张烜工, 穆希辉, 冯 静

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0 引言

加速退化试验的设计与优化是统计分析的逆问题，研究在一定的约束条件下，如何进行加速退化试验以获得可靠度和寿命的准确估计。当前关于加速试验优化设计有着诸多研究，总体来说有两类方法：解析法和仿真法。根据查阅到的文献来看，解析法和仿真法最早均由NELSON提出[1-2]，仿真法在国内最早由汪亚顺系统梳理总结并应用[3]。TSENG和YU提出了退化试验终止准则,使数据统计结果更准确[4]；WU和CHANG在费用约束条件下以p阶分位寿命的均方误 差最小为目标,建立退化率服从指数分布的退化试验 优化设计方法[5]；YU和TSENG以p阶分位寿命方差最小为目标,在费用约束条件下,分别对退化率服从对数正态分布和倒数Weibull分布的退化试验进行了优化设计研究,得到了最优的样本数、监测频率和试验监测次数[6-7];王浩伟等研究了基于加速因子不变原则的加速退化试验优化设计方法[8]。以上都是通过解析的方法对加速退化试验进行优化设计。由于解析方法的推导过程比较复杂，并且在诸多场合下难以求出或者没有解析解，进而导致获取最优方案十分困难。鉴于此，目前的主流研究方向是选择仿真基的方法进行优化设计。汪亚顺和张春华[9]给出了仿真基混合效应模型加速退化试验方案优化设计的一般流程；潘刚[10]在给定样本量的前提下使用蒙特卡罗仿真方法研究了小样本条件下步降加速退化试验优化设计；……