可靠性环境加速寿命测试介绍经典.pptxVIP

可靠性 環境加速測試方法介紹 報告大綱 加速壽命與應力之間的關係 失效分佈函數與加速模型 激活能的預估與計算 環境壽命試驗介紹 實例計算演示 電子產品的可靠性 電子產品的可靠性 環境壽命試驗介紹 環境試驗 機械環境試驗 綜合環境試驗 氣候環境試驗 所處環境應力：衝擊，振動碰撞，加速，高噪音，疾風 所處環境應力：機械環境和氣候環境相結合的環境因素 所處環境應力：溫濕度，氣體，鹽霧，風雨，壓力，太陽輻射 環境應力與失效之關係摘自Hughes航空公司（美國）技術資料 環境加速壽命介紹 有效的加速試驗： 1選用應力與失效分佈諸參數之間需存在函數關係 2加速應力下產生之失效模式需與一般操作應力下相同 3失效次數需符合已知之統計分佈 4失效現象需能以“失效物理方法”解釋 5加速應力下之測試品需展現與正常或額定應力測試下相同之失效分佈 環境加速說明： 比基準條件嚴酷的條件下，使產品的故障機理大於通常速度，利用同一模式存在與兩者之間的規律性，使其在短時間內再現。即加速試驗的成立是以這些故障機理和故障模式相同為前提，其中必定在為加速和已加速試驗之間存在規律性的結果。 失效分佈函數與加速模型 按失效分佈類型大致可分為正態分佈，對數正態分佈，指數分佈，威布爾分佈等。 指數分佈： 指數分佈是可靠性實踐中最常見的分佈，它的故障密度函數 MTBF，半導體器件的抽驗方案都是採用指數分佈，但是由於指數分佈具有缺乏記憶的特性，因此限制了它在機械可靠性研究中的應用。所以，指數分佈不能作為機械零件功能參數的分佈形式。 其中λ 0 是分佈的一個參數，常被稱為率參數Rate parameter 。指數分佈的區間是「0，∞」 指數分佈的故障率函數為： 失效分佈函數與加速模型 正態分佈： 在可靠性工程中，正態分佈也是很有用處的。它的用途是分析由於磨損（如機械裝置）而發生故障的產品。磨損故障往往最接近正態分佈，所以正態分佈可以有效的預計機構產品的可靠性。 正態分佈的故障率分佈函數 它的故障密度函數 失效分佈函數與加速模型 威布爾分佈： 威布爾分佈是由最弱環節模型導出的，威布爾分佈在可靠性工程中很有用，因為它是通用分佈，／通過調整分佈參數可以構成各種不同的分佈，可以為不同類型的產品的壽命特性建立模型。 威布爾故障密度分佈函數 威布爾分佈是可靠性萬能分佈 失效分佈函數與加速模型 Arrhenius 加速模型常用於描述溫度加速應力與產品壽命特徵之間的關係。在加速壽命試驗中用溫度作為加速應力是很常見的，因為高溫能使產品（如電子元器件，絕緣材料等）內部加快化學反應，促使產品提前失效。 壽命特徵的對數是溫度倒數的線性函數。 常用的加速模型有：Arrhenius 加速模型，Eyring加速模型，逆冪律加速模型，多項式加速模型。 加速因子計算公式。 失效分佈函數與加速模型 逆冪律加速模型常用於描述機械應力或電應力作為加速應力時產品壽命特徵與應力水平之間的關係，即 加速因子計算公式。 如果以溫度和電應力同時做為加速應力，對於微型電路可採用Eyring加速模型，即 激活能的預估與計算 按照加速測試中加載的不同的應力類型，加速試驗又可分為恆定應力加速試驗，步進應力加速試驗，序進應力加速試驗 恆定加速試驗的實施過程，數據分析等相對簡單，壽命評估結果準確； 步進應力加速試驗可以使樣品失效更快，所需樣本量更少，壽命評估結果準確性不如恆加試驗； 序加應力加速試驗對設備要求很高，且數據分析十分複雜，在實際工程中應用很少。 激活能的預估與計算 激活能與加速係數關係圖 溫度與壽命關係圖 Ea－－激活能，特定失效機理的典型值或根據經驗數據推導而得。表示由外界施加的由正常狀態轉變為危險狀態能量值。具體講比如常溫下氧元素與氫元素不發生任何反應，這時如果外部加熱會發生化學反應，這種可以促使發生化學反應的能量稱為活化能。活化能的值根據反應現象不同而不同。單位為eV，相當與1.602210^-19J。 實例計算演示一 某服務器，要求在25C 75% 濕度的環境，在90%的置信度下MTBF為20000h，因單價較貴，只能提供10台左右產品做試驗，問如何安排測試計畫判定該產品是否達到規定要求？ 解：1. 10台產品都投入試驗，200000h的MTBF需要每台測試7780h左右，時間太長，需加速測試 由 2. 因產品成本高，無法測試激活能。根據產品的特性，查貝爾實驗室資料，取Ea 為 0.6eV 3. 服務器產品，未提供HALT 數據的情況下把加速應力設在 75C，85%R.H 4. 加速係數＝ exp{[0.6*((1/298)-(1/348))*8.617*10^-5]+[0.85^2-0.75^2]}=33.91 5. 若允許一次失效，在90% 的置信度下，需要測試的時間為： T = A.MTBF 6. A = 0.5*