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环境应力筛选(ESS)简介&筛选度计算

来源: Andy的可靠性笔记 / 作者: Andy / 时间: 2017-12-19 14:19
环境应力筛选------Environmental Stress Screening (ESS) 筛选度-----Screening Strength (中文翻译也有叫筛选强度)

中秋假期闲着看了下自己之前在中国可靠性论坛发的求助帖:关于筛选度的问题。重新查了下相关资料,分享如下。
1)术语介绍:
环境应力筛选------Environmental Stress Screening (ESS)
筛选度-----Screening Strength (中文翻译也有叫筛选强度)
2)环境应力筛选目的。
通过施加一定的环境应力,使产品的潜在缺陷以故障形式暴露并剔除,使得产品在筛选后达到浴盆曲线的恒定故障率阶段。也就是尽可能剔除早夭期失效的产品。
3) 环境应力筛选对象:
研制阶段和批生产初期的全部产品均应进行环境应力筛选;在批生产中,后期可根据产品批量及质量稳定情况进行抽样筛选,抽样方案参考GB/T8052(此标准内质量方案太多,建议和质量部门协商选取). (摘自GJB/1032)
4)环境应力筛选流程图:
下图英文版摘自MIL-HDBK-2164A,中文版摘自2003年第2期《环境技术》文章,作者:祝耀昌,汪启华。方便大家对照查看。




5)筛选度定义:
产品中存在对某一特定筛选敏感的潜在缺陷时,该筛选将该缺陷以故障形式析出的概率。(摘自GJB/Z34)
6)筛选度计算公式:
经常逛可靠性论坛的朋友可能看到过关于筛选度计算的帖子,里面描述了几个计算公式如下,查资料后知道这些公式来自GJB/Z34,英文原版来自MIL-HDBK-344A。
1、恒定高温筛选强度
SS=1-exp [-0.0017(R+0.6)^0.6t]
式中:R—高温与室温(一般取25℃)的差值;t—恒定高温持续时间(h);
例:用85℃对某一元器件进行48H的筛选,则其筛选强度为:61.6% =1- EXP[-0.0017*(60+0.6)^0.6*48];注意:这里R=85-25=60,而不是直接用85代入计算,论坛上的计算有误;
分析:若上例中如果产品的潜在缺陷对于恒定高温敏感,85度&48小时的测试仅有61.6%的概率暴露出故障,若要提高概率,可以通过增加温度或者增加测试时间。这里算了下,若温度不变,将测试时间增加到100小时可以有91.4%的概率暴露故障,实际情况根据不同需要更改时间或温度;
注意:选用此方案时,关机情况下温度上限不能超过产品的存储温度上限,开机时温度不能超过产品的工作温度上限。
2、温度循环的筛选强度
SS=1-exp{-0.0017(R+0.6)0.6[Ln(e+v)]^3N}
式中:R—温度循环的变化范围(℃);V—温变率(℃/min);N—温度循环次数,e为自然对数的底数2.71828.....;
例:用60℃到-40℃以10℃/min的速率做15次循环,则对应的筛选强度为:99.87%=1-EXP{-0.0017*(100+0.6)^0.6*[ln(2.71828+10)]^3)*15};
分析:上例中如果产品的潜在缺陷对于温度循环敏感,85度&48小时的测试仅有61.6%的概率暴露出故障,若要提高概率,可以通过增加温度或者增加测试时间。这里算了下,若温度不变,将测试时间增加到100小时可以有91.4%的概率暴露故障,实际情况根据不同需要更改时间或温度;
注意:论坛中有描述每个循环20分钟,这里不建议选取,因为这不是温度冲击测试,通常在做温度循环筛选时,需要在每个温度点保持到产品温度稳定,一般电子产品选择2小时左右,也即一个循环需差不多4小时。
3、随机振动的筛选强度
SS=1-exp{-0.0046(Grms)^1.71*t}
4、扫频正弦振动的筛选强度
SS=1-exp{-0.000727(Grms)^0.863*t}
5、共振点驻留的筛选强度
SS=1-exp{-0.00047(Grms)^0.49*t}
3,4,5式中:t—为振动时间(min);Grms---振动G值;
例:用6Grms进行5分钟测试,则对应的筛选强度为:38.89%=1-EXP{-0.0046*6^1.71*5}
注意对于振动筛选,通常选用随机振动进行筛选。
下图为MIL-HDBK-344A原版公式。6)筛选度计算公式:
7)验证筛选有效性:
先进行温度循环,接着进行随机振动,施加的应力量级与剔除失效的筛选应力等级相同,不同的是将温度循环时间增加到最大80小时,随机振动时间增加到最大15分钟,若试验样品在80小时内的连续40小时无故障,则认为其通过了温度循环筛选;若试验样品在15分钟内的连续5分钟无故障,则认为其通过了振动筛选。(摘自GJB/1032)

因为工作中很少进行环境应力筛选的实际测试,所以实际工作经验并不足,如上分析如有不同的见解,或是详细的实际案例,欢迎提出分享讨论~

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