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
军械工程学院光学与电子工程系, 石家庄 050003
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。
加速寿命试验 步降应力 优化设计 accelerated life test step-down-stress MLE MLE optimal design
