题目：基于性能退化信息的加速试验优化设计方法研究

在当今国内外可靠性工程中，长寿命高可靠性产品的寿命与可靠性评估已成为一项研究难题，加速试验技术是目前解决这一难题的关键技术之一。其中基于性能退化信息的加速退化试验技术克服了加速寿命试验只记录产品失效数据的缺点，成为可靠性试验领域的研究热点。从性能退化信息角度出发，本文分别研究了传统单应力加速退化试验优化设计、多应力加速退化试验优化设计，基于贝叶斯理论的加速退化试验优化设计和基于贝叶斯理论的序贯加速退化试验设计方法，并通过工程实例说明了本文方法的工程适用性。主要研究工作如下：1. 从综合优化试验各变量角度出发，研究传统单应力加速退化试验优化设计方法。首先研究加速试验优化设计的两类优化准则：以“预测”为目标和以“评估”为目标，建立优化目标与各变量的函数关系，以试验费用和试验变量取值范围为约束条件，明确优化问题，提出了制定具有最佳费效比试验方案的方法，然后分别给出了单应力多水平的恒定应力和步进应力加速退化试验优化设计的数值仿真算例，最后分析了方法的稳健性；2. 针对产品在实际中性能退化一般与多个应力有关的特点，提出多应力加速退化试验优化设计方法。引入实验设计（Design of Experiment）中多因素多水平的设计方法确定多应力多水平的组合搭配方式。分别以“预测”为目标和以“评估”为目标，建立优化模型，给出了两应力多水平的恒定应力和步进应力加速退化试验优化设计的仿真算例，并分析了方法的稳健性；3. 传统加速退化试验优化设计方法需要根据先验信息假定模型参数取值，当假定值与其真值偏差较大时得到的方案则不是最优方案，为避免这一缺点，提出基于贝叶斯理论的加速退化试验优化设计方法。利用先验信息确定模型参数的先验分布，建立基于信息的效用函数，以试验获得的期望信息增益最大为优化准则，利用软件WinBUGS，采用马尔科夫蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo）抽样求解目标函数，引入曲面拟合技术以获得最优解，分别给出了恒定应力和步进应力两种施加方式的贝叶斯优化设计方法；4. 从动态规划试验角度，首次引入“序贯试验”，研究基于贝叶斯理论的序贯加速退化试验设计方法。不仅利用产品的先验信息，更重视试验中获得的真实数据，以基于贝叶斯理论的加速退化试验优化设计方法为基础，研究序贯试验实施流程和序贯截尾判定规则。仿真算例表明序贯试验设计不仅可以减小参数先验分布误差对试验方案的影响，并且可以根据试验实施的具体情况提前截尾，节省试验资源和成本。5. 结合工程应用实例，阐述了加速退化试验传统优化设计方法和贝叶斯优化设计方法的具体应用。针对典型电子产品——光纤陀螺关键件超辐射发光二极管(SLD)实施的两次加速退化试验所提供的丰富的试验信息，从工程实际角度出发，利用第一次试验信息，采用本文提出的传统优化设计方法，制定了第二次加速退化试验的方案；利用第二次试验信息，采用本文提出的贝叶斯优化设计方法，详细讲述了确定模型参数先验分布、构建试验方案集合的过程，并给出了4水平的优化方案。