Predicting lifetime of optical components with Bayesian inference

外推法 计算机科学 贝叶斯概率 蒙特卡罗方法 停工期 马尔科夫蒙特卡洛 审查(临床试验) 可靠性(半导体) 光学 统计 数学 功率(物理) 人工智能 物理 量子力学 操作系统
作者
Linas Smalakys,Andrius Melninkaitis
出处
期刊:Optics Express [The Optical Society]
卷期号:29 (2): 903-903 被引量:6
标识
DOI:10.1364/oe.410844
摘要

Virtually all optical materials degrade over time when they are used in high average power or intensity optical systems. Extrapolation of optical components lifetime is crucial in such applications in order to avoid downtime or project failure. Measurements of the laser-induced damage threshold (LIDT) fatigue are usually done using the so-called S-on-1 test described in the ISO 21254-2 standard. The standard, however, suggests only rudimentary techniques for extrapolating LIDT, which are rarely used in practice, therefore, the goal of this work was to provide a framework for analyzing LIDT fatigue data using well established methods of Bayesian statistics. Numerical S-on-1 experiments (assuming constant fatigue) were performed for cases of online detection, interval detection and offline detection. Appropriate lifetime distributions were determined and used to fit simulated data taking into consideration data censoring. Credible intervals of lifetime predictions were determined using Markov chain Monte Carlo (MCMC) technique and compared with results from multiple experiments. The Bayesian lifetime analysis method was compared with technique described in the ISO 21254-2 standard for cases of low and high defect densities. Finally, the outlined extrapolation technique was applied to extrapolate lifetime of HR dielectric mirror.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Monster发布了新的文献求助10
1秒前
Hcc完成签到 ,获得积分10
2秒前
yuan发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
晓千晨完成签到 ,获得积分10
5秒前
albertchan完成签到,获得积分10
5秒前
呆萌老丁完成签到,获得积分10
5秒前
清水畔完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
ChenyuTian完成签到 ,获得积分10
7秒前
小黑喵应助Monster采纳,获得20
7秒前
8秒前
LX完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
zyltyd发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
一一应助yuan采纳,获得10
12秒前
赵哈哈找文献完成签到,获得积分10
12秒前
在水一方应助shawn采纳,获得10
13秒前
谢谢发布了新的文献求助10
14秒前
WSH完成签到,获得积分10
14秒前
lzd完成签到,获得积分10
16秒前
18秒前
19秒前
19秒前
violetlishu完成签到 ,获得积分10
20秒前
zyltyd完成签到,获得积分10
22秒前
背后的华发布了新的文献求助10
22秒前
羊羊羊完成签到,获得积分10
23秒前
arui完成签到 ,获得积分10
24秒前
美好的仰完成签到 ,获得积分10
24秒前
领导范儿应助搞怪的紫易采纳,获得10
25秒前
今后应助研友_楼灵煌采纳,获得10
25秒前
ZRZR完成签到,获得积分10
26秒前
yuan完成签到,获得积分10
26秒前
不会失忆完成签到,获得积分10
27秒前
29秒前
29秒前
爱学习的悦悦子完成签到 ,获得积分10
29秒前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Востребованный временем 2500
Agaricales of New Zealand 1: Pluteaceae - Entolomataceae 1040
지식생태학: 생태학, 죽은 지식을 깨우다 600
海南省蛇咬伤流行病学特征与预后影响因素分析 500
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 500
ランス多機能化技術による溶鋼脱ガス処理の高効率化の研究 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3461079
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3054882
关于积分的说明 9045217
捐赠科研通 2744757
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1505651
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 695763
邀请新用户注册赠送积分活动 695173