Ускоренное испытание на срок службы — это процесс испытания изделия путем воздействия на него условий ( напряжение , деформация , температура, напряжение, уровень вибрации, давление и т. д.), превышающих его обычные параметры эксплуатации, с целью выявления неисправностей и потенциальных видов отказа в работе. небольшой промежуток времени. [1] [2] Анализируя реакцию продукта на такие испытания, инженеры могут делать прогнозы относительно срока службы и интервалов технического обслуживания продукта. [3] [4]
В случае полимеров испытания можно проводить при повышенных температурах, чтобы получить результат за более короткий промежуток времени, чем при температуре окружающей среды. Многие механические свойства полимеров имеют зависимость типа Аррениуса в зависимости от времени и температуры (например, ползучесть, релаксация напряжений и свойства растяжения). Если провести короткие испытания при повышенных температурах, эти данные можно использовать для экстраполяции поведения полимера при комнатной температуре, избегая необходимости проводить длительные и, следовательно, дорогостоящие испытания.
ALT в основном используется для ускорения тестов. Это особенно полезно в нескольких случаях:
Например, проверка надежности цепей, которые должны прослужить годы в условиях использования (высокий срок службы), должна будет дать результаты в гораздо более короткие сроки. Если бы в ходе испытания требовалось оценить, как часто необходимо заменять цепи, тогда также была бы применима категория малых отказов. Более того, если цепи изнашиваются в результате постепенного использования, а не в результате чрезмерного использования (например, сильного внезапного удара), будет задействована категория износа. Если основной причиной неудачи стал внезапный шок, более подходящим может оказаться высокоускоренное испытание на долговечность .
При разработке теста необходимо учитывать, какие факторы влияют на тестируемый объект, что вы уже знаете о поведении тестируемого объекта и что вы хотите узнать из теста.
Должны быть задействованы все факторы, которые, как считается, влияют на объект испытаний, и испытания должны проводиться на различных уровнях каждого фактора. Более высокие уровни стресса ускорят испытание, однако причину сбоя или другую измеряемую реакцию нельзя изменять. Например, плавление компонентов в цепи может изменить причину отказа цепи. Увеличение количества тестов или количества тестовых объектов в каждом тесте обычно увеличивает точность вывода о поведении тестируемого объекта в рабочих условиях.
Модель — это уравнение, которое точно связывает производительность тестируемого объекта с уровнями нагрузки на него. Это можно назвать моделью ускорения с любыми константами, называемыми коэффициентами ускорения. [6] Модель ускорения обычно связана с типами тестируемых материалов или компонентов. Для моделей ускорения используются несколько уравнений: уравнение Аррениуса для высокотемпературной усталости, уравнение Эйринга для температуры и влажности и модель Блаттау для циклического изменения температуры.
Если модель известна заранее, тесту необходимо только определить параметры модели, однако необходимо убедиться, что используемая модель была хорошо проверена. Установленные модели должны демонстрировать согласие между экстраполяцией ускоренных данных и наблюдаемыми данными по ряду стрессовых факторов. [7]
Если соответствующая модель заранее не известна или существует несколько принятых моделей, тест должен оценить, какая модель подходит лучше всего, исходя из контекста теста и результатов тестирования. Даже если две модели одинаково хорошо соответствуют данным при высоких напряжениях, они могут отличаться на порядки при более низких напряжениях. [8] Эту проблему можно решить, проведя больше испытаний в более широком диапазоне напряжений, однако причина отказа должна оставаться неизменной. Возможный подход к минимизации этого перед экспериментом состоит в том, чтобы оценить, какие данные вы ожидаете от тестирования, подогнать модель к данным и определить, можно ли будет сделать надежные выводы, если все пойдет так, как ожидалось. [9]
Выводы из результатов ускоренных испытаний на долговечность требуют возможности связать реакцию испытуемого объекта (срок службы, коррозия , эффективность и т. д.) с уровнями приложенных стрессовых факторов с течением времени.
То, как человек учитывает влияние времени, во многом зависит от того, что он измеряет. Например, тест, измеряющий продолжительность жизни, может учитывать только среднее время до отказа тестовых объектов или может попытаться подогнать данные под статистическое распределение . Обычно это называют распределением срока службы, функция плотности вероятности которого представляет долю продуктов, вышедших из строя в данный момент времени. [10] Для этой цели можно использовать несколько распределений: экспоненциальное , Вейбулла , логнормальное и гамма- распределения. [11] В любом случае параметры будут зависеть от испытуемых и уровней тестируемых стрессовых факторов.
В качестве упрощенного примера рассмотрим тестовый объект, распределение жизни которого примерно соответствует нормальному распределению. Тесты при различных уровнях стресса дадут разные значения среднего и стандартного отклонения распределения. (его параметры) Затем можно было бы использовать известную модель или попытаться подобрать модель, чтобы определить, как каждый фактор стресса влияет на параметры распределения. Это соотношение затем будет использоваться для оценки распределения ресурса в рабочих условиях.
ALT со ступенчатым стрессом — это вариант ALT, который тестирует компонент при нескольких уровнях нагрузки, один за другим. Компоненты, выдержавшие одно испытание, немедленно подвергаются следующему. Они широко моделируются исходя из предположения, что срок службы продукта зависит только от текущего уровня стресса и количества испытуемых, потерпевших неудачу на данный момент. [12] Ступенчатый стресс АЛТ может повышаться от низкого к высокому, от высокого к низкому или на нескольких уровнях. Тест ALT со ступенчатым стрессом, целью которого является экстраполяция распределения ресурса на постоянные условия эксплуатации, должен быть в состоянии связать распределение ресурса, наблюдаемое при изменяющихся нагрузках, с распределением постоянных напряжений. [13]