考虑偏度特征的动态多响应稳健参数设计与优化

研究了具有动态特性的多响应稳健参数设计问题,分析了响应变量往往具有偏度特征的情况,提出了基于多元偏正态分布与响应曲面法相结合的动态多响应稳健优化模型,该模型不仅考虑了动态多响应之间的相关性,而且也考虑了尺度与偏度对动态多响应系统最优性与稳健性的影响。首先,利用非参数检验方法判断在信号因子不同水平下的各响应变量所服从的分布类型;其次,通过构建各响应变量在信号因子不同水平下的联合位置,尺度与偏度的响应曲面模型,进而建立基于多元偏正态分布的期望损失函数;然后,利用混合遗传算法对所构建的综合期望损失函数进行全局优化求解;最后,通过对具体的工业实例进行分析研究,结果表明本文所提出的方法能够有效地解决具有偏度特征的动态多响应稳健参数设计问题。     

考虑预测响应值波动的多响应优化设计

在多响应优化设计中,模型参数的不确定性以及生产过程的噪声因子不可避免地会导致预测响应值出现较大的波动。针对上述的问题,结合贝叶斯抽样技术、帕累托优化策略以及灰色关联分析方法提出了一种多响应优化设计方法。首先,考虑模型参数的不确定性,运用贝叶斯多元回归模型构建了过程响应与试验因子之间的函数关系;其次,根据帕累托最优策略求出了帕累托最优前沿,并计算各试验点达到帕累托最优的贝叶斯后验概率;然后,利用灰色关联分析方法识别出最佳的优化设计方案;最后,实际案例研究表明,在考虑预测响应值波动时,所提的方法能够获得更为稳健和可靠的优化结果。