Anwendung der JMP-Zuverlässigkeitsanalyse bei der Entwicklung der Lithiumbatterie_Guifu Wang Sprecher: Wang Guifu , Zuverlässigkeitsingenieur, Dongguan New Energy Technology Co., Ltd.
Thema: Anwendung der Zuverlässigkeitsdatenanalyse bei der Entwicklung von Lithiumbatterieprodukten
Zusammenfassung:
In diesem Bericht wird der allgemeine Stand der Anwendung der Datenanalyse bei der Erforschung und Entwicklung von Lithiumbatterieprodukten sowie deren Anwendung bei Produktdesign, -entwicklung, -herstellung, -nutzung und -wartung erläutert.Als typisches Beispiel für die Zuverlässigkeitsdatenanalyse wird die quantitative Zuverlässigkeitsanalyse von Lithiumbatterieprodukten vorgestellt: eine Methode zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Produkten auf der Grundlage der Fehlerphysik.In praktischen Anwendungen kann der Fehlerstatus eines Produkts in den folgenden Situationen festgestellt werden, um die Analyse zu quantifizieren und den Entwurf zu bestimmen: 1) Grad der Verschlechterung der Produktleistung, 2) Leistungsverschlechterung oder physikalische Interpretation des Fehlers, 2) aufgrund der Einschränkungen der Fehlerdiagnosefunktionen. Die tatsächlichen Fehlersymptome können durch Analyse nicht vollständig reproduziert werden.Die JMP-Software wird verwendet, um die Datenerfassung, Fehlerklassifizierung, Bewertung von Bruchfehlern, Lebensdauerverteilungsparametern, Zuverlässigkeitsquantifizierung und Produktfeld-Risikovorhersage für jede Phase des Produkts zu veranschaulichen und um zu demonstrieren, wie die Zuverlässigkeit von JMP genutzt werden kann Survival-Modul, passt, modelliert und prognostiziert Leistungseinbußen aufgrund schwerwiegender Fehlermodi auf dem Lithiumbatteriemarkt.Zum Beispiel wurden Zuverlässigkeitsmodelle und Vorhersagen von Ausfallraten für einen leichten Zerfall durchgeführt, was zu einer unzureichenden Batterielebensdauer und Zellinflation führte, die durch Ausbeulung verursacht wurden.
ZuverlässigkeitBeschleunigter LebensdauertestZuverlässigkeitsanalyseReaktionsflächeUm zu überlebenNichtlineare AnpassungVorhersage
