步降加速寿命试验优化设计Monte-Carlo仿真

针对加速寿命试验存在试验时间长、费用高、效率低的问题,提出了一种基于Monte-Carlo仿真的步降加速寿命试验优化设计方法。采用Monte-Carlo对步降加速寿命试验进行仿真模拟,以正常使用应力下的p阶分位寿命渐近方差估计和各应力水平下的特征寿命之和最小为目标,以各试验应力水平及对应应力下的试验截尾数作为设计变量,采用MLE理论进行统计分析,建立了基于仿真的步降加速寿命试验优化设计模型。最后通过实例分析,表明该方法具有可行性、有效性,为电子装备寿命预测的加速试验方案优化设计提供技术支撑。     

双应力交叉步降加速寿命试验优化设计Monte-Carlo仿真

为进一步缩短试验时间,实现产品可靠性的快速评定,在综合应力加速寿命试验优化方案设计的基础上,提出了一种基于Monte-Carlo仿真的双应力交叉步降加速寿命试验优化设计方法。采用Monte-Carlo对步降加速寿命试验进行仿真模拟,以正常使用应力下的p阶分位寿命渐近方差估计为目标函数,以各试验应力水平及对应应力下的试验截尾数作为设计变量,采用MLE理论进行统计分析,建立了基于仿真的双应力交叉步降加速寿命试验优化设计模型。最后通过三次样条插值拟合理论对目标函数进行拟合,降低了仿真规模,提高了试验效率,为电子装备寿命预测的加速试验方案优化设计提供技术支撑。     

基于粒子群算法的步降加速退化试验优化设计

针对解析方法难以得到或者不能得到步降加速退化试验最优方案的难题,提出一种基于粒子群算法的Monte-Carlo仿真步降应力加速退化试验优化算法。该算法通过大量的重复模拟试验生成试验退化数据,寻找最佳监测频率、检测次数和样本量,以正常使用应力下的对数p阶分位寿命渐近方差估计最小为目标,采用粒子群算法对退化试验数据采用极大似然估计进行统计分析,建立了基于仿真的步降应力加速退化试验优化设计模型。基于算例,给出了不同约束条件下的优化设计方案,得到了该方法也满足小子样产品步降加速退化试验优化设计的结论,并最终得到其最优试验方案。     

竞争失效产品加速寿命试验优化设计Monte-Carlo仿真

针对竞争失效产品加速寿命试验存在试验时间长、费用高、效率低的问题,提出了一种基于Monte-Carlo仿真的竞争失效产品加速寿命试验优化设计方法。采用Monte-Carlo对竞争失效产品的加速寿命试验进行仿真模拟,以正常使用应力下的p阶分位寿命渐近方差估计最小为目标,以各试验应力水平及对应应力下的试验截尾数作为设计变量,采用MLE理论进行统计分析,建立了基于仿真的竞争失效产品加速寿命试验优化设计模型。最后通过GA-BP神经网络对目标函数进行拟合,降低了仿真规模,提高了试验效率,为电子装备寿命预测的加速试验方案优化设计提供技术支撑。     

双应力步降加速退化试验优化设计Monte-Carlo仿真

针对高可靠长寿命产品在双应力退化试验中存在的时间长、费用高、效率低的问题,提出了一种基于Monte-Carlo仿真的双应力步降加速退化试验优化设计方法。采用Monte-Carlo对加速试验进行仿真模拟,以监测频率、样本量大小、监测次数作为设计变量,以总的试验费用作为约束条件,以正常使用应力下的p阶分位寿命渐近方差估计作为目标函数,建立了基于Monte-Carlo仿真的双应力步降加速退化试验优化设计模型。通过仿真实例验证了该方法的有效性、可行性,为电子装备寿命预测的加速试验方案优化设计提供了理论支撑。     

指数步降加寿试验分组数据的MLE与模拟分析

加速寿命试验在高可靠、长寿命的产品寿命估计中的应用愈来愈广泛,而步降应力试验方法能在较短的时间内获取足够统计精度的失效寿命数据,在很大程度上改善了加速寿命试验效率。对简单步降试验（即两步步降试验）所获得的分组数据进行统计分析,估计加速模型方程参数,给出了指数分布情形下的极大似然估计。模拟实例充分验证了该理论的可行性和有效性,为高可靠长寿命产品的评估提供了更为高效、低资的寿命试验解决方案,完善了加速寿命试验理论。     

基于正态分布的双应力交叉步阶试验仿真研究

首先针对高可靠、长寿命电子装备的可靠性评估问题,提出一种新的试验方法--双应力交叉步阶试验.而后在正态分布下,通过理论模型的建立,运用Monte-Carlo仿真对该试验的试验效率问题进行深入研究,分析得出形状参数σ、寿命特征参数μ与加速效率指标之间的基本关系.结果表明在实际试验条件下,双应力交叉步降试验与双应力交叉步加试验相比,其试验效率是十分明显的.     

基于平均寿命MSE的步进应力加速退化试验优化设计

步进应力加速退化试验常应用于高可靠性、长寿命产品的可靠性评估。为了更加准确的评估产品的可靠性,论文针对退化过程服从Wiener过程的退化型产品,提出了步进应力加速退化试验优化设计建模与分析方法。该方法在试验总费用约束下,利用蒙特卡洛仿真估计产品平均寿命的均方误差(MSE),并通过最小化MSE,确定最优的步进应力加速退化试验应力水平、样品数、参数测量间隔及测量次数等。最后,以某磁性产品为例,对该方法的有效性进行实例验证。     

采用人工免疫算法的加速寿命试验分析方法

极大似然估计是加速寿命试验统计分析中常用的分析方法,但似然函数的优化问题是该方法广泛运用的主要障碍,常用的似然函数优化算法对初值要求高,而且容易陷入局部最优解.为了有效地解决上述问题,在似然函数的优化中引入了人工免疫算法,提出了一种采用人工免疫算法的步降应力加速寿命试验分析方法.利用人工免疫算法在解决多维复杂函数优化问题时强大的全局寻优能力,有效地解决了似然函数的优化问题.最后通过实例验证表明,采用人工免疫算法的步降应力加速寿命试验分析方法是有效的,而且在统计分析中避免了查统计用表,能够很方便的实现计算机编程计算,有较大的工程应用价值.     

竞争失效产品步进加速寿命试验的优化设计

对weibull分布竞争失效产品的步进加速寿命试验进行优化设计,首先选取产品正常应力下中位寿命的极大似然计估渐近方差的估计值作为优化目标函数,并对优化目标函数进行统计推断.然后利用目标函数的连续性,提出基于离散数据的函数拟合方法,将试验优化设计转化为显函数的约束极值求解问题,同时将智能优化算法应用到步进加速寿命试验的优...