученных моделей проведен машинный эксперимент, основанный на методе Монте-Карло, а также сравнение результатов расчетов с экспериментальными данными действующего оборудования. В работе сформулированы основные принципы создания и развития такой базы данных, предложены аналитические зависимости для расчета числовых характеристик ресурса типичных деталей листопрокатных станов.

Положения, выносимые на защиту:

1. Структура базы данных, позволяющая использовать для анализа механической системы оборудования декомпозицию с точки зрения структурно-функционального назначения его элементов.

2. Структура информационных потоков базы данных, обеспечивающая адаптацию расчетных зависимостей к изменяющимся в процессе эксплуатации исходным данным.

3. Эмпирические зависимости для расчета ресурса подшипников на основании экспериментальных кривых фирмы SKF, отражающих влияние условий смазывания подшипника.

4. Модели расчета математического ожидания и дисперсии ресурса типовых элементов, основанные на методе линеаризации.

5. Методика определения оптимальных межремонтных периодов для структурных единиц оборудования.

6. Результаты машинного эксперимента по определению числовых характеристик ресурса типовых деталей, основанного на применении метода Монте-Карло.

7. База данных оборудования двухклетевого реверсивного стана холодной прокатки ЛПЦ-5 ОАО «ММК».

Научная новизна:

- разработана концепция формирования электронной базы данных, отличающаяся тем, что в основу декомпозиции механической системы оборудования положен структурно-функциональный подход, а прогнозирование его ресурса осуществляется с точки зрения физико-вероятностного подхода; разработаны математические модели для расчета числовых характеристик ресурса ответственных элементов оборудования в зависимости от условий эксплуатации, отличающиеся тем, что основаны на методе линеаризации функций случайных аргументов;

- разработана методика, позволяющая решать задачу планирования межремонтных периодов в оптимизационной постановке, а также определять структурный уровень оборудования, замена элемента которого наиболее целесообразна;

- с помощью численного эксперимента и анализа статистики по наработке получены числовые характеристики ресурса ответственных деталей, подтверждающие аналитические расчеты.

Полученные теоретические результаты создают основу для проектирования и разработки электронных баз данных, предназначенных для организации ремонтов любого механического оборудования. На основе разработанных методик'и математических моделей реализована электронная база данных оборудования двухклетевого реверсивного стана, расположенного в ЛПЦ-5 ОАО «ММК», рассчитаны сроки службы элементов стана.

Достоверность полученных результатов подтверждается соответствием рассчитываемых по полученным моделям числовых характеристик статистическим данным, а также результатам машинного эксперимента.

Основные положения диссертации были представлены и обсуждены на ч заседаниях кафедры «Подъемно-транспортные машины и роботы» МРТУ им. Г.И. Носова в 2007-20081 гг.; на 65-й и 67-й научно-технических конференциях по итогам научно-исследовательских работ МГТУ-ММК 2006-2009 гг.; на III Международной научно-технической конференции «Проблемы исследования и проектирования машин» (Пенза, 2007); на Всероссийской конференции «Необратимые процессы в природе и технике» (Москва, 2007, 2009).

Результаты диссертационной работы использовались при выполнении хоздоговорной НИР, что подтверждается актами внедрения результатов работы по договору № 141200.

На основе выполненных исследований и теоретических расчетов разработана полная электронная база данных, предназначенная для организации технического обслуживания и ремонта механического оборудования двухклетевого реверсивного стана холодной прокатки ЛПЦ-5. Она имеет иерархическую структуру и содержит информацию о показателях долговечности элементов оборудования. В базе данных предусмотрена возможность расчета ожидаемого ресурса ответственных деталей стана (зубчатых колес, валов, осей и подшипников) в зависимости от условий их эксплуатации и производственной программы, а также количества запасных частей.

Использование электронной базы данных позволяет осуществлять хранение и систематизацию информации об оборудовании, в частности, о его надежности. Расчет ожидаемого срока службы оборудования в зависимости от производственной программы дает возможность рационально планировать сроки проведения ремонтов и исключить ненормативные запасы запасных частей.

Основное содержание диссертационной работы отражено в семи публикациях, в том числе две печатные работы опубликованы в издании, рекомендованном ВАК.

Структурная схема диссертационной работы и ее основное содержание представлены на рис. 1.

Работа выполнена на кафедре подъемно-транспортных машин и роботов Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, основных результатов работы, списка литературы из 117 наименований, приложения на 2 листах, содержит 130 станиц машинописного текста, 48 рисунков, 15 таблиц.

5.5 Выводы по пятой главе

1. Разработанная база данных механического оборудования двухклетевого реверсивного стана холодной прокатки основным соответствует принципам, изложенным в предыдущих главах данной диссертационной работы.

2. Декомпозиция механического оборудования стана основана на структурно-функциональном подходе к представлению машин, что гарантирует однозначность и обоснованность структуры базы данных, отражающей не только конструкцию, но и функциональное назначение элемента каждого уровня.

3. Адекватность применяемых для прогнозирования срока службы математических моделей обеспечена за счет интеграции в базу данных дополнительных методик расчета - статистического моделирования (машинного эксперимента) и анализа накопленных данных об эксплуатации реального оборудования.

4. Разработанная база данных позволяет добиться существенного управленческого эффекта при организации технического обслуживания и ремонта оборудования двухклетевого реверсивного стана холодной прокатки, что подтверждается актами внедрения.

114

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В рамках данной диссертационной работы разработана методология формирования электронных баз данных, предназначенных для рационального планирования ремонтов оборудования. Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. Разработана методика формирования структуры базы данных, основанная на структурно-функциональном подходе, позволяющем осуществлять декомпозицию оборудования на основании функционального назначения его элементов. Это позволяет однозначно и обоснованно решать вопрос о структурной принадлежности элементов различного иерархического уровня и распространять результаты расчета ресурса на аналогичные структурные составляющие различного оборудования, работающего в аналогичных внешних условиях.

2. На основе метода линеаризации функций случайных аргументов получены упрощенные математические модели, позволяющие рассчитывать числовые характеристики ресурса ответственных- элементов в зависимости от условий эксплуатации. Реализован физико-вероятностный подход к прогнозированию ресурса оборудования, отражающий случайную природу факторов, влияющих на его значение. Исследовано влияние рассеяния различных факторов на дисперсию ресурса, в результате чего сделан вывод о наибольшей зависимости ее от дисперсии внешних силовых факторов, действующих на деталь.

3. Разработана модель, позволяющая выбирать стратегию ремонтов и определять оптимальную с точки зрения минимизации целевой функции финансовых затрат продолжительность межремонтных периодов для сложных объектов.

4. На основе метода статистического моделирования разработан и осуществлен машинный"эксперимент, подтверждающий аналитический подход, применяемый для расчета числовых характеристик ресурса. Исследование статистической информации о наработке подшипников рабочих валков прокатного стана также подтвердило аналитический подход (расхождение математического ожидания составляет 11%, среднего квадратического отклонения — 12%). Метод Монте-Карло дает более «осторожную» оценку ресурса, т.е. завышает средний ресурс на 23%, а среднее квадратическое отклонение на 32%.

5. Разработана электронная база данных механического оборудования двухклетевого реверсивного стана холодной прокатки, позволяющая добиться значительного управленческого эффекта при планировании сроков проведения ремонтов. В основу ее создания и развития положены принципы, изложенные в данной диссертационной работе, что обеспечивает рациональное планирование сроков проведения ремонтов оборудования в соответствии с производственной программой цеха.

1. Comand P., Martecchini F., Zorzi L. Программирование станков с компьютерным ЧПУ и база данных парка валков. Комплексный подход // Национальная металлургия. 2003. № 1. С. 75-76.

2. Абрамов М.Д. О нормировании надежности полиграфического-оборудования//Вестник машиностроения. 1988. № 12. С. 28-31.

3. Алексеев В.И., Берсудский А.Л., Федорченко Д.Г. Определение долговечности и коэффициентов полезного действия высоконагруженных редукторов // Вестник машиностроения. 2006. № 9. С. 11-15.

4. Анцупов А.В. Оценка межперевалочного срока службы опорных валков листовых станов // Вестник МГТУ им. Г.И. Носова. 2005. № 4. С. 15-16.

5. Анцупов В.П., Семенова О.В., Анцупов А.В., Быков А.С., Артемьев А.В. Трибодиагностика серийного волочильного инструмента и оценка ресурса его работы // Вестник МГТУ им. Г.И. Носова. 2006. № 1. С. 63-65.

6. Арушанян О.Б., Богомолов Н.А., Ковалев А.Д., Волченкова Н.И. Об одном подходе к автоматизации создания приложений, ориентированных на работу со сложными структурами данных // Вычислительные методы и программирование, 2005. Т. 6. С. 1-9.

7. Багерман А.З., Леонова И.П. Оценка влияния термических напряжений на расходование ресурса лопатками газовой турбины // Тяжелое машиностроение. 2005. № 3. С. 9-10.

8. Бакланова Е.Г., Юдаева И.Е. Сетевые базы данных как единый информационный ресурс // Автоматика, связь, информатика. 2005. № 6. С. 3133.

9. Барзилович Е.Ю. Модели технического обслуживания, сложных систем: учеб. пособие. М.: Высш. школа, 1982. 231 е., ил.

10. Боровик Л.И., Сарычев И.С., Лихачев Г.В., Уваров А.А. Оценка долговечности (стойкости) и удельного расхода валков на непрерывных многоклетьевых станах // Вестник машиностроения. 1999. № 4. С. 38-39.

11. Боярских Г.А., Хазин М.Л. Надежность технических систем: учебное пособие. Екатеринбург: Изд. УГГТА, 2002. 180 с.'

12. Бусленко Н.П., Калашников В.В., И.Н. Коваленко. Лекции по теории сложных систем. М.: Сов. радио, 1973. 440 с.

13. Бусленко Н.П. Голенко Д.И. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). М.: Физматгиз, 1962. 332 с.

14. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. 400с.

15. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей. М.: Наука, 1973. 368 с.

16. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: учеб. для вузов. М.: Высш. шк., 2002. 575 е.: ил.

17. Войнов К.Н. Надежность вагонов. М.: Транспорт, 1989. 110 с.

18. Войнов К.Н. Прогнозирование надежности механических систем. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1978. 208 е., ил.

19. Востриков Ю.Я. Банк данных: технические средства системного применения // Приборы. Справочный журнал. 1998. № 4. С. 22-40.

20. Гарсиа-Моллина Г., Ульман Дж., Уидом Дж. Системы баз данных. Полный курс. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. 1088 с.

21. Гнеденко Б.В., Ушаков И.А. О некоторых современных проблемах теории и практики надежности // Вестник машиностроения. 1988. № 12. С. 3-9.

22. ГОСТ 18854-94. Подшипники качения. Статическая грузоподъемность. Введ. 1996-02-14. М.: Изд-во стандартов, 2007. 16 с.

23. ГОСТ 18855-94. Подшипники качения. Динамическая расчетная грузоподъемность и расчетный ресурс. Введ. 1996-02-21. М.: Изд-во стандартов, 1996. 32 с.

24. ГОСТ 2.101-68. Виды изделий. Введ. 1971-01-01. М.: Изд-во стандартов, 1995.

25. ГОСТ 27.002-89: Надежность в технике. Основные понятия, термины и определения. Введ. 1989-01-07. М.: Изд-во стандартов, 1990.

26. Гребеник В.М., Цапко В.К. Надежность металлургического оборудования (оценка эксплуатационной надежности и долговечности): справочник. М.: Металлургия, 1989. 592 с.

27. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. К.; М.; СПб.: Издательский дом «Вильяме», 2000. 848 е.; ил.

28. Дружинин Г.В. Надежность автоматизированных систем. М.: Издательство.«Энергия», 1977. 536 с.

29. Дунаев П.Ф., Леликов О.П. Конструирование узлов и деталей машин: учебное пособие. М.: Высшая школа, 1985. 416 с.

30. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. М.: Наука, 1982. 294 с.

31. Жилин Б.В. Использование банка данных «Черметэлектро» в качестве информационного обеспечения для оценки эффективности электрохозяйства предприятия // Промышленная энергетика. 2000. № 3. С. 34-37.

32. Жиркин Ю.В., Мироненков Е.И., Дудоров Е.А., Резванов С.Б. Влияние вязкости минеральных масел на температурный режим подшипниковых узлов рабочих валков прокатных станов // Вестник МГТУ им. Г.И. Носова. 2006. №1. С. 58-60.

33. Жиркин Ю.В. Надежность, эксплуатация и ремонт металлургических машин: учебник. Магнитогорск: МГТУ, 2002. 330 с.

34. Жучков С.М., Паламарь Д.Г., Иванов А.П., Лещенко А.И. Создание информационной базы о непрерывных мелкосортных станах // Металлургическая и горнорудная промышленность. 2004. № 4. С. 72-75.

35. Зубчатые передачи: справочник / Е.Г. Гинзбург, Н.Ф. Голованов, Н.Б. Фирун, Н.Т. Халебский; под ред. Е.Г. Гинзбурга. Л.: Машиностроение, 1980. 416 с.

36. Иванов В.Н., Баринова B.C. Выбор и расчет подшипников качения. М.: Изд. МВТУ им. Баумана, 1988. 34 с.

37. Казак С.А. Расчет усталостной долговечности деталей металлургических машин при случайном нагружении // Изв. вузов. Черная металлургия. 1998. № 4. С. 63-67.

38. Казакевич И.И., Бобрович Г.И. Некоторые практические вопросы прогнозирования показателей надежности прокатных станов на стадии проектирования (по износным отказам) // Вестник машиностроения. 1988. №12. С. 26-28.

39. Калиниченко С.Н. Методика оценки долговечности подшипникового узла // Вестник МГТУ им. Г.И. Носова. 2005. № 4. С. 25-27.

40. Карпухин Е.А., Кауфман С.И., Квасов А.В., Жилавый П.В., Пуцило С.И., Борсук В.И., Чайдак Г.М., Рогозин Д.П. Результаты обработки базы данных технологического режима коксового // Кокс и химия. 1994. № 11. С. 2728.

41. Киричевский В.В., Киричевский Р.В., Мулик В.А. Прогнозирование долговечности эластомерных конструкций на основе термодинамическихкритериев разрушения // Вюник 3anopi3bicoro державного ушверситету. 2002. № 2. С. 82-89.

42. Коновалов JI.B., Цупров А.Н., Гвозденко Н.П., Кандыбин В.П. Инженерная методика автоматизированной оценки безотказности металлургического оборудования // Вестник машиностроения. 1991. № 7. С. 5759.

43. Коновалов Л.В., Цупров А.Н., Кандыбин В.П., Зайцев B.C. Повышение надежности оборудования резерв экономичной работы металлургических комплексов // Сталь. 1992. № 6. С. 75-78.

44. Коновалов Л.В., Цупров А.Н. Применение автоматизированного банка данных для оценки и анализа надежности металлургического оборудования//Вестник машиностроения. 1998. № 12. С. 23-26.

45. Коновалов Л.В., Цупров А.Н., Гвозденко Н.П., Кандыбин В.П. Расчет коэффициента готовности металлургического оборудования на основе банка данных//Вестник машиностроения. 1991. № 6. С. 54-55.

46. Коновалов Л.В., Цупров А.Н., Кандыбин В.П. Экономическое обоснование уровня надежности металлургического оборудования на стадии проектирования //Вестник машиностроения. 1992. № 1. С. 7-9.

47. Коргина Е.А. Автоматизированный банк данных и эффективность использования вагонов // Автоматика, связь, информатика. 2005. № 6. С. 38-40.

48. Корнилова А.В. Методика определения долговечности и остаточного ресурса базовых деталей кузнечно-прессовых машин // Кузнечно-штамповое производство. Обработка материалов давлением. 2005. № 5. С. 11-16.

49. Кочиков И.В., Курамшина Г.М., Самков Л.М., Шарапов Д.А., Шарапова С.А. База данных (информационная система) гибридного типа по молекулярным спектральным постоянным (ИСМОЛ) // Вычислительные методы и программирование, 2005. Т. 6. С. 83-87.

50. Крылов В.И., Бобков В.В., Монастырский П.И. Начала теории вычислительных методов. Интерполирование и интегрирование. Мн.: Наука и техника, 1983. 287 с.

51. Кудрявцев В.Н., Державец Ю.А., Глухарев Е.Г. Конструкция и расчет зубчатых редукторов. Л.: Машиностроение, 1971. 328 с.

52. Кутлубаев И.М., Макаров А.Н., Усов И.Г., Халикова О.Р. Электронная база данных для организации технического обслуживания и ремонта металлургического оборудования // Ремонт, восстановление и модернизация. 2008. №3. С. 37-41.

53. Кюблер Ф., Карлович М. Базы данных качества поверхности -следующий этап в развитии процесса контроля поверхности полосы // Черные металлы. 2004. № 6. С.22-26.

54. Ли Р.И. Расчет долговечности подшипников качения // Клеи. Герметики. Технологии. 2005. № 6. С. 21-23.

55. Лимарев А.С., Моллер А.Б. Повышение эффективности настройки сортовых станов и использованием баз данных // Тезисы докладов Международной научно-технической конференции молодых специалистов. Магнитогорск, 2006. С. 76-77.

56. Лунькова С.М. Прогнозирование ресурса шпиндельных соединений широкополосных станов по критерию усталостной прочности и износу: автореферат дис. . канд. техн. наук. Екатеринбург, 1994. 25 с.

57. Макаров А.Н., Кутлубаев И.М. Механика манипуляционных систем: монография. Магнитогорск: МГТУ им. Г.И. Носова, 1999. 178 с.

58. Макаров А.Н., Кутлубаев И.М., Усов И.Г. Основы механики многодвигательных машин. Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ им. Г.И. Носова», 2006. 194 с.

59. Макаров А.Н., Халикова О.Р. Оценка ожидаемого ресурса подшипников с учетом случайной природы условий эксплуатации // Ремонт, восстановление и модернизация. 2008. №11. С. 43-45.

60. Мартынов М.Ю., Вагеник И.А. База гидроакустических данных // Электронный журнал «Техническая акустика». 2003. № 6. С. 1-8.

61. Машиностроение. Энциклопедия. Детали машин. Конструкционная прочность. Трение, износ, смазка. Т IV-1 Д.Н. Решетов, А.П. Гусенков, Ю.Н. Дроздов и др.; под общ. ред. Д.Н. Решетова. М.: Машиностроение, 1995. 864 е., ил.

62. Машиностроение. Энциклопедия. Надежность машин. Т IV-3 В.В. Клюев, В.В. Болотин, Ф.Р. Соснин и др.; Под общ. ред. В.В. Клюева. М.: Машиностроение, 2003. 592 е., ил.

63. Машины и агрегаты металлургических заводов. В 3-х томах. Т. 3. Машины и агрегаты для производства и отделки проката: учебник для вузов / А.И. Целиков, П.И. Полухин, В.М. Гребеник и др. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Металлургия, 1988. - 680 с.

64. Надежность технических систем: справочник / Ю.Н. Беляев, В.А. Богатырев, В.В. Болотин и др.; Под ред. И.А. Ушакова. М.: Радио и связь, 1985. 608 е., ил.

65. Общий каталог SKF 2006. 1129 с.

66. Петрова И.М., Гадолина И.В. Оценка пределов выносливости конструкционных сталей в области N» 107 циклов // Вестник машиностроения. 2006. № 9. С. 34-40.

67. Подшипники качения: справочник-каталог / под. ред. В.Н. Нарышкина и Р.В. Коросташевского. М.: Машиностроение, 1984. 277 с.

68. Покровский A.M. Оценка ресурса прокатных валков с учетом остаточных напряжений от термической обработки // Производство проката. 2005. №9. С. 25-31.

69. Приходько Э.В., Хамхотько А.Ф., Тогобицкая Д.Н. База данных и модели для прогнозирования плавкости железорудных материалов // Сталь. 1998. № 9. С. 7-9.

70. Приходько Э.В., Тогобицкая Д.Н. Базы теоретических и технологических данных для создания информационных технологий в* металлургии // Металлургическая и горнорудная промышленность. 1999. № 5. С. 19-22.

71. Резиновский А.Я. Рациональная методика нормирования показателей надежности//Вестник машиностроения. 1988. № 12. С. 12-18.

72. Решетов Д.Н. Детали машин: учебник для вузов. М.: Машиностроение, 1989. 496 с.

73. Ряховский A.M. К расчету износостойкости металлических материалов трущихся пар // Вестник машиностроения. 2006. № 9. С. 29-33.

74. Савельев А.Н. Математическое описание внутренних процессов формирования сложной технической системы // Изв. вузов. Черная металлургия. 1997. № 8. С. 52-56.

75. Савельев А',Н. О методологических основах проектирования надежного оборудования // Изв. вузов. Черная металлургия. 1998. № 6. С. 22-26.

76. Савельев А.Н. Особенности формирования работоспособных технических систем // Изв. вуз. Черная металлургия. 1998. №8. С. 69-75.

77. Савельев А.Н. Особенности эволюционного процесса формирования сложных технических систем. Становление философии техники: техническая реальность и техника // Ценологические исследования. Третий выпуск. М., 1997. С. 155-165.

78. Савельев А.Н., Тимошенков Ю.Г. Оценка законов распределения потока отказов некоторых технологических элементов MHJI3 // Материалы десятой научно-практической конференции по проблемам машиностроения и горных машин. Новокузнецк: СибГИУ, 2000. С. 179-184.

79. Савельев А.Н. Проектирование гомеостазных прокатных комплексов // Изв. вузов. Черная металлургия. 1991. № 12. С. 78-82.

80. Савельев А.Н., Гайдук В.В. Совершенствование информационного обеспечения в системе обслуживания технологического оборудования // Сталь. 1994. №6. С. 82-85.

81. Савельев А.Н. Структурные особенности устойчиво функционирующей сложной технической системы // Изв. вузов. Черная металлургия. 1996. № 12. С. 53-58.

82. Савченко В.В. Автоматизированная база данных тягового подвижного состава // Автоматика, связь, информатика. 2005. № 6. С. 41-42.

83. Севастьянов Б.А. Курс теории вероятностей и математической статистики. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982. 256 с.

84. Сивак Б.А., Корнилова А.В. Определение общей долговечности и остаточного ресурса деталей металлургических машин // Тяжелое машиностроение. 2005. № 3. С. 11-12.

85. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. М.: Наука, 1978. 63 с.

86. Справочник по надежности. ТI / Под ред. Б.Р. Левина. М.: Мир, 1969. 339 с.

87. Справочник по надежности. Т II / Под ред. Б.Е. Бердичевского. М.: Мир, 1969. 339 с.

88. Степанов Л.Н., Лебедев Е.Ю., Кабанов С.И., Кожемякин В.Л., Кареев А.Е. Микропроцессорный комплекс для ресурсных испытаний самолетных стоек шасси //Контроль. Диагностика. 2002. № 1. С. 13-17.

89. Тимошенков Ю.Г. Разработка метода формирования параметров элементов машин непрерывного литья заготовок повышенной надежности и плановоремонтопригодности: дис. . канд. техн. наук. Новокузнецк, 2004. 152 с.

90. Трение, износ и смазка (трибология и триботехника) / А.В. Чичинадзе, Э.М. Берлинер, Э.Д. Браун и др.; Под общ. ред. А.В. Чичинадзе. М.: Машиностроение, 2003. 576 е.; ил.

91. Труханов В.М-. Надежность изделий машиностроения. Теория и практика: учебник для студентов машиностроительных специальностей высших*учебных заведений. М.: Машиностроение, 1996. 336 е., ил. .

92. Ушаков И.А:, Гадасин В.А. Анализ надежности структурно-сложных систем. М.: Знание, 1978.

93. Хаба Д.И., Коргина Е.А. Развитие автоматизированного банка данных парков грузовых вагонов // Автоматика, связь, информатика: 2004. № 2. С. 2729.

94. Хазов Б.Ф. Справочник по расчету надежности машин на стадии проектирования Б.Ф. Хазов, Б.А. Дидусев. М.: Машиностроение, 1986. - 224 е., ил.

95. Хазов, Б.Ф. Эффективность функционирования и надежность машин ремонтируемого класса//Вестник машиностроения. 1988. № 12. С. 18-21.

96. Халикова OlP. Методики расчета ресурса быстроизнашивающихся деталей металлургических машин // Материалы 65-й научно-технической конференции: Сб. докл. Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2007. С. 221-223.

97. Харитонов В.А., Зарецкий М.В. База данных производства фасонных профилей // Известия Челябинского научного центра, вып. 3 (12), 2001. С. 4951.

98. Цапко В.К., Ермократьев В.А., Иванов'В.В. Вероятностная, оценка долговечности деталей металлургического оборудования^// Изв. вузов. Черная металлургия. 1982. № 6. С. 136-138.

99. Шевелев И.А., Чернилевский Д.В. Методика расчета ресурса подшипников качения по динамической грузоподъемности- // Справочник. Инженерный журнал. 1998. № 11. С. 33-43.

100. Шилов В.А., Слукин Ю.В., Инатович Ю.В. Применение автоматизированных баз данных в технологических расчетах процессов сортовой прокатки // Труды третьего конгресса прокатчиков. Липецк, 1999. С. 280-286.

101. Шпер В.Л. Надежность в технике: проблемы и перспективы // Вестник машиностроения. 1988. № 12. С. 9-12.