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试验设计分析与改进 版权信息
- ISBN：9787030740670
- 条形码：9787030740670 ; 978-7-03-074067-0
- 装帧：平装胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
试验设计分析与改进 内容简介
质量首先是设计出来的，其次是制造出来的。质量设计的思想源于试验设计，是减小和控制波动，提高产品/服务质量的有效方法之一。随着复杂产品设计变得普遍和顾客定制化消费模式的逐渐盛行，依托计算机仿真、代理模型技术等方法开展计算机试验，实现产品设计和研发，有助于减少设计成本、缩短研发时间。此外，在试验设计分析的基础上进行改进和优化，有助于进一步优化试验设计，减少和控制波动。综上，试验设计分析与改进方法的推广有助于企业降低成本，提升企业竞争力，对其在全球竞争中获取市场具有重要的社会和经济意义。
试验设计分析与改进 目录
目录
第1章 试验设计简介 1
1.1 波动理论.1
1.1.1 波动的概念 1
1.1.2 波动产生的原因 2
1.1.3 随机波动的统计规律性 3
1.2 新的质量损失原理 5
1.3 质量设计和试验设计 7
1.3.1 质量设计的基本原理 7
1.3.2 试验设计的发展历程 8
1.4 试验设计的基础 10
1.4.1 试验设计中的基本术语 10
1.4.2 试验设计的必要性 13
1.4.3 试验设计的类型 14
1.4.4 试验设计的基本步骤 15
1.4.5 试验设计的展望 16
1.5 主要内容及各章之间的逻辑关系 18
思考与练习 19
第2章 **试验设计与分析 21
2.1 单因子试验设计与分析 21
2.1.1 单项分类设计 21
2.1.2 多项式回归 23
2.2 二水平全因子试验设计与分析 25
2.2.1 二水平全因子试验的概述 26
2.2.2 全因子试验设计的计划 27
2.2.3 全因子试验设计的分析 29
2.2.4 二水平全因子试验设计分析的实例 34
2.3 二水平部分因子试验设计与分析 43
2.3.1 部分因子试验概述 43
2.3.2 部分因子试验的计划 49
2.3.3 部分因子试验的分析案例 51
思考与练习 58
第3章 **试验设计的拓展 62
3.1 三水平因子设计 62
3.1.1 三水平全因子设计的计划和分析 62
3.1.2 一般的3k的设计 65
3.2 三水平部分因子试验的设计与分析 66
3.2.1 3k 设计的部分因子设计 66
3.2.2 三水平部分因子试验的实例 67
3.3 混合水平的因子设计 70
3.3.1 二水平和三水平的因子设计 70
3.3.2 二水平和四水平的因子设计 71
3.4 筛选因子的Plackett-Burman设计 73
思考与练习 74
第4章 响应*面试验设计与分析 76
4.1 响应*面概述 76
4.1.1 基本概念 76
4.1.2 二阶模型的分析 77
4.1.3 拟合二阶模型的响应*面设计 80
4.1.4 响应*面设计期望的性质 84
4.1.5 响应*面设计的计划和实现步骤 85
4.2 响应*面设计的分析及实例 86
4.3 多响应试验的优化和分析 94
思考与练习 106
第5章 田口方法 109
5.1 田口方法概述 109
5.1.1 田口的质量观 109
5.1.2 田口的质量损失函数 110
5.1.3 SN比 113
5.2 稳健参数设计115
5.2.1 稳健参数设计的基本原理 115
5.2.2 稳健设计的分析方法 116
5.2.3 稳健参数设计的应用实例 118
5.3 动态参数设计121
5.3.1 动态参数设计的概念 121
5.3.2 动态参数设计的计划与分析 122
5.4 容差设计 127
5.4.1 容差的确定 128
5.4.2 望目、望小特性的容差设计.133
5.4.3 望大特性的容差设计 135
5.4.4 贡献率方法的容差设计 136
思考与练习 145
第6章 混料设计 147
6.1 混料设计概述 147
6.2 混料设计方法 148
6.2.1 混料设计的模型 148
6.2.2 单纯形格点法 149
6.2.3 单纯形重心法设计 151
6.3 混料试验的计算机实现 153
思考与练习 156
第7章 波动源的探测和分析 157
7.1 波动源分析概述 157
7.1.1 波动源分析的意义及多源波动图 157
7.1.2 波动源分析中的几个概念 161
7.2 方差分量 164
7.2.1 单因子方差分量 164
7.2.2 二因子方差分量 168
7.2.3 一般线性模型的方差分量 174
7.3 波动源的分离技术 178
7.3.1 类分析方法和实现技术 178
7.3.2 串联生产系统中波动源的探测及应用 179
7.3.3 识别生产系统中波动源的数据分类方法及其应用 184
思考与练习 187
第8章 其他试验设计与分析 188
8.1 非正态响应 188
8.1.1 非正态响应变换 188
8.1.2 非正态响应的因子筛选方法 192
8.1.3 非正态响应中的广义线性模型 195
8.2 因子设计中的非均衡数据 199
8.2.1 非均衡数据类型 200
8.2.2 非均衡数据的方差分析 201
8.3 协方差分析 208
8.3.1 协方差与相关系数 208
8.3.2 随机区组设计的协方差 213
8.3.3 多元协方差分析 216
思考与练习 219
第9章 计算机试验设计简介 222
9.1 计算机试验设计的发展历程及展望 222
9.1.1 计算机试验设计的发展概况.222
9.1.2 计算机试验设计的展望 223
9.2 计算机试验设计基础 224
9.2.1 计算机试验设计中的基础术语 224
9.2.2 计算机试验的常见类型 227
9.2.3 计算机仿真试验 229
9.3 计算机试验与随机过程 230
9.3.1 随机过程 231
9.3.2 高斯过程 232
9.4 空间填充设计233
9.4.1 随机数和伪随机数 233
9.4.2 蒙特卡罗方法 234
9.4.3 拟蒙特卡罗方法 235
9.4.4 拉丁超立方设计方法 237
9.4.5 均匀设计方法 239
9.5 序贯试验设计242
9.5.1 全局优化策略 242
9.5.2 全局建模策略 253
9.5.3 极限响应*面策略 258
9.5.4 多点填充设计方法 263
思考与练习 270
第10章 计算机试验设计与分析 271
10.1 计算机仿真与元建模 271
10.1.1 计算机仿真 271
10.1.2 计算机元建模 274
10.1.3 模型校验准则 275
10.2 代理模型 276
10.2.1 RBF模型 276
10.2.2 支持向量回归模型 280
10.2.3 多项式混沌展开 284
10.2.4 克里金模型 288
10.3 组合建模技术与方法 293
10.3.1 直接赋权法 293
10.3.2 基于预测方差的选取准则 294
10.3.3 基于加权平均的选取准则 295
10.4 灵敏度分析方法 297
10.4.1 解析法 297
10.4.2 有限差分方法 299
10.4.3 基于方差分解的灵敏度指标.300
10.5 基于代理模型的优化方法 303
10.5.1 智能优化方法 303
10.5.2 代理优化方法 305
10.5.3 并行代理优化方法 307
思考与练习 307
参考文献 309
附录 310
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