根据质保期可靠性要求确定实验室测试的目标

　　保修策略是客户选择产品时所关注的要素之一。有的汽车厂商提供 10 年的保修，这对有些购车者来说已经很有吸引力 了。重要的是，要确保所有主要部件都能满足质保要求。否则，这些汽车制造商就要面临严重的质保期索赔损失。本文 将讨论如何设计一个实验室测试，来验证质保期内实际使用情况对产品的可靠度要求。

　　一.计算使用情况的分布

　　首先，我们需要了解在质保期内产品是如何使用的。比如，一部车可能每天启动 3 或 5 次。因人而异，因此启动的次数 是一个随机的变量。可以采用客户调查的方式来收集启动次数的相关信息。也可以用内置电子记录来采集。以下例子是 500 辆车在 10 年内的使用次数。

　　计算的使用分布符合一个均数为 12018，标准差为 4000 的正态分布。

　　二.确定产品设计目标

　　假设产品 10 年使用期的可靠度要求是 90%。根据这个要求和前面收集到的使用数据，用 Weibull++里的应力-强度工具 来进行计算，就可以确定部件的设计寿命。

　　从之前的设计失效数据可以知道，这个部件的失效时间分布采用的是 2 个参数的 Weibull 分布。其中，Beta=2,eta=25000 循环。使用 Weibull++里的应力-强度工具进行可靠度计算，其中应力为 10 年的使用情况分布，而强度是失效时间分布。 算得的可靠度是 78.28%。

　　显然，设计可靠度仅有 78.28%，不能满足要求的 90%。因此，我们需要改进设计。假设新的设计与之前的设计失效模 式类似，新的设计可继续沿用 beta=2。而 Eta 值则需要增加。换句话说，需要把曲线 B（失效时间分布）向右移动。来 减少应力（使用情况分布）和强度（失效时间分布）之间的干涉，以提升可靠度。

　　问题是要把 eta 值提高多少？Weibull++应力-强度工具所带的目标可靠度参数估算器，可以回答这个问题。为了达到质 保期内 90%的可靠度要求，新的设计 eta 值至少要达到 38634.

　　更新了 eta 值后，应力-强度图变成：

　　三.设计可靠性验证试验

　　现在有了新的设计，就需要做一个实验室测试，来验证质保期内的可靠性要求。根据目前的资源，每个样品允许测试 10000 个循环。因此，我们要设置试验循环 10000 次对应的可靠度目标，如果产品能满足实验室测试的这个目标，就认 为产品可以满足质保期内 90%的可靠度。

　　从第二节里的质保期可靠性要求来看，在 beta 为 2 时，失效时间分布的 eta 值必需大于 38634。下面是 beta 值为 2， eta 值为 38634 的 Weibull 分布可靠性绘图。

　　使用快速计算面板 QCP，采用上面的分布，得到 10000 循环对应的可靠度是 0.935。

　　因此，实验室测试 10000 循环，可靠度最低也要达到 0.935。假设可靠性验证试验的置信度为 50%。使用 Weibull++的 试验设计工具，就可以确定实验室试验的样品数。得到所需的样品数为 11.

　　就是说，11 个样本需要测试 10000 个循环，且都不失效。如果所有的被测品都通过测试，我们就可以认为，这个部件 在质保期内能满足 90%的可靠度要求，置信度为 50%。

　　当然，我们也可以提高置信度。若达到 90%的置信度，如下所示，则需要 35 个测试样本。

　　四.总结

　　通过本文，我们介绍了如何设计一个在实验室开展的试验，来验证产品能否达到质保期内的可靠性要求。由于产品的使 用情况是随机的，所以采用了应力-强度的方法。基于所需的强度（失效时间）分布，来确定实验室试验的目标可靠度。 本文所介绍的方法，适用于质保期按照日历时间计算，而质保期内实际的使用情况却是随机的情况。

　　摘自 ReliaSoft HotWire（未经许可不得转载）