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    基于遺傳算法的汽車零部件漸變可靠性演化分析

    2020-07-09 08:27:04湯志華
    環(huán)境技術(shù) 2020年3期
    關(guān)鍵詞:拉桿表達式分析方法

    湯志華

    (廣州城市職業(yè)學院,廣州 510405)

    引言

    目前,人們對于車輛質(zhì)量要求越來越高,車輛可靠性理論方法的研究也需要更加深入的探討。汽車零部件可靠性是指在預期的使用時間內(nèi)和零部件所需的工作條件下汽車零部件能夠完成規(guī)定的功能的能力。雖然汽車在生成過程中,為了達到汽車特定的預期功能設(shè)計出合適的零件,但是由于理論、材料、工藝等各方面的因素,會使零部件產(chǎn)生不同的可靠性問題。因此,需要總結(jié)與設(shè)計可靠性理論好方法,研究汽車零部件可靠性問題。

    在車輛零件中,零件的可靠性是影響汽車可靠性的重要因素。在車輛的實際使用中,零件磨損速度與汽車行駛狀況、零部件所處的環(huán)境溫度、潤滑特性、載荷等因素相關(guān)。在長時間的使用下,汽車磨損隨著時間的增加而逐漸增加,磨損后的汽車零部件尺寸逐漸變下,會導致與其他部件之間吻合度不夠,失去正常的功能。基于上述分析可知,汽車零件的損壞是具有一定的漸變性的,零部件失效后不能達到原始的需求,若仍然使用會產(chǎn)生一定的危險,因此,汽車零部件的可靠性問題是時間的函數(shù),并呈現(xiàn)出一定的漸變特性。傳統(tǒng)的汽車零部件漸變可靠性演化分析方法分析準確度較低,為此設(shè)計一種基于遺傳算法的汽車零部件漸變可靠性演化分析方法。實驗證明,所設(shè)計的分析方法比傳統(tǒng)分析方法分析準確度高,具備實際應用意義。

    1 汽車零部件漸變可靠性評價指標建立

    在對汽車零部件漸變可靠性演化分析前,建立可靠性評價指標,汽車零部件是起決定汽車安全的重要組成部分,其可靠性決定著汽車的安全性,通過可靠性指標[1]以及故障類型分布函數(shù)對于計算汽車零部件汽車可靠性具有重要的作用。

    汽車零件在規(guī)定時間以及相應條件下完成的額定任務叫做汽車零件的可靠度[2],反之零件在規(guī)定時間以及條件下無法完成額定任務的概率為不可靠度。汽車零件失效概率密度表達式為:

    式中:

    Δt—時間間隔;

    B—tΔ時間內(nèi)的零件失效參數(shù);

    S—所有零件總數(shù)。

    失效率[3]代表零件在某一時間保持完好在該時間的下一刻發(fā)生失效的概率,其表達式為:

    式中:

    λ(n)—汽車零部件的原始壽命;

    k(t)—汽車零部件的可靠壽命;

    q—特征壽命;

    e—零部件的平均壽命。

    在對汽車零部件間可靠性分析時,存在三種情況,因為汽車系統(tǒng)中包含串聯(lián)系統(tǒng)、并聯(lián)系統(tǒng)、串并聯(lián)混合系統(tǒng)三種。在串聯(lián)系統(tǒng)[4]中,若一個子系統(tǒng)發(fā)生故障,則會影響其他部件接連失效,其可靠度表達式為:

    式中:

    y(t)—零件可靠度;

    R—可靠度的單元數(shù)。

    并聯(lián)系統(tǒng)可靠性是指系統(tǒng)中的子系統(tǒng)發(fā)生失效,系統(tǒng)才會失效,若其中一個任意零部件發(fā)生失效,則不會發(fā)生失效現(xiàn)象,表達式為:

    式中:

    F(t)—零件失效概率;

    t—失效時間。

    混合系統(tǒng)可靠性,由上述串聯(lián)關(guān)系與并聯(lián)關(guān)系組成,原理如圖1所示。

    可靠度表達式為:

    式中:

    m(y)—子系統(tǒng)可靠度;

    q(t)—零件失效分布參數(shù)。

    通過上述步驟,完成可靠性評價指標的建立, 可為汽車零部件漸變可靠性分析提供基礎(chǔ)依據(jù)。

    2 汽車零部件疲勞損傷判定

    圖1 汽車混合系統(tǒng)

    在判定汽車零部件可靠性時,最重要的選取合適的疲勞理論,在汽車實際應用中,汽車中零件普遍承受多種循環(huán)載荷作用,在外界循環(huán)加載情況下,判斷零件形變的等效應力,表達式為:

    式中:

    σt—零件所受的疲勞強度系數(shù);

    σ1、σ2—應力幅與發(fā)生破壞的載荷反向次數(shù);

    e—零部件平均應力。

    汽車在運行中工況非常復雜,零件所受到的負荷處于瞬時變化狀態(tài),每一次使用都會使材料產(chǎn)生損傷,采用累積損傷法預測某一汽車零部件所產(chǎn)生的疲勞損傷,假定如下:

    第一,零件所受到的載荷[5]順序不影響汽車的疲勞壽命;

    第二,在零件載荷增加到一定的臨界值時發(fā)生破壞。

    累積損傷曲線示意圖如圖2 所示。

    零件材料的斷裂應力也是汽車零部件疲勞損傷判定中的重要因素,零件應力強度因子大小能夠正確反映材料附近應力場的強弱程度[6],因此對其分析,其表達式如下:

    式中:

    M—零件受到的外部應力;

    βu—幾何修正因數(shù),決定裂紋形狀、位置和加載位置等;

    f—零件的損壞程度。

    當零件受到的應力超過零件材料本身的應力時,會發(fā)生變形現(xiàn)象,表達式為:

    式中:

    ε—零件的初始彈性狀態(tài);

    F(j)—零件所受到的應力參數(shù);

    T—應變時間;

    e—應力條件。

    通過屈服準則可知,零件材料形狀改變彈性能密度達到某一極限值后,零件材料才會發(fā)生屈服現(xiàn)象,屈服準則原理如圖3所示。

    圖2 累積損傷曲線示意圖

    圖3 零件材料屈服準則

    根據(jù)材料屈服準則,判斷零件損傷情況以及零件的可使用情況。

    3 確定汽車零部件剩余壽命

    在上述汽車零部件漸變可靠性評價指標建立與汽車零部件疲勞損傷判定的基礎(chǔ)上,計算汽車零部件剩余壽命,以對汽車零部件漸變可靠性分析。

    在汽車零部件可靠性分析中,其零部件臨界失效狀態(tài)方程[7]為:

    式中:

    k(t)—零部件材料強度;

    et—汽車零件受到的附加載荷

    g—汽車零部件的參數(shù)向量。

    將零部件的狀態(tài)函數(shù)[8]表示為:

    結(jié)合可靠性評價指標,求出汽車零件的靜態(tài)可靠性指標:

    式中:

    β—零件可靠性的正態(tài)分布參數(shù);

    ?—影響因素;

    s—零部件強度參數(shù);

    —零件載荷參數(shù);

    f—汽車的零件失效參數(shù)。

    利用遺傳算法尋找零部件受到損傷的隱并行性,將分析汽車零部件漸變可靠性[9]問題描述為一個求函數(shù)最大值的優(yōu)化問題,表達式如下:

    式中:

    maxf(X)—目標函數(shù)式;

    X—汽車零部件可靠性分析時的決策變量;

    R?U、X∈R分別為約束條件。

    在此基礎(chǔ)上,利用汽車零部件損傷等效原則計算零件的剩余壽命[10],并采取如下假設(shè)條件。假設(shè)疲勞[11]和蠕變[12]對零部件的宏觀損傷可獨立進行計算,表達式為:

    式中:

    Ar—載荷作用下零件受到的臨界損傷值;

    Vu—疲勞損傷所占的總分數(shù);

    n—外加應力的施加時間。

    基于上述分析,在對汽車零部件漸變可靠性演化分析時充分考慮零部件之間與零件本身結(jié)構(gòu)[14]之間的相互關(guān)系[15],從而提高汽車零部件漸變可靠性演化分析的準確性。

    4 實驗對比

    搭建實驗測試平臺,驗證此次設(shè)計的基于遺傳算法的汽車零部件漸變可靠性演化分析方法的有效性,并將此次設(shè)計的方法與傳統(tǒng)方法對比,對比兩種汽車零部件漸變可靠性演化分析方法的準確度。

    4.1 實驗數(shù)據(jù)

    一般情況下,車輛零部件的幾何尺寸變量與所使用的材料強度變量是服從整天分布的隨機變量。因此采用某車輛的拉桿作為實驗對象,該拉桿基本的隨機參數(shù)如表1所示。

    該拉桿中的變量參數(shù)是相互獨立的,為真實模擬車輛在實際行駛中的環(huán)境,將實驗車輛的拉桿的磨損速度設(shè)置為0.001 158 7 mm/h。

    4.2 實驗平臺

    表1 實驗車輛拉桿危險截面參數(shù)

    實驗中的實驗參數(shù)如圖4所示。

    圖4 實驗參數(shù)

    上述數(shù)據(jù)采集模塊中,主要由信號放大器、濾波模塊和采集卡三部分組成,主要目的是將實驗中采集的傳感器模擬信號經(jīng)放大后轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號,采集卡的性能指標如表2所示。

    表2 采集卡性能指標

    控制存儲系統(tǒng)采用Windows XP操作系統(tǒng),目的是存儲實驗數(shù)據(jù)與實驗數(shù)據(jù)顯示功能。

    實驗中,通過軟件系統(tǒng)采集實驗數(shù)據(jù),并對實驗數(shù)據(jù)存儲、信號濾波與去噪等。在軟件系統(tǒng)發(fā)出采集命令后,采集卡開始采集實驗數(shù)據(jù),然后對實驗數(shù)據(jù)分析,當實驗完成后,存儲實驗數(shù)據(jù),最后通過實驗控制終端顯示實驗結(jié)果。

    4.3 實驗結(jié)果分析

    實驗后,得到車輛拉桿動態(tài)可靠性曲線的擬合結(jié)果,實驗結(jié)果中包括實際的拉桿強度、載荷、外徑和內(nèi)徑值,將傳統(tǒng)方法與此次設(shè)計方法得到的結(jié)果與實際曲線對比,對比兩種分析方法的分析準確性如圖5所示。

    分析圖5對比結(jié)果可知,傳統(tǒng)分析方法得到的車輛拉桿強度、載荷、外徑和內(nèi)徑值與實際值變化趨勢不一致,吻合度較差,說明傳統(tǒng)分析方法得到的結(jié)果不準確,不能很好的描述汽車零部件漸變可靠性情況。而此次設(shè)計的基于遺傳算法的汽車零部件漸變可靠性演化分析方法得到的曲線結(jié)果,與實際曲線值吻合度較好,變化趨勢相一致,說明運用此次設(shè)計的分析方法計算得到的車輛拉桿情況結(jié)果是正確的。

    圖5 實驗對比結(jié)果

    因此,通過上述實驗能夠證明此次設(shè)計的基于遺傳算法的汽車零部件漸變可靠性演化分析方法比傳統(tǒng)分析方法分析準確度高,具備實際應用意義。

    5 結(jié)束語

    在分析傳統(tǒng)汽車零部件漸變可靠性演化分析方法不足的基礎(chǔ)上,將磨損因素、可靠性指標與遺傳算法應用到了汽車零部件漸變可靠性演化分析中。實驗證明,此次設(shè)計的基于遺傳算法的汽車零部件漸變可靠性演化分析方法比傳統(tǒng)方法分析準確度高。通過此次設(shè)計的方法能夠為其他車輛零部件漸變可靠性分析上提供一定的幫助,以詳細分析汽車零件磨損可靠性分布規(guī)律。由于汽車零部件漸變可靠性研究中,空間環(huán)境較為復雜,此次設(shè)計的方法還存在一定的不足,其他環(huán)境因素對車輛零件可靠性影響有待進一步的研究。以進一步分析汽車零部件的運行穩(wěn)定性、動力學性能與使用壽命對零件影響的變化規(guī)律,以提高汽車零部件的質(zhì)量,與抗載荷沖擊的能力。

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