非对称损失函数的质量特性值优化选择

质量特性目标值的选定是一个重要的命题,它是影响质量成本的一个重要因素。由顾客定义的特性目标值并不一定能使得总体的质量损失最小化。针对此问题,讨论了非对称的质量损失函数,在此基础上构造出质量特性目标值的优选模型,得到最优目标值。在模型的应用中表明:质量损失系数不变、质量特性左偏比右偏更有害的情况下,质量特性最优值与期望总损失随分布标准差的增大而增大;分布标准差不变的情况下,质量特性最优值与期望总损失相对质量损失系数具有一定的稳健性。

方差分析在MTS特征选择中的应用

本文采用方差分析方法对MTS中特征选择问题进行研究,给出了方差分析的计算步骤。在综合两水平信噪比之差与方差分析的显著性结果的基础上,本文得到了有效特征选择的四种类型。此外,本文还给出了一个应用实例,以供参考。

基于MTS的供应商评价体系研究

本文在借鉴前人所建供应商评价指标体系的基础上,采用MTS方法进行有效特征的选取,对候选供应商进行量化评价,使之得到公正、客观的评价结果。

田口方法在太阳能电池刻蚀工序中的应用

田口方法是日本著名质量工程学家田口玄一博士于20世纪70年代所创立的新的优化设计技术，广泛应用于技术开发、产品开发以及工艺开发等。1985年，由韩之俊等人将田口方法引入我国。并且首先应用于我国国防工业领域。对于提高产品研制质量、缩短产品研制周期、节省产品研制费用发挥了很大作用。本文介绍的是在太阳能电池刻蚀工序中运用田口方法优选工艺参数的一个实例。

科技基础研究计划项目后评估管理模式研究

从界定科技基础研究计划项目后评估的概念入手,在分析我国科技评估管理体系的特点,并借鉴一些发达国家科技评估管理经验的基础上,构建了我国科技基础研究计划项目后评估管理模型,并对政府决策与后评估管理部门、第三方后评估执行机构以及项目组进行了职能划分。

基于田口质量损失函数的控制图优化设计

由于在生产实际中存在大量非正态过程,传统控制图将失去其有效性。针对实际生产过程中质量特性不服从正态分布的情况,以Burr分布作为非正态数据的近似分布,结合均值随机漂移和田口质量损失函数,给出X-图的经济统计最优设计方法;根据过程输出数据,提出最优样本容量及控制限的选择。数值计算的结果显示该方法可靠;通过灵敏度分析,研究了各参数对最优设计的影响。

基于QFD、TRIZ和田口方法的集成化设计原理与方法研究

产品的设计质量决定了产品的固有质量。质量功能展开(QFD)是以顾客需求为导向,建立顾客要求与设计要求间的联系,寻找和挖掘影响产品质量的关键因素。创新问题解决理论(TRIZ)是一种专门研究创新和概念设计的理论,可通过普遍性工具获得领域解。田口方法可将设计概念转化为一系列切实可行的设计参数。文章对这三种设计方法进行了比较分析,并讨论了它们的集成应用问题。

基于紫外荧光成像对包装鲜猪肉存储时间预测研究

根据猪肉存储过程中脂质氧化荧光代谢产物随存储时间增加特点,开发了一套基于紫外荧光成像原理的包装鲜猪肉存储时间检测系统。选用肥瘦兼具的带皮五花肉,采集可见光彩色图像及紫外荧光图像。图像分割出肌肉区域、背膘及肉皮及荧光区域,进而提出背膘及肉皮部分中荧光区域所占图像的面积百分比作为新鲜度预测指标。研究结果显示该检测指标与存储时间之间符合指数函数增长规律,确定系数R2=0.9336,均方根误差RMSE=5.186,表明该方法可以用于特定部位一定条件下包装鲜猪肉的存储时间的非接触性快速无损检测。

不忽略一次项损失时望小特性质量损失函数设计

讨论了在一次项损失不能忽略时,一次项和二次项损失系数的确定方法,并且对一次项损失和二次项损失的大小进行了比较分析。研究表明,二次项望小特性质量损失函数只是望小特性质量损失函数的一种特殊形式。最后通过实际问题对研究结果进行了验证。

基于田口扰动模糊法的公共服务质量评价

综合评价往往受到难以消除的主观因素影响,尤其是公共服务质量的综合评价。文章应用田口方法进行扰动模糊综合评价设计,以期消除主观因素的影响,提高评价的准确性。研究表明,这种方法可以在很大程度上消除主观因素的影响,并且具有较强的稳健性。

豆花质量的正交试验分析

一、问题的提出 在豆干制作过程中，豆花质量是影响最终成品质量的一个重要因素。但是，由于生产条件的不确定性（如生产过程中各种条件温度仅给出了一个参考范围等），使得豆花质量的波动较大。为此，本文力图通过正交试验设计的方法对影响参数进行优选，以期提高豆花质量。

猪血的开发和利用

猪血具有很高的营养价值,含有多种维生素、微量元素和生物活性物质,积极开发利用,能制成功能性添加剂,如:功能性小肽、血红素、抗氧化剂等。文章概述将其用于保健食品和饲料的生产,不仅能解决动物血液资源浪费的问题,还能提高肉类加工企业的产品附加值,必将带来良好的经济效益和社会效益。

田口实验设计方法在门板轮廓度焊接变形控制中的应用

本文应用田口方法的试验设计技术,对影响门板框架轮廓度焊接变形的因素进行优化,选取焊接电流、焊接速度、压紧位置以及反变形量作为可控因素,以门板轮廓度为质量特性,采用正交表L9(3~4)设计试验方案,优选出一组最佳参数组合。分析结果表明,180A的焊接电流、低速的焊接速度、距门板上档350mm的压紧位置以及5mm的反变形量为最佳参数组合。

基于食品供应链的肉类工业质量安全体系研究

针对我国食品质量与安全问题日益突出,如何在食品供应链的各个环节,采取措施保障食品安全,具有现实的意义。构建肉类食品的原料安全采购系统、全面质量管理系统、溯源管理系统、全程冷链物流系统四个安全保障措施以及安全信用管理系统所构成的肉类食品安全保障体系。

反相液相色谱法测定膏状香精中邻苯二甲酸酯类

采用反相液相色谱法研究了膏状香精中邻苯二甲酸二甲酯（DMP）、邻苯二甲酸二乙酯（DEP）、邻苯二甲酸二正丁基酯（DBP）、邻苯二甲酸丁基苄基酯（BBP）4种邻苯二甲酸酯的萃取条件。利用正交实验对影响萃取总量的3个主要因素（正己烷用量、超声时间、水浴温度）进行了优化,确定了萃取的最佳条件：正己烷用量10mL,超声时间25min,水浴温度15℃。结果表明,该分析条件下,样品猪骨膏、牛肉膏的加标回收率为90%~94%。用乙腈-水等梯度洗脱（75∶25）,4种PAEs分离较好,在0.5-20mg/L之间,色谱峰面积与4种邻苯二甲酸酯的浓度呈现良好的线性关系。

马田系统在数据分类中的应用

马田系统是一种新的模式识别技术,是将田口式信噪比的试验设计方法的一整套思想应用到模式识别的特征变量选择问题上,并通过构建正常样品的基准空间,应用马氏距离值进行样品类别的识别.探讨了马田系统的基本原理,并应用MTGS模型方法对费希尔关于鸢尾花类型的判别问题进行研究,显示了马田系统方法的良好判别分类效果.

基于非对称损失函数的过程均值与标准差优化设计

质量特性的过程均值与过程标准差的选定是一个重要的命题,它们是影响质量成本的重要因素.由顾客定义的特性目标均值以及初始标准差往往并不一定能使得总体的质量损失最小化。针对此问题,本文首先讨论了非对称的质量损失函数,并在此基础上构造出质量特性目标均值与标准差的优选模型,进而得到最优目标过程均值与标准差。在模型的应用中表明:其他情况不变的情况下,质量特性最优均值与最优标准差对质量损失系数具有一定的稳健性。

基于GBMTS算法的不平衡数据分类研究

解决不平衡数据分类问题,在现实中有着深远的意义。马田系统利用单一的正常类别构建基准空间和测量基准尺度,并由此建立数据分类模型,十分适合不平衡数据分类问题的处理。本文以传统马田系统方法为基础,结合信噪比及F-value、G-mean等分类精度,建立了基于遗传算法的基准空间优化模型,同时运用Bagging集成化算法,构造了改进马田系统模型算法GBMTS。通过对不同分类方法及相关数据集的实验分析,表明:GBMTS算法较其他分类算法,更能够有效的处理不平衡数据的分类问题。