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可靠性评估指标可靠性评估指标是对产品、系统或服务在特定时间内正常运行的能力进行评估的方法和标准。
通过可靠性评估，我们可以得出一个可靠性指标，用以衡量产品或系统的稳定性和可靠性。
本文将探讨可靠性评估指标的定义、重要性以及常见的可靠性评估方法。
一、可靠性评估指标的定义可靠性评估指标是衡量产品、系统或服务在一定时间内正常运行的能力的量化指标。
它反映了产品或系统在适应各种操作条件下的性能表现，并预测了其在特定时间段内发生故障的概率。
可靠性评估指标通常包括以下重要指标：1. 故障率：故障率是指在给定时间内发生故障的频率，通常以每单位时间的故障次数表示，如每小时故障次数。
2. 平均无故障时间（MTBF）：MTBF是指平均工作时间与故障次数之比，表示平均无故障的时间间隔。
3. 可靠性：可靠性是指产品或系统在给定时间内正常运行的概率。
它是一个用于描述产品或系统稳定性的概率值，通常以百分比或小数表示。
二、可靠性评估指标的重要性可靠性评估指标对于衡量产品或系统的可靠性非常重要。
它不仅可以帮助企业评估产品或系统的性能表现，还可以为产品或系统的设计、制造和维护提供参考依据。
以下是可靠性评估指标的重要性：1. 风险管理：通过可靠性评估指标，企业可以了解产品或系统的故障概率，从而减少潜在的风险和损失。
可靠性评估指标可以帮助企业确定应对故障的措施和应急预案，以提高产品或系统的可靠性和安全性。
2. 产品优化：可靠性评估指标可以帮助企业发现产品或系统的弱点和不足之处，从而进行针对性的改进。
通过改善产品或系统的可靠性，企业可以提高产品质量和用户满意度，增强竞争力。
3. 成本控制：可靠性评估指标可以帮助企业优化维护计划和制定更有效的维修策略。
通过减少故障次数和维修时间，企业可以降低维修成本，并提高资源利用效率。
三、常见的可靠性评估方法可靠性评估方法是根据产品或系统的特点和需求选择的一种评估手段。
以下是常见的可靠性评估方法：1. 失效模式与影响分析（FMEA）：FMEA是一种通过分析产品或系统的失效模式及其对业务的影响来评估可靠性的方法。
通讯设备的可靠性与性能测试关键指标与方法论解析通讯设备的可靠性与性能测试是确保设备正常运行的重要环节，这些测试需要依据一系列关键指标和方法论来完成。
本文将对通讯设备的可靠性与性能测试关键指标与方法论进行详细分析和解析。
一、可靠性测试关键指标1. 故障率：故障率是衡量设备可靠性的一个重要指标，用于描述设备在特定时间内出现故障的概率。
故障率越低，设备的可靠性越高，对于通讯设备来说，需要保证故障率尽可能接近于零。
2. 平均修复时间（MTTR）：MTTR是指在设备出现故障后修复设备所需的平均时间。
MTTR越短，表明设备在故障后能够更快地恢复正常运行，提高设备的可靠性。
3. 平均无故障时间（MTBF）：MTBF是指设备在没有发生故障的情况下可以连续运行的平均时间。
MTBF越长，表示设备的可靠性越高，能够更长时间地提供服务。
4. 故障处理能力：故障处理能力是指设备在发生故障时的自动处理和恢复能力。
设备具备较强的故障处理能力可以快速准确地发现和解决故障，提高设备的可靠性和服务效率。
二、可靠性测试方法论1. 环境适应性测试：通讯设备需要在各种复杂的环境条件下正常工作，如高温、低温、高湿度、低湿度等。
环境适应性测试是通过模拟不同的环境条件，验证设备在不同环境下的可靠性。
2. 压力测试：通过对设备进行长时间的高负载运行测试，验证设备在高压力工作状态下的可靠性。
压力测试可以模拟设备长时间运行、大数据处理等特殊应用场景，发现设备可能存在的问题并进行改进。
3. 可靠性增长测试：可靠性增长测试是指在设备正常运行一段时间后，对设备进行再次测试，验证设备在运行一段时间后的可靠性是否得到提升。
可靠性增长测试可以评估设备在使用一段时间后的性能变化情况，及时发现潜在问题并进行处理。
4. 异常负载测试：通过对设备进行非常规负载测试，验证设备在异常负载下的可靠性和性能表现。
异常负载测试可以检测设备在超负荷工作状态下可能出现的故障情况，并进行相应的优化和改进。
可靠性的分析方法可靠性是指产品、系统、设备或服务在一定的时间内能够按照既定的要求完成任务和保持正常运行的能力。
可靠性分析是为了评估和提高产品或系统在特定环境条件下运行的能力，以保证其长期稳定性和可用性。
在可靠性分析中，可以使用多种方法来评估和分析产品或系统的可靠性。
以下是一些常用的可靠性分析方法。
1. 失效模式与影响分析（Failure Mode and Effects Analysis, FMEA）失效模式与影响分析是一种通过识别和评估故障模式及其潜在影响的方法。
它通过分析失效模式、确定失效原因、评估失效的后果和严重性，从而确定相应的风险等级，以制定相应的改进措施。
FMEA方法可以帮助识别和排除潜在的故障模式，减少故障的发生和影响。
2. 可靠性块图分析（Reliability Block Diagram, RBD）可靠性块图分析是一种利用块图的方式来描述系统的可靠性结构的方法。
通过将系统划分为不同的块，并将可靠性参数与每个块关联起来，可以计算整个系统的可靠性参数，如可靠性、失效率等。
可靠性块图分析可以帮助识别关键组件和路径，以便针对性地改进和提高系统的可靠性。
3. 可靠性增长分析（Reliability Growth Analysis, RGA）可靠性增长分析是一种在产品或系统开发阶段进行的可靠性评估方法。
通过记录和分析测试过程中的故障数据，可以评估产品或系统的可靠性增长趋势，并预测产品或系统在正常使用条件下的可靠性水平。
可靠性增长分析可以帮助确定错误的根本原因，改进设计和制造过程，并提高产品或系统的可靠性。
4. 故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）故障树分析是一种通过建立逻辑结构图来描述系统或产品故障的方法。
故障树使用逻辑门（与门、或门、非门）和事件来表示系统和组件的故障（事件），通过逻辑关系和概率计算，可以分析和评估系统的可靠性和故障传播路径。
故障树分析可以帮助确定系统故障的根本原因，以及采取相应的措施来预防和应对故障。
众所周知，产品的可靠性是由设计决定的。
但是，由于受到各种原因的影响，设计缺陷总是难免的，产品在研制阶段往往达不到用户的可靠性要求，因此必须开展可靠性增长活动。
必须指出，可靠性增长活动不是针对设计低劣的产品的，而是针对经过认真设计仍然由于某些技术原因达不到要求的产品，而且可靠性增长活动比可靠性设计活动所需的资源和时间都多。
1、概述可靠性增长可从多个不同的角度来看，早期有关可靠性增长的一些工作主要集中在管理方面。
1970年Selby和Miller研制的可靠性计划与管理（RPM）模型是联系可靠性要求和实施计划的管理工具，可帮助确定所需样品数和设计方案通过增长过程的成熟时间，并可监测进展情况，评价对原计划进行调整的必要性。
但大多数情况下提及可靠性增长这一话题时，讨论的重点都是可靠性增长试验。
一般而言，为了证明设计的正确性以及设计中使用的模型和分析工具的有效性，试验是开发的标准、必要部分。
对于可靠性增长试验，大量的工作被用于研制各种统计模型，以便计划和跟踪通过试验所取得的可靠性增长。
由于试验费用很高，因此自然会把很多精力放在研制好的模型和注重可靠性增长过程上。
我们知道最常用的模型是Duane模型。
Duane的观点是把整个重点放在试验中发现失效，然后通过重新设计予以排除。
在笔者参加的某次“可靠性与风险分析先进课题”系列专题会议会议上，分组讨论中有一组的主题是“可靠性增长的范围和目的”。
会上讨论了把试验作为实现可靠性增长首选方法的状况。
其中一位成员提出，象卫星这样的产品，由于成本高，供试验的物品有限，因而极少可能进行那种和可靠性增长有关的试验。
对这种系统如何实现可靠性增长呢？2、可靠性增长更广泛的概念为解决不用试验能否实现可靠性增长的问题，讨论小组对设计经过演变最终形成样品的过程进行了评审。
一般来说，这是一个反复的过程。
由于不同性能要求常相互矛盾，因而需要反复的设计过程；设计优化时满足了一个要求但可能另一个要求就得不到满足。
医疗器械技术评估的可靠性增长试验与统计分析方法医疗器械技术评估是确保医疗器械安全性和有效性的重要手段之一。
在医疗器械研发的不同阶段，对其技术性能进行可靠性评估具有重要意义。
本文将介绍医疗器械技术评估中的可靠性增长试验与统计分析方法。
一、可靠性增长试验简介在医疗器械技术评估中，可靠性增长试验是评估医疗器械技术性能的重要步骤之一。
通过长期观察、数据收集与分析，可以增加对医疗器械技术性能可靠性的认识。
可靠性增长试验通常分为初期试验和后期试验两个阶段。
1. 初期试验：初期试验是医疗器械技术评估过程中的第一步，旨在评估医疗器械的初步可靠性表现。
该试验阶段通常需要选择一定数量的患者进行试验，并收集他们在使用医疗器械过程中的相关数据。
通过对这些数据的分析，可以初步了解医疗器械的可靠性状况，为后期试验提供参考。
2. 后期试验：后期试验是对初期试验结果进行进一步验证和完善的阶段。
在后期试验中，需要扩大试验样本量，并收集更多的数据进行统计分析。
通过对大样本数据的分析，可以获得更准确和可靠的结论，评估医疗器械的技术性能。
二、统计分析方法在医疗器械技术评估的可靠性增长试验中，统计分析是必不可少的工具。
下面将介绍几种常用的统计分析方法：1. 生存分析方法：生存分析是一种常用的统计方法，可以用于评估医疗器械的寿命和可靠性。
通过构建生存函数和危险函数，可以分析出医疗器械的失效时间分布。
生存分析方法可以应用于初期试验和后期试验，用于评估医疗器械的可靠性动态变化。
2. 方差分析方法：方差分析是一种用于比较多个样本均值之间差异的方法，可以用于分析医疗器械技术性能在不同组之间的差异。
通过方差分析，可以判断不同因素对医疗器械的可靠性影响的显著性。
方差分析方法可以应用于后期试验，用于判断医疗器械的可靠性与其他因素之间的关联程度。
3. 变异系数分析方法：变异系数是一个用于衡量数据变异程度的指标，可以用于评估医疗器械的技术性能稳定性。
通过计算不同组别或不同时间点数据的变异系数，可以判断医疗器械技术性能相对稳定的程度。
武器装备设计的可靠性分析与验证方法研究概述：武器装备的可靠性是确保其性能和功能的重要指标。
在设计和生产过程中，开发人员需要采用可靠性分析与验证方法来评估和提高武器装备的可靠性。
本文将探讨几种常用的可靠性分析与验证方法，并介绍其在武器装备设计中的应用。
一、可靠性分析方法1. 故障模式与影响分析（FMEA）：FMEA是一种系统性的分析方法，用于识别、评估和减少设计中的潜在故障模式及其影响。
通过逐一分析不同部件和子系统的故障模式，可以预测和预防故障，并采取相应的措施以提高装备可靠性。
2. 可靠性块图（RBD）：可靠性块图是一种图形化工具，用于描述和分析不同组件之间的关系，以评估系统的可靠性。
通过建立系统组成的逻辑关系图，可以计算系统的可靠性并确定关键组件，从而指导后续的设计和改进工作。
3. 事件树分析（ETA）：ETA是一种用于定量地分析系统故障的技术，通过构建树状结构来描述故障事件的发生过程和可能的结果。
通过计算不同事件发生的概率和严重程度，可以评估系统的可靠性，并设计相应的控制措施以减少故障概率。
二、可靠性验证方法1. 可靠性试验：可靠性试验是通过将装备置于适当的环境中，进行长时间运行和测试来验证装备的可靠性。
在试验过程中，需要监测和记录装备的故障情况，并根据试验结果评估装备的可靠性水平。
2. 环境应力筛选：环境应力筛选是通过模拟实际使用环境中的应力条件，对装备进行长时间或快速加速寿命测试，以筛选潜在的可靠性问题。
这有助于确定装备在不同环境下的可靠性，并找出存在问题的部件，为进一步的改进提供依据。
3. 可靠性增长测试：可靠性增长测试是在装备设计和生产中进行的周期性测试，旨在验证装备可靠性的改进。
通过采集和分析测试结果，可以评估装备的可靠性增长趋势，并指导后续的设计和生产工作。
三、可靠性分析与验证方法的应用在武器装备设计中，可靠性分析和验证方法起到了至关重要的作用。
通过采用上述方法，可以有效识别潜在的故障模式和问题，提前预防和改进装备设计，提高其可靠性和性能。
可靠性分析在产品质量控制中的应用在当今竞争激烈的市场环境中，产品质量是企业生存和发展的关键。
为了确保产品能够满足消费者的需求和期望，提高产品的可靠性成为了企业关注的重点。
可靠性分析作为一种有效的质量控制手段，在产品的设计、生产、测试和维护等各个阶段都发挥着重要作用。
一、可靠性分析的概念和意义可靠性分析是指通过对产品的故障模式、故障原因、故障影响以及故障发生的概率等进行研究和评估，以确定产品在规定的时间和条件下能够正常工作的能力。
简单来说，就是预测产品在使用过程中可能出现的问题，并采取措施加以预防和解决。
可靠性分析的意义主要体现在以下几个方面：1、提高产品质量：通过对产品进行可靠性分析，可以发现潜在的质量问题和薄弱环节，从而有针对性地进行改进和优化，提高产品的质量和稳定性。
2、降低成本：提前发现和解决产品的故障问题，可以减少产品在生产过程中的废品率和返修率，降低生产成本。
同时，提高产品的可靠性还可以减少售后服务成本和客户投诉，增强企业的竞争力。
3、增强客户满意度：可靠的产品能够满足客户的需求，提高客户的使用体验，从而增强客户对企业的信任和满意度，促进企业的长期发展。
4、缩短研发周期：在产品研发阶段进行可靠性分析，可以及时发现设计中的问题，避免在后期进行大规模的修改和调整，从而缩短研发周期，加快产品上市的速度。
二、可靠性分析的方法1、故障模式及影响分析（FMEA）FMEA 是一种系统性的分析方法，通过对产品的各个组成部分可能出现的故障模式进行分析，评估其对产品整体性能的影响，并确定相应的预防和改进措施。
FMEA 通常包括故障模式识别、故障原因分析、故障影响评估、风险优先数计算等步骤。
2、故障树分析（FTA）FTA 是一种以故障为顶事件，通过逻辑推理和图形表示的方法，找出导致故障发生的所有可能的原因和组合。
故障树分析可以帮助企业深入了解产品故障的因果关系，为制定预防措施提供依据。
3、可靠性预计可靠性预计是根据产品的组成结构、零部件的可靠性数据以及工作环境等因素，对产品的可靠性进行预测和评估。
机械产品可靠性试验方法随着科技的进步和社会的发展，机械产品在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
为了确保机械产品的可靠性和安全性，各行业制定了一系列的规范、规程和标准，用于指导机械产品的可靠性试验方法。
本文将就机械产品可靠性试验方法进行论述。
一、可靠性试验方法的概述可靠性试验是为了评估机械产品在一定时间和工作条件下的可靠性指标，例如寿命、故障率、失效模式等。
可靠性试验方法是为了验证机械产品在实际使用环境中是否能够满足设计要求和用户需求。
二、可靠性试验的分类可靠性试验可以根据不同的目的和试验环境进行分类。
常见的可靠性试验包括环境适应性试验、寿命试验、可靠性增长试验等。
1. 环境适应性试验环境适应性试验是为了测试机械产品在不同的环境条件下的可靠性。
根据具体的使用场景和环境要求，可以进行湿热试验、低温试验、高温试验等。
这些环境适应性试验可以帮助评估机械产品在多样化的环境下的可靠性性能。
2. 寿命试验寿命试验是为了评估机械产品在规定的使用寿命内是否能够达到要求的可靠性指标。
根据不同的产品特性和使用要求，可以进行振动试验、冲击试验、耐久试验等。
寿命试验能够帮助厂家了解机械产品的寿命特性，优化产品设计和选材，并提高产品的可靠性。
3. 可靠性增长试验可靠性增长试验是为了评估机械产品在连续生产过程中的可靠性水平。
通过对多个相同机型产品进行试验，可以了解产品质量的一致性和可靠性水平的波动情况。
可靠性增长试验有助于厂家监测制造过程中的质量控制，并及时采取措施提高产品的可靠性。
三、可靠性试验方法的应用可靠性试验方法在各个行业中都有广泛的应用。
下面将就几个常见的行业进行论述。
1. 汽车行业对于汽车行业而言，机械产品的可靠性试验是尤为重要的。
在汽车领域中，寿命试验是最常见的可靠性试验方法之一。
通过对汽车的发动机、底盘等关键部件进行振动试验、冲击试验和耐久试验，可以评估汽车在各种工况下的可靠性性能。
2. 电子行业电子产品的可靠性试验是保证产品质量的关键环节。
众所周知，产品的可靠性是由设计决定的。
但是，由于受到各种原因的影响，设计缺陷总是难免的，产品在研制阶段往往达不到用户的可靠性要求，因此必须开展可靠性增长活动。
必须指出，可靠性增长活动不是针对设计低劣的产品的，而是针对经过认真设计仍然由于某些技术原因达不到要求的产品，而且可靠性增长活动比可靠性设计活动所需的资源和时间都多。
1、概述可靠性增长可从多个不同的角度来看，早期有关可靠性增长的一些工作主要集中在管理方面。
1970年Selby和Miller研制的可靠性计划与管理（RPM）模型是联系可靠性要求和实施计划的管理工具，可帮助确定所需样品数和设计方案通过增长过程的成熟时间，并可监测进展情况，评价对原计划进行调整的必要性。
但大多数情况下提及可靠性增长这一话题时，讨论的重点都是可靠性增长试验。
一般而言，为了证明设计的正确性以及设计中使用的模型和分析工具的有效性，试验是开发的标准、必要部分。
对于可靠性增长试验，大量的工作被用于研制各种统计模型，以便计划和跟踪通过试验所取得的可靠性增长。
由于试验费用很高，因此自然会把很多精力放在研制好的模型和注重可靠性增长过程上。
我们知道最常用的模型是Duane模型。
Duane的观点是把整个重点放在试验中发现失效，然后通过重新设计予以排除。
在笔者参加的某次“可靠性与风险分析先进课题”系列专题会议会议上，分组讨论中有一组的主题是“可靠性增长的范围和目的”。
会上讨论了把试验作为实现可靠性增长首选方法的状况。
其中一位成员提出，象卫星这样的产品，由于成本高，供试验的物品有限，因而极少可能进行那种和可靠性增长有关的试验。
对这种系统如何实现可靠性增长呢？
2、可靠性增长更广泛的
概念为解决不用试验能否实现可靠性增长的问题，讨论小组对设计经过演变最终形成样品的过程进行了评审。
一般来说，这是一个反复的过程。
由于不同性能要求常相互矛盾，因而需要反复的设计过程；设计优化时满足了一个要求但可能另一个要求就得不到满足。
要求间的平衡是艰苦的工作。
不能同时进行所有的分析是需要进行反复的另一个原因。
因此一次分析所带来的设计变更在下一次分析后有可能又要改变。
随着这些反复过程，设计得到了完善。
在设计过程中进行的某些分析直接涉及到设计的可靠性，因此设计的可靠性随着每次以分析评价为基础的设计变化而得到了提高。
讨论小组用上述的推理过程确定了一个范围更广的可靠性增长定义：即最初设计的可靠性提高的过程。
这种设计反复所带来的提高既可以以分析评价和评估为基础，也可以以试验结果（失效数）为基础。
在理想情况下，当产品进入试验时，所有的缺陷都已经通过分析后的设计更改而予以消除。
而实际则很少做得到，对在开发试验中发现的设计缺陷（即失效）仍需要进行一些设计变更。
常用于可靠性增长过程的一种开发试验就是可靠性增长试验。
设计反复许多初步设计都是由过去的设计外推而得；而有些则是全新的。
两者在制作样品或实验模型进行试验之前以及在关键设计评审之前都要进行认真的研究推敲，即通过分析对设计进行评价和评估。
有许多种可靠性分析可用于评价和评估产品的可靠性，包括失效模式和效应分析、故障树分析、潜通电路分析、最差情况分析和有限元分析。
分析中发现初步设计中的弱点后，对设计进行更改，然后进行分析。
我们将此设计—分析—再设计过程称为纯设计。
这种反复的纯设计过程一般进行到设计者对设计达到某种满意程度为止，即设计者不经过样品试验，而是仅凭分析后认为再反复设计已没有多少价值时为止。
显然，我们不想把有限的资源花在潜在回报很小的设计反复中，但如果过早停止纯设计过程，又会过分依赖开发试验过程来发现设计缺陷。
对于象卫星这样的产品，要制作整个产品的样品和试验物品是非常昂贵的。
可以制作分系统和关键元器件的试验物品，但
很少对整个产品进行程度很高的试验。
在极端情况下甚至产品的首次“全面”（full-up）试验要在发射时才进行。
在这种情况下显然需要“全面”的纯设计过程。
即使在制作试验物品和试验资金不成问题的时候，在完成设计过程之前就制作和试验硬件也是不明智的。
开发试验如定义所述，理想的情况是有完美的纯设计过程，不需要试验来提高可靠性以满足要求。
但分析工具、模型和工程判断并不完美，因而其结果也不会完美。
因此在某种程度上，要填补知识和了解上的空白，开发试验总是需要的。
在发现性能缺陷和失效时，要采取两种不同的措施。
第一，工程师要检查其使用的模型和工具，对其进行修改、完善或改进。
这样可从试验中获取经验，用改进后的工具和模型来改进下一个纯设计过程。
第二，根据对试验数据分析获得的信息改进设计。
对每个失效都进行全面分析。
对下列有关失效的信息必须要记录：失效发生的条件（环境、操作等）失效是如何发现的（现象）失效的效应实际使用中失效的可能后果。
分析本身必须回答下述问题：潜在的失效机理是什么？在实际使用中再发生的概率是多少？应采取什么修改措施来防止再发生或最大程度降低失效的效应？如果确认需要对设计进行修改，那么在实行了修改和修改是有效的前提下可实现可靠性增长。
这两个前提是很关键的。
以计划变化为依据来作判断是有风险的；必须把变化真正结合到系统或设备中，并验证这些变化在改正问题上的有效性。
前面的讨论都是把纯设计过程和设计—试验过程当作依次发生的独立过程，但实际上两个过程往往有部分重叠，不过纯设计阶段确实要在所有的试验之前就开始进行。
专门的可靠性增长试验可靠性增长试验仅仅是开发试验中的一种。
传统上是用一特殊的试验或系列试验作为专门的可靠性增长试验，对试验中出现的失效要进行分析，并找出修改措施防止或减缓失效再次发生的影响。
进行这类试验的时间和资源是有限的。
一个开发项目还要进行许多其他的开发试验，包括功能、环境和验证试验。
实际上可靠性增长过程的基本原则并不排斥对这些开发试验中出现的失效进行分析。
增
长过程要取决于失效源的发现和及时修正。
如果可以合理收集数据，对失效进行全面分析，那么各种类型的试验都是失效信息的潜在来源。
能对各种开发试验的失效进行分析，以验证设计和设计中使用的工具和模型，这是非常重要的。
利用各种开发试验的失效数据来估计可靠性水平会有一定困难。
结合非类似试验的数据在统计上是复杂的问题还没有得到解决。
要避免这一问题，方法之一就是利用为工程目的（即验证设计和设计中使用的工具和模型）而进行的所有试验的失效，可靠性估计则只以专门增长试验的数据为基础。
可靠性增长试验结果的使用增长试验的主要目的是验证设计和设计中使用的工具和模型。
各公司经理主要是根据可靠性增长试验来确定是否符合合同规范的。
这一在增长跟踪目的上的变化，部分原因在于取消了大部分的鉴定或验证试验。
而这一变化也改变了试验的方式。
原先，失效并非一件“坏事”，因为它可向设计者提供有关设计充分程度的有价值的信息。
通过设计—试验过程，设计者可对使用的工程和设计工具及模型进行改善，并改进设计。
当可靠性增长试验被用于确定是否满足合同时，它就成了合格—不合格（pass-fail）试验，失效是不受欢迎的。
有关某个失效是否“相关”或者某个事件是否真是失效的争论往往成为失效分析过程的常见部分。
试验用于发现问题的初衷大打折扣，失去了试验的真正价值。
要保证不完全失掉试验的原目的，必须在试验开始之前确定好试验的基本原则。
可靠性增长试验的计划和评价
专门的可靠性增长试验需要认真计划，以避免评价数据时出问题。
下面主要讨论较为流行的Duane模型。
但要注意的是已研制出了许多模型，有些在评价和跟踪上更优越（如AMSAA模型）。
Duane模型由于假设MTBF和试验时间之间的关系在对数纸上是一条直线，因此在评价和跟踪上并不特别好。
这种假设可简化计算，但也要求在失效后和
试验继续之前马上进行设计修改（修正）。
而在实际中，设计修改常常拖延至较方便和合理的时候，一次进行几个修改。
尽管如此，Duane模型仍然是很有用的计划工具。
