作者单位
摘要
1 军械工程学院, 石家庄 050003
2 军械技术研究所, 石家庄 050003
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.
加速退化试验 步降应力 优化设计 粒子群算法 蒙特卡罗仿真 accelerated degradation test step-down-stress optimization design particle swarm algorithm Monte-Carlo simulation 
电光与控制
2015, 22(6): 97

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