Состояние вопроса исследования и актуальность работыВ данной статье предлагается способ оценки остаточного ресурса элементов трансмиссии транспортных средств на стадии эксплуатации, на основе экспресс-диагностирования технического состояния, (выявления дефектов элементов трансмиссии), для целей снижения её себестоимости. Оперативное управление техническим состоянием транспортных средств является сложной и актуальной проблемой. В процессе её эксплуатации, в силу различных причин, их технические и эксплуатационные показатели модифицируются. Их исходные значения закладываются инженерами - конструкторами на стадии проектирования и обеспечиваются на этапе изготовления. Основным способом диагностирования механических агрегатов остается поэлементное инструментальное исследование и метрологический контроль деталей агрегата, разбираемого после некоторой нормативной наработки, что, как правило, вызывает значительные трудозатраты и нарушения приработки звеньев. Более того, может оказаться, что все детали пребывают в штатном техническом состоянии, или отказ произошел раньше ожидаемой наработки. Материалы и методыТранспортно-технологические средства широкого спектра оперативно – функционального назначения требуют обеспечения высокого уровня качества функционирования и надежности этого перехода от планово-предупредительного обслуживания и ремонта к обслуживанию и ремонту по текущему техническому состоянию. В связи с этим возникает необходимость выявления таких параметров объекта, которые позволили бы с минимальными затратами максимально достоверно определить и прогнозировать вероятное изменение его технического состояния. Это требует научно обоснованного применения средств и методов автоматизированного контроля и диагностирования. В основу предлагаемой методики положена очевидная зависимость: изменения, появляющиеся в процессе функционирования в подвижных сопрягающихся узлах, приводящих к изменениям его вибрационных характеристик. Установив с приемлемой степенью адекватности их связь с изменениями технических параметров, можно осуществлять диагностику, вычислять вероятность и предупреждать отказы, а также осуществлять общее прогнозирование оставшегося ресурса, а, следовательно, работоспособности транспортных средств в данных эксплуатационных условиях.Обеспечение достоверности диагноза является главной проблемой, ограничивающей применение методик вибрационной диагностики. Формулирование признаков достоверности в обобщенной форме, представляется весьма затруднительным, так как в общем случае уровень неопределенности виброотклика на неисправность довольно высок. Однако в частных случаях её можно снизить до приемлемого уровня.Специфические условия работы объектов исследования требуют уточнения целого ряда подходов и методов их эксплуатации. Особенно - в области обеспечения оптимальных значений параметров в условиях дорожных сетей Севера, Сибири и Дальнего Востока. Данные критерии определяются на основе значений технико-эксплуатационных параметров конструкции объектов исследования, изменяющихся в ходе эксплуатации и свидетельствующих о наличии, вероятности возникновения отказа или степени развития дефекта агрегата или узла, лимитирующего работоспособность транспортного средства. Вибрационные характеристики тоже относятся к ним и хорошо пригодны для формирования баз данных образов технических состояний и неисправностей, которые можно использовать для экспресс-диагностирования. Существующая ныне потребность в решении транспортной проблемы при осуществлении транспортных операций при геологоразведке, нефте- и газодобыче, промышленном и дорожном строительстве, обслуживании предприятий энергетики и связи, сельского и лесного хозяйства, устранении чрезвычайных ситуаций, в районах Севера, Сибири и Дальнего Востока, обуславливает разработку научно обоснованных технических решений, направленных на обеспечение и поддержание высокой степени работоспособности эксплуатируемой в этих условиях автотранспортной техники.Прогнозирование работоспособности и остаточного ресурса транспортно – технологических средств является значимой задачей, успешное решение которой будет способствовать решению проблемы обеспечения транспортных коммуникаций между населенными пунктами, промышленными объектами, объектами транспортной инфраструктуры в полярных и приполярных арктических районах Западной и Центральной Сибири, Дальнего Востока. Решение данной задачи будет затрагивать технический аспект рассматриваемой проблемы: поддержание автотранспортной техники в высокой степени оперативной готовности, минимизировать отказы, которые могут возникнуть в ходе выполнения транспортной работы непосредственно на маршруте. Из практики эксплуатации автотранспортной техники и оборудования в указанных регионах известно, что в случае критических отказов, приводящих к значительной или полной потере подвижности, она оставляется на месте возникновения отказа, из-за крайней затруднительности ремонтных и эвакуационных мероприятий. При этом техника может быть вполне ремонтопригодной и восстановимой. Механические ресурсы многих её узлов, агрегатов и систем могут находиться далеко от предельных состояний. Оставление техники на месте возникновения отказа в подобных случаях нельзя признать рациональным решением с технической и экономической точки зрения. Одной из этих составляющих является повышение точности осведомленности о текущем техническом состоянии транспортно – технологической машины, её агрегатов, узлов и систем, водителя – оператора, а также инженеров и техников, занимающихся техническим обслуживанием и ремонтом. Это позволит повысить безотказность, т.е. надёжность автотранспортной техники, эксплуатируемой в полярных и приполярных арктических районах Западной и Центральной Сибири, Дальнего Востока. Следовательно, повысить её эксплуатационную подвижность. В настоящей статье для обозначенных целей рассматривается вариация одного из метаэвристических методов решения задачи маршрутизации транспорта, а именно алгоритма “пчелиной колонии”. Математическая модель, которая лежит в его основе, универсальна и применима для доставки товаров клиентам, перевозки промышленных грузов, а также и для перевозки грузов сельскохозяйственного характера, всех тех, которые перевозятся при «северном завозе». Согласно данной методике, элементы транспортной сети делятся на три типа: рабочие, (непосредственно транспортные средства), разведчики (транспортные логисты) и наблюдатели (диспетчеры). Первые «отвечают» за использование доступных «источников пищи» (маршрутов доставки грузов) и сбор информации о них (качество, длина). Под указанным термином в данном рассмотрении понимается конкретное решение задачи маршрутизации транспорта (VRP), то есть минимальный набор маршрутов, необходимых для полного удовлетворения спроса заданного набора потребителей товаровт.е. обеспечения населенных пунктов товарами при «северном завозе». Пчелы-рабочие (водители автомобилей) также делятся информацией с пчелами-наблюдателями (логистами – расчетчиками - маршрутизаторами), которые, в свою очередь, выбирают существующие «источники пищи», (населенные пункты, нуждающиеся в обеспечении продуктами и товарами), для дальнейшего изучения. Последние ответственны за поиск новых «источников пищи» (населённых пунктов) вокруг «улья» (складского терминала) [1]. Расчёт по методике начинается с генерации случайных решений (маршрутов) и присвоения каждой пчеле-работнику (автомобилю) соответствующего «источника пищи» (назначения транспортного средства на определенный маршрут) [1]. Затем, теоретически, во время каждой итерации каждая пчела-рабочий находит новый «источник пищи» (выявляются неучтённые ранее населенные пункты) рядом с первоначально назначенным (старым) с помощью оператора соседства (выявляются дополнительные потребители товаров). Затем оценивается стоимость решения (себестоимость перевозки) по формуле (1):                                                  z(x)=c(x)+αq(x)+βt(x)                                             (1)                                        где x – набор маршрутов (решение), который представлен в виде последовательности клиентов, разделенных нулями (тем самым имитируются новые маршруты); с(x) –длина (протяженность маршрута) решения x; q(x) и t(x) – нарушение ограничений решения x по пропускной способности и продолжительности (длине, времени объезда) соответственно; α и β - это саморегулирующиеся положительные параметры, которые изменяются на каждой итерации работы алгоритма следующим образом: если количество решений с нарушением пропускной способности больше чем τ/2, тогда α=α∙(1+σ) , иначе α=α/(1+σ) . То же правило применяется к коэффициенту β.