威布分析方法
[quote]1.1引言:
在所有可用的可靠性计算的分布当中,威布尔分布是唯一可用于工程领域的。在1937,WaloddiWeibull教授(1887-1979)创造性的提出了该种分布,它是用于失效数据分析分布中应用最广泛的分布之一,也用于寿命数据分析,因为系统或部件的寿命周期的测量也需要分析。
一位瑞典的工程师和一位数学家潜心研究冶金的失效,威布尔教授曾指出正态分布要求冶金的初始强度服从正态分布,而情况并非如此。他还指出对于功能需求可以包含各种分布,其中包括正态分布。
1951年他发表了代表作,“一个具有广泛适用性的统计分布函数”,威布尔教授声称寿命数据可以从威布尔分布族中选择最恰当的分布,然后用合适的参数进行合理准确的失效分析。他列举七种不同的情况来证明威布尔分布可顺利用于很多问题的分析。
对威布尔分布的最初反应是普遍诊断它太过完美以致于不真实。尽管如此,失效数据分析领域的先驱们还是开始应用并不断改进,直到1975年,美国空军才认可了它的优点并资助了威布尔教授的研究。
今天,威布尔分析涉及图表形式的概率分析以找出对于一个给定失效模式下最能代表一批寿命数据的分布。尽管威布尔分布在检测寿命数据以确定最合适的分布方面在世界范围内处于领先位置,但其它分布也会偶尔用于寿命数据分析包括指数分布,对数正态分布,正态分布,寿命数据有了对应的统计学分布,威布尔分析对预计产品寿命做了准备。这种具代表性的样本分布用来估计产品的重要寿命特征,如可靠性,某一时刻的失效率,产品的平均寿命及失效率。
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[quote]1.1.1威布尔分析的优点:
威布尔分析广泛用于研究机械、化工、电气、电子、材料的失效,甚至人体疫病。威布尔分析最主要的优点在于它的功能:
提供比较准确的失效分析和小数据样本的失效预测,对出现的问题尽早的制订解决方案。
为单个失效模式提供简单而有用的图表,使数据在不充足时,仍易于理解。
描述分布状态的形状可很好的选择相应的分布。
提供基于威布尔概率图的斜率的物理失效的线索。
虽然对数或对数正态分布的使用通常要至少20次失效或源于以往的经验,在只有2~3次失效时用威布尔分析非常好,在涉及安全性或极端费用时的失效结果是很关键的。威布尔家族中的一员weibayes,在以往经验充足时甚至可用于无失效情况下。
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读完了,写的很详细,但是有个问题。我们的产品是模块(由很多细小的零散元器件搭建而成)如何确定老化试验的时间呢?
谢谢,终于能在这里下到了
读一读
Thanks
细读一番
我听过这种方法,但是每种产品的可靠性函数具体如何求得呢?