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跪求:已知产品寿命要求和样品数量以及加速老化因子,如何计算测试时间

The minimum life expectancy of Skyline Value platforms is 7 years. To demonstrate the target life
expectancy of 61,320 hours (8760 hrs/year x 7 years = 61,320hrs), an accelerated Demonstration test will
be performed using 15 samples. The detailed test profile and parameters will be agreed based on the earlier
test result. Test will be temperature cycling with power cycling. Acceleration factor will be calculated per
modified Coffin Manson (Norris-Landzberg) model shown below.
加速因子.PNG

 
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yuaan (威望:46) (广东 深圳) 电信通讯

赞同来自: 杨格_Alan

楼主,你的公式已经给出来如何计算了。
 
事先你需要知道ΔTt,ΔTu,tu,tt, Tmax u, Tmax t几个参数。我估计你这几个参数就是测试时温度循环的温差,实际使用时的温差,实际使用时功率变化周期时间,测试时功率变化周期时间,实际使用时最高温度,测试时最高温度(都是猜测的,也许不对)。然后代入你的加速因子公式,就可以算出AF了。
 
然后用下一个公式算出总的测试时间,这里面α和r要先设定好。α等于1减去置信水平,一般取0.05,当然很有可能你们公司或者客户已经先定好了。r是测试中可以容许出现的失效,在其它都已经定了的情况下,r越大,你总的测试时间就越长,看你怎么取舍,一般取零。
 
最后用总的测试时间除以你的样品数量(15个)就是每个样品的测试时间了。
 
这里需要指出的是,你样品数量越多,你测试时间就越短,完成工作就越快。可靠性测试其实并不要求你的样品一定要测试到某一个时间点,比如预期寿命,或者高加速下预期寿命的折算时间。只要你的样品在寿命周期内服从的统计分布没有变化,测试到任何一个时间点都是可行的。按照你给出的总测试时间的计算公式,这个产品的寿命是服从指数分布的。
 
其实可靠性测试里的难点在于如果确定寿命所服从的分布(你的例子是指数分布),加速因子的计算模型(计算公式)和其公式里的常数,比如你公式里的B,Y,和Ea/K。你们公司很强大,这些都已经有了。
 
最后说一点的是,你的实验设计是失效截止的,比如设定只能容许r个失效出现在整个实验中,一旦你的失效达到这个数量,就可以判断实验已经失败了。
 
希望这些对你有些帮助。

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发起人

oasisloren
oasisloren

全面质量专家

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