机械可靠性设计方法ppt课件.ppt

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1、机械可靠性设计方法1学习目标1.掌握应力—强度干涉理论2.掌握零件的强度和应力服从不同分布的可靠度计算3.了解可靠度与安全系数之间的关系4、熟练掌握典型零部件的可靠性设计方法5、了解零部件疲劳强度的可靠性设计方法2内容提要可靠性设计特点应力－强度干涉理论应力－强度干涉模型可靠度的一般表达式应力分布的确定强度分布的确定可靠度的计算方法应力和强度均为正态分布其它分布类型3常规机械强度设计分析零件所受到的载荷用结构力学或材料力学计算应力分布确定危险截面上的工作应力根据经验、失效类型及统计资料确定许用应

2、力静强度设计，许用应力用静强度指标除以相应的安全系数动载荷情况下，动载荷换算成静载荷计算疲劳失效情况下，用材料的疲劳极限保证最大工作应力不超过许用应力4常规机械强度设计缺点可靠程度不能量化设计中应用的载荷及材料性能等数据取的是平均值缺乏对设计参数统计规律的认识安全系数选择具有主观性和不确定性偏保守设计可靠度未必高造成材料的浪费和产品性能的降低5可靠度设计是一种概率设计将设计参数视为随机变量，属于某种概率分布的统计量用概率和统计方法求解用可靠度表达设计结果两方面的问题根据设计要求进行分析计算，确定

3、产品的可靠度根据设计任务提出的可靠度指标，确定零件的参数6可靠度设计的优点充分发挥零件材料的固有性能，节省材料找出各零件的薄弱环境或应力最高的危险点可以量化零件破坏的概率7载荷、强度、结构、尺寸、工况等都具有变动性和随机性。将应力和强度视为随机变量用概率和统计方法求解用可靠度表达设计结果可靠性设计与传统设计的区别可靠性设计传统设计将应力和强度视为一个确定值用安全系数表达设计结果8机械可靠性设计的目的和方法可靠性设计目的把规定的可靠性指标直接设计到产品中去，从而保证产品达到目标可靠性机械可靠性设计

4、基本方法(概率设计法)应力－强度分布干涉理论产品的强度和工作应力均为随机变量，呈分布状态，应用干涉理论将这两种统计分布联结到一起9机械可靠性设计过程框图10可靠性设计的步骤确定有关的设计变量和参数收集，分析相关数据零件材料的老化、损伤和故障失效的情况并揭示最本质的因素，从而追寻其原因用统计分析的方法使失效机理模型化，建立起用于可靠性计算的数学模型常见的失效模式主要有：材料屈服、断裂、疲劳、过度变形、失稳、腐蚀、磨损、振幅过大、噪声过大、蠕变和松弛等确定与失效模式对应的判据得出应力计算公式和应力的

5、分布11寻找导致零件致命的失效模式对于整个产品而言，产品的可靠性指标要合理地分配给各个零件考虑到功能、重要性、变化程度和设计的要求等因素也可以用优化设计的原则进行分配，以求得到最大经济效益条件下各零部件可靠性指标的最合理的匹配12应力－强度干涉理论应力-强度分布干涉理论以应力-强度分布干涉模型为基准在机械产品中，零件是正常还是失效决定于强度和应力的关系当零件的强度大于应力时，能够正常工作当零件的强度小于应力时，其发生失效因此，要求零件在规定的条件下和规定的时间内能够承载，必须满足以下条件δ——零

6、件（部件）的强度s——零件（部件）的应力13应力－强度干涉模型把应力和强度的分布在同一座标系中表示在应力和强度分布的交叉区域（干涉区），可能发生强度小于应力-即失效的情况根据应力和强度干涉情况，计算干涉区内强度小于应力的概率（失效概率）的模型，称为应力－强度干涉模型在应力－强度干涉模型中，根据可靠度的定义，强度大于应力的概率可表示为14应力－强度分布曲线15可靠度的一般表达式根据干涉模型计算在干涉区内强度大于应力的概率即可靠度。当应力为s1时，强度大于应力的概率为——强度分布密度函数应力处于区间

7、内的概率为——应力分布密度函数；16概率密度函数联合积分求可靠度17可靠度的一般表达式假设与为两个独立的随机事件，因此两独立事件同时发生的概率为因为上式为应力区间内的任意值，现考虑整个应力区间内的情况，有强度大于应力的概率（可靠度）为当已知应力和强度的概率密度函数时，根据以上表达式即可求得可靠度18可靠度的计算方法应力和强度均为正态分布利用应力－强度干涉理论，可靠度定义为强度大于应力的概率：当应力和强度均为正态分布时，有式中Ｚ——安全余量，由于应力和强度均为正态分布，根据正态分布的和（差）仍为正

8、态分布的性质，安全余量也为正态分布19可靠度的计算方法式中：，可靠度：将上式化为标准正态分布形式20式中：可靠度的计算方法从(1)式可知，当应力和强度的分布参数已知后，就可从正态分布表查得可靠度。因此，(1)式把应力分布参数、强度分布参数和可靠度直接联系起来，称之为“连接方程”，称之为连接系数，也称为可靠性系数(1)21现定义称为可靠度指标，根据（1）和（2）式得式（3）即强度与应力都是正态分布时，可靠度的计算公式可靠度的计算方法（2）（3）22正态分布的概率密度函数的概率密度函数23应力-强