Методика діагностування підшипника маточини колеса автомобіля для автотранспортного підприємства
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
В роботі запропонована методика діагностування підшипників маточини колеса автомобіля, що побудована на основі комплексного діагностичного параметра, який включає інформацію що складається з вібраційних і електрофлуктуаційних процесів в зоні тертя.
In the work the method of diagnosing bearings of the car hub carriage is constructed, based on the complex diagnostic parameter, which includes information consisting of the vibration and electrofluctuation processes in the friction zone.
In the work the method of diagnosing bearings of the car hub carriage is constructed, based on the complex diagnostic parameter, which includes information consisting of the vibration and electrofluctuation processes in the friction zone.
Опис
Ключові слова
діагностування , підшипник , маточина колеса , методика , diagnostics , bearing , wheel hub , methodology
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Бурда О. В. Методика діагностування підшипника маточини колеса автомобіля для автотранспортного підприємства [Електронний ресурс] / О. В. Бурда, В. О. Огневий // Тези доповідей Всеукраїнської науково-практичної Інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих науковців «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи» (МН-2019), м. Вінниця, 11-30 травня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2019/paper/view/6308.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (2)
- Heiing, B. Chassis Handbook: Fundamentals, Driving Dynamics, Components, Mechatronics, Perspectives [] / B. Heiing, M. Ersoy. Fachbuch: Teubner Verlag. 2011. 591 P.
- Power the Future Report: Bearings with brains make intelligent machines. SKF Insight introduction 2014. [ ] . : http://www.skf.com/m/news-andmedia.