可靠性分析，指的是一个产品从设计完成到生产过程中，由于受到很多影响因素影响，比如：加工精度，生产工艺制约，组装的影响，尺寸的公差影响等，产品的实际性能与设计值存在一定的差异。由于一般而言设计值都是受到成本限制，都是满足标准或者满足使用需求为准，而实际性能的波动，则有可能低于标准，也就是常说的次品或者不合格品。那这种情况出现的概率是多大呢，如何提高良品率呢，这是一个关乎于成本的问题：如何在尽量不增加成本的提高良品率。

今天用长文来给大家详细分享一个实际的工程案例，一个连接器接触力的可靠性分析。

案例描述：现有一个连接器产品：

产品要求连接器互配以后所有信号针的接触力总和小于50N，且每根信号针的接触力不小于1N。在这种要求的情况下，要求工程师设计弹簧片的尺寸，并且保证六西格玛水平（次品率百万分之3.4）。

案例分析思路：

在进行可靠性分析之前，我们先弄清楚可靠性分析的思路。

首先，由于优化项目需要设计人员对各项数据有一个清楚的工程意义的认知，因此首先对整个项目流程要有一个清晰的认识：

A、 使用CAD软件建立含参数的几何模型，一般这是最重要也是很难的点。

B、 使用含有参数接口的CAE分析软件（本例为ANSYS Workbench）进行CAE的计算，计算出来后，将所有接触反力标记为结果参数。

C、 接下来就要在参数优化平台（本例为optislang）上进行，将项目文件中的输出参数与输入参数使用参数敏感性模块建立响应面关系。

D、 建立响应面关系之后需要先找到一个最佳设计值，可通过ARSM或者MOP方法找到这个设计值。

E、 找到设计值之后进行稳健性的布点与求解，先对所有参数定义该参数的随机范围，比如某个值属于正态分布还是指数分布，分布的范围是多少等。软件就会自动为每个参数随机出很多样本，以模拟实际生产中，由于工艺，加工，公差等因素造成的尺寸差异。

F、 样本生成完成后，系统会自动分析出产品的设计性能与设计标准值差异的概率，从而算出来失效概率的大小。

G、 如果失效概率大于稳健性的设计水平，则需要返回E，重新找一个设计值，当然，系统也会根据这个概率给用户推荐一个设计值，这个设计值是需要验证的。（后面四个步骤流程图如下）

未完待续。。。