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一种基于材料配比和关键工艺参数改进的产品寿命增长方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一，确定关键工艺参数和关键性能参数；(1)进行试生产的正交试验将各个工艺参数作为正交表因素，采用均匀设计原则，设计每个因素的因子水平数和因子水平值，选取正交试验表，进行正交试验获得试生产的产品；(2)进行试生产产品的短时退化试验对各个试生产产品进行各种环境应力条件下的短时性能退化试验，观察并记录每个产品的各个性能参数的退化数据；(3)进行失效机理分析和选择关键性能指标对各个性能参数的退化情况进行评估，再结合产品运行的物理或化学机理，分析性能参数的退化原因，确定能表征产品可靠性状况的关键性能指标；(4)选取关键工艺参数采用正交试验的分析方法分析上述工艺参数、材料成分等因素及因素组合对产品失效影响程度的差异，由此确定关键工艺参数；步骤二，获得材料配比和关键工艺参数受控的产品的寿命数据；(1)正交试验确定了关键工艺参数后，根据产品的设计要求确定非关键工艺参数的值，并由产品材料配比和关键工艺参数的特性设计其因子水平，选择正交试验表；根据正交试验表中的试验方案进行管控试验，获得典型产品；(2)性能退化试验通过设计和实施性能退化试验，获得各个典型产品在各个测试时间点的关键性能参数的值，即获得了各个样品的性能退化数据；(3)性能退化过程建模根据产品失效机理分析的结果和退化试验获取的性能退化数据，建立失效物理模型、概率物理模型或退化轨道模型，并利用解析方法和自助仿真方法求解模型参数；(4)产品寿命预测根据正常应力下的退化模型和给定的失效阈值，计算得不同生产条件下获得的产品的寿命数据；步骤三，建立基于材料配比和关键工艺参数的产品寿命预测模型；(1)建立非线性映射关系模型将监测得到的材料配比和关键工艺参数数据作为样本的输入值，以退化试验的寿命预测值作为样本的输出值，采用统计学习方法，建立材料配比及关键工艺参数与寿命间的非线性映射关系模型；(2)模型预测误差分析非线性映射关系模型建立后，即能对给定材料配比和关键工艺参数的产品寿命进行预测；为保证精度，需对寿命预测模型的预测能力进行误差分析与验证，若不满足要求，则需通过反馈学习，改进模型；模型验证利用自助或交叉验证重采样技术；步骤四：优化材料配比和关键工艺参数，实现产品寿命增长；在时间、费用、人力、技术水平各条件的约束下，建立非线性寿命增长优化模型，并利用Gauss‑Newton法、粒子群启发式方法或/和梯度投影各类仿真和解析优化方法求解模型，得到关键工艺参数、材料配比的理想值及寿命的最优值。 |
