数据驱动的在线闭环质量设计理论与方法

《数据驱动的在线闭环质量设计理论与方法》简述了产品质量设计的基本内容和要求，在经典的质量设计理论框架下，从数据驱动的视角系统地研究了离线到在线闭环质量设计的理论与方法。第1章介绍了质量概念的演化、质量控制的发展和质量数据分析的现状。第2章从数据驱动和质量模型的角度详细介绍了质量设计的内涵和相应的理论基础。第3~4章从模型结构不确定性的角度，探索了单一模型和组合模型在质量设计中的应用。第5章从贝叶斯层次模型和贝叶斯模型平均两个方面进行了模型的设计与优化。第6~7章重点考虑*优化性、稳健性、可靠性和经济性的优化策略，并将稳健统计量融入质量建模。第8章从正态和非正态角度研究了质量响应间存在强相关性的质量建模问题。第9章围绕闭环视角下的质量更新和质量风险评估，从数据质量和稳健性两个角度构建了相应的更新策略和评估方法。

第1章 绪论 1
1.1 质量概念的演化 2
1.2 质量控制技术的发展阶段 5
1.3 基于统计模型的质量数据分析 7
1.4 在线闭环产品质量设计面临的挑战 10
1.5 本书的主要内容和逻辑关系 12
参考文献 13
第2章 质量设计理论基础 16
2.1 产生质量问题的根本原因 16
2.2 质量特性分类及影响因素 19
2.3 质量设计 21
2.4 数据驱动的质量模型 26
参考文献 29
第3章 单一模型下的质量设计 32
3.1 模型参数点估计下的质量设计 32
3.2 模型预测区域下的质量设计 41
3.3 多重参数区间下的质量设计 52
参考文献 65
本章附录 67
第4章 组合模型下的质量设计 69
4.1 基于Bootstrap法的模型筛选研究 70
4.2 基于0-1规划的模型筛选研究 82
4.3 高度非线性下的多源组合质量建模 98
参考文献 107
本章附录 110
第5章 基于贝叶斯方法的质量设计 111
5.1 基于贝叶斯层次模型的质量设计 111
5.2 基于贝叶斯模型平均的质量设计 133
5.3 基于稳健贝叶斯的质量设计 144
参考文献 157
本章附录 160
第6章 融入多重效应的质量设计 162
6.1 基于很优化性和稳健性的优化策略 162
6.2 基于很优化性和可靠性的优化策略 175
6.3 基于很优化性和经济性的优化策略 186
参考文献 199
第7章 基于稳健统计的质量设计 202
7.1 数据污染情形下的稳健设计 202
7.2 正态模型偏离下的稳健设计 217
参考文献 231
第8章 多重相关特性的质量设计 234
8.1 正态响应下似不相关的质量设计 234
8.2 非正态响应下似不相关的质量设计 253
参考文献 268
本章附录 271
第9章 闭环视角下的质量更新与风险评估 278
9.1 融入数据质量的在线质量更新 278
9.2 基于区间概率的质量风险评估 298
9.3 考虑稳健特征的质量风险评估 312
参考文献 326
本章附录 328