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54400字硕士毕业论文针对多降解系统高技术领域的研究

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:54400字
论点:退化,试验,加速
论文概述:

摘要 加速退化试验具有耗时短、费用低、预测提前量大的特点,为高可靠、长寿命产品的可靠性评估及寿命预测问题提供了有效的技术途径。在实际应用中,某些产品可能属十多退化系统,

论文正文:

针对多降解系统高技术领域的研究

简介:随着维吾尔族器件级、机器级和系统级产品降解测试的不断推广,多重降解系统降解测试逐渐受到重视。多重降解系统的显著特点是降解过程之间存在一定的相互关系,这使得降解过程之间并不相互独立。多降解体系降解实验的研究往往集中在降解过程的相关性上。由本网站的硕士论文中心组织。

第一章简介
1.1话题来源
本话题来源于12枪装备“十一五”预研项目“XX整机贮存寿命加速试验技术”和横向合作项目“XX装备滚控电路板加速贮存试验”。
1.2研究背景和意义
随着科学技术的发展和工业水平的提高,许多高可靠性、长寿命的产品被广泛应用于十项全能空、航空航天、通信、电子等高科技领域。如何评价产品的可靠性并预测其使用寿命已成为可靠性工程领域需要进一步研究的重要问题。传统的可靠性测试技术难以在可行的时间内预测产品的寿命。为了解决这个问题,加速测试技术应运而生。加速试验是通过提高试验水平来缩短试件失效过程的试验方法。在合理的工程和统计假设的基础上,利用加速失效数据进行建模和分析,预测正常应力水平下产品的可靠性特征。加速试验可以大大缩短试验时间,降低试验成本,为快速实现高可靠性、高寿命产品的寿命预测提供了可行的技术途径。
加速寿命试验和加速退化试验是加速试验技术的两个重要组成部分。对于十种具有高可靠寿命的特定产品}fiJ,在加速寿命试验期间,可能只发生少量故障或根本没有故障。此时,如果加速寿命试验仍用于评估产品的可靠性和寿命预测,十次失效数据不足,使得评估和预测结果的可靠性不高。加速退化试验充分利用产品退化数据中的有用信息,将高应力水平下的产品性能退化数据外推至正常应力水平,评估产品的各项可靠性指标,克服加速寿命试验只记录产品失效时间,不考虑产品性能变化等缺陷。扩大信息量,提高预测结果的可信度和可信度。
由于加速降解试验具有周期短、成本低、分析产品失效过程的特点,其应用范围越来越广。它已经从以前在材料级和维吾尔设备级产品中的应用逐渐发展到目前在机器级和系统级产品中的应用。产品越复杂,性能参数越多,降解过程越多。这里,我们将把具有多重降解过程的产品简称为多重降解系统。这导致退化系统加速退化测试的问题。目前,加速降解实验往往单独考虑每个降解过程,忽略了降解过程之间的灾难性关系,这使得评价结果偏离实际情况,影响了寿命预测的准确性。为了解决这一问题,本文通过考虑多降解过程之间的相关性,研究了多降解系统的加速降解试验方法,并在某装备滚控电路板上进行了验证和应用,为多降解系统的可靠性评估和寿命预测提供了技术支持。

1.3[国内外研究现状/br/]3。1加速降解试验方法和应用研究现状[/BR/]降解产品从正常到失效有一个连续的过程。产品的降解数据可以通过连续监测表征产品性能的某些降解量来获得。与产品的失效数据相比,退化数据不仅包含更多的可靠性信息,而且通过对产品的退化信息进行可靠性建模分析,可以节省测试时间和成本。1988年奈尔指出退化数据是可靠性评估的丰富信息源,认为产品退化和利用退化研究产品可靠性是一个值得深入研究的问题,并将为高可靠性、长寿命产品的可靠性研究开辟一条全新的途径。
加速降解试验的研究始于降解试验。退化测试使用正常条件下的退化数据进行故障建模研究和预测产品寿命。加速降解试验是降解试验和加速试验方法交叉融合的结果,它通过对产品施加高应力来加速产品的降解过程。加速降解试验的研究始于20世纪80年代,包括加速降解模型、降解数据的统计分析、加速降解试验的优化设计等。
根据对产品降解机理的理解程度,加速降解模型可分为基于十个物理量的加速降解模型和基于十个统计量的加速降解模型。基于物理降解机理的模型预测结果准确,但由于难以建立物理模型,很难完全掌握物理降解机理。基于10个统计数据的加速退化模型预测精度不如物理模型,但已在10个项目中得到应用。在基础物理降解模型的研究中,尼尔森}2}用加速降解模型来描述材料的绝对温度和击穿电压与时间的关系,并给出了一种估计产品失效时间的方法。米克:利用阿伦尼乌斯模型(Arrhenius model)对以温度为加速应力的产品降解进行建模,推导出产品的可靠性,并将降解试验方法与传统的寿命试验方法进行了比较。Feiberg和Widom4对Arrhenius定理进行了深入研究,给出了热活化能随时间变化的模型。在基于基数10统计的退化模型的研究中,杨等[f5l利用退化数据估计给定临界值的可靠性。其方法假设降解轨迹是线性的,降解遵循正态分布。Lu等人在分析半导体线性退化数据时,给出了一个具有随机回归系数和标准差函数的模型。Lu和Meeker建立了非线性混合效应模型,得到了10基退化数据可靠性预测的点估计和置信区间。
在退化数据的统计分析中,Jayaram和Girish提出了一种基于半似然估计的一般估计方程(GEE:广义估计方程)方法,并给出了同一样本在同一时间和不同退化时间具有泊松分布的退化测试数据统计分析的参数点估计和区间估计。奥利维拉等人[9]基于10个退化试验数据,比较分析了几种失效分布估计方法,包括解析法、数值法和近似法。类昌输出电压是一个性能下降量。电源产品受到温度和电压的双重应力,利用广义Arryn模型建立线性退化统计模型来估计电源产品在正应力下的使用寿命。Lu等人在研究电子元器件的退化数据时,利用幂律模型建立加速退化轨迹函数,并利用最小二乘法得到参数估计。黄和迪特里希·L2]用截尾威布尔分布来表示退化量的分布,并给出了基数为10的退化数据分布参数的最大似然估计方法。邓爱民等人“3”对基座10退化分布和基座10伪失效寿命的可靠性评估方法进行了详细的建模步骤和算法说明,并以GaAs激光为例进行了应用。
加速退化试验的优化设计主要研究在给定条件下(如样品数量、试验时间、试验时间间隔、应力水平、试验成本等)如何进行加速退化试验。)以获得可靠性和寿命的准确估计。优化设计可以描述为一个约束极值问题,约束条件是最大测试成本,优化目标是利用应力下的可靠性指标来估计最小方差。俞敏洪和曾文伯提出用目测法确定加速降解试验的最佳终止时间。该方法通过实时分析加速退化数据,获得样品在外加应力下的寿命估计值,并将估计值的极限精度与给定精度进行比较,判断试验是否应终止。俞和焦立中研究了降解率服从对数正态分布的产品,分析了在测试成本约束下恒定应力加速降解测试的优化设计问题。Liao和Elsayed}l6类模型参数的协方差矩阵最小化,以优化加速退化试验。布朗热和埃斯科瓦尔提出了降解过程的两步分析方法,降解量随时间单调变化,最终达到一定的稳定水平。Polavarapu和Okogba} LG]研究了退化率服从逆威布尔分布退化模型的加速退化试验的优化设计方法,以最小化平均失效时间置信区间宽度的期望。姜亚顺等人以混合效应模型为退化模型,研究了基于模拟的恒应力加速退化试验的优化设计问题,解决了解析优化方法难以求解的问题。
目前,加速退化试验的研究和应用范围主要集中在发光二极管、逻辑集成电路、电源、绝缘体等元件和材料[·[20-23]。苏德清[24]分析研究了部分电子元器件饱和泄漏的加速退化数据,建立了相关模型,并对可靠性指标进行了评估。李海昌等人[·[25]对压电陶瓷的压电效应进行了加速退化试验,通过回归分析对试验数据进行了处理,发展了压电陶瓷的可靠性估计和可靠贮存寿命公式。唐和昌对一个供电装置进行了温度和交流输入电压的加速退化测试。通过对测试数据的回归分析,得到了供电单元的累积分布函数和置信限信息。李晓阳、蒋同民等人利用加速退化试验研究卫星模块产品的可靠性,取得了良好的效果。在电子倍增器的加速退化试验中,莫永强等人利用极间电压和入射离子电流强度的双重加速应力,比较了伪失效寿命法和退化轨迹法获得的可靠性评估结果。
综上所述,加速退化试验可以有效解决传统可靠性试验难以实现的高可靠性、长寿命产品的可靠性评估问题。然而,目前国内外的研究主要集中在产品单一降解过程的相应模型和方法上,对于十个完整或系统级产品的多降解过程加速降解实验研究还没有报道。
3。2多退化系统退化试验的研究现状
随着退化试验在维吾尔族器件级、机器级和系统级产品中应用的不断推广,多退化系统的退化试验逐渐受到重视。多重降解系统的显著特点是降解过程之间存在一定的相互关系,这使得降解过程之间并不相互独立。多降解体系降解实验的研究往往集中在降解过程的相关性上。
孙等人通过建立状态空模型,给出了高斯-泊松联合分布模型oXu和赵,描述了随机应力下的多重退化动态过程,并利用动态退化量评价了可靠性。Li等人研究了随机冲击应力下多退化系统的可靠性建模,但忽略了退化过程之间的相关性。W ang等人研究了降解试验中的多重降解问题,将多重降解过程之间的相互关系分为独立的和相关的两类,并考虑使用联合概率密度函数来描述性能参数相关时降解量的分布。最后给出了预测结果,并与假设参数相互独立的结果进行了比较。方骏等人[·菲拉(·菲拉)将文献中提出的方法应用到某型航空空液压泵的退化试验中,考虑了高温、小流量和零流量压力两个性能参数之间的相关性,通过实验验证得到了与文献一致的结论,即忽略参数之间的相关性可能会低估产品的可靠性。* * * * * * * * *等人[·[34]提出,当联合概率密度函数用于描述多个相关性能参数的分布时,参数之间的协方差应被视为时间的函数。董富治等人[·[35]提出用加权平均法解决多个降解过程之间的相关问题,并根据性能参数的影响程度给它们分配不同的权重,但这种方法依赖于大量的专家知识和经验积累。图余明等人[·[36]提出了一种基于十元以上概率密度函数和主成分分析的多特征量退化数据可靠性建模方法。多成员概率密度法综合应用了十成员退化分布法的基础和十成员退化轨迹法的基础,主成分分析法将多个相关退化量转化为几个不相关的综合特征量。周金玉等.[·[37]从分析性能参数之间的相关性对结构系统可靠性的影响入手,在给定临界相关系数的基础上,根据相关度将失效模式分为强相关性、弱相关性和中相关性,提出了一种近似求解与失效相关的结构系统可靠性的新方法。赵殷鉴提出了竞争失败模型,并基于10参数回归模型给出了两种不同的竞争失败统计方法。
综上所述,在多降解系统的降解试验中,国内外学者基本上采用了以下方法来处理性能参数之间的相关性:一是用均匀平均相关系数代替性能参数之间的相关系数;第二种是将每个性能参数之间的相关系数限制在一个范围内,并使用其上下边界值来近似求解。第二种是使用参数的联合分布来整体考虑参数之间的关系。在这些方法中,最后一种方法在计算过程中较为复杂,但其考虑因素最全面,损失的信息量最小,因此所得结果更符合实际情况。
十对多退化系统的加速退化试验方法仍缺乏研究,指导多退化系统加速退化试验的模型和方法尚未建立。因此,在工程中,通常只考虑多降解系统的主要降解量,而忽略次要降解量,将多降解系统视为单一降解过程。或者直接忽略参数之间的关系,认为多个降解过程相互独立,将多个降解系统视为串联系统。这些近似处理方法与产品的实际退化有很大不同,给出的可靠性评估和寿命预测结果可信度低。
1.4研究思路和主要内容
4。1问题建议
通过与国内外研究现状的比较,可以发现目前多降解系统加速试验研究中主要存在以下问题:
c1)加速降解试验研究主要针对产品的单一降解过程,十个完整或系统级产品的多降解过程加速降解试验研究尚未开展,难以满足高可靠性、长寿命复杂产品的可靠性评估和寿命预测要求。[/BR/] C2)鉴于多降解系统加速降解试验的工程应用要求,迫切需要开展多降解系统加速降解试验方法的研究。考虑到多退化过程对多退化系统可靠性和寿命的影响以及多退化过程之间的交叉危害关系,最后给出了可靠的可靠性评估和寿命预测结果。
4。2研究思路
基于上述问题,本文从理论方法和工程应用两方面系统地研究了多降解体系的加速降解试验。研究思路如图1.1所示。
c1)分析研究了多降解系统的降解失效特征和多降解系统加速降解试验的相关模型。[/比尔/] C2)针对多降解系统的特点,研究了基于十多个性能参数的加速降解试验方法。[/BR/] C3)对某型滚控电路板进行失效模式和影响分析,确定多项退化指标,并进行诊断测试,获得产品退化失效的实际数据,在此基础上进行滚控电路板加速退化测试设计。
(4)对滚控电路板进行加速退化测试,采用基于十多个性能参数的加速退化测试分析方法对测试数据进行统计分析,给出滚控电路板的存储可靠性评估和寿命预测结果。多重降解体系化学试验和降解试验的研究与应用现状。最后,给出了论文的主要思路和内容安排。
第2章:多重降解系统的加速降解试验模型。分析了多退化系统的失效原因,介绍了多退化系统加速退化试验建模和分析所需的各种模型。
第二章:基于十个以上性能参数的加速退化试验方法。针对多降解系统降解过程中存在的问题,提出了一种基于十多个性能参数的加速降解试验方法,并通过仿真试验验证了该方法的有效性。
第4章:侧倾控制电路板加速退化试验方案的设计。摘要:介绍了滚控电路板的基本原理,分析了其失效模式、影响及预试验分析,根据分析结果设计了滚控电路板加速退化试验,并给出了具体方案。
第五章:侧倾控制电路板加速退化试验的统计分析。根据滚控电路板加速退化试验方案,进行了试验,并对试验数据进行了建模和分析。最后给出了滚控电路板多次退化系统的寿命预测结果。
第6章:结论。总结了本文的主要研究成果,并对多降解体系加速降解试验的后续研究工作进行了展望。

参考资料

1.现场性能研究中可靠性的估计:讨论。《技术计量学[杂志》,1988,30(4): 379-383。
2 .尼尔森w .加速试验中性能退化数据的分析[c]。ieee可靠性交易,1981。30(2):149-1 _ 54。
3。可靠性数据的统计方法[。纽约:约翰·威利出版社,1998年。
4。范伯加。韦德欧。连通性,45 (1): 28-5。杨百扬。杨凯。具有严格临界值的加速退化试验。[。IEEE可靠性交易,2002,51(4):463-468。
6。吕建中,朴建杰,杨淇。从线性退化数据导出的失效时间分布的统计推断[。技术计量学,1997,39(4):391-400。
7。使用退化度量来估计失效时间分布[。技术计量学,1993,35(2):161-174。
8。jayaram j .,girish t .,可靠性预测在RAMS上发表,2005年。
9。引用该论文李建华,李建华,李建华,李建华,李建华,等.降解试验中失效时间分布估算方法的比较[[]。质量与可靠性工程国际,2004,(20):363-373。
10。张德胜,双向设计中加速退化数据的分析,[。从线性退化数据导出的失效时间分布的统计推断[[]。技术计量学,1997,39(4):391-400。
12。一种使用最大似然估计的替代退化可靠性建模方法。IEEE可靠性交易,2005,54(2):310-317。
13。邓爱民,陈迅,张春华,等。十大性能退化数据的可靠性评估[[。中国航天学报,2006,27 (3): 546-552。
14。俞海飞,曾世泰。终止加速降解试验的在线程序[J】。中央统计局。1998,8:207-220。
15。俞海飞,焦春海。通过优化平均失效时间的区间估计进行加速降解实验[。中国工业工程师学会学报,2002,19(5): 23-33。
16。苏德清。微波低噪声砷化镓加速寿命试验参数退化模型研究报告。中国电子技术标准化研究所。1992.
17。李海昌,郭芳琦,雷斌。引信压电陶瓷加速老化试验场。军械工程学院学报,1997。9(4):33-38。
18。唐立中,张德胜。利用无损加速退化数据进行可靠性预测:电源案例研究[。IEEE可靠性交易,1995,44 (4): 562-566。[/比尔/] 19。李晓阳、蒋同民。基于十点加速退化模型的卫星部件寿命和可靠性评估方法[[·[]。航空杂志空,2007,28: 100-103。
20。莫永强、姜亚顺、张春华、陈迅。积氏双应力步进加速退化试验“C”寿命预测方法研究。发展两用维修技术,提高设备维修保障能力。大会维护技术年
21。方骏、魏星、范丽霞。吉氏性能参数退化数据[fJl的可靠性评估及应用。设备环境工程,2008,5 (5): 29-32。[/BR/] 22 * * * * * *,胡昌华,陈亮,张钧波。伯塞斯库·[退化量可靠性评估方法研究。控制工程,2007,14:77-80。
23。董福之、蒋运春、顾宝刚、吴中华。基于伯塞斯库·[权重分布的多性能参数退化数据可靠性评估方法研究。导弹测试技术,2010。1:63-65。
24。王玉明。基于十大性能退化数据的电子产品可靠性分析研究。军械工程学院博士论文,2009年。
25。周金玉,谢丽阳,土壤科学敏感性。失效相关结构系统的可靠性分析和近似解[。东北大学学报,2004。25(1):74-77。
26。赵殷鉴。十大性能退化数据“D”的可靠性建模及应用研究。国防科技大学博士论文,200_5。
27。云菲孔东学。维吾尔电子设备故障分析及典型案例“M”。国防工业出版社,第一版,2006年9月。

摘要9-10
摘要10[/BR/]第一章引言12-19
1.1主题来源12
1.2研究背景和意义12-13
1.3国内外研究现状13-16
1.3.1加速降解试验方法和应用研究现状13-15 [/BR/] 1.3.2多降解系统降解试验研究现状15-15 第二章多重降解系统加速降解试验模型19-29[/溴/] 2.1多重降解系统故障分析19-23[/溴/] 2.1.1产品降解故障分析19-20[/溴/] 2.1.2多重降解系统降解故障分析20-23[/溴/] 2.2降解模型23-24[/溴/] 2.3降解量分布模型24-26[/溴/] 2.3.1降解量分布模型25[/ 2.4.3爱林模型27-28
2.4.4多项式加速模型28
2.5本章总结了第28-29章
第3章基于多性能参数的加速退化试验方法29-37
3.1基本思想29
3.2基于多性能参数的加速退化试验方法29-33
3.2.1性能参数30-31[/br//的相关性试验 3.3.1模拟数据生成33-34
3.3.2模拟结果分析34-36
3.4总结36-37
第4章侧倾控制电路板加速退化试验方案设计37-51
4.1侧倾控制电路板37-39 [/BR/] 4.1.1侧倾控制电路板37-38 [/BR/] 4.1.2存储故障的工作原理和故障分析 4.2.3测试步骤41[/溴/] 4.3测试前分析41-48[/溴/] 4.3.1测试前方案41-45[/溴/] 4.3.2测试前数据分析45-48[/溴/] 4.4侧倾控制电路板加速退化测试方案设计48-50[/溴/] 4.4.1测试应力和加载模式49[/溴/] 4.4.2应力等级编号和应力等级49[/溴/) 第5章侧倾控制电路板加速退化试验的统计分析51-61
5.1侧倾控制电路板加速退化试验过程51-52 [/BR/] 5.2试验数据52-54 [/BR/] 5.2.1性能参数1的试验数据52-53 [/BR/] 5.2.2试验数据52-54(负脉冲宽度和正脉冲宽度之间的差值△T)[/BR/]5 . 2 . 2性能试验数据53-54 5.4基于多性能参数54-60[/溴/] 5.4.1性能参数54-55[/溴/] 5.4.2退化量分布模型参数55-59[/溴/] 5.4.3可靠性评估和寿命预测59-60[/溴/] 5.5本章总结60-61[/溴/]第6章结论和展望61-63[/溴/]的滚转控制电路板加速退化试验的统计分析

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