一種基于仿真的多應(yīng)力小樣本加速壽命試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，其步驟如下：（一）確定試驗(yàn)設(shè)計(jì)備選方案集、優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、加速變化模型和仿真規(guī)模Ωd，該備選方案集可根據(jù)基于工程經(jīng)驗(yàn)的加速變化試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)方法初步構(gòu)造，也可直接在給定的試驗(yàn)設(shè)計(jì)約束條件下遍歷得到，仿真規(guī)模根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選?。唬ǘ┽槍x定的備選方案，利用Monte?Carlo方法生成該方案下的Ωd組仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)，接著對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到該方案下的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值；（三）最后根據(jù)得到的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行備選方案的優(yōu)劣排序，確定最優(yōu)試驗(yàn)方案。它彌補(bǔ)了一般基于先驗(yàn)解析的優(yōu)化方法，當(dāng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)維數(shù)增多時(shí)，優(yōu)化建模十分困難的缺陷，進(jìn)一步擴(kuò)充了仿真基的方法在該領(lǐng)域的應(yīng)用。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)提出，特別涉及一種加速壽命試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，屬于加速試驗(yàn)設(shè)計(jì)領(lǐng)域。
技術(shù)介紹
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和工業(yè)水平的提高，以及可靠性技術(shù)的不斷發(fā)展以，越來越多的產(chǎn)品都具有高可靠長壽命的特點(diǎn)。這類產(chǎn)品的生產(chǎn)制造成本較高，這決定了加速變化試驗(yàn)中可投入的總樣本量通常較小。而其自身壽命水平較高，設(shè)計(jì)壽命長達(dá)數(shù)年之久，如何在較短的試驗(yàn)時(shí)間內(nèi)根據(jù)少量樣本的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對其壽命指標(biāo)進(jìn)行高精度評定，一方面對評定方法的信息利用率提出了較高要求，另一方面也給試驗(yàn)設(shè)計(jì)提出了巨大的挑戰(zhàn)。眾所周知，加速退化試驗(yàn)不要求大量產(chǎn)品到達(dá)失效狀態(tài)，可直接根據(jù)產(chǎn)品性能參數(shù)的變化規(guī)律對產(chǎn)品壽命進(jìn)行評定。加速退化試驗(yàn)(Accelerated degradation tests,ADT)通過收集產(chǎn)品在高應(yīng)力水平下的性能退化數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)估計(jì)產(chǎn)品可靠性及預(yù)測產(chǎn)品在常規(guī)使用應(yīng)力下的壽命。ADT的引入為解決加速壽命試驗(yàn)在應(yīng)用中面臨的失效數(shù)據(jù)少甚至零失效的問題提供了新途徑。如何設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案，如試驗(yàn)樣本量、監(jiān)測時(shí)間間隔、監(jiān)測次數(shù)等，使試驗(yàn)評估結(jié)果最準(zhǔn)確，試驗(yàn)代價(jià)最小，是加速退化試驗(yàn)工程應(yīng)用中面臨的一個(gè)重要問題。目前ADT優(yōu)化設(shè)計(jì)主要通過基于先驗(yàn)的解析優(yōu)化方法得到最優(yōu)方案。當(dāng)試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)變量的維數(shù)增加時(shí)，優(yōu)化建模非常困難。此外，在很多場合下最優(yōu)方案的解析解難以得到甚至不存在，而且分析推理過程非常復(fù)雜。因此，建立面向工程應(yīng)用的ADT方案優(yōu)化一般框架十分困難
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
針對解析方法難以評估復(fù)雜加速試驗(yàn)方案優(yōu)劣的問題，以及高可靠長壽命產(chǎn)品設(shè)計(jì)小樣本加速試驗(yàn)方案的問題，本專利技術(shù)提供了。本專利技術(shù)，其目的是:彌補(bǔ)一般基于先驗(yàn)解析的優(yōu)化方法，當(dāng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)維數(shù)增多時(shí)，優(yōu)化建模十分困難的缺陷。同時(shí)，將基于仿真的方法在多應(yīng)力小樣本情況下對加速試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步擴(kuò)充了仿真基的方法在該領(lǐng)域的應(yīng)用。本方法首先確定試驗(yàn)設(shè)計(jì)備選方案集、優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、加速變化模型和仿真規(guī)模Qd，然后針對某個(gè)備選方案，利用蒙特卡洛(Monte Carlo)方法生成該方案下的Ω d組仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)，接著對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到該方案下的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值，最后根據(jù)得到的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行備選方案的優(yōu)劣排序，確定最優(yōu)試驗(yàn)方案。本專利技術(shù)所述的能夠成立所需要的假設(shè)(這些條件是加速退化試驗(yàn)?zāi)軌蜻M(jìn)行的前提假設(shè)，只有這些假設(shè)成立，試驗(yàn)才能進(jìn)行)如下:假設(shè)I性能參數(shù)的變化是不可逆的，即應(yīng)是單調(diào)的；假設(shè)2正常應(yīng)力水平和試驗(yàn)應(yīng)力水平下的性能參數(shù)變化機(jī)理一致。從統(tǒng)計(jì)特征上來說，正常應(yīng)力水平和試驗(yàn)應(yīng)力水平下的性能參數(shù)變化規(guī)律相似，均可用同一模型形式描述；假設(shè)3試驗(yàn)應(yīng)力水平越高，性能參數(shù)變化越快?；谏鲜黾僭O(shè)，本專利技術(shù)提出，如附圖說明圖1所示，該方法具體步驟如下:步驟一:確定試驗(yàn)設(shè)計(jì)備選方案集、優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、加速變化模型和仿真規(guī)模Qd，其中備選方案集是根據(jù)基于工程經(jīng)驗(yàn)的加速變化試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)方法初步構(gòu)造，也能直接在給定的試驗(yàn)設(shè)計(jì)約束條件下遍歷得到。仿真規(guī)模根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選取。步驟二:針對選定的備選方案,利用Monte Carlo方法生成該方案下的Ω 組仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)，接著對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到該方案下的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值。步驟三:最后根據(jù)得到的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行備選方案的優(yōu)劣排序，確定最優(yōu)試驗(yàn)方案。其中，在步驟一中所述的“備選方案集”，其構(gòu)造方法如下:備選方案集包含的元素:試驗(yàn)應(yīng)力水平，各應(yīng)力水平下樣本數(shù)，各溫度下的試驗(yàn)周期，各個(gè)溫度下的測試次數(shù)等。備選方案集根據(jù)基于工程`經(jīng)驗(yàn)的加速變化試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)方法初步構(gòu)造，也能直接在給定的試驗(yàn)設(shè)計(jì)約束條件下遍歷得到。構(gòu)造備選方案集時(shí)，需要考慮采用以下簡化措施:(I)試驗(yàn)應(yīng)力水平數(shù)和試驗(yàn)應(yīng)力水平取值范圍直接指定，試驗(yàn)應(yīng)力水平等間隔分布后取整。如果試驗(yàn)應(yīng)力為溫度，試驗(yàn)溫度取為5°C的整數(shù)倍，試驗(yàn)溫度間隔大于或小于50C。例如，試驗(yàn)應(yīng)力水平數(shù)為3，最高和最低試驗(yàn)溫度分別為90°C和65°C，則中間試驗(yàn)溫度為 75°C或 80°C。(2)各個(gè)試驗(yàn)應(yīng)力水平下的樣本量等量分配，對于不相等的情況由最低應(yīng)力水平起逐一分配剩余量。例如，試驗(yàn)應(yīng)力水平數(shù)為3，共有8個(gè)樣本，則各個(gè)應(yīng)力水平下首先等量分配2個(gè)(8/3=2.67)，然后最低和中間應(yīng)力水平下再各分配一個(gè)樣本，即最低、中間和最高應(yīng)力水平下的樣本量分別為3、3、2。(3)各個(gè)試驗(yàn)應(yīng)力水平下的試驗(yàn)時(shí)間不超過該水平下壽命的2倍。(4)各個(gè)試驗(yàn)應(yīng)力水平的測試周期固定，即進(jìn)行等間隔測試；測試周期不短于該應(yīng)力水平下單次測試全部產(chǎn)品所需的時(shí)間；同時(shí)，測試周期取為預(yù)設(shè)最小時(shí)間長度(即直接規(guī)定)的整數(shù)倍。(5)各個(gè)試驗(yàn)應(yīng)力水平下的測試次數(shù)不少于10次，不超過該應(yīng)力水平下的試驗(yàn)時(shí)間/單次測試全部產(chǎn)品所需的時(shí)間。其中，在步驟一中所述的“優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)”是指:加速變化試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)意在建立一種函數(shù)，來衡量產(chǎn)品壽命(特別是可靠壽命)的估計(jì)精度大小，以決定試驗(yàn)方案的優(yōu)劣排序。壽命估計(jì)精度能用壽命估計(jì)的漸近方差、均方誤差、簡單誤差(如相對誤差、絕對誤差)、置信區(qū)間寬度期望等衡量。最常用的是漸近方差，將漸近方差作為衡量壽命估計(jì)精度的準(zhǔn)則是基于大樣本理論，可以用于解決極大似然估計(jì)(MLE)等估計(jì)分布復(fù)雜、難以解析給出估計(jì)方差時(shí)的估計(jì)精度衡量問題。根據(jù)大樣本理論，估計(jì)量的極限分布為正態(tài)分布。漸近方差主要用于衡量無偏或漸近無偏估計(jì)的估計(jì)精度。下面給出基于MLE的可靠壽命漸近方差計(jì)算方法:設(shè)點(diǎn)為Θ的MLE,并且權(quán)利要求1.，其特征在于:該方法具體步驟如下: 步驟一:確定試驗(yàn)設(shè)計(jì)備選方案集、優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、加速變化模型和仿真規(guī)模Qd，其中備選方案集是根據(jù)基于工程經(jīng)驗(yàn)的加速變化試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)方法初步構(gòu)造，也能直接在給定的試驗(yàn)設(shè)計(jì)約束條件下遍歷得到，仿真規(guī)模根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選取； 步驟二:針對選定的備選方案,利用Monte Carlo方法生成該方案下的Ω 組仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)，接著對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到該方案下的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值； 步驟三:最后根據(jù)得到的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行備選方案的優(yōu)劣排序，確定最優(yōu)試驗(yàn)方案。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于:在步驟一中所述的“備選方案集”，其構(gòu)造方法如下: 備選方案集包含的元素:試驗(yàn)應(yīng)力水平，各應(yīng)力水平下樣本數(shù)，各溫度下的試驗(yàn)周期，各個(gè)溫度下的測試次數(shù)； 備選方案集根據(jù)基于工程經(jīng)驗(yàn)的加速變化試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)方法初步構(gòu)造，也能直接在給定的試驗(yàn)設(shè)計(jì)約束條件下遍歷得到； 構(gòu)造備選方案集時(shí)，考慮采用以下簡化措施: (1)試驗(yàn)應(yīng)力水平數(shù)和試驗(yàn)應(yīng)力水平取值范圍直接指定，試驗(yàn)應(yīng)力水平等間隔分布后取整；如果試驗(yàn)應(yīng)力為溫度，試驗(yàn)溫度取為5°C的整數(shù)倍，試驗(yàn)溫度間隔大于或小于5°C ;例如，試驗(yàn)應(yīng)力水平數(shù)為3，最高和最低試驗(yàn)溫度分別為90°C和65°C，則中間試驗(yàn)溫度為75°C或 80。。； (2)各個(gè)試驗(yàn)應(yīng)力水平下的樣本量等量分配，對于不相等的情況由最低應(yīng)力水平起逐一分配剩余量；例如，試驗(yàn)應(yīng)力水平數(shù)為3，共有8個(gè)樣本，則各個(gè)應(yīng)力水平下首先等量分配2個(gè)即8/3=2.67，然后最低和中間應(yīng)力水平下再各分配一個(gè)樣本，即最低、中間和最高應(yīng)力水平下的樣本量分別為3、3、2 ; (3)各個(gè)試驗(yàn)應(yīng)力水平下的試驗(yàn)時(shí)間不超過該水平下壽命的2倍； (4)各個(gè)試驗(yàn)應(yīng)力水平的測試周期本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于仿真的多應(yīng)力小樣本加速壽命試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，其特征在于：該方法具體步驟如下：步驟一：確定試驗(yàn)設(shè)計(jì)備選方案集、優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、加速變化模型和仿真規(guī)模Ωd，其中備選方案集是根據(jù)基于工程經(jīng)驗(yàn)的加速變化試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)方法初步構(gòu)造，也能直接在給定的試驗(yàn)設(shè)計(jì)約束條件下遍歷得到，仿真規(guī)模根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選取；步驟二：針對選定的備選方案，利用Monte?Carlo方法生成該方案下的Ωd組仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)，接著對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到該方案下的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值；步驟三：最后根據(jù)得到的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行備選方案的優(yōu)劣排序，確定最優(yōu)試驗(yàn)方案。
【技術(shù)特征摘要】
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張輝睿，陳云霞，許丹，林逢春，康銳，
申請(專利權(quán))人：北京航空航天大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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