基于多准则修正的产品性能多参数关联分析与预测方法

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复杂产品的性能往往受到多个特征参数的关联影响。建立特征参数与产品性能的关联映射关系,是准确预测产品性能的关键。提出基于多准则修正的产品性能多参数关联分析方法,分别从特征参数粗大误差处理、特征参数数量精简、特征参数有限元修正与神经网络预测模型修正四个角度实现产品性能预测,对特征参数进行基于测量数据拓扑距离的粗大误差处理,采用灰熵关联分析对特征参数进行筛选,找到影响产品性能的关键特征参数,缩减预测模型的规模,并对装配后发生变化的特征参数通过有限元方法修正,通过基于AMESim模型的性能基准值计算和基于广义回归
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