當(dāng)前全球制造業(yè)不斷尋求升級、國內(nèi)正在推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,市場需求也趨向于個(gè)性化、差異化,制造企業(yè)由大批量生產(chǎn)轉(zhuǎn)為多品種、小批量柔性化生產(chǎn)模式。開發(fā)有效適用于當(dāng)前生產(chǎn)模式的質(zhì)量控制技術(shù)成為當(dāng)前亟需解決的問題。而隨著智能化技術(shù)發(fā)展日益成熟,引入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),構(gòu)建起質(zhì)量智能控制和預(yù)測體系已成為多品種、小批量產(chǎn)品質(zhì)量控制方法研究的熱點(diǎn)。本文分析了多品種、小批量生產(chǎn)模式的形成過程、特點(diǎn),構(gòu)建了適用于多品種小批量生產(chǎn)的質(zhì)量控制流程。并以R公司某型軸套產(chǎn)品為例,采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)以及灰色理論、最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）方法對該流程中的質(zhì)量特性識別與預(yù)測階段進(jìn)行了詳細(xì)論證和重點(diǎn)研究。（1）提出了基于圖論思想的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法以識別零件關(guān)鍵質(zhì)量特性。依據(jù)工藝流程及設(shè)計(jì)要求描述零件各個(gè)加工特征之間的內(nèi)在聯(lián)系,建立零件加工特征網(wǎng)絡(luò);計(jì)算網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)確定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的重要度,進(jìn)而得出關(guān)鍵質(zhì)量特性為軸套左端外圓尺寸,為零件加工質(zhì)量預(yù)測工作奠定了基礎(chǔ)。（2）采用了對小樣本數(shù)據(jù)有良好適應(yīng)性,且學(xué)習(xí)能力與預(yù)測性能均較好的灰色預(yù)測理論建立GM（1,1）質(zhì)量預(yù)測模型,并從灰色動態(tài)模型群和灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn),... 

【文章來源】：蘭州理工大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 關(guān)鍵質(zhì)量特性識別研究現(xiàn)狀
    1.3 質(zhì)量預(yù)測技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.4 論文主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
第2章 多品種小批量生產(chǎn)質(zhì)量控制方法及案例分析
    2.1 制造業(yè)生產(chǎn)模式發(fā)展歷程
    2.2 多品種小批量生產(chǎn)模式特點(diǎn)
    2.3 多品種小批量質(zhì)量控制需求與流程
    2.4 擬采用預(yù)測方法可行性分析
    2.5 案例企業(yè)簡介及其質(zhì)量控制狀況分析
        2.5.1 企業(yè)簡介
        2.5.2 企業(yè)質(zhì)量控制現(xiàn)狀及問題分析
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵質(zhì)量特性識別
    3.1 質(zhì)量特性及關(guān)鍵質(zhì)量特性
        3.1.1 質(zhì)量特性的概念
        3.1.2 關(guān)鍵質(zhì)量特性
    3.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本理論
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)的表示
        3.2.2 網(wǎng)絡(luò)的基本拓?fù)湫再|(zhì)
        3.2.3 參數(shù)計(jì)算
    3.3 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵質(zhì)量特性識別
        3.3.1 零件加工特征關(guān)系描述
        3.3.2 基于加工特征的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
    3.4 實(shí)例分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 改進(jìn)灰色GM(1,1)模型的建立
    4.1 灰色理論簡介
    4.2 灰色GM(1,1)預(yù)測模型
        4.2.1 灰序列生成
        4.2.2 灰色GM(1,1)模型的建立
        4.2.3 灰色模型的適用范圍及精度檢驗(yàn)
    4.3 灰色GM(1,1)模型的改進(jìn)
        4.3.1 灰色動態(tài)模型群
        4.3.2 灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)
    4.4數(shù)據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 優(yōu)化的質(zhì)量預(yù)測組合模型的構(gòu)建
    5.1 支持向量機(jī)和粒子群算法理論
        5.1.1 支持向量機(jī)回歸原理
        5.1.2 最小二乘支持向量機(jī)
        5.1.3 基于粒子群算法的參數(shù)尋優(yōu)
    5.2 優(yōu)化的組合預(yù)測模型構(gòu)建
        5.2.1 組合預(yù)測理論原理
        5.2.2 模型組合方法選擇
        5.2.3 優(yōu)化的組合預(yù)測模型構(gòu)建
    5.3 組合預(yù)測模型應(yīng)用與對比分析
        5.3.1 殘差預(yù)測模型
        5.3.2 組合模型最終預(yù)測結(jié)果分析及模型對比
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[6]Integration of A Deep Learning Classifier with A Random Forest Approach for Predicting Malonylation Sites[J]. Zhen Chen,Ningning He,Yu Huang,Wen Tao Qin,Xuhan Liu,Lei Li.  Genomics,Proteomics & Bioinformatics. 2018(06)
[7]基于ARIMA模型和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測[J]. 曹學(xué)晨,張順堂.  價(jià)值工程. 2018(35)
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博士論文
[1]面向復(fù)雜產(chǎn)品的關(guān)鍵質(zhì)量特性識別方法研究[D]. 王化強(qiáng).天津大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于組合模型的燒結(jié)礦質(zhì)量預(yù)測系統(tǒng)研究與應(yīng)用[D]. 邵慧君.武漢科技大學(xué) 2019
[2]面向變速箱殼體機(jī)加過程的質(zhì)量預(yù)測與診斷方法研究應(yīng)用[D]. 王昆龍.合肥工業(yè)大學(xué) 2019
[3]支持向量機(jī)核函數(shù)及關(guān)鍵參數(shù)選擇研究[D]. 尹嘉鵬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[4]移動通信網(wǎng)流量數(shù)據(jù)分析及預(yù)測研究[D]. 張雁欽.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[5]質(zhì)量功能展開（QFD）在生產(chǎn)企業(yè)中的應(yīng)用研究[D]. 俞文杰.浙江工業(yè)大學(xué) 2015
[6]質(zhì)量功能展開在企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究[D]. 謝凌.上海交通大學(xué) 2012



本文編號：3479862