内燃机零部件的疲劳试验方法
【专利摘要】本发明公开一种内燃机零部件的疲劳试验方法，包括以下步骤：获得多个试样的载荷-寿命样本数据并绘制在载荷-寿命双对数座标系中；利用最小二乘法对样本数据进行线性拟合，获得高/低周疲劳分界点BLCF；利用高/低周疲劳分界点BLCF和每一个试样的失效点Bi获得其耐久疲劳极限估计值FSi；获得所有试样的中位秩以及标准正态偏量Di，并利用最小二乘法进行线性拟合，得到疲劳试验极限载荷的均值与标准差的线性关系。与现有技术相比，本发明，以中位秩替代平均值，以累积失效概率、平均序号以及标准正态偏量与疲劳极限估计值的线性关系获得疲劳极限载荷的统计试验结果，由此得出相对精准的疲劳极限载荷的统计特征，样本量可明显减少，且缩短了试验周期。
【专利说明】
【技术领域】
[0001] 本发明涉及内燃机可靠性试验方法，具体涉及内燃机零部件的疲劳试验方法。 内燃机零部件的疲劳试验方法
【背景技术】
[0002] 可靠性是衡量内燃机质量的重要指标，也是未来市场竞争的焦点之一。目前，中国 的内燃机产量约占世界产量的1/4,内燃机产业是我国国民经济的基础性产业。作为动力核 心，内燃机在国民经济各个领域发挥着重要作用。然而，在产量快速增长的同时，内燃机产 品的可靠性成为不容忽视的问题。因为内燃机的可靠性直接影响着配套机械的可靠性，也 影响着我国内燃机工业的可持续发展。
[0003] 众所周知，疲劳试验是内燃机零部件可靠性的评价方法之一。如今，内燃机零部件 的疲劳试验常采用的方法有三种：
[0004] 其一是通过法，即在规定的载荷下达到试验寿命（次数）即为通过。这种方法仅 用于新产品试制，无法对批量生产产品的疲劳强度进行评估；
[0005] 其二是单点试验法，即设定一系列试验载荷，对在这组载荷作用下发生疲劳失效 的试验点采用最小二乘拟合法。该方法中，首先根据内燃机零部件的疲劳试验结果建立载 荷-寿命双对数坐标系，然后将有限寿命区的试验点拟合为最小二乘直线，再将该最小二 乘直线延长并与低周疲劳循环临界线（垂线N= 10000次）相交，从而得到内燃机零部件 的疲劳极限载荷。这种方法虽然是目前最广泛采用的方法，但是该方法只能够得到内燃机 零部件的疲劳极限载荷的均值而不能得到标准差，无法给出内燃机零部件的疲劳极限载荷 的统计特征，因此，试验结果较为粗糙；
[0006] 其三为升降法，该方法在材料疲劳试验中广泛采用，试验结果也具有较高的精准 性，但是在零部件疲劳试验中则由于需要大量的试验样本与较为长久的试验时间，这对于 价格昂贵的试件以及紧迫的时间周期来说，不太适合。
[0007] 有鉴于此，亟待针对现有的内燃机零部件疲劳试验的方法进行改进，以期利用较 少的样本量得出相对精准的疲劳极限载荷的统计特征，并缩短试验周期。
【发明内容】
[0008] 针对上述缺陷，本发明解决的技术问题在于提供一种内燃机零部件的疲劳试验方 法，以有效利用较少的内燃机零部件样本数据得出相对精准的疲劳极限载荷的统计特征， 并且该试验方法的试验周期较短。
[0009] 本发明提供的内燃机零部件的疲劳试验方法，包括以下步骤：
[0010] 对多个内燃机零部件的试样进行疲劳试验获得多个试样的载荷-寿命样本数据， 并绘制在载荷-寿命双对数座标系中，其中，所有试样的疲劳试验在高周疲劳寿命区域内 进行；
[0011] 利用最小二乘法对所述载荷-寿命样本数据进行线性拟合，并利用拟合线进行回 归分析获得内燃机零部件的高/低周疲劳分界点;
[0012] 利用内燃机零部件的高/低周疲劳分界点和每一个试样的失效点Bi获得每一 个试样的耐久疲劳极限估计值FSi ;
[0013] 对每一个试样的耐久疲劳极限估计值FSi进行排序，然后求得所有试样的中位秩 以及标准正态偏量Di ;
[0014] 利用最小二乘法对每一个试样的标准正态偏量Di和疲劳极限估计值FSi进行线性 拟合，并利用拟合线进行回归分析得到内燃机零部件的疲劳试验极限载荷的均值与标准差 的线性关系。
[0015] 优选地，所有试样的疲劳试验样本数据的1/3应该在高寿命区内失效。
[0016] 优选地，所述内燃机零部件的高/低周疲劳分界点通过以下方法获得：
[0017] 将载荷-寿命样本数据的拟合线延长至lgNra得到lgBra，然后求得Bra，&为设 定的内燃机零部件的试验寿命。
[0018] 优选地，在进行载荷-寿命样本数据线性拟合时，如果不能够达到设定的显著度， 则需要补充增加样本数据，直至满足设定的显著度为止。
[0019] 优选地，所述试样的耐久疲劳极限估计值FSi采用以下方法获得：
[0020] 在疲劳极限统计中，将低周疲劳临界循环点与失效点&相连构成一条射线，该 射线与基本试验寿命的交点则为该试样耐久疲劳极限强度的试验估计值FS it)
[0021] 优选地，在求得所述中位秩的过程中，如果某一个中位秩包含了一个试验中止 点，则需根据公式G = L + n 求出平均序号ik，并以ik代替公式p(i) = (i-0.3)/ n + 2- j (n+0. 4)中的i计算中位秩P(i)，式中：j为总序号，k为失效序号，n为样本数量。
[0022] 优选地，利用最小二乘法对标准正态偏量与疲劳极限的估计值进行线性拟合时， 显著度应小于或等于0.05。
[0023] 优选地，所述内燃机零部件具体为曲轴、连杆或缸体。
[0024] 与现有技术相比，本发明提供的内燃机零部件的疲劳试验方法，将数理统计知识 应用于小样本的内燃机零部件的疲劳试验数据处理，以中位秩替代平均值，以累积失效概 率、平均序号以及标准正态偏量与疲劳极限估计值的线性关系获得疲劳极限载荷的统计试 验结果，由此得出相对精准的疲劳极限载荷的统计特征（疲劳极限载荷的均值与标准差）。 因此，内燃机零部件的疲劳试验样本量可以明显减少，并且缩短了试验周期。
[0025] 在本发明的优选方案中，所有试样的疲劳试验样本数据的1/3应该在高寿命区失 效，以确保分散度较大的样本数据的相关性得到保证。
【专利附图】
【附图说明】
[0026] 图1为【具体实施方式】所述内燃机零部件的疲劳试验方法的流程图；
[0027] 图2为【具体实施方式】所述内燃机零部件的疲劳试验方法中绘制的载荷-寿命双对 数数坐标系示意图；
[0028] 图3为【具体实施方式】所述内燃机零部件的疲劳试验方法中内燃机零部件的疲劳 极限统计示意图；
[0029] 图4为【具体实施方式】所述内燃机零部件的疲劳试验方法中标准正态偏量与疲劳 极限估计值的线性回归分析示意图。
【具体实施方式】
[0030] 本发明的核心是提供一种内燃机零部件的疲劳试验方法，可以使用较少的样本数 据得出相对精准的疲劳极限载荷的统计特征，并且试验周期较短。下面针对本实施方式进 行详细说明。
[0031] 为了便于本领域技术人员理解，首先对本发明中所涉及到的一些技术术语解释如 下：
[0032] (1)小样本：样本数量小于20的样本。
[0033] (2)高/低周疲劳分界点：根据金属疲劳的特性，在低载荷高寿命区的样本数据的 分散度较大，而在高载荷低寿命区的样本数据的分散度逐渐减小，考虑极端情况：高/低周 疲劳分界点（本实施方式中设定为10000次循环，可根据实际需要改变）处的（寿命，载 荷）点分散性非常低，因而可以假定为集中到唯一的一个点，因此，该点作为试验中若干条 载荷-寿命估计曲线必定通过的点而称为高/低周疲劳分界点。
[0034] (3)疲劳极限载荷估计值：在寿命-载荷双对数坐标系下，将高/低周疲劳分界点 与样本数据（试验点）连接成一条直线，并将该直线延长至基本循环寿命（N =队，队根据 实际需要设定）处的载荷值即为疲劳极限载荷估计值。
[0035] (4)中位秩：将疲劳极限载荷估计值由小到大按升序排列，之后利用公式P(i)= (i-0. 3V(n+0. 4)计算得到每一个样本数据的中位秩P(i)，公式中：n为样本数，i为序号。
[0036] (5)累积失效概率：载荷区间内所有可能取值的概率和，近似等于中位秩。 ,. /7 + 1-/ ,,
[0037] (6)平均序号：!+ n + 2_ j·用于计算中位秩，式中：
[0038] j-总序号，
[0039] k-失效序号，
[0040] η-样本数量。
[0041] (7)标准正态偏量：均值为0,方差为1的正态分布的概率分位点。
[0042] 下面结合说明书附图具体说明本实施方式。
[0043] 请参见图1，该图为本实施方式所述内燃机零部件的疲劳试验方法的流程图。
[0044] 如图1所示，本发明提供的内燃机零部件的疲劳试验方法，包括以下步骤：
[0045] 步骤1 :对多个内燃机零部件的试样进行疲劳试验获得多个试样的载荷-寿命样 本数据，并绘制在载荷-寿命双对数座标系中，其中，所有试样的疲劳试验应在高周疲劳寿 命区域内进行。
[0046] 内燃机零部件的疲劳试验采用的是常规试验设备及试验方法，试验应在内燃机零 部件的高周疲劳寿命区域内进行，并且要求所有试样的疲劳试验样本数据的1/3应该在高 寿命区域内失效，以确保分散度较大的样本数据的相关性得到保证。
[0047] 假设试样的试验寿命Ν (循环次数）满足2Χ 105〈Ν〈5Χ 106,在此试验寿命内，如试 样发生失效破坏，则称该样本数据（试验点）为失效样本点；如果试件的寿命大于循环次数 上限（基本试验寿命Ν。）而未发生失效破坏，则称该样本数据（试验点）为中止样本点。
[0048] 所有试样的疲劳试验完成后，分别将其载荷-寿命样本数据绘制在载荷-寿命双 对数座标系中，具体请一并参见图2。图2为【具体实施方式】所述内燃机零部件的疲劳试验方 法中绘制的载荷-寿命双对数数坐标系示意图，图2中，横座标为试样寿命的对数值IgN，纵 座标为载荷的对数值lgS。
[0049] 步骤2 :利用最小二乘法对所述载荷-寿命样本数据进行线性拟合，并利用拟合线 进行回归分析获得内燃机零部件的高/低周疲劳分界点B ra。
[0050] 根据内燃机零部件的疲劳试验结果的总结可知，低载荷/高寿命区域的样本数据 的分散性较大，而高载荷低寿命区的样本数据的分散性较小、数据分布相对集中，故可认为 在低周疲劳临界循环寿命(本实施例中约定= 10000)点处，载荷没有分散性而只有 唯一的数值。为叙述方便，将该点记为（Nap, B^)。
[0051] 再请参见图2,首先通过最小二乘法对所有试样的载荷-寿命样本数据进行线性 拟合形成一条直线，然后将载荷-寿命样本数据的拟合线延长至lgN ra得到lgBra(线性回 归），进而求得Bra。
[0052] 在上述线性回归分析过程中，必须保证样本数据的相关性，若不能达到设定的显 著度（业内一般要求显著度α小于等于0.05)则需要补充增加样本数据，直至显著度满足 要求为止。例如原样本数据为5个，显著度为0. 08,不满足要求，则需要继续增加1-2个样 本做试验，直到达到显著度小于或等于〇. 05为止。
[0053] 步骤3 :利用内燃机零部件的高/低周疲劳分界点和每一个试样的失效点& 获得每一个试样的耐久疲劳极限估计值FSit)
[0054] 请一并参见图3所示，图3为【具体实施方式】所述内燃机零部件的疲劳试验方法中 内燃机零部件的疲劳极限统计示意图。
[0055] 如图3所示，将高/低周疲劳分界点与某一个试样的失效点&相连构成一条 射线，该射线与基本试验寿命（循环基数线队）的交点就是该试样的耐久疲劳极限估计值 FSp
[0056] 步骤4 :对每一个试样的耐久疲劳极限估计值FSi进行排序，然后求得所有试样的 中位秩以及标准正态偏量Dp
[0057] 如果某一个中位秩包含了一个试验中止点，则需要根据公式# ? + ? ;A--?求 n + 2-j 出平均序号ik，以ik代替公式P(i) = (i_〇.3V(n+0.4)中的i计算得到中位秩P(i)，式 中：j为总序号，k为失效序号，η为样本数量。
[0058] 步骤5 :利用最小二乘法对每一个试样的标准正态偏量Di和疲劳极限估计值FSi 进行线性拟合，并通过线性回归分析得到内燃机零部件的疲劳试验极限载荷的均值与标准 差的线性关系，进而可以利用均值与标准差的线性关系进行可靠性分析。
[0059] 请一并参见图4,图4为【具体实施方式】所述内燃机零部件的疲劳试验方法中标准 正态偏量与疲劳极限估计值的线性回归分析示意图。
[0060] 如图4所示，首先根据公式P(i) = (i-0.3V(n+0.4)计算得到每一个样本数据的 累积失效概率（中位秩），并求出标准正态偏量以，然后利用最小二乘法对每一个试样的标 准正态偏量Di和疲劳极限估计值FSi进行线性拟合，在满足显著度的要求下，利用线性回 归分析得到疲劳试验极限载荷的均值与标准差的线性关系。图4中，拟合线（直线）的截 距为疲劳试验极限载荷的均值，斜率为疲劳试验极限载荷的标准差。
[0061] 与现有技术相比，本发明提供的内燃机零部件的疲劳试验方法，可应用于曲轴、连 杆或缸体等内燃机零部件的疲劳试验，该方法具有以下显著的优点：
[0062] (1)基于可靠性技术与数理统计方法，充分利用了数理统计方法的手段和知识，能 够有效地实施小样本试验，并且其结果的精确程度为相对最大；同时，在满足置信度、相对 误差限制的条件下，试验的样本数也能够达到相对最小。
[0063] (2)以中位秩替代平均值，以累积失效概率、平均序号以及标准正态偏量与疲劳极 限估计值的线性关系获得疲劳极限载荷的统计结果，由此得出相对精准的疲劳极限载荷的 统计特征（疲劳极限载荷的均值与标准差），样本量可以明显减少。
[0064] (3)由于在有限寿命区内进行试验，因此缩短了试验周期。
[0065] (4)根据金属疲劳的S-N(载荷-寿命）规律，采用加速试验方法，在有限寿命区获 得大部分样本数据，进一步缩短了试验周期。
[〇〇66] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本【技术领域】的普通技术人 员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。
【权利要求】
1. 内燃机零部件的疲劳试验方法，其特征在于，包括以下步骤： 对多个内燃机零部件的试样进行疲劳试验获得多个试样的载荷-寿命样本数据，并绘 制在载荷-寿命双对数座标系中，其中，所有试样的疲劳试验在高周疲劳寿命区域内进行； 利用最小二乘法对所述载荷-寿命样本数据进行线性拟合，并利用拟合线进行回归分 析获得内燃机零部件的高/低周疲劳分界点; 利用内燃机零部件的高/低周疲劳分界点和每一个试样的失效点&获得每一个试 样的耐久疲劳极限估计值FSi ; 对每一个试样的耐久疲劳极限估计值FSi进行排序，然后求得所有试样的中位秩以及 标准正态偏量Di ; 利用最小二乘法对每一个试样的标准正态偏量Di和疲劳极限估计值FSi进行线性拟 合，并利用拟合线进行回归分析得到内燃机零部件的疲劳试验极限载荷的均值与标准差的 线性关系。
2. 根据权利要求1所述的内燃机零部件的疲劳试验方法，其特征在于，所有试样的疲 劳试验样本数据的1/3应该在高寿命区内失效。
3. 根据权利要求1所述的内燃机零部件的疲劳试验方法，其特征在于，所述内燃机零 部件的高/低周疲劳分界点通过以下方法获得： 将载荷-寿命样本数据的拟合线延长至lgNra得到lgBra，然后求得为设定的 内燃机零部件的试验寿命。
4. 根据权利要求3所述的内燃机零部件的疲劳试验方法，其特征在于，在进行载荷-寿 命样本数据线性拟合时，如果不能够达到设定的显著度，则需要补充增加样本数据，直至满 足设定的显著度为止。
5. 根据权利要求1所述的内燃机零部件的疲劳试验方法，其特征在于，所述试样的耐 久疲劳极限估计值F&采用以下方法获得： 在疲劳极限统计中，将低周疲劳临界循环点与失效点&相连构成一条射线，该射线 与基本试验寿命的交点则为该试样耐久疲劳极限强度的试验估计值FSit)
6. 根据权利要求1所述的内燃机零部件的疲劳试验方法，其特征在于，在求 得所述中位秩的过程中，如果某一个中位秩包含了一个试验中止点，则需根据公式 1. m + 2 求出平均序号ik，并以ik代替公式P(i) = (i-0. 3)/(n+0. 4)中的i计 算中位秩P(i)，式中：j为总序号，k为失效序号，η为样本数量。
7. 根据权利要求1所述的内燃机零部件的疲劳试验方法，其特征在于，利用最小二乘 法对标准正态偏量与疲劳极限的估计值进行线性拟合时，显著度应小于或等于0. 05。
8. 根据权利要求1所述的内燃机零部件的疲劳试验方法，其特征在于，所述内燃机零 部件具体为曲轴、连杆或缸体。
【文档编号】G01M13/00GK104089760SQ201410273023
【公开日】2014年10月8日 申请日期:2014年6月18日 优先权日:2014年6月18日
【发明者】李京鲁, 季炳伟, 张鹏伟, 汪景峰, 陈占善, 李建峰 申请人:潍柴动力股份有限公司