In this paper, probabilistic distribution of fatigue life of chassis component is determined statistically by applying the design of experiments and the Pearson system. To construct p-e-N curve, the case that strain-life curve itself is random variable and fatigue data are random variables are attempted. Probabilistic density function(p.d.f) for fatigue life is obtained by design of experiment and using this p.d.f fatigue reliability about any aimed fatigue life can be calculated. Lower control arm and rear torsion bar of chassis component are selected as examples for analysis. Component load histories, which are obtained by multi-body dynamic simulation for Belsian load history, are used. Finite element analysis are performed using commercial software MSC Nastran and fatigue analysis are performed using FE Fatigue. When strain-life curve itself is random variable, probability density function of fatigue life has very little difference from log-normal distribution. And the case of fatigue data are random variables, probability density functions are approximated to Beta distribution. Each p.d.f is verified by Monte-Carlo simulation.
본 논문에서는 변형률 수명 접근방법에 기초하여 피어슨 시스템을 이용한 실험계획법으로 자동차 부품의 피로 신뢰도 해석을 하였다. 확률-변형률 수명 선도를 구성하는데 선도를 확률변수로 두고 단순화 한 경우와 피로재료물성치를 확률변수로 둔 경우를 시도하였다. 실험계획법을 이용하여 시스템의 확률밀도함수를 구하였고 이를 이용해서 임의의 목표수명에 대한 신뢰도를 쉽게 계산할 수 있다. 해석을 적용한 자동차 부품은 LCA와 RTB이고 하중은 Belsian load history를 다물체 동역학으로 부품에 작용하는 하중이력로 바꾼 것을 이용하였다. 유한요소해석은 MSC Nastran으로 하였고 피로해석은 FE Soft로 하였다. 변형률 수명 선도 자체를 확률변수로 하였을 때는 시스템의 분포가 대수정규분포와 같았고, 피로재료상수를 확률분포로 하였을 경우는 모두 베타분포로 근사할 수 있었다. 각각의 확률밀도함수는 몬테카를로 시뮬레이션으로 그 적합성을 검증하였다.
