Dynamic Multi-Response Experiments by Backpropagation Networks and Desirability Functions

Hsu-Hwa Chang

doi:10.29977/JCIIE.200607.0002

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P280 - 288

工程学 > 工程学总论

DOI： 10.29977/JCIIE

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Dynamic Multi-Response Experiments by Backpropagation Networks and Desirability Functions

以倒传递网路及望想函數分析动态多品质特性实验

张旭华(Hsu-Hwa Chang)

工业工程学刊； 23 卷 4 期 (2006 / 07 / 01) ， P280 - 288

英文 DOI： 10.29977/JCIIE.200607.0002

倒传递网路；望想函數；动态多品质；參數设计；绩效衡量； backpropagation network ； desirability function ； dynamic multi-response ； parameter design ； performance measurement

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摘要 │ 参考文献 (28) │ 被引用文献 (4) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Although there are some skillful techniques to analyze the parameter design problems, the methods for tackling the dynamic multi-response are rare. This work proposes an approach based on backpropagation neural networks and desirability functions to optimizing parameter design of the dynamic multi-response. A novel performance measurement of dynamic multi-response is developed to apply the desirability function that integrates several different types of dynamic responses into a single index. The proposed approach employs a BPN to construct the response model of the dynamic multi-response system by training the experimental data. The response model is then used to predict all possible multi-responses of the system by presenting full parameter combinations. Through evaluating the performance measurement of the predicted dynamic multi-response, the best parameter setting can be obtained by maximizing the single index. An illustrative example is analyzed to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

参考文献 ( 28 ) 〈TOP〉

Anjum, M. F.,I. Tasaddug,A. S. Ahaled(1997).Response surface methodology: a neural network approach.European Journal of Operational Research,101,65-73.
Antony, J.(2001).Simultaneous Optimisation of Multiple Quality Characteristics in Manufacturing Processes Using Taguchi's Quality Loss Function.International Journal of Advanced Manufacturing Technology,17(2),134-138.
Castillo, E. D.,D. C. Montgomery,D. R. McCarville(1996).Modified desirability functions for multiple response optimization.Journal of Quality Technology,28,337-3445.
Chapman, R. E.(1995).Photochemistry multiple response co-optimization.Quality Engineering,8,31-45.
Chen, L. H.(1997).Designing robust products with multiple quality characteristics.Computes and Operational Research,24(10),937-944.

被引用文献 ( 4 ) 〈TOP〉

Jhang, Jhy Ping(2016).The Optimal Parameters Design of Multiple Quality Characteristics for the Welding of Aluminum Magnesium Alloy.品质学报,23(3),201-211.
Tsai, Tsung-Nan(2009).MODELING AND OPTIMIZATION OF REFLOW THERMAL PROFILING OPERATION: A COMPARATIVE STUDY.工业工程学刊,26(6),480-492.
Wu, Pei-Yu,Jhang, Jhy-Ping(2017).APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND TOPSIS FOR THE OPTIMAL THRUST OF SMT DISPENSING PROCESS PARAMETERS.品质学报,24(5),324-334.
(2012).Fabrication and turning of Al/SiC/B4C hybrid metal matrix composites optimization using desirability analysis.工业工程学刊,29(8),515-525.

国际计量

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