Методики и результаты оценки эффективности эксплуатации грузовых автотранспортных средств в условиях холодного климата

Оригинальная статья / Original article УДК 665.075

DOI: http://dx.d0i.0rg/l0.21285/1814-3520-2018-3-234-243

МЕТОДИКИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ГРУЗОВЫХ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ В УСЛОВИЯХ ХОЛОДНОГО КЛИМАТА

© С.П. Озорнин1, И.А. Тарасов2

Забайкальский государственный университет,

672039, Российская Федерация, Забайкальский край, г. Чита, ул. Александро -Заводская, 30.

РЕЗЮМЕ. Существующие методики корректировки периодичности проведения работ технического сервиса не в полной мере учитывают негативное влияние факторов, от которых зависит эффективность работы грузовых автотранспортных средств (ГАТС) и безопасность водителей на маршруте. Проблема обеспечения эффективности использования ГАТС и безопасности водителей в сложных эксплуатационных условиях весьма актуальна. ЦЕЛЬЮ работы являлось формирование уровней жесткости условий эксплуатации ГАТС в зависимости от факторов, лимитирующих их эксплуатационную надежность, а также совершенствование методики корректировки периодичности проведения технического обслуживания (ТО) с использованием средств удаленного диагностирования. МЕТОДЫ. В работе использованы: априорное ранжирование, корреляционно-регрессионный анализ, методы определения темпов накопления нагрузочного воздействия транспортных средств. РЕЗУЛЬТАТЫ. Выявлено четыре уровня жесткости условий эксплуатации: приемлемый, усредненный, увеличенный и критический. Получены математические модели, подтверждающие их существование. Определены значения уровня нагрузочного воздействия при различных уровнях жесткости условий эксплуатации ГАТС. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Полученные результаты дают возможность формировать коэффициенты корректировки режимов проведения ТО для различных марок и моделей ГАТС с учетом условий эксплуатации.

Ключевые слова: грузовые автотранспортные средства, уровни жесткости условий эксплуатации, эффективность, безопасность, технический сервис.

Информация о статье. Дата поступления 13 февраля 2018 г.; дата принятия к печати 15 марта 2018 г.; дата он-лайн-размещения 31 марта 2018 г.

Формат цитирования. Озорнин С.П., Тарасов И.А. Методики и результаты оценки эффективности эксплуатации грузовых автотранспортных средств в условиях холодного климата // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. № 3. С. 234-243. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-3-234-243

METHODS AND RESULTS OF CARGO TRANSPORT OPERATION EFFICIENCY EVALUATION IN COLD CLIMATES

S.P. Ozornin, I.A. Tarasov

Transbaikal State University,

30, Aleksandro-Zavodskaya St., Chita, Transbaikal region, 672039, Russian Federation

ABSTRACT. Existing methods of maintenance periodicity adjustment don't take full account of the negative impact of factors on which the operation efficiency of cargo transport and drivers' safety on the route depends. The problem of ensuring the efficient use of cargo transport and drivers' safety in complex operating conditions is highly relevant. The PURPOSE of the work is formation of the severity levels of cargo transport operating conditions depending on the factors that limit their reliability, as well as improvement of the methodology of maintenance periodicity adjustment using remote diagnostic tools. METHODS. The study uses an a priori ranking method, a correlation-regression analysis as well as the methods for determining the accumulation rates of the vehicle load effect. RESULTS. Four levels of operation condition

1

Озорнин Сергей Петрович, доктор технических наук, профессор кафедры строительных и дорожных машин, e-mail: s.ozornin2013s@ya.ru

Sergey P. Ozornin, Doctor of technical sciences, Professor of the Department of Construction and Road-Making Machinery, e-mail: s.ozornin2013s@ya.ru

2Тарасов Илья Александрович, аспирант, e-mail: 3022_0602@mail.ru Ilya A. Tarasov, Postgraduate, e-mail: 3022_0602@mail.ru

severity have been identified including acceptable, averaged, increased and critical. The mathematical models confirming their existence have been obtained. The values of the load effect for the different severity levels of cargo transport operation have been determined. CONCLUSION. The results obtained provide an opportunity to form the maintenance mode adjustment factors for different brands and models of cargo transport taking into account the operating conditions. Keywords: cargo transport, severity levels of operating conditions, efficiency, safety, maintenance

Information about the article. Received February 13, 2018; accepted for publication March 15, 2018; available online March 31, 2018.

For citation. Ozornin S.P., Tarasov I.A. Methods and results of cargo transport operation efficiency evaluation in cold climates. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2018, vol. 22, no. 3, pp. 234-243. (In Russian). DOI : 10.21285/1814-3520-2018-3-234-243

Введение

Обеспечение эффективной и безопасной эксплуатации грузовых автотранспортных средств (ГАТС) в условиях холодного климата требует принятия современных решений в организации процессов технического сервиса.

С целью выявления причин возникновения отказов необходимо произвести ранжирование факторов, негативно влияющих на эксплуатационную надежность

ГАТС, с помощью корреляционно-регрессионного анализа. В настоящей работе оценка степени влияния наиболее значимых факторов, оказывающих негативное воздействие, выполнена методом априорного ранжирования, основанного на экспертной оценке этих факторов специалистами, компетентными в данной области3 [1].

Ранжирование факторов условий эксплуатации ГАТС

В проведении ранжирования факторов условий эксплуатации приняли участие восемь экспертов, занимающих должности инженерно-технических и научных работников на предприятиях сервиса ГАТС в Забайкальском крае: «Научно-образовательный центр проблем транспорта и сервиса машин Забайкальского государственного университета», ООО «Байкалавто-трак», группа Volvo Truck, ООО «Читаскан-сервис», ООО «Уральский технический центр».

По результатам выполненного исследования можно утверждать, что факторы условий эксплуатации, оказывающие негативное влияние на изменение технического состояния ГАТС, по степени влияния распределились следующим образом:

1 - климатические условия (Climatic conditions);

2 - состояние дорожного покрытия (Road surface);

3 - качество технического сервиса (Quality of technical service);

4 - использование грузоподъемности ГАТС (Cargo transport carrying capacity using).

Для подтверждения значимости выявленных факторов в рамках научно-технического сотрудничества Научно-образовательного центра проблем транспорта и сервиса машин ЗабГУ с компанией ООО «С-Телеком» проведен пассивный статистический эксперимент с использованием технических и программных средств удаленного мониторинга условий эксплуатации и изменений технического состояния ГАТС.

В качестве наблюдаемых объектов были выбраны восемнадцать ГАТС парка

Макарова Л.В. Технология экспертной оценки: метод. указания к практ. занятиям по дисциплине «Квалиметрия и управление качеством». Пенза: Изд-во ПГУАС, 2003. 16 с. / Makarova L.V. Expert judgement technology: methodical instructions for practical classes on the discipline "Qualimetry and Quality Management". Penza: Penza State University of Architecture and Construction Publ., 2003, 16 p.

ОАО «Водоканал-Чита». Основным видом работ этих ГАТС является перевозка габаритных, штучных и сыпучих грузов в условиях города Читы и за его пределами. Эксперимент проводился в течение 2016 года. Информация об отказах элементов ГАТС (узлов и агрегатов), фиксировалась в ремонтных листах на станции обслуживания ОАО «Водоканал-Чита», обработанные сведения представлены в табл. 1.

Для формирования уровней жесткости условий эксплуатации проведен корре-

ляционно-регрессионный анализ значимости выявленных факторов в зависимости от числа отказов наблюдаемых ГАТС4 [2]. Получены зависимости количества отказов от климатических условий, состояния дорожного покрытия, качества технического сервиса и фактического использования грузоподъемности ГАТС. Анализ данных проводился с использованием стандартных программ Microsoft Excel 2010 и STATISTCA 10.

Статистические данные, собранные по наблюдаемым объектам Statistical data on the objects under investigation

Таблица 1

Table 1

Марка ГАТС/ Cargo transport brand Модель ГАТС / Cargo transport model Количество отказов/ Number of failures Годовой пробег, км / Annual mileage, km Количество ТО / Number of maintenances

ТО-1 / MAINT-1 ТО-2 / MAINT-2

КамАЗ / KamAZ 66064 12 3127g 2 1

КамАЗ / KamAZ 4308 17 538 - -

КамАЗ / KamAZ 55111 13 25018 2 1

ЗиЛ / ZiL 431412 15 4080g 2 1

КамАЗ / KamAZ 53215 15 130g0 1 -

КамАЗ / KamAZ 4308 13 4845 - -

Гуран / Guran 2318 g 8g23 1 -

КамАЗ / KamAZ 53213 13 13214 1 -

КамАЗ / KamAZ 43253 14 1g147 1 1

КамАЗ / KamAZ 53215 g 32124 2 1

ГАЗ / GAZ 47531 12 28201 2 1

Гуран / Guran 2318 13 13230 1 1

ГАЗ / GAZ 475403 10 33106 2 1

Урал / Ural 661878 24 13004 1 -

ГАЗ / GAZ 475403 10 37777 2 1

ЗиЛ / ZiL 431412 g 4g317 2 1

КамАЗ / KamAZ 53213 6 12g74 1 -

КамАЗ / KamAZ 53213 5 13506 1 1

3

Макарова Л.В. Технология экспертной оценки: метод. указания к практ. занятиям по дисциплине «Квалиметрия и управление качеством». Пенза: Изд-во ПГУАС, 2003. 16 с. / Makarova L.V. Expert judgement technology: methodical instructions for practical classes on the discipline "Qualimetry and Quality Management". Penza: Penza State University of Architecture and Construction Publ., 2003, 16 p.

4Федотов А.И. Методика подготовки диссертации: учеб.-метод. пособие для аспирантов и докторантов специальности 05.22.10 «Эксплуатация автомобильного транспорта». Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2016. 188 с. / Fedotov A.I. Methodology for thesis preparation: methodological study guide for postgraduate students and Doctoral students on the specialty 05.22.10 "Motor Transport Operation". Irkutsk: Irkutsk State Technical University Publ., 2016, 188 p.

После завершения регрессионного анализа определены математические уравнения, по которым возможно прогнозировать количество отказов в зависимости от вышеописанных факторов с применением методик из источников3 [2, 3].

Так как влияние климатических условий обусловлено воздействием на техническое состояние ГАТС низких температур [3], анализ проводился по этому критерию. Произведена выборка общего количества отказов и средних значений температур окружающей среды в момент наступления отказа. Полученные статистические данные представлены на рис. 1, а результаты анализа - в табл.2.

Таким образом, математическая мо-

дель, по которой можно прогнозировать количество отказов для всех наблюдаемых объектов (ГАТС), примет следующий вид:

п = 1,20116 - 0,13528  ^

где п - общее количество отказов; ^ - значение температуры окружающей среды.

Фактор «качество технического сервиса» условно охарактеризован суммарным количеством технических обслужива-ний (ТО-1 и ТО-2), выполненных в 2016 г. для каждой наблюдаемой единицы ГАТС. По аналогии с предыдущим вариантом проведен регрессионный анализ, результаты которого сведены в табл. 3 и отражены на рис. 2.

Рис. 1. Количество отказов ГАТС при различных значениях температуры окружающей среды Fig. 1. Number of cargo transport failures at different ambient temperatures

Таблица 2

Результаты корреляционно-регрессионного анализа по фактору

«климатические условия»

Table 2

Results of the correlation-regression analysis by the factor "climatic conditions"_

Показатель / Factor Значение / Value

Коэффициент корреляции, r / Correlation coefficient, r -0,931

Связь по шкале Чеддока / Cheddok scale correlation весьма высокая / very high

Число степеней свободы, f / Degrees of freedom number, f 16

Критическое значение ¿-критерия Стьюдента / Student's t-test critical value -10,229

Уравнение парной линейной регрессии / Equation of pairwise linear regression y = 1,20116 - 0,13528  x

Коэффициент детерминации r2 / Coefficient of determination 0,867

- (nil Транспорт

LJÉÉÉËJ ее ie -' Transport

Таблица 3

Результаты регрессионного анализа «количество отказов -качество технического сервиса»

Table 3

Results of the "number of failures - technical service quality" regression analysis

Показатель / Factor Значение / Value

Коэффициент корреляции, r / Correlation coefficient, r -0,306

Связь по шкале Чеддока / Cheddok scale correlation Умеренная / moderate

Число степеней свободы, f / Degrees of freedom number, f 16

Критическое значение ¿-критерия Стьюдента / Student's t-test critical value -1,286

Уравнение парной линейной регрессии / Equation of pairwise linear regression y = 14,47215 - 1,18568  x

Коэффициент детерминации, r2 / Coefficient of determination, r2 0,094

Рис. 2. Количество отказов ГАТС в зависимости от количества ТО Fig. 2. Number of cargo transport failures depending on the number of maintenance works

Математическая модель для этого фактора имеет вид:

п = 14,47215 - 1,18568  Мго, где МТО - количество проведенных ТО.

Для анализа влияния факторов «использование грузоподъемности ГАТС» и «состояние дорог» использованы такие

критерии, как коэффициент использования грузоподъемности в момент наступления отказа и категория дороги, на которой во время эксплуатации ГАТС произошел отказ. Результаты наблюдений представлены на рис. 3, 4, а результаты регрессионного анализа сведены в табл. 4, 5.

Рис. 3. Количество отказов ГАТС в зависимости от коэффициента использования грузоподъемности ГАТС Fig. 3. Number of cargo transport failures depending on the cargo load factor

Таблица 4

Результаты регрессионного анализа «количество отказов - коэффициент использования грузоподъемности ГАТС»

Table 4

Results of the "number of failures - cargo load factor" regression analysis_

Показатель / Factor Значение / Value

Коэффициент корреляции, r / Correlation coefficient, r 0,986

Связь по шкале Чеддока / Cheddok scale correlation весьма высокая/ very high

Число степеней свободы, f / Degrees of freedom number, f 3

Критическое значение ¿-критерия Стьюдента / Student's t-test critical value 10,133

Уравнение парной линейной регрессии / Equation of pairwise linear regression y = 2,20000 + 83,20000 • x

Коэффициент детерминации, r2 / Coefficient of determination, r2 0,972

1,5 2 2,5 3

Категория дорог / Road type Рис. 4. Количество отказов ГАТС от категории дорог Fig. 4. Number of cargo transport failures depending on the road type

Таблица 5

Результаты регрессионного анализа «количество отказов - категория дорог»

Table 5

Results of the "number of failures - road type" regression analysis_

Наименование показателя / Factor Значение / Value

Коэффициент корреляции, r / Correlation coefficient, r 0,991

Связь по шкале Чеддока / Cheddok scale correlation Функциональная / Functional

Число степеней свободы, f / Degrees of freedom number, f 2

Критическое значение ¿-критерия Стьюдента / Student's t-test critical value 10,683

Уравнение парной линейной регрессии / Equation of pairwise linear regression y = 5,00000 + 19,90000 • x

Коэффициент детерминации, r2 / Coefficient of determination, r2 0,983

Таким образом, факторы, выявленные в результате априорного ранжирования, действительно влияют на техническое состояние ГАТС. Это подтверждается главным образом тем, что связь между количе-

ством отказов ГАТС, наблюдаемых в ходе эксперимента, и этими факторами высокая и функциональная.

Результаты априорного ранжирования и корреляционно-регрессионного ана-

лиза стали предпосылками создания схемы оценки влияния вышеописанных факторов на изменение технического состояния ГАТС и разграничения уровней жесткости условий эксплуатации [4].

Под жесткостью условий эксплуатации понимается совокупность внешних воздействий и условий функционирования, вызывающих изменение технического состояния машин [5]. Определены четыре уровня жесткости условий эксплуатации ГАТС: приемлемый; усредненный; увеличенный; критический. Каждому уровню жесткости условий эксплуатации соответствуют факторы, имеющие свои критерии оценки (табл. 6). Критерием оценки жестко-

сти условий эксплуатации и переменной составляющей для определения остаточного ресурса ГАТС является уровень нагрузочного воздействия.

Результаты определения значений накопленной величины уровня нагрузочного воздействия на ГАТС формировались с помощью работы в комплексе программ СКАУТ Эксплорер 3.5, Microsoft Office Excel 2007 и STATISTICA 10. Расчет величин коэффициентов суммарного сопротивления движению Vi при эксплуатации в различных условиях осуществлялся с помощью формирования расчетных значений средней скорости и среднего расхода топлива ГАТС [6, 7].

Таблица 6

Уровни жесткости условий эксплуатации ГАТС

Table 6

Severity levels of cargo transport operating conditions_

Условия эксплуатации ГАТС/ Cargo transport operating conditions

Условия

Уровень использования

жесткости условий эксплуатации ГАТС / Severity levels of cargo transport operating conditions грузоподъемности ГАТС (значение коэффициента использования грузоподъемности) / Conditions of cargo transport load capacity use (Cargo load factor value) Качество технического сервиса / Quality of maintenance Природно-климатические условия (значение температуры окружающей среды) / Climatic conditions (ambient temperatures) Категория дорог/ Type of road

Приемлемый / acceptable, 0,25 ТО и Р в полном объеме и в срок / Full maintenance and repair in time В интервале от +15 до +5 С° / from +15 to +5 С° temperature range Первая/ The first

ТО и Р в полном

Усредненный / averaged 0,5 объеме, но с нарушением периодичности/ Full maintenance and repair but with failed periodicity В интервале от +5 до -15 С° / from +5 to -15 С° temperature range Вторая / The second

ТО и Р частично,

Увеличенный / increased 0,75 с нарушением периодичности/ Partial maintenance and repair with failed periodicity В интервале от -15 до - 30 С°/ from -15 to -30 С° temperature range Третья / The third

ТО и Р

Критический / critical 1 не проводится / Maintenance and repair are not carried out В интервале от -30 до - 50 С° / from -30 to -50 С° temperature range Четвертая / The fourth

Пример. Назначенный пробег ГАТС (КамАЗ 55111 ) до капитального ремонта -280000 км. Коэффициент суммарного сопротивления движению ГАТС № = 0,025.

При расчете для каждого вида перевозок необходимо определить коэффициент пропорциональности:

n = ^,(Н/лч),

где ^ - средняя скорость ГАТС; @ср - средний расход топлива ГАТС, л/100 км;

0,025*28,4 nnoo /и. .

п =-= 0,023; (Н/лч).

30,4 ' 4 '

Фактические значения коэффициента суммарного сопротивления движению ГАТС определены профилем и несущей способностью опорной поверхности [8], средним расходом топлива и средней скоростью движения ГАТС по выражению

Qi

1) Фл = 0,023  — = 0,06;

' f ' 13,3 ' '

2) Vj2 = 0,023 367 = 0,04;

' L2 17,2 ' '

3) Фуз = 0,023 334 = 0,03;

' 13 21,4 ' '

4) Vj4 = 0,023  — = 0,02;

' 14 28,4 ' '

После расчета коэффициентов суммарного сопротивления движению ГАТС (для заданных ситуаций) рассчитывался уровень нагрузочного воздействия [9] с учетом коэффициента использования грузоподъемности [10]:

И^^-^Л, Н км;

= 0,06  1561  1 = 93,66;

= 0,04  1623  0,75 = 48,69;

= 0,03  1780  0,5 = 26,77;

= 0,02  1923  0,25 = 9,61.

Аналогично выявлена зависимость среднего расхода топлива ГАТС от уровня нагрузочного воздействия (рис. 6).

Фактический пробег ГАТС определен следующим образом:

L

факт (ГАТС) 93,66+48,69+26,77+9,61 0,06

_

= 2978, км.

Остаточный ресурс определен как разность статистически определенного минимального пробега до наступления отказа (для заданных условий эксплуатации) и фактического пробега ГАТС:

M = L

СТАТ

-L

ФАКТ

= 3450 - 2978 = 472,км.

Рис. 5 Зависимость уровня нагрузочного воздействия от коэффициента использования

грузоподъемности ГАТС Fig. 5 Dependence of the load effect level on the cargo load factor

w

I

Рассчитан остаточный ресурс ГАТС к завершению перевозки угля в зимнее время года по маятниковому маршруту общей протяженностью 1479 км с коэффициентом суммарного сопротивления для данных условий эксплуатации =0,04 и фактическим пробегом ¿ФАКТ = 1200 км.

M = (LKp - ^акт!) -

ш . т

тпр Ln

ш

I

= (3450 - 1200) = 1264, км.

0,04  1479 "Ö06

Рис. 6 Зависимость среднего расхода топлива от уровня нагрузочного воздействия на ГАТС Fig. 6 Dependence of the average fuel consumption on the level of the cargo transport load effect

Заключение

В результате проведенного исследования сформированы четыре уровня жесткости условий эксплуатации ГАТС в районах холодного климата, правомерность существования которых подтверждена корреляционно-регрессионным анализом. Основным показателем жесткости условий эксплуатации является уровень нагрузочного воздействия. Внедрение подсистемы удаленного мониторинга в систему технического сервиса дает возможность

определять уровень нагрузочного воздействия дистанционно во время работы ГАТС на маршруте. Накопленное значение уровня нагрузочного воздействия дает возможность определять остаточный ресурс ГАТС, корректировать режимы ТО и Р, повышая тем самым надежность и эффективность эксплуатации ГАТС при их использовании в условиях холодного климата, а также уровень безопасности водителей на маршруте.

Библиографический список

1. Codd E.F., Codd S.B., Salley C.T. Providing OLAP (On-line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. Codd & Date, Inc, 1993. Retrieved on 200812-11.

2. Johansen S. Statistical Analysis of Cointegrating Vectors // Journal of Economic Dynamics and Control. 2005. No. 12. Р. 96-111.

3. Резник Л.Г. Индекс суровости условий эксплуатации машин // Нефть и газ. 2000. № 1. С. 112-116.

4. Озорнин С.П. Организация и технология фирменного сервиса транспортных и технологических машин: монография; в 2 ч. Чита: Изд-во ЗабГУ, 2013.

4. 1. 210 с.

5. Бердников И.Е. Оценка жесткости условий эксплуатации машин // Кулагинские чтения: техника и технологии производственных процессов: материалы XV Междунар. науч.-практ. конф.; в 3 ч. (Чита, 28-30 ноября 2015 г.). Чита: Изд-во ЗабГУ, 2015. Ч. I. С. 156-160.

6. Бердников И.Е. Мониторинг изменения технического состояния машин в эксплуатации // Молодёжная научная весна в ЗабГУ - 2014: ХЫ практическая конференция студентов, магистрантов и аспирантов Забайкальского государственного университета: сб.

материалов; в 2 ч. (Чита, 23-28 марта 2014 г.). Чита: Изд-во ЗабГУ, 2014. Ч. II. С. 12-15.

7. Пат. 2129711 Российская Федерация, МПК G01M17/00. Способ контроля показателей надежности транспортного средства / А.Н. Вознесенский, В.С. Устименко, Н.М. Балин.; заявитель и патентообладатель: А.Н. Вознесенский, В.С. Устименко, Н.М. Балин. № 97114264/28; заявл. 20.08.1997; опубл. 27.04.1999. Бюл. № 23. Ч. II.

8. Озорнин С.П. Современная парадигма эксплуатации транспортно-технологических машин: моногра-

фия. Чита: Изд-во ЗабГУ, 2017. 195 с.

9. Альгин В.Б. Система основных расчетных задач при проектировании автомобиля // Наука - инновационному развитию общества: материалы Между-нар. науч.-практ. конф. (Минск, 22-23 января 2009 г.). Минск: Беларуская навука, 2009. С. 188-207.

10. Миргородский М.А., Витвицкий Е.Е. Методика выбора подвижного состава при перевозке грузов мелкими отправками в городах // Автотранспортное предприятие. 2009. № 6. С. 45-48.

References

1. Codd E.F., Codd S.B., Salley C.T. Providing OLAP (On-line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. Codd & Date, Inc, 1993. Retrieved on 200812-11.

2. Johansen S. Statistical Analysis of Cointegrating Vectors. Journal of Economic Dynamics and Control. 2005, no. 12, pp. 96-111.

3. Reznik L.G. Severity index of machinery operating conditions. Neft' i gaz [Oil and gas]. 2000, no. 1, pp. 112-116. (In Russian).

4. Ozornin S.P. Organizatsiya i tekhnologiya firmen-nogo servisa transportnykh i tekhnologi-cheskikh mashin [Organization and technology of transport and technological machinery branded maintenance]. Chita: Transbaikal State University Publ., 2013, part 1, 210 p. (In Russian).

5. Berdnikov I.E. Otsenka zhestkosti uslovii eksplu-atatsii mashin [Evaluation of the severity of machine operating conditions]. Materialy XV Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii "Kulaginskie cht-eniya: tekhnika i tekhnologii proizvodstvennykh protsessov" [Materials of XV International Scientific and Practical Conference "Kulagin's Readings: Equipment and Technologies of Production Processes"]. Chita: Transbaikal State University Publ., 2015. Part 1, pp. 156-160. (In Russian).

6. Berdnikov I.E. Monitoring izmeneniya tekhnich-eskogo sostoyaniya mashin v ekspluatatsii [Monitoring of changes in machinery technical condition when in operation]. Sbornik materialov XLI prakticheskoi konfer-

Критерии авторства

Озорнин С.П., Тарасов И.А. имеют на статью равные авторские права, за плагиат несет ответственность Озорнин С.П.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

entsii studentov, magistrantov i aspirantov Za-baikal'skogo gosudarstvennogo universiteta "Mo-lodezhnaya nauchnaya vesna v ZabGU-2014" [Proceedings of XLI Practical Conference of Students, Master's Degree Students and Postgraduates of the Transbaikal State University "Youth Scientific Spring in ZabGU-2014"]. Chita: Transbaikal State University Publ., 2014, Part II, pp. 12-15. (In Russian).

7. Voznesenskii A.N., Ustimenko V.S., Balin N.M. Sposob kontrolya pokazatelei nadezhnosti transportnogo sredstva [The method to monitor vehicle reliability indicators]. Patent RF, no. 2129711, 1999

8. Ozornin S.P. Sovremennaya paradigma ekspluatatsii transportno-tekhnologicheskikh mashin [Modern paradigm of transport-technological machines operation]. Chita: Transbaikal State University Publ., 2017, 195 p. (In Russian).

9. Al'gin V.B. Sistema osnovnykh raschetnykh zadach pri proektirovanii avtomobilya [System of basic calculation tasks when designing a vehicle]. Materialy Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii "Nauka - innovatsionnomu razvitiyu obshchestva" [Materials of the International Scientific and Practical Conference "Science - to the innovative development of society"]. Minsk: Belarusian Science Publ., 2009, pp. 188-207.

10. Mirgorodskii M.A., Vitvitskii E.E. Methodology for choosing the rolling stock for small shipments of goods in cities. Avtotransportnoe predpriyatie [Motor Transport Enterprise]. 2009, no. 6, pp. 45-48. (In Russian).

Authorship criteria

Ozornin S.P., Tarasov I.A. have equal author's rights. Ozornin S.P. bears the responsibility for plagiarism.

Conflict of interest

The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.