Hispanopedia WikiLas pruebas de vida acelerada consisten en someter un producto a condiciones ( esfuerzo , deformación , temperaturas, voltaje, frecuencia de vibración, presión, etc.) superiores a sus parámetros normales de servicio, con el fin de detectar fallos y posibles modos de fallo en un corto período de tiempo. [ 1 ] [ 2 ] Al analizar la respuesta del producto a dichas pruebas, los ingenieros pueden predecir la vida útil y los intervalos de mantenimiento del mismo. [ 3 ] [ 4 ]
En los polímeros , las pruebas pueden realizarse a temperaturas elevadas para obtener resultados en menos tiempo que a temperatura ambiente. Muchas propiedades mecánicas de los polímeros presentan una relación de tipo Arrhenius con respecto al tiempo y la temperatura (por ejemplo, la fluencia, la relajación de tensiones y las propiedades de tracción). Si se realizan pruebas cortas a temperaturas elevadas, esos datos pueden utilizarse para extrapolar el comportamiento del polímero a temperatura ambiente, evitando así la necesidad de realizar pruebas largas y, por lo tanto, costosas.
Objetivo
ALT se utiliza principalmente para acelerar las pruebas. Esto resulta especialmente útil en varios casos:
- Baja tasa de fallos: incluso al probar una muestra muy grande en condiciones normales, se obtendrían pocos o ningún fallo en un tiempo razonable.
- Larga vida útil: El producto debe ser fiable durante un tiempo mucho mayor del que se puede comprobar razonablemente en condiciones normales.
- Desgaste elevado: la causa principal de la falla ocurre durante un período prolongado. [ 5 ]
Por ejemplo, una prueba de fiabilidad en circuitos que deben durar años en condiciones de uso (alta longevidad) debería arrojar resultados en un tiempo mucho menor. Si la prueba busca estimar la frecuencia con la que se deben reemplazar los circuitos, también se aplicaría la categoría de baja probabilidad de fallo. Además, si los circuitos se desgastan por un uso gradual en lugar de un uso extremo (como un impacto repentino), se consideraría desgaste. Si un impacto repentino fue la causa principal del fallo, una prueba de vida útil altamente acelerada podría ser más apropiada.
Configurar una prueba
Diseñar una prueba implica considerar qué factores afectan al objeto de prueba, qué se sabe ya sobre el comportamiento del objeto de prueba y qué se quiere aprender de la prueba.
Condiciones de prueba
Deben considerarse todos los factores que influyen en el objeto de prueba, y las pruebas deben realizarse en distintos niveles de cada factor. Un mayor nivel de estrés acelerará la prueba, pero la causa de la falla u otra respuesta medida no debe modificarse. Por ejemplo, la fusión de componentes en un circuito alteraría la causa de la falla. Generalmente, aumentar el número de pruebas o el número de objetos de prueba en cada una mejora permite inferir con mayor precisión el comportamiento del objeto en condiciones de funcionamiento.
Cómo elegir un modelo
Un modelo es una ecuación que relaciona con precisión el rendimiento de un objeto de prueba con los niveles de tensión a los que está sometido. Esto se conoce como modelo de aceleración, donde las constantes se denominan factores de aceleración. [ 6 ] El modelo de aceleración suele estar relacionado con los tipos de materiales o componentes que se prueban. Algunas ecuaciones utilizadas para los modelos de aceleración son la de Arrhenius para la fatiga a alta temperatura, la de Eyring para la temperatura y la humedad, y el modelo de Blattau para el ciclo de temperatura .
Cuando el modelo se conoce de antemano, la prueba solo necesita identificar los parámetros del modelo; sin embargo, es necesario asegurar que el modelo utilizado haya sido debidamente verificado. Los modelos establecidos deben mostrar concordancia entre las extrapolaciones de datos acelerados y los datos observados en un rango de factores de estrés. [ 7 ]
Cuando no se conoce de antemano el modelo apropiado, o existen varios modelos aceptados, la prueba debe estimar qué modelo se ajusta mejor según el contexto de la prueba y los resultados obtenidos. Incluso si dos modelos se ajustan igualmente bien a los datos a altas tensiones, pueden diferir en órdenes de magnitud a tensiones más bajas. [ 8 ] Este problema puede abordarse mediante más pruebas en un rango mayor de tensiones; sin embargo, la causa de la falla debe permanecer inalterada. Un posible enfoque previo al experimento para minimizar esto es estimar qué datos se esperan de la prueba, ajustar un modelo a los datos y determinar si se podrían obtener conclusiones fiables si todo transcurriera según lo previsto. [ 9 ]
Factores de aceleración
Para inferir conclusiones a partir de los resultados de una prueba de vida acelerada, es necesario poder relacionar la respuesta del objeto de prueba (vida útil, corrosión , eficiencia, etc.) con los niveles de los factores de estrés aplicados a lo largo del tiempo.
La forma de considerar el efecto del tiempo depende en gran medida de lo que se esté midiendo. Por ejemplo, una prueba que mide la vida útil puede considerar solo el tiempo medio hasta la falla de los objetos de prueba, o puede intentar ajustar una distribución estadística a los datos. Esto se conoce generalmente como distribución de vida, cuya función de densidad de probabilidad representa la proporción de productos que fallan en un momento dado. [ 10 ] Varias distribuciones para este propósito son la exponencial , la de Weibull , la log-normal y la gamma . [ 11 ] En cualquier caso, los parámetros estarían relacionados con los sujetos de prueba y los niveles de los factores de estrés que se están probando.
Como ejemplo simplificado, consideremos un objeto de prueba con una distribución de vida que se aproxima a una distribución normal . Las pruebas realizadas a distintos niveles de estrés darían como resultado valores diferentes para la media y la desviación estándar de la distribución (sus parámetros). En ese caso, se utilizaría un modelo conocido o se intentaría ajustar un modelo para relacionar cómo influye cada factor de estrés en los parámetros de la distribución. Esta relación se utilizaría posteriormente para estimar la distribución de vida en condiciones de funcionamiento.
Prueba de vida acelerada con estrés escalonado
Una prueba ALT de estrés escalonado es una variante de la prueba ALT que somete un componente a múltiples niveles de estrés, uno tras otro. Los componentes que sobreviven a una prueba se someten inmediatamente a la siguiente. Estas pruebas se modelan ampliamente bajo el supuesto de que la vida útil de un producto depende únicamente del nivel de estrés actual y de la cantidad de sujetos de prueba que hayan fallado hasta el momento. [ 12 ] La prueba ALT de estrés escalonado puede incrementarse de bajo a alto, de alto a bajo o mediante una combinación de niveles. Una prueba ALT de estrés escalonado que busca extrapolar una distribución de vida a condiciones operativas constantes debe poder relacionar la distribución de vida observada bajo tensiones variables con una de tensiones constantes. [ 13 ]
Véase también
Referencias
- ↑ Nelson, W. (1980). "Pruebas de vida aceleradas: modelos de estrés escalonado y análisis de datos". IEEE Transactions on Reliability (2): 103. doi : 10.1109/TR.1980.5220742 . S2CID 35734439 .
- ↑ Spencer, FW (1991). "Métodos estadísticos en pruebas de vida aceleradas". Technometrics . 33 (3): 360– 362. doi : 10.1080/00401706.1991.10484846 .
- ↑ Donahoe, D.; Zhao, K.; Murray, S.; Ray, RM (2008). "Pruebas de vida aceleradas". Enciclopedia de análisis y evaluación cuantitativa de riesgos . doi : 10.1002/9780470061596.risk0452 . ISBN 9780470035498. S2CID 86534403 .
- ↑ Elsayed, EA (2003). "Pruebas de vida aceleradas". Manual de ingeniería de confiabilidad . págs. 415–428 . doi : 10.1007/1-85233-841-5_22 . ISBN 978-1-85233-453-6.
- ↑ Desarrollo de planes de prueba: Cómo hacerlo, G. Sharon, 19 de noviembre de 2015, https://www.dfrsolutions.com/resources/test-plan-development-how-to-do-it
- ↑ Factores de aceleración de temperatura y humedad en la vida útil de MLV, G. Caswell, https://www.dfrsolutions.com/hubfs/Resources/services/Temperature-and-Humidity-Acceleration-Factors-on-MLV-Lifetime.pdf?t=1514473946162
- ↑ Herrmann, W.; Bogdanski, N. (1 de junio de 2011). «Envejecimiento a la intemperie de módulos fotovoltaicos : efectos de diversos climas y comparación con pruebas de laboratorio aceleradas». 37.ª Conferencia de Especialistas en Fotovoltaica del IEEE de 2011. págs. 002305–002311 . doi : 10.1109/PVSC.2011.6186415 . ISBN 978-1-4244-9965-6. S2CID 20511202 .
- ↑ Sorensen, Rob (28 de mayo de 2010). "Pruebas de vida acelerada" (PDF) . Laboratorios Nacionales Sandia . Consultado el 20 de octubre de 2015 .
- ↑ "8.3.1.4. Pruebas de vida acelerada" . www.itl.nist.gov . Consultado el 20 de octubre de 2015 .
- ↑ Srivastava, PW; Shukla, R. (1 de septiembre de 2008). "Un modelo log-logístico de estrés escalonado". IEEE Transactions on Reliability . 57 (3): 431– 434. doi : 10.1109/TR.2008.928182 . ISSN 0018-9529 . S2CID 20244594 .
- ↑ "8.1.6. ¿Cuáles son los modelos básicos de distribución de la vida útil utilizados para poblaciones no reparables?" . www.itl.nist.gov . Consultado el 20 de octubre de 2015 .
- ↑ Wang, Ronghua; Sha, Naijun; Gu, Beiqing; Xu, Xiaoling (2012-06-01). "Análisis comparativo de la eficiencia para las pruebas de vida acelerada con estrés descendente y ascendente". IEEE Transactions on Reliability . 61 (2): 590– 603. doi : 10.1109/TR.2012.2182816 . ISSN 0018-9529 . S2CID 5903153 .
- ↑ Nelson, Wayne (1980-06-01). "Pruebas de vida aceleradas: modelos de estrés escalonado y análisis de datos". IEEE Transactions on Reliability . R-29 (2): 103– 108. doi : 10.1109/TR.1980.5220742 . ISSN 0018-9529 . S2CID 35734439 .
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