可靠性设计,提高产品竞争力的关键
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可靠性是指产品在规定的条件下、规定的时间内完成规定功能的能力,也就是系统、设备、元件的功能在时间上的稳定性。可靠性工程是为了适应产品的高可靠性要求而发展起来的学科。
可靠性设计决定产品的“优生”,可靠性设计是可靠性工程的最重要的阶段。在产品设计阶段,通过采用产品可靠性寿命试验、加速寿命试验等可靠性试验设计,以产品实际使用试验信息为基础,进行试验数据统计分析,进而改善产品设计缺陷,以实现产品设计能力的不断提升,对于产品可靠性和质量有着重要的作用。特别是在航天行业等军工产品的研发设计工作中,适时、有效进行产品的可靠性设计、分析工作,对提高军工产品的质量尤为重要和迫切。
当前,我国军品研发设计制造,即便在CAD/CAE技术已经应用多年后,因为产品可靠性数据建模的缺失,可靠性仍然主要采用产品可靠性试验单一的检测模式。例如在应用CAE进行系统仿真方面,由于数据的缺乏,“仿真驱动研发”依然没有渗透到产品研发设计的前端,即概念设计、产品研发流程,而是更多的应用于产品设计后端的工程分析,极大地阻碍了我国产品可靠性设计的发展。
将信息化软件工具应用于设计,实现产品可靠性设计,是未来的发展趋势。但就目前的情况而言,数学建模是研究和工程应用存在的关键问题和工程瓶颈。从目前军工行业和企业产品研发工程实践来看,产品可靠性设计缺乏数学建模、建模不准确的现象非常严重,导致在有限元计算过程中缺少刚度系数、阻尼系数,以及材料数据等相关数据,数据不准确、数据缺失,使得产品可靠性计算数据结果与实际情况不符。
由于缺少数据,当前的可靠性设计更多的是进行定性研究,缺乏定量研究,难以进行具有针对性的设计改进。例如,在进行疲劳性能材料可靠性研究上,只有当PSN曲线(产品失效概率、载荷、寿命)等这些基础数据具备以后,再采用CAD、CAE等软件进行产品设计,建模,进行可靠性计算和分析,才有可能从产品研发的源头提高产品的可靠性,增加产品寿命。但由于当前国内缺乏相应的PSN曲线供研究使用,从而制约了我国整体产品可靠性设计的发展。
综上所述,缺乏基础性的实验数据,并以此进行相关的可靠性实验建模,已经成为制约我国军工产品可靠性设计和整体可靠性工程的重要难题,严重阻碍了我国军工产品的可靠性发展。
进行可靠性实验设计的数据的收集,需要进行可靠性实验,一般而言,实验次数越多,收集的数据越多,后续的分析建模就会愈加精准。但从实践操作来看,实验次数的增加,意味着成本的增加,此外,产品实验周期过长,产品质量的因子的多样性等等现实问题,也增加了我们对于实验数据的收集和后续的分析的难度。如何解决这些问题,将是我们进行可靠性数据的收集和分析面临的关键。
针对数据的收集和分析建模,我们需要在以下几个问题上给予解决,才能更好的进行产品的可靠性设计工作:
第一,小样本实验数据问题。从理论上来说,准确的正态分布参数统计需要50个样本、多分布统计需要37个样本,才能够达到产品可靠性试验的可信度。但在实际工程上,有时受到条件的制约,难以达到可信度样本量。如何利用小样本量进行可靠性分析,或者制定最为经济的样本量的实验设计方案,是我们进行数据收集面临的首要问题。
第二,不同来源数据的比较和融合。我们收集的数据往往来自不同的来源,例如为了弥补实验室数据的不足,我们也将产品实际使用的数据融入到产品分析中来,但由于不同来源的数据所处环境等因素的不同,如何进行数据比较、融入,也是我们在收集数据,处理数据中将要面临的挑战之一。
第三,多种加速影响因子的交互作用。一般而言,产品在实际的使用环境下,往往受到的是温度、应力和荷载等多个加速影响因子的综合加速寿命实验。如何去衡量和判断多个影响因子的作用及其交互影响,是我们在数据建模中亟待解决的难题。
第四,从单一元器件到产品整体可靠性研究。军工产品构造复杂,部件多,结构复杂,如何从单一部件失效试验发展到多部件失效分析,从而实现产品整体的系统可靠性实验分析,也是我们产品可靠性分析建模的关键和重点。
可靠性设计和可靠性分析对于军工产品质量有着重要的影响,是关系到国防安全和国家战略发展的大问题。近年来,随着我国经济产业的不断发展和产业升级,可靠性试验不仅在航空航天等军工行业有很大的战略需求和产品市场发展空间,在一些民用市场,可靠性分析的需求也日益迫切,可靠性设计和分析的市场空间和发展潜力巨大,可靠性设计大有可为。
可靠性设计内容很多,本文只是简单介绍。在具体设计过程中,要结合产品特点,明确“
三规定
”,针对薄弱环节,借助专业工具开展设计,这要才能使可靠性工作更快更有效。
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