 寿命这个概念，严格来讲属于耐久性的范畴，是产品耐久性的一种度量方式。耐久性怎么理解呢？可以认为是可靠性的一种特殊情况，表示产品在规定时间内抵抗腐蚀、热冲击、磨损、裂纹等外来应力损坏的能力。按照这种耐久性的理解，我们推测寿命，最直观的理解，就是让产品处于对应的应力条件下，一直工作到失效，监控这个时间周期，即为使用寿命。但如果这样安排寿命推算，产品还没有进入市场已经丧失竞争力了。因此在可靠性寿命计算的过程中，用到了加速的概念。 在介绍常用的可靠性加速因子模型前，我们再提一下失效率和失效函数的定义。 失效率就是产品在一定时间内失效的数量。将芯片的失效率与工作时间的关系画出一条曲线，横坐标表示器件工作时间，纵坐标表示失效率。器件整个使用寿命分为三个阶段：早期失效期，随机失效期，耗损失效期。其中随机失效期的失效率通常是相对恒定的且较低，是可靠性预测时最常用的是一个时间段。随机失效期的失效率服从指数分布。  模型需要将真正的寿命时间用实验的方式加速推算，形成加速模型，将损耗失效期提前表征出来。比如下图中，实际失效分布为右边曲线，加入加速因子后，曲线左移，表示为应力条件下的失效分布曲线。耗损失效期就可以提前表现出来。  加速因子计算公式为：  最长使用的加速模型是Arrhenius加速模型。 温度加速因子：   电压加速因子：   温度加速因子和电压加速因子的乘积即为综合的加速因子。温度加速因子中，Ea为失效反应的活化能（eV），半导体元器件常见的失效反应活化能如下表所示，HTOL中Ea一般代入0.7eV：  MTTF为平均失效前时间，对于不可修复产品，失效时间即产品寿命，MTTF即为平均寿命。MTTF不是真实的测试时间，只是通过概率论和数理统计的方法推算出来的，根据统计学的推导，当器件失效率成指数分布，同时每个失效都是独立的，那么总测试时间的两倍与MTTF的比值呈自由度为r的卡方分布。卡方分布的值可以通过数据手册查表获得。  代入对应的计算场景，举例计算寿命如下：   |
