Cтраница 2
При точных расчетах потребности в ремонтах пользуются методиками, которые исходя из основных положений теории восстановления и теории надежности, обеспечивают учет всех изменений состояния парка автомобилей в районе обслуживания с необходимой точностью. Данные о потребности в ремонтах, полученные расчетом с применением ЭВМ Минск-22 по одной из таких методик, разработанной в ГОСНИТИ, мало чем отличаются от фактической потребности в ремонтах. Поскольку проектировщики не всегда имеют возможность пользоваться для вычислений такими машинами, авторы методики предложили упрощенный ее вариант, основанный на использовании вычисленных с применением ЭВМ данных функций интенсивности ремонтов. При наличии таких данных, представленных в виде таблиц или графиков, задача определения потребности в ремонтах конкретного парка автомобилей может быть решена и при ручном счете с достаточно высокой точностью. [16]
Влияние второго параметра распределения сроков службы а на функцию интенсивности ремонтов зависит от его относительной величины - коэффициента вариации V, и может быть заметным только на начальном участке вычисляемых функций для отдельных элементов. V в пределах от 0 1 до 0 3 в вычисление функции интенсивности ремонтов заметной ошибки не вносит. Исследованиями установлено также, что при одних и тех же значениях М и V вид закона распределения сроков службы мало влияет на величину искомых функций. Так, при коэффициенте вариации, меньшем 0 35, вполне допустима замена закона Вейбулла нормальным законом. Ошибка при вычислениях интенсивности ремонтов при такой замене практически отсутствует. На этом основании в перспективных расчетах вполне допустимо обходиться такими распределениями, которые более удобны для вычислений. [17]