基于步降加速退化试验的贮存寿命高效预测方法研究

Performance of "long-term storage, one shot" Equipments, such as missiles, torpedoes, degrades very slow during stockpile process, due to the stress of storage environment is extremely slight. Then investigating efficient life prediction methods, so as to save time and consume of testing, is one of most important topic in the field of storage life prediction. Aiming at the inefficiency of traditional field storage testing, Accelerated degradation testing (ADT) is introduced to improve the efficiency. However, relevant researches are focus on constant-stress and step-up-stress for ADT, and there still have large space of efficiency to be filled. Because step-down-stress is more efficient than constant-stress and step-up-stress, this project proposes a new idea, which is improving the efficiency of storage life prediction by using step-down-stress ADT. The project carried on a systemic research on step-down-stress ADT, including model, data analysis, fusion evaluation, optimal design, and validated application. Comparing to current researches, the project will shorten testing time and improve efficiency of storage life prediction further.

由于贮存环境载荷的应力量级非常小，导弹、鱼雷等"长期贮存、一次使用"装备在贮存过程中性能退化十分缓慢，因此探索高效的寿命预测方法，节省试验时间和经费，是装备贮存寿命预测领域非常重要的努力方向之一。针对传统的现场贮存方法效率低的缺点，目前已有研究通过引入加速退化试验（Accelerated Degradation Testing, ADT）进行贮存寿命预测。然而现有的研究主要采用恒定和步进的应力加载方式开展加速退化试验，试验效率仍有待提高。鉴于步降加载方式比恒定、步进加载方式的效率更高，因此本项目提出基于步降ADT实现贮存寿命高效预测的新思路，系统研究了步降ADT的建模分析、融合评估和优化设计等基础理论问题，并结合工程应用开展试验验证。与现有的寿命预测方法相比，本项目的研究将进一步缩短试验时间，提高贮存寿命预测的效率。

对于导弹、鱼雷等武器装备而言，其主要特点是“长期贮存、一次使用”，贮存在整个寿命周期中占据极大比重。贮存寿命预测是实现此类装备“合理定寿、科学延寿”的前提和关键，对提高装备完好率、充分发挥装备效益具有重大意义。传统的基于现场贮存的贮存寿命预测方法，存在耗时长、费用大、预测能力弱的缺点。.针对这一问题，目前已有研究通过引入加速退化试验（Accelerated Degradation Testing, ADT）进行贮存寿命预测。然而现有的研究主要采用恒定和步进的应力加载方式开展ADT，试验效率仍有待提高。鉴于步降加载方式比恒定、步进加载方式的效率更高，因此本项目提出基于步降ADT实现贮存寿命高效预测的新思路，系统研究了步降ADT的建模分析、融合评估和优化设计等基础理论问题，并结合工程应用开展试验验证。本项目的主要研究内容和结果包括：.（1）建立了步降ADT的寿命模型、退化模型和加速模型，用于步降ADT与产品贮存寿命之间的演化规律，并进一步建立了步降ADT的伪失效寿命极大似然估计方法，实现了步降ADT数据的建模与分析。.（2）针对步降ADT的一致性分析及融合评估问题，建立了一致性分析的量化指标，在此基础上分别提出了步降ADT的Bayes融合评估方法和MLE融合评估方法，其中前者适用于融合类似产品信息、专家经验等非数据类信息，后者适用于融合现场贮存数据等数据类信息。.（3）基于Monte Carlo仿真建立了步降ADT优化设计方法，可对应力量级、试验时间等主要试验要素进行定量优化，使试验获得更好的预测效果。该方法有效解决了传统解析优化方法推导困难的问题，易于流程化、方便工程应用。.（4）以某型压力控制器对象进行应用验证，设计并开展了压力控制器步降ADT，在较短时间内实现控制器的贮存寿命预测，同时验证本项目的优化设计、统计分析等理论和方法，建立步降ADT贮存寿命预测典型应用案例。.综上所述，本项目在装备贮存寿命预测应用需求的牵引下，系统研究了步降ADT的建模分析、一致性分析及融合评估、优化设计等理论和技术问题，并以某型压力控制器为对象进行了工程应用。项目的研究成果，对推动步降ADT这一新技术在装备贮存可靠性领域中的研究和应用，具有重要的理论与工程价值。