可靠性和安全性的航空航天电路设计
关键的外卖
为什么航空航天可靠性标准如此严格。
确定电路如何失效并防止这些影响。
实现最坏情况电路分析的不同模型。
航空航天电路设计不仅对其本身的优点要求很高，而且还需要对连续运行和安全进行额外的考虑
电子产品故障的痛苦几乎是每个人都经历过的，无论是新开的产品还是从仓库里翻出来的产品。鉴于现代世界电子产品的普及，这种情况并不常见，令人印象深刻。设计师和制造商都付出了巨大的努力，以避免这些缺陷，否则可能大大降低设备的使用寿命。然而，如果对任何类型的失败——哪怕是短暂的失败——的容忍度为零呢?这正是航空航天电路设计的情况，并且有很好的理由:任何中断都可能导致生命损失和数百万或数十亿美元技术的破坏。
并非所有的电子产品都是一样的
在玩具、工具和其他消费品中发现的相对简单的电路板不需要按照与医疗设备或航空航天中使用的pcb相同的严格标准制造。越高可靠性要求在制造过程中，电路板的废品率就越高，这将不必要地增加成本，并降低产品的可用性，这些产品通常在为其供电的电路板磨损之前就处于废弃或处置状态。这些可靠性要求，也称为板的类别，由IPC提供:
1类电子产品为标准消费类产品;这些产品的故障不会因停止服务而立即造成损害。
第二类电子学是特殊设备，通常是医疗设备，其正在进行的操作对其用户的直接健康或安全至关重要。
第三类电子学将可靠性作为首要的设计考虑因素;任何对服务的中断都是不可接受的。
3A类电子学代表尽可能高的标准;在航空航天领域，它们经常出现在卫星和其他航天应用中。
这些标准在设计约束和检查的形成过程中起着至关重要的作用，但由于要求的提高和环境的一般严密性，可靠性进一步延伸到3A电路的设计阶段。虽然所有的制造设计都应该预测可靠性挑战，而不是对它们做出反应，但在处理航空航天电路设计时，优化电路结构以抵御外部影响是任务成功的核心。
用最坏情况电路分析指导航天电路设计
使用最坏情况电路分析(WCCA)进行设计是“抱最好的希望，做最坏的准备”这句话的体现。考虑到航空航天产品开发的成本和对可靠性的广泛需求，设计师需要展示他们的构建有很高的概率在每个组件同时达到最差功能状态的情况下幸存下来。建立一些工作参数来定义电路的工作状态是很有用的:
最初,现成部件的标称特性;制造商提供了一个基准水平的能力，以及允许可接受的材料和生产质量波动的容差。
瞬变,从稳态移动响应的激励具有破坏标准电路功能或淹没敏感的下游组件的能力，如果没有解释。
温度-热量是衰老的机制对于材料，随着时间的推移，由于普遍退化，或在极端情况下更灾难性的失效，可能导致性能下降。由于热的影响在不同的材料之间是不同的，所以组件可以表现出随机方差或有偏差的，方向的偏离值(s)。
辐射,已开票的船板暴露在高辐射环境中需要确保组件在很大程度上不受影响(就像大多数被动式的情况一样)，或者使用专门设计的外壳进行保护，以降低高频辐射的穿透性。标明辐射设计余量的产品将包含一个安全系数，其额定吸收是产品最大允许辐射的两到三倍。
杂项-其他因素对操作造成有害影响，如湿度、振动/冲击等。虽然这些值或范围在数据表中通常是微不足道的，但设计人员需要意识到，在超出测试条件的情况下，这些部分可能会遇到瞬时或连续的扰动。
一旦收集到存在的各种故障模式的最小值或最大值(根据需要)值，WCCA就能够通过将这些输入加到一个奇异函数中来简洁地捕获性能。然而，这种方法只适用于测试工程师知道如何操纵所有参数以达到最坏的情况。当被测部件在使用极值分析(EVA)模型时出现故障时，必须采用更严格的方法来评估部件在使用寿命期间承受环境的能力，如平方根，以建立必要的置信度。
从WCCA方程合成解
输入到WCCA函数的参数提供了设备可靠性的不完整范围:电路的组件在真空中不能工作(请谅解空间限制板的双关语)。然而，在达到这些极端情况之前，功能可能会受到抑制，工程师需要评估在线电路，以确定对更大系统的影响。有一些模式可以实现这一目标:
- 网络分析-就发展而言，最早的可靠性检查框架将使用欧姆定律、KCL/KVL等基本方程和其他理想化的工具作为粗略的评估。尽管缺乏特异性，但不同组件值之间的关系将使设计人员了解在哪里进行更改以将输出驱动到最大值或最小值。
- 敏感性,当电路分析不能准确地封装系统响应时，一种更具实验性的方法可以揭示每个输入对电路板的确切影响。这里有一些注意事项:函数值必须显示单调性(在输入范围内连续增加或减少)，以确定极值处的行为。输入与工作点的偏差越大，模型的预测能力就越弱。在这些限制范围内，测试人员可以确定参数的微小变化对总输出的偏微分影响，当对每个参数进行计算时，可以使用EVA或RSS方程将结果相加，分别确定最大和最小输出变化。不幸的是，修改输入和测量响应的相对深入的性质是耗时的，最终在较大的电路中是不可行的。
- 仿真,快速准确分析复杂电路的最佳工具。仿真工具利用原理图或网络列表来最大限度地减少工作重复和其中引起的错误。在指定部分值和参数的范围后，运行蒙特卡罗模拟，以随机间隔采样以产生数据集的平均值和标准偏差。一旦缩放得当，就可以得到最优的WCCA解决方案。
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