书籍详情
基于状态特征的质量控制方法
作者:杨军,黄硕,赵宇 著
出版社:科学出版社
出版时间:2020-09-01
ISBN:9787030656674
定价:¥119.00
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内容简介
《基于状态特征的质量控制方法》从装备研制过程的状态特征出发,按照过程监控、能力评价与试验设计的主线,系统探讨基于状态特征的质量控制方法。首先,概述了装备研制“三边”状态下的主要质量管理问题,简述了基于状态特征的质量控制方法;其次,提出了基于平均报警时间(TBE)的控制图设计方法,具体包括参数化 TBE 控制图、参数化联合监控 TBE 控制图和非参数联合监控 TBE 控制图等;再次,阐述了面向非正态质量特性的过程能力分析方法,包括基于逆变换和*大密度区域的非正态过程能力分析方法以及基于供货产品截断质量数据的过程能力分析方法;*后,针对多响应多因子的工艺优化试验,系统介绍了基于 D-*优理论的试验设计方法和基于广义线性模型的稳健参数设计方法,并给出具体应用案例。
作者简介
暂缺《基于状态特征的质量控制方法》作者简介
目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 装备研制“三边”状态下的质量管理问题 1
1.2 基于状态特征的质量控制方法概述 2
1.3 本书的结构安排 4
第 2 章 基于平均报警时间的控制图设计方法 6
2.1 基于平均报警时间(ATS)的指数控制图 6
2.1.1 参数已知的 ATS 无偏指数控制图 7
2.1.2 参数未知时 ATS 无偏指数控制图 11
2.1.3 案例分析 18
2.2 基于平均报警时间(ATS)的伽玛控制图 20
2.2.1 伽玛控制图监控统计量 20
2.2.2 参数已知时 ATS 无偏设计 22
2.2.3 带参数估计的 ATS 无偏伽玛控制图的性能表现 24
2.2.4 参数未知时的 ATS 无偏伽玛控制图设计 26
2.2.5 案例分析 35
2.3 双参数指数分布联合监控控制图 37
2.3.1 MLE-Max 监控统计量 38
2.3.2 基于似然比(LR)的监控统计量 39
2.3.3 基于 MLE-Max 和 LR 的 CUSUM 控制图设计 39
2.3.4 控制限的计算与性能分析 42
2.3.5 案例分析 49
2.4 非参数联合监控 TBE 控制图设计 51
2.4.1 JK 统计量和 Mathur 统计量 52
2.4.2 EWMA-JK 控制图和 EWMA-Mathur 控制图设计 54
2.4.3 控制限的计算和性能分析 55
2.4.4 案例分析 82
参考文献 83
第 3 章 面向非正态质量特性的过程能力分析方法 89
3.1 基于正态逆变换的非正态过程能力分析 89
3.1.1 逆正态转换方法 90
3.1.2 简化逆正态变换方法 91
3.1.3 性能比较 91
3.1.4 案例分析 101
3.2 基于*大密度区域的过程能力指数 102
3.2.1 *大密度区域理论 102
3.2.2 一元过程能力指数 103
3.2.3 多元过程能力指数 107
3.2.4 案例分析 107
3.3 基于供货产品截断数据的过程能力分析 109
3.3.1 供货产品质量数据的截断特性 110
3.3.2 QA-EM 填充算法 111
3.3.3 QA-EM 填充算法的性质分析 116
3.3.4 基于拟完全样本的 Cpk 置信下限估计 119
3.3.5 案例分析 125
参考文献 126
第 4 章 面向多响应多因子的试验设计方法 129
4.1 D-*优试验设计简介 129
4.1.1 D-*优设计的基本理论 129
4.1.2 D-*优设计的特点和衡量准则 131
4.1.3 高维 D-*优设计的算法 132
4.1.4 应用案例 134
4.2 逐批添加的 D-*优试验设计 142
4.2.1 逐批添加 D-*优试验设计方法 143
4.2.2 逐批添加 D-*优设计的设计节点确定方法 144
4.2.3 *佳试验次数和模型确定方法 145
4.2.4 应用案例 147
4.3 基于 D-*优设计的田口试验设计 153
4.3.1 田口设计简介 153
4.3.2 基于经验分布函数等分位点的外表设计 154
4.3.3 基于 D-*优设计的内表设计 156
4.3.4 基于灵敏度分析的*佳参数设计方案确定 156
4.3.5 应用案例 157
4.4 基于 GLM 的多质量特性稳健参数设计 162
4.4.1 广义线性模型(GLM)简介 164
4.4.2 基于 GLM 的多质量特性建模 167
4.4.3 基于 GLM 的多质量特性稳健优化 169
4.4.4 应用案例 172
参考文献 181
前言
第1章 绪论 1
1.1 装备研制“三边”状态下的质量管理问题 1
1.2 基于状态特征的质量控制方法概述 2
1.3 本书的结构安排 4
第 2 章 基于平均报警时间的控制图设计方法 6
2.1 基于平均报警时间(ATS)的指数控制图 6
2.1.1 参数已知的 ATS 无偏指数控制图 7
2.1.2 参数未知时 ATS 无偏指数控制图 11
2.1.3 案例分析 18
2.2 基于平均报警时间(ATS)的伽玛控制图 20
2.2.1 伽玛控制图监控统计量 20
2.2.2 参数已知时 ATS 无偏设计 22
2.2.3 带参数估计的 ATS 无偏伽玛控制图的性能表现 24
2.2.4 参数未知时的 ATS 无偏伽玛控制图设计 26
2.2.5 案例分析 35
2.3 双参数指数分布联合监控控制图 37
2.3.1 MLE-Max 监控统计量 38
2.3.2 基于似然比(LR)的监控统计量 39
2.3.3 基于 MLE-Max 和 LR 的 CUSUM 控制图设计 39
2.3.4 控制限的计算与性能分析 42
2.3.5 案例分析 49
2.4 非参数联合监控 TBE 控制图设计 51
2.4.1 JK 统计量和 Mathur 统计量 52
2.4.2 EWMA-JK 控制图和 EWMA-Mathur 控制图设计 54
2.4.3 控制限的计算和性能分析 55
2.4.4 案例分析 82
参考文献 83
第 3 章 面向非正态质量特性的过程能力分析方法 89
3.1 基于正态逆变换的非正态过程能力分析 89
3.1.1 逆正态转换方法 90
3.1.2 简化逆正态变换方法 91
3.1.3 性能比较 91
3.1.4 案例分析 101
3.2 基于*大密度区域的过程能力指数 102
3.2.1 *大密度区域理论 102
3.2.2 一元过程能力指数 103
3.2.3 多元过程能力指数 107
3.2.4 案例分析 107
3.3 基于供货产品截断数据的过程能力分析 109
3.3.1 供货产品质量数据的截断特性 110
3.3.2 QA-EM 填充算法 111
3.3.3 QA-EM 填充算法的性质分析 116
3.3.4 基于拟完全样本的 Cpk 置信下限估计 119
3.3.5 案例分析 125
参考文献 126
第 4 章 面向多响应多因子的试验设计方法 129
4.1 D-*优试验设计简介 129
4.1.1 D-*优设计的基本理论 129
4.1.2 D-*优设计的特点和衡量准则 131
4.1.3 高维 D-*优设计的算法 132
4.1.4 应用案例 134
4.2 逐批添加的 D-*优试验设计 142
4.2.1 逐批添加 D-*优试验设计方法 143
4.2.2 逐批添加 D-*优设计的设计节点确定方法 144
4.2.3 *佳试验次数和模型确定方法 145
4.2.4 应用案例 147
4.3 基于 D-*优设计的田口试验设计 153
4.3.1 田口设计简介 153
4.3.2 基于经验分布函数等分位点的外表设计 154
4.3.3 基于 D-*优设计的内表设计 156
4.3.4 基于灵敏度分析的*佳参数设计方案确定 156
4.3.5 应用案例 157
4.4 基于 GLM 的多质量特性稳健参数设计 162
4.4.1 广义线性模型(GLM)简介 164
4.4.2 基于 GLM 的多质量特性建模 167
4.4.3 基于 GLM 的多质量特性稳健优化 169
4.4.4 应用案例 172
参考文献 181
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