根据质保期和可靠性来确认测试目标

保修策略是客户选择产品时所关注的要素之一。有的汽车厂商提供10年的保修，这对有些购车者来说已经很有吸引力了。重要的是，要确保所有主要部件都能满足质保要求。否则，这些汽车制造商就要面临严重的质保期索赔损失。本文将讨论如何设计一个实验室测试，来验证质保期内实际使用情况对产品的可靠度要求。

1. 计算使用情况的分布
      首先，我们需要了解在质保期内产品是如何使用的。比如，一部车可能每天启动3或5次。因人而异，因此启动的次数是一个随机的变量。可以采用客户调查的方式来收集启动次数的相关信息。也可以用内置电子记录来采集。以下例子是500辆车在10年内的使用次数。计算的使用分布符合一个均数为12018，标准差为4000的正态分布。

2. 确定产品设计目标
      假设产品10年使用期的可靠度要求是90%。根据这个要求和前面收集到的使用数据，用Weibull++里的应力-强度工具来进行计算，就可以确定部件的设计寿命。
从之前的设计失效数据可以知道，这个部件的失效时间分布采用的是2个参数的Weibull分布。其中，Beta=2,eta=25000循环。使用Weibull++里的应力-强度工具进行可靠度计算，其中应力为10年的使用情况分布，而强度是失效时间分布。算得的可靠度是78.28%。显然，设计可靠度仅有78.28%，不能满足要求的90%。因此，我们需要改进设计。假设新的设计与之前的设计失效模式类似，新的设计可继续沿用beta=2。而Eta值则需要增加。换句话说，需要把曲线B（失效时间分布）向右移动。来减少应力（使用情况分布）和强度（失效时间分布）之间的干涉，以提升可靠度。问题是要把eta值提高多少？Weibull++应力-强度工具所带的目标可靠度参数估算器，可以回答这个问题。为了达到质保期内90%的可靠度要求，新的设计eta值至少要达到38634更新了eta值后，数据大有变化；

.3. 设计可靠性验证试验
        现在有了新的设计。就需要做一个实验室测试，来验证质保期内的可靠性要求。根据目前的资源，每个样品允许测试10000个循环。因此，我们要设置试验循环10000次对应的可靠度目标，如果产品能满足实验室测试的这个目标，就认为产品可以满足质保期内90%的可靠度。
从第二节里的质保期可靠性要求来看，在beta为2时，失效时间分布的eta值必需大于38634。下面是beta值为2，eta值为38634的Weibull分布可靠性绘图。使用快速计算面板QCP，采用上面的分布，得到10000循环对应的可靠度是0.935。

因此，实验室测试10000循环，可靠度zui低也要达到0.935。假设可靠性验证试验的置信度为50%。使用Weibull++的试验设计工具，就可以确定实验室试验的样品数。得到所需的样品数为11.就是说，11个样本需要测试10000个循环，且都不失效。如果所有的被测品都通过测试，我们就可以认为，这个部件在质保期内能满足90%的可靠度要求，置信度为50%。
当然，我们也可以提高置信度。若达到90%的置信度，如下所示，则需要35个测试样本。总结
       通过本文，我们介绍了如何设计一个在实验室开展的试验，来验证产品能否达到质保期内的可靠性要求。由于产品的使用情况是随机的，所以采用了应力-强度的方法。基于所需的强度（失效时间）分布，来确定实验室试验的目标可靠度。本文所介绍的方法，适用于质保期按照日历时间计算，而质保期内实际的使用情况却是随机的情况。