Optimal allocation of statistical tolerance indices by genetic algorithms
Optimal allocation of statistical tolerance indices by genetic algorithms
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遗传算法统计公差指标的优化配置
DOI：
10.1007/s10015-014-0157-x
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Fusaomi Nagata
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Akimasa Otsuka;Fusaomi Nagata
近年来，制造业中的加工和测量的过程能力一直在增加，以响应客户对改进产品性能的需求，并且这些需求将随着技术进步而继续增长。为了满足这一需求，我们研究了一种公差方法，使用统计公差指标来指定过程能力指标的限制。在本文中，我们提出了一种方法来分配统计公差指标，使用遗传算法。所提出的方法被应用到一个产品模型，包括五个部分，组装在线性组合，以确认其有效性。
Recently, process capabilities for machining and measurement in manufacturing industries have been increasing in response to customer demand for improved product performance, and these requirements will continue to grow as technology advances. To satisfy this consumer demand, we have studied a tolerance method using statistical tolerance indices to specify the limitation of process capability indices. In this paper, we propose a method of allocating statistical tolerance indices using genetic algorithms. The proposed method is applied to a product model comprising five parts, assembled in linear combination, to confirm its effectiveness.
使用统计公差指数 Cpk 和 Cc 基于产品性能的高级公差
DOI：
10.4028/www.scientific.net/kem.523-524.781
发表时间：
2012
期刊：
Key Engineering Materials
影响因子：
--
作者：
A. Otsuka
通讯作者：
A. Otsuka
尺寸标注和公差手册
DOI：
--
发表时间：
1999
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Paul J. Drake
通讯作者：
Paul J. Drake