摘要：汽车零部件可靠性是一种工程技术，是评价汽车产品质量的重要指标，也是影响汽车能否正常使用的首要问题。可靠性应该横贯产品全寿命周期，汽车可靠性始于设计阶段，并且贯穿于研制、制造、调试、运输、存放、使用、维修直到报废的全过程。当前，我国汽车的生产及销售规模都已位列世界第一，但汽车厂家的自主研发及生产能力还有明显不足，自主设计生产的汽车在首次故障里程、平均故障间隔里程、平均寿命、可靠寿命和额定寿命等方面远远落后于国外汽车。如何提高的汽车可靠性已经成为国内车企能否做大做强自主汽车的关键所在。
关键词：汽车零部件；可靠性管理模型；应用；
汽车产品的可靠性主要具有如下特点：复杂与组装性、重要性、差别性、可维修、体系结构为串联。可靠性的技术基础范围大致分为定性和定量的2 大类方法：定量化的方法要从故障（失效）的概率分布讲起，如何能定量地设计、试验、控制和管理产品的可靠性。定性方法则是经验为主，也就是要把过去积累处理失效的经验设计到产品中，使它具有免故障的能力。定性和定量方法是相辅相成的。可靠性设计和试验分析技术，其目的是在设计阶段预测和预防所有可能发生的故障和隐患，消除于未然，把可靠性设计到产品中去。
一、可靠性现状
自新中国造出第一辆汽车开始，为了提高产品寿命、改善产品质量，国内的各大厂家就在为提高汽车的可靠性而努力。很多厂家为了解决关键件的可靠性问题付出了高昂的成本，由于国内还没有形成一整套相应的技术体系能力，导致很多改进设计依靠经验进行的。依靠经验设计来提高产品可靠性往往需要更多的试制及试验，更长的开发周期，直接导致产品换代或者质量问题解决不及时。上世纪80 年代开始，国家对汽车可靠性提出了明确的标准，厂家也纷纷引进先进的CAD/CAE/CAM 技术应用于设计及制造，同时还引进了先进的管理经验。这些手段的提升，提高了汽车产品质量，同时增强了厂家的开发能力。在制造阶段，各厂家建设新的生产线，广泛采用了新工艺、新技术及工艺装备，使我国汽车业的制造技术水平有了较大提高。在售后服务阶段，各厂家相继建立自己的服务体系，方便用户维护，迅速反馈产品质量问题，以适应汽车市场日趋激烈的竞争。国内汽车产品开发中可靠性技术的应用还有较大欠缺。汽车设计过程中，依然依赖经验设计，可靠性设计体系不完善，没有使用相关的可靠性管理工具，可靠性知识普及度不够；零部件原材料性能不合格，质量检查不到位；制造机加工艺达不到技术要求，导致零部件质量不过关，过早失效。另外装配控制不严，螺栓扭矩达不到或者间隙调整不到位，甚至存在暴力装配等问题，导致整车可靠性降低。售后服务方面对用户反馈的失效情况缺乏系统的故障分析、维修性分析，降低产品改进的速度和效果。
二、汽车零部件可靠性管理模型研究
1.汽车零部件可靠性模型。一是汽车零部件可靠性管理系统的结构主要包括数据源、数据管理、数据集市、前端工具和应用几个部分组成。数据源：是数据仓库系统的基础，由多个异构的数据库组成，是整个系统的数据源泉。它由零部件可靠性管理内部信息和外部信息组成，内部信息主要是业务操作型数据库中的业务数据；外部数据主要是宏观环境数据信息和汽车行业信息。数据管理：是整个数据仓库系统的核心。在现有业务系统数据的基础上，对数据进行抽取、清理、并有效集成，按照主题进行重新组成，最终确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据。数据集市：对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析。前端工具与应用：前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用技术。二是模型设计及系统设计。系统数据模型采用星型模型。该模型由一个事实表和多个维表组成。事实表用于存放零部件可靠性管理的事实数据，其中的信息有多个维度，每个维度对应一个维表。维表包括相应维度的描述信息。例如，对于试验数据这个主题，建立了所示的数据模型。这种数据模型的优点是建模方便，并有效地支持用户从多个维度对数据进行分析。系统主要的功能模块有：故障模式影响分析、故障模式定性危害分析和故障模式定量危害分析。1）故障模式影响分析；2）故障模式定性危害分析；3）故障模式定量危害分析从而得出单点故障模式清单类严酷度故障模式清单。。1）研制可靠性分析软件，建立可靠性分析程序库。汽车零部件及总成可靠性分析常用软件有：可靠性数据分布检验软件、可靠性指标点估计和区间估计软件、可靠性增长分析软件、零件失效模式及故障原因统计分析软件、可靠性预测软件等。2）产品可靠性薄弱环节的统计分析。汽车零部件及总成的不可用时间包括故障停机时间和计划停机时间部分。计划停机属于预防维修，是按产品的检修规程安排的，故障停机是由于产品可靠性问题造成的。通常把累计故障停机时间比较长的处于前零件称为汽车零部件及总成可靠性的薄弱环节或关键零件。利用产品可靠性数据库和可靠性分析程序库，对大量现场可靠性数据进行统计分析可确定大型机械产品可靠性的薄弱环节。集中精力对产品的可靠性薄弱环节进行改进，可避免盲目对成千上万零部件平均使用力量，有效地提高整个汽车产品的可靠性水平。
2.数据分析。一是点估计。的某一未知参数的方法。总体期望值估计样本来自于总体，它必然在一定程度上反映总体的情况，所以可以用样本均值作为总体均值，即理论与实践证明，用样本的平均值来估计总体的平均值是可行的，但该方法估计的精度与容量n有关。样本容量较大时，点估计的精度较高，接近于总体参数的估计；而样本容量较小时，估计值的精度较低，且很有可能与实际有较大的差别。例如，从一批合格率为99%的轿车电喇叭中，抽取10件样本进行检测，如果发现有1件不合格时，合格率的点估计值若未发现不合格时如果样本容量再缩小，观察值的代表性便更差，这显然与事实不相符。二是总体方差估计。一般情况下，总体方差是未知的，只能用样本方差作为总体方差的估计值。但是，这种估计不是无偏的。要得到总体方差无偏的估计值，必须将样本的方差乘上一个与样本容量有关的修正系数，为了克服点估计法在容量较小时估计不准的弊端，在对汽车零部件进行可靠性数据分析时，可采取参数的区间估计法。该方法不仅利用样本对总体参数进行点估计，还要估计出一个区间，并且计算出该区间包容参数所具有的置信程度，这种形式的估计称为区间估计。实际上，区间估计就是要了解统计量与未知总体参数之间究竟相差多少，或者说，未知总体参数以多大的置信度落在给定的区间范围内。点估计是指用一组样本的观察值，去估计总体。二是例如，在检测某汽车制动鼓过程中，任意抽取6件，测得内径分别为279.96mm，280.11mm，280.05mm，279.98mm，280.02mm，280.08mm，若测得的数据服从正态分布且标准差为0.03，试求置信度为95%时的双侧置信区间；正态分布总体方差未知，求均值的置信区间，其中用表示该批样本的长度。总体方差估计法较总体期望估计法精度要高，且通过对样本方差的修正可得到总体方差无偏的估计值。采用参数区间估计法的正态分布均值和方差的区间估计法，可较精确地对汽车零部件的可靠性进行数据分析，但计算过程稍显复杂。
3.汽车零部件可靠性的概率设计。一是安全系数法。为了提高汽车零部件的可靠性，传统工程设计采用安全系数法。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆安全系数被定义为强度均值与应力均值之比，传统的安全系数法借助经典材料力学公式来计算机械零件的应力值，由于截面上应力分布的不均匀性、截面变化处的应力集中、表面粗糙度的影响、加工的残余应力以及零件尺寸大小等因素在均未得到反映，设计者只能凭借经验，选择一个加大的安全系数来保证设计的可靠性。其特点是将载荷、应力、尺寸等因素视为常量，安全系数的大小根据以往设计经验确定。目前，这种方法仍较广泛地应用于机械产品设计中。其优点是直观、简单，有一定的实践依据。其缺点是设计所考虑的因素与实际工况有很大的差别，主要表现为：构件所受的外载荷是随机变化的，各种零部件、构件的制造尺寸（在公差范围内）也是随机变化的，如果只考虑平均值或公称尺寸，就忽略了它们的随机波动情况，因而将不可避免地造成构件的“单薄”或“粗笨”，导致可靠性过低或过高。从经济性、可靠性和安全性方面考虑，这种方法是不科学的。二是概率设计法。从可靠性的概率设计角度来看，只有在强度高于应力，且强度分布与应力分布有一段距离时，结构才是可靠、安全的。这与安全系数法有着本质的区别。安全系数法的理想使用条件是材料失效应力与零件工作应力在完全相同的应力状态、尺寸、加工条件下取得，而这种理想化模型在实际工程中很难具备。汽车零件或构件在外载荷（热疲劳、应力疲劳、腐蚀）的作用下，材料内部的组织结构或晶体缺陷将发生相应变化，强度逐渐衰减，强度分布与应力分布发生干涉，从而可能发生失效，失效的概率取决于强度与应力的干涉情况。为了保证所设计构件的工作可靠性，必须对零部件或构件提出可靠度要求。强度分布与应力分布之间一旦发生干涉将可能导致失效，下面分析这种失效的概率大小。为计算方便，将动态的“强度- 应力模型”定为静态概率模型。由于概率设计方法将应力分布、强度分布、标准差等设计参数作为随机变量予以考虑，从而比较真实地反映了工程实际，使产品设计更经济、更安全、更可靠。
三、应用
1.系统实现及要点。在故障模式影响及危害性分析系统中，联机数据是数据仓库的基础数据源。由于汽车公司不同子公司的零部件可靠性管理管理信息系统是各自独立开发，开发时没有充分考虑到将来数据的整合。另外，有的子公司的管理信息系统已经更换或进行了升级。因此，源数据存在如下问题：1）数据分布在不同平台上，包括系统环境，如主机和各种纯文本等；2）同名数据项具有不同的业务含义或者不同业务含义具有相同的字段名等；3）相同意义的数据具有不同的格式，长度和类型；4）存在相当数量的备用字段，在不同的环境下，其解释和含义不同；5）表的键值字段较多，表间关联关系复杂，存在大量重复的字段，数据逻辑性较差。为此，在数据仓库建立中，需要对数据进行抽取，然后经过转换，以最大限度消除数据之间的不一致，再将整理后的数据装载到数据仓库系统中。在抽取业务系统数据时，要考虑抽取表的物理位置、抽取表中的字段及其含义、表之间的关系、字段之间的关系和业务操作规程等因素。抽取的难点在于如何解决异构数据源的兼容性问题，如用不同格式定义的零部件、日期等信息，需要用一定的程序逻辑进行定义和描述。在数据转换中要考虑：1）数据源的种类，分析各种数据源数据的存放形式，如数据库、文件、报表、档案等；2）字段级的转换规则，根据源表和目标表对应字段的格式、字段的使用方式确定；3）表级转换则根据源表和目标表兼顾表级合并与拆分确定；4）汇总字段、计算字段生成规则；5）是否需要创建和如何创建新表；6）转换失败时的解决方案等。转换的一项重要工作是表级合并与拆分规则及其汇总字段生成规则的设计。在生成汇总数据时，维的定义和分层非常重要。维确定了汇总数据的内容和方式，最重要的维是时间维和公司维。时间维的最小粒度是月份。公司维度的定义最小单位是公司或专业厂的生产制造单位（零部件可靠性管理基本以公司和专业厂级为主）。这样，时间维和单位维可根据需要进行上卷和下钻系统中维度定义的情况。数据加载就是把经过抽取和转换过的数据写入到数据仓库中。需要解决：1）初始加载和增量加载，充分估计数据量；2）目标数据库的物理分布；3）数据传输方式、压缩和解压方案和4）加载失败时的解决方案。
2.数控装备故障分析。数控装备故障分析是通过生产中记录的故障信息进行各种数据处理，找出导致故障的数控装备具体部件或模块，为今后及时更换或修复提供依据。一是故障频次主次图分析。故障频次主次图是行业制定可靠性改进工作的重要依据。数控装备整机可靠性是由各子部件的可靠性来保证的，而各子部件出现故障的频率是不同的，故障频次主次图就是把数控装备整机分解成几个子部件，按照子部件出现故障的频率进行分析，找到故障概率高的各个部件和模块。可以得到此批数控装备的故障频次主次图，故障频率最高的是主轴和刀库刀架的故障，在设备运行时应该多加关注，生产中增加一定量的备件。二是故障比重比。主次图分析故障频次主次图只能反映故障出现的频率，不能反映故障危害性的严重程度，这可能使后期相关技术决策产生误判，而故障比重比主次图可以更科学地反映各种故障危害性的严重程度，更准确地确定故障改进的主攻方向。故障比重比最高的是刀库刀架和XY 轴电机的故障，说明这故障的危害性是最严重的，其次是主轴和气动夹具。这些部件是影响该系列数控装备可靠性的主要因素。对故障部位也进行深入分析，利用故障频次主次图和故障比重比主次图找出了故障修复和可靠性改进的具体方向，本批数控装备可靠性改进的主要部件是刀库刀架和XY 轴电机。在今后的数控装备设计和制造中应该注重这些部件的可靠性改进。
3.可靠性的对策。一是明确可靠性在产品开发中的重要地位。开发一个新部件或者车型时，设计人员要融入可靠性设计理念，并将它体现在产品的设计过程中，追求高性能和结构先进性的同时，必须立足于产品的可靠性，可以采用新的技术、材料及工艺，让用户对产品的可靠性、耐久性、安全性放心，从而提高产品的质量和市场竞争力。否则，不管多么优秀的设计概念，都会失去市场及用户。所以必须建立可靠性第一的设计理念。二是提高零部件的可靠性。汽车由几万个零部件组成，零部件的质量直接决定了整车的质量。零部件的质量必须由主厂和配套厂家配合工作，共同来保证。配套厂家可以给设计人员一些合理的建议，设计试验人员对配套厂开发试制出来的产品进行严格的试验与审核，假如有不合格品，要找到影响可靠性的故障源，必须在产品生产准许之前消除故障源。这样，才能保证配套零部件的可靠性，从而提高整车的质量。装配人员应该具有保证产品可靠性的意识，掌握正确的装配工艺，避免暴力安装，在培训教育过程中要引导装配人员积累、总结和传授操作经验，同时质检部门应加强装配过程中的检验工作。
总之，只有重视每一个环节，才能更好的提高汽车的可靠性。同时对于售后维修人员来讲，要重视客户的直观评价，并将得到的第一手的质量问题准确及时地反馈给设计人员，为出现故障的车辆按照规范的流程进行换装，保障用户使用。同时注重与驾驶员的沟通，指导他们正确使用车辆以及进行日常的维护工作。
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论文作者:周如新
论文发表刊物:《基层建设》2018年第34期
论文发表时间:2019/1/15
标签：可靠性论文; 故障论文; 数据论文; 应力论文; 方差论文; 总体论文; 样本论文; 《基层建设》2018年第34期论文;