引例零件参数设计ppt课件

1、引例零件参数设计引例零件参数设计产品性能的评价取决于产品包含零件的某个参数。由标定值和容差两个控制目的。标定值：一批零件该参数的平均值期望值容差：参数偏离标定值的允许范围普通为均方差的3倍粒子分别器某个参数用y表示由7个零件的参数用x1,x2,x7表示决议，阅历公式为7616. 1242356. 02485. 01235136. 0162. 2142.174xxxxxxxxxxxy评价规范：1设定y的目的值记为y0为1.50；2当y偏离目的值0.1时，产品为次品，质量损失1000元3当y偏离目的值0.3时，产品为废品，质量损失9000元要求：对于给定的零件参数标定值和容差，计算产品的损失，同时

2、进展零件参数最优化设计。概率论知识复习事件A发生的能够性称为事件A的概率。随机景象中，取值不确定的变量称为随机变量，描画随机变量取各种值的概率函数称为概率分布。数学期望均值：描画随机变量的平均值方差，规范差均方差：描画随机变量分布的差别程度。概率分布0-1分布二项分布均匀分布正态分布规范正态分布随机模拟原理大数定理阐明，当k 时，样本平均值趋向于总体平均值，它是数理统计参数估计的实际根底，也是数字特征随机模拟的实际根据。设是一个分布知的随机变量，为了求取 = f()的概率分布或数字特征，生成N个(N足够大)服从的分布的随机数x1, x2, , xN，令yi = f(xi), i=1,2,N,

3、那么121()();1();1()()1iNiiNiiNyAPANEyyNDyyN数据分析与随机数生成的MATLAB命令 数据分析(留意对向量和矩阵的不同运算方式)a=min(X)(max(X): 前往向量X的最小(大)向量X=min(A)(max(A): 前往矩阵A每列最小(大)元素构成的行向量mean(X),mean(A): 前往向量X的平均值(矩阵A的列向量的均值构成的向量)median: 前往中值； std: 前往规范差cov: 前往协方差矩阵； corrcoef: 前往相关系数矩阵sum: 各元素的和； cumsum: 元素累计和prod: 各元素的积； cumprod: 元素累积积

4、直方图Bar(Y): 作向量Y的直方图Bar(X, Y): 作向量Y相对于X的直方图Hist(X, k): 将向量X中数据等矩分为k组，并作出直方图，缺省k=10N, X=hist(Y, k): 不作图，N前往各组数据个数，X前往各组的中心位置R=randperm(N): 生成1,2,N的一个随机陈列R=unidrnd(N,m,n):生成1,2,N的等概率m行n列随机矩阵R=unifrnd(a,b,m,n): 生成a,b区间上的均匀分布的m行n列矩阵R=normrnd(mu,sigma,m,n): 生成均值为mu，均方差为sigma的m行n列随机矩阵R=binornd(k,p,m,n): 生成

5、参数为k,p的mn列二项分布随机矩阵R=mvnrnd(mu,sigma,m): 生成n维正态分布数据，其中mu为均值向量，sigma为n阶协方差矩阵必需正定，R为m行n列矩阵，每行代表一个随机数实验例题零件参数设计 计算下述情况的零件每件产品的平均损失1234567A,B,C A1% B5% C15%0.10.30.10.1 1.5160.75xxxxxxxBBBCCBB容差分为三个等级，用与标定值的相对值表示， 等为， 等为， 等为标定值容差Monte Carlo法计算积分运用随机模拟法可以求解一些复杂的非随机问题。运用随机模拟计算二重积分的原理：假设C被包含在几何体D内,D的体积知，假设在D内生成1个均匀分布的随机数，那么该随机数落在C中的概率该当是C的体积除以D的体积。假设一共生成N个随机数，