基于模糊理論的多響應參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化方法研究
發(fā)布時間:2021-01-02 22:58
隨著需求標準和生產(chǎn)復雜程度的提高,要實現(xiàn)多個響應整體的穩(wěn)健優(yōu)化,既要考慮響應間此消彼長的矛盾沖突關系,或者難以用固定權值衡量的關聯(lián)關系,也要考慮優(yōu)化結果的穩(wěn)健性。正是由于響應關系的模糊性和與綜合質量指標關系的不確定性,本文將多響應參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化過程視為一個模糊復雜的非線性系統(tǒng),并結合模糊理論研究多響應參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化方法。基于權重法綜合多響應質量特性的方法具有依賴經(jīng)驗常識分配權重,缺乏對響應間信息的有效利用,忽略響應間關聯(lián)關系等方面的不足,本文利用模糊邏輯推理方法根據(jù)生產(chǎn)過程提供的有用信息,對響應間的不確定性關系進行信息挖掘,通過條件合成與模糊關系計算綜合多個響應的綜合質量特性。并在此基礎上研究穩(wěn)健設計,考慮到試驗設計中隨著噪聲因素及水平數(shù)目的增多,實驗次數(shù)也會成倍數(shù)增長,研究利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡良好的非線性映射能力,建立因子與響應間關系的質量預測模型,通過預測響應值代替實驗值,從而減少實驗次數(shù),降低實驗成本。同時本文研究當噪聲因素數(shù)目眾多又難以計量的情況下,可以不預設噪聲因素,通過多次實驗的質量波動值度量系統(tǒng)的穩(wěn)健性,并且提出利用猶豫模糊集中元素的隸屬度個數(shù)不唯一的特性,歸集各響應的多個質量波...
【文章來源】:鄭州航空工業(yè)管理學院河南省
【文章頁數(shù)】:84 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
三角形隸屬函數(shù)
梯形隸屬函數(shù)
正態(tài)隸屬函數(shù)以三角隸屬函數(shù)為例,在[0,100]取值范圍中將10℃解釋為屬于“低溫”模糊
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于模糊邏輯推理的銑切削過程穩(wěn)健參數(shù)優(yōu)化[J]. 潘笑天,禹建麗,張黎. 河南科學. 2017(10)
[2]基于RSM的電鑄自支撐金剛石-鎳復合膜參數(shù)優(yōu)化[J]. 禹建麗,黃鴻琦,陳洪根. 表面技術. 2017(05)
[3]高速銑削時鈦合金刀具的磨損及對工件表面粗糙度的影響[J]. 倪君輝,詹白勺,沈科燈. 工具技術. 2017(04)
[4]基于徑向基函數(shù)的變量預測模型模式識別方法[J]. 潘海洋,楊宇,鄭近德,程軍圣. 航空動力學報. 2017(02)
[5]基于響應曲面法的傳動帶成形工藝參數(shù)優(yōu)化[J]. 李兵,劉奎武,高鵬,拾以超. 鍛壓技術. 2017(02)
[6]基于核與灰度的灰色綜合關聯(lián)貼近度決策模型[J]. 劉中俠,劉思峰,方志耕. 控制與決策. 2017(08)
[7]基于響應面和灰色關聯(lián)分析的汽車濾清器蓋注塑工藝多目標優(yōu)化[J]. 蔡厚道. 塑料工業(yè). 2017(01)
[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的非法營運車輛識別[J]. 王娜,段鵬飛,武林林. 計算機應用. 2016(S2)
[9]BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測在臺階爆破參數(shù)優(yōu)化的應用[J]. 陳微微,吳遠林,佘勇. 采礦技術. 2016(06)
[10]深度置信網(wǎng)絡在發(fā)動機氣路部件性能衰退故障診斷中的應用研究[J]. 李本威,林學森,楊欣毅,趙勇,宋漢強. 推進技術. 2016(11)
博士論文
[1]基于TOPSIS法的多元質量特性優(yōu)化方法研究[D]. 王穎.天津大學 2007
本文編號:2953805
【文章來源】:鄭州航空工業(yè)管理學院河南省
【文章頁數(shù)】:84 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
三角形隸屬函數(shù)
梯形隸屬函數(shù)
正態(tài)隸屬函數(shù)以三角隸屬函數(shù)為例,在[0,100]取值范圍中將10℃解釋為屬于“低溫”模糊
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于模糊邏輯推理的銑切削過程穩(wěn)健參數(shù)優(yōu)化[J]. 潘笑天,禹建麗,張黎. 河南科學. 2017(10)
[2]基于RSM的電鑄自支撐金剛石-鎳復合膜參數(shù)優(yōu)化[J]. 禹建麗,黃鴻琦,陳洪根. 表面技術. 2017(05)
[3]高速銑削時鈦合金刀具的磨損及對工件表面粗糙度的影響[J]. 倪君輝,詹白勺,沈科燈. 工具技術. 2017(04)
[4]基于徑向基函數(shù)的變量預測模型模式識別方法[J]. 潘海洋,楊宇,鄭近德,程軍圣. 航空動力學報. 2017(02)
[5]基于響應曲面法的傳動帶成形工藝參數(shù)優(yōu)化[J]. 李兵,劉奎武,高鵬,拾以超. 鍛壓技術. 2017(02)
[6]基于核與灰度的灰色綜合關聯(lián)貼近度決策模型[J]. 劉中俠,劉思峰,方志耕. 控制與決策. 2017(08)
[7]基于響應面和灰色關聯(lián)分析的汽車濾清器蓋注塑工藝多目標優(yōu)化[J]. 蔡厚道. 塑料工業(yè). 2017(01)
[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的非法營運車輛識別[J]. 王娜,段鵬飛,武林林. 計算機應用. 2016(S2)
[9]BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測在臺階爆破參數(shù)優(yōu)化的應用[J]. 陳微微,吳遠林,佘勇. 采礦技術. 2016(06)
[10]深度置信網(wǎng)絡在發(fā)動機氣路部件性能衰退故障診斷中的應用研究[J]. 李本威,林學森,楊欣毅,趙勇,宋漢強. 推進技術. 2016(11)
博士論文
[1]基于TOPSIS法的多元質量特性優(yōu)化方法研究[D]. 王穎.天津大學 2007
本文編號:2953805
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