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。

基于非对称质量损失函数的分段参数设计

在产品的制造过程中,由于受到随机因素和系统因素等多种因素的影响,产品的质量特性不可能全部保持在目标值上,而是围绕目标值上下波动。偏离目标值就会产生质量损失,通常情况下,质量损失函数是围绕目标值的对称函数。但在实际中,存在非对称现象,此时利用对称质量损失函数进行参数设计的方法已经不合适。在非对称的情况下对质量损失函数及其质量参数进行设计,将非对称质量损失函数分为两段,每一段分别构造不同的对称损失函数,然后分别计算两端的质量损失,两者之和即为总损失。在此基础上,以质量损失最小化为目标,进行质量函数的稳健性和灵敏性设计。最后,通过实证案例进行可行性验证。

基于非对称质量损失模型的函数机构稳健设计

为解决产品的质量特性偏离理想值所带来的非对称质量损失问题,提出一种非对称质量损失模型。应用截尾正态分布理论,推导出非对称质量损失的均值计算公式,以曲柄滑块机构为例,建立对称与非对称2种稳健优化模型。与对称质量损失函数相比,基于非对称质量损失函数的优化结果能够有效避开质量损失大的方向,从而有效减小质量损失。蒙特卡洛仿真实验验证了该方法的有效性。

基于非对称损失函数的参数设计

本文针对望目特性的正态指标,在非对称的二次质量损失函数下,讨论了参数设计的可行性, 证明田口方法的稳健性设计和灵敏度设计依然行之有效.定义了调整参数,求出了使质量损失最小的数值解,并给出了参数设计的具体步骤.

非对称质量损失函数系数的参数设计

针对望目质量特性的产品,引进了田口玄一的质量损失函数,分析了Artiles-leon提出的无量纲‘标准化’的多变量质量损失函数.然后从非对称方面对损失函数系数进行拓展,是田口质量损失函数的近一步发展.从而达到更精确地计算质量损失的目的.

非对称损失函数正态分布总体的参数设计

文章在损失为非对称的情况下,讨论了参数设计的可行性,证明了田口方法的稳健设计和灵敏度设计依然有效,给出了参数设计的方法与具体步骤。

二元非对称质量损失的三角分布过程均值优化

对于非对称质量损失,过程均值并不是越接近目标值越好,需要对过程均值进行优化.针对三角分布这种常见的非正态分布,研究了非对称质量损失时其过程均值的优化问题.在总结田口提出的二元非对称质量损失函数的基础上,分析了质量特性为三角分布时过程均值的变化对质量损失的影响,并指出过程均值变化的4种情况;给出了计算非对称质量损失的数学模型,并得到三角分布时最佳过程均值的计算方法.最后,用实例验证了此过程均值优化模型的有效性.

一种非对称损失下分布函数的最优不变估计

给定来自一未知连续分布函数F的容量为n的子样x1,x2,…,xn,考虑分布函数F的不变估计问题.在非对称损失函数L(F(t),d(t))=b∫(exp{a[d(t)-F(t)]}-a[d(t)-F(t)]-1)dF(t)和单调变换群下得到F的最优不变估计为d(t,X)=∑ni=0ciI(x(i)≤t≤x(i+1)),其中ci=1/aln(∫01ti(1-t)n-idt)/(∫01exp{-at}ti(1-t)n-idt),a≠0,b>0.

NA样本下非对称损失函数截尾参数的经验Bayes检验

研究了负相关(NA)样本下具有非对称损失函数单边截尾参数的经验Bayes检验.其损失函数为L(θ,0θ)=k1(θ-0θ)2I(θ<θ0)+[k1(θ-0θ)2+k2(θ-0θ)]I(θ≥θ0),ki≥0,i=1,2.应用概率密度函数的核估计来构造检验函数,得到了它的收敛速率具有渐近最优性.并发现对所提出的EB检验,在某些条件下,具有渐近最优性的收敛速率,能够任意接近于1.

基于多重相关特征质量损失函数的公差优化设计

在重点推导了具有多重相关特征产品的质量损失与尺寸公差的函数关系的基础上,提出了多重相关特征产品的公差优化设计方法,建立了基于制造成本-质量损失的公差优化设计的综合模型,建立该模型的目的是寻求制造成本和质量损失之间的平衡,实现旨在提高产品质量和降低成本的公差优化设计。应用实例验证了所提出方法的有效性。

扩展质量损失函数模型的研究

在分析Ｔａｇｕｃｈｉ平方型质量损失函数局限性的基础上，采用逆正态型的质量损失函数，建立了一般情形下多维质量属性的质量损失函数模型，对模型参数的确定及质量水平分析进行了讨论，举例说明了模型在制造决策中的应用。

非对称损失下威布尔分布总体的参数设计

田口玄一的参数设计思想只是针对对称的二次损失函数所做,有一定的局限性。讨论了非对称的二次损失函数,定义了损失系数比。说明了在非对称的二次损失函数下,也可以采用田口玄一减小质量损失的思想:先进行稳健性设计减小波动,再进行灵敏度设计减小偏差。并在指标服从威布尔分布的情形下定义了调整参数,给出了参数设计的方法和步骤。指出了调整参数在参数设计中的特殊位置和重要特性,列出了部分最优调整参数的值。

改进的多变量质量损失函数及其实证分析

质量损失函数的基本目的就是以定量的方式评价低质量对顾客造成的损失。尽管在理论研究和工程应用中已经提出了多个多变量质量损失函数 ,但由于多变量质量特性 /响应的复杂性 ,仍有进一步研究的必要。一个好的质量损失函数不仅能够反映制造过程的经济性和多个响应变量之间的相关性 ,更重要的是在实践中易于理解和应用 ;按照这一要求 ,我们首先介绍了 Artiles- leon提出的无量纲“标准化”的多变量质量损失函数 ;然后从两个方面对其进行了改进 ,一是使它能够适用于所用的质量特性 ,二是充分考虑了各个响应变量之间的相关性 ,这就使得改进后的多变量损失函数更加适合真实情况 ;在此基础上 ,通过研究来自于工业实践的实例 ,并同其他方法进行比较 ,说明了改进方法的有效性 ;

基于信噪比的多元质量损失函数研究

在分析了Artiles leon提出的无量刚"标准化"多元质量损失函数局限性的基础上,采用信噪比衡量各质量指标的波动,从而确定各质量指标在产品损失中的权重,建立了一般情形下的多元质量损失函数的模型。最后给出了一个实例。

基于田口质量损失函数和控制图设计的经济生产批量模型

在传统的经济生产批量和控制图经济设计基础上,提出了一个联合设计模型。该模型将生产过程考虑为一个不完美的过程,引入田口质量损失函数,同时将生产过程分成三个状态。运用带警戒限的控制图对生产过程的各个状态进行监视,并定义了每个状态的损失函数,以获得生产批量、控制图参数设定的综合最优解,从而使生产过程的总期望成本最小。采用行径搜索算法对模型进行求解,并进行了算例说明和参数敏感度分析,以验证模型的有效性。

基于多重相关特征质量损失函数的并行公差设计

基于多变量质量损失函数,推导了多重相关特征产品的质量损失与有关零件工序公差的函数关系,建立了基于制造成本-质量损失的并行公差设计的优化综合模型,其目的是寻求制造成本和质量损失之间的平衡,以实现相关特征产品的设计公差与工序公差并行优化分配,达到提高产品质量和降低成本的目的。圆锥齿轮装配的并行公差设计实例验证了所提方法的有效性。

基于田口质量损失函数思想的均值控制图的经济设计

田口质量损失函数中的质量损失不仅仅存在于不合格品中,同样也存在于合格品中。为了减少合格品的质量损失费用,提高产品质量,增加企业效益,本文利用田口质量损失函数,以使系统发出警报前的产品的期望质量损失费用最小为目标,建立了带警戒限均值控制图的优化数学模型,并且通过一个实例给出了利用LINGO程序求设计参数的方法。

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。

改进质量损失函数的多响应稳健优化设计

针对传统的多响应优化方法很少同时考虑到优化结果的最优性与稳健性以及容易忽视各个响应质量损失的问题,通过引入双响应曲面法的思想,提出了一种基于改进质量损失函数的多响应稳健优化设计新方法。通过双响应曲面法与多变量质量损失函数的相互结合,同时考虑了各个响应的均值和方差,首先通过拟合各个响应的均值回归方程和方差回归方程并将其结合到多变量质量损失函数中,然后通过主客观权重法科学设置各响应均值和方差质量损失的权重,最后将多响应的稳健优化问题转化为求解综合质量损失最小值的问题。以细胞注射3自由度柔顺并联微动平台中的双曲柔性铰链为研究对象进行研究,结果表明,该方法能够有效地解决具有多个响应问题的稳健优化,为多响应稳健优化设计提供新的思路。

“田口式质量损失函数”的应用

利用质量损失函数，讨论产品质量波动给社会带来的损失，并将其应用于企业生产中，使企业改进了产品质量，提高了效益。这说明，在质量管理中，解决“质量”问题时，必须把改进质量的焦点移向产品的设计和开发阶段，即从以往的“产品出厂后的检查或加工过程中的控制”的质量观，推向“产品设计阶段的优化”，从“下游管理”转向“上游管理”，使产品设计或加工过程设计成为保证产品质量优化的关键。