排序方式: 共有48条查询结果,搜索用时 125 毫秒
1.
2.
针对供应链及其它计算机仿真试验中所涉及因子数目众多的情形,序贯分支方法因筛选效率较高被广泛采用.然而,现有的序贯分支方法忽视对散度效应起显著作用的因子.由于相比位置效应,散度效应在产品或供应链系统的质量设计中是同等甚至更为重要的,故提出一种基于位置效应与散度效应的序贯分支方法.首先,将影响位置效应与散度效应的显著因子分类为调节因子,重要因子和稳健因子;然后,结合序贯概率比检验(sequential probability ratio test,SPRT),在控制筛选过程中第一类错误和第二类错误的基础上,采用序贯分支方法分类地筛选出显著因子;最后通过仿真试验说明此方法能够有效且分类地处理位置效应与散度效应下的显著因子筛选问题. 相似文献
3.
针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。 相似文献
4.
依据控制图中抽样大小的机理,对六西格玛技术中的1.5σ漂移问题进行了系统的分析,并根据过程的动态特性,提出了准确反映过程动态能力改进的过程能力指数——动态Cpk,进而对六西格玛实施过程的控制阶段,提出了监控高σ过程或接近零缺陷过程的质量控制技术. 相似文献
5.
6.
针对两阶段串联可修系统,考虑随机偏移的情况,研究统计过程控制(SPC)与视情维修整合的问题. 首先,应用均值-残差联合控制图监控系统的质量状态,根据质量状态采取相应的维修策略,在此基础上,分析SPC与视情维修策略整合的可能场景,并根据全概率公式给出了每个场景发生的概率;其次,考虑人力成本、生产率以及停时损失,根据更新理论构建了SPC与视情维修整合的数学模型;然后,针对具体实例,将构建的模型与单独的维修策略模型和采用经验法则选取控制图的设计参数模型进行了比较分析,结果表明构建的模型在节约成本方面有着明显的优势;最后,运用部分析因设计对过程参数、时间参数和成本参数进行了敏感性分析. 相似文献
7.
针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性. 相似文献
8.
针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计. 相似文献
9.
多变量过程的边界调整策略 总被引:1,自引:0,他引:1
针对存在设置偏差且生产阶段有限的多变量过程,研究了调整费用恒定情形下的使过程质量损失最小的边界调整策略.在建立过程状态空间方程的基础上,利用贝叶斯推断和动态规划给出了调整策略中随生产阶段变化的边界.通过算例解释了边界调整策略的实现方法,并通过仿真将调整策略与其他两种质量控制策略进行了比较分析,仿真结果表明调整策略能够更好的减少过程的总体质量损失. 相似文献
10.
广义线性模型的贝叶斯分析及稳健参数设计应用 总被引:4,自引:0,他引:4
讨论了非正态响应稳健参数设计中应用最为广泛的广义线性模型.针对广义线性模型在稳健参数设计中普遍存在的估计性问题,对广义线性模型的参数采用相对客观的Jeffreys先验分布,运用基于ARMS抽样算法的MCMC方法动态模拟出各参数后验分布的马尔科夫链,并给出了广义线性模型参数的估计值和显著性因子.根据实际工业试验数据,利用SAS软件对广义线性模型进行了贝叶斯分析,结果表明贝叶斯广义线性模型在参数估计的稳健性和显著性因子识别方面比一般的广义线性模型更加可靠和有效. 相似文献