PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Physics-of-failure and computer-aided simulation fusion approach with a software system for electronics reliability analysis

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Metoda i oprogramowanie do analizy niezawodności urządzeń elektronicznych oparte na połączeniu metodologii fizyki uszkodzeń i symulacji komputerowej
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Electronics, such as those used in the communication, aerospace and energy domains, often have high reliability requirements. To reduce the development and testing cost of electronics, reliability analysis needs to be incorporated into the design stage. Compared with traditional approaches, the physics of failure (PoF) methodology can better address cost reduction in the design stage. However, there are many difficulties in practical engineering applications, such as processing large amounts of engineering information simultaneously. Therefore, a flexible approach and a software system for assisting designers in developing a reliability analysis based on the PoF method in electronic product design processing are proposed. This approach integrates the PoF method and computer-aided simulation methods, such as CAD, FEM and CFD.The software system integrates functional modules such as product modeling, load-stress analysis and reliability analysis, which can help designers analyze the reliability of electronic products in actual engineering design. This system includes software and hardware that validate the simulation models. Finally, a case study is proposed in which the software system is used to analyze the filter module reliability of an industrial communication system. The results of the analysis indicate that the system can effectively promote reliability and can ensure the accuracy of analysis with high computing efficiency.
PL
Urządzenia elektroniczne, na przykład te używane w łączności, lotnictwie i energetyce, często muszą spełniać wysokie wymagania dotyczące niezawodności. Aby zmniejszyć koszty rozwoju i testowania tego typu urządzeń, należy opracować metodę analizy niezawodności, którą można wykorzystywać już na etapie projektowania. Metodologia fizyki uszkodzeń (PoF) pozwala, lepiej niż tradycyjne podejścia, rozwiązywać problemy związane z niezawodnością już na etapie powstawania projektu. Jednak jej zastosowanie w praktyce inżynierskiej nastręcza wielu trudności, związanych, między innymi, z koniecznością jednoczesnego przetwarzania dużych ilości informacji inżynieryjnych. W związku z tym, w przedstawionej pracy zaproponowano elastyczne podejście oraz system oprogramowania, które mogą być wykorzystywane przez projektantów do opracowania analizy niezawodności produktu elektronicznego w opaciu o PoF na etapie projektowania. Podejście to stanowi połączenie metody PoF i metod symulacji komputerowej, takich jak CAD, FEM i CFD. System oprogramowania zawiera moduły funkcjonalne, takie jak modelowanie produktu, analiza obciążeń, analiza niezawodności i inne, które mogą wspomagać projektantów w analizie niezawodności projektowanych przez nich produktów elektronicznych. Na system ten, oprócz oprogramowania składa się także sprzęt komputerowy, który służy do walidacji modeli symulacyjnych. W artykule przedstawiono studium przypadku, w którym zaproponowany system oprogramowania wykorzystano do analizy niezawodności modułu filtra wykorzystywanego w systemie łączności przemysłowej. Wyniki analizy pokazują, że opracowane oprogramowanie skutecznie poprawia niezawodność urządzeń jak też zapewnia dokładność analizy przy jednoczesnej wysokiej wydajności obliczeniowej.
Rocznik
Strony
340--351
Opis fizyczny
Bibliogr. 33 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • School of Reliability and Systems Engineering Beihang University 100191, Beijing, China, sunbo@buaa.edu.cn
autor
  • School of Reliability and Systems Engineering Beihang University 100191, Beijing, China, wzl@buaa.edu.cn
autor
  • School of Reliability and Systems Engineering Beihang University 100191, Beijing, China, handanlinzhang@163.com
autor
  • School of Reliability and Systems Engineering Beihang University 100191, Beijing, China, quanxia@buaa.edu.cn
autor
  • School of Reliability and Systems Engineering Beihang University 100191, Beijing, China, renyi@buaa.edu.cn
autor
  • School of Reliability and Systems Engineering Beihang University 100191, Beijing, China, fengqiang@buaa.edu.cn
autor
  • School of Reliability and Systems Engineering Beihang University 100191, Beijing, China, dezhenyang@buaa.edu.cn
autor
  • School of Reliability and Systems Engineering Beihang University 100191, Beijing, China, cqian@buaa.edu.cn
Bibliografia
  • 1. Allemang RJ. The modal assurance criterion - twenty years of use and abuse. Sound and Vibration, 2003, 37: 14-23.
  • 2. Chatterjee K, Modarres M, Bernstein J B, Nicholls D. Celebrating fifty years of physics of failure. In 2013 Proceedings Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), IEEE 2013: 1-6, https://doi.org/10.1109/RAMS.2013.6517624.
  • 3. Evans J, Cushing M J, Lall P, Bauernschub R. A physics-of-failure (POF) approach to addressing device reliability in accelerated testing of MCMs. In Proceedings of 1995 IEEE Multi-Chip Module Conference (MCMC-95), IEEE, 1995: 14-25.
  • 4. Foucher B, Boullie J, Meslet B, Das D. A review of reliability prediction methods for electronic devices. Microelectronics Reliability 2002; 42(8): 1155-1162, https://doi.org/10.1016/S0026-2714(02)00087-2.
  • 5. Gholami R, Watson R T Molla A, Hasan H, Bjørn-Andersen N. Information systems solutions for environmental sustainability: how can we do more?. Journal of the Association for Information Systems 2016; 17(8): 521-536, https://doi.org/10.17705/1jais.00435.
  • 6. Hariharan A, Adam M T P, Lux E, Pfeiffer J, Dorner V, Müller MB, Weinhardt C. Brownie: A platform for conducting NeuroIS experiments. Journal of the Association for Information Systems 2017; 18(4): 264-296, https://doi.org/10.17705/1jais.00457.
  • 7. http://www.calce.umd.edu/index.html
  • 8. https://www.dfrsolutions.com
  • 9. http://www.reliability-safety-software.com
  • 10. Irias NG, Souza FA, de Paula H, Silva L A R. Challenges in using the physics-of-failure approach in practical applications. In 2017 IEEE Industry Applications Society Annual Meeting 2017: 1-8, https://doi.org/10.1109/IAS.2017.8101838.
  • 11. Irias N G D N, de Paula H. Practical application of the physics-of-failure approach: Software and new resources for reliability prediction of power electronics systems. In 2017 Brazilian Power Electronics Conference (COBEP), IEEE 2017: 1-6, https://doi.org/10.1109/COBEP.2017.8257244.
  • 12. Kimseng K, Hoit M, Tiwari N, Pecht M. Physics-of-failure assessment of a cruise control module. Microelectronics Reliability 1999; 39(10):1423-1444, https://doi.org/10.1016/S0026-2714(99)00018-9.
  • 13. Kostandyan E E, Sørensen J D. Physics of failure as a basis for solder elements reliability assessment in wind turbines. Reliability Engineering & System Safety 2012; 108, 100-107, https://doi.org/10.1016/j.ress.2012.06.020.
  • 14. Kheir NA, Holmes WM. On Validating Simulation Models of Missile Systems. Simulation 1978; 30(4): 117-128, https://doi.org/10.1177/003754977803000404.
  • 15. Lall P, Pecht M. An integrated physics-of-failure approach to reliability assessment. Advances in Electronic Packaging 1993: 509-524.
  • 16. Ma K, Wang H, Blaabjerg F. New approaches to reliability assessment: Using physics-of-failure for prediction and design in power electronics systems. IEEE Power Electronics Magazine 2016; 3(4): 28-41, https://doi.org/10.1109/MPEL.2016.2615277.
  • 17. Maass W, Parsons J, Purao S, Storey V C, Woo C. Data-driven meets theory-driven research in the era of big data: opportunities and challenges for information systems research. Journal of the Association for Information Systems 2018; 19(12): 1253-1273, https://doi.org/10.17705/1jais.00526.
  • 18. McLeish J, Blattau N. CAE apps for physics of failure reliability & durability simulations. In 2014 Reliability and Maintainability Symposium, IEEE 2014: 1-6, https://doi.org/10.1109/RAMS.2014.6798444
  • 19. Oh H, Azarian MH, Pecht M, White CH, Sohaney RC, Rhem E. Physics-of-failure approach for fan PHM in electronics applications. In 2010 Prognostics and System Health Management Conference, IEEE 2010: 1-6, https://doi.org/10.1109/PHM.2010.5413501.
  • 20. Oh H, Han B, McCluskey P, Han C, Youn BD. Physics-of-failure, condition monitoring, and prognostics of insulated gate bipolar transistor modules: A review. IEEE Transactions on Power Electronics 2014; 30(5): 2413-2426, https://doi.org/10.1109/TPEL.2014.2346485.
  • 21. Pecht M. Electronic reliability engineering in the 21st century. In Advances in Electronic Materials and Packaging 2001 (Cat. No. 01EX506), IEEE 2001: 1-7.
  • 22. Pecht MG, Nash FR. Predicting the reliability of electronic equipment. Proceedings of the IEEE 1994; 82(7): 992-1004, https://doi.org/10.1109/5.293157.
  • 23. Pecht M, Dasgupta A, Barker D, Leonard CT. The reliability physics approach to failure prediction modelling. Quality and Reliability Engineering International 1990; 6(4): 267-273, https://doi.org/10.1002/qre.4680060409.
  • 24. Pecht M, Dasgupta A. Physics-of-failure: an approach to reliable product development. Journal of the IES 1995; 38(5): 30-34, https://doi.org/10.1109/IRWS.1995.493566.
  • 25. Pecht M, Gu J. Physics-of-failure-based prognostics for electronic products. Transactions of the Institute of Measurement and Control 2009; 31(3-4): 309-322, https://doi.org/10.1177/0142331208092031.
  • 26. Sun, B., Zhao, Y., Huang, W., Xie, J. S., & Kang, R. Case study of prognostic and health management methodology for electronics. Systems Engineering and Electronics, 2007; 29(6): 1012-1016.
  • 27. Sun B, Zeng S, Kang R, Pecht MG. Benefits and challenges of system prognostics. IEEE Transactions on Reliability 2012; 61(2): 323-335, https://doi.org/10.1109/TR.2012.2194173.
  • 28. Sun B, Jiang X, Yung KC, Fan J, Pecht MG. A review of prognostic techniques for high-power white LEDs. IEEE Transactions on Power Electronics 2016; 32(8): 6338-6362, https://doi.org/10.1109/TPEL.2016.2618422.
  • 29. Singh SSK, AbdullAh S, Mohamed NAN. Reliability analysis and prediction for time to failure distribution of an automobile crankshaft. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2015; 17(3): 408-415, https://doi.org/10.17531/ein.2015.3.11.
  • 30. White M. Microelectronics reliability: physics-of-failure based modeling and lifetime evaluation. Pasadena, CA: Jet Propulsion Laboratory, National Aeronautics and Space Administration, 2008.
  • 31. Wang Y, Fang X, Zhang C, Chen X, Lu J. Lifetime prediction of self-lubricating spherical plain bearings based on physics-of-failure model and accelerated degradation test. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2016; 18(4): 528-538, https://doi.org/10.17531/ein.2016.4.7.
  • 32. Wu XZ. Assessing the correlated performance functions of an engineering system via probabilistic analysis. Structural Safety 2015; 52: 10-19, https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2014.07.004.
  • 33. Zhang Y, Ma Y, Liu L, Ouyang L. A novel reliability model for multi-component systems subject to multiple dependent competing risks with degradation rate acceleration. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2018; 20(4): 579-589, https://doi.org/10.17531/ein.2018.4.9.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-50f242f2-328b-4e68-8a68-d76f74ce9557
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.