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可靠性增长试验是通过“试验-改进-再试验”迭代提升产品可靠性的关键环节，而试验样品数量的科学计算是平衡试验有效性与成本的核心——数量过少易漏检缺陷，过多则浪费资源。本文聚焦可靠性增长试验中样品数量的计算逻辑，结合核心原则、常用模型与影响因素，拆解可操作的计算与调整方法，为工程实践提供参考。
可靠性增长试验与样品数量的关联逻辑
可靠性增长试验的目标是暴露并消除产品缺陷，样品数量直接决定缺陷暴露的充分性：若样品太少，低概率缺陷（如5%发生率的焊接不良）可能无法被发现；若太多，会增加样品制备、设备占用等成本，甚至拖延研发周期。例如，某手机电池试验用2个样品可能漏检电极缺陷，用20个样品虽能覆盖缺陷，但成本骤增10倍。因此，样品数量需在“缺陷覆盖”与“成本控制”间找平衡。
样品数量计算的代表性原则
代表性是试验有效的前提，要求样品能代表批量产品：需来自同一批次，用相同原材料、工艺与装配流程；性能参数在批量公差范围内（如电阻值、电压输出符合设计规范）。若样品不具代表性，即使数量合理，结果也会偏离真实情况。例如，实验室手工样品的加工精度高于批量产品，可能漏检机床精度不足导致的尺寸偏差缺陷，最终批量产品失效。
样品数量计算的统计置信度要求
统计置信度是试验结果反映真实可靠性的概率（通常90%或95%），样品数量需支撑这一要求。例如，验证MTBF达1000小时、置信度90%时，需足够样品量减少统计误差：初始MTBF200小时、增长速率0.3时，90%置信度需10个样品，95%则需15个。更高置信度需要更多数据，避免结论因偶然因素偏差。
基于Duane模型的样品数量计算
Duane模型是可靠性增长的经典幂律模型，公式为MTBF(t)=MTBF₀×(t/t₀)^α（MTBF₀为初始MTBF，α为增长速率，0<α<1）。计算步骤：1、确定目标MTBF（MTBFₜₐᵣ）与初始MTBF₀。
2、选增长速率α（行业经验0.2~0.5）；3、算总试验时间T=t₀×(MTBFₜₐᵣ/MTBF₀)^(1/α)；4、定单样品试验时间tₛ。
5、样品数量n=T/tₛ（向上取整）。
例如，电机目标MTBF1000小时、初始200小时、α=0.3、t₀=100小时、tₛ=500小时，总试验时间T=100×(1000/200)^(1/0.3)=5000小时，样品数n=5000/500=10个。
基于AMSAA模型的样品数量计算
AMSAA模型是Duane的工程扩展，公式为故障率λ(t)=λ₀×t^(-β)（λ₀初始故障率，β增长参数）。计算步骤：1、用历史数据估λ₀与β。
2、定目标故障率λₜₐᵣ（=1/MTBFₜₐᵣ）；3、算总试验时间T=(λ₀/λₜₐᵣ)^(1/β)；4、样品数n=T/tₛ。
例如，电子设备λ₀=0.01次/小时、β=0.4、λₜₐᵣ=0.001次/小时，T=(0.01/0.001)^(1/0.4)=316.23小时，tₛ=50小时，样品数n≈7个（向上取整）。
初始缺陷率对样品数量的影响
初始缺陷率越高，需越多样品暴露缺陷。例如，新设计电路板缺陷率10个/百件，成熟设计2个/百件，前者样品数约为后者5倍。初始缺陷率可通过相似产品历史数据、FMEA或前期试验估计：如prototype试验发现5个缺陷，样品数10个，初始缺陷率5%。
试验应力对样品数量的调整
试验应力通过缺陷暴露效率调整样品数：加速试验（应力高于实际）缺陷暴露快，样品数可减；常规试验（应力等于实际）需更多样品。但应力需“相关”——试验失效模式与实际一致。例如，手机跌落试验用1.5米（实际1米），暴露屏幕破裂缺陷，可减样品数；若用3米，暴露外壳变形（实际少见），结果无效。
样品数量的验证与调整
计算结果需验证：1、历史数据验证：用相似产品数据验模型准确性。
2、试点试验：先做小批量（如5个），统计缺陷数，若高于预期，增样品；若低，减样品。
3、实时调整：迭代改进中重新估可靠性参数，调整下一次样品数。例如，第一次用10个样品暴露6个缺陷，改进后MTBF从200升到500小时，第二次可减到6个。
例如，医疗器械第一次用10个样品暴露6个缺陷，改进后缺陷率从6%降到3%，第二次用5个样品，既保证缺陷覆盖，又降成本。
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