курсовые,контрольные,дипломы,рефераты
1. Определение коэффициентов годности и восстановления деталей
1.1 Определение технических требований к анализируемой поверхности
Проведём выкопировку эскиза указанной детали и сформируем технические требования на дефектацию заданной поверхности 6 см. [3].
Таблица 1 - Технические требования на дефектацию
Наименование детали |
Контролируемая поверхность |
Размер детали | ||
Корпус коробки передач трактора МТЗ-82 |
Поверхность отверстия под стакан ведущей шестерни 2-й ступени редуктора |
по чертежу |
допустимый в сопряжении | |
138 +0,040 |
с деталями бывшими в эксплуатации | с новыми деталями | ||
138,07 | 138,09 |
Эскиз указанной детали приведен в приложении А.
1.2 Определение износов деталей и составление вариационного ряда
Значения размеров изношенных деталей (для отверстия – по возрастанию значений размеров) приведены в таблице 2.
Таблица 2 – Размеры изношенных деталей, мм
138,062 | 138,073 | 138,076 | 138,080 | 138,084 | 138,089 | 138,094 | 138,101 | 138,109 | 138,114 |
138,062 | 138,073 | 138,078 | 138,081 | 138,085 | 138,089 | 138,094 | 138,101 | 138,109 | 138,116 |
138,064 | 138,073 | 138,078 | 138,081 | 138,085 | 138,090 | 138,094 | 138,102 | 138,110 | 138,116 |
138,066 | 138,073 | 138,079 | 138,082 | 138,086 | 138,090 | 138,097 | 138,103 | 138,110 | 138,118 |
138,068 | 138,074 | 138,079 | 138,082 | 138,086 | 138,091 | 138,097 | 138,104 | 138,110 | 138,118 |
138,069 | 138,074 | 138,079 | 138,082 | 138,087 | 138,091 | 138,098 | 138,104 | 138,110 | 138,121 |
138,070 | 138,075 | 138,079 | 138,082 | 138,087 | 138,091 | 138,099 | 138,105 | 138,110 | 138,122 |
138,071 | 138,075 | 138,079 | 138,083 | 138,088 | 138,092 | 138,099 | 138,106 | 138,111 | 138,126 |
138,073 | 138,075 | 138,079 | 138,083 | 138,088 | 138,092 | 138,100 | 138,107 | 138,113 | 138,126 |
138,073 | 138,076 | 138,080 | 138,083 | 138,089 | 138,093 | 138,100 | 138,107 | 138,113 | 138,126 |
Вычислим износы деталей и составим их вариационный ряд в виде таблицы 3.
Износ i-го отверстия определяют по зависимости
; (1)
где –диаметр i-го изношенного отверстия;
– наибольший конструктивный размер отверстия;
N – число анализируемых деталей.
Пример расчета: износ 1-го отверстия:
мм.
Таблица 3 – Значения износов деталей (вариационный ряд)
Номер детали | Значение износа детали, мм | Номер детали | Значение износа детали, мм |
Номер детали |
Значение износа детали, мм | Номер детали | Значение износа детали, мм |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
1 | 0,022 | 26 | 0,039 | 51 | 0,049 | 76 | 0,064 |
2 | 0,022 | 27 | 0,039 | 52 | 0,049 | 77 | 0,065 |
3 | 0,024 | 28 | 0,039 | 53 | 0,050 | 78 | 0,066 |
4 | 0,026 | 29 | 0,039 | 54 | 0,050 | 79 | 0,067 |
5 | 0,028 | 30 | 0,040 | 55 | 0,051 | 80 | 0,067 |
6 | 0,029 | 31 | 0,040 | 56 | 0,051 | 81 | 0,069 |
7 | 0,030 | 32 | 0,041 | 57 | 0,051 | 82 | 0,069 |
8 | 0,031 | 33 | 0,041 | 58 | 0,052 | 83 | 0,070 |
9 | 0,033 | 34 | 0,042 | 59 | 0,052 | 84 | 0,070 |
10 | 0,033 | 35 | 0,042 | 60 | 0,053 | 85 | 0,070 |
11 | 0,033 | 36 | 0,042 | 61 | 0,054 | 86 | 0,070 |
12 | 0,033 | 37 | 0,042 | 62 | 0,054 | 87 | 0,070 |
13 | 0,033 | 38 | 0,043 | 63 | 0,054 | 88 | 0,071 |
14 | 0,033 | 39 | 0,043 | 64 | 0,057 | 89 | 0,073 |
15 | 0,034 | 40 | 0,043 | 65 | 0,057 | 90 | 0,073 |
16 | 0,034 | 41 | 0,044 | 66 | 0,058 | 91 | 0,074 |
17 | 0,035 | 42 | 0,045 | 67 | 0,059 | 92 | 0,076 |
18 | 0,035 | 43 | 0,045 | 68 | 0,059 | 93 | 0,076 |
19 | 0,035 | 44 | 0,046 | 69 | 0,060 | 94 | 0,078 |
20 | 0,036 | 45 | 0,046 | 70 | 0,060 | 95 | 0,078 |
21 | 0,036 | 46 | 0,047 | 71 | 0,061 | 96 | 0,081 |
22 | 0,038 | 47 | 0,047 | 72 | 0,061 | 97 | 0,082 |
23 | 0,038 | 48 | 0,048 | 73 | 0,062 | 98 | 0,086 |
24 | 0,039 | 49 | 0,048 | 74 | 0,063 | 99 | 0,086 |
25 | 0,039 | 50 | 0,049 | 75 | 0,064 | 100 | 0,086 |
1.3 Составление статистического ряда износов
Число интервалов n определяют по зависимости:
(2)
с последующим округлением полученного результата до целого числа
=.
Длину интервалов вычисляют по зависимости:
, (3)
где и – наибольшее и наименьшее значения СВ из вариационного ряда соответственно.
мм.
Начало tнi и конец tкi i-го интервала вычисляют по следующим зависимостям:
tн1= tmin; tнi= tк(i–1); tкi = tнi + h (4)
Пример решения:
tн1= tmin=0,022 мм;
tк1 = tн1 + h=0,022+0,0064=0,0284 мм.
Количество наблюдений (значений СВ) в i-м интервале (i = 1, …, n) называется опытной частотой. Опытная частота , отнесенная к общему числу наблюдений (объему выборки) , называется опытной вероятностью..
Ее значение определяется по зависимости:
, (5)
где – значение СВ в середине i-го интервала.
Пример решения:
.
Накопленная опытная вероятность, являющаяся статистическим аналогом функции распределения, вычисляется по зависимости:
(6)
Пример решения:
.
Таким образом, статистическим рядом распределения является таблица 4, в которой указаны границы и середины интервалов, опытные частоты, опытные и накопленные опытные вероятности.
Таблица 4 – Статистический ряд распределения износов
Границы интервала, мм |
0,0220 ... 0,0284 |
0,0284 ... 0,0348 |
0,0348 ... 0,0412 |
0,0412 ... 0,0476 |
0,0476 ... 0,0540 |
0,0540 ... 0,0604 |
0,0604 ... 0,0668 |
0,0668 ... 0,0732 |
0,0732 ... 0,0796 |
0,0796 … 0,0860 |
Середина интервала, мм |
0,025 | 0,031 | 0,038 | 0,044 | 0,050 | 0,057 | 0,063 | 0,070 | 0,076 | 0,082 |
Опытная частота |
5 | 11 | 17 | 14 | 15,5 | 7,5 | 8 | 12 | 5 | 5 |
Границы интервала, мм |
0,0220 ... 0,0284 |
0,0284 ... 0,0348 |
0,0348 ... 0,0412 |
0,0412 ... 0,0476 |
0,0476 ... 0,0540 |
0,0540 ... 0,0604 |
0,0604 ... 0,0668 |
0,0668 ... 0,0732 |
0,0732 ... 0,0796 |
0,0796 … 0,0860 |
Опытная вероятность |
0,05 | 0,11 | 0,17 | 0,14 | 0,155 | 0,075 | 0,08 | 0,12 | 0,05 | 0,05 |
Накопленная опытная вероятность |
0,05 | 0,16 | 0,33 | 0,47 | 0,625 | 0,7 | 0,78 | 0,9 | 0,95 | 1 |
1.4 Определение числовых характеристик статистической совокупности износов
Наиболее применяемыми числовыми характеристиками совокупности значений случайной величины являются:
– среднее значение, характеризующее центр группирования случайной величины;
– среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, являющиеся характеристиками рассеивания случайной величины.
Так как > 25, то характеристики вычисляются по зависимостям:
, (7)
, (8)
Анализ зависимостей для определения показывает, что его значение зависит не только от величины рассеивания, но и от абсолютных значений СВ. От этого недостатка свободен коэффициент вариации , определяемый по зависимости:
(9)
где при N > 25 tсм = tн1 –0,5h;
tсм = tн1 –0,5h=0,022 - 0,5∙0,0064= 0,0188 мм.
1.5 Проверка однородности информации об износах
Проверку на выпадающие точки проводят по критерию Ирвина , который вычисляют по зависимости:
, (10)
где и – смежные значения случайной величины вариационного ряда.
Проверку начинают с крайних значений случайной величины. Вычисленное сравнивают с табличным значением , взятом из табл. В.1 [1], при доверительной вероятности и числе наблюдений .
При переходят к проверке однородности следующего значения СВ. При проверяемое значение СВ признают выпадающим (экстремальным), и оно исключается из выборочной совокупности наблюдений.
Пример решения:
.
при N=100, значение критерия Ирвина
Вычисленные значения критерия Ирвина запишем в таблицу 5.
Таблица 5 – Значения критерия Ирвина
- | 0 | 0 | 0 | 0,063 | 0 | 0,063 | 0,063 | 0,126 | 0,063 |
0 | 0 | 0,126 | 0,063 | 0,063 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0,126 |
0,126 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0,063 | 0 | 0,063 | 0,063 | 0 |
0,126 | 0 | 0,063 | 0,063 | 0,063 | 0 | 0,189 | 0,063 | 0 | 0,126 |
0,126 | 0,063 | 0 | 0 | 0 | 0,063 | 0 | 0,063 | 0 | 0 |
0,063 | 0 | 0 | 0 | 0,063 | 0 | 0,063 | 0 | 0 | 0,189 |
0,063 | 0,063 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0,063 | 0,063 | 0 | 0,063 |
0,063 | 0 | 0 | 0,063 | 0,063 | 0,063 | 0 | 0,063 | 0,063 | 0,253 |
0,126 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0,063 | 0,063 | 0,126 | 0 |
0 | 0,063 | 0,063 | 0 | 0,063 | 0,063 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Вычисленные значения сравним с табличным значением
Взятом из таблицы В.1 [1] при доверительной вероятности и числе наблюдений N=100
Отсюда следует, что все точки однородны.
1.6 Графическое построение опытного распределения износов
Для наглядного представления опытного распределения, оценки качества произведенного группирования (разделения на интервалы) и более обоснованного выдвижения гипотезы о предполагаемом теоретическом распределении по данным статистического ряда строим гистограмму, полигон и график накопленной опытной вероятности (приложения Б, В, Г).
1.7 Выравнивание опытной информации теоретическим законом распределения
1.7.1 Выдвижение гипотезы о предполагаемом теоретическом законе распределения
Вычисленное значение коэффициента вариации V=0,492
При значении коэффициента вариации V=0,30…0,50 возникает неопределённость. В этой ситуации гипотезы о НЗР и ЗРВ являются равноправными, поэтому производится расчёт дифференциального и интегрального законов распределения обоих видов с последующей проверкой правдоподобия каждого из них по одному из критериев согласия и принятием соответствующего решения.
1.7.2 Расчет и построение дифференциального и интегрального ТЗР
Для нормального закона распределения
Так как при составлении статистического ряда (см. таблицу 4) были вычислены не статистические плотности функции распределения , а опытные вероятности попадания наблюдений в -й интервал , то для обеспечения сравнимости распределений вычислим теоретические вероятности этих же событий по зависимости:
, (11)
где – длина интервала, принятая при построении статистического ряда;
– квантиль нормального распределения, значение которого вычислено для середины -го интервала ;
– значение центрированной и нормированной плотности распределения из приложения Г [1] (при этом следует учесть, что );
n - число интервалов, принятое при составлении статистического ряда.
Пример решения для середины 1-го интервала:
Значения теоретических вероятностей запишем в таблицу 6.
Таблица 6 - Значения теоретических вероятностей
Середина интервала, мм |
0,025 | 0,031 | 0,038 | 0,044 | 0,050 | 0,057 | 0,063 | 0,070 | 0,076 | 0,082 | ||||||||||
Плотность функции распределения f(z) | 0,11 | 0,19 | 0,29 | 0,37 | 0,4 | 0,37 | 0,29 | 0,19 | 0,11 | 0,05 | ||||||||||
Теоретическая вероятность |
0,044 | 0,076 | 0,117 | 0,149 | 0,162 | 0,149 | 0,117 | 0,076 | 0,044 | 0,02 | ||||||||||
Вычисление функции распределения осуществляется по зависимости:
; , (12)
где – квантиль нормального распределения, значение которого вычислено для конца -го интервала ;
– значение интегральной функции нормального распределения (при этом следует учесть, что ).
Вычислим функцию распределения на 1-м интервале:
.
Значения функции распределения запишем в таблицу 7.
Таблица 7 – Значения функции распределения
Границы интервала, мм |
0,0220 ... 0,0284 |
0,0284 ... 0,0348 |
0,0348 ... 0,0412 |
0,0412 ... 0,0476 |
0,0476 ... 0,0540 |
0,0540 ... 0,0604 |
0,0604 ... 0,0668 |
0,0668 ... 0,0732 |
0,0732 ... 0,0796 |
0,0796 … 0,0860 |
Функция распределения |
0,08 | 0,16 | 0,27 | 0,42 | 0,58 | 0,73 | 0,84 | 0,92 | 0,97 | 0,99 |
Используя значение функции распределения, можно определить теоретическое число интересующих нас событий (число отказов в i-м интервале) по формуле:
(13)
Определяем теоретическое число отказов в 1-м интервале: отказов.
Определим значения теоретических чисел для каждого интервала и заполним таблицу 8.
Таблица 8 – Значения теоретических чисел для каждого интервала
Функция распределения |
0,08 | 0,16 | 0,27 | 0,42 | 0,58 | 0,73 | 0,84 | 0,92 | 0,97 | 0,99 |
Теоретическая частота |
8 | 8 | 11 | 15 | 16 | 15 | 11 | 8 | 5 | 2 |
Для закона распределения Вейбулла.
Рассуждая аналогично п. 1.7.2, вычислим не , а теоретические вероятности попадания СВ в -й интервал, например, вероятность отказа объекта в -м интервале по зависимости:
; , (14)
где a, b - параметры закона распределения, причем а параметр масштаба, имеющий размерность случайной величины t;
b - параметр формы (безразмерная величина);
- смещение зоны рассеивания случайной величины t;
значения функции приведены в таблице Е.2[1].
Параметр определяют, используя коэффициент вариации. Из этого же приложения выбирают значения коэффициентов и :
Параметр рассчитывают по одному из уравнений:
или .
Пример решения для середины 1-го интервала:
Значения теоретических вероятностей запишем в таблицу 9.
Таблица 9 – Значения теоретических вероятностей
Середина интервала, мм |
0,025 | 0,031 | 0,038 | 0,044 | 0,050 | 0,057 | 0,063 | 0,070 | 0,076 | 0,082 |
Плотность функции распределения f(t) | 0,2 | 0,55 | 0,78 | 0,84 | 0,84 | 0,74 | 0,57 | 0,48 | 0,32 | 0,19 |
Теоретическая вероятность |
0,034 | 0,095 | 0,135 | 0,146 | 0,146 | 0,128 | 0,099 | 0,083 | 0,055 | 0,033 |
Функция распределения Вейбулла имеет вид:
(15)
Данная функция зависит от двух аргументов – от параметра и обобщенного параметра . Ее значения могут быть вычислены непосредственно по зависимости (15) или определены по таблице (приложение Ж [1]). Входами в эту таблицу являются:
– значение параметра ;
– значение обобщенного параметра ,
где – значение случайной величины на конце i-го интервала.
Вычислим функцию распределения на 1-м интервале:
Значения функции распределения запишем в таблицу 10.
Таблица 10 – Значения функции распределения
Границы интервала, мм |
0,0220 ... 0,0284 |
0,0284 ... 0,0348 |
0,0348 ... 0,0412 |
0,0412 ... 0,0476 |
0,0476 ... 0,0540 |
0,0540 ... 0,0604 |
0,0604 ... 0,0668 |
0,0668 ... 0,0732 |
0,0732 ... 0,0796 |
0,0796 … 0,0860 |
Функция распределения |
0,050 | 0,148 | 0,286 | 0,443 | 0,598 | 0,732 | 0,835 | 0,907 | 0,951 | 0,977 |
Используя значение функции распределения, можно вычислить теоретическое число интересующих нас событий, например, число отказов машин в -м интервале по формуле:
(16)
где N – общее число испытуемых (подконтрольных) объектов.
Определяем теоретическое число отказов в 1-м интервале:
Определим значения теоретических чисел для каждого интервала и заполним таблицу 11.
Таблица 11 – Значения теоретических чисел для каждого интпрвала
Функция распределения |
0,050 | 0,148 | 0,286 | 0,443 | 0,598 | 0,732 | 0,835 | 0,907 | 0,951 | 0,977 |
Теоретическая частота |
5 | 9,86 | 13,78 | 15,74 | 15,45 | 13,38 | 10,34 | 7,16 | 4,48 | 2,53 |
По вычисленным значениям и для всех интервалов строят графики и , которые приведены в приложениях В и Г.
Результаты выравнивания опытных данных теоретическими законами распределения представим в виде таблицы 12.
Таблица 12 – Результаты выравнивания опытных данных теоретическими законами распределения
Границы интервала, мм |
0,0220 ... 0,0284 |
0,0284 ... 0,0348 |
0,0348 ... 0,0412 |
0,0412 ... 0,0476 |
0,0476 ... 0,0540 |
0,0540 ... 0,0604 |
0,0604 ... 0,0668 |
0,0668 ... 0,0732 |
||
Середина интервала, мм |
0,025 | 0,031 | 0,038 | 0,044 | 0,050 | 0,057 | 0,063 | 0,070 | ||
Опытная частота |
5 | 11 | 17 | 14 | 15,5 | 7,5 | 8 | 12 | ||
Дифференциальный закон распределения |
Опытная вероятность |
0,05 | 0,11 | 0,17 | 0,14 | 0,155 | 0,075 | 0,08 | 0,12 | |
Теоретическая вероятность |
НЗР | 0,044 | 0,076 | 0,117 | 0,149 | 0,162 | 0,149 | 0,117 | 0,076 | |
ЗРВ | 0,034 | 0,095 | 0,135 | 0,146 | 0,146 | 0,128 | 0,099 | 0,083 | ||
Интегральный закон распределения |
Накопленная опытная вероятность |
0,05 | 0,16 | 0,33 | 0,47 | 0,625 | 0,7 | 0,78 | 0,9 | |
Функция распределения |
НЗР | 0,08 | 0,16 | 0,27 | 0,42 | 0,58 | 0,73 | 0,84 | 0,92 | |
ЗРВ | 0,050 | 0,148 | 0,286 | 0,443 | 0,598 | 0,732 | 0,835 | 0,907 | ||
Теоретическая частота |
НЗР | 8 | 8 | 11 | 15 | 16 | 15 | 11 | 8 | |
ЗРВ | 5 | 9,86 | 13,78 | 15,74 | 15,45 | 13,38 | 10,34 | 7,16 |
1.7.3 Проверка правдоподобия (сходимости) опытного и теоретического законов распределения
Критерий Пирсона вычисляют по зависимости:
, (17)
где – опытная частота попадания СВ в i-й интервал статистического ряда (берется из таблицы 4);
n – число интервалов статистического ряда;
– значение функции распределения (интегральной функции) соответственно в конце i-го и -го интервалов;
– теоретическая частота в i-м интервале статистического ряда.
Делаем проверку для НЗР:
Делаем проверку для ЗРВ:
Значение критерия, вычисленное по зависимости (17) для НЗР , а для ЗРВ ; число степеней свободы , где n – число интервалов статистического ряда, а m – число параметров ТЗР (для НЗР и ЗРВ m = 2); приняты уровень значимости (вероятность необоснованного отклонения гипотезы) . Необходимо выбрать ТЗР, наиболее адекватный распределению статистической информации.
По таблице В.2 приложения В [1] и k=5 определяем критическое значение -критерия: .
Сравниваем с . Так как только для ЗРВ, то делаем заключение о том, что выдвинутая гипотеза о сходимости опытного с теоретическим распределением ЗРВ с вероятностью не отвергается.
Для принятия окончательного решения определим вероятность подтверждения проверяемых ТЗР. Для этого опять используем таблицу В.2 [1]. Войдя в таблицу по этим значениям с учетом интерполяции определяем, что вероятность подтверждения выдвинутой гипотезы о ЗРВ в данном примере P =19%.
Следовательно, в этой ситуации принимается гипотеза о том, что анализируемая статистическая информация с достаточной степенью достоверности подчиняется закону распределения Вейбулла.
1.8 Интервальная оценка числовых характеристик износов
Закон распределения Вейбулла.
В этом случае доверительные границы определяют по формуле:
, (18)
где - коэффициенты распределения Вейбулла, и выбираются из таблицы В.3 приложения В[1];
Следовательно:
- нижняя граница доверительного интервала;
- верхняя граница доверительного интервала.
С вероятностью можем утверждать, что истинное значение математического ожидания попадет в интервал от 0,0482мм до 0,0540мм.
1.9 Определение относительной ошибки переноса
Более правильно характеризовать точность оценки показателя надежности относительной ошибкой, которая позволяет корректно сравнивать объекты, в том числе и по разнородным показателям.
(19)
где – верхняя граница изменения среднего значения показателя надежности, установленная с доверительной вероятностью ;
– оценка среднего значения показателя надежности.
Вычислим относительную ошибку переноса:
Максимально допустимая ошибка переноса ограничивается величиной 20%, т.е. .
1.10 Определение числа годных и требующих восстановления деталей
1) определим допустимые износы анализируемых деталей при их сопряжении с новыми и бывшими в эксплуатации деталями.
Для отверстия:
где – допустимый размер отверстия при сопряжении его с новыми деталями;
– допустимый размер отверстия при сопряжении его с деталями, бывшими в эксплуатации;
– наибольший предельный размер отверстия.
2) вычисленное значение допустимого износа отверстия отложили по оси абсцисс (Приложение Г). Из него восстановим перпендикуляр до пересечения с теоретической кривой износов . Полученную точку спроектируем на ось ординат и снять значение вероятности того, что детали окажутся годными (их восстановление не потребуется), при условии их сборки с новыми сопрягаемыми деталями. При этом число годных деталей может быть вычислено по зависимости:
(20)
3) выполняя аналогичные графические построения для значения , определяют число годных деталей при сопряжении их с деталями, бывшими в эксплуатации:
(21)
4) число деталей, требующих восстановления , определяется как
(22)
5) следует заметить, что большее практическое значение имеют не сами числа , , , а соответствующие коэффициенты, значения которых определяются ниже.
Коэффициент годности анализируемых деталей:
Коэффициент восстановления деталей:
=1-0,53=0,47.
Вывод
По значениям вычисленных коэффициентов можно сделать вывод,что необходимо более тщательно планировать производственную программу ремонтного предприятия по анализируемой детали.
1. Определение коэффициентов годности и восстановления деталей 1.1 Определение технических требований к анализируемой поверхности Проведём выкопировку эскиза указанной детали и сформируем технические требования на дефектацию заданной п
Определение норм точности и методов испытаний металлорежущих станков (колесотокарный станок)
Определение нормы расхода материала на изделие и проектирование технологического процесса изготовления новой модели
Определение нормы расхода материала на изделие и проектирование технологического процесса изготовления новой модели
Обжиг цинковых концентратов
Плавный пуск двигателя постоянного тока по системе "Широтно-импульсный преобразователь - двигатель постоянного тока"
Плазменные печи
Планирование технико-экономических показателей в производстве хлебобулочных изделий на линии с ведущим оборудованием – печью ФТП–2–60
Привод ленточного транспортера, состоящего из электродвигателя, открытой клиноремённой передачи цилиндрического одноступенчатого редуктора и соединительной муфты
Привод ленточного транспортера, состоящего из электродвигателя, цилиндрического двухступенчатого редуктора и соединительных муфт
Привод люлечного элеватора
Copyright (c) 2024 Stud-Baza.ru Рефераты, контрольные, курсовые, дипломные работы.