Choix du modèle approprié pour le test accéléré de durée de vie

Utilisez les diagrammes de probabilité pour déterminer si les hypothèses de modèle sont appropriées aux niveaux d'accélération. Minitab fournit les diagrammes de probabilité suivants dans les analyses associées à la fonction Test accéléré de durée de vie :
  • Diagramme de probabilité pour chaque niveau d'accélération, en fonction du modèle ajusté
  • Diagramme de probabilité des valeurs résiduelles normalisées
  • Diagramme de probabilité exponentielle des valeurs résiduelles de Cox-Snell

Vous pouvez utiliser ces diagrammes de probabilité pour vérifier les hypothèses suivantes :

  1. Vérification de l'adéquation de la loi.

    Si les points du diagramme sont proches de la droite d'ajustement, la loi choisie convient bien aux données. Utilisez la mesure d'adéquation de l'ajustement d'Anderson-Darling (ajusté) pour comparer l'ajustement des différentes lois. Des valeurs d'AD faibles indiquent un bon ajustement.

    Si les points du diagramme sont proches de la droite d'ajustement dans le diagramme de probabilité fondé sur les valeurs ajustées individuelles, mais qu'une inadéquation de l'ajustement est trouvée dans les autres diagrammes de probabilité de diagnostic, soit la transformation, soit l'hypothèse d'égalité du paramètre de forme (loi de Weibull ou exponentielle) ou d'échelle (autres lois) est inadaptée.

  2. Vérification des hypothèses sur l'égalité des paramètres de forme ou d'échelle.

    Une hypothèse du modèle est que les paramètres de forme (Weibull ou exponentielle) ou d'échelle (autres lois) sont identiques pour tous les niveaux de la variable d'accélération. Examinez le diagramme de probabilité à chaque niveau de la variable d'accélération fondé sur les ajustements individuels pour vérifier cette hypothèse.

    Si les droites d'ajustement du diagramme sont à peu près parallèles, l'hypothèse d'une égalité du paramètre de forme (Weibull ou exponentielle) ou d'échelle (autres lois) est valable pour les niveaux d'accélération. Il n'existe aucun moyen de vérifier empiriquement cette hypothèse dans des conditions normales d'utilisation ; vous devez donc utiliser vos connaissances en ingénierie pour vérifier si cette hypothèse est raisonnable.

  3. Choisissez la transformation appropriée pour la variable d'accélération.

    En général, la relation entre la variable d'accélération et le moment de défaillance implique la transformation de cette variable d'accélération. Le choix d'une transformation adaptée est très important, car la validation de l'hypothèse est plus difficile à des niveaux accélérés et impossible à des niveaux normaux de la variable d'accélération. Outre les données recueillies, vous aurez besoin de connaissances en ingénierie sur la relation existant entre le moment de défaillance et la variable d'accélération.

    Minitab fournit quatre principaux types de relations entre le moment de défaillance et le niveau d'accélération :
    Arrhenius : X = [11604,83 / (degrés Celsius + 273,16)]
    La loi d'Arrhenius veut que la vitesse d'une réaction chimique simple dépende de la température. La relation d'Arrhenius est souvent utilisée pour décrire la défaillance d'éléments due à une dégradation résultant d'une réaction chimique.
    La transformation d'Arrhenius est souvent utilisée dans le domaine des isolants électriques et des diélectriques, des semi-conducteurs, des circuits intégrés et des plastiques.
    Température inverse : X = [1 / (degrés Celsius + 273,16)]
    Une relation simple, qui suppose que le moment de défaillance ou le log du moment de défaillance est inversement proportionnel à la température en Kelvin.
    La relation de la température inverse n'est pas aussi courante que la relation d'Arrhenius. Les résultats seront identiques à ceux du modèle d'Arrhenius. Toutefois, les coefficients ont différentes interprétations.
    Relation Ln (puissance) : X = ln(variable d'accélération)
    Utilisée pour modéliser la durée de vie des produits soumis à une contrainte constante. La relation de log est le plus souvent utilisée en combinaison avec une distribution des moments de défaillance basée sur le log, dont résulte ce qui est appelé la relation de puissance inverse.
    La transformation du log est souvent utilisée dans le domaine des isolants électriques, des diélectriques soumis à des essais d'endurance à la tension, de la fatigue des métaux et des roulements à billes.
    Relation linéaire : X = variable d'accélération
    Aucune transformation n'est nécessaire.
    Tout changement du temps de défaillance ou de son logarithme est directement proportionnel à celui de la variable d'accélération.

Dans tous les cas, si les points du diagramme sont proches de la droite d'ajustement, la loi choisie convient bien aux données. Observez la mesure d'adéquation de l'ajustement d'Anderson-Darling (ajusté) pour comparer l'ajustement des différents modèles. Des valeurs d'AD faibles indiquent que le modèle est bien ajusté.

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