面向大规模定制生产的质量控制问题研究 |
论文目录 | | 中文摘要 | 第1-3
页 | ABSTRACT | 第3-8
页 | 第一章 绪论 | 第8-26
页 | · 背景与意义 | 第8-10
页 | · 大规模定制的国内外研究现状 | 第10-12
页 | · 大规模定制生产的质量控制问题 | 第12-22
页 | · 传统生产模式下的质量控制 | 第12-15
页 | · 面向大规模定制生产的质量控制研究现状 | 第15-22
页 | · 主要研究内容及创新点 | 第22-26
页 | · 本文的研究内容 | 第22-23
页 | · 本文的创新点 | 第23-24
页 | · 本文的技术路线 | 第24-26
页 | 第二章 大规模定制质量控制体系 | 第26-60
页 | · 大规模定制生产对质量控制的影响分析 | 第26-28
页 | · 大规模定制生产的过程和方法对质量控制的影响 | 第26-27
页 | · 大规模定制的支撑技术对质量控制的影响 | 第27-28
页 | · 大规模定制的实施方法对质量控制的影响 | 第28
页 | · 大规模定制模式下的质量控制体系研究 | 第28-29
页 | · 面向大规模定制的产品设计方法及现状研究 | 第29-36
页 | · 面向产品族的设计 | 第30-31
页 | · 模块化设计 | 第31-32
页 | · 产品开发与快速设计 | 第32-35
页 | · 后延设计 | 第35
页 | · 虚拟设计 | 第35-36
页 | · 面向大规模定制的产品设计关键技术研究 | 第36-38
页 | · 面向大规模定制产品设计质量控制模型的构建 | 第38-40
页 | · 大规模定制产品设计质量控制工具研究 | 第40-54
页 | · QFD在大规模定制产品设计中的应用 | 第40-45
页 | · FMEA在大规模定制产品设计中的应用 | 第45-47
页 | · 稳健设计在大规模定制产品设计中的应用 | 第47-54
页 | · 大规模定制下的过程能力指数分析 | 第54-59
页 | · 过程能力指数的计算及存在问题 | 第54-56
页 | · 基于相似性原理的过程能力指数计算 | 第56-59
页 | · 本章小结 | 第59-60
页 | 第三章 灰色系统理论及其在MC生产过程质量控制中的应用 | 第60-80
页 | · 灰色系统理论简介 | 第60-63
页 | · 基本概念 | 第60
页 | · 公理定义 | 第60-62
页 | · 灰色系统理论的研究内容 | 第62-63
页 | · 基于GM模型的灰色预测算法 | 第63-73
页 | · 基于GM模型的灰色预测的应用 | 第63-64
页 | · GM(1,N)模型 | 第64-66
页 | · GM(1,N)模型在MC质量控制中的应用 | 第66-69
页 | · 基于GM(1,1)的预测分析 | 第69-72
页 | · GM(1,1)模型的精度检验 | 第72-73
页 | · 对GM(1,1)模型的评价及结论 | 第73
页 | · 大规模定制生产过程质量控制的灰色问题 | 第73-74
页 | · 大规模定制生产中产品质量的灰色模型 | 第74-78
页 | · 大规模定制生产中灰色产品质量模型的建立 | 第74-77
页 | · 标准流程分析 | 第77-78
页 | · 本章小结 | 第78-80
页 | 第四章 基于灰色模型与神经网络集成的产品质量建模 | 第80-96
页 | · 灰色系统理论在大规模定制生产过程质量控制中应用存在的问题 | 第80
页 | · 灰色系统理论与神经网络的结合 | 第80-83
页 | · 两者结合的必要性 | 第81
页 | · 灰色预测模型与神经网络结合的研究现状 | 第81-83
页 | · 灰色神经网络预测模型 | 第83-85
页 | · 灰色神经网络建模的基本思想 | 第83
页 | · GNNM(1,1)模型的建立 | 第83-85
页 | · 灰色神经网络集成模型构建 | 第85-95
页 | · 灰色预测模型背景值的构造 | 第86
页 | · GM(1,1)模型的加权改进算法 | 第86-89
页 | · 神经网络集成补偿 | 第89-95
页 | · 本章小结 | 第95-96
页 | 第五章 实例研究 | 第96-102
页 | · 实例概况 | 第96
页 | · MC下设计质量控制应用实例 | 第96-99
页 | · 动态QFD的应用 | 第97-98
页 | · 面向DFx的多目标约束下的设计 | 第98-99
页 | · MC下质量预测应用实例 | 第99-101
页 | · 本章小结 | 第101-102
页 | 第六章 结论与展望 | 第102-104
页 | · 结论 | 第102-103
页 | · 展望 | 第103-104
页 | 参考文献 | 第104-112
页 | 发表论文和科研情况说明 | 第112-113
页 | 致谢 | 第113
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