加速寿命试验在产品可靠性评定中是一种极其重要的试验方法,可以通过试验尽快获得产品的寿命信息。在实际中,产品失效可能有多种失效机理导致,而各种失效机理出现的机率不同。混合分布可以更好地刻画这类产品的复杂性与失效机理的多因性,其理论研究更具有实际意义。本文主要对混合分布下加速寿命试验进行统计分析,具体内容如下:1.在选取加速模型时,对混合分布的寿命特征选取对应的加速模型。本文选取混合分布的平均寿命作为加速模型的寿命特征,即平均寿命?_i与所施加的应力水平S_i（i（28）,1,0（43）,k）之间满足Arrhernius模型。2.当产品具有多个失效机理时,假定某产品的寿命分布为混合分布,并且混合分布中的每个子分布分别来自不同分布族。本文选取指数分布与威布尔分布作为混合分布的子分布,即产品的寿命分布为混合指数-威布尔分布,并假设混合分布中混合权重保持不变。在加速寿命试验的各种假定下,分别对混合分布下恒定应力加速寿命试验和步进应力加速寿命试验进行统计分析,建立对应的统计分析的基本模型;在试验数据为截尾数据的情形下,利用极大似然估计对模型中的未知参数进行估计,并利用梯度下降法求得参数估计的最优解;最后通过多组数值模拟验证了提出方法的可行性和有效性。并得出产品在正常应力水平下的可靠度函数。3.得到参数估计值后,需要确定正常应力水平下?₀与η₀的取值。为了确定正常应力水平下?₀与η₀的取值,在这里另外选取特征寿命作为加速模型的寿命特征,即特征寿命t_0i与所施加的应力水平S_i（i（28）,0,1（43）,k）之间满足Arrhernius模型,将两个加速模型联立,即可确定?₀与η₀的取值。4.在生成混合分布的随机数时,恒定应力加速寿命试验通过混合分布生成随机数,而步进应力加速寿命试验则通过混合分布的剩余寿命分布来生成随机数,且需要不同应力水平下的时间折算公式,以获得对应应力水平下的折算寿命数据。在此,利用累积失效假定对数据进行折算,得到产品在该应力水平下的折算寿命数据。