Bootstrap重采样Bayesian方法在白车身制造尺寸不合格率估计中的应用
王海燕1
侯琳娜2
1.北京信息科技大学机电学院,北京,1001922.西安理工大学管理学院,陕西西安,710054
摘要：白车身质量是汽车整车质量控制中的重要环节,针对白车身制造尺寸质量控制中检测数据属于小样本数据、数据处理分析不能采用一般大样本条件下统计分析方法的问题引入Bootstrap重采样Bayesi~方法.通过对白车身尺寸质量的不合格率进行定义,分析简单计算、滑动计算、β口分布Bayesian计算等3种估计不合格率的方法,引入Bootstrap重采样技术结合Bayesian方法进行不合格率的估计,并通过Madab软件对4种算法进行仿真比较.仿真结果表明,Bootstrap重采样Bayesian方法的预测精度高于其余3种方法,适用于小样本情况下白车身制造尺寸不合格率的估计.最后通过一个实例演示了Bootstrap重采样Bayesian方法在白车身制造尺寸不合格率估计中的应用流程.
关键词：Bayesian方法Bootstrap方法白车身质量控制
分类号：TH165(机械制造工艺)
资助基金：北京市中青年骨干人才资助项目(71A1111143)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 15-19 )
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