Робастизация - Википедия - Robustification

Робастизация это форма оптимизации, при которой система становится менее чувствительной к эффектам случайной изменчивости или шума, присутствующего во входных переменных и параметрах этой системы. Процесс обычно связан с инженерными системами, но процесс также может применяться к политической политике, бизнес-стратегии или любой другой системе, которая подвержена эффектам случайной изменчивости.

Разъяснение по определению

Робастизация, как она определена здесь, иногда называется расчетом параметров или надежный расчет параметров (RPD) и часто ассоциируется с Методы Тагучи. В этом контексте робастизация может включать в себя процесс поиска входных данных, которые больше всего способствуют случайной изменчивости выходных данных, и управление ими или расчет допусков. Иногда условия дизайна для качества или Дизайн для шести сигм (DFSS) также может использоваться как синоним.

Принципы

Робастизация работает, используя два разных принципа.

Нелинейности

Рассмотрим приведенный ниже график взаимосвязи между входной переменной. Икс и выход Y, для которого желательно принять значение 7 интересующей системы. Видно, что есть два возможных значения, которые Икс можно взять, 5 и 30. Если допуск на Икс не зависит от номинальной стоимости, то также видно, что когда Икс установлен равным 30, ожидаемое изменение Y меньше, чем если Икс были установлены равными 5. Причина в том, что градиент на Икс = 30 меньше, чем при Икс = 5, а случайная изменчивость Икс подавляется, когда течет к Y.

Робастизация.JPG

Этот основной принцип лежит в основе всей робастификации, но на практике обычно имеется несколько входных данных, и необходимо найти подходящую точку с наименьшим градиентом на многомерной поверхности.

Непостоянная изменчивость

Рассмотрим случай, когда выход Z является функцией двух входов Икс и у которые умножаются друг на друга.

Z = х у

Для любого целевого значения Z существует бесконечное количество комбинаций номиналов Икс и у это будет подходящим. Однако если стандартное отклонение Икс был пропорционален номинальному значению и стандартному отклонению у был постоянным, тогда Икс будет уменьшено (чтобы ограничить случайную изменчивость, которая будет течь из правой части уравнения в левую) и у будет увеличиваться (без ожидаемого увеличения случайной изменчивости, потому что стандартное отклонение постоянно), чтобы получить значение Z к целевому значению. Делая это, Z будет иметь желаемое номинальное значение, и ожидается, что его стандартное отклонение будет минимальным: робастифицированным.

Воспользовавшись двумя принципами, описанными выше, можно оптимизировать систему таким образом, чтобы номинальное значение выхода системы поддерживалось на желаемом уровне, а также минимизировало вероятность любого отклонения от этого номинального значения. И это несмотря на наличие случайной изменчивости входных переменных.

Методы

Существует три различных метода робастификации, но практикующий может использовать сочетание, обеспечивающее наилучшие результаты, ресурсы и время.

Экспериментальный

Экспериментальный подход, вероятно, наиболее широко известен. Он включает в себя определение тех переменных, которые можно регулировать, и тех переменных, которые рассматриваются как шумы. Затем проводится эксперимент, чтобы исследовать, как изменения номинального значения регулируемых переменных могут ограничить передачу шума от шумовых переменных к выходу. Такой подход объясняется Тагучи и часто ассоциируется с Методы Тагучи. Хотя многие пришли к выводу, что этот подход дает впечатляющие результаты, эти методы также подвергались критике за статистическую ошибочность и неэффективность. Кроме того, могут потребоваться много времени и усилий.

Другой экспериментальный метод, который использовался для робастификации, - это рабочее окно. Он был разработан в Соединенные Штаты до того, как волна качественных методов из Японии пришла на Запад, но до сих пор остается неизвестной многим.[1] В этом подходе шум входов постоянно увеличивается, поскольку система модифицируется для снижения чувствительности к этому шуму. Это увеличивает надежность, но также обеспечивает более четкое измерение изменчивости, протекающей через систему. После оптимизации случайная изменчивость входных данных контролируется и уменьшается, и система демонстрирует повышенное качество.

Аналитический

Аналитический подход изначально основан на разработке аналитической модели интересующей системы. Ожидаемая изменчивость результатов затем определяется с помощью такого метода, как распространение ошибки или функции случайных величин.[2] Обычно они производят алгебраическое выражение, которое можно анализировать для оптимизации и робастизации. Этот подход является настолько точным, насколько точна разработанная модель, и для сложных систем он может быть очень трудным, если не невозможным.

Аналитический подход может также использоваться в сочетании с какой-то суррогатной моделью, основанной на результатах экспериментов или численного моделирования системы.

Числовой

При численном подходе модель запускается несколько раз как часть Моделирование Монте-Карло или численное распространение ошибок для прогнозирования изменчивости выходных данных. Затем используются численные методы оптимизации, такие как восхождение на холм или эволюционные алгоритмы, чтобы найти оптимальные номинальные значения для входных данных. Этот подход обычно требует меньше человеческого времени и усилий, чем два других, но он может быть очень требовательным к вычислительным ресурсам во время моделирования и оптимизации.

Смотрите также

Сноски

  1. ^ См. Ссылку Клаузинга (2004) для более подробной информации.
  2. ^ См. Ссылку «Вероятностный дизайн» во внешних ссылках для получения дополнительной информации.

Рекомендации

  • Клаузинг (1994) Total Quality Development: пошаговое руководство по параллельной разработке мирового класса. Американское общество инженеров-механиков. ISBN  0-7918-0035-0
  • Клаузинг, Д. (2004) Рабочее окно: инженерная мера надежности Технометрика. Vol. 46 [1] стр. 25–31.
  • Сиддалл (1982) Оптимальный инженерный дизайн. CRC. ISBN  0-8247-1633-7
  • Додсон, Б., Хэммет, П., и Клеркс, Р. (2014) Вероятностный дизайн для оптимизации и надежности для инженеров John Wiley & Sons, Inc. ISBN  978-1-118-79619-1

внешняя ссылка