可靠性试验数据处理与数据充分性

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对于机械系统的可靠性问题,由于普遍存在的一种零件间的失效相关性--即共因失效(Common Cause Failare或称Common Mode Failure,简称CCF或CMF)使得机械系统可靠性分析与建模都非常复杂。由于“相关”是系统失效的普遍特征,忽略零件间失效的相关性,简单的在各零件失效相互独立的假设条件下进行系统可靠性分析与评价,常常会导致过大的误差,甚至得出错误的结论,由此可知传统的系统可靠性模型在对系统可靠性试验数据的处理上存在着信息遗漏的问题,因此建立更能反映实际情况的模型就显得十分重要了。 在谢里阳教授提出的“系统共因失效分析及其概率预测的离散化建模方法”中,从系统层的应力一强度干涉分析出发,建立了能反映共因失效这种失效相关性的系统失效概率模型,没有像传统系统可靠性建模那样做“各零件失效相互独立”的假设。其中最重要的是,在得到了较低阶试验数据验证的前提下,能对较高阶的共因失效概率作出同样精确的预测,是研究系统高阶失效的理论基础。 本课题所研究内容基于上述模型,从安全裕度和载荷粗糙度两个角度表达应力环境对于系统的影响情况,以Monte Carlo数字仿真技术对冗余系统进行考察,并以3/5系统为例,通过对比传统系统可靠性模型与“系统级”可靠性试验的区别,明了了系统层面可靠性试验的含义,避免了因采取传统的系统可靠性模型而导致的人为去除系统失效相关性信息的情况,在此基础上,对5/10高阶冗余系统进行了考察,分析了随着试验次数的增加,系统失效率,零件失效率,还有系统高阶失效率的变化规律,尝试针对系统可靠性试验及其信息的充分性问题提出相应的判断准则。
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