可靠性预计技术的发展研究解读
电子器件可靠性及寿命预测技术前沿
电子器件可靠性及寿命预测技术前沿近年来，随着电子技术的迅猛发展，电子器件在各行业中的应用越来越广泛。
然而，随之而来的挑战是如何准确预测电子器件的可靠性和寿命。
电子器件的可靠性和寿命预测技术的研究成为学术界和工业界关注的焦点。
本文将介绍电子器件可靠性及寿命预测技术的前沿发展。
首先，电子器件可靠性预测技术是保证电子器件运行稳定、长久可靠的关键。
可靠性预测技术的研究内容主要包括故障率分析、寿命模型和可靠性增长分析等。
故障率分析是通过对电子器件的历史故障数据进行统计分析，得出器件的故障率。
寿命模型则通过测试和模拟，建立电子器件的寿命模型，从而预测其寿命。
而可靠性增长分析则是针对电子器件在运行过程中的可靠性变化进行研究，以及如何改进可靠性。
其次，寿命预测技术是为了预测电子器件在特定条件下的使用寿命。
在电子器件的设计和制造过程中，寿命是一个重要的参数。
寿命预测技术的研究内容主要包括物理模型、统计模型和可靠性测试等。
物理模型是基于物理原理，通过对电子器件材料和结构进行建模和模拟，预测器件的寿命。
统计模型则是通过对大量的实验数据进行统计分析，得出器件的寿命概率分布。
可靠性测试是通过对电子器件进行加速寿命测试，模拟出长期使用中的环境和应力条件，从而预测器件的使用寿命。
再次，现代电子器件的可靠性和寿命预测技术面临着许多挑战。
首先，随着电子器件的不断更新迭代，新型器件的可靠性和寿命特性需要重新研究和预测。
对于新材料、新结构的器件，其可靠性和寿命特性可能与传统器件有很大的不同，因此需要针对新型器件进行新的预测技术研究。
其次，电子器件在不同的工作环境和应力条件下的可靠性和寿命表现可能存在差异，因此需要建立更加准确的模型和测试方法，以考虑到工作条件的影响。
再者，电子器件的微型化和集成化趋势也给可靠性和寿命预测技术带来了新的挑战。
如何对微型化和集成化器件进行可靠性评估，是一个重要的研究方向。
为了解决这些挑战，学术界和工业界不断开展研究和创新。
机械可靠性试验技术研究现状和展望
机械可靠性试验技术研究现状和展望摘要：机械的可靠性试验是一种对产品可靠性进行试验以及评定的措施，其目的在于能够及时发现该机械产品中存在的一些弊病并加以修正，从而进一步优化该机械产品。
而在进行机械的可靠性试验过程中，提升整个试验任务的成功概率、降低维修费用以及能够确定评价该产品是否符合要求，也是其所需进一步优化的发展趋势。
关键词：机械可靠性；试验技术；展望材料、机械设计、制造工艺等进行定量、定性分析的基础之上，对该机械设备的可靠性进行评判的过程。
此外，机械的可靠性试验所得到的一些参数，还能够降低其维修的费用，为机械产品的合格率等提供相应的数据参考。
因此，对机械进行可靠性试验，是十分重要的。
但是，在我国对机械可靠性试验的研究起步是比较晚的，而且，还存在着“在理想的状态下，只要是机械设备按照其原本早已规划好的图纸而生产出来，那么就可以达到其可靠性的要求。
”1机械可靠性试验技术的研究现状在通常的情况下，机械的可靠性试验往往是需要耗费大量人力物力的，同时也需要消耗大量的时间。
因此，在各型号的研制过程方面，总是面临着任务重、时间紧等难题；而在研制阶段，又面临着技术难度大、重点交叉等问题；所以，如何在较短的时间里，用最少的费用，研制出最有用的装备系统，显然已经成为了其研究的一大难题。
为此，目前往往是把产品的耐久性试验、环境试验以及性能试验，与其可靠性试验一起结合起来进行的。
进行这样的一个综合试验，不仅可以节约费用、时间以及人力，而且还可以避免漏掉那些在单项试验中容易被忽视的缺陷，避免重复试验。
虽然拥有如此多的优点，但是在其试验的发展现状中，仍存在着较多的问题。
1.1缺乏专项人员因为在通常的可靠性试验中，往往总是几台样车同时进行试验，而对于可靠性的专项人员而言，他们的人数往往有限，根本无法兼顾每一台车的试验情况。
此外，在一些情况下，还需要其他的协助人员进行可靠性信息的记录工作，此时，其记录的信息往往会不够准确、详细，给考核指标以及可靠性维修参数的计算，带来一定程度的困难。
可靠性预计及其发展趋向_韩庆田
!"#$%&’() *$(+’, -, -’()-%() 一些专家认为，可靠性建模应重点放在失效物 — 系统失效率 !!—— — 降额设计效率 3% —— — 环境应力筛选效果因子 3! —— — 环境影响因子 3/ —— — 机械结构因子 34 —— —— 35 — 制造工艺因子 — 复杂系数 #—— 美国空军可靠性分析中心 （ )*+），已经开发 出 -)’6" 软件工具和方法，其系统的失效率模型 为： !7 8 !’* 9 !7!’" !( : !. !; : !" !’" !( !; : !6!; : !’!( : !, : !2 !( < : !62 ……………………（ /） — 系统预计失效率 !7—— — 以 )*+ 的新元器件失效为基础的失效率 !’*—— — 部件过程因素 !7—— — 早期失效率 !’" —— — 环境因素 !( —— — 设计过程因素 !. —— — 可靠性增长因素 !; —— —— !" — 生产过程因素 — 系统管理过程因素 !6—— — 诱发过程因素 !’—— — 无缺陷过程因素 !, —— — 磨损过程因素 !2 —— — 软件失效率 !62 —— 可以看出，这些方法克服了 "’= $ #.>3 $ !%& 的不足，考虑了系统设计、生产、管理过程、软件 因素对系统可靠性的影响。 此外，预计模型将采用加法模型。传统的可靠 性预计模型为乘法格式，即预计失效率等于基本失 效率和几个影响可靠性因素之积。乘法模型的主要 缺点是在各因素取值极端情况下，如所有因子取最 高值或最低值时，预计失效率可能超常的大或小。 4）进行可靠性预计前进行费用 ? 效能权衡。 因为，现代的武器装备的研制周期要求越来越短， 对于系统采办来讲，有明显的时间性因素。预计必 须尽早进行以影响系统的设计和 （ 或）对设计的选 择。但是，所需的预计进行的越早，支持预计所需 要的信息越不详细，因此必须进行费效分析，没有 人愿意花费比系统本身价值更多的代价来精确定义
可靠性设计应用与研究的发展现状和趋势
可靠性设计应用与研究的发展现状和趋势可靠性是机械零件设计时必须考虑的重要指标。
为了使机械零件设计具有更高的可靠性和稳健性,必须充足考虑不拟定性因素对机械零件稳健可靠性的影响。
可靠性也是衡量产品质量的一项重要指标。
可靠性长期以来是人们设计制造产品时的一个追求目的。
但是将可靠性作为设计制造中的定量指标的历史却还不长，相关技术也尚不成熟，工作也不普及。
可靠性设计应用与研究发展于第二次世界大战时期，上世纪五十年代美国军事部门开始系统的进行可靠性研究。
此外前苏联、日本、英国、法国、意大利等一些国家，也相继从50年代末或60年代初开始了有组织地进行可靠性的研究工作。
此阶段重要是针对电器产品，并拟定了可靠性工作的规范、大纲和标准。
国内的可靠性工作起步较晚，上世纪50年代末和60年代初在原电子工业部的内部期刊有介绍国外可靠性工作的报道。
发展最快的时期是上世纪80年代初期，出版了大量的可靠性工作专著、国家制定了一批可靠性工作的标准、各学校由大量的人投入可靠性的研究。
许多工业部门将可靠性工作列在了重要的地位。
如原航空工业部明确规定，凡是新设计的产品或改型的产品，必须提供可靠性评估与分析报告才干进行验收和坚定。
但国内的可靠性工作曾在90年代初落入低谷，在这方面开展工作的人很少，学术成果也平平。
重要的因素是可靠性工作很难做，出成果较慢。
但在近些年，可靠性工作有些升温，这次升温的动力重要来源于公司对产品质量的重视，比较理智。
目前国内的可靠性工作仍在一个低水平上徘徊，研究的成果多，实用的方法少；研究力量分散，缺少长期规划；学术界较混乱，低水平的文章随处可见，高水平的成果却很少出现。
常规设计与可靠性设计常规设计中，经验性的成分较多，如基于安全系数的设计。
常规设计可通过下式体现：S E l F f lim][...),,,(σσμσ=≤=计算中，F 、l 、E 、μ、slim 等各物理量均视为拟定性变量，安全系数则是一个经验性很强的系数。
可靠性预计的发展趋势
ｌ 因而不能使生产 者深入 理解和控制故障原 因。
Ｉ
而 预计手册＊并未考虑这些因素 。 实践 表明 可靠 性的数理统 计方法是一 种宏 影响其可靠性 ，
『 观 的分 析方法 并 不能准确反映 产品失效或 发生
失效物理方法则认为浴 盆曲线的最低值趋近于零 ， 系统 可靠性 由多个 失效 机理的 “ 薄弱环节” 最 来决 定 ，失效 物理方法 用来预计某个 元器件因耗损 而
发生 某个 失效 机理的时 间 随着 电子元 器件设计和制 造工艺的不 断改进 和 提高 ，机上元 器件在寿命期 内被认为是 “ 完美
时根据 《 电子设备非工作状态可靠性预计手册 查
ｉ 类和可靠性水平迅速提高 ， 传统的 预计 方法遇到 了
Ｉ 挑战。
Ｉ
找环境分类 ， 知比较接近的环境类别是 “ 可 舰船 良
好舱内”（ 行驶时较 为平衡 且受盐雾 、水汽影响
ｌ ２传境援计方法所面临的问题
『 ２１ 故障情 况不详细 ．
哆有效地 节
的 膏 『 【 ；
腼
的分析 ，可以预测其未来的发展趋势 。
ａ可靠性预计方法的主导地位将逐步被失效物
理方法所取代。 一些专家认为 ， 可靠性建模应重点 放在失效物 理上。与传 统方法使用基于经 验数据 的模型相 反，失效物理 试图建立确切 的失 效物理
模集成 （ Ｓ ）Ｃ Ｓ电路 （ ＶＬ Ｉ ＭＯ 门数大于 ６ ０ ） ０ ０ 以 及砷化镓 （ ａ ｓ Ｇ Ａ ）微波单片集成 电路等元 器件 的
１ 为基础 ，而 这些模型 则是对现场故障 数据的 曲线 【 拟台而得 出的 。这些故 障数据会受 到一些 因素 的
电子产品的可靠性分析与预测
电子产品的可靠性分析与预测电子产品的可靠性是指在规定的使用条件下，产品在一定时间内正常运行的能力。
在现代社会中，电子产品已经成为人们生活、工作中不可或缺的一部分。
因此，对于电子产品的可靠性进行分析和预测，对于产品的设计、制造和维护具有重要意义。
本文将详细介绍电子产品可靠性分析与预测的步骤和内容。
一、可靠性分析的步骤：1. 收集数据：收集电子产品的使用数据，包括产品故障、维修记录等信息。
2. 构建可靠性模型：根据收集的数据，使用统计学方法构建可靠性模型，例如故障率函数、生存函数等。
3. 分析故障模式：通过对数据进行统计和分析，确定电子产品的故障模式。
4. 评估影响因素：分析各种可能的影响因素，例如外部环境、使用条件等，对电子产品的可靠性进行评估。
5. 优化设计：根据评估结果，对电子产品的设计进行优化，提高产品的可靠性。
二、可靠性分析的内容：1. 故障率分析：对电子产品进行故障率分析，了解产品的寿命分布情况，例如常用的指数分布、韦伯分布等。
2. 可靠性指标分析：分析电子产品的可靠性指标，例如平均无故障时间（MTTF）、平均故障时间（MTBF）等，评估产品的可靠性水平。
3. 故障模式分析：对电子产品的故障模式进行分析，了解不同故障模式的概率分布和对产品可靠性的影响。
4. 应力-应变分析：通过模拟电子产品在不同应力条件下的工作状态，分析应力-应变关系，评估产品的可靠性。
5. 故障树分析：应用故障树分析方法，建立故障树模型，分析不同事件之间的因果关系，确定故障发生的可能性。
三、可靠性预测的步骤：1. 收集历史数据：通过收集历史数据，了解电子产品的使用情况、故障情况等信息。
2. 确定预测模型：根据历史数据，选择合适的预测模型，例如回归分析、时间序列分析、神经网络等。
3. 建立预测模型：根据选择的预测模型，建立可靠性预测模型，对未来一段时间内电子产品的可靠性进行预测。
4. 评估预测结果：通过与实际情况进行比较，评估预测结果的准确性和可靠性。
可靠性预计技术的发展研究解读
可靠性预计技术的发展研究1 美国MIL－HDBK－217军用手册与我国GJB／Z 299军用标准的发展美国自1962年出版MIL－HDBK－217以来已经公布了7个更新版本。
1962年的217手册是依据试验数据、装配数据、系统鉴定数据和现场数据而获得的综合统计结果。
各类元器体采用同一环境系数，尽管比较粗糙，但预计结果比较接近实际情况。
1965年的217A仅采用有控制的试验数据(进库试验和鉴定试验等)，给出失效率与应力的曲线，现场数据仅用来确定环境系数，从而各类别元器件失效率预计模型有了各自的环境系数，但217A预计的设备故障率比217大10倍左右，预计的准确性受到怀疑。
1974年的217B较全面地考虑了影响失效率的多种因素，增加了质量系数，在统计过程中更加重视现场数据，提高了预计的准确性，217B标志着美国可靠性预计技术逐渐走向成熟。
1991年的217F给出了19大类元器件的预计模型及参数，重要的修改有：(1)PLA、PAL电路门数从217E的30000门扩展至60000门；(2)修改了EEPROM的预计模型，考虑了EEPROM改写次数、改写方式和产品结构的影响；系数，考虑了电过应力的(3)MOS型VLSIC的预计模型增加了λEOS影响；(4)双极型微波分立器件模型分为低噪声和大功率两种；增加了GaAs和Si微波场效应管的预计模型。
1995年发布的217F NOTICE2首次给出了表面安装元器件及其连接的可靠性预计模型及其参数，80年代以来，SMT技术迅猛发展，到90年代中期，美国和日本的SMT元器件销量占元器件总量的50%以上。
SMT可使印制板的尺寸减小40%，重量减轻70%以上，在航天、航空、通讯等军、民用电子领域普遍应用，SMT的可靠性预计也引起广泛关注。
217F NOTICE2在这方面取得突破，给出了各种SMT元器件以及3种引线形状、2种元器件封装衬底材料和22种材料做成的电路板的可靠性预计模型，并强调了温度循环对SMT连接可靠性的影响[1]。
可靠性预计剖析
编号 型号规格 元器件类别 数量N 质量等级 各π系数
Reliability Prediction
17
应力分析法
预计要求
预计依据的选取 预计环境的选取 预计温度的选取 降额系数的选取 质量系数的选取 具体选取原则参见（GJB299）
Reliability Prediction
系统可靠性预计程序
程序
明确系统定义 明确系统的故障判据 明确系统的工作条件 绘制系统的可靠性框图 建立系统可靠性数学模型 预计各单元的可靠性 根据系统可靠性模型预计基本可靠性或任务可靠性
返回
Reliability Prediction
5
单元可靠性预计
说明
系统可靠性是各单元可靠性的概率综合 单元可靠性预计是系统可靠性预计的基础 直接预计系统各单元的故障率或可靠度
Reliability Prediction 19
应力分析法
举例
计算步骤 查GJB/Z 299B-98的表5.1.1.1-4，得成熟系数 πL=1.0 查GJB/Z 299B-98的表5.1.1.1-8，得温度系数 πT=1.35 查GJB/Z 299B-98的表5.1.1.1-12，得电压应力系 数πV=1.0 查GJB/Z 299B-98的表5.1.1.1-15，得电路复杂度 失效率C1=0.074，C2=0.005
Reliability Prediction
15
应力分析法
失效率模型
晶体管和二极管的失效率计算模型（GJB299）
P b ( E Q R A S c )
2
Reliability Prediction
16
应力分析法
工程技术中的可靠性工程发展趋势
工程技术中的可靠性工程发展趋势随着科技的不断进步和社会的不断发展，工程技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
而在工程技术领域中，可靠性工程是一项至关重要的技术，其主要目标是保障工程系统的可靠性和稳定性。
本文将探讨当前工程技术中的可靠性工程发展趋势，并对未来发展进行展望。
一、大数据与可靠性工程随着互联网的发展，大数据技术在各个行业中得到了广泛应用，工程技术也不例外。
在可靠性工程中，大数据技术可以为工程系统的可靠性分析和优化提供更准确的数据支持。
通过将大量的工程数据进行收集和分析，可以更好地预测和评估工程系统的可靠性，并提前发现潜在的故障风险。
因此，大数据技术在工程技术中的应用将成为可靠性工程发展的一个重要趋势。
二、物联网与可靠性工程物联网作为一项新兴的技术，正在不断渗透到各个领域中，为工程技术的发展带来了许多新的机遇和挑战。
在可靠性工程中，物联网技术可以使工程系统的监测和维护更加智能化和自动化。
通过将传感器和设备连接到工程系统中，可以实时监测工程系统的状态和性能，及时发现和修复潜在的故障隐患。
因此，物联网技术的应用将为可靠性工程带来更高效和可靠的管理与维护手段。
三、人工智能与可靠性工程人工智能作为当前研究热点之一，在工程技术中也有着广泛的应用前景。
在可靠性工程中，人工智能技术可以利用机器学习和深度学习算法来分析和处理大量的工程数据，从而预测和诊断工程系统的故障风险。
与传统的手动分析方法相比，人工智能可以更精确地评估和优化工程系统的可靠性，提前预知潜在的故障风险，为决策提供更科学依据。
因此，人工智能技术在可靠性工程中的应用将成为一个重要的发展方向。
四、可靠性工程的全生命周期管理可靠性工程的发展趋势之一是将其应用范围拓展到整个工程系统的生命周期中。
传统上，可靠性工程主要关注工程系统的设计和制造阶段，而忽视了工程系统的运行和维护阶段。
然而，工程系统在运行和维护过程中也面临着各种挑战和风险。
因此，全生命周期管理成为了可靠性工程的一个发展趋势。
软件可靠性技术发展与趋势分析
软件可靠性技术发展与趋势分析软件可靠性技术发展及趋势分析1引言1)概念软件可靠性指软件在规定的条件下、规定的时间内完成规定的功能的能力。
安全性是指避免危险条件发生，保证己方人员、设施、财产、环境等免于遭受灾难事故或重大损失。
安全性指的是系统安全性。
一个单独的软件本身并不存在安全性问题。
只有当软件与硬件相互作用可能导致人员的生命危险、或系统崩溃、或造成不可接受的资源损失时，才涉及到软件安全性问题。
由于操作人员的错误、硬件故障、接口问题、软件错误或系统设计缺陷等很多原因都可能影响系统整体功能的执行，导致系统进入危险的状态，故系统安全性工作自顶至下涉及到系统的各个层次和各个环节，而软件安全性工作是系统安全性工作中的关键环节之一。
因此，软件可靠性技术解决的是如何减少软件失效的问题，而软件安全性解决的是如何避免或减少与软件相关的危险条件的发生。
二者涉及的范畴有交又，但不完全相同。
软件产生失效的前提是软件存在设计缺陷，但只有外部输入导致软件执行到有缺陷的路径时才会产生失效。
因此，软件可靠性关注全部与软件失效相关的设计缺陷，以及导致缺陷发生的外部条件。
由于只有部分软件失效可能导致系统进入危险状态，故软件安全性只关注可能导致危险条件发生的失效。
以及与该类失效相关的设计缺陷和外部输入条件。
硬件的失效，操作人员的错误等也可能影响软件的正常运行，从而导致系统进入危险的状态，因此软件安全性设计时必须对这种危险情况进行分析，井在设计时加以考虑。
而软件可靠性仅针对系统要求和约束进行设计，考虑常规的容错需求，井不需要进行专门的危险分析。
在复杂的系统运行条件下，有时软件、硬件均未失效，但软硬件的交互作用在某种特殊条件下仍会导致系统进入危险的状态，这种情况是软件安全性设计考虑的重点之一，但软件可靠性并不考虑这类情况。
2）技术发展背景计算机应用范围快速扩展导致研制系统的复杂性越来越高。
软硬件密切耦合，且软件的规模，复杂度及其在整个系统中的功能比重急剧上升，由最初的20%左右激增到80%以上。
“中国制造”与可靠性技术的研究报告
“中国制造”与可靠性技术的研究报告“中国制造”与可靠性技术的研究报告随着我国经济的快速发展以及全球制造业的竞争愈演愈烈，中国制造业已成为世界间的一支强劲力量，赢得了全球客户的认可和信任。
不过，随之而来的，是消费者越来越关注产品的质量和可靠性，更加关注中国制造业的可靠性技术的进展情况。
本文将讨论中国制造业的可靠性技术的发展，以及现状和未来需要提高的方面。
一、中国制造业可靠性技术的发展趋势随着制造业的发展，中国的制造业也在逐步朝着高价值、高可靠性、高技术发展的方向前进。
在可靠性领域，中国制造业也做出了巨大的贡献和努力。
一方面，在产品设计和制造方面加强了质量管理和产品可靠性测试，保证了产品的质量和可持续性。
另一方面，通过不断改进和创新，优化产品生命周期管理，并不断提高产品的可靠性和可用性，使广大消费者更加信任“中国制造”。
二、当前中国制造业可靠性技术的现状虽然中国制造业的可靠性技术已经取得了巨大的进步，但仍存在一些问题。
一方面，传统的制造企业往往忽视质量管理的重要性，缺少长期的质量控制机制；另一方面，由于制造业产业链的分布和管理的缺失，企业之间的质量标准难以统一、难以传导。
三、未来中国制造业可靠性技术需要提高和注意的方面未来，中国制造业可靠性技术需要重点关注以下几个方面：（1）制造企业需要注重产品质量和生命周期管理，并通过科技创新优化过程，提升产品质量和可用性。
（2）优化产业链管理，构建统一、成熟的产业链链条，使整个产业链上下游企业能够形成一体化、凝聚力强的质量控制体系。
（3）强化专业人才的培养，以及高技术人才的引进，使得中国制造业能够为全球提供更加专业的产品和服务。
（4）加强国际贸易合作，与包括工业先进国家在内的其他国家合作，共同开发具备可靠性的高端产品。
总之，“中国制造”已经成为全球制造业的重要力量。
我们相信，未来可靠性技术的不断提升将使得中国制造业更具市场竞争力，更加受到全球消费者的信赖和青睐。
可靠性预测方法综述
可靠性预测方法的国内外研究历史与现状可靠性工程诞生于在二十世纪四十年代。
在二十世纪中期，可靠性工程逐渐开始在航空航天，核电能源等高精尖、高风险领域进入工程实际应用阶段。
在二十世纪后期，可靠性工程开始应用于新兴的电子产品。
进入二十世纪末期，可靠性工程开始成为一个全新的研究领域，各个相关应用领域的研究人员对其进行了更加系统、更加深入的研究。
进入新世纪以来，世界各发达国家和新兴经济体已经把可靠性技术和综合质量管理紧密地集合起来，有力地提高了产品的可靠性水平。
传统可靠性方法得到的是反映了在相同运行环境下同类产品的平均特征的失效分布，但是由于实际运行中的同类产品，不同个体之间的可靠性存在着差异，具有明显的个性特征，因而传统可靠性方法无法针对特定个体进行实时的可靠性研究。
1992 年，Kim和Kolarik首次提出了实时可靠性的概念和分析预测方法。
文中利用从一个独立设备采集到的实时真实性能退化数据和预期的真实性能群体模型，针对设备老化和失效的背景下，发展了一个针对个体设备的实时可靠性估算方法。
Stamatelators M提出可以根据不同运行条件选择合适的环境因子，从而得到产品的实时可靠性，但是这种方法依然需要较强的统计性计算，实时估计时误差较大。
而且基于环境因子的方法需要大量的可靠性测试实验数据作为支撑，对于人力和物力的需求都很大，应用范围比较有限。
华成，张庆等提出了一种基于动态概率模型的实时可靠性评估方法。
这种方法主要是应用于一些特殊领域。
在这些领域的实际应用中，产品都无法获取到足够数量的可靠性试验数据，在实际服役运行的过程中，性能参数的统计概率分布情况与通常假设的情况不相吻合。
在确定统计样本的概率分布模型的选择策略时，可以使用滑动平移时间窗口进行动态的分析和调整，有效地适应实时变化，得出合理的决策；实时估计现场服役样本的性能退化数据的概率分布模型时，采用非参数Parzen窗的预测方法，最终以激活的样本点是否包含或者超过滑动概率神经网络抽样集合的抽样点数值VL来衡量和决定实时可靠度。
软件可靠性技术发展与趋势分析
软件可靠性技术发展与趋势分析软件可靠性技术发展及趋势分析1引言1)概念软件可靠性指软件在规定的条件下、规定的时间内完成规定的功能的能力。
安全性是指避免危险条件发生，保证己方人员、设施、财产、环境等免于遭受灾难事故或重大损失。
安全性指的是系统安全性。
一个单独的软件本身并不存在安全性问题。
只有当软件与硬件相互作用可能导致人员的生命危险、或系统崩溃、或造成不可接受的资源损失时，才涉及到软件安全性问题。
由于操作人员的错误、硬件故障、接口问题、软件错误或系统设计缺陷等很多原因都可能影响系统整体功能的执行，导致系统进入危险的状态，故系统安全性工作自顶至下涉及到系统的各个层次和各个环节，而软件安全性工作是系统安全性工作中的关键环节之一。
因此，软件可靠性技术解决的是如何减少软件失效的问题，而软件安全性解决的是如何避免或减少与软件相关的危险条件的发生。
二者涉及的范畴有交又，但不完全相同。
软件产生失效的前提是软件存在设计缺陷，但只有外部输入导致软件执行到有缺陷的路径时才会产生失效。
因此，软件可靠性关注全部与软件失效相关的设计缺陷，以及导致缺陷发生的外部条件。
由于只有部分软件失效可能导致系统进失达5亿美元。
1999年大力神4B运载火箭由于软件问题飞行9秒后偏离航向，造成卫星未进入预定轨道。
不断发生的软件失效和事故使人们逐渐认识到：在系统复杂性较高的情况下，常规的软件工程方法和软件评测手段并不能解决软件可靠性与安全性设计深层次的问题。
软件系统的安全性需要通过专业技术予以保证。
实际工程中对软件可靠性安全性的迫切需求直接促进了软件可靠性安全性技术的发展。
通过不断的研究实践和工程积累，逐步形成理论，并进一步指导实际软件研制。
2 软件可靠性安全性技术应用与管理趋势1）技术应用趋势软硬件复合系统设计时更加注重系统层次上的可靠性与安全性的综合分析和设计，在软件可靠性分析、设计、测试、验证方面有下述趋势：（1）更加注重软件可靠性与安全性分析和设计的系统性。
可靠性预计——精选推荐
②黑白电视机电源的可靠性预计。 （i）硅整整流桥（2CP24×4） 第一步 查 GJB／Z299B 一 98 电子设备可靠性预计手册（以下数据均来自此标准， 简称《手册》目次，查出“半导体分立器件”P.38—82。 第二步 在 P.65 查出“电压调整、电压基准及电流调整二极管。
工作失效率模型为：λ p＝λ bπ Eπ θ π A 第三步 选择此器件的质量等级，并查出质量系数π θ 。 查 P.41 表 5，1，2－3，选择符合民用产品质量要求的质量等级：B2，并在 P.65 的表 5， 1，2，8－2 查出π θ ＝1。 第四步 根据该电源的工作环境 GF1，查 P.65 表 5.1.2.8－1，查出π E＝1.7。 第五步 查 P.65 表 5，1，2，8—3，由于 2CP24 二极管用于整流，即“电压调整”，
1 π θ =1（表 5.1.12.1
（0.00017×
0.0316
属化孔
－2）
40+0.0011）＝0.0079
π E=4（表 5.1.12.1
－1）
π C=1（表 5.1.12.1 －3）
9
λ sp＝Σ Niλ Giπ θ i
i=1
3.1287
④元器件应力分析法 应用此法是在产品设计的后期（技术设计）阶段的可靠性预计。这时产品已有原理图、 详细工作电路图、结构图、详细的元器件清单，以及产品的使用环 境，元器件的质量等级和 工作应力已确定的条件下，才能应用。 此法以元器件的基本失效λ b 为基础，根据元器件使用环境、质量等级、工作能力、工 作方式以及对产品的制造工艺等项的不同，计算出元器件的工作失效率（使用失效率），进 而求出部件或单元的失效率，最后计算出系统（产品）的失效率。 元器件的工作失效率（使用失效率）可用下式表述：
可靠性研究现状及发展方向
威海职业学院 曹莉 基于智能机械制造 的要求 ，提高产 品可靠性 是实现我 国机 越来越多 的机械制造企业重 视。例如我国航 天Ｔ程将可靠性作
械制造强 国战略 的重 要手段 与途径 ， 在现代生产 中， 可靠性技术
已贯穿于产 品的开发研制 、 设计 、 制造 、 实验 、 使用 、 运输 、 保管及 维修保养等各个环节 。凶此研究可靠性具有重要的现 实意 义。
该 产 品就 会被 市 场 淘 汰 ，当 然 性 能 好 的 产 品 也 并 不 能 代 表其 具
南此可 见， 可靠性与规定的条件密切相连 ， “ 规定 条件” 包括
有较 高的可靠性 。总之可靠性高的产品不仅能够有助 于实现产 品的各种性能 发挥 ， 而且还可 以降低故 障的发生 ， 提 高产 品使 用
产 品使硐 的环境 、 使用 的英里条件 以及产 品的储存 条件 等等 ， 根
据可靠性影 响因素 ． 规定的条件不 同会导致可靠性不 同 ． 例 如产 品储存环境 不同会影 响产 品的性能 ． 进 而影 响产 品的可靠性 。另 外产品可靠性也 与规 定时Ｉ １ ＝ Ｉ Ｊ 有 关 ，可靠性 在规定的时间周期 内
ＨＥＢＥＩ ＮＯＮＧＪ
摘 要ｉ 本文主要对可靠性基本定 义、 发展历 史、 研 究的重要性 、 研 究现状及研 究方向等 内容进行 了综述 ； 该文的 目的是想通过 了解和深刻认 识， 可靠性 目前发展现状及现有技术存在的不足 ， 明确今后可靠性重点研 究 关键词 ： 可靠性 ； 可靠性研 究方向
１ ９ ６ ９年美国阿波罗飞船登月成功 ，美国宇航局将可靠性丁 程列为 大技术成就之一 。嫦娥 号 登月成功 的关 键是解决 了 可靠 性问题 。可靠性高低 已成为一个企业乃至一个 国家科技水
电子元器件的可靠性预测技术研究
电子元器件的可靠性预测技术研究在现代社会中，电子元器件的应用领域越来越广泛，从嵌入式系统到消费电子产品，几乎每个人都会使用电子产品。
然而，在使用电子产品时，我们难免会遇到一些问题，例如电子元器件的损坏和故障。
这些问题如果频繁出现就会对我们的日常生活甚至工作造成不便。
因此，研究电子元器件的可靠性预测技术，成为了一项十分重要的任务。
电子元器件可靠性预测技术指的是通过对电子元器件进行相关测试，结合数据分析和统计方法，来预测电子元器件在实际使用中的寿命和可靠性。
电子元器件的可靠性预测技术主要在以下三个方面发挥作用。
一、设计和制造在电子元器件的设计和制造阶段，可靠性预测技术可以帮助工程师发现元器件的潜在问题和缺陷，从而加以改进和优化。
通过对元器件进行各种类型的测试，例如温度、湿度、压力和振动等测试，可以模拟出元器件在各种环境下的工作状况，从而分析元器件的可靠性和寿命。
同时，通过对元器件在生产流程中的各项指标进行统计分析，可以及时发现生产过程中的问题，从而加以改进，提高元器件的质量和可靠性。
二、质量控制在元器件的生产流程中，可靠性预测技术也可以帮助厂家进行质量控制。
通过对元器件进行各种类型的测试，如高温老化、批次抽样等测试，可以对生产批次进行质量检验。
通过对检验结果进行统计分析，可以及时发现生产问题，从而加以改进。
同时，还可以根据测试结果对生产线进行优化和调整，提高生产效率和元器件的品质。
三、维修和更换在元器件的使用过程中，可靠性预测技术可以帮助我们提前预防和处理元器件的故障问题。
通过对元器件进行各种类型的测试，如寿命测试、故障诊断等，可以及时发现元器件的潜在问题和损伤，从而及时采取措施维修或更换元器件。
这样不仅可以节省成本，还可以提高使用效率和使用寿命。
总之，电子元器件的可靠性预测技术在电子元器件的设计、制造、质量控制和维修过程中都发挥了重要作用。
随着电子行业的不断发展和创新，可靠性预测技术也在不断升级和改进。
可靠性设计技术现状及发展方向研究
可靠性设计技术现状及发展方向研究摘要：可靠性设计技术研究能帮助工程设计人员合理地建立产品的安全容限和控制随机参数对产品安全的影响，使产品的预测工作性能与实际工作性能更加符合，得到既有足够的安全可靠性，又有适当经济性的优化产品。
本文论述了我国机械可靠性设计发展现状及其趋势。
关键词：可靠性设计；现状；发展趋势随着科技的发展,市场竞争越来越激烈,缩短产品的研制与生产周期,加快产品的成熟期是产品生产厂家迫切需要解决的问题,只有从项目开始的第一天就强调可靠性,才能真正落实自上而下的可靠性方法,尽快了解产品的核心单元和薄弱环节,采取有效的纠正与预防措施,从而使系统可靠性达到设计目标。
一、可靠性历史可靠性最早是由德国火箭专家R.Lusser提出的，而后在50年代，可靠性在引入统计方法和概率概念之后，其逐渐成为一门新的科学。
我国是可靠性应用研究最早的国家之一，在我国最早研究可靠性的部门是电子工业部门，1984年在国防科工委的领导下，结合我国国情，制定了一系列的可靠性规范，随后在1987年中央军委明确出台了产品研制中要运用可靠性技术。
因此可以说军工产品是可靠性技术的代表。
随着我国机械制造强国战略的实施及智能化机械技术的发展，可靠性技术被越来越多的机械制造企业重视。
例如我国航天工程将可靠性作为关键因素看待，可靠性是决定产品质量的核心。
二、可靠性设计?可靠性设计即根据可靠性理论与方法确定产品零部件及整机的结构方案和有关参数的过程，其设计水平是保证产品可靠性的基础。
可靠性设计是指在产品设计过程中，为消除产品的潜在缺陷和薄弱环节，防止故障发生，以确保满足规定的固有可靠性要求所采取的技术活动。
它是可靠性工程的重要组成部分，是实现产品固有可靠性要求的关键环节，是在可靠性分析的基础上通过制定和贯彻可靠性设计准则来实现的。
此外，可靠性设计的目的是在综合考虑产品的性能、可靠性、费用和设计等因素的基础上，通过采用相应的可靠性设计技术，使产品在寿命周期内符合所规定的可靠性要求。
浅谈电子装备可靠性预计方法研究
浅谈电子装备可靠性预计方法研究摘要：随着科技的不断发展，电子装备呈现出良好的发展趋势，为了提高电子产品的可靠性性能，就要对其进行科学合理的可靠性预计，本文现主要对其可靠性预计方法进行简要探讨。
关键词：电子装备，可靠性，预计，方法Abstract: with the development of science and technology, electronic equipment, showing a good development trend, in order to improve the reliability of electronic products, must carry on the science reasonable reliability prediction, this paper is mainly on the reliability prediction methods are briefly discussed.Keywords: expected electronic equipment, reliability,, method一、引言电子装备自身的特点决定了在电子装备开发过程的不同阶段需要采用不同的可靠性预计方法。
目前已成功开发出多种可靠性预计方法，但是没有一种可靠性预计方法能够单独实现上述全部目标。
本文简要介绍了业界广泛采用的几种可靠性预计方法，列出代表这些理想方法的标准，并对这些标准和方法进行对比，归纳总结出在电子装备研制过程中实现各种预计目标的建设性意见。
二、电子装备可靠性预计方法探讨本文对可靠性预计方法的探讨主要集中在以下几个方面：可靠性数据来源、可靠性输入、可靠性模型灵敏度和可靠性输出。
表1列出各种可靠性预计方法及其数据来源。
数据的来源越具一般性，接近实际的状况越好。
但实际上，各种方法考虑了不同的状况，BS可靠性预计方法采用基于失效模式（非原因）的环境和负载拟合因子（带贮存或不带贮存的工作模式），而ＢＰ方法采用负载剖面。
面向未来的可靠性工程师培训前沿技术与趋势解析
面向未来的可靠性工程师培训前沿技术与趋势解析在当今日益竞争激烈的市场环境下，产品的可靠性对于企业的竞争力至关重要。
为了保证产品的稳定性和持久性，可靠性工程师扮演着重要的角色。
而随着科技的迅猛发展，可靠性工程师培训也面临着新的技术与趋势。
本文将探讨面向未来的可靠性工程师培训前沿技术与趋势，并分析其对可靠性工程师的影响。
一、人工智能在可靠性工程中的应用随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的企业开始将其应用在可靠性工程中。
人工智能可以通过大量数据的分析和学习，提前预测产品故障，并进行有效的风险评估。
通过机器学习算法的应用，可靠性工程师能够更快速地发现产品的潜在问题，并提前制定相应的改进措施。
二、物联网与可靠性工程的融合物联网的兴起使得产品之间实现了信息的互联互通。
可靠性工程师通过物联网技术，可以实时监测产品的运行状态，并追踪部件的寿命。
这使得可靠性工程师能够更加准确地评估产品的可靠性，并通过远程监控系统及时发现潜在问题。
三、可靠性工程师的专业技能要求随着技术的不断发展，可靠性工程师除了需要具备传统的工程知识外，还需要不断更新自己的专业技能。
首先，技术创新的速度越来越快，可靠性工程师需要紧跟行业的最新动向，并学习新的技术和方法。
其次，数据分析和数据挖掘的能力变得至关重要。
可靠性工程师需要通过大数据分析，发现产品的潜在问题，并提出相应的解决方案。
四、可靠性工程师培训的趋势面对新时代的可靠性工程师培训，传统的课堂教学已经无法满足需求。
未来的可靠性工程师培训将更加注重实践与应用。
通过案例分析和仿真实验，可靠性工程师可以更好地理解实际工作情况，并解决复杂问题。
此外，应用型实习也将成为可靠性工程师培训的重要一环，培训学员在实践中提升自己的能力。
综上所述，面向未来的可靠性工程师培训需要紧跟新技术与趋势。
人工智能和物联网的应用给可靠性工程师的工作带来了新的机遇和挑战。
可靠性工程师需要不断提升自己的专业技能，适应技术发展的快速变化。
材料可靠性与寿命预测技术研究
材料可靠性与寿命预测技术研究随着科技的不断发展和人们对产品质量要求的增强，材料可靠性和寿命预测技术的研究变得越来越重要。
材料可靠性和寿命预测技术的研究主要涉及到材料疲劳、断裂、老化等问题的探究及解决。
在这方面，材料科学和工程技术研究中的可靠性与寿命预测技术极为重要。
材料可靠性，是指在一定条件下，材料不会发生破坏的能力。
材料可靠性对于制造业而言，是产品质量的保证。
材料寿命预测技术，是指对材料在实际使用过程中的寿命进行预测，以帮助制定维护策略。
两者相辅相成，都需要深入研究，才能实现更为长久和稳定的应用。
材料可靠性与寿命预测技术的研究可以通过多方面来实现。
首先是对材料的本质进行研究。
只有深入了解材料的性质和结构，才能对其可靠性和寿命进行合理预测。
其次是开发出更为精准的测试工具和技术。
例如，对材料的拉伸、弯曲、扭转等多种加载模式进行分析，对材料的表面进行检查，这些测试方法的发展，不仅可以检测材料的缺陷和损伤，同时还能够精确推算出材料的寿命和耐久度。
在材料可靠性与寿命预测技术研究中，大量的科学和技术手段都被广泛地应用。
例如，材料的疲劳试验是不可缺少的一个手段。
通过疲劳试验，可以得到材料的应力和应变关系，进而对材料的疲劳寿命进行定量预测。
同时，还可以采用无损检测技术，实现对材料损伤的快速检测。
这些技术的开发，在科技的进步推动下，使得材料可靠性和寿命预测技术得到了快速提升。
然而，材料可靠性与寿命预测技术的研究仍然存在很多不确定因素和挑战。
例如，在材料的可靠性领域，需要对材料的粘结、电子行为、晶体以及载荷对结构的影响等多方面进行深入研究。
在材料寿命预测方面，除了需要进一步了解材料的特性和性能外，还需要研究材料的使用条件，包括温度、湿度、应力等因素的影响。
同时，这种技术的研究需要投入大量的资源和人力，并且需要不断对测试方法和技术进行改进，以适应材料可靠性与寿命预测技术的快速发展。
总之，材料可靠性与寿命预测技术的研究对于制造业和科技工作者而言，具有重要的意义。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
可靠性预计技术的发展研究1 美国MIL－HDBK－217军用手册与我国GJB／Z 299军用标准的发展美国自1962年出版MIL－HDBK－217以来已经公布了7个更新版本。
1962年的217手册是依据试验数据、装配数据、系统鉴定数据和现场数据而获得的综合统计结果。
各类元器体采用同一环境系数，尽管比较粗糙，但预计结果比较接近实际情况。
1965年的217A仅采用有控制的试验数据(进库试验和鉴定试验等)，给出失效率与应力的曲线，现场数据仅用来确定环境系数，从而各类别元器件失效率预计模型有了各自的环境系数，但217A预计的设备故障率比217大10倍左右，预计的准确性受到怀疑。
1974年的217B较全面地考虑了影响失效率的多种因素，增加了质量系数，在统计过程中更加重视现场数据，提高了预计的准确性，217B标志着美国可靠性预计技术逐渐走向成熟。
1991年的217F给出了19大类元器件的预计模型及参数，重要的修改有：(1)PLA、PAL电路门数从217E的30000门扩展至60000门；(2)修改了EEPROM的预计模型，考虑了EEPROM改写次数、改写方式和产品结构的影响；系数，考虑了电过应力的(3)MOS型VLSIC的预计模型增加了λEOS影响；(4)双极型微波分立器件模型分为低噪声和大功率两种；增加了GaAs和Si微波场效应管的预计模型。
1995年发布的217F NOTICE2首次给出了表面安装元器件及其连接的可靠性预计模型及其参数，80年代以来，SMT技术迅猛发展，到90年代中期，美国和日本的SMT元器件销量占元器件总量的50%以上。
SMT可使印制板的尺寸减小40%，重量减轻70%以上，在航天、航空、通讯等军、民用电子领域普遍应用，SMT的可靠性预计也引起广泛关注。
217F NOTICE2在这方面取得突破，给出了各种SMT元器件以及3种引线形状、2种元器件封装衬底材料和22种材料做成的电路板的可靠性预计模型，并强调了温度循环对SMT连接可靠性的影响[1]。
与微电路和半导体分立器件一样，元件(电阻、电容等)的预计模型中，把温度的影响从基本失效率λb中提了出来，以πT来表示，πT则采用典型的阿伦尼斯模型，删除了原模型的加速常数，元器件承受温度应力的能力更强，整本手册也更为统一。
从217E至217F NOTICE2跨越了13年，微电子器件的失效率有明显的下降(见图1)，元件的失效率变化比较平缓。
这与微电路发展、成熟的时间过程相吻合。
随着电子工业的发展，元器件品种的扩展和可靠性水平的提高，我国编制的预计手册也需要适时再版。
为修订1987年的GJB／Z 299－87共收集、分析处理了1.17×10.11元件小时的试验和现场数据。
GJB／Z 299B的主要改进：(1)调整了各类别元器件的预计失效率水平，使预计结果进一步吻合我国当前实际；(2)更新了质量等级划分表中的生产执行标准，调整了对应的质量系数，特别是通过国军标认证的产品在πQ表中均得到反映；(3)增加了微处理器、EEPROM、DRAM、大功率微波双极型晶体管、砷化镓场效应晶体管、固体继电器、电子滤波器等24类别元器件失效预计模型及数据；(4)数字电路的门数从299A的1000门扩展到3000门，存储器的位数从64K扩展到256K；(5)增加了运输机座舱和运输机无人舱两种使用环境。
2 考虑了早期失效的预计法217等手册预计的是产品偶然失效期的情况，认为各类元器件的可靠度服从指数分布，而没有考虑早期失效与设备环境应力筛选等因素的影响。
早期失效往往是由于产品存在工艺、材料缺陷等先天不足的因素所造成的。
虽然元器件生产厂或整机单位进行的筛选试验可剔除大部分有缺陷的产品，但对于早期失效大于一千小时的产品就难以用筛选的方法完全剔除掉。
贝尔通讯研究所在其可靠性预计程序(RPP)［2］中提出了首年因子的概念，认为所有的元器件的早期失效期均为一万小时，并服从威布尔分布，早期失效对使用期可靠性的影响用首年因子πFY来表示。
πFY＝第一年平均工作失效率／恒定失效率λSS。
λSS＝λBπSπTπQλB－RPP预计的基本失效率(T＝40℃，S＝50%)；πS－应力修正因子；πT－温度系数；πQ-质量系数。
投入使用前的有效筛选时间te越长，首年因子越接近1，有效筛选时间越短，首年因子越大。
若t e≥则πFY＝若若则则3 综合试验与现场数据的预计法用户所掌握的试验和现场数据是非常宝贵的，有效地运用这些信息可使预计结果更加准确。
贝尔通讯研究所建立了综合早期失效和寿命试验数据的预计模型，允许采用的数据要求很严，要求500个元器件或50个模块在实际使用应力下至少试验500小时并加速试验至少3000小时，失效数大于2，综合失效率λB如下：n—试验失效数；N—试验元器件数；T 1—每个元器件的有效试验时间；T e—试验前的有效老炼时间。
若：T e＞104W＝T1／T e＋T1＞104＞T e贝尔试验室还建立了一套判别程序以决定采用相似产品的现场数据还是采用RPP的结果作为新产品的可靠性预计值。
假设现场使用中元器件或模块的失效数可用平均值λ.t的泊松分布来表征(λ—恒定失效率，t—总工作小时)。
采用现场数据还是采用RPP预计结果由以下假设检验来决定。
假设H0：λ＝λSSH1：λ≠λSS用90%置信度计算现场失效率上、下限：λL＝(L／t)×109Fit，λU＝(U／t)×109L、U是由现场失效数和泊松分布决定的失效数的上、下限，置信度为90%。
若：λL≤λSS≤λU接受H0，令θSS＝λSSλSS＜λL拒绝H0，令θSS＝λSS＞λU拒绝H0，令θSS＝该方法有效地防止了用RPP预计的结果是正确时而采用了相似设备的现场失效率。
同时，当RPP预计结果超出现场失效率上下限区间时，可通过上述检验采用现场失效率的上限或下限值作为预计结果。
RPP允许用户根据试验和相似设备的现场数据对预计结果进行调整、修正，具备217等标准手册所没有的灵活性，这是RPP受欢迎的原因之一。
据IEEE的调查，进行了可靠性预计的整机单位中有10%采用了RPP方法。
4 考虑了环境应力筛选等因素的预计模型随着可靠性技术的发展和对可靠性要求的不断提高，电路板级和系统级的环境应力筛选得到越来越广泛的应用，美国KAMBEA INDUSTRIES的Kam L.Wong等人经过大量的研究，认为电子产品的失效率随使用时间的推移而减少，表现为图2的滚子飞轮形状，这个规律已在航空电子和宇宙飞船电子设备中得到证实。
K.L Wang在缺陷理论和失效物理学的基础上，考虑了ESS(见图2)、元器件生产年代、供应商等217手册所没有反映的因素，建立了以下模型：式中：Pj(t)—元器件的失效率公式；tp—等效ESS时间；j—第j个元器件；Cj—元器件j的生产年代修正因子；Vj—元器件j供应商的修正因子；n—该元器件的主要缺陷种类数；Qi—缺陷i在每个元器件总缺陷中所占的比例；Si—由缺陷i(失效机理i)引起失效的威布尔分布概率密度函数。
设备和元器件一样，可靠性有随制造经验增加而提高的过程，Kam L.Wang 的最终模型考虑了互联和互作用失效，考虑了系统的成熟因子，它与系统的生产序号有关，系统的失效随产量的增加成负幂函数下降。
5 缺陷理论与失效物理学预计法以217手册为代表的预计法是以大量的现场和试验数据的统计结果为基础，与具体的失效机理并没有对应关系。
缺陷理论与失效物理学的预计法则希望在物理学、化学、力学和工程材料学的基础上，建立失效机理模型，从而对元器件的可靠性进行预计。
其建模的前提是：(1)本质上所有的失效均起源于内在缺陷；(2)所有的失效都是有缺陷的产品在使用应力的作用下发生的耗损性失效；(3)缺陷、失效机理和应力的组合生成一种与累积应力的作用有关的函数；(4)老化是不可逆的，失效率函数的形状和大小依赖于累积工作时间和当前应力；(5)时间作为与失效事件相关的独立变量，应用运行的等效时间来度量，等效时间反映了任务环境和工作剖面。
目前该方法仅在VHSIC和VLSIC方面取得实质性进展，获得了氧化物、金属化层、热载流子效应、EOS／ESD损伤、污染、封装等失效率模型，认为电路的失效是上述一种或多种失效机理引起的，总失效率为各失效机理失效率之和。
217F附录中给出了VHSIC和VLSIC CMOS电路的失效率模型：λp(t)＝λax(t)＋λMET(t)＋λHC(t)＋λCON(t)＋λPAC＋λESD＋λMIS(t)λp(t)——预计失效率，与时间有关；λCON(t)——污染失效率；λOX(t)——氧化物失效率；λPAC(t)——封装失效率；λMET(t)——金属化失效率；λESD(t)——EOS／ESD失效率；λHC(t)——热载流子失效率；λMIS(t)——其他失效率。
这些失效机理的失效率公式都比较复杂，并要求掌握器件的许多设计、工艺参数、如芯片总面积、氧化层厚度和缺陷密度、金属化层结构和缺陷密度、工作温度下的基极电流和漏电流、金属化层的平均电流密度等。
这些参数工程人员难以全面掌握。
缺陷理论与失效物理学的预计法仅考虑了理想的条件，忽略了工艺制造带来的缺陷，不合理的假设(如：材料性能的一致性、简化几何结构等)会引起很大的结果变化。
目前，大部分的元器件还未能建模，限制了在整机研制单位的应用。
217方法与失效物理学方法在以下诸方面有显著差别：(1)费用217方法有许多计算机程序可用，实施费用小于硬件费用的1%。
失效物理方法实施费用非常高，在一个复杂系统上实施的费用可以超过硬件的费用。
(2)元器件的覆盖面217F覆盖了19大类元器件。
失效物理法仅建立了微电路的模型。
(3)适用范围和应用情况217方法在系统设计阶段应用，已成功地用于上千个军事系统的可靠性预计，有30多年的发展应用历史。
计数法可用于设计方案的早期论证，应力分析法可用于详细设计的改进。
失效物理法主要用于元器件的设计期间，尚未用于系统设计。
(4)建立模型的基础217模型建立在实际现场失效数据的统计分析基础上，是统计模型。
失效物理法在物理学、化学、力学和工程材料等原理基础上发展模型，是确定性模型。
(5)对缺陷的模拟217方法假设所有的现场失效是随机缺陷在工作应力作用下引起的。
失效机理模型一般忽略了制造缺陷，集中反映元器件设计、结构、材料缺陷对失效率的影响。
(6)阿伦尼斯模型的应用217方法应用阿伦尼斯模型模拟温度与可靠性的关系。
失效物理法用阿伦尼斯模型模拟腐蚀的温度加速度、Kirkendall空腔、离子污染和电子迁移等失效过程。
(7)元器件筛选的作用217方法认为筛选减少了元器件外场失效，提供一种服从标准化试验方法的可靠性评估方法，如MIL－STD－883。