汽車零部件可靠性評估的小樣本方法.pdf

1、試驗樣本容量的選擇在科學研究及產(chǎn)品開發(fā)中占有十分重要的地位。隨著機械設備系統(tǒng)越來越復雜，功能要求越來越多樣，人們對產(chǎn)品的可靠性要求也不斷提高。驗證高可靠性產(chǎn)品往往需要試驗大量樣品，這既耗費大量時間又增加研制成本。為解決這個問題，本文開展了汽車零部件可靠性評估的小樣本方法研究，主要工作及結論如下： (1) 引入繼承因子來利用驗前信息，推導了帶繼承因子的二項分布、指數(shù)分布可靠度置信下限。研究結果表明：可靠度隨繼承因子增大而增大，但評

2、估結果介于歷史可靠度和現(xiàn)場試驗可靠度之間。二項分布驗后分布密度對驗前分布超參數(shù)較敏感，特別當代表驗前失效次數(shù)的 值較大時會出現(xiàn)驗后密度為負值的不合理現(xiàn)象，建議當 時使用Beta驗前分布。 (2) 以試驗時間為紐帶建立可靠度與試驗應力之間的關系。根據(jù)這個關系可以通過改變試驗應力來改變設計可靠度。結果表明：對于有替換定時截尾情形，當截尾時間延長至原來的 倍后，如果保持可靠度和置信度不變，指數(shù)分布所需樣本數(shù)減至原來的 ，Weibull

3、分布所需樣本數(shù)減至原來的 ( 為Weibull分布形狀參數(shù))；延長的時間可以通過加速壽命技術來縮短。算例表明，指數(shù)分布平均壽命延長至原來的1.784倍后，可靠度從0.9增至0.9427，相當于保持可靠度為0.9時試驗樣本從6減至1，減幅達83％；Weibull分布特征壽命延長至原來的1.72倍后，可靠度從0.9增至0.99，相當于保持可靠度為0.9861時試驗樣本從6減至1。對于高可靠度產(chǎn)品，樣品數(shù)減幅將更大。 (3) 通過對可