Taguchi-BPNN-SEDEA方法在精密产品多元质量优化中的应用

"基于Taguchi-BPNN-SEDEA的精密产品多元质量非参数稳健优化" 在精密产品的设计和制造过程中，确保产品质量的稳定性和可靠性至关重要。本文针对设计参数的不确定性以及模型结构未知的情况，提出了一种综合运用Taguchi方法、BP神经网络（BPNN）和改进的数据包络分析（DEA）的非参数稳健优化方法，即Taguchi-BPNN-SEDEA方法。这种方法专门解决精密产品多元质量的波动问题，并兼顾轻量化设计的需求。 Taguchi方法是一种统计设计技术，用于通过正交试验设计来分析和优化多个输入参数对输出质量的影响。在本研究中，它被用来将精密产品的多元质量数值转换为信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR），SNR是一种量化产品稳健性的指标，能反映在噪声或不确定性条件下，产品质量的稳定性。通过正交试验和有限元分析，可以获取多元质量的数值，然后用Taguchi方法计算出相应的SNR。 接下来，BP神经网络作为一种非参数模型，被用来构建多元质量SNR的预测模型。BPNN能够模拟复杂的非线性关系，避免了参数模型假设可能带来的误差，尤其适合处理模型结构未知的问题。通过训练BPNN，可以预测不同设计参数下的多元质量SNR，从而为后续的优化提供依据。 改进的DEA模型，即效率主导DEA（SEDEA），在此基础上引入，以解决不确定性条件下的复杂多属性决策问题。DEA是一种用于评价相对效率的非参数方法，而SEDEA则进一步考虑了不确定性因素，使得在设计参数不确定的情况下，仍能有效地进行优化。将BPNN预测的SNR作为输入，通过SEDEA模型寻找最优的设计参数组合，以达到多元质量的稳健优化。 通过实际案例的研究，证明了Taguchi-BPNN-SEDEA方法的有效性。这种方法能够在设计参数不确定性和模型结构未知共存的情况下，有效地处理精密产品的多元质量波动问题，提高了产品的稳健性和性能。这种方法的提出，不仅丰富了产品设计的优化工具，也为解决实际工程中的质量问题提供了新的思路。 此外，文章还引用了其他几篇相关的研究，如“面向复杂装备精密产品质量特性的Kriging-RBDO可靠性优化设计”，探讨了利用Kriging模型进行可靠性优化设计；“考虑模型响应不确定性的稳健参数设计”关注的是如何在不确定性下进行多响应的稳健参数设计；“一种基于区间信度结构的混合型多属性决策方法”和“基于多元异构不确定性案例学习的广义区间灰数熵权聚类模型”则分别涉及了多属性决策和聚类模型在处理不确定性问题时的应用。这些研究共同构成了优化设计领域的重要进展，为解决实际工程问题提供了理论和技术支持。