本文關(guān)鍵詞：基于損失函數(shù)的最優(yōu)過程均值優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著各個行業(yè)競爭的日趨激烈,以及人民生活水平的不斷提高,僅僅提供“合格的”產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)不能保證組織的成功與發(fā)展。如何設(shè)計(jì)并生產(chǎn)出高質(zhì)量、低成本、短周期的產(chǎn)品,已然成為企業(yè)亟待解決的問題。除了加大科研投入,提高產(chǎn)品的科技含量,另一方面還需要進(jìn)行持續(xù)性的質(zhì)量改進(jìn)。過程均值的優(yōu)化設(shè)計(jì)作為產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)的重要支撐技術(shù),主要應(yīng)用在產(chǎn)品或工藝的設(shè)計(jì)階段。在不需要加大投資或少投資的情形下,其不僅能夠降低生產(chǎn)成本,增加產(chǎn)品的市場競爭力,還能提高產(chǎn)品質(zhì)量,達(dá)到產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)的目的。本文以最優(yōu)過程均值的確定及響應(yīng)優(yōu)化設(shè)計(jì)為研究對象,以響應(yīng)曲面方法、質(zhì)量損失函數(shù)、優(yōu)化模型構(gòu)建技術(shù)、兩層嵌套優(yōu)化算法以及實(shí)證分析等為技術(shù)手段,系統(tǒng)地研究了不同營銷策略的制造商對內(nèi)部、外部成本的重視程度存在差異的情形,以及不確定性因素的干擾導(dǎo)致分布參數(shù)的預(yù)測模型的有效性降低等兩方面問題。本文的具體研究內(nèi)容概括如下：(1)考慮差異損失成本的最優(yōu)過程均值優(yōu)化設(shè)計(jì)。本部分重點(diǎn)考慮了不同營銷策略的制造商對內(nèi)、外損失成本的重視程度存在差異的情形,建立了差異損失成本下的過程均值優(yōu)化設(shè)計(jì)模型。該優(yōu)化模型首先分別對過程的均值與散度效應(yīng)建立響應(yīng)曲面模型；然后基于不同的期望損失成本賦予相應(yīng)的權(quán)重,從而構(gòu)建優(yōu)化模型；最后通過最小化期望總成本得到最優(yōu)過程均值和最佳輸入?yún)?shù)水平。本文方法的特色在于制造商可以根據(jù)相應(yīng)的營銷策略類型賦予各期望損失成本不同的權(quán)重,進(jìn)而選擇相應(yīng)的最優(yōu)過程均值和最佳輸入?yún)?shù)水平,使結(jié)果更具柔性。(2)考慮置信區(qū)間的最優(yōu)過程均值優(yōu)化設(shè)計(jì)。一般地,過程分布的參數(shù)是未知的。利用有限的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對分布參數(shù)建模時,由于不確定性擾動因素一直存在于工業(yè)設(shè)計(jì)中,參數(shù)估計(jì)值與真實(shí)值之間存在一定的偏差�；诖�,本部分提出從模型參數(shù)預(yù)測的置信區(qū)間的角度,結(jié)合穩(wěn)健優(yōu)化的思想,利用最小化最差策略的方法,構(gòu)建兩層嵌套優(yōu)化模型,解決分布參數(shù)不確定下的最優(yōu)過程均值確定及響應(yīng)優(yōu)化設(shè)計(jì)。實(shí)例表明,如果不考慮不確定性因素的干擾影響,制造商很有可能會錯誤估計(jì)輸入?yún)?shù)水平和最優(yōu)過程均值,甚至?xí)凸喇a(chǎn)品的生產(chǎn)預(yù)算。本文進(jìn)一步充實(shí)了質(zhì)量設(shè)計(jì)領(lǐng)域中關(guān)于最優(yōu)過程均值及最佳輸入?yún)?shù)水平的研究內(nèi)容,為產(chǎn)品／工藝設(shè)計(jì)階段選取最優(yōu)過程均值問題提供了一些新的研究思路和解決方法。并在此基礎(chǔ)上,還指出該研究領(lǐng)域一些值得進(jìn)一步研究的問題。
【關(guān)鍵詞】：最優(yōu)過程均值 響應(yīng)曲面方法 質(zhì)量損失函數(shù) 差異損失成本 最小化最差策略
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F273.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-21
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 最優(yōu)過程均值的相關(guān)研究13-16
• 1.2.2 響應(yīng)曲面方法的優(yōu)化設(shè)計(jì)研究16-18
• 1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線18-21
• 1.3.1 研究內(nèi)容18-19
• 1.3.2 技術(shù)路線19-21
• 2 基礎(chǔ)理論知識21-35
• 2.1 概述21
• 2.2 響應(yīng)曲面方法21-27
• 2.2.1 響應(yīng)曲面法概要21-22
• 2.2.2 響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)方案22-25
• 2.2.3 響應(yīng)曲面的估計(jì)25-27
• 2.3 質(zhì)量損失函數(shù)27-32
• 2.3.1 質(zhì)量特性27-28
• 2.3.2 質(zhì)量損失函數(shù)的幾種形式28-32
• 2.4 相關(guān)參數(shù)優(yōu)化方法32-35
• 2.4.1 數(shù)學(xué)規(guī)劃方法32-33
• 2.4.2 穩(wěn)健優(yōu)化方法33-35
• 3 考慮差異損失成本的最優(yōu)過程均值優(yōu)化設(shè)計(jì)35-52
• 3.1 概述35-36
• 3.2 過程分布參數(shù)的響應(yīng)曲面建模36-38
• 3.3 考慮差異損失成本的優(yōu)化方法38-41
• 3.3.1 差異損失成本結(jié)構(gòu)分析38-40
• 3.3.2 最優(yōu)過程均值的優(yōu)化流程分析40-41
• 3.3.3 優(yōu)化模型的構(gòu)建41
• 3.4 實(shí)例分析41-51
• 3.5 本章小結(jié)51-52
• 4 考慮置信區(qū)間的最優(yōu)過程均值優(yōu)化設(shè)計(jì)52-63
• 4.1 概述52-53
• 4.2 分布參數(shù)的區(qū)間估計(jì)53-55
• 4.3 考慮分布參數(shù)置信區(qū)間的優(yōu)化方法55-58
• 4.3.1 最優(yōu)過程均值的優(yōu)化流程分析55-57
• 4.3.2 優(yōu)化模型的構(gòu)建57-58
• 4.4 實(shí)例分析58-61
• 4.5 本章小結(jié)61-63
• 5 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 論文總結(jié)63-64
• 5.2 研究展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻(xiàn)66-72
• 附錄A72-83
• 附錄B83

  本文關(guān)鍵詞：基于損失函數(shù)的最優(yōu)過程均值優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：481243