Рассмотрено обоснование вероятностных параметров оценки запасов прочности на протяжении жизненного цикла машины при переходе от исходного к текущему или предельному ее состоянию
запас прочности, исходное состояние, машина, предельное состояние, жизненный цикл, ресурс
Вероятностные модели определения ресурса машин [1] построены на основе вероятности безотказной работы и определяются «кривой выживаемости» (survivor curve) типа Айова по мере достижения предельного состояния. Подобные модели используют логнормальное распределение, которое наряду с распределением Вейбулла получило развитие в теории надежности машин и определяется характером износа [Ошибка! Источник ссылки не найден.]. Модели прогнозирования ресурса учитывают опасность поломки и разрушения машин при исходном, фактическом и предельном состояниях по запасам прочности [3]. Переход исходного технического состояния к предельному требует учета запасов прочности, [4]:
где 
,
; 
,
; [В], В; 
,
– соответственно, допускаемые, расчетные или фактические величины: постоянных и циклических нагрузок, ползучести и устойчивости; 
– допускаемые и расчетные или фактические эквивалентные напряжения (или амплитуды напряжений при циклических нагрузках); 
, 
–допускаемых, расчетные или фактические коэффициенты интенсивности напряжений.
Точность определения запасов прочности зависит от множества погрешностей, трудно поддающихся учету, поэтому для их учета введем вероятностный параметр достоверности оценки запасов прочности и выразим его условием:
, (2)
где 
– погрешности оценки запасов прочности по давлению, эквивалентным напряжениям, коэффициентам интенсивности напряжений, числу циклов, ползучести и устойчивости, соответственно.
Тогда вероятностный параметр достоверности оценки исходного запаса прочности на момент изготовления можно выразить условием:
а вероятностный параметр достоверности оценки текущего или предельного запасов прочности при текущем или предельном состояниях - условием:
Во всех трех случаях оценки запасов прочности (1), по мере износа машины, вероятностные параметры достоверности (2), (3) и (4) зависят от погрешностей 
, 
, 
и 
Вероятностные параметры достоверности в отдельных случаях можно определять не по всем, а только по преобладающим запасам прочности с учетом их погрешностей. Для учета погрешностей по преобладающим факторам износа введем уровень значимости запаса прочности (1) логическими значениями (µ = 0 или µ = 1). Если некоторые запасы прочности (1) не являются преобладающими, то погрешность по условиям (2), (3) и (4) для этих запасов прочности принимают: µ = 0. Для преобладающих запасов прочности принимают: µ = 1 и учитывают их погрешность по условиям (2), (3) и (4).
Учитывая вероятностные параметры достоверности (3), исходный запас прочности согласно условию (1) составит:
а при вероятностных параметрах достоверности (4) текущий или предельный запасы прочности согласно условию (1) составят:
Из изложенного следует, что вероятностные параметры достоверности оценки запасов прочности служат для повышения точности определения технического состояния и точности оценки ресурса машин.
1. Болотин В.В. Прогнозирование ресурса машин и конструкций. - М,: «Машиностроение», 1984. -312 с.
2. Лейфер Л.А., Кашникова П.М. Определение остаточного срока службы машин и оборудования на основе вероятностных моделей: http://www.labrate.ru/leifer/leifer_kashnikova_article_2007_residual_service_life.htm. (дата обращения: 05.10.2017).
3. Махутов Н.А. Конструкционная прочность, ресурс и техногенная безо-пасность: В 2 ч. / Н.А. Махутов. - Новосибирск: Наука - Ч. 2: Обоснование ре-сурса и безопасности. 2005, - 610 с.
4. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Управление ресурсом эксплуатации высокорисковых объектов / Под общ. ред. Махутова Н.А. - М.: МГОФ «Знание», 2015, - 600 с.
