基于贝叶斯方法的多响应稳健参数设计研究

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1、分类号密级udc!!1杳音恣式乂掌NANJINGUNI化RSITYOFSCIENCE&TECHNOLOGY硕去学位论文基于巧叶斯方法的多喻屋稳健参数谈计研究周應男指导獅姓名汪建均副教授学位类别管理学硕壬学科名称管理科学与工程.研究方向质量管理与质量工程论文提交时间2016年3月注1;注明《国际十进分类法UDC》的类硕±学位论文基于贝叶斯方法的多响应稳健参数设计研究作者:周胜男指导教师:汪建均副教授南京理工大学2016年3月MasterDissertation-r

2、esMul村onserobustaramekrdesinppgbasedonBaesianaroachyppByZhouShengnanSupervisedbyro.WanJianunPfgjNaninUniversitofScience&TechnolojgygyMarch2016,声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在本学位论文中,,除了加レッ标注和致谢的部分外不包含其他人己经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的一材料。与我同工作的同事对本学位论文做出的

3、贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名;>4年月曰]学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可W借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容,可向有关部口或机构送交并授权、。对于保密论文其保存借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容,按保密的有关规定和程序处理。1《研究生签名:>年j月>0硕±学位论文基于贝叶斯义法的多响应稳健参数设计研巧摘要一稳健设计是解决不确定性优化问题的种有效方法,该方法使得系统性能受不确一定因素变化的影响较小,。其作为持续性质量改进的项重要支撑技术广泛应用在产品或过程的开发与设计阶段,能够

4、从产品生产的源头上减少和控制波动的产生,有效提高产品或者过程的质量。传统的稳健设计主要是针对单响应产品或过程的研究,而在当前,人们需求趋向于多样化,多个质量特性的产品逐渐成为竞争市场的主流社会。相应地,在质量研究领域,针对多响应系统的稳健设计成为当前质量设汁的主要方向。一在般的多响应稳健参数设计研究中,通常涉及多元过程的稳健性度量、各响应之间重要性权衡、模型不确定性[^及优化结果可靠性度量等系列问题。传统的稳健设计一个或几个方面的问题,方法往往只是片面的解决其中。针对上述问题本文W多响应系,在贝叶斯统计模型的框架下,运用满意度函数法统为研究背景、多元质量损失函数法、

5、贝叶斯后验概率法、多目标优化技术、智能优化算法W及实证分析等技术手段,系统的研究了多响应稳健设计兼顾可靠性指标的模型构建问题。具体的研究内容如下:(1)基于满意度画数的多响应贝叶斯稳健设计。针对多响应稳健设计研巧中的多レ响应重要性度量ッ及优化结果可靠性评估等问题,本文在贝叶斯多元回归统计模型的框架下,结合考虑客观权重的满意度函数法与贝叶斯后验概率方法构建了有约束的满意度,此方法基于现有的试验数据通过摘权理论确定各响应的客观权重稳健优化模型,。首先在此基础上又根据贝叶斯后验样本构建考虑响应客观权重的整体满意度函数,并将其作为优化目标函数;然后通过贝叶斯后验概率法得

6、到各响应的后验样本满足规格限的概率,并W此概率不低于某个期望的目标值为约束条件;最后运用混合遗传算法对具有复杂非线性约束的目标函数进行参数优化,从而得到理想的参数组合解。实例研巧表明:所提方法不仅客观性的衡量了各响应的相对重要性,而且还通过贝叶斯后验概率方法评估了优化结果的可靠性。一)(2考虑质量损失与致性概率的多响应优化设计。在上述有约束的满意度模型的研究中发现其优化求解过程耗时较长,给研究人员带来不便。在W往研究中,有学者也指出满意度模型没有考虑响应值偏离目标值的质量损失,而且传统的满意度模型不能解决多响应中各响应之间的相关性。针对此问题,本文又在贝叶斯统计

7、建模的框架下提出了考虑质量损失与一致性概率的无量纲模型构建方法。该方法首先运用贝叶斯多元质量损失函数考虑产品或过程的质量损失(即过程的偏差和稳健性),并结合后验概率一一方法W度量响应满足产品规格限的致性概率,。然后运用满意度函数对质量损失与致性概率进行了无量纲化处理,构建基于质量损失函数与后验概率方法的非满意度函I摘要硕±学位论文一数:。实例研巧结果表明本文所提方

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