请个高手帮忙解决下关于激活能Ea和温变速率加速率常数β的难题

学习了，感谢大侠们

论坛中高手如云啊！继续看给力的好文章~~~

顶！！！！

这真的是一个非常好的学习论坛，在这里收获了很多，感谢！

很好的资料，Ea计算及模型选择都给出了很好的建议

Ea经验取值在可靠性手册里有的，但也可以通过试验方法准确计算得出的，比较复杂哈

这个帖子让我把阿伦纽斯格式重新认识了一遍！！感谢楼主和帮主:lol

[quote][url=pid=165739&ptid=7752]ghzoner 发表于 2015-12-30 09:42[/url]
感谢前辈的精品分享，有两个问题想请教下您
1.怎么从probabilityplot图中查找某一温度下加速因子TF值，
2 …[/quote]

我试着回答一下你的问题:)：
1.TF值可以用获得的数据进行计算：TF=常用条件下的寿命/加速条件下的寿命
2.Shape是weibull分布的形状参数，可以确定其分布大概属于哪种类型，指数分布、正态、对数正态。。。。

XUEXI

很好的帖子

[quote][url=pid=65390&ptid=7752]fuckit发表于2009-11-3009:27[/url]
ArrheniusModel:关于你所说的只适用于某个可量化的器件,你的意思是在说Ea取值和失效模式&失效机理有…[/quote]

感谢层主的分享~~

:(:(

讨论很热闹啊~~~

[quote][url=pid=65390&ptid=7752]fuckit发表于2009-11-3009:27[/url]
ArrheniusModel:关于你所说的只适用于某个可量化的器件,你的意思是在说Ea取值和失效模式&失效机理有…[/quote]

感谢前辈的精品分享，有两个问题想请教下您
1.怎么从probabilityplot图中查找某一温度下加速因子TF值，
2.probabilityplot图中得出的shape值代表什么，有什么参考价值。比如资料中的2.82

学习下Ea的实验室测试方法。

[quote]fuckit发表于2009-11-3009:27[url=pid=65390&ptid=7752][/url]
ArrheniusModel:关于你所说的只适用于某个可量化的器件,你的意思是在说Ea取值和失效模式&失效机理有…[/quote]

大虾
问题1：你的例子里的数据，我导入到Minitab15里面，怎么在“分布ID图”里面的变量没有东西给我选啊？
问题2：例子里的数据“是否删失”中的F和C代表什么意思？
希望大虾看到了能回复我，谢谢。

感谢fuckit的资料，最近一年稀里糊涂的在学，或者是一头雾水

太好了，赶紧学习起来

10楼的例子非常好，非常感谢

有实例，学起来方便，谢谢！

学习:lol

有EA在EM实验中的资料嘛或者理论吗

非常感谢，好东西

Muchappreciatedthispieceofinformation…studying…:):)

学习了

學習了~回覆是美德阿~:lol

:):):)

不知道光伏方面能不能用？

学习

好东西，看一下

学习了！

是啊，电池行业也还是一片空白！

恩，学习了！！

最近讨论激活能的帖子很多啊，看来越来越多的产品用到了相关理论了。

最近讨论激活能的帖子很多啊，看来越来越多的产品用到了相关理论了。

最近讨论激活能的帖子很多啊，看来越来越多的产品用到了相关理论了。

建议定性的去看可靠性问题，可靠性定量的计算往往偏差很大。
相对来讲，定性的解决可靠性问题要重点考虑，实实在在的去解决故障和失效。

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好资料

真精彩！

赞一个。。:victory:

下载了相关资料。谢谢！

学习了

太好了

学习了

关于β温度变化加速率常数的选取那位高人指点下。

中兴大侠提过可以用直线拟合的方法估算EA，大家搜下吧。。。

[i=s]本帖最后由aries于2010-1-1414:38编辑[/i]

不过，有个问题我想说
ArrheniusModel成立的前提条件是失效机理没有发生变化
就是要求在测试过程中所发生的失效必须都是由于同一个原因引起的
如果仅仅关注于样品的pass和fail，并没有确认fail的原因是否一致
那么经由ArrheniusModel推导出来的Ea，加速因子，MTBF其实需要商榷。。。。
这也是为什么在板卡级别和系统级别的加速试验发展比较缓慢的原因
因为对于包含有诸多元器件的板卡/系统，往往失效的部位都不一样，更不要说原因了
anyway，fukit提供的minitab用例还是很值得大家收录

赞fukitshare的资料
太赞了

[b]回复[url=pid=65546&ptid=7752]16#[/url][i]pif2216[/i][/b]

上面介绍的附件，不需要权限，到论坛这么久了，还问积分不够怎么办就不应该了。

努力赚积分吧。

[b]回复[url=pid=65485&ptid=7752]15#[/url][i]admin[/i][/b]

回复，权限不够啊,怎么才能提升权限?

谢谢fuckit兄分享的好资料，今天把你的附件导入到minitab中试了一下，果然好用。

另外关于[url=http://www.kekaoxing.com/club/misc.php?mod=tag&id=64]EA[/url]的话题，论坛也交流比较多，今天花时间整理了一下，大家可以点击[url=http://www.kekaoxing.com/club/misc.php?mod=tag&id=64]EA标签[/url]，有相关贴子就会显示出来了。

再补充两个例子，是以前可靠性论坛上大家交流的，特别是下面这个，是通过试验的方式获得[url=http://www.kekaoxing.com/club/misc.php?mod=tag&id=64]EA[/url]，并且手动计算得来。

[url=http://www.kekaoxing.com/club/thread-6057-1-2.html]AcceleratedLifetest.pdf(175.28KB)[/url]7楼附件

另外可以再看看这两个附件：
[url]http://www.kekaoxing.com/club/thread-691-3-1.html[/url]26/27楼Easample2附件。。

欢迎更多的朋友交流讨论，希望大家以后都会计算这个难获得的EA值。。

————————————————-
另外楼主问的另一个问题：β—-温度变化的加速率常数介于4～8之间看过几份资料，一般都是这个推荐值。具体数值，大家再多多交流。

[quote][color=blue][b]ArrheniusModel:[/b]
AF(t)=exp{(Ea/k)·(1/Tuse-1/Tstress)}
AF(t)—-温度加速因子
Ea—–析出故障的耗费能量（activationenergy=0.3ev—1.2ev）
k—-Boltzmann常数=8.617×10-5ev/ok
Tuse—产品正常工作的温度
Tstress—-产品施加应力的温度

[b][color=blue]Hallberg-PeckModel:[/b]
AF（RH）=[RHstress/RHuse]n×exp{(Ea/k)·(1/Tuse-1/Tstress)}
AF（RH）—湿度加速因子
RHstress—应力条件下的相对湿度
RHuse—使用条件下的相对湿度
n—湿度的加速率常数介于2～3之间

[b][color=blue]Coffin-MansonModel:[/b]
AF（tc）={[Tstress(hot)-Tstress(cold)]/[Tuse(hot)-Tuse(cold)]}β
AF（tc）—温度循环加速因子
Tstress(hot/cold)———应力温度
Tuse(hot/cold)—使用温度
β—-温度变化的加速率常数介于4～8之间

[b][color=blue]VoltageAccelerationModel:[/b]
AF(v)=exp{z·∣Vstress-Vuse∣}
AF(v)—电压加速因子
z——-电压加速常数（typically,0.5

[quote]回复fuckit

你好，已经看完你的案例，感触良多；但小弟还是有个疑问，你例子中的样品是在做到全…
pif2216发表于2009-11-3017:08[url=pid=65460&ptid=7752][/url][/quote]

并不需要把所有的样品全部做到失效,你可以再搜索些试验数据分析的帖子来看看.
理论上将只需要2个失效便可以拟合出寿命分布曲线
你可以根据你产品的实际情况和实际试验的执行情况来判定,只要收集到足够的失效数据就可以停止试验了

[b]回复[url=pid=65390&ptid=7752]11#[/url][i]fuckit[/i][/b]

你好，已经看完你的案例，感触良多；但小弟还是有个疑问，你例子中的样品是在做到全部NG后统计到的数据，但实际试验时却很难用那么长的时间来实验，成本太高，谢谢！
能否用定时试验来实验，在时间到了后若只有1/3NG,另2/3还是PASS的，是否有方法统计处理并计算Ea，谢谢！

非常谢谢你，我先拜读下！

[quote]非常感谢fuckit大侠的回复；
对于ArrheniusModel，用2种条件做实验得出数据，再进行整理得出结果；但那只…
pif2216发表于2009-11-2717:45[url=pid=65211&ptid=7752][/url][/quote]

ArrheniusModel:关于你所说的只适用于某个可量化的器件,你的意思是在说Ea取值和失效模式&失效机理有关系吗?其实对于成品只统计PASS/NG的情况下,可以将Arrhenius和成品的寿命分布结合起来,你只需要care加速对成品失效率的影响,而不用去care每次的Fail具体是什么failure.附件的案例希望对你有帮助:

等待大侠答案阿

非常感谢fuckit大侠的回复；
对于ArrheniusModel，用2种条件做实验得出数据，再进行整理得出结果；但那只是说对于某个可量化的元器件适用，可根据统计元器件参数衰减而计算，没失效的也可以通过线性外延方式计算；然而对于成品只统计Failed和Passed，所以对于未失效的样品无法评估；所有请教，你是否有做过成品的实例，谢谢！

另外，CM模型你看到的是原型，一般温度改变试验都采用此扩展模型，但加速率常数β在式中是指数关系，因此不知道统计数据后又如何处理，若上面问题解决，则加速率常数β也可以通过2个测试条件统计数据，只是统计后数据如何比较并处理；同理，你是否有做过成品的实例，谢谢！

对于ArrheniusModel:
如果lz有另一组失效数据(比如65C条件下试验的失效数据),则可以通过数据分析计算出Ea

对于CM:
我看到的CM模型要比lz给出的复杂的多,不晓得你这个公式是参考什么资料

我也知道电子产品的Ea大约是0.6~0.7，加速率常数β在4~8.对于成品有没有一套精确评估方法？急！！！！！！！！！！！！！！！

Ea=B*K没找着公式的出处.

β:温度变化加速率常数，一般取4-8之间.

我不会，但帮你顶一下

对于活化能一直有些迷糊，问过很多人，都只有个经验数据，据我了解的：
产品早期Ea=0.2~06，使用期Ea接近1，损耗期大于1
一般我们我们谈产品筛选，所以一般都在早夭期，所以选择0.2~0.6，多数是选择0.6
关于加速率常数β我不太明白到底指什么，可能说的就是Ea吧？