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可靠性验证试验的相关计算.docx

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可靠性 验证 试验 相关 计算
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可靠性 验证试验 (Demonstration Test ) 的相关 计算 可靠性验 证试验 可以用 两 种方式描 述, 1 )非 参数 Non-Parametric 和 2 )参 数 Parametric 形式 1. 非参数形式 根据目前 的可靠 性定义 , 产品在任 何时候 具有两 个 状况之一 ,失效 或非失 效 。 则产品 的失效 可以 用二项分 布来描 述。 1 - C (1) 其中, R , 需要 验证的 可靠性 C ,要求验 证的置 信度 r , 试验 允许的 失效数 n ,计算出的 试验样 本数 例 1 要求验证: R = 0.9; C = 0.9, 允许失效 数 r = 0; 计 算所 需试验样 本数 n 解: 从(1 )得出, 1 – C = R N , 带入 参数得 出,n = 22 2. 参数形式 非参数形 式给出 对任何 分 布适用的 估计, 但是要 求 试验的时 间必须 与设计 的 寿命时间 相同。 在实 际应用中 ,经常 遇到要 对 试验时间 、样本 数进行 权 衡(Trade-in) 。如果 已知 失效时间 的分布 ,可 以采用参 数 Parametric 分 析的方法 ,计算 出 符合 多 种试验要 求的参 数组合 。 以指数分布 为例 (2) 其中: Θ , MTBF t , 时间 假设产品 寿命为 T= 5000 小时, R = 0.95 ; C= 0.9 , r = 3 , 试验时 间为 t = 3000 小 时,求 试验样本 数 n 解: 将 R = 0.95 , T = 5000 带 入(2 )得出: MTBF = 97,479 小时 下面将此 MTBF 和 t=3000 小时 代 入(2 ), 得出 R (3000 )= 0.9697 将 R (3000),C = 0.90 , r = 3 代入 (1 )得 出 n = 364 再来看看 威布尔分布 。 威 布尔分布 有两个 参数, 形 状参数 β 和尺度 参数 η 。 如果这两 个参数 都不 知,可以 根据产 品的类 型 选择一个 β 的估 值, 如 β=3.1. 方法与上 面指数 分布相 同 ,将 R , 估计 的 β 和 寿命 时间 T 代入威布 尔分布 可 靠性方程 (此略 ), 可得出 η 。再将 η , 试验 时间 t ,和 β 代入威 布尔 分布可靠 性方程 ,得出 R (t )。 再将 R (t ), C , 和允许失 效数 r 代入(1 )计算出 所需试 验样本 数 n 。也可 规定试 验样本 数 n 而计算 出试验 时间。 列出一组 参数和 计算供 参 考。 R= 0.95 , C = 0.90 ,T= 3000 小时, β=3.1 , 允许失 效数 r=2 , 样本数 n=30 , 计算出试 验时间 为 t= 4527 小时
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