發(fā)布時(shí)間：2018-05-20 03:12

  本文選題：非正態(tài)響應(yīng) + 穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)　； 參考：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)作為持續(xù)性質(zhì)量改進(jìn)過(guò)程的重要支撐技術(shù),在產(chǎn)品質(zhì)量設(shè)計(jì)問(wèn)題中得到了廣泛的應(yīng)用。穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)的核心思想是在保證產(chǎn)品的均值盡可能接近設(shè)計(jì)目標(biāo)值的基礎(chǔ)上,最大限度減少產(chǎn)品質(zhì)量特性值圍繞目標(biāo)值的波動(dòng)。該方法主要是通過(guò)利用產(chǎn)品的響應(yīng)變量與可控因子間的非線性關(guān)系以及可控因子與噪聲因子的交互作用,調(diào)節(jié)可控因子的水平,使得產(chǎn)品輸出對(duì)噪聲因子的變化不敏感。從而達(dá)到減小質(zhì)量特性波動(dòng)的目的,以較低的成本獲得高質(zhì)量的產(chǎn)品。在以往關(guān)于穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)的研究中,大多數(shù)研究是在假設(shè)響應(yīng)變量的質(zhì)量特性服從正態(tài)分布的情形下進(jìn)行的。然而,在實(shí)際的生產(chǎn)過(guò)程中,產(chǎn)品質(zhì)量特性服從非正態(tài)分布的生產(chǎn)案例也普遍存在。對(duì)于非正態(tài)響應(yīng)質(zhì)量設(shè)計(jì)問(wèn)題,可選擇構(gòu)建廣義線性模型的方法,以聯(lián)系函數(shù)建立響應(yīng)均值和方差的函數(shù)關(guān)系。在實(shí)際生產(chǎn)中由于試驗(yàn)成本過(guò)于昂貴,通常進(jìn)行小樣本物理試驗(yàn)。然而,小樣本試驗(yàn)數(shù)據(jù)偏少,可能導(dǎo)致建模過(guò)程中模型參數(shù)的不確定性程度偏高。貝葉斯方法能夠充分利用參數(shù)的先驗(yàn)信息,在一定程度上解決了模型參數(shù)的不確定性問(wèn)題。因此,本文針對(duì)非正態(tài)響應(yīng)質(zhì)量設(shè)計(jì)中因小樣本試驗(yàn)數(shù)據(jù)偏少而導(dǎo)致的模型參數(shù)的不確定性、產(chǎn)品批次生產(chǎn)的差異性以及噪聲因子等問(wèn)題,綜合運(yùn)用了廣義線性模型、貝葉斯方法以及啟發(fā)式優(yōu)化算法等技術(shù),以系統(tǒng)建模、仿真分析以及實(shí)例驗(yàn)證為手段,系統(tǒng)研究了結(jié)合廣義線性模型與貝葉斯方法的非正態(tài)響應(yīng)穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)。具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)考慮批次差異的貝葉斯廣義線性混合模型穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)。在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,由于相關(guān)因素的影響,不同生產(chǎn)批次的商品間可能會(huì)存在一定的差異。針對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量特性服從非正態(tài)分布的批次生產(chǎn)問(wèn)題,本章在貝葉斯方法的框架下,以批次間差異作為隨機(jī)變量,結(jié)合MCMC方法更新參數(shù)的后驗(yàn)信息,構(gòu)建基于貝葉斯方法的廣義線性混合模型。選擇均方誤差為質(zhì)量?jī)?yōu)化指標(biāo)通過(guò)遺傳算法等優(yōu)化方法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。(2)基于貝葉斯廣義線性模型的裂區(qū)試驗(yàn)穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)。在裂區(qū)試驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆?gòu)建過(guò)程中,由于裂區(qū)因子不易改變,因此將裂區(qū)因子視為產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中的噪聲因子。構(gòu)建基于貝葉斯推斷和MCMC方法的響應(yīng)變量與顯著因子及噪聲因子的關(guān)系模型。根據(jù)所建模型可獲取大量的樣本數(shù)據(jù),分別以均方誤差和產(chǎn)品合格率作為指標(biāo)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,并對(duì)比在考慮模型穩(wěn)健性和不考慮模型穩(wěn)健性?xún)煞N情況下參數(shù)優(yōu)化結(jié)果的異同。(3)考慮噪聲因子的貝葉斯分層雙廣義線性模型穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)。為了進(jìn)一步探究噪聲因子對(duì)于產(chǎn)品過(guò)程的影響,考慮產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中噪聲因素的不確定性,構(gòu)建噪聲因子與散度參數(shù)的關(guān)系模型,通過(guò)分層模型建立與樣本均值模型的聯(lián)系,依據(jù)相關(guān)理論構(gòu)建響應(yīng)變量的均值模型和方差模型,為了便于與相關(guān)研究結(jié)果的對(duì)比,以均方誤差作為優(yōu)化目標(biāo)對(duì)參數(shù)進(jìn)行穩(wěn)健參數(shù)優(yōu)化。最后,在總結(jié)文章研究成果的基礎(chǔ)上,指出了該研究領(lǐng)域的后續(xù)研究方向。
[Abstract]:In this paper , we use generalized linear model , Bayesian method and heuristic optimization algorithm to solve the problem of non - normal distribution of product quality . ( 3 ) In order to further explore the influence of noise factor on the process of product , the relation model of noise factor and divergence parameter is established in order to further explore the influence of noise factor on the process of product .
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：F224

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本文編號(hào)：1912930