基于城市轨道车辆LCC理论的可靠性分配研究

摘要：为实现城市轨道交通产品的造修结合和全寿命周期管理，必须实现对生命周期成本（LCC）的有效控制。BZDT1111-CG-0300-001系列化中国标准地铁列车研制及试验项目RAMS通用技术条件向业内展示了多条实现的道路，其中，通过优化可靠性分配就可以一定程度上实现全寿命周期内的降本增效。本文介绍了通过建立基于产品BOM的LCC计算模型，利用产品的可靠性要求进行约束，求出各系统、子系统、部件和组件在最低LCC值时的可靠性分配值的方法，为公司全寿命周期管理工作提供参考。

关键词  LCC  可靠性分配  RAMS全寿命周期管理

1  前言

可靠性分配是把系统的可靠性指标按一定的方法合理地分配给分系统、设备、零部件（或元器件）的全过程。可靠性分配的目的有以下四个：

（1）通过可靠性分配，合理地确定系统中每个单元的可靠度指标，以便在单元设计、制造、试验、验收时切实地加以保证，反过来又将促进设计、制造、试验、验收方法和技术的改进和提高。

（2）通过可靠性分配，帮助设计者了解零件、单元（子系统）、系统（整体）间可靠性的相互关系，减少盲目性，明确设计的基本问题。

（3）通过可靠性分配，使设计者更加全面地权衡系统的性能、功能、费用及有效性等与时间的关系，以获得合理的系统设计，提高产品的设计质量。

（4）通过可靠性分配，使系统所获得的可靠度值比分配前更加切合实际，可节省制造的时间及费用。

轨道交通行业常用的分配方法有两种，一是比例分配法或称相似产品法，即利用之前的产品的可靠性分配值，按比例分配到新产品中进行设计，如需解决之前产品存在的可靠性问题，需要经验丰富的设计师对分配值进行调整，这也是公司常用的可靠性分配方法。二是评分分配法，通过专家对各组成部分的重要度、复杂度、环境严酷度和技术成熟度进行打分，再进行分配。这种方法对人员要求高、程序繁琐，除极特殊情况外，并不适用于公司。

乔国华等人在变电站的LCC计算中，提出可靠性分配值会对LCC产生很大的影响[1]；张东升等人在岩土力学工程中利用各部分所受的力的属性和大小，优化可靠性分配值[2]。其他行业中，还存在拉格朗日乘数法等分配方法[3]。

由以上例子可以看出，可靠性分配就是通过一定指标约束来合理分配可靠性的过程。作为企业，公司最关注的就是成本和产品质量。产品质量需要达到投标要求，也就需要可靠性总值达到或超过业主要求。在实现全寿命周期管理和造修结合的道路上，成本就是生命周期成本（LCC）。因此，利用LCC约束并求得最优的可靠性分配方案成为一个不错的选择。

2  生命周期成本（LCC）建模

根据IEC 60300-3-3：2017，生命周期成本的定义是产品生命周期内的积累成本。LCC归纳为两个主要部分：产品获取费用和产品使用费用。车辆LCC组成结构如下图所示：

其中，λi为需要换件的第i个部件的故障率；Ci为需要换件的第i个部件的成本，可以与公式2中的Cn对应；Ti为需要换件的第i个部件的更换总工时；λj为需要维修的第j个部件的故障率；Tj为需要换件的第j个部件的更换总工时。

将三部分相加，就可以得到LCC中受到可靠性影响部分的表达式。

3  成本与可靠性之间的关系

为了求解第二部分中得到模型最小值时的可靠性分配情况，有必要建立各部分成本与可靠性之间的关系。

制造成本建模涉及不同部件的建模，综合公司实际情况主要分为两种，一是外购件建模，二是自产件建模，外购件一般都有供应商提供的数据，可靠性和成本以点集的形式相互对应；二是自产件，可以通过历史数据和生产经验进行估算，构造出与故障率相关的函数，根据经验，最简单的函数应为指数函数。由此可以分别建立出不同部件成本与故障率之间的关系。

预防性维修成本建模主要是根据产品本身属性展开的。在维护保养中，主要根据供应商提供的维护手册，根据车辆的实际情况制定维护周期，计算维护成本。在换件修中，换件周期应为部件MTBF的取整值，取整标准为最近的计划维修时间，换件材料成本应与各部分的制造成本对应。

此时，将修复性维修成本中的换件成本如上两端一样替换为可靠性相关函数，就可以得到一个仅有可靠性一种变量 的成本函数。以标书中客户的可靠度要求进行约束，即可通过数学方法得出最低LCC下的可靠度分配方案。

如果产品中存在三新产品，或者客户和公司对产品有其他方面的要求，可以将要求整理，利用可靠性约束达到这一要求。

4  结束语

可靠性分配所提供的分配值是设计师设计的重要参考，分配的合理度会直接影响产品的成本与质量。本文通过建立受可靠性影响的LCC模型，约束并分配可靠性值，求出各系统、子系统、部件和组件在最低LCC值时的可靠性分配值的方法。模型中也可以通过增加对可靠性的约束，达到进一步提升产品质量，减低产品生命周期成本的目的，为公司全寿命周期管理工作提供参考。

参考文献

[1] 乔国华，郭路遥，吴一敌，李晶，贾朝阳，郝锋，詹翔灵，王亚运.基于遗传优化最小二乘支持向量机的变电站全寿命周期成本预测模型[J].中国电力，2019（6）：142-148.

[2]  张东升，舒苏荀，龚文惠.基于神经网络和Laplace渐近方法的边坡可靠度分析[J].土木工程与管理学报，2015（11）：42-44.

[3]  贾立术，卢争艳.岩土工程可靠度分析的拉格朗日乘数法[J].西部探矿工程，2012（1）：5-12.