The Use of Linear Regression in Tribodiagnostics
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60162694%3AG43__%2F26%3A00564002" target="_blank" >RIV/60162694:G43__/26:00564002 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://en.ktu.lt/" target="_blank" >http://en.ktu.lt/</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.5755/e01.2351-7034.2024.P736-742" target="_blank" >10.5755/e01.2351-7034.2024.P736-742</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The Use of Linear Regression in Tribodiagnostics
Popis výsledku v původním jazyce
Iron is common wear metals typical sources from cylinder liners, valve guides, rocker arms, bearings, crankshaft, camshaft, wrist pins, housing of engine. By analysing the concentration of iron wear and comparing it to previous results and alarm allowable limits, mechanics can identify potential problems at an early stage. Using method AES (atomic emission spectroscopy) to determinate the concentration of iron metal particles in parts per million (ppm), 179 oil samples according to the engine operating hours (Mh) and taken from 20 combat vehicles. Comparing a simple linear regression model between frequentist approach and Baysian inference combined with method Markov Chain Monte Carlo for the simple linear model. We estimate that the iron content would reach the warning threshold of 50 ppm when the engine travelled from 380 to 600 Mh. From there, we recommend that the engine oil change interval can be extended rather than fixed every interval 200 Mh oil change. Thus, saving costs while still ensuring that the engine works well.
Název v anglickém jazyce
The Use of Linear Regression in Tribodiagnostics
Popis výsledku anglicky
Iron is common wear metals typical sources from cylinder liners, valve guides, rocker arms, bearings, crankshaft, camshaft, wrist pins, housing of engine. By analysing the concentration of iron wear and comparing it to previous results and alarm allowable limits, mechanics can identify potential problems at an early stage. Using method AES (atomic emission spectroscopy) to determinate the concentration of iron metal particles in parts per million (ppm), 179 oil samples according to the engine operating hours (Mh) and taken from 20 combat vehicles. Comparing a simple linear regression model between frequentist approach and Baysian inference combined with method Markov Chain Monte Carlo for the simple linear model. We estimate that the iron content would reach the warning threshold of 50 ppm when the engine travelled from 380 to 600 Mh. From there, we recommend that the engine oil change interval can be extended rather than fixed every interval 200 Mh oil change. Thus, saving costs while still ensuring that the engine works well.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20301 - Mechanical engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Transport Means - Proceedings of the International Conference
ISBN
—
ISSN
1822-296X
e-ISSN
2351-7034
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
736-742
Název nakladatele
Kauno Technologijos Universitetas
Místo vydání
Kaunas
Místo konání akce
Hybrid, Kaunas, Republic of Lithuania
Datum konání akce
2. 10. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—