机械可靠性工程研究体系及发展方向

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机械可靠性工程研究体系及发展方向

作者：谢云娥

来源：《E动时尚·科学工程技术》2019年第16期

摘 要：随着社会的发展，我国的机械工程的发展也越来越迅速。在当今社会，人们对于各类产品的质量有着极高的要求，要想使产品获得用户认可度，就必须要提升产品的可靠性。机械可靠性是指机械产品在规定的条件和时间内，完成规定功能的能力。 关键词：机械可靠性工程；研究体系；发展方向 一、机械可靠性工程研究体系 1.1 机械可靠性工程研究的学科体系

机械可靠性工程是可靠性工程在机械工程领域的应用，是可靠性理论与机械工程相关理论的交叉边缘性学科。从研究内容及其发展历程上来看，机械可靠性工程与工程力学的研究紧密相连。

1.2 结构可靠性与机构可靠性

机械可靠性工程研究的领域大致可以归结为两部分，即结构可靠性和机构可靠性。结构可靠性主要研究受结构因素影响的机械强度、刚度与其承受载荷之间的关系以及由此产生疲劳、断裂、过度变形等失效行为的可靠性规律。结构可靠性问题是机械可靠性工程研究的基础领域，研究起步较早。20世纪40年代末期提出的“结构安全度”及“应力-强度干涉模型”为结构可靠性的研究奠定了理论基础。由于主要涉及工程力学的静力学理论，所以结构可靠性问题又可以称为静力学可靠性问题。机构可靠性主要研究机构及运动副系统在构件几何尺寸误差、摩擦磨损、弹性变形等因素影响下，造成产品预定功能失效或故障的运动学、动力学及弹塑性等方面问题的可靠性。机构可靠性是可靠性工程研究中相对薄弱的环节。与结构可靠性研究相比，机构可靠性的研究起步比较晚，是可靠性技术在机械工程中应用的新方向。 1.3 可靠性分析与可靠性设计

根据产品设计的结构、机构参数对其可靠性相关指标进行预测评估及分析计算的问题可以称之为可靠性工程第Ⅰ类问题，此即为可靠性分析问题。而可靠性工程的第Ⅱ类问题是根据产品的可靠性相关指标驱动产品零部件及系统的结构、机构参数设计，从而获得兼顾可靠性要求的机械设计结果，此即为可靠性设计问题。可靠性分析与可靠性设计都是机械可靠性工程研究的主要问题，是可靠性理论与机械工程相结合进行研究的着眼点，其任务就是利用可靠性数学及其它相关理论、方法建立起机械产品的结构、机构参数与可靠性指标之间的定量映射关系，从而为产品可靠性质量的提高提供理论依据及现实途径。


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二、机械可靠性的设计方法

研究机械可靠性基于其随机变量—应力和强度，运用概率和统计的方法定性、定量的分析产品的可靠性和失效率，需要综合考虑整体情况，选择相应的可靠性指标。强度因为受材料的力学性能、加工环节的波动和加工精度等因素的影响，也是一个具有一定离散性且服从一定分布规律的随机变量。所以，研究机械概率可靠性设计等同于研究机械结构的可靠性问题。机械可靠性由结构可靠性和机构可靠性构成。定量可靠性设计就是掌握机械零件的强度和应力分布、各种设计参数的随机性。机械可靠性的常用有效的方法是定性可靠性设计，在结构可靠性和机构可靠性中通常也采用这种方法。 三、机械可靠性工程研究发展方向 3.1 可靠度计算方法

严格来讲，可靠度计算方法属于可靠性数学理论的范畴，但是鉴于其在可靠性工程中的重要的理论基础地位，在此特别予以强调。可靠性工程关注于产品具体的可靠度及失效概率值。多年来关于可靠度的定量分析计算已经形成了一些比较成熟的方法，但是在当前工程实际对计算精度及效率要求日益提高的情况下，对可靠度计算方法的创新研究也显得日益重要。基于传统的应力强度干涉模型的可靠度计算方法主要有概率解析法和近似概率法。概率解析法是基于数学概率计算理论的精确概率分析方法，而由于实际机械结构和随机变量概率分布情况的复杂性，使完全精确的概率解析计算难以实现。近似概率法包括基于极限状态函数近似泰勒展开的一次二阶矩法、高次高阶矩法。其中高次高阶矩法虽然提高了状态函数泰勒展开的精度，但由于解析计算过程过于繁琐导致新的计算误差，故计算精度受到限制，应用较少。目前工程实际中应用较多的是基于极限状态函数线性泰勒展开的一次二阶矩法，包括矩分析法、变异系数法及JC法，其中JC法适用于基本随机变量为任意分布的可靠度求解，并且运算简捷、计算精度较高，是广泛应用的一种可靠度计算方法。基于大数定律的蒙特卡罗随机抽样模拟法（Monte Carlo法）也是可靠度计算的重要发展方向，尤其是20世纪90年代以后，结合先进的计算机技术逐渐发展出了具有不同特点的多种抽样模拟方法，包括：重要抽样法、子集模拟法、方向抽样法、响应面法。目前限制该类方法发展的主要瓶颈是计算成本和计算效率问题。另外，将有限元法与概率分析理论相结合应用于可靠性分析的概率有限元法，对极限状态函数难以用显函式表达的复杂结构可靠性分析提供了有效途径。 3.2 蒙特卡洛技术

Montecarlo技术是一种随机抽样技术，也称为随机模拟技术。其方法为设：y=g（x1，x2，...xn），其中x1，x2，...xn是基本的随机变量，f（x1），f（x2），...f（xn）分别为x1，x2，...xn的概率密度函数。按分布f（x1），f（x2），...f（xn）随机抽取一组x1，x2，...xn，计算：yj=g（x1，x2，...xn），其中j=1～m，检验y的分布，估计分布的参数。蒙特卡洛法是一种纯概率分析法，很少采用假设的分析方法，也无需求函数分布，所以精确度比较高。当进


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行多次模拟后，精确度会更高。在采用蒙特卡洛方法的时候，需要注意随机变量的基本分布，产生随机性好的随机变量，合理地估计抽样容量。 3.3 模糊可靠性理论

20世纪80年代，最早有人提出了用模糊数学方法处理可靠性设计中存在的模糊性问题，国内外研究人士就此进行了许多有益的探索研究。但是，由于研究起步晚、时间短，目前尚未形成完整的理论，初步的研究成果主要包括：建立模糊可靠性理论的必要性；扩展常规可靠性指标获得模糊可靠度、模糊失效概率、模糊故障率等指标；建立模糊可靠性指标的计算公式；对简单系统的模糊可靠性指标进行计算。为了处理实际机械系统中大量存在的模糊问题，对工程实践起到实际的指导意义，应该充分重视模糊可靠性理论的研究和发展。 结语

通过收集试验和使用阶段的数据，运用可靠性数理统计理论，提出一套针对整机和零部件的可靠性数据分析与评价系统。通过该系统，可以定量或定性分析影响产品可靠性的各项因素，动态反映整机和零部件的可靠性水平，为產品技术改进、制定产品可靠性增长方式和售后服务策略提供依据。 参考文献

[1]刘小宁，张红卫，韩春鸣，等.联接螺栓静强度的模糊可靠性设计研究[J].河北科技大学学报，2017，33（2）：126-130.

[2]陈致君.机械工程智能化的现状及发展方向探讨[J].江西建材，2017（24）：260-261. [3]张卫民，张贺川，宋雪枫.浅析我国机械制造技术现状及未来发展趋势[J].工程技术：引文版，2017（01）：00282.

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