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商用车发动机可靠性分析及数据系统开发
| 论文题名： | 商用车发动机可靠性分析及数据系统开发 |
| 关键词： | 商用车发动机;可靠性分析;数据系统;神经网络;数据库 |
| 摘要： | 发动机的可靠性对于商用车的整车可靠性和使用成本有重要的影响，提升发动机的可靠性对于提升商用车的国际市场竞争力具有重要的意义。本文关注的重点是探讨影响商用车发动机现场可靠性的因素，并以此为基础进行建模，实现可靠性评估和预测。此外，本文基于最新的Web开发框架对可靠性数据管理系统RDMS进行设计和开发。 了解发动机的薄弱部位和可靠性影响因素，对于制造商改进产品和制定合理高效的售后策略具有重要的价值。基于重型卡车柴油发动机的售后维修数据，统计了商用车发动机主要的故障部位，分析了发动机在不同使用背景下的寿命差异。此外，分析了故障记录中可能影响柴油发动机可靠性的因素，通过灰色关联分析比较了各因素对发动机可靠性的影响程度，并分析了各因素之间的关联性。进一步地，分析了使用率对发动机寿命的影响趋势。结果表明，燃料供给系统在所有子系统中的故障比例最高。柴油发动机的故障主要来自于电子器件和工作在较高压力环境下的零部件。使用背景对发动机的寿命有显著的影响。 采用信息系统采集和分析数据，可以自然地保证数据的完整性和规范性，最大限度地提升分析结果的准确性，同时易于数据分析的自动化实现。分析了RDMS的功能需求，基于这些需求进行了RDMS的功能设计、架构设计以及数据库的设计。在此基础上，完成了身份验证和授权、用户和角色管理、产品信息和故障信息管理、可靠性评估、可靠性预测等功能模块的设计和开发工作。 新产品上市早期，由于返回的现场数据不足，使用可靠性的评估大多通过可靠性试验完成。然而，影响发动机现场可靠性的因素十分复杂，变量被良好控制的实验室中难以复现产品的现场表现。分析了从设计到使用过程中的各个环节中影响发动机使用可靠性的因素，并提出了具体的量化规则。基于上述因素和量化规则提出了一种利用神经网络和相似产品数据进行使用可靠性预测的方法。提出了利用相似产品故障数据和蒙特卡洛模拟获得先验分布的贝叶斯评估法，引入了广义极值先验和伽玛先验。比较了不同的神经网络模型的预测表现，并比较了神经网络预测模型、贝叶斯评估法、极大似然评估法的可靠性预测或评估精度，确定了各方法的适用场景。 |
| 作者： | 王晨浩 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 张强 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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