6 - Modelos de Regressão para Dados Oriundos de Testes Acelerados

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Até agora tratamos de uma análise estatística de resultados experimentais com uma característica comum: todos os elementos da amostra de componentes (ou produtos) foram submetidos à teste sob as mesmas condições. Entretanto, na situação ilustrada no Exemplo 5.3.1 o objetivo estava além da modelagem pura e simples dos dados obtidos sob as condições de teste. O objetivo principal era utilizar os resultados da modelagem do teste acelerado para obter as informações das figuras de mérito sob as condições de uso.

Como uma extrapolação dos resultados do teste acelerado para as condições de uso, foi feita uma aplicação da relação estresse-resposta de Arrhenius. O ponto principal discutido foi a dependência implícita de tais relações estresse-resposta em constantes que dependem do mecanismo de falha envolvido. Sendo assim, nos deparamos com duas situações: a utilização de alguns valores já tabelados ou a estimação de tais constantes através de dados experimentais. A primeira requer cuidados extras, pois a utilização de valores já tabelados pode acarretar vícios sérios nos resultados caso se utilize valores que não representam o mecanismo de falha do teste em estudo. Por outro lado, a segunda situação é talvez a mais correta e exige a condução de testes sob vários níveis de estresse.

Contudo, a ideia é utilizar mais de uma amostra de componentes (ou produtos) e alocar cada uma delas a um nível diferente de estresse. Veremos ainda que tais dados, quando adequadamente modelados e analisados, permitirão ao mesmo tempo a estimação das constantes inerentes às relações estresse-resposta, bem como a extrapolação para as condições de uso. A análise é feita por meio de modelos de regressão. Tais modelos nada mais são do que a utilização das relações estresse-resposta em conjunto com os modelos probabilísticos discutidos anteriormente. A principal diferença é que os testes serão conduzidos utilizando mais de um nível para a variável de estresse.

Nos tópicos seguintes apresentamos a ideia intuitiva dos modelos, bem como a formulação geral dos mesmos.

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