ВЛИЯНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ НА ПЕРИОДИЧНОСТЬ ИХ ОБСЛУЖИВАНИЯ Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

Влияние технического состояния автотранспортных средств на периодичность их обслуживания

см о см

О!

о ш т

X

<

т о х

X

Халиуллин Фарит Ханафиевич

к.т.н, доцент доцент кафедры «Автомобильные двигатели и сервис», ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ» (КНИТУ-КАИ), nzrg555@mail.ru

Яковлев Роман Алексеевич

старший преподаватель кафедры «Автомобильные двигатели и сервис», ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ» (КНИТУ-КАИ), r12981@yandex.ru

Матяшин Александр Владимирович

к.т.н доцент, доцент кафедры «Эксплуатация и ремонт машин», ФГБОУ ВО «Казанский государственный аграрный университет», alex.matyashin@yandex.ru

Вагизов Тагир Наилевич

к.т.н., доцент, доцент кафедры «Общеинженерных дисциплин», ФГБОУ ВО «Казанский государственный аграрный университет», toha-174@mail.ru

Гургенидзе Зураб Джемалович

к.т.н., доцент, доцент кафедры «Общеинженерных дисциплин», ФГБОУ ВО «Казанский государственный аграрный университет», t001ke116rus@mail.ru

Одним из важных нормативов технической эксплуатации автотранспортных средств является периодичность их технического обслуживания. Правильное его определение напрямую влияет на величину удельных эксплуатационных расходов и является одним из важнейших задач инженерно-технических работников. При этом их уменьшенные значения, хотя и приводят к повышению безотказности автотранспорта, но повышают частоту простоя и стоимость эксплуатации, а так же увеличивают долю неиспользованного ресурса обслуживаемых систем и механизмов. В данной работе рассматривается экономико-вероятностный метод определения периодичности технического обслуживания. Существуют две тактики для реализации данного метода: по наработке и по техническому состоянию. При всей своей простоте метод определения по наработке имеет ряд недостатков, а именно не учитывает техническое состояние обслуживаемых механизмов и агрегатов в текущий момент. Это увеличивает трудоемкость выполнения операций технического обслуживания, соответственно возрастает и их стоимость. Рассматривается метод определения периодичности технического обслуживания по состоянию. В этом случае, все работы по обслуживанию механизмов и агрегатов автотранспорта делятся на диагностические и исполнительные составляющие. На первом этапе определяется их техническое состояние и ресурс до следующего планового технического обслуживания. В случае если этого ресурса недостаточно для пробега до этого события, то принимается решение о выполнении исполнительной части работ. При большем ресурсе исполнительная часть откладывается до следующего планового технического обслуживания. Определение периодичности технического обслуживания производится по результатам сравнения удельных эксплуатационных затрат на текущий ремонт со средневзвешенными затратами на техническое обслуживание и текущий ремонт.

Ключевые слова: нормативы технической эксплуатации, отказ, безотказность, периодичность технического обслуживания

Введение. Периодичность технического обслуживания автомобилей является одним из основных нормативов технической эксплуатации. Правильное его определение напрямую влияет на величину удельных эксплуатационных расходов и является одним из важнейших задач инженерно-технических работников. При этом их уменьшенные значения, хотя и приводят к повышению безотказности автотранспорта, но повышают частоту простоя и стоимость эксплуатации, а так же увеличивают долю неиспользованного ресурса обслуживаемых систем и механизмов. Имеются различные подходы к решению данной проблемы. В работе [1] авторы предлагают предварительный статистический анализ выбранных параметров обслуживания автомобилей в автотранспортных компаниях. Эти результаты предоставляют сравнительный материал, полезный для оценки эффективности обслуживания различных систем автомобильного транспорта. В работе [2] авторы проводят анализ надежности транспорта, которая рассматривается как сложная механическая система, в которой все элементы системы соединены последовательно, причем каждый элемент включает в себя 1Т1 последовательно соединенных частей. Отказ каждой части системы приведет к отказу всего автомобиля. Таким образом, автомобиль представляет собой систему без резервирования. Методика проиллюстрирована представлением результатов расчетов интенсивности технического обслуживания и стоимости запчастей и ремонта автомобилей. В работе [3] автор рассматривает оптимальную периодичность технического обслуживания на основе многоальтернативности. Функциями объективной эффективности в таком случае являются интенсивности повреждений и отказов, что соответствует набору рассматриваемых операционных альтернатив. Это позволяет получить соответствующие функции субъективных предпочтений, подразумевающие пропорциональность предпочтений альтернативным интенсивностям повреждений и отказов. В исследованиях авторов работе [4] регрессионный анализ использовался для анализа корреляции между качеством обслуживания и лояльностью клиентов в центрах обслуживания автомобилей, а затем были закодированы качественные компоненты модифицированной модели Кано, чтобы определить, соответствуют ли статистические значения F- распределению. и были использованы для подтверждения возможностей модели Кано в количественных исследованиях. Автор в работе [5] параметры обслуживания транспортных средств и их эффективности связывает не только с объективными факторами, но и с условиями эксплуатации транспортных средств. В настоящее время для определения периодичности технического обслуживания автотранспортных средств используются методы математического имитационного моделирования случайных процессов [6, 7] и аналитические методы [8]. Методы моделирования позволяют учитывать множество технических и технологических факторов, хотя

при этом не лишены недостатка из-за сложности адекватного выбора учета закономерностей реальных процессов технической эксплуатации автомобилей. Рассмотрим метод определения периодичности технического состояния автомобилей на основе массива данных по наработке отказов.

Состояние вопроса.

Рассмотрим метод определения технического состояния автотранспортных средств технико-экономическим методом [9, 10]. Как известно, исходными данными для этого метода являются массив данных размерностью N

по наработки ^ (х) на отказ п^,/ = 1 ^ N . По выбранному массиву определяются характеристики случайной величины:

- вероятность случайного события: т (X)

Р(х) = Р[х1 < х} = -

п

где т(х) - число случайных величин (отказавших автотранспортных средств) за наработку х; - отказ:

т(х) ;

Р(х) = Р{х1 < х} = -- безотказность:

К(х) = Р{х. > х} =

п -т(х) ;

- плотность распределения вероятности:

/(х) =Р'(х) ,

т.к.

Р (х) =

т( х)

то при n=const

получим

наработки на отказ массива размерностью N (рисунок 1).

{ 0,25 0,2

0,15 0,1 0,05

\

Я

1то

г21то

20 25

1, Т. КМ

Рисунок 1 - Распределение вероятности отказов

Определяем среднее значение наработки на отказ:

т

х = £;

х • Щ

. 1 dm / (х) = —— п dx

- гамма - процентный ресурс X]

Я(хх) = Р{хг > х} > ]

По этим данным можно определить периодичность технического обслуживания методами по допустимому уровню безотказности и по закономерности изменения параметра технического состояния и его допустимому значению [11]. Первый из них учитывает техническое состояние объектов косвенно только через коэффициент вариации 3 и среднее значение массива х наработки на отказ. Для применения второго метода требуется иметь адекватную информация интенсивности изменения параметра технического состояния по наработке.

Рассмотрим метод, который использует характеристики массива случайной величины наработки на отказ с учетом удельных затрат на техническую эксплуатацию [12]. Выбираются две стратегии поддержания автомобиля в технически исправном состоянии: техническое обслуживание и ремонт. Сравнивая удельные затраты

на техническое обслуживание по наработке Сы с

удельными затратами на ремонт Сп можно определить

такое значение периодичности технического обслуживания, которое обеспечивает минимум.

Исходными данными являются разовые затраты на ремонт с и техническое обслуживание d, плотность распределения вероятности /(х) случайной величины

п

где Щ = N - вероятность отказа на интервале I.

Удельные затраты на ремонт (Р) Си (ремонт по потребности)

с = С

^П — ■

х

При назначении периодичности технического обслужи вания (ТО) х=1ТО , для значений х± < 1ТО наступает

отказ, и они требуют восстановления работоспособности - текущий ремонт.

Определяем среднюю наработку до текущего ремонта для отказавших изделий 1 по формуле

Ё х щ

1Р=-

Для значений х± > 1ТО необходимо выполнить

операцию технического обслуживания.

Определяем удельные затраты по стратегии С| по -по наработке:

с = cF + йК

1-1 = ^ + 1тоК ' где:

cF+dR - средневзвешенная стоимость выполнения операций ТО и Р;

^+1то R - средневзвешенная наработка выполнения операций ТО и Р;

1то - периодичность ТО при выполнении по наработке;

1р - средняя наработка отказавших с вероятностью F элементов (X, <1то);

К=К + Я2 - вероятность безотказной работы для

х > 1

I хТО .

X X О го А С.

X

го т

о

ю

2 О

ю

п

см

0 см

01

о ш т

X

<

т О X X

Метод позволяет учесть как, техническое составляющее так и эконмическое составляющие вопроса. Однако, для изделий 21ТО < х, возникает излишнее потребность в ТО. Поэтому предлагается определять периодичность ТО, сравнивая удельные затраты ремонта и технического обслуживания по состоянию [13, 14]. Для этого операции ТО разбиваем на диагностическую часть и исполнительную. Исполнительная часть возникает только по результатам диагностической части. Соответственно разбивается и стоимость операции ТО:

й = ёк + йи,

где й, - стоимость диагностической части операций

ТО;

й„

стоимость исполнительной части операций

ТО.

Тогда удельные затраты на ТО и Рпо состоянию С1-11:

cF + ад + йи )-

С =.

М-П

^к

1 F

р

1 Я

■ 21тоЯ2

1ТО < Х1 < 21ТО '

Сере- Оценка вероятностей

Номер Интер- дина Ча-

интер- вал, интер- Число стость Безотказность

вала тыс. км вала отказов ш, Отказ F R

1 1-3 2 1 0,01 0,01 0,99

2 3-5 4 2 0,02 0,03 0,97

3 5-7 6 4 0,04 0,07 0,93

4 7-9 8 8 0,08 0,15 0,85

5 9-11 10 13 0,13 0,28 0,72

6 11-13 12 22 0,22 0,5 0,5

7 13-15 14 22 0,22 0,72 0,28

8 15-17 16 14 0,14 0,86 0,14

9 17-19 18 7 0,07 0,93 0,07

10 19-21 20 4 0,04 0,97 0,03

11 21-23 22 2 0,02 0,99 0,01

12 23-25 24 1 0,01 1 0

Среднее значение случайной величины:

X = £ хщ{ = 12,98 тыс.км

г

Среднеквадратичное отклонение:

с =

£(х,- - X)2

щ

п -1

Коэффициент вариации:

= 1,21 тыс. км

&=с=

1,21

= 0,093

х 12,98

Определяем удельные затраты на ТО и Р по наработке и данные сводим в таблицу 2.

Таблица 2

Но- Интер- Сере- Ча- Перио- Перио- Удель-

мер вал дина стость F R дич- дич- ные за-

ин- Дх1, интер- WI=pl ность ность траты

тер- тыс. км вала ТО ремонта Си,

вала 1 XI, 1то, 1р, тыс ед./тыс.

тыс. км тыс. км км км

1 1-3 2 0,01 0,01 0,99 1 0 3,10

2 3-5 4 0,02 0,03 0,97 3 1 1,09

3 5-7 6 0,04 0,07 0,93 5 1,67 0,73

4 7-9 8 0,08 0,15 0,85 7 2,43 0,64

5 9-11 10 0,13 0,28 0,72 9 3,63 0,66

6 11-13 12 0,22 0,5 0,5 11 4,65 0,83

7 13-15 14 0,22 0,72 0,28 13 6,93 0,93

8 15-17 16 0,14 0,86 0,14 15 9,41 0,88

9 17-19 18 0,07 0,93 0,07 17 11,13 0,82

10 19-21 20 0,04 0,97 0,03 19 11,98 0,80

11 21-23 22 0,02 0,99 0,01 21 12,55 0,79

12 23-25 24 0,01 1 0 23 12,87 0,78

где = Р{1ТО < X, < 21ТО} - вероятность безотказной работы для

= Р{х, > 21ТО} - вероятность безотказной

работы для х, > 21ТО.

Применение данного метода позволяет выбрать периодичность ТО автотранспортных средств при минимальных удельных затратах на ТО и Р[15] .

Обсуждение результатов. Проведем сравнительный анализ предложенных методов. Имеется массив данных случайных величин наработки на отказ размерностью N=100. Выберем стоимость операций Р с = 10 у.е, для операций ТО: йк = 1,5 ед. и йи = 1,5 ед.

Вычисленные значения характеристик случайной величины приведены в таблице 1

Таблица 1

Удельные С = 10

Стт

затраты = 0,78 ед./тыс.км.

на

составляют:

зятся в

12,98

При выборе 1ТО = 9 тыс км, удельные затраты сни-

Стт/ = °,78/ = 12 раз. /Си = /0,64 =1,2Н

Определим периодичность ТО сравнивая удельные затраты на Р с удельными затратами на Р и ТО по техническому состоянию. Вычисленные значения приведены в таблице 3.

Таблица 3

Перио-дич- Периодичность F R1 R2 cF dkR dR2 Удельные за-

ность ТО ремонта 1р, тыс км траты Си,

1то, ед./тыс.

тыс. км км

1 0,00 0,01 0 0,99 0,1 0 2,97 1,55

3 1,00 0,03 0,04 0,93 0,3 0,06 2,79 0,55

5 1,67 0,07 0,23 0,7 0,7 0,345 2,1 0,39

7 2,43 0,15 0,57 0,28 1,5 0,855 0,84 0,38

9 3,63 0,28 0,65 0,07 2,8 0,975 0,21 0,49

11 4,65 0,5 0,49 0,01 5 0,735 0,03 0,73

13 6,93 0,72 0,28 0 7,2 0,42 0 0,88

15 9,41 0,86 0,14 0 8,6 0,21 0 0,86

17 11,13 0,93 0,07 0 9,3 0,105 0 0,81

19 11,98 0,97 0,03 0 9,7 0,045 0 0,80

21 12,55 0,99 0,01 0 9,9 0,015 0 0,78

23 12,87 1 0 0 10 0 0 0,78

25 13,11 1 0 0 10 0 0 -

Выводы. Предложенная методика определения периодичности ТО автотранспортных средств позволяет учитывать объективные и субъективные факторы, влияющие на техническое состояние техники, а также снизить удельные расходы на техническую эксплуатацию. Периодичность ТО при определении по предложенному

методу составляет 1ТО = 7 тыс км. При этом удельные затраты снижаются по сравнению с простым восстановлением работоспособности = °Л8/ = 2 1

/^п /0,38 2,1

раза, а по сравнению с ТО по наработке

Р

Ciy = = 168 раз. Полученный результат до-

/ CHi /0,38 '

статочно сильно зависит от соотношения затраты на ремонт c и техническое обслуживание d . Данную корректировку можно сделать силами инженерно-технических работников по результатам эксплуатационных наблюдений наработки на отказ.

Литература

1. Jacek Caban, Pawel Drozdziel, Leszek Krzywonos, Iwona Rybicka, Branislav Sarkan, Jan Vrabel Statistical Analyses of Selected Maintenance Parameters of Vehicles of Road Transport Companies// Volume 13, Issue 1, March 2019, pages 1-13 https://doi.org/10.12913/22998624/92106

2. Мурадян Л.А., Шапошник В.Ю., Мищенко А.А. Методологические основы определения эксплуатационных характеристик не самоходного подвижного состава// Наука та прогрес транспорту. Вюник Дшпропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, No 1 (61) ISSN 2307-3489 (Print), ISSN 2307-6666 (Online) doi 10.15802/stp2016/61044

3. Гончаренко А. Оптимизация периодичности технического обслуживания с помощью субъективных распределений предпочтений// Visnik nacional'nogo aviacijnogo universitetu (2017-07-01) Vol. 71, 51 - 56, DOI: 10.18372/2306-1472.71.11746

4. Yen Hsun Chen, Ying Liang Chou, Chung Lin Tsai & Han Chao Chang Evaluating car centre service quality with modified Kano model based on the first-time buyer's age, Cogent Business & Management, 5:1, 1441593, DOI: 10.1080/23311975.2018.1441593

5. Banihan GQnay. An overview of longitudinal characteristics of road traffic flow// Journal of Engineering Sciences 2002 8 (2) Yil 2002, Cilt 8 , Sayi 2, Sayfalar 247 - 254

6. Техническая эксплуатация автомобилей. /Под. ред. Кузнецова Е.С. -М.: Транспорт, 1991. -416 с.

7. Малкин, В. С. Основы эксплуатации и ремонта автомобилей / В. С. Малкин, Ю. С. Бугаков. - Ростов н / Д : Феникс, 2007. - 431 с, : ил.

8. Методика оперативного корректирования нормативов периодичности технического обслуживания с учётом фактических условий эксплуатации автомобилей. Макарова А.Н.Дисс. авт дисс. к.т.н. 2015 г.Тюмень, 16с.

9. Халиуллин Ф.Х., Галиев И.Г. Учет условий эксплуатации автотранспортных средств при определении нормативов технической эксплуатации//Вестник Казанского государственного аграрного университета.-2011.- № 2 (20).- С.106-108.

10. Чекмарев А.Н., Зибарев А.Г., Рыжков А.И. Методические основы поддержания эксплуатационной надежности автомобиля. /Проблемы машиностроения и автоматизации. - М. 1998, №№ 1-2, с. 20-25.

11. Кичигин С.Ю., Елесин С.В. Анализ целей управлений технологического транспорта по техническому обслуживанию и ремонту автомобилей и спецтехники // Транспортные системы Сибири: Материалы II всероссийской науч.-техн. конф. - Крас-ноярск: КГТУ, 2004. - С. 101-102.

12. Khaliullin Farit Kh., Alexander V. Matyashin, Rishat R. Akhmetzyanov, Vladimir M. Medvedev and Maxim A. Lushnov Prospects for using the Bayes algorithm for assessing the technical condition of internal combustion engines //IOP Conference Series: Materials Science and

Engineering, Volume 635, 10th International Conference on Mechatronics and Manufacturing (ICMM 2019) 21-23 January 2019, Bangkok, Thailand, doi:10.1088/1757-899X/635/1/012016

13. Kh Khaliullin, F., Aladashvili, J.K., Nurmiev, A.A., Pikmullin, G.V., Sinitsky, S.A. Determination of statistical data of conditional probabilities of the technical condition of internal combustion engines when compiling the Bayes diagnostic table// IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 635, 10th International Conference on Mechatronics and Manufacturing (ICMM 2019) 21-23 January 2019, Bangkok, Thailand, doi:10.1088/1757-899X/635/1/012017

14. Nuriev L.M., Yakhin S.M., Aliakberov I.I., Galiev I.G., Sinitsky S.S. Kinematics and parameters for spiral-helical machinery unit used for secondary tillage // International Conference on Technological Solutions and Instrumentation for Agribusiness: Earth and Environmental Science Volume 488, Issue 1, Stavropol; Russian Federation, 2020.

15. Robert Bosch GmbH, Foerstner Dirk, Weber Reinhard. Fehlerdiagnosever-fahren und vorrichtung: DEAktenzeichen 10326557. B* 60 R 16/02. Anmeldedatum 12.06.2003, Veroffentlichungstag im Patentblatt 05.01.2005.

Influence of technical condition of motor vehicles on the frequency of

their maintenance Khaliullin F.K., Yakovlev R.A., Matyashin A.V., Vagizov T.N., Zurab D.G.

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI JEL classification: D20, E22, E44, L10, L13, L16, L19, M20, O11, O12, Q10, Q16, R10, R38, R40, Z21, Z32_

One of the important standards for the technical operation of vehicles is the frequency of their maintenance. Its correct definition directly affects the value of specific operating costs and is one of the most important tasks of engineering and technical workers. At the same time, their reduced values, although they lead to an increase in the reliability of vehicles, increase the frequency of downtime and the cost of operation, as well as increase the share of the unused resource of the serviced systems and mechanisms. This paper discusses an economic-probabilistic method for determining the frequency of maintenance. There are two tactics for implementing this method: operating time and technical condition. For all its simplicity, the method for determining the operating time has a number of disadvantages, namely, it does not take into account the technical condition of the serviced mechanisms and units at the current moment. This increases the complexity of performing maintenance operations, and correspondingly increases their cost. A method for determining the frequency of maintenance by condition is considered. In this case, all work on the maintenance of mechanisms and units of vehicles are divided into diagnostic and executive components. At the first stage, their technical condition and resource are determined until the next scheduled maintenance. If this resource is not enough for the run before this event, then a decision is made on the execution of the executive part of the work. With a larger resource, the executive part is postponed until the next scheduled maintenance. The determination of the frequency of maintenance is made by comparing the unit operating costs for current repairs with the weighted average costs for maintenance and repairs. Keywords: standards of technical operation, failure, reliability, frequency of

maintenance References

1. Jacek Caban, Pawet Drozdziel, Leszek Krzywonos, Iwona Rybicka,

Branislav Sarkan, Jan Vrabel Statistical Analyzes of Selected Maintenance Parameters of Vehicles of Road Transport Companies // Volume 13, Issue 1, March 2019, pages 1-13 https: // doi.org/10.12913/22998624/92106

2. Muradyan L.A., Shaposhnik V.Yu., Mishchenko A.A. Methodological

foundations for determining the operational characteristics of non-self-propelled rolling stock // Science and progress transport. Bulletin of Dnipropetrovsk National University of Railway Transport, 2016, No 1 (61) ISSN 2307-3489 (Print), ISSN 2307-6666 (Online) doi 10.15802 / stp2016 / 61044

3. Goncharenko A. Optimization of maintenance frequency using subjective

distributions of preferences // Visnik Nacional'nogo Aviacijnogo Universitetu (2017-07-01) Vol. 71, 51 - 56, DOI: 10.18372 / 23061472.71.11746

4. Yen Hsun Chen, Ying Liang Chou, Chung Lin Tsai & Han Chao Chang

Evaluating car center service quality with modified Kano model based on

X X О го А С.

X

го m

о

ю

2 О

м

the first-time buyer's age, Cogent Business & Management, 5: 1, 1441593, DOI: 10.1080 / 23311975.2018.1441593

5. Banihan Gunay An overview of longitudinal characteristics of road traffic

flow // Journal of Engineering Sciences 2002 8 (2) Yil 2002, Cilt 8, Sayi 2, Sayfalar 247 - 254

6. Technical maintenance of cars. /Under. ed. E.S. Kuznetsova -M .:

Transport, 1991. -416 p.

7. Malkin, V. S. Fundamentals of operation and repair of automobiles / V. S.

Malkin, Yu. S. Bugakov. - Rostov n / a: Phoenix, 2007 .-- 431 s,: ill.

8. Methodology for promptly adjusting the standards for the frequency of

maintenance, taking into account the actual operating conditions of vehicles. Makarova A.N. Diss. auth diss. Ph.D. 2015 Tyumen, 16p.

9. Khaliullin F.Kh., Galiev I.G. Taking into account the operating conditions of

vehicles when determining the standards of technical operation // Bulletin of the Kazan State Agrarian University.- 2011.- No. 2 (20) .- P.106-108.

10. Chekmarev A.N., Zibarev A.G., Ryzhkov A.I. Methodical bases for maintaining the operational reliability of the vehicle. / Problems of mechanical engineering and automation. - M. 1998, No. 1-2, p. 20-25.

11. Kichigin S.Yu., Elesin S.V. Analysis of the goals of technological transport

departments for the maintenance and repair of cars and special equipment // Transport systems of Siberia: Materials of the II All-Russian scientific-technical. conf. - Kras-noyarsk: KSTU, 2004 .-- S. 101-102.

12. Khaliullin Farit Kh., Alexander V. Matyashin, Rishat R. Akhmetzyanov, Vladimir M. Medvedev and Maxim A. Lushnov Prospects for using the Bayes algorithm for assessing the technical condition of internal combustion engines // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 635, 10th International Conference on Mechatronics and Manufacturing (ICMM 2019) 21-23 January 2019, Bangkok, Thailand, doi: 10.1088 / 1757-899X / 635/1/012016

13. Kh Khaliullin, F., Aladashvili, J.K., Nurmiev, A.A., Pikmullin, G.V., Sinitsky,

S.A. Determination of statistical data of conditional probabilities of the technical condition of internal combustion engines when compiling the Bayes diagnostic table // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 635, 10th International Conference on Mechatronics and Manufacturing (ICMM 2019) 21-23 January 2019, Bangkok, Thailand, doi: 10.1088 / 1757-899X / 635/1/012017

14. Nuriev L.M., Yakhin S.M., Aliakberov I.I., Galiev I.G., Sinitsky S.S. Kinematics and parameters for spiral-helical machinery unit used for secondary tillage // International Conference on Technological Solutions and Instrumentation for Agribusiness: Earth and Environmental Science Volume 488, Issue 1, Stavropol; Russian Federation, 2020.

15. Robert Bosch GmbH, Foerstner Dirk, Weber Reinhard. Fehlerdiagnosever-fahren und vorrichtung: DE-Aktenzeichen 10326557. B * 60 R 16/02. Anmeldedatum 12.06.2003, Veroffentlichungstag im Patentblatt 05.01.2005.

CS

0

CS

01

O m m

X

<

m o x

X