汽車部件機(jī)械可靠性試驗(yàn)研究

王靈龍，張子鵬，劉偉

(中國(guó)汽車技術(shù)研究中心，天津 300300)

汽車部件機(jī)械可靠性試驗(yàn)研究

王靈龍，張子鵬，劉偉

(中國(guó)汽車技術(shù)研究中心，天津 300300)

汽車產(chǎn)品的可靠性在整車及零部件企業(yè)中受到的關(guān)注日益提高，對(duì)試件可靠性方法應(yīng)投入更多研究。我國(guó)習(xí)慣采用單一部件滿足最低要求的方法作為汽車零部件質(zhì)量要求，較少采用統(tǒng)計(jì)的方式對(duì)汽車部件可靠性進(jìn)行評(píng)價(jià)。對(duì)典型的汽車部件試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，給出了對(duì)數(shù)正態(tài)分布及威布爾分布的分析結(jié)果，并針對(duì)汽車部件的失效判定、道路譜用于疲勞試驗(yàn)提出了相關(guān)建議。

可靠性；汽車零部件；對(duì)數(shù)正態(tài)分布；威布爾分布

0 引言

可靠性是評(píng)價(jià)一種產(chǎn)品質(zhì)量好壞的重要指標(biāo)。對(duì)汽車產(chǎn)品而言,其復(fù)雜性決定了可靠性的重要程度，近幾年汽車企業(yè)對(duì)可靠性工程有所關(guān)注，但可靠性試驗(yàn)作為驗(yàn)證汽車產(chǎn)品可靠性的有效手段沒(méi)有得到足夠的重視和必要的研究[1]。長(zhǎng)期以來(lái)，汽車部件的可靠性評(píng)價(jià)大多沿用工程上使用的安全系數(shù)或部件合格率的估計(jì)方法進(jìn)行評(píng)價(jià)，這種確定性的評(píng)價(jià)方法不能反映其可靠性，應(yīng)采用概率的方法評(píng)價(jià)汽車零部件的可靠性，繼而建立可靠性管理制度或可靠性數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)指導(dǎo)生產(chǎn)與驗(yàn)證汽車產(chǎn)品性能并最終提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

1 關(guān)于樣品失效的定義及試驗(yàn)結(jié)果的分析探討

斷裂失效是經(jīng)常被用來(lái)評(píng)價(jià)汽車機(jī)械零部件可靠性的失效形式，相比這種失效形式，汽車機(jī)械部件的過(guò)量變形失效應(yīng)給予必要的關(guān)注[1]。使用過(guò)程中的汽車產(chǎn)品，當(dāng)零部件出現(xiàn)過(guò)量變形的特征，導(dǎo)致該部件的剛度特性改變，并有可能在使用過(guò)程中對(duì)整車性能產(chǎn)生影響。根據(jù)相關(guān)的汽車底盤部件的試驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)及參考金屬材料特性，對(duì)汽車底盤上使用的鋁合金部件的過(guò)量變形定義為0.2 mm是適合的，試驗(yàn)過(guò)程中此類部件在達(dá)到0.2 mm增量變形之前基本會(huì)出現(xiàn)不同程度的開(kāi)裂。對(duì)于可靠性試驗(yàn)來(lái)講，雖然試件開(kāi)裂或斷裂比過(guò)量變形較易觀察，但開(kāi)裂程度不易界定從而影響試驗(yàn)結(jié)果，斷裂則需要更多的試驗(yàn)周期而導(dǎo)致試驗(yàn)成本的增加。按過(guò)量變形作為失效的界定，失效邊界條件統(tǒng)一，試驗(yàn)結(jié)果的可比性高。但應(yīng)注意的是，采用過(guò)量變形作為失效條件的試驗(yàn)過(guò)程中，應(yīng)采用穩(wěn)定的(機(jī)械、光)觸發(fā)手段(參見(jiàn)圖1)，對(duì)過(guò)量變形量要進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，保證試驗(yàn)設(shè)備在達(dá)到過(guò)量變形限值的時(shí)刻停止試驗(yàn)來(lái)保證試驗(yàn)精度。

2 應(yīng)用路譜信號(hào)進(jìn)行的可靠性(疲勞)試驗(yàn)

目前，針對(duì)汽車零部件的試驗(yàn)大多是基于常幅穩(wěn)定交變載荷進(jìn)行的試驗(yàn)。這種理想的狀態(tài)與行駛中車輛部件受力狀態(tài)有明顯的區(qū)別，車輛在使用過(guò)程中構(gòu)件的應(yīng)力隨時(shí)間的變化是極不規(guī)則的，按實(shí)際受力狀態(tài)對(duì)部件進(jìn)行可靠性分析更接近于試件的使用狀態(tài)。這個(gè)過(guò)程通常采用實(shí)測(cè)道路譜進(jìn)行處理后，通過(guò)對(duì)原始信號(hào)的迭代并用來(lái)驅(qū)動(dòng)試驗(yàn)設(shè)備進(jìn)行疲勞試驗(yàn)。為保證部件在試驗(yàn)過(guò)程中設(shè)備可以較好地重復(fù)實(shí)測(cè)載荷對(duì)試件進(jìn)行加載，也就是判斷信號(hào)的精度，可以按w?hler疲勞理論進(jìn)行校核。

已知w?hler疲勞等式的系數(shù)

Sa=Sf(T)b

其中:Sa為應(yīng)力幅值；Sf為截取的一個(gè)峰峰值對(duì)應(yīng)的應(yīng)力幅值；T為失效的載荷循環(huán)次數(shù)；b為斜率(失效強(qiáng)度指數(shù))。

在已知試件所受的載荷及對(duì)應(yīng)的S-N曲線的情況下，可以得到相應(yīng)的失效循環(huán)次數(shù)，不同的試驗(yàn)載荷及作用周期次數(shù)對(duì)應(yīng)在同一條S-N曲線的情況下，根據(jù)累積損傷理論對(duì)試件的疲勞影響的結(jié)果是可以通過(guò)計(jì)算得到的。在實(shí)際應(yīng)用中，可以采用試件的載荷狀態(tài)替代應(yīng)力狀態(tài)并按累積損傷理論(如圖2所示的S-N曲線)，假設(shè)幅值F1出現(xiàn)的次數(shù)為n1，那么該載荷在S-N曲線中對(duì)應(yīng)的循環(huán)次數(shù)為N1,則該段運(yùn)行信號(hào)中載荷F1對(duì)零部件的損傷為D1=n1/N1，∑Ni即為所有載荷周期下的損傷程度[1]。試驗(yàn)開(kāi)始前，對(duì)載荷譜通過(guò)雨流計(jì)數(shù)得到所有載荷幅值與其對(duì)應(yīng)的載荷循環(huán)次數(shù)，可以計(jì)算出該信號(hào)對(duì)試件的損傷結(jié)果。同樣的方法計(jì)算迭代后載荷信號(hào)損傷結(jié)果并控制在允許的范圍之內(nèi)，就可以使用該信號(hào)對(duì)樣品進(jìn)行疲勞壽命試驗(yàn)并用于可靠性分析。

3 基于對(duì)數(shù)正態(tài)分布的可靠性評(píng)估

對(duì)數(shù)正態(tài)分布(函數(shù)曲線見(jiàn)圖3)很早就用于疲勞試驗(yàn)，至今仍是材料或零部件壽命的一種主要分布模型，對(duì)數(shù)正態(tài)分布的概率分布函數(shù)為：

令μ=(lnx-μ1)/σ1， 那么dx=xσ1dμ，在可靠度計(jì)算過(guò)程如下所示：

可靠度函數(shù)：

其對(duì)數(shù)均值和對(duì)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差分別為：

對(duì)用于可靠度分析的樣本來(lái)講，試驗(yàn)結(jié)果的平均試驗(yàn)次數(shù)lnN50%即為對(duì)數(shù)均值：

對(duì)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差為：

N10%=N50%/e(1.281 6·k·slog)

存在90%的樣品失效的概率的循環(huán)次數(shù)為：

N90%=N50%·e(1.281 6·k·slog)

以上兩點(diǎn)(三點(diǎn))的連線直觀描述樣品的可靠度，如圖4所示。為了觀察計(jì)算結(jié)果的擬合程度，可以將參與計(jì)算的樣品失效概率點(diǎn)及計(jì)算結(jié)果在同一坐標(biāo)系中進(jìn)行對(duì)比。對(duì)于參與試驗(yàn)的多件樣本，不同的試件失效概率按照ROSSOW公式進(jìn)行計(jì)算：

式中：i為樣本失效次數(shù)的序數(shù)；n為試樣數(shù)量。針對(duì)對(duì)數(shù)正態(tài)分布，有圖5所示的某轉(zhuǎn)向節(jié)疲勞壽命試驗(yàn)，試驗(yàn)施加載荷按在中值載荷的基礎(chǔ)上進(jìn)行等幅值的正弦周期載荷。試驗(yàn)過(guò)程中，按0.2 mm作為最大變形增量進(jìn)行監(jiān)控，當(dāng)達(dá)到變形增量設(shè)定值時(shí)觸發(fā)設(shè)備停機(jī)。記錄試驗(yàn)次數(shù)如下：N1，1 294 482次；N2，1 358 343次；N3，1 100 598次；N4，749 298次；N5，1 174 592次；N6，534 016次；N7，882 045。按上文描述的對(duì)數(shù)正態(tài)分布處理7件樣品后得到如圖4所示的試驗(yàn)結(jié)果，可以直觀地得到相應(yīng)的試驗(yàn)信息。

4 基于威布爾分布的可靠性評(píng)估及結(jié)果分析

威布爾分布對(duì)各種類型試驗(yàn)數(shù)據(jù)的擬合能力強(qiáng)，應(yīng)用廣泛。威布爾分布最初用于材料的疲勞試驗(yàn)，在機(jī)械可靠性設(shè)計(jì)中，疲勞壽命、磨損壽命、腐蝕壽命以及由許多單元組成的系統(tǒng)壽命多服從威布爾分布。三參數(shù)威布爾分布的概率密度函數(shù)為：

式中：i、n與前文對(duì)數(shù)正態(tài)分布中變量意義相同。對(duì)前文提到的試驗(yàn)結(jié)果按威布爾分布進(jìn)行可靠性分析，結(jié)果見(jiàn)圖7。

試驗(yàn)結(jié)果采用對(duì)數(shù)正態(tài)分布或威布爾分布分析時(shí)哪種更接近于真實(shí)情況，可以采用擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的方法進(jìn)行檢驗(yàn)。Anderson-Darling檢定方法適用于類似上述試驗(yàn)的小樣本評(píng)價(jià)方法，具有靈敏性的優(yōu)勢(shì)，是經(jīng)常采用的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)方法，對(duì)lognormal及Weibull分布均有較好檢驗(yàn)的效果[4]。為保證試驗(yàn)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，應(yīng)保證至少5～7件樣品進(jìn)行可靠性評(píng)估。對(duì)最終的試驗(yàn)結(jié)果，應(yīng)保證所有參與試驗(yàn)的樣品試驗(yàn)次數(shù)不應(yīng)低于驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)的最低試驗(yàn)次數(shù)的要求(Nmin)，并且10%的試樣發(fā)生了失效的的負(fù)載周期數(shù)應(yīng)滿足N10%≥Nmin，平均循環(huán)次數(shù)也是重要的評(píng)價(jià)指標(biāo)。試驗(yàn)結(jié)果中，如果對(duì)數(shù)正態(tài)分布中N90 %/N10 %>5(以及威布爾分布中的梯度系數(shù)b≤1)，則表明此次試驗(yàn)結(jié)果過(guò)于離散，應(yīng)對(duì)試驗(yàn)本身及試驗(yàn)工裝夾具等進(jìn)行必要的檢查及分析，保證試驗(yàn)的有效性或找出樣品制造過(guò)程中的不穩(wěn)定因素。

5 結(jié)束語(yǔ)

文中討論了汽車機(jī)械部件在試驗(yàn)過(guò)程中關(guān)于失效的定義，并通過(guò)對(duì)數(shù)正態(tài)分布及威布爾分布對(duì)試驗(yàn)樣品的可靠性進(jìn)行了初步分析?？煽啃栽囼?yàn)應(yīng)立足于對(duì)少量隨機(jī)試件的分析，快速掌握批量樣品的基本性能及狀況，并輔助發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)過(guò)程中或生產(chǎn)過(guò)程中存在的問(wèn)題。文中對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)較少采用的利用道路譜進(jìn)行零部件試驗(yàn)的方法也進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹，這種更接近使用狀態(tài)的試驗(yàn)方法有助于提高試驗(yàn)精度，結(jié)合可靠性分析方法，希望能達(dá)到拋磚引玉的效果。

【1】 張義民.汽車零部件可靠性設(shè)計(jì)[M].北京：北京理工大學(xué)出版社，2000：1-6,9-11.

【2】 劉鴻文.材料力學(xué)I[M].4版.北京：高等教育出版社，2004：364-365.

【3】 ABERNETHY R B.威布爾分析手冊(cè)[M].唐宏昌,劉文,宋軍,譯.北京：北京航空航天大學(xué)，1992：12-13,129-131.

【4】 張維,于盛林,張弓.Anderson-Darling檢驗(yàn)在雜波分布辨別中的應(yīng)用[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2009,30(3):631-635.

ResearchonReliabilityofAutomotiveComponents

WANG Linglong, ZHANG Zipeng, LIU Wei

(China Automotive Technology and Research Center,Tianjin 300300,China)

Today the automobile companies give some attention to the reliability of products, but analysis way need more research. In China, the traditional method of quality requirements for components of cars is that single part meets the minimum requirements, nearly using statistical methods for reliability evaluation. Automotive component test results were analyzed used the method of log-normal distribution and Weibull distribution. Aiming at failure determination of automotive parts and road signals for fatigue test, some suggestions were given.

Reliability; Auto parts; Log-normal distribution; Weibull distribution

2014-05-09

王靈龍(1980—)，工學(xué)碩士，工程師，研究方向?yàn)槠嚢踩?。E-mail：wanglinglong@catarc.ac.cn。