СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ РЕЗУЛЬТАТІВ ДОСЛІДЖЕННЯ ТРИБОТЕХНІЧНИХ ХАРАКТЕРИСТИК МАСТИЛЬНИХ МАТЕРІАЛІВ ПРИ ТЕРТІ
DOI:
https://doi.org/10.18372/0370-2197.4(101).18082Ключові слова:
мастильні матеріали, тертя, знос, статистичний аналіз, регресійний аналіз;, ANOVAАнотація
Ефективні мастильні матеріали відіграють вирішальну роль у забезпеченні безперебійної роботи обладнання в різних галузях промисловості, таких як авіація, машинобудування та автомобілебудування. Їх значення полягає в підвищенні експлуатаційної ефективності, зменшенні часу простою через поломки обладнання та продовженні терміну служби машин. Метою дослідження було оцінити триботехнічні параметри, що впливають на знос у парах тертя, зосередившись на антифрикційних та протизносних властивостях мастил Aero Shell Grease 33 та ВНІІНП-286М. За допомогою установки СМЦ-2 в режимі реального часу проводився моніторинг показників трибоконтакту, таких як момент тертя, швидкість обертання роликів і температура мастила. Регресійний і дисперсійний аналіз ANOVA викоанано за допомогою програмного забезпечення Statgraphics Centurion. Регресійні моделі корелювали знос зі змінними, такими як робота тертя, товщина шару мастила, коефіцієнт тертя, контактне навантаження і проникнення. Покрокова регресія усунула несуттєві змінні, підвищивши точність прогнозної моделі. ANOVA підтвердив значущість моделі. Дослідження підкреслило практичну застосовність статистичних інструментів для оптимізації ефективності мастильних матеріалів і надійності обладнання, проливаючи світло на ключові змінні, що визначають поведінку зносу в системах тертя.
Посилання
Dmitrichenko M. F. Tribotehnіka ta osnovi nadіjnostі mashin: Navchal'nij posіbnik / M. F. Dmitrichenko, R. G. Mnacakanov, O. O. Mіkosjanchik. – Kiїv: Іnformavtodor, 2006. – 216 s.
Mnatsakanov R.G., Mikosianchyk O.О., Yakobchuk O.Ye., Khimko A.M., Kharchenko O.V. Review of oils classifications of foreign production by physical-mechanical and operational properties. Problems of Friction and Wear, − № 3 (88). – С. 52-70. DOI: https://doi.org/10.18372/0370-2197.3(88).14920.
Zakalov, O.V. Osnovy tertia i znoshuvannia v mashynakh: Navchalnyi posibnyk / O.V. Zakalov, I.O. Zakalov. – Ternopil: Vydavnytstvo TNTU im. I.Puliuia, 2011. – 322 s.
DeLaurentis N., Kadiric A., Lugt P., Cann P.The influence of bearing grease composition on friction in rolling/sliding concentrated contacts Tribol Int, 94 (2016), pp. 624-632.
Lansdown, A.R. & Lee, S.. (2010). Aviation Lubricants. 10.1023/b105569_11. https://www.researchgate.net/publication/226451916_Aviation_Lubricants.
Mikosianchyk O.О., Yakobchuk O.Ye., Pedan YE. V., Berezivskyi N. M. Influence of oxidation degree on antiwear properties aviation oils. Problems of Friction and Wear. – 2023. − № 2 (99). – С. 4-13. DOI: https://doi.org/10.18372/0370-2197.2(99).17611.
Mnatsakanov, R.G., Mikosianchyk, O.A., Yakobchuk, O.E. et al. Lubricating Properties of Boundary Films in Tribosystems under Critical Operation Conditions. J. Mach. Manuf. Reliab. 50, 229–235 (2021). https://doi.org/10.3103/S1052618821030110
Mode choice EunSu Lee Ph.D., CPIM, CSCP, GISP, in Geographic Information Systems for Intermodal Transportation, 2023 https://www.sciencedirect.com/topics/social-sciences/regression-analysis.
J. Fox. Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, Third Edition, SAGE, 2016, 817 p.
Regression, Linear and Nonlinear J. Pearce, in International Encyclopedia of Human Geography, 2009.
KEITH TAN. ANOVA table (ANOVA) / KEITH TAN // PrepNuggets –https://prepnuggets.com/glossary/anova-table/.
Lisa Sullivan. Hypothesis Testing - Analysis of Variance (ANOVA) [/ Lisa Sullivan // Boston University School of Public Health: https://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/mph-modules/bs/bs704_hypothesistesting-anova/bs704_hypothesistesting-anova_print.html.
Scheffe, H. (1999). The analysis of variance (Vol. 72). John Wiley & Sons.
Multiple Regression, 2019. – 32 с. – (Revised: 8/11/2020).
Strobl, P.; Schermer, E.; Groetsch, D.; Pointner-Gabriel, L.; Voelkel, K.; Pflaum, H.; Stahl, K. Identification and Validation of Linear Friction Models Using ANOVA and Stepwise Regression. Lubricants 2022, 10, 286. https://doi.org/10.3390/lubricants10110286.
Strobl P, Schermer E, Groetsch D, Pointner-Gabriel L, Voelkel K, Pflaum H, Stahl K. Identification and Validation of Linear Friction Models Using ANOVA and Stepwise Regression. Lubricants. 2022; 10(11):286. https://doi.org/10.3390/lubricants10110286.
Strobl, Patrick, Elias Schermer, Daniel Groetsch, Lukas Pointner-Gabriel, Katharina Voelkel, Hermann Pflaum, and Karsten Stahl. 2022. "Identification and Validation of Linear Friction Models Using ANOVA and Stepwise Regression" Lubricants 10, no. 11: 286. https://doi.org/10.3390/lubricants10110286.
