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。

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.

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.

考虑过程能力指数的参数和容差并行设计方法

针对传统田口产品优化设计中先参数设计后容差设计试验次数多、制造成本高的问题,引入非对称质量损失和考虑过程能力指数的参数和容差并行设计,在保证产品质量的同时,有效的节约了制造成本。首先,进行中心复合试验设计,再由试验数据建立均值和方差的响应曲面模型;随后提出非对称质量损失函数以及根据经验数据建立容差成本模型,之后再构建改进的过程能力指数;最后将非对称质量损失函数和容差成本模型代入过程能力指数函数中,并利用改进遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻优同时得出参数及其容差组合。通过桥式放大机构试验的实例分析,说明该方法提高了产品的质量性能,并减少了生产运作成本。

非对称绝对线性损失下正态总体的参数设计

田口玄一提出了很多损失函数,其中二次损失是应用最为广泛的一种。当实际损失函数不是二次损失函数而使用二次损失时,就会引起参数设计的不正确。在某些情况下,线性损失函数更适合工业应用。本文在非对称的线性损失下,讨论了参数设计的可行性,证明田口先生方法的稳健性设计和灵敏度设计依然行之有效。结果表明性能指标平均值必须稍微偏离目标值,才能使平均损失达到最小。