求助:可靠性试验设计时的样品寿命分布模型的选择 [複製鏈接]

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電梯直達

樓主

發表於 2015-4-9 13:54:01 |只看該作者 |正序瀏覽

本帖最後由 xxex 於 2015-4-9 14:37 編輯

假设我已经有了一些市场应用的数据，因此通过寿命数据分析可以得到样品的寿命分布模型，假设我分析得到的样品寿命分布是Generalized Gamma分布，这个时候我若要设计一个可靠性验证试验，确保样品通过试验后，首年的可靠性能达到一个指定的水平，很多软件只能提供weibul，指数，正态，对数正态，logistics，对数logistics，最小极值，最大极值，Frechet这些常用分布的试验设计。我数据分析得到的Generalized Gamma分布不在其中，这个时候我应该选择什么样的分布进行试验设计？设计时的参数如何确定？

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求助：什么是截尾数据？求助：什么是截尾数据？英文如何翻译？完整的标准定义出自哪里呢？比较通俗的解释是什么？ ...

xxex

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24^#

發表於 2016-5-12 15:55:17 |只看該作者

good6608 發表於 2016-5-9 12:05
請問, 在執行這類的壽命模型建立的研究,
我的抽樣數應該要如何決定?

假定已知模型参数，要先确定可靠度或失效率，可接受的试验时间，试验置信度，试验时的容许失效数

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function

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23^#

發表於 2015-4-23 22:52:03 |只看該作者

不管是甚麼資料庫，得到的活化能都不會跟自己產品的一樣！
比較好的做法是規劃試驗，用自己的產品試驗數據來獲得活化能。

xxex

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22^#

發表於 2015-4-22 11:16:23 |只看該作者

function 發表於 2015-4-21 21:28
活化能是很敏感的，通常經驗值跟實際的值不一樣！
你可以試算看看如果活或能取0.8eV，看看加速因子會變成 ...

谢谢许老师指点，我手中有部分有机材料的活化能试验数据，大约1.1～1.3ev，但是其它材料和零部件的活化能数据我手里没有，另外设计试验取求活化能，从项目时间进度和投入资源上比我拍脑袋定下0.7ev的风险更高，所以我选择了相对0.7eV的活化能，这里也是我的所有材料和零部件厂家给出了一个十度法则的经验结论后确定下来的。不知道有没有专门的数据库可以获得这个参数。我知道一些可靠性预计的标准上面是有的。

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function

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21^#

發表於 2015-4-21 21:28:47 |只看該作者

本帖最後由 function 於 2015-4-21 21:29 編輯

xxex 發表於 2015-4-17 12:34
许老师，本例的激活能取0.7eV，湿度的指数取2。激活能取0.7ev经验取值，主要是大多数材料和零部件厂家的 ...

活化能是很敏感的，通常經驗值跟實際的值不一樣！
你可以試算看看如果活或能取0.8eV，看看加速因子會變成幾倍?這樣你就不敢用了！
建議還是自己規劃試驗求出自己產品的活化能比較保險。

xxex

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20^#

發表於 2015-4-17 12:34:55 |只看該作者

function 發表於 2015-4-17 02:50
我要問的是阿伦纽斯方程和Hallberg-Peck加速模型中的活化能與濕度的係數是如何得到的? ...

许老师，本例的激活能取0.7eV，湿度的指数取2。激活能取0.7ev经验取值，主要是大多数材料和零部件厂家的推荐取值，没有试验数据支撑。湿度是因为取2保守点。

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function

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發表於 2015-4-17 02:50:47 |只看該作者

xxex 發表於 2015-4-15 10:11
是用阿伦纽斯方程和Hallberg-Peck加速模型计算得来的
加速的试验条件是温湿度恒定，
而现场应用的条件是 ...

我要問的是阿伦纽斯方程和Hallberg-Peck加速模型中的活化能與濕度的係數是如何得到的?

hlperng

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發表於 2015-4-15 15:08:30 |只看該作者

本帖最後由 hlperng 於 2015-4-15 15:11 編輯

xxex 發表於 2015-4-15 13:28
谢谢大师的指点，我这里的工程问题其实就是要根据寿命分布模型确定可靠性验证试验的目标值，试验时间，样 ...

就個人所知，壽命及失效發生時間問題，都是壽命短或失效時間小的先發生，關心的是極小值，所以多選擇 Gumbel III 型極小值分布，也就是韋伯分布，這就是韋伯分布常用於處理存活機率的原因；氣候資料、財務資料，關心的是極端氣候最大雨量或最大獲利，屬於極大值性質，所以大多選用 Gumbel I 型極大值的甘伯分布，或傅雷切分布 (Gumbel II 型極大值分布)。

xxex

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發表於 2015-4-15 13:28:35 |只看該作者

hlperng 發表於 2015-4-15 12:07
謝謝提醒，隨機變數取對數轉換，是為了簡化數學模型而做的標準化處理，將雙指數變成單指數，讓 Gumbel I、 ...

谢谢大师的指点，我这里的工程问题其实就是要根据寿命分布模型确定可靠性验证试验的目标值，试验时间，样本量，然后利用试验的环境应力条件进行加速，缩短试验时间

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hlperng

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發表於 2015-4-15 12:07:25 |只看該作者

本帖最後由 hlperng 於 2015-4-15 12:56 編輯

xxex 發表於 2015-4-15 10:39
彭大师，我这里采用的傅雷切分布的表达式来自于JMP
http://www.jmp.com/support/help/Technical_Details_ ...

謝謝提醒，隨機變數取對數轉換，是為了簡化數學模型而做的標準化處理，將雙指數變成單指數，讓 Gumbel I、II、III 型極值分布都可使用標準極值分布表示（就像標準常態分布一樣），如何簡化數學模型是電腦軟體撰寫程式常需要做的努力。（把自己的時間點拉回到 1988 年時代！）

因為隨機變數已經對數轉換處理，轉換後變數的位置應該是原始變數的尺度參數，尺度參數則是形狀參數，所以經過數學（電腦套裝軟體）處理後的解答，應該回到原始分布的特質。

不過還是提醒，傅雷切分布適合極大值 (LEV)、韋伯分布適合極小值 (SEV)，應該是不變的原則。先思考所要解決的工程問題是極大值問題，還是極小值問題！