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简介
可靠性增长试验是在真实的或者模拟的环境条件下对产品进行正规试验以暴露并确定系统性失效模式和机理，通过采取纠正措施防止失效模式的重复发生从而提高产品可靠性的过程。对可靠性增长试验进行投资，可以大大节省产品在整个寿命周期内的维护费用。本书介绍可靠性增长试验的有关知识。
全书共分7章：1.可靠性增长概述；2.可靠性增长试验；3.Duane模型；4.AMSAA模型；5.多台产品AMSAA模型；6.Gompertz模型及其改进型；7.电子产品可靠性增长工程。本书内容深入浅出，力求理论推导与工程应用相结合，在多台同型产品可靠性增长试验评估方法等 方面有创见，为合理地评价产品的可靠性水平提供了科学的理论依据，具有重大的工程应用价值。部分研究结果被国际标准IEC61014、IEC61124和IEC61164采纳。
本书可供装备管理机关和论证、研制、生产、试验部门的管理人员和工程技术人员使用，也可作为高等院校相关专业的教学参考书。
目录
目录
第1章 可靠性增长概述
1.1 可靠性增长的基本概念
1.1.1 定义
1.1.2 可靠性增长过程
1.1.3 可靠性增长试验
1.1.4 可靠性增长管理
1.2 可靠性增长技术的发展
1.2.1 国外可靠性增长技术的发展
1.2.2 国内可靠性增长技术的发展
1.2.3 国内外可靠性增长模型与标准
1.3 可靠性增长的作用及意义
1.3.1 增强产品竞争力
1.3.2 降低全寿命周期费用
1.3.3 成功的可靠性增长试验代替可靠性鉴定试验
第2章 可靠性增长试验
2.1 可靠性增长试验的计划
2.1.1 计划增长曲线的数学公式
2.1.2 增长目标的确定
2.1.3 初始可靠性水平的确定
2.1.4 第一试验段试验时间的确定
2.1.5 增长率的确定
2.1.6 总试验时间的确定
2.1.7 计划增长曲线的绘制
2.2 可靠性增长试验的准备
2.2.1 可靠性预计
2.2.2 故障模式、影响及危害性分析
2.2.3 试验环境剖面的制定
2.2.4 试验大纲的编制
2.2.5 受试产品的预处理
2.2.6 受试产品的性能测试
2.2.7 受试产品的安装
2.2.8 试验准备状态的评审
2.3 可靠性增长试验的跟踪
2.3.1 TAAF试验
2.3.2 故障报告、分析和纠正措施系统
2.3.3 受试产品的性能测试
2.3.4 失效分类
2.3.5 失效处置方式
2.3.6 跟踪增长曲线的绘制
2.3.7 试验过程中的审查
2.4 可靠性增长试验的结束
2.4.1 试验结束的条件
2.4.2 受试产品的性能测试
2.4.3 受试产品的处置
2.4.4 试验数据的类型
2.4.5 可靠性增长试验的最后评定
2.4.6 试验结束后的评审和报告
第3章 Duane模型
3.1 Duane模型概述
3.2 Duane模型的数学描述
3.3 Duane模型的图分析法
3.4 Duane模型的最小二乘法
3.5 多台产品Duane模型
3.5.1 多台产品Duane模型的评估方法
3.5.2 多台产品Duane模型的适用范围
3.5.3 多台产品Duane模型存在的问题
3.5.4 多台产品Duane模型存在问题的解决方法
第4章 AMSAA模型
4.1 AMSAA模型概述
4.2 完全数据时的AMSAA模型
4.2.1 完全数据时的极大似然估计
4.2.2 完全数据时的无偏估计
4.2.3 完全数据时的趋势检验
4.2.4 完全数据时的拟合优度检验
4.2.5 完全数据时的形状参数区间估计
4.2.6 完全数据时的瞬时MTBF区间估计
4.2.7 完全数据时未来第v次失效的预测区间
4.2.8 完全数据时的数值例
4.3 分组数据时的AMSAA模型
4.3.1 分组数据时的数据结构
4.3.2 分组数据时的极大似然估计
4.3.3 分组数据时的趋势检验
4.3.4 分组数据时的拟合优度检验
4.3.5 分组数据时的形状参数区间估计
4.3.6 分组数据时的瞬时MTBF区间估计
4.3.7 分组数据时的数值例
4.4 丢失数据时的AMSAA模型
4.4.1 丢失数据时的数据结构
4.4.2 丢失数据时的极大似然估计
4.4.3 丢失数据时的拟合优度检验
4.4.4 丢失数据时的数值例
4.5 含间断区间的分组数据时的AMSAA模型
4.5.1 含间断区间的分组数据时的数据结构
4.5.2 含间断区间的分组数据时的趋势检验
4.5.3 含间断区间的分组数据时的极大似然估计
4.5.4 含间断区间的分组数据时的拟合优度检验
4.5.5 含间断区间的分组数据时的数值例
第5章 多台产品AMSAA模型
5.1 多台产品AMSAA模型概述
5.2 多台同型产品异步纠正时的AMSAA模型
5.2.1 异步纠正时的极大似然估计
5.2.2 异步纠正时的无偏估计
5.2.3 异步纠正时的多台产品同型性检验
5.2.4 异步纠正时的趋势检验
5.2.5 异步纠正时的拟合优度检验
5.2.6 异步纠正时的形状参数区间估计
5.2.7 异步纠正时的瞬时MTBF区间估计
5.2.8 异步纠正时的数值例
5.3 多台同型产品同步纠正时的AMSAA模型
5.3.1 同步纠正时的数据结构
5.3.2 同步纠正时的AMSAA-BISE模型
5.3.3 同步纠正时的AMSAA模型
5.3.4 多台同型产品同步纠正模型存在的问题
5.3.5 IEC61014对“受试产品的数量”的修改
第6章 Gompertz模型及其改进型
6.1 Gompertz模型及其改进型概述
6.2 估计Gompertz模型参数的Virene算法
6.3 估计Gompertz模型参数的非线性回归最小二乘法
6.4 改进的Gompertz模型
第7章 电子产品可靠性增长工程
7.1 美国海军电子产品第一个TAAF项目
7.1.1 可靠性试验/现场使用环境因子的确定
7.1.2 TAAF试验时间的确定
7.1.3 TAAF试验的结果
7.1.4 TAAF试验的效果与现场使用数据
7.2 航空电子产品可靠性增长的规范化管理
7.2.1 确定目标，签订合同
7.2.2 健全组织，严格管理
7.2.3 制定大纲，编制规划
7.2.4 过程监控，节点评审
7.2.5 科学试验，讲求实效
7.3 延缓纠正时的增长预测模型
7.3.1 模型概述
7.3.2 产品失效率的点估计
7.3.3 可靠性增长潜力的估计
7.3.4 增长预测模型的数值例
7.4 可靠性鉴定试验中出现系统性失效时的处理
7.4.1 有关文件和标准的规定
7.4.2 现行的试验评估方法
7.4.3 现行评估方法中存在的问题
7.4.4 合理的评估方法
附录
参考文献
第1章 可靠性增长概述
1.1 可靠性增长的基本概念
1.1.1 定义
1.1.2 可靠性增长过程
1.1.3 可靠性增长试验
1.1.4 可靠性增长管理
1.2 可靠性增长技术的发展
1.2.1 国外可靠性增长技术的发展
1.2.2 国内可靠性增长技术的发展
1.2.3 国内外可靠性增长模型与标准
1.3 可靠性增长的作用及意义
1.3.1 增强产品竞争力
1.3.2 降低全寿命周期费用
1.3.3 成功的可靠性增长试验代替可靠性鉴定试验
第2章 可靠性增长试验
2.1 可靠性增长试验的计划
2.1.1 计划增长曲线的数学公式
2.1.2 增长目标的确定
2.1.3 初始可靠性水平的确定
2.1.4 第一试验段试验时间的确定
2.1.5 增长率的确定
2.1.6 总试验时间的确定
2.1.7 计划增长曲线的绘制
2.2 可靠性增长试验的准备
2.2.1 可靠性预计
2.2.2 故障模式、影响及危害性分析
2.2.3 试验环境剖面的制定
2.2.4 试验大纲的编制
2.2.5 受试产品的预处理
2.2.6 受试产品的性能测试
2.2.7 受试产品的安装
2.2.8 试验准备状态的评审
2.3 可靠性增长试验的跟踪
2.3.1 TAAF试验
2.3.2 故障报告、分析和纠正措施系统
2.3.3 受试产品的性能测试
2.3.4 失效分类
2.3.5 失效处置方式
2.3.6 跟踪增长曲线的绘制
2.3.7 试验过程中的审查
2.4 可靠性增长试验的结束
2.4.1 试验结束的条件
2.4.2 受试产品的性能测试
2.4.3 受试产品的处置
2.4.4 试验数据的类型
2.4.5 可靠性增长试验的最后评定
2.4.6 试验结束后的评审和报告
第3章 Duane模型
3.1 Duane模型概述
3.2 Duane模型的数学描述
3.3 Duane模型的图分析法
3.4 Duane模型的最小二乘法
3.5 多台产品Duane模型
3.5.1 多台产品Duane模型的评估方法
3.5.2 多台产品Duane模型的适用范围
3.5.3 多台产品Duane模型存在的问题
3.5.4 多台产品Duane模型存在问题的解决方法
第4章 AMSAA模型
4.1 AMSAA模型概述
4.2 完全数据时的AMSAA模型
4.2.1 完全数据时的极大似然估计
4.2.2 完全数据时的无偏估计
4.2.3 完全数据时的趋势检验
4.2.4 完全数据时的拟合优度检验
4.2.5 完全数据时的形状参数区间估计
4.2.6 完全数据时的瞬时MTBF区间估计
4.2.7 完全数据时未来第v次失效的预测区间
4.2.8 完全数据时的数值例
4.3 分组数据时的AMSAA模型
4.3.1 分组数据时的数据结构
4.3.2 分组数据时的极大似然估计
4.3.3 分组数据时的趋势检验
4.3.4 分组数据时的拟合优度检验
4.3.5 分组数据时的形状参数区间估计
4.3.6 分组数据时的瞬时MTBF区间估计
4.3.7 分组数据时的数值例
4.4 丢失数据时的AMSAA模型
4.4.1 丢失数据时的数据结构
4.4.2 丢失数据时的极大似然估计
4.4.3 丢失数据时的拟合优度检验
4.4.4 丢失数据时的数值例
4.5 含间断区间的分组数据时的AMSAA模型
4.5.1 含间断区间的分组数据时的数据结构
4.5.2 含间断区间的分组数据时的趋势检验
4.5.3 含间断区间的分组数据时的极大似然估计
4.5.4 含间断区间的分组数据时的拟合优度检验
4.5.5 含间断区间的分组数据时的数值例
第5章 多台产品AMSAA模型
5.1 多台产品AMSAA模型概述
5.2 多台同型产品异步纠正时的AMSAA模型
5.2.1 异步纠正时的极大似然估计
5.2.2 异步纠正时的无偏估计
5.2.3 异步纠正时的多台产品同型性检验
5.2.4 异步纠正时的趋势检验
5.2.5 异步纠正时的拟合优度检验
5.2.6 异步纠正时的形状参数区间估计
5.2.7 异步纠正时的瞬时MTBF区间估计
5.2.8 异步纠正时的数值例
5.3 多台同型产品同步纠正时的AMSAA模型
5.3.1 同步纠正时的数据结构
5.3.2 同步纠正时的AMSAA-BISE模型
5.3.3 同步纠正时的AMSAA模型
5.3.4 多台同型产品同步纠正模型存在的问题
5.3.5 IEC61014对“受试产品的数量”的修改
第6章 Gompertz模型及其改进型
6.1 Gompertz模型及其改进型概述
6.2 估计Gompertz模型参数的Virene算法
6.3 估计Gompertz模型参数的非线性回归最小二乘法
6.4 改进的Gompertz模型
第7章 电子产品可靠性增长工程
7.1 美国海军电子产品第一个TAAF项目
7.1.1 可靠性试验/现场使用环境因子的确定
7.1.2 TAAF试验时间的确定
7.1.3 TAAF试验的结果
7.1.4 TAAF试验的效果与现场使用数据
7.2 航空电子产品可靠性增长的规范化管理
7.2.1 确定目标，签订合同
7.2.2 健全组织，严格管理
7.2.3 制定大纲，编制规划
7.2.4 过程监控，节点评审
7.2.5 科学试验，讲求实效
7.3 延缓纠正时的增长预测模型
7.3.1 模型概述
7.3.2 产品失效率的点估计
7.3.3 可靠性增长潜力的估计
7.3.4 增长预测模型的数值例
7.4 可靠性鉴定试验中出现系统性失效时的处理
7.4.1 有关文件和标准的规定
7.4.2 现行的试验评估方法
7.4.3 现行评估方法中存在的问题
7.4.4 合理的评估方法
附录
参考文献
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