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請教如何運用附表: 無失效情況下試驗數及可靠度信賴水準 [複製鏈接]

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樓主
發表於 2012-5-8 15:50:03 |只看該作者 |倒序瀏覽

有誰知道如何運用此附表 ? 感謝 !
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沙發
發表於 2012-5-8 17:12:45 |只看該作者
本帖最後由 hlperng 於 2012-5-8 18:51 編輯

這張表是以二項式為基礎推導出來的,在可靠度與信賴水準需求下,規劃無失效時所需的試件數量。
例如可靠度需求為0.9,信賴水準需求為95%,則不允許任何失效時需要試件數量為29件。

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發表於 2012-5-8 19:19:49 |只看該作者
本帖最後由 hlperng 於 2012-5-8 20:30 編輯

(1- Confidence) = R ^n
試件數量 = n

n ≥ ln (1 - C) / ln R

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發表於 2012-5-8 21:16:48 |只看該作者
請教一下~可靠度需求一般"新種類產品"如何定義?   0.9  or  更高?
EricCC.Chang

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發表於 2012-5-9 09:15:35 |只看該作者
請問這個公式與您回覆的相同 ?  謝謝 !
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發表於 2012-5-9 19:04:52 |只看該作者
Confidence 與 R 並不同

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發表於 2012-5-9 19:52:42 |只看該作者
本帖最後由 liaojenyi 於 2012-5-9 19:54 編輯

Bogey testing requires the testing duration be equal to the required life. For example, if 95% reliability is required at 200,000 kilometers of service then units being tested will be removed from testing when they fail or when they complete the equivalent of 2000,000 kilometers of testing. The sample size required to demonstrate reliability of r with a confidence level of c is
n = ln(1-c)/ln(R)

Example:
A windshield wiper motor must demonstrate 99% reliability with 90% confidence at 2 million cycles of operation. How many motors must be tested to 2 million cycles with no failures meet these requirements?

Solution:
Two hundred and thirty motors must function for 2 million cycles to demonstrate the desired level of reliability. This is shown below.

n = ln(1-0.9)/ln(0.99) = 229.1


取材自:
http://www.engineeredsoftware.com/nasa/rt_bogey.htm

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發表於 2012-5-9 20:43:51 |只看該作者
本帖最後由 hlperng 於 2012-5-10 12:06 編輯
annp 發表於 2012-5-9 09:15
請問這個公式與您回覆的相同 ?  謝謝 !

這個式子的推導過程大致如下:

從品管的角度,當不良率為 p,樣本數為 n,允收數為 d (一般為 c,因為後續公式編輯已打成 d 了),則不良數x為二項變數的累積分佈函數(CDF),亦即不良率為 p 時的允收機率可以寫為:

若改為可靠度的問題,p = 1 - R,則樣本數為 n,允收數為 d ,則失效數 x 為二項變數的累積分佈函數(CDF),亦即可靠度為 R 時的允收機率可以寫為,

當 R 為可靠度下限時,樣本數為 n、x≤d 的累積分佈函數(允收機率)為型II風險β,亦即可靠度差卻要求顧客允收的機率(消費者風險),亦即:

當允收失效數 d=0,批允收機率為:

以型II風險表示的公式為:

而消費者風險 β 與信心水準 γ 之間的關係為:
γ = 1 - β
所以:

因此可靠度規格為R、零失效試驗所需的最小樣本數為:
n = ln (1-γ) / ln R
end.





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發表於 2012-5-10 09:29:28 |只看該作者
謝謝兩位老師的解答

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發表於 2012-5-11 11:22:33 |只看該作者
請問在新產品開發階段,需要設定最小抽樣數,可靠度R值若越小,則抽樣數會較低,那怎樣的可靠度R值是比較合理的範圍,也不會影響試驗結果的可信度?一般可接受最小R值是0.8 嗎?
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