發(fā)布時間：2018-03-05 01:19

  本文選題：復雜產(chǎn)品　切入點：關鍵質量特性識別　出處：《天津大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：復雜產(chǎn)品包含大量質量特性,識別影響產(chǎn)品質量的關鍵質量特性(CTQ)是產(chǎn)品質量改進中必不可少的一步。實際生產(chǎn)中,大量質量特性數(shù)據(jù)從生產(chǎn)線收集,為后續(xù)分析提供了基礎。本文針對復雜產(chǎn)品數(shù)據(jù)的高維性、數(shù)據(jù)非平衡性、質量特性時序性等特點,建立基于特征選擇算法的CTQ識別算法。首先,針對數(shù)據(jù)高維性,建立了兩個平衡數(shù)據(jù)CTQ識別算法。分別是基于ReliefF改進的識別算法和基于遺傳模擬退火算法的識別算法。在基于ReliefF改進的方法中,提出一個新的CTQ數(shù)確定方法。結果表明,改進方法能夠比傳統(tǒng)ReliefF更加有效過濾無關、冗余質量特性。在基于遺傳模擬退火算法的方法中,建立了結合質量特性數(shù)和質量特性重要性兩個度量的綜合適應度函數(shù)用于特征優(yōu)化。實驗結果表明,綜合適應度函數(shù)能夠增強算法降維能力。其次,針對非平衡制造數(shù)據(jù),建立了一個兩階段CTQ識別框架。第一階段,使用多目標優(yōu)化算法識別出一組備選關鍵質量特性集。第二階段,使用理想點法從備選解中選擇最佳調(diào)和解,即CTQ集�；谠摽蚣�,分別使用多目標優(yōu)化算法——改進NSGA-II和改進DMS,建立兩個識別算法。在這兩個算法中,分別定義了兩種基于非平衡數(shù)據(jù)的質量特性重要性度量。實驗結果表明,兩個算法能夠在數(shù)據(jù)非平衡條件下有效識別CTQ。最后,質量特性對應于產(chǎn)品加工各個階段,具有時序性的特點�？紤]各質量特性的時序性,并提出兩階段非平衡數(shù)據(jù)CTQ識別算法。在第一階段,利用基于遺傳算法和DMS的混合多目標優(yōu)化算法選擇備選關鍵質量特性集。第二階段,從備選解中選擇最佳調(diào)和解。在該階段,考慮質量特性時序性,優(yōu)先識別較早加工階段的質量特性作為產(chǎn)品CTQ。實驗結果表明了該方法的有效性。
[Abstract]:Complex products contain a large number of quality characteristics, the identification of key quality characteristics that affect product quality (CTQ) is an essential step in product quality improvement. In actual production, a large number of quality characteristics data are collected from the production line. In this paper, the CTQ recognition algorithm based on feature selection algorithm is established for the characteristics of complex product data, such as high dimension, unbalanced data, and quality characteristics. Firstly, aiming at the high dimension of data, the paper proposes a new algorithm based on feature selection algorithm. Two CTQ recognition algorithms for balanced data are established, one is based on the improved ReliefF algorithm and the other is based on the genetic simulated annealing algorithm. In the improved method based on ReliefF, a new method for determining the CTQ number is proposed. The results show that, The improved method can filter irrelevant and redundant quality characteristics more effectively than traditional ReliefF. In the method based on genetic simulated annealing algorithm, In this paper, a comprehensive fitness function combining two measures of mass characteristic number and quality characteristic importance is established for feature optimization. The experimental results show that the synthetic fitness function can enhance the dimensionality reduction ability of the algorithm. Secondly, for non-equilibrium manufacturing data, In this paper, a two-stage CTQ recognition framework is established. In the first stage, a set of alternative critical mass characteristic sets is identified by using multi-objective optimization algorithm. In the second stage, the optimal harmonic solution is selected from the alternative solution by using the ideal point method, that is, the CTQ set. Two recognition algorithms are established by using improved NSGA-II and improved NSGA-II respectively. In these two algorithms, two kinds of importance measures of quality characteristics based on unbalanced data are defined respectively. The experimental results show that, The two algorithms can effectively identify CTQs under the condition of non-equilibrium data. Finally, the quality characteristics correspond to each stage of product processing and have the characteristics of timing. In the first stage, the hybrid multi-objective optimization algorithm based on genetic algorithm and DMS is used to select the set of key quality characteristics. The optimal harmonic solution is chosen from the alternative solution. In this stage, the quality characteristics of the earlier processing stage are first identified as the CTQs. The experimental results show the effectiveness of the method.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F273.2

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本文編號：1568132