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Cost-effective degradation test plan for a nonlinear random-coefficients model

机译：非线性随机系数模型的经济有效的降级测试计划

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The determination of requisite sample size and the inspection schedule considering both testing cost and accuracy has been an important issue in the degradation test. This paper proposes a cost-effective degradation test plan in the context of a nonlinear random-coefficients model, while meeting some precision constraints for failure-time distribution. We introduce a precision measure to quantify the information losses incurred by reducing testing resources. The precision measure is incorporated into time-varying cost functions to reflect real circumstances. We apply a hybrid genetic algorithm to general cost optimization problem with reasonable constraints on the level of testing precision in order to determine a cost-effective inspection scheme. The proposed method is applied to the degradation data of plasma display panels (PDPs) following a bi-exponential degradation model. Finally, sensitivity analysis via simulation is provided to evaluate the robustness of the proposed degradation test plan.
机译：考虑到测试成本和准确性，确定所需样本量和检查时间表已成为降解测试中的重要问题。本文提出了一种在非线性随机系数模型的背景下具有成本效益的退化测试计划，同时满足了故障时间分布的一些精度约束。我们引入一种精确的措施来量化由于减少测试资源而导致的信息损失。精度度量被合并到时变成本函数中以反映实际情况。我们将混合遗传算法应用于在测试精度水平上具有合理限制的一般成本优化问题，以便确定具有成本效益的检查方案。该方法适用于遵循双指数退化模型的等离子显示面板（PDP）的退化数据。最后，通过仿真提供灵敏度分析，以评估所提出的降级测试计划的鲁棒性。

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