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J-GLOBAL ID：202202266896247924   整理番号：22A1122369

故障フィードバックに基づく製品クリティカル設計品質特性リバース推論技術【JST・京大機械翻訳】

Reverse Reasoning Technology for Product Key Design Quality Characteristics Based on Fault Feedback

著者 (6件)： Li Jinping (済南大学机械工程学院,済南,250022) ,  Yang Bo (済南大学机械工程学院,済南,250022) ,  Ma Ning (済南大学机械工程学院,済南,250022) ,  Liu Yanchao (済南大学机械工程学院,済南,250022) ,  Wang Dianxi (済南大学机械工程学院,済南,250022) ,  Cheng Baozhong (済南大学机械工程学院,済南,250022)
資料名： Zhongguo Jixie Gongcheng  (Zhongguo Jixie Gongcheng)
巻： 33  号： 2  ページ： 176-186  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2243A  ISSN： 1004-132X  CODEN： ZJGOE8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 製品のキー設計品質特性識別の主観性を低下させ、その順序付けの科学性を保証するため、故障フィードバックの角度から、リバース推論を通じて製品のキー設計品質特性に対して識別とランキングを行う方法を提案した。故障解析における情報の曖昧さと冗長性を減少するために,製品要素故障を拡張可能操作に基づいて抽出して,要素故障,故障原因,およびキー設計品質特性を,リバース推論における基本的関連要素として選択した。要素故障の故障原因のキー設計品質特性の異なる等級間の縦方向関係と各同級間の横方向関連関係を分析することにより、重要な設計品質特性拡張関連モデルを構築した。このモデルに基づいて,重要な設計品質特性の影響の広さと影響深さの定量化表現モデルとアルゴリズムを確立し,有向グラフと故障モードと影響分析を通して,重要な設計品質特性の量子化順序付けを実現した。クレーンリフト機構の実例は提案方法の有効性を実証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  設計 ,  量子化 ,  *故障 ,  冗長性 ,  クレーン ,  有向グラフ ,  *品質特性 ,  *フィードバック ,  故障解析 ,  モデル ,  *推論 ,  故障モード
準シソーラス用語： 順序づけ ,  *設計品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  懸架装置  (QG03050G) ,  坑内運搬  (UA06020G) ,  パイプライン・空気・水力輸送  (QD05010T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 故障 ,  フィードバック ,  設計 ,  品質特性 ,  リバース ,  推論