MOST CITED
Update: 2021-07-01
Task „Implementation of procedures ensuring the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.
Anna Borucka
Wear of brake system components in various operating conditions of vehicle in the transport company
Efektywne zarządzanie flotą pojazdów związane jest z dbałością o ich racjonalne użytkowanie i właściwą diagnostyką. Wczesne wykrywanie potencjalnych nieprawidłowości pozwala zapobiegać awariom i realizować procesy transportowe w sposób niezakłócony. Jednym z ważniejszych podzespołów, z punktu widzenia bezpieczeństwa użytkowania pojazdu, jest układ hamulcowy. Na podstawie badań laboratoryjnych można wyznaczyć charakterystyki trwałości poszczególnych jego elementów. Najbardziej pożądane są indywidualne wskazania, odwołujące się do warunków eksploatacji. W niniejszym artykule, na przykładzie badań grupy pojazdów marki Renault, wyposażonych w tarczowe mechanizmy hamulcowe, przeprowadzonych w okresie dwóch lat, dokonano pomiarów zużycia elementów układu (tarcze i klocki hamulcowe) w funkcji wybranych czynników, zależnych od czasu i środowiska, w którym realizowane były przewozy. Do analizy wyników wykorzystano nieparametryczne testy statystyczne. Celem weryfikacji hipotezy o nieistotności różnic zastosowano testy Manna-Whitney’a, oraz Kruskala-Wallisa. Ich wyniki porównano z wynikami analizy wariancji ANOVA. Sprawdzono istotność czynników wpływających na stopień zużycia hamulców. Wskazano również możliwe kierunki wykorzystania wyników pomiaru zużycia hamulców do racjonalizacji procesów transportowych. Zaprezentowana metoda może znaleźć zastosowanie także do oceny innych elementów (zespołów, podzespołów, układów) pojazdów samochodowych.
Przebieg zużycia elementów układu hamulcowego w zróżnicowanych warunkach eksploatacji samochodu w przedsiębiorstwie transportowym
Effective fleet management is related to the care for their rational use and proper diagnostics. Early detection of potential irregularities enables to prevent failures and carry out transport processes in an undisturbed way. One of the most important components, from the safety point of view, is the braking system. Laboratory tests can be used to determine the durability characteristics of individual components. Individual indications referring to operating conditions would be most desirable. The article, based on a two-year period of testing of a group of Renault vehicles fitted with disc brakes, presents measurement of wearing and tearing the system components (brake discs and brake friction insert) in a function of selected factors, depending on the time and environment in which the transport was carried out. Nonparametric statistical tests were used to analyze the results. Mann-Whitney and Kruskal-Wallis tests were used to verify the hypothesis on the insignificance of differences. Their results were compared with the results of ANOVA variance analysis. The significance of factors influencing the degree of brakes wear was checked. Possible directions of using the results of brake wear measurement for rationalization of transport processes were also indicated. Presented method may also be applied to the evaluation of other components (assemblies, subassemblies, systems) of motor vehicles.
Prognozowanie gotowości pojazdów specjalnych na podstawie modelu semi-Markowa
System eksploatacji samochodów, które realizują zadania interwencyjne, niepodlegający systematycznym zmianom może być modelowany jako stacjonarny proces stochastyczny. Taki model pozwala wyznaczyć probabilistyczne wskaźniki bieżącej i granicznej gotowości systemu. W niniejszym artykule, do modelowania systemu eksploatacji pojazdów specjalnych, wykorzystano proces semi-Markowa, oparty na trzech stanach eksploatacyjnych: użytkowania, postoju użytkowego i naprawy. Na przykładzie próby radiowozów policyjnych przeprowadzono doświadczalne badania intensywności użytkowania floty, czasu bezawaryjnej pracy pojazdów a także wykazano, że badany system transportowy charakteryzuje się zadowalającym, stacjonarnym współczynnikiem gotowości. Podkreślono rozwojowe możliwości przedstawionej metody modelowania.
Forecasting the readiness of special vehicles using the semi-Markov model
The vehicle exploitation system, consisting of statistically identical objects that perform intervention tasks, not subject to systematic changes, can be modelled as a stationary stochastic process. Such a model allows to determine the probabilistic indicators of current and boundary readiness of the system. This article presents the use of the semi-Markov process, based on three operating states: operation, ready-to-be-used and repair, to study a transport system consisting of special vehicles. On the example of a sample consisting of police patrol cars, experimental studies of the intensity of fleet utilization, time of failure-free operation of vehicles were carried out, and it was demonstrated that the examined transport system is characterized by a satisfactory, stationary readiness coefficient. The developmental possibilities of the presented modelling method were emphasized.
Zastosowanie regresji logistycznej do wyznacza nia macierzy prawdopodobieństw przejść stanów eksploatacyjnych w systemach transportowych
Przedsiębiorstwa transportowe mogą być traktowane jako wyodrębniony pod względem technicznym, organizacyjnym, ekonomicznym i prawnym system transportowy. Zachowanie jakości i ciągłości realizacji zleceń przewozowych wymaga wysokiego poziomu gotowości pojazdów oraz personelu (szczególnie kierowców). Kontrolowanie i sterowanie realizowanymi zadaniami wspierane jest modelami matematycznymi, umożliwiającymi ocenę i określenie strategii dotyczącej podejmowanych działań. Wsparcie procesów zarządzania polega głównie na analizie sekwencji kolejnych, realizowanych czynności (stanów). W wielu przypadkach taki ciąg czynności jest modelowany za pomocą procesów stochastycznych, spełniających własność Markowa. Ich klasyczne zastosowanie możliwe jest tylko w przypadku, gdy warunkowe rozkłady prawdopodobieństwa przyszłych stanów są określone wyłącznie przez bieżący stan eksploatacyjny. Identyfikacja takiego procesu stochastycznego polega głównie na wyznaczeniu macierzy prawdopodobieństw przejść międzystanowych. Niestety w wielu przypadkach analizowane ciągi czynności nie spełniają własności Markowa. Dodatkowo, na wystąpienie kolejnego stanu wpływa długość interwału czasowego pozostania systemu w określonym stanie eksploatacyjnym. W artykule przedstawiono metodę konstrukcji macierzy prawdopodobieństw przejść pomiędzy stanami eksploatacyjnymi. Wartości tej macierzy zależą od czasu przebywania obiektu w danym stanie. Celem artykułu było zaprezentowanie alternatywnej metody estymacji parametrów tej macierzy w sytuacji, gdy badany szereg nie spełnia własności Markowa. Wykorzystano w tym celu regresję logistyczną.
Application of the logistic regression for determining transition probability matrix of operating states in the transport systems
Transport companies can be regarded as a technical, organizational, economic and legal transport system. Maintaining the quality and continuity of the implementation of transport requisitions requires a high level of readiness of vehicles and staff (especially drivers). Managing and controlling the tasks being implemented is supported by mathematical models enabling to assess and determine the strategy regarding the actions undertaken. The support for managing processes relies mainly on the analysis of sequences of the subsequent activities (states). In many cases, this sequence of activities is modelled using stochastic processes that satisfy Markov property. Their classic application is only possible if the conditional probability distributions of future states are determined solely by the current operational state. The identification of such a stochastic process relies mainly on determining the probability matrix of interstate transitions. Unfortunately, in many cases the analyzed series of activities do not satisfy Markov property. In addition, the occurrence of the next state is affected by the length of time the system remains in the specified operating state. The article presents the method of constructing the matrix of probabilities of transitions between operational states. The values of this matrix depend on the time the object remains in the given state. The aim of the article was to present an alternative method of estimating the parameters of this matrix in a situation where the studied series does not satisfy Markov property. The logistic regression was used for this purpose.
Influence of meteorological conditions on road accidents. A model for observations with excess zeros
Road accidents are one of the basic road safety determinants. Most research covers large territorial areas. The results of such research do not take into account the differences between individual regions, which often leads to incorrect results and their interpretation. What makes it difficult to conduct analyses in a narrow territorial area is the small number of observations. The narrowing of the research area means that the number of accidents in time units is often very low. There are many zero observations in the data sets, which may affect the reliability of the research results. Such data are usually aggregated, which leads to information loss. The authors have therefore applied a model that addresses such problems. They proposed a method that does not require data aggregation and allows for the analysis of sets with an excess of zero observations. The presented model can be implemented in different territorial areas.