摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第13-22页 |
1.1 研究背景与选题意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
1.2.1 质量管理发展历程 | 第14-16页 |
1.2.2 质量控制图的研究现状 | 第16-19页 |
1.2.3 基于参数估计的控制图研究现状 | 第19-20页 |
1.3 论文研究思路及内容安排 | 第20-22页 |
1.3.1 论文研究思路 | 第20页 |
1.3.2 论文内容安排 | 第20-22页 |
第2章 多元质量控制图的相关理论 | 第22-30页 |
2.1 应用多元质量控制图的必要性 | 第22页 |
2.2 传统的多元质量控制图 | 第22-24页 |
2.2.1 Hotelling T~2控制图 | 第22-23页 |
2.2.2 MEWMA控制图 | 第23页 |
2.2.3 MCUSUM控制图 | 第23-24页 |
2.3 多元Bayesian控制图 | 第24-25页 |
2.4 控制图的参数估计 | 第25-26页 |
2.4.1 单元质量控制图的参数估计 | 第25页 |
2.4.2 多元质量控制图的参数估计 | 第25-26页 |
2.5 控制图的统计性评价指标 | 第26-29页 |
2.5.1 随机模拟法 | 第27页 |
2.5.2 马尔科夫链法 | 第27-29页 |
2.5.3 积分方程法 | 第29页 |
2.6 本章小结 | 第29-30页 |
第3章 参数估计条件下多元控制图统计性能研究 | 第30-47页 |
3.1 估计参数对FEWMA控制图统计性能的研究 | 第30-36页 |
3.1.1 FEWMA控制图 | 第30-31页 |
3.1.2 FEWMA控制图的参数估计 | 第31-36页 |
3.2 基于参数估计的FEWMA控制图控制限的设计 | 第36-40页 |
3.3 T~2、MEWMA和MCUSUM控制图的参数估计过程设计 | 第40-41页 |
3.4 估计参数对T~2、MEWAM和MCUSUM控制图统计性能的研究 | 第41-46页 |
3.4.1 参数估计条件下T~2控制图的ARL_1分析 | 第41页 |
3.4.2 参数估计条件下MEWMA控制图的ARL_1分析 | 第41-42页 |
3.4.3 参数估计条件下MCUSUM控制图的ARL_1分析 | 第42-46页 |
3.5 本章小结 | 第46-47页 |
第4章 GEWMA控制图的统计性能研究 | 第47-56页 |
4.1 GEWMA控制图 | 第47-48页 |
4.2 面向GEWMA控制图的粒子群优化算法 | 第48-50页 |
4.2.1 粒子群优化算法 | 第48-49页 |
4.2.2 问题建模与分析 | 第49-50页 |
4.3 参数已知条件下基于PSO算法GEWMA控制图的统计性能 | 第50-51页 |
4.4 参数估计条件下的GEWMA控制图的统计性能研究 | 第51-53页 |
4.5 参数估计条件下基于PSO算法GEWMA控制图的统计性能 | 第53-55页 |
4.6 本章小节 | 第55-56页 |
第5章 参数估计条件下多元Bayesian控制图的经济性能研究 | 第56-66页 |
5.1 参数估计的过程设计 | 第56-57页 |
5.2 多元Bayesian控制图的参数估计 | 第57-60页 |
5.3 均值偏移方向以及质量特性个数的影响 | 第60-62页 |
5.4 Phase II中抽样策略的影响 | 第62-64页 |
5.5 Phase I中的样本大小的数值选取方法 | 第64-65页 |
5.6 本章小结 | 第65-66页 |
结论与展望 | 第66-68页 |
参考文献 | 第68-74页 |
致谢 | 第74-75页 |
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录 | 第75页 |