复杂产品多元质量特性稳健性优化

　　《复杂产品多元质量特性稳健性优化》系统介绍了多响应稳健性优化的基本理论和方法，针对复杂产品参数优化过程中存在的响应相关性、因子波动、参数估计误差等常见的不确定性因素，将似无关回归、贝叶斯分析和统计模拟等方法与传统RSM理论相结合，提出复杂产品多元质量特性稳健性优化方法，相关成果可以为复杂产品过程参数设计或工艺改进提供参考，有助于突破当前企业在复杂产品制造领域面临的技术瓶颈，具有较高的理论和实践价值。《复杂产品多元质量特性稳健性优化》提供的质量分析与改进方法可以为复杂产品过程参数设计或工艺改进提供参考，有助于突破当前企业在复杂产品制造领域面临的技术瓶颈，具有较高的理论和实践价值。《复杂产品多元质量特性稳健性优化》可作为高等院校工业工程、质量管理等专业的研究生、本科生的教材或教学参考书，亦可供有关工程技术人员参考。

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第1章 绪论
1．1 复杂产品的概念与特点
1．2 复杂产品稳健性优化的意义
1．3 相关研究综述
1．4 主要研究内容
1．5 本书的主要特色
第2章 多响应稳健性优化基本理论和方法
2．1 响应曲面方法及其应用
2．2 多响应优化的经典方法
2．3 稳健性参数设计建模策略
2．4 贝叶斯统计推断简介
第3章 多响应优化中预测响应估计方法的比较研究
3．1 *小二乘估计
3．2 似不相关回归估计
3．3 贝叶斯预测估计
3．4 仿真算例分析
3．5 本章小结
第4章 响应独立时满意度函数的贝叶斯分析
4．1 预测响应的贝叶斯估计
4．2 基于贝叶斯后验概率的满意度函数稳健性度量
4．3 利用贝叶斯预后验分析改善解的稳健性
4．4 多响应问题的递阶优化策略
4．5 算例分析
4．6 本章小结
第5章 考虑响应相关性和可控因子波动的多元稳健损失函数
5．1 基于SUR模型的改进多元损失函数
5．2 可控因子波动时稳健性的量度
5．3 考虑可控因子波动的稳健损失函数
5．4 质量成本矩阵选择的权变策略
5．5 算例分析
5．6 本章小结
第6章 考虑模型误差和噪声因子时的蒙特卡罗方法
6．1 基于Gibbs抽样的多响应SUR模型参数估计
6．2 考虑各种不确定性时预测响应估计的蒙特卡罗方法
6．3 基于蒙特卡罗方法的质量损失函数
6．4 综合考虑各种因素时的一般方法与简化策略
6．5 算例分析
6．6 本章小结
第7章 总结与展望
7．1 本书总结
7．2 研究展望
参考文献