【摘 要】
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双响应曲面法(DRSM)是实现稳健性参数设计(RPD)的主要实现方法,但是当过程较为复杂时,DRSM多项式模型的拟合性通常较差.文章提出一种基于支持向量机(SVM)的RPD实现方法.首先
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双响应曲面法(DRSM)是实现稳健性参数设计(RPD)的主要实现方法,但是当过程较为复杂时,DRSM多项式模型的拟合性通常较差.文章提出一种基于支持向量机(SVM)的RPD实现方法.首先采用乘积表获取样本数据,然后利用SVM直接拟合质量特性均值与方差的均方误差(MSE),最后,以最小化MSE作为目标,利用梯度下降法进行参数优化.对叶形弹簧RPD的算例研究表明,所提方法拥有良好的拟合性与预测性,对于复杂的MSE响应曲面的重现能力较强,并且可以得到多个可行解.说明了方法的有效性与优越性.
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