對于新能源汽車，除了開車和停車之外，還多了一個工況，那就是充電，因此這些跟充電相關的零部件，相較于傳統車來說，工作的時間更長，環境也會更惡劣，那究竟該如何評估新能源汽車零部件的耐久試驗的測試條件呢？

咨詢了相關人員許久，依然沒有得到答案，那就自己動手豐衣足食，參考幾份資料得到如下信息，就當是近期的一個工作小結。

DV實驗里面基于環境類測試的各種高溫運行，低溫運行或者濕度，溫度變化的各種耐久測試。通過各種900個循環，1000小時，2000小時的高溫或者其他條件來評估產品的設計壽命是否能夠達到10年20萬公里或者15年30萬公里這樣。這些其實都是加速試驗

加速試驗是指在保證不改變產品失效機理的前提下，通過強化實驗條件，使被測試產品加速失效，在較短的時間內獲得必要信息，來評估產品在正常條件下的可靠性或壽命指標。

但是目前我們所用到的各種DV測試條件，都是基于傳統車的ECU運行條件和時間來進行測試，例如通常我們評估一個車10年或20W公里的使用壽命，大概的評估場景就是駕駛10年的時間每天都開，每天開兩次，那這個ECU的循環使用次數就是10*365*2=7300次。

但這只是評估場景，真實的使用情況可能是賣一臺車在家里，一個月就周末開開，或者還有一些情況時跑出租車，司機分兩班倒的開，可能每天開車的時間在20個小時以上。這些都怎么來推算呢？

那就從加速老化試驗最早的幾個概念開始說起。

可靠性要求介紹

可靠性只是產品在規定時間內和規定條件下，完成規定功能的能力。對電子電器產品而言，產品的可靠性越高，其無故障工作的時間就越長。

壽命失效時符合Weibull分布，他的可靠性公式是這樣的。

其中

R（t） 功能定義時間（循環數/操作數）正常工作的概率；

PA 是置信度（假設）；

β 是Weibull因子；

n 是DUT的數量；

t 是測試持續時間（時間數或操作周期）；

T 是指定的使用壽命（時間或周期或操作數）。

對于置信度這玩意，又得回頭看看統計學的知識，以我們的正態分布為例，在一個標準差之內，是有68%的樣本落在這個區間的，到3個標準差的時候，就有999.7%的樣本落在這個區間內。

這兩種情況下的置信度分別就是0.68和0.997。

高溫運行耐久試驗

通常情況下對于ECU來說，都是需要做高溫運行耐久試驗的， 目的是通過高溫加速模擬ECU在日常環境下的工作狀態，來考察ECU是否能夠耐受住高溫導致的失效等潛在風險。

一般情況下高溫運行耐久會分為500h，1000h，2000h這些測試條件，那究竟這些時間是怎么得到的？

我找到一篇論文，里面有介紹Arrhenius（阿倫紐斯）模型，Arrhenius模型適用于基于不同工作溫度分布百分比的壽命加速測試，他的加速計算公式如下所示：

其中：

Jt,i——Arrhenius模型的加速因子；

Ea——激活能，這玩意是經驗值來著，根據不同的失效機理，在0.2~1.2eV之間，通常計算的情況下取0.45eV；

k——玻爾茲曼常數

Ttest——測試溫度，單位是℃，一般取被測樣件的最高工作溫度Tmax；

T feld，i——環境溫度分布，單位是℃；

-273.15℃為絕對0度。

加速因子是基于各溫度分布百分比加速因子的測試要求，它的計算公式是這樣的：

其中：

Ttest——高溫運行加速測試時間；

Tot——環境溫度范圍內的工作時間；

Pi——按照Tfeld，i環境工作溫度分布百分比。

加速測試時間的具體計算方式

一般來說，我所參考的論文講到上面那一章就結束了，大家也心滿意足的知道大概是個怎么回事，不過對于我來說，就希望較真的來算一下是不是真的這樣。然后搞個例子來試一下。

以一個放置在乘員艙且曬不到太陽的零部件為例，它的工作溫度范圍一般定義為-40℃~85℃。定義車輛的使用壽命為15年24萬公里。則根據大數據得到95%以下的車輛運行時間都會低于12000h，而各種工作溫度所占的時間比例分別如下：

對于以上加速因子的計算，因為公式比較復雜，就舉一個最簡單的例子，就是最高溫度運行的時候，加速因子的公式，e的冪變成了0，因此加速因子是1。其余的加速因子可以自己代入進去計算一下。

總結

通過以上信息看，這個模型還是很簡單的。如何計算這個公式，最難的還是如何獲取到溫度分布的數據，如何獲得各種溫度的占比，以及車輛的壽命是如何等效成為運行時間的。

但是如何通過設計壽命等效得到車輛的運行時間，這個我也暫時沒有找到相關的信息，上表的信息也是通過其他資料得到的，至于為什么，里面也沒寫。?





審核編輯：劉清