加速寿命試験

加速寿命試験は、短時間で欠陥や潜在的な故障モードを発見するために、通常の使用パラメータを超える条件（応力、歪み、温度、電圧、振動率、圧力など）に製品をさらして試験するプロセスです。 ^[1]^[2]このような試験に対する製品の反応を分析することで、エンジニアは製品の耐用年数とメンテナンス間隔を予測することができます。^[3]^[4]

ポリマーでは、高温でテストを行うことで、常温で得られるよりも短時間で結果を得ることができます。ポリマーの多くの機械的特性は、時間と温度に関してアレニウス型の関係を持っています (たとえば、クリープ、応力緩和、引張特性)。高温で短時間のテストを行うと、そのデータを使用して室温でのポリマーの挙動を推定できるため、長時間の、したがって費用のかかるテストを行う必要がなくなります。

目的

ALT は主にテストを高速化するために使用されます。これは、次のような場合に特に役立ちます。

低い故障率 - 通常の条件で非常に大きなサンプルをテストした場合でも、妥当な時間内に故障はほとんど発生しないか、まったく発生しません。
長寿命 - 製品は、通常の条件下で合理的にテストできる期間よりもはるかに長い期間にわたって信頼性を維持する必要があります。
高い摩耗 - 故障の主な原因は、長期間にわたって発生することです。^[5]

たとえば、使用条件で何年も持続する必要がある (長寿命) 回路の信頼性テストでは、はるかに短い時間で結果を出す必要があります。テストで回路の交換頻度を推定する必要がある場合は、低故障のカテゴリも適用できます。さらに、回路が極端な使用 (大きな突然の衝撃など) ではなく、徐々に使用することで摩耗する場合は、摩耗カテゴリが関係します。突然の衝撃が故障の主な原因である場合は、高度加速寿命テストの方が適している可能性があります。

テストの設定

テストを設計するには、テストオブジェクトに影響を与える要因、テストオブジェクトの動作について既にわかっていること、テストから何を学びたいかを考慮する必要があります。

テスト条件

テスト対象物に影響を与えると考えられるすべての要因を考慮し、各要因のさまざまなレベルでテストを実施する必要があります。ストレスレベルが高いほどテストの速度は上がりますが、故障の原因や測定されるその他の応答は変更できません。たとえば、回路内のコンポーネントが溶けると、回路が故障する理由が変わります。テストの数や各テストのテスト対象物の数を増やすと、通常、動作条件でのテスト対象物の動作を推測できる精度が高まります。

モデルの選択

モデルとは、試験対象物のパフォーマンスとそれにかかるストレスのレベルを正確に関連付ける方程式です。これは加速モデルと呼ばれ、定数は加速係数と呼ばれます。^[6]加速モデルは通常、試験対象の材料またはコンポーネントの種類に関連しています。加速モデルに使用される方程式には、高温疲労のアレニウス、温度と湿度のアイリング、温度サイクルのブラッタウモデルなどがあります。

モデルが事前にわかっている場合、テストではモデルのパラメータを特定するだけで済みますが、使用するモデルが十分に検証されていることを確認する必要があります。確立されたモデルは、さまざまなストレス要因にわたって加速データからの外挿と観測データの間で一致を示さなければなりません。^[7]

適切なモデルが事前にわからない場合、または複数の受け入れられているモデルが存在する場合、テストでは、テストの状況とテストの結果に基づいて、どのモデルが最も適合するかを推定する必要があります。 2 つのモデルが高ストレスでデータに同様に適合したとしても、低ストレスでは桁違いに異なる場合があります。^[8]この問題は、より広い範囲のストレスでより多くのテストを行うことで対処できますが、失敗の原因は変わらない必要があります。これを最小限に抑えるための可能な実験前のアプローチは、テストからどのようなデータが期待されるかを推定し、データにモデルを適合させ、すべてが期待どおりに進んだ場合に信頼できる結論を導き出せるかどうかを判断することです。^[9]

加速要因

加速寿命試験の結果から推論するには、試験対象の応答（寿命、腐食、効率など）を、時間の経過と共に適用されるストレス要因のレベルに関連付ける必要があります。

時間の影響をどのように考慮するかは、測定対象によって大きく異なります。たとえば、寿命を測定するテストでは、テスト対象の平均故障時間のみを調べる場合もあれば、統計分布をデータに当てはめようとする場合もあります。これは通常、寿命分布と呼ばれ、その確率密度関数は、特定の時間に故障する製品の割合を表します。^[10]この目的で使用される分布には、指数分布、ワイブル分布、対数正規分布、ガンマ分布などがあります。^[11]いずれの場合も、パラメータはテスト対象とテストされるストレス要因のレベルに関連しています。

簡単な例として、寿命分布が正規分布にほぼ一致するテスト対象を考えてみましょう。さまざまなストレスレベルでテストを行うと、分布の平均と標準偏差の値が異なります (そのパラメーター)。次に、既知のモデルを使用するか、モデルを適合させて、各ストレス要因が分布パラメーターにどのように影響するかを関連付けます。この関係を使用して、動作条件での寿命分布を推定します。

ステップストレス加速寿命試験

ステップストレスALTは、ALTの変形で、複数のストレスレベルで部品を次々にテストします。1つのテストを生き残った部品は、すぐに次のテストを受けます。これらは、製品の耐用年数は現在のストレスレベルと、これまでに何人のテスト対象が故障したかによってのみ決まるという仮定の下で広くモデル化されています。^[12]ステップストレスALTは、低から高、高から低、または複数のレベルの組み合わせで増加できます。一定の動作条件への寿命分布を外挿することに関心のあるステップストレスALTテストでは、変化するストレス下で観察された寿命分布を、一定のストレスの1つに関連付けることができなければなりません。^[13]

参照

参考文献

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[1] Nelson, W. (1980). 「加速寿命試験 - ステップストレスモデルとデータ分析」. IEEE Transactions on Reliability (2): 103. doi :10.1109/TR.1980.5220742. S2CID 35734439.

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[:1-9] 「8.3.1.4. 加速寿命試験」www.itl.nist.gov . 2015年10月20日閲覧。

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