常用三种加速老化测试模型
常用三种加速老化测试模型
在环境模拟试验中,常常会遇到这样一个问题:产品在可控的试验箱环境中测试若干小时相当于产品在实际使用条件下使用多长时间?这是一个亟待解决的问题,因为它的意义不仅仅在于极大地降低了成本,造成不必要的浪费,也让测试变得更具目的性和针对性,有利于测试人员对全局的掌控,合理进行资源配置。
在众多的环境模拟试验中,温度、湿度最为常见,同时也是使用频率最高的模拟环境因子。
实际环境中温度、湿度也是不可忽略的影响产品使用寿命的因素。
所以,迄今将温度、湿度纳入考量范围所推导出的加速模型在所有的老化测试加速模型中占有较大的比重。
由于侧重点的不同,推导出的加速模型也不一样。
下面,本文将解读三个极具代表性的加速模型。
模型一.只考虑热加速因子的阿伦纽斯模型(Arrhenius Mode)某一环境下,温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
此时,阿伦纽斯模型的表达式为:AF=exp{(Ea /k)·[(1/Tu)-(1/Tt)]}式中:AF是加速因子;Ea是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在0.3ev~1.2ev之间;K是玻尔兹曼常数,其值为8.617385×10-5;Tu是使用条件下(非加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;Tt是测试条件下(加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位。
案例:某一客户需要对产品做105℃的高温测试。
据以往的测试经验,此种产品的激活能Ea取0.68最佳。
对产品的使用寿命要求是10年,现可供测试的样品有5个。
若同时对5个样品进行测试,需测试多长时间才能满足客户要求?已知的信息有Tt 、Ea,使用的温度取25℃,则先算出加速因子AF:AF=exp{[0.68/(8.617385×10-5)]·【[1/(273+25)]- [1/(273+105)]】} 最终:AF≈271.9518又知其目标使用寿命:L目标=10years=10×365×24h=87600h 故即可算出:L测试= L目标/AF=87600/271.9518h=322.1159h≈323h现在5个样品同时进行测试,则测试时长为:L最终=323/5h=65h这即是说明,若客户用5个产品同时在105℃高温下测试65h后产品未发生故障,则说明产品的使用寿命已达到要求。
可靠性试验中三大加速模型的研究与应用
可靠性试验中三大加速模型的研究与应用摘要:本文从国内外可靠性领域中常用的加速模型出发,从宏观的角度说明了阿伦尼斯Arrhenius,科芬-曼森Coffin-Manson和劳森Lawson这三大加速模型的应用范围,然后重点采用实例的方式介绍了这几大模型在汽车领域的可靠性试验中的应用。
关键词:可靠性;加速模型;阿伦尼斯Arrhenius;科芬-曼森Coffin-Manson;劳森Lawson高温寿命试验,湿度试验以及温度循环试验是几个最基本的可靠性环境试验,用于评估产品的各种可靠性特征。
但对寿命特别长的产品来说不太合适。
因为它需要花费很长的试验时间,甚至来不及作完相关试验,新的产品又设计出来,老产品就要被淘汰了。
因此,了解怎样对这些方法进行适当的加速可以大大缩短试验周期,提高试验效率,降低试验耗损。
本文就是以汽车仪表为例来详细说明这些加速模型。
一、阿伦尼斯模型Arrhenius Mode1.适用范围阿伦尼斯模型是适用于高温耐久试验的加速模型。
通常汽车主机厂先给出他们对产品的质量要求,或称为产品生命周期的要求,比如大众,对此要求是15年,按照平均一天1.5h 的用车时间,则总的生命周期转换为小时数的要求则为8212.5(15(年)*365(天)*1.5(h))小时。
此外主机厂的研究部会测出汽车内各零部件在整个生命周期内的温度谱图,用来描述产品遭受到的主要温度点,以及各自所占的比例。
2.应用实例以大众汽车为例,下图就是针对汽车仪表的温度谱图,并要求我们据此做一个高温耐久的试验。
如果按照非加速的方法则意味着总的时间为8212.5个小时,将近一年的时间,所以我们必须采用阿伦尼斯加速模型进行换算。
这里我先附上阿伦尼斯模型的计算公式并对其中各因子做一个简单说明:其中:A T,i: 就是我们要算出来的每个温度点下的加速因子,比如i为1,则根据谱图第一行来算出该条件下的加速因子,具体的含义就是比如说A T,1算出来为5000,则意味着如果想代替在-40°C 下工作的占6%比例的这段寿命时间,则等价的试验就是在T prüf下工作8212.5 / 5000个小时。
PCB电路板的加速老化测试条件及模式
PCB电路板的加速老化老化测试条件及模式PCB电路板为确保其长时间使用质量与可靠度,需进行SIR (Surface Insulation Resistance)表面绝缘电阻的试验,透过其试验方式找出PCB是否会发生MIG(离子迁移)与CAF(玻纤纱阳极性漏电)现象。
对于产品的周期性来说缓不应急,而HAST是一种试验手法也是设备名称,HAST是提高环境应力(温度&湿度&压力),在不饱和湿度环境下(湿度:85%R.H.)加快试验过程缩短试验时间,用来评定PCB压合&绝缘电阻,与相关材料的吸湿效果状况,缩短高温高湿的试验时间(85℃/85%R.H./1000h→110℃/85%R.H./264h),PCB的HAST试验主要参考规范为:JESD22-110-B、JPCA-ET-01、JPCA-ET-08。
PCB电路板加速寿命模式:1、提高温度(110℃、120℃、130℃)2、维持高湿(85%R.H.)3、施加压力(110℃/85%/0.12MPa、120℃/85%/0.17MPa、130℃/85%/0.23MPa)4、外加偏压(DC直流电)PCB电路板的HAST测试条件:1、JPCA-ET-08:110、120、130 ℃/85%R.H. /5~100V2、高TG环氧多层板:120℃/85%R.H./100V,800小时3、低诱电率多层板:110℃/85% R.H./50V/300h4、多层PCB配线材料:120℃/85% R.H/100V/800 h5、低膨胀系数&低表面粗糙度无卤素绝缘材料:130℃/ 85 % R.H/12V/240h6、感旋光性覆盖膜:130℃/ 85 % R.H/6V/100h7、COF膜用热硬化型板:120℃/ 85 % R.H/100V/100h。
加速寿命试验的加速模型 标准
加速寿命试验的加速模型标准【加速寿命试验的加速模型标准】1. 引言在工程领域,对产品的寿命进行评估和预测是非常重要的,尤其是在一些对产品寿命要求较高的行业,比如航空航天、汽车、医疗器械等。
加速寿命试验是一种常见的手段,通过在相对较短的时间内模拟产品使用过程的加速速度,以求得产品的可靠性和寿命指标。
而加速寿命试验的加速模型标准则是对试验过程中使用的加速模型进行规范和标准化,以确保试验结果的可靠性和可比性。
2. 加速寿命试验的基本原理在进行加速寿命试验时,需要首先确定试验过程中所使用的加速模型。
加速模型是指在实验室条件下对产品进行加速老化或破坏的方法和技术,以求得产品在实际使用环境下的寿命。
常见的加速模型包括温度应力模型、湿度应力模型、压力应力模型等。
这些加速模型都是基于一定的物理和化学原理建立起来,通过模拟产品在实际使用过程中所受到的环境应力,来加速产品老化和失效的过程。
3. 加速寿命试验的加速模型标准针对不同的产品和行业,加速寿命试验的加速模型标准有所不同。
一般来说,国际上对加速寿命试验的加速模型标准进行了规范和统一,比如ISO 9227对盐雾试验的加速模型进行了规范,ISO 6270对循环试验的加速模型进行了规范等。
这些标准主要包括了试验条件、试验方法、试验过程中的监测和记录要求等内容,以确保试验过程中的可靠性和可比性。
4. 个人观点在加速寿命试验中,选择合适的加速模型标准是非常重要的。
一个合适的加速模型标准可以有效地加速产品老化和失效的过程,节约时间和成本。
然而,在选择加速模型标准时,需要充分考虑产品的实际使用环境和应力条件,以及试验过程中的可靠性和可比性要求。
针对一些特殊的产品和行业,也需要根据实际情况进行定制化的加速模型标准,以满足产品寿命评估和预测的需要。
5. 总结加速寿命试验的加速模型标准是对试验过程中所使用的加速模型进行规范和标准化的重要手段。
选择合适的加速模型标准可以有效地加速产品老化和失效的过程,节约时间和成本。
常用三种加速老化测试模型之欧阳文创编
在环境模拟试验中,常常会遇到这样一个问题:产品在可控的试验箱环境中测试若干小时相当于产品在实际使用条件下使用多长时间?这是一个亟待解决的问题,因为它的意义不仅仅在于极大地降低了成本,造成不必要的浪费,也让测试变得更具目的性和针对性,有利于测试人员对全局的掌控,合理进行资源配置。
在众多的环境模拟试验中,温度、湿度最为常见,同时也是使用频率最高的模拟环境因子。
实际环境中温度、湿度也是不可忽略的影响产品使用寿命的因素。
所以,迄今将温度、湿度纳入考量范围所推导出的加速模型在所有的老化测试加速模型中占有较大的比重。
由于侧重点的不同,推导出的加速模型也不一样。
下面,本文将解读三个极具代表性的加速模型。
模型一.只考虑热加速因子的阿伦纽斯模型(Arrhenius Mode)某一环境下,温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
此时,阿伦纽斯模型的表达式为:AF=exp{(Ea/k)·[(1/Tu)-(1/Tt)]}式中:AF是加速因子;Ea是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在0.3ev~1.2ev之间;K是玻尔兹曼常数,其值为8.617385×10-5;Tu是使用条件下(非加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;Tt是测试条件下(加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位。
案例:某一客户需要对产品做105℃的高温测试。
据以往的测试经验,此种产品的激活能Ea取0.68最佳。
对产品的使用寿命要求是10年,现可供测试的样品有5个。
若同时对5个样品进行测试,需测试多长时间才能满足客户要求?已知的信息有Tt、Ea,使用的温度取25℃,则先算出加速因子AF:AF=exp{[0.68/(8.617385×10-5)]·【[1/(273+25)]-[1/(273+105)]】}最终:AF≈271.9518又知其目标使用寿命:L目标=10years=10×365×24h=87600h故即可算出:L测试= L目标/AF=87600/271.9518h=322.1159h≈323h现在5个样品同时进行测试,则测试时长为:L最终=323/5h=65h这即是说明,若客户用5个产品同时在105℃高温下测试65h后产品未发生故障,则说明产品的使用寿命已达到要求。
常用三种加速老化测试模型
常用三种加速老化测试模型Prepared on 22 November 2020在环境模拟试验中,常常会遇到这样一个问题:产品在可控的试验箱环境中测试若干小时相当于产品在实际使用条件下使用多长时间这是一个亟待解决的问题,因为它的意义不仅仅在于极大地降低了成本,造成不必要的浪费,也让测试变得更具目的性和针对性,有利于测试人员对全局的掌控,合理进行资源配置。
在众多的环境模拟试验中,温度、湿度最为常见,同时也是使用频率最高的模拟环境因子。
实际环境中温度、湿度也是不可忽略的影响产品使用寿命的因素。
所以,迄今将温度、湿度纳入考量范围所推导出的加速模型在所有的老化测试加速模型中占有较大的比重。
由于侧重点的不同,推导出的加速模型也不一样。
下面,本文将解读三个极具代表性的加速模型。
模型一.只考虑热加速因子的阿伦纽斯模型(Arrhenius Mode)某一环境下,温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
此时,阿伦纽斯模型的表达式为:AF=exp{(E a/k)·[(1/T u)-(1/T t)]}式中:AF是加速因子;E a是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在~之间;K是玻尔兹曼常数,其值为×10-5;T u是使用条件下(非加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;T t是测试条件下(加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位。
案例:某一客户需要对产品做105℃的高温测试。
据以往的测试经验,此种产品的激活能E a取最佳。
对产品的使用寿命要求是10年,现可供测试的样品有5个。
若同时对5个样品进行测试,需测试多长时间才能满足客户要求已知的信息有T t、E a,使用的温度取25℃,则先算出加速因子AF:AF=exp{[×10-5)]·【[1/(273+25)]- [1/(273+105)]】}最终:AF≈又知其目标使用寿命:L目标=10years=10×365×24h=87600h故即可算出:L测试= L目标/AF=87600/=≈323h现在5个样品同时进行测试,则测试时长为:L最终=323/5h=65h这即是说明,若客户用5个产品同时在105℃高温下测试65h后产品未发生故障,则说明产品的使用寿命已达到要求。
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常用三种加速老化测试模型Company Document number:WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT在环境模拟试验中,常常会遇到这样一个问题:产品在可控的试验箱环境中测试若干小时相当于产品在实际使用条件下使用多长时间这是一个亟待解决的问题,因为它的意义不仅仅在于极大地降低了成本,造成不必要的浪费,也让测试变得更具目的性和针对性,有利于测试人员对全局的掌控,合理进行资源配置。
在众多的环境模拟试验中,温度、湿度最为常见,同时也是使用频率最高的模拟环境因子。
实际环境中温度、湿度也是不可忽略的影响产品使用寿命的因素。
所以,迄今将温度、湿度纳入考量范围所推导出的加速模型在所有的老化测试加速模型中占有较大的比重。
由于侧重点的不同,推导出的加速模型也不一样。
下面,本文将解读三个极具代表性的加速模型。
模型一.只考虑热加速因子的阿伦纽斯模型(Arrhenius Mode)某一环境下,温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
此时,阿伦纽斯模型的表达式为:AF=exp{(E a/k)·[(1/T u)-(1/T t)]}式中:AF是加速因子;E a是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在~之间;K是玻尔兹曼常数,其值为×10-5;T u是使用条件下(非加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;T t是测试条件下(加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位。
案例:某一客户需要对产品做105℃的高温测试。
据以往的测试经验,此种产品的激活能E a取最佳。
对产品的使用寿命要求是10年,现可供测试的样品有5个。
若同时对5个样品进行测试,需测试多长时间才能满足客户要求已知的信息有T t、E a,使用的温度取25℃,则先算出加速因子AF:AF=exp{[×10-5)]·【[1/(273+25)]- [1/(273+105)]】}最终:AF≈又知其目标使用寿命:L目标=10years=10×365×24h=87600h故即可算出:L测试= L目标/AF=87600/=≈323h现在5个样品同时进行测试,则测试时长为:L最终=323/5h=65h这即是说明,若客户用5个产品同时在105℃高温下测试65h后产品未发生故障,则说明产品的使用寿命已达到要求。
老化 测算 模型 公式
老化测算模型公式
老化是一个复杂的生物学过程,涉及多种因素,包括基因、环境和生活方式。
在科学研究中,人们尝试使用各种模型和公式来测算老化的速度和影响因素。
其中一种常见的模型是老化速度的指数模型,该模型假设老化速度随着年龄的增长呈指数增加。
公式可以表示为A = B (C^t),其中A代表生物体的某种老化指标,B是一个常数,C是一个大于1的常数,t代表年龄。
这种模型和公式可以用来研究老化的趋势和预测生物体的老化速度。
除了指数模型,还有其他模型和公式被用来测算老化。
例如,线性模型假设老化速度随着时间线性增加,可以用公式A = B + Ct 来表示,其中A代表老化指标,B和C是常数,t代表年龄。
此外,还有许多复杂的生物学模型,涉及到细胞衰老、基因表达和环境因素等多个方面,以更全面地理解老化过程。
在实际应用中,科学家们还会结合实验数据和统计分析来验证和改进这些模型和公式,以更准确地测算老化速度和影响因素。
总的来说,老化的测算模型和公式是一个复杂而多样化的领域,需要综合考虑生物学、数学和统计学等多个学科的知识,以全面理解和预测老化过程。
常用三种加速老化测试模型
在环境模拟试验中,常常会遇到这样一个问题:产品在可控的试验箱环境中测试若干小时相当于产品在实际使用条件下使用多长时间这是一个亟待解决的问题,因为它的意义不仅仅在于极大地降低了成本,造成不必要的浪费,也让测试变得更具目的性和针对性,有利于测试人员对全局的掌控,合理进行资源配置。
在众多的环境模拟试验中,温度、湿度最为常见,同时也是使用频率最高的模拟环境因子。
实际环境中温度、湿度也是不可忽略的影响产品使用寿命的因素。
所以,迄今将温度、湿度纳入考量范围所推导出的加速模型在所有的老化测试加速模型中占有较大的比重。
由于侧重点的不同,推导出的加速模型也不一样。
下面,本文将解读三个极具代表性的加速模型。
模型一.只考虑热加速因子的阿伦纽斯模型(Arrhenius Mode)某一环境下,温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
此时,阿伦纽斯模型的表达式为:AF=exp{(E a/k)·[(1/T u)-(1/T t)]}式中:AF是加速因子;E a是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在~之间;K是玻尔兹曼常数,其值为×10-5;T u是使用条件下(非加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;T t是测试条件下(加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位。
案例:某一客户需要对产品做105℃的高温测试。
据以往的测试经验,此种产品的激活能E a取最佳。
对产品的使用寿命要求是10年,现可供测试的样品有5个。
若同时对5个样品进行测试,需测试多长时间才能满足客户要求已知的信息有T t、E a,使用的温度取25℃,则先算出加速因子AF:AF=exp{[×10-5)]·【[1/(273+25)]- [1/(273+105)]】}最终:AF≈又知其目标使用寿命:L目标=10years=10×365×24h=87600h故即可算出:L测试= L目标/AF=87600/=≈323h现在5个样品同时进行测试,则测试时长为:L最终=323/5h=65h这即是说明,若客户用5个产品同时在105℃高温下测试65h后产品未发生故障,则说明产品的使用寿命已达到要求。
常用三种加速老化测试模型完整版
常用三种加速老化测试模型Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】在环境模拟试验中,常常会遇到这样一个问题:产品在可控的试验箱环境中测试若干小时相当于产品在实际使用条件下使用多长时间这是一个亟待解决的问题,因为它的意义不仅仅在于极大地降低了成本,造成不必要的浪费,也让测试变得更具目的性和针对性,有利于测试人员对全局的掌控,合理进行资源配置。
在众多的环境模拟试验中,温度、湿度最为常见,同时也是使用频率最高的模拟环境因子。
实际环境中温度、湿度也是不可忽略的影响产品使用寿命的因素。
所以,迄今将温度、湿度纳入考量范围所推导出的加速模型在所有的老化测试加速模型中占有较大的比重。
由于侧重点的不同,推导出的加速模型也不一样。
下面,本文将解读三个极具代表性的加速模型。
模型一.只考虑热加速因子的阿伦纽斯模型(Arrhenius Mode)某一环境下,温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
此时,阿伦纽斯模型的表达式为:AF=exp{(Ea /k)·[(1/Tu)-(1/Tt)]}式中:AF是加速因子;Ea是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在~之间;K是玻尔兹曼常数,其值为×10-5;Tu是使用条件下(非加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;Tt是测试条件下(加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位。
案例:某一客户需要对产品做105℃的高温测试。
据以往的测试经验,此种产品的激活能Ea取最佳。
对产品的使用寿命要求是10年,现可供测试的样品有5个。
若同时对5个样品进行测试,需测试多长时间才能满足客户要求已知的信息有Tt 、Ea,使用的温度取25℃,则先算出加速因子AF:AF=exp{[×10-5)]·【[1/(273+25)]- [1/(273+105)]】} 最终:AF≈又知其目标使用寿命:L目标=10years=10×365×24h=87600h 故即可算出:L测试= L目标/AF=87600/=≈323h现在5个样品同时进行测试,则测试时长为:L最终=323/5h=65h这即是说明,若客户用5个产品同时在105℃高温下测试65h后产品未发生故障,则说明产品的使用寿命已达到要求。
可靠性-LED加速老化寿命试验方法概论
一、可靠性理论基础1.可靠度:如果有N个LED产品从开始工作到t时刻的失效数为n(t),当N足够大时,产品在t时刻的可靠度可近似表示为:随时间的不断增长,将不断下降。
它是介于1与0之间的数,即。
2.累积失效概率:表示发光二极管在规定条件下工作到t这段时间内的失效概率,用F(t)表示,又称为失效分布函数.如果N个LED产品从开始工作到t时刻的失效数为n(t),则当N足够大时,产品在该时刻的累积失效概率可近似表示为:3.失效分布密度:表示规定条件下工作的发光二极管在t时刻的失效概率。
失效分布函数的导函数称为失效分布密度,其表达式如下:•早期失效期;•偶然失效期(或稳定使用期);•耗损失效期。
二、寿命老化:LED发光亮度随着长时间工作而出现光强或光亮度衰减现象。
器件老化程度与外加恒流源的大小有关,可描述为:B t为t时间后的亮度,B0为初始亮度。
通常把亮度降到B t=0。
5B0所经历的时间t称为二极管的寿命. 1。
平均寿命如果已知总体的失效分布密度f(t),则可得到总体平均寿命的表达式如下:2. 可靠寿命可靠寿命T R是指一批LED产品的可靠度下降到r时,所经历的工作时间。
T R可由R(T R)=r求解,假如该产品的失效分布属指数分布规律,则:即可求得T R如下:3. 中位寿命中位寿命T0。
5指产品的可靠度R(t)降为50%时的可靠寿命,即:对于指数分布情况,可得:二、LED寿命测试方法LED寿命加速试验的目的概括起来有:•在较短时间内用较少的LED估计高可靠LED的可靠性水平•运用外推的方法快速预测LED在正常条件下的可靠度;•在较短时间内提供试验结果,检验工艺;•在较短时间内暴露LED的失效类型及形式,便于对失效机理进行研究,找出失效原因;•淘汰早期失效产品,测定元LED的极限使用条件1. 温度加速寿命测试法由于通常LED寿命达到10万小时左右,因此要测得其常温下的寿命时间太长,因此采用加速寿命的方法。
常用三种加速老化测试模型资料讲解
常用三种加速老化测试模型在环境模拟试验中,常常会遇到这样一个问题:产品在可控的试验箱环境中测试若干小时相当于产品在实际使用条件下使用多长时间?这是一个亟待解决的问题,因为它的意义不仅仅在于极大地降低了成本,造成不必要的浪费,也让测试变得更具目的性和针对性,有利于测试人员对全局的掌控,合理进行资源配置。
在众多的环境模拟试验中,温度、湿度最为常见,同时也是使用频率最高的模拟环境因子。
实际环境中温度、湿度也是不可忽略的影响产品使用寿命的因素。
所以,迄今将温度、湿度纳入考量范围所推导出的加速模型在所有的老化测试加速模型中占有较大的比重。
由于侧重点的不同,推导出的加速模型也不一样。
下面,本文将解读三个极具代表性的加速模型。
模型一.只考虑热加速因子的阿伦纽斯模型(Arrhenius Mode)某一环境下,温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
此时,阿伦纽斯模型的表达式为:AF=exp{(Ea /k)·[(1/Tu)-(1/Tt)]}式中:AF是加速因子;Ea是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在0.3ev~1.2ev之间;K是玻尔兹曼常数,其值为8.617385×10-5;Tu是使用条件下(非加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;Tt是测试条件下(加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位。
案例:某一客户需要对产品做105℃的高温测试。
据以往的测试经验,此种产品的激活能Ea取0.68最佳。
对产品的使用寿命要求是10年,现可供测试的样品有5个。
若同时对5个样品进行测试,需测试多长时间才能满足客户要求?已知的信息有Tt 、Ea,使用的温度取25℃,则先算出加速因子AF:AF=exp{[0.68/(8.617385×10-5)]·【[1/(273+25)]- [1/(273+105)]】}最终:AF≈271.9518又知其目标使用寿命:L目标=10years=10×365×24h=87600h故即可算出:L测试= L目标/AF=87600/271.9518h=322.1159h≈323h现在5个样品同时进行测试,则测试时长为:L最终=323/5h=65h这即是说明,若客户用5个产品同时在105℃高温下测试65h后产品未发生故障,则说明产品的使用寿命已达到要求。
【加速老化实验】 加速老化试验计算公式
【加速老化实验】加速老化试验计算公式加速寿命试验寿命试验(包括截尾寿命试验)方法是基本的可靠性试验方法。
在正常工作条件下,常常采用寿命试验方法去估计产品的各种可靠性特征。
但是这种方法对寿命特别长的产品来说,就不是一种合适的方法。
因为它需要花费很长的试验时间,甚至来不及作完寿命试验,新的产品又设计出来,老产品就要被淘汰了。
所以这种方法与产品的迅速发展是不相适应的。
经过人们的不断研究,在寿命试验的基础上,找到了加大应力、缩短时间的加速寿命试验方法。
加速寿命试验是用加大试验应力(诸如热应力、电应力、机械应力等)的方法,加快产品失效,缩短试验周期。
运用加速寿命模型,估计出产品在正常工作应力下的可靠性特征。
下面就加速寿命试验的思路、分类、参数估计方法及试验组织方法做一简单介绍。
1 问题高可靠的元器件或者整机其寿命相当长,尤其是一些大规模集成电路,在长达数百万小时以上无故障。
要得到此类产品的可靠性数量特征,一般意义下的载尾寿命试验便无能为力。
解决此问题的方法,目前有以下几种:(1)故障数r=0的可靠性评定方法。
如指数分布产品的定时截尾试验θL=2S(t0)2χα(2)22S(t)χαα00为总试验时间。
为风险, =0.1时,.1(2)=4.605≈4.6;当α=0.05时,χ02.05(2)=5.991≈6。
(2)加速寿命试验方法如,半导体器件在理论上其寿命是无限长的,但由于工艺水平及生产条件的限制,其寿命不可能无限长。
在正常应力水平S0条件下,其寿命还是相当长的,有的高达几十万甚至数百万小时以上。
这样的产品在正常应力水平S0条件下,是无法进行寿命试验的,有时进行数千小时的寿命试验,只有个别半导体器件发生失效,有时还会遇到没有一只失效的情况,这样就无法估计出此种半导体器件的各种可靠性特征。
因此选一些比正常应力水平S0高的应力水平S1,S2,…,Sk,在这些应力下进行寿命试验,使产品尽快出现故障。
(3)故障机理分析方法研究产品的理、化、生微观缺陷,研究缺陷的发展规律,从而预测产品的故障及可靠性特征量。
加速寿命试验的理论模型与试验方法
产品可靠性试验6.2.1 可靠性试验的意义与分类可靠性试验是为分析、评价、提高或保证产品的可靠性水平而进行的试验。
产品的研制者通过试验获得产品设计、鉴定所需的可靠性数据(可靠性测定试验)。
通过试验暴露产品缺陷,改进设计并获得可靠性增长信息(可靠性增长试验)。
产品的制造者通过试验剔除零件批中的不合格品或暴露整机缺陷,消除早期故障(可靠性筛选或老化试验老化试验不是消除早期故障的)产品使用者通过试验验证产品批可靠性水平以保证接收的产品批达到规定要求(可靠性接收试验)。
政府或行业管理部门通过试验获得数据库所需基础可靠性数据(可靠性测定试验),认证产品可靠性等级(可靠性验证试验),进行产品的可靠性鉴定与考核(可靠性鉴定试验)。
本节主要介绍可靠性测定试验,这是为获得产品可靠性特征量的估计值而进行的试验,根据需要可由试验结果给出可靠性特征量的点估计值和给定置信度下的区间估计。
由于可靠性试验往往是旷日持久的试验,为节省时间与费用常采用加速试验的方式。
本节将介绍某些加速寿命试验的理论模型与试验方法。
6.2.2 指数分布可靠性测定试验大多数电子元器件、复杂机器及系统的寿命都服从指数分布。
其待估参数为故障率λ,其他可靠性指标可利用估计值进行计算MTBF已经有平均的意思了1.定时截尾试验(1)点估计试验进行至事先规定的截尾时间t c停止试验,设参与试验的n个样本中有r个发生关联故障,则由极大似然估计理论得出的故障率点估计值为式中t i——第I个关联故障发生前工作时间(i=1,…,r)。
若在试验过程中及时将已故障产品修复或替换为新产品继续试验,则为有替换的定时截尾试验。
此时λ的点估计为12(2)区间估计 对于无替换和有替换的定时截尾试验,其给定置信度为1-α的双侧置信区间为[λL ,λU ],则式中——自由度为υ的分布的概率为的下侧分位点;T ——总试验时间(3)零故障数据的区间估计 当定时截尾试验在(0,t c )内的故障数r=0时,可由式(4)给出。
加速老化试验标准
加速老化试验标准摘要:1.加速老化试验的背景和意义2.加速老化试验的标准3.常用加速老化试验方法4.加速老化试验箱的特点和选购5.加速老化试验的实际应用正文:加速老化试验是一种模拟产品在实际使用环境中的老化过程,从而预测产品在使用过程中的性能变化和寿命。
在现代工业领域,加速老化试验被广泛应用于各种产品的研发、生产和质量控制过程中,对于提高产品质量和降低生产成本具有重要意义。
一、加速老化试验的背景和意义随着科技的发展和工业化进程的加速,产品更新换代越来越快,市场竞争日益激烈。
为了缩短产品的研发周期和迅速占领市场,加速老化试验应运而生。
通过加速老化试验,可以在短时间内预测产品在使用过程中的性能变化和寿命,为产品的设计和优化提供科学依据。
同时,加速老化试验还可以有效地评估产品的可靠性和稳定性,降低产品在使用过程中可能出现的质量风险。
二、加速老化试验的标准加速老化试验的标准主要包括以下几个方面:1.试验环境:加速老化试验应在模拟实际使用环境的条件下进行,包括温度、湿度、光照、氧气浓度等因素。
2.试验样品:试验样品应具有代表性,即从批量生产产品中随机抽取一定数量的样品进行试验。
3.试验方法:加速老化试验方法包括热加速老化试验、湿热老化试验、光照老化试验等,应根据产品的实际使用环境选择合适的试验方法。
4.试验时间:加速老化试验时间应根据产品的使用寿命和试验目的来确定,一般情况下,试验时间越短,试验结果的准确性越低。
5.试验结果:加速老化试验结果应以具体的数据和图表形式表示,包括产品的外观、尺寸、性能等方面的变化。
三、常用加速老化试验方法1.热加速老化试验:热加速老化试验是利用提高温度来加速产品老化的过程,主要考虑热加速因子的影响。
当温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
2.湿热老化试验:湿热老化试验是结合温度和湿度因素来加速产品老化的过程。
常用三种加速老化测试模型完整版
常用三种加速老化测试模型Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】在环境模拟试验中,常常会遇到这样一个问题:产品在可控的试验箱环境中测试若干小时相当于产品在实际使用条件下使用多长时间这是一个亟待解决的问题,因为它的意义不仅仅在于极大地降低了成本,造成不必要的浪费,也让测试变得更具目的性和针对性,有利于测试人员对全局的掌控,合理进行资源配置。
在众多的环境模拟试验中,温度、湿度最为常见,同时也是使用频率最高的模拟环境因子。
实际环境中温度、湿度也是不可忽略的影响产品使用寿命的因素。
所以,迄今将温度、湿度纳入考量范围所推导出的加速模型在所有的老化测试加速模型中占有较大的比重。
由于侧重点的不同,推导出的加速模型也不一样。
下面,本文将解读三个极具代表性的加速模型。
模型一.只考虑热加速因子的阿伦纽斯模型(Arrhenius Mode)某一环境下,温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
此时,阿伦纽斯模型的表达式为:AF=exp{(Ea /k)·[(1/Tu)-(1/Tt)]}式中:AF是加速因子;Ea是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在~之间;K是玻尔兹曼常数,其值为×10-5;Tu是使用条件下(非加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;Tt是测试条件下(加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位。
案例:某一客户需要对产品做105℃的高温测试。
据以往的测试经验,此种产品的激活能Ea取最佳。
对产品的使用寿命要求是10年,现可供测试的样品有5个。
若同时对5个样品进行测试,需测试多长时间才能满足客户要求已知的信息有Tt 、Ea,使用的温度取25℃,则先算出加速因子AF:AF=exp{[×10-5)]·【[1/(273+25)]- [1/(273+105)]】} 最终:AF≈又知其目标使用寿命:L目标=10years=10×365×24h=87600h 故即可算出:L测试= L目标/AF=87600/=≈323h现在5个样品同时进行测试,则测试时长为:L最终=323/5h=65h这即是说明,若客户用5个产品同时在105℃高温下测试65h后产品未发生故障,则说明产品的使用寿命已达到要求。
常用三种加速老化测试模型
在环境模拟试验中,常常会遇到这样一个问题:产品在可控的试验箱环境中测试若干小时相当于产品在实际使用条件下使用多长时间?这是一个亟待解决的问题,因为它的意义不仅仅在于极大地降低了成本,造成不必要的浪费,也让测试变得更具目的性和针对性,有利于测试人员对全局的掌控,合理进行资源配置。
在众多的环境模拟试验中,温度、湿度最为常见,同时也是使用频率最高的模拟环境因子。
实际环境中温度、湿度也是不可忽略的影响产品使用寿命的因素。
所以,迄今将温度、湿度纳入考量范围所推导出的加速模型在所有的老化测试加速模型中占有较大的比重。
由于侧重点的不同,推导出的加速模型也不一样。
面,本文将解读三个极具代表性的加速模型。
模型一.只考虑热加速因子的阿伦纽斯模型( Arrhenius Mode)某一环境下,温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
此时,阿伦纽斯模型的表达式为:AF=exp{(Ea/k) [(1/Tu)-(1/Tt)]}式中:AF是加速因子;Ea是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在0.3ev~1.2ev 之间;K 是玻尔兹曼常数,其值为8.617385 X 10-5Tu是使用条件下(非加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K开尔文)作单位;Tt是测试条件下(加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位。
案例:某一客户需要对产品做105C的高温测试。
据以往的测试经验,此种产品的激活能E0.68 最佳。
对产品的使用寿命要求是10 年,现可供测试的样品有5 个。
若同时对5 个样品进行测试,需测试多长时间才能满足客户要求?已知的信息有Tt、Ea,使用的温度取25C,则先算出加速因子AF:AF=exp{[0.68/(8.617385 X 10-5)【[1/(273+25)]-[1/(273+105)]】}最终:AF〜271.9518又知其目标使用寿命:L 目标=10years=10 X 365X 24h=87600h故即可算出:L测试=L目标现在5 个样品同时进行测试,则测试时长为:这即是说明,若客户用5个产品同时在105C高温下测试65h后产品未发生故障,则说明产品的使用寿命已达到要求。
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在环境模拟试验中,常常会遇到这样一个问题:产品在可控的试验箱环境中测试若干小时相当于产品在实际使用条件下使用多长时间这是一个亟待解决的问题,因为它的意义不仅仅在于极大地降低了成本,造成不必要的浪费,也让测试变得更具目的性和针对性,有利于测试人员对全局的掌控,合理进行资源配置。
在众多的环境模拟试验中,温度、湿度最为常见,同时也是使用频率最高的模拟环境因子。
实际环境中温度、湿度也是不可忽略的影响产品使用寿命的因素。
所以,迄今将温度、湿度纳入考量范围所推导出的加速模型在所有的老化测试加速模型中占有较大的比重。
由于侧重点的不同,推导出的加速模型也不一样。
下面,本文将解读三个极具代表性的加速模型。
模型一.只考虑热加速因子的阿伦纽斯模型(Arrhenius Mode)某一环境下,温度成为影响产品老化及使用寿命的绝对主要因素时,采用单
纯考虑热加速因子效应而推导出的阿伦纽斯模型来描述测试,其预估到的结果会更接近真实值,模拟试验的效果会更好。
此时,阿伦纽斯模型的表达式为:
AF=exp{(E
a /k)·[(1/T
u
)-(1/T
t
)]}
式中:
AF是加速因子;
E a是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在~之间;
K是玻尔兹曼常数,其值为×10-5;
T u是使用条件下(非加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;
T t是测试条件下(加速状态下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位。
案例:某一客户需要对产品做105℃的高温测试。
据以往的测试经验,此种产品的激活能E a取最佳。
对产品的使用寿命要求是10年,现可供测试的样品有5个。
若同时对5个样品进行测试,需测试多长时间才能满足客户要求已知的信息有T t、E a,使用的温度取25℃,则先算出加速因子AF:
AF=exp{[×10-5)]·【[1/(273+25)]- [1/(273+105)]】}
最终:
AF≈
又知其目标使用寿命:
L目标=10years=10×365×24h=87600h
故即可算出:
L测试= L目标/AF=87600/=≈323h
现在5个样品同时进行测试,则测试时长为:
L最终=323/5h=65h
这即是说明,若客户用5个产品同时在105℃高温下测试65h后产品未发生故障,则说明产品的使用寿命已达到要求。
通过这个案例可以看出,利用阿伦纽斯模型可以提前预估测试的相关信息,指导客户该怎样进行测试才既能达到目标值而又最大限度的降低成本。
本案例中,若客户急需测试结果,那么可以投入10个或者更多的样品来缩短整个测试时长;或者在允许的情况下进一步提高温度,加快完成测试。
根据需求灵活的调整测试方案,这才能更完美地达到目标,提高工作效率,省去一些不必要的费用。
模型二.综合温度及湿度因素的阿伦纽斯模型(Arrhenius Mode With Humidity)综合温度及湿度因素的阿伦纽斯模型的表达式为:
AF=exp{(E a/k)·[(1/T u)-(1/T t)]+(RH t^n-RH u^n)}
式中:
AF是加速因子;
E a是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在~之间;
K是玻尔兹曼常数,其值为×10-5;
T u是使用条件下(非加速条件下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;
T t是测试条件下(加速条件下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;
RH u是使用条件下(非加速状态下)的相对湿度值;
RH t是测试条件下(加速状态下)的相对湿度值。
模型二可以说是模型一的拓展,它只是在模型一的基础上简单地添加了湿度这一影响因素。
长期以来的测试经验表明,用模型二来解释某些情况下湿度对加速测试的影响并不准确。
所以,一种更为准确的综合考虑温湿度影响的模型将被提出,这即是下文将介绍的另外一种模型—Hallberg-Peck模型。
模型三.Hallberg-Peck模型
Hallberg-Peck模型综合考虑了温度、湿度影响,它相比于模型二更能准确的描述在温湿度条件下进行的老化测试,其表达式为:
AF=(RH t/RH u)3·exp{(E a/k)·[(1/T u)-(1/T t)]}
式中:
AF是加速因子;
E a是析出故障的耗费能量,又称激活能。
不同产品的激活能是不一样的。
一般来说,激活能的值在~之间;
K是玻尔兹曼常数,其值为×10-5;
T u是使用条件下(非加速条件下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;
T t是测试条件下(加速条件下)的温度值。
此处的温度值是绝对温度值,以K(开尔文)作单位;
RH u是使用条件下(非加速状态下)的相对湿度值;
RH t是测试条件下(加速状态下)的相对湿度值。
案例:某一半导体元件生产厂家,经过长期研究开发出一款新产品。
初步将新产品的MTBF定为20年。
新产品日常的使用环境为45℃,25%RH。
为了验证其使用寿命是否达到要求,厂家要把新产品置于85℃,85%RH的高温高湿条件下做加速测试。
现客户共有3款新产品,仅2款可用于测试,剩余一款作为其余两款试验后对比之用。
厂家现在希望能最快地完成测试,得到相关结果,那这一最快时间是多少
现在,采用Hallberg-Peck模型来解答这一问题。
已知:
RH t=85%,RH u=25%,T t=85℃,T u=45℃,E a=(按类似产品的经验值)则有:
AF=(85%/25%)3·exp{[1/×10-5)]·【[1/(273+45)]- [1/(273+85)]】}最终:
AF=
又知其目标使用寿命:
MTBF目标=20years=20×365×24h=175200h
故即可算出测试时长:
T测= MTBF目标/AF=175200/=≈76h
现在最多只能用2个产品同时进行测试,则测试时长为:
T最终=76/2h=38h
这即是说明,若客户想得到最快的测试结果需同时用2个产品进行85℃,85%RH的高温高湿测试38h,若之后产品未发生故障,则可说明其MTBF已达目标。
综合以上三个模型可以看出,他们都有一些共通的参数,如E a、k、T u、T t,其中k是一恒量,其值始终不会变,变化的是E a、T u、T t,T u和T t是人为设定的,它的变化有很强的随机性。
而E a则不同,它是析出故障所耗费的能量,当故障具体到某一种特定类型时,其值会在很小的范围内产生波动,几乎可认为不变。
以下是一些常见故障的E a值:
氧化膜破坏:
离子性(Si02中Na离子漂移)
离子性(Si-SiO2界面的慢陷阱)
电迁移造成短路或开路
铝腐蚀金属间化合物生长另外,
GR-468标准中还推荐了一部分Ea值以供选取。
不过,选择E a值的最佳方法就是从产品的相关数据库得出。
这样得出的值更真实准确,比一些推荐值更具说服力。
通过这三个模型可以看到,在进行以温湿度为主的测试时,需先对产品所处的使用环境有个彻底详尽的了解,然后确定何为主要环境因素,继而确定相应的加速测试模型,在条件允许的情况下以最优的方法来解决问题,以求达到事半功倍的效果。
现代社会办事讲求的是高效率高质量,谁能在最短的时间内高质量地完成工作,谁必将脱颖而出,成为胜者。
同样,运用在测试当中,就是谁能在最短时间保质保量地完成既定测试目标,进而降低生产成本,缩短研制周期,对产品的市场占有率有着积极的促进作用。