恒溫恒濕試驗箱機械可靠性定量設計與仿真分析

發布時間： 2019-10-14　　點擊次數： 1908次

恒溫恒濕試驗箱技術規格：

型號				SEH-150	SEH-225	SEH-408	SEH-800	SEH-1000
工作室尺寸(cm)				50×50×60	50×60×75	60×80×85	100×80×100	100×100×100
外形尺寸（cm）				115×75×150	115×85×165	130×105×170	165×105×185	170×125×185
性能	溫度范圍			0℃/-20℃/-40℃/-70℃～+100℃/+150℃/+180℃
	溫度均勻度			≤2℃
	溫度偏差			±2℃
	溫度波動度			≤1℃（≤±0.5℃,按GB/T5170-1996表示）
	升溫時間			+20℃～+150℃/約45min (空載)
	降溫時間			+20℃～-20℃/30min/ +20℃～-40℃/50min/ +20℃～-70℃/60min/(空載)
濕度范圍				（10）20～98%RH
濕度偏差				±3%(＞75%RH), ±5%(≤75%R上)
溫度控制器				中文彩色觸摸屏+ PLC控制器（控制軟件自行開發）
低溫系統適應性				*的設計滿足全溫度范圍內壓縮機自動運行
設備運行方式				定值運行、程序運行
制冷系統		制冷壓縮機		進口全封閉壓縮機
		冷卻方式		風冷（水冷選配）
加濕用水				蒸餾水或去離子水
安全保護措施				漏電、短路、超溫、缺水、電機過熱、壓縮機超壓、過載、過流
標準裝置				試品擱板(兩套)、觀察窗、照明燈、電纜孔（φ50一個）、腳輪
電源				AC380V 50Hz 三相四線+接地線
材料			外殼材料	冷軋鋼板靜電噴塑(SETH標準色)
			內壁材料	SUS304不銹鋼板
			保溫材料	硬質聚氨脂泡沫

機械可靠性一般可分為結構可靠性和機構可靠性。結構可靠性主要考慮機械結構的強度以及由于載荷的影響使之疲勞、磨損、斷裂等引起的失效；機構可靠性則主要考慮的不是強度問題引起的失效，而是考慮機構在動作過程由于運動學問題而引起的故障。

機械可靠性設計可分為定性可靠性設計和定量可靠性設計。所謂定性可靠性設計就是在進行故障模式影響及危害性分析的基礎上，有針對性地應用成功的設計經驗使所設計的產品達到可靠的目的。所謂定量可靠性設計就是充分掌握所設計零件的強度分布和應力分布以及各種設計參數的隨機性基礎上，通過建立隱式極限狀態函數或顯式極限狀態函數的關系設計出滿足規定可靠性要求的產品。
該軟件工具是一個與數字化環境集成的、支持開展可靠性與性能一體化設計的專業機械產品可靠性設計分析軟件，可針對機械、機電等復雜產品，進行結構/機構、設備、系統級產品復雜環境下多場耦合、多機理相關的可靠性量化分析、壽命預測、方案優化等。主要包括多學科工具集成、試驗設計、響應面擬合、結構/機構可靠性分析、系統可靠性分析、可靠性優化、耐久性分析7個緊密集成的功能模塊。
提供可視化的工作流建模功能，模擬設計產品的行為特性，在一個流程中集成多個工具軟件，如 Pro/E、 UG、 CATIA、 ANSYS、 MSC.ADAMS、 PATRAN /NASTRAN、FLUENT、 MATLAB /SIMULINK 等，實現多學科協同設計。
圖形化的工作流建模功能，建立產品設計參數與性能響應的邏輯關系
具備常用CAD/CAE軟件接口，自動調用相應的軟件，并支持自編軟件
與試驗設計、響應面擬合、可靠性分析等功能模塊無縫集成。
試驗設計

具備全因子設計、部分因子設計、隨機設計等多種試驗設計方法
定量分析設計參數、性能指標之間的敏感度、相關性
可輸出試驗方案，圖形化顯示設計可行域、相關性等分析結果
為響應面模型擬合提供數據
響應面擬合

支持多項式響應面、Kriging模型、徑向基函數
可對已有試驗數據或仿真結果進行模型擬合，給出擬合精度
支持自定義基函數和階數，滿足各種類型的模型擬合需求
可自定義雅可比矩陣，提高梯度計算效率
結構/機構可靠性分析

具備正態分布、威布爾分布等17種分布類型，支持自定義分布
支持隨機變量相關系數的定義，可分析相關性對可靠性的影響
支持利用VBScript腳本建立復雜的可靠性模型
量化分析隨機變量和確定性變量對可靠性的影響
具備一次可靠度法、二次可靠度法等13種穩健的可靠度算法

系統可靠性分析

采用圖形化的可靠性建模方法表征故障模式之間的邏輯關系
支持結構/機構可靠性結果的重用，便于自下而上地分析系統可靠性
具備7種考慮故障相關性的系統可靠度算法，準確評估系統可靠性水平
具備可靠性靈敏度分析功能，對比分析故障模式或設計參數對系統可靠性的影響

可靠性優化

以可靠性為目標或約束的單目標優化、多目標優化建模
具備雙循環PMA、單循環RIA等6種可靠性優化算法
支持考慮參數波動的可靠性穩健優化
可進行多學科協同優化，實現多設計參數的綜合權衡

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