网络化制造环境下产品质量预测与控制PDF电子书下载

1 网络化制造环境下产品加工过程关键质量特性控制及提取技术 1

1.1 网络化制造的基本概念 1

1.2 产品加工过程质量特性 2

1.2.1 质量特性 2

1.2.2 产品关键质量特性 3

1.2.3 加工过程质量特性分级 4

1.3 质量特性的映射关系 5

1.4 加工过程质量控制技术的基本理论 7

1.4.1 统计过程控制 7

1.4.2 智能过程质量控制 9

1.4.3 现行方法的不足 11

1.5 关键加工质量特性的提取技术分析 12

1.6 基于AHP的质量特性评估模型 14

1.6.1 建立质量特性层次结构 14

1.6.2 计算组合权重 16

1.7 基于熵权法的质量特性评估模型 18

1.8 基于几何平均法的综合提取方法 20

1.9 多种提取结果的综合分析评价 21

2 产品加工过程关键质量特性预防控制方法 23

2.1 企业现行质量预防控制方法 23

2.1.1 FMEA技术的特性 23

2.1.2 FMEA的实施步骤 24

2.1.3 故障模式分析 25

2.1.4 故障原因分析 26

2.2 基于FTA的质量影响因素分析 27

2.2.1 FTA基本概念 27

2.2.2 故障树分析法基础 28

2.2.3 最小割集与最小路集 29

2.3 关键质量特性影响因素提取 29

2.3.1 加工过程关键质量特性缺陷因子分析 29

2.3.2 建立关键质量特性影响因素评估模型 30

3 支持向量机理论及可行性分析 32

3.1 基于控制图的预测方法及人工智能方法 32

3.2 多品种小批量生产特点 34

3.3 学习机基本理论 36

3.3.1 常规机器学习 37

3.3.2 VC维理论 38

3.3.3 经验风险最小化原则 38

3.3.4 复杂边界与推广性 40

3.4 支持向量机理论 40

3.4.1 基本模型 41

3.4.2 线性可分支持向量机 41

3.4.3 线性不可分支持向量机 43

3.5 理论可行性分析 43

3.6 核函数概述 43

3.6.1 核函数的基本概念 43

3.6.2 Mercer定理 44

3.6.3 常用的核函数 44

4 支持向量机模型核函数相关参数确定及仿真训练 46

4.1 质量预测模型核函数的选取 46

4.2 支持向量机核函数训练仿真 47

4.2.1 训练数据准备 47

4.2.2 训练数据预处理 48

4.2.3 核函数训练结果及评价 48

4.3 RBF径向基核函数的参数介绍 53

4.3.1 损失函数的惩罚参数C 54

4.3.2 径向基核函数参数σ 54

4.3.3 不敏感损失函数参数ε 55

4.4 模型参数的选取方法 55

4.4.1 遗传算法 56

4.4.2 粒子群算法 57

4.5 RBF径向基核函数参数仿真训练 58

4.5.1 训练数据准备 58

4.5.2 确定训练参数范围 58

4.5.3 参数训练结果及评价 61

4.6 产品质量预测仿真 64

4.6.1 实验设计 64

4.6.2 仿真实验结果及评价 64

5 非正态能力分析与过程控制的理论 70

5.1 过程控制的基本理论 70

5.1.1 控制图的基本概念 70

5.1.2 控制图的绘制过程 71

5.1.3 控制图的判断准则 72

5.1.4 控制图对过程控制的意义 73

5.2 过程能力的基本理论 73

5.2.1 过程能力的基本概念 73

5.2.2 过程能力指数计算 74

5.2.3 过程能力指数评价 76

5.3 电子制造业中存在的非正态工艺参数 76

5.4 非正态控制图与非正态过程能力指数的相关综述 77

5.4.1 非正态控制图 77

5.4.2 非正态过程能力指数 78

6 非正态过程控制图理论 80

6.1 基于偏度校正的非正态控制图 80

6.1.1 偏度校正控制图的原理 80

6.1.2 基于偏度校正的均值-极差控制图 81

6.1.3 Minitab模拟数据研究 84

6.2 基于比例加权方差的非正态控制图 85

6.2.1 比例加权控制图的原理 85

6.2.2 基于比例加权方差法的均值控制图 87

6.3 均值-极差控制图比较 88

7 非正态过程能力评价模型 91

7.1 过程能力指数与成品率之间的关系 91

7.1.1 过程能力指数Cpk与成品率关系概述 91

7.1.2 非正态过程下等效过程能力指数评价 93

7.2 非正态过程能力分析模型 94

7.2.1 基于Box-Cox转换模型的过程能力分析 94

7.2.2 基于Johnson转换模型的过程能力分析 97

7.2.3 基于Cs转换模型的过程能力分析 99

7.3 基于蒙特卡洛模拟下的过程能力分析比较 100

7.3.1 蒙特卡洛模拟 100

7.3.2 确定模拟的分布 101

7.3.3 蒙特卡洛模拟运行 102

7.4 基于箱线图过程能力结果分析 104

7.4.1 箱线图基本理论 104

7.4.2 箱线图结果分析比较 105

8 基于库奇尼检验理论与变点模型的非参数统计质量控制图应用 107

8.1 基于库奇尼检验与变点模型的非参数统计质量控制图的构建 107

8.1.1 两种假设的定义 107

8.1.2 库奇尼检验法 107

8.2 设计基于库奇尼检验与变点模型的SPC图 109

8.3 控制限的计算 111

8.3.1 确定计算方法 111

8.3.2 控制限的估计流程 113

8.3.3 确定计算参数 115

8.3.4 计算控制限 116

9 非参数统计质量控制（NCCSPC）图的性能仿真研究 119

9.1 基于非参数检验与变点模型的SPC图 119

9.1.1 基于Mann-Whitney检验与变点模型的SPC图 119

9.1.2 基于Cramer-von Mises检验与变点模型的SPC图 120

9.1.3 基于Lepage检验与变点模型的SPC图 121

9.2 针对非参数分布样本的SPC图检出性能分析 121

9.2.1 设置异常偏移并确定相关参数 121

9.2.2 ARL1的模拟估计流程 122

9.2.3 异常检出能力比较分析 123

9.3 针对非参数分布的SPC图检出性能分析 127

9.3.1 针对学生分布的SPC图的检出性能分析 127

9.3.2 针对卡方分布的SPC图的检出能力分析 130

9.4 异常诊断 133

9.4.1 变点诊断 133

9.4.2 均值异常诊断法 133

9.4.3 方差异常诊断法 133

9.4.4 确定异常类型的综合判别法 135

参考文献 143