【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及加速退化试验，尤其涉及一种基于最小偏差度的加速退化试验优化设计方法。
技术介绍
1、加速退化试验(accelerated life test, alt)是一种可以在较短时间内快速验证产品寿命指标的技术。在alt中，为了提高寿命评估的精度，需要对alt方案进行优化设计，在设计中使用更少的样本，并寻找最优应力水平和试样分配比例，以提高产品在正常应力下的寿命特征估计精度。
2、alt的优化设计，是指在给定条件（应力范围、试验费用和试验样本量等）下，根据优化目标决定如何进行试验以获得各种可靠性指标的准确估计。目前，可靠性和统计学领域的许多学者对alt 的优化设计进行了大量研究，例如，nelson w等首先对weibull分布和对数正态分布的恒加载试验进行了最优设计研究，并提出了试验样本量的确定方法。冯雪峰等以产品在正常试验应力水平下中位寿命估计值的方差最小为优化目标，对 weibull分布定时截尾恒加载试验进行优化设计。陈文华等在weibull 分布失效下，以中位寿命估计值方差的均值和标准离差分别作为估计精度和稳定性的评估指标，提出了恒定应力加速退化试验的优化方案且通过monte-carlo模拟验证了试验方案的可行性。王海东等，以产品的对数中位寿命估计值的渐近方差最小化为最优准则，对三步进应力加速退化试验剖面进行优化设计。赵晓东同时考虑加速度计在正常应力水平下中位寿命估计值的方差最小和模型参数的协方差阵行列式最小为优化目标，优化了加速度计定数结尾恒加寿命试验方案。可见，加速退化试验优化设计通常以产品正常使用应力
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于最小偏差度的加速退化试验优化设计方法。
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种基于最小偏差度的加速退化试验优化设计方法，包括：
3、s1.确定出用于计算样本寿命先验分布和样本仿真寿命分布之间相对误差的优化目标函数和设计变量，根据所述设计变量构造出针对所有样本的全排列备选方案集 d；其中，所述设计变量包括：总样本量 n、试验应力水平数和样本分配占比；
4、s2.基于加速模型计算所有试验应力水平条件下对于正常应力水平的加速因子；
5、s3.在所述全排列备选方案集 d中抽取一个备选方案，并对所述备选方案中的备选方案样本量计算样本的所有寿命估计值，以及，根据所述加速因子计算正常应力水平下的第一失效寿命；
6、s4.计算在不同试验应力水平条件下所述备选方案中样本个数的偏差度，并基于所述偏差度对所述第一失效寿命进行修正以获得第二失效寿命；
7、s5.基于所述第二失效寿命并采用最小二乘法获取样本在正常应力水平下的加速模型参数估计值；
8、s6.基于所述加速模型参数估计值对加速模型进行参数更新，并获取样本仿真寿命分布，以及，采用所述优化目标函数计算样本寿命先验分布和所述样本仿真寿命分布之间的相对误差；
9、s7.重复执行步骤s3至s6，获取所述全排列备选方案集 d中所有所述备选方案的相对误差，并选取所述相对误差最小的备选方案作为所述总样本量 n下的样本最优分配方案。
10、根据本专利技术的一个方面，步骤s1中，确定出用于计算样本寿命先验分布和样本仿真寿命分布之间相对误差的优化目标函数的步骤中，所述优化目标函数表示为：
11、；
12、其中，表示相对误差，表示试验方案，表示样本仿真寿命分布函数，表示样本寿命先验分布函数，表示寿命估计值。
13、根据本专利技术的一个方面，步骤s1中，确定出用于计算样本寿命先验分布和样本仿真寿命分布之间相对误差的优化目标函数和设计变量的步骤中，基于所述优化目标函数和设计变量获取用于优化设计的优化目标，其中，
14、所述优化目标表示为：；
15、其中，表示包含了所有试验设计变量的向量，表示总样本量，表示第个试验应力水平下样本分配量，表示试验应力水平数，表示应力水平，为样本分配占比，表示受限制于。
16、根据本专利技术的一个方面，步骤s1中，在所述优化目标中，每个试验应力下样本分配量满足：
17、；
18、其中，表示样本分配占比。
19、根据本专利技术的一个方面，步骤s3中，对所述备选方案中的备选方案样本量计算样本的所有寿命估计值的步骤中，包括：
20、s31.对所述备选方案样本量计算累计失效概率为0.1和0.9时正常应力水平下的寿命值和，并构建出寿命值区间；
21、s32.基于所述寿命值区间进行均匀取值，获取个离散寿命值，并对所述离散寿命值计算对应的累计失效概率；其中，累计失效概率表示为：；
22、s33.基于所述累计失效概率获取所述备选方案的所有寿命估计值。
23、根据本专利技术的一个方面，步骤s33中，基于所述累计失效概率获取所述备选方案在当前试验应力下的寿命估计值的步骤中，将所述累计失效概率按照试验应力水平数划分为多组累计失效概率区间，并基于每个所述累计失效概率区间获取所述备选方案的所有寿命估计值。
24、根据本专利技术的一个方面，步骤s4中，所述偏差度表示为：
25、；
26、；
27、；
28、其中，表示第个备选方案的偏差度，表示第个备选方案与样本量相关的置信度，表示第个备选方案无量纲化的响应量指标，为第个备选方案的0.5分位点对应的响应量与坐标轴围成的矩形面积，表示第个备选方案样本寿命的先验分布的累积概率函数曲线，表示第个备选方案的响应量的p-box形式，表示第个备选方案的响应量上界，表示第个备选方案的响应量下界。
29、根据本专利技术的一种方案，本专利技术通过建立weibull分布下加速退化试验可靠性统计模型，以样本量分配差异所产生的相对误差最小为优化目标，以总样本量、试验应力水平数、样本分配占比为设计变量来构建mre-adt(minimum relative error- acceleratedlife test)最小相对误差加速退化试验可靠性优化设计方案，有效的实现了对样本分配方式的有效优化，并充分满足了相应的可行性要求。
30、根据本专利技术的一种方案，本专利技术能够在给定的最大试验样本量下，根据最小相对误差最小来选择最优样本量进行试验，极大的节约了试验成本。
31、根据本专利技术的一种方案，本专利技术以样本分配差异所产生的相对误差最小这一方向来考虑试验设计，可充分适用于大多数小样本试验设计，可以对可靠性评估提供更准确的寿命评估信息。
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1.一种基于最小偏差度的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，步骤S1中，确定出用于计算样本寿命先验分布和样本仿真寿命分布之间相对误差的优化目标函数的步骤中，所述优化目标函数表示为：
3.根据权利要求2所述的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，步骤S1中，确定出用于计算样本寿命先验分布和样本仿真寿命分布之间相对误差的优化目标函数和设计变量的步骤中，基于所述优化目标函数和设计变量获取用于优化设计的优化目标，其中，所述优化目标表示为：；
4.根据权利要求3所述的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，步骤S1中，在所述优化目标中，每个试验应力下样本分配量满足：
5.根据权利要求4所述的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，步骤S3中，对所述备选方案中的备选方案样本量计算样本的所有寿命估计值的步骤中，包括：
6.根据权利要求5所述的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，步骤S33中，基于所述累计失效概率获取所述备选方案在当前试验应力下的寿命估计值的步骤中，将
7.根据权利要求6所述的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，步骤S4中，所述偏差度表示为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于最小偏差度的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，步骤s1中，确定出用于计算样本寿命先验分布和样本仿真寿命分布之间相对误差的优化目标函数的步骤中，所述优化目标函数表示为：
3.根据权利要求2所述的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，步骤s1中，确定出用于计算样本寿命先验分布和样本仿真寿命分布之间相对误差的优化目标函数和设计变量的步骤中，基于所述优化目标函数和设计变量获取用于优化设计的优化目标，其中，所述优化目标表示为：；
4.根据权利要求3所述的加速退化试验优化设计方法，其特征在于，步骤s...
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