Итак, у вас есть проект, который вы хотите доказать, лучше, чем существующий дизайн от вашей собственной или другой компании. Какой самый эффективный, быстрый способ добраться до этого ответа с очень небольшой размер выборки? Whle может быть несколько вариантов у вас есть, в том числе ускоренных испытаний, каждый из них может иметь свои преимущества и недостатки. Здесь я буду выступать за нулевой провал испытаний, реалистичный и полезный параметр, тем более, что это что-то мы часто делаем в любом случае, но без математического обоснования.
Нулевой провал испытания на надежность часто называют также обоснование тестирования. Это испытание, проведенное обосновать, что данная конструкция лучше, чем требования или предыдущего дизайна. Если вы знаете, вероятно, Вейбулла фактор формы параметра (бета-версия), то вы можете легко вычислить размер и длину тест, чтобы обосновать проект в вопрос заданном доверительном уровне. Чаще всего, либо количество зачетных единиц в наличии или тест имеющееся время ограничено для вас.
Во-первых, прежде чем двигаться дальше, необходимо определить доверительный интервал. Это обычно выражается в процентах. Для инженеров, 90% или 95%, как правило, используются. Число может быть выше или ниже в зависимости от критичности функции вашего дизайна. Вы же не хотите, чтобы быть в состоянии после факта выбора достаточно низкой доверительный интервал, чтобы сделать ваш тест считается успехом.
Во-вторых, нужно определить, бета-дизайн, или Вейбулла фактор формы. Если вы сравниваете против аналогичен предыдущему дизайну, вы можете определить, бета от провала записи этого проекта. Если вы оцениваете новый дизайн, обычно можно получить какое-то понимание с надежностью справочники и другую опубликованную информацию о подобных систем или систем, которые содержат подобные компоненты часть произведения. Бета менее 1,0 отражает младенческой смертности отказов, в то время как 1.0 представляет случайных отказов, и выше, чем 1.0 представляет режиме износ недостаточности.
В-третьих, у Вас должен быть ваш необходимый характеристика жизни, ЭТА. Это может быть получен из необходимых характеристика жизни, или от MTBF (среднее время наработки на отказ) значения, или это может быть рассчитана на основе отказа данные предыдущего дизайна.
В-четвертых, если один из ваших количество тестовых единиц или доступного время теста ограничено, вы должны понимать те пределы.
Теперь, когда у вас есть такие точки данных, вы можете вычислить 'к', характерный множитель жизни для конкретного теста по следующей формуле. Бета Вейбулла коэффициент формы для вашего дизайна должны быть протестированы, N-число зачетных единиц вы планируете использовать, и Уверенность желаемый доверие выражается как число между 0 и 1. 
Тогда ваши необходимое время для завершения испытаний без каких-либо сбоев и обосновать, что эта конструкция лучше, чем предыдущий или лучше, чем требуется, это просто необходимо характеристика жизни умножается на 'к' стоимости, определенной выше. 
Пример: Предположим, что у нас есть 3 единицы механической коробкой передач, что мы хотим проверить, чтобы продемонстрировать лучше, чем 1000 часов характеристика жизни с 90% уверенностью. От предыдущей аналогичной конструкции мы ожидаем значение бета (Вейбулла фактор формы) должны быть 2.2. Используя уравнение выше, мы рассчитываем к к 0,8867. И тогда наши требуемое время теста 887 часов. Поэтому, чтобы продемонстрировать соответствие нашим требованиям с 90% уверенностью, 3 единицы должны каждые полные 887 часов тестирования без сбоев.
