一位工程师在加速温度 85、105 和 125 度的情况下检验电容器,以确定在 45 度的正常使用情况下 1000 小时的可靠性。共有 100 个电容器可用于检验。工程师针对检验计划使用以下信息。
- 失效时间倾向于服从指数分布。
- 使用截距 -8.0 和斜率 ...0.5 的 Arrheniustely 关系可以大致为对数失效时间和温度之间的关系建模。
- 选择。
- 在要估计的参数下,选择特定时间的可靠性并输入 1000。
- 从样本数量或精度(从置信区间边界到估计值的距离)中,选择样本数量,然后输入 100。
- 从分布中,选择指数。从关系中,选择常规加速。
- 在指定以下两个计划值下面的截距中,输入 -8。在斜率中,输入 0.5。
- 单击应力。
- 在设计应力中,输入 45。在检验应力中,输入 85 105 125。
- 单击每个对话框中的确定。
解释结果
Minitab 评估生成的检验计划并显示能使精确度或样本数量最小化的最佳计划。如果指定了样本数量,则第一个“最优”分配检验计划是相关参数的标准误最小的计划。
要在设计应力 45 度下使用最优计划估计 1000 小时下的可靠性,工程师应当在每个加速温度下检验以下数量的单位:
- 在 85 度检验 63 个单位
- 在 105 度检验 4 个单位
- 在 125 度检验 33 个单位
此检验计划的设置没有针对任何应力水平的删失,因此在计划中,检验将一直持续,直到 100% 的单位均失效。
由于所有三个计划的标准误非常接近,因此工程师在选择分配计划时还应当考虑额外的条件,如哪个计划生成的失效多或者哪个计划的执行成本最低。
未删失数据
常规加速模型
估计参数:时间 = 1000 处的可靠度
计算出的计划估计值 = 0.964857
设计压力值 = 45
所选试验方案:“优化”分配试验方案
第 1 个最佳“优化”分配试验方案
85 | | 100 | 63.3333 | 63 | 63 |
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105 | | 100 | 3.9583 | 4 | 4 |
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125 | | 100 | 32.7083 | 33 | 33 |
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第 2 个最佳“优化”分配试验方案
85 | | 100 | 68.3333 | 68 | 68 |
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105 | | 100 | 3.9583 | 4 | 4 |
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125 | | 100 | 27.7083 | 28 | 28 |
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第 3 个最佳“优化”分配试验方案
85 | | 100 | 58.3333 | 58 | 58 |
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105 | | 100 | 8.9583 | 9 | 9 |
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125 | | 100 | 32.7083 | 33 | 33 |
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