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公开(公告)号：CN114818348A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210488437.9
申请日：2022-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F17/15 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种考虑多应力耦合作用对产品退化影响的可靠性评估方法，所述方法如下：一：建立考虑产品退化速率‑退化波动相关性的性能参数退化模型；二：建立多应力耦合作用对产品退化速率的定量影响关系；三：建立考虑多应力耦合作用对产品退化速率‑退化波动联合影响的加速退化模型；四：推导产品在多应力耦合作用下的失效分布函数和可靠度函数；五：利用极大似然估计，实现耦合作用函数的自适应辨识与未知参数估计；六：将优化得到的最优耦合作用函数与未知参数估计值代入失效分布函数和可靠度函数，实现产品在多应力耦合作用下的可靠性评估。该方法解决了产品可靠性评估过程中多应力耦合作用及其对退化过程的影响无法准确量化描述的问题。
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公开(公告)号：CN114792053A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210459927.6
申请日：2022-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 一种基于初值‑速率相关退化模型的可靠性评估方法，涉及一种可靠性评估方法。对电子元器件产品开展退化试验，采集退化数据；针对产品的特征参数建立考虑初值与退化速率相关性的退化模型；建立退化模型对应的对数似然函数，确定退化模型中的时间尺度函数形式，并利用极大似然方法估计退化模型中的待定参数；将待定参数估计值代入可靠度函数解析式，得到可靠度函数实现对产品的可靠性评估。将性能参数初值与退化速率的相关性引入电子元器件产品的可靠性评估当中，能够有效提高评估结果的准确度。
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公开(公告)号：CN113094923A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110438353.X
申请日：2021-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 考虑多源不确定性的多参数相关退化产品可靠性评估方法，属于产品性能退化建模与可靠性评估技术领域。方法是：分析产品的任务剖面和失效机理，设计加速退化试验，并对产品的多元性能参数进行测量；针对单一性能参数的退化数据，建立同时考虑多源不确定性和退化过程非线性的边缘退化模型，并在给定失效阈值的情况下，推导失效概率密度函数和失效分布函数的近似解析形式；利用Copula函数建立各性能参数的联合失效分布函数；利用极大似然估计得到各边缘退化模型及Copula函数中的未知参数集合，实现产品可靠性评估。本发明解决了现有的多参数相关退化模型中尚未同时考虑多源不确定性和退化过程非线性的影响，进而导致可靠性评估结果缺乏合理性的问题。
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公开(公告)号：CN108920839A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810726726.1
申请日：2018-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种结合工艺及可靠性框图的滚控电子模块贮存可靠性评估方法，所述方法首先通过建立滚控电子模块功能仿真模型，结合厂家调研结果，利用灵敏度分析方法确定影响滚控电子模块输出特性的底层关键元器件；然后，结合失效模式及失效机理分析、输出特性参数初始分布及加速贮存退化试验实测数据，得到具有分布特性的底层关键元器件贮存退化数据；最后，结合失效阈值及所建立的滚控电子模块可靠性框图中，得到滚控电子模块贮存可靠度。本发明解决了小子样问题下滚控电子模块贮存可靠性评估准确度低的问题，为滚控电子模块的贮存可靠性评估提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN108897961A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810726731.2
申请日：2018-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种结合工艺及可靠性框图的电子类单机贮存可靠性评估方法，所述方法通过EDA仿真模型及多物理场耦合模型对电子类单机进行描述，建立电子类单机功能仿真模型，结合厂家调研结果，利用灵敏度分析方法确定影响电子类单机输出特性参数的关键底层单元；然后，对关键底层单元进行失效模式及失效机理分析，结合底层单元工艺数据及加速贮存试验中实测的贮存退化数据，建立具有分布特性的底层单元贮存退化模型；最后，通过可靠性框图对电子类单机结构特征进行描述，并将各底层单元贮存失效率注入其中，完成电子类单机贮存可靠性评估。本发明解决了因进行加速贮存试验时电子类单机样本量过小，而导致的贮存可靠性评估结果准确度较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108647458A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810470417.2
申请日：2018-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种结合制造工艺数据的机电产品退化建模方法，所述方法首先根据机电产品的组成特点、制造工艺数据以及退化机理确定其输出特性退化模型函数形式；之后以该机电产品的制造工艺数据为基础，通过有限元仿真及近似建模方法确定退化模型中随机影响系数的分布情况；同时基于机电产品试验样本的退化数据，估计出退化模型中固定影响系数的值；最后，根据所确定退化模型函数形式以及随机影响系数与固定影响系数，给出结合制造工艺数据的机电产品退化模型。本发明解决了目前的退化建模方法由于无法对由制造工艺所决定的随机影响系数进行量化表述，而需要对其分布情况进行主观假设的问题。
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公开(公告)号：CN107748826B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201711092964.3
申请日：2017-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种继电器耐力学性能贮存退化分析方法，属于继电器产品性能分析技术领域。根据继电器设计参数建立其触簧系统振动仿真模型；对触簧系统进行贮存退化试验，基于应力松弛理论建立触簧系统的贮存退化模型；将贮存退化模型进行离散化，并据此修改仿真模型实现触簧系统贮存退化注入，计算得到常闭触点间预压力值的退化情况；对实现退化注入的触簧系统振动仿真模型进行模态分析与频率响应分析，确定其谐振频率及对应接触力响应值的退化情况；比较对应于不同贮存时间的预压力值与接触力响应值，判断继电器的耐力学性能是否满足要求，实现继电器耐力学性能贮存退化分析。本发明能够解决在设计阶段无法给出长贮过程中继电器耐力学性能变化情况的问题。
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公开(公告)号：CN107862130B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201711073253.1
申请日：2017-11-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种导致继电器贮存退化的内部关键因素的分析方法，包括如下步骤：建立继电器动态特性仿真模型；基于动态特性仿真建立继电器输出特性快速计算模型；通过蒙特卡洛方法及输出特性快速计算模型计算并拟合继电器输出特性分布；按照拟合结果分散程度筛选出对输出特性影响大的前若干个设计参数；确定选定设计参数最长贮存期对应的退化量；以该退化量为中心值，通过蒙特卡洛方法及输出特性快速计算模型计算并拟合继电器输出特性分布；计算继电器的可靠度，并以可靠度大小为指标确定导致其贮存退化的内部关键因素。本发明可对继电器输出特性进行快速、准确计算。解决了在进行继电器贮存可靠性设计与优化时，难以准确界定导致其贮存退化关键因素的问题。
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公开(公告)号：CN107885930A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711082103.7
申请日：2017-11-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5018
Abstract: 本发明提供一种继电器弹性金属材料加速贮存退化失效机理变化判别方法，包括如下步骤：对触簧系统弹性金属材料进行贮存退化试验并加测应力松弛数据；建立继电器动态特性仿真模型；通过修改模型的方式将弹性金属材料的贮存退化注入到仿真模型中，实现继电器的贮存退化仿真；基于所获取的仿真贮存退化数据及贮存失效阈值，估计不同应力等级下的继电器贮存伪寿命；根据失效机理一致判别准则及继电器贮存伪寿命，判断不同加速应力等级下继电器的贮存退化失效机理是否发生改变。本发明所提方法能够准确找出导致继电器贮存失效机理改变的加速应力等级，可为确定继电器产品加速贮存试验中所能够加载的最大加速应力等级提供依据。
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公开(公告)号：CN114925510B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210489677.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种带有自适应交互作用项的多应力加速模型构建方法，所述方法构建了一种带有自适应交互作用项的多应力加速模型，首先根据各加速应力单独作用时产品的物理老化规律确定多应力加速模型中各加速应力的主效应项；然后，将多应力加速模型中的交互作用项量化表征为其他加速应力对当前主效应的影响，并将各主效应项中的特定参数表达为其他多应力变量的函数，其具体函数形式可由极大似然估计过程自适应优化获取，解决了多应力交互作用无法准确量化描述的问题，同时增强了该模型与各类加速试验数据匹配的灵活性和适用性，为产品可靠性评价以及服役过程中的维修策略制定提供重要支撑。
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