Statistischer Ansatz zur Bestimmung von Grenznutzungszeiten bei Verschleißbeanspruchung

Ein bauteilindividuelles Verschleißverhalten lässt sich unter Laborbedingungen nicht wirklich wiederholen, da die verschiedenen konkret wirkenden Einflüsse und Materialbedingungen nicht eindeutig reproduzierbar sind. Mit dem daraus resultierenden statistischen Charakter von Verschleißprozessen verbindet sich die Erkenntnis, dass Verschleißprognosen bzw. Verschleiß-Lebensdauervorhersagen stets an eine Ausfallwahrscheinlichkeit gekoppelt sind. Der statistische Ansatz bezieht sich auf den stationären Bereich des Verschleißprozesses, bei dem die Veränderung des Erwartungswertes einer Probencharge mit einer quasi konstanten Verschleißgeschwindigkeit beschrieben werden kann. Es wird ein Berechnungsansatz vorgestellt, der sich auf symmetrische, normalverteilte Verteilungsdichtefunktionen bezieht. Ausgangswerte für die Berechnung sind die mittlere Verschleißgeschwindigkeit nach dem Einlaufverschleiß, die mittlere Einlaufverschleißhöhe und -zeit und der Variationskoeffizient. Diese Werte können aus Versuchsreihen, anhand von Erfahrungen oder mittels standardisierter Festlegungen gewonnen werden. Mit der vorgestellten Methode können Verschleißlebensdauer, Verschleißhöhe und Überlebenswahrscheinlichkeit für verschiedene Ausfallwahrscheinlichkeiten variabel und mit wenig Aufwand ermittelt werden. Möglich wird einerseits die Bewertung der Sicherheit eines Bauteiles gegen das Versagen durch Verschleiß, und andererseits Aussagen zur Optimierung der Ausgangswerte, z.B. der mittleren Verschleißgeschwindigkeit und des Variationskoeffizienten. Verwendet werden kann der Ansatz für die statistische Verschleißdarstellung verschiedener Maschinenbauteile, wie z.B. für Räder und Radlager von Schienenfahrzeugen. Es ist zu erwarten, dass sich für Einsatzgruppen von Wälzlagern mit ähnlichen Lauf-, Belastungs- und Schmierungsbedingungen (z.B. U-Bahnradlager) ähnliche Verschleißverläufe einstellen, die sich mit diesem statistischen Ansatz modellieren lassen. Der allgemeine Charakter des Ansatzes ermöglicht zudem die Auswertung von zeitlich fortschreitenden statistischen Größen anderer Fachgebiete.