لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه54
فهرست مطالب
چکیده
2- نظریه تشدید قابل سازگاری
2-1- الگوریتم ART
2-2- ART غیردقیق
3- مدل فراین تولید منبع
4- خطوط کلی سیستم ART غیردقیق پیشنهادی
5-1- فاز آموزش
5- آموزش و آزمون سیستم ART غیردقیق پیشنهادی
5-2- فاز آزمون
6- آزمایش و تجزیه و تحلیل
6-1- تجزیه و تحلیل
بهمنظور تولید محصولات با کیفیت ثابت، مناسب است تا نظامهای تولید برای جلوگیری از هرگونه انحراف غیرطبیعی در شرایط فرایند، نظارت شوند. چارتهای کنترلی نقش مهمی در حل مشکلات کنترل کیفیت دارند؛ با وجود این اثربخشی آنان به شدت به فرضیات آماری بستگی دارد که در کاربردی واقعی صنعتی غالباً زیر پا گذاشته میشوند. برخلاف شبکههای عصبی میتوانند میزان بسیار زیادی از دادههای مخل را در زمان واقعی تشریح کنند، بدون آنکه نیازمند فرضیات توزیع آماریسنجهای نظارت شده داشته باشند. این ویژگی مهم شبکههای عصبی را مبدل به ابزارهایی توانمند میکند که میتوان برای بهبود تجزیه و تحلیل دادهها در کاربردهای کنترل کیفیت محصولات از آنها بهره گرفت. در این مقاله، نظام شبکه عصبی که برمبنای فاز آموزش غیر نظارتی است، برای کنترل کیفیت معرفی میشود. بهویژه نظریه تشدید قابل سازگاری ART بهمنظور تحقق نظام کنترل کیفیت فارغ از مدل مورد بحث قرار گرفته است که میتواند برای تشخیص تغییرات در فرایند تولید مورد بهرهبرداری قرار گیرد. هدف از این تحقیق، تجزیه و تحلیل عملکرد شبکه عصبی ART است با این فرض که الگوهای غیرطبیعی در دسترس نیستند. برای رسیدن به این هدف، الگوریتم ساده شده ART غیر دقیق عصبی در ابتدا مورد بحث قرار گرفته و سپس مطالعات بهمنظور شبیهسازی گسترده مونتکارلو طرح شده است.
کلید واژهها: کنترل کیفیت محصولات: شبکه عصبی ART غیر دقیق شبیهسازی مونتکارلو
مقدمه
کنترل فرایند آماری (SPC)[1] شیوهای است برمبنای چند تکنیک که هدف از آن نظارت بر سنجرهای محصول فرایند تولید است. چارتهای کنترل ابزارهای هستند که گستردهترین کاربرد را برای نشان دادن تنوع غیرطبیعی سنجرهای مورد نظارت قرار گرفته و قرارگیری دلایل قابل انتقال آنها دارند. برای استفاده از چارت کنترل، نمونههایی از محصولات در طول فرایند تولید جمعآوری میشوند و آمارهای نمونه در چارت قرار میگیرند. اگر فرایند در وضعیت طبیعی قرار داشته باشد، انتظار میرود آمارهای نمونه در محدودههای خاص کنترلی در نمودار قرار بگیرند. از سوی دیگر اگر دلیل خاصی از تنوع نمایان شود، آمارهای نمونه اصلاً در خارج از محدودههای کنترلی از پیش تعیین شده قرار میگیرند. وقتی تنوع غیرطبیعی در چارت کنترلی شکل میگیرد. دستاندرکاران به دنبال علت حاصل میگردند و اصطلاحات و تنظیمات ضروری را برای بازگرداندن فرایند به وضعیت طبیعی انجام میدهند.
امروزه با بهرهبرداری وسیع از تولید خودکار و بازرسی در چند محیط تولیدی، وظیفه SPC که به لحاظ سنتی با متخصصان کیفیت عمل میکرد. بایستی خودکار شود. شبکههای عصبی ابزارهای کارآمد و مورد اعتماد تجزیه و تحلیل هستند و در دهه اخیر، این ابزارها در کنترل کیفیت بسیار مورد استفاده قرار گرفتهاند (Zorricassantine and Tannock, 1998).
آنچه موجب شهرت شبکههای عصبی است توانایی آنها برای آموختن از تجربه و اداره کردن اطلاعات نامطمئن و پیچیده در محیطی رقابتی و نیازمند کیفیت است. شبکههای عصبی به دلیل ظرفیت آنها برای کار با سنجرهای شلوغ بدون نیاز به فرضیهای در خصوص توزیع آماری دادههای مورد نظارت قرار گرفته، بهویژه برای کنترل کیفیت محققان چندی به کاربرد شبکههای عصبی برای کنترل کیفیت
[1] . Statistical process Cortral
تحقیق در موردکنترل کیفیت محصولات با بهرهگیری از شبکه ART غیر دقیق