Визначення виробничої потужності дільниці ремонту тягової акумуляторної батареї електромобіля
/ 0
- Деталі
- Категорія: Технології енергозабезпечення
- Останнє оновлення: 10 листопада 2019
- Опубліковано: 09 листопада 2019
- Перегляди: 2405
Authors:
Л.С.Коряшкіна, кандидат фізико-математичних наук, доцент, orcid.org/0000-0001-6423-092X, Національний технічний університет „Дніпровська політехніка“, м. Дніпро, Україна, e-maill: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
О.В.Дерюгін, Cand. Sc. (Tech.), Assoc. Prof., orcid.org/0000-0002-2456-7664, Національний технічний університет „Дніпровська політехніка“, м. Дніпро, Україна, e-maill: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
С.О.Федоряченко, кандидат технічних наук, доцент, orcid.org/0000-0002-8512-3493, Національний технічний університет „Дніпровська політехніка“, м. Дніпро, Україна, e-maill: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
С.І.Чеберячко, доктор технічних наук, проф., orcid.org/0000-0003-3281-7157, Національний технічний університет „Дніпровська політехніка“, м. Дніпро, Україна, e-maill: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
М.А.Весела, кандидат технічних наук, orcid.org/0000-0001-9318-9110, Харківський національний автомобільно-дорожній університет, м. Харків, Україна
Abstract:
Мета. Забезпечення ефективного функціонування дільниці з діагностування й ремонту тягової акумуляторної батареї (АКБ) електромобіля (ЕМ) за рахунок визначення техніко-економічних показників виробничої потужності підприємства.
Методика. Моделювання роботи дільниці ремонту тягової АКБ ЕМ здійснюється з використанням основних положень теорії масового обслуговування, теорії графів. При розрахунках імовірнісно-часових характеристик і визначенні виробничої потужності дільниці залучалися методи математичної статистики й теорії ймовірностей.
Результати. Із використанням системного підходу досліджено ринок ЕМ в Україні, динаміка попиту на ЕМ за останні три роки. Проведено збір і аналіз інформації щодо проблем, пов’язаних з експлуатацією ЕМ, і виявлені найбільш поширені з них. Емпіричним шляхом отримана оцінка тривалості процесу ремонту й заміни елементів живлення тягової АКБ ЕМ, а також вартість основних операцій. Дільниця ремонту тягової АКБ ЕМ представлена як багатоканальна система масового обслуговування, у припущенні, що потік заявок на діагностування й ремонт тягової АКБ ЕМ є пуассонівським, а випадковий процес є марківським. Розв’язана задача раціональної організації дільниці ремонту тягової АКБ ЕМ за рахунок визначення мінімальної кількості постів ремонту, за якої черга не буде зростати нескінченно (якщо клієнти можуть очікувати на своє обслуговування досить довго й не залишають чергу). Розрахована кількість ремонтних постів для дільниці ремонту тягової АКБ ЕМ, що дозволить в існуючих умовах ефективно організувати технічне обслуговування клієнтів, мінімізуючи сумарні економічні втрати від простою технологічного обладнання й відмов на заявки на проведення ремонтних робіт.
Наукова новизна. Застосування моделей і методів теорії масового обслуговування для розрахунку техніко-економічних показників виробничої потужності дільниці ремонту тягової АКБ ЕМ дозволило врахувати стохастичний характер потреб у ремонті агрегату, що розглядається, і визначити оптимальні значення тих характеристик, що забезпечують ефективну роботу дільниці з ремонту тягової АКБ ЕМ.
Практична значимість. Запропонована методика з визначення виробничих потужностей дільниці ремонту тягової АКБ ЕМ може бути використана при вирішенні питань, пов’язаних із вибором і раціональним розміщенням технологічного обладнання при проектуванні або модернізації станції технічного обслуговування (СТО), а також при організації пункту заміни заряджених тягових АКБ для ЕМ, що мають, у тому числі, і конструктивну пристосованість для поповнення енергії живлення.
References.
1. Hlushkova, D. B., Hrinchenko, O. D., Kostina, L. L., & Cholodov, A. P. (2018). The choice of material for strengthening of leading edges of working blades of steam turbines. Problems of Atomic Science and Technology, 113(1), 181-188.
2. Franchuk, V. P., Ziborov, K. A., Krivda, V. V., & Fedoriachenko, S. O. (2018),. Influence of thermophysical processes on the friction properties of wheel – rail pair in the contact area. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 2, 46-52, DOI: 10.29202/nvngu/2018-2/7.
3. Raksha, S. V., Anofriev, P. G., Bohomaz, V. M., & Kuropiatnyk, O. S. (2019) Mathematical and S-models of cargo oscillations during movement of bridge crane. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 2, 108-115, DOI: 10.29202/nvngu/2019-2/16.
4. Peng-Yong Kong, & Karagiannidis, K. (2016). Charging Schemes for Plug-In Hybrid Electric Vehicles in Smart Gride: A Survey. IEEE Access Journal, 1-29. DOI: 10.1109/ACCESS.2016.2614689.
5. Pivnyak, G., Dychkovskyi, R., Bobyliov, O., Cabana, E. C., & Smoliński, A. (2018). Mathematical and geomechanical model in physical and chemical processes of underground coal gasification. Solid State Phenomena, 277, 1-16. DOI: 10.4028/www.scientific.net/SSP.277.1.
6. Sparacino, A. R., Grainger, B. M., Kerestes, R. J., & Reed, G. F. (2012). Design and Simulation of a DC Electric Vehicle Charging Station Connected to a MVDC Infrastructure. Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE) (pp. 1168-1175). DOI: 10.1109/ECCE.2012.642685.
7. Kravets, V. V., Kravets, T. V., & Kharchenko, A. V. (2009). Using quaternion matrices to describe the kinematics and nonlinear dynamics of an asymmetric rigid body. International Applied Mechanics, 45(2), 223-231.
8. Kravets, V. V., Sakhno, V., Bas, K., & Kravets, V. I. (2018). Program spatial movement of high-speed vehicles. IOP Conference. Series: Materials Science and Engineering, 383(1), 012032, DOI: 10.1088/1757-899X/383/1/012032.
9. He, S. Y., Kuo, Y.-H., & Wu, D. (2016). Incorporating in situational and spatial factors in these lection of the optimal locations of public electric vehicle charging facilities: A case study of Beijing, China. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 67, 131-148. DOI: 10.1016/j.trc.2016.02.003.
10. Ziborov, K., & Fedoriachenko, S. (2014), The frictional work in pair wheel-rail in case of different structural scheme of mining rolling stock. Progressive Technologies of Coal, Coalbed Methane, and Ores Mining, 517-521.
11. Deryugin, O. V., & Cheberyachko, S. I. (2015). Substantiation of the choice of a truck on the criterion of minimizing the psychophysiological load on the driver. Vostochno-Evropeiskii zhurnal peredovykh tekhnologii, 3(75), 15-22.
12. Chaofei Lu, Xi’an Sun, & Jingru Zhao (2015). The optimization research on the queuing system in highway long-distance bus terminal small express. International Conference on Logistics, Informatics and Service Sciences (LISS) (pp. 1-4), Barcelona. DOI: 10.1109/LISS.2015.7369803.
13. Matsyuk, I., & Shlyahov, E. (2015), The research of plane link complexstructure mechanisms by vector algebra methods. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(7), 34-38.
14. Golinko, V. I., Cheberyachko, S. I., Yavorskaya, E. A., & Cheberyachko, Y. I. (2016). Analysis of protective value of dust-fighting respirators and its effect on dust burden of miners. Gornyi Zhurnal, 3, 76-80. DOI 10.17580/gzh.2016.03.16.
15. Laukhin, D. V., Beketov, O. V., Rott, N. O., Tyuterev, I. A., Ivantsov, S. V., & Laukhin, V. D. (2017). The Analysis of Interrelation between Kinetics of Propagation of Plastic Deformation and Initiation of Ductile Fracture. Metallofiz. Noveishie Tekhnol., 39(10), 1335-1343. DOI: 10.15407/mfint.39.10.1335.
16. Beshta, A., Aziukovskyi, O., Balakhontsev, A., & Shestakov, A. (2017). Combined power electronic converter for simultaneous operation of several renewable energy sources. 2017 International Conference on Modern Electrical and Energy Systems (MEES) (pp. 236-239), Kremenchuk. DOI: 10.1109/MEES.2017.8248898.
17. Berezshnaya, O. V., Gribkov, E. P., Borovik, P. V., & Kassov, V. D. (2019). The Finite Element Modulation of Thermostressed State of Coating Formation at Electric Contact Surfacing of “Shaft” Type Parts. Advances in Materials Science and Engineering, 1-18. Article ID 7601792. DOI: 10.1155/2019/7601792.
18. Koišová, E., Grmanová, E., & Habánik, J. (2018). Regional disparities in financing innovations in small and medium-sized enterprises. Journal of International Studies, 11(3), 124-136. DOI: 10.14254/2071-8330.2018/11-3/11.
19. Syrotkina, O., Alekseyev, M., & Aleksieiev, O. (2017). Evaluation to determine the efficiency for the diagnosis search formation method of failures in automated systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(9(88)), 59-68. DOI: 10.15587/1729-4061.2017.108454.
20. Diachenko, G. G., & Aziukovskyi, O. O. (2017). Investigation of the Process Parameters Influence on the Energy Efficiency of an Induction Motor under Model Predictive Control GRAMPC. Mechanics, Materials Sicence & Engineering, 12, 124-132. ISSN 2412-5954.
