通过统计分析明确加工机制并优化多种性能通过统计分析明确加工机制并优化多种属性目白大学工商管理研究生院三年级博士生 小川章 庆应义塾大学客座教授 高桥武典
表示加工形状的数据称为轮廓数据。轮廓数据通常以二维或三维笛卡尔坐标或极坐标表示。如果要评估的物体是三维的，则可以从单个物体获得有关表面和横截面的多个轮廓数据。通过使用线性或非线性回归分析适当设计的加工实验所获得的轮廓数据，可以明确加工形状和加工因素之间的因果关系。此外，通过将其与具体的技术信息相结合，可以明确处理机制。一旦阐明了机理，就可以将多个轮廓数据视为目标函数，在适当的约束条件下使用数学规划进行优化，并将最优条件反馈到加工过程，以优化多个加工特性。
在本次演讲中，我们提出了一种优化加工过程的方法，即使用 JMP 中的非线性回归分析基于统计模型的加工形状轮廓数据，并使用数学规划获得最优解决方案。
