2024年4月24日至26日，由上海山外山机电工程科技有限公司主办的“2024年产品可靠性及耐久性技术研讨会“在杭州顺利召开。来自车辆、工程机械、农业机械、轨道交通、电子电器等行业的企业代表和技术专家深入探讨产品可靠性及耐久性领域的最新技术发展及其应用。
会议期间，主办方代表介绍了可靠性工程软件ReliaSoft和实验疲劳与虚拟疲劳工程分析软件nCode应用的最新发展，通过可靠性及耐久性理论讲解和实际案例演示，充分展示了两款工程软件在产品开发和试验验证的强大功能。企业代表和技术专家展示了各自领域的技术进步和研究成果。
在本次研讨会中，某农用机械公司通过实践应用案例展示售后数据的不同分析方法和技术。重点关注出现频率较高、影响较大的失效现象，并进行单一失效模式分析和多重失效模式分析的实例演示。同时还展示了基于收获机械售后数据的寿命数据分析实践应用。以某结构件在开焊与断裂失效模式下的寿命为例，通过收集了相关的车辆销量、故障明细和使用时长数据，并采用极大似然法进行分析。通过计算分析结果并检查，得出了该结构件的平均寿命及其他参数。基于售后数据进行产品寿命分析具有广度与深度的优势，能够兼顾不同情景下的性能表现，并为故障预测和维护改进提供参考。
在制定台架规范方面，某新势力汽车公司借助nCode软件为出口车型开发系统级耐久试验谱。借助力传感器改制对研究部件进行试验场数据采集，对比各方向实测载荷的损伤当量及相关性分析，制定三级Block台架试验谱。对试验进行可靠性设计得到所需的样本数量并计算试验强化系数，最终完成台架试验验证。
在技术集成度极高的一体式压铸铝合金车身的强度和耐久性领域，国内优秀企业代表通过大量的材料试验积累基础数据，通过台架试验和虚拟仿真的结合，完成了验证闭环。在压铸件整车级动态疲劳仿真中，通过试验方式获取疲劳寿命曲线，结合整车载荷谱展示了一体化压铸铝车身的仿真分析预测技术的极高水准。相关技术得到行业协会的认可并斩获“2023年度中国有色金属工业科学技术一等奖“。
在AI技术的飞跃式进步的时代，计算机视觉、强化学习等核心领域的算法渗透至各行各业的数字化转型之中。AI已然成为驱动业务创新、乃至重塑行业格局的核心引擎，也促使行业专家思考如何将AI技术应用到车辆耐久性领域。国内汽车元老级企业代表通过深度学习的方法预测车身应力，通过LSTM和Transformer训练，展示了机器学习在大数据应用上的巨大潜力。随着未来预测精度的提升和算力的增加，实时评估车辆关键零部件的剩余使用寿命成为可能，从而为车辆耐久性管理提供依据。利用深度学习可以从车辆运行数据中提取特征，建立车辆故障预警也将可能实现。
上海山外山机电工程科技有限公司秉承“探讨产品可靠性及耐久性领域的最新技术发展及其应用，促进行业交流”的研讨会宗旨，助力中国可靠性及耐久性行业的健康发展，本次研讨会取得圆满成功。
来源：上海山外山机电工程科技有限公司
