СИСТЕМА ДІАГНОСТУВАННЯ ТЕХНІЧНИХ КОМЛЕКСІВ
Journal Title: Новітні технології - Year 2016, Vol 1, Issue 1
Abstract
У даної статті наведено, що прийнятий підхід на основі існуючої системи технічного обслуговування і ремонту призводить до значної перевитрати ресурсів, а виконання робіт з технічного обслуговування і ремонту у встановлені календарні терміни в більшості випадків не забезпечує заданої надійності. Обґрунтована актуальність розроблення нових методів технічної експлуатації суднових комплексів на основі застосування перспективних систем діагностування технічних комплексів.
Authors and Affiliations
С. Т. Черепков, В. Ф. Лавріненко
Keywords
Related Articles
- EP ID EP223934
- DOI -
- Views 130
- Downloads 0
ВИКОРИСТАННЯ НЕТРАДИЦІЙНОЇ СИРОВИНИ У ВИРОБНИЦТВІ ВАРЕНО-КОПЧЕНИХ КОВБАС
Особливістю сучасного ковбасного виробництва є удосконалення технології та рецептур ковбас. Особливим попитом, незважаючи на економічну кризу, користуються делікатесні види м’ясної продукції, а саме варено-копчені ковбас...
НЕТРАДИЦІЙНІ СОРТИ ВИНОГРАДУ В УКРАЇНІ
У зв’язку зі складною політичною ситуацією в Україні, виноробна галузь втратила велику кількість виноградників і підприємств виноробної промисловості, тому зараз є актуальним пошук нових сортів винограду, які дадуть висо...
ОСОБЛИВОСТІ ПРОГНОЗУВАННЯ СТАНУ СУДНОВОГО ОБЛАДНАННЯ В УМОВАХ ТРАНСОКЕАНСЬКИХ РЕЙСІВ
Особливістю експлуатації суднового обладнання в умовах трансокеанських рейсів є те, що під час таких рейсів часто немає фізичної можливості щодо застосування високоточного обладнання, кваліфікованого персоналу, а роботи...
СТРАТЕГІЯ І ШЛЯХИ РОЗВИТКУ СИСТЕМИ ІНСТИТУТІВ ЗЕМЛЕУСТРОЮ – В УМОВАХ ДЕЦЕНТРАЛІЗАЦІЇ У СФЕРІ РЕГУЛЮВАННЯ ЗЕМЕЛЬНИХ ВІДНОСИН
На сьогодення за умов проведення децентралізації у сфері регулювання земельних відносин стратегічними напрямками більшості Інститутів землеустрою – є адаптація структурних підрозділів інститутів для забезпечення функціон...
COMPLEX SYSTEM PROGNOSTICATION TO SALE
The article examines the complex system of forecasting sales enterprises. To predict sales volume based on statistical data suggested using time series analysis decomposition