第一讲
——汽车可靠性理论概述 ——
浦维达
浦维达 编著
汽车可靠性与零部件失效分析
上海国际汽车城人才培训学院
2008年6月
讲座主要内容
汽车可靠性理论概述
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 基本概念 研究内容 理论模型 工程应用 变形 断裂 磨损 腐蚀 晶体结构与缺陷 理化分析与试验 电镜分析技术 无损检测技术
汽车零件失效模式 零件失效分析方法
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第 讲 第一讲 汽车可靠性理论概述
? 1.1 汽车可靠性的基本概念 ? 1.2 汽车可靠性的研究内容 ? 1.3 汽车可靠性的工程应用
1.1 汽车可靠性的基本概念
? ? ? ? 1.1.1 1.1.2 1.1.3 1.1.4 可靠性的发展历史 汽车可靠性的定义 可靠性系统概念 系统可靠性模型
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1.1.1 可靠性的发展历史
? 可靠性理论形成的原因 二战期间 ? 保证军械的高度可靠而受到人们重视
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? 可靠性理论的形成 ? 运用概率论和数理统计对产品的可靠性、产品的质量特 五十年代 性进行定量研究
? 可靠性理论的应用 六十年代 ? 从空间技术到汽车、家用电器、心脏起搏器……
1.1.2汽车可靠性的定义 1.1.2汽车可靠性的定义
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? 汽车可靠性是指：汽车产品（总成或零部件）在 规定的使用条件下，在规定的时间里，完成规定 功能的能力。
汽车可靠性定义四因素 汽车产品 汽车整车 汽车总成 零部件 规定条件 工作条件 运用条件 维修条件 管理条件 规定时间 自然时间 行驶里程 工作循环 规定功能 设计规定 标准规定 法规规定 说明书
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◇ 可靠性的函数表达
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? 产品能否在规定的时间里完成规定的功能，取决 于产品固有的寿命T。如果产品的固有寿命比规定 的时间长，即T＞t，则该产品能可靠地完成规定 功能。
R(t)
R(t ) = P(T > t )
0 t
可靠度 随时间T的变化
◇ 产品的可靠度
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? 设有N件产品，在规定的条件下工作到规定的时间T，发生 故障(失效)的件数为 n(t)，还有(N-n)个产品仍在继续工 作，如果产品总数N足够大时，则产品在该产品在该时刻 的可靠度可近似地表示为：
R (t ) ≈
N ? n(t ) N
例如： 个零件汽车，在使用10000小时时 1000 有20个零件失效，则该产品 在10000小时时的 N ? n(t ) n(t ) 20 可靠度为 R (t ) ≈ ≈ 1? ≈ 1? ≈ 0.98 N N 1000
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◇ 失效概率（不可靠度）
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? 由于产品发生故障或失效的事件是随机的，产品的可靠度 与失效概率是互相对立的事件，根据概率的互补定理可知：
R (t ) + F (t ) = 1
? 失效概率（不可靠度）可近似地表示为：
F (t ) ≈
n(t ) N
1.1.3可靠性系统概念 1.1.3可靠性系统概念
? 系统可靠性基本术语 系统（ y 系统（System） ） 一个系统是由一 组零件（元件）、部 件、子系统或装配件 （统称为单元）构成 的、完成期望的功能、 并具有可接受的性能 和可靠性水平的一种 特定设计。
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◇ 系统的概念 系统的概念
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? 定义：能完成某一特定功能，由若干个彼此有联系的且又 能相互协调工作的单元组成的综合体，称之为系统。 ? 系统内的零部件是相互关联的； ? 系统内的零部件相互制约着系统的可靠性水平
◇ 汽车系统的概念
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? 汽车是由成千上万个零件组成的交通运输工具。也是一种 结构较为复杂的机电产品。由零件按照其作用分别装配在 一起，成为合件、组合件、总成（成为一种机构或装置） 等装配单位。这些装配单位，各自具有一定的功能，相互 间有一定的配合关系。将所有的装配单位有机地组合起来， 就组成了完整的汽车。 ? 系统与单元的含义是相对而言的，由研究的对象来确定。 对汽车来说，如果研究的对象为整车，那么单元就是指： 发动机、传动系、转向系、制动系、行走系、车身系、灯 光讯号系、车厢、专用装置等。如果研究的对象为发动机， 那么单元就是指机体、曲轴连杆、配器机构、冷却系组件、 润滑系组件、燃料系组件等等。
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◇ 对汽车可靠性认识的误区
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? 在原有整车基础上更换零件，只要这个零件可靠性水平足够高， 就符合要求。 ? 系统内所有零部件的可靠性水平均达到95%，因而整车的可靠性 水平就达到了95%。 ? 所有的零部件是优质的，汽车总体质量就是优质的。 ? 在汽车设计时，希望可靠性水平越高越好。 ? 可靠性水平和成本价格无关的。 ? 零部件可靠性和整车系统可靠性是相互独立的。 ? 质量管理就是可靠性管理。 ? 提高可靠性水平只要提高零部件可靠性水平就可以了。
这些观点错在哪里？
◇ 可靠性科学的研究领域
可靠性数学
? 数理统计 ? 理论分布
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可靠性工程
? 可靠性设计 ? 可靠性试验
可靠性物理
? 失效类型 ? 失效分析
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1.1.4 系统可靠性模型
(1)串联系统 (2)并联系统 (3)k/n表决系统 (4)串并联混合系统 (5)储备系统 (6)复杂系统
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最基本的可靠性模型有两种，分别 是串联系统模型和并联系统模型。
系统可靠性模型相互关系
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纯并联系统 串联系统 系 统 并联系统 理想旁联系统 非工作贮备系统 （旁联系统） 非理想旁联系统 工作贮备系统 （并联冗余系统） r/n表决系统
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◇ 串联系统的可靠性
? 系统可靠度为各子系统可 靠度的乘积
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Rs =
∏
n
Ri
1
2
…
n-1
n
i =1
? 可靠性串联系统中，可靠 性最差的单元对系统的可 靠性影响最大。
◇ 串联系统的可靠性
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?
?
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组件数改变系统可靠度的斜率
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串联系统组件数对组件的可靠度影响
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组件数对串联系统可靠性影响
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在串联系统中，系统内组件增加，可靠性水平降低！
◇ 并联系统的可靠性
? 系统可靠度为
Rs = 1 ?
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∏
i =1
n
Fi
1 2 … n-1 n
? 或者
Rs = 1 ? ∏ (1 ? Ri )
i =1 n
并联系统的逻辑框图
冗余最大 例：双管路制动系统
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◇ 并联系统的可靠性
并联：组件数对可靠度的影响
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并联：组件数增加，系统可靠度水平提高
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并联：系统可靠度与组件可靠度关系
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并联条件下，系统可靠度随着组件数增加，对组件的可靠度 依赖越来越小
并联：系统可靠性水平与组件数关系
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k/n表决系统 k/n表决系统
? 特例：1/n—串联系统 ? n/n—并联系统 ? 系统可靠度： k/n表决系统 n为组成系统的单元数,k为要求至少同 时正常工作的单元数。以2/3表决系统 为例计算可靠度 保证系统正常运行，有下面4种情况 ⑴A、B、C均正常工作 ⑵A失效B、C正常工作 ⑶B失效A、C正常工作 ⑷C失效A、B正常工作
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A B C
k/n表决系统 k/n表决系统
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复杂系统
? 分析方法：
? 分解分析方法：选择关键单元，先分 解系统，再组合计算。
可靠性复杂系统模型示例
例题：复杂系统的简单计算
假设各单元的可靠 度 Ra = 0.85 ，b = 0.9 ， c = 0.95 ， R R 计算图中的可靠度 R = ?
b
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a c
R = Ra ? [1 ? (1 ? Rb ) ? (1 ? Rc )
R = 0.85 × [1 ? (1 ? 0.90) × (1 ? 0.95)] R = 0.846
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单元重要度
? 分析单元重要度，可以找出系统的薄弱环节。 ? 单元i的概率结构重要度： ? 关键重要度 ? FV重要度 ? BP重要度
系统可靠性分析
? (1) 系统可靠度估计 引入单元可靠度函数，运用上述模 型即可计算系统可靠度。 ? (2) 寿命预测 根据系统可靠度，可以计算系统的 平均寿命、保证寿命、BX（如： B10）、可靠寿命等。此外，可 以计算系统的寿命分布规律、 失效率。
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1.2 汽车可靠性的研究内容
? ? ? ? ? 1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.2.4 1.2.5 系统可靠性分析 系统可靠性设计与分配 可靠性维修 可靠性管理 可靠性的热点问题
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1.2.1 系统可靠性分析
可靠性逻辑分析（故障树分析）
? 找出薄弱环节 ? 找出重要单元 ? 找出关联要素
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可靠性模型分析
? 串联系统 ? 并联系统 ? 复杂系统
可靠性理论分布
? 超几何分布，二项分布，泊松分布，正态分布，对数正态分 布，威布尔分布，指数分布，伽玛分布 ? 使用最多的是：正态分布、指数分布和威布尔分布
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可靠性逻辑分析
制动系失效 TOP
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TOP
与门 AND A 前轮制动失效 或门 B 后轮制动失效 或门 A OR B OR AND
前左制 动失效 1
前右制 动失效 2
后左制 动失效 3
后右制 动失效 4
1
2
3
4
双管路制动系统的抽象模型
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a b c b
a c
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可靠性理论分布的一般应用
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? 可靠性工程研究中，失效随时间分布规律的获得(或确定)， 是根据实际试验数据，应用统计分析的方法，考察这些数 据的分布特点，将其与理论概率分布对照，然后确定其符 合（服从）何种理论分布模型。这一过程，就是可靠性数 据分析方法，也叫统计分析方法。
采集数据
对照模型
推论结果
超几何分布
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超几何分布——一批产品共N件，其中不良品数为K件，现从这批 产品中取出n件进行检查，当抽样为不返回抽样时，求出n件样 品中不良品数为X的分布概率。
P( K = r ) =
? ? ? ? ? ? ?
r n C K C N? rK ? n CN
N……产品批量（总数） K……次品总数 n……抽样检验的样本容量 r……抽到的次品数 Ckr ……从K件次品中抽到r件次品的组合数 n C N ? rK……从（N－K）件正品中抽到(n-r)件正品的组合数 ? C n ……从K件样品中抽到r件样品的组合数
N
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二项分布
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? 在批量产品中，次品为 ，正品为 ，从中抽检n件，抽得次品数X为随 机变量，X取值的概率满足下列公式，则称为X服从二项分布，记作 X～B（n.p）。
P( X = x) =
n! q n ? x p x = C nx q n ? x p x x!( n ? x )!
? ? ? ?
χ……为抽得的次品数(x=0，1，2，……，n） n……为抽检数 p……为次品率 q……为正品率（ p = 1 ? q ）
泊松分布
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泊松分布——是二项分布的一种特殊形式，在二项分布中，当n越大，计 算越繁。若它的均值np→λ（λ为大于零的恒定值，p→0，n→∞）， 二项分布的极限为：
k P ( X = k ) = lim C n q n ?k p k n→∞
经推导得到表达式
P( X = k ) =
λk e ? λ
k!
特点是：试验次数多（即 n → ∞ ，）事件发生概率小（即 p → 0 ，）。 如汽车油漆表面的疵点，铸件上的砂眼数，汽车电脑板上电器元件故 障，都可用泊松分布来描述。正态分布又称为高斯分布。
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