1、工业工程专业毕业论文 精品论文 基于 GLM 的非正态响应稳健设计研究关键词：产品设计 质量优化 工程控制 稳健性设计摘要：稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的
2、角度，针对稳健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC 模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种
3、常用分布的模型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验证说明。正文内容稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的角度，针对稳健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的
4、均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC 模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种常用分布的模型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验
5、证说明。稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的角度，针对稳健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础
6、上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC 模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种常用分布的模型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验证说明。稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进
7、活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的角度，针对稳健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设
8、计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC 模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种常用分布的模型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验证说明。稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统
9、的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的角度，针对稳健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属
10、度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC 模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种常用分布的模型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验证说明。稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实
11、际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的角度，针对稳健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对
12、优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC 模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种常用分布的模型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验证说明。稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非
13、正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的角度，针对稳健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究
14、了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC 模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种常用分布的模型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验证说明。稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性
15、模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的角度，针对稳健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问
16、题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC 模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种常用分布的模型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验证说明。稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。
17、主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的角度，针对稳健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC
18、模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种常用分布的模型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验证说明。稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广
19、义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的角度，针对稳健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC 模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性
20、模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种常用分布的模型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验证说明。稳健性设计是质量改进与优化的主要工具。作为持续质量改进活动中的重要支撑技术，它是提高产品和过程稳健性的重要手段。传统的稳健性设计是基于质量特性值服从于正态分布的假设，而在大部分实际生产过程中，质量特性值往往不服从正态分布。本文主要研究具有非正态响应质量特性的产品或过程的稳健参数设计问题，对基于广义线性模型的非正态响应稳健建模、优化和模型参数不确定问题进行了研究。主要内容包括： 对稳健参数设计的建模问题进行研究，建立了基于广义线性模型的均值和散度模型，从更具有实际应用价值的角度，针对稳
21、健参数设计的缺点，构建了基于广义线性模型的均值和方差的联合模型，并通过二次泰勒级数对其进行展开，在此基础上用实例分析验证了该方法的有效性。 对非正态情形下的稳健优化设计问题进行了研究，基于模糊隶属度方法建立了均值和方差的模糊隶属度函数，并构建了基于该函数的优化方程，然后采用广义简约梯度法对优化方程进行求解，最后，通过实例分析了该方法的应用效果。 研究了非正态响应下广义线性模型建模的模型参数不确定性问题。在对该问题现有解决方法进行对比分析的基础上，将贝叶斯统计的 MCMC 模拟方法应用于模型参数不确定性问题的解决之中。通过分析广义线性模型的结构，构建了正态分布、二项分布和泊松分布三种常用分布的模
22、型系数贝叶斯估计，通过实例对上述方法进行验证说明。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
