[發明專利]基于比例危害-比例優勢模型的加速壽命試驗優化設計方法無效
| 申請號： | 200910089452.0 | 申請日： | 2009-07-20 |
| 公開（公告）號： | CN101620034A | 公開（公告）日： | 2010-01-06 |
| 發明（設計）人： | 黃婷婷;姜同敏;霍瑞堅;李曉陽 | 申請（專利權）人： | 北京航空航天大學 |
| 主分類號： | G01M19/00 | 分類號： | G01M19/00 |
| 代理公司： | 北京永創新實專利事務所 | 代理人： | 周長琪 |
| 地址： | 100083*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 比例 危害 優勢 模型 加速 壽命 試驗 優化 設計 方法 | ||
1.基于比例危害-比例優勢模型的加速壽命試驗優化設計方法，其特征在于：該方法適用于恒定應力和步進應力兩種試驗方法的加速壽命試驗優化設計，當所述的加速壽命試驗為恒定應力時，其試驗優化設計具體方法如下：
假設n個受試產品進行恒定應力加速壽命試驗，有k種應力類型，每種應力類型有q個不同應力水平，那么，加速壽命試驗將在k×q個不同應力組合下進行，定義了分配給應力水平的受試產品個數與參與試驗的總產品個數n的比值，其中，ij＝1，2，...q，j＝1，2，...，k，應力水平為的試驗在預先確定的時間截尾，具體的優化方法如下：
步驟一、建立基于比例危害-比例優勢模型的對數似然函數；
式中：β＝(β1，β2，…，βk)是模型未知參數向量，其中β向量中的元素個數等于應力類型數；z是應力水平向量；γ1＞0、γ2＞0是模型未知參數；c∈[0，1]是轉移參數，t表示時間；I表示指示函數，并且有
其中，τ為試驗截尾時間；
步驟二、建立基于比例危害-比例優勢模型的Fisher信息矩陣及漸進方差-協方差矩陣；
Fisher信息矩陣為：
對Fisher信息矩陣求逆，得到方差-協方差矩陣，
帶入模型參數評估值漸進方差-協方差矩陣描述為：
這里所述的模型參數評估值是在加速壽命試驗之前通過預試驗失效數據得到的模型參數評估值；
步驟三、采用基于信息的優化方法建立最優化問題目標函數和約束條件；
利用預試驗失效數據，計算得到漸進方差-協方差矩陣，從而得出該試驗條件下的模型參數相關度，即協方差當模型參數相關度大于1時，說明模型參數具有較強的相關性，那么，采用D-優化方法建立最優化問題目標函數和約束條件；當模型參數相關度小于1時，說明模型參數的相關性較弱，那么，采用A-優化方法建立最優化問題目標函數和約束條件；
步驟四、求解最優化問題，得到加速壽命試驗優化設計方案；
當所述的加速壽命試驗為步進應力時，其試驗優化設計具體方法如下：
假設n個受試產品進行步進應力加速壽命試驗，應力水平為z1和z2，對于每一個應力水平，有k種不同應力類型，即z1＝(z11，z21，...zk1)t，z2＝(z12，z22，...zk2)t，該試驗在低應力水平z1下運行到τ1時間，轉換到預先確定的高應力水平z2運行至預先確定的τ2時間截尾，具體的優化方法如下：
步驟一、建立基于比例危害-比例優勢模型的對數似然函數；
式中，t′＝t-τ1+s，τ2′＝τ2-τ1+s，s為受試產品在應力水平z1下運行τ1時間等效于受試產品在應力水平z2下運行的起始時間；I1和I2分別表示指示函數，并且有
其中，τ1≤τ2；
步驟二、建立基于比例危害-比例優勢模型的Fisher信息矩陣及漸進方差-協方差矩陣；
Fisher信息矩陣為，
F＝nFi????(9)
對Fisher信息矩陣求逆，得到方差-協方差矩陣，
帶入模型參數評估值漸進方差-協方差矩陣描述為，
這里所述的模型參數評估值是在加速壽命試驗之前通過預試驗失效數據得到的模型參數評估值；
步驟三、采用基于信息的優化方法建立最優化問題目標函數和約束條件；
利用預試驗失效數據，計算得到漸進方差-協方差矩陣，從而得出該試驗條件下的模型參數相關度，即協方差當模型參數相關度大于1時，說明模型參數具有較強的相關性，那么，采用D-優化方法建立最優化問題目標函數和約束條件；當模型參數相關度小于1時，說明模型參數的相關性較弱，那么，采用A-優化方法建立最優化問題目標函數和約束條件；
步驟四、求解最優化問題，得到加速壽命試驗優化設計方案。
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