工序能力指数C_p的UMVUE及其控制限的计算

本文求出了工序能力指数C_p的UMVUE,并计算了C_p的控制限及相应的数表。     

基于MVA的半导体生产过程质量分析方法

针对半导体晶圆生产中存在着位置间变异、晶圆间变异及批次间变异,提出了基于多变异分析(MVA)的工序质量分析方法.该方法通过建立基于方差分析晶圆生产工序质量的多变异分析模型,研究了晶圆生产过程中3种变异与总变异之间的定量关系.由定量关系推导出晶圆生产中的抽样规则,并提出了3种常用过程能力指数Cp,Cpk和Cpm的改进计算方法.通过在晶圆生产中的实际应用,证明了该方法中的抽样规则能捕获加工过程中主要随机变异,该方法计算获得的过程能力指数可较为真实地反映生产过程质量状况.     

面向柔性自动化的成组统计质量控制技术

针对柔性自动化生产环境下实施统计质量控制（SQC—Statisucal Quality Control）难点一质量数据不足的问题，本研究将成组思想引入统计质量控制，以提高质量数据的先验性和质量数据之间的相关关系，提出了基于工序质量数据成组的成组统计质量控制（GSQC—Group Statistical Quality Control）技术。通过对柔性自动化理论的研究和对实际生产环境的分析，证明了GSQC技术存在良好的制造技术基础。提出了以P分住数不变为原则，以这一原则为基础建立了基于统计变换的成组统计质量控制图的数学模型，给出了计算工序质量数据成组的均值一方差质量控制图控制变量的计算过程。     

冷轧辊生产中机加工环节的关键工序质量控制

冷轧辊的加工过程是典型的多工序、多指标的多元质量控制过程,其关键工序的质量尤需严格控制.以某钢铁公司某种冷轧辊产品为例,描述了其加工环节,在对其进行工序分析的基础上,介绍在其机械加工环节中引进关键工序质量控制的必要性,利用改进的田口质量损失函来确定关键工序,并进行多工序过程能力分析及其指数计算,最后通过案例验证了此方法的合理性和有效性.     

基于相似工序的船用柴油机机身加工质量控制

为了解决船用柴油机机身孔系镗削工序的质量管控问题,同时考虑到小批量制造模式的特点,本文研究成组技术的理论方法将其运用在判定机身孔系镗削工序的相似性方面,通过应用相对公差法将成组工序的孔系质量特性数据进行标准化处理,对标准化数据进行检验,绘制适合机身生产的质量控制图,实现SPC对柴油机机身的生产过程质量管控,并将提出的方法应用在某型号船用柴油机机身的加工过程,验证了此方法的可行性。     

基于偏最小二乘法回归的工序质量建模

针对制造工序质量控制问题,应用多元统计分析中的偏最小二乘回归法建立了质量模型.利用该模型可以定量分析加工工序与最终成品率之间的关系,进而通过将大量的工序影响因子约简得到主要影响因子子集.根据在线生产的相关质量数据,采用非线性迭代偏最小二乘法获得影响因子的权重.得到偏最小二乘因子权重可以在线预测成品质量变化,避免离线测试.在半导体制造实例研究中,以工序质量水平为自变量,成品质量水平为因变量,建立了质量水平传递模型,应用该方法可实现多工序质量异常的在线诊断和预测,为质量控制提供了定量依据.     

机床能力指数在机加工中的应用

机床加工能力直接影响着加工零件的质量，本文通过对机床能力指数的研究，提出了利用直方图和工序能力指数控制的方法。通过比较理论平均值与实际平均值一致的程度，对加工过程进行控制，使生产出的产品满足产品质量要求。     

高速铁路钢轨闪光焊接头外观质量的控制与提升

主要介绍了影响闪光焊(厂焊)焊头外观质量的各生产工序,结合试验数据,提出了各工序中影响外观质量的关键环节。针对高速铁路闪光焊,通过控制关键环节生产工艺,达到对外观质量的控制与提升目的。     

叶片生产过程的非线性轮廓控制方法研究

针对叶身型线轮廓特征参数间相关关系复杂、历史批次数据不足等原因造成的生产过程型面几何轮廓质量控制困难的问题,提出一种叶片生产过程非线性轮廓控制方法。该方法以叶身型线三坐标值为基础数据进行分析,首先构建叶身型线轮廓差异度量指标,并基于测量数据进行指标参数提取及标准化处理,作为非线性轮廓控制对象;其次以受控状态下的差异度量指标分类准确率为优化目标,通过自适应粒子群算法(APSO)优化高斯核函数及惩罚系数;然后联合优化参数及受控指标数据训练支持向量数据描述(SVDD)模型,获得超球体半径作为控制限,构建基于超球体核距离的非线性轮廓控制图;最后计算待测轮廓指标数据点到超球体中心的内核距离,得到控制图标绘点,进而判断叶片生产过程是否异常。仿真结果表明,相比于传统方法,该方法可有效表征型线不同区域质量特征对轮廓形状的综合影响,且对不同均值偏移都具有更强的异常波动检测力,并能有效解决中小批量生产过程控制中数据量不足的问题。     

基于物元理论的工序相似性识别方法

利用相似工序法构造大量数据样本,针对工序相似性判别问题,提出基于物元理论的相似性识别方法.建立工序相似判别的物元模型,确定经典域和节域,通过计算关联函数值,确定权系数,计算隶属度和隶属判断等步骤,从质量特征相同或相似的多个工序中识别出与期望工序最相近的一组,实现工序相似性识别.结合实际生产进行实例分析,结果表明:与传统的分类方法相比,该方法易于编写程序,减少了人为因素的影响,使评判结果更加合理.