| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 选题的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第12-18页 |
| 1.2.1 多响应稳健设计优化文献综述 | 第13-15页 |
| 1.2.2 贝叶斯方法应用综述 | 第15-18页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第18-22页 |
| 1.3.1 研究技术路线 | 第18-19页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第19-21页 |
| 1.3.3 本文的章节结构 | 第21页 |
| 1.3.4 本文创新之处 | 第21-22页 |
| 2 多响应稳健设计的基本知识 | 第22-32页 |
| 2.1 多响应稳健设计的基本原理 | 第22页 |
| 2.2 稳健设计的常用方法 | 第22-28页 |
| 2.2.1 满意度函数法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 损失函数法 | 第24-26页 |
| 2.2.3 响应曲面方法 | 第26-28页 |
| 2.3 贝叶斯统计基本知识 | 第28-32页 |
| 2.3.1 贝叶斯定理 | 第28-29页 |
| 2.3.2 贝叶斯先验分布的选择 | 第29-31页 |
| 2.3.3 贝叶斯计算 | 第31-32页 |
| 3 基于满意度函数的多响应贝叶斯稳健设计 | 第32-46页 |
| 3.1 本章技术路线 | 第33-34页 |
| 3.2 贝叶斯统计分析 | 第34-35页 |
| 3.3 贝叶斯抽样模型的构建 | 第35-36页 |
| 3.4 考虑响应客观权重的满意度函数模型的构建 | 第36-38页 |
| 3.4.1 基于后验样本的满意度函数的建立 | 第36页 |
| 3.4.2 熵权法确定各响应客观权重 | 第36-38页 |
| 3.5 贝叶斯后验概率模型 | 第38-39页 |
| 3.6 有约束的多响应贝叶斯优化模型的构建 | 第39-40页 |
| 3.7 混合遗传算法优化求解 | 第40-41页 |
| 3.8 实证分析 | 第41-44页 |
| 3.9 本章总结 | 第44-46页 |
| 4 考虑质量损失与一致性概率的多响应优化设计 | 第46-63页 |
| 4.1 本章技术路线 | 第46-48页 |
| 4.2 贝叶斯统计分析 | 第48页 |
| 4.3 多元损失函数 | 第48-50页 |
| 4.4 结合多元质量损失和一致性概率的满意度模型 | 第50-52页 |
| 4.5 实证分析 | 第52-62页 |
| 4.5.1 实例研究一：胶态气体泡沫(CAG)案例 | 第52-59页 |
| 4.5.2 实例研究二：某聚合物试验 | 第59-62页 |
| 4.6 本章总结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 论文总结 | 第63-64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录 | 第72页 |