浅论提高电子产品可靠性的“法宝”——高效环境应力筛选

本文深入讨论了电子产品环境应力筛选(Environmental Stress Scree-ning,以下简称ESS)的基本原理;提出了制定电子产品ESS条件的原则;给出了“推荐的ESS条件”,其中重点论述了美军标的先进性和推荐条件的进步点;在“结束语”中,简要阐述了笔者的工程实践经验和有关论点。     

基于LASSO的复杂产品关键质量特性识别

针对复杂产品多属性、高维度的特点,引入LASSO方法对其关键质量特性进行识别。首先利用LASSO方法的特征选择能力降低原始数据集的维度,并获得原始数据集中质量属性同质量类别相关性的排序;根据要求数量选取属性组成关键质量特性属性子集,利用SVM测试所选取属性子集的分类精度,并同已有文献结果进行对比。以UCI数据库中SECOM数据集为例,采用SMOTE过抽样和随机欠抽样相结合的方法使数据均衡后进行测试。结果表明,该方法不仅能够消除高维原数据集中不相关和冗余属性,还能保持良好的分类质量。同IG和ReliefF等方法相比,文中方法所获得的关键质量特性的分类精度有显著提高,并且第二类错误率也明显低于前两种方法。     

基于NSGA-Ⅱ的非平衡制造数据关键质量特性识别

针对非平衡产品制造数据关键质量特性(critical to quality characteristics,CTQs)识别,提出基于NSGA-Ⅱ的特征选择算法.首先,在分类错误率和特征子集大小基础上,针对数据非平衡性,引入第Ⅱ类错误率度量质量特性子集的重要性.接着,应用多目标进化算法NSGA-Ⅱ最小化以上三个度量标准,得到非支配解集.最后,引入理想点法从非支配解集中选择最佳调和解,得到CTQ集.算例结果表明,所提算法能够得到较高分类精度,同时有效降低第Ⅱ类错误率与CTQ集大小,说明了算法的有效性.     

一种基于新质量图引导的干涉相位快速解缠方法

提出了一种基于新质量图引导的干涉相位快速解缠方法。首先,介绍了一种新的质量图求取方法,该方法考虑到传统质量图不能精细地反映地形坡度变化的缺陷,提出利用局部表面法向量的余弦作为质量,通过局部平面拟合纠正相位跳跃点的质量值,取得了良好的效果。其次,对质量图的解缠方法进行了改进,利用分块融合技术降低路径搜索的计算量,大大减少了解缠所需的时间。仿真和实测数据处理结果验证了方法的有效性。     

面向农产品安全的关键质量链分析

针对农产品质量安全控制问题,在传统过程能力分析的基础上,将农产品食品链视为一个过程网络,应用PERT/CPM的基本思想,提出了基于质量损失的关键质量链分析评价方法。最后以菠菜产品的种植加工进行了实例分析。     

高效的因子分类筛选方法及仿真应用

针对序贯分支（SB）方法难以对位置效应和散度效应同时筛选的情形,基于多重序贯分支的基本思想,同时考虑位置和散度效应,将显著因子分类别筛选出来。首先,通过“预分支”步骤,将因子按照其位置和散度效应符号分组;然后,采用序贯分支方法将所有子组同时进行位置和散度效应显著性检验,在结合序贯概率比检验（SPRT）控制筛选过程中的第一类和第二类错误的基础上,实现因子的分类筛选,以便后续阶段的建模及优化;最后,通过仿真试验说明所提方法在解决因子分类筛选问题上的有效性、高效性及稳健性。     

基于Monte Carlo方法的PERT网络关键路线和最关键活动分析

在定义计划评审技术（program evaluation and review technique, PERT）网络局部关键活动、关键活动、关键路线和活动关键度的基础上,提出了关键活动、关键路线的分析方法;根据活动不确定性对项目计划工期影响的大小,即活动敏感性指标的大小,确定活动在项目进度控制中的重要程度;在定义活动相对敏感性、活动敏感性的基础上,利用全概率公式,得到活动敏感性指标计算公式,进而提出了最关键活动分析方法。算例表明,利用本研究提出的方法可便捷地找出PERT网络的关键路线和最关键活动。     

多元质量特性过程能力的一种评价方法

简述过程能力指数的发展历程，指出多元质量特性过程能力指数存在的问题；在此基础上给出评价多元质量特性过程能力的一种方法，并通过实例说明这种方法的应用；最后进行若干评注。     

复杂产品外购系统关键特性的质量事前控制策略

探索一套基于质量合同的外购产品质量事前控制方法,以辅助复杂产品主制造商管理外购产品的质量。通过在采购合同中设计奖惩策略,在不对称质量信息下诱使供应商自发地保证其产品的关键特性具备最优质量水平,最大限度地提升供应链质量收益并消除私有质量信息的不良影响。针对某商用飞机公司和某航空发动机公司的质量合作开展案例研究,验证上述模型和方法的可行性和有效性,为复杂产品质量控制问题提供了一类崭新的研究思路和解决方法。     

基于质量屋的顾客需求权重确定方法

通过定义工程特性的计划改进水平、实际改进水平与工程特性修正权重等概念，提出了工程特性改进水平规划模型，并在此基础上建立了顾客需求权重评估模型。该模型能够从不同顾客的需求权重信息中提取统一的顾客需求权重，优化工程特性改进水平，使设计的产品能够满足或者超过目标市场中所有顾客的期望满意度，并利用同一资源实现多种设计目标。仿真研究表明，该模型有效的、可行的。     

基于关键状态的虚拟人组合任务分层规划方法

运动规划是虚拟人运动合成中的热点和难点.虚拟人通过推理决策,选定最优运动序列完成给定目标.然而现有的运动规划方法由于维数爆炸问题难以规划具有多个子任务的组合任务.为此提出一种基于关键状态的虚拟人组合任务分层规划方法.该方法分为两层:上层的层次增强学习模型在状态空间中稀疏采样并搜索某些局部任务的成功路径,将被访问频次最大的状态作为关键状态从而将组合任务分解为若干子任务;底层的增强学习模型将运动片段抽象为行为,将环境信息抽象为状态,采用试错搜索策略分而治之地规划子任务.合成运动时虚拟人只需遵循各子任务的控制策略,依次选择运动片段并顺序拼接即可.实验结果表明该算法能够生成逼真的虚拟人运动以完成组合任务,并且大大减少规划所需的计算时间和存储空间.     

基于比例失效率退化模型的可靠性评估方法

针对不假定寿命分布类型的长寿命可靠性评估问题,提出一种不同于传统基于退化轨迹和退化量分布的退化数据可靠性评估方法。将时间视为类加速因子并作为协变量,通过引入比例风险模型来描述产品寿命与退化量失效率之间的关系,建立比例失效率退化模型;通过考虑分布簇之间的差异度来确定退化量分布类型,求出退化量基准失效函数及比例失效率系数;采用线性回归模型拟合出类加速模型参数估计,确定已知检测时刻下的退化量失效率函数,并外推产品在退化失效阈值下的寿命可靠度函数;结合实例分析,验证方法的实用性和有效性。     

面向多极值质量特性的全局式序贯性实验设计方法

针对多极值质量特性的全局性建模和参数优化问题, 为降低实验设计样本量, 提高模型预测性能, 提出一种全局式序贯性设计方法. 首先在一定的初始实验设计方式下, 建立过程粗略的SVR模型; 而后根据模型中支持向量的分布, 在支持向量样本各维度的45度角或轴向方向同步地增加实验点, 再拟合过程新的SVR模型; 如此迭代进行, 当模型精度达到要求或样本量达到上限时终止序贯性设计. 仿真与实证研究表明, 该方法能够在可行域全局的范围内将实验点合理地分配在质量特性的多个极值附近, 避免了传统的单路径式序贯性设计只能发现单个极值的不足, 充分提高了实验效率; 与均匀空间网格设计、 拉丁超立方设计和均匀设计相比, 在样本量接近的情况下, 基于全局式序贯性设计的SVR 模型的预测均方误差至少降低了30%; 而在预测误差较为接近的情况下, 全局式序贯性设计的样本量至少降低了12%.     

基于Petri网模型检验的安全关键软件需求验证

需求形式化建模和模型检验可以提高安全关键软件的可信性,但在模型描述、调试和解释能力方面存在局限。对使用Petri网支持软件系统建模进行了扩展,设定默认值为零的权函数、利用“非”虚线描述在状态为假和变迁失败情况下的触发,增强阈值条件的描述能力,区分了枚举型和数值型库所,区分了普通迁移和强赋值迁移,并给出了扩展后的形式化定义及其和检验语言的语义映射。最后给出在典型机载软件上的应用,建立了软件需求模型和部分映射代码,对模型进行检验、反例路径分析和需求完善。过程和结果表明该方法可以有效的支持实际的关键安全软件需求建模和验证。     

基于时间序列分析的制造质量水平变化的混沌特性

在定义了制造企业生产制造时间序列的基础上,使用G-P算法计算时间序列的关联维数。通过关联维数的计算得到相应的嵌入维数后,使用基于相空间重构的小数据量法计算混沌时间序列的Lyapunov指数。采集HZ近三年的日生产产品合格率作为研究制造质量水平变化混沌特性的原始数据。在以上技术路线及数据的基础上,得到的关联维为分数,而Lyapunov指数为正值,说明日生产产品合格率变化时间序列呈现出混沌特性。另外将以上数据分为8个时间序列,每个时间序列同样得到分数关联维数与正Lyapunov指数,说明制造质量水平的变化是一直是混沌的,为制造质量水平的预测在理论上提供了可能性。     

基于主基底分析的两阶段变量筛选方法

在实际系统分析及建模中,人们往往需要保留一些特别重要的分析变量。本文改进了基于主基底的变量筛选方法,分两个阶段来筛选系统分析所需变量。用重要变量构建初始主基底超平面,作为筛选其他普通变量的起点。该方法既结合了人们的定性分析经验,又保留了基于主基底分析的变量筛选方法能够自动筛选系统分析所需最简变量集合的特点,达到了数据降维目的。实际案例分析验证了该方法的有效性。     

基于筛选配组应用的动力电池综合性能评价方法研究

动力电池作为电力储能和电动汽车的主要动力源,使用时需要串并联成组以满足电压、容量、功率等各方面的要求,而单体电池的综合性能是影响电池配组的重要前提.如何客观准确地评价单体电池性能,已成为当前电池筛选配组和成组应用研究的重点和难点.本文以大容量的能量型动力电池为评价对象,以功率、内阻、容量、极化、放电温升、充电温升、开路电压和自放电率为评价指标,基于德尔菲法分析各因素对电池综合性能的影响程度,给出各评价指标的权重值,基于灰色关联度模型对数据进行归一化处理和关联度测算,构建动力电池综合性能评价模型.以电池的实测数据为例,给出单体电池的评价结果.同时,基于三个不同使用路径下的电池性能评价结果,验证了综合评价方法的可行性.最后,本文提出的单体电池综合评价模型也为电池的成组使用提供了配组依据.     

多指标稳健设计质量特性的度量

首先建立了多指标稳健设计的一般模型,然后利用信息论的观点,引入了多指标质量特性整体波动的度量方法,最后提出了进一步研究的工作．     

基于模糊辨识的PEMFC电特性模型

提出了一种基于非线性系统模糊辨识建立质子交换膜燃料电池(PEMFC)电特性模型的新方法,并建立了包括反应气体的压力、电池的温度和电池负载多变量的质子交换膜燃料电池电特性模型。通过与相关文献中的建模方法和模型仿真的结果比较,表明该模糊辨识建模方法具有建模简单、模型精度高等优点。研究结果对质子交换膜燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

基于CEM-IG算法的复杂产品关键质量特性识别

为了提高复杂产品高维不平衡质量特性数据集关键质量特征识别效率,提出CEM-IG 识别方法. 通过调整CEM （classification EM algorithm）算法的K值输出不同的聚类结果,消除冗余样本后作为IG （information gain）算法的输入,并以IG 作为判别质量特性重要程度的标准构建识别模型,最终输出最优关键质量特性集. 算例结果表明,该方法将CEM 的缺失值处理能力和IG 的不相关特性筛选能力优势互补,能够有效降低不平衡和高维度带来的负面影响,正确识别产品关键质量特性.