请教一个失效数据分布的问题，谢谢！

xiao123

为什么失效数据不服从正态分布，而一般服从指数，威布尔和对数正态分布呢？

fzhello

也不懂，不过这么感觉下看对不对：

寿命应该是服从正态分布的，但失效率跟寿命不是一个概念，它们之间是有换算关系的，

而且从常识上说：用的越久的产品，其失效的概率越高，这样的话，失效率就肯定不是正态分布的了

可靠性这里面乱七八糟的概念好复杂

至于数学上怎么解释，就有请下边的高人解答了。

338

http://www.kekaoxing.com/club/thread-837-1-1.html

看看老大整理的资料吧！

对数正态分布用于半导体器件的可靠性分析和某些种类的机械零件疲劳寿命.其主要用途是在维修性分析中对修理时间数据进行

对可靠性来说,正态分布有两种用途:
1)用于分析由于磨损(如机械装置)而发生的帮障产品.(磨损故障往往最接近正态分布)
2)对制造的产品及性能是否符合规范进行分析.

指数分布是可靠性工作中最重要的一种分布,并且几乎是专门用于电子设备可靠性预计的一种分布.它描述瞬时故障率是常数的情况.
伽马分布:当存在局部故障,即在某个产品发生故障(如余度系统)之前或到第二次故障发生的时间(当故障前工作时间为指数分布)

在可靠性工作中威布尔分布非常有用,因为它是通用分布,通过调整分布参数就可以构成这种分布,以便为不同类别的工程项目
的各种寿命分布特性建立模型.故障密度函数的一种形式

[本帖最后由338于2008-7-3014:18编辑]

gary

失效概率密度还是有服从正态分布的,
失效概论密度函数对应的物理意义为在某个时间段,失效的概率(或者说频率)比较大小.

nextdinner

资料挺不错的

aomareliability

这个帖子好，以前我也有这种困惑，后来终于想通了。
在一次看有限元分析中，看到有限元分析的两种基础方法，一种是分段线性拟合，一种是整个周期多个函数拟合。那么从产品的失效来讲，失效的机理是多种，但是每种失效机理都是正态分布，当多个失效机理共同作用一个产品上时，最终我们看到不同的分布。这个我也可以从具有相同失效机理产品的分布几乎相同来佐证。
这里的失效机理，包括生产工艺缺陷，设计缺陷和应力累加

aomareliability

补充一下，当我们看到的不同分布其实就是多个正态分布共同拟合的结果