稳健参数设计的新方法

合集下载

稳健性设计Robust Design

稳健性设计Robust Design

六西格玛培训—优化阶段模块稳健性设计Robust DesignPatrick ZhaoI&CIM Deployment Champion稳健性设计•稳健性设计也称田口设计,由Dr. Genichi Tuguchi在70 年代创立。

质量损失•车主在汽车行驶过程中听到发动机有异响,担心出问题,他请假开到4S 店检修。

工作人员安排检查,两个小时后报告显示异响噪音满足标准,无法赔偿。

车主十分不满,几年后换车时,他选择了其他品牌。

传统田口传统质量损失VS 田口质量损失LSL USLTarget LSL USLTargetLoss Loss Loss Loss什么是稳健性?•稳健性定义:产品或过程在周围不可控或未控制因子(噪音因子)不断变化的条件下,持续稳定工作的能力。

(The ability of a product or process to function consistently as the surrounding uncontrollable or uncontrolled factors vary.)在冬天转动遮阳板时很紧,在夏天时很松,产品是否稳健?发泡产品在环境干燥时需要更多原材料,潮湿时需要很少原材料,过程是否稳健?产品不稳健的原因–遮阳板•温度低,使材料变硬,遮阳板难以转动。

过程不稳健的原因–发泡•湿度低时,反应变慢,填充同样模具所用材料更多。

解决策略1.直接减少噪音•控制环境温度?•控制环境湿度?•建造恒温恒湿车间?成本?2.根据噪音制定不同的策略•制定两套工艺参数应对不同环境?•产品在客户端的条件能预测吗?3.稳健性设计•减少噪音因子对产品/过程的影响!•三种策略可能同时需要。

稳健性指标•衡量一个产品/过程是否稳健的指标是信噪比,S/N –Signal to Noise Ratio。

•通过比较两种设计的信噪比差值来确定设计优化的程度。

•信噪比越大,产品/过程越稳健,越不受噪音因子的影响。

论述稳健性产品设计技术

论述稳健性产品设计技术

论述稳健性产品设计技术产品设计是决定产品的第一也是最重要的环节。

产品设计带来的质量问题如果不及时处理,会引起连锁反应,其解决需要的时间和费用很高。

在设计过程中考虑得全面、合理、仔细能够有效地降低成本,减少质量问题发生。

通过稳健性设计不仅能够提高质量,还能使产品特性对不可控因素的敏感性降低。

1 稳健性产品设计技术1.1 稳健性设计的基本原理产品的质量在其生命周期内会被各种因素影响,这些影响具有不确定性,会导致产品的质量特性波动。

直接消除干扰因素,虽然可以解决问题但是实现难度过大、成本过高。

可以尽量降低干扰因素,使质量与因素之间关联变弱,对干扰变得不敏感,这就是稳健性设计的原理。

1.2 稳健性设计典型方法稳健性来源于控制理论中的鲁棒性,是指变量对因素发生微小差变的不敏感性。

如何定量地度量设计的稳健性是稳健性设计的基础。

可行稳健性是指产品性能质量在印象因素作用下稳定在所允许的范围内的能力;敏感稳健性是指产品性能质量在噪声因素作用下保持稳定的能力。

稳健性的指标有质量损失函数、信噪比、质量信息熵等。

经过长期研究和应用,稳健性设计的技术取得了很大的进展,出现了多种稳健性设计方法。

马义中通过熵和协方差矩阵的关系,建立多元质量特性的信噪比计算公式来度量产品质量特性的整体波动,为了克服质量特性协方差不能直接反映质量特性的波动关系,利用信息熵概念度量稳健设计中多元质量特性的整体波动。

比较常用的如下:1.2.1 田口方法。

田口方法以正交试验设计为基础,将产品的设计分为系统设计、参数设计和容差设计三个阶段,最后通过正交试验设计确定参数值可以到达的最佳水平组合。

该方法为稳健性设计提供了理论基础,但是必须事先确定方案的大致范围,局限性强,需要进一步研究。

1.2.2 双响应面法。

双响应面法可以将噪声因素和设计变量结合,综合考虑其对产品质量的影响。

适用于噪声因素非正太分布,求解误差小,但是对试验数据敏感,模型拟合较为困难。

1.2.3 随机模型法。

稳健性设计

稳健性设计

8
7
6
5
4
3
2
1
S/N
1 2
19.1
20.0
19.6
19.6 19.7 22.6 21.0 25.6 14.7
19.9
16.9 19.4 19.1 18.9 19.4 20.0 18.4 15.4 19.3
9.50 16.2 16.7 17.4 18.6 16.3
15.6
24.0 25.5 25.3 25.9 26.9 25.3
优化分析(容差)
根据此例中的质量性能目标值类型为越大越 好,则选用信噪比函数对各行试验数据(对应 各种因素组合)进行计算分析。表中的 S/N 列 中的数据即为各种情况下的S/N值。 • 通常情况下,根据S/N最大原则可确定参数 优化结果。按照这一原则,A、B、C、D四个 因素的组合为(A2,B2,C3,D1),此时的 S/N为26.908。 •
素)的搭配。设计参数搭配不同,输出性能的波动大
小不同,平均值也不同。
稳健设计理论介绍
系统设计
稳健设计理论是日本著名质量管理专家田口玄一博士于20世纪 70年代创立的一种系统化设计方法,其核心思想是在产品设计 阶段就进行质量控制,试图用最低的制造成本生产出满足顾客要 求的,对社会造成损失最小的产品。 稳健设计由系统设计(system desing)、参数设计(parameter design)和容差设计(tolerance design)三个阶段组成。 稳健设计即三阶段设计,所谓三阶段设计,是建立在试验设计技术基础之上的 一种在新产品开发设计过程中进行三阶段设计的设计方法。它是在产品设计阶 段就进行质量管理,在专业设计的基础上用正式交试验法对零件的参数进行优 选,以求减少各种内、外因素对产品功能稳定性的影响,选择零件最佳组合和 最合理的容差范围,尽量用价格低廉的、低等级的零件来完成优质、廉价、性 能稳定和抗干扰性强的产品的优化设计方法。

稳健设计方法

稳健设计方法

机研142孙利文2100一、稳健设计方法在产品设计开发中的作川。

稳健设计又称作鲁棒设计。

是关于产品质量和成本的一种工程设计方法。

在产品或工艺系统设计中,正确的应用稳健设计的基本理论和方法可以使产品在制造或使用中,或是在规定寿命内当结构或材料发生老化、变质、工作环境发生微小的变化时,都能保证产品质量的稳足。

通过稳健设计,可以使产品的性能对各种噪声因素的不可预测的变化,拥有很强的抗干扰能力。

产品性能将更加稳定、质量更加可靠。

任何一种产品〃影响其质量的因素有很多〃主要可分为两类:一类是在设计中人们可以控制的因素如设计变量、变量的容差等;另一类是所谓的噪声因素指由生产条件、使用环境及时间等的变化而影响产品质量的因素如载荷、儿何尺寸、工程材料特性的变异以及制造、安装误差等,其基本特点是具有不确定性和随机性,是不可控制的因素。

实际存在的不确定因素的变化有可能导致产品的性能指标有较大的波动,使其功能劣化我至失效,还有一些材料或元器件会随着时间的推移而发生失效等。

对于这些因素有两种处理方法: 一是尽可能消除这些因素这对可控因素是可以做到的,而对噪声因素往往很难实现。

即使能够消除也需要花费很大的代价;二是尽量降低这些因素的影响。

这是相对容易和低代价的方法,也就是使产品性能对这些因素的变化不敏感,为了使所设计的产品在不确定因素的影响下,其性能指标不仅能达到设计要求,而且对各种不确定因素的变化不敏感,就需要用稳健设计方法來实现。

稳健设计就是使产品的性能对在制造期间的变异或使用环境的变异不敏感,并使产品在其寿命周期内不管其参数、结构发生漂移或老化在一定范围内都能持续满意地工作。

二、试验设计在稳健设计中的作用。

试验设计就是运用正交试验法或优化方法确定零部件参数的最佳组合,在系统内、外因素作用下,所产生的质量波动最小,即质量最稳定(健壮)。

试验设计的目的是根据系统设计中所确定的所有参数,通过多因素的优选方法来考察三种干扰(内干扰,外干扰,产品间波动)对系统质量特性的影响,寻求最佳的参数组合,以求得抗干扰性最佳的设计方案,使系统质量特性波动小,稳健性好,并且价格低廉。

现代设计方法之稳健性设计

现代设计方法之稳健性设计
-把质量设计进产品里面去; -量化分析并确定产品的最佳参数和合理容差; -用质量损失和经济性角度进行质量设计; -实现低成本、高质量的设计效果。
三个阶段
参数设计
决定系统中各参数的选择,使产品的性能既能达到目标 值,又使它在各种条件下波动小
系统设计
对产品进行整个系统和整个结构的设计 主要由专业技术人员完成
为了定量描述产品质量损失,田口提出了“质量损失函数”的概念,并以信 噪比来衡量设计参数的稳健程度。
质量损失函数
产品功能波动客观存在,有功能波动就会造成社会损失。所 谓质量损失函数是指定量表述产品功能波动与社会损失之间关系 的函数。
当产品特性值y与目标值m不相等时,就认为造成了质量损失。
L(y)=k(y-m)² 其中L(y)为质量损失函数,m—目标值
外噪声
由于环境因素和使用条件的波动或变化,引起质量特性值 的波动。例如,温度、湿度、位置等。
内噪声
由于在储存或使用过程中,随着时间的推移,发生材料变 质、劣化现象而引起质量特性值的波动。例如,电器产品 绝缘材料的老化等。
质量的变异性
那个设计更好?
1
产品的质量特性指标往往会有差异
即使完全相同的生产条件,由于种种
稳健性设计是田口玄一创立的质量工程观中的一个分支, 由田口玄一发展而成,因此通常被人们称之为田口方法(Taguchi Method)。
田口方法是一种低成本、高效益的质量工程方法,它强调 产品质量的提高不是通过检验,而是通过设计。
稳健性设计基本认识
传统的设计思想认为:只有质量最好的元器件 (零部件)才能组装成质量最好的整机;只有 最严格的工艺条件才能制造出质量最好的产品 。总之,成本越高,产品的质量越好,可靠性 越高。

健壮设计

健壮设计

2
10 lg
2
4.灵敏度的估计公式:
信噪比公式中的μ是反映平均特性的指标称为 灵敏度。它的无偏估计量:
s v 2
1
nm e
其分贝计算式:
10
lg
1 n
sm
ve
5.三次设计
即系统设计,参数设计和容差设计的 总称。产品的三段设计:方案设计,技术 设计和施工设计。有一定的交叉
通过三次设计使产品具有健壮性。 ① 系统设计:
田口的质量定义:
所谓质量就是产品上市后给社会造成的损失。 但是,由于产品功能本身所产生的损失除 外。
解释:产品给社会造成的损失越小,其质量 越高。质量与经济性紧密结合起来。
3.质量损失函数(Quality Loss Function):
公差范围内的波动造成合格品的输出特性波动, 给用户造成损失,为了度量该损失,提出质 量损失函数。
6.内外表设计:
正交表的选择,可控因素—内表(内设计), 误差因素—外表(外设计)
三、机械系统的稳健设计
1.系统输出特性,SN比和影响因素的确定,
设备类型 输出特性
Yi
SN比
机械产品稳健设计参数表
动力、能量转换机械 输出功率、效率
输出功率2 功率波动2
效率2 效率波动2
运动传递与转换机械 输出运动位移,速度加速度
3.信噪比SN Signal Noise Ratio
田口玄一博士把SN概念引入试验设计,用于系统或产品的开发设计。 ① SN的定义: 设产品的质量特性在诸因素的作用下为一随机变量,它的数学期望为μ方
差为σ2。一般情况下,希望μ值越接近目标值越好,σ2值越小越好。 变异系数: γ= σ/μ表示世纪之可能偏离μ值的程度。

微注塑成型工艺稳健性参数设计的研究

微注塑成型工艺稳健性参数设计的研究

微注塑成型工艺稳健性参数设计的研究摘要:本文主要研究多响应稳健性设计。

首先介绍了微注塑成型的优点及影响微注塑成型过程中的可控因子。

然后,应用动态特性的田口稳健性设计理论,对制造过程输出的质量特性与可控因子和噪声建模分析,后用关联度分析模型改进分析。

最后,估计出模型参数以及信噪比评价指标,找出影响输出响应值的因子。

关键词:稳健性;微注塑;可控因子;信噪比;响应;引言:随着纳米高科技的迅速发展, 精密化和微型化已成为未来产品发展的趋势。

微型机械设备不仅可以达到其功能,还可以大大减少材料的消耗,节省空间和可移动化等。

随微小型设备和产品的发展需求,对微小零件的材料多样性,复杂程度,生产效率,加工精度等方面的要求也越来越严格。

微注塑已成为聚合物加工的热点问题,不断完善微型注塑机和成型工艺,开发新的仿真计算机软件,这些挑战已经成为微注塑加工领域重点研究的方向。

1.微注塑成型工艺微注塑机是微注塑成型的关键。

微注塑成型机主要包括塑化、计量和注塑三部分。

微注塑机按塑化和注塑单元的机构设计分类, 可分为以下三种。

①螺杆式: 微注塑成型机由一组螺杆完成, 构造简单,易于控制。

但是该设备对一次注塑量的控制精度较差,并且增加了材料分解的几率, 较大影响产品成型的稳定性。

②柱塞式:该型微注塑成型机塑化量较小,塑化的质量不高, 材料的混合性能也较差, 不利于生产较高性能零件的制备。

③螺杆柱塞混合式: 微注塑成型机可以完成混料与塑化, 可以完成精密计量与注塑,使微注塑成型的精度和零件的质量有明显提高,但是其结构比较复杂,维护设备比较繁琐。

上述各种不同微注塑成型机适合不同微细结构零件的需求。

因此要根据微细结构零件的成本、质量和尺寸等因素综合考虑选择较合适的微注塑成型机。

微注塑成型的工艺与普通注塑成型相比,具有以下的优点: ①提高了原料利用率。

由于显著缩小流道的尺寸,减小了流道残余原料的损失。

②产品精度高。

缩小的流道和浇口有利于提高制品的精度。

稳健参数设计在松散回潮工序中的应用

稳健参数设计在松散回潮工序中的应用

稳健参数设计在松散回潮工序中的应用【摘要】为提高卷烟制造过程中松散回潮工序出口烟叶水分的稳定性,分析松散回潮工序各因子及水平对其出口烟叶水分控制的影响,识别出那些因子是位置因子,那些因子是散度因子,那些因子是调节因子,通过稳健参数设计,找出各因子及最佳的水平组合。

结果表明,稳健参数设计通过把响应变量的变差作为研究对象,用改变可控因子的水平组合的办法来减小响应变量的变差,使得松散回潮工序出口烟叶的水分控制操作变得更加方便、快捷、简单,提高了生产过程的稳健性,烟叶水分的稳定性得到进一步提升。

【关键词】稳健参数设计松散回潮工序烟叶水分因子水平组合松散回潮工序是卷烟生产过程中的第一道工序,也是烟片处理过程中的一道重要工序,其主要工艺任务使切后烟片块松散,增加烟片的水分和温度,其加工质量的好坏对提高烟片的耐加工性,改善烟片的感官质量有着重要影响[1]。

目前松散回潮机在回潮烟片的水分控制上一般采用前馈+反馈的控制模式,生产初期根据回潮机入口端的水分检测仪器检测出来料烟片水分,比对出口端烟片水分要求,由控制系统计算出预加的加水量和蒸汽量,待回潮机出口端有已经松散的烟片排出时,由回潮机出口端的在线水分检测仪检测出烟片实际水分,并反馈控制系统,由控制系统对加水量和蒸汽量进行适时调整[2-4],以确保回潮机出口的烟片水分满足工艺要求,因此此种水分控制模式存在一定的滞后性,加上不同等级的烟片存在不同程度的色差,而目前使用的在线水分检测仪器大多为红外水分检测仪,其测量准确性受烟片色差的影响较大,在线水分检测仪的校准又很难做到兼顾所有等级的烟片,在以上因素的综合作用下,生产过程中回潮机出口烟片的水分必然会出现较大幅度的波动.为此,以柳州卷烟厂wq3系列滚筒式烟片回潮机为例,通过稳健参数设计[5-6],为提高松散回潮工序水分控制稳定性,提高过程加工质量提供新的视角和方法。

1 响因子选择及水平确定松散回潮机主要由前室、后室、机架、滚筒、主传动、供水管道系统、蒸汽管道系统、压缩空气系统、热风及排风系统、电控系统等主要部件组成.其工作原理(图1):烟块进入滚筒后在滚筒内的导片和扒钉作用下翻滚向前运动,这一过程使烟快得到一定的机械松散。

浅谈稳健设计方法与原理

浅谈稳健设计方法与原理

1 算, j I 1 9 : { , J ( ) } = { ( y 一 ) } = E { ( y ~ ) + ( 一 Y 。 ) } : : +
其 中 Y为 期望值 ,上 【 J 为质量损失 函数 。 稳健 设计是 通过对 设计变量 进行调 整和对容 差进行有效 控制以使 如果 使产 品的质量 水平 高而且稳 定 , 那 就必 须使 产品 的质 量损 失 影响产 品的各种因素 ( 可控与不可控 ) 在设 计的结果变化 时任然能任然 减小。 也就是说 , 产 品质 量指标 的绝对偏差 要 减小 , 产 品质 量波动 也要 能保证 产品的质量 的一种方法 。 换句话说 , 即使 在各种 因素的干扰下, 同时减小 。 因此 , 在 实际的工程 应用中, 一般 稳健性 设计一 般满 足 以下 所作 出设计 的产 品质量依 旧保 持稳定 , 或者用 很廉价 的零 部件 来组 装 两个要求 : f , ~、 2 1 出质 量 好, 性 能稳定 的产品 , 则认为 该产 品的设 计是 稳健 的。 产 品的稳 需要使方差尽可能 小 丘 I 【 — J j
者 田口博士提 出。 2 0 世纪8 0 年代 , 日 本学 者 田I Z l 在 以试验 设计 和信 噪 比 的边界上 , 实 际产品生 产中, 各 个工艺 参数 是 会发生波动 的, 像 刀具磨 的理 论基础 上 , 创立了 以提高 和改进产 品质量 的田口稳健设计 方法 , 国 损、 测量 误差 等。 这 些不 确定性 因素可能会导致 在最优解 时得到的产 品 内称 为三次设 计方法 , 即任何一个产 品的设 计都要经 过以下三个阶段 , 质量性 能超 过边界 条件。 在很 多情 况下, 通 过传统优化设计 得到的最优 即系 统设 计、 参 数设 计、 容差设 计, 其 中参数 设计 是田 口 稳 健设 计方 法 解 , 它 的可靠度 只能达到 其设 计值 的一半 。 在稳健 性优化设 计 中, 通过 的核心 内容。 田口创立 的稳健设 计方法对美 国的工 业产品设计有较大 影 利用优化 数学模 型并且在在其 中增加 目 标及设 计变 量的均值 ( ) 、 方差

第六章稳健设计 PPT

第六章稳健设计 PPT

第二节 信噪比与灵敏度计算公式
信噪比的类型与计算公式 灵敏度的类型与计算公式
一、信噪比
望目特性信噪比 望小特性信噪比 望大特性信噪比 动态特性信噪比
望目特性信噪比
定义式 设质量特性 的期望值为µ,方差为σ2 ,称为望目特性信噪比。 计算式
测得质量特性 y的 n个数据:y1、y2…yn ,望目特 性信噪比估计公式为
4)在参数设计阶段,先进行信噪比分析,通过优 选稳定因素,使设计方案稳健性最好。其次,进 行灵敏度分析,通过调整因素,来调整设计的系 统偏差。
稳健设计原理
5)以正交表为工具进行内设计、外设计,以此来 大幅度地减少试验次数。
6)在容差设计阶段,来谋求质量与成本的最佳平 衡,以此来合理确定参数的公差范围
一、质量特性
望大特性:不取负值,希望质量特性越大越好 (理想值为∞),且波动越小越好,这样的质 量特性称为望大特性。
动态特性:目标值可变的望目特性,称为动态 特性。( 与此相反,望目特性、望小特性、望 大特性,统称为静态特性。)
二、质量特性的干扰因素
质量特性的干扰因素主要有三种类型:
外干扰(外噪声):由于使用条件及坏境条件 (如温度、湿度、位置、输入电压、磁场、操作 者等)的波动或变化,将引起产品质量特性值的 波动,称之为外干扰,也称为外噪声。
三、与质量特性相关的术语
信号因素:在动态特性的稳健设计中,为实现人 变动着的意志或赋予不同目标值而选取的因素, 称为信号因素。 稳健性:指质量特性的波动小、抗干扰能力强。
信噪比:稳健设计中用以度量产品质量特性的稳 健程度的指标。
三、与质量特性相关的术语
灵敏度:稳健设计中用以表征质量特性可调整性 的指标。
第一节 基本概念

基于改进的距离函数法的多响应稳健参数设计

基于改进的距离函数法的多响应稳健参数设计

(. c o lf n gmet i j nvri ,Tajn 00 2 hn ; 1Sh o ae n,Ta i U i sy i i 0 7 ,C ia o Ma nn e t n 3 2 T DAC l g ,N n a U iesy i j 0 4 7 hn ; .E o ee ak i nvri ,Ta i 3 0 5 ,C ia l t nn
3C ia ulyC rf ai et ,B in 0 0 0 h a . hn ai et ct nC nr Q t i i o e e ig10 7 ,C i ) j n
Ab t a t sr c :Th o u t e so er s o s st h u t a i n o o to l b e f c o si l r s o s o u t a a ee e r b sn s f h e p n e o t e f c u t fc n r l l a t r mu t e p n e r b s r m tr t l o a n i p d sg s d s u s d i h sp p r An i r v d g n r l e it n e f n to p r a h wa r p s d t c i v o e i n wa ic s e n t i a e . mp o e e e a i d d sa c u c i n a p o c sp o o e o a h e er — z
d sa c O t a em u t e p n er b s a d o tma r b e wa r n f r e o mi i ia i n o b s n p i a itn e S t h l r s o s o u t n p i l o lm sta s o m d t n m z t fr u ta d o t h t i p o o m l

基于均方根误差建模的多响应稳健参数设计

基于均方根误差建模的多响应稳健参数设计

统计与决策2020年第6期·总第546期0引言作为复杂产品质量设计阶段的质量工程技术,稳健参数设计(robust parameter design)是由田口(Taguchi)在20世纪80年代以正交试验设计和信噪比为基础提出的,主要应用于产品形成过程的早期阶段(即产品质量设计阶段),从而能够从源头上寻找导致复杂产品产生质量设计缺陷的原因[1]。

针对复杂产品质量设计阶段的多响应稳健参数设计问题,国内外许多学者在工程应用和理论研究中提出了多种方法,其中最为常用的有满意度函数方法、质量损失函数方法等。

满意度函数方法是Derringer 和Suich(1980)[2]在Harrington 研究基础上提出的,然而该方法并没有考虑响应的稳健性以及多响应之间的相关性。

在此基础上,文献[3-5]分别构建了各自的满意度函数方法以解决多响应稳健参数设计问题。

质量损失函数方法是田口(1987)[6]用来衡量产品质量设计过程/系统的输出响应值偏离目标值所造成的损失,提出了解决单响应优化问题的质量损失函数方法。

在此基础上,文献[7,8]分别构建了各自的质量损失函数方法以解决多响应稳健参数设计问题。

近年来,随着顾客对产品需求层次的个性化和差异化,产品质量对不确定性因素(如噪声因素、模型参数、模型结构等)的稳健性要求也逐步提高,因此考虑模型不确定性的多响应稳健参数设计问题引起了一些研究者的广泛关注。

模型不确定性一般分为模型结构不确定性和模型参数不确定性两种[9],针对复杂产品质量设计阶段的多响应稳健参数设计中的模型参数不确定性问题,近年来,一些研究者采用不同的建模方法、参数估计方法等解决模型参数不确定下的稳健参数设计问题[10-12]。

由此可见,上述文献在解决模型参数不确定性的多响应稳健参数设计问题时,虽然考虑了多响应的最优性、稳健性与预测性能,但是并未考虑模型参数不确定情形下的多响应稳健性度量指标的构建问题以及多响应稳健性度量指标之间的相关性问题。

质量的稳健性优化设计

质量的稳健性优化设计



实施稳健技术的目的:减少产品性能和技术功 能波动,既减少输出质量特性围绕设计目标值 T的波动,就要给出基本功能波动的度量。 保证基本功能的性能稳健取决于两点: 一是输出质量特性本身的波动小; 二是该质量特性应尽可能接近设计目标值。 性噪比函数S/N能准确地反映这两个特性。
选择有效的输出质量特性、可控和噪声因素

在国际市场上占有最大份额的日本电气产 品以及美国三大汽车公司等都是在这种设计概 念下取得了最好的技术经济效果,在放宽工艺 要求,降低制造成本的条件下制造出高品质的 产品。


稳健性设计是日本著名的质量管理专家田 口玄一博士于70年代初创立的质量管理新技 术。这是一种最新颖、科学、有效的稳健性优 化设计方法。该理论和方法不仅受到日本同时 也受到欧美各国应用统计学家、质量管理专 家、工程设计专家和企业人士关注,并在工程 实际中得到了广泛应用。因而人们将这种方法 和理论称之为“田口方法”。

田口博士的三次设计方法是利用产 品的性能指标同有关的各个参数之间函 数关系的计算,优选出好的参数组合, 以使产品的性能指标达到最优化质量成 本和最低化设计要求。这种方法主要用 于可计算性产品的参数设计。
三 次 设 计


三次设计通常有: 直接择优——指能够根据某一数量化的指标, 直接判别设计条件的优劣,选择优良的设计参 数组合; 稳定性择优——指在考虑影响产品性能指标各 因素都有误差波动的情况下,先选取好的条件 和参数组合、使产生的性能指标尽可能稳定在 设计的目标值附近,再规划各零部件或参数的 波动幅度,使之在保证产品质量的情况下能充 分照顾到质量效益。
4
技术开发阶段的源头质量

确定基本功能的理想功能

六西格玛高度重视的DOE--稳健参数设计的7种模型

六西格玛高度重视的DOE--稳健参数设计的7种模型

六西格玛高度重视的DOE--稳健参数设计的7种模型稳健参数设计是六西格玛设计越来越重视一种高级试验设计。

一般的试验设计对误差的分析比较笼统,全都归为随机误差或试验误差。

但在稳健参数设计中,为了能达到产品或过程的稳健性,一定要细致地分析这些变差是如何形成的。

产品性能指标除了受可控因子的影响外,还受到噪声因子的影响。

首先要明确噪声因子的具体状况,对噪声因子的状况进行细致的分析,然后才能予以准确描述,进而设法在试验中反映这些变差,最后讨论如何通过稳健参数设计来实现控制这些变差的目标。

噪声因子进一步分析:噪声因子(noise factor)就是在正常生产过程或使用条件下难以控制的因子,这里不区分“噪声”与“难以控制”。

噪声因子可能有很多类型,下面是一些常见的类型。

1、参数的变化生产过程中的某些要素,由于在试验设计过程中并不发生设置的改变,我们就并未将它们设定为可控因子。

在实际工作中,任何参数的控制都不可能完全准确,这就造成了误差。

例如,反应罐中的温度很重要,如果要考虑它的变化影响,则我们可将它处理为可控因子;否则可以设定为常量。

但实际上它是有波动的,因此一般情况要将温度这个参数的波动看成噪声因子。

2、原材料参数的变化加工成产品的零部件有其名义值(nominal value),但是其实际值与名义值总会有偏离,这就造成了变异。

由于原材料参数通常被我们选定作为可控因子。

这类误差所形成的噪声因子也常称为“内噪声”。

3、环境的变化环境条件对响应变量也会有直接的影响,而我们通常又未将它们放入可控因子范围内,例如手表运行快慢随温度的变化而波动,电视机的清晰度与输人电压的大小有密切关系,很多生产过程与室内条件有关,例如温度(或湿度)、静电粒子数、输入电压等,要在参数稳健设计中考虑如何使产品对这些环境的变化不敏感。

我们称这种使用条件和环境条件的波动为外干扰,也称为“外噪声”。

4、载荷因子是指产品所承受的外部载荷。

例如,洗衣机的设计中要考虑洗衣量的变化。

稳健设计

稳健设计


经过一些实验发现,瓷砖黏土中灰石的比例是造成尺寸波动
的重要因素,把灰石比例从1%提高到5%之后就可以大幅度
降低尺寸的波动,并对瓷砖其他质量指标没有不良影响。

灰石原料非常便宜。因此此方案经济实用。
16
稳健性设计思想

从产品的内部结构入手,用实验设计安排实验,寻找提高 产品稳健性的方法。目的就是尽量减少质量变异,设计出 稳健可靠的产品,并且考虑产品的成本。
的产品配方或工艺参数。
20
三次设计
系统设计
基础
核心
参数设计
经济化
容差设计
21
系统设计

含义:又叫基础设计、专业设计 ,运用系统工程的思想和方 法,对产品的结构、性能、寿命、材料等进行综合考虑,以 探讨如何最经济、合理地满足用户要求的整个设计过程。
内容:确定实验目的、指标和仪器设备、场所以及实验的主 要影响因素。

质量工程技术人员研究发现,瓷砖尺寸波动原因是由砖窑内
部温度差异引起的。

在没有放置瓷砖时,砖窑内部设计的加热后温度是相同的, 但是放置瓷砖之后加热后窑内各部位的温度就不同了,外侧 温度高,中心处温度低。

解决办法:重新设计一个新砖窑,保证窑内温度均匀。 方法缺陷是什么?
15
第三种方法

从瓷砖内部结构入手,寻找影响尺寸稳健的内部原因。
26
B 100
A 200
260
500
100
800
115
900
250 300
350 400
95
103
115
115 125
127 128
130
135

田口方法稳健设计的详细教程案例

田口方法稳健设计的详细教程案例

功能波动
产品的质量特性y不仅与目标值m之间可能会存 在差异,而且由于来自使用环境、时间因素以 及生产时各种条件等多方面的影响而产生波动, 我们称此为功能波动。为了减少产品的功能波 动,进而减少波动造成的损失,必须分析产生 功能波动的原因,以便采取正确有效的对策。 影响产品功能波动的原因大致可以分为以下3 种。
例如长时间进行储存的产品,当开始使用时, 构成该产品的材料、零部件随着时间的推移将 产生质的变化从而引起产品的功能波动。如某 种电阻的阻值在储存10年后,比初始值增大约 10%。又如当产品长时间使用后,它的一些零 部件的尺寸已发生磨损,从而引起产品的功能 波动。
产品间波动
在相同生产条件下,生产制造出来的一批产品, 由于机器、材料、加工方法、操作者、计测方 法和环境(简称5M1E)等生产条件的微小变 化,而引起的产品制造误差称为产品间波动。
计点特性是指单位产品上的质量缺陷的个数,它取 值0,1,2等。如棉布上的疵点数、铸件上的砂眼 数等均为计点特性。
计数分类值特性是指对单位产品按其质量好坏先划 分为若干个等级,并对每个等级规定合适的数值。 例如:将产品质量分为好、中、差3个等级,并规 定好为1、中为2、差为3。
望目特性
计量特性可以进一步分为望目特性、望小特性 和望大特性。
田口三次设计
邵家骏 教授
静态特性参数设计
产品质量是指产品的一组固有特性满足要求的程 度。这组固有特性称之为质量特性,它包括性能、 可靠性、安全性、经济性、维修性和环境适应性 等。采用哪些质量特性来反映产品的质量状况, 这是专业技术问题。而选取什么性质的质量特性 的分类。质量特性可分为计量和计数2大类。计 量特性又分为望目特性、望小特性和望大特性3 种类型。计数特性又可分为计件特性、计点特性 和计数分类值特性3种类型。质量特性还可分为 动态特性和静态特性2类。质量特性还可根据产 品质量形成的各个阶段(位置)的前后分为下位 特性和上位特性。

基于Kriging模型的稳健参数设计

基于Kriging模型的稳健参数设计

预测方差进行修正使其在足够的样本量下能够收敛最后通过经典的低维高维非线性数值算例和工程算例来
验证所提方法的有效性验证结果表明与已有的传统加点准则相比所提方法能以更少的加点次数获得更好的
全局解具有更强的全局寻优能力和稳健性
关键词 模 f10/0./ 型序贯优化设计噪声评估期望改善稳健参数设计
善 置信下限 !C16T2T040*(6Q0,C16R+,+.*']G"(<&)*
!46A+156.Q0=
和 期 望 改 善 3+.5+T6;.3'FHV"(<!)
!+cC+5*+30,C16R+,+.*'
等 等 提出的高效全局优化 -G"(<") $:6.+) (<")
!+QQ050+.*/46T24
! +$!$#%+
系统工程与电子技术
第!"卷!
""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""
何选择合适的代理模型来解决黑箱问题'是工程设计者关注 约束的并行代理优化算法'他同时优化了 准 -G 则和可行性
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

稳健参数设计的新方法
本文案例基于高端六西格玛软件JMP 实现,其最大的特点是分析能力强,六西格玛工具完整,使用简单,便于推广,图形效果尤佳。

在企业的新产品、新流程开发,或是在六西格玛设计项目中,稳健参数
设计(Robust Parameter Design)(也称健壮设计、鲁棒设计等)是工程技术人员越
来越频繁应用的一种高级试验设计方法。

它通过选择可控因子的水平组合来减少一个系统、产品或过程对噪声变化的敏感性,从而达到减少此系统性能波动的目的。

在具体的实践方法中,田口设计(Taguchi Design)和等高线图(Contour
Plot)是大多数企业现阶段运用最为普遍的两种手段,很多常规的问题都可以依
靠它们解决。

但是,任何统计方法都不是完美的,以上两种方法也不例外。

例如,田口设计在选择可控因子的水平时,粗调(在较大范围的量程中筛选出合适的区域段)不错,但细调(在较小范围的量程中精确定位最佳点)不行;等高线图也只善于确定可控因子的允许变化范围,即稳健区域,却无法在此范围中再进一步找到最稳健的工作点。

因此,在一些对产品或过程有高度稳定性要求的行业,如化工、医药和半导体等等,只掌握常规统计分析方法的研发人员在产品质量达到一定水平后就遭遇到技术提升的瓶颈。

由于产品质量长期裹足不前,企业不得不陷入到价格战的沼泽之中。

既然存在这样的问题隐患,在统计分析的层面上有什么更好的对策可以
应对呢?从专业统计分析软件JMP 的近期研究成果和陶氏化学Dow Chemical、
英特尔Intel 等世界知名企业的成功实践来看,在学术界和企业界已经逐步形成
了一系列行之有效的解决方案,让我们用一个实际案例来了解其中的一种稳健参数设计新方法。

顺带提一下,JMP 是全球最顶尖的统计学软件集团SAS 专门。

相关文档
最新文档