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六西格玛设计咨询概述神经网络模型

张驰专栏  |      2017-04-17 10:28:51
引言:六西格玛设计咨询概述神经网络模型,利用神经网络的高度非线性映射特点,以零件的容差作为神经网络的输入,加工成本为网络的输出,由此构造加工成本-容差的神经网络模型。
六西格玛设计咨询概述神经网络模型:

利用神经网络的高度非线性映射特点,以零件的容差作为神经网络的输入,加工成本为网络的输出,由此构造加工成本-容差的神经网络模型。

这些模型的共同点是:主要考虑的是制造成本,没有考虑产品全寿命周期成本的变化规律。这些模型通常假定在某一特定的加工环境下,采集足够的容差成本的统计数据,然后用最小二乘法等来确定模型中的参数。这样的成本容差模型与具体实现容差的工艺过程没有或很少联系,只是在特定的加工环境下具有良好的效果。然而在不同的加工环境下或采用不同的加工手段必然会导致加工成本以外的成本(比如使用维护成本等)差异,则此模型就不能确切反映产品全寿命周期成本和容差的正确的关系,进行设计就可能会带来较大的误差。显然,这种做法是难以实现容差设计全局最优的目标。

利用实验设计和(或)计算机模型优化方法进行容差设计

H.Moskowitz,R.Plante提出了产品的多个质量指标为设计参数线性或二次函数的多变量的容差优化方法,包括参数化设计方法。前者用于已知设计参数分布函数的场合,后者用于仅仅知道设计参数的方差和均值的场合。 A.Jeang提出了使产品制造成本、质量损失、返工成本以及废弃成本的总和为最小的装配容差优化模型,并考虑产品质量和加工能力约束;针对具体设计目标,讨论了望目、望大、望小、望正态等容差设计模型;研究了在产品装配设计和加工规划阶段进行尺寸和容差集成设计的方法。C.C.Wu和G.R.Tang,M.-H.C.Li,S.Maghsoodloo和M.-H.C.Li,J.Teeravaprug和B.R.Cho等研究了具有非对称质量损失产品的容差设计问题,提出了调整设计目标和进行稳健容差设计的方法。

这些文献利用计算机模拟得到实验数据和响应值,但对实验设计尤其是响应曲面方法的应用仅限于估计经验模型,而没有充分利用实验设计的优势。

从文献研究来看,当前国内外容差设计方法主要以制造成本最低为目标,较少关注如何通过容差设计来减少产品开发时间和降低产品全寿命周期成本,并同时提高产品可制造性和可靠性,这恰是容差设计未来发展的重要方向之一。因此,本文从产品全寿命周期成本角度来探讨容差设计系统的方法就显得非常必要了。
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