【摘 要】
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针对温度噪声和设计参数随机性下的MEMS产品非正态多质量特性波动问题,提出了一种基于广义线性模型和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的稳健设计方法。首先,在样本数据建模
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,南京航空航天大学经济与管理学院,南京林业大学经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71172105,71571102,51665017)
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针对温度噪声和设计参数随机性下的MEMS产品非正态多质量特性波动问题,提出了一种基于广义线性模型和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的稳健设计方法。首先,在样本数据建模阶段将双响应曲面引入广义线性模型中来构建MEMS产品非正态多质量特性均值模型和方差模型,克服以往研究中对非正态转换方法下的复杂高维非线性模型信息失真的局限性,从理论上体现了MEMS产品非正态质量特性处理方法的严密性和有效性;其次在此基础上,提出MOEA/D优化策略解决多质量特性冲突、离散和温度噪声条件下的模型求解问题;最后,通过算例验证所提方法降低了温度噪声和设计参数随机性对MEMS产品非正态质量特性的影响,同时表明该方法解决不确定性环境下的多质量特性决策问题是有效的。
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