CN116166511A - 电连接器工作寿命的评估方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
电连接器工作寿命的评估方法、装置、设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116166511A CN116166511A CN202211553303.7A CN202211553303A CN116166511A CN 116166511 A CN116166511 A CN 116166511A CN 202211553303 A CN202211553303 A CN 202211553303A CN 116166511 A CN116166511 A CN 116166511A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electric connector
- information
- life
- voltage
- working
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 53
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 86
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 27
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 23
- 230000004913 activation Effects 0.000 claims description 9
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 2
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 52
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 31
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 17
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 17
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 11
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 2
- 239000012212 insulator Substances 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000486463 Eugraphe sigma Species 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000006353 environmental stress Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000006479 redox reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
- G06F11/3409—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment for performance assessment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
- G06F11/3447—Performance evaluation by modeling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- Manufacturing Of Electrical Connectors (AREA)
Abstract
本申请涉及一种电连接器工作寿命的评估方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括:获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、温度和工作振动应力的功率谱密度有效值;根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命;根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数;根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。采用本方法能够提高电连接器寿命评估准确性。
Description
技术领域
本申请涉及电连接器技术领域,特别是涉及一种电连接器工作寿命的评估方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
电连接器由于长期服役在严酷环境中,工作环境较为复杂,属于高可靠、长寿命产品,一但发生失效,影响较大。因此,对电连接器的可靠性进行评估成为了重要评估研究方向。
目前,对于电连接器的工作寿命的评估,大多都是基于温度、振动等单一的环境应力开展。这种方式只考虑到了单一因素,其评估结果不准确。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够快速评估及提高电连接器寿命评估准确性的电连接器工作寿命的评估方法、装置、设备和存储介质。
第一方面,本申请提供了一种电连接器工作寿命的评估方法。所述方法包括:
获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、工作温度和工作振动应力的功率谱密度有效值;
根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命;
根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数;
根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。
在其中一个实施例中,所述根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命之前,所述方法还包括:
获取所述电连接器预估寿命试验的第一试验结果,所述第一试验结果包括所述电连接器的尺度参数、形状参数和预估寿命指标;
根据所述第一试验结果构建预估寿命模型。
在其中一个实施例中,所述根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数之前,包括:
获取所述电连接器综合应力的第二试验结果,所述试验结果包括所述电连接器的试验温度、工作温度、激活能、玻尔兹曼常数、试验电压、工作电压、电压加速常数、加速振动应力的功率谱密度有效值和工作振动应力的功率谱密度有效值;
根据所述第二试验结果构建所述综合物理模型。
在其中一个实施例中,所述综合物理模型包括温度评估部分、电压评估部分部分和振动评估部分,所述根据所述第二试验结果构建所述综合物理模型,包括:
根据所述第二试验结果中的试验温度、工作温度、激活能和玻尔兹曼常数构建所述温度评估部分;
根据所述试验结果中的试验电压、工作电压、电压加速常数构建所述电压评估部分;
根据所述试验结果中的加速振动应力的功率谱密度有效值和工作振动应力的功率谱密度有效值构建所述振动评估部分。
在其中一个实施例中,所述试验环境温度的数量级大于所述工作环境温度的数量级;所述试验电压的数量级大于所述工作电压的数量级;所述加速振动应力的功率谱密度有效值的数量级大于工作振动应力的功率谱密度有效值的数量级。
在其中一个实施例中,所述根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命,包括:
获得所述预估寿命和所述修正系数的比值,根据所述比值获得所述电连接器的工作寿命。
第二方面,本申请还提供了一种电连接器工作寿命的评估装置。所述装置包括:
第一获取模块,用于获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、温度和工作振动应力的功率谱密度有效值;
第一确定模块,用于根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命;
第二确定模块,用于根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数;
修正模块,用于根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。
第三方面,本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、温度和工作振动应力的功率谱密度有效值;
根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命;
根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数;
根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。
第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、温度和工作振动应力的功率谱密度有效值;
根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命;
根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数;
根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。
第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、温度和工作振动应力的功率谱密度有效值;
根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命;
根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数;
根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。
上述电连接器工作寿命的评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,通过获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、工作温度和工作振动应力的功率谱密度有效值;根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命;根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数;根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。通过上述方式,本申请一方面通过预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命,另一方面通过根据电连接器工作时的电压、温度、振动应力获得修正系数,对预估寿命进行修正,从而获得电连接器的工作寿命。本申请综合考虑了影响电连接器寿命的多种因素,最终结果的准确性。。
附图说明
图1为一个实施例中电连接器的寿命评估方法的应用环境图;
图2为一个实施例中电连接器的寿命评估方法的流程示意图;
图3为一个实施例中电连接器的寿命评估装置的结构框图;
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的电连接器的工作寿命评估方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,检测设备102通过网络与计算机设备104进行通信(检测设备102也可以通过有线连接与计算机设备104进行通信)。数据存储系统可以存储计算机设备104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在计算机设备104上,也可以放在云上或其他网络服务器上。检测设备102与电连接器连接,检测设备102用于获取电连接器的属性信息以及电连接器所在环境的温度,属性信息包括连接器的尺度参数、形状参数、工作电压、工作温度和工作振动应力等,然后将检测到的属性信息传输给计算机设备104,计算机设备104根据获得的属性信息和环境信息利用寿命评估模型,获得该电连接器的寿命评估结果,并根据综合物理模型确定修正系数,利用修正系数对寿命评估结果进行修正,从而获得电连接器的工作寿命。其中,计算机设备104可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等。检测设备102包括但不限于温度传感器、电阻检测设备、尺寸检测设备等。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种电连接器工作寿命的评估方法,以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明,包括以下步骤:
步骤210,获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、工作温度和工作振动应力的功率谱密度有效值。
计算机设备获取电连接器的第一信息和第二信息,属性信息包括尺度参数、形状参数、初始接触电阻、接触电阻的退化率、初始绝缘电阻、绝缘电阻的退化率、绝缘电阻的退化率分布的对数均值。第二信息包括当前工作电压、工作温度和工作振动应力的功率谱密度有效值。
步骤220,根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命。
具体的,作为一种实施例,电连接器的预估寿命模型Re(t)有:
其中,η表示尺度参数,t表示寿命,m表示电连接器的形状参数。尺度参数η和形状参数m可以通过现有技术获得。
如此,根据获得的第一信息,输入到电连接器的预估寿命模型即可获得电连接器的预估寿命t。
作为另一种实施例,电连接器的预估可靠性模型可以为:
R(t)=Re(t)·RR(t)
其中,R(t)表示电连接器的可靠性,Re(t)表示接触性能评估部分的可靠性,RR(t)表示绝缘性能评估部分的可靠性。在给定可靠性水平下,即可获得电连接器的可靠寿命。
其中,电连接器的接触性能评估部分Re(t),存在关系:
电连接器接触寿命的可靠性模型有:
其中,D为接触电阻的失效阈值,N为接触对的数量,a、b为模型参数,r0为接触电阻初值,σ为接触电阻的对数标准差,β表示常数部分。
电连接器的绝缘性能评估部分RR(t),存在关系:
式中,Rt为绝缘电阻,α为绝缘电阻的退化率,t为时间,其中退化率α服从对数正态分布。μα和σ分别表示退化率分布的对数均值和对数的标准差。
电连接器绝缘寿命的可靠性模型有:
σR表示退化率分布的对数的标准差,μR表示退化率分布的对数均值,R0表示绝缘电阻的初始值,y∈[0,t]。
基于接触性能评估部分和绝缘性能评估部分的输出结果,即可获得电连接器的寿命评估结果。
通过上述两种方式即可获得电连接器的预估寿命t。需要说明的是第二种方式相对第一种方式结果更准确,第一种方式计算简单,速度更快。
步骤230,根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数。
具体的,综合物理模型可以为:
R电连接器=温度×R电压×R振动
其中,R温度、R电压、R振动分别表示温度、电压、振动三种因素影响电连接器的计算公式,可以参考现有技术。将获得的第二信息输入到上述综合物理模型即可获得修正系数。
步骤240,根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。
根据步骤230获得的修正系数,利用修正系数对预估寿命进行修正,从而获得电连接器的工作寿命。
进一步的,根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命,包括:
获得所述预估寿命和所述修正系数的比值,根据所述比值获得所述电连接器的工作寿命。
具体的,可以计算预估寿命和修正系数的比值,根据计算的比值获得电连接器的工作寿命,示例性的,工作寿命=预估寿命/修正系数。需要说明的是,
上述电连接器的寿命评估方法,通过获取所述电连接器的属性数据和所在环境的温度;将所述属性数据和温度输入所述电连接器的寿命评估模型,所述电连接器的寿命评估模型包括所述电连接器的接触性能评估部分和绝缘性能评估部分;基于所述接触性能评估部分和绝缘性能评估部分的输出结果,获得所述电连接器的寿命评估结果。通过上述方式,本申请考虑电连接器的寿命受到接触性能和绝缘性能的影响,通过结合电连接的接触性能和绝缘性能评估的结构获得电连接器的寿命评估结果,相对仅考虑接触性能的方式,提高了电连接器寿命评估的准确性。
在一个实施例中,根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命之前,所述方法还包括:
获取所述电连接器预估寿命试验的第一试验结果,所述第一试验结果包括所述电连接器的尺度参数、形状参数和预估寿命指标;
根据所述第一试验结果构建预估寿命模型。
具体的,作为一种实施例,由于电连接器的寿命服从Weibull分布,即:
则电连接器的预估寿命模型R(t)有:
其中,η表示尺度参数,t表示寿命,m表示电连接器的形状参数。尺度参数η和形状参数m可以通过现有技术获得。因此通过试验即可获得电连接器的预估寿命模型R(t)。
作为另一种实施例,电连接器的寿命可以看作为接触部分寿命和绝缘部分寿命的融合。接触性能的表征参数为接触电阻,绝缘性能的表征参数为绝缘电阻,接触电阻上升是因为接触对表面发生了氧化还原反应,接触电阻增加,导致最终接触失效。绝缘电阻下降可以认为是因为绝缘体在环境中发生老化,绝缘体老化产生了带电的游离基。
根据失效机理建立接触电阻的性能退化模型如下:
re≈r0+αtβ
其中,re表示接触电阻值,t表示时间,α表示接触电阻的退化率,β表示常数部分,r0表示接触电阻的初始值。
接触电阻退化率α的对数标准差σ与加速应力水平无关,即σ不随加速应力水平的变化而发生变化,对数均值μα与温度应力水平的关系满足:
μα=+bx
式中,a和b为模型参数;x=1000/(273.15+T)为转化的温度应力水平。
电连接器接触寿命的可靠性模型有:
绝缘电阻的性能退化模型如下:
式中,Rt为绝缘电阻,α为绝缘电阻的退化率,R0为电连接器初始绝缘电阻,t为时间,其中绝缘电阻的退化率α服从对数的正态分布。μα和σ分别表示退化率分布的对数均值和对数的标准差。
退化率分布的对数均值μα与温度有着密不可分的关系,满足:
μα=a+bx
式中,a和b均为模型参数,x=1000/(273.15+T),T表示温度。根据上述公式可知:绝缘电阻的退化率的对数均值μα和温度T呈反比关系。
则电连接器绝缘性能评估部分有:
然后根据接触性能评估部分和绝缘性能评估部分获得电连接器的寿命评估模型:
R(t)=Re(t)·RR(t)。
在一个实施例中,获得所述电连接器的预估寿命评估模型,还可以包括:
确定所述电连接器中接触电阻的测试对数量和测试绝缘电阻的测试对数量;
根据所述接触性能评估部分、所述绝缘性能评估部分、所述接触对数量和测试对数量获得所述电连接器的寿命评估模型。
具体的,电连接器中可能会存在多个多对接触对,每个对接触对都可能会影响电连接器的寿命,同时在测试电连接器的绝缘电阻时,也可以采用多对测试针对电连接器的绝缘电阻进行测量,因此为了提高电连接器的寿命评估模型的准确性,本实施例中还根据接触性能评估部分、绝缘性能评估部分、接触对数量和测试对数量获得电连接器的寿命评估模型。具体可以包括如下几种方式:
其中,N1表示接触对数量,N2表示测试对数量。
本实施例中,相对方式:R(t)=Re(t)·RR(t)=[1-Fe(t)]·[1-FR(t)],多考虑了接触对数量和/或测试对数量的情况,相对准确性更高。
在一个实施例中,根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数之前,包括:
获取所述电连接器综合应力的第二试验结果,所述试验结果包括所述电连接器的试验温度、工作温度、激活能、玻尔兹曼常数、试验电压、工作电压、电压加速常数、加速振动应力的功率谱密度有效值和工作振动应力的功率谱密度有效值;
根据所述第二试验结果构建所述综合物理模型。
其中,综合物理模型包括温度评估部分、电压评估部分部分和振动评估部分,所述根据所述第二试验结果构建所述综合物理模型,包括:
根据所述第二试验结果中的试验温度、激活能和玻尔兹曼常数构建所述温度评估部分;
根据所述试验结果中的试验电压、电压加速常数构建所述电压评估部分;
根据所述试验结果中的加速振动应力的功率谱密度有效值和工作振动应力的功率谱密度有效值构建所述振动评估部分。
具体的,开展电连接器的电-热-力综合应力的可靠性加速寿命试验,将一批电连接器置于试验箱进行试验,样本数量N≥10。给电连接器通电工作,假设电连接器工作电压为Vuse,试验施加的电压应力为Vstress,则工作电压与试验电压关系如下:
Vstress>Vuse
至于试验应力Vstress的推荐值,遵循下列原则:
1)施加的Vstress不应该改变电连接器的失效机理,极限电压可以通过摸底试验获得;
2)试验应力Vstress应该比额定电压Vuse大,如下关系:
Vstress=Vuse+K
K为试验步长,对于K的取值,推荐值应该比额定电压低一个数量级。例:若额定工作为10V,则推荐步长K=1V。
温度及振动应力的施加方法,可以参照电压应力的施加原则。即试验环境温度的数量级大于所述工作环境温度的数量级;所述试验电压的数量级大于所述工作电压的数量级;所述加速振动应力的功率谱密度有效值的数量级大于工作振动应力的功率谱密度有效值的数量级。
根据上述实验结果,构建综合物理模型的温度评估部分部分、电压评估部分部分和振动评估部分,然后构建综合物理模型,综合物理模型可以为:
R电连接器=温度×R电压×R振动
其中,AF(t)为电-热-力加速因子(即R电连接器);Ea为激活能,对于电连接器Ea=0.6ev,k为玻尔兹曼常数,k=8.167×e-5,Tuse为工作温度,Tstress为实验温度,均为开氏温度。β为电压加速常数(0.5≤β≤1.0,根据不同失效机理,默认值为1.0),Vstress为实验电压,Vuse为工作电压。W1为加速振动应力的功率谱密度有效值,W0为工作振动应力的功率谱密度有效值。A为常数。
应该理解的是,虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思,本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的电连接器工作寿命的评估方法的电连接器工作寿命的评估装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似,故下面所提供的一个或多个电连接器工作寿命的评估装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于电连接器工作寿命的评估方法的限定,在此不再赘述。
在一个实施例中,如图3所示,提供了一种电连接器工作寿命的评估装置,包括:
第一获取模块310,用于获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、温度和工作振动应力的功率谱密度有效值;
第一确定模块320,用于根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命;
第二确定模块330,用于根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数;
修正模块340,用于根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。
在一个实施例中,该装置还包括:
第二获取模块(图未示),用于获取所述电连接器预估寿命试验的第一试验结果,所述第一试验结果包括所述电连接器的尺度参数、形状参数和预估寿命指标;
第一构建模块(图未示),用于根据所述第一试验结果构建预估寿命模型。
在一个实施例中,该装置还包括:
第三获取模块(图未示),用于获取所述电连接器综合应力的第二试验结果,所述试验结果包括所述电连接器的试验温度、激活能、玻尔兹曼常数、试验电压、电压加速常数、加速振动应力的功率谱密度有效值和工作振动应力的功率谱密度有效值;
第二构建模块(图未示),用于根据所述第二试验结果构建所述综合物理模型。
在一个实施例中,第二构建模块(图未示),用于:
根据所述第二试验结果中的试验温度、激活能和玻尔兹曼常数构建所述温度评估部分;
根据所述试验结果中的试验电压、电压加速常数构建所述电压评估部分;
根据所述试验结果中的加速振动应力的功率谱密度有效值和工作振动应力的功率谱密度有效值构建所述振动评估部分。
在一个实施例中,所述试验环境温度的数量级大于所述工作环境温度的数量级;所述试验电压的数量级大于所述工作电压的数量级;所述加速振动应力的功率谱密度有效值的数量级大于工作振动应力的功率谱密度有效值的数量级。
在一个实施例中,修正模块340,用于获得所述预估寿命和所述修正系数的比值,根据所述比值获得所述电连接器的工作寿命。
上述电连接器工作寿命的评估装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是上述实施例所述的服务器,其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储电连接器的属性信息、工作电压、温度等数据以及预估寿命模型和综合物理模型。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电连接器工作寿命的评估方法。
本领域技术人员可以理解,图4中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现上述任一实施例所述的电连接器工作寿命的评估方法的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的电连接器工作寿命的评估方法的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的电连接器工作寿命的评估方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory,MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory,FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory,PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限,RAM可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory,DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等,不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等,不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种电连接器工作寿命的评估方法,其特征在于,所述方法包括:
获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、温度和工作振动应力的功率谱密度有效值;
根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命;
根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数;
根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命之前,所述方法还包括:
获取所述电连接器预估寿命试验的第一试验结果,所述第一试验结果包括所述电连接器的尺度参数、形状参数和预估寿命指标;
根据所述第一试验结果构建预估寿命模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数之前,包括:
获取所述电连接器综合应力的第二试验结果,所述试验结果包括所述电连接器的试验温度、电连接器的工作温度、激活能、玻尔兹曼常数、试验电压、正常工作电压、电压加速常数、加速振动应力的功率谱密度有效值和工作振动应力的功率谱密度有效值;
根据所述第二试验结果构建所述综合物理模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述综合物理模型包括温度评估部分、电压评估部分部分和振动评估部分,所述根据所述第二试验结果构建所述综合物理模型,包括:
根据所述第二试验结果中的试验温度、工作温度、激活能和玻尔兹曼常数构建所述温度评估部分;
根据所述试验结果中的试验电压、工作电压、电压加速常数构建所述电压评估部分;
根据所述试验结果中的加速振动应力的功率谱密度有效值和工作振动应力的功率谱密度有效值构建所述振动评估部分。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述试验环境温度的数量级大于所述工作环境温度的数量级;所述试验电压的数量级大于所述工作电压的数量级;所述试验中振动应力的功率谱密度有效值数量级大于工作振动应力的功率谱密度有效值的数量级。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命,包括:
获得所述预估寿命和所述修正系数的比值,根据所述比值获得所述电连接器的工作寿命。
7.一种电连接器工作寿命的评估装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取电连接器的第一信息和第二信息,所述第一信息包括电连接器的属性信息,所述第二信息包括当前工作电压、温度和工作振动应力的功率谱密度有效值;
第一确定模块,用于根据所述第一信息和预估寿命模型确定所述电连接器的预估寿命;
第二确定模块,用于根据所述第二信息和综合物理模型确定修正系数;
修正模块,用于根据所述修正系数对所述预估寿命进行修正处理,得到所述电连接器的工作寿命。
8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211553303.7A CN116166511A (zh) | 2022-12-06 | 2022-12-06 | 电连接器工作寿命的评估方法、装置、设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211553303.7A CN116166511A (zh) | 2022-12-06 | 2022-12-06 | 电连接器工作寿命的评估方法、装置、设备和存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116166511A true CN116166511A (zh) | 2023-05-26 |
Family
ID=86413882
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211553303.7A Pending CN116166511A (zh) | 2022-12-06 | 2022-12-06 | 电连接器工作寿命的评估方法、装置、设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116166511A (zh) |
-
2022
- 2022-12-06 CN CN202211553303.7A patent/CN116166511A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113946986B (zh) | 基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法和装置 | |
CN115795928B (zh) | 基于伽马过程的加速退化试验数据处理方法和装置 | |
CN115795920B (zh) | 基于多应力耦合加速模型的产品可靠性评价方法和装置 | |
CN115841046A (zh) | 基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法和装置 | |
CN114266284A (zh) | 开关柜绝缘缺陷类型检测方法、装置、设备和程序产品 | |
CN114355208A (zh) | 一种电池故障确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113946983A (zh) | 产品可靠性薄弱环节评估方法、装置和计算机设备 | |
CN114325407A (zh) | 电池自放电测试方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
CN117723978A (zh) | 电芯功率状态确定方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN116166511A (zh) | 电连接器工作寿命的评估方法、装置、设备和存储介质 | |
CN116577552A (zh) | 一种智能量测开关的窃电诊断方法和装置 | |
CN115993536A (zh) | 电池剩余能量的估计方法、装置、设备、存储介质和产品 | |
CN114185882A (zh) | 一种不良数据修正方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN116087702A (zh) | 电连接器的寿命评估方法、装置、设备和存储介质 | |
CN114462264A (zh) | 一种基于多物理场耦合的电缆接头状态评估方法及装置 | |
Feng et al. | Convolutional Neural Network‐Long Short‐Term Memory‐Based State of Health Estimation for Li‐Ion Batteries under Multiple Working Conditions | |
CN115829543B (zh) | 基于故障需检区间的电力设备预防性试验有效性确定方法 | |
CN116010200B (zh) | 电压输出方法、主板、电压输出装置和计算机设备 | |
CN118350180A (zh) | 元器件寿命评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN117892564B (zh) | 多部件及多敏感应力分开加载的并行加速试验方法和装置 | |
CN116796926B (zh) | 低压侧新能源资源聚合容量评估方法及装置、介质、设备 | |
CN117930017A (zh) | 基于机器学习的健康状态确定方法、装置和计算机设备 | |
CN116432066A (zh) | 电缆温度数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN118425435A (zh) | 预测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品 | |
CN118134099A (zh) | 设备监造方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |