GBT 11026.3-2017 电气绝缘材料 耐热性 第3部分：计算耐热特征参数的规程

ICS29.035.01代替GB/T11026.3—2006电气绝缘材料耐热性第3部分：计算耐热特征参数的规程(IEC60216-3:2006,MOD) 1 1 1 55对有效计算的要求和建议 7 77计算结果和要求 8试验报告 附录A(规范性附录)判定流程图 附录B(规范性附录)判定表 附录C(资料性附录)统计表 附录D(资料性附录)实例 附录E(资料性附录)计算机程序 IⅢGB/T11026.3—2017——第1部分：老化程序和试验结果的评定；——第6部分：老化烘箱单室烘箱；温度达300℃的精密烘箱；多室烘箱；——第7部分：确定绝缘材料的相对耐热指数(RTE);——第8部分：用固定时限法确定绝缘材料的耐热指数(TI和RTE);本部分为GB/T11026的第3部分。本部分按照GB/T1.1—2009给出的规则起草。本部分代替GB/T11026.3—2006《电气绝缘材料耐热性第3部分：计算耐热特征参数的规程》,与GB/T11026.3—2006相比主要技术变化如下：——修改了规范性引用文件的引用文件(见第2章，2006年版的第2章);本部分使用重新起草法修改采用IEC60216-3:2006《电气绝缘材料耐热性第3部分：计算耐热●用等同采用国际标准的GB/T11026.1—2016代替了IEC60216-1:2001;●删除了规范性引用的IEC60493-1:1974。本部分由全国电气绝缘材料与绝缘系统评定标准化技术委员会(SAC/TC301)归口。——GB/T11026.3—2006。1GB/T11026.3—2017电气绝缘材料耐热性第3部分：计算耐热特征参数的规程GB/T11026的本部分规定了由按照GB/T11026.1—2016和GB/T11026.2—2012获得的试验数据推导耐热特征参数的计算程序。可通过非破坏性、破坏性以及检查试验获得试验数据。从非破坏性或检查试验获得的数据可能是不完整的，因所有试样到达终点之前，某些试样在过了中值时间后和终点时间前的一段时间里就已经被终止。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T11026.1—2016电气绝缘材料耐热性第1部分：老化程序和试验结果的评价(IEC60216-1:2013,IDT)GB/T11026.2—2012电气绝缘材料耐热性第2部分：试验判断标准的选择(IEC60216-2:2005,IDT)3.1术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1.1一组按顺序排列的数据，使得在整个顺序方向中，每数量据大于或等于其前面一项。3.1.2次序统计量order-statistic在一组有序数据中的每一个别值称为次序统计量，用它在次序中的数字位置来表示。3.1.3不完整数据incompletedata有序数据，其中高于或低于规定点的值是未知的。3.1.4未知值的数量是已知的不完整数据。2GB/T11026.3—20173.1.5自由度degreesoffreedom数据值的个数减去参数值的个数。3.1.6数据组的方差varianceofadatagroup数据与参数水平的偏差平方和的平均值。3.1.7数据组的二阶中心矩centralsecondmomentofadatagroup数据与该组数据平均值的差的平方和除以该组数据的数量。3.1.8对带有相等数目的元的两组数据，其中一组数据中的每个元相应于另一组中的一个元，相对应的元与其组的平均值的偏差乘积的总和，除以自由度的数据。3.1.9推出表示两数量据组的各相应元之间关系的最佳拟合直线过程，使得一数量据组的各个元与拟合线的偏差的平方总和为最小。3.1.10相关系数correlationcoefficient表示两数据组各元之间相互关系的完整性的数，它等于协方差除以数据组方差乘积的方根。3.1.11终点线end-pointline截距为性能轴上通过终点值平行于时间轴的直线。3.2符号和缩略语下列符号和缩略语适用于本文件(见表1)。表1符号和缩写术语符号/缩略语符号/缩略语含义章条a回归系数(y——截距)破坏性试验计算的回归系数b回归系数(斜率)破坏性试验计算的回归系数b中间常数(计算Xc)C中间常数(计算X²)f自由度数表C.2～表C.5F费歇尔(Fisher)分布随机变量3GB/T11026.3—2017表1(续)符号/缩略语符号/缩略语含义章条F(耐热图的线性)的查表值F(性能图的线性—0.05显著水平)的查表值F(性能图的线性—0.005显著水平)的查表值g破坏性试验老化时间的序号h破坏性试验性能值的序号对应于TI,的半差(HalvingintervalcorrespondingtoTI)i曝露温度的序号j终点时间的序号k老化温度数量m在0,温度点老化的试样数量N达到终点的(试样)总数量老化时间t。时，组性能值的数量温度0:点y值的数量P选择试验组性能值的平均值p诊断性能值PX²—分布的显著水平破坏性试验中诊断性能的终点值P老化时间t。组性能值的平均值个别性能值q对数的底r包含在计算中选择的老化时间数量(破坏性试验)相关系数的平方sỉ和s2的加权平均ss²的加权平均，选择组的联合方差s²的调整值老化时间tg,组内性能值的方差温度0;点y,值的方差s回归线的方差ss²的调整值中间常数t学生分布随机变量tt的调整值(不完整数据)4GB/T11026.3—2017表1(续)符号/缩略语符号/缩略语含义章条TI的95%置信下限(Lower95%confidencelimitofTI)TC的调整值(AdjustedvalueofTC)温度指数(TemperatureIndex)10kh的温度指数(TemperatureIndexat1TI的调节值(AdjustedvalueofTI)用画图或无确定置信限而得的温度指数(Temperatureindexx独立变量，热力学温度的倒数xx的加权平均值XY的估值对应的x的确定值XY确定值对应的x的估值Xx相应于0,热力学温度的倒数yY的加权平均值y因变量，终点时间的对数值Yx确定值下的y的估值YX的估值对应的Y的确定值Yy温度0;下的y,的平均值心Z。的平均值2破坏性试验第g组的老化时间的对数α截尾数据方差系数β截尾数据方差系数E截尾数据平均值方差系数0℃对应于热力学温度值(273.15K)温度指数的温度估值的置信限第i组的老化温度μ平均截尾数据系数x值的二阶中心矩V老化温度点选择的性能值的总数量评估温度所选择的时间Tij终点时间X²分布随机变量5GB/T11026.3—2017本部分第6章中给出的通用计算程序和规程基于如下所述的原理：a)到达规定终点所需时间(终点时间)的对数平均值与热力学(绝对)温度的倒数之间呈线性b)终点时间的对数偏离线性关系值通常是呈正态分布，其方差与老化温度无关。在通用计算程序中采用的数据是从试验数据通过初步计算得到的。这种计算的细节取决于诊断试x;=1/(0;+θ。),老化温度0;,(℃)的热力学值的倒数；n;为在9:温度点老化的第i组内y值的个数；m;为在0;温度点老化的第i组内样品的个数(就截尾数据，它不同于n;);k为老化温度的个数或y值的组数。注：只要整个计算过程保持一致，可以使用任何数作为对数的底。推荐采用自然对数(以e为底),因为大多数计算机语言和科学计算器具有这种功能。把按下述得到的各个终点时间t;的对数值计为值y;。前可停止老化，至少某些温度点组是如此。在这种情况下，计算截尾数据(见)步骤过程有的(x,y)数据上进行。完整数据和不完整数据组或每一老化温度不同点的截尾数据组一同计算时按。是在老化周期的终点测得的。因此，无论是直接还是通过连续测量之间的线性插值.均可以得到终点时各个试样的终点时间t;为即将到达终点前的那个老化周期的中点时间(见GB/T11026.1—2016)。点时间。6GB/T11026.3—2017对每一组y;;值，计算平均值y;和方差s²,从后者(方差)按大小组加权推导出这些组的联合方由平均值y;和x;值，通过线性回归分析计算获得系数a和b(x和y之间的最佳线性表达式的系a)在计算终点时间估值之前，应对破坏性试验数据得到的线性方差作费歇尔(Fisher)线性检验b)方差相等性检验(Batrlett'c)F-检验，以确定在数据组内偏离回归线的方差与联合方差比值是否大于参照值F₀,即检验2)应用这个调整的值(s²)。计算该结果的置信下限TC;3)如果发现下置信区间(TI—TC₄)是可以接受的，则认为非线性是没有实际重要性(见6.3.2);TITC≤0.6HIC…………(1)当下置信区间(TI—TC)超过0.6HIC一点点，只要F≤F₀,用(TC+0.6HIC)替代TI的值(见第77每组试样数应至少为5个，且实际因素限制，最值低于终点水平。在某些情况下，受一些适当限制，允许把性能平均值最小的外推过终点水平(见6.1.1温度和x值所有类型的试验中，以热力学温度(K)为尺度表示每一老化温度，并计算其倒数计作为x;,如式(2):x;=1/(9₁+O₀) (2)8GB/T11026.3—20176.1.2非破坏性试验对第i组的第j试样，每一老化周期后获得性能值，由这些性能值，必要时通过线性内插获得终点时间并计算其对数值计作为y;。6.1.3检查试验对第i组的第j试样，计算紧接到达终点前那个老化周期的中点时间，取该时间的对数作为y;j。第一老化周期内，一个试样达到终点应作为无效试样处理。a)要么另用新试样组重新开始老化；b)或者不管这个试样，在计算组平均值和方差时，把该第m;组内试样的数值减1(见)。如果在第一周期中，有多于一个试样达到终点，则放弃该组并试验另一组，应特别注意试验程序的任何一个关键点。6.1.4破坏性试验每一老化温度9;点的试样组，按～所述程序进行计算。计算每一老化时间得到的数据组的性能平均值和老化时间对数值。在座标纸上，以性能值P为纵座标，老化时间的对数值z作为横座标作图(参见图D.2),以目视法拟合一条通过各性能平均值点的光滑线。在拟合线上选取一段呈线性的时间区间(见),该时间区间包括至少3个性能平均值，且在终点线P=P。的每侧至少各有一个点。如果这个时间区间不是这样，且无法进行更长时间的进一步测量(例如，没有试样),允许作小范围外推，但要满足条件。其中：g=1……r,为在时间t。所选取的试验组的序号；h=1……ng,为在第g组性能值的序号；n,是在第g组性能值的数量。在大多数情况下，每一试验时间试验过的试样数ng是相同的，但不是必要条件，不同组有不同n数也能够进行计算。计算所选取的组性能值的计算平均值P。和方差s²,如式(3)和式(4): (3) (4)计算t,的对数值，如式(5):z,=logr…………(5)计算，2和P的值，如式(6)～式(8): (6) (7)9GB/T11026.3—2017…………(8)计算回归方程p=ap+bpZ的系数，如式(9)和式(10):ap=p-bp≈…………(10)计算性能组的联合方差，如式(11):…………(11)计算性能组平均值偏离回归线的加权方差，如式(12): (12)式中：pg=ap+bp≈g (13)这也可表示成式(14):在0.05的显著水平下按式(15)计算，进行非线性F-检验。F=s2一sỉ (15)如果在自由度为f,=r-2和fa=v-r时，F的计算值超过查表值F₁=F(0.95,r-2,v-r)(见表C.2),则改变中的选项并重新计算。如果在显著水平0.05及r≥3下，不能满足F-检验，则进行显著水平为0.005的F-检验，计算值F与查表值F₂=F(0.995,r—2,v—r)相比较(见C.3)。如果在该显著水平下，满足F-检验，则可以继续计算下去，但不准许按7.3.2调整TI。如果在0.005显著水平下，F-检验不能满足要求，或按绘制的性能点都在终点线的同侧，则可以允许外推，但要符合下述条件：如果当r≥3,所有的平均值p。都在终点值pe的同侧，在显著水平0.05下满足F-检验，且终点值pe与最接近终点的平均值p,(通常为p,)差的绝对值是小于0.25倍(p₁-pr)差的绝对值，则可以外推。在这种情况下，可继续计算下去，仍不准许按7.3.2进行调整TI。对所选取的组的每性能值，计算终点时间的对数值，如式(16)和式(17):y;;=z,一(ph一pe)/bp (16)n;=v (17)式中：j=1……n;是0;温度下，估算过的y值组内的y值顺序号，z是老化时间的对数；y.;的n;值是在6.2.1计算中拟采用的对数(时间)值。6.1.5不完整数据在不完整数据情况下，按递升顺序整理每组的y值(见3.1.1)。GB/T11026.3—20176.2.1计算组平均值和方差概述完整数据对数据完整(即未经截尾)的试验数据，使用常用式(18):另外，也可以使用不完整数据()的计算公式，尽管这不太方便。系数可以用式(20)～式(22)计算α;=1/(n;—1) (20) (21)μ;=1-1/n; (22)注：这些表达式是通过简单代数推导得到，设平均值或方差的表达式(18)、式(19)等于平均值或方差的表达式截尾数据计算式(23)和式(24)分别取代式(18)和式(19): (23) (24)μ;、α;及β的值应从表C.1相应行中读取，对于数据是部分截尾(例如，一个或一个以上温度组是完整的，而一个或一个以上是经过截尾的),应用式(20)～式(22)推导出这些系数的值。6.2.2总平均值和总方差计算y;值的总数N;x值的加权平均值(x)以及y值的加权平均值y,如式(25)～式(27):对截尾数据，计算试样的总数如式(28):对完整数据，M=N。 (25) (26)…………(28)对截尾数据，从表C.1读取ε;值。对完整数据，或n₁=m;的部分截尾数据，则ε;值是1。GB/T11026.3—2017计算总平均方差系数，如式(29):计算数据组内的联合方差，如式(30):…计算x值的二阶中心矩，如式(31):…………(30)…………(31)6.2.3回归计算回归线表达式如式(32):y=a+bx (32)利用式(33)计算斜率：…………利用式(34)计算y轴的截距：a=y-bx…………(34)计算相关系数的平方，如式(35):…………计算y平均值偏离回归线的方差，如式(36)或式(37): (36)或 (37)6.3.1方差相等性检验计算Bartlett'sX²函数值，如式(38): (38)式中c的计算按式(39): (39)q是用在式(38)中对数的底，它不一定要等于本条以外在其他地方计算中所用的底。GB/T11026.3—2017比较X²值与在自由度f=(k—1)表C.5的查表值，在显著水平0.05下，如果X²值大于查表值，则报告X²值及在该显著水平小于X²的最高查表值。另外，如果是按计算机程序计算X²和显著水平，则报告这些。6.3.2线性检验(F-检验)通过在0.05显著水平进行F-检验，比较偏离回归线的方差s²与k个组的联合方差s2²。计算比率，如式(40):F=s2/sỉ…………(40)比较F值与在f,=k-2及fa=N-k自由度条件下查(表C.2和表C.3)获得查表值F₀,F₀=F(0.95,k—2,N—k)。a)如果F≤F。,计算联合方差估值，如式(41): (41)b)如果F>F₀,调整s²至(s²)a=s²(F/F₀)并计算s²的调整值，如式(42):6.3.3X和Y评估的置信区间…………查获取在置信水平0.95、N—2自由度下的学生t分布的查表值，to.95,N-2(表C.4)。计算数据截尾的修正值t(t。),如式(43):计算对应于已知X,95%置信下限Y的估值，如式(44)和式(45):Y.=Y—t.Sy,Y=a+bx (44) (45)为获得耐热图的置信区间(见6.4),计算所关注区间数据对(X,Y)的Y,并绘制通过这些数据对点(X,Y。)的曲线。如果F>F。,则用s2(式42)代替S²值。计算对应于终点时间t的X值及其95%置信上限，如式(46)～式(49): (46)Y=logt,:X=(Y-a)/b (47) (48) (49)温度估值和其95%置信下限应从对应的X估值及其置信上限计算得到，见式(50): (50)GB/T11026.3—20176.4耐热图当回归线确定后，就可以作出耐热图，即以y=log(t)作为纵座标，以x=1/(0+O₀)为横座标作图。通常按从左到右升序绘制x并在这个座标上标出以摄氏度(℃)为单位的0的相对应值(见图D.1a和图D.1b)。这种用途的特殊座标纸是可以得到的。另外，执行这种计算的计算机程序可包含绘制这种非线性标尺曲线图的子程序。在耐热图对应的x;值点处，绘出按6.2.1计算获得的各y;=log(t;)值和平均值y;点，这里x;为：x;=1/(0;十0。) (51)绘出95%置信下限的线(见6.3.3),完成耐热图。7计算结果和要求7.1计算耐热性参数应用回归式(52)计算对应终点时间20kh的摄氏温度(℃)数值，该温度的数值是温度指数(TI):y=a+bx (52)用同样方法计算对应终点时间10kh的温度的数值TI₁0,按式(53)计算半差HIC: 按6.3.3b)方法计算Y=log20000时TI的95%置信下限：TC或TC₄如果计算中使用了调节值s²。确定(TI—TC)/HIC或(TI—TC)/HIC的值。绘制耐热图(见6.4)。7.2统计检验和报告概括说明条件，则按执行下一栏目的行动项。在耐热性计算的判决流程图中，也采用相同程序，见附录A。7.3结果报告7.3.1如果(TI—TC)或HIC值≤0.6,则应按GB/T11026.1—2016的6.8,按以下报告试验结果： 7.3.2如果0.6<(TI—TC)或HIC≤1.6,同时F≤FO(见6.3.2) (55)7.3.3在其他情况下，以下面形式报告试验结果： 8试验报告试验报告应包括：a)试样材料包括试样尺寸和条件处理的说明；c)用作测定性能的试验方法(如所参照标准);GB/T11026.3—2017g)以7.3规定形式报告的温度指数和半差；h)如果6.3.1需要，X²值和P值；i)与5.1.3相关的第一周期失效数量。GB/T11026.3—2017判定流程图见图A.1。否试样组时间估值计算x²??F≤F?TI-TC≤0.6HIC否否否否?TI—TC≤1.6HIC破坏性试验报告调整s²(²)=f?否不外推否TI₄=TC+0.6HICTI(HIC)XxX(XX,X)报告报告TIg=xXX或没有TI的GB/T11026.3—2017(规范性附录)参照合适的标准或方法对试验做出判定和执行(见表B.1)。表B.1根据试验做出判定和执行步骤试验参照在试验中，如果“否”,则执行1最长的平均终点时间≥5000hGB/T11026.1—2016的进入步骤152外推≤25kGB/T11026.1—2016的进入步骤153P(X²,f)≥0.056.3.1报告X²和P进入步骤44F≤F6.3.2进入步骤125TI一TC≤0.6HIC进入步骤76报告TI(HIC):×××(×××.×)7TI一TC≤1.6HIC进入步骤148使用的破坏性试验判断标准进入步骤119数据作不外推处理进入步骤14F≤F₁的所有数值进入步骤14以TI=TC+0.6HIC报告TI(HIC):×××TI一TC≤0.6HIC6.3.2进入步骤14报告TI(HIC):×××(×××.×)报告TI=×××,HICg=××.×在更低温度下，进行新试验组GB/T11026.3—2017(资料性附录)截尾数据计算用系数见表C.1。表C.1截尾数据计算用系数mnαβμE53—100.380198559754—70.671293489964—58.270118352365—44.098885093674—46.540155273475—38.006043810776—30.136366210985—32.045551009586—26.714924272087—21.890905564995—26.384270-000096—23.298610-000097—19.789890-000098—16.614080-00006—20.00477407297—17.66636048148—15.24379315829—13.03476279766—16.85303542957—15.58365453748—13.83711825579—12.1001907793—10.49695697187—13.57671102448—12.44398807959—11.1219466676—9.8359507754—8.63337958487—11.64561428278—11.08652642019—10.1472348992GB/T11026.3—2017表C.1(续)1nαβμE—9.1300085328—8.1510819663—7.22521178748—9.77468260989—9.1891433745—8.4224506929—7.6266971302—6.8636059259—68.50715307629—8.2566923172—7.7228786289—7.0973951863—6.4648224487—5.8578554309—5.27513936679—7.3527348129—7.0374903483—6.5718807983—6.0590262781—5.5485234808—5.0573990501—4.58397660959—6.4764602745—6.3698625234—6.0543187349—5.6546733211—5.2310447166—4.8133017972—4.4100612544—4.0203992390—5.7208401228—5.5477052124—5.2548692706—4.9135219393—4.5606570913—4.2145025451—3.8792292982—3.5548196830GB/T11026.3—2017表C.1(续)mnαβμE—5.0900181250—5.0534809375—4.8618459375—4.5986040625—4.3069634375—4.0105056250—3.720423750-0—3.4385965290—3.1657522324—4.5719038494—4.4770355488—4.2879392332—4.0546864523—3.8047814139—3.5536092812—3.3080573368—3.0688692068—2.8372923418—4.1027870814—4.1010407267—3.9827324033—3.8051093799—3.5996961022—3.3846323534—3.1701150195—2.9603773312—2.7556394531—2.5574642897—3.7339426543—3.6836764565—3.5591868547—3.3963282816—3.2157585729—3.0297597429—2.8451649972—2.6645660073—2.4879744683—2.3171119644GB/T11026.3—2017表C.1(续)mnαβμE—3.3756614624—3.3910352539—3.3175684539—3.1954304107—3.0479567336—2.8891287395—2.7274270713—2.5674672567—2.4108249757—2.2574588071—2.1091382204—3.1048361929—3.0805979769—2.9975602432—2.8818367882—2.7491283441—2.6091448018—2.4678299408—2.3283191552—2.1915606657—2.0575307047—1.9279731656—2.8250501511—2.8483968323—2.8030714582—2.717860940-0—2.6102752025—2.4911808278—2.3674613613—2.2433309433—2.1209279325—2.0008151849—1.8830136520—1.7691959649—2.6209763465—2.6121400166—2.5563562391—2.4729505699—2.3739926858—2.2671844225—2.1574866751GB/T11026.3—2017表C.1(续)mnαβμE—2.0479145245—1.9399299519—1.8338615040—1.7297802734—1.6292615541—2.3983307950—2.4248248792—2.3975186913—2.3374412078—2.2578996096—2.1674187844—2.0715671753—1.9739678436—1.8767936096—1.7810451416—1.6869108574—1.5945075052—1.5053002920—2.2411328182—2.2414413970—2.2039406070—2.1431471452—2.0684387560—1.9859661249—1.8998226295—1.8126830339—1.7261222115—1.6408249821—1.5568981499—1.4744958266—1.3949691273—2.0610683539—2.0881547819—2.0725597540—2.0299142798—1.9704535803—1.9009261993—1.8258524691—1.7482834402—1.6702113813474.7524530084551.0645680133622.4924148013498.7308586043638.7593370987589.2061520394885.9958055677911.0602971929GB/T11026.3—2017表C.1(续)mnαβμE—1.5927829630—1.5164662295—1.4413224717—1.3675341081—1.2963396833—1.9376644008—1.9433496245—1.9183170174—1.8736230328—1.8166270961—1.7522778385—1.6839506825—1.6139463118—1.5437595603—1.4742282493—1.4056715102—1.3381271218—1.2717973971—1.2078131518—1.7899787388—1.8163270487—1.8084196718—1.7780597559—1.7332089792—1.6792554773—1.6198892883—1.5576656387—1.4943363914—1.4310299785—1.3683601397—1.3065437907—1.2456083418—1.1857687888—1.1280548995注：α、β、μ和e的单位为1×10-3。f234567894.9654.1033.7083.4783.3263.2173.1353.0724.8443.9823.5873.3573.2043.0953.0122.9482.8964.7473.8853.2593.1062.9962.9132.8492.7964.6673.8063.4113.1793.0252.9152.8322.7672.7144.63.7393.3443.1122.9582.8482.7642.6992.6464.5433.6823.2873.0562.9012.792.7072.6412.5884.4943.6343.2393.0072.8522.7412.6572.5912.5384.4513.5923.1972.9652.812.6992.6142.5482.4944.4143.5552.9282.7732.6612.5772.512.4564.3813.5223.1272.8952.742.6282.5442.4772.4234.3513.4933.0982.8662.7112.5992.5142.4472.3934.2423.3852.9912.7592.6032.492.4052.3372.2824.1713.3162.9222.692.5342.4212.3342.2662.2114.0853.2322.8392.6062.4492.3362.2492.182.1244.0343.1832.792.5572.2862.1992.132.0733.9363.0872.6962.4632.3052.1912.1032.0323.0142.6232.392.2322.1172.028f92.9782.9432.9132.8872.8652.8452.8282.8122.7982.8542.8182.7882.7612.7392.7192.7012.6852.6712.7532.7172.6872.662.6372.6172.5992.5832.5682.6712.6352.6042.5772.5542.5332.5152.4992.4842.6022.5652.5342.5072.4842.4632.4452.4282.4132.5442.5072.4752.4482.4242.4032.3852.3682.3532.4942.4562.4252.3972.3732.3522.3332.3172.3022.452.4132.3812.3532.3292.3082.2892.2722.2572.4122.3742.3422.3142.292.2692.252.2332.2172.3782.342.3082.282.2562.2342.2152.1982.1822.3482.312.2782.252.2252.2032.1842.1672.1512.2362.1982.1652.1362.1112.0892.0692.0512.0352.1652.1262.0922.0632.0372.015GB/T11026.3—2017ffF分布的分形，F(0.995,fn,fa)见表C.f123456789GB/T11026.3—2017f23456789fGB/T11026.3—2017表C.3(续)ft分布的分形(t0.95),见表C.4。ft123456789GB/T11026.3—2017表C.4(续)ftX²分布的分形见表C.5。表C.5x²分布的分形f123456注：显著水平P=(1-p),例如显著水平P为0.05,对应p=0.95。GB/T11026.3—2017(资料性附录)D.1数据处理实例截尾数据处理见表D.1。表D.1实例1-截尾数据(检查试验)xj123456789mαEy0GB/T11026.3—2017表D.1(续)治治basFCt结果完整数据处理实例(非破坏性试验)见表D.2和图D.1。GB/T11026.3—2017表D.2实例2-完整数据(非破坏性试验)0xj12345TYijtYijmEy551551551basF1GB/T11026.3—2017F,tTI=TC=HICTI结果4.7470.4661164352481.11111111111.77093339621.77093339625.3430011710×10-90.05119958608163.428648665158.67033015511.36325577560.41874605344TI(HIC):163(11.4)250450a)实例1图D.1耐热图GB/T11026.3—2017150200250300b)实例2表D.3实例给出了说明破坏性试验数据和单一试验温度具体计详细计算，该计算得的数据以及更多试验温度点数据的输入与实例2(表D.2)阐述的相似。表D.3实例3-破坏性试验终点70.0Ml2Ml2一pF55555性能值性能值GB/T11026.3—2017在图D.2中，显示实例3的数据，通过点E、E'的直线表示选择的终点，标记D,D'点为两个随机选择的数据点，通过这些点平行于回归线的线与终点线相交于E和E'。图上其他的标记点为性能组值的平均值。200200D'ED0100200300时间图D.2实例3:性能-时间图(破坏性试验数据)如果上述的数据组，只有老化时间在624h以内的数据是有效的，则老化曲线并未通过终点线，因为70.5>70.0,在这种情况下，需要外推：(70.5—70.0)/(122.0—70.5)=0.0097这也是被允许的，但受到的限制。GB/T11026.3—2017(资料性附录)计算机程序E.1概述计算机程序是用来完成本部分规定的计算细则的，它是为了达到这一目的而编写的很多程序中的及相对于用FORTRAN语言而言较容易。BASIC使用的语言为众所周知的QuickBasic,虽而在附录中给出了程序编码，然后对其作微小的改变也适用于其他语言，例如PowerBasic或Professin者按紧接着的程序语言编辑器的指令的编译模式。性试验)其文件结构有微小的逻辑上的差异：均由数据的ASCII码文本数字表示，每行输入一个(数据),关于数据文件结构的详细说明可见列于该附件后面的程序代码。处理的数据应用ENTRY.bas输入，接着通过TI.bas处理修正，数据输入后任何编辑或必要的复用于计数中的统计检验(F和t)由非常简单的近似算法而得的统计函数的值确定，它们会产生1%或2%的误差，通过运用精确的计算可显著提高其准确度，但需以更多的计算机代码为代价，有用的程序(用FORTARNPascal或C语言)可见参考文件[2](第6章与此相关),已发现FORTRAN语言程序一数量，每行的最后按回车键，无空白行，为首的两组数据是例1和例2的数据，第3(N3,dest)是一组DECLAREFUNCTIONF95#(n2%.nl%)DECLAREFUNCTIONKeyChoice$(compare$)DECLAREFUNCTIONt95#(nl%)DECLAREDECLAREFUNCTIONXc#(time#.xmean#.vx#.ym#())DECLAREDECLAREDECLARESUBDestData(temperature#().times#().property#().ntimes%().nProperty%())SUBDestgraph(temperature#.z#().nt%.pMean#().p#().np%().pmax#.z1#.SUBDestLinTest(z#().pMean#().pVar#().np%().start%.included%.nd%.pa#.pb#.F1#.Ex#)DECLARESUBDestMeans(p#().nt%.np%().pMean#().pVar#().pmax#)DECLARESUBDestTransform(temperature#().time#().property#().ntimes%().nProperty%DECLARESUBGraph(ym#().xmean#.vx#)DECLARESUBGraphScreenMode()DECLARESUBMeanVAr(ym#().s1#().epsilon#)DECLARESUBNDTestData(temperature#().time#())DECLARESUBRegression(xmean#.vx#.ym#().s1#().epsilon#.tm#.tl#)DECLARESUBReport(test$.temperature#().time#().ntimes%().tm#.tl#)DEFDBLA-H.O-ZnnASINTEGERndASINTEGERreflevelASDOUBLETYPEselection'ThiscompositevariabletypecovstartASINTEGER'oftheselecteddataindestructivetestsincludedASINTEGERFASDOUBLEnnASINTEGERndASINTEGERextrapolationASDOUBLEDIMSHAREDk.1.x(1).y(1.1).nt.n(1).m(1).mt.flag(9)ASINTEGERDIMSHAREDTI.TC.HIC.ymean.a.b.s.DestSel(1)ASselection.chiASstatisticDIMSHAREDwdASINTEGER.htASINTEGER.scrnASINTEGER.linesDIMSHAREDp0.filenameADIMtemperature(1).time(1.1).nProperty(1.1)DIMproperty(1.1.1).ntimes(1)DIMym(1).s1(1)CONSTTO=273.15#.FALSE=0.TRUE=NOTFALSECONSTTITime=20000#'IfyouwanttocalculateTIatanytimeotherthan20000.eitherchangeTITimCALLGraphScreenMode'ThiscallsetsupthescreenmodeparametersINPUT"Enterthedirectoryname:ifnonepressENTER".directory$IFdirectory$=""THENdirectory$="."INPUT"Enterthefilename".filenamefilename=drive$+"\"+directory$+"\"+filen'arraysoftherightsizeandtype.Thedestructivetestdataaretransformed'intoestimatedtimestoendpointafterselectionofthelinePRINT"Isthisadestructivetestdataset?Y/N"test$=KeyChoice$("YN")IFtest$="Y"THENCALLDestData(temperature().time().property().ntimes().nProperty())REDIMDestSel(k)ASselectionCALLDestTransform(temperature().time().property().ntimes().nProperty())CALLNDTestData(temperature().time())ENDIF'Themeansandvariancesarenowcalculatedandthenusedintheregression'routine.TheStatisticalteReportroutine.whichalsofinishesthecalculationofthevalueofTIandHIC.CALLMeanVAr(ym().sl().epsilon)CALLRegression(xmean.vx.ym().s1().epsilon.tm.tl)CALLReport(test$.temperature().time().ntimes().tm.tl)IFany$=CHR$(27)THENEXITDOCALLGraph(ym().xmeanSCREEN0LOOPUNTILany$=CHR$(27)ChangeGraphMode:RESUMECASE9'ColourVGA/EGARESUMECASE8'MonochromeVGA/EGAnotfoundRESUMECASE3'Herculesnotfound.soprintsawarningonthescreen:PRINT"Youmusthaveagraphicscard.EGA.VGAorHERCULES"PRINT"IfyouhaveaHERCULEScard.youmustrunMSHERCbeforethisprogram"REM$STATIC'ThisroutineopensthefileforDestructiv'dimensionsandthenreadsthedataintothemintwerewrittenSUBDestData(temperature().times().property().ntimes().nProperty())OPENfilenameFORINPUTAS#1INPUT#1.1INPUT#1.maxnpREDIMtemperature(k).x(k).times(k.1).property(k.1.maxnp)REDIMntimes(k).nProperty(k.1).y(k.1*maxnp).n(k).m(k)REDIMDestSel(k)ASselectionINPUT#1.temperature(i)x(i)=1/(temperature(i)+T0)INPUT#1.ntimes(i)FORj=1TOntimes(i)INPUT#1.nProperty(i.j)FORj1=1TOnProperty(i.j)INPUT#1.property(i.j.jl)GB/T11026.3—2017NEXTj1NEXTjNEXTiINPUT#1.pO'p0istheend-pointvalueCLOSE#1′****************************DestGraph*************************Thisroutinedrawsthescalesandaxesfortheplottingofthedestructive'testageingcurveandletsyouchoosetheb'sub-routine.SUBDestgraph(temperature.z().ntms.pMean().p().np().pmax.zl.z2)CLS0zl=z(1)*.98z2=z(ntms)*1.05rl=(z2—zl)/500r2=3*rlp2=1.1*pmaxSCREENscrnVIEW(wd/20.ht/100)一(wd*.95.ht*.75).0.7WINDOW(z1.0)一(z2.p2)FORi=1TOntmsCIRCLE(z(i).pMean(i)).r2.7FORj=1TOnp(i)CIRCLE(z(i).p(i.j)).r1.7NEXTjNEXTiLINE(z1.p0)—(z2.p0).7VIEWPRINTlines*.8TOlinesLOCATElines*.8.1.0PRINT"Temperature";temperature;VIEWPRINT1+lines*.8TOlinesENDSUBSUBDestLinTest(z().pMean().pVar().np().start%.included.nd.pa.pb.F1.Ex)DIMgASINTEGER.leastpASDOUBLEleastp=pMean(start%)highp=pMean(start%)nd=0FORg1%=1TOincludedg=start%-1+g1%ssl=ssl+pVar(g)*(np(g)—1)nd=nd+np(g)sz=sz+np(g)*z(g)GB/T11026.3—2017ssz=ssz+np(g)*z(g)*z(g)ssmp=ssmp+np(g)*pMean(g)*pMean(g)smpz=smpz+np(g)*pMean(g)*z(g)sp=sp+np(g)*pMean(g)IFpMean(g)<leastpTHENleastp=pMean(g)IFpMean(g)>highpTHENhighp=pMean(g)NEXTg1%nn=included—2sa=smpz-sz*sp/ndss2=sc*(1-sa^2/(sb*sc))/nnpb=sa/sbpa=(sp—pb*sz)/ndnd=nd—includedF1=ss2/sslEx=(leastp—p0)/(highp—leastp)SUBDestMeans(p().nt.np().pMean().pVar().pmax)'ThissubroutinecarriesoutEDIMgASINTEGER.hASINTEGERpmax=0pMean(g)=0pVar(g)=0FORh=1TOnp(g)pVar(g)=pVar(g)+p(g.h)*p(g.h)pMean(g)=pMean(g)+p(g.h)IFp(g.h)>pmaxTHENpmax=p(g.h)NEXThpMean(g)=pMean(g)/np(g)pVar(g)=(pVar(g)—np(g)*pMean(g)*2)/(np(g)—1)NEXTgENDSUBForeachtemperature.themeanvaluesofpropertyarecalculatedandplotted'againstageingtime.Thebestlinearregionisselectedandtheindividualpropertyvaluesthentransformedinequivalenttimes-toendpoint.SUBDestTransform(temperature().time().property().ntimes().nProperty())maxnp=UBOUND(property.3)FORi=1TOk'Copyintoarrayswithouttheidimensionntms=ntimes(i)40GB/TREDIMFORj=111026.3—2017TOntmsz(ntms).p(ntms.maxnp).np(ntms).pMean(ntms).pVar(ntms)np(j)=nProperty(i.j)z(j)=LOG(time(i.j))'zislogoftimeFORj1=1TOnp(j)p(j.jl)=property(i.j.j1)NEXTjlNEXTjFORj=1TOntms'Sortzvaluesintoincreasingorderj1=jFORj2=jl+1TOntmsIFz(j2)<z(j1)THENj1=j2NEXTj2IFj1>jTHENSWAPz(j).z(j1)SWAPnp(j).np(jl)FORj2=1TOmaxnp'TakingpvalueswiththemSWAPp(j.j2).p(jl.j2)NEXTj2ENDIFNEXTjThisTemperature=temperature(i)′***********关****Means.variancesandgraphbackground**********关关****'Thenextroutinescalculatethemeansandvariancesofpropertyvaluesandsetupthescalesand'axesfor>theageingcurve'ContinuationoflastlineCALLDestMeans(p().ntms.np().pMean().pVar().pmax)CALLDestgraph(ThisTemperature.z().ntms.pMean().p().np().pmax,z1.z2)′************兴兴***********Selection**兴兴************************'Youarenowaskedtoselectthebestlinearregion.afterwhichthelinearitytestismade.DOCLS2INPUT"Enterthefirstpropertysetforselection".start%INPUT"Howmanygroupstobeincluded?".includedCALLDestLinTest(z().pMean().pVar().np().start%.included.nd.pa.pb.F1.Ex)LINE(zl.pa+pb*zl)一(z2.pa+pb*z2)PRINTUSING"EntertheTablevalueofF995_.#井#_.井井井井";included-2;nd;INPUT"".F995IFEx>0THEN井#_.井井井=井井井.井井井井：acceptY/N?";Ex;F1;included—2;nd;F95(nd.included—2);'ContinuationoflastlineELSE41PRINTUSING"F=#井.井井井：F95_.井#_.井井井=井井井.井井井井：acceptY/N?";F1;in-cluded—2;nd;F95(nd.included—2);'ContinuationoflastlineLOOPUNTILans$="Y"FORg1%=1TOincludedFORh%=1TOnp(g%)n(i)=n(i)+1y(i.n(i))=z(g%)—(p(g%.h%)—p0)/pbNEXTh%NEXTg1%DestSel(i).start=start%DestSel(i).included=includedDestSel(i).F=F1DestSel(i).nn=included—2DestSel(i).nd=n(i)—includedDestSel(i).F995=F995m(i)=n(i)IFEx>0THENflag(6)=TIFF1>F95(nd.included—2)THENflag(7)=TRUENEXTiSCREEN0'Thissimplepolynomialisaccurateenoughforourpurposes'routineandentertheaccuratevaluefromthFUNCTIONF95(n2.nl)F95=1.8718+1.9993/nl+10.468/n2ENDFUNCTIONREM$DYNAMIC'Thisroutineisfordrawingthethermale'areinconstantratioforallvaluesofTI.eventhoughthescalingof'asthetemperatureisraised.SUBGraph(ym().xmean.IFTI>180THENinterval=20ELSEinxl=1/(TI—20+TO)x2=xl—.0008yl=LOG(10)xrange=xl—x2yrange=y2—ylxstart%=10*((TI—10)\10)xend%=10*((1/x2—TO)\10)ystart%=2yend%=4FORtemp=xstart%TOxend%STEPintervalxe=x1+x2—1/(temp+TO)IFtempMOD50=0ANDxe—x2>xrange/40THENLOCATElines—1.(xe—x2)/xrange*80-1IFx1—xe>xrange/20THENPRINTtemp;IFtempMOD50=0THENz=yrange/25ELSEz=yrange/50NEXTtempFORys%=2TO4LINE(x1.ys%*LOG(10))一(x1—xrange/50.ys%*LOG(10))LOCATElines—(ys%—1)*lines\4.3NEXTys%inc#=xrange/50LINE(x1+x2—xe.Yc(xe.vx.xmean))-(x1+x2-(xe+inc#).Yc(xe+inc#.vx.xmean))...&.HF00FContinuationoflastlineNEXTiCIRCLE(x1+x2—x(i).ym(i)).xrange/250NEXTiLOCATEPRINT"Regression"PRINT"95%Confidence";LINE(x2+xrange*.75.(5-14/lines)*LOG(10))-(x2+xrange*.85.(5-14/lines)*LOGLINE(x2+xrange*.75.(5-22/lines)*LOG(10))-(x2+xrange*.85.(5-22/lines)*LOG&.HF00F