Zuverlässigkeitsvorhersage elektronischer Komponenten unter mechanischer Belastung

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

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.