《結合GLM與貝葉斯先驗信息的非正態回響質量設計》是依託南京理工大學，由汪建均擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：結合GLM與貝葉斯先驗信息的非正態回響質量設計
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：汪建均
- 依託單位：南京理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
篩選試驗分析與穩健參數設計是產品開發與設計階段提高產品質量的關鍵技術。本項目以非正態回響的質量設計為研究對象，研究如何在廣義線性模型的框架下結合貝葉斯先驗信息以實現產品或過程的質量設計。首先，運用貝葉斯方法以充分利用已有的先驗信息(如試驗數據的特徵信息、試驗設計的基本原則以及試驗者的經驗知識等)，從試驗因子是否符合試驗設計的基本原則、試驗因子為多水平因子、超飽和試驗設計（試驗次數相對試驗因子個數偏少）三個不同的角度篩選出顯著性的因子；其次，從單回響、多回響兩個不同的角度，結合廣義線性模型與貝葉斯先驗信息以考慮試驗數據偏少、模型不確定性的影響，實現產品或過程的穩健參數設計；最後，運用仿真試驗以檢驗本項目所提方法的有效性，並針對具體的產品設計進行驗證性的試驗分析與套用案例研究。本項目的研究成果將不僅豐富和擴展質量設計領域的研究內容，而且對提升產品或過程的質量設計水平具有重要的套用價值。
結題摘要
質量設計（試驗設計與參數最佳化）是產品開發與設計階段提高產品質量的關鍵性技術。本項目以非正態、多回響的質量設計為研究對象，重點研究了在廣義線性模型、多變數回歸模型、似不相關回歸模型以及Kriging模型的框架下，結合各種先驗知識（如試驗者的經驗知識、試驗設計的基本原則以及試驗數據的基本特徵），構建出了一系列更加符合實際、更為精確的回響曲面模型。在此基礎上，項目組以系統建模、仿真分析以及實例研究為手段，重點解決資源受限和模型不確定情況下的質量設計問題，主要研究內容包括五個方面：（1）結合貝葉斯方法的回響曲面建模與質量設計。針對研究內容一，項目組考慮無信息先驗知識，運用貝葉斯多變數回歸模型和似不相關回歸模型，並結合質量損失函式和後驗機率方法提出一種新的多回響最佳化方法。此外，結合因子效應原則與貝葉斯先驗信息，提出了基於因子效應原則的貝葉斯模型平均穩健參數設計方法。（2）結合GLM與貝葉斯先驗信息的非正態回響穩健參數設計。針對研究內容二，項目組在廣義線性模型的框架下結合貝葉斯先驗信息，從三個視角（即考慮產品批次差異、考慮裂區試驗、考慮噪聲因子）開展了面向非正態回響的穩健參數設計研究。（3）考慮模型不確定性的質量設計。針對研究內容三，項目組運用區間數理論、包容性檢驗、質量損失函式以及熵權方法考慮模型參數、模型結構、實施誤差以及主客觀權重等不確定性對最佳化結果的影響。（4）面向微納製造過程的參數設計與最佳化。針對研究內容四，項目組將本項目所提出質量設計方法套用到衛星感測器晶片的微孔製造過程中，極大地提升其微納製造過程的加工精度和效率。（5）結合計算機試驗設計的質量設計技術。針對研究內容五，項目組運用計算機試驗的建模與最佳化方法，開展了因子篩選、多目標最佳化以及質量與可靠性改進等方面的研究。本項目共發表論文40餘篇，其中SCI收錄9篇，EI期刊收錄論文13篇，國家自然科學基金委重要期刊6篇。
