Расчет ресурса автомобиля и прогнозирование пассажирооборота автотранспортного предприятия

Министерство  образования Республики Беларусь

 

Учреждение  образования 

“Гродненский  государственный университет имени  Янки Купалы”

 

Специальность 1-370106: “Техническая эксплуатация автомобилей”

       Группа: 3

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

 

по дисциплине “Научные исследования и

решение инженерных задач”

 

Тема: “ Расчет ресурса автомобиля и прогнозирование пассажирооборота автотранспортного предприятия ”

Вариант № 9

 

 

Выполнил:                                                                                     Сорока С.В.

 

Проверил:                                                                                      Потеха В.Л.

 

 

 

 

 

 

2009

Содержание

Реферат .…………………………………………………………………………...3

Введение…………………………………………………………………………...4

1  РАСЧЕТ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ  РЕСУРСА АВТОМОБИЛЯ……....5

1.1 Определение  среднего значения ресурса (пробега)  автомобиля до КР, доверительного  интервала, среднего квадратичного  отклонения и коэффициента вариации………………………………….………………………6

1.2 Расчет интегральной  и дифференциальной функций экспериментального распределения, построение полигона и графика интегральной функции экспериментального распределения………………………..……………………9

1.3 Выбор теоретического  закона распределения, построение  графика дифференциальной и интегральной  функции выбранного теоретического распределения. ………………………...………………………………………...12

1.4 Проверка  совпадения экспериментального  и теоретического распределения…………………………..………………………………………..15

1.5 Прогнозирование  количества автобусов, которые  потребуют капитального ремонта  или списания в заданном интервале пробега и при заданном пробеге………………………..……………………………………….17

2 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАССАЖИРООБОРОТА АВТОТРАНСПОРТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ…………………………………..18

2.1 График изменения  пассажирооборота………………………………...……18

2.2 Определение параметров регрессионной модели для описания изменения пассажирооборота…………………………………………………………….…19

2.3 Проверка  адекватности полученной регрессионной  модели………..……20

2.4. Прогнозирование  пассажирооборота………………………………...……22

2.5 Оценка точности  прогнозирования на основании  полученной регрессионной модели…………………………………………………..………23

Заключение……………………………………………………………………….25

Список литературы………………………………………………………………26

 

РЕФЕРАТ

Расчет и  прогнозирование показателей надежности автомобилей. Прогнозирование пассажирооборота автотранспортного предприятия. Сорока С.В. гр. ТЭА-3 – Гродно.: 2009 – 26 с.: 6 граф., 8 табл., 5 источников.

Ключевые слова: расчет ресурса автомобилей, прогнозирование пассажирооборота автотранспортного предприятия.

Выполнен расчет ресурса автобуса ЛАЗ-695Н, выполнен прогноз пассажирооборота АТП на перспективу.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение 

Целью курсовой работы является закрепление  и углубление знаний, полученных при  изучении теоретического курса и  выполнении лабораторных работ, а также  получения практических навыков в расчете и прогнозировании показателей надежности автомобилей и их узлов и агрегатов, прогнозирование пассажирооборота автотранспортного предприятия.

В курсовой работе выполнен расчет ресурса автобуса ЛАЗ-695Н, выполнен прогноз пассажирооборота АТП на перспективу.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1  РАСЧЕТ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ  РЕСУРСА АВТОМОБИЛЯ

 

На основании  результатов подконтрольной эксплуатации автомобилей, приведенной в таблице 1.1, необходимо выполнить расчет показателей надежности автомобиля. Необходимо определить: среднее значение и среднее квадратичное отклонение ресурса (пробега) до капитального ремонта, коэффициент вариации, доверительный интервал, закон распределения ресурсов автомобилей. После чего требуется построить полигон экспериментального распределения, интегральную функцию эмпирического определения, выбрать теоретический закон распределения, рассчитать и построить графики дифференциальной и интегральной функций выбранного теоретического распределения, а также проверить совпадение теоретического и  экспериментального распределения с помощью критерия Пирсона. Затем, используя теоретический закон необходимо выполнить прогноз количества автомобилей той же модели, которые потребуют капитального ремонта или списания в заданном интервале пробега и при заданном пробеге. Исходные данные и таблица результатов подконтрольной эксплуатации автомобилей приведены ниже.

Исходные данные   Вариант  №9

Автобус: ЛАЗ-695Н

Показатель: Ресурс (пробег) до капитального ремонта (КР), тыс. км

Общее количество наблюдаемых автомобилей N= 5

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 1.1 –  Результаты подконтрольной эксплуатации автомобилей 

№ интервала	Границы  интервала		Количество  автомобилей,  потребовавших  КР
	от	до
1	103	182	4
2	182	261	7
3	261	339	11
4	339	418	11
5	418	497	9
6	497	576	5
7	576	655	3

 

Также необходимо спрогнозировать количество аналогичных автобусов, которые потребуют капитального ремонта в интервале пробега от 261 тыс.км. до 339 тыс.км., а также при пробеге до 576 тыс.км. Общее количество автобусов равно N1 =68.

 

1.1 Определение среднего значения ресурса (пробега) автомобиля до КР, доверительного интервала, среднего квадратичного отклонения и коэффициента вариации.

Определяем середины интервалов пробега и относительные частоты :

=                                                                                   (1.1)

где m_i - относительная частота (частость) экспериментальных значений, попавших в i-й интервал вариационного ряда, n_i - число попаданий экспериментальных значений в i-й интервал; N - общее количество наблюдаемых автобусов.

Например для первого интервала:

 Для удобства расчета результаты расчетов значений для других интервалов сведем в таблицу 1.2.

Таблица 1.2 –  Результаты расчета параметров экспериментального распределения ресурса автобуса до КР

№ инт. i	Границы интервала тыс.км.				Кол-во автомобилей, потребовавших КР,		Отн. частота		Середина инт.
	от		до
1	103		182		4		0,08		142,5	11,4	49332,85	197331,4
2	182		261		7		0,14		221,5	31,01	20480,47	143363,3
3	261		339		11		0,22		300	66	4174,452	45918,97
4	339		418		11		0,22		378,5	83,27	192,9321	2122,253
5	418		497		9		0,18		457,5	82,35	8628,552	77656,97
6	497		576		5		0,1		536,5	53,65	29546,17	147730,9
7	576		655		3		0,06		615,5	36,93	62945,79	188837,4
Суммы		364,61				802961,1

 

Среднее значение ресурса до КР, тыс. км, рассчитываем следующим образом:

 или                           (1.2)

где к - количество интервалов, к=7.

(тыс.км).

Дисперсию экспериментальных  данных определяем при N > 30:

                                     (1.3) 

В данном случае:

.

Недостатком дисперсии  является то, что она имеет размерность  квадрата случайной величины и поэтому  не обладает должной наглядностью. Поэтому на практике чаще всего используют среднее квадратичное отклонение:

                                               (1.4)

Значение  характеризует рассеивание, разброс значений пробега до КР около его среднего :

 тыс.км.

Доверительный интервал - это  интервал, внутри которого с определенной (доверительной) вероятностью Р_D находится неизвестное значение М(х). Он определяется:

где - предельная абсолютная ошибка (погрешность) интервального оценивания математического ожидания, характеризующая точность проведенного эксперимента и численно равная половине ширины доверительного интервала.

Для N > 30 величина определяется по формуле:

                                                     (1.5)

где - значение критерия Стьюдента при доверительной вероятности P_D=1-α (α - уровень значимости; он характеризует вероятность ошибки) и числу степеней свободы v=N-1. Для уровня значимости α = 0,05; доверительной вероятности P_D=0,95 и числе степеней свободы v=49 по [8] значение критерия Стьюдента равно =2,013. Предельная абсолютная ошибка (погрешность)

Доверительный интервал равен:

364,61 –

< М(х) < 364,61 +

328,15 тыс.км < М(х) < 401,05 тыс.км.

Относительная точность оценки математического ожидания определяется

                                                         (1.6)

и характеризует  относительную ширину половины доверительного интервала

Коэффициент вариации

                                                     (1.7)

характеризует относительную меру рассеивания  значений признака. Значение , умноженное на 100 %, дает размах колебаний выборки в процентах вокруг среднего значения.

 

1.2 Расчет  интегральной и дифференциальной функций экспериментального распределения, построение полигона и графика интегральной функции экспериментального распределения.

Значения экспериментальных  точек интегральной функции распределения рассчитываем как сумму накопленных частостей m_i в каждом интервале. В первом интервале = m₁, во втором интервале = m₁ +m₂ т. д. , т.е.

                                            (1.8)

Таким образом, значения изменяются в интервале [0; 1] и однозначно определяют распределение относительных частот в интервальном ряду.

Дифференциальную функцию  определяем как отношение частости m_i длине интервала :

                                                 (1.9)

Длина интервала  =182-103=79 тыс. км., а значение дифференциальной функции для 1-го интервала определяется

 
Результаты расчета интегральной и дифференциальной функций экспериментального распределения сводим в таблицу 1.3.

 

Таблица 1.3 –  Интегральная и дифференциальная функции  экспериментального распределения

№ инт. i	Границы интервала тыс.км.		Кол-во автомобилей, потребовавших КР,	Отн. частота	Середина инт.	Интегральная функция  эксперим. распределе-ния	Дифференц. функция эксперим. распределе-ния
	от	до
1	103	182	4	0,08	142,5	0,08	0,001013
2	182	261	7	0,14	221,5	0,22	0,001772
3	261	339	11	0,22	300	0,44	0,002821
4	339	418	11	0,22	378,5	0,66	0,002785
5	418	497	9	0,18	457,5	0,84	0,002278
6	497	576	5	0,1	536,5	0,94	0,001266
7	576	655	3	0,06	615,5	1	0,000759