Техническая эксплуатация автомобилей Основы обеспечения (стр. 10 из 31)

требуемое качество — это совокупность характеристик продук-

ции или услуги, в первую очередь влияющих на ценность продукта в глазах потребителя (расположение и время работы СТО удобны для клиента, заказ на обслуживание выполняется быстро, работники СТО вежливы и внимательны и т.п.). Чем выше уровень требуемого качества, тем более удовлетворен потребитель;

неожиданное желаемое качество — группа характеристик продукции или услуги, представляющих для потребителя неожиданные ценности, о наличии которых он мог только мечтать, не предполагая возможности их практической реализации (клиент, ожидающий исполнение заказа, может бесплатно выпить кофе и посмотреть видеофильм о стилях безопасного вождения автомобиля и т.п.).

Зависимость удовлетворенности потребителя от уровня выполнения рассмотренных граней качества услуги может быть условно представлена рис. 1.51.

При качестве, соответствующем первому и третьему квадрантам, потребители услуг обычно ничего не говорят о качестве полученной услуги. При качестве, соответствующем четвертому квадранту потребители выражают свою неудовлетворенность и жалуются на низкое качество услуги, а при качестве, соответствующем второму квадранту, потребители хвалят услуги.

49

Очень удовлетворен

Высокое качество

® ./• Очень

Низкое качество

неудовлетворен

Рис. 1.51. Характер

/ — изменение базового качества; 2 — изменение требуемого качества; 3 — изменение желаемого качества

Желаемые параметры качества, особенно сильно сказывающиеся на удовлетворенности потребителя, должны быть неожиданными не только для потребителей, но и для конкурентов по оказанию сервисных услуг. За время, пока конкуренты будут копировать предложенную форму услуг, может быть сделан прорыв на рынке сервисных услуг и завоевана хорошая репутация у владельцев автомобилей, нуждающихся в их ТО и Р.

В заключение следует отметить, что потребности клиентов сервисных предприятий со временем меняются. Например, у нас уже ушли в прошлое попытки «самодельного тюнинга», когда владельцы автомобилей украшали их футбольными мячами, плюшевыми тиграми с качающейся головой. Со временем появились тюнинговые фирмы, которые более или менее удачно изменяют внешний вид автомобилей, отвечая запросам их владельцев. С появлением электронного впрыска топлива появился спрос на особую настройку системы питания, обеспечивающей «спортивный стиль вождения» и т.п.

Контрольные вопросы

1. Как соотносятся понятия «качество» и «надежность» автомобиля?

2. Может ли безотказный автомобиль быть долговечным, а долговечный — безотказным?

3. Влияет ли ремонтопригодность автомобиля на его безотказность? 50

4. Какие показатели надежности у правительственного автомобиля должны быть выше, чем у обычного транспортного автомобиля?

5. Какие условия способствуют увеличению ползучести металлов?

6. В каких условиях происходит усталостное разрушение деталей?

7. Почему смазка снижает прочность деталей автомобиля?

8. Что может быть причиной коробления корпусной детали автомобиля в процессе его эксплуатации?

9. При каких условиях может наблюдаться задир трущихся поверхностей деталей автомобиля?

10. При каких видах износа трущиеся поверхности деталей гладкие и блестящие?

11. Какие детали автомобиля могут быть подвергнуты фреттинг-коррозии?

12. Какие детали автомобиля могут быть подвергнуты эрозии?

13. Почему при увеличении скорости движения автомобиля возрастает износ протектора шины?

14. Если в бескамерную шину вставить камеру, то как это скажется на долговечности шины по износу протектора?

15. Что является источниками боковых сил, действующих на шины колес?

ГЛ АВ А 2 ^w

ОПИСАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН, ОТРАЖАЮЩИХ ПРОЦЕССЫ ТЕХНИЧЕСКОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ АВТОМОБИЛЕЙ

2.1. Общие принципы описания случайных величин

Процессы, происходящие в природе и технике, можно разделить на две большие группы:

процессы, описываемые функциональными зависимостями, когда имеется жесткая связь между аргументом и функцией (например, всем известный закон Ома);

случайные или вероятностные процессы, когда функция отражает

аргумент с некоторой вероятностью (можно напомнить, что вероятность события — это отношение числа случаев, благоприятствующих наблюдению события, к общему числу возможных случаев).

В практике ТЭА в большинстве случаев приходится иметь дело с вероятностными процессами. Например, диаметр цилиндров двигателя вследствие износа увеличивается неодинаково по мере наработки, тем более для разных двигателей той же модели (рис. 2.1).

Во многих случаях достаточно знать не функцию (регрессию) У = /(х),а числовые характеристики совокупности случайных величин x_hх₂, х_ъи т.д.

Основными числовыми характеристиками случайных величин являются математическое ожидание т_хи среднее квадратическое отклонение о,:

п V л

где п — число анализируемых случайных величин х,; р, - вероятность наблюдения случайной величины х,.

Если анализируется не вся генеральная совокупность случайных величин, а тол ько некоторая выборка из этой совокупности, то в качестве меры рассеяния случайной величины используют оценку среднего квадратического отклонения s₌ X(*,-mJ²

Более наглядной характеристикой рассеянности (разброса) случайных величин является коэффициент вариации

V=5L. (2.1) т_х

В некоторых случаях математическое ожидание должно рассчитываться как среднее гармоническое значение

Наработка двигателя х

Рис. 2.1. Возможные изменения диаметра цилиндров двигателя по мере его работы

52

Поясним область применения этой формулы примером. Пример. Требуется найти средний путевой расход топлива двух автомобилей, если известно, что первый автомобиль расходует х, =20—-—.

100 км

а второй автомобиль Л) = 30 ---------- .

ЮОкм

Если находить среднее арифметическое значение, то получим

_ 20 + 30 ,. л _v,

х - —-— = 25-— ------ . Убедимся в справедливости такого решения по

2 100 км

сути задачи. Если п баки автомобилей залить по 60 л топлива, го первый автомобиль проедет 300 км, а второй — 200 км. Общий пройденный путь составит 500 км, а количество израсходованного топлива — 120 л. Отсю

да средний расход топлива х = ----- —— = 24 ------- . Этот ответ является

500 100 км

абсолютно верным, а результат, полученный ка(^феднес арифметичес_Р(х) кое значение путевых расходов, ошибочный.

Если рассчитывать по формуле среднего гармонического значения, то

т. = . ² . = 24-

_!__!_ 100 км'

20 30

Таким образом, математическое ожидание случайных величин с удельной размерностью нужно рассчитывать как среднее гармо-

рассмотренному, являются удельный расход топлива двигат (г/л. с. • ч), удельный расход краски при окрашивании (г/м²) и т.

Наиболее полно случайная величина описывается законом [ пределения вероятностей. Распределение вероятностей может бь представлено таблицей, графиком или формулой. Существен: значение для распределения вероятностей имеет характер случ" ной величины, которая может быть дискретной (число пасс ров в автобусе может быть только целым) или непрерывной ( работка между очередными проколами колеса).

На рис. 2.2, а показано распределение вероятностей Р(х,) кретной случайной величины х, (например, расхода запасных стей со склада в течение дня).

Если попытаться аналогично изобразить распределение ве; ятностей непрерывной случайной величины (например, нарабо| ки до отказа детали), то возникнет противоречие: конкретно значение х, — это точка на непрерывной шкале и вероятно отказа именно в этот момент времени очень мала. О реальных личинах вероятности отказа можно говорить, только если сматривать некоторый интервал наработки Дх. Чем уже интерг

тем меньше вероятность, но отношение ' = /(х) будет

Дх,

нечной величиной, характеризующей определенное значение Это отношение называют плотностью вероятности. Плотность роятности, представленная в виде графика (рис. 2.2, б), таг позволяет судить о том, насколько часто или редко может набл даться то или иное значение случайной величины х.

На практике часто важно знать вероятность того, что случай величина равна или меньше некоторого значения, т.е. Р(х < Для закона распределения дискретной случайной величии Р(х < XQ) = ^P(Xj) (рис. 2.2, в), для непрерывной случайной личины Р(х < XQ) = X P(xi) = Х/(х)Дх. Если Дх -» 0, то Р(х <, х&, = F(x) = J/(x)dx. В таком виде закон распределения вероятное называют интегральным законом (рис. 2.2, г), а плотность расп

54

Законы распределения вероятностей

^Р(х) =Дх)

Дх

J_

0 12 3 4 5 а

Законы распределения вероятностей Р(х<х₀)

.Законы

распределения вероятностей значений дискретной (а и в) и непрерывной (5 и г) случайных величин вероятностей часто называют du<pq)epeHU,uajibHbiM законом ния вероятностей. Закон распределения вероятностей дис-сяучайной величины по рис. 2.2, в могут называть кумуля-кривой [10].