[发明专利]多应力加速寿命试验分析方法和装置在审
| 申请号： | 201911030221.2 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110795887A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 刘尧;汪亚顺;范政伟;张书锋;万伏彬;彭兴;陈循 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/25 | 分类号： | G06F30/25;G06F119/14;G06F119/04 |
| 代理公司： | 43225 长沙国科天河知识产权代理有限公司 | 代理人： | 邱轶 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 加速模型 应力加速寿命试验 应力类型 加速寿命试验 方法和装置 粒子群算法 分布规律 数值输入 速率模型 应力条件 计算量 可靠度 减小 分析 申请 | ||
1.一种多应力加速寿命试验分析方法，所述方法包括：
获取产品多应力加速寿命试验对应的多个失效应力，根据所述失效应力的应力类型，得到所述多个失效应力中的多个应力组合；
根据各个所述应力类型对应的反应速率模型，建立多个应力组合对应的多应力加速模型；
采用粒子群算法，对所述多应力加速模型中的待估参数进行计算，确定所述待估参数的参数值；
将所述参数值输入所述多应力加速模型，得到产品在多个失效应力条件下的可靠度分布规律。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据各个所述应力类型对应的加速模型，建立多数应力组合对应的多应力加速模型之后，所述方法还包括：
以所述多应力加速模型中的应力组合为自变量、所述多应力加速模型中的寿命特征为因变量，采用多因素方差进行显著性分析，得到对所述寿命特征产生影响的所述应力组合；
根据产生影响的应力组合，对所述多应力加速模型进行更新，得到实际多应力加速模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个所述应力类型对应的反应速率模型，建立多个应力组合对应的多应力加速模型，包括：
将各个所述应力类型对应的反应速率模型进行叠加，得到多个应力组合作用下的反应速率模型；
根据所述多个应力组合作用下的反应速率模型，得到多应力加速模型；
对所述多个应力组合进行标准化，将标准化后的多个应力组合输入所述多应力加速模型，得到特征寿命服从威布尔分布的多应力加速模型。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在采用粒子群算法，对所述多应力加速模型中的待估参数进行计算，确定所述待估参数的参数值之前，还包括：
获取所述每个应力组合下，预设时间内产品失效的对数似然函数；
根据所述对数似然函数，得到多个应力组合下失效数据对应的似然函数；
根据所述似然函数以及所述多应力加速模型，得到多应力加速寿命试验分析极大似然估计模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用粒子群算法，对所述多应力加速模型中的待估参数进行计算，确定所述待估参数的参数值，包括：
以所述对数似然函数作为所述粒子群算法中待估参数的目标函数，所述对数似然函数的值最大作为所述粒子群算法中待估参数的优化目标进行迭代，得到多应力加速模型中的待估参数的参数值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，以所述对数似然函数作为所述粒子群算法中待估参数的目标函数，所述对数似然函数的值最大作为所述粒子群算法中待估参数的优化目标进行迭代，包括：
将所述多应力加速模型中的每一种分布作为一个粒子，在变量的约束空间内初始化所有所述粒子的迭代位置和迭代速度；其中约束条件为所述分布的形状参数大于0，特征寿命小于最大失效寿命且大于0；
计算每个所述粒子的目标函数值；
对于每个粒子，比较当前所述目标函数值和所有粒子的历史最优目标函数值，选择二者之间较大值更新所述历史最优目标函数值；
根据每个粒子的当前位置、当前速度、当前粒子的历史最最优值和所有粒子的历史最优值，计算得到下一次迭代的粒子速度，以及根据下一次迭代的粒子速度和当前位置，计算得到下一次迭代的粒子位置，完成一次迭代；
循环多次迭代，直至满足预先设置的收敛精度或达到预先设置的迭代次数。
7.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，将所述参数值输入所述多应力加速模型，得到产品在多个失效应力条件下的可靠度分布规律，包括：
将所述参数值输入所述多应力加速模型，得到产品在多个应力组合下的寿命特征；
将所述寿命特征转化至正常应力下，得到正常应力组合下的可靠度函数；
根据所述可靠度函数得到产品在多个失效应力条件下的可靠度分布规律。
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