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一 可靠度問題
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一 系統可靠度成長與退化[4]
![一 系統可靠度成長與退化[4]](http://slidesplayer.com/slide/17196142/99/images/2/%E4%B8%80+%E7%B3%BB%E7%B5%B1%E5%8F%AF%E9%9D%A0%E5%BA%A6%E6%88%90%E9%95%B7%E8%88%87%E9%80%80%E5%8C%96%5B4%5D.jpg "一 系統可靠度成長與退化[4]")
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一 論文架構
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浴缸形失效率曲線 二 系統失效機制 系統動態可靠度模型定義 超過一定門檻(threshold) 破壞累積 適應過程 損傷累積過程
兩種過程在整個壽命週期內同時存在。
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二 可靠度、失效率與時間關係
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二 動態可靠度分析架構
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動態可靠度模型 不可預測的失效(White Noise) 損傷累積過程 人—機介面相互影響 適應過程 二
, c>0 , n>0, , m’ , n’ >0 , , a>0, m>0,
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汽車零件失效數據分析（例一） 二 Model 2嵌合結果比Model 1好， 傳統的Weibull函數嵌合結果不好，
Mixed-Weibull: Model 2嵌合結果比Model 1好， 傳統的Weibull函數嵌合結果不好， Mixed-Weibull嵌合效果很好，但是太複雜。
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二 環境應力篩選數據分析(例二) 本例的數據只是反應早夭期(Infant mortality)的適應過程，並非裝備之實際使用狀況 。
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二 零件失效數據分析(例三) 失效數據涵蓋適應過程與損傷累積過程，為一典型的浴缸曲線。
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壽命數據分析(例四) 二 失效涵蓋適應過程與損傷累積過程，而且可能包含人員壞習慣所造成的失效，為一較複雜的浴缸曲線。 Model 1:
Mixed-Weibull: 失效涵蓋適應過程與損傷累積過程，而且可能包含人員壞習慣所造成的失效，為一較複雜的浴缸曲線。
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二 失效率函數之分項影響(例四)
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含學習效應之壽命數據分析 (例五) 二 失效涵蓋適應過程與損傷累積過程，而且包含人—機界面的學習效應，為一較複雜的浴缸曲線。
Mixed-Weibull嵌合結果中，2為1.881，與物理現象不合。
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二 失效率函數之分項影響(例五)
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