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J-GLOBAL ID：201702253141062717   整理番号：17A1651264

Bayesネットワークと製造品質変動伝搬に基づく製品小児疾患のリスクの評価【Powered by NICT】

Assessing the risk of product infant failure based on Bayesian network and manufacturing quality variation propagation

著者 (4件)： Zhu Chunling (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  He Yihai (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Cui Jiaming (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Liu Fengdi (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PHM (Harbin)  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製品小児障害の予防は製造における品質改善のために重要である。小児破壊は製造品質変化の濃縮である。しかし,品質変化は小児破壊に伝播するのか,および何が小児障害の影響は,小児障害の有効な予防を妨げるように明確には説明できない。そこで本論文では,小児故障リスクを解析し,初めて評価し品質変動伝搬を制御し,同時に破壊影響を低減することである。最初に,小児故障リスクの内包を明らかにし,小児故障リスク形成鎖「プロセス品質変化物理的欠陥 機能的脆弱性 小児の失敗」小児故障リスクの形成機構を説明するために提案される。第二に,鎖に基づいて,Bayesネットワークは,小児故障リスクを評価するために鎖を変性するために採用された。法は三連続段階で実行される:ネットワークノード(KQCノード,部品ノードと機能ノード)に鎖ノードを旋削とBPニューラルネットワークに基づく品質変動と伝搬関係の流れに基づく破壊を引き起こすKQCノードの変動の確率を決定する定量的に定性的にによるBayesネットワークをモデル化する小児故障の確率(PIF)と小児障害の影響(IIF)の観点からリスクを分析することと小児破壊リスク評価地図を開発した。最後に,提案した方法の適用性を検証するために導入した計算機ボードの事例研究。最終結果は,提案した方法が小児破壊リスク評価において優れた性能を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 品質変化 ,  リスク評価 ,  計算機械 ,  *子供 ,  適応性 ,  旋削 ,  事例研究 ,  *品質 ,  故障 ,  モデリング
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  ネットワークノード ,  脆弱性 ,  品質改善 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  安全管理  (KB06000D)

タイトルに関連する用語 (6件)： Bayesネットワーク ,  伝搬 ,  小児 ,  疾患 ,  リスク ,  評価