可靠性试验目的不同，方案设计也不同，本文重点介绍可靠性鉴定试验方案是如何设计的？

 

可靠性鉴定试验是为了考核产品可靠性是否达到了规定的可靠性要求，由订购方用有代表性的产品在规定条件下所做的试验，并以此作为批准设计定型的依据之一，是一种抽样检验。

 

由于抽样检验是通过检查样本的质量来判断整批产品质量状况的，所以可能会犯以下两类错误：①将合格产品批误判为不合格产品批，称为第1类错误；②将不合格产品批误判为合格产品批，称为第2类错误。犯第1 类错误时会使生产方受损失，所以称犯这类错误的概率为生产方风险，一般用α表示，犯第2类错误时会使使用方受损失，所以称犯这类错误的概率为使用方风险，一般用β表示。

 

 

理想的抽样检验方案要求α=β=0 ，但这样的试验方案不存在。 因为要使α=0 即绝不可把合格批误判为不合格批，这只要把任一批产品都判为合格即可，但这样β增大，反之，要使β=0，就会导致α增大，此外试验还受时间、经费、试验资源等条件约束，因此在实际工作中常常是生产方和使用方共同协商和权衡来制定试验方案。

 

 

对于产品的某一被检验参数θ（如寿命、平均故障间隔时间、可靠度、成功率等）给出两个值θ1和θ0（θ0>θ1）。当样本参数的平均值大于θ0时，为了保护生产方利益，应该以大概率接收整批产品，记L（θ）为接收概率，即要求平均值>θ0时

当平均值≤θ1时，为保护使用方的利益，应以小概率接收整批产品，即要求平均值≤θ1时

根据这两个条件就可确定抽样检验的试验方案。以上是可靠性鉴定试验方案制定的基本思路，所有可靠性鉴定试验方案的制定都遵循这个原理。

 

那么针对具体的成败型产品（二项分布或超几何分布）该如何操作呢？

下面以二项分布为例简单介绍方案制定过程。首先给出联立方程组：

 

 

式中n是样本量，c是最大失效数，r是失效数，α是生产方风险，β是使用方风险，p0为可接受质量（1-可靠度上限），p1可允许不合格质量（1-可靠度下限）。

 

 

抽样方案的制定过程就是由α、β、p0和p1来确定n和c的过程。以上方程是非线性整数方程组，没有解析解，只能通过计算机仿真、遍历或试数法求近似解。

在GB5080.5《设备可靠性试验成功率的验证试验方案》中给出了常用的试验方案，而实际过程中的情况若不符合标准规定，则需计算机程序来求解。

 

 

例：某型导弹由对其设计定型阶段的自主飞行可靠度提出可靠度下限0.62的要求，而对其可靠度上限提出了0.80的要求。由于该型导弹的费用昂贵．应尽可能使用较少数量的产品进行鉴定。经与甲方协商，同意使用30%左右的高风险方案。所以，设计鉴定试验方案的另一个约束条件是尽量使双方在试验中承担的风险接近30%。由于标准中没有满足此条件的方案，因此将上述条件带入到方程组中，可得

通过计算机程序求解上述方程组可得,当n=9,c=2的时候能够满足试验要求，此时生产方风险α为26.18%，使用方风险β为27.13%。