部件失效

2024-05-03

部件失效（精选五篇）

部件失效篇1

关键词：输变电,金属材料,部件失效,原因分析,解决方法

输变电金属材料的使用贯穿于电网构建的整个过程, 包括线路的连接、电能的传递等等。当输变电的金属材料部件失效时, 就会使得设备的效能大大降低, 严重情况下会造成电网瘫痪, 并对电网的稳定性以及安全性也会造成很大影响。

1 输变电金属材料失效研究的意义

金属材料的失效是肯定会发生的, 只是出现时间早晚的关系。研究金属部件的失效问题是一种逆向思维, 它有助于研究预防失效方法的工作的展开。其研究意义具体表现为:首先, 它能够有效减少金属失效现象的发生, 在一定程度上有助于设备性能的提高, 避免因频繁更换零件而造成的经济损失;其次, 能够帮助维修人员改善维修技术, 提高设备维修的质量;再次, 对于失效故障的判断以及金属部件使用期限提供了可靠的依据;最后, 可为其技术改进提供了研究的方向以及方法, 是技术改进的重要推动力。

2 输变电金属材料部件失效原因分析

输变电金属材料部件主要包括变电站的金属部件、输电线路的金属部件以及导线、输电铁塔等。这些金属材料部件都存在因不同原因导致的失效现象, 具体表现为:

2.1 变电站失效现象分析

变电站金属部件失效主要表现在:隔离开关操作不当;断路器的部分零件如推杆的质量不合格或者安装方式不正确;铜铝过渡板因外力或者内力作用失效, 如在安装的过程中, 由于方式不正确或者用力过大, 会导致该铜铝过渡板产生一些细小的裂纹, 使得该零部件在长期的风力等外力作用下, 其裂缝会逐渐增大, 最终发生零部件断裂发生。当然, 由于该零部件的焊接面较小, 也会导致在其发生弯折现象时, 会沿着焊接面产生裂缝, 这均会导致铜铝过渡板的功能失效。

2.2 输电线路金属材料部件的失效现象分析

输电线路金属部件失效主要体现在:间隔棒在制造过程中, 中间混入气泡, 导致在使用过程中, 其里面的气泡发生膨胀或者突然扩展, 使得间隔棒断裂;当然, 线路的金属部件因各种原因发生变形、断裂、磨损等, 都会导致其功能受损或者完全失效;输电导线失效主要是由于其质量问题, 即在生产时, 导线的单质铁以及硅等杂质含量超标, 导致铝的纯度下降, 影响了导向传输电能的稳定性。

2.3 输电铁塔失效现象分析

输电铁塔的失效主要体现在:部分部件制作工艺不规范, 导致铁塔的强度下降, 容易发生部分断裂;铁塔的部分杆上面承载的线路过多, 超出了其自身的承载重量范围, 导致其在使用过程中, 很容易发生断裂。

3 输变电金属部件失效分类

输变电金属材料部件如变电站、输电线路、输电铁塔的失效, 究其原因可以分为以下几类:

3.1 因变形造成的失效

变形失效是指输变电的金属部件在使用过程中, 其受力或者弯折超过了该部件的受力范围或者最大弹性变形限度, 导致该部件的形状或者尺寸发生过度变形而失效。其失效的主要原因是:因部分零部件自身重量过大, 由于位置放的不是特别恰当而发生变形;零部件在设计时, 考虑不够全面, 安全度不高, 也是零部件发生变形的重要原因之一。

3.2 因疲劳而失效

疲劳失效与零件产生的交变应力有关。交变应力就是指零部件在工作过程中, 长时间的进行循环载荷, 从而使零部件内部产生的一种应力。在这种应力的作用下零部件发生的断裂称之为疲劳断裂。科学研究表明, 在某种情况下, 零部件可能也会因应交变力而突然断裂, 这就是疲劳失效。该现象发生的原理为:金属部件的尺寸大小突然发生变化而导致交变应力集中与某一位置, 从而使金属部件产生细小裂缝, 在交变应力长时间持续的作用下, 这些细小的裂纹会逐渐的增大, 相互之间发生连接, 从而产生大的裂纹, 直至裂纹过大而导致金属部件断裂。如:铜铝过渡板的焊接面发生断裂就是疲劳失效现象。

3.3 因腐蚀而失效

这是由于金属部件长时间受到周围环境中带有腐蚀性质的物质的影响, 而出现质量变轻、材料外形被破坏或者部件部分缺失等, 导致金属部件失效。如酸雨天气, 输电铁塔的某些金属部件会因酸雨的腐蚀而失效。

3.4 磨损失效

引起磨损失效一般有三个原因:一是该零件的所使用的材料本身不耐磨损;二是金属零件的工作状态, 即长时间处于摩擦状态;三是由于操作不当或者安装方式不恰当所引起的磨损。

4 对输变电金属部件失效现象的防范

针对上述输变电金属材料部件失效的现象分析结果, 进一步提出防范措施:

4.1 变电站失效现象防范

对于隔离开关, 应定期检查, 并且对焊接部位、操作频繁或者磨损部位进行重点检查, 当发现变形或者裂缝现象时, 必须及时进行零部件的替换;对于铜铝过渡板, 首先在制作过程中, 应该使用正确的、精确的制作工艺。其次, 在安装的过程中, 要注意使用正确的安装方法, 避免因用力过大而产生裂纹。

4.2 输电线路金属材料部件的失效防范

对于输电线路金属材料部件方面, 首先, 在采购零件之前, 必须进行产品检验, 将不合格的产品排除在外。同时, 在使用之前, 安检人员还应采用抽样测验等方式, 对这些零部件进行关于性能方面的二次测验, 使用双重关卡对零部件的质量进行把关;其次, 为了降低施工过程中因方式不当而造成零部件失效的频率, 技术人员应规范其安装方法, 严禁大力敲打等不规范行为;最后, 在定期维修过程中, 应着重检查风口以及使用时间较长的线路, 对于老化线路应及时更换。

对于导线, 主要在于加强其制作工序的监督, 最大限度的降低铝线中的杂质含量。同时, 在采购之前, 必须进行质量检测。

4.3 输电铁塔失效防范

针对输电铁塔失效现象, 首先在修建铁塔时, 必须按照国家相关部门对于铁塔修建的规定进行, 不能主观臆断, 按个人想象修建;其次, 在修建过程中, 必须注重细节, 对于容易发生腐蚀、断裂的地方, 加强防护。同时, 在修建之前, 必须设计科学合理的结构方案;最后, 必须重视对于修建铁塔的材料的监测, 严格禁止使用不合格的材料以及偷工减料现象的出现。

5 结束语

电能被广泛应用于社会的各个方面, 其在人们的日常生活中占有重要地位。但是, 在电能的运输过程中, 经常会因输变电金属材料部件的失效而导致电网不稳, 甚至停电。究其原因, 是由于零部件自身质量不过关、安装操作方法不当引起。因此, 为了减少输电金属材料部件失效现象的发生, 必须加强对金属部件的安全测验, 提高使用零件的质量。同时, 规范安装以及操作方法, 减少因人为失误产生的失效现象。

参考文献

[1]卢展强, 张兴森.输变电金属材料部件失效分析与对策[J].广西电力, 2014, 37 (1) :42-44.

[2]迟磊.输变电金属材料部件失效与措施[J].黑龙江科技信息, 2015 (7) .

[3]李生平, 王志惠, 何喜梅, 等.青海电网金具失效分析研究[J].青海电力, 2011, 30 (2) :17-19.

汽车零部件失效篇2

1.1汽车零部件失效的概念

所谓失效是指汽车零部件失去原设计所规定的功能，导致汽车技术状况变差，包括完全丧失原定功能，功能降低和严重损伤等，如果继续使用将会失去安全性和可靠性。

因为汽车零部件的技术状况会随着零部件的使用过程逐渐发生变化，因此通过分析汽车零部件的性能恶化过程，然后有针对性的采取改进措施，对于维持汽车的技术水平具有非常重要的作用。

1.2汽车零部件失效的分类

汽车零部件按失效模式分类可以分为：一是磨损，包括粘着磨损、表面疲劳磨损、磨料磨损、微动磨损、腐蚀磨损，如齿轮表面和滚动轴承便面的麻点、曲轴“抱轴”等。

二是疲劳断裂，包括低应力高周疲劳、高应力低疲劳周疲劳、热疲劳、腐蚀疲劳，如齿轮轮齿折断、曲轴断裂等。

三是腐蚀，包括化学腐蚀、穴蚀、电化学腐蚀，如湿式汽缸套外壁麻点。

四是变形，包括过量弹性变形、过量塑性变形和蠕变，如曲轴弯曲、基础件变形等。

五是老化，如橡胶轮胎、塑料器件龟裂、变硬等。

失效模式是研究汽车零部件失效的关键，同一个零件可能同时存在集中失效模式。

2.汽车零部件失效的原因

2.1设计制造方面的原因

汽车零部件的设计制造不合理是造车汽车零部件早期失效的主要原因之一。

如汽车零部件的材料选择方面，我国GB5216标准规定的齿轮钢淬透性带宽为12HRC，而美国休斯通用公司为8HRC，日本小松为5HRC，远远不及国外汽车生产企业的标准要求。

如汽车零部件的设计方面，轴的台阶处直角过渡、过小的圆角半径、尖锐的棱边等造成的应力集中处，都会成为汽车零部件破坏的成因。

2.2工作条件方面的原因

汽车零部件失效工作条件方面的原因主要包括：一是工作环境，由于汽车零件所在环境介质、工作温度、润滑情况、使用状况等因素的影响，极可能会产生磨损或热应力引起的热变形、热膨胀等失效。

二是零件受力状况，如齿轮轮齿根部所受的弯曲载荷及表面承受的接触载荷等。

2.3使用维修方面的原因

一是使用方面，如果汽车不重视维修，不能按照规定定期进行检修，汽车长期处于超载、润滑不良，频繁低温冷启动等状态，都会造成汽车零件失效。

二是维修方面，主要包括配合情况、汽车维护状况以及零件修理过程中是否出现损伤或缺陷等问题。

3.汽车零部件磨损失效模式

汽车零部件磨损是指汽车在运行过程中，零件与零件之间、周围液体或汽车之间的`接触，生产的阻碍运动的效应，它是摩擦效应的一种表现和结果，与零部件所受的应力状态、材料的组织结构、使用与润滑条件等因素相关。

磨损的发生往往会使得零件的形状、尺寸以及表面性质等发生变化，从而降低汽车零件的工作性能，但是磨损也有有益的一面，如汽车新零件的磨合，将会增加汽车零件的使用性能。

汽车零部件磨损按表面破坏激励和特征，可以将其分为粘着磨损、磨料磨损、腐蚀磨损、疲劳磨损等类型。

其中，粘着磨损和磨料磨损是汽车零部件磨损的主要形式，其他则是只会出现在某种特定条件下。

据相关部门统计有超过3/4的汽车零部件失效或报废都源于磨损，因此论文中将重点阐述汽车零部件的磨损失效模式。

3.1粘着磨损

粘着磨损主要是由于金属表面符合过大、温度过高，破坏了金属表面的油膜而导致的零部件的摩擦表面直接接触而发生的粘着，使得零部件表面的金属转移到另一个零件表面引起的磨损。

造成粘着磨损的原因主要在于材料特性、零部件表面粗糙度、润滑油、运动速度和单位面积上升压力等因素，如润滑油的使用方面，如果能够保证足够的润滑油，以及润滑油的粘度、工作温度，则会有效保护零部件表面的氧化膜，延长零部件的使用寿命。

由于摩擦区形成的热是引起粘着磨损的根本原因，因此一方面可以将摩擦区的温度降低到润滑油热稳定性的临街温度和金属热稳定性的临界点，通过减少摩擦区的温度降低粘着磨损或是在材料的选择上采用热稳定性较高的合金钢;另一方面可以通过改善摩擦区的结构、形状、尺寸等，减少粘着磨损引起的汽车零部件失效。

3.2磨料磨损

磨料磨损是指魔草表面间存在的硬质颗粒引起的磨损，通常将这些空气中的灰尘、运动过程中零部件自身脱落的金属颗粒以及润滑油中的杂质等称之为磨料。

在各类磨损形式中大约占磨损总消耗的50%，是危害最为严重的磨损形式。

磨料磨损主要包括：擦痕，如柴油机配油漆的针阀偶件;磨料进入齿面间的疲劳剥落或磨料进入轴承间极易发生的塑性挤压。

空气中的尘沙和沙粒是造成汽车磨损，尤其是汽车发动机磨损的主要原因，因此可以采用润滑油滤清，经常清洗机油滤清器等方面提高零部件表面的硬度，从而增强零部件的耐磨性。

同时，当材料表面的硬度是磨料硬度的1.3倍时时磨料磨损的最小值，磨料尺寸越大，磨损量就会增加，直至达到最大值，所以材料的优选对于减少磨料磨损引起的汽车零部件失效具有显著的作用。

3.3疲劳磨损

所谓疲劳磨损是指在交变载荷作用下，发生在滚动及滚动与滑动并存的零部件表层产生的剥落现象，如齿轮齿面，一般疲劳磨损可以分为非扩展性疲劳磨损和扩展性疲劳磨损。

非扩展型疲劳磨损主要是由于周期性的接触压力作用，在摩擦便面产生的麻点，且麻点会随着单位接触面积的降低而停止。

而扩展性疲劳磨损主要是材料塑性较差是，接触表面面对较大的压应力而产生的裂纹，并随着金属脱落形成凹坑和小麻点，致使汽车零部件停止工作。

疲劳磨损通常是摩擦和疲劳的共同作用的结果，失效过程可以分为疲劳核心裂纹的形成以及疲劳裂纹的发展直至材料微粒的托等两个阶段。

参考文献：

[1]汽车维修技术/张金柱.北京：机械工业出版社，.7

部件失效篇3

可靠性标准已成为评价设计产品质量高低的重要指标之一。在机械结构设计过程中, 只有考虑各个设计参数的统计分散性能, 才能更好地反映机械结构的真实状况。目前可靠性设计[1,2,3,4]和基于可靠性的灵敏度分析[5,6,7,8]在理论和方法上都达到了一定的水平, 取得了一定的经济效益。稳健设计作为一种低成本、高可靠性的设计思想, 不仅提高了产品的质量, 而且降低了生产成本, 被广泛应用于产品设计领域。随着稳健设计理论的丰富和发展, 一些稳健设计思想应运而生, 如极小化灵敏度的稳健设计[9]、基于非概率可靠性理论的稳健设计方法[10]及基于凸集模型的稳健设计理论[11,12]等。

在实际工程中, 由于激励的同源性和失效模式状态函数参数表征的同一性, 使得机械部件失效模式之间普遍存在相关性。针对这一问题, 文献[13,14]分别提出了一般界限理论和概率网络估算技术, 但由于精度较低难以控制而限制了其应用范围。文献[15]在O.Ditlevsen二阶窄界理论[16]的基础上, 进一步提出考虑主次失效模式相关系数的近似方法。然而, 客观全面考虑多失效模式作用下的机械部件可靠性分析和优化设计的算法还不多见。由此, 本文对多失效模式机械零部件可靠性稳健设计进行研究。

1 多失效模式机械零部件概率摄动技术结构可靠性分析的目标是确定系统的可靠度

R=P (G>0) =∫∞0fG (G) dG (1)

G (X) = (g1 (X) , g2 (X) , …, gm (X) ) T

式中, X为包含有材料、载荷、几何特性等不确定参数的随机向量, 它们的前四阶概率统计特性是已知的;G (X) 为结构失效状态函数, 根据失效形式可具体化为静强度失效、疲劳强度失效以及刚度失效等问题。

将随机参数向量X和状态函数G (X) 表示为

X=Xd+εXp (3)

G (X) =Gd (X) +εGp (X) (4)

这里ε为一小参数, 下标d的部分表示随机参数中的确定部分, 下标p的部分表示随机参数中的随机部分, 且具有零均值。分别对上面两式取均值、方差、三阶矩和四阶矩, 有

$μ_{g_{i}} = E [G_{i} (X)] = \bar{g}_{i} (X) = g_{i d} (X)$ (5)

$σ_{g_{i}}^{2} = V a r [g_{i} (X)] = (\frac{\partial g_{i d} (X)}{\partial X^{Τ}})^{[2]} C o v (X)$ (6)

$μ_{3 g_{i}} = Τ m [g_{i} (X)] = (\frac{\partial g_{i d} (X)}{\partial X^{Τ}})^{[2]} Τ m (X)$ (7)

$μ_{4 g_{i}} = F m [g_{i} (X)] = (\frac{\partial g_{i d} (X)}{\partial X^{Τ}})^{[2]} F m (X)$ (8)

其中, (·) [k]表示 (·) 的k阶Kronecker积, (·) [k]= (·) ⨂ (·) ⨂…⨂ (·) 。

当考虑多个失效模式时, 由一次二阶矩法可定义每种失效模式可靠度指标为

$μ_{S Μ_{i}} = \frac{μ_{g_{i}}}{σ_{g_{i}}} = \frac{E [g_{i} (X)]}{\sqrt{V a r [g_{i} (X)]}}$ (9)

由四阶矩理论[17], 可获得各阶失效状态函数定义的可靠度指标为

$β_{F Μ_{i}} = \frac{3 (α_{4 g_{i}} - 1) β_{S Μ_{i}} + α_{3 g_{i}} (β_{S Μ_{i}}^{2} - 1)}{\sqrt{(9 α_{4 g_{i}} - 5 α_{3 g_{i}}^{2} - 9) (α_{4 g_{i}} - 1)}}$ (10)

α3gi=μ3gi/σ $_{g_{i}}^{3}$ α4gi=μ4gi/σ $_{g_{i}}^{4}$

结构各阶各阶失效状态的可靠度为

RFMi=1-Φ (-βFMi) (11)

式中, Φ (·) 为标准正态分布函数。

考虑多失效模式机械零部件失效模式间相关性, 应用概率摄动法确定的各阶失效模式间协方差和相关系数为

$C o v (g_{i}, g_{j}) = \frac{\partial g_{i d} (X)}{\partial X^{Τ}} \frac{\partial g_{j d} (X)}{\partial X^{Τ}} C o v (X)$ (12)

$ρ_{i j} = \frac{C o v (g_{i}, g_{j})}{\sqrt{V a r [g_{i} (X)]} \sqrt{V a r [g_{j} (X)]}}$ (13)

可求得系统整体可靠度为

R=1-Φ′ (ρ, -βT) (14)

β= (βFM1, βFM2, …, βFMm) T

式中, Φ′ (·) 为多维标准正态联合概率分布函数;β为各阶失效模式四阶矩可靠性指标;ρ为失效模式相关系数矩阵, 其元素可由式 (13) 求得。

一般情况下, 多维标准联合正态概率分布函数的计算需要采用数值方法, 可参阅文献[18]。

2 多失效机械零部件可靠性灵敏度分析

基于梯度算法的结构灵敏度分析方法, 对于指导结构修改和优化设计有着十分重要作用[19]。机械可靠性灵敏度设计可以充分反映各设计参数对机械零部件失效的影响程度。然而针对多失效模式下机械零部件的可靠性灵敏度分析和设计问题, 目前在理论分析和工程设计实例中均考虑得不够全面, 这与实际机械零部件中多失效模式的普遍存在形成较为突出的矛盾。

由式 (14) , 基于四阶矩技术多失效模式机械零部件可靠度为

R=1-Φ′ (ρ, -βFM1, -βFM2, …, -βFMm)

可确定系统可靠性R对随机参数向量X中任意元素x的参数灵敏度为

$\begin{array}{l} \frac{\partial R}{\partial x} = ϕ (ρ, - β_{F Μ_{1}}, - β_{F Μ_{2}}, \dots, - β_{F Μ_{n}}) \cdot \\ (\sum_{i = 1}^{m} \frac{\partial β_{F Μ_{i}}}{\partial x} - \sum_{i = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} \frac{\partial ρ (g_{i}, g_{j})}{\partial x}) (15) \end{array}$

其中, ϕ (·) 为n维正态联合概率密度函数[19]:

$ϕ (ρ, X) = (2 π)^{- n / 2} | ρ |^{- 1 / 2} (- \frac{1}{2} X^{Τ} ρ^{- 1} X)$ (16)

$\begin{array}{l} \frac{\partial β_{F Μ_{i}}}{\partial x} = \frac{\partial β_{F Μ_{i}}}{\partial μ_{g_{i}}} \frac{\partial μ_{g_{i}}}{\partial x} + \frac{\partial β_{F Μ_{i}}}{\partial σ_{g_{i}}} \frac{\partial σ_{g_{i}}}{\partial x} + \\ \frac{\partial β_{F Μ_{i}}}{\partial μ_{3 g_{i}}} \frac{\partial μ_{3 g_{i}}}{\partial x} + \frac{\partial β_{F Μ_{i}}}{\partial μ_{4 g_{i}}} \frac{\partial μ_{4 g_{i}}}{\partial x} (17) \end{array}$

$\begin{array}{l} \frac{\partial β_{F Μ_{i}}}{\partial σ_{g_{i}}} = - \frac{1}{2 σ_{g_{i}}^{2}} {\frac{12 β_{S Μ_{i}} α_{4 g_{i}} + 3 (α_{4 g_{i}} - 1) + 3 (β_{S Μ_{i}}^{2} - 1) α_{3 g_{i}} + 2 β_{S Μ_{i}}^{2} α_{3 g_{i}}}{\sqrt{(9 α_{4 g_{i}} - 5 α_{3 g_{i}}^{2} - 9) (α_{4 g_{i}} - 1)}} - \\ \frac{[3 (α_{4 g_{i}} - 1) β_{S Μ_{i}} + (β_{S Μ_{i}}^{2} - 1) α_{3 g_{i}}] [(- 36 α_{4 g_{i}} + 30 α_{3 g_{i}}^{2}) (α_{4 g_{i}} - 1) - 4 (9 α_{4 g_{i}} - 5 α_{3 g_{i}}^{2} - 9) α_{4 g_{i}}]}{2 [(9 α_{4 g_{i}} - 5 α_{3 g_{i}}^{2} - 9) (α_{4 g_{i}} - 1)]^{3 / 2}}} (18) \end{array}$

$\frac{\partial β_{F Μ_{i}}}{\partial μ_{3 g_{i}}} = \frac{1}{σ_{g_{i}}^{3}} {\frac{β_{S Μ_{i}}^{2} - 1}{\sqrt{(9 α_{4 g_{i}} - 5 α_{3 g_{i}}^{2} - 9) (α_{4 g_{i}} - 1)}} + \frac{5 [3 (α_{4 g_{i}} - 1) β_{S Μ_{i}} + (β_{S Μ_{i}}^{2} - 1) α_{3 g_{i}}] (α_{4 g_{i}} - 1) α_{3 g_{i}}}{[(9 α_{4 g_{i}} - 5 α_{3 g_{i}}^{2} - 9) (α_{4 g_{i}} - 1)]^{3 / 2}}}$ (19)

$\frac{\partial β_{F Μ_{i}}}{\partial μ_{4 g_{i}}} = \frac{1}{σ_{g_{i}}^{4}} {\frac{3 β_{F Μ_{i}}}{\sqrt{(9 α_{4 g_{i}} - 5 α_{3 g_{i}}^{2} - 9) (α_{4 g_{i}} - 1)}} - \frac{1}{2} \frac{[3 (α_{4 g_{i}} - 1) + (β_{S Μ_{i}}^{2} - 1) α_{3 g_{i}}] [(9 α_{4 g_{i}} - 5 α_{3 g_{i}}^{2} - 9) + 9 (α_{4 g_{i}} - 1)]}{[(9 α_{4 g_{i}} - 5 α_{3 g_{i}}^{2} - 9) (α_{4 g_{i}} - 1)]^{3 / 2}}}$ (20)

$\frac{\partial β_{F Μ_{i}}}{\partial μ_{g_{i}}} = \frac{3 (α_{4 g_{i}} - 1) + 2 β_{S Μ_{i}} α_{3 g_{i}}}{σ_{g_{i}} \sqrt{(9 α_{4 g_{i}} - 5 α_{3 g_{i}}^{2} - 9) (α_{4 g_{i}} - 1)}}$ (21)

$\frac{\partial μ_{g_{i}}}{\partial x} = \frac{g_{i d} (X)}{\partial x} |_{X = \bar{X}}$ (22)

$\begin{array}{l} \frac{\partial σ_{g_{i}}}{\partial x} = \frac{1}{2 σ_{g_{i}}} \sum_{p = 1}^{n} \sum_{q = 1}^{n} (\frac{\partial^{2} g_{i}}{\partial X_{p} \partial x} \frac{\partial g_{i}}{\partial X_{q}} + \\ \frac{\partial g_{i}}{\partial X_{p}} \frac{\partial^{2} g_{i}}{\partial X_{q} \partial x}) C o v (X_{p}, X_{q}) (23) \end{array}$

$\frac{\partial μ_{3 g_{i}}}{\partial x} = 3 \sum_{p = 1}^{n} (\frac{\partial g_{i}}{\partial X_{p}})^{2} \frac{\partial^{2} g_{i}}{\partial X_{p} \partial x} Τ m (X_{p})$ (24)

$\frac{\partial μ_{4 g_{i}}}{\partial x} = 4 \sum_{p = 1}^{n} (\frac{\partial g_{i}}{\partial X_{p}})^{3} \frac{\partial^{2} g_{i}}{\partial X_{p} \partial x} F m (X_{p})$ (25)

$\begin{array}{l} \frac{\partial ρ_{i j}}{\partial x} = \frac{\partial C o v (g_{i}, g_{j}) / \partial x}{σ_{g_{i}} σ_{g_{j}}} - \\ C o v (g_{i}, g_{j}) (\frac{\partial σ_{g_{i}} / \partial x}{σ_{g_{i}}^{2}} + \frac{\partial σ_{g_{j}} / \partial x}{σ_{g_{i}}^{2}}) (26) \end{array}$

$\begin{array}{l} \frac{\partial C o v (g_{i}, g_{j})}{\partial x} = \\ \sum_{p = 1}^{n} \sum_{q = 1}^{n} (\frac{\partial^{2} g_{i}}{\partial X_{p} \partial x} \frac{\partial g_{j}}{\partial X_{q}} \frac{\partial g_{i}}{\partial X_{p}} \frac{\partial^{2} g_{j}}{\partial X_{q} \partial x}) C o v (X_{p}, X_{q}) (27) \end{array}$

将已知条件和式 (16) ～式 (27) 的计算结果代入式 (15) , 即可获得系统可靠性对各个随机参数的灵敏度∂R/∂XT。

3 基于灵敏度的优化设计

设计过程中, 为使机械产品的性能对各种随机因素的影响不敏感, 通常可考虑稳健设计。其基本思想是使产品质量对设计参数的微小变化不敏感, 即具有较大的容差能力, 从而保证较优的性能指标。基于灵敏度最小的机械零部件可靠性稳健优化设计模型可表示为

式中, Y为稳健设计变量, 且通常有Y⊆X; $Ρ (\cap_{i = 1}^{m} g_{i} (X) \geq 0)$ 为m阶失效模式联合作用下系统可靠度;R0为给定的系统期望可靠度;hi (Y) 为第i个等式约束;qj (Y) 为第j个不等式约束;f (Y) 为总体优化目标;fk (Y) 为分目标, 可具体化为若干机械结构尺寸优化目标 (如质量、体积、容积等) 和系统可靠度对随机参数灵敏度最小优化目标;ωk为分目标函数fk (Y) 的加权因子, ωk≥0, 其值决定于各目标函数的数量级及重要程度, 本文采用加权组合法中的像集法[20]来确定加权因子ωk。

对于可靠度对设计参数灵敏度最小优化目标, 本文取为

$f_{R S} (Y) = \sqrt{\sum_{i = 1}^{s} (\frac{\partial R}{\partial Y_{i}})^{2}}$ (29)

式中, ∂R/∂Yi为结构可靠度对设计参数Yi的可靠性灵敏度。

确定优化目标函数和约束函数以后, 调用非线性约束优化算法, 即可对多失效模式下机械结构可靠性稳健优化设计问题进行求解。

4 数值算例

汽车零部件作为汽车的基本组成部分, 其性能的好坏直接关系着系统整体性能的优劣, 尤其在竞争日益激烈的汽车行业中, 可靠性与经济性等多种性能指标的综合考虑愈显其重要性。

前轴用来在两轮和弹簧间传递力、力矩, 受弯矩扭矩联合作用。为合理利用材料, 保持各处近似等强度, 通常中部采用工字梁设计, 如图1所示。

结构截面系数为

$W_{x} = \frac{a (h - 2 t)^{3}}{6 h} + \frac{b}{6 h} [h^{3} - (h - 2 t)^{3}]$

结构极截面系数为

$W_{ρ} = 0.8 b t^{2} + 0.4 \frac{a^{3} (h - 2 t)}{t}$

危险截面的最大正应力和剪应力分别为 $σ = \frac{Μ}{W_{x}}$ 和 $τ = \frac{Τ}{W_{ρ}}$ , 其中M、T分别为弯矩和扭矩。

由工程实际状况, 考虑前轴的静强度失效、循环载荷作用下的疲劳强度失效以及扭转刚度失效三种失效模式, 各阶极限状态方程分别为

$g_{1} = σ_{s} - \sqrt{σ^{2} + 3 τ^{2}}$

$g_{2} = σ_{- 1 Κ} - \sqrt{σ^{2} + 4 (α τ)^{2}}$

$g_{3} = [φ] - φ = [φ] - \frac{Τ l}{G W_{ρ}}$

式中, g1为静强度失效状态函数;g2为疲劳强度失效状态函数;g3为扭转刚度失效状态函数;σs为静强度屈服极限;σ-1K为疲劳强度屈服极限;α为扭转应力性质折算系数, 一般取为0.6;[φ]为轴许用偏转角;φ为轴偏转角;l为轴受扭矩作用距离;G为材料剪切弹性模量。

国产某种汽车前轴的材料特性为σs=650MPa, σ-1K=420MPa, G=210GPa;尺寸参数为a=12mm, b=65mm, t=14mm, h=85mm, l=500mm;外载荷参数为M=180N·mm, T=165N·mm。基本随机变量X= (a, b, t, h, l, M, T) T。假设工程实际参数认为是服从任意分布的随机变量, 前四阶矩如表1所示。

应用式 (14) 、式 (15) , 求得各阶失效模式间相关系数矩阵为

$ρ = [\begin{matrix} \begin{array}{l} 1.0000 \end{array} & \begin{array}{l} 0.9999 \end{array} & \begin{array}{l} 0.8868 \end{array} \\ 0.9999 & 1.0000 & 0.8865 \\ 0.8868 & 0.8868 & 1.0000 \end{matrix}]$

可见, 由于结构各阶失效模式表征参数的同一性和外载荷的同源性, 失效模式是相关的。由四阶矩技术获得结构各阶可靠性指标、各阶可靠度以及结构整体可靠度如表2所示。

假设各个失效模式间相互独立, 不考虑失效相关可得结构整体可靠度为

Rind=RFM1RFM2RFM3=

0.958 06×0.996 59×0.998 76=0.953 61

考虑最危险环节 (主要失效模式) 结构可靠度为

Rmin=min (RFM1, RFM2, RFM3) =0.958 06

其中, 下标ind和min分别表示“独立”和“最弱”。

选取一组服从给定随机参数特征的参数序列 (其中每个随机数个数为10万个) , 进行Monte-Carlo随机模拟后得到结构可靠度为RMCS=0.957 98, 这与本文算法所得结果吻合。

应用本文方法, 确定结构可靠性对结构随机参数和载荷随机参数的可靠性灵敏度为

$[\begin{matrix} \begin{array}{l} \partial R / \partial a \end{array} \\ \partial R / \partial b \\ \partial R / \partial t \\ \partial R / \partial h \\ \partial R / \partial l \\ \partial R / \partial Μ \\ \partial R / \partial Τ \end{matrix}] = [\begin{matrix} \begin{array}{l} 0.31473 \times 10^{- 5} \end{array} \\ 0.89930 \times 10^{- 6} \\ 0.66254 \times 10^{- 5} \\ 0.25659 \times 10^{- 6} \\ - 0.88570 \times 10^{- 7} \\ - 0.67356 \times 10^{- 14} \\ - 0.46843 \times 10^{- 12} \end{matrix}]$

由结构可靠性灵敏度矩阵dR/dXT可以看出, 结构的截面尺寸的增加, 其结果将使前轴趋于更加可靠, 而结构受扭矩作用距离l、承受转矩M和扭矩T的增加, 其结果将使结构更加趋于失效。就变化程度而言, 结构几何尺寸的结构可靠性灵敏度要大于外载荷的灵敏度。也就是说, 使结构趋于可靠的随机参数灵敏度顺序为结构几何尺寸、外力作用位置、外载荷。结构尺寸中, 厚度t的增加, 对提高结构可靠性最为有效, 工字腰宽a、底宽b和高h相应按顺序次之。

本算例可靠性稳健优化设计中, 材料特性为σs=650MPa, σ-1K=420MPa, G=210GPa。外载荷参数M、T、l为服从任意分布的随机变量, 统计特性如表1中相关数据所示。采用随机优化方法对结构尺寸向量Y= (a, b, t, h) T进行稳健设计。目标函数中取整体结构质量最轻和可靠性灵敏度最小, 它们对应的分目标函数分别为

fW (Y) =Y1 (Y4-2Y3) +2Y2Y3

$f_{R S} (Y) = \sqrt{\sum_{i = 1}^{4} (\frac{\partial R}{\partial Y_{i}})^{2}}$

为保证结构的适用性, 尺寸约束为 Y3-Y1≥2, 10mm≤Y1≤14mm, 60mm≤Y2≤70mm, 12mm≤Y3≤16mm, 70mm≤Y4≤100mm;期望系统可靠度为R0=0.9999, 应用本文方法进行可靠性稳健设计。

通过编程计算, 选取参数初值a=12mm, b=65mm, t=14mm, h=85mm, 求得优化结果并对其进行圆整后可得a=14mm, b=60mm, t=16mm, h=70mm;优化计算后可靠度为0.999 901;可靠度对随机参数灵敏度为

$[\begin{matrix} \begin{array}{l} \partial R / \partial a \end{array} \\ \partial R / \partial b \\ \partial R / \partial t \\ \partial R / \partial h \\ \partial R / \partial l \\ \partial R / \partial Μ \\ \partial R / \partial Τ \end{matrix}] = [\begin{matrix} \begin{array}{l} 0.12292 \times 10^{- 13} \end{array} \\ 0.40633 \times 10^{- 14} \\ 0.23531 \times 10^{- 13} \\ 0.16940 \times 10^{- 14} \\ - 0.13674 \times 10^{- 15} \\ - 0.57249 \times 10^{- 22} \\ - 0.15482 \times 10^{- 20} \end{matrix}]$

通过对比稳健优化设计前后结构可靠度对随机参数灵敏度可知:稳健优化设计后可靠度灵敏度指标较优化设计数量级大幅度减小;在满足结构可靠度约束和尺寸约束的前提下, 结构可靠度对参数变化敏感度降低, 体现了稳健设计的基本思想。

5 结束语

基于机械结构破坏的应力—强度干涉模型, 应用概率摄动法, 确定机械零部件失效模式的前四阶矩和不同失效模式间的统计相关特性, 进而应用可靠性分析四阶矩技术, 对多失效模式结构整体可靠性评估方法进行探讨。利用结构灵敏度分析的梯度算法, 确定结构可靠性对随机参数的灵敏度, 讨论了各个随机参数对结构可靠性影响的大小。数值方法中在随机参数前四阶矩已知的情况下, 放松了对随机参数的分布概型限制, 使之更接近于工程实际中的机械结构的安全评估问题。

摘要：应用概率摄动法与可靠性分析的四阶矩技术, 对多失效模式下机械零部件可靠性分析和稳健设计方法进行探讨。确定了不同失效模式间的统计相关特性;基于结构灵敏度分析的梯度算法和可靠性优化设计的最小灵敏度准则, 讨论了具有非正态分布参数的机械零部件可靠性稳健设计问题;提出了多失效模式下结构可靠性分析与稳健设计的数值方法。

部件失效篇4

关键词：失效率,载荷,强度,强度退化,寿命指标,零部件可靠性

0 引言

失效率作为机械产品可靠性的重要度量指标之一, 常用于机械系统和装备的可靠性评价与维修管理。多年来, 国内外学者从不同的角度对失效率进行了研究[1,2,3,4,5,6,7,8,9]。Xie等[3]研究了适用于具有浴盆形状失效率寿命数据的分布模型, 该模型包括3个参数且可与指数分布和威布尔分布相联系。Zhang等[4]研究了运用软件可靠性增长模型分析系统测试数据和使用数据的现场失效率预测方法。Xue等[5]针对步进应力加速寿命试验提出了常应力下威布尔分布损伤失效率模型的参数估计方法。Toscano等[6]针对运行环境的变化提出了能够实时预测系统可靠性的动态失效率模型。Zafiropoulos等[7]考虑失效率的不确定性, 提出了基于可靠度和费用的电子设备优化计算方法。Avinadav等[8]针对与人因相关的风险事件, 提出了新的浴盆型故障函数。王学敏等[9]针对评估和统计数据的不确定性问题, 利用概率生成函数, 提出了根据权值来获得系统共因失效率的计算方法。

然而, 现有的这些失效率计算方法大多采用统计的方法, 即通过对产品实验数据和使用数据进行统计分析获得相应的寿命分布函数, 进而得到失效率的表达式。显然, 这种失效率计算方法很难在新产品的设计阶段对产品的失效率进行预计和指导产品的可靠性设计, 特别是对于实验费用又高、样本量小的机械产品, 在相对短的研制周期内很难甚至无法获得足够的产品失效数据[10]。

本文基于载荷与强度是影响产品失效率最基本因素的认识, 研究零部件失效率在不同阶段变化的关键影响因素, 提出决定零部件失效率的四要素, 研究不需要依赖产品失效数据信息的零部件失效率计算方法, 并建立基于四要素法的机械零部件失效率计算模型。

1 零部件失效率变化的影响因素分析

失效率作为一种能够适时描述产品可靠性的度量指标, 可以直观地反映零部件或系统在任意时刻失效的可能情况。

如图1所示, 典型的产品失效率曲线 (即浴盆曲线) 具有明显的“早期失效期 (图1中的A) ”、“偶然失效期 (图1中的B) ”和“耗损失效期 (图1中的C) ”3个阶段的特征, 但并不是所有的产品失效率曲线都具有浴盆曲线的全部特征。

从内外因相互作用的观点看, 产品失效率变化实质上反映的是产品所受载荷与其强度之间相对大小关系的概率特征随寿命指标的变化。在浴盆曲线中的早期失效期, 产品的失效率随着使用时间的增加较快地下降。在这个时期, 产品强度退化可以忽略, 产品失效率主要是由于设计、制造、工艺缺陷等原因引起的强度不确定性与载荷不确定性共同决定的[11,12]。在浴盆曲线中的偶然失效期, 产品的失效率很低且在数值上变化很小, 产品在这一阶段的失效往往是由于偶然的原因所引起。此时, 强度的不确定性对失效率的影响相对较小, 而载荷的不确定性对失效率的影响却相对较大。在浴盆曲线中的耗损失效期, 失效率随寿命指标的增大而逐渐上升。这一阶段的失效主要是由于强度的退化 (如磨损、疲劳、老化等) 所引起。

从对产品失效率变化影响因素的分析我们可以看出, 决定失效率的要素可以总结为:载荷、强度、强度退化规律以及寿命指标 (时间或载荷作用次数) 等。只要给定这4个要素的相关参数, 原则上便可以确定产品的失效率。

2 零部件失效率计算的四要素模型

零部件在实际使用中, 既有以载荷作用次数作为其寿命度量指标的, 也有以工作时间作为其寿命度量指标的。下面, 针对单一失效模式零部件, 分别以载荷作用次数和时间为寿命度量指标, 建立基于载荷、强度、强度退化规律以及寿命指标等四要素的机械零部件失效率计算模型。

2.1 以载荷作用次数为寿命指标的零部件失效率

传统的直接运用载荷-强度干涉理论建立的零部件可靠性模型并不能很好地反映零部件可靠度随载荷作用次数的变化规律。用这些模型计算得到的可靠度实际上是随机载荷作用一次或特定次数的可靠度[13,14,15], 严格地讲, 是一个静态的可靠度[11,16]。因此, 也无法基于这样的可靠性模型得到零部件的失效率表达式。

机械产品大多数失效模式 (如疲劳、磨损、腐蚀等) 所对应的强度指标会随着载荷作用次数的增加而逐步降低, 即剩余强度在不断地发生变化。通常, 强度退化规律与载荷幅值、载荷作用次数以及载荷作用顺序有关。在载荷幅值不变或变化幅度相对较小的情况下, 可以认为剩余强度取决于初始强度、载荷均值以及载荷作用次数[17]。此时, 剩余强度可表示为初始强度与载荷作用次数的函数。

以载荷作用次数为寿命度量指标时, 载荷的不确定性可以用概率分布函数描述。设载荷的概率密度函数和累积分布函数分别为fs (s) 和Fs (s) 。当零件的初始强度为确定值δ时, 零件在经历载荷作用n次后的强度δ (n) 也为确定的值。用An表示零件在随机载荷作用第n次时不发生失效, 显然, An事件发生的概率可表示为

P (An|δ) =∫ $_{0}^{δ_{(n - 1)}}$ fs (s) d s=Fs (δ (n-1) ) (1)

随机载荷作用n次后零件的可靠度可表示为

$R (n | δ) = R (n - 1 | δ) Ρ (A_{n} | δ) = \prod_{i = 1}^{n} F_{s} (δ_{(i - 1)})$ (2)

由于δ (i-1) 可表示为初始强度和载荷作用次数的函数, 式 (2) 可写成为

$R (n | δ) = \prod_{i = 1}^{n} F_{s} (δ, i - 1)$ (3)

当零件的初始强度δ为服从概率密度函数fδ (δ) 的随机变量时, 随机载荷作用n次时零件的可靠度为

$R (n) = \int_{0}^{+ \infty} f_{δ} (δ) \prod_{i = 1}^{n} F_{s} (δ, i - 1) d δ$ (4)

进一步, 当零件经历的总载荷作用次数相对较大时, 零件的失效率可表示为[15]

$\begin{array}{l} h (n) = \frac{R (n) - R (n + 1)}{R (n)} = \\ \frac{\int_{0}^{+ \infty} f_{δ} (δ) (1 - F_{s} (δ, n)) \prod_{i = 1}^{n} F_{s} (δ, i - 1) d δ}{\int_{0}^{+ \infty} f_{δ} (δ) \prod_{i = 1}^{n} F_{s} (δ, i - 1) d δ} (5) \end{array}$

在式 (5) 所示的零件失效率模型中, 只需已知零部件的强度与载荷概率分布、强度退化规律以及载荷作用次数, 便可以计算出零件的失效率, 而无需依赖大量的实验数据和使用数据。

2.2 以时间为寿命指标时的零部件失效率

以时间为寿命度量指标时, 产品在t时刻的失效率h (t) 与可靠度R (t) 的关系可表示为

$h (t) = \lim_{Δ t \to 0} \frac{R (t) - R (t + Δ t)}{R (t) Δ t} = - \frac{\frac{d R (t)}{d t}}{R (t)}$ (6)

当零部件以时间作为其寿命度量指标时, 载荷一般都具有时间维和幅度维的不确定特征, 即载荷出现时间的不确定性和载荷出现时幅值大小的不确定性。在这里, 采用随机载荷的二维描述法来刻画载荷的不确定性特征[11,18], 即用参数为λ (t) 的泊松随机过程来描述载荷作用次数随时间变化的不确定性特征, 用概率分布函数 (其概率密度函数和累积分布函数分别为fs (s) 和Fs (s) ) 来描述载荷在幅度维的不确定性特征。同时, 当零部件在t时刻的强度取决于其初始强度和时间t时, 强度退化规律可表示为初始强度与时间t的函数。

当零件的初始强度为确定值δ时, 零件在t+Δ t时刻的可靠度R (t+Δt) 可表示为

其中, τ∈[t, t+Δt]。

此时, 零件在t时刻的失效率为

$\begin{array}{l} h (t) = \lim_{Δ t \to 0} \frac{R (t) - R (t + Δ t)}{R (t) Δ t} = \\ \lim_{Δ t \to 0} \frac{λ (t) Δ t [1 - F_{s} (δ (τ))] R (t)}{R (t) Δ t} = λ (t) [1 - F_{s} (δ (t))] (8) \end{array}$

进一步, 式 (8) 可写成为

h (t) =λ (t) (1-Fs (δ, t) ) (9)

由式 (6) 及R (0) =1, 可得

R (t) =e∫t0 (Fs (δ, t) -1) λ (t) d t (10)

当初始强度δ服从概率密度函数为fδ (δ) 的概率分布时, 零件的可靠度R (t) 为

R (t) =∫+∞0fδ (δ) e∫t0 (Fs (δ, t) -1) λ (t) dtd δ (11)

失效率h (t) 为

$h (t) = \frac{\int_{0}^{+ \infty} f_{δ} (δ) (1 - F_{s} (δ, t)) λ (t) e^{\int_{0}^{t} (F_{s} (δ, t) - 1) λ (t) d t} d δ}{\int_{0}^{+ \infty} f_{δ} (δ) e^{\int_{0}^{t} (F_{s} (δ ‚ t) - 1) λ (t) d t} d δ}$ (12)

式 (12) 所示的零件失效率计算模型能够全面体现载荷、强度、强度退化以及时间等参数对零件失效率的影响。同样, 只需要知道零件的强度与载荷概率分布、强度的退化规律以及时间, 便可运用式 (12) 准确地计算出零件的失效率。

3 零部件失效率变化规律研究

下面分别以载荷作用次数和时间为寿命度量指标, 运用式 (4) 和式 (5) 、式 (11) 和式 (12) 所示的零件可靠度与失效率计算四要素模型, 在零件强度、载荷以及强度退化规律已知的情况下, 以零件强度和载荷幅值均服从正态分布为例, 研究零部件可靠度与失效率随寿命指标的变化规律。

以载荷作用次数为寿命度量指标时, 强度退化规律为 $δ_{(n)} = δ - (δ - \bar{s}) (\frac{n}{18000})^{1.5}$ , 载荷与强度的分布参数分别为三种情况, 分别如图2、图3所示。

1.强度δ～n (800, 802) , 载荷s～n (500, 702) 2.强度δ～n (800, 1002) , 载荷s～n (500, 602) 3.强度δ～n (800, 802) , 载荷s～n (500, 502)

以时间为寿命度量指标时, 强度退化规律为δ (t) =δ e (-0.000 02t) , 载荷作用过程服从参数为λ (t) =0.5h-1的泊松随机过程, 载荷幅值与强度的分布参数分为三种情况, 分别如图4、图5所示。

从图2和图4可以看出, 在强度、载荷、强度退化规律以及寿命指标已知的情况下, 可以运用本文模型准确地计算零部件的可靠度, 科学地反映零部件可靠度随寿命指标的变化规律。对于不同的强度分布参数、载荷分布参数以及强度退化规律, 零部件可靠度随寿命指标的变化也不同。

1.强度δ～n (680, 602) , 载荷s～n (400, 602) 2.强度δ～n (680, 802) , 载荷s～n (400, 502) 3.强度δ～n (680, 602) , 载荷s～n (400, 402)

从图3和图5可以看出, 在强度、载荷、强度退化规律以及寿命指标等4个要素已知的情况下, 可以运用本文模型准确地计算零部件的失效率。对于不同的强度分布参数、载荷分布参数以及强度退化规律组合, 零部件的失效率随寿命指标的变化规律也不同。同时, 还可以看出零部件的失效率随寿命指标的变化规律具有浴盆曲线全部 (或部分) 的特征, 这与通过对产品失效数据进行统计分析得出的失效率变化规律是相吻合的。

1.强度δ～n (680, 602) , 载荷s～n (400, 602) 2.强度δ～n (680, 802) , 载荷s～n (400, 502) 3.强度δ～n (680, 602) , 载荷s～n (400, 402)

4 结论

本文分析了零部件失效率变化的影响因素, 提出了决定机械零部件失效率的四要素, 即载荷、强度、强度退化规律和寿命指标。在此基础上, 分别以载荷作用次数和时间为寿命度量指标, 建立了机械零部件可靠度与失效率计算的四要素模型, 并研究了零部件可靠度与失效率随寿命指标的变化规律。研究表明, 在载荷、强度、强度退化规律以及寿命指标参数已知的情况下, 可以运用本文建立的四要素模型准确地计算零部件的可靠度与失效率, 科学地反映零部件可靠度与失效率随寿命指标的变化规律。对于不同强度分布参数、载荷分布参数以及强度退化规律的组合, 零部件可靠度与失效率随寿命指标的变化规律也不同。同时, 零部件的可靠度随寿命指标在逐渐减小, 失效率随寿命指标的变化具有浴盆曲线全部 (或部分) 的特征。这一结论与通过对产品失效数据进行统计分析得出的失效率变化规律是相吻合的。

本文所建立的机械零部件失效率四要素计算模型能够科学地体现载荷、强度、强度退化规律以及寿命指标对零部件失效率的影响, 且在计算过程中无需依赖产品的失效数据。因此, 在产品的设计阶段, 就能够根据零部件的相关参数准确地对零部件进行可靠性分析与失效率计算, 可以更好地指导机械零部件的可靠性设计。

部件失效篇5

对金属部件进行失效分析的目的就是通过研究部件失效的特征、过程、形式以及运行状态等的研究,来查明金属部件被破坏的直接原因,以提出预防事故的措施和对策。因此,失效分析对保证金属部件正常运行、安全生产和提高发供电企业经济效益有着重要的意义和作用。查明金属部件失效的原因,其中包括直接原因和间接原因,或是主要原因和次要原因。这样就可以有针对性地通过这些原因来找到防止同样金属部件失效的相应的有效措施。失效分析还可以查明金属部件的失效原因,并根据出现问题的性质、情节轻重、损失大小对责任主体进行责任追究。对于因质量问题引起的事故或设备非停,还可以为仲裁机构提供依据,为用户赔偿要求提供相关的技术证据,为材质鉴定和在役锅炉压力容器等的寿命预测提供重要的技术支持[1]。

受监金属部件的失效原因涉及设计、制造、运输、储存、安装、验收、运行、检修和定期检验等诸多环节,如何更好地加强金属技术监督,避免因受监金属部件失效造成发电企业的非正常停机,是目前的一个主要问题。只有结合受监金属部件的实际规格、形状、材质以及运行工况,了解主要受监金属部件的可能存在的失效形式才能准确分析事故和制定预防性措施,才能更好地运用金属技术监督的手段在每个设计失效风险的环节开展有效的金属监督管理。

1 常见引起受监金属部件失效的几种方式

1)在材质冶炼、锻造或铸造、机加工等环节形成的受监金属构件的原始缺陷,如夹渣、气孔、组织偏析、机械损伤等。

2)在运输、储存过程中产生的影响受监金属构件安全运行的因素,如机械损伤、不锈钢构件铁素体污染等。

3)因制造厂内加工及组焊、现场安装、验收、运行等环节造成的管子堵塞或钢材错用等原因造成的受热面管长时过热,如焊瘤、钢球或其他物品进入管子内部而产生造成堵塞;热偏差或水力偏差使某些钢管中工质的流量减少引起的过热;内壁积垢或腐蚀产物过多;材料错用,以劣代优或混料;使用温度高于设计温度,导致氧化速度加快,蠕变寿命降低[2]。

4)因设计、运行等环节造成的受热面管排的冲蚀,如设计不合理、管排变形、吹灰器运行不合理或卡涩、堵塞导致高气流速度[2]。

5)运行过程中因燃用含硫量高的煤或油,烟气露点较高,空气预热器的低温段温度低于露点而凝结成酸液,使管壁产生的低温腐蚀。

6)验收、安装及运行过程因超温、汽水循环故障、水塞、汽塞、杂物堵塞、错用钢材及制造安装过程中使受热面管有效流通截面积低于设计要求等原因造成的受热面管的短时过热。

7)运行过程中在循环应力或应变作用下产生的机械疲劳。

8)运行过程中由于温度循环变化而产生较高的交变应力造成的热疲劳。

9)运行过程中在交变应力和腐蚀介质同时作用下产生的腐蚀疲劳。

10)运行过程中烟气中的氧在高温下对管壁氧化并产生脱硫现象或因燃料和灰份中存在的腐蚀性物质对燃烧及烟气流通系统造成的高温氧化。

11)运行过程中在特定的腐蚀环境中,由于局限于合金内某种显微路径的腐蚀而导致的破裂现象造成的应力腐蚀。

12)运行过程中在一定温度下运行,同时受持续应力的作用而产生缓慢的塑性变形造成的受监金属部件的蠕变损伤。

2 实际生产过程中受监金属部件失效原因

一个受监金属部件的失效往往极少是由单一原因造成的,大多数是由一个或多个因素共同作用下造成部件失效的,缺少任何一个因素或该因素影响力的降低都会延缓受监金属部件的失效时间或避免失效。例如因腐蚀疲劳造成损伤的受监金属部件,如果消除交变应力或腐蚀环境就不会造成该损伤,如果降低交变应力的大小或降低腐蚀环境中的腐蚀浓度,就会渐少因该损伤造成受监金属部件的损伤程度、延长失效时间,甚至会其设计寿命期间不会发生失效事件。

3 防护措施

1)加强电站在设计阶段的管理,根据实际运行参数、燃料特性、地域条件等结合经济性原则,合理设计、合理选材。

2)制造厂应严格进货渠道并加强原材料的验收检验,选用合格的原材料加工生产电站的各部件与设备。同时在制造期间应严格控制制造质量并严格进行检验,杜绝不合格的产品出厂,有条件的情况下电站管理使用单位应派相关技术人员或委托有能力和资质的第三方机构进行关键部件的驻厂监造,最大限度地保证出厂的受监金属部件的质量。

3)受监金属部件在运输及组装现场储存期间应注意避免因不合理的吊运、储存、转场对受监金属部件产生的机械损伤、腐蚀或不锈钢构件铁素体污染等损伤,如果发生了类似损伤应及时进行处理或更换,避免存在超标缺陷或不合格的产品的安装使用。

4)组装期间应加强设备验收检验及工程监理,避免因不合格的安装、吊装、组装工艺等造成受监金属部件在安装期间产生损伤或缺陷,同时要避免错用材质的事情发生。

5)设备验收期间应严格按照验收程序,加强验收工作,最大限度地在设备投运前发现影响安全运行的事故隐患。

6)电站投运后,运行管理就显得十分重要了,除了加强特种设备及金属监督管理外,化学监督管理、燃料管理、运行方式的管理与调整、机炉运行管理及巡检等都关系到受监金属部件的安全运行。水质的好坏关系到汽、水品质,汽、水品质的好坏直接关系到汽、水介质流通系统内受监金属部件的结垢、腐蚀等问题;燃料品质的好坏直接关系到燃烧、传热系统内受监金属部件的腐蚀、热应力、积灰、冲蚀等问题;运行方式及运行管理关系到受监金属部件的实际运行工况的好坏;巡检则关系到缺陷的及时发现和事故的提前预警。

7)定期的检修及检验是及时发现投运前未发现或运行中新产生的缺陷的必要手段,也是评估主要部件状态的有效手段,对发现的问题及时更换、维修,同时应做好对问题的分析及预防措施的制定,对不必处理或不具备处理手段的受监金属部件提出监督运行措施和反事故预案。

8)基建期间和电站投运后,应及时建立、健全完善的各级金属技术监督管理体系和金属技术监督部件档案,开展对新标准、新技术、新方法的学习,加强日常的监督管理工作,定期总结和收集国内外相关金属部件失效原因并总结经验,学习相关预防方法或措施,合理根据自身装备加以利用和吸收应用[3]。

4 失效分析在金属监督全过程中的重要性

全面了解受监金属部件的失效方式不仅为失效部件的分析提供了分析依据和判据基础,也为从设计改进、制造加工技术的提高、运输储存管理、运行管理方式、巡检重点以及检验检修范围、方式、技术和重点提供了技术支撑。因此,为了更好地保证机组的可靠运行就应该了解受监金属部件的失效方式,并在此基础上总结相关经验,为各环节金属技术监督提供有关经验与资料。

5 结束语

只有加强各个环节的有效综合管理,才能有效地预防或降低因受监金属部件失效造成事故的发生,通过日常发现的问题与事故分析,总结经验,才能确保受监金属部件运行的可靠性,才能为电站安全经济运行保驾护航,进而为保障整个电网的安全、经济运行提供可靠的技术支撑和保障。

摘要：笔者根据多年的实际现场工作针对电站常见金属部件失效原因及事故分析,论述了电站受监金属部件的部分常见的失效方式及产生的原因,并针对产生原因的各个环节简要论述了预防措施。

关键词：热能工程,电站,金属部件,失效,防护,监督

参考文献

[1]蔡文河,严苏星.电站重要金属部件的失效及其监督[M].北京:中国电力出版社,2009,19(9):1-3.

[2]龙会国,陈红冬.电站锅炉部件典型金属故障分析及防止措施[J].热力发电,2011,20(6):22-24.

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