Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Проведение основных экспериментов

Поиск

 

Результаты предварительной возможности использования зависимости разности расходов воздуха от величины неплотности ЦПГ двигателя для ее оценки.

После того как была выдвинута версия о возможности оценки технического состояния ДВС, в соответствии с планом проводились предварительные исследования в лабораторных условиях на экспериментальной установке. На стенд был установлен дизельный двигатель Д-240 (зав. № 422193).

Исследования способа оценки технического состояния осуществляется следующим образом: к испытуемому двигателю подсоединяли устройства снятия сигналов. В форсуночные отверстия цилиндров двигателя устанавливались, с помощью специально разработанного приспособления, калибровочные шайбы одинаковой неплотности. Изменения относительной неплотностей ЦПГ производились сменой калибровочных шайб с заданной пропускной способностью. С помощью пускового устройства прокручивали коленчатый вал двигателя с заданной частотой вращения с отключением подачи топлива.

Результаты эксперимента – средние значения по итогам измерений в параллельных опытах – приведены в таблице. 1.

Из таблицы 1 видно, что разность расходов воздуха имеет выраженную зависимость от величины неплотности ЦПГ.

 

Таблица 1­- Сравнительная оценка возможности диагностирования ДВС по величине разности расходов воздуха

S, мм2 , л/мин
Исходное состояние 0
1 10
2 15
3 20
4 25
5 30
6 40
7 45
8 50

Графически эта зависимость изображена на рисунке 1.

Q, л/мин

 


Рисунок 1 Зависимость разности расходов воздуха от величины неплотности

Статистическая обработка результатов исследований указанной зависимости проводилась с целью получения исходных данных для регрессионного анализа.

     Таким образом, зная разность расходов воздуха на впуске и выпуске  можно оценить техническое состояние ЦПГ любого двигателя.

     Зависимость, приведённая на рисунке 1, логически завершают: предположения, высказанные в гипотезе исследования; теоретические выводы, результаты регрессионного анализа, наглядно иллюстрируют и подтверждают работоспособность способа оценки технического состояния двигателя по разности расходов. Предложенный способ защищён авторским патентом на изобретение.

После эксперимента производили обработку опытных данных с помощью регрессионного анализа.

Целью обработки экспериментальных данных является получение функциональной зависимости . Для построения математической модели используется регрессионный анализ.

Результаты обрабатывали в соответствии с методикой, описанной в главе 3, в последовательности:

Для каждой строки матрицы планирования по результатам всех параллельных опытов находили среднее арифметическое значение параметра оптимизации (отклика) и соответствующую каждому опыту дисперсию.

Однородность ряда дисперсий проверяли с помощью критерия Кохрена - (при равномерном дублировании опытов), представляющего собой отношение максимальной дисперсии к сумме всех дисперсий.

Все дисперсии признаны однородными, так как расчётное значение - критерия не превышает табличного значения - критерия, .

 

 

Таблица 2 – Исходные данные для регрессионного анализа

№ опыта

Значение отклика, , л/мин

, л/мин

1 13,582 13,003 13,582 13,3504 0,1136
2 18,74 19,0295 18,74 18,8365 0,0279
3 25,0295 25,319 25,319 25,2032 0,0284
4 27,898 27,898 27,319 27,6664 0,114
5 37,056 36,477 36,7665 36,7665 0,084
6 38,214 38,5 38,214 38,272 0,03
7 38,793 38,503 38,8 38,677 0,0285
8 39,372 38,793 38,793 38,967 0,1123
9 42,846 43,425 44 43,425 0,3352

Так как дисперсии  опытов однородны, то дисперсия воспроизводимости эксперимента , вычисленная в соответствии с методикой (см.гл.3), будет равна:

По результатам эксперимента вычислялись коэффициенты модели.

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2021-05-27; просмотров: 68; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 52.14.75.147 (0.006 с.)