[i=s]本帖最后由astro_tsai于2013-9-1116:48编辑[/i]
各位大大~~~
請教一個thermalcycling的實驗設計
1.目標R=0.99@1year
2.信賴水準90%
3.sample:10
4.利用Coffin-Mansonmodel已經取得加速因子為16.53
5.使用環境:52周,每周5天每天8hr
如果假設每天開機一次那一年內的powercycle次數為260cycle
實驗室內要做幾次thermalcycle才能符合上述的要求?????
可靠度的定義為在既定的時間內(1year),在特定的使用條件,執行特定的功能(開機成功),成功達成目標的機率,
所以R=0.99,那是否在二項式的中的失效率P=0.01?
還是另有想法???
都是高手阿,看看学学
思考方向偏了,使用的模型有点老套不切合实际。
thermalcycling试验设计应该考量两个方面:温差和温度变化率(也是电子器件的主要失效机理)
那么认为恒温是可以忽略的(也就是温度平衡后运行1分钟和8小时是一样的,但不包括其它原因失效**)
现在需要考虑有两个,1、如何让产品达到温差的最高点,2、使用环境温差的变化
上述1的最好的办法让产品工作起来,经过一段时间后就达到了温度平衡
上述2的办法就是分析使用环境,并且考虑到季节变化的温差,把这些温差合理的用几个温度循环表示
总结上述1,2再每个循环的温度最高点让产品工作并达到温度平衡,再下温度低点方产品不工作,达到温度平衡。把试验的1个循环和实际温度循环对应起来,计算出要试验多少次循环。
**只是简单的说明,实际情况很复杂,大家可以参考一些书籍
[quote]astro_tsai发表于2013-9-1309:06[url=pid=136024&ptid=14796][/url]
依照你的R=e^-at,表示你把它假設成為最簡單且適用於電子產品的指數分布,t不是時間,而是循環數
…[/quote]
关于把t看作是循环数,而不是时间,表示有疑问。
还有你的做一次温循的时间是多少?
[quote]kevin_whb发表于2013-9-1213:36[url=pid=135998&ptid=14796][/url]
1.Af=16.53,N=10,
requesttesttime:365*24
可以算出循环数
[/quote]
人家给的使用环境是“52周,每周5天每天8hr”
那么requesttesttime应该是52*5*24吧。
[quote]astro_tsai发表于2013-9-1313:52[url=pid=136036&ptid=14796][/url]
哪一個部分沒看懂?
AF?卡方分布?
我這個案例是來自於客戶
[/quote]
怎么理解卡方分布?
[i=s]本帖最后由astro_tsai于2013-9-1823:38编辑[/i]
[quote]NUOJIYAE66发表于2013-9-1617:40[url=pid=136093&ptid=14796][/url]
你这是疲劳的应力测试,用指数分布模型不对吧。。。但是具体的方式我也不是很清楚,等高手解答[/quote]
的確我這產品的失效分布長得啥樣子我也不知道機械產品的失效率基本上應該是隨時間增加的(浴缸曲線的後段),理論上我應該先做實驗取得失效數據之後再來求出我的失效模型,但是沒錢沒時間沒舊案例
客人不允許…改天有機會再來找前輩請教疲勞失效的模型
ps.改天用高斯分布來算看看,看會算出啥結果來
[quote]barry_wu发表于2013-9-1612:57[url=pid=136081&ptid=14796][/url]
利用Coffin-Mansonmodel怎么算加速因子啊,里面的β怎么确定的[/quote]
我是套用intel的現有資料:lol
[quote]astro_tsai发表于2013-9-1313:52[url=pid=136036&ptid=14796][/url]
哪一個部分沒看懂?
AF?卡方分布?
我這個案例是來自於客戶
[/quote]
你这是疲劳的应力测试,用指数分布模型不对吧。。。但是具体的方式我也不是很清楚,等高手解答
利用Coffin-Mansonmodel怎么算加速因子啊,里面的β怎么确定的
[quote]astro_tsai发表于2013-9-1313:52[url=pid=136036&ptid=14796][/url]
哪一個部分沒看懂?
AF?卡方分布?
我這個案例是來自於客戶
[/quote]
太感谢了,现在比较清晰了,刚入行,有些还是朦朦胧胧的,现在正在努力学习中,希望以后能向你好好学学可靠性方面的东西。
[quote]有你相随发表于2013-9-1313:29[url=pid=136035&ptid=14796][/url]
不太明白,希望哪位大神帮忙详细解释一下。[/quote]
哪一個部分沒看懂?
AF?卡方分布?
我這個案例是來自於客戶
客戶希望能設計一個實驗,利用temperaturecycle來推估產品在一年時可靠度要有0.99的狀況
首先temperaturecycle是一種疲勞的加速方式,利用錫球熱脹冷縮的現象,進行疲勞測試,因此
套用Coffin-Manson的model可以得到一個加速因子AccelerationFactor,
再來假設產品的失效分布符合指數分布,這時R=e^-λt,取得t,此時的t不再是時間,而是cycle數
最後在利用卡方分布來推估應有的測試cycle
不太明白,希望哪位大神帮忙详细解释一下。
这个帖子没看懂,请问能不能提供一下这方面的学习资料啊?
[i=s]本帖最后由astro_tsai于2013-9-1309:09编辑[/i]
[quote]kevin_whb发表于2013-9-1213:36[url=pid=135998&ptid=14796][/url]
1.Af=16.53,N=10,
requesttesttime:365*24
可以算出循环数
[/quote]
依照你的R=e^-at,表示你把它假設成為最簡單且適用於電子產品的指數分布,t不是時間,而是循環數
以此類推
1.AF=16.53
2.N=10
3.假設每年的cycle=260
4.R=0.99@1year
可以得知λ=3.87×10^-5
MTBF=25870cycle
利用卡方分布,顯著水準0.1,失效數0
cycle=卡方(0.1,2*0+2)*25870/(2*16.53*10)
可計算出測試次數為361次
在這個計算過程中,我最大的疑惑是”是否是用於指數分布?”,當然這個分布是最簡單,變數最少的:P
1.Af=16.53,N=10,
requesttesttime:365*24
可以算出循环数
2.可靠度的定义是0.99@1year,从可靠度的定义看:R(t)=e^-at,代入就可以求出失效率了