Вы используете устаревший браузер.
Чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров:
Google ChromeOperaSafariMozilla FirefoxInternet explorer 8Internet explorer 9

ВНИМАНИЕ!

Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.

ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

КНИГИ Прайс-лист
ЖУРНАЛЫ Прайс-лист

Книги и журналы, просмотренные ранее

Все статьи автора в журнале: Дьяков В.И.

  1. Технологический процесс диагностирования траспортных средств
    Technological process vehicle diagnostics

    Номер: 2022 / 03

    Дьяков И.Ф. | Dyakov I.F. | Моисеев Ю.В. | Moiseev YU.V. | Дьяков В.И. | Dyakov V.I. | i.dyakov@ulstu.rui.dyakov@ulstu.ru

    Авторы статьи
    Authors

    Дьяков И.Ф.
    Dyakov I.F.

    Моисеев Ю.В.
    Moiseev YU.V.

    Дьяков В.И.
    Dyakov V.I.

    i.dyakov@ulstu.ru
    i.dyakov@ulstu.ru


    Технологический процесс диагностирования траспортных средств

     

    УДК 629.33

     

    Рассмотрены вопросы планирования периода диагностики транспортного средства с учётом условий эксплуатации. Приведены показатели энергозатрат, которые можно использовать для корректировки периода диагностики. Получены коэффициенты корреляции рекомендуемого периода диагностики транспортного средства, а также комплексный показатель эксплуатационной готовности о возможной коррекции периода диагностики при изменении режима нагрузки.

     

     


    Ключевые слова

    диагностирование, расчётная наработка, коэффициент корреляции, оптимальный грузооборот, коэффициент оперативной готовности

    Technological process vehicle diagnostics

    The issues of planning the diagnostic period of the vehicle, taking into account the operating conditions, are considered. The energy consumption indicators that can be used to adjust the diagnostic period are given. The correlation coefficients of the recommended diagnostic period of the vehicle were obtained, as well as a comprehensive indicator of operational readiness about the possible correction of the diagnostic period when the load mode changes.


    Keywords

    diagnostics, estimated operating time, correlation coefficient, maintenance frequency, operational readiness coefficient

  2. Компьютерное моделирование технического состояния автомобиля
    Computer simulation of technical conditions of the car

    Номер: 2023 / 02

    Дьяков И.Ф. | Dyakov I.F. | Моисеев Ю.В. | Moiseev YU.V. | Дьяков В.И. | Dyakov V.I. | i.dyakov@ulstu.rui.dyakov@ulstu.ru

    Авторы статьи
    Authors

    Дьяков И.Ф.
    Dyakov I.F.

    Моисеев Ю.В.
    Moiseev YU.V.

    Дьяков В.И.
    Dyakov V.I.

    i.dyakov@ulstu.ru
    i.dyakov@ulstu.ru


    Компьютерное моделирование технического состояния автомобиля

     

    УДК 004.04:629.33

     

    Рассмотрены вопросы компьютерного моделирования технического состояния транспортных средств при эксплуатации. Содержание транспортного средства с минимальными затратами до гарантийного срока эксплуатации обеспечивается путём своевременного обнаружения неисправностей в условиях эксплуатации с использованием нейронной сети, извлекая скрытые закономерности состояния агрегатов. Предложенный способ обнаружения неисправностей агрегатов по техническим характеристикам позволяет прогнозировать долгосрочную эксплуатацию транспортного средства.

     


    Ключевые слова

    моделирование, транспортное средство, техническое состояние, коэффициент удельных потерь энергии, нейронная сеть, прогнозирование

    Computer simulation of technical conditions of the car

    The issues of computer modeling of the technical condition of vehicles during operation are considered. The maintenance of the vehicle with minimal costs before the warranty period of operation is ensured by timely detection of malfunctions in operating conditions using a neural network, extracting hidden patterns of the state of the units. The proposed method for detecting malfunctions of aggregates according to technical characteristics makes it possible to predict the long-term operation of the vehicle.


    Keywords

    modeling, vehicle, technical condition, coefficient of specific energy losses, neural network, forecasting

Идет загрузка
НАЗАД
Для перехода на предыдущую страницу используйте эту кнопку