В статье указана необходимость учета межконтрольной наработки для прогнозирования состояния автомобиля, причем, она должна быть представлена в виде случайной величины. Отмечено, что характер изменения параметра элемента автомобиля определяется детерминированной функцией и критерием выбора той или иной функции (линейной, степенной, экспоненциальной, дробно-линейной, многочлена й степени и др.) служит близость значения аппроксимирующей функции фактическим реализациям изменения параметра состояния элемента. Указано, что, в качестве критерия аппроксимации здесь выступает коэффициент вариации. Причем коэффициент вариации ресурса элемента, очевидно, является более информативным, так как он результирует вычисления на всем диапазоне изменения параметра с учетом характера этого изменения, в то время когда коэффициент вариации изменения параметра может локально отражать степень аппроксимации только на одном или нескольких участках. Подчеркнуто, что при аппроксимации функции изменения параметра следует учитывать приработку деталей машины, в течение которой наблюдается кратковременное, резкое увеличение изменения параметра. Кроме того, сделан вывод о том, что от выбора аппроксимирующей функции в конечном итоге зависят погрешность и трудоемкость прогнозирования. Неправильный выбор функции может свести на нет все усилия по управлению безотказностью и другими показателями элементов автомобиля. Установлено, что степенная функция изменения параметра обладает достаточной универсальностью. Коэффициенты этой функции имеют четкий физический смысл, их немного. Это говорит об удобстве широкого использования степенной функции для практического прогнозирования. На погрешность аппроксимации изменения параметра оказывает влияние, наряду с выбором самой функции, точность определения ее коэффициентов. В заключение сделан вывод о том, что крайне целесообразно после выбора и нахождения коэффициентов любого аппроксимирующего выражения преобразовать его в одну определенную функцию, для которой разработать аппарат прогнозирования, таблицы, номограммы и т.п. Это единственный путь использования широкого класса аппроксимирующих выражений при относительно небольшом математическом и другом обеспечении прогнозирования

The article shows the necessity to consider the inter-control result to forecast the automobile state and present it as a random value. It is pointed out, that the character of the automobile element parameter change is determined by the determined function and the criteria of this or that function choice. It is stated, that the variation coefficient serves as a criteria of approximation. Besides, the element resource variation coefficient is obviously more informative as it results calculations at the whole range of parameter change with consideration of this change character when the coefficient of the parameter change variation can reflect the approximation degree only on one or several sections. It is underlined that in a case of the parameter change functions approximation it is necessary to consider the automobile details break-in when one can see the short and sharp increase of the parameter change. Moreover, we have made a conclusion that the forecast error and intensity depend finally on the choice of the approximating function. The wrong choice of the function can bring to naught all the efforts to direct the safety margin and other parameters of the automobile elements. We have found out that the power function of thee parameter change is quite unique. This function coefficients having distinct physical sense are few. This shows the convenience of the wide use of the degree function for practical forecast. The approximation error of parameter change might be influenced (along with a selection of the function) by the accuracy of determining its coefficients. Finally, we have made a conclusion that it is very desirable after choosing and finding the coefficients of any approximating equation to convert it into one definite function and develop the forecast apparatus, tables, nomograms and so on for it. This is the only way of using the wide class of approximating equations when having relatively small math and other provision of the forecast