本公開涉及產(chǎn)品設(shè)計，尤其涉及一種產(chǎn)品信息確定方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)技術(shù)的不斷進步和市場競爭的加劇，為了提高顧客滿意度并減少產(chǎn)品的質(zhì)保成本，企業(yè)越來越重視產(chǎn)品質(zhì)量的改善，通常情況下，可以結(jié)合產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)和壽命數(shù)據(jù)來衡量產(chǎn)品的質(zhì)量優(yōu)劣。

2、相關(guān)技術(shù)中，可以通過工業(yè)實驗中的試驗設(shè)計，測量產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)和壽命數(shù)據(jù)，并基于測量得到的質(zhì)量參數(shù)和壽命數(shù)據(jù)，來確定影響產(chǎn)品質(zhì)量和壽命數(shù)據(jù)的產(chǎn)品參數(shù)值等產(chǎn)品信息，以進行產(chǎn)品質(zhì)量改進。

3、但是，相關(guān)技術(shù)中提供的產(chǎn)品信息確定方案，存在試驗設(shè)計非完全隨機化試驗，以及，未考慮質(zhì)量參數(shù)和壽命數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性的問題，會使產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化過程中確定的產(chǎn)品信息，不符合實際的產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化需求，導(dǎo)致得到產(chǎn)品信息的可靠性差。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于上述問題而提出了本公開。本公開提供了一種產(chǎn)品信息確定方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)，可以提升確定的產(chǎn)品信息的精準度和可靠度。

2、根據(jù)本公開的一個方面，提供了一種產(chǎn)品信息確定方法，包括：

3、獲取樣本產(chǎn)品的測試數(shù)據(jù)，其中，所述測試數(shù)據(jù)包括所述樣本產(chǎn)品的多個樣本質(zhì)量參數(shù)值、多個樣本壽命數(shù)據(jù)和產(chǎn)品參數(shù)的樣本參數(shù)值；

4、基于所述測試數(shù)據(jù)，構(gòu)建質(zhì)量參數(shù)均值和所述產(chǎn)品參數(shù)之間的第一線性回歸模型的第一模型矩陣，以及，構(gòu)建壽命數(shù)據(jù)對數(shù)的預(yù)設(shè)分位數(shù)和所述產(chǎn)品參數(shù)之間的第二線性回歸模型的第二模型矩陣；

5、基于似不相關(guān)回歸算法處理所述第一模型矩陣和所述第二模型矩陣，得到所述第一線性回歸模型和所述第二線性回歸模型的模型回歸系數(shù)，并將所述模型回歸系數(shù)代入所述第一線性回歸模型和所述第二線性回歸模型，得到第一目標線性回歸模型和第二目標線性回歸模型；

6、基于預(yù)設(shè)優(yōu)化算法在所述產(chǎn)品參數(shù)的參數(shù)值區(qū)間內(nèi)，同時優(yōu)化所述第一目標線性回歸模型和第二目標線性回歸模型，得到所述產(chǎn)品參數(shù)的目標參數(shù)值。

7、根據(jù)本公開的另一個方面，提供了一種產(chǎn)品信息確定裝置，包括：

8、獲取模塊，被配置為獲取樣本產(chǎn)品的測試數(shù)據(jù)，其中，所述測試數(shù)據(jù)包括所述樣本產(chǎn)品的多個樣本質(zhì)量參數(shù)值、多個樣本壽命數(shù)據(jù)和產(chǎn)品參數(shù)的樣本參數(shù)值；

9、構(gòu)建模塊，被配置為基于所述測試數(shù)據(jù)，構(gòu)建質(zhì)量參數(shù)均值和所述產(chǎn)品參數(shù)之間的第一線性回歸模型的第一模型矩陣，以及，構(gòu)建壽命數(shù)據(jù)對數(shù)的預(yù)設(shè)分位數(shù)和所述產(chǎn)品參數(shù)之間的第二線性回歸模型的第二模型矩陣；

10、確定模塊，被配置為基于似不相關(guān)回歸算法處理所述第一模型矩陣和所述第二模型矩陣，得到所述第一線性回歸模型和所述第二線性回歸模型的模型回歸系數(shù)，并將所述模型回歸系數(shù)代入所述第一線性回歸模型和所述第二線性回歸模型，得到第一目標線性回歸模型和第二目標線性回歸模型；

11、優(yōu)化模塊，被配置為基于預(yù)設(shè)優(yōu)化算法在所述產(chǎn)品參數(shù)的參數(shù)值區(qū)間內(nèi)，同時優(yōu)化所述第一目標線性回歸模型和第二目標線性回歸模型，得到所述產(chǎn)品參數(shù)的目標參數(shù)值。

12、根據(jù)本公開的又一個方面，提供了一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)上述的產(chǎn)品信息確定方法。

13、根據(jù)本公開的再一個方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的產(chǎn)品信息確定方法。

14、本公開實施例提供的產(chǎn)品信息確定方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)，一方面，在獲取測試數(shù)據(jù)后，可以構(gòu)建描述質(zhì)量參數(shù)均值和壽命數(shù)據(jù)對數(shù)的預(yù)設(shè)分位數(shù)，分別和產(chǎn)品參數(shù)之間的線性回歸模型，可以消除在同一個試驗臺獲取的多個樣本質(zhì)量參數(shù)值之間的相關(guān)性，以及，消除在同一個試驗臺獲取的多個樣本壽命數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，解決非完全隨機化試驗導(dǎo)致的子抽樣問題，提升確定的產(chǎn)品信息與實際的產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化需求的匹配度；另一方面，可以在考慮質(zhì)量參數(shù)和壽命數(shù)據(jù)的相關(guān)性的情況下，估計用于確定產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù)值的第一線性回歸模型，以及，用于確定壽命數(shù)據(jù)的第二線性回歸模型的模型回歸系數(shù)，以使基于最終得到的第一目標線性回歸模型和第二目標線性回歸模型確定的產(chǎn)品信息更可靠。

15、要理解的是，前面的一般描述和下面的詳細描述兩者都是示例性的，并且意圖在于提供要求保護的技術(shù)的進一步說明。

技術(shù)特征：

1.一種產(chǎn)品信息確定方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的產(chǎn)品信息確定方法，其特征在于，所述多個樣本質(zhì)量參數(shù)值為在多個試驗臺分別獲取的多個樣本質(zhì)量參數(shù)值，所述基于所述測試數(shù)據(jù)，構(gòu)建質(zhì)量參數(shù)均值和所述產(chǎn)品參數(shù)之間的第一線性回歸模型的第一模型矩陣，包括：

3.如權(quán)利要求1所述的產(chǎn)品信息確定方法，其特征在于，所述多個樣本壽命數(shù)據(jù)包括在多個試驗臺分別獲取的多個樣本壽命數(shù)據(jù)，所述多個樣本壽命數(shù)據(jù)服從威布爾分布，基于所述測試數(shù)據(jù)，構(gòu)建壽命數(shù)據(jù)對數(shù)的預(yù)設(shè)分位數(shù)和所述產(chǎn)品參數(shù)之間的第二線性回歸模型的第二模型矩陣，包括：

4.如權(quán)利要求3所述的產(chǎn)品信息確定方法，其特征在于，所述基于在所述多個試驗臺分別獲取的所述多個樣本壽命數(shù)據(jù)，確定與每個試驗臺關(guān)聯(lián)的樣本壽命數(shù)據(jù)對數(shù)的預(yù)設(shè)分位數(shù)，包括：

5.如權(quán)利要求1所述的產(chǎn)品信息確定方法，其特征在于，所述基于似不相關(guān)回歸算法處理所述第一模型矩陣和所述第二模型矩陣，得到所述第一線性回歸模型和所述第二線性回歸模型的模型回歸系數(shù)，包括：

6.如權(quán)利要求1所述的產(chǎn)品信息確定方法，其特征在于，所述基于預(yù)設(shè)優(yōu)化算法在所述產(chǎn)品參數(shù)的參數(shù)值區(qū)間內(nèi)，同時優(yōu)化所述第一目標線性回歸模型和第二目標線性回歸模型，得到所述產(chǎn)品參數(shù)的目標參數(shù)值，包括：

7.如權(quán)利要求1所述的產(chǎn)品信息確定方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.一種產(chǎn)品信息確定裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)權(quán)利要求1至7任一所述的產(chǎn)品信息確定方法。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至7任一所述的產(chǎn)品信息確定方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開涉及產(chǎn)品設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，尤其是提供一種產(chǎn)品信息確定方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)，方法包括：獲取樣本產(chǎn)品的測試數(shù)據(jù)；基于測試數(shù)據(jù)，構(gòu)建質(zhì)量參數(shù)均值和產(chǎn)品參數(shù)之間的第一模型矩陣，以及，構(gòu)建壽命數(shù)據(jù)對數(shù)的預(yù)設(shè)分位數(shù)和產(chǎn)品參數(shù)之間的第二模型矩陣；基于似不相關(guān)回歸算法處理第一模型矩陣和第二模型矩陣，得到第一線性回歸模型和第二線性回歸模型的模型回歸系數(shù)，并將模型回歸系數(shù)代入第一線性回歸模型和第二線性回歸模型，得到第一目標線性回歸模型和第二目標線性回歸模型；基于預(yù)設(shè)優(yōu)化算法同時優(yōu)化第一目標線性回歸模型和第二目標線性回歸模型，得到產(chǎn)品參數(shù)的目標參數(shù)值。本公開可以提升確定的產(chǎn)品信息的精準度和可靠度。

技術(shù)研發(fā)人員：于爽,王志瓊,郭超,汪邦軍
受保護的技術(shù)使用者：中國航空發(fā)動機研究院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2