Evaluation of the process of mileage growth during the operation of motor trucks, in several categories of engine cubic capacity

• Autorzy: Prochowski L.

Identyfikatory

DOI

10.17531/ein.2018.3.3

Warianty tytułu

PL

Ocena procesu narastania przebiegu podczas eksploatacji samochodów ciężarowych w kilku kategoriach pojemności silnika

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The intensity of use of motor vehicles and the range of the transport jobs performed change during the many-year operation of such vehicles. The changes are introduced in result of ongoing analyses of actual current vehicle operation costs, reliability, and performance characteristics. The changes in the vehicle operation process, taking place with vehicle’s age, were analysed on the grounds of the mileage of over 9 000 motor trucks. The analysis covered a 20-year period of vehicle operation. The analysis results were used to estimate the mathematical models that describe the basic characteristics of the mileage growth process, with changes in these characteristics as observed in the recent years along with an intensive development of the road transport in Poland. Models of vehicle mileage growth have been developed for seven categories of engine cubic capacity. The coefficients of model equations have been given and the accuracy of the mileage values calculated on these grounds has been comprehensively evaluated. The relative measures of the scatter in the mileage values obtained from these models do not exceed 12 % of the average values determined from experimental data. A procedure has been proposed that leads to evaluating the mileage growth process and is based on the experience having already been gained in this field. It has been shown that the mileage growth process is strongly related to the engine cubic capacity. The mileage growth process is an important source of information for the planning of vehicle operation, forecasting of costs, and estimating of exhaust emissions and energy consumption in the whole cycle of operation of motor vehicles by transport companies.

PL

W czasie wieloletniej eksploatacji samochodów zmianie ulega intensywność ich użytkowania oraz zakres realizowanych zadań transportowych. Zmiany te są rezultatem analizy kosztów eksploatacji, niezawodności oraz osiąganych parametrów trakcyjnych. Zmiany w procesie eksploatacji, które zachodzą wraz z wiekiem samochodów, analizowano na podstawie przebiegu prawie 9000 samochodów ciężarowych. Analizowany jest dwudziestoletni okres eksploatacji pojazdów. Rezultaty tej analizy wykorzystano podczas estymacji modeli matematycznych, które opisują zasadnicze cechy procesu narastania wartości przebiegu, pojawiające się w ostatnich latach wraz z intensywnym wzrostem transportu drogowego w Polsce. Opracowano modele narastania przebiegu w siedmiu kategoriach pojemności silnika. Podano współczynniki równań tych modeli oraz dokonano wszechstronnej oceny dokładności obliczonych na ich podstawie wartości przebiegu. Obliczone względne miary rozrzutu wartości przebiegu z tych modeli nie przekraczają 12% od wartości średnich, wyznaczonych z danych eksperymentalnych. Zaproponowano procedurę postępowania, która prowadzi do wyznaczenia oceny procesu narastania przebiegu i jest oparta na dotychczasowych doświadczeniach w tym zakresie. Pokazano, że proces narastania przebiegu ma silny związek z pojemnością silnika. Proces narastania przebiegu jest ważnym źródłem informacji podczas planowania eksploatacji pojazdów, prognozowania kosztów, a także oceny emisji spalin i zużycia energii w całym cyklu eksploatacji samochodów w firmach transportowych.

Słowa kluczowe

EN

motor vehicle mileage; motor vehicle operation; motor truck; estimation of motor vehicle mileage

PL

przebieg samochodów; eksploatacja samochodów; samochody ciężarowe; ocena przebiegu samochodów

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 20, no. 3
• Strony: 359--370
• Opis fizyczny: Bibliogr. 28 poz., rys. kolor.

Twórcy

autor

Prochowski L.

• Military University of Technology ul. Gen. Urbanowicza 2, 00-908 Warsaw, Poland

Bibliografia

• 1. Chłopek Z, Bebkiewicz K. Model of the structure of motor vehicles for the criterion of the technical level on account of pollutant emission. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2017; 19(4): 501-507, https://doi.org/10.17531/ein.2017.4.2.
• 2. Clarke D D, Ward P, Bartle C, Truman W. An in-depth study of work-related road traffic accidents. Road Safety Research Report No. 58. London: Department for Transport, 2005.
• 3. Droździel P, Krzywonos L. A model of the economic effectiveness of the truck transportation services. Transport Problems 2010; 5(4): 49-56.
• 4. External costs of transport - Update study. Final Report. Zurich/Karlsruhe: INFRAS, 2004.
• 5. Highway Statistics 2008. Washington: Department of Transport, 2008.
• 6. Hultkrantz L, Nilsson J-E, Arvidsson S. Voluntary internalization of speeding externalities with vehicle insurance. Transportation Research Part A 2012; 46: 926-937, https://doi.org/10.1016/j.tra.2012.02.011.
• 7. Info-Ekspert Computer system. Catalogs. www.info-ekspert.pl.
• 8. Krysicki W, Bartos J, Dyczka W, Królikowska K, Wasilewski M. Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach (Probability theory and mathematical statistics in problems). Part I. Rachunek prawdopodobieństwa (Probability Theory); Part II. Statystyka matematyczna (Mathematical statistics). Warszawa: PWN, 2002.
• 9. Lapparent M (de), Cernicchiaro G. How long to own and how much to use a car? A dynamic discrete choice model to explain holding duration and driven mileage. Economic Modelling 2012; 29: 1737-1744, https://doi.org/10.1016/j.econmod.2012.05.018.
• 10. Macián V, Tormos B, Riechi J. Time replacement optimization model: comparative analysis of urban transport fleets using Monte Carlo simulation. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2017; 19(2): 151-156, https://doi.org/10.17531/ein.2017.2.1.
• 11. Mendyk E. Ekonomika transportu (Economics of transport). Poznań: Publishing House of the Poznan School of Logistics, 2009.
• 12. Meurs H, Haaijer R, Geurs K T. Modeling the effects of environmentally differentiated distance-based car-use charges in the Netherlands. Transportation Research Part D 2013; 22: 1-9, https://doi.org/10.1016/j.trd.2013.02.013.
• 13. National Travel Survey. Statistical Release. Department of Transport. UK 2013. [e-mail].
• 14. Opoczyński K. Synteza wyników GPR 2015 na zamiejskiej sieci dróg krajowych (Synthesis of results of the General Measurement of Road Traffic on the extra-urban network of national roads in 2015). Warszawa: Transprojekt-Warszawa, 2016.
• 15. Paefgen J, Staake T, Fleisch E. Multivariate exposure modeling of accident risk: Insights from Pay-as-you-drive insurance data. Transportation Research Part A 2014; 61: 27-40, https://doi.org/10.1016/j.tra.2013.11.010.
• 16. Piernikarski D. Reduction of fuel consumption in commercial vehicles as a factor influencing transport efficiency. Combustion Engines 2013; 154(3): 663-669.
• 17. Poulter D R, Chapman P, Bibby P A, Clarke D D, Crundall D. An application of the theory of planned behaviour to truck driving behavior and compliance with regulations. Accident Analysis and Prevention 2008; 40: 2058-2064, https://doi.org/10.1016/j.aap.2008.09.002.
• 18. Prochowski L. Analysis of the Relations between the Road Category and the Fatality of Road Transport Accidents. Logistics and Transport 2012: 14(1): 5-16.
• 19. Prochowski L. Characteristic features of the relation between motor truck mileage and engine cubic capacity. Journal of KONES Powertrain and Transport 2016; 23(4): 403-412, https://doi.org/10.5604/12314005.1217257.
• 20. Puentes R, Tomer A. The Road Less Travelled: An Analysis of Vehicle Miles Travelled Trends in the U.S. Metropolitan Infrastructure Initiative Series. Washington: Brooking Institution, 2009.
• 21. Redmer A, Kiciński M, Rybak R. Freight Fleet Management - the methods. Gospodarka materiałowa i logistyka 2014; 4: 11-18.
• 22. Automotive Industry Reports. Year Books 2008, 2012, 2014, 2016. Warszawa: Polish Automotive Industry Association, 2008- 2016.
• 23. Small K A. Energy policies for passenger motor vehicles. Transportation Research Part A, 2012; 46: 874-889, https://doi.org/10.1016/j.tra.2012.02.017.
• 24. Transport Activity Results in 2014. Warszawa: Central Statistical Office, 2015.
• 25. Transport Statistics Great Britain, The Stationery Office. London: Department for Transport, 2006.
• 26. Vehicle Survivability and Travel Mileage Schedules. Report NHTSA's. Washington: National Center for Statistics and Analysis, 2006.
• 27. Vierth I, Schleussner H. Impacts of different environmentally differentiated truck charges on mileage, fleet composition and emissions in Germany and Sweden. Stockholm: CTS Working Paper, 2012.
• 28. Zeliaś A, Pawełek B, Wanat S. Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania (Economic forecasting. Theory, examples, problems).Warszawa: PWN, 2003.