基于改进灰色幂理论的过程质量控制研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 制造过程质量控制国内外研究综述 | 第16-20页 |
| 1.2.1 质量控制的发展 | 第16-17页 |
| 1.2.2 制造过程质量控制的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 本文结构及主要内容 | 第20-22页 |
| 第2章 基于灰色幂理论的质量预测与方法 | 第22-34页 |
| 2.1 灰色系统的概念 | 第22-24页 |
| 2.1.1 灰色序列生成 | 第23页 |
| 2.1.2 累加生成与累减还原 | 第23-24页 |
| 2.1.3 灰色系统理论研究的主要内容 | 第24页 |
| 2.2 基于GM模型的灰色预测的应用 | 第24-28页 |
| 2.2.1 灰色预测模型GM(1,1)的定义 | 第25-26页 |
| 2.2.2 GM(1,1)幂模型 | 第26-28页 |
| 2.2.3 改进的灰色幂预测模型 | 第28页 |
| 2.3 模型精度检验 | 第28-30页 |
| 2.3.1 相对误差检验 | 第28-29页 |
| 2.3.2 后验差检验 | 第29-30页 |
| 2.3.3 关联度检验 | 第30页 |
| 2.4 控制图 | 第30-32页 |
| 2.4.1 通用控制图 | 第30-31页 |
| 2.4.2 多元控制图 | 第31-32页 |
| 2.5 企业简介及生产现状介绍 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 关键质量特性的识别研究 | 第34-46页 |
| 3.1 基于网络分析法的关键质量特性识别 | 第34-41页 |
| 3.1.1 ANP的结构原理 | 第34页 |
| 3.1.2 权矩阵 | 第34-35页 |
| 3.1.3 超矩阵 | 第35-36页 |
| 3.1.4 网络分析法确定指标权重的步骤 | 第36-37页 |
| 3.1.5 案例分析 | 第37-41页 |
| 3.2 基于灰色关联度分析的关键质量特性识别 | 第41-45页 |
| 3.2.1 灰色关联分析的计算方法 | 第42页 |
| 3.2.2 实例分析 | 第42-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 多元过程能力指数诊断 | 第46-56页 |
| 4.1 过程能力指数简介 | 第46页 |
| 4.2 过程能力指数的发展 | 第46-47页 |
| 4.2.1 第一代过程能力指数 | 第46页 |
| 4.2.2 第二代过程能力指数 | 第46页 |
| 4.2.3 第三代过程能力指数 | 第46-47页 |
| 4.2.4 过程能力指数的评价准则 | 第47页 |
| 4.3 两种过程能力指数诊断 | 第47-51页 |
| 4.3.1 多元过程能力指数vC_p或C_p | 第47-48页 |
| 4.3.2 多元vC_p的估计 | 第48-49页 |
| 4.3.3 数学诊断模型 | 第49-50页 |
| 4.3.4 计算与诊断 | 第50-51页 |
| 4.3.5 判断准则 | 第51页 |
| 4.4 实例分析 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于改进灰色幂模型的质量预测 | 第56-62页 |
| 5.1 改进灰色幂模型建模步骤 | 第56-57页 |
| 5.2 实例验证 | 第57-60页 |
| 5.3 模型检验 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 总结 | 第62-63页 |
| 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
