多质量指标的解耦与稳健优化设计

分析了产品的多质量特性指标与设计参数的耦合关系，提出了一种耦合性强弱的度量指标与解耦方法。在此基础上，提出一种多质量特性指标的稳健优化设计方法，基本思路是：按信息公理的要求，对每个质量特性指标进行稳健优化，减少其不确定性信息含量；按独立性公理要求，对多个质量指标进行近似解耦，以提高多个质量指标的整体稳健性。为了提高模型求解效率，用BP神经网络作为非线性随机函数的替代模型，并与遗传算法相结合，构建了一种混合智能优化算法。通过稳健设计实例，对所提出的方法进行了验证。