数控系统pcb在偏压应力下的加速寿命试验数据分析研究开题报告

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1、学院毕业设计开题报告学生姓名:学#:专业:设计题目PCB在偏压应力下的加速寿命试验数据分析研究指导教师：年月曰毕业设计开题报告1.本课题的研究意义，国内外研究现状、水平和发展趋势1研究意文PCB(PrintedCircuitBoard),中文名称为印制电路板,又称印刷线路板，是重要的电子部件，是电子元器件的支撑体，是电子元器件电气连接的载体。由于它是采用电子印刷术制作的，故被称为乍卩刷吨路板。PCB应用范围相当广泛，包括计算机、通信终端、消费电子、汽车电子、工业控制、医疗仪器、国防、航空航天等领域。PCB的出现避免了人工接线的差错；实现了自动插装、焊接和检测；

2、保证电子整机产品的质量和可靠性；提高劳动生产率，降低生产成本，方便维修。为了了解产品的性能和可靠性水平，就要进行产品的寿命试验。即在一批产品中选取一定数量的样品，在实际使用过程中进行跟踪，或在实验室模拟实际使用过程中的主要条件，在人工控制的条件下进行试验，记录下样品的失效时间(即寿命)和原因。由于PCB属于高可靠、长寿命的产品。其寿命可达数万小时以上，即使进行数年试验，也可能没有失效，或只有一、二个失效。另一方而，国际间经济的竞争口趋激烈，产品更新换代的速度愈來愈快。因此人们需要在较短时间内知道PCB的质量信息，这就要求改进通常的寿命试验方法，以期在较短的试验

3、时间内，获得较多的失效样品，加速寿命试验正是适应这种需要孕育产生的。所谓偏压应力加速寿命试骑，是指在保持失效机理不变的条件下，提高产品偏置电压进行试验，来加速PCB的失效。对失效数据，利用统计方法进行分析，就可以得到PCB性能指标和可靠性指标的估计，从而了解产品的质量。对PCB进行加速寿命试验研究的意义在于可以在短期内知道PCB质量信息，从而改进PCB质量，节约生产成本，保持产品竞争力。2国内外加速寿命试验研究现状分析从历史发展来看，统计分析先于最优设计，只有建立起数据处理的统计方法之后，才会提岀如何估计得更准的优化设计问题。国外对加速寿命试验统计分析的研究，

4、始于六十年代。由于恒加试验相对比较简单，首先发展起来的是恒加试验数据的统计分析方法。尽管恒加试验每组样品是在加速应力水平下进行的，但每组试验条件是固定不变的，因此通常的统计方法完全可用，即可获得每组条件下产品寿命分布参数的估计，再利用高斯一马尔可夫定理得到加速寿命方程中未知参数的估计，进而外推出正常应力水平下产品寿命分布中参数的估值。随着恒加试验统计分析理论的建立，恒加试验在实际中的应用也得到很大发展。加速寿命试验在七十年代传入我国，由于其巨大的应用价值，引起了各方而的关注。特别是近十几年，恒加试验方法已在我国电子、机械等行业屮获得大量应用,取得了很大成效，并

5、于81年颁布了恒加试验的9个国家标准(GB2689.I—81,GB2689.2—81,GB2689.3—81,GB2689.4—81)。1985年茹诗松和他的学生，利用指数分布场合有序统计量的特性，给出了指数分布场合，步加试验统计分析的新方法。1987年殷向康和沈宝屮推导出威布尔分布场合序加试验对应的分布函数，从而给出了参数MLE。王玲玲等(1995)也研究了对数正态分布场合序加试验的统计分析。费鹤良等(1991)将统计分析方法用在I古I体铉电解电容器序加试骑上。加速寿命试验中的参数常常要求满足一定的约束条件，对于序加试验数据，汤银才和费鹤良(1994)用Ba

6、yes方法给出了满足约束条件的新估计。毕业设计开题报告1.本课题的基本内容，预计可能遇到的困难，提出解决问题的方法和措施基木内容：1、熟练使用c+VLabview软件，熟练掌握迭代求解方法/矩阵计算方法。2、掌握可靠性基本概念，掌握失效分布函数、可靠度函数、产品寿命特征的估算方法。3、掌握产品恒定应力加速寿命试验统计模型（寿命分布模型和加速寿命模型）4、分析偏置电压对PCB失效的影响，构建PCB在偏压应力下的加速寿命试验统计模型。5、掌握Weibull分布场合恒加试验的线性估计方法。6、利用Weibull场合下恒加试验的统计推断方法对加速寿命试验统计模型进行参

7、数估计和可靠性评估。可能遇到的困难：1、在加速寿命试验屮，可能出现少数失效甚至零失效的现象，这给基于数据处理方法的传统可靠性分析和评定带来困难。2、如何构建PCB在偏压应力下的可靠性模型经行可靠性评估。解决问题的方法和措施：1、目前针对小样木等情形，存在的数据处理方法有最小二乘法、极大似然等数据处理方法，因此通过分析函数的特点和函数模型选择适应的处理方法。例如最小二乘法的公式：注：以下“平”是指某参数的算数平均值。女山X平一一x的算术平均值。1）£（X-X平）（Y-Y平）二工（XY-X平Y-XY平+X平Y平）二£XY-X平£Y-Y平£X+nX平Y平二工XY-n

8、X平Y平-nX平Y平+nX平Y平=LX