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实验设计基础课程安排第一讲：正交试验第二讲：方差 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 (ANOVA)第三讲：正交试验的方差分析第四讲：稳健设计第五讲：可靠性设计第一讲：正交试验第一节：实验设计的意义及其开展过程第二节：正交试验、正交表及其用法第三节：混合水平的正交试验设计第四节：有交互作用的正交试验设计实验设计〔DOE〕DesignofExperiment为什么要进行试验设计？==>让我们先看两个例子例1:这里有27个球，其中有且只有一个球质量为9克,其它26个都为10克。给你一架天平，请找出重为9克的那个球。请问，你至少要称几次？例2:这里有9框球(每框100个)，其中有且只有一框里的球质量全为9克,其它8框里的球都为10克。给你一架天平，请找出里面的球重为9克的那个框。请问，你至少要称几次？实验设计DesignofExperiment为什么要进行试验设计？==>我们要进行试验设计！实验设计的意义:应用数理统计学的根本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 。在工程学领域是改进制造过程性能的非常重要的手段。在开发新工序中亦有着广泛的应用。在工序开发的早期应用实验设计方法能得出以下成果：1.提高产量；2.减少变异性，与额定值或目标值更为一致；3.减少开发时间；4.减少总本钱；第一节：实验设计的意义及其开展过程实驗設計在生產/制造過程中的位置：生產/制造過程可控制因素不可控制因素統計技術在生產/制造過程中的應用是對過程中輸入的變量(人,机,料,法,環)進行有目的地优化,使輸出的結果更加理想.实驗設計是其中較為有效的一种工程工具.通過實驗進行优化設計通過實驗,控制其不良的影響程度第一节：进行实验设计的意义及其开展过程实验设计的开展过程:试验设计始于20世纪20年代，其开展过程大致可分为三个阶段：1.早期的方差分析法:20世纪20年代由英国生物统计学家、数学家费歇(R.A.Fisher)提出的，开始主要应用于农业、生物学、遗传学方面，取得了丰硕成果。二战期间，英、美采用这种方法在工业生产中取得显著效果；2.传统的正交试验设计法：以日本的田口玄一为代表；3.信噪比试验设计与三阶段设计：1957年，田口玄一提出信噪比设计法和产品的三阶段设计法。他把信噪比设计和正交表设计、方差分析相结合，开辟了更为重要、更为广泛的应用领域。为什么要进行正交试验:在实际生产中，影响试验的因素往往是多方面的，我们要考察各因素对试验影响的情况。在多因素、多水平试验中，如果对每个因素的每个水平都互相搭配进行全面试验，需要做的试验次数就会很多.比方对3因素7水平的试验，如果3因素的各个水平都互相搭配进行全面试验，就要做73=343次试验，对6因素7水平，进行全面试验要做76=117649次试验。这显然是不经济的。我们应当在不影响试验效果的前提下，尽可能地减少试验次数。正交设计就是解决这个问题的有效方法。正交设计的主要工具是正交表。第二节：正交试验、正交表及其用法右图是一個比较典型的正交表.“L〞表示此为正交表,“8〞表示試驗次數,“2〞表示兩水平,“7〞表示試驗最多可以有7個因素(包括單個因素及其交互作用).第二节：正交试验、正交表及其用法正交表:正交表的表示方法:一般的正交表记为Ln(mk)，n是表的行数，也就是要安排的试验数;k是表中的列数，表示因素的个数；m是各因素的水平数；常见的正交表:2水平的有L4(23),L8(27),L12(211),L16(215)等；3水平的有L9(34),L27(313)等；4水平的有L15(45);5水平的有L25(56);第二节：正交试验、正交表及其用法正交表的两条重要性质:1)每列中不同数字出现的次数是相等的，如L9(34)中，每列中不同的数字是1，2，3，它们各出现3次；第二节：正交试验、正交表及其用法2)在任意两列中，将同一行的两个数字看成一个有序数对，那么每一数对出现的次数是相等的，如L9(34)中有序数对共有9个:(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3),(3,1),(3,2),(3,3),它们各出现一次。所以，用正交表来安排试验时，各因素的各种水平的搭配是均衡的，这是正交表的优点。例1：(单指标的分析方法)某炼铁厂为提高铁水温度，需要通过试验选择最好的生产方案经初步分析，主要有3个因素影响铁水温度，它们是焦比、风压和底焦高度，每个因素都考虑3个水平，具体情况见表。问对这3个因素的3个水平如何安排，才能获得最高的铁水温度?第二节：正交试验、正交表及其用法解：如果每个因素的每个水平都互相搭配着进行全面试验，必须做试验33=27次。现在我们使用L9(34)正交表来安排试验。第二节：正交试验、正交表及其用法我们按选定的9个试验进行试验，并将每次试验测得的铁水温度记录下来：为了便于分析计算，我们把这些温度值和正交表列在一起组成一个新表。另外，由于铁水温度数值较大，我们把每一个铁水温度的值都减去1350，得到9个较小的数，这样使计算简单。第三节：正交试验、正交表及其用法分析表第二节：正交试验、正交表及其用法解释：K1这一行的3个数分别是因素A,B,C的第1水平所在的试验中对应的铁水温度之和;K2这一行的3个数分别是因素A,B,C的第2水平所在的试验中对应的铁水温度之和;K3这一行的3个数分别是因素A,B,C的第3水平所在的试验中对应的铁水温度之和;k1,k2,k3这3行的3个数，分别是K1,K2,K3这3行中的3个数的平均值；极差是同一列中，k1,k2,k33个数中的最大者减去最小者所得的差。极差越大， 说明 关于失联党员情况说明岗位说明总经理岗位说明书会计岗位说明书行政主管岗位说明书 这个因素的水平改变时对试验指标的影响越大。极差最大的那一列，就是那个因素的水平改变时对试验指标的影响最大，那个因素就是我们要考虑的主要因素.通过分析可以得出：各因素对试验指标(铁水温度)的影响按大小次序应当是C(底焦高度)A(焦比)B(风压)；最好的方案应当是C2A3B2。与此结果比较接近的是第9号试验。为了最终确定上面找出的试验方案是不是最好的，可以按这个方案再试验一次，并同第9号试验相比，取效果最正确的方案。第二节：正交试验、正交表及其用法例2：(多指标的分析方法----综合平衡法)为提高某产品质量，要对生产该产品的原料进行配方试验。要检验3项指标：抗压强度、落下强度和裂纹度，前2个指标越大越好，第3个指标越小越好。根据以往的经验，配方中有3个重要因素：水分、粒度和碱度。它们各有3个水平。试进行试验分析，找出最好的配方方案。第二节：正交试验、正交表及其用法解：我们选用正交表L9(34)来安排试验。第三节：正交试验、正交表及其用法分析：1)粒度B对抗压强度和落下强度来讲，极差都是最大的，说明它是影响最大的因素，而且以取8为最好；对裂纹度来讲，粒度的极差不是最大，不是影响最大的因素，而且也以取8为最好；2)碱度C对三个指标的极差都不是最大的，是次要的因素。对抗压强度和裂纹度来讲，碱度取1.1最好；对落下强度，取1.3最好，但取1.1也不是太差，综合考虑碱度取1.1；3)水分A对裂纹度来讲是最大的因素，以取9为最好；但对抗压强度和落下强度来讲，水分的极差都是最小的，是影响最小的因素。综合考虑水分取9；最后较好的试验方案是B3C1A2第二节：正交试验、正交表及其用法例3：(多指标的分析方法----综合评分法)某厂生产一种化工产品，需要检验两下指标：核酸统一纯度和回收率，这两个指标都是越大越好。有影响的因素有4个，各有3个水平。试通过试验分析找出较好的方案解：这是4因素3水平的试验，可以选用正交表L9(34)。试验结果如表。第二节：正交试验、正交表及其用法第二节：正交试验、正交表及其用法总分=4x纯度+1x回收率分析：1)根据综合评分的结果，直观上第1号试验的分数最高，应进一步分析它是不是最好的试验方案；2)通过直观分析法可以得知，最好的试验方案是A1B3C2D1。A，D两个因素的极差都很大，是对试验影响较大的两个因素；3)分析出来的最好方案，在已经做过的9个试验中是没有的。可以按这个方案再试验一次，看能不能得出比第一号试验更好的结果，从而确定出真正最好的试验方案；综合评分法是将多指标的问题，通过加权计算总分的方法化成一个指标的问题，使对结果的分析计算都比较方便、简单。第二节：正交试验、正交表及其用法利用正交表进行试验的步骤：1)明确试验目的，确定要考核的试验指标；2)根据试验目的，确定要考察的因素和各因素的水平；要通过对实际问题的具体分析选出主要因素，略去次要因素；3)选用适宜的正交表，安排试验方案；4)根据安排的方案进行试验，测定各试验指标；5)对试验结果进行计算分析，得出合理的结论；6)假设最正确组合方案在试验中未出现，如果条件允许，应安排一次验证试验，进行确认。第二节：正交试验、正交表及其用法混合水平正交表及其用法:混合水平正交表就是各因素的水平数不完全相等的正交表。譬如：L8(41x24)就是一种混合水平的正交表。第三节：混合水平的正交试验设计例4：(直接利用混合水平正交表)某农科站进行品种试验，共有4个因素：A(品种)、B(氮肥量)、C(氮、磷、钾比例)、D(规格)。因素A是4水平的，另外3个因素是2水平的。试验指标是产量，数值越大越好。第三节：混合水平的正交试验设计解：分析结果见下表。第三节：混合水平的正交试验设计例5：(拟水平法)今有一试验，试验指标只有一个，它的数值越小越好，这个试验有4个因素，其中因素C是2水平的，其余3个因素都是3水平的，试安排试验。解：我们从第1、第2两个水平中选一个水平让它重复一次作为第3水平，这就叫虚拟水平。一般应根据实际经验，选取一个较好的水平。第三节：混合水平的正交试验设计分析结果见下表。第三节：混合水平的正交试验设计总结：拟水平法是将水平少的因素归入水平数多的正交表中的一种处理问题的方法。在没有适宜的混合水平的正交表可用时，拟水平法是一种比较好的处理多因素混合水平试验的方法。它不仅可以对一个因素虚拟水平，也可以对多个因素虚拟水平。第三节：混合水平的正交试验设计什么是交互作用：在多因素试验中，各因素不仅各自独立地在起作用，而且各因素还经常联合起来起作用。也就是说，不仅各个因素的水平改变时对试验指标有影响，而且各因素的联合搭配对试验指标也有影响。这后一种影响就叫做因素的交互作用。因素A和因素B的交互作用记为AXB.第四节：有交互作用的正交试验设计单个因子的影响与其交互作用的影响比較30m50Kg磷25m50Kg钾20kg磷30kg钾40m交互作用=总效果-(20kg磷的效果+30kg钾的效果)交互作用表〔以正交表L8(27)为例〕：用正交表安排有交互作用的试验时，我们把两个因素的交互作用当成一个新的因素来看，让它占有一列，叫交互作用列。第四节：有交互作用的正交试验设计例6：(水平数相同)我们用一个3因素2水平的有交互作用的例子来说明某产品的产量取决于3个因素A，B，C，每个因素都有两个水平。每两个因素之间都有交互作用，试验指标为产量，越高越好。具体如下：第四节：有交互作用的正交试验设计解：这是3因素2水平的试验。3个因素A,B,C要占3列，它们之间的交互作用AxB,BxC,AxC又占3列。可用正交表L8(27).第四节：有交互作用的正交试验设计分析：从极差大小看，影响最大的因素是C，以2水平为好；其次是AxB，以2水平为好，第3是因素A，以1水平为好，第4是因素B以1水平为好。列出A和B进行组合的几种效果表：从此表可知，A和B的最正确组合为A1B2。AxC和BxC的极差很小，对试验的影响很小，忽略不计。综合分析，最好的方案应是A1B2C2，这与试验4相吻合。第四节：有交互作用的正交试验设计作业要求1.按照正交试验(直观分析法)的原理，解决你实际工作中的一个问题，并总结成实验分析报告。2.补充作业(另附)第一节：问题的提出第二节：单因素试验的方差分析第三节：双因素试验的方差分析第二讲：方差分析〔ANOVA〕第一节：问题的提出先看一个例子：考察温度对某一化工厂产品的得率的影响，选了五种不同的温度，同一温度做了三次试验，测得结果如下：要分析温度的变化对得率的影响总平均得率=89.6%第一节：问题的提出从平均得率来看，温度对得率的影响?1)同一温度下得率并不完全一样，产生这种差异的原因是由于试验过程中各种偶然性因素的干扰及测量误差等所致，这一类误差统称为试验误差；2)两种温度的得率在不同的试验中的倾向有所差异。如65oC与70oC相比较，第一次65oC比70oC好，而后二次70oC比65oC好。产生这种矛盾的现象也是由于试验误差的干扰。由于试验误差的存在，对于不同温度下得率的差异自然要提出疑问，这差异是试验误差造成的，还是温度的影响呢?第一节：问题的提出1)由于温度的不同引起得率的差异叫做条件变差；例中的全部15个数据，参差不齐，它们的差异叫做总变差(或总离差)。产生总变差的原因一是试验误差，一是条件变差。2)方差分析解决这类问题的思想是：a.由数据的总变差中分出试验误差和条件变差，并赋予它们的数量表示；b.用条件变差和试验误差在一定意义下进行比较，如两者相差不大，说明条件的变化对指标影响不大；反之，那么说明条件的变化影响是很大的，不可无视；c.选择较好的 工艺 钢结构制作工艺流程车尿素生产工艺流程自动玻璃钢生产工艺2工艺纪律检查制度q345焊接工艺规程 条件或确定进一步试验的方向；第一节：问题的提出变差的数量表示：有n个参差不齐的数据x1,x2,…,xn,它们之间的差异称为变差。如何给变差一个数量表示呢?1)一个最直观的想法是用这n个数中最大值与最小值之差，即极差来表达，用R记之；2)变差平方和，以S记之。S是每个数据离平均值有多远的一个测度，它越大表示数据间的差异越大。其中第一节：问题的提出对变差平方和的进一步讨论：例：测得某高炉的六炉铁水含碳量为:4.59，4.44，4.53，4.52，，求其变差平方和。第一节：问题的提出对变差平方和的进一步讨论(2)：我们看到S的计算是比较麻烦的，原因是计算x时有效位数增加了因而计算平方时工作量就大大增加。另外，在计算x时由于除不尽而四舍五入，在计算S时，累计误差较大。为此常用以下公式:对于前面的例子第一节：问题的提出自由度的提出：例2：在上例的根底上在同样的工艺条件下又测了四炉铁水，它们是：4.60,4.42,4.68,4.54,加上原来的六炉共十炉，求其变方和。第一节：问题的提出自由度的提出(2)：平均数与过去的结果是相近的，但平方和是显著地变大了。我们要设法消除数据个数的多少给平方和带来的影响。一个直观的想法是用平方和除以相应的项数，但从数学理论上推知这不是一个最好的方法，而应把项数加以修正，这个修正的数就叫做自由度。第一节：问题的提出自由度的提出(3)：设有n个数y1,y2,…,yn,它们的平方和的自由度是多少呢?这就看{yi}之间有没有线性约束关系，如果有m个(0Fα(a-1,n-a)，那么说明试验条件的变化对试验结果有显著影响；假设F4.43=F(4,20)说明棉花的百分比对人造纤维的抗拉强度有影响。第二节：单因素试验的方差分析无交互作用的方差分析:设两因素A，B，A有a个水平A1，A2,……,Aa，B有b个水平，B1，B2,……,Bb,在每一个组合水平(Ai,Bj)下，进行一次无重复试验，得到试验指标的观察值列于下表：设Xij~N(μij,σ2)，各xij相互独立。第三节：双因素试验的方差分析总离差平方和的分解:记在水平Ai下的样本均值为记在水平Bj下的样本均值为样本数据的总平均值为总离差平方和为将ST改写并分解得记为ST=SA(效应平方和)+SB(效应平方和)+SE(误差平方和)第三节：双因素试验的方差分析自由度:ST的自由度为(ab-1);SA的自由度为(a-1);SB的自由度为(b-1);SE的自由度为(a-1)(b-1);均方:第三节：双因素试验的方差分析F检验法:统计量对于给出的α，查出Fα(a-1,(a-1)(b-1)),Fα(b-1,(a-1)(b-1))的值，由样本计算出F1,F2值。从而有如下判断：假设F1>Fα(a-1,(a-1)(b-1))，那么说明因素A的变化对试验结果有显著影响；假设F2>Fα(b-1,(a-1)(b-1))，那么说明因素B的变化对试验结果有显著影响；为了方便计算，我们采用下面的简便计算公式：第三节：双因素试验的方差分析方差分析表:第三节：双因素试验的方差分析例2：(双因素无交互作用的方差分析)使用4种燃料，3种推进器作火箭射程试验，每一种组合情况做一次试验，那么得火箭射程列在表中，试分析各种燃料(Ai)与各种推进器(Bj)对火箭射程有无显著影响(α=0.05)第三节：双因素试验的方差分析解:这里a=4,b=3,ab=12第三节：双因素试验的方差分析解(2):给出的α=0.05,查出F(3,6)=4.76,F因为F1=0.43<4.76,F2故不同的燃料、不同的推进器对火箭射程均无显著影响。第三节：双因素试验的方差分析有交互作用的方差分析(分析过程略):自由度:ST的自由度为(abn-1);〔n为重复试验次数〕SA的自由度为(a-1);SB的自由度为(b-1);SAxB的自由度为(a-1)(b-1):SE的自由度为ab(n-1);均方:第三节：双因素试验的方差分析有交互作用的方差分析(2):简化公式第三节：双因素试验的方差分析有交互作用的方差分析(3):方差分析表第三节：双因素试验的方差分析第一节：正交设计方差分析的步骤第二节：3水平正交设计的方差分析第三节：混合型正交设计的方差分析第四节：拟水平法的方差分析第五节：重复试验的方差分析第三讲：正交试验的方差分析计算离差的平方和:设用正交表安排m个因素的试验，试验总次数为n,试验的结果分别为x1,x2,……,xn.假定每个因素有na个水平，每个水平做a次试验，那么n=ana.1)总离差的平方和ST记记为其中ST反映了试验结果的总差异，它越大，说明各次试验的结果之间的差异越大。试验结果之所以有差异，一是由因素水平的变化所引起的，二是因为有试验误差。第一节：正交设计方差分析的步骤2)各因素离差的平方和下面以计算因素A的离差的平方和SA为例来说明。设因素A安排在正交表的某列，可看作单因素试验。用xij表示因素A的第i个水平的第j个试验的结果(i=1,2,…,na;j=1,2,…,a)，那么有由单因素的方差分析记为其中Ki表示因素的第i个水平a次试验结果的和。SA反映了因素A的水平变化时所引起的试验结果的差异，即因素A对试验结果的影响。用同样的方法可以计算其它因素的离差平方和。对于两因素的交互作用，我们把它当作一个新的因素。如果交互作用占两列，那么交互作用的离差的平方和等于这两列的离差的平方和之和。比方SAxB=S(AxB)1+S(AxB)2第一节：正交设计方差分析的步骤3)试验误差的离差的平方和SE设S因+交为所有因素以及要考虑的交互作用的离差的平方和，因为ST=S因+交+SE,所以SE=ST-S因+交计算自由度:试验的总自由度f总=试验总次数-1=n-1各因素的自由度f因=因素的水平数-1=na-1两因素交互作用的自由度等于两因素的自由度之积fAxB=fAXfB试验误差的自由度fE=f总-f因+交第一节：正交设计方差分析的步骤计算平均离差平方和(均方):在计算各因素离差平方和时，我们知道，它们都是假设干项平方的和,它们的大小与项数有关，因此不能确切反映各因素的情况。为了消除项数的影响，我们计算它们的平均离差的平方和。因素的平均离差平方和=(因素离差的平方和)/因素的自由度=S因/f因试验误差的平均离差平方和=(试验误差的离差的平方和)/试验误差的自由度=SE/fE求F比:将各因素的平均离差的平方和与误差的平均离差平方和相比，得出F值。这个比值的大小反映了各因素对试验结果影响程度的大小。第一节：正交设计方差分析的步骤对因素进行显著性检验:给出检验水平α，从F分布表中查出临界值Fα(f因，fE)。将在“求F比〞中算出的F值与该临界值比较，假设F>Fα(f因，fE)，说明该因素对试验结果的影响显著，两数差异越大，说明该因素的显著性越大。第一节：正交设计方差分析的步骤第二节：3水平正交设计的方差分析例1(无交互作用):磁鼓电机是彩色录像机磁鼓组件的关键部件之一，按质量要求其输出力矩应大于210g。某生产厂过去这项指标的合格率较低，从而希望通过试验找出好的条件，以提高磁鼓电机的输出力矩。根据工程技术人员的经验，取试验因素和相应水平如下表：第二节：3水平正交设计的方差分析解：(选用正交表L9(34)表头设计：试验方案与试验结果：第二节：3水平正交设计的方差分析详细计算如下：第二节：3水平正交设计的方差分析列方差分析表如下：最正确条件的选择：对显著因子应取最好的水平，对不显著因子的水平可以任意选取；在实际中通常从降低本钱操作方便等角度加以选择，上面的例子中对因子A与B应选择A2B2，因子C可以任选，譬如为节约材料可选择C1第二节：3水平正交设计的方差分析验证试验：对A2B2C1进行三次试验，结果为：234，240，220，平均值为231.3.此结果是满意的例2(有交互作用):为提高某产品的产量，需要考虑3个因素：反响温度、反响压力和溶液浓度。每个因素都取3个水平，具体数值见表。考虑因素之间的所有一级交互作用，试进行方差分析，找出最好的工艺条件。第二节：3水平正交设计的方差分析解：(选用正交表L27(313)根据前面的公式作如下计算：第二节：3水平正交设计的方差分析由此得出类似地最后计算总平方和，得出第二节：3水平正交设计的方差分析用公式计算自由度：再用公式计算平均离差的平方和，然后计算F值，再与F分布表中查出的相应的临界值Fα(f因，fE)比较，判断各因素显著性的大小。通常，假设F>F(f因，fE)，就称该因素是高度显著的，用两个星号表示；假设FF(f因，fE)，那么称该因素的影响是显著的，用一个星号表示；假设F0)可靠度函数为故障率为即指数分布的故障率是常量。对于指数分布，串联系统的故障率等于各元件故障率之和。这就是指数分布中故障率的可加性。指数分布故障密度函数几个重要分布的可靠度函数和故障率(2):2)正态分布:密度函数故障分布函数它的可靠度函数为故障率为第四节：可靠度函数与故障率第四节：可靠度函数与故障率几个重要分布的可靠度函数和故障率(3):3)威布尔分布:密度函数故障分布函数它的可靠度函数为故障率为第四节：可靠度函数与故障率几个重要分布的可靠度函数和故障率(4):4)离散型的可靠度函数和故障率:类似于连续型分布，假设离散型的分布律为pk(二项分布为泊松分布为)那么可靠度函数为故障率为第五节：可靠性设计一般概念:事前考虑可靠性的一种设计方法。进行可靠性设计首先要考虑的几个问题：1)仔细调查了解能够得到的元件的可靠度。2)根据总目标要求和实际状况，正确地分配各元件的可靠度。3)必要时采用适当的手段弥补元件可靠度的缺乏，譬如采用冗余度连接方式，甚至改变系统的结构等。4)实在不行时，要重新研究和开发可靠度更高的元件。第五节：可靠性设计平均寿命：产品投入使用到发生故障的平均工作时间。不可修复系统MTTF(MeanTimeToFailure):失效前平均工作时间假设产品的故障概率密度f(t)按指数分布，且(t)=常数时，MTTF=1/第五节：可靠性设计可修复系统MTBF(MeanTimeBetweenFailure)对一系统，在发生故障后，如果经过维修能够恢复到正常状态，这种系统称为可修复系统。可修复系统的维修工作难易不同，表征维修难易程度的量叫维修度，记作M,即可修复系统在规定条件下和在规定时间内完成维修的概率。系统维修后恢复正常工作,工作一段时间以后又会发生故障，两次故障之间的时间叫故障间隔，它是一个随机变量，各故障间隔的平均值，叫平均故障间隔，记为MTBF。.假设系统的可靠度为R(t)，那么有假设T服从参数为的指数分布，那么第五节：可靠性设计例:一系统由三个子系统A，B，C串联而成，它们的寿命都服从指数分布。要求系统的MTBF在50h以上，A，B的MTBF分别为200h，400h，试求C的MTBF。第五节：可靠性设计解:设A，B，C的故障率分别为λA，λB，λC，系统的故障率为λ。(MTBF)A=200h,(MTBF)B=400h，根据公式得知：(MTBF)A=1/λA,(MTBF)B=1/λB所以λA=1/200=0.005,λB又λ=λA+λB+λC所以λC=λ-λA-λB因此(MTBF)C=1/λC=1/0.0125=80(h)这就是说，应将子系统C的平均故障间隔定在80h以上。第五节：可靠性设计元器件的选用:系统的可靠性受多方面因素的影响，最关键的是元器件的可靠性。在筛选合格的元器件时，有的元器件参数、性能并不稳定，其原因主要是参数飘移。这些元器件需要放一段时间或工作一段时间后才能稳定。这种使参数性能稳定的过程叫老炼。元器件是否要进行老炼，主要取决于这种元器件的参数飘移是否影响产品使用的可靠性,如果没有影响，就可以不进行老练；反之，就要进行老炼。第五节：可靠性设计元器件的正确使用:元器件选好之后，下一步就是如何在设计中正确使用这些元器件。设计人员必须对元器件的质量、使用方法和关键的技术指标有充分的了解，不要超负荷工作。为了使元器件的使用寿命进一步提高，对关键的指标必须降额使用。为了提高系统的可靠性，必须尽量减少元器件的数目，尽可能地简化系统的结构。第五节：可靠性设计固有可靠度的设计:我们知道产品的工作可靠度近似地等于固有可靠度与使用可靠度的乘积。我们所说的可靠度设计就是为实现固有可靠度的目标值而进行的设计。在设计中应当注意：1)要对类似的系统进行调查研究，了解过去发生故障的情况，分析故障的原因及该故障对系统的影响；2)尽量使用 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化元件，因为标准化元件性能可靠；3)系统结构要尽量简单、合理。一般来说结构越简单，故障率越低4)分配元件的可靠度要适当，特别是元件较多时；5)元件的可靠度达不到一定标准时，适当采用冗余结构；6)设计的结构要便于使用、检查和维修；固有可靠度的设计(2):7)明确使用的环境条件和功能限度；8)确定贮存条件(如温度、湿度的要求)和贮存的期限；9)确定适当的包装(包装材料、包装方法等)；10)明确指出任务时间；11)指明预防保养，确定元件的更换期，在进入磨损期前，就要把元件换下来；第五节：可靠性设计第六节：可靠性试验(寿命试验)目的:1)弄清产品的寿命分布；2)估计产品的各项可靠性指标。说明产品可靠性是符合定量要求；3)研究产品失效机理，发现产品设计、零部件、原材料和工艺方面的缺陷，以便采取有效的纠正措施，提高产品可靠性；可靠性试验：从一批产品中随机抽取n个产品，在一定应力水平或一定环境下进行试验，观察工作状态，对照事先确定的失效判据，发现有样品失效，立即记录其失效时间，最后用统计方法对失效数据进行处理，对失效原因进行分析。第六节：可靠性试验可靠性试验1)现场寿命试验：它是把产品放在实际使用条件下来获得失效数据的试验，如飞机的操纵杆，汽车的行驶里程等都是在现场寿命试验中进行的。如此得到的寿命数据是珍贵的、最有说服力的。但此种试验的组织管理工作繁重，投资大，时间长；2)模拟寿命试验：又称实验室寿命试验。它是将现场使用的主要工作条件在实验室内模拟，并受到人工控制，便利在实验室内参试样品都在相同工作条件下进行寿命试验。如电子元件在恒温箱内作寿命试验，电缆在一定电压下作寿命试验等等。此种试验管理简便，投资小，有重复,便于产品间的比较；现场寿命试验模拟寿命试验第六节：可靠性试验寿命试验1)完全寿命试验：把n个投试样品试验到全部失效(包括故障，以后不再一一说明)才停止的试验，称为完全寿命试验，所获得的n个失效时间称为完全样本。在完全样本根底上进行统计分析获得的可靠性指标也较为可靠，但此种试验常需要较长的时间，譬如100只晶体管组成的寿命试验，假设要获得完全样本，那需要很长时间，起码几年，甚至几十年，等它们全部失效，新的晶体管可能已设计出来了，所以这种试验不适应产品更新换代的要求，常不被采用。完全寿命试验截尾寿命试验加速寿命试验第六节：可靠性试验2)截尾寿命试验：把n个投试样品试验到局部失效就停止的试验，称为截尾寿命试验。在截尾寿命试验中，依先后记录的失效时间t1≤t2≤...≤tr称为截尾样本。其中r称为截尾数，一般r≤n，当r=n时，截尾寿命试验就成为完全寿命试验。1)定时截尾寿命试验：又称I型截尾寿命试验。它是指试验到指定时间就立即停止试验。这时样本中的失效个数是随机的，事先无法知道；2)定数截尾寿命试验：又称II型截尾寿命试验。它是指试验到指定的失效个数到达时停止。这时试验停止时间是随机的。第六节：可靠性试验*有替换试验假设在截尾寿命试验中还考虑失效产品是否允许替换，这又有无替换试验与有替换试验之分。进行有替换试验主要是为了获取更多的试验信息。假设投试样品为n，按有无替换和截尾方式，可以组合成如下四种截尾寿命试验：(n，无，时)---取n个产品进行无替换定时截尾寿命试验；(n，无，数)---取n个产品进行无替换定数截尾寿命试验；(n，有，时)---取n个产品进行有替换定时截尾寿命试验；(n，有，数)---取n个产品进行有替换定数截尾寿命试验；第六节：可靠性试验3)加速寿命试验：随着科学技术的开展，高可靠、长寿命的产品愈来愈多，截尾寿命试验也不能适应这种需要。譬如，不少电子元器件的寿命是很长的,在正常工作温度40oC下可达数百万小时以上，假设取1000个这样的电子元器件，那要进行数万小时的试验，可能只有一、二个失效，甚至还会出现没有失效的情况。这些情况的出现对估计元器件的可靠性指标都是不利的，甚至很难给出估计。假设我们把工作温度由40oC提高到60oC，甚至80oC，只要失效机理不变，由于工作环境变得恶劣一些，该电子元器件的失效个数会增多，这对估计低温下的可靠性指标是很有利的，此种在超过正常应力水平下的寿命试验称为加速寿命试验。在加速寿命试验中，再采用截尾试验技术，就可使试验时间大为缩短。第六节：可靠性试验例：某厂制造一种新型绝缘材料，专家们预测其在正常工作温度150oC下的平均寿命要达10000小时以上，为了获得平均寿命的估计值，预计寿命试验要进行20000小时左右，这相当于要进行2年多时间，在一般工厂里承受不了的。此绝缘材料的物理性能得知，适当地提高试验温度，可以加速绝缘材料的老化，从而使击穿时间提前到来,到达缩短试验时间的目的。通过摸底试验得知，在高温270oC下该绝缘材料的失效原因仍然是由于老化引起的，因此选取该温度作为加速应力是妥当的，而加速应力水平应在150oC到270oC间选取。第六节：可靠性试验经研究决定，190oC,220oC,240oC和260oC等四个温度水平作为加速应力水平，在这四个温度水平下分别安排一个截尾寿命试验，各获得一个截尾样本，然后再设法估计各温度水平下的平均寿命。所得的平均寿命估计值如下：第六节：可靠性试验进一步的工作可以从图上得到启发。以温度T作纵轴，平均寿命θ作横轴，把表上的数据点在该坐标纸上，可以看出一个明显的趋势：随着试验温度T的下降，平均寿命θ在增加，假设把图上的四个点用一条光滑的曲线联结起来，并顺势延长，那就可以看到，当试验温度水平为150oC时，其平均寿命大约为17000小时，这就是加速寿命试验全过程的简单缩影。从这个缩影可以看出加速寿命试验的根本思想是：利用高应力水平下的