The aim of robust design models is to reduce the variability reduction
as small as possible. The process bias defined as a difference between the
desired target value and the process mean is an important concern for quality
engineering problems. In addition, the selection of different variability
measures may also change optimal operating conditions for a response variable.
Therefore, this paper is three-fold. One, another view of dual response model
is proposed with the three different variability measures in order to determine
optimum robust design solutions for input variables while minimizing the
process bias. Two, the linearization of constraints is performed using the
sequential quadratic programming method as an effective optimization method.
Three, a printing process from the literature is conducted to obtain the best
optimal settings for input variables. Finally, the results of the proposed
model show approximately % 16 more variance reduction than traditional models.
robust design dual response model response surface design variability measures sequential quadratic programming
Sağlam tasarım
modellerinin amacı değişkenliği mümkün olduğu kadar azaltmaktır. İstenen hedef
değer ile işlem ortalaması arasındaki fark olarak tanımlanan işlem yanlılığı,
kalite mühendisliği problemleri için önemli bir husustur. Ek olarak, farklı
değişkenlik ölçümlerinin seçimi bir yanıt değişkeni için en uygun çalışma
koşullarını da değiştirebilir. Bu nedenle, bu makalenin üç amaçlıdır.
Birincisi, yanıt modelinin bir başka görünümü işlem yanlılığını en aza
indirirken girdi değişkenleri için en iyi sağlam tasarım çözümlerini belirlemek
amacıyla üç farklı değişkenlik ölçüsüyle önerilmiştir. İkincisi, kısıtlamaların
doğrusallaştırılması, etkin bir optimizasyon yöntemi olarak sıralı ikinci
dereceden programlama yöntemi kullanılarak gerçekleştirilir. Üçüncüsü, girdi değişkenleri
için en uygun ayarları elde etmek için literatürden bir baskı işlemi süreci
araştırılmıştır. Son olarak, önerilen modelin sonuçları geleneksel modellere
göre yaklaşık % 16 daha fazla varyansın azaldığını gösterir.
: sağlam tasarım ikili tepki modeli yanıt yüzey tasarımı farklı değişkenlik ölçüleri sıralı ikinci dereceden programlama
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Endüstri Mühendisliği |
Bölüm | Endüstri Mühendisliği |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Ocak 2020 |
Gönderilme Tarihi | 1 Nisan 2019 |
Kabul Tarihi | 4 Aralık 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 |