步进应力加速退化试验优化设计方法技术

本发明专利技术公开了一种步进应力加速退化试验优化设计方法，包括以下几个步骤，步骤一、确定产品性能退化模型，加速模型和可靠度函数；步骤二、建立目标函数；步骤三、确定约束条件和优化变量；步骤四、实现优化算法；本发明专利技术以ｐ分位寿命可靠度的渐进方差最小为目标。计算ｐ分位寿命可靠度的渐进方差时，采用差分方式对可靠度函数求偏导，该方法解决了复杂函数求导困难，容易出错等问题；根据工程经验提出对每一应力下监测次数的约束条件，使试验优化结果更具有工程实际意义，Ｍ１≥Ｍ２≥……≥ＭＫ≥１０的约束也大大减少了计算次数，提高了试验优化速率；将试验应力作为优化变量，并根据实际情况给出应力水平的约束条件，对试验方案更系统更全面地进行优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种步进应力加速退化试验的优化设计方法，属于加速退化试验

技术介绍
随着现代科技的发展，高可靠、长寿命产品越来越多，为了评估这些产品的可靠性与寿命，美国罗姆航空中心在20世纪60年代就正式提出加速寿命试验(ALT)，目前ALT技术的研究已经取得了大量研究成果，但长寿命和高可靠性产品在ALT中只有少量失效出现或根本没有失效出现，这就对产品的寿命与可靠性评估带来了极大的困难。为解决这一问题，加速退化试验(ADT)应运而生。ADT克服了ALT只记录产品失效时间而不考虑产品性能退化情况的不足，通过对加速退化数据处理可以对高可靠长寿命产品的可靠性及寿命进行较好的评估。 ADT需要在了解产品退化失效机理并建立加速模型之后实施，通过监控并记录产品的性能退化参数，了解其性能退化趋势，从而获得产品的退化数据，基于退化数据对产品进行可靠性与寿命的评估。因此，在不改变产品失效机理的前提下，如何对ADT方案进行科学合理的设计，以便快速有效的获得产品的性能退化数据，提高产品可靠性评估精度是当前加速退化试验研究的一个热点。 恒定应力加速退化试验(CSADT)是指选择一组高于正常应力的加速应力水平，将一定数量的试件分为N组，每组在一个应力下实施加速退化试验；而步进应力加速退化试验(SSADT)是指选择一组高于正常应力的加速应力水平，在试验开始时将一定数量的样品都放置在试验箱内，所选的加速应力呈台阶式递增实施。CSADT的研究和应用相对成熟，但由于SSADT比CSADT具有节省样本、试验时间、监测仪器和试验箱的使用，大大减少试验费用等优势，因此目前SSADT受到更为广泛的关注，SSADT的相关研究也越来越多。SSADT方案主要包括试验样本量、试验应力、性能参数的监测记录频率、每一应力下的监测次数等内容。 加速退化试验方案设计的研究文献大约从1994年开始，Boulanger&Escobar两位学者针对一类经典的退化模型对ADT进行了方案设计的研究，讨论了试验应力、总试验样本量、每一应力下样本量比例以及测试时间的确定问题。之后Tseng ST和Yu H F两位学者在1997和1998年分别对退化试验和加速退化试验的截尾时间进行了探讨。2002年Shuo-Jye Wu&Chun-Tao Chang在费用约束条件下以p阶分位寿命的均方误差最小为目标，提出了退化率服从指数分布的退化试验优化设计方法。2004年LC Tang，GY Yang&M Xie针对两应力水平的SSADT提出以试验费用最少为目标，以一定可靠度估计精度为约束，退化量服从随机过程的ADT优化设计方法，确定试验样本量和各应力水平的监测次数。同年，YuH F&Tseng ST以p阶分位寿命方差最小为目标，在试验费用约束条件下，对退化率服从倒数Weibull分布的退化试验进行了优化设计研究，得到了最优的样本量、监测频率和试验监测次数。2006年Chen-Mao Liao&Tseng ST以试验费用不超过总预算为目标，以产品p分位寿命估计的渐进方差最小为约束，用随机扩散过程对典型SSADT问题建模，来确定试验样本量，监测频率和试验截止时间。2009年Yashun Wang ;Chunhua Zhang&Xun Chen提出基于Monte Carlo仿真的SSADT优化方法，以p阶分位寿命渐进方差的局部估计最小为目标，以试验费用为约束，利用Monte Carlo仿真方法模拟退化试验过程生成数据，通过统计分析计算P分位寿命渐进方差，选取渐进方差最小的方案为最优方案，方案给出试验样本量，监测频率和监测次数。Tseng, S T&Balakrishnan，N&Tsai，C C等学者对服从gamma过程的疲劳失效产品进行SSADT优化设计，以试验费用不超过预算为约束，以产品MTTF估计的渐进方差最小为目标，进行试验优化，最终确定试验样本量，监测频率和试验截止时间。XiaoyangLi&Tongmin Jiang讨论了在多种退化失效模式下制订SSADT方案的方法，根据竞争失效机理，以漂移布朗运动建立多态退化系统的可靠性模型。以试验费用不超过预算为约束，以P分位寿命估计的渐进方差最小为目标，进行试验优化，最优方案给出试验样本，监测频率和监测次数。 到目前，对SSADT方案优化设计的研究中，优化设计变量都没有包含试验应力水平，试验优化在试验应力水平给定的情况下进行，最优方案中只提供试验样本，监测频率，试验截尾时间或监测次数。但是试验应力水平是试验方案中很重要的一项，只有在合适的应力水平下才能更好地激发产品性能退化，获得更为有效的退化数据，从而提高产品可靠性评估精度。 因此，在加速退化试验中将试验应力水平也作为一项优化变量，对试验样本量、试验应力水平、监测频率、各应力下监测次数进行系统的优化设计是目前加速退化试验优化设计领域的当务之急。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决上述问题，提出了将试验应力水平作为优化变量的步进应力加速退化试验(SSADT)优化方法。将试验方案中所涉及到的所有变量，包括试验样本量、试验应力水平、监测频率、各应力下监测次数都考虑在内，以P分位寿命可靠度的渐进方差最小为目标，以试验总费用不超过预算为约束，进行系统的优化设计，使SSADT优化设计方法更为全面完善，优化结果更具有工程实际意义和应用价值。 本专利技术是，包括以下几个步骤 步骤一、确定产品性能退化模型，加速模型和可靠度函数；； 步骤二、建立目标函数； 步骤三、确定约束条件和优化变量； 步骤四、实现优化算法。 本专利技术的优点在于 (1)建立目标函数以p分位寿命可靠度的渐进方差最小为目标。计算p分位寿命可靠度的渐进方差时，采用差分方式对可靠度函数求偏导，该方法解决了复杂函数求导困难，容易出错等问题。 (2)根据工程经验提出对每一应力下监测次数的约束条件，使试验优化结果更具有工程实际意义。由于低应力下产品性能退化慢，高应力下退化快，故低应力下的监测次数应大于高应力下的监测次数，而且根据工程实际情况，各应力下的监测次数应不小于10次，使每一应力下都能采集到足够的性能退化数据，即M工> M2 >……> MK > IO，这一约束也大大减少了计算次数，提高了试验优化速率。 (3)将试验应力作为优化变量，并根据实际情况给出应力水平的约束条件，对试验方案更系统更全面地进行优化。在实施SSADT前，应了解到产品的极限应力，即已知正常应力和工作极限应力Smax的情况下，试验应力约束条件可设为S。 < S: < S2 <……< SK《Smax。试验的优化模型中，目标函数min AsVar(R(lp))是一个关于样本量，监测间隔，监测次数，以及试验应力的函数，将试验应力作为优化变量，可将试验方案进行综合的全面的优化设计。附图说明 图1是本专利技术的流程 图2是本专利技术中步骤四的流程图。具体实施例方式下面将结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。 本专利技术是一种，流程如图1所示，包括以下几个步骤 步骤一、确定产品性能退化模型、加速模型和可靠度函数； 根据产品特点、敏感应力和性能参数退化趋势等，确定产本文档来自技高网...

【技术保护点】
步进应力加速退化试验优化设计方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤一、确定产品性能退化模型，加速模型和可靠度函数；确定产品性能退化模型和产品的加速模型，进而确定退化模型的概率密度分布函数ｆ（ｔ，Ｃ）和可靠性函数Ｒ（ｔ）；步骤二、建立目标函数；选取ｐ阶分位寿命估计值的可靠度的渐进方差最小作为目标函数；即：ｍｉｎＡｓＶａｒ（Ｒ（ξ↓［ｐ］））（１）其中，ξ↓［ｐ］是产品在正常条件下的ｐ阶分位寿命的估计值；具体为：（１）建立产品性能退化模型的对数似然函数；设Ｋ个应力水平的步进应力］，．．．．．．，Ｍ↓［Ｋ］］和试验应力［Ｓ↓［１］，Ｓ↓［２］，．．．．．．，Ｓ↓［Ｋ］］的函数，最后将ｐ阶分位寿命可靠度的渐进方差最小作为目标函数，即ｍｉｎＡｓＶａｒ（Ｒ（ξ↓［ｐ］））；步骤三、确定约束条件和优化变量；①确定约束条件：（１）试验总费用Ｃ↓［ｔ］包括：ａ）单位时间内的试验费用Ｃ↓［ｏ］，单位时间：元／小时；ｂ）试验样本单价Ｃ↓［ｄ］；试验总费用Ｃ↓［ｔ］表示为：Ｃ↓［ｔ］＝ｎ.Ｃ↓［ｄ］＋Δｔ.Ｍ↓［ｋ］.Ｃ↓［ｏ］（５）（２）监测次数：Ｍ↓［１］≥Ｍ↓［２］≥……≥Ｍ↓［Ｋ］≥１０；每一个应力下的性能检测次数大于等于１０次；（３）应力水平：Ｓ↓［０］＜Ｓ↓［１＜］Ｓ↓［２］＜……＜Ｓ↓［Ｋ］≤Ｓ↓［ｍａｘ］；其中，Ｓ↓［１］至Ｓ↓［Ｋ］表示Ｋ个应力水平，Ｓ↓［０］为产品使用时的正常应力，Ｓ↓［ｍａｘ］为产品的工作应力极限；②确定优化变量；（１）样本量ｎ；（２）监测时间间隔Δｔ；（３）监测次数Ｍ↓［ｋ］，（ｋ＝１，２，…Ｋ）；（４）应力水平Ｓ↓［ｋ］，（ｋ＝１，２，…Ｋ）；即步进应力加速退化试验共投入ｎ个样本，对每一样本每隔Δｔ小时监测一次，进行Ｋ步应力水平试验，每应力水平Ｓ↓［ｋ］下，监测次数为Ｍ↓［ｋ］；步骤四、实现优化算法；由步骤一至步骤三，确定步进应力加速退化试验方案的优化问题，用数学描述为：ｍｉｎＡｓＶａｒ（Ｒ（ξ↓［ｐ］））ｓ．ｔ．ｎ.Ｃ↓［ｄ］＋Δｔ.Ｍ↓［ｋ］.Ｃ↓［ｏ］≤Ｃ↓［ｔ］（６）Ｍ↓［１］≥Ｍ↓［２］≥……≥Ｍ↓［Ｋ］≥１０Ｓ↓［０］＜Ｓ↓［１］＜Ｓ↓［２］＜……＜Ｓ↓［Ｋ］≤Ｓ↓［ｍａｘ］上式为本专利技术中的优化模型，其中，需要优化的决策变量为ｎ，Δｔ，Ｍ↓［ｋ］，Ｓ↓［ｋ］，它们的取值均为正整数；具体为：首先根据工程经验确定退化模型式中的参数［θ↓［１］，θ↓［２］，…，θ↓［ｎ］］、产品性能初值ｙ↓...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓阳，葛蒸蒸，姜同敏，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]