izpis_h1_title_alt

Taguchi-based and intelligent optimisation of a multi-response process using historical data
Šibalija, Tatajana (Avtor), Majstorović, Vidosav D. (Avtor), Soković, Mirko (Avtor)

URLURL - Predstavitvena datoteka, za dostop obiščite http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:doc-SQR2Q2AZ Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Članek predstavlja nov, generični pristop k optimiranju parametrov procesa z več odzivi, ki temelji na predhodnih podatkih. Pristop sestoji iz dveh delov. Prvi del temelji na Taguchi funkciji izgube kakovosti (QL) in multivariantnih statističnih metodah PCA in GRA za nekorelirane in sestavljene odgovore znotraj posameznih meritev zmogljivosti procesa. Na osnovi tega je razvit drugi del z uporabo tehnik umetne inteligence (AI): umetnih nevronskih mrež (ANNs) za izvajanje modeliranja procesa in genetskega algoritma (GA), ki poišče optimalno izbiro parametrov v zveznem prostoru.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:optimisation, historical data, Taguchi method, neural networks, genetic algorithm
Vrsta gradiva:Delo ni kategorizirano (r6)
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Leto izida:2011
Založnik:= Association of Mechanical Engineers and Technicians of Slovenia et al.
Št. strani:str. 357-365
Številčenje:Vol. 57, no. 4
UDK:005.336.3:004.032.26
ISSN pri članku:0039-2480
DOI:10.5545/sv-jme.2010.061 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:11837467 Povezava se odpre v novem oknu
Število ogledov:939
Število prenosov:250
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Gradivo je del revije

Naslov:Strojniški vestnik
Skrajšan naslov:Stroj. vestn.
Založnik:Zveza strojnih inženirjev in tehnikov Slovenije [et al.], = Association of Mechanical Engineers and Technicians of Slovenia [et al.]
ISSN:0039-2480
COBISS.SI-ID:762116 Povezava se odpre v novem oknu

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Izvleček:
Optimisation of manufacturing processes is typically performed by utilising mathematical process models or designed experiments. However, such approaches could not be used in the case when explicit quality function is unknown and when actual experimentation would be expensive and time-consuming. The paper presents an approach to optimisation of manufacturing processes with multiple potentially correlated responses, using historical process data. The integrated approach is consisted from two methods: the first relays on Taguchis quality loss function and multivariate statistical methods, the second method is based on the first one and employs artificial neural networks and a genetic algorithm to ensure global optimal settings of a critical parameters found in a continual space of solutions. The case study of a multi-response process with correlated responses was used to illustrate the effective application of the proposed approach, where historical data collected during normal production and stored in a control charts were used for process optimisation.

Ključne besede:optimizacija, predhodni podatki, Taguchi metoda, nevronske mreže, genetski algoritem

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj