面向大规模定制的复杂产品多元质量损失增量式模型基础研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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面向大规模定制的复杂产品多元质量损失增量式模型基础研究

项目名称：面向大规模定制的复杂产品多元质量损失增量式模型基础研究
项目类别：面上项目
批准号：71171110
申请代码：G0110
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2012-01-01-2015-12-31

项目负责人：樊树海
依托单位：南京工业大学
批准年度：2011

中文摘要：

为应对大规模定制环境下产品复杂性增加对质量提出的更高要求，研究一种多元质量损失增量式模型以田口质量损失模型为基础，拓展建立以相对质量偏移为基本元素的多元质量损失模型；探讨确定解析模型的归并化简方式及其系数矩阵的增量更新方式，建立多元质量损失的增量式解析模型；结合体液-神经调节方式，以体液的麻醉剂模式对相应元素神经网络进行阻断和麻痹，探索神经网络模型的增量式演化机制和连接权的增量式演化过程，建立多元质量损失的增量式神经网络模型；并通过数值计算仿真、小规模前期比对、虚拟数字化工厂质量控制仿真环境结合航空复杂产品实例，来验证理论方法的正确性和原型系统的实用性。本项目的完成将有望进一步完善田口质量损失理论，充分利用历史数据和相似产品数据，敏捷化地减少计算量支持快速响应，更好地服务于大规模定制复杂产品的质量控制中；同时也对工业工程相关领域及管理学、系统科学、机械制造等其它领域有着一定的借鉴意义。

中文主题词：大规模定制；多元质量损失；复杂产品；增量式模型；敏捷性

英文摘要：

Mass Customization；MMulti- variable Quality Loss；Complex Product；Incremental Model；Agility

英文主题词： Mass Customization；MMulti- variable Quality Loss；Complex Product；Incremental Model；Agility

结论摘要：

为应对大规模定制环境下产品复杂性增加对质量提出的更高要求，研究了一种多元质量损失增量式模型；以田口质量损失模型为基础，拓展建立了以相对质量偏移为基本元素的多元质量损失模型；探讨确定解析模型的归并化简方式及其系数矩阵增量更新方式，建立了多元质量损失的增量式解析模型。分析了在有噪声因子存在时，产品的相对质量函数的相应表现形式，在田口信噪比的基础上，分析了信噪比SNR在质量损失中的作用并确定其模型的权重系数；在多元质量损失函数的基础上，建立了噪声因子存在下的参数设计的优化模型，并结合稳健性与灵敏度设计的度量来确定该参数设计的优化模型；研究了综合考虑质量和成本的容差设计的优化模型。提出了多元质量损失函数基础上的多元质量损失增量式模型；以多元泰勒级数展开形成的模型为基础，通过在模型中增加改变的产品信息项，使模型能随着产品信息的变化而变化；将模型分解成自影响项和互影响项两个模块，对模型的每一个模块进行仿真。提出了用三次设计的理念来解决大规模定制生产过程中的质量问题，并结合定制产品的特性对三次设计的三个阶段进行适用性改进；系统设计阶段采用树图技术，将大规模定制的客户需求逐层转化为产品特性，以便在复杂多样的需求中识别出关键质量特性，确定系统的参数模型；参数设计阶段保留了田口质量的内外表技术，引入双响应曲面方法进行设计分析；容差设计阶段在田口质量损失函数的基础上增加体现了目标值的动态质量属性以及响应输出的多元性，以突显大规模定制产品的动态多元特性。提出了传统质量功能展开基础上的面向大规模定制的质量功能展开扩展模型；通过在模型中扩展纬度增加时间要素和成本要素，建立了面向大规模定制的质量功能展开扩展模型，使模型能在对质量进行规划的同时考虑到时间和成本要素；在质量功能展开扩展模型的基础上，通过在模型中增加改变的需求信息项，使模型能随需求信息的变化而变化；对质量功能展开增量式扩展模型进行分解，对分解后的每一个模块进行多阶段综合仿真。并通过数值计算仿真、小规模前期比对、虚拟数字化工厂质量控制仿真环境结合航空复杂产品实例，验证了理论方法的正确性和原型系统的实用性。本项目的完成将有望进一步完善田口质量损失理论，充分利用历史数据和相似产品数据，敏捷化地减少计算量支持快速响应，更好地服务于大规模定制复杂产品的质量控制中；同时也对工业工程相关领域及管理学、系统科学、机械制造等其它领域有着一定的借鉴意义。

成果综合统计