车辆可靠性试验的影响因素及改进措施

引言：车辆可靠性测试是一个非常重要的测试过程，它的精度将直接影响到产品在复杂的工作环境中是否能够达到使用安全和性能的要求。但目前实验中存在设计缺陷放大、环境仿真偏差、数据利用率低等问题，使得实验数据与真实应用环境之间存在较大差距。因此，对其进行系统的分析，并提出有针对性的改善措施，对于提高测试性能，缩短测试周期，有着十分重要的作用[1]。

一、 车辆可靠性试验的主要影响因素

（一） 设计阶段缺陷向试验问题的传导

车辆可靠性试验暴露的诸多问题，其根源往往可追溯至设计阶段存在的不足。若在设计之初未能充分考量关键因素，如零部件的疲劳寿命预期、各系统间的兼容匹配性，以及对极端工况（极寒、高温、重载等）的适应能力，便极易在后续试验中显现为严重的结构性或功能性缺陷。例如，某款新能源汽车的设计过程中，对电池管理系统（BMS）在低温环境下的性能验证不够充分，直接导致在冬季可靠性试验中，车辆的续航里程衰减幅度惊人地超过了 40% 。这个案例清晰地表明，设计环节的疏漏或验证不完善，会直接传导至试验阶段，表现为成本高昂的失效问题。因此，设计阶段的前瞻性、全面性和验证深度，是决定后续可靠性试验能否顺利通过、以及产品最终市场表现稳健性的核心前提[2]。

（二） 制造工艺波动性对固有可靠性的削弱

即使设计完善，制造过程中的工艺波动性和一致性不足，也会显著削弱零部件的固有可靠性，进而在试验中引发预期之外的问题。生产工艺的微小偏差，例如焊接接合点的精度控制失准、金属材料热处理过程中温度或时间的波动、关键尺寸的加工超差等，都可能为产品埋下质量隐患。有研究数据明确指出，当发动机缸体的关键加工尺寸误差累积超过 0.05 毫米时，其在后续的耐久性强化试验中出现裂纹或失效的概率会陡增三倍。这类由制造过程引入的变异，直接降低了产品的内在质量基线，使得设计赋予的理论可靠性在实际产品上大打折扣。制造环节的精益求精和严格的工艺控制，是确保设计意图得以准确实现、产品具备高固有可靠性的关键保障，任何波动都可能成为试验失败或早期故障的诱因[3]。

（三） 试验数据挖掘不足与资源浪费

可靠性试验过程中会产生海量数据，但若对这些宝贵数据的采集维度过于单一或后续分析模型滞后、深度不足，将导致大量有价值的故障信息和潜在失效模式被忽视，无法有效指导设计优化和工艺改进。数据采集如果仅聚焦于最终失效结果，而忽略过程参数、中间状态、关联信号的变化，会丢失关键的故障演化线索。同时，缺乏先进的数据分析工具（如人工智能驱动的预测性分析、失效模式关联挖掘）和高效的反馈机制，使得试验数据的价值未能充分释放。有车企内部评估显示，在其可靠性试验所生成的全部故障数据中，仅有约 30% 被真正有效地用于后续产品的设计迭代和工艺完善，其余大部分数据处于沉睡状态，造成了巨大的测试资源和信息价值的浪费。提升数据采集的广度、深度以及后续分析的智能化水平和闭环应用效率，是提升试验效能、加速产品成熟的关键[4]。

二、改进措施与实施路径

（一）构建贯穿产品全生命周期的设计验证体系

为从源头提升车辆可靠性，必须建立覆盖设计全流程的闭环验证体系。首先，深度应用虚拟仿真技术至关重要。例如，利用多体动力学软件（如ADAMS）对底盘系统进行高精度的动态载荷分析和疲劳寿命预测，能够在物理样机制造之前就识别潜在薄弱点，有效减少昂贵且耗时的实物样机反复试错。其次，强化设计失效模式及后果分析（DFMEA）的应用范围和深度，将软件可靠性、网络信息安全等新兴领域纳入分析框架。

（二） 以智能制造技术赋能工艺稳定性提升

制造环节的波动性是可靠性的大敌，需要借助先进智能制造技术实现精准控制。一个关键路径是部署高精度在线检测系统。例如，在焊装线上引入激光雷达扫描技术，对关键焊点实现 100% 实时在线监测，精确捕捉熔深、气孔等缺陷，结合闭环反馈控制，将核心结构件的关键尺寸加工公差严格控制在 ±0.02mm 以内，显著提升批次一致性。另一方面，积极推广增材制造（3D 打印）技术在复杂结构件快速试制中的应用。这不仅大幅缩短了样件开发周期，更重要的是为设计验证提供了前所未有的灵活性——工程师可以快速迭代多种结构方案进行可靠性摸底测试，无需等待传统模具的长周期制造。

（三）打造多维度复合环境试验验证平台

为弥合试验室环境与实际使用条件的鸿沟，亟需建设能模拟复杂耦合应力的先进试验平台。一方面，投入建设大型环境模拟舱集群，突破单一环境因素的限制。这类舱室应集成精密调控系统，实现温度（覆盖极寒 -40℃至酷热 60% ）、湿度（ 10% 至 98%RH ）、太阳辐照强度（0 至1200W/m² ）等多参数的独立或协同控制，精准复现青藏高原的低温低压、热带雨林的高温高湿等全球典型极端地域气候特征，进行整车或系统的加速老化与耐候性验证。另一方面，积极开发基于数字孪生技术的虚拟试验场。通过采集海量实际道路车辆运行数据（载荷谱、路谱、驾驶行为等），构建高保真度的车辆和道路虚拟模型，在仿真环境中进行等效于百万公里级的强化耐久测试。物理环境舱与虚拟试验场的结合，实现了对现实世界复杂环境的深度模拟与等效加速，极大提升了试验的覆盖度和效率。

（四）构建智能化试验数据管理与分析系统

释放试验数据的最大价值是提升验证效能的核心。首要任务是升级数据采集能力，在试验车辆的关键部位（如动力总成悬置点、电池包、关键电子控制单元附近）密集部署多类型传感器阵列（振动、温度、电流、应变等）。通过部署边缘计算节点，实现毫秒级高频数据的实时采集、本地预处理（如滤波、特征提取）并与云端平台高效同步，确保数据的完整性和时效性。在此基础上，必须引入强大的智能分析工具。核心是开发并应用基于机器学习的 AI 故障诊断与预测模型。通过对历史积累的海量试验故障数据（包含正常、异常、失效状态）进行深度训练，模型能够自动识别复杂信号中蕴含的早期故障特征模式，大幅提升对潜在失效的预警能力，目标是将异常状态识别的准确率提升至 92% 以上。这套智能系统打通了“数据采集 - 智能分析 - 知识沉淀 - 设计反馈”的闭环，让每一次试验产生的数据都成为驱动产品可靠性持续优化的燃料，彻底改变数据沉睡和利用不足的局面。

结语：

车辆可靠性试验通过设计验证前移、制造精度强化、环境模拟拓维及数据价值深挖，可显著缩短试验周期并提升结果可信度，随着车路云一体化技术发展，基于真实道路数据的虚拟试验将成为重要方向，推动汽车可靠性验证模式向“预测性维护”转型，最终实现产品全生命周期质量闭环管理。

参考文献：

[1] 邓贵生 . 车辆可靠性试验的影响因素及改进措施 [J]. 时代汽车 ,2019, (14): 32-33.

[2] 王志 . 车辆可靠性试验的影响因素及改进措施 [J]. 现代农业研究 ,2018, (08): 105-108.

[3] 石慧奇 , 王彬 . 车辆可靠性试验的影响因素及改进措施 [J]. 交通世界 , 2017, (Z2): 236-237.

[4] 陈乾 . 汽车可靠性试验的影响因素及改进措施初探 [J]. 企业科技与发展 , 2009, (22): 57-59+65.