基于灰色理论的失效机理一致性检验方法_姚军
灰色系统理论的应用
灰色系统理论的应用灰色系统理论是一种基于不完全信息、缺乏数据和知识的系统分析方法。
它是由我国著名学者李兴钢教授于上世纪80年代提出的，是一种集数学、统计、经济、管理、环境等多学科为一体的理论体系。
在实际应用中，灰色系统理论可以通过对已有数据的预处理、模型建立、模型检验、模型应用等步骤来解决实际问题。
一、灰色系统理论的优点相比较于其他的统计与预测方法，灰色系统理论的特点主要有以下几个：1. 灰色系统理论可以通过对有限或者不确定的历史数据进行分析，得到一些有用的信息。
2. 灰色系统理论适合处理小样本、非稳态、非线性等情况下的系统分析。
3. 灰色系统理论可以得出相对较为精确但是不需过多历史数据的预测结果，这对于预测风险较高的领域非常有用。
二、灰色系统理论应用的具体场景灰色系统理论在很多领域得到了广泛应用，以下是一些典型的应用场景：1. 企业管理在企业的生产经营中，灰色系统理论可以通过对生产数据、销售数据、库存数据等进行分析，帮助企业管理人员制定合理的生产计划、销售策略和库存控制策略。
同时，灰色系统理论也能较为准确地预测某种商品的需求情况，有助于企业制定产销计划并减少存货积压。
2. 金融风险控制在金融领域，灰色系统理论可以用于控制风险，规避可能出现的金融波动和风险事件。
它可以通过大量的历史数据，去发现其中蕴含的信息和规律，并将其运用到风险控制中。
3. 能源管理对于电力、煤炭、石油等能源行业，灰色系统理论可以用于分析煤炭储量、电力供需情况、石油开采效果等问题。
同时还可以对得到了地下水位与地温的数据，预测天然气的渗透性、储量与分布规律。
4. 医疗领域在医疗领域，灰色系统理论可以用于预测疾病的流行趋势、治疗效果和疾病的概率。
同时，它也可以用于分析不同治疗方式造成的费用差异，并为医疗机构提供合理的方案。
三、灰色系统理论的应用案例以下是几个具体的应用案例：1. 预测手机销售某通讯公司通过调查与分析了解到，在某一段时间内销售的手机数量与之前销售的时间和数量有关系。
灰色系统理论概述
灰色系统理论概述一、本文概述本文旨在对灰色系统理论进行全面的概述和探讨。
灰色系统理论，作为一种专门研究信息不完全、不明确、不确定系统的新兴学科，自其诞生以来，已经在众多领域，如经济管理、预测决策、生态环保等，展现出其独特的优势和强大的应用价值。
本文首先简要介绍了灰色系统理论的基本概念、发展历程和主要特点，然后详细阐述了灰色系统理论的核心内容，包括灰色预测、灰色决策、灰色关联分析等方面。
本文还将对灰色系统理论的应用领域和前景进行展望，以期能够为广大读者提供一个全面、深入的灰色系统理论概述，并激发更多学者和研究人员对该领域的兴趣和探索。
二、灰色系统理论的基本原理灰色系统理论是一种专门研究信息不完全、不明确的系统的理论。
它的基本原理主要包括灰色关联分析、灰色预测模型和灰色决策等。
这些原理的核心思想是利用已知信息，通过灰色理论的处理方法，挖掘系统的内在规律，从而实现对系统的有效描述和预测。
灰色关联分析是灰色系统理论中的一种重要方法。
它通过计算系统中各因素之间的关联度，揭示因素之间的内在联系和动态变化过程。
这种方法对于处理信息不完全、数据不规则的系统尤为有效，能够帮助我们更好地理解系统的结构和行为。
灰色预测模型是灰色系统理论的另一个核心原理。
它利用少量的、不完全的信息，通过建立灰色微分方程或灰色差分方程，实现对系统发展趋势的预测。
灰色预测模型具有预测精度高、计算简便等优点，广泛应用于经济、社会、工程等多个领域。
灰色决策是灰色系统理论在决策领域的应用。
它通过分析决策问题中的灰色信息，结合灰色关联分析和灰色预测模型等方法，为决策者提供科学、合理的决策依据。
灰色决策注重决策过程的系统性和整体性，有助于提高决策的科学性和准确性。
灰色系统理论的基本原理包括灰色关联分析、灰色预测模型和灰色决策等。
这些原理为我们提供了一种全新的视角和方法来理解和处理信息不完全、不明确的系统。
通过运用这些原理，我们可以更好地揭示系统的内在规律，实现对系统的有效描述和预测，为决策和实践提供有力支持。
西安工程大学学报2023年总目次
西安工程大学学报2023年总目次Ә纺织科学与工程亚麻短纤维增强硅橡胶复合材料的力学性能周子祥,等第1期(1) 新媒体广告推送方式对服装购买意愿的影响周 捷,等第1期(6) 台湾高山族传统服饰中的刺绣针法赖文蕾,等第1期(14) 基于K A N O 模型的冲锋衣口袋款式需求周 捷,等第2期(1) 基于P S O 的G P C -P I D 的细纱机锭速控制算法王延年,等第2期(9) B i O B r 光热超疏水涂层制备及其防冰除冰性能张彩宁,等第3期(1) 基于C u NW s /A g NWs /棉纺织品的疏水性可穿戴压力传感器屈银虎,等第3期(7) P B O 纤维湿法非织造材料热压工艺李志刚,等第3期(15) 基于逆向工程的青年女性夜跑服设计薛 媛,等第3期(21) 可活动式男体立裁人台手臂的研制方法对比许 珂,等第3期(28) 基于岭回归的改良 新唐装 款式设计周 捷,等第4期(1) 基于感知风险与感知价值的婚纱租赁接受意愿影响因素张云鹤,等第4期(8) 服装品牌社交电商平台宣传策略对消费者购买意愿的影响:以小红书为例冯润榴,等第4期(16) 基于深度置信网络的缝纫平整度客观评价模型胡 胜,等第4期(25) 基于图像特征的纱线条干均匀度实时检测宋栓军,等第4期(32) 改进自抗扰下的细纱机卷绕系统控制策略廉继红,等第4期(40) Ә环境工程·化学化工面向I G B T 模块的冷却方式及微通道冷却在I G B T 中的应用研究吴曦蕾,等第1期(21) 自然条件下水冷捕获量的建模与验证孙铁柱,等第1期(38) 有机氟丙烯酸树脂/S i O 2超疏水涂层的制备与性能赵亚梅,等第1期(46) 低共熔溶剂辅助酶法制备稀有人参皂苷C K 樊雨柔,等第1期(54) 纳米Z r O 2/Z n -A l -C 涂层在模拟地热水中的防腐性能余 嵘,等第1期(62) R s -198液体有机菌肥制备及其促生性能研究朱双喜,等第1期(71) 好氧颗粒污泥对活性黑5染料的降解陈 希,等第2期(32) 基于A i r p a k 的某建筑工地活动板房室内热环境数值模拟狄育慧,等第2期(40) 延河底泥的重金属分布特征和生态风险评价王理明,等第2期(47) 酿酒酵母启动子的克隆及特性表征孙琳琳,等第3期(51) 复合微生物腐解菌剂的制备及其菌渣堆肥性能李方向,等第3期(59) 蒸发冷却空调水质及处理方法的适用性黄 翔,等第3期(66) I n 2S 3/U i O -67异质结的构筑及可见光催化清除C r (Ⅵ)和R h B 袁童乐,等第4期(64) MA -S A S -H E MA 三元共聚物的合成及其阻垢性能余 嵘,等第4期(74) Ә电子信息与机电工程基于改进U N e t 模型的原棉杂质图像分割方法许 涛,等第1期(77) 含典型缺陷的风电塔筒环焊缝强度分析成小乐,等第1期(84)动态调整蚁群算法启发因子的A G V 路径规划沈丹峰,等第1期(93) 基于改进E S O 的柔性机械臂自抗扰-滑模组合控制朱其新,等第1期(103) 智能投影电视意象耦合造型仿生设计高小针,等第1期(112) 基于纵向阻抗的变压器虚拟相位保护夏经德,等第2期(54) 电网频率控制的新型三电平光储一体机王 刚,等第2期(63) 自适应变分模态分解与R C N N -3结合的扬声器异常声分类方法周静雷,等第2期(71) 基于B P 神经网络的电磁阀多目标优化设计沈丹峰,等第2期(79) 渐进式深度网络下盲运动图像去模糊方法王晓华,等第3期(74) 改进D *算法下的无人机三维路径规划汪小帅,等第3期(83) 多尺度混合注意力网络的图像超分辨率重建李云红,等第3期(92) 融合直觉模糊灰色理论的制造云服务Q o S 评价方法陈 君,等第3期(101) 基于双源自适应知识蒸馏的轻量化图像分类方法张凯兵,等第4期(82) 结合先验知识与深度强化学习的机械臂抓取研究缪刘洋,等第4期(92) 基于浸入与不变自适应的机械臂轨迹跟踪控制方法汤元会,等第4期(102) 局部遮荫下基于I P &O -S S A 的M P P T 控制研究王延年,等第4期(110) 改进D e e p L a b V 3+下的轻量化烟雾分割算法陈 鑫,等第4期(118) 基于新型特征增强与融合的雾天目标检测方法朱 磊,等第6期(106) 用于自动驾驶的双注意力机制语义分割方法王延年,等第6期(114) 优化脉振高频信号注入的P M S M 无位置传感器控制方法张 蕾,等第6期(121) T 型受限微通道内液滴生成特性数值模拟袁越锦,等第6期(129) 联合边界感知和多特征融合的点云语义分割方法卢 健,等第6期(137) 基于改进R N N 多源融合算法的网络异构信息集成管理系统李 麟,等第6期(145) 基于胶囊网络的入侵检测模型赵 旭,等第1期(119) 小数据集下基于改进QMA P 算法的B N 参数学习陈海洋,等第1期(126) 基于E f f i c i e n t F a c e N e t s 的大规模自然场景人脸识别张凯兵,等第2期(87) 多策略改进的麻雀搜索算法及应用薛 涛,等第2期(96) 多视角原型对比学习的小样本意图识别模型张晓滨,等第2期(105) Ә材料科学时效处理对20C r 渗碳钢制高速直线导轨组织及性能影响王俊勃,等第2期(17) 不同溅射气压下T i N 薄膜的制备及其性能徐 洁,等第2期(25) 包覆铜粉的制备及其电磁吸波性能刘 毅,等第3期(36) N i O 改性纳米多孔A g 电催化氧化硼氢化钠性能研究宋衍滟,等第3期(44) 不同溅射功率下C o C r F e N i C u 高熵合金涂层的耐腐蚀及其抗氧化性能王彦龙,等第4期(48) 钕钆变质镁铝基合金的固溶及时效行为杨建东第4期(56) Ә基础科学线性回归模型多变点的L A D -L A S S O 估计王 珊,等第2期(113) 引入正弦余弦算子和新自花授粉的花授粉算法张 超,等第2期(119)基于多源特征和双向门控循环单元的抗高血压肽识别贺兴时,等第3期(109) 一类具有时滞的S e l k o v 模型的H o p f 分歧分析马亚妮,等第3期(115) 具有恐惧和强A l l e e 效应的离散食饵-捕食者模型胡新利,等第4期(127) 一种具有执行器故障的非线性离散系统的迭代学习控制李丁巳,等第4期(134) 数据中心中机柜出风温度的快速模拟张 博,等第5期(1) 水蓄冷在珠三角地区数据中心应用的节能潜力分析董梓骏,等第5期(10) 间接蒸发冷却在湿热地区数据中心的节能分析马晓晨,等第5期(18) 藏区数据中心热回收式直接蒸发冷却机组的设计与测试黄 翔,等第5期(25) 数据中心气泵驱动复合冷却机组工作特性周 峰,等第5期(32) 声屏障及填料和配水协同优化对湿式冷却塔热力性能的影响步兆彬,等第5期(39) 数据中心间接蒸发冷却空调系统能效评价褚俊杰,等第5期(46) 地板下送风数据中心冷通道导流的结构研究许陆顺,等第5期(53) 基于模型预测控制的数据中心水蓄冷冷却系统节能优化模型郑浩然,等第5期(61) 回热式间接蒸发冷却地区适应性的数值模拟徐 鹏,等第5期(69) 基于线性S VM 算法的云数据中心蓄电池状态预测杨玉丽,等第5期(77) 数据中心送风冷通道的导流构件结构优化巩 莉,等第5期(83) 室内工况对蒸发冷凝气泵热管复合空调的影响王 飞,等第5期(92) 高热流密度多热源冷却用相变换热冷板实验研究刘 凯,等第5期(99) 基于全生命周期成本的装配式高效制冷机房设计凌荣武,等第5期(107)Ә建筑环境与舒适健康过渡季高校教室短期热经历对热舒适与热适应的影响蒋 婧,等第6期(1) 夏热冬冷地区办公建筑空气源热泵与太阳能复合供暖系统运行特性邓淑丹,等第6期(8) 基于G R A -P S O -B P 神经网络的办公建筑负荷率及冷冻水供水温度预测马静静,等第6期(17) 间歇用能特征下的干湿式地板辐射供暖热性能对比周文杰,等第6期(26) 传统村落微气候环境模拟应用与空间优化 以汉中市乐丰村为例李 晶,等第6期(34) 冬季产后女性热偏好及其影响因素王丽娟,等第6期(42) 中国不同地区居民节能意识影响因素调查常皓冉,等第6期(50) Ә电力安全与智能装备关键技术输电线路中污秽复合绝缘子异常发热研究曹 雯,等第6期(60) 恶劣环境下多参量融合的断路器操动机构辅助开关研究邱鹏锋,等第6期(69) 电力系统中全光纤电流传感器的研究进展高 超,等第6期(78) 光伏组件覆雪层的自然融化脱落条件朱永灿,等第6期(89) 直流微网中双有源桥变换器精确直接功率控制叶育林,等第6期(96)。
基于灰色理论的软件测试质量评价方法
基于灰色理论的软件测试质量评价方法
费清春;史莹莹;王卫蔚
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2016(035)003
【摘要】针对软件测试质量如何评价的问题,指出软件测试适合灰色理论应用,根据软件测试一般过程建立了软件测试质量模型,提出了基于灰色关联分析的软件测试质量评价方法.结果表明:该方法理论上先进,技术上可行,评价结果客观,为解决软件测试质量评价提供了一种新方法.
【总页数】4页(P110-112,117)
【作者】费清春;史莹莹;王卫蔚
【作者单位】南京电子技术研究所,江苏南京210039;南京电子技术研究所,江苏南京210039;中国电子科技集团公司第二十八研究所,江苏南京210007
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.5
【相关文献】
1.软件测试质量评价方法 [J], 李军锋;顾滨兵;李海浩
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灰色关联分析及其应用的研究
根据灰色关联度的特性 对灰色 T 型关联度模型和灰色斜率关联度模型进行了改 使其克服现有模型存在的一些缺陷 最后 将改进的关联度模型应用于江苏省科技投入与经济增长的关联分析
验证了所建模型的有效性与实用性 关键词 灰色系统 灰色关联分析 模型 改进 科技投入 经济增长
i
灰色关联分析及其应用的研究
ABSTRACT
2
可接近性
南京航空航天大学硕士学位论文
极性一致性
的序列构成
灰关联差异信息空间则是灰关联分析的依据[2] 它是以各因素的样本数据为依
灰色关联分析是一种多因素统计分析方法
1
贫信息 不确定系统为研究对象 主要通过对 部分已知信
息 的生成 开发 提取有价值的信息 实现对系统运行行为 演化规律的正确
灰色关联分析及其应用的研究
难以找到典型的分布规律 往往计算量大 过程复杂繁琐 可能出现量化结果与 定性分析结果不符的现象 导致系统的关系和规律遭到歪曲和颠倒 灰色关联分 析方法从某种程度上弥补了上述缺憾 它对样本量的多少和样本有无规律都同样 适用 而且计算量小 应用十分方便 而且分析的结果一般与定性分析相吻合[1] 因此 灰关联分析是系统分析中很有独特优势 比较实用和可靠的一种分析方法 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统诸因素间的影响程度或 因素对系统主行为的贡献程度的一种方法 灰色关联度是灰色关联分析的基础和 工具 是灰色系统的 细胞 灰色关联度描述了系统发展过程中 因素间相对 变化的情况 也就是变化大小 方向和速度的相对性 相对变化基本一致 则认 为两者关联度大 反之 两者关联度就小 关联度是事物之间 因素之间关联性 的 量度 它通过从随机性的序列中找到关联性 从而为因素分析 预测的精 度分析提供依据 为决策提供基础 为主要因素的判断提供方法途径 因此 关 联度模型及其计算方法的研究具有十分重要的意义 自然成为灰界学者广为关注 的焦点 成为灰色系统研究领域最为活跃的分支之一
灰色系统理论在变形分析中不确定性研究
毕业设计 [论文]题目：灰色系统理论在变形分析中应用研究系别：专业：测绘工程姓名：学号：指导教师：XXXXXXX大学2010年5月25日在现代测量工程的实践和科学研究活动中，变形监测占有十分重要的地位。
科学、实时、准确地分析和预报建筑物、构筑物的变形有着很重要的意义。
灰色系统理论主要研究“小样本不确定问题”，具有多学科的综合性、交叉性和抽象性，在贫信息、少数据的情况下有着其独到的优势，在变形分析中也得到了越来越广泛地应用。
本文针对这一应用需求，立足于灰色系统理论，将灰色模型应用于高速公路变形监测分析与预报中，主要研究工作包括：（1）分析了当前变形分析与预报的主要方法与手段，比较了灰色系统理论应用于变形分析的优势。
在此基础之上，对灰色系统理论进行了分析与探讨。
（2）从灰色预测与灰色建模原理入手，分析了灰色单点的GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型。
（3）本文结合唐津高速沉降监测数据实例，以Matlab7为工具，将文中的唐津高速沉降监测数据进行模拟，分析并预测。
关键词：灰色系统理论、变形分析、GM（1,1）、精度The deformation monitoring is becoming more and more important in the fields of practicing and researching of modern survey engineering．It is significant to analyze and forecast the exact building deformation monitoring in time．The Grey System Theory,which has multi-subject synthesis,intersection and abstraction,manly deals with the uncertain system with small samples．It has its only advantage in the condition of poor information and data,which has been used more and more in deformation monitoring．Considering this requirement,this paper based on the Grey System Theory,using the Grey Model in the Tangjin freeway deformation analyze and forecast,The main work and originalities are as follows：At first,analysis of the current deformation analysis and prediction of the main ways and means to compare the grey system theory in the Deformation of advantages. On this basis,the gray system theory is analyzed and discussed.Secondly,based on the grey forecast and Grey Modeling,analyze GM(1,1) model,residual GM(1,1)model.Last,This paper combined with the data sample of Tangjin freeway settlement deformation,with the tool of Matlab7,to simulation,analysis and forecasting.Keyword: Grey System Theory,Deformation Analysis,GM(1,1),Accuracy.目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)第1章绪论 (4)1.1 引言 (4)1.2 变形监测概述 (5)1.2.1 变形监测的内容、目的和意义 (5)1.2.2 变形监测的原理与方法 (5)1.3 变形分析与预测模型研究现状 (6)第2章变形分析的几种方法 (7)2.1 变形网（监测网）的变形分析方法 (7)2.2 几种典型的变形分析方法 (9)2.2.1 多元线性回归 (9)2.2.2 非线性回归 (12)2.2.3 回归分析的优缺点 (13)第3章灰色系统理论 (15)3.1 灰色系统理论概述 (15)3.2 数据生成 (15)3.2.1 累加生成 (15)3.2.2 累减生成 (16)3.2.3 紧邻均值生成序列 (16)3.3 灰色系统理论的建模 (17)3.3.1建模的一般步骤 (17)3.3.2数据检验及预处理 (17)3.3.3 灰色系统模型 (18)3.3.4 灰色模型的精度检验 (20)3.4 灰色预测 (21)3.4.1 灰色数列预测 (21)第4章基于GM(1,1)模型的变形实例分析 (23)4.1 已知观测点观测数据 (23)4.3 GM(1,1)变形模型的建立 (23)第5章结论 (27)参考文献 (28)致谢 (29)附录计算实例的程序代码 (30)第1章绪论1.1 引言变形是自然界普遍存在的现象，它是指变形体在各种荷载作用下，其形状、大小及位置在时间域和空间域的变化。
基于灰色聚类法和灰色关联分析的大坝安全评价
基于灰色聚类法和灰色关联分析的大坝安全评价丁立;田林亚;范雷刚;乔素强【摘要】大坝安全评价是一项复杂的综合评价，针对大坝安全评价中存在信息不完全确定的特点，将灰色系统理论中的灰色聚类法和灰色关联分析法应用到大坝安全评价中。
以大坝基础工程部位的安全状况作为评价对象，建立评价指标和评价标准体系。
通过实例计算与分析表明，两种方法在安全评价结果方面表现出了良好的一致性，且评价结果与实际情况相符，将两种方法用于大坝安全评价是可行和有效的。
%Dam safety evaluation is a complex and comprehensive evaluation ,according to the characteristics of incomplete information in dam safety evaluation .The grey clustering method and grey relational analysis method are applied to the dam safety evaluation .With the security situation of dam foundation engineering parts as evaluation object ,a system of evaluation index and standard is established .Through the practical calculation and analysis ,it indicates that results of two methods in the safety evaluation show a good consistency ,and the evaluation results are consistent with the actual situation ,of which the two kinds for dam safety evaluation and feasible and effective .【期刊名称】《测绘工程》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】5页(P66-69,73)【关键词】大坝安全评价;灰色聚类法;灰色关联分析;评价指标【作者】丁立;田林亚;范雷刚;乔素强【作者单位】河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 210098;河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 210098;河海大学地球科学与工程学院，江苏南京210098;国网北京经济技术研究院徐州勘测设计中心，江苏徐州 221005【正文语种】中文【中图分类】X924大坝是调控水资源时空分布、优化水资源配置的重要工程设施，也是江河防洪工程体系的重要组成部分［1］。
基于灰色预测的加速试验机理一致性判定方法_潘晓茜
２０１３年６月第３９卷第６期北京航空航天大学学报Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ ａｎｄ ＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓＪｕｎｅ ２０１３Ｖｏｌ．３９ Ｎｏ．６ 收稿日期：２０１２－０７－１３；网络出版时间：２０１２－１２－１０ １７：０９ 网络出版地址：ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２６２５．Ｖ．２０１２１２１０．１７０９．００４．ｈｔｍｌ 作者简介：潘晓茜（１９８７－），女，北京人，助理工程师，ｐａｎｘｉａｏｘｉ１９８７＠ｙｅａｈ．ｎｅｔ．基于灰色预测的加速试验机理一致性判定方法潘晓茜（中国电子科技集团电子科学研究院，北京１０００４１） 康 锐（北京航空航天大学可靠性与系统工程学院，北京１００１９１） 摘 要：确定失效机理一致性条件是保证加速试验正确性的前提之一．由于现有的一致性判定方法只能利用加速试验数据，不能指导加速试验设计，因此需要一种基于强化试验数据的一致性判定方法．针对工程中强化试验数据少的特点，选取可以处理少数据的灰色预测，给出了一致性判定的新方法及流程．该方法通过将灰色预测中的ＧＭ（１，１）和等维新息模型相结合，找出强化试验数据的趋势改变点，在加速试验之前得到机理一致性变化的条件．通过在加速度计中的应用案例，验证了该方法的可行性．关 键 词：加速试验；机理一致性；强化试验；灰色预测；ＧＭ（１，１）；等维新息模型中图分类号：ＴＢ １１４．３文献标识码：Ａ 文章编号：１００１－５９６５（２０１３）０６－０７８７－０５Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ｆｏｒａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｅｓｔｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｒｅｙ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＰａｎ Ｘｉａｏｘｉ（Ｃｈｉｎａ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４１，Ｃｈｉｎａ）Ｋａｎｇ Ｒｕｉ（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１９１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｏｆ ｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓｏｆ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｅｓｔｉｎｇ ｄｅｓｉｇｎ．Ｔｈｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ａｒｅｂａｓｅｄ ｏｎ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｅｓｔｉｎｇ ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｎｏｔ ｇｕｉｄｅ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｅｓｔｉｎｇ．Ｔｈｅｒｅ－ｆｏｒｅ，ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｔｅｓｔｉｎｇ ｉｓ ｎｅｅｄｅｄ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｗａｓ ｂａｓｅｄｏｎ ｇｒｅｙ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｌａｃｋ ｏｆ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｔｅｓｔｉｎｇ ｉｎ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｔｈｅ ｎｅｗ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｆｌｏｗ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｗａｓ ａｌｓｏ ｇｉｖｅｎ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ＧＭ（１，１）ａｎｄｅｑｕａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ，ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｔｅｓｔｉｎｇ ｗａｓ ｆｏｕｎｄ，ａｓ ｗｅｌｌａｓ ｔｈｅ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｂｅｆｏｒｅ ｔｈｅ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｅｓｔｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｂｙ ａｐｒａｃｔｉｃａｌ ｅｘａｍｐｌｅ ｏｎ ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｅｓｔｉｎｇ；ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ；ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｔｅｓｔｉｎｇ；ｇｒｅｙ ｆｏｒｅ－ｃａｓｔｉｎｇ；ＧＭ（１，１）；ｎｅｗ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｑｕａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍｏｄｅｌ 随着科学技术的发展，高可靠长寿命产品越来越多，这使得加速试验技术越来越受到重视．加速试验中有一条基本假定，即：失效机理的一致性．它是指在不同的应力水平下产品的物理或化学变化过程有相同的本质［１］．满足该假定是保证加速试验结果正确性的前提，因此需要对一致性的判定方法进行研究．目前，国内外判定一致性的方法有３种：基于加速模型参数不变的方法［２－５］，基于统计的方法［６－９］，基于试验观察的方法［１０－１２］．现有的３种一致性判定方法都有各自的优点和局限性，但他们有一些共同的缺点，即：产品或应力水平复杂时缺乏说服力［１］；均为加速试验做完之后的验证，无法在加速试验之前进行判定从而指导加速试验．这就需要一种基于强化试验数据的一致性判定方法．在工程中强化试验数据往往很少，而灰色理论正是处理少数据不确定性问题的理论［１３－１５］．因此，本文引入灰色理论中的灰色预测方法对产品的强化试验数据进行处理，得到一种新的一致性判定方法．该方法能克服现有方法只能事后验证的缺陷，只需要很少的数据就可以进行判定，并且可以广泛应用于各种产品．本文给出了该方法在某加速度计中的应用实例．１ 灰色预测少数据的不确定性被称为灰性，灰色理论处理的正是灰性问题．灰色预测是基于灰色动态模型（ＧＭ，Ｇｒｅｙ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｍｏｄｅｌ）的预测．“预测未来”本质上是个灰色问题，因为一个未出现的、没有诞生的未来系统，必然是既有已知信息、又有未知信息的系统，且处于连续变化的动态之中．灰色预测具有需要的原始数据少，计算简单，不需要多因素数据，既可以用于近期、短期预测，也可用于中长期预测，以及精度较高的优点．本文尝试用灰色预测对强化试验数据进行处理，因为灰色预测可以通过较少的数据发现和掌握系统发展规律，从而也可以判断系统的规律何时发生变化．１．１ 基于ＧＭ（１，１）的灰色预测方法ＧＭ（１，１）是包含单变量的一阶微分方程构成的模型，是最常用的一种定量灰色预测．ＧＭ（１，１）模型是对原始数据序列作一次累加生成（ＡＧＯ，Ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ），使生成序列呈一定规律．设序列ｘ（０）为ｘ（０）＝（ｘ（０）（１），ｘ（０）（２），…，ｘ（０）（ｎ）），其中ｎ为样本数．对ｘ（０）进行一阶累加生成，即１－ＡＧＯ，得ｘ（１）（ｋ）＝∑ｋｉ＝１ｘ（０）（ｉ） ｋ＝１，２，…，ｎ（１）ｘ（１）＝（ｘ（１）（１），ｘ（１）（２），…，ｘ（１）（ｎ））（２） 设Ｚ（１）为ｘ（１）的紧邻均值序列，即Ｚ（１）（ｋ）＝０．５ｘ（１）（ｋ）＋０．５ｘ（１）（ｋ－１）ｋ＝２，３，…，ｎ（３）Ｚ（１）＝（Ｚ（１）（２），Ｚ（１）（３），…，Ｚ（１）（ｎ））（４）则ＧＭ（１，１）的灰微分方程模型为ｘ（０）（ｋ）＋ａＺ（１）（ｋ）＝ｂ（５）其中，ａ为发展系数；ｂ为灰色作用量．ａ反映了数据的发展态势．ｂ是从输出序列中挖掘出来的数据，反映论数据变化的关系，去确切内涵是灰的．灰色作用量是内涵到外延的具体体现，它的存在是区别灰色模型和一般输入输出模型（黑箱模型）的分水岭，也是灰色系统观的重要标志［１５］．记参数列：θ＾＝［ａ，ｂ］Ｔ，用最小二乘法估计θ＾．令Ｂ＝［－Ｚ（１），Ｅ］＝－０．５（ｘ（１）（２）＋ｘ（１）（１））１－０．５（ｘ（１）（３）＋ｘ（１）（２））１－０．５（ｘ（１）（ｋ）＋ｘ（１）（ｋ－１））熿燀燄燅１（６）Ｙ＝ｘ（０）（２）ｘ（０）（３）ｘ（０）（ｎ熿燀燄燅）（７）则θ＾＝［ａ，ｂ］Ｔ＝（ＢＴＢ）－１ ＢＴＹｄｘ（１）ｄｔ＋ａｘ（１）＝ｂ为ＧＭ（１，１）模型的白化方程，通过ａ，ｂ可以求出白化方程的时间响应函数（白化方程的解）为ｘ＾（１）（ｋ＋１）＝ｘ（０）（１）－ｂ（）ａｅ－ａｋ＋ｂａ（８）通过累减还原可得ｘ（０）的预测序列：ｘ＾（０）（ｋ＋１）＝ｘ＾（１）（ｋ＋１）－ｘ＾（１）（ｋ）＝（１－ｅａ）ｘ（０）（１）－ｂ（）ａｅ－ａｋ（９）上式即为ＧＭ（１，１）模型的预测公式．ＧＭ（１，１）模型有一定的适用范围，适用范围跟发展系数ａ有关，计算出ａ值后需考虑ａ的取值［１６］：１）当－ａ≤０．３时，ＧＭ（１，１）可用于中长期预测；２）当０．３＜－ａ≤０．５时，ＧＭ（１，１）可用于短期预测；３）当０．５＜－ａ≤０．８时，ＧＭ（１，１）做短期预测应十分谨慎；４）当０．８＜－ａ≤１时，应采用残差修正ＧＭ（１，１）模型；５）当－ａ＞１时，不宜采用ＧＭ（１，１）模型．１．２ 基于等维新息模型的预测方法［１６］在任何一个灰色系统的发展过程中，随着时间的推移，将会不断地有一些随机扰动或驱动因素进入系统，使系统的发展相继受其影响．虽然，ＧＭ（１，１）模型可以作为长期预测模型，但真正具有实际意义、精度较高的仅仅是ｘ（０）（ｎ）以后的一两个数据，其他更远的数据不是预测数据而是规划性的数据．可以认为越往未来发展，ＧＭ（１，１）８８７北京航空航天大学学报 ２０１３年 模型计算的预测数据，其预测意义就越小．随着系统的发展，老数据的信息意义将逐步降低，在不断补充新信息的同时，及时地去掉老信息，建模序列更能反映系统在目前的特征．尤其是系统随着量变的积累，发生质的飞跃或突变时，与过去的系统相比，已是面目全非．去掉已根本不可能反映系统目前特征的老数据，显然是合理的．此外，不断地进行新陈代谢，还可以避免随着信息的增加，建模运算量不断增大的困难．ＧＭ模型的建模数据允许做不同的取舍，但必须等距、相邻、不得有跳跃．在选择建模数据时以最新的实际数据作为参考点，去掉最老的数据，保持数列等维，依次建模，这样建立的模型称为等维新息模型．等维新息模型的预测效果较好，因为它递补的是系统的实际数据，用信息来调整模型．２ 基于灰色预测的一致性判定方法基于灰色预测的加速退化机理一致性判定方法的基本思想是：对产品的强化试验数据进行等维新息模型预测，将预测值和实际值进行比较，观察残差是否发生显著变化，若残差发生显著变化，说明产品的发展趋势发生了改变，产品已经发生了质的变化，也就可以认为此时产品的机理发生了变化．基于灰色预测的加速退化机理一致性判定流程如图１所示．３ 理想试验验证设理想序列１，２如表１、表２所示．表１ 理想序列１序号１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ １０ １１ １２ １３数据１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ １０ １１ １２ １３表２ 理想序列２序号１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ １０ １１ １２ １３数据１ ２ ３ ４ ５ ６ ８ １０ １２ １４ １６ １８ ２０ 选择等维新息模型的维度为４，按上述方法用ＭＡＴＬＡＢ对理想序列１，２进行ＧＭ（１，１）模型灰色预测．两个序列各数据段的发展系数如表３、表４所示．表３ 理想序列１各数据段灰色预测的发展系数原始数据序号１～４ ２～５ ３～６ ４～７ ５～８ａ－０．３３０－０．２４９－０．１９９－０．１６６－０．１４３原始数据序号６～９ ７～１０ ８～１１ ９～１２ １０～１３ａ－０．１２５－０．１１１－０．１００－０．０９１－０．０８３图１ 基于灰色预测的加速退化机理一致性判定流程表４ 理想序列２各数据段灰色预测的发展系数原始数据序号１～４ ２～５ ３～６ ４～７ ５～８ａ－０．３３０－０．２４９－０．１９９－０．２４２－０．２４９原始数据序号６～９ ７～１０ ８～１１ ９～１２ １０～１３ａ－０．１９９－０．１６６－０．１４３－０．１２５－０．１１１ 可以看出，两个理想序列的发展系数－ａ均小于０．５，因此可以用ＧＭ（１，１）模型进行短期预测．两组理想序列的预测值及残差如表５、表６所示．表５ 理想序列１的预测值、真实值以及残差原始数据序号预测值ｘ＾（０）真实值ｘ（０）残差值ｘ＾（０）－ｘ（０）１～４ ５．５３４ ５ ０．５３４２～５ ６．４０１ ６ ０．４０１３～６ ７．３２１ ７ ０．３２１４～７ ８．２６７ ８ ０．２６７５～８ ９．２２９ ９ ０．２２９６～９ １０．２００ １０ ０．２００７～１０ １１．１７８ １１ ０．１７８８～１１ １２．１６０ １２ ０．１６０９～１２ １３．１４５ １３ ０．１４５１０～１３ １４．１３３０８ 理想序列１，２的残差值曲线如图２所示．从图２中可以看出，理想序列１的残差值没有显著变化，因此可以认为理想序列１没有突变；理想序列２的残差值在第７个点发生显著变化，因此可９８７ 第６期 潘晓茜等：基于灰色预测的加速试验机理一致性判定方法以认为理想序列１在第７个点发生突变．这与实际情况相符，理想序列１符合方程ｙ＝ｘ，没有发生突变；理想序列２的前６个点符合方程ｙ＝ｘ，而从第６个点往后符合方程ｙ＝ｘ／２，也就是在第７个点发生突变．由此可见，灰色预测可以准确地发现数据的突变点．表６ 理想序列２的预测值、真实值以及残差原始数据序号预测值ｘ＾（０）真实值ｘ（０）残差值ｘ＾（０）－ｘ（０）１～４ ５．５３４ ５ ０．５３４２～５ ６．４０１ ６ ０．４０１３～６ ７．３２１ ８－０．６７９４～７ １０．０００ １０ ０．０００５～８ １２．８０２ １２ ０．８０２６～９ １４．６４２ １４ ０．６４２７～１０ １６．５３５ １６ ０．５３５８～１１ １８．４５８ １８ ０．４５８９～１２ ２０．４００ ２０ ０．４００１０～１３ ２２．３５６ａ 理想序列１ｂ 理想序列２图２ 理想序列１，２的残差值变化４ 应用实例本文以某加速度计为例，用灰色预测的方法对其强化试验数据进行处理给出其机理一致性条件．４．１ 加速度计强化试验方案对加速度计进行高温步进应力试验．起始温度为６０℃，步长为１０℃，温度变化速率不超过５℃／ｍｉｎ，每一步长停留时间为１ｈ，确保加速度计的温度达到热平衡后对加速度计进行在线功能测试以及离线性能参数精度测试．加速度计强化试验步骤：１）高温步进应力试验前，按照四点法测试计算加速度计的零偏（Ｋ０）、标度因数（Ｋ１）和非线性系数（Ｋ２），记录数据．２）加速度计处于非工作状态，设定剖面进行试验．在每一级温度达到保持时间使温度达到热平衡后，将加速度计通电进行功能测试，并记录在＋１ｇ和－１ｇ下的信号输出；将加速度计恢复到常温，并从温箱中取出进行离线精度测试，测试计算得到加速度计的Ｋ０，Ｋ１和Ｋ２．如果功能测试信号输出正常，则放到温箱中继续下一步进应力试验；若测试信号输出异常，则停止试验．３）如果试验达到温箱设备极限，则试验结束．４．２ 一致性判定结果加速度计的强化试验数据如表７所示．表７ 加速度计强化试验数据温度／℃保持时间／ｈ加速度计状态６０ １非工作状态７０ １非工作状态１７０ １非工作状态 选择等维新息模型的维度为４，按上述方法用ＭＡＴＬＡＢ对Ｋ０，Ｋ１进行ＧＭ（１，１）模型灰色预测．两个序列各数据段的发展系数如表８、表９所示．表８ Ｋ０各数据段灰色预测的发展系数原始数据序号１～４ ２～５ ３～６ ４～７ ５～８ａ－０．０１５ ０．００００．００７ ０．００２ ０．０３２原始数据序号６～９ ７～１０ ８～１１ ９～１２ １０～１３ａ０．０１７－０．００７ ０．０２９ ０．０３４ ０．０３０表９ Ｋ１各数据段灰色预测的发展系数原始数据序号１～４ ２～５ ３～６ ４～７ａ０．０００ ０５３ ０．０００ ０２６ ０．０００ ０５３ ０．０００ ０４２原始数据序号５～８ ６～９ ７～１０ ８～１１ａ－０．０００ ５９５－０．００１ ３５２－０．００２ ７１６－０．００４ ５４１原始数据序号９～１２ １０～１３ａ－０．００４ ３０４－０．００５ １６７ 可以看出，Ｋ０，Ｋ１序列的发展系数－ａ均小于０．３，因此可以用ＧＭ（１，１）模型进行短期和中长期预测．Ｋ０，Ｋ１序列的预测值及残差如表１０、表１１所示．Ｋ０，Ｋ１的残差值曲线如图３所示．从图３中可以看出，Ｋ０的残差值在第６个点发生显著变化，因此可以认为Ｋ０的发展趋势在０９７北京航空航天大学学报 ２０１３年 第６个点发生了突变，第６个点对应的温度是１００℃，即机理在１００℃的时候发生了变化；Ｋ１的残差值在第８个点发生显著变化，可以认为Ｋ１的发展趋势在第８个点发生了突变，第８个点对应的温度是１２０℃，即机理在１２０℃的时候发生了变化．在工程中，为了保证产品的机理不变，在制定加速试验条件时可以更加保守，因此要选择１００℃作为机理变化的温度点，加速试验的最高温度不应超过１００℃．表１０ Ｋ０的预测值、真实值以及残差原始数据序号预测值ｘ＾（０）真实值ｘ（０）残差值ｘ＾（０）－ｘ（０）１～４ １．３３６ １．２９４ ０．０４２２～５ １．０００ １．２９８－０．２９８３～６ １．２８４ １．２９－０．００６４～７ １．２９０ １．２１７ ０．０７３５～８ １．１９０ １．２４８－０．０５８６～９ １．２１０ １．２３４－０．０２４７～１０ １．２５０ １．１７６ ０．０７４８～１１ １．１４９ １．１５４－０．００５９～１２ １．１１０ １．１０６ ０．００４表１１ Ｋ１的预测值、真实值以及残差原始数据序号预测值ｘ＾（０）真实值ｘ（０）残差值ｘ＾（０）－ｘ（０）１～４ ０．８５０ ４７５ ０．８５０ ５２９－０．０００ ０５４２～５ ０．８５０ ４９６ ０．８５０ ４２６ ０．０００ ０７０３～６ ０．８５０ ４００ ０．８５０ ４５７－０．０００ ０５７４～７ ０．８５０ ３９９ ０．８５１ ４３９－０．００１ ０４０５～８ ０．８５１ ７８８ ０．８５２ ７６－０．０００ ９７２６～９ ０．８５３ ８５８ ０．８５６ ０７３－０．００２ ２１５７～１０ ０．８５８ ０７０ ０．８６０ ５３６－０．００２ ４６６８～１１ ０．８６４ ２６２ ０．８６３ ４７８ ０．０００ ７８４９～１２ ０．８６７ ４５７ ０．８６９ ４６４－０．００２ ００７ａ Ｋ０ｂ Ｋ１图３ Ｋ０，Ｋ１残差值变化５ 结束语综上所述，灰色预测可以有效地检验强化试验数据的突变点，进而找出加速退化机理一致性的边界条件．在检验过程中发现，灰色预测需要的数据量非常少，因此可以有效地解决工程实际中强化试验数据量少的问题，使得加速试验条件可以在加速试验之前进行检验，为正确的设计加速试验奠定了基础．参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）［１］Ｐａｎ Ｘｉａｏｘｉ，Ｈｕａｎｇ Ｘｉａｏｋａｉ，Ｃｈｅｎ Ｙｕｎｘｉａ，ｅｔ ａｌ．Ｃｏｎｎｏｔａｔｉｏｎｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｆｏｒ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｅｓｔｉｎｇ［Ｃ］／／ＰＨＭ－２０１１Ｓｈｅｎｚｈｅｎ Ｃｏｎｆｅｒ－ｅｎｃｅ．Ｓｈｅｎｚｈｅｎ：ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ，２０１１：１－７［２］Ｈｕ Ｊ Ｍ，Ｂａｒｋｅｒ Ｄ，Ｄａｓｇｕｐｔａ Ａ，ｅｔ ａｌ．Ｒｏｌｅ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ－ｍｅｃｈａ－ｎｉｓｍ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｅｓｔｉｎｇ［Ｊ］．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｎ－ｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，１９９３，３６（４）：３９－４５［３］郭春生，谢雪松，马卫东，等．加速试验中失效机理一致性的判别方法［Ｊ］．半导体学报，２００６，２７（３）：５６０－５６３Ｇｕｏ Ｃｈｕｎｓｈｅｎｇ，Ｘｉｅ Ｘｕｅｓｏｎｇ，Ｍａ Ｗｅｉｄｏｎｇ，ｅｔ ａｌ．Ａ ｆａｉｌｕｒｅ－ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｅｓｔｉｎｇ［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒｓ，２００６，２７（３）：５６０－５６３（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［４］Ｃｕｉ Ｈｅｌｅｎ．Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｃｙｃｌｅ ｔｅｓｔ ａｎｄ ｃｏｆｆｉｎ－ｍａｎｓｏｎ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｐａｃｋａｇｉｎｇ［Ｃ］／／Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄＭａｉｎｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ Ａｎｎｕａｌ．Ａｌｅｘａｎｄｒｉ－ａ，ＶＡ，Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ：Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｓ Ｉｎｃ，２００５：５５６－５６０［５］张春华．步降应力加速寿命试验的理论和方法［Ｄ］．长沙：国防科学技术大学研究生院，２００２Ｚｈａｎｇ Ｃｈｕｎｈｕａ．Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｔｅｐ－ｄｏｗｎ－ｓｔｒｅｓｓ ａｃ－ｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｌｉｆｅ ｔｅｓｔｉｎｇ［Ｄ］．Ｃｈａｎｇｓｈａ：Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＤｅｆｅｎｓｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００２（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［６］周源泉，翁朝曦，叶喜涛．论加速系数与失效机理的不变的条件（Ｉ）———寿命型随机变的情况［Ｊ］．系统工程与电子技术，１９９６（１）：５５－６７Ｚｈｏｕ Ｙｕａｎｑｕａｎ，Ｗｅｎｇ Ｚｈａｏｘｉ，Ｙｅ Ｘｉｔａｏ．Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ａｃｃｅｌｅｒ－ａｔｅｄ ｆａｃｔｏｒ ａｎｄ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｆｏｒ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ（Ｉ）—ｔｈｅ ｃａｓｅ ｆｏｒ ｌｉｆｅｔｉｍｅ ｉｓ ａ ｒａｎｄｏｍ ｖａｒｉａｂｌｅ［Ｊ］．Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉ－ｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，１９９６（１）：５５－６７（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［７］周源泉，翁朝曦，叶喜涛．论加速系数与失效机理的不变的条件（ＩＩ）———失效为计数过程的情况［Ｊ］．系统工程与电子技术，１９９６（３）：６８－７５Ｚｈｏｕ Ｙｕａｎｑｕａｎ，Ｗｅｎｇ Ｚｈａｏｘｉ，Ｙｅ Ｘｉｔａｏ．Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ａｃｃｅｌｅｒ－ａｔｅｄ ｆａｃｔｏｒ ａｎｄ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｆｏｒ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ（ＩＩ）—ｔｈｅ ｃａｓｅ ｆｏｒ ｆａｉｌｕｒｅ ｆｏｌｌｏｗｓ ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ［Ｊ］．Ｓｙｓ－ｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，１９９６（３）：６８－７５（ｉｎ Ｃｈｉ－ｎｅｓｅ）［８］孙祝岭．失效机理不变的一个条件［Ｊ］．电子产品可靠性与环境试验，２００８，２６（４）：６－８Ｓｕｎ Ｚｈｕｌｉｎｇ．Ａ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｆｏｒ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ［Ｊ］．Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｔｅｓｔｉｎｇ，２００８，２６（４）：６－８（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）（下转第７９７页）１９７ 第６期 潘晓茜等：基于灰色预测的加速试验机理一致性判定方法５ 结 论本文以方形房间为环境，进行了３Ｄ路径规划仿真，结果表明：基于ＭＩＬＰ的路径规划新算法能使Ｃｉｔｙ－Ｃｌｉｍｂｅｒ有效避开所有障碍，在３Ｄ房间环境内完成从一个表面到另一表面的路径规划．参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）［１］Ｘｉａｏ Ｊ，Ｓａｄｅｇｈ Ａ，Ｅｌｌｉｏｔ Ｍ，ｅｔ ａｌ．Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓｗｉｔｈ ｗａｌｌ ｃｌｉｍｂｉｎｇ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００５ＩＥＥＥ／ＡＳＭＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｉｎｔｅｌｌｉ－ｇｅｎｔ Ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ．Ｍｏｎｔｅｒｅｙ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥ，２００５：４３８－４４３［２］Ｘｉａｏ Ｊ，Ｓａｄｅｇｈ Ａ．Ｃｉｔｙ－Ｃｌｉｍｂｅｒ：ａ ｎｅｗ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｗａｌｌ－ｃｌｉｍｂｉｎｇ ｒｏｂｏｔｓ，ｃｈａｐｔｅｒ １８，ｃｌｉｍｂｉｎｇ ａｎｄ ｗａｌｋｉｎｇ ｒｏｂｏｔｓ：ｔｏ－ｗａｒｄｓ ｎｅｗ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｍ］．Ｖｉｅｎｎａ，Ａｕｓｔｒｉａ：Ｉ－Ｔｅｃｈ Ｅｄｕｃａ－ｔｉｏｎ ａｎｄ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，２００７：３８３－４０２［３］禹建丽，张晓梅，程思雅，等．爬壁机器人路径规划研究［Ｊ］．系统仿真学报，２００９，２１（１５）：４７４８－４７５１Ｙｕ Ｊｉａｎｌｉ，Ｚｈａｎｇ Ｘｉａｏｍｅｉ，Ｃｈｅｎｇ Ｓｉｙａ，ｅｌ ａｌ．Ａｐｐｒｏａｃｈ ｏｎｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ ｃｌｉｍｂｉｎｇ ｒｏｂｏｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｙｓｔｅｍ Ｓｉｍ－ｕｌａｔｉｏｎ，２００９，２１（１５）：４７４８－４７５１（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［４］︶ＵＧＵＲ Ａ．Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｏｎ ａ ｃｕｂｏｉｄ ｕｓｉｎｇ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ［Ｊ］．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２００８，１７８（１６）：３２７５－３２８７［５］Ｆｕ Ｚｈｕａｎｇ，Ｚｈａｏ Ｙａｎｚｈｅｎｇ，Ｑｉａｎ Ｚｈｉｙｕａｎ，ｅｔ ａｌ．Ｗａｌｌ－ｃｌｉｍｂ－ｉｎｇ ｒｏｂｏｔ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ ｔｅｓｔｉｎｇ ｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌ ｏｉｌｃａｎ ｗｅｌｄｂａｓｅｄ ｏｎ ｖｏｒｏｎｏｉ ｄｉａｇｒａｍ［Ｃ］／／ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒ－ｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＩＥＥＥ，２００６：２７４９－２７５３［６］岳荣刚，王少萍．一种爬壁机器人的动力学建模［Ｊ］．北京航空航天大学学报，２０１３，３９（５）：６４０－６４４Ｙｕｅ Ｒｏｎｇｇａｎｇ，Ｗａｎｇ Ｓｈａｏｐｉｎｇ．Ｄｙｎａｍｉｃ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｆｏｒ ａｃｌｉｍｂｉｎｇ ｒｏｂｏｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕ－ｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，２０１３，３９（５）：６４０－６４４（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［７］Ｋａｌｍáｒ－Ｎａｇｙ Ｔ，Ｄ Ａｎｄｒｅａ Ｒ，Ｇａｎｇｕｌｙ Ｐ．Ｎｅａｒ－ｏｐｔｉｍａｌ ｄｙ－ｎａｍｉｃ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ａｎ ｏｍｎｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｒｏｂｏｔ［Ｊ］．Ｒｏｂｏｔ ＆Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００４，４６（１）：４７－６４［８］Ｏｇａｔａ Ｋ．Ｄｉｓｃｒｅｔｅ－ｔｉｍｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｍ］．Ｓｅｃｏｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ．Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ：Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ，１９９５：３１２－３２１［９］Ｒｉｃｈａｒｄｓ Ａ，Ｈｏｗ Ｊ Ｐ．Ａｉｒｃｒａｆｔ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｃｏｌｌｉ－ｓｉｏｎ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｕｓｉｎｇ ｍｉｘｅｄ ｉｎｔｅｇｅｒ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ２００２Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ａｎ－ｃｈｏｒａｇｅ，ＡＫ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥ，２００２：１９３６－１９４１（编 辑：赵海容櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫櫫）（上接第７９１页）［９］孙祝岭．失效机理不变的假设检验［Ｊ］．电子产品可靠性与环境试验，２００９，２７（２）：１－５Ｓｕｎ Ｚｈｕｌｉｎｇ．Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ ｔｅｓｔｉｎｇ ｆｏｒ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｅｃｈａ－ｎｉｓｍ［Ｊ］．Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＴｅｓｔｉｎｇ，２００９，２７（２）：１－５（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［１０］吴鸿兵，林震．某电容器加速贮存寿命试验设计研究［Ｊ］．环境适应性和可靠性，２００７（５）：１７－２１Ｗｕ Ｈｏｎｇｂｉｎｇ，Ｌｉｎ Ｚｈｅｎ．Ｄｅｓｉｇｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｃｅｒｔａｉｎ ｃａｐａｃｉ－ｔｏｒ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｓｔｏｒａｇｅ ｌｉｆｅ ｔｅｓｔｉｎｇ［Ｊ］．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＡｐａｒｔａｂｉｌｉｔｙ＆Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ，２００７（５）：１７－２１（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［１１］朱立群，李敏伟，刘慧丛，等．高强度钢表面镀锌、镉层加速腐蚀试验研究［Ｊ］．航空学报，２００６，２７（２）：３４１－３４６Ｚｈｕ Ｌｉｑｕｎ，Ｌｉ Ｍｉｎｗｅｉ，Ｌｉｕ Ｈｕｉｃｏｎｇ，ｅｔ ａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ａｃｃｅｌ－ｅｒａｔｅｄ ｃｏｒｒｏｓｉｏｎ ｔｅｓｔ ｏｆ ｚｉｎｃ，ｃａｄｍｉｕｍ ｃｏａｔｉｎｇ ｏｎ ｈｉｇｈｓｔｒｅｎｇｔｈ ｓｔｅｅｌ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃａ ｅｔ Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２００６，２７（２）：３４１－３４６（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［１２］Ｋｉｍ Ｊｕｎｇｗｏｏ，Ｙｏｏｎ Ｄｏｎｇｃｈｅｏｌ，Ｊｅｏｎ Ｍｉｎｓｅｏｋ，ｅｔ ａｌ．Ｄｅｇｒａ－ｄａｔｉｏｎ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ａｎｄ ｆａｉｌｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｎｉ－ＢａＴｉＯ３ｂａｓｅ－ｍｅｔａｌ ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ ｃｅｒａｍｉｃ ｃａｐａｃｉｔｏｒｓ ｕｎｄｅｒ ｈｉｇｈｌｙａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｌｉｆｅ ｔｅｓｔ［Ｊ］．Ｃｕｒｒｅｎｔ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｐｈｙｓｉｃｓ，２０１０，１０（５）：１２９７－１３０１［１３］Ｄｅｎｇ Ｊｕｌｏｎｇ．Ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ ｇｒｅｙ ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．Ｓｙｓ－ｔｅｍｓ ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｌｅｔｔｅｒｓ，１９８２，１（５）：２８８－２９４［１４］邓聚龙．灰色系统基本方法［Ｍ］．２版．武汉：华中科技大学出版社，２００５：２－４Ｄｅｎｇ Ｊｕｌｏｎｇ．Ｔｈｅ ｐｒｉｍａｒｙ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｇｒｅｙ ｓｙｓｔｅｍ ｔｈｅｏｒｙ［Ｍ］．２ｎｄ ｅｄ．Ｗｕｈａｎ：Ｈｕａｚｈｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｐｒｅｓｓ，２００５：２－４（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［１５］刘思峰，党耀国，方志耕．灰色系统理论及其应用［Ｍ］．北京：科学出版社，２００４Ｌｉｕ Ｓｉｆｅｎｇ，Ｄａｎｇ Ｙａｏｇｕｏ，Ｆａｎｇ Ｚｈｉｇｅｎｇ．Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ａｐｐｌｉ－ｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｒｅｙ ｓｙｓｔｅｍ ｔｈｅｏｒｙ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｐｒｅｓｓ，２００４（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［１６］李小燕．基于灰色理论的电力负荷预测［Ｄ］．武汉：华中科技大学，２００７Ｌｉ Ｘｉａｏｙａｎ．Ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｐｏｗｅｒ ｌｏａｄ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｒｅｙｔｈｅｏｒｙ［Ｄ］．Ｗｕｈａｎ：Ｈｕａｚｈｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００７（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）（编 辑：娄 嘉）７９７ 第６期 岳荣刚等：基于混合整数线性规划的爬壁机器人路径规划。
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北 京 航 空 航 天 大 学 学 报 Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｂ ｅ ｉ ｉ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｏ ｆ Ａ ｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ａ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ ｊｇ ｙ
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基于灰色理论的失效机理一致性检验方法
姚 军 王 欢 苏 泉
（ ） 北京航空航天大学 可靠性与系统工程学院 ，北京 １ ０ ０ １ ９ １
基于统计方法及基于试验观察３种常见的失 摘 要 ：针对基于加速模型 参 数 不 变 、 发现 ３ 种方法均需要 加 速 试 验 数 据 来 对 失 效 机 理 一 致 性 进 效机理一致性检验方法进行研究 ， 行检验 ， 不能事先为加速试验提供理论指导 ； 提出了一种基于灰色理论的失效机理一致性检验 方法 ， 该方法可用预试验数据进行失效机理一致性检验 ， 为加速试验制定最高应力台阶提供理 论指导 ； 结合某型光电编码器预试验数据对该方法进行实例验证 ， 得出 １ ７ ５℃ 附近为失效机理 变化点 ， 并与基于统计的方法进行对比； 最 后， 对 产品 进 行 失效机 理 分析， 利用扫描电镜分析 （ ） 结果验证该方法的正确性 ． Ｓ ＥＭ， Ｓ ｃ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ Ｍ ｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｅ ｇ ｐ 关 键 词 ：灰色理论 ；失效机理 ；一致性检验方法 ；发光二极管 ；光敏三极管 中图分类号 ：Ｖ ２ １ ６． ５ （ ） 文献标识码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １ ０ ０ １ ５ ９ ６ ５ ２ ０ １ ３ ０ ６ ０ ７ ３ ４ ０ ５ － － －
长寿命产品的寿命 ， 通常 为尽快预测高可靠 、 采用加速试验 ． 它通过提高应力的方式加速产品 的失效 ， 从而根据 高 应 力 下 产 品 的 寿 命 来 外 推 正 为了保证这种统计推断的 常应力下产品的 寿 命 ． 准确性 ， 产品在正 常 应 力 和 加 速 应 力 下 必 须 具 有 相同的失效机理 ， 这是进行加速寿命试验设计的
；网络出版时间 ： ： ２ ０ １ ２ ０ ６ １ ３ ２ ０ １ ２ １ ２ １ ０ １ ７ ０ ９ 收稿日期 ： － － － － ： ／ ／ ／ 网络出版地址 ｗｗｗ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｎ ｅ ｔｋ ｃ ｍ ｓｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ１ １． ２ ６ ２ ５． Ｖ． ２ ０ １ ２ １ ２ １ ０． １ ７ ０ ９． ０ ０ ５． ｈ ｔ ｍ ｌ ， 男， 陕西西安人 ， 副教授 ， １ ９ ７ １－ ） ａ ｏ ２ ｕ ｎ １＠ｓ ｉ ｎ ａ ． ｃ ｏ ｍ． 作者简介 ：姚 军 （ ｙ ｊ
［ ３］
该方法适用范围更广泛 ． 这种方法 两种方法相比 ， 也有缺点 ， 主要表现为 ： ① 统计方法的假设物理意 义不明确 ， 没有从 物 理 的 角 度 给 出 变 异 系 数 与 机 理的关系 ； ② 目前 统 计 方 法 只 能 用 于 加 速 试 验 数 只能用于事后检验 ， 不能在加速试验之前对其 据， 进行理论指导 ． 材料是任何产 品 的 物 质 基 础 ， 产品的失效在 广义上一般都可 归 结 为 材 料 失 效 ． 失效机理的变 在某种确定的外因 （ 应 化是材料本身属性的变化 ， 力、 温度 、 介质等 ） 条件下 ， 只呈现出某种确定的材 料属 性 ． 因 此， 若 外 因 到 达 失 效 机 理 变 化 点， 材料 如合 内部会发生某种物 理 化 学 或 结 构 上 的 变 化 （ ， 金的同素异构过 程 、 树脂的玻璃化过程等） 致使 材料属性发生变化 ， 引起产品的失效机理变化 ， 表 征到 宏 观 结 构 就 是 产 品 被 测 性 能 参 数 的 突
］ ７－８ 灰色理 论 是 一 种 处 理 少 数 据 不 确 定 性 问 变［ ．
未有一个统一的认识 ； 第二 ， 该方法只适用于某几 适用范围较局限 ． 类包含激活能的加速模型 ， 第二类是基于试验观察的失效机理一致性检 主要包括直接观察法、 化 学 分 析 法、 显微 验方 法 ， 镜观察法 ３ 种 ． 例如 ， 包亦望等人在研究钛化物陶 瓷的高温蠕变行 为 与 失 效 机 理 时 ， 对钛化物样品 的常温和高温 ８ ０ ０， １ ０ ０ ０， １ １ ０ ０， １ ２ ０ ０℃ 断 口 进 行 来判别钛化物陶瓷的 了扫描电镜微观 分 析 比 较 ， 失效机理一致 性 与加速试验失效机理一致性 ． ， 检验方法相比 试验观察的方法适用范围更广泛 ，
基于灰色理论的失效机理一致性检验方法 第 ６ 期 姚 军等 ：
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、 逆幂率 、 艾林模型的失效机理一致性 ． 郭春生 ｓ ｏ ｎ 等人对 二 极 管 ３ Ｄ Ｇ １ ３ ０进行１ ５ ０～３ １ ０℃ 的 序 进 应力加速试验时 发 现 在 失 效 机 理 不 发 生 改 变 时 ， 电子器件失效敏感参数的退化速率与施加应力的 负倒数遵从指数 关 系 ， 从而确定了失效机理一致 的应力范围 该 方 法 缺 点 在 于： 第 一， 失效机理 ． 激活能是否随温度变化 ， 学术界尚 不变的情况下 ，
１］ 重要前提 ［ ．
目前 ， 关于加 速 试 验 失 效 机 理 一 致 性 检 验 方
２］ 法的研究 ， 主要分为三类 ［ 第一类是基于加速 模 ．