采取适当的纠正措施,使产品可靠性随时间而逐步提高。 根据可靠性增长过程中收集到的可靠性数据,运用合理的数学分析
方法给出产品可靠性的定量评价(特别是增长结束时产品可靠性水平的 衡量)
Duane模型、AMSAA模型、Gompertz模型、延缓纠正的增长预测 模型
系统可靠性数据分析
回答了“某个系统在规定的工作条件下,在规定的任务时间t0 内 ,能正常 工作的概率,即该系统在t0时刻的可靠度,记作Rs(t0),实际工程中最关心的 是可靠度置信下限,记作RL"
《可靠性数据分析》
Data Analysis of Reliability
主编:赵宇
资料整理人:张传伟
录
目
1 可靠性数据分析的目的和意义
2 可靠性数据分析的发展和现状
3 可靠性数据分析的基本方法和流程
C1.1 可靠性数据分析的目的和意义 ONTENTS
01 可靠性数据分析概述 02 可靠性数据分析的目的和任务 03 可靠性数据分析的工程意义 04 可靠性数据分析的利用及其效果
靠性产品 基于性能退化轨迹分析(将退化量或与之相关参数作为时间的函数) 基于性能退化量分布分析(不同标本、不同时刻退化量分布情况)
加速寿命试验数据分析 在保持失效机理不变的条件下,把产品放在高应力水平下进行试验,来加速
产品失效的一种寿命试验方法 快速获取实验数据、迅速查明失效原因,结合加速寿命试验模型,对产品在
单元产品可靠性数据分析方法的选取原则与流程
产品自身数 据比较丰富
系统产品可靠性数据分析方法的选取原则与流程
产品自身的数据很少,而产品组 成设备的数据较丰富情况
一般,级数越高,试验的工程难度越大 所需的费用越高,因此“级”越高,试验 数量越少,全系统的试验数量就更少。