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生产跟踪中的质量控制与加工可靠性方法研究与应用

1. 绪论第1-21页
   ·生产跟踪与质量控制技术的研究背景第12页
   ·生产跟踪与质量控制技术的研究意义第12-13页
   ·课题研究的背景第13-19页
     ·生产跟踪系统的提出与现状第13页
     ·质量控制及其方法的发展第13-15页
     ·产品加工可靠性方法第15页
     ·质量控制及可靠性方法在生产上应用概述第15-19页
   ·本文的研究内容和结构安排第19-21页
2. 陶瓷天线罩加工中的质量控制与可靠性需求第21-30页
   ·陶瓷天线罩简介第21-24页
     ·陶瓷天线罩概述第21-22页
     ·陶瓷天线罩加工简介第22-24页
   ·陶瓷天线罩加工过程分析第24-28页
     ·陶瓷天线罩加工工艺及方式第24-26页
     ·陶瓷天线罩冷加工质量可靠性内容第26-28页
   ·陶瓷天线罩加工的质量控制及可靠性要求第28-30页
     ·天线罩质量要求第28-29页
     ·天线罩的可靠性要求第29-30页
3. 面向陶瓷天线罩加工的质量控制与可靠性建模第30-54页
   ·质量控制与可靠性建模概述第30-35页
     ·质量控制第30页
     ·可靠性建模及分析第30-35页
   ·陶瓷天线罩加工的可靠性模型第35-42页
     ·陶瓷天线罩冷加工系统可靠性组成第35-36页
     ·陶瓷天线罩冷加工系统可靠性模型第36-40页
     ·陶瓷天线罩冷加工故障分析第40-42页
   ·陶瓷天线罩加工质量控制模型第42-54页
     ·陶瓷天线罩加工质量控制体系第42-47页
     ·陶瓷天线罩加工质量控制系统建模及思路第47-48页
     ·陶瓷天线罩加工质量控制系统内容第48-54页
4. 陶瓷天线罩的统计过程控制第54-66页
   ·统计过程控制概述第54-58页
     ·基本概念第54页
     ·基本原理第54-56页
     ·统计控制图的分类及应用第56-58页
   ·陶瓷天线罩加工过程稳定性第58-61页
   ·陶瓷天线罩的质量诊断方法第61-66页
     ·陶瓷天线罩加工中质量概念的应用第62页
     ·陶瓷天线罩加工中质量诊断技术的应用第62-66页
5. 变批量下的质量控制与可靠性方法第66-81页
   ·数据挖掘方法概述第66-67页
     ·数据挖掘的定义第66页
     ·数据挖掘技术的分类第66-67页
     ·数据挖掘技术在过程监控中的应用第67页
   ·神经网络方法第67-72页
     ·神经网络原理与模型结构第68-70页
     ·神经网络的特征第70页
     ·神经网络算法及建模第70-72页
   ·粗糙集方法第72-73页
   ·陶瓷天线罩加工的数据挖掘方法第73-81页
     ·应用神经网络方法对天线罩数据的预测分析第73-77页
     ·应用粗糙集方法对天线罩数据的计算分析第77-81页
6. 陶瓷天线罩加工的质量控制与可靠性工程实例第81-93页
   ·系统概况第81-84页
   ·系统运行第84-93页
7. 总结与展望第93-95页
   ·本文的内容总结第93-94页
   ·展望第94-95页
参考文献第95-98页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第98-99页
致谢第99-100页

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