鎖斌，閆英

1.西南科技大學 信息工程學院，綿陽 621010 2.西南交通大學 系統(tǒng)可信性自動驗證國家地方聯(lián)合工程實驗室，成都 611731 3.西南科技大學 經(jīng)濟管理學院，綿陽 621010

加速壽命試驗(Accelerated Life Test, ALT)是一種可以在較短時間內(nèi)快速驗證產(chǎn)品壽命指標的技術(shù)。隨著元器件、材料、工藝及設(shè)計水平的不斷提升，產(chǎn)品的可靠性與壽命也不斷提高，加速壽命試驗過程中越來越難觀測到失效現(xiàn)象，因此近年來以監(jiān)測產(chǎn)品關(guān)鍵性能參數(shù)退化為核心的加速退化試驗技術(shù)(Accelerated Degradation Test, ADT)得到了廣泛的重視和應用。

加速退化試驗是在保證失效機理不變的前提下，提高試驗應力水平，快速獲得產(chǎn)品關(guān)鍵參數(shù)的性能退化數(shù)據(jù)的一種試驗技術(shù)，因其快速、高效的優(yōu)點，在工程界得到了廣泛的應用。

然而，由于加速退化試驗采用了加大應力的方式來快速獲取產(chǎn)品的性能退化數(shù)據(jù)，有可能出現(xiàn)加載的應力超出產(chǎn)品實際工況的情況，甚至會因應力過大而導致產(chǎn)品的失效機理發(fā)生改變。由于失效機理不變是加速退化試驗成立的核心條件，因此一旦失效機理改變，則評估結(jié)果必然與產(chǎn)品的真實狀況出現(xiàn)較大的偏差。

此外，測試設(shè)備誤差、人為操作誤差、環(huán)境條件的波動性、樣品自身的分散性等因素，也會影響加速退化試驗結(jié)果的可信性。更進一步，即便以上因素都是準確或可控的，最終推斷產(chǎn)品在正常應力下的壽命、可靠度等參數(shù)均是建立在加速模型基礎(chǔ)上的，而加速模型選擇是否正確、加速模型是否能夠反映不同類型產(chǎn)品(材料、元器件、電子產(chǎn)品、機械/機電產(chǎn)品等)的加速過程，也一直存在爭議。

近年來，針對加速退化試驗失效機理是否改變，即失效機理一致性問題，國內(nèi)外已開展了較多研究。主要研究思路包括3個方面：一是通過顯微組織分析、破壞性物理分析、化學分析等綜合手段，判斷加速退化試驗樣品與外場試驗樣品在微觀形貌、元素分布、材料特性等方面是否一致，從而對加速退化試驗樣品失效機理的一致性進行評判；二是通過對加速摸底的步進應力試驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，推斷出產(chǎn)品失效機理不變的應力上限，作為正式加速退化試驗的極限應力，從而確保加速退化試驗的失效機理一致；三是從加速退化試驗的數(shù)據(jù)特征和統(tǒng)計特性出發(fā)，通過對比不同應力水平下產(chǎn)品的性能退化曲線形狀、統(tǒng)計方差齊性檢驗、以加速因子不變?yōu)樵瓌t構(gòu)造統(tǒng)計量等，識別并剔除失效機理發(fā)生改變的數(shù)據(jù)序列，從而保證進入評估模型的數(shù)據(jù)的失效機理一致。

以上技術(shù)途徑在一定程度上保證了加速退化試驗結(jié)果的可信性，但仍然存在一些不足。例如，基于失效物理的方法僅能定性判斷失效機理是否改變；基于摸底試驗數(shù)據(jù)的失效機理一致性邊界確定方法，以及基于加速退化試驗的數(shù)據(jù)特征和統(tǒng)計特性的失效機理一致性判別方法僅能保證加速退化試驗的失效機理不變，而不能識別測量誤差、加速模型適用性等因素引起的加速退化試驗評估結(jié)果不可信的問題。對于加速退化試驗來說，檢驗其是否可信，最真實的判據(jù)是加速條件下得到的試驗數(shù)據(jù)與正常應力下的試驗數(shù)據(jù)(包括外場試驗、實際工況模擬運行試驗等)的一致性。然而，兩者的一致性程度如何評判？一致到什么程度才算好或者不好？目前尚缺乏較好的評價指標。

此外，國內(nèi)外學者也試圖通過加速退化試驗數(shù)據(jù)與外場試驗數(shù)據(jù)融合來提升評估結(jié)果的可信度，但在融合前應首先判斷加速退化試驗數(shù)據(jù)的可信度，從而避免得出錯誤的融合評估結(jié)論。

針對以上問題，本文以外場試驗數(shù)據(jù)為基準，基于面積度量思想，提出一種新的加速退化試驗數(shù)據(jù)可信性評價方法，重點解決以下問題：

1) 可定量化描述加速退化試驗結(jié)論到底在多大程度上是準確的，且可用于不同產(chǎn)品間可信性的橫向?qū)Ρ取?/p>

2) 由于工程實際中外場試驗樣品數(shù)量往往十分有限，因此必須解決該指標對小樣本正常應力試驗數(shù)據(jù)的適用性。

1 加速退化試驗可信性評價問題描述

與加速壽命試驗一樣，按照應力施加方式不同，加速退化試驗可分為以下類型：

1) 恒定應力加速退化試驗，簡稱恒加退化試驗。選定一組加速應力水平：,,…,，它們均高于正常應力水平，將全部樣品分為組，每組樣品都在某加速應力水平下進行退化試驗，記錄退化數(shù)據(jù)，直至預定的試驗截止時間。

2) 步進應力加速退化試驗，簡稱步加退化試驗。選定一組加速應力水平：,,…,，它們均高于正常應力，將全部樣品置于下進行退化試驗，直到規(guī)定的試驗時間為止，然后將應力提高到，繼續(xù)對樣品進行性能退化試驗，如此繼續(xù)，直至預定的試驗截止時間。

3) 序進應力加速退化試驗，簡稱序加退化試驗。序加和步加試驗基本相同，差別在于施加的加速應力水平是隨著時間的增加而連續(xù)上升，一般都采用直線上升的方式。

恒加退化試驗因為試驗方法簡單、評估過程引入的假設(shè)少、結(jié)果相對準確，在工程實際中應用最為廣泛。步加退化試驗主要應用在樣本量較少的場合，但由于序加退化試驗的試驗過程控制較難，因此工程實際中很少使用。為便于表述，本文主要針對工程應用最為廣泛的恒加應力加速退化試驗的可信性問題展開討論，對于其余類型的加速退化試驗，本文提出的方法也可推廣應用。

假設(shè)某產(chǎn)品在應力水平(=0,1,…,)下有個受試樣本，分別在1,2,…,時刻進行次測量，得到第(1≤≤)個樣本的性能退化量數(shù)據(jù)，記為{|=1,2,…,}。產(chǎn)品的性能退化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表1所示。

針對表1中的數(shù)據(jù)，最常用的的加速退化試驗評估方法有3種：

1) 基于退化軌跡的評估方法。

2) 基于退化量分布的評估方法。

3) 基于隨機過程的評估方法，如Wiener過程、逆高斯過程(Inverse Gaussian Process)、Gamma過程等。

這3種評估方法最終得到的正常應力下產(chǎn)品

表1 加速退化試驗退化量數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)形式Table 1 Structure of degradation data in ADT

關(guān)鍵參數(shù)退化規(guī)律的表達形式有所不同，但均可通過評估得到任意時間截面上的參數(shù)散布數(shù)據(jù)，例如，圖1給出的是某電磁繼電器關(guān)鍵性能參數(shù)吸合電壓加速退化試驗的等效數(shù)據(jù)，在任意時刻，均可得到吸合電壓的概率密度函數(shù)()。值得注意的是，通常實際試驗往往得不到樣本點嚴格向均值聚集的數(shù)據(jù)，更多情況是如圖1所示這樣的數(shù)據(jù)。

為了確認加速退化試驗結(jié)果的可信性，往往需要開展一定樣本量的實際工況試驗(如實際運行試驗、自然貯存試驗等)。將根據(jù)加速退化試驗

圖1 時間截面數(shù)據(jù)及其概率分布示意圖Fig.1 Schematic diagram of time cross-section data and its probability distribution

評估得到的正常應力退化數(shù)據(jù)簡稱為“等效數(shù)據(jù)”，實際工況(外場工作狀態(tài)、自然貯存狀態(tài)等)試驗獲得的數(shù)據(jù)簡稱為“基準數(shù)據(jù)”，則加速退化試驗可信性評價問題就轉(zhuǎn)化為等效數(shù)據(jù)與基準數(shù)據(jù)的一致性問題。

2 加速退化試驗可信性評價指標定義

2.1 單個測試時刻的面積度量指標

面積度量方法是最早于2008年由美國學者Ferson和Oberkampf提出，是一種基于概率分布距離的確認度量方法，主要用于建模仿真領(lǐng)域。如圖2所示，通過計算仿真模型響應與實驗觀測的經(jīng)驗累積分布函數(shù)之間的面積(圖2中陰影部分)，對仿真模型的準確性進行量化、評估。

(1)

從式(1)可知，當?shù)刃?shù)據(jù)與基準數(shù)據(jù)的概率分布越接近時，面積度量指標越小，反之越大。因此，面積度量指標可以表征加速退化試驗的可信程度。

圖2 基于概率分布距離的面積度量方法示意圖Fig.2 Schematic diagram of area measurement method based on probability distribution distance

2.2 面積度量指標的無量綱化

式(1)定義的度量指標是有量綱的，對于同一產(chǎn)品不同量綱的多個參數(shù)、或不同的產(chǎn)品之間，加速退化試驗的可信度評價結(jié)果無法進行比較，也不清楚多大為優(yōu)、多小為差。

(2)

(3)

因此，基準數(shù)據(jù)與等效數(shù)據(jù)臨界狀態(tài)所包圍的最大面積為

(4)

圖3 加速退化試驗完全不可信時的面積度量示意圖Fig.3 Area metric when ADT is completely unreliable

(5)

對于其他的分布類型，由于沒有反對稱的性質(zhì)，因此式(5)不成立。

這樣，就可以對時刻式(1)的面積度量指標進行無量綱化和歸一化，數(shù)學定義為

(6)

2.3 總體可信度評價指標

通常來說，基準數(shù)據(jù)往往存在多個時間點的測試數(shù)據(jù)，因此需要研究綜合多個時間點可信性的總體可信性指標。

對于將多維指標轉(zhuǎn)化為一維指標的方法，目前主要有u-pooling、T-pooling、馬氏距離(Mahalanobis距離)等方法。u-pooling通過概率積分轉(zhuǎn)化將不同確認點的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到同一域中，從而實現(xiàn)統(tǒng)一度量，但該方法僅適用于一維或多維獨立模型。T-pooling是對u-pooling方法的改進，使其可用于多維相關(guān)模型。馬氏距離是另一種可用于多維相關(guān)模型的轉(zhuǎn)換方法。但以上方法應用于多個時間點可信性綜合時，均存在轉(zhuǎn)換后的指標會破壞式(6)定義的CIA的歸一化特性(不再是[0%, 100%])，從而難以對加速退化試驗的總體可信性的優(yōu)劣進行直觀評判。

為了確?？傮w可信性指標的歸一化特性，提出一種基于待評估壽命點貢獻率的加權(quán)平均方法，將多點可信性指標轉(zhuǎn)化為單個總體可信性指標。

通常來說，在設(shè)計加速退化試驗方案時，均會瞄準一個壽命點來進行。這個壽命點(記為)可能來自于指標要求(如服役壽命20 a)，也可能來自于客戶要求或設(shè)計目標值(如工作壽命10 a)。加速退化試驗方案中的試驗截止時間也由結(jié)合預估的加速因子確定。因此，根據(jù)加速退化試驗得到的等效數(shù)據(jù)和實際工況試驗得到的基準數(shù)據(jù)中，越靠近時刻的數(shù)據(jù)就越重要。定義時刻的數(shù)據(jù)重要度為1，實際工況試驗的測試時間為={,,…,}，如圖4所示，則可定義測試時刻數(shù)據(jù)的重要度為

=1(+Δ)

(7)

式中：Δ=|-|。顯然，根據(jù)式(7)的定義，離時刻越近的數(shù)據(jù)重要度越大，越遠則重要度相對越低，較為符合實際情況。

將式(7)進行歸一化處理，可得測試時刻CIA的權(quán)重為

(8)

圖4 ti測試時刻數(shù)據(jù)的重要度示意圖Fig.4 Importance measure of test data at time ti

加權(quán)平均可得產(chǎn)品加速退化試驗總的可信度為

(9)

為了便于設(shè)計師或決策者對加速退化試驗結(jié)果的可信性有更為直觀的判斷，本文建立了表2所示的加速退化試驗可信性評價等級，將評價結(jié)果劃分為“優(yōu)”“良”“中”“差”4個等級。

表2 加速退化試驗可信性評價等級Table 2 Creditability degree of ADT

3 加速退化試驗可信性評價指標計算

加速退化試驗可信性評價的流程如圖5所示。整個評價過程分為以下9步：

基于退化軌道、退化量分布或隨機過程(如Wiener過程、逆高斯過程等)方法，分別建立產(chǎn)品關(guān)鍵性能參數(shù)在加速應力,,…,下的性能退化模型。

圖5 加速退化試驗可信性評價流程圖Fig.5 Diagram of credibility evaluation process for ADT

根據(jù)的失效閾值、加速模型(如高溫加速的阿倫尼斯模型、溫度-濕度加速的艾琳模型等)，采用不同應力下的偽壽命數(shù)據(jù)、退化量均值等壽命特征參數(shù)對加速模型進行求解。

根據(jù)加速模型和各個應力水平下的性能退化模型，推算正常應力下參數(shù)的性能退化數(shù)據(jù)，即等效數(shù)據(jù)。

確定關(guān)鍵性能參數(shù)基準數(shù)據(jù)的概率分布。設(shè)某產(chǎn)品外場試驗的樣本量為，測試時間為={,,…,}，得到關(guān)鍵性能參數(shù)的一組性能退化數(shù)據(jù)={,,…,}，其中={1,2,…,}是在時刻(=1,2,…,)下的測試數(shù)據(jù)。

(10)

需要說明的是，若外場數(shù)據(jù)的樣本量足以支撐評估的要求(可靠度、置信度等)，則無需開展加速退化試驗，直接評估即可；但對于一些可靠度指標很高的對象，如關(guān)鍵元器件、材料，往往十多個樣本仍然是不足的，此時就需要開展樣本量更大的加速退化試驗。

少量樣本,即5≤≤10時：可構(gòu)造經(jīng)驗概率分布。將個外場試驗數(shù)據(jù)從小到大的順序排列后，記為≤≤…≤()，則外場試驗數(shù)據(jù)的經(jīng)驗概率分布為

(11)

極少樣本,即<5時,分2種情況來構(gòu)造。

2)第2種情況，若2≤≤4，可采用區(qū)間數(shù)來表達自然貯存數(shù)據(jù)的范圍。將個外場試驗數(shù)據(jù)從小到大的順序排列后，記為≤≤…≤()，則可得該數(shù)據(jù)序列的最大值和最小值為

(12)

(13)

根據(jù)式(1)計算時刻加速退化試驗可信度評價的面積度量指標。

根據(jù)式(6)計算時刻無量綱歸一化加速退化試驗數(shù)據(jù)的可信性度量指標CIA。

根據(jù)式(7)～式(9)計算整個加速退化試驗數(shù)據(jù)的可信性度量指標。

根據(jù)表2得出加速退化試驗可信性評價等級。

4 實例分析

下面給出3個不同基準數(shù)據(jù)樣本量情況下的加速退化試驗可信性評價的實例。實例1給出了整個加速試驗多個時間點總的CIA，實例2、3則主要為了展示小樣本下所構(gòu)建的可信性度量指標的可用性，只計算了其中某一時刻的CIA。

4.1 實例1：較多樣本情況

為了評估某換流電路的貯存可靠性，通過產(chǎn)品構(gòu)成與工作原理分析、FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis)分析和歷史故障品的失效分析，結(jié)合其實際貯存環(huán)境載荷，明確影響換流電路貯存可靠性的主要因素為溫度和濕度，因此對換流電路開展了溫濕度雙應力加速退化試驗。實際貯存溫度條件為15～30 ℃，濕度條件為20%RH～40%RH，評估基準條件取最惡劣值，即溫度30 ℃、濕度40%RH，評估的目標值是16a。試樣分為4組，每組12個樣品，分別在85 ℃/85%RH、110 ℃/85%RH、110 ℃/98%RH、121 ℃/98%RH下開展約2 200、2 200、1 300、600 h的加速退化試驗，并參照設(shè)計規(guī)格說明書進行全參數(shù)檢測。從各參數(shù)測試結(jié)果分析，敏感參數(shù)為反饋關(guān)斷電壓，失效閾值為6～9 V，從不同應力下反饋關(guān)斷電壓退化數(shù)據(jù)(圖6)可見，反饋關(guān)斷電壓總體呈線性下降退化趨勢。

同時，有一批(17個)2005年生產(chǎn)的換流電路，分別在2012年、2016年、2018年進行了3次測試。測試結(jié)果如表3所示。

開展雙應力加速退化試驗評估，加速模型為廣義Ering模型，采用偽壽命隨機抽樣的方法，可得等效貯存13、11、7 a時換流電路反饋關(guān)斷電壓分別服從正態(tài)分布(7.562 4, 0.527 4)、(7.614 7, 0.447 5)和(7.651 1, 0.468 7)。

對自然貯存13 a的數(shù)據(jù)進行假設(shè)檢驗，可知其服從正態(tài)分布(7.533 5, 0.130 4)。根據(jù)2.1節(jié)的方法，自然貯存13 a 的數(shù)據(jù)與加速退化試驗評估得到的等效貯存13 a時換流電路反饋關(guān)斷電壓累積概率分布(CDF)構(gòu)成的面積如圖7所示。

圖6 不同應力下反饋關(guān)斷電壓退化數(shù)據(jù)Fig.6 Degradation data of feedback turnoff voltage under different stress

表3 換流電路反饋關(guān)斷電壓自然貯存數(shù)據(jù)Table 3 Nature storage data of convector circuit

由式(6)可得歸一化可信性度量指標CIA：=88.76%。

圖7 換流電路的面積度量指標(t =13 a)Fig.7 Area metric of convector circuit (t =13 a)

根據(jù)式(7)，評估目標值為16 a，可得13、11、7 a時CIA的重要度為：={00526,00476,00400}。歸一化可得CIA指標的權(quán)重為：={03753,03395,02852}。

4.2 實例2：較少樣本情況

對溫補晶體振蕩器ZA511H-11.059 2 MHz開展了加速退化試驗，樣品分為4組，每組30個，分別在85、105、120、135 ℃下開展加速退化試驗，試驗數(shù)據(jù)如圖8所示。

同時，對自然貯存12 a的8支ZA511H-11.059 2 MHz開展了測試，結(jié)果如表4所示。

開展溫度應力加速退化試驗評估，可得等效貯存12 a時ZA511H-11.059 2 MHz輸出頻率服從正態(tài)分布(11 059 225.836, 37.694 650 624)。

根據(jù)表4，由式(1)可得自然貯存試驗ZA511H-11.059 2 MHz輸出頻率的經(jīng)驗CDF，與加速退化試驗CDF構(gòu)成的面積如圖9所示。

圖8 ZA511H-11.059 2 MHz加速退化試驗數(shù)據(jù)Fig.8 ADT data of ZA511H-11.059 2 MHz

表4 ZA511H自然貯存數(shù)據(jù)Table 4 Nature storage data of ZA511H

圖9 ZA511H輸出頻率的面積度量指標(t=12 a)Fig.9 Area metric of ZA511H (t=12 a)

根據(jù)表2可知，ZA511H-11.0592 MHz加速退化試驗可信性評判結(jié)論為“差”。

4.3 實例3：極少樣本情況

對于實例1中的換流電路，通過對老產(chǎn)品的拆解試驗，獲得了2個樣品自然貯存15 a的測試數(shù)據(jù)，如表5所示。

開展雙應力加速退化試驗評估，可得常態(tài)貯存15 a時換流電路反饋關(guān)斷電壓服從正態(tài)分布(7.312 0, 0.874 5)。

根據(jù)表5的自然貯存測試數(shù)據(jù)可知，換流電路反饋關(guān)斷電壓為區(qū)間數(shù)[7.8, 8.1]V，假設(shè)其服從均勻分布，則與加速退化試驗CDF構(gòu)成的面積如圖10所示。

根據(jù)表2的加速退化試驗可信性評價等級可知，換流電路加速退化試驗15 a的可信性評判結(jié)論為“中”。

表5 換流電路自然貯存15 a測試數(shù)據(jù)Table 5 Nature storage data of convector circuit at 15 a

圖10 換流電路的面積度量指標 (t=15 a)Fig.10 Area metric of convector circuit(t=15 a)

5 討 論

5.1 不同基準數(shù)據(jù)樣本量對CIA的影響分析

對于實例1，加速試驗數(shù)據(jù)不變，下面討論自然貯存試驗不同樣本量下CIA的變化。

首先，將表3的17個樣本分為2組，每組的樣本量分別為8、9，分別計算2組樣本下貯存13 a 的CIA；進而，將表3的17個樣本分為6組，每組樣本量分別為3、3、3、3、3、2，分別計算4組樣本下貯存13 a的CIA。計算結(jié)果如表6所示，表6同時也列出了實例1中17個樣本貯存13 a的CIA。

從表6可見，對于同一組數(shù)據(jù)來說，基準數(shù)據(jù)的樣本量對加速退化試驗可信性評價結(jié)果有以下影響：① 隨著基準數(shù)據(jù)樣本量的減小，CIA有逐步減小的趨勢；② 樣本量越小，CIA評價結(jié)果分散性越大；③ 基準數(shù)據(jù)越不充分，評價結(jié)果越趨于保守，這也符合當可靠性評估信息量不足時，寧可保守、不可冒進的原則。

表6 不同基準數(shù)據(jù)樣本量下CIA對比Table 6 Comparison of CIA for different sample sizes

5.2 均值和標準差對CIA指標的影響分析

從CIA的定義來看，其大小與等效試驗數(shù)據(jù)和基準試驗數(shù)據(jù)的均值、標準差均有關(guān)系。下面針對實例1，加速試驗數(shù)據(jù)不變，討論13 a 自然貯存試驗數(shù)據(jù)的概率分布(7.533 5,0.130 4)均值、標準差改變時CIA的變化情況。分為以下6種情況：① 自然貯存試驗數(shù)據(jù)CDF的標準差擴大2倍，均值不變，即(7.533 5, 0.260 8)；② 自 然貯存試驗數(shù)據(jù)的標準差擴大3倍，均值不變，即(7.533 5, 0.391 2)；③ 自然貯存試驗數(shù)據(jù)的標準差擴大4倍，均值不變，即(7.533 5, 0.521 6)；④ 標準差不變，均值擴大0.9倍，即(6.780 1, 0.13)；⑤ 標準差不變，均值擴大1.1倍，即(8.286 9, 0.130 4)；⑥ 標準差不變，均值擴大1.2倍，即(9.040 2, 0.130 4)。

針對以上6種情況分別計算CIA，同時也列出了實例1原始基準數(shù)據(jù)分布下的CIA用于對比，結(jié)果如表7所示。

表7 均值和標準差變化時CIA對比

從表7可見，對于同一組加速退化試驗的等效數(shù)據(jù)的概率分布(7.562 4, 0.527 4)來說，基準數(shù)據(jù)的均值和標準差的變化對CIA有著顯著影響：① 與等效數(shù)據(jù)的標準差越接近，CIA越大；② 與等效數(shù)據(jù)均值偏離越遠，CIA越??；③ 均 值的敏感性遠大于標準差，均值的微小變化會引起CIA較大變化。

6 結(jié) 論

針對加速退化試驗可信性評價的問題，以產(chǎn)品外場試驗數(shù)據(jù)為基準，采用面積度量的思想構(gòu)造了加速退化試驗與外場試驗數(shù)據(jù)的面積度量指標。在此基礎(chǔ)上，提出了一種歸一化、無量綱的加速退化試驗可信度指標CIA，CIA等于“100%”最佳，等于“0%”最差，并基于數(shù)據(jù)重要度的概念將多個單點的CIA綜合成一個可反映整個產(chǎn)品加速退化試驗可信性的指標。

本文提出的歸一化、無量綱指標CIA具有重要的意義：

1) 解決了已有方法無法定量給出加速退化試驗結(jié)果優(yōu)劣程度的問題，不但可以讓設(shè)計師和決策者直觀地評判產(chǎn)品加速退化試驗的可信程度，而且可以橫向?qū)Ρ炔煌a(chǎn)品的加速退化試驗結(jié)果的優(yōu)劣。

2) 將CIA的定量評價數(shù)值通過表2的評價準則轉(zhuǎn)化為符合人類思維判斷的表達方式，即“優(yōu)”“良”“中”“差”，可以幫助高層決策者更好地判斷。

3) 加速退化試驗-外場試驗數(shù)據(jù)融合評估的前提是加速退化試驗數(shù)據(jù)是可信的，通過本文方法對加速退化試驗的可信度進行評價后再融合，可以避免因加速退化試驗數(shù)據(jù)可信度較差而得到錯誤的融合評估結(jié)論。

4) 所建立的新指標適用于飛行器、導彈等各種裝備在溫濕度、振動等不同環(huán)境應力下加速退化試驗的可信性評價，且適用于大樣本、小樣本、極小樣本等不同情況，具有良好的通用性。