电子元器件的失效原因与器件本身所选用的材料、材料之间、器件表面或体内、 金属化系统以及封装结构中存在的各种化学、物理的反应有关。器件从出厂经过 贮 存、运输、使用到失效的寿命周期，无时无刻不在进行着缓慢的化学物理变 化。在各种外界环境下，器件还会承受了各种热、电、机械应力，会使原来的化 学物理反 应加速，而其中温度应力对失效最为敏感。实践证明，当温度升高以 后，器件劣化的物理化学反应加快，失效过程加速，而 Arrhenius 模型就总结了 由温度 应力决定的化学反应速度依赖关系的规律性，为加速寿命试验提供了理 论依据。

水对沥青混凝土路面使用寿命的影响.pdf

ssd固态硬盘寿命查询检测 SsdDiskInfo工具, 代码配套文章 https://blog.csdn.net/ot512csdn/article/details/80031712

非线性回归方法的锂离子卫星动力系统的RUL和SOH估计 链接到数据集可以在找到

生活中的建筑材料或多或少都有核辐射。如建筑上用的花岗岩就含有微量的铀，潜在的影响着人们的生活和寿命。使用单片机方案对核辐射进行检测在很多情况下有应用，虽然原理简单，但是在生活中十分有用的。 基于Colibri_GD32F207+盖革计数器，利用盖革计数器测量得到的当前核辐射量以及盖革计数器特性曲线，综合SPI协议与LCD彩屏驱动算法设计核辐射显示算法将当前核辐射量显示出来并提示当前核辐射是否安全。整个系统简洁易随身携带，可用于生活乃至其他很多场合的核辐射测量与预警。 方案结构框图 实物照片如下图，从左到右依次是LCD，小红板，盖革计数器 下图这是在LCD上显示当前的辐射值 以及当前的辐射是否安全。可以看出，当前辐射量为0.12uSv/h，为安全值。 设计应用描述 首先，初识这块开发板得从点亮LED灯开始，程序编写不算难，但是在下载程序时，Colibri_GD32F207这个板子没有将BOOT0和BOOT1接出来，于是只能使用稳压器旁边的那个USB口进行调试。还好能用，板子上还引出了6个ADC接口，比较实在，使用其中一个ADC接口将采集到的核辐射数据输入进MCU中进行处理即可。 然后，此参赛项目需要将当前核辐射量显示出来，所以需要LCD屏幕。然而同样GD32F207芯片是带有LCD 的接口的，但是小红板没有将这部分的IO全部引出来，所以购买一个使用SPI协议驱动的1.8寸彩色LCD。使用片上硬件SPI或者模拟SPI都可以使得这款LCD屏幕正常工作。那么这样可以节省很多的 IO，故建议接下来的开发板中将LCD接口IO全部引出或者将硬件SPI单独设立相应LCD接口引出从而方便开发者参与调试。 接着，本设计发挥了GD32F207的最大的速度，主频配置了120MHZ。有效刷新当前的核辐射数值，有效保证了数据实时更新 进而在本设计采用M4011盖格管以及对应的盖革计数器硬件电路。硬件电路设计较为简单，能够测量当下的空间中20mR/h～120mR/h的γ射线及100～1800脱变数/分厘米2的软β射线的辐射量。辐射当量显示并提示的设计算法基于M4011盖格管的特性曲线。再在实际调试中做了些许参数的修正。 在软件算法中，本设计中核辐射的参数换算基于1990年的我国所采用的国际标准，能够有效并实时更新当下的核辐射值并做出判断是否安全，搭配5V充电宝进行电源供电，可以随身携带，可自由测量各处的核辐射值。 安利一个小工具keilkill，因为在编译产生hex文件的过程中会产生很多杂乱的小文件（如左图），非常占用空间，故直接双击此keilkill，将hex文件之外的杂乱文件一并删除（删除后的效果如右图）。可以看到明显清理出了很多空间。我在进行竞赛项目开发中就在用此款小工具，效果非常好。 总结一下，在对竞赛项目开发的过程中，我发现本款小红板的背面标有引脚定义的字样顺序有误，应该是外侧引脚对应外部文字说明，内部引脚对应内部文字说明，从大赛官方下载得到的引脚说明的相应图解也有同样的问题。并且发现GDLINK_SWD与MCU_SWD的背面引脚注释印倒了，应该做一次映射。还有就是小红板上并没有将所有引脚引出来，从而很多功能无法实现。通过对竞赛计划项目的开发，我意识到这款MCU功能十分强大，为充分展现其全部功能，我建议GD32再出开发板时将所有引脚引出并合理布局，将boot0和boot1引出来，所有引脚加上正确的文字注释。再加上丰富的外设模块，如以太网，LCD，GSM，蓝牙，NRF24L01等等，同时丰富相应的库函数并推出操作寄存器的相应代码。必能做到非常有效的推广，广大开发者也会十分喜欢的。 演示视频: 附件中包含一下资料 项目方案的整个代码工程，使用MDK5编译环境 盖革计数器的硬件原理图和PCB 图纸 前边安利的小工具keilkill 此竞赛项目的详细BOM物料表 利用盖革计数器测量核辐射的原理等参考文献

预期寿命 使用一个国家的各种因素（例如成人死亡率，BMI，健康总支出等）来预测人们的平均预期寿命。 可以在以下链接中找到使用的数据集： :

matlab预测电池寿命程序代码循环寿命预测使用机器学习 这项研究基于斯坦福大学学生的工作，题为“容量退化前电池循环寿命的数据驱动预测”。 他们创建了一个数据集，这是同类中最大的开源，并使用机器学习来预测锂离子电池寿命。 我研究的目的是首先重新创建他们的数据，然后最终创建我自己的模型，以与使用相同数据集的该项目的准确性相媲美。 本研究中使用的数据集可在 . results_recreation.m 目的：在matlab上加载三批数据并组合成一个大数据集。 改变循环寿命的一些不正确的值。 然后，代码提取并处理相关数据以创建运行弹性网络模型所需的 csv 文件。 需要：Matlab，三个数据集 典型的运行时间是几分钟 方差_数据.csv 目的：包含所有 124 个电池的循环寿命的方差数据的 csv 文件。 该文件通过为每列提供标题而略有改动。 运行python程序时需要这样做。 要求：无 Data_recreation.ipynb 目的：为方差、循环寿命数据集生成弹性网络。 此代码将 csvfile 调用到数据集中，并准备要放入 Elastic net 的数据。 数据按照与斯坦福论文相同的

剩余使用寿命（RUL）预测在预测和健康管理（PHM）中起着至关重要的作用，以提高可靠性并降低众多机械系统的周期成本。 深度学习（DL）模型，尤其是深度卷积神经网络（DCNN），在RUL预测中正变得越来越流行，从而在最近的研究中取得了最新的成果。 大多数DL模型仅提供目标RUL的点估计，但是非常需要为任何RUL估计具有关联的置信区间。 为了改进现有方法，我们构建了一个概率RUL预测框架，以基于参数和非参数方法来估计目标输出的概率密度。 模型输出是对目标RUL的概率密度的估计，而不仅仅是单点估计。 所提出的方法的主要优点是该方法自然可以提供目标预测的置信区间（不确定性）。 我们通过一个简单的DCNN模型，在公开可用的涡轮发动机退化模拟数据集上验证了我们构建的框架的有效性。 源代码将在https://github.com/ZhaoZhibin/Probabilistic_RUL_Prediction中发布。

Life Expectancy Data.csv

nasa电池实验数据集.mat 格式Description： Experiments on Li-Ion batteries. Charging and discharging at different temperatures. Records the impedance as the damage criterion. The data set was provided by the Prognostics CoE at NASA Ames.