So, du hast ein Design, das Sie wollen beweisen, ist besser als das bestehende Design Ihrer eigenen oder einer anderen Firma. Was ist die effizienteste, schnellste Weg, um die Antwort mit einer sehr kleinen Stichprobe zu bekommen? Whle kann es mehrere Möglichkeiten Sie haben, einschließlich beschleunigter Test, kann sie haben jeweils ihre Vor-und Nachteile. Hier werde ich für Null-Fehler-Tests als eine realistische und sinnvolle Option befürworten, zumal es etwas, was wir oft tun sowieso, aber ohne die mathematische Begründung.
Null-Fehler-Zuverlässigkeitsprüfung wird oft auch als Begründung Tests. Es ist ein Test durchgeführt, um zu belegen, dass ein bestimmtes Design besser als eine Forderung oder ein früherer Design ist. Wenn Sie die Wahrscheinlichkeit Weibull Formfaktor Parameter (beta) kennen, dann können Sie ganz einfach berechnen Sie die Größe und die Länge eines Tests, der das Design in Frage für ein gegebenes Konfidenzniveau zu untermauern. In den meisten Fällen entweder die Anzahl der Test-Einheiten zur Verfügung oder die Prüfung zur Verfügung stehende Zeit ist für Sie begrenzt.
Erstens, bevor es weiter gehen, bestimmen Sie die gewünschte Konfidenzintervall. Dieser ist in der Regel als Prozentwert ausgedrückt. Für Ingenieure, sind 90% oder 95% in der Regel genutzt. Die Zahl kann höher oder tiefer, je nach der Kritikalität Ihr Design ist Funktion. Sie wollen nicht in der Lage nach der Tat von der Auswahl eines niedrig genug Konfidenzintervall, um Ihren Test als Erfolg zählen.
Zweitens müssen Sie Ihr Design ist beta, oder Weibull Formfaktor zu bestimmen. Wenn Sie gegen eine ähnliche bisherige Konstruktion zu vergleichen sind, können Sie beta aus dem Scheitern Aufzeichnungen über das Design bestimmen. Wenn Sie eine Testversion ein neues Design sind, können Sie in der Regel erhalten eine Art von Einsicht aus Zuverlässigkeit Handbücher und andere veröffentlichte Informationen über ähnliche Systeme oder Systeme, die ähnliches Stück Teil-Komponenten enthalten. Ein Beta von weniger als 1,0 spiegelt die Kindersterblichkeit Failure Mode, während 1,0 stellt eine zufällige Fehler-Möglichkeits-und mehr als 1,0 stellt eine Abnutzung Failure Mode.
Drittens müssen Sie Ihre gewünschte Eigenschaft Leben, eta haben. Dies kann entweder von einer erforderlichen charakteristischen Lebens, oder von einer MTBF (Mean Time Between Failures)-Wert abgeleitet werden, oder es kann auf der Grundlage der Ausfall von Daten einer früheren Konstruktion berechnet werden.
Viertens, wenn entweder die Anzahl Ihrer Test-Einheiten oder Ihre verfügbaren Testzeit begrenzt ist, müssen Sie diese Grenzen zu verstehen.
Nun, dass Sie diese Datenpunkte haben, können Sie berechnen, 'k', das charakteristische Leben Multiplikator für Ihre speziellen Test aus der folgenden Gleichung. Beta ist der Weibull Formfaktor für Ihre Konstruktion zu testen, ist N die Anzahl der Test-Einheiten, die Sie verwenden möchten, und Vertrauen ist die gewünschte Zuversicht ausgedrückt als eine Zahl zwischen 0 und 1. 
Dann wird Ihre gewünschte Testzeit ohne Ausfälle abgeschlossen und belegen, dass dieses Design besser als das letzte oder besser als gefordert ist einfach die gewünschte Eigenschaft Leben durch den Wert 'k', wie oben ermittelten multipliziert. 
Beispiel: Man bedenke, dass wir 3 Einheiten eines mechanischen Getriebes haben, dass wir zu testen, um eine bessere als 1000 Stunden charakteristische Lebensdauer mit 90% iger Sicherheit nachweisen wollen. Aus einer früheren ähnlichen Design erwarten wir den Wert von beta (die Weibull Formfaktor) bis 2,2 sein. Mit der obigen Gleichung berechnen wir k zu 0,8867 sein. Und dann ist unser Bedarf Testzeit beträgt 887 Stunden. Deshalb, um die Einhaltung unserer Forderung demonstrieren mit 90% Vertrauen, 3 Einheiten jeweils komplette 887 Stunden des Testens ohne Ausfall.
