Estimating the Generalized Exponential Distribution Parameters and the Acceleration Factor under Constant-Stress Partially Accelerated Life Testing with Type-II Censoring

• Опубліковано в: : Проблемы прочности
• Дата: 2013
• Автор: Ismail, A.A.
• Формат: Стаття
• Мова: Англійська
• Опубліковано: Інститут проблем міцності ім. Г.С. Писаренко НАН України 2013
• Теми: Научно-технический раздел
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112673
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Estimating the Generalized Exponential Distribution Parameters and the Acceleration Factor under Constant-Stress Partially Accelerated Life Testing with Type-II Censoring / A.A. Ismail // Проблемы прочности. — 2013. — № 6. — С. 82-94. — Бібліогр.: 19 назв. — англ.

Accelerated life testing (ALT) and partially accelerated
 life testing (PALT) are frequently used
 in modern reliability engineering. ALT and
 PALT are run to obtain information on the life
 of the products and materials in a shorter time
 and at lower cost. The experimental units are
 subject to stress conditions that are more severe
 than those encountered in normal use condition
 to induce early failures. ALT or PALT can be
 carried out using constant, step, progressive, cyclic
 and random stress loadings. This paper considers
 the problem of estimating the generalized
 exponential (GE) distribution parameters and
 the acceleration factor under constant-stress
 PALT model. The main objective is to derive the
 maximum likelihood estimators (MLEs) of the
 parameters of the GE distribution and the acceleration
 factor when the data are type-II censored
 from constant-stress PALT. Also, the performance
 of the MLEs is investigated numerically
 for different sample sizes and different parameter
 values using the mean square error. In addition,
 the approximate confidence intervals of the
 model parameters are constructed. Moreover,
 the likelihood ratio bounds (LRB) method is
 used to obtain confidence bounds of the model
 parameters when the sample size is small. For
 illustration, a simulation study is conducted. It
 is observed that the simulation results support
 the theoretical findings. Ускоренные и частично ускоренные ресурсные испытания часто проводятся для обеспечения
 надежности современной техники. Цель таких испытаний – за короткий срок и с меньшими
 затратами получить информацию о ресурсе изделий и материалов. Испытания можно
 проводить при постоянных, ступенчатых, прогрессирующих и циклических нагрузках, а
 также при нагрузке случайным напряжением. Рассматривается задача оценки параметров
 обобщенного экспоненциального распределения и коэффициента ускорения в условиях частично ускоренного ресурсного испытания с постоянным напряжением. С использованием среднеквадратической погрешности проведено численное исследование эффективности оценки методом максимального правдоподобия для разных размеров образцов и значений параметра.
 Для параметров модели построены приблизительные доверительные границы. Чтобы получить доверительные границы для параметров модели в случае образца маленького размера,
 использовали метод отношения правдоподобия. В качестве примера проведено исследование с
 помощью моделирования. Показано, что результаты моделирования согласуются с данными
 расчетов. Прискорені та частково прискорені ресурсні випробування часто проводяться
 для забезпечення надійності сучасної техніки. Метою таких випробувань є за
 короткий проміжок часу та з найменшими затратами отримати інформацію
 про ресурс виробів і матеріалів. Випробування можна проводити за постійних, східчастих, прогресуючих і циклічних навантажень, а також при навантаженні випадковим напруженням. Розглядається задача оцінки параметрів
 загального експоненціального розподілу та коефіцієнта прискорення в умовах частково прискореного ресурсного випробування з постійною напругою.
 Із використанням середньоквадратичної похибки проведено чисельне дослідження ефективності оцінки методом максимальної правдоподібності для різних розмірів зразка та значень параметра. Для параметрів моделі побудовано
 приблизні довірчі границі. Щоб отримати довірчі границі для параметра
 моделі у випадку зразка маленького розміру, використовували метод відношення правдоподібності. Як приклад проведено дослідження за допомогою
 моделювання. Показано, що результати моделювання збігаються з даними
 розрахунків.