Zuverlässigkeitsvorhersagen elektronischer Komponenten mittels Ausfallraten sind ein wesentlicher Bestandteil von Analysemethoden zur Bestimmung der Systemzuverlässigkeit und -sicherheit auf Hardwareebene. In dieser Arbeit werden Standards zur Zuverlässigkeitsvorhersage elektronischer Komponenten dargestellt. Hinsichtlich der Systemzuverlässigkeit werden multiplikative Modelle beschrieben, die in den Standards MIL-HDBK-217F, SAE (PREL), Telcordia (SR-332), CNET (RDF2000), Siemens (SN 29500) oder GJB/Z 299 zum Tragen kommen. Ebenso werden additive Modelle dargestellt, die in den Standards PRISM, 217Plus und FIDES Anwendung finden. Es werden statistische Methoden aufgezeigt, die es ermöglichen, Parameter der Zuverlässigkeitsmodelle zu ermitteln. Diese werden anhand von Beispielen mit einfachen und multiplen Regressionsanalysen erklärt. Es wird detailliert beleuchtet, wie die Standards aufgebaut sind und welche Einflüsse sie berücksichtigen. Besonderes Augenmerk gilt dabei der Parametrisierung und Modellierung mechanischer Belastung. Es werden sowohl diskrete als auch funktionale Zusammenhänge dargelegt und diskutiert. Die Standards werden anhand einer Beispielkomponente gegenüber gestellt und der Aussagewert bezüglich schwacher, mittlerer und starker mechanischer Belastung erörtert. Daraus resultieren Einsatzbereiche und -grenzen der Standards, die in der Arbeit benannt werden. Vorgestellt werden Softwareprogramme von Isograph (Reliability Workbench V10.1.1), RELEX (Reliability Studio 2007), ITEM (Toolkit Version 7), A.L.D. (RAM-Comander V7.0) und PRISM (System Reliability Version 1.2), die der Zuverlässigkeitsberechnung dienen. Die Programme verwenden einen oder mehrere der beschriebenen Standards zur Ermittlung der Komponenten- und Systemzuverlässigkeit.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Hinführung
1.2 Ziele und Struktur
2 Hintergründe
2.1 Beispiel
2.2 Ausfallartenanalyse
2.2.1 Induktive Ausfallartenanalyse: FMEA, FMECA, ETA
2.2.2 Deduktive Ausfallartenanalyse: FTA
2.3 Systemzustandsanalyse
2.4 Ausfallratenanalyse
3 Mathematische Grundlagen
3.1 Statistische Beschreibung der Zuverlässigkeit
3.2 Verteilungsfunktionen
3.2.1 Exponentialverteilung
3.2.2 Weibullverteilung
3.2.3 Normalverteilung
3.2.4 Log-Normal-Verteilung
3.3 Von der Komponenten- zur Systemzuverlässigkeit
3.3.1 Serienschaltung
3.3.2 Parallelschaltung
3.3.3 Heiße, warme und kalte Redundanz
3.3.4 Weitere redundante Elementanordnungen
4 Die Komponentenausfallrate
4.1 Typische Modellannahmen
4.1.1 Die konstante Ausfallrate
4.1.2 Allgemeiner Modellaufbau
4.1.3 Darstellungsweisen der Ausfallrate
4.2 Gewinnung von Daten zur Zuverlässigkeitsmodellierung
4.2.1 Auswertung von Feld- oder Testdaten
4.2.2 Physikalisch motivierte Parametrisierung des Ausfallverhaltens
4.2.3 Bestimmung der Variablen
4.2.4 Korrelationsanalysen
4.3 Einfache Regressionsanalysen
4.3.1 Qualitative Faktoren
4.3.2 Quantitative Faktoren
4.3.3 Anwendung der Korrelationsanalyse
4.3.4 Lineare Regressionsanalyse
4.3.5 Temperaturabhängigkeit
4.3.6 Arrhenius-Funktion zur Beschreibung der Temperaturabhängigkeit
4.4 Multiple Regressionsanalyse
4.4.1 Anwendung auf multiplikative Ausfallratenmodelle
4.4.2 Anwendungsbeispiel
4.4.3 Auswertung des Beispiels
4.5 Anwendungsgebiete der Standards
5 Multiplikative Modelle
5.1 MIL-HDBK-217F (Notice 2)
5.1.1 Modellaufbau
5.1.2 Berücksichtigung mechanischer Belastung
5.2 SAE (PREL 5.0)
5.2.1 Modellaufbau
5.2.2 Berücksichtigung mechanischer Belastung
5.3 Telcordia (SR-332)
5.3.1 Modellaufbau
5.3.2 Berücksichtigung mechanischer Belastung
5.3.3 Kritikpunkte
5.4 CNET (RDF 2000/UTE C80-810/IEC 62380)
5.4.1 Entwicklungsgeschichte, Komponentengruppen, Einflussgrößen
5.4.2 Modellaufbau
5.4.3 Diskussion und Kritikpunkte
5.5 BT (HRD5) und Italtel (IRPH)
5.6 Weitere Standards
6 Additive Modelle
6.1 217PLUS
6.1.1 Zur Entwicklungsgeschichte
6.1.2 Die Methodik
6.1.3 Das Komponentenmodell
6.1.4 Das Systemmodell
6.1.5 Berechnung der Vibrationsbelastung
6.1.6 Deutung und Interpretation des Einflusses mechanischer Belastung
6.1.7 Kritikpunkte
6.2 FIDES
6.2.1 Hintergrund
6.2.2 Vorgehensweise
6.2.3 Physikalische Ausfallrate eines Bauteils
6.2.4 Die Berücksichtigung mechanischer Belastung
6.2.5 Kritikpunkte
7 Vergleich
7.1 Geschichtliche Hintergründe
7.2 Erfahrungsberichte zu modernen Standards
7.3 Vergleich anhand eines Beispiels
7.4 Software zur Zuverlässigkeitsvorhersage
7.5 Charakteristische Eigenschaften der beschriebenen Standards
8 Zusammenfassung und Ausblick
8.1 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen
8.2 Ausblick
9 Anhang
9.1 Methode I des Telcordia SR-332 Standards
9.2 Methode II des Telcordia SR-332 Standards
9.3 Methode III des Telcordia SR-332 Standards
9.4 Die Berechnung der Ausfallrate eines Mikroschaltkreises nach RDF2000/IEC62380 (TR-62380, 2004)
9.5 Die Berechnung der Ausfallrate von bestückten Leiterplatinen nach RDF2000/IEC62380 (TR-62380, 2004)
9.6 Auszüge aus dem Standard 217Plus
9.7 Auszüge aus dem Standard FIDES
9.8 Softwarelösungen
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, verschiedene Verfahren zur Zuverlässigkeitsvorhersage elektronischer Komponenten systematisch darzustellen und hinsichtlich ihrer Berücksichtigung externer Einflüsse – insbesondere mechanischer Belastungen wie Vibrationen und Stöße – zu bewerten und zu vergleichen.
- Grundlagen der Zuverlässigkeits- und Ausfallratenanalyse sowie statistische Verteilungsfunktionen.
- Detaillierte Analyse klassischer, multiplikativer Standards (z.B. MIL-HDBK-217F, Telcordia SR-332).
- Untersuchung moderner, additiver Modelle (z.B. 217Plus, FIDES) und deren Modellierung von Belastungsfaktoren.
- Vergleichende Evaluierung der Standards anhand von Beispielkomponenten und empirischen Daten.
- Vorstellung und Anwendung gängiger Softwaretools zur rechnergestützten Zuverlässigkeitsvorhersage.
Auszug aus dem Buch
4.1.1 Die konstante Ausfallrate
Die konstante Ausfallrate entspricht einer exponentiell verteilten Ausfallwahrscheinlichkeit, siehe Abbildung 3.1..Dies ist eine stark vereinfachende Annahme, denn: «Aus Lebensdauertest und Ausfällen im Feld lässt sich häufig ein bestimmtes zeitliches Verhalten der Ausfallrate ermitteln. Das grundlegende Schema stellt die sogenannte „Badewannenkurve“ dar» (Meyna & Pauli, 2003).
Beschrieben werden kann dieser Verlauf beispielsweise durch die Addition zweier Weibullverteilungen mit den Parametern b1 = 0,5 , b2 = 5 und T = 1, siehe Abbildung 4.1.
Birolini (1991) teilt die Badewannenkurve in drei Bereiche auf:
- Bereich I: Phase der Frühausfälle (Frühausfallphase, burn in-Phase): λ(t) nimmt rasch ab. Ausfälle in dieser Phase lassen sich in der Regel auf Materialschwächen, Qualitätsschwankungen in der Fertigung oder Anwendungsfehler (Dimensionierung, Prüfung, Bedienung usw.) zurückführen.
- Bereich II: Phase der Ausfälle mit konstanter Ausfallrate: λ(t) ist näherungsweise konstant und gleich λ. In dieser Phase treten die Ausfälle meistens plötzlich und rein zufällig auf.
- Bereich III: Phase der Verschleißausfälle (Spätausfallphase): λ(t) steigt mit zunehmender Betriebszeit immer schneller an. Ausfälle in dieser Phase sind auf Alterung, Abnützung, Ermüdung usw. zurückzuführen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Einführung in das Thema der Zuverlässigkeitsvorhersage und Definition der Ziele sowie der Struktur der Diplomarbeit.
2 Hintergründe: Einordnung der Zuverlässigkeitsvorhersage in den Kontext technischer Risikoanalysen und Vorstellung gängiger Analyseformen.
3 Mathematische Grundlagen: Erläuterung der für die Arbeit notwendigen statistischen Definitionen, Verteilungsfunktionen und Systemkonfigurationen.
4 Die Komponentenausfallrate: Beschreibung der Modellannahmen, Datenquellen und statistischen Methoden (Regressionsanalysen) zur Bestimmung von Ausfallraten.
5 Multiplikative Modelle: Detaillierte Darstellung klassischer Standards wie MIL-HDBK-217F, Telcordia SR-332 und RDF2000, die auf multiplikativen Modellen basieren.
6 Additive Modelle: Vorstellung modernerer Ansätze wie 217PLUS und FIDES, die sich durch einen additiven Modellaufbau auszeichnen.
7 Vergleich: Vergleichende Analyse der verschiedenen Standards anhand von Praxisbeispielen, Erfahrungsberichten und Softwareanwendungen.
8 Zusammenfassung und Ausblick: Fazit der Arbeit und Einschätzung zukünftiger Entwicklungen im Bereich der Zuverlässigkeitsmodellierung.
Schlüsselwörter
Zuverlässigkeitsvorhersage, elektronische Komponenten, Ausfallrate, mechanische Belastung, Vibrationsbelastung, MIL-HDBK-217F, 217Plus, FIDES, statistische Methoden, Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse, Systemzuverlässigkeit, Qualitätsfaktoren, Umwelteinflüsse, Standardisierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht Methoden zur Vorhersage der Zuverlässigkeit elektronischer Komponenten, insbesondere im Hinblick auf deren Verhalten unter mechanischer Belastung (wie Vibrationen oder Stöße).
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die Untersuchung deckt die mathematischen Grundlagen, die Beschreibung von Ausfallraten durch verschiedene Standards (multiplikative und additive Modelle) sowie die praktische Anwendung dieser Standards in der Industrie ab.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie unterschiedliche internationale Standards mechanische Einflüsse bei der Berechnung der Zuverlässigkeit berücksichtigen, und ihre Eignung für sicherheitskritische Anwendungen zu bewerten.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden zur Auswertung verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine Literaturanalyse der Handbücher sowie statistische Methoden wie einfache und multiple Regressionsanalysen, um Zusammenhänge zwischen Umgebungsparametern und Ausfallraten zu modellieren.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die mathematischen Grundlagen, die methodische Herleitung der Komponentenausfallrate sowie die detaillierte Vorstellung und kritische Diskussion multiplikativer und additiver Standards.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren diese Arbeit?
Die Arbeit wird maßgeblich durch die Begriffe Zuverlässigkeitsvorhersage, Ausfallratenmodelle (multiplikativ/additiv), mechanische Belastung und Prozessfaktoren definiert.
Wie unterscheiden sich multiplikative und additive Modelle in diesem Kontext?
Multiplikative Modelle (wie MIL-HDBK-217) basieren primär auf der Multiplikation von Einflussfaktoren, während additive Modelle (wie FIDES oder 217Plus) auch additive Anteile verwenden, um beispielsweise prozessbedingte Fehlerursachen besser abzubilden.
Was sind die wichtigsten Erkenntnisse zum Einfluss mechanischer Belastung?
Die Arbeit zeigt, dass die meisten klassischen Standards mechanische Belastung nur sehr grob über allgemeine Umweltfaktoren berücksichtigen, während modernere Standards (FIDES) versuchen, diese über spezifische physikalische Modelle detaillierter zu erfassen.
Welche Rolle spielt die Software bei der Zuverlässigkeitsberechnung?
Softwareprogramme wie Reliability Workbench oder RAM-Commander sind essenziell, um komplexe Modellberechnungen nach den verschiedenen Standards effizient durchzuführen, wobei die Qualität der Ergebnisse stark von der Genauigkeit der Eingabedaten abhängt.
- Citar trabajo
- Daniel Glose (Autor), 2008, Zuverlässigkeitsvorhersage elektronischer Komponenten unter mechanischer Belastung, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/122097
