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.     

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。     

基于复杂网络理论的电力网络关键线路识别

从复杂网络理论角度出发,提出了一种基于网络凝聚度的电力网络关键线路评价方法。方法着重关注电力网络的全局状态,综合考虑电力网络中各节点之间的连通能力,以及网络中节点的数目,通过观察输电线路断开前后电力网络凝聚度的变化量,来衡量电力网络中各输电线路的重要程度。通过将研究的计算结果与文献中已有的基于网络效率的关键线路评价方案的结果进行对比,以及在拓扑结构和动力学角度上进行仿真验证,均说明了提出的关键线路衡量方法是合理且有效的。     

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.     

多工序串并联制造过程关键质量特性识别

为解决多工序制造过程关键质量特性识别中存在的质量特性间具有多重相关性以及数据高维度、小样本等问题,采用偏最小二乘回归改进Ada-LASSO方法并融合状态空间思想和Bootstrap方法实现多工序过程关键质量特性识别,给出了基于IAda-LASSO的关键质量特性识别步骤,通过仿真实验和应用实例说明了IAda-LASSO方法与LASSO和Ada-LASSO方法在质量特性间不同相关度下识别的有效性.研究表明, IAda-LASSO方法对多工序过程有良好的关键质量特性识别能力,特别当质量特性间有较强相关性时显著优于其它两种方法.     

复杂装备精密产品Grey-PCE多质量特性稳健优化设计

为了解决柔顺复杂装备精密产品在不确定性结构参数情形下,其多质量特性波动与冲突的工程难题,提出一种灰色关联多项式混沌扩展(grey polynomial chaos expansion,Grey-PCE)稳健优化设计新方法来解决这一工程难题。该方法基于多项式混沌扩展方法,建立柔顺复杂装备精密产品多质量特性代理模型;在此基础上,采用6σ稳健优化设计建模方法,构建了柔顺复杂装备精密产品多质量特性PCE稳健优化设计模型,通过NSGA-Ⅱ算法获得多质量特性解集;并采用接近度灰色关联分析法对多质量特性解集排序分析,获取了最佳稳健设计方案;最后,柔顺复杂装备精密产品算例验证了所提出方法的有效性和稳健性。     

复杂产品外购系统质量特性的容差优化模型

针对复杂产品多阶段生产过程中外购系统质量特性的容差调整与修正问题,设计一类高阶因子模型处理各质量特性的质量损失数列,测算各特性对复杂产品整体质量的质量载荷;以此为基础构建复杂产品的质量容差优化模型,综合考虑质量特性的重要度及其之前质量保障程度,探求各质量特性的最优容差调整率,最大程度改善复杂产品整体质量;以某型号汽车为例,验证上述方法的有效性和实用性,为复杂产品多阶段质量容差设计工作提供了一种新的方法和思路。     

基于关键质量特性的高效环境应力筛选方法

环境应力筛选依据环境试验标准规定的试验条件和程序开展试验,剔除失效产品,使产品尽快度过早期失效期。针对当前高可靠的制造背景下在筛选过程中发现的失效产品数量少、效费比低的问题,提出了一种环境应力筛选方案设计流程。首先,基于应力-强度干涉模型明晰了筛选的基本原理,分析了筛选应力及强度分散性对筛选效果的影响;其次,结合关键质量特性的识别与测量、分散性分析,制定了筛选方案的设计流程;最后,以某天线罩的筛选为例验证了所提方法的有效性。该方法为提高筛选效率、降低筛选成本提供了思路。     

基于功能的系统关键要素识别

系统的总体功能是由各系统要素提供的功能实现的。哪些系统要素对于达到总系统的目标功能是关键的,对于系统的优化至关重要。本文在系统关键要素概念的基础上,利用图论理论和矩阵理论,研究了系统关键要素的识别过程,并针对不同的系统基本结构,得出了相应的推论。最后,通过实例说明了系统关键要素判定定理的实用性。     

基于DEA模型的大型复杂军工产品质量经济性评价

为了建立质量成本分析模型,首先对质量经济性评价方法进行介绍,根据军工企业的生产特点及其产品特点,选择用数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)模型对其产品进行质量经济性评价;其次依据决策单元有效性的要求,运用灵敏度分析的思想,站在线性规划的角度,建立了质量成本分析模型;最后选择某军工企业为实证研究对象,运用DEA分析和质量成本分析模型,计算得出了保持决策单元DEA有效的质量成本变化范围,并通过有效性验证,证明了所建质量成本分析模型的正确性。     

Evaluating the conceptual design schemes of complex products based on FAHP using fuzzy number

1 .INTRODUCTIONIn the conceptual design stage of complex products(such as missile system) ,CBR[1]tool is useful to of-fer a feasible set of schemes . Then the most adaptivescheme can be generatedthrough a procedure of com-parison and evaluation. The procedure is essentially amultiple criteria decision-making problem.The missile systemis a large and complex sys-tem,In the last decade , Cheng[3], Mon[4], Chen[5]and Zhang[6]have proposedfuzzy AHP[2]or fuzzy de-cision of hierarchy methods…     

复杂产品多故障诊断中的核模糊聚类方法

多故障作为标准单故障的组合, 很多文献对多故障的诊断都提出行之有效的解决策略, 但却忽视单故障模式之间的相互关系, 而影响到多故障诊断效率, 尤其对于故障繁多的复杂产品. 为了克服该缺点, 引入KFCM-F算法和核化聚类有效性指标KV_K, 提出两阶段聚类框架, 数据仿真试验证明该框架能有效发现单故障之间的潜在关系, 从而达到压缩故障模式以期提高诊断效率的目的.     

基于多层次Petri网的复杂产品分布协同研发体系设计方法

首次提出面向复杂产品研发的分布协同系统多层次Petri网模型。以新支线飞机ARJ21的分布协同研发系统为例,模型通过粒度清晰化实现知识流程的分层,通过可达性检验发现研发整体流程和模块开发子流程中的瓶颈与障碍,进而实现了系统流程再造,提高了研发效率。该方法突破以往的经验设计思路,实现了研发系统设计的科学化与工具化。     

多元质量特性的稳健设计及其实现

多元质量特性稳健设计的关键在于既要确定多个质量特性整体波动的质量,又要建立方便,实用的实现途径的特点,给出多元质量特性稳健设计的一般模型,然后利用信息论中“熵”的概念和多元统计的结果,建立多元质量特性稳健设计波动源的度量准则和便于操作的实施程序。利用内、外表直积法,通过仿真分析给出了实现多元质量特性稳健设计的实施过程,结果表明该方法是可行、有效的。     

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%.