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定量加速寿命试验数据分析

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德凯宜特
 在典型的寿命数据分析中,从业者通过在正常的条件下,获取产品样本的寿命数据,然后估算出产品寿命特征量,从而对母体中所有产品 进行预测。 由于很多原因,相比于正常的条件下,厂商希望能更快地得到产品可靠性数据。他们用定量加速寿命试验的方法来替代,即产品在加速应力的条件下,来获取寿命数据,这种方法通常会引起产品更快的失效。

此文阐述了在定量加速寿命试验数据分析中基础理论概况和研究该主题的某些建议。 我们假设你已经有了寿命数据分析理论的基本了解 。ReliaSoft的ALTA 软件 提供了一系列完整的加速寿命数据分析工具。

定量加速寿命试验
加速寿命试验方法可以是定性的或者定量的。定性加速寿命试验 (如 HALT, HAST试验) 起初是为识别失效模式而设计的,以至于能提高产品的设计。定量加速寿命试验 (QALT) 是为确定产品的寿命而设计的,分析人员利用定量加速寿命试验的得到的数据可以预计产品在正常使用条件下的寿命,推断出概率密度函数 (pdf)。

定量加速寿命试验能通过使用率加速或者过应力加速,来加速产品快速失效。在 使用率加速 下,是指适合在正常的条件下不是连续工作的产品,分析者 在正常的条件下加大使用率,使其在一大段时间内连续工作。从这种试验类型得到的数据可以用标准的寿命数据分析技术来分析。在过应力加速 下,在正常的条件下,一个或多个环境因素如(温度,电压,湿度)引起产品失效,通过提高这些环境应力来促使产品更快的失效。从这种试验类型得到的数据要求特殊加速寿命试验分析技术,这种分析技术是通过建立一种数学模型,利用加速应力寿命数据来外推在正常应力条件下的寿命。这种过应力的定量加速寿命试验将在以下讨论。

应力类型和应力水平
在一个有效的定量加速寿命试验下,分析者可以选择在正常使用条件能引起产品失效的一种或多种应力类型。应力类型可以包括温度,电压,湿度,振动或者任何能直接影响产品寿命的其他应力。然后提高你所选择应力的水平并且在加速寿命试验条件下,记录产品的失效时间。例如,如果某产品正常的工作条件为290K 并且在高温下能促使产品更快的失效,然后为了促使该产品更快的失效, 设计了在310K,320K和330K 应力条件下的加速寿命试验。在这个例子中, 应力类型为温度,加速应力水平是 310K, 320K 和 330K。 正常使用应力水平 为290K。

使用每个加速应力水平下得到的寿命数据,分析者能用标准的寿命数据分析技术来推断出每个加速应力下的寿命分布 (例如威布尔分布,指数分布或者对数正态分布 )的参数,使其最佳的符合各个应力下的数据。 这个结果回导致每个加速应力水平下都有一个概率密度函数 (pdf)。 另外基于每个加速应力水平下的概率密度函数特征,通过一个数学模型,即寿命- 应力关系,来推断出在正常使用条件下的概率密度函数 (pdf) 。

加速寿命试验 


寿命 - 应力关系
统计学家,数学家和工程师已经发展了许多 寿命-应力关系模型, 允许分析者从加速应力水平下得到的寿命数据来推断出在正常应力条件下的概率密度函数 (pdf)。这些模型描述了一种途径,从一个应力水平到另外应力水平下寿命分布的寿命特征。 寿命特征可以是任何的寿命估量,例如平均寿命或中位寿命,表示为应力的一个函数。例如,对威布尔分布, 范围参数,(eta), 被认为是取决于应力并且对以威布尔分布的数据来说,寿命-应力模型就等同于 eta。

你必须选择一个寿命-应力关系模型,使其适合你所分析的数据类型。可用的寿命-应力关系模型包括阿列纽斯,艾伦,和逆幂律模型。这些模型被设计用来分析一种应力类型数据(例如温度,湿度,或电压)。 温-湿度和温度-非热能关系 是混合模型,它允许你可以分析二种应力类型的数据 (例如 温度和电压或者温度和湿度)。通用对数线性和比例风险模型能够分析最多八种应力类型,如果需要的话。最后,累积损伤 model模型已经被发展用来分析随时间变化的应力 (可以在加速应力水平下或者在正常使用应力水平下)的试验数据。ReliaSoft's ALTA 6 PRO 是当前唯一有能力分析时变应力的可用的商业软件包。

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