国家杰出青年科学基金(71225006) 作品数:16 被引量:52 H指数:5 相关作者: 何桢 何曙光 阮渊鹏 施亮星 张志杰 更多>> 相关机构: 天津大学 中国人民解放军军事交通学院 杭州电子科技大学 更多>> 发文基金: 国家杰出青年科学基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 经济管理 理学 一般工业技术 机械工程 更多>>
一种针对圆形设计容差的二元测量系统能力评价的新方法 2015年 在一些测量过程中,测量仪器测得的数据是二维的,且设计容差为一个圆,当二元被测质量特性具有相关性时,无法直接利用常用的一元测量系统能力评价指数对圆形设计容差的二元测量系统进行分析和评价。提出了一种基于面积之比构造评价指数的方法,利用测量误差椭圆面积与设计容差圆面积之比和测量误差与测量值的椭圆面积之比建立测量系统能力评价指数,将常见的一元测量系统能力指数延伸到二元测量系统中,通过多元方差分析(MANOVA)估计评价指数来评价二元测量系统的能力。通过实例对该方法进行了验证。 吴小芳 何桢 施亮星基于NSGA-Ⅱ的非平衡制造数据关键质量特性识别 被引量:8 2016年 针对非平衡产品制造数据关键质量特性(critical to quality characteristics,CTQs)识别,提出基于NSGA-Ⅱ的特征选择算法.首先,在分类错误率和特征子集大小基础上,针对数据非平衡性,引入第Ⅱ类错误率度量质量特性子集的重要性.接着,应用多目标进化算法NSGA-Ⅱ最小化以上三个度量标准,得到非支配解集.最后,引入理想点法从非支配解集中选择最佳调和解,得到CTQ集.算例结果表明,所提算法能够得到较高分类精度,同时有效降低第Ⅱ类错误率与CTQ集大小,说明了算法的有效性. 李岸达 何桢 何曙光关键词:非平衡数据 有色动态噪声下多变量自相关过程调整策略研究 2013年 针对生产阶段有限的多变量自相关生产制造过程,研究了过程动态噪声为有色噪声、调整花费成本为二次型函数情形下的过程调整策略问题.在建立过程状态空间方程的基础上,利用卡尔曼滤波方法在线估计过程的状态变量,根据随机二次型最优控制理论,得到了使过程质量损失最小的最优调整策略.通过算例解释了最优调整策略的实现方法,并进行了仿真验证.结果表明,提出的调整策略与过程噪声为白噪声时的调整策略相比,能更有效地减少过程的总体质量损失. 张志杰 牛占文 何桢关键词:统计过程控制 状态空间模型 卡尔曼滤波 基于MCS的多状态复杂系统可靠性评估 被引量:6 2013年 同时考虑了部件选择性失效传播引起的共因失效以及系统的不完全保护,提出了一种面向多状态复杂系统的基于蒙特卡洛模拟(MCS)的可靠性评估算法.传统方法只能解决可以转化为串、并联结构的简单系统的可靠性评估问题,而本文提出的算法打破了这种限制,使得其应用范围更加广泛.最后,通过两个示例说明了算法的有效性以及其因失效与不完全保护对系统可靠性的影响. 阮渊鹏 何桢关键词:蒙特卡洛模拟 基于马尔可夫链模型的MEWMA控制图性能分析与优化 被引量:3 2013年 建立了基于马尔可夫链的MEWMA控制图性能分析模型,并给出了基于matlab的MEWMA控制图性能计算程序。在此基础上分析了MEWMA控制图的两个主要参数(控制限参数L和平滑系数r)对MEWMA控制图性能的影响。分析发现,对不同变量个数的多变量过程,当固定控制限L时,存在偏移*。当过程偏移*0时,r越大控制图越能更快的检出过程偏移;当过程偏移*时,r越小控制图越能更快的检出过程偏移。据此对不同应用环境下MEWMA控制图参数的选择给出了相应的建议。 张驰关键词:马尔可夫链模型 参数优化 基于GSA的复杂产品关键质量特性识别 被引量:5 2015年 为了识别复杂产品关键质量特性(critical-to-quality characteristics,CTQs),提出基于遗传模拟退火算法(genetic simulated annealing algorithm,GSA)的特征选择算法。所提算法将遗传算法(genetic algorithm,GA)与模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)结合,兼有不错局部搜索与全局搜索能力。提出一种综合适应度函数应用于所提算法,以同时优化CTQ集分类性能和所选质量特性数。算例结果表明,所提算法能有效过滤无关、冗余质量特性,识别关键质量特性;与Memetic算法和信息增益(information gain,IG)算法相比,所提算法在识别更少关键质量特性的同时,得到更高预测精度。 李岸达 何桢 何曙光关键词:遗传算法 模拟退火算法 基于ReliefF和k-modes聚类的复杂产品关键质量特性识别 被引量:4 2014年 针对复杂产品质量特征中存在的冗余性,将k-modes特征聚类算法引入关键质量特性识别,构建ReliefF和k-modes特征聚类相结合的关键质量特性识别混合模型。在使用ReliefF算法对质量特性赋予权重并初步筛选有关质量特性后,对质量特性集合进行k-modes特征聚类,并从每个特征簇中挑选关键质量特性。算例表明该方法能够有效删除原始数据集中的不相关和冗余特征,从而达到识别关键质量特性的目的。 谢荣琦 何桢 何曙光关键词:特征聚类 冗余性 基于LM-BP神经网络的非线性轮廓图优化方法研究 被引量:3 2016年 将正交试验设计理论与BP神经网络模型和Levenberg-Marquard算法相结合,提出了一种基于LM-BP神经网络模型的针对输出为非线性轮廓图响应的离线设计优化方法。并结合实例与传统的统计回归建模方法得出的优化结果进行了比较。结果表明基于LM-BP神经网络建模可以避免由于实验误差和试验设计方案所造成的模型系数估计误差,而与标准的BP算法比较,克服了标准BP算法性能不稳定、收敛速度慢、收敛精度低、存在局部最小值等缺点,具有极高的精确性,优化结果令人满意。 许静 何桢 袁荣关键词:BP神经网络 考虑调整误差的多变量设置调整问题 被引量:1 2013年 针对存在初始设置偏差的离散多变量生产制造过程,研究了调整误差服从自回归模型的情况下,考虑调整花费成本为二次型函数时的设置调整问题,在建立过程状态空间方程的基础上,利用卡尔曼滤波方法在线估计过程的状态变量,根据随机二次型最优控制理论得到了使过程质量损失最小的最优调整策略。通过算例解释了最优调整策略的实现方法,并进行了仿真验证,结果表明,得到的调整策略与调整误差为白噪声时的调整策略相比,能更好地减少过程总体质量损失。 张志杰 牛占文 何桢关键词:统计过程控制 状态空间模型 卡尔曼滤波 基于Filter与Wrapper的复杂产品关键质量特性识别 被引量:7 2014年 为了解决复杂产品关键质量特性(CTQs)识别问题,提出基于过滤(Filter)算法与包裹(Wrapper)算法的改进混合特征选择算法。首先应用Filter算法对复杂产品质量特性进行排序,接着应用Wrapper算法识别关键质量特性。提出一种新的方法FNO,确定Wrapper阶段所选关键质量特性数。应用过滤算法ReliefF构建混合算法ReliefF-W。算例分析表明,ReliefF-W能够有效进行CTQ识别。与一种传统混合算法相比,ReliefF-W能够在保证学习算法有较好预测精度的同时,识别出更少关键质量特性。 李岸达 何桢 何曙光关键词:RELIEFF