跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(3.235.120.150) 您好!臺灣時間:2021/07/31 15:11
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:吳沛儒
研究生(外文):Pei-Ju Wu
論文名稱:基於類神經網路的反應曲面法視窗程式
論文名稱(外文):Response Surface Methodology Windows Application Based on Neural Networks
指導教授:葉怡成葉怡成引用關係
指導教授(外文):I-Cheng Yeh
學位類別:碩士
校院名稱:中華大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:199
中文關鍵詞:反應曲面法品質設計配比設計迴歸分析類神經網路倒傳遞網路交叉驗證法。
外文關鍵詞:Response Surface Methodologyquality designmixture designregression analysisArtificial Neural Networkback propagation n
相關次數:
  • 被引用被引用:3
  • 點閱點閱:406
  • 評分評分:
  • 下載下載:129
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
反應曲面法是品質設計的重要方法,傳統的反應曲面法常用迴歸分析建立反應曲面模型。但由於迴歸分析須假設模型的型態,當假設之型態與正確之型態不符時,無法建立精確之模型。類神經網路不需假設模型之型態,且具有建立精確的多元非線性模型之能力,因此本文以類神經網路取代迴歸分析來建構反應曲面。本文考慮兩種不同型態的問題:品質設計問題與配比設計問題,並與傳統的基於迴歸分析的反應曲面法做比較。本文以十多個人為的數值例題與實際的應用例題來測試,結果顯示,當反應曲面模型非線性程度較高且實驗資料較多時,類神經網路可以獲得較迴歸分析所得更為精確之模型。此外,利用交叉驗證法可以在不需增加實驗資料的數目下,建立精確之模型,並得到可靠的模型評估,可增加本法的實用性。
Response Surface Methodology (RSM) is an important quality design method. Traditional RSM commonly uses regression analysis to establish response surface model. But because regression analysis must hypothesize model structure, when hypothetic structure is not correct, it is unable to establish the precise model. Artificial Neural Network (ANN) does not have to hypothesize the model structure, and can establish precise non-linear model; therefore, this study employ ANN to construct response surface model instead of regression analysis. This study considered two kinds of problems: quality design problems and the mixture design problem, and compared the ANN approach with the regression analysis approach. This study examined more than 10 artificial numerical examples and real application examples to verify them, and finally demonstrated that when the response surface model is high non-linear and experimental data is plentiful, the ANN approach can build more precise model than the regression analysis, and it can establish precise model and obtain reliable model evaluation without increasing experimental data to employ cross-validation technique to build model instead of Train-and-Test technique, which may increase the usability of ANN approach.
摘要 Ⅰ
Abstract П
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 XI
第一章 前言
第一節 研究動機 1
第二節 研究內容 2
第二章 文獻回顧
第一節 實驗設計 4
第二節 模型建構 7
第三節 模型分析 14
第四節 參數優化 18
第三章 系統建構
第一節 開發環境 21
第二節 系統功能架構 21
第三節 資料結構 24
第四節 使用者介面 34
第四章 系統測試一:非配比設計問題
第一節 測試方法 40
第二節 三變數人為例題(無限制函數) 43
第三節 三變數人為例題(有限制函數) 44
第四節 五變數人為例題(無限制函數)-32筆資料 45
第五節 五變數人為例題(無限制函數)-1000筆資料 46
第六節 十變數人為例題(無限制函數) 47
第七節 銅導線晶圓封裝之銲線製程 49
第八節 CNC工具機加工性能之最適化 50
第九節 酵素合成己醇酯類之最適化 57
第十節 氫氟酸反應窯操作之最適化 61
第十一節 IC封裝黏模力之最適化 64
第十二節 光板成型品質與射出成型製程 72
第十三節 銅導線晶圓封裝之銲線製程 85
第五章 系統測試二:配比設計問題

第一節 測試方法 88
第二節 三成份配比設計例題 89
第三節 高性能混凝土配比設計 90
第六章 結論與建議
第一節 結論 117
第二節 建議 117
參考文獻 118
附錄A CAFE參考手冊 120
A-1 系統簡介 121
A-2 系統流程 122
A-3 資料格式簡介 123
A-4 實驗設計簡介 123
A-5 模型建構簡介 124
A-6 模型分析簡介 126
A-7 參數優化簡介 127
附錄B CAFE使用者手冊 130
B-1 系統安裝 131
B-2 系統功能 133
B-3 功能一:檔案管理 135
B-4 功能二:實驗設計 138
B-5 功能三:模型建構 140
B-6 功能四:模型分析 143
B-7 功能五:參數優化 147
B-8 功能六:檔案瀏覽 150
B-9 功能七:視窗佈局 153
B-10 功能八:求助 154
B-11 功能九:功能按鈕快捷列 155
附錄C CAFÉ使用範例 156
C-1 三變數人為例題 (無限制函數) 157
C-2 三變數人為例題 (有限制函數) 166
C-3 CNC工具機加工性能之最適化 167
C-4 酵素合成己醇酯類之最適化 - 乙酸己烯酯 170
C-5 IC封裝黏模力之最適化 -最大化訊號雜訊比 171
C-6 化學藥劑配比設計例題 174
C-7 混凝土配比設計例題 177

附錄D 例題原始數據 182
附錄D-1 三變數人為例題(無限制函數) 182
附錄D-2 五變數人為例題(無限制函數) 183
附錄D-3 銅導線晶圓封裝之銲線製程 184
附錄D-4 CNC工具機加工性能之最適化 185
附錄D-5 酵素合成己醇酯類之最適化(乙酸己烯酯) 186
附錄D-6 酵素合成己醇酯類之最適化(乙酸己酯) 187
附錄D-7 酵素合成己醇酯類之最適化(丁酸己酯-直接) 188
附錄D-8 氫氟酸反應窯操作之最適化 189
附錄D-9  IC封裝黏模力之最適化 193
附錄D-10 光板成型品質與射出成型製程 194
附錄D-11 銅導線晶圓封裝之銲線製程 195
附錄D-12 三成份配比設計例題 196
附錄D-13 高性能混凝土配比設計 197
1.Montgomery, D.C., Design and Analysis of Experiments, John Wiley & Sons, Inc, 1996.
2.Myers, R.H. and Montgomery, D.C., Response Surface Methodology, John Wiley & Sons, Inc., 1995.
3.葉怡成,「類神經網路模式應用與實作」,儒林圖書公司,2000。
4.Yeh, I.C. and Lee, C.M., “Quality design of high performance concrete mix-using artificial neural networks and nonlinear programming,” 1999 Conference on Technology and Application of Quality Management for Twenty-First Century, p11-1~p11-4, 1999.
5.柑俊晟、陳怡成、葉怡成,「基於類神經網路之反應曲面法在品質設計上之應用」,義守大學品質管理技術應用研討會論文集,2000。
6.彭釗哲,「以類神經網路在高性能混凝土抗壓強度之應用」,中華大學土木工程研究所,碩士論文,1999。
7.簡士傑,「以拉擠成型合成玻璃纖維/酚醛樹脂複合材料之加工參數的探討與最適化」,國立清華大學化學工程學系,碩士論文,1999。
8.楊志申,類神經網路實驗設計法於複合材料圓管纏繞的應用,國立清華大學化學工程學系,碩士論文,1997。
9.江欽源,「以模擬退火配合類神經網路模式之實驗設計法」,國立清華大學化學工程學系,碩士論文,1995。
10.曾衍迪,「類神經網路實驗設計軟體ANNDOE使用手冊」,新鼎儀控系統公司。
11.Cochran, W.G. and Cox, J,M., Experimental Designs, John Wiley & Sons,Inc, 1992.
12.黎正中編譯,「穩健設計之品質工程」,台北圖書有限公司,1993。
13.林惠琳、陳正倉,「統計學方法與應用」,雙葉出版社,1999。
14.Pohl, Ira. C++ for C Programmers, 3rd ed, Addison Wesley, 1998.
15.孫彥兵等,「工程最優化─方法與應用」,北京航天航空大學出版社,1990。
16.葉怡成,「類神經網路品質設計軟體CAFE使用手冊」,中華大學土木工程學系人工智慧應用研究室,2000。
17.Taguchi, G.., Introduction to Quality Engineering,Asian Productivity Organization, Tokyo,1990.
18.戴金琪,「以反應曲面方法改善銅導線晶圓封裝之銲線製程問題」,元智大學工業工程與管理研究所,碩士論文,2003。
19.夏恒泰,「CNC 工具機加工性能最佳化系統之研究與開發」,中原大學機械工程學系,碩士論文,2003。
20.張淑微,「以反應曲面法研究酵素合成己醇酯類之最優化」,大葉大學食品工程學系,碩士論文,2002。
21.黃德財,「從石膏中螢石殘量探討氫氟酸反應窯最適化操作,國立高雄第一科技大學環境與安全衛生工程系,碩士論文,2004。
22.張祥傑,「IC封裝黏模力之量測與分析,國立成功大學機械工程學系」,碩士論文,2004。
23.賴懷恩,「導光板成型品質與射出成型製程參數之研究」,國立清華大學,碩士論文,2004。
24.陳家豪,「線上設計稽核作業平台之設計與評估-以台灣中小企業廠商為例」, 國立雲林科技大學,碩士論文,2004。
25.柑俊晟、葉怡成,「以類神經網路為基礎之品質設計系統之研究」,中華大學土木工程學系,碩士論文,2000。
26.程韋綸,「倒傳遞網路的微分統計法與灰箱倒傳遞神經網路」,中華大學資訊管理學系,碩士論文,2006。
27.葉怡成,「實驗計劃法 – 製程與產品最佳化」,五南書局,2005。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top