KR101535707B1 - 힘 시그니처를 사용하여 품질 수용 기준을 결정하기 위한 방법 - Google Patents
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Abstract
제1 및 제2 세트의 요소에서 측정된 힘 시그니처를 사용하여 품질 구용 기준을 결정하기 위한 방법이 제공된다. 제1 세트는 어떠한 품질 결함도 갖지 않으며, 제2 세트는 고의적 품질 결함을 갖는다. 시간 지점의 초기 서브세트의 선택은 두 세트 내의 힘 시그니처에 대한 힘 데이터의 통계학적 분석에 기초한다. 품질 수용 기준은 마할라노비스 거리(MD) 값을 사용하여 형성된 품질 임계치를 포함하며, MD 값은 두 세트 내의 각 요소를 위한 시간 지점의 선택된 초기 서브세트에서 힘 데이터로부터 생성된다. 결정된 품질 수용 기준의 출력은 힘 시그니처를 갖는 요소를 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 요소의 그룹과 고의적 품질 결함과 같은 품질 결함을 갖는 요소의 그룹으로 분리한다.
Description
관련 출원
본 출원은 본 발명과 동일한 양수인이 소유하고 있는 발명의 명칭이 "개별적으로 인가되는 코어 크림프 힘을 포함하는 프레스 힘을 인가하는 장치 및 방법"인 2009년 6월 3일자로 출원된 미국 특허 출원 제12/477,237호(변리사 사건 번호 DP-318380)에 관련하며, 이는 본 명세서에 그 전문이 참조로 통합되어 있다.
기술 분야
본 발명은 요소의 힘 시그니처, 특히, 두 세트의 요소 내의 요소에 기초한 품질 수용 기준, 특히, 힘 시그니처를 따른 시간 지점의 선택된 부분집합으로부터 형성된 품질 임계치를 결정하는 방법에 관한 것이며, 이는 힘 시그니처를 갖는 요소를 품질 결함을 갖는 요소의 그룹 또는 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 요소의 그룹으로 분리하기 위해 사용된다.
와이어 전도체를 단자에 크림핑하기 위해 와이어 전도체와 단자에 힘을 인가하는 것이 알려져 있다. 크림프 부분 또는 코어 크림프 부분 요소를 생성하기 위해 필요한 힘은 코어 크림프 힘이다. 코어 크림프 부분 요소를 생성하는 인가된 코어 크림프 힘은 코어 크림프 힘 시그니처를 갖는다.
크림핑 사이클 동안 코어 크림프 힘의 인가 이후에 코어 크림프 부분 요소의 품질에 대한 일관성있고 신뢰성있는 품질 판정을 이행하는 것이 바람직하다. 18 AWG보다 작은 크기의 와이어 전도체는 더 큰 크기의 와이어 전도체의 내부 전기 전도체 부분 내에 포함된 유사한 복수의 와이어 스트랜드에 비해 감소된 단면적을 갖는 와이어 전도체의 내부 전기 전도체 부분에 복수의 와이어 스트랜드를 포함한다. 18 AWG보다 작은 와이어 전도체 내의 내부 전기 전도체 부분의 감소된 단면적은 코어 크림프 부분 내의 와이어의 소실 스트랜드(missing strand)의 품질 결함을 검출하는 것이 점점 더 어려워지게 한다. 내부 전기 전도체 부분 내의 복수의 와이어 스트랜드의 소실 스트랜드는 단자에 전기 전도체 부분을 연결하는 코어 크림프 부분 요소를 생성하기 위한 준비시 내부 전기 전도체 부분을 노출시키기 위한 와이어 전도체의 와이어 박피 작업 동안 절단되는 복수의 와이어 스트랜드 중 하나 이상에 의해 유발될 수 있다. 내부 전도체 코어 내의 와이어의 소실 스트랜드는 또한 품질 결함이 와이어 전도체의 전기 전도체 부분에 고유해지는 경우를 초래할 수 있다. 복수의 와이어 스트랜드로부터 소실된 적어도 하나의 소실 와이어 스트랜드의 품질 결함을 갖는 코어 크림프 부분 요소가 검출되지 않으면, 단자에 와이어 전도체를 연결하는 코어 크림프 부분 요소가 후속하여 제품 적용에 사용되는 배선 하네스 조립체 내로 조립될 때 원치않는 부정적 하류 품질 문제를 발생시킬 수 있다.
따라서, 품질 결함을 검출하기 위해 코어 크림프 부분 요소의 개선된 품질 평가가 필요하며, 이는 코어 크림프 부분 요소를 사용하는 하류 제품 용례에서 결함이 있는 코어 크림프 부분 요소가 제조되지 않을 가능성을 증가시킨다. 코어 크림프 부분 요소 내의 품질 결함의 검출은 18 AWG보다 작은 와이어 전도체의 크기로 크림핑되는 단자에 특히 바람직하다.
단자에 와이어 전도체를 연결하는 신뢰성있는 코어 크림프 부분을 생성하는 인가된 코어 크림프 힘 시그니처의 분석은 특히, 대응 단자에 연결된 18 AWG보다 작은 크기를 갖는 작은 크기의 와이어 전도체를 위해, 코어 크림프 부분 요소 내에 포함된 소실 와이어 전도체 스트랜드의 품질 결함을 검출하기 위한 적절한 품질 지표가 되는 것으로 판명되었다. 인가된 코어 크림프 힘 시그니쳐가 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 코어 크림프 부분에 대한 품질 결함을 갖는 코어 크림프 부분 요소의 적절한 품질 지표이기 때문에, 코어 크림프 힘 시그니처의 품질을 분석하는 것이 바람직하다. 코어 크림프 부분 요소를 생성하는 인가된 코어 크림프 힘 시그니처의 분석은 또한 어떠한 품질 결함도 갖지 않을 수 있는 코어 크림프 부분 요소와 품질 결함을 가질 수 있는 코어 크림프 부분 요소의 구성의 일반적 가공 변동을 고려하는 것을 포함한다. 코어 크림프 부분 요소에 대한 품질 판정을 신뢰성있고 일관성있게 수행하는 것이 중요하다.
본 발명의 일 양태에 따라서, 요소 상에 생성된 힘 시그니처를 위한 품질 수용 기준을 결정하는 방법이 제공된다. 힘 시그니처는 제1 및 제2 세트의 요소로부터 얻어진다. 제1 세트의 요소는 어떠한 품질 결함도 갖지 않으며, 제2 세트의 요소는 고의적 품질 결함을 갖는다. 두 세트의 요소들 내의 힘 데이터는 힘 시그니처 또는 힘 시그니처 곡선을 따른 시간 범위 내의 복수의 시간 지점으로부터 시간 지점의 초기 서브세트를 선택하도록 통계학적으로 분석된다. 단일 마할라노비스 거리(MD; Mahalanobis Distance) 값은 두 세트 내의 각 요소로부터 생성되며, 마할라노비스 거리(MD) 알고리즘에 대한 입력은 시간 지점의 선택된 초기 서브세트에서 힘 시그니처로부터의 데이터이다. 초기 품질 임계치는 두 세트의 요소에 대응하는 MD 값의 분산(spread)을 평가함으로써 형성된다. 품질 수용 기준을 결정하는 출력은 힘 시그니처를 갖는 요소를 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 요소의 그룹으로 또는 고의적 품질 결함과 같은 품질 결함을 갖는 요소의 그룹으로 분리하기 위해 규정된 초기 품질 임계치를 사용하는 것이다.
본 발명의 다른 양태에 따라서, 힘 시그니처를 갖는 새롭게 제조된 코어 크림프 부분 요소에 대한 품질 판정을 수행하기 위해 코어 크림프 부분 요소를 위한 결정된 품질 수용 기준을 사용하는, 와이어 전도체를 단자에 연결하기 위한 제조 프로세스 방법이 제공된다. 수행된 품질 판정은 코어 크림프 부분 요소가 코어 크림프 부분 요소 내의 복수의 와이어 스트랜드로부터의 어떠한 소실 와이어 스트랜드를 갖는 경우의 품질이거나 코어 크림프 부분 요소가 코어 크림프 부분 요소 내의 복수의 와이어 스트랜드로부터 적어도 하나의 소실 와이어 스트랜드를 갖는 경우의 품질 결함 중 어느 하나이다.
본 발명의 또 다른양태에 따라서, 요소 상에 생성된 힘 시그니처를 위한 품질 수용 기준을 결정하기 위한 컴퓨터 판독가능 명령을 포함하는 매체가 제공된다. 결정된 품질 수용 기준의 출력은 고의적 품질 결함과 같은 품질 결함을 갖는 요소의 그룹 또는 어떠한 품질 결함을 갖지 않는 요소의 그룹으로 힘 시그니처를 갖는 요소를 분리시키기 위해 시간 지점의 선택된 초기 서브세트를 사용하여 규정된, 규정된 품질 임계치를 사용하는 것이다.
본 발명은 첨부 도면을 참조로 추가로 설명될 것이다.
도 1은 코어 크림프 힘 서명을 갖는 코어 크림프부분 요소를 생성하기 위해 코어 크림프 힘으로서 인가되는 프레스 힘의 사시도이며, 코어 크림프 부분 요소는 와이어 전도체를 단자에 연결한다.
도 2는 도 1의 코어 크림프 부분 요소를 생성하기 위해 코어 크림프 힘에 의해 인가되는 단일 코어 크림프힘 시그니처의 그래프의 도면이다.
도 3은 코어 크림프 부분 요소의 제1 및 제2 세트로부터의 품질 수용 기준을 결정하기 위한 방법 단계를 도시하는 흐름도이며, 두 세트 내의 각 요소는 본 발명에 따른 도 2의 코어 크림프 힘 시그니처와 유사한 힘 시그니처를 갖는다.
도 4는 도 2의 코어 크림프 힘 시그니처를 갖는 코어 크림프 부분 요소를 생성하는 도 1의 코어 크림프 힘으로서 개별적으로 인가되는 프레스 힘을 생성하는 프레스 장치의 단면도이며, 예시된 바와 같이, 프레스힘은 인가되지 않는다.
도 5는 도 3의 방법에 따른, 코어 크림프 부분 요소의 제1 및 제2 세트와 그세부 사항의 국소도이다.
도 6은 MD 값이 함께 혼합되어 있는 플로팅된 MD 값의 그래프의 도면이다.
도 7은 시간 지점의 최적의 하위단계를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하기 위해 도 3의 방법으로부터 추가로 규정된 최적화 작업을 수행하기 위한 방법 하위단계를 도시하는 흐름도이다.
도 8은 제2 그룹의 MD 값이 제1 그룹으로부터 분산되어 있는 플로팅된 MD 값의 그래프의 도면이다.
도 9는 도 3의 방법에 따라 힘 데이터를 통계학적으로 분석하기 위한 사전결정된 통계량을 위한 방법 하위단계를 도시하는 흐름도이다.
도 10은 도 7의 서브세트로부터 추가로 규정된 시간 지점의 최적의 서브세트의 강인한 품질을 보증하기 위한 확인 작업을 수행하기 위한 방법 하위단계를 도시하는 흐름도이다.
도 11은 도 3, 도 7 및 도 10의 방법에 따라 결정된 품질 수용 기준을 사용하는 제조 프로세스 방법의 흐름도이다.
도 1은 코어 크림프 힘 서명을 갖는 코어 크림프부분 요소를 생성하기 위해 코어 크림프 힘으로서 인가되는 프레스 힘의 사시도이며, 코어 크림프 부분 요소는 와이어 전도체를 단자에 연결한다.
도 2는 도 1의 코어 크림프 부분 요소를 생성하기 위해 코어 크림프 힘에 의해 인가되는 단일 코어 크림프힘 시그니처의 그래프의 도면이다.
도 3은 코어 크림프 부분 요소의 제1 및 제2 세트로부터의 품질 수용 기준을 결정하기 위한 방법 단계를 도시하는 흐름도이며, 두 세트 내의 각 요소는 본 발명에 따른 도 2의 코어 크림프 힘 시그니처와 유사한 힘 시그니처를 갖는다.
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도 11은 도 3, 도 7 및 도 10의 방법에 따라 결정된 품질 수용 기준을 사용하는 제조 프로세스 방법의 흐름도이다.
본 발명의 예시적 실시예에 따라서, 도 1을 참조하면, 단자(14)에 전도체(12)를 크림핑하기 위해 단자(14) 내에 배치된 와이어 전도체(12)에 프레스 힘(10)이 인가된다. 와이어 전도체(12)는 전기 전도체 부분(16)과 전기 전도체 부분(16)을 둘러싸는 절연 와이어 부분(18)을 포함한다. 프레스 힘(10)의 일부는 단자(14) 내에 배치된 와이어 전도체(12)의 전기 전도체 부분(16)에 코어 크림프 힘(20)으로서 인가됨으로서 코어 크림프 힘(20)이 인가된 이후 코어 크림프 부분 요소(22)를 생성한다. 또한, 인가된 프레스 힘(10)의 일부는 단자(14) 내에 배치된 와이어 전도체(12)의 절연 와이어 부분(18)에 절연 크림프 힘(26)으로서 인가됨으로써 절연 크림프 부분 요소(28)를 생성한다. 도 1에 예시된 바와 같이, 코어 크림프 힘(20) 및 절연 크림프 힘(26)은 코어 크림프 부분 요소(22)와 절연 크림프 부분 요소(28)가 제조되기 직전에 단자(14) 내에 배치된 전기 전도체 부분(16) 및 절연 와이어 부분(18)에 각각 인가된다. 와이어 전도체는 와이어 전도체의 크기와 일치하는 크기를 갖는 단자와 크림핑되는 것이 바람직하다. 바람직하게는, 와이어 전도체는 18 AWG보다 작은 크기를 갖는다. 18 AWG에 대한 미터법 상의 상당량은 0.8 mm2이다. 두문자 AWG는 미국 전선 규격(American Wire Gauge)을 나타내며, 와이어 게이지 크기를 명시하는 수단이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 코어 크림프 부분 요소(22)를 생성하는 코어 크림프 힘(20)은 대응 코어 크림프 힘 시그니처 곡선 또는 코어 크림프 힘 시그니처(24)를 갖는다. 도 2에 도시된 바와 같이, 코어 크림프 힘 시그니처(24)는 힘이 증가하는 코어 크림프 힘 시그니처의 부분을 예시한다. 본 기술 분야의 숙련자는 코어 크림프 힘 시그니처의 상보적 부분은 그후 증가하는 힘 부분을 뒤따르는 힘이 감소하는 코어 크림프 힘 시그니처 곡선의 부분(미도시)을 또한 포함한다는 것을 알 수 있을 것이다. 전기 전도체 부분(16)은 브레이딩된 와이어(braided wire)(도시되지 않음)로 형성될 수 있다. 브레이딩된 와이어는 복수의 개별 와이어 스트랜드(미도시)로 형성된다. 코어 크림프 부분 요소(22)는 복수의 와이어 스트랜드의 모든 와이어 스트랜드가 코어 크림프 부분 요소(22) 내에 수용될 때 수용가능한 품질을 가질 수 있다. 코어 크림프 부분 요소(22)는 복수의 와이어 스트랜드로부터의 와이어 중 적어도 하나의 소실 스트랜드가 코어 크림프 부분 요소(22) 내에서 소실되는 경우 품질 결함을 가질 수 있다. 도 1에 도시된 와이어 전도체 및 단자는 단일 코어 크림프 부분 요소 및 단일 절연 크림프 부분을 예시하지만, 본 발명은 와이어 전도체 크기 및 단자 구성 같은 인자에 의존하여 다수의 코어 크림프 부분 요소 및/또는 다수의 절연 크림프 부분 요소를 포함할 수 있는 다양한 와이어 전도체/단자 요소에 적용될 수 있다는 것을 이해하여야 한다.
인가된 코어 크림프 힘 시그니처 곡선은 코어 크림프 요소 내의 허용가능 품질 또는 품질 결함의 적절한 품질 지표이기 때문에, 코어 크림프 부분 요소를 생성하는 코어 크림프 힘 시그니처를 분석하는 것이 바람직하다.
도 3 및 도 5를 참조하면, 요소 상에 생성된 힘 시그니처를 위한 품질 허용 기준(100)을 결정하기 위한 흐름도가 도시되어 있다. 방법(100)의 일 단계(110)는 코어 크림프 부분 요소의 제1 세트(121)와 코어 크림프 부분 요소의 제2 세트(125)를 제공하는 것이다. 코어 크림프 부분 요소의 제1 세트(121)는 어떠한 품질 결함도 갖지 않고, 코어 크림프 부분 요소의 제2 세트(125)는 고의적 품질 결함을 갖는다. 제1 및 제2 세트 내의 모든 코어 크림프 부분 요소의 조성은, 단자 내에 배치된 전기 전도체 부분 사이의 대체로 동일한 위치에 동일 유형의 코어 크림프 부분 요소가 형성되는 상태로 동일 유형의 단자에 동일한 크기의 와이어 전도체 및 유형의 전기 와이어 부분이 크림핑되는 것 같이 유사한 특징을 갖는다. 제1 세트(121)는 제2 세트(125)와 동일한 수의 요소를 갖는다. 제1 세트(121)는 적어도 15개 요소를 포함하고, 제2 세트(125)는 적어도 15개 요소를 포함한다. 바람직하게는, 세트(121, 125)는 15개 요소를 포함한다. 요소의 제1 세트(121)는 기술자 또는 통계학자 같은 이 방법의 사용자에 의해 각 코어 크림프 부분 요소(22) 내에 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 것으로 확인된다. 이 방법의 사용자는 요소의 제1 세트(121)가 전기 전도체 부분(16)으로부터의 복수의 와이어 스트랜드(미도시)에서 어떠한 소실 와이어 스트랜드도 갖지 않는 것을 보증한다. 대조적으로, 요소의 제2 세트(125)는 제2 세트(125) 내의 각 요소가 결함을 갖는 것을 보증하도록 이 방법의 사용자에 의해 적용 및 확인된 고의적 품질 결함을 갖는다. 제2 세트(125) 내의 각 요소는 전기 전도체 부분(16) 내의 복수의 와이어 스트랜드(미도시)에서 적어도 하나의 소실 스트랜드를 갖는다. 두 세트(121, 125) 각각 내의 각 전기 전도체 부분(16)의 품질은 각 코어 크림프 부분 요소(22)의 제조 이전에 검사에 의해 점검될 수 있다. 예로서, 제2 세트(125)의 각 요소에 적용된 고의적 품질 결함은 제2 세트(125)의 각 와이어 전도체를 위한 전기 전도체 부분(16) 내의 복수의 와이어 스트랜드에서 하나의 와이어 스트랜드를 잘라냄으로써 형성될 수 있다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 방법(100)의 다른 단계(112)는 두 개의 세트(121, 125) 각각의 각 코어 크림프 부분 요소(22)에 인가되는 프레스 힘(10)을 생성하도록 구성된 프레스 장치(115)를 제공하는 것이다. 프레스 힘(10)의 일부는 두 세트(121, 125) 각각의 각 코어 크림프 부분 요소(22)를 위한 코어 크림프 힘 시그니처(24)를 생성하도록 코어 크림프 힘(20)으로서 별도로 인가된다. 이 목적에 유용한 한 가지 이런 프레스 장치는 본 명세서에 참조로 통합되어 있는 2009년 6월 3일자로 출원된 동시계류중인 미국 특허 출원 제12/477,237호에 설명되어 있다. 도 4에 예시된 바와 같이, 동시계류중인 미국 특허 출원 제12/477,237호로부터의 프레스 장치(115)는 단자(14) 내에 배치된 와이어 전도체(12)의 전기 전도체 부분(16)에 프레스 힘(10)을 인가하지 않는 상태로 도시되어 있다.
도 3을 참조하면, 방법(100)의 추가 단계(114)는 데이터 처리 장치(미도시)의 메모리(미도시) 내에 마할라노비스 거리(MD) 공분산 매트릭스 알고리즘(covariance matrix algorithm)을 제공하는 것이다. 데이터 처리 장치는 프레스 장치와 연계될 수 있다. 대안적으로, 데이터 처리 장치는 프레스 장치로부터 별개이면서 떨어져 있는 별개의 데이터 처리 장치일 수 있다. 데이터 처리 장치는 MD 공분산 매트릭스 알고리즘을 사용하고 MD 알고리즘형 통계학적 연산을 처리하도록 구성되는 것을 포함하는 통계 수학적 처리를 위해 구성되며, 컴퓨터나 통계 수학적 연산을 수행할 수 있는 기능을 갖는 유사 장치 내에 배치된, 프로세서, 데이터 프로세서 또는 마이크로콘트롤러를 포함할 수 있다.
도 2 내지 도 5를 참조하면, 방법(100)의 추가 단계(122)는 프레스 장치(115)에 의해 생성된 제1 및 제2 세트(121, 125) 내의 각 코어 크림프 부분 요소(22)를 위한 힘 데이터를 갖는 힘 시그니처(24)를 측정하는 것이다. 각 힘 시그니처(24)는 시간 범위(126)에 걸쳐 복수의 시간 지점(124)에서 측정된다. 두 세트(121, 125) 내의 각 요소 상의 힘 시그니처(24)의 측정은 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처(134, 136)를 생성한다. 제1 세트(121) 내의 요소로부터의 힘 시그니처는 제1 계열의 힘 시그니처(134)를 생성한다. 제2 세트(125) 내의 요소로부터의 힘 시그니처는 제2 계열의 힘 시그니처(136)를 생성한다. 시간 범위(126)는 일반적으로 코어 크림프 부분 요소를 형성하기 위해 힘 시그니처가 발생되는 기시간 기간으로서 규정된다. 바람직하게는, 힘 범위는 도 2에 예시된 바와 같이 힘이 증가하는 힘 시그니처 곡선의 부분을 따른다. 힘 시그니처 곡선의 증가 부분은 실질적으로 코어 크림프 부분 요소를 형성한다. 복수의 시간 지점(124)은 시간 범위(126)에 걸친 복수의 시간 지점(124)의 각 시간 지점 사이의 일정한 시간 간격의 측정을 포함한다. 범위(126)에 걸친 각 시간 지점 사이의 시간 간격은 통상적으로 코어 크림프 부분 요소를 생성하는 힘 시그니처 곡선을 측정하는 소프트웨어 및 프레스 장치의 동작의 함수이다. 코어 크림프 힘 부분 요소를 측정하는 소프트웨어는 통상적으로 일정한 시간 간격으로 힘 데이터를 측정한다. 대안적으로, 힘 시그니처의 측정은 시간 범위 내에서 비일정 시간 간격으로 이루어진다. 예로서, 코어 크림프 부분 요소를 생성하는 힘 시그니처 곡선을 위한 하나의 시간 범위는 100 밀리초 이내에서 이루어질 수 있으며, 복수의 지점 내의 각 지점 사이의 일정한 시간 간격은 약 0.5 밀리초이다. 따라서, 15개 코어 크림프 부분 요소가 제1 세트(121)를 위해 제공 및 구성되고, 15개 코어 크림프 부분이 제2 세트(125)를 위해 제공 및 구성된다. 15개 측정된 코어 크림프 힘 시그니처 곡선이 제1 세트(121)를 위해 수집되고, 15개 측정 코어 크림프 힘 시그니처 곡선이 제2 세트(125)를 위해 수집된다. 제1 세트(121) 내의 코어 크림프 부분 요소로부터의 15개 측정된 힘 시그니처 곡선은 제1 계열의 측정된 힘 시그니처 곡선(134)을 형성한다. 제2 세트(125) 내의 코어 크림프 부분 요소로부터의 15개 측정된 힘 시그니처 곡선은 제2 계열의 측정된 힘 시그니처 곡선(136)을 형성한다.
도 3 및 도 5를 참조하면, 방법(100)의 또 다른 단계(138)는 시간 범위(126)에 걸친 복수의 시간 지점(124) 내의 각 지점에서 각각의 제1 및 제2 계열(134, 136) 내의 측정된 힘 시그니처 상의 힘 데이터에 대해 사전결정된 통계(미도시)를 형성하기 위하여, 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처(134, 136)를 통계학적으로 분석하는 것이다.
방법(100) 내의 다른 단계(140)는 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처(134, 136)를 통계학적으로 분석하는 단계에 기초하여 복수의 시간 지점(124)으로부터 시간 지점(142)의 초기 서브세트를 선택하는 것을 포함한다. 시간 지점(142)의 선택된 초기 서브세트는 시간 범위(126)에 걸친 복수의 시간 지점(124) 내의 각 시간 지점에서 제1 및 제2 세트(121, 125) 내의 각 요소를 위한 힘 시그니처 곡선에 대한 사용자에 의한 통계학적 힘 데이터의 평가에 기초한다. 시간 범위(126) 내의 복수의 시간 지점(124)에 걸쳐 힘 시그니처를 적절히 나타내기 위해 시간 지점(142)의 초기 서브세트가 서로 충분히 분리되는 것을 보장하도록 시간 지점(142)의 선택된 초기 서브세트가 선택된다. 바람직하게는, 복수의 시간 지점(124) 내의 두 개의 연속적 시간 지점은 시간 지점(142)의 초기 서브세트 내에 나타나도록 선택되지 않는다. 복수의 시간 지점 내의 두 개의 연속적 시간 지점은 연속적으로 측정되는 힘 데이터의 측정시 발생할 수 있는 바람직하지 못한 데이터 노이즈를 가질 수 있다. 따라서, 지점의 초기 서브세트를 위해 선택된 시간 지점은 이 가능한 바람직하지 못한 노이즈 측정을 피하기 위해 시간 범위 내의 복수의 시간 지점(124) 내에서 충분히 떨어져 있을 필요가 있다. 시간 지점(142)의 초기 서브세트는 또한 방법(100) 내의 평가 단계(146)를 위한 MD 값 그룹을 위한 데이터의 바람직한 분산을 제공하도록 효과적으로 선택된다. 사전결정된 통계는 시간 지점(142)의 초기 서브세트의 선택시 효과적이며, 그 이유는 통계 기술 숙련자에 의한 시간 범위(126) 내의 복수의 시간 지점(124)에 걸친 힘 데이터의 통계학적 분석이 시간 지점(142)의 초기 서브세트의 선택을 용이하게 하는 별개의 데이터 그룹으로의 힘 데이터의 분류를 가능하게 하기 때문이다. 시간 지점(142)의 초기 서브세트는 통계학 기술의 숙련자에게 사전결정된 통계가 제1 그룹의 힘 시그니처(134)의 힘 데이터와 제2 그룹의 힘 시그니처(136)의 힘 데이터 사이에 분리가 존재한다는 것을 나타내는 경우에 추출된다. 시간 지점(142)의 초기 서브세트는 또한 시간 지점의 최적의 서브세트를 형성하기 위한 최적화 작업(200)을 제공하기 위해 초기 최적화 척도값(미도시)이 실현되는 것을 보증하도록 효과적으로 선택된다.
도 3 및 도 6을 참조하면, 방법(100)의 다른 단계(144)는 각각 MD 알고리즘(미도시)으로 제1 및 제2 세트(121, 125) 내의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD)를 생성하는 것을 포함한다. 시간 지점(142)의 선택된 초기 서브세트에서 제1 및 제2 세트(121, 125) 내의 각 요소와 연계된 힘 데이터는 MD 알고리즘에 입력된다. 제1 세트(121) 내의 요소를 위해 생성된 MD 알고리즘으로부터 출력된 MD 값은 제1 MD 값 그룹(148)을 형성하고, 제2 세트(125) 내의 요소를 위해 생성된 MD 값은 제2 MD 값 그룹(150)을 형성한다. MD 알고리즘은 통계 처리 제어 산업에서 종종 사용되는 구성된 기준 공분산 매트리스를 사용한다. 본 기술 분야에서 이해되는 바와 같이, MD 알고리즘을 구성하기 위해 사용되는 힘 데이터는 고의적 품질 결함을 갖는 코어 크림프 부분 요소 또는 알려진 "결함 부분"의 기준 그룹 및 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 신뢰성 있는 코어 크림프 부분 요소 또는 알려진 "양호 부분"의 기준 그룹에 기초한다. MD 알고리즘은 최초에 변수로서 시간 지점의 초기 서브세트를 사용하여 기준 MD 공분산 매트릭스를 생성함으로써 구성 또는 설정된다. MD 알고리즘을 위한 변수를 규정할 필요성은 통계 기술에서 알려져 있다. 그후, MD 공분산 매트릭스가 사용되어 시간 지점의 선택된 초기 서브세트에서의 힘 데이터에 대한 제1 세트("양호 부분") 및 제2 세트("결함 부분")의 각 코어크림프 부분 요소를 위해 방법(100)의 단계(144)에서 MD 값을 계산한다.
도 3및 도 6을 참조하면, 방법(100)의 다른 단계(146)는 이 방법의 사용자에 의해 제2 MD 값 그룹(150)의 데이터의 제2 분산에 대하여 제1 MD 값 그룹(148)의 데이터의 제1 분산을 평가하는 것이다. 제1 MD 값 그룹(148) 및 제2 MD 값 그룹(150)은 대응 초기 최적화 척도값(미도시)을 갖는 초기 품질 척도 MD 계열 그룹(152)을 형성한다. 최적화 척도값은 제1 및 제2 MD 값 그룹 사이의 MD 값에 얼마나 많은 분리가 존재하는지의 척도이다. 예로서, 최적화 척도값은 두 개의 MD 값 그룹의 MD 값의 풀링된(pooled) 표준 편차에 대한 두 개의 MD 값 그룹의 MD 값의 평균의 차이의 비율값일 수 있다. 증가하는 비율값은 두 개의 MD 값 그룹 사이에 더 많은 구별 또는 분리가 존재한다는 지표를 제공한다. 이는 그 MD 값에 기초한 오분류 코어 크림프 부분 요소의 가능성이 작은 두 개의 MD 값 그룹을 명확히 나누는 품질 임계치의 결정을 가능하게 한다. 초기 최적화 척도 값은 초기 품질 MD 값 그룹을 사용하여 최적화 척도값을 형성하기 위한 개시점을 제공한다. 본 발명은 최적화 척도값의 규정시 단지 이 비율 접근법에 한정되지 않으며, 제2 계열의 힘 곡선으로부터 제1 계열의 힘 곡선으로부터의 힘 데이터의 분리를 정량화하거나 제1 및 제2 MD 값 그룹 사이의 MD 값의 분리를 측정 또는 정량화하는 임의의 적절한 접근법을 포함한다. 예로서, 최적화 척도값을 규정하기 위한 다른 접근법은 두 개의 MD 값 그룹의 MD 값의 풀링된 표준 편차에 대해 두 개의 MD 값 그룹의 MD 값의 중앙값의 차이의 비율값을 규정하는 것일 수 있다. 또 다른 대안으로, 두 그룹의 범위가 표준 편차 대신 사용될 수 있다. 또 다른 대안으로, 투키(Tukey)의 종점 계수치 방법이 또한 두 개의 MD 값 그룹 사이의 분리에 대한 관련 정보를 제공할 수 있다.
방법(100)의 또 다른 단계(154)는 시간 지점(142)의 선택된 서브세트에서 초기 품질 척도 MD 계열 그룹(152)을 사용하여 품질 수용 기준이 되는 초기 품질 임계치를 결정하는 것이다. 품질 수용 기준을 결정하는 출력은 제2 세트(136) 내의 요소의 고의적 품질 결함과 같은 품질 결함을 갖는 요소의 그룹 또는 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 요소의 그룹 중 어느 하나로 상기 힘 시그니처를 갖는 요소를 분리하기 위해 규정된 품질 임계치를 사용한다.
도 6 및 도 8을 참조하면, 초기 품질 척도의 규정은 제1 MD 계열 그룹과 제2 MD 계열 그룹 사이의 힘 데이터의 분리 대 제1 MD 계열 그룹 내의 힘 데이터와 제2 MD 계열 그룹 내의 힘 데이터의 분산의 비교의 함수이다. 사용자는 초기 품질 임계치를 규정하기 위해 개시점으로서 고의적 품질 결함을 갖는 제2 MD 값 그룹(150)에 대하여 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 제1 MD 값 그룹(148)의 데이터의 분산을 평가한다.
도 6을 참조하면, 제1 MD 값 그룹의 데이터는 제2 MD 값 그룹의 데이터와 함께 그래프화된다. 제1 MD 값 그룹의 데이터는 제2 MD 값 그룹의 데이터와 혼합된다(152). MD 값 그룹 데이터가 함께 분포되기 때문에, 특정 요소의 MD 값이 제1 그룹(148) 또는 제2 그룹(150) 중 어디에 속하는지를 결정하는 것이 어렵다. 대조적으로, 도 8을 참조하면, MD 값 그룹의 값은 제1 그룹(250)과 제2 그룹(260) 사이의 명백한 분리가 이루어지는 상태로 별개의 클러스터로 분리되는 것이 바람직하다. 시간 지점의 초기 서브세트는 도 6의 그래프 또는 도 8의 그래프나 도 6과 도 8의 그래프 사이에 있는 다른 그래픽적 표현을 생성할 수 있는, MD 값 그룹(148, 150)의 그래프화를 가능하게 한다.
시간 지점의 선택된 서브세트가 도 6의 혼합 데이터(152)를 생성하는 경우, 제1 또는 초기 품질 임계치는 제1 그룹(148) 및 제2 그룹(150)의 혼합된 MD 값 데이터 내의 위치 또는 일부 지점에서 선택될 수 있다. 동일한 또는 혼합된 MD 값 데이터 내의 선택된 초기 품질 임계치 값의 좌측에 위치된 MD 값은 제1 그룹(148)으로부터 오는 것으로 추정 또는 판정된다. 우측에 위치된 또는 선택된 초기 품질 임계치보다 큰 MD 값 데이터는 제2 그룹(150)으로부터 오는 것으로 추정 또는 판정된다.
제1 및 제2 그룹(148, 150)을 포함하는 초기 품질 척도 MD 계열 그룹(152)의 MD 값이 선택된 품질 임계치에 무관하게 일반적으로 분리되지 않기 때문에, 제2 그룹(150)으로부터의 코어 크림프 부분 요소가 선택된 품질 임계치의 좌측에 MD 값을 갖고, 제1 그룹(148)으로부터 오는 것으로 판정되는 것이 가능하다. 또한, 제1 그룹(148)으로부터의 코어 크림프 부분 요소에 대하여, 선택된 품질 임계치의 우측의 MD 값을 가지며, 따라서, 제2 그룹(150)으로부터 오는 것으로 판정되는 것이 가능하다. 따라서, 도 6에 예시된 그래프화된 MD 값 시나리오를 갖는 그 MD 값에 기초한 요소를 잘못 특성화할 높은 가능성이 존재한다. 품질 임계치 값을 추출하는 것은 요소가 실제로 제2 그룹 내에 존재할 때 제1 그룹 내에 요소가 존재하는 것으로 판정할 위험 및 그 반대의 사이의 균형이다. 품질 임계치 값이 클러스터의 중앙 부분의 좌측에 있는 것으로 선택될 때, 품질 임계치 값은 제2 그룹(150) 내에 배치되는 더 많은 요소를 선택된 임계치의 우측에 반영한다. 이 판정은 통계 기술에서 알려진 바와 같이 오류 경보 또는 유형 1 에러의 가능성을 증가시킨다. 유형 1 에러에서, 더 많은 요소가 제2 그룹(150) 내에 존재하는 것으로 판정될 수 있으며, 이 경우, 더욱 수용가능한 품질 요소가 그들이 그렇지 않음에도 결함이 있는 것으로 판정된다.
대조적으로, 품질 임계치 값이 클러스터의 중앙 부분의 우측에 있는 것으로 선택되는 경우, 품질 임계치 값은 제1 그룹(148) 내에 존재하는 더 많은 크림프 부분 요소를 선택된 품질 임계치의 좌측에 반영한다. 이는 통계 기술에서 유형 2 에러라 알려진, 소실 또는 오류 네거티브로서 알려져 있다. 유형 2 에러에서, 더 많은 코어 크림프 부분 요소가 제1 그룹(148) 내에 존재하는 것으로 판정되며, 이 경우, 결함 요소는 그들이 그렇지 않음에도 수용가능한 품질이 되는 것으로 판정될 수 있다.
시간 지점의 선택된 서브세트로부터의 힘 시그니처 데이터가 도 8에 예시된 바와 같이 MD 값 데이터(240)의 그룹화를 제공하는 경우, 초기 품질 임계치를 선택하는 것은 제2 그룹(260)의 MD 값 데이터로부터 제1 그룹(250)의 MD 값 데이터의 분리에 기인하여 도 6의 그래프에 대한 것 보다 덜 열악하다. 제1 그룹(250)의 MD 값 그룹은 별개의 클러스터이며, 제2 그룹(260)의 MD 값 그룹은 별개의 클러스터이다. 제1 그룹(250)의 클러스터는 제2 그룹(260)의 클러스터로부터 분리된다. 도 8의 그래프의 좌측 부분 상의 곡선은 제2 그룹(260)으로부터 포함된 어떠한 MD 값도 없는, 별개의 클러스터 내에 존재하는 제1 그룹(250)의 MD 값을 예시한다. 도 8의 그래프의 우측 부분 상의 곡선은 제1 그룹(250)으로부터의 어떠한 MD 값도 갖지 않는, 별개의 클러스터 내에 존재하는 제2 그룹(260) 내의 MD 값을 예시한다. 제1 그룹(250)과 제2 그룹(260)의 모든 MD 값이 잘못된 그룹에 존재하는 MD 값의 오분류 없이 선택된 품질 임계치의 좌측 및 우측에 있도록 제1 그룹(250)의 클러스터와 제2 그룹(260)의 클러스터 사이에서 선택될 수 있다. 따라서, 도 8의 별개의 클러스터 시나리오로 선택된 품질 임계치는 잘못된 MD 값 그룹으로 요소를 분류하는 위험이 매우 적다.
MD 값 시나리오가 도 6에 있든 도 8에 있든, 또는 도 6과 도 8의 MD 값 시나리오 사이의 소정 위치에 있든, 초기 품질 임계치의 선택시, 통계학적 기술에 공지된 바와 같이, 음향 공학 판정이 사용될 수 있다. 특히, 도 6의 MD 값 시나리오에서, 코어 크림프 부분 요소가 그들이 그렇지 않음에도 잘못된 MD 값 그룹 내에 존재하는 것으로 충분히 오판하지 않도록 품질 임계치가 선택되게 음향 공학 판정이 바람직하다. 대안적으로, 공지된 최적 정합 통계학적 모델은 본 명세서에서 전술한 바와 같이, 유형 1 및 유형 2 위험 사이의 최상의 균형을 제공하는 품질 임계치 값을 수학적으로 선택하도록 MD 값 그룹을 평가하기 위해 사용될 수 있다.
방법(100)이 복수의 와이어 스트랜드를 갖는 내부 전기 전도체 부분을 구비한 복수의 와이어 크기를 위해 사용될 수 있지만, 방법(100)은 와이어 전도체가 유사한 크기를 갖는 연계된 단자에 크림핑되는 18 AWG보다 작은 바람직한 크기를 갖는 것이 매우 바람직하다. 더 더욱 바람직하게는, 방법(100)은 복수의 와이어 스트랜드를 갖는 전기 전도체 부분을 구비한 22 AWG 미만의 복수의 와이어 전도체 크기를 위해 사용될 수 있다.
초기 품질 임계치 MD 계열 그룹은 방법(100)의 초기 품질 임계치를 규정하는 것을 돕는다. 제2 세트의 코어 크림프 부분 요소(125)에 규정된 고의적 품질 결함과 같은 품질 결함을 갖는 코어 크림프 부분 요소에 대해 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 코어 크림프 부분 요소를 더 양호하게 구별할 수 있는 품질 수용 기준을 제공하는 시간 지점의 최적의 서브세트에서 최적의 품질 임계치를 규정하는 것이 바람직하다.
도 2 및 도 7을 참조하면, 최적화 작업(200)을 수행하기 위한 흐름도가 제공되어 있으며, 이는 시간 지점의 최적 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하기 위한 하위단계를 갖는다. 최적화 작업의 목적은 신뢰성있는 시간의 양 이내에 최적의 시간의 서브세트를 획득하는 것이다. 최적화 척도값은 결국 증가를 중단할 때까지 시간 지점의 후속 선택과 함께 점증적으로 커지는 값이다. 최적의 최적화 척도값은 더 이상 증가하지 않는 값이 되는 것으로 고려된다. 최적의 최적화 척도값은 대응 최적 품질 임계치값이 요소를 부적절하게 분류할 위험이 낮은 상태로, 제2 세트에 속하는 요소로부터 제1 세트에 속하는 요소를 정확하게 구별할 수 있는 것을 보증한다.
흐름도(200)의 하나의 하위단계(210)는 시간 범위(126)에 걸친 복수의 시간 지점(124)으로부터 시간 지점(미도시)의 적어도 하나의 후속 서브세트를 임의적으로 선택하는 것이다. 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트는 데이터 처리 장치에 의해 시간 범위 내의 시간 지점을 임의적으로 선택하기 위해 공지된 난수 생성기 알고리즘을 사용하여 선택될 수 있다. 대안적으로, 발견적 수치 선택이 난수 생성과 연계하여 사용될 수 있다. 예로서, 본 기술 분야에 공지된 바와 같이 시뮬레이팅된 어닐링이 시간 지점의 적어도 하나의 서브세트를 임의적으로 생성하기 위해 사용될 수 있다. MD 알고리즘이 변수로서 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트를 사용하여 기준 MD 공분산 매트릭스를 생성함으로써 구성 또는 설정된다. 이는 최적화 작업을 위해 생성된 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트 각각을 위해 필요하다. MD 알고리즘을 위한 변수를 형성하는 것에 대한 필요성은 통계학 기술에서 알려져있다.
흐름도(200) 내의 다른 하위단계(212)는 제1 및 제2 세트(121, 125) 각각의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 것이다. 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트에 대응하는 제1 및 제2 세트(121, 125)의 각 요소와 연계된 힘 데이터가 MD 알고리즘에 입력된다. MD 알고리즘의 출력은 적어도 하나의 후속 제2 MD 값 그룹(260)을 형성하는 제2 세트의 요소를 위해 생성된 MD 값과 적어도 하나의 후속 제1 MD 값 그룹(250)을 형성하는 제1 세트의 요소를 위한 MD 값을 생성한다. MD 알고리즘은 본 명세서에 전술한 방법(100)과 유사한 방식으로 사용되지만, 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트와 연계된 힘 데이터를 갖는다. MD 알고리즘에 사용되는 기준 MD 공분산 매트릭스는 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트에 의해 설정된다.
흐름도(200)의 다른 하위단계(214)는 사용자에 의해 적어도 하나의 후속 제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대해 적어도 하나의 후속 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 것이다. 적어도 하나의 후속 제1 및 제2 MD 값 그룹(250, 260)은 대응하는 적어도 하나의 후속 최적화 척도값으로 적어도 하나의 후속 품질 척도 MD 계열 그룹(240)을 형성한다. 값 그룹의 평가는 본 명세서에서 전술된 방법(100)에 설명된 바와 같은 도 6 및 도 8의 그래프에 적용된 설명과 유사하다. 최적화 작업이 수행될 때, 적어도 하나의 후속 MD 값 그룹의 데이터의 분산은 도 6에 예시된 그래프보다 도 8에 예시된 그래프와 더욱 유사하게 나타나는 경우가 많을 수 있다. 그러나, 적어도 하나의 후속 MD 값 그룹은 도 6에 예시된 바와 같은 그래프와 유사하게 나타날 수 있다.
흐름도(200)의 다른 하위단계(216)는 시간 지점의 초기 서브세트 또는 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트 중 어느 하나가 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트에서 최적인 것을 보증하기 위해 최적 최적화 척도값을 결정하기 위해 최적화 작업으로 생성된 임의의 이전 최적화 척도값 및 초기 최적화 척도값과 적어도 하나의 후속 최적화 척도값을 초기 최적화 척도값을 비교하는 것이다. "보증"은 실제 의미로, 신뢰성있는 시간의 양의 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트에서 수용가능한 최적치를 발견하는 것을 의미한다. 수학적 최적화의 기술의 숙련자는 시도될 수 있는 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트의 총 가능 횟수가 매우 큰 경우, 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트를 발견하는 방식이 존재하지 않을 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 예로서, 한가지 계산은 시도를 위한 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트에서 가능한 양이 1015 가능성 정도라는 것을 나타낸다.
최적화 척도 값은 본 명세서에 전술된 바와 같이 비율에 의해 결정될 수 있다. 최적화 작업을 사용하여, 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트는 본 명세서에서 전술된 바와 같은 증가된 비율 값으로 표현되는 바와 같은 적어도 하나의 후속 최적화 척도값이 시간 지점의 서브세트에 형성된 MD 값 그룹에 걸친 증가된 분리 또는 최적화 작업으로 얻어진 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트를 사용하여, 이전의 적어도 하나의 후속 MD 값 그룹보다 적어도 하나의 후속 MD 값 그룹 사이에 더 큰 분리를 나타내는 경우, 시간 지점의 초기 서브세트 또는 시간 지점의 다른 적어도 하나의 후속 서브세트보다 더 최적인 것으로 고려될 수 있다. 최적화 작업(200)은 최적의 최적화 척도값에 대응하는 시간 지점의 최적의 서브세트가 형성될 때까지 필요에 따라 사용될 수 있다.
흐름도(200)의 추가적 하위단계(218)는 시간 지점의 상기 대응하는 적어도 하나의 후속 서브세트에서 적어도 하나의 후속 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 적어도 하나의 후속 품질 임계치를 형성하는 것이다. 적어도 하나의 후속 품질 임계치는 본 명세서에서 전술된 도 6 및 도 8에 적용되는 바와 같이 방법(100)에서 설명된 바와 같이 규정될 수 있다.
흐름도(200)의 또 다른 단계(220)에서는 최적의 최적화 척도값에 대응하는 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 훔질 임계치를 결정하는 것이다. 최적의 품질 임계치 및 시간 지점의 최적의 서브세트는 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트를 사용하는 적어도 하나의 후속 품질 임계치 또는 시간 지점의 초기 서브세트를 사용하는 초기 품질 임계치이다. 최적의 최적화 척도값에 대응하는 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 위한 선택은 MD 그룹의 데이터의 분산에 기초하며, MD 그룹은 종종 도 8에 예시된 바와 같을 수 있다.
도 9를 참조하면, 힘 시그니처 곡선의 제1 및 제2 계열에 대한 규정된 사전결정된 통계를 사용한 통계학적 분석은 흐름도(300)에 포함된 하위단계에 도시되어 있다.
흐름도(300)의 하나의 하위단계(302)는 데이터 처리 장치에 의한 제1 계열의 힘 시그니처 곡선을 위한 제1 표준 편차와 제1 평균 힘을 시간 범위에 걸친 복수의 시간 지점의 각 시간 지점을 결정하는 것이다.
흐름도(300)의 다른 하위단계(304)는 데이터 처리 장치에 의한 제2 계열의 힘 시그니처 곡선을 위한 제2 표준 편차와 제2 평균 힘을 시간 범위에서 각 시간 지점에서 결정하는 것이다.
흐름도(300)의 다른 하위단계(306)는 데이터 처리 장치에 의해 힘 평균 차이 값을 시간에 걸친 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 결정하는 것이다. 힘 평균 차이 값은 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 제2 평균 힘과 제1 평균 힘 사이의 차이이다.
흐름도(300)의 다른 하위단계(308)는 (i) 힘 평균 차이 값, (ii) 제1 표준 편차 및 (iii) 시간 범위에 걸친 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처 곡선 각각을 위한 제2 표준 편차 중 적어도 하나를 사용자에 의해 평가하는 것이다.
방법(300)은 본 명세서에서 전술된 바와 같이 초기 최적화 척도값을 위한 큰 값을 갖는 비율을 제공하는 각각의 시간 지점 각각에서 두 세트의 요소(121, 125)의 표준 편차와 평균의 차이에 기초한 시간 지점(142)의 초기 서브세트의 더욱 적절하고 정당한 선택을 가능하게 한다. 두 세트의 요소에 대한 표준 편차와 평균의 차이를 사용하는 것은 힘 데이터가 MD 값으로 변환될 때 고의적 품질 결함을 갖는 제2 세트의 요소(125)로부터 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 제1 세트의 요소(121)를 힘 시그니처가 얼마나 양호하게 구별할 수 있는지에 대한 이해를 제공한다. 제1 계열의 힘 곡선과 제2 계열의 힘 곡선 사이의 표준 편차 및/또는 힘 평균 차이 값의 가장 큰 차이는 시간 지점의 초기 서브세트의 시간 지점 중 하나의 선택을 위한 개시점을 나타낸다. 시간 지점의 초기 서브세트의 다른 시간 지점의 선택은 힘 평균 차이 값의 다른 연속적으로 더 작은 차이를 관찰하는 것에 기초할 수 있다. 시간 지점의 서브세트의 각 시간 지점은 초기 품질 임계치의 규정에 부정적인 영향을 주는 시간 지점의 선택에 대한 부정적 영향으로부터 데이터 노이즈를 방지하도록 다른 선택된 시간 지점으로부터 충분히 유의미하게 이격될 필요가 있다.
도 10을 참조하면, 확인 작업(400)은 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치가 통계학적으로 강인한 품질을 갖는 것을 보증하기 위해 사용된다. 확인 작업의 목적은 확인 작업에 의해 생성된 바와 같은 임의적 증분 양 만큼 시간 지점의 각각의 최적의 서브세트가 이탈되는 경우 크게 변하지 않는 최적화 척도값을 최적화 작업으로부터의 시간 지점의 최적 서브세트가 갖게되는 것을 보증하는 것이다. 따라서, 확인 작업의 목적은 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트가 최적의 최적화 척도값 또는 시간 지점의 다른 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트와 유사한 적어도 하나의 추가적 최적화 척도값을 갖도록 시간 지점의 최적의 서브세트에 인접한 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 선택하는 것이다. 확인 작업이 시간 지점의 최적의 서브세트가 강인하지 않은 것으로 결정하는 경우, 최적화 작업은 시간 지점의 새로운 최적의 서브세트에서 새로운 최적의 품질 임계치를 규정하기 위해 재작업되고, 시간 지점의 새로운 최적의 서브세트에서 새로운 최적의 품질 임계치가 확인 작업에 의해 재확인될 수 있다.
흐름도(400)의 하나의 하위단계(404)는 사전결정된 최대 시간 증분 값 범위(미도시) 내의 임의적 증분 양(미도시)에 의한 시간 지점의 최적의 적어도 하나의 후속 서브세트 또는 시간 지점의 대응하는 서브세트 중 하나에서 적어도 하나의 시간 지점의 값을 변경함으로써 선택되는 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트와 시간 지점(미도시)의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 선택하는 것이다. 두 세트의 힘 시그니처의 힘 데이터는 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트와 대응한다. 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트는 시간 지점(미도시)의 최적의 서브세트와 시간 지점(미도시)의 적어도 하나의 후속 서브세트와 시간 지점(142)의 초기 서브세트로서 복수의 시간 지점으로부터의 동일 수의 시간 지점을 포함한다.
방법(400)의 다른 하위단계(408)는 제1 및 제2 세트(121, 125) 각각의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 것이다. 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트에서 제1 및 제2 세트(121, 125)의 각 요소와 연계된 힘 데이터는 MD 알고리즘에 입력되고, MD 알고리즘의 출력은 적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹을 형성하는 제2 세트의 요소를 위해 생성된 MD 값 및 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹을 형성하는 제1 세트의 요소를 위해 생성된 MD 값이다. MD 알고리즘은 전술된 방법(100)과 유사한 방식으로 사용되지만, 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트와 연계된 힘 데이터를 갖는다. MD 알고리즘은 변수로서 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 사용하는 기준 MD 공분산 매트릭스를 생성함으로써 구성 또는 설정된다. 이는 확인 작업을 위해 생성된 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트 각각을 위해 필요하다. MD 알고리즘을 위한 변수를 형성하기 위한 필요성은 통계 기술에서 알려져 있다.
방법(400)의 다른 단계(412)는 대응하는 적어도 하나의 추가적 임의적 치적화 척도값을 갖는 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 척도 MD 계열 값을 형성하는 저어도 하나의 추가적 임의적 제1 및 제2 MD 값 그룹과 적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 계열 그룹을 생성하기 위해 사용자에 의해 적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대하여 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 것이다. 데이터의 분산은 본 명세서에 전술된 도 6 및 도 8의 그래프의 방법(100)에서 사용되는 것과 유사한 방식으로 평가된다.
방법(400)의 다른 단계(414)는 시간 지점의 상기 대응하는 적어도 하나의 후속 서브세트에서 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치를 형성하는 것이다.
방법(400)의 다른 단계(416)는 시간 지점의 최적의 서브세트가 통계학적으로 강인한 또는 통계학적으로 강인하지 않은 것을 보증하도록 확인 작업으로 생성된 임의의 이전 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값 및 최적의 최적화 척도값과 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값을 비교하는 것이다. 확인 작업으로 생성된 모든 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값 및 최적의 최적화 척도값의 조합의 최대 및 최소값이 서로의 사전결정된 양 이내에 있는 경우 시간 지점의 최적의 서브세트는 통계학적으로 강인하다. 확인 작업으로 생성된 모든 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값과 최적의 최적화 척도값의 조합의 최대 및 최소값이 서로의 사전결정된 양 이내에 있지 않은 경우, 시간 지점의 최적의 서브세트는 통계학적으로 강인하지 않다.
방법(400)의 다른 단계(418)는 통계학적으로 강인한 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하는 것이다. 최적의 품질 임계치 및 시간 지점의 최적의 서브세트는 시간 지점의 서브세트가 통계학적으로 강인한 경우 시간 지점의 최적의 서브세트에서 최적의 품질 임계치이거나, 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트가 통계학적으로 강인한 경우 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 사용한 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치 중 하나이다. 시간 지점의 최적의 서브세트 및 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트가 통계학적으로 강인하지 않은 경우, 최적화를 되돌리고, 확인 작업으로 최적화 작업을 재확인한다.
확인 작업은 통계학적으로 강인한 시간 지점의 최적의 서브세트에서 형성된 최적의 품질 임계치를 획득하기 위해 필요한 바 만큼 많이 사용될 수 있다. 사전결정된 양은 바람직하게는 최대값과 최소값 사이의 백분율로서 측정된다. 바람직하게는 최대값과 최소값 사이의 사전결정된 양은 통계학적으로 강인한 것으로 간주되는 시간 지점을 위해 5% 이하일 수 있다. 사전결정된 양은 주어진 코어 크림프 부분 요소를 위한 프레스 장치에 의해 생성된 힘 시그니처를 구성하는 방식의 척도를 제공하며, 와이어 전도체의 크기, 단자 및 프레스 설정 등을 포함하는 특정 프레스 장치 설정을 위해 형성되는 변동에 의존한다. 대안적으로, 사전결정된 양은 표준 편차, 범위, 변동 또는 힘 데이터의 다른 통계학적 척도를 사용하여 측정될 수 있다.
시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트가 임의적 증분 양만큼 변경 또는 이탈될 때 최적화 척도값이 뚜렷하게 변하지 않는 경우 통계학적 강인성이 규정된다. 임의적 증분 양(미도시)은 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트 또는 시간 지점의 서브세트 중 어느 하나에서 특정 시간 지점 초과 또는 미만의 1-3 시간 지점 증분이 되도록 사전결정된 최대 시간 증분 값 범위 이내로 규정될 수 있다.
시간 지점의 초기 서브세트를 포함하는 시간 지점의 서브세트, 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트, 시간 지점의 최적의 서브세트, 시간 지점의 저겅도 하나의 추가적 임의적 서브세트 중 임의의 것 각각은 복수의 시간 지점으로부터 선택된 동일한 수의 시간 지점을 포함한다. 시간 지점의 초기 서브세트는 힘 시그니처 곡선(24)을 정확하게 묘사하기 위해 바람직하게는 적어도 10개 선택된 시간 지점을 포함한다. 대안적으로, 시간 지점의 각각의 서브세트 각각은 동일한 수의 시간 지점을 포함할 수 있지만, 적어도 10과는 다르다. 또 다른 대안으로서, 시간 지점의 각각의 서브세트 각각은 서로 다른 수의 시간 지점을 가질 수 있다.
본 발명의 또 다른 예시적 실시예에서, 도 11을 참조하면, 와이어 전도체(12)를 단자(14)에 연결하기 위한 제조 프로세스 방법(500)이 제공되어 있다.
방법(500)의 일 단계(501)는 코어 크림프 부분 요소(22) 상의 코어 크림프 힘 시그니처(24)를 위한 품질 수용 기준을 결정하는 것이다. 품질 수용 기준은 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 프로세스 품질 임계치를 포함한다. 시간 지점의 최적의 프로세스를 사용하여 형성된 최적의 프로세스 품질 임계치는 제1 또는 제2 또는 제3 품질 임계치를 포함할 수 있다. 제1 품질 임계치는 시간 지점(142)의 선택된 초기 서브세트를 사용하여 형성된다. 제2 품질 임계치는 최적화 작업으로 시간 지점(142)의 초기 서브세트에서 형성될 수 있다. 또한, 제2 품질 임계치는 시간 지점(142)의 초기 서브세트와는 다른 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트에서 형성될 수 있으며, 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트는 최적화 작업으로 형성된다. 제3 품질 임계치는 또한 통계학적으로 강인해지는 것으로 확이 작업으로 형성되는 시간 지점(142)의 초기 서브세트에서 형성될 수 있다. 또한, 제3 품질 임계치는 시간 지점(142)의 초기 서브세트와는 다른 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트에서 형성될 수 있으며, 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트는 통계학적으로 강인하도록 확인 작업으로 형성된다. 또한, 제3 품질 임계치는 통계학적으로 강인하도록 확인 작업으로 형성되는 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트 및 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트와 시간 지점(142)의 서브세트와는 다른 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트에서도 형성될 수 있다. 시간 지점(142)의 초기 서브세트 또는 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트 또는 확인 작업으로 형성된 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트 중 어느 하나가 통계학적으로 강인하지 않은 경우, 최적화 작업을 되돌리고, 확인 작업으로 최적화 작업을 재확인한다.
방법(500)의 다른 단계(502)는 프레스 장치(115)와 연계되는 데이터 처리 장치를 포함하는 프레스 장치(115)를 제공하는 것이다. 데이터 처리 장치는 프레스 장치(115)와 전기적으로 연결되며, 프레스 장치(115)에 고정될 수 있거나, 프레스 장치(115)로부터 원격 배치될 수 있다.
방법(500)의 다른 단계(510)는 와이어 전도체(12)와 단자(14)를 제공하는 것이다. 와이어 전도체(12)는 복수의 와이어 스트랜드(미도시)를 포함하는 내부 전기 전도체 부분(16)을 포함한다.
방법(500)의 다른 단계(518)는 단자(14) 내의 와이어 전도체(12)의 전기 전도체 부분(16)을 프레스 장치(115)에 배치하는 것이다.
방법(500)의 다른 단계(522)는 프레스 장치(115)에 의해 프레스 힘(10)을 인가하는 것이다. 프레스 힘(10)의 일부는 코어 크림프 힘 시그니처(24)를 갖는 코어 크림프 부분 요소(22)를 생성하기 위해 코어 크림프 힘(20)으로서 별개로 인가된다. 코어 크림프 부분 요소(24)는 와이어 전도체(12)의 전기 전도체 부분(16)을 단자(14)에 연결한다.
방법(500)의 다른 단계(526)는 데이터 처리 장치(미도시)의 메모리(미도시) 내의 감지된 코어 크림프 힘 시그니처(미도시)를 포획하기 위해 데이터 처리 장치로 코어 크림프 힘 시그니처(24)를 감지하는 것이다.
방법(500)의 다른 단계(530)는 코어 크림프 부분 요소 상에 생성된 코어 크림프 힘 시그니처의 시간 범위(126)의 복수의 시간 지점(124) 내의 시간 지점의 적어도 최적의 처리 서브세트에서 데이터 처리 장치로 감지된 코어 크림프 힘 시그니처(미도시)로부터 힘 데이터를 수집하는 것이다.
방법(500)의 다른 단계(534)는 감지된 코어 크림프 힘 시그니처에 대해 데이터 처리 장치로 메모리 내에 저장된 MD 알고리즘에 의해 단일 MD 값을 생성하는 것이다. 감지된 코어 크림프 힘 시그니처 상에 배치된 시간 지점의 최적의 처리 서브세트의 힘 데이터는 데이터 처리 장치로 MD 알고리즘에 입력된다.
방법(500)의 다른 단계(538)는 데이터 처리 장치로 메모리 내에 저장된 최적의 처리 품질 임계치에 대하여 시간 지점의 최적의 처리 서브세트에서 감지된 코어 크림프 힘 시그니처에 대응하는 생성된 단일 MD 값을 비교하는 것이다.
방법(500)의 또 다른 단계(542)는 생성된 단일 MD 값을 비교하는 단계에 기초하여 코어 크림프 부분 요소에 대한 품질 판정을 수행하는 것이며, 코어 크림프 부분 요소에 대한 품질 판정은 수용가능한 품질 또는 품질 결함 중 어느 하나이다. 수용가능한 품질은 생성된 단일 MD 값이 메모리 내에 저장된 최적의 처리 품질 임계치와 같거나 그 미만이고, 코어 크림프 부분 요소가 상기 코어 크림프 부분 요소 내에 배치된 상기 전기 전도체 부분 내의 상기 복수의 와이어 스트랜드로부터 어떠한 소실 와이어 스트랜드도 갖지 않는 경우이다. 코어 크림프 부분 요소는 생성된 단일 MD 값이 메모리 내에 저장된 최적의 처리 품질 임계치보다 클 때 품질 결함을 가지며, 상기 코어 크림프 부분 요소의 품질 결함은 코어 크림프 부분 요소 내에 배치된 전기 전도체 부분 내의 복수의 와이어 스트랜드로부터의 적어도 하나의 소실 와이어 스트랜드이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 도 3, 도 7, 도 9 및 도 10을 참조하면, 매체는 복수의 요소로부터 선택된 임의적 요소에 대한 힘 시그니처 곡선을 위한 품질 수용 기준을 결정하기 위한 컴퓨터 판독가능한 명령을 포함한다. 컴퓨터 판독가능한 명령은 본 명세서에서 전술된, 힘 시그니처 곡선을 위한 품질 수용 기준을 결정하는 방법(100)을 수행하기 위해 데이터 처리 장치를 구성하도록 적응될 수 있다. 또한, 컴퓨터 판독가능 명령은 흐름도(200)에 따른 최적화 작업, 흐름도(300)의 확인 작업 및 흐름도(400)에 따른 통계학적 분석을 수행하기 위한 서브세트를 포함하도록 적응될 수 있다. 품질 수용 기준을 결정하는 방법(100), 최적의 작업을 수행하기 위한 방법(200), 통계학적 분석을 수행하기 위한 통계학적 결정을 위한 방법(300) 및 확인 작업을 수행하기 위한 방법(400)의 세부사항이 전술되었다.
임의의 특정 이론에 한정되지 않고, 시간 지점의 초기 서브세트, 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트, 시간 지점의 최적의 서브세트 및 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 형성하기 위한 복수의 시간 지점으로부터의 10개 시간 지점의 선택은 품질 임계치가 규정되고 요소의 품질이 규정될 수 있게 하는 힘 시그니처 곡선의 본질을 포착하는 데 유효한 것으로 믿어진다. 복수의 시간 지점으로부터 10개 미만의 시간 지점을 선택하는 것은 요소의 품질이 식별될 수 있도록 힘 시그니처 곡선의 본질이 포착되게 할 수 없다. 10개보다 많은 시간 지점의 선택은 코어 크림프 부분 요소의 품질의 식별을 가능하게 하지만, 또한, 시간 지점의 상술한 서브세트 중 하나의 추가적 시간 지점을 분석 및 선택하기 위한 추가적 시간 및 비용을 필요로 할 수 있다.
특정 이론에 한정되지 않고, 요소의 제1 및 제2 세트를 형성하기 위해 적어도 15개 요소가 필요한 것으로 믿어진다. 두 세트 중 각가의 세트 내의 적어도 15개 요소의 추출은 MD 공분산 매트릭스를 포퓰레이팅하기 위해 필요한 요소 변동을 제공하는 데 유효하며, 그래서, MD 공분산 매트릭스의 연산은 요소의 품질의 식별에 유효한 규정된 품질 임계치를 위한 일반적 제조 연산 변동을 포착하며, 요소의 품질이 식별되지 않게 하지 않게하도록 너무 크지 않다. 두 세트의 요소 내에 15개보다 많은 요소를 갖는 것은 품질 임계치를 규정하기 위한 추가적 비용 및 시간을 추가할 수 있다.
본 명세서에 설명된 바와 같은 방법의 사용자는 임의의 하나의 개인에 한정되지 않으며, 본 발명의 방법의 동작을 촉진하기 위해 필요한 정보를 제공하기 위한 지식이 있는 임의의 개인, 그룹, 회사 등을 포함하여 모두를 포괄한다.
통계학적 분석 단계는 제2 그룹의 MD 값 데이터에 대한 제1 그룹의 MD 값 데이터의 분산을 이해하기 위해 임의의 방법을 사용할 수 있다. 예로서, 한 가지 대안적 방법은 제1 및 제2 그룹의 MD 값을 플로팅하는 것 및 데이터의 분산을 이해하기 위해 사용자가 데이터를 관찰하게 하는 것이다. 다른 대안적 접근법은 힘 시그니처 데이터, 힘 시그니처 데이터의 표준 편차 등의 의미 같은 다른 통계학적 조치의 차이를 분석하는 것이다.
또 다른 대안으로, 본 발명은 단일 전도체 코어를 갖는 와이어에 적용될 수 있다. 본 명세서에 설명된 바와 같은 힘 시그니처 분석은 전도체 코어 상에 닉(nick) 또는 균열(crack)이 침범하는 경우를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 힘 시그니처 분석은 절연물 또는 다른 이물질이 코어 크림프 부분 요소 내에 배치되는 경우를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 힘 시그니처 분석은 와이어가 와이어 전도체의 특정 부분에서 크기축소되는, 와이어 전도체가 넥-다운(necked-down) 조건을 갖는 경우를 이해하기 위해 사용될 수 있다.
다른 대안적 실시예에서, 절연 코어 크림프 부분은 소실 와이어 스트랜드, 고체 전도체 코어 내의 닉 또는 크랙, 절연 크림프 부분 요소 내의 이물질 등에 대해 분석될 수 있다.
본 발명의 또 다른 대안적 실시예에서, 힘 시그니처 분석은 힘 시그니처가 측정될 수 있는, 크림핑, 스탬핑, 블랭킹 등 같은 금속 성형 작업에 사용될 수 있다. 또한, 본 발명은 와이어가 박피되지 않지만 접촉 요소가 절연부를 통해 배치되어 전기 전도체 와이어와 전기적 접촉을 형성하는 절연물 변위 용례에 사용될 수 있다. 절연물 변위시, 힘 시그니처는 식별된 고유 연결부의 품질 및 절연부를 통한 요소의 배치에 의해 측정될 수 있다.
따라서, 본 발명은 특히 18 AWG 미만인 와이어 전도체의 크기를 위해 단자에 와이어 전도체를 연결하는 코어 크림프 요소의 품질 결함을 감소시키기 위해 사용되는 힘 시그니처를 위한 품질 수용 기준을 신뢰성있게 결정하기 위한 방법을 제공한다. 코어 크림프 부분 요소의 힘 시그니처를 특성화하는 시간 범위의 복수의 시간 지점으로부터의 시간 지점의 선택된 초기 서브세트를 사용함으로써 결정된 초기 품질 임계치는 최적화 작업에 의해 시간 지점의 최적의 서브세트를 형성함으로써 추가로 정제될 수 있다. 시간 지점의 최적의 세트에서 형성된 최적의 품질 임계치는 품질 임계치를 사용하여 힘 시그니처를 갖는 코어 크림프 부분 요소의 품질을 더 양호하게 결정할 수 있는 가능성을 증가시킨다. 확인 작업은 시간 지점의 최적의 서브세트의 통계학적 강인성을 보증하기 위해 시간 지점의 최적의 서브세트 상에 수행될 수 있다. 통계학적으로 강인한 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치는 힘 시그니처를 갖는 코어 크림프 부분 요소의 품질이 결정되는 매우 더 큰 가능성을 제공한다. 제1 및 제2 세트로부터의 힘 데이터에 대한 표준 편차 또는 힘 차이 값을 사용한 통계학적 분석의 사용은 초기 품질 임계치의 결정에 사용하기 위해 시간 지점의 서브 세트의 적절한 선택을 가능하게 한다.
본 발명을 그 특정 실시예를 참조로 예시 및 설명하였지만, 본 기술 분야의 숙련자는 형태 및 세부사항의 다양한 변화가 첨부된 청구범위에 의해 규정된 바와 같은 본 발명의 개념 및 범주로부터 벗어나지 않고 이루어질 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
청구범위에 사용된 모든 용어는 본 명세에 명시적으로 달리 나타나 있지 않은 한, 본 기술 분야의 숙련자가 이해하는 바와 같은 그 가장 넓고 통상적인 의미 및 그 적절한 구성이 부여되는 것을 의도한다. 특히, "일" 등 같은 단수형 관사의 사용은 청구범위가 달리 명시적 제한을 기재하고 있지 않은 한 표시된 하나 이상의 표시된 요소를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
Claims (22)
- 요소 상에 생성된 힘 시그니처를 위한 품질 수용 기준을 결정하는 방법이며,
어떠한 품질 결함도 갖지 않는 요소의 제1 세트와, 고의적 품질 결함을 갖는 요소의 제2 세트를 제공하는 단계와,
두 세트 각각의 각 요소를 위한 힘 시그니처를 생성하기 위해 두 세트 각각의 각 요소에 적용되는 힘을 생성하기 위해 프레스 장치를 제공하는 단계와,
데이터 처리 장치의 메모리 내에 배치된 마할라노비스 거리(MD) 알고리즘을 제공하는 단계와,
프레스 장치에 의해 생성된 상기 제1 및 상기 제2 세트의 각 요소를 위한 힘 데이터를 갖는 힘 시그니처를 측정하는 단계로서, 각 힘 시그니처는 요소의 제1 및 제2 세트를 위한 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 생성하도록 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점에서 측정되는, 힘 시그니처를 측정하는 단계와,
시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 각각의 제1 및 제2 계열의 측정된 힘 시그니처에 대한 상기 힘 데이터에 대한 사전결정된 통계치를 형성하기 위해 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 통계학적으로 분석하는 단계와,
각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 통계학적으로 분석하는 단계에 기초하여 복수의 시간 지점으로부터 시간 지점의 초기 서브세트를 선택하는 단계와,
시간 지점의 상기 초기 서브세트에서 제1 및 제2 세트의 각 요소와 연계된 상기 힘 데이터를 입력함으로써 MD 알고리즘에 의해, 제1 및 제2 세트 각각의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 단계로서, MD 값은 제1 MD 값 그룹을 형성하는 제1 세트 내의 요소를 위해 생성되고, MD 값은 제2 MD 값 그룹을 형성하는 제2 세트의 요소를 위해 생성되는, MD 값을 생성하는 단계와,
제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대해 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 단계로서, 제1 및 제2 MD 값 그룹은 대응하는 초기 최적화 척도값을 갖는 초기 품질 척도 MD 계열 그룹을 형성하는, 평가하는 단계와,
상기 시간 지점의 대응하는 초기 서브세트에서 초기 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 품질 수용 기준이 되도록 초기 품질 임계치를 규정하는 단계를 포함하고,
품질 수용 기준을 결정하는 단계의 출력은 상기 힘 시그니처를 갖는 상기 요소를
(i) 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 요소의 그룹 및
(ii) 고의적 품질 결함과 같은 품질 결함을 갖는 요소의 그룹
중 하나로 분리하기 위해 상기 규정된 초기 품질 임계치를 사용하는
품질 수용 기준 결정 방법. - 제1항에 있어서, 상기 방법의 단계들은 기재된 순서로 수행되는
품질 수용 기준 결정 방법. - 제1항에 있어서, 제1 및 제2 세트는 동일한 수의 요소를 포함하는
품질 수용 기준 결정 방법. - 제3항에 있어서, 제1 및 제2 세트는 각각 적어도 15개 요소를 포함하는
품질 수용 기준 결정 방법. - 제1항에 있어서, 요소는 와이어 전도체를 단자에 연결하기 위해 단자 내에 배치된 와이어 전도체로부터 구성된 코어 크림프 부분 요소를 포함하고, 와이어 전도체는 전기 전도체 부분과 전기 전도체 부분을 둘러싸는 절연부를 포함하는 절연된 와이어 부분을 포함하고, 전기 전도체 부분은 복수의 와이어 스트랜드를 포함하고, 프레스 장치에 의해 인가된 힘의 일부는 전기 전도체 부분을 단자에 연결하기 위해 코어 크림프 부분 요소를 형성하도록 전기 전도체 부분에 인가되는 코어 크림프 힘이고, 코어 크림프 부분 요소는 코어 크림프 부분 내에 배치된 전기 전도체 부분이 복수의 와이어 스트랜트로부터의 어떠한 소실 와이어 스트랜드도 갖지 않을 때 어떠한 품질 결함도 갖지 않으며, 전기 전도체 부분의 코어 크림프 부분 요소는 코어 크림프 부분 요소에 배치된 전기 전도체 부분이 복수의 와이어 스트랜드로부터 적어도 하나의 소실 와이어 스트랜드를 가질 때 품질 결함을 갖는
품질 수용 기준 결정 방법. - 제5항에 있어서, 와이어 전도체는 연계된 단자와 연결되는 18 AWG보다 작은 크기를 갖는
품질 수용 기준 결정 방법. - 제1항에 있어서, 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 통계학적으로 분석하는 단계는
데이터 처리 장치로 제1 계열의 힘 시그니처를 위한 제1 표준 편차 및 제1 평균 힘을 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 결정하는 하위단계와,
데이터 처리 장치로 제2 계열의 힘 시그니처를 위한 제2 표준 편차 및 제2 평균 힘을 시간 범위의 각 시간 지점에서 결정하는 하위단계와,
데이터 처리 장치로 힘 평균 차이 값을 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 결정하는 하위단계로서, 상기 힘 평균 차이 값은 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 제1 평균 힘과 제2 평균 힘 사이의 차이인, 힘 평균 차이 값을 결정하는 하위 단계와,
시간 범위에 걸친 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처에 대해
(i) 힘 평균 차이 값
(ii) 제1 표준 편차, 및
(iii) 제2 표준 편차
중 적어도 하나를 평가하는 하위 단계
를 갖는 사전결정된 통계를 더 포함하는
품질 수용 기준 결정 방법. - 제1항에 있어서, 초기 품질 임계치를 규정하는 단계는 최적화 작업에 의해 결정된 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 포함하는 시간 지점의 초기 서브세트를 사용하여 형성된 초기 품질 임계치를 더 포함하며,
상기 최적화 작업은
시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점으로부터 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트를 임의적으로 선택하는 하위단계와,
시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트에서 제1 및 제2 세트의 각 요소와 연계된 상기 힘 데이터를 입력함으로써 MD 알고리즘에 의해 제1 및 제2 세트 각각의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 하위단계로서, MD 값은 적어도 하나의 후속 제1 MD 값 그룹을 형성하는 제1 세트의 요소를 위해 생성되고, MD 값은 적어도 하나의 후속 제2 MD 값 그룹을 형성하는 제2 세트의 요소를 위해 생성되는, MD 값을 생성하는 하위단계와,
적어도 하나의 후속 제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대한 적어도 하나의 후속 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 단계로서, 적어도 하나의 후속 제1 및 제2 MD 값 그룹은 대응하는 적어도 하나의 후속 최적화 척도값에 의해 적어도 하나의 후속 품질 척도 MD 계열 그룹을 형성하는, 평가하는 하위단계와,
시간 지점의 초기 서브세트 중 하나 및 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트가 시간 지점의 최적의 서브세트인 것을 보증하도록 최적의 최적화 척도값을 결정하기 위해 최적화 작업으로 생성된 임의의 이전 최적화 척도값 및 초기 최적화 척도값과 적어도 하나의 후속 최적화 척도값을 비교하는 하위단계와,
상기 시간 지점의 대응하는 적어도 하나의 후속 서브세트에서 적어도 하나의 후속 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 적어도 하나의 후속 품질 임계치를 규정하는 하위단계와,
최적의 최적화 척도값에 대응하는 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계로서, 최적의 품질 임계치 및 상기 시간 지점의 최적의 서브세트는
(i) 시간 지점의 상기 초기 서브세트를 사용한 상기 초기 품질 임계치, 및
(ii) 시간 지점의 상기 적어도 하나의 후속 서브세트를 사용한 상기 적어도 하나의 후속 품질 임계치
중 하나인, 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계를 포함하는
품질 수용 기준 결정 방법. - 제8항에 있어서, 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계는 시간 지점의 최적의 서브세트를 위한 통계학적 강인성을 보증하기 위해 확인 작업을 수행하는 하위단계를 더 포함하고,
상기 확인 작업은
시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 선택하는 하위단계로서, 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트는 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트에 대응하는 두 세트 내의 힘 시그니처의 힘 데이터 및 사전결정된 최대 시간 증분 값 범위 이내의 임의적 증분 양 만큼 시간 지점의 최적의 서브세트의 적어도 하나의 시간 지점을 변경함으로써 선택되는 하위단계와,
시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트에서 제1 및 제2 세트 내의 각 요소와 연계된 상기 힘 데이터를 입력함으로써 MD 알고리즘으로 제1 및 제2 세트 각각 내의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 하위단계로서, MD 값은 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹을 형성하는 제1 세트 내의 요소를 위해 생성되고, MD 값은 적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹을 형성하는 제2 세트 내의 요소를 위해 생성되는, MD 값을 생성하는 하위단계와,
적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대해 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 하위단계로서, 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹 및 적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹은 대응하는 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값으로 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 척도 MD 계열 그룹을 형성하는, 평가하는 하위단계와,
상기 시간 지점의 대응하는 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트에서 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치를 규정하는 하위단계와,
시간 지점의 최적 서브세트가
(i) 확인 작업으로 생성된 모든 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값과 최적의 최적화 척도값의 조합의 최대 및 최소 값이 서로의 사전결정된 양 이내인 경우에 통계학적으로 강인한 것, 및
(ii) 확인 작업으로 생성된 모든 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값과 최적의 최적화 척도값의 조합의 최대 및 최소값이 서로의 사전결정된 양 이내가 아닌 경우에 통계학적으로 강인하지 않은 것
중 하나인 것을 보증하도록 확인 작업으로 생성된 임의의 이전의 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값 및 최적의 최적화 척도값과 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값을 비교하는 하위단계와,
통계학적으로 강인한 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계로서, 시간 지점의 상기 최적의 서브세트에서 형성된 최적의 품질 임계치는
(i) 통계학적으로 강인한 시간 지점의 최적의 서브세트에서의 최적의 품질 임계치,
(ii) 시간 지점의 상기 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 사용한 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치로서, 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트는 통계학적으로 강인한, 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치, 및
(iii) 시간 지점의 최적의 서브세트 및 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트가 통계학적으로 강인하지 않은 경우, 최적화 작업을 되돌리고, 확인 작업으로 최적화 작업을 재확인하는 것
중 하나인, 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계를 포함하는
품질 수용 기준 결정 방법. - 제9항에 있어서, 시간 지점의 초기 서브세트
시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트,
시간 지점의 최적의 서브세트, 및
시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트 각각은 복수의 시간 지점으로부터 선택된 동일한 수의 시간 지점을 포함하는
품질 수용 기준 결정 방법. - 와이어 전도체를 단자에 연결하기 위한 제조 처리 방법이며,
코어 크림프 부분 요소 상의 코어 크림프 힘 시그니처를 위한 품질 수용 기준을 결정하는 단계로서, 상기 품질 수용 기준은 시간 지점의 최적의 처리 세트를 사용하여 형성된 최적의 처리 품질 임계치를 포함하고, 상기 최적의 처리 품질 임계치 및 시간 지점의 상기 최적의 처리 서브세트는
(i) 시간 지점의 선택된 초기 서브세트를 사용하여 형성된 제1 품질 임계치,
(ii) 제2 품질 임계치로서,
(a) 최적화 작업으로 형성된 시간 지점의 초기 서브세트,
(b) 시간 지점의 초기 서브세트와는 다른 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트로서, 최적화 작업으로 형성된 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트
중 하나를 사용하여 형성된 제2 품질 임계치, 및
(iii) 제3 품질 임계치로서,
(a) 통계학적으로 강인하도록 확인 작업으로 형성된 시간 지점의 초기 서브세트,
(b) 시간 지점의 초기 서브세트와는 다른 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트로서, 통계학적으로 강인하도록 확인 작업으로 형성된 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트,
(c) 시간 지점의 초기 서브세트 및 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트와는 다른 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트로서, 통계학적으로 강인하도록 확인 작업으로 형성된 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트, 및
(d) 시간 지점의 초기 서브세트 및 시간 지점의 적어도 하나이 후속 서브세트 중 적어도 하나와 확인 작업으로 형성된 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트가 통계학적으로 강인하지 않은 경우, 최적화 작업을 되돌리고, 확인 작업으로 최적화 작업을 재확인하는 것
중 하나를 사용하여 형성되는, 상기 시간 지점의 최적 처리 세트를 사용하여 형성된 상기 최적 처리 품질 임계치는 데이터 처리 장치의 메모리 내에 저장되는, 제3 품질 임계치
중 하나인, 품질 수용 기준을 결정하는 단계와,
프레스 장치와 연계된 데이터 처리 장치를 포함하는 프레스 장치를 제공하는 단계와,
복수의 와이어 스트랜드를 포함하는 내부 전기 전도체 부분을 포함하는 상기 와이어 전도체 및 상기 단자를 제공하는 단계와,
상기 단자 내의 상기 와이어 전도체의 상기 전기 전도체 부분을 상기 프레스 장치에 배치하는 단계와,
상기 프레스 장치에 의해 프레스 힘을 인가하는 단계로서, 상기 프레스 힘의 일부는 상기 코어 크림프 힘 시그니처를 갖는 상기 코어 크림프 부분 요소를 생성하기 위해 코어 크림프 힘으로서 개별적으로 인가되고, 상기 코어 크림프 부분 요소는 상기 와이어 전도체의 상기 전기 전도체 부분을 상기 단자에 연결하는, 프레스 힘을 인가하는 단계와,
상기 데이터 처리 장치의 상기 메모리 내의 감지된 코어 크림프 힘 시그니처를 포획하도록 상기 데이터 처리 장치로 상기 코어 크림프 힘 시그니처를 감지하는 단계와,
코어 크림프 부분 요소 상에 생성된 코어 크림프 힘 시그니처의 시간 범위의 복수의 시간 지점 내의 시간 지점의 적어도 상기 최적의 처리 서브세트에서 상기 데이터 처리 장치로 상기 감지된 코어 크림프 힘 시그니처로부터 힘 데이터를 수집하는 단계와,
상기 감지된 코어 크림프 힘 시그니처 상의 상기 데이터 처리 장치로 상기 메모리 내에 저장된 마할라노비스 거리(MD) 알고리즘으로부터의 출력으로서 단일 MD 값을 생성하는 단계로서, 상기 감지된 코어 크림프 힘 시그니처 상에 배치되는 시간 지점의 상기 최적의 처리 서브세트에서 상기 힘 데이터는 상기 데이터 처리 장치로 상기 MD 알고리즘에 입력되는, MD 값을 생성하는 단계와,
상기 데이터 처리 장치로 메모리 내에 저장된 상기 최적의 처리 품질 임계치에 대해 시간 지점의 상기 최적의 처리 서브세트에서 상기 감지된 코어 크림프 힘 시그니처에 대응하는 상기 생성된 단일 MD 값을 비교하는 단계와,
상기 생성된 단일 MD 값을 비교하는 상기 단계에 기초하여 상기 코어 크림프 부분 요소에 대한 품질 판정을 수행하는 단계로서, 상기 코어 크림프 부분 요소에 대한 상기 수행된 품질 판정은
(i) 수용가능한 품질로서, 생성된 단일 MD 값은 메모리 내에 저장된 최적의 처리 품질 임계치와 동일하거나 그보다 작고, 상기 코어 크림프 부분 요소의 상기 수용가능한 품질은 상기 코어 크림프 부분 요소 내에 배치된 상기 전기 전도체 부분 내의 상기 복수의 와이어 스트랜드로부터 어떠한 소실 와이어 스트랜드도 갖지 않는, 수용가능한 품질, 및
(ii) 품질 결함으로서, 생성된 단일 MD 값이 메모리 내에 저장된 최적의 처리 품질 임계치보다 크고, 상기 코어 크림프 부분 요소의 상기 품질 결함은 상기 코어 크림프 부분 요소 내에 배치된 상기 전기 전도체 부분 내의 상기 복수의 와이어 스트랜드로부터의 적어도 하나의 소실 와이어 스트랜드인, 품질 결함
중 하나인, 품질 판정을 수행하는 단계를 포함하는
제조 처리 방법. - 제11항에 있어서,
상기 방법의 단계들은 기재된 순서로 수행되는
제조 처리 방법. - 제11항에 있어서,
품질 수용 기준을 결정하는 단계는 품질 수용 기준을 결정하기 위한 방법을 더 포함하고,
품질 수용 기준을 결정하기 위한 방법은
어떠한 품질 결함도 갖지 않는 요소의 제1 세트와 고의적 품질 결함을 갖는 요소의 제2 세트를 제공하는 하위단계,
두 세트의 각 세트 내의 각 요소를 위한 힘 시그니처를 생성하기 위해 두 세트의 각 세트의 각 요소에 인가되는 힘을 생성하도록 프레스 장치를 제공하는 하위단계,
데이터 처리 장치의 메모리 내에 배치된 마할라노비스 거리(MD) 알고리즘을 제공하는 하위단계,
프레스 장치에 의해 생성된 상기 제1 및 상기 제2 세트 내의 각 요소의 힘 데이터를 갖는 힘 시그니처를 측정하는 하위단계로서, 각 힘 시그니처는 요소의 제1 및 제2 세트를 위한 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 생성하도록 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점에서 측정되는, 힘 시그니처를 측정하는 하위단계,
시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 각각의 제1 및 제2 계열 내의 측정된 힘 시그니처에 대한 상기 힘 데이터에 대한 사전결정된 통계를 형성하기 위해 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 통계학적으로 분석하는 하위단계,
각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 통계학적으로 분석하는 단계에 기초한 복수의 시간 지점으로부터 시간 지점의 초기 서브세트를 선택하는 하위단계,
시간 지점의 초기 서브세트에서 제1 및 제2 세트 내의 각 요소와 연계된 상기 힘 데이터를 입력함으로써 MD 알고리즘으로 제1 및 제2 세트 각각의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 단계로서, MD 값은 제1 MD 값 그룹을 형성하는 제1 세트 내의 요소를 위해 생성되며, MD 값은 제2 MD 값 그룹을 형성하는 제2 세트의 요소를 위해 생성되는, MD 값을 생성하는 하위단계,
제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대해 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 단계로서, 제1 및 제2 MD 값 그룹은 대응하는 초기 최적화 척도로 초기 품질 척도 MD 계열 그룹을 형성하는, 제1 분산을 평가하는 하위단계, 및
시간 지점의 대응 초기 서브세트에서 초기 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 품질 수용 기준이 되도록 초기 품질 임계치를 규정하는 하위단계를 갖고,
품질 수용 기준의 출력은 규정된 품질 임계치를 사용하여 힘 시그니처 곡선을 갖는 요소를
(i) 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 요소, 및
(ii) 고의적 품질 결함과 같은 품질 결함을 갖는 요소의 그룹
중 하나로 분리하며,
초기 품질 임계치는 제1 품질 임계치를 포함하는
제조 처리 방법. - 제13항에 있어서,
초기 품질 임계치를 규정하는 단계는 최적화 작업에 의해 결정된 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 포함하는 시간 지점의 초기 서브세트를 사용하여 형성된 초기 품질 임계치를 더 포함하고,
상기 최적화 작업은
시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점으로부터 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트를 임의적으로 선택하는 하위단계와,
시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트에서 제1 및 제2 세트의 각 요소와 연계된 상기 힘 데이터를 입력함으로써 MD 알고리즘으로, 제1 및 제2 세트 각각의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 하위단계로서, MD 값은 적어도 하나의 후속 제1 MD 값 그룹을 형성하는 제1 세트 내의 요소를 위해 생성되고, MD 값은 적어도 하나의 후속 제2 MD 값 그룹을 형성하는 제2 세트의 요소를 위해 생성되는, MD 값을 생성하는 하위단계와,
적어도 하나의 후속 제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대해 적어도 하나의 후속 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 하위단계로서, 적어도 하나의 후속 제1 및 제2 MD 값 그룹은 대응하는 적어도 하나의 후속 최적화 척도값으로 적어도 하나의 후속 품질 척도 MD 계열 그룹을 형성하는, 평가하는 하위단계와,
시간 지점의 초기 서브세트와 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트 중 하나가 시간 지점의 최적 서브세트인 것을 보증하도록 최적의 최적화 척도값을 결정하기 위해 최적화 작업으로 생성된 임의의 이전의 최적화 척도값 및 초기 최적화 척도값과 적어도 하나의 후속 최적화 척도값을 비교하는 하위단계와,
상기 시간 지점의 대응하는 적어도 하나의 후속 서브세트에서 적어도 하나의 후속 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 적어도 하나의 후속 품질 임계치를 규정하는 하위단계, 및
최적의 최적화 척도값에 대응하는 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계로서, 최적의 품질 임계치 및 시간 지점의 상기 최적의 서브세트는
(i) 시간 지점의 상기 초기 서브세트를 사용하는 상기 초기 품질 임계치, 및
(ii) 시간 지점의 상기 적어도 하나의 후속 서브세트를 사용하여 상기 적어도 하나의 후속 품질 임계치
중 하나인, 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계를 포함하고,
상기 적어도 하나의 후속 품질 임계치는 제2 품질 임계치를 포함하는
제조 처리 방법. - 제14항에 있어서,
시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계는 시간 지점의 최적의 서브세트를 위한 통계학적 강인성을 보증하도록 확인 작업을 수행하는 하위단계를 더 포함하고,
상기 확인 작업은
시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 선택하는 하위단계로서, 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트는 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트에 대응하는 두 세트 내의 힘 시그니처의 힘 데이터 및 사전결정된 최대 시간 증분 값 범위 이내의 임의적 증분 양 만큼 시간 지점의 최적의 서브세트의 적어도 하나의 시간 지점을 변경함으로써 선택되는 하위단계와,
시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트에서 제1 및 제2 세트 내의 각 요소와 연계된 상기 힘 데이터를 입력함으로써 MD 알고리즘으로 제1 및 제2 세트 각각 내의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 하위단계로서, MD 값은 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹을 형성하는 제1 세트 내의 요소를 위해 생성되고, MD 값은 적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹을 형성하는 제2 세트 내의 요소를 위해 생성되는, MD 값을 생성하는 하위단계와,
적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대해 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 하위단계로서, 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹 및 적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹은 대응하는 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값으로 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 척도 MD 계열 그룹을 형성하는, 평가하는 하위단계와,
상기 시간 지점의 대응하는 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트의 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치를 규정하는 하위단계와,
시간 지점의 최적 서브세트가
(i) 확인 작업으로 생성된 모든 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값과 최적의 최적화 척도값의 조합의 최대 및 최소 값이 서로의 사전결정된 양 이내인 경우에 통계학적으로 강인한 것, 및
(ii) 확인 작업으로 생성된 모든 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값과 최적의 최적화 척도값의 조합의 최대 및 최소값이 서로의 사전결정된 양 이내가 아닌 경우에 통계학적으로 강인하지 않은 것
중 하나인 것을 보증하도록 확인 작업으로 생성된 임의의 이전의 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값 및 최적의 최적화 척도값과 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값을 비교하는 하위단계와,
통계학적으로 강인한 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계로서, 시간 지점의 상기 최적의 서브세트에서 형성된 최적의 품질 임계치는
(i) 통계학적으로 강인한 시간 지점의 최적의 서브세트에서의 최적의 품질 임계치,
(ii) 시간 지점의 상기 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 사용한 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치로서, 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트는 통계학적으로 강인한, 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치, 및
(iii) 시간 지점의 최적의 서브세트 및 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트가 통계학적으로 강인하지 않은 경우, 최적화 작업을 되돌리고, 확인 작업으로 최적화 작업을 재확인하며, 제3 품질 임계치는 통계학적으로 강인한 시간 지점의 최적의 서브세트의 정립과 연계된 최적의 품질 임계치를 포함하는 것
중 하나인, 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계를 포함하는
제조 처리 방법. - 제13항에 있어서, 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 통계학적으로 분석하는 단계는
제1 데이터 처리 장치로 제1 계열의 힘 시그니처를 위한 제1 표준 편차 및 제1 평균 힘을 사전결정된 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 결정하는 하위단계와,
제1 데이터 처리 장치로 제2 계열의 힘 시그니처를 위한 제2 표준 편차 및 제2 평균 힘을 사전결정된 시간 범위의 각 시간 지점에서 결정하는 하위단계와,
제1 데이터 처리 장치로 힘 평균 차이 값을 사전결정된 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 결정하는 하위단계로서, 상기 힘 평균 차이 값은 사전결정된 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 제1 평균 힘과 제2 평균 힘 사이의 차이인, 힘 평균 차이 값을 결정하는 하위 단계와,
사전결정된 시간 범위에 걸친 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처에 대해
(i) 힘 평균 차이 값
(ii) 제1 표준 편차, 및
(iii) 제2 표준 편차
중 적어도 하나를 사용자에 의해 평가하는 하위 단계
를 갖는 사전결정된 통계를 더 포함하는
제조 처리 방법. - 제11항에 있어서, 와이어 전도체는 연계된 단자와 연결된 18 AWG보다 작은 크기를 갖는
제조 처리 방법. - 요소 상의 힘 시그니처를 위한 품질 수용 기준을 결정하기 위한 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 명령을 포함하는 매체이며,
상기 컴퓨터 판독가능한 명령은,
어떠한 품질 결함도 갖지 않는 요소의 제1 세트와, 고의적 품질 결함을 갖는 요소의 제2 세트를 제공하는 단계와,
두 세트 각각의 각 요소를 위한 힘 시그니처를 생성하기 위해 두 세트 각각의 각 요소에 적용되는 힘을 생성하기 위해 프레스 장치를 제공하는 단계와,
데이터 처리 장치의 메모리 내에 배치된 마할라노비스 거리(MD) 알고리즘을 제공하는 단계와,
프레스 장치에 의해 생성된 상기 제1 및 상기 제2 세트의 각 요소를 위한 힘 데이터를 갖는 힘 시그니처를 측정하는 단계로서, 각 힘 시그니처는 요소의 제1 및 제2 세트를 위한 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 생성하도록 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점에서 측정되는, 힘 시그니처를 측정하는 단계와,
시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 각각의 제1 및 제2 계열의 측정된 힘 시그니처에 대한 상기 힘 데이터에 대한 사전결정된 통계치를 형성하기 위해 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 통계학적으로 분석하는 단계와,
각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 통계학적으로 분석하는 단계에 기초하여 복수의 시간 지점으로부터 시간 지점의 초기 서브세트를 선택하는 단계와,
시간 지점의 상기 초기 서브세트에서 제1 및 제2 세트의 각 요소와 연계된 상기 힘 데이터를 입력함으로써 MD 알고리즘에 의해, 제1 및 제2 세트 각각의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 단계로서, MD 값은 제1 MD 값 그룹을 형성하는 제1 세트 내의 요소를 위해 생성되고, MD 값은 제2 MD 값 그룹을 형성하는 제2 세트의 요소를 위해 생성되는, MD 값을 생성하는 단계와,
제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대해 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 단계로서, 제1 및 제2 MD 값 그룹은 대응하는 초기 최적화 척도값을 갖는 초기 품질 척도 MD 계열 그룹을 형성하는, 평가하는 단계와,
상기 시간 지점의 대응하는 초기 서브세트에서 초기 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 품질 수용 기준이 되도록 초기 품질 임계치를 규정하는 단계
를 포함하는 방법을 수행하도록, 데이터 처리 장치를 구성하도록 구성되며,
품질 수용 기준을 결정하는 단계의 출력은 상기 힘 시그니처를 갖는 상기 요소를
(i) 어떠한 품질 결함도 갖지 않는 요소의 그룹 및
(ii) 고의적 품질 결함과 같은 품질 결함을 갖는 요소의 그룹
중 하나로 분리하기 위해 상기 규정된 초기 품질 임계치를 사용하는
비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 명령을 포함하는 매체. - 제18항에 있어서, 초기 품질 임계치를 규정하는 단계는 최적화 작업에 의해 결정된 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 포함하는 시간 지점의 초기 서브세트를 사용하여 형성된 초기 품질 임계치를 더 포함하며,
상기 최적화 작업은
시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점으로부터 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트를 임의적으로 선택하는 하위단계와,
시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트에서 제1 및 제2 세트의 각 요소와 연계된 상기 힘 데이터를 입력함으로써 MD 알고리즘에 의해 제1 및 제2 세트 각각의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 하위단계로서, MD 값은 적어도 하나의 후속 제1 MD 값 그룹을 형성하는 제1 세트의 요소를 위해 생성되고, MD 값은 적어도 하나의 후속 제2 MD 값 그룹을 형성하는 제2 세트의 요소를 위해 생성되는, MD 값을 생성하는 하위단계와,
적어도 하나의 후속 제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대한 적어도 하나의 후속 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 단계로서, 적어도 하나의 후속 제1 및 제2 MD 값 그룹은 대응하는 적어도 하나의 후속 최적화 척도값에 의해 적어도 하나의 후속 품질 척도 MD 계열 그룹을 형성하는, 평가하는 하위단계와,
시간 지점의 초기 서브세트 중 하나 및 시간 지점의 적어도 하나의 후속 서브세트가 시간 지점의 최적의 서브세트인 것을 보증하도록 최적의 최적화 척도값을 결정하기 위해 최적화 작업으로 생성된 임의의 이전 최적화 척도값 및 초기 최적화 척도값과 적어도 하나의 후속 최적화 척도값을 비교하는 하위단계와,
상기 시간 지점의 대응하는 적어도 하나의 후속 서브세트에서 적어도 하나의 후속 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 적어도 하나의 후속 품질 임계치를 규정하는 하위단계와,
최적의 최적화 척도값에 대응하는 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계로서, 최적의 품질 임계치 및 상기 시간 지점의 최적의 서브세트는
(i) 시간 지점의 상기 초기 서브세트를 사용한 상기 초기 품질 임계치, 및
(ii) 시간 지점의 상기 적어도 하나의 후속 서브세트를 사용한 상기 적어도 하나의 후속 품질 임계치
중 하나인, 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계를 포함하는
비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 명령을 포함하는 매체. - 제19항에 있어서, 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계는 시간 지점의 최적의 서브세트를 위한 통계학적 강인성을 보증하기 위해 확인 작업을 수행하는 하위단계를 더 포함하고,
상기 확인 작업은
시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 선택하는 하위단계로서, 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트는 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트에 대응하는 두 세트 내의 힘 시그니처의 힘 데이터 및 사전결정된 최대 시간 증분 값 범위 이내의 임의적 증분 양 만큼 시간 지점의 최적의 서브세트의 적어도 하나의 시간 지점을 변경함으로써 선택되는 하위단계와,
시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트에서 제1 및 제2 세트 내의 각 요소와 연계된 상기 힘 데이터를 입력함으로써 MD 알고리즘에 의해 제1 및 제2 세트 각각 내의 각 요소를 위한 단일 마할라노비스 거리(MD) 값을 생성하는 하위단계로서, MD 값은 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹을 형성하는 제1 세트 내의 요소를 위해 생성되고, MD 값은 적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹을 형성하는 제2 세트 내의 요소를 위해 생성되는, MD 값을 생성하는 하위단계와,
적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹의 데이터의 제2 분산에 대해 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹의 데이터의 제1 분산을 평가하는 하위단계로서, 적어도 하나의 추가적 임의적 제1 MD 값 그룹 및 적어도 하나의 추가적 임의적 제2 MD 값 그룹은 대응하는 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값으로 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 척도 MD 계열 그룹을 형성하는, 평가하는 하위단계와,
상기 시간 지점의 대응하는 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트의 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 척도 MD 계열 그룹을 사용하여 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치를 규정하는 하위단계와,
시간 지점의 최적 서브세트가
(i) 확인 작업으로 생성된 모든 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값과 최적의 최적화 척도값의 조합의 최대 및 최소 값이 서로의 사전결정된 양 이내인 경우에 통계학적으로 강인한 것, 및
(ii) 확인 작업으로 생성된 모든 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값과 최적의 최적화 척도값의 조합의 최대 및 최소값이 서로의 사전결정된 양 이내가 아닌 경우에 통계학적으로 강인하지 않은 것
중 하나인 것을 보증하도록 확인 작업으로 생성된 임의의 이전의 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값 및 최적의 최적화 척도값과 적어도 하나의 추가적 임의적 최적화 척도값을 비교하는 하위단계와,
통계학적으로 강인한 시간 지점의 최적의 서브세트를 사용하여 형성된 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계로서, 시간 지점의 상기 최적의 서브세트에서 형성된 최적의 품질 임계치는
(i) 통계학적으로 강인한 시간 지점의 최적의 서브세트에서의 최적의 품질 임계치,
(ii) 시간 지점의 상기 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트를 사용한 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치로서, 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트는 통계학적으로 강인한, 적어도 하나의 추가적 임의적 품질 임계치, 및
(iii) 시간 지점의 최적의 서브세트 및 시간 지점의 적어도 하나의 추가적 임의적 서브세트가 통계학적으로 강인하지 않은 경우, 최적화 작업을 되돌리고, 확인 작업으로 최적화 작업을 재확인하는 것
중 하나인, 최적의 품질 임계치를 결정하는 하위단계를 포함하는
비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 명령을 포함하는 매체. - 제18항에 있어서, 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처를 통계학적으로 분석하는 단계는
데이터 처리 장치로 제1 계열의 힘 시그니처를 위한 제1 표준 편차 및 제1 평균 힘을 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 결정하는 하위단계와,
데이터 처리 장치로 제2 계열의 힘 시그니처를 위한 제2 표준 편차 및 제2 평균 힘을 시간 범위의 각 시간 지점에서 결정하는 하위단계와,
데이터 처리 장치로 힘 평균 차이 값을 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 결정하는 하위단계로서, 상기 힘 평균 차이 값은 시간 범위에 걸쳐 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 제1 평균 힘과 제2 평균 힘 사이의 차이인, 힘 평균 차이 값을 결정하는 하위 단계와,
시간 범위에 걸친 복수의 시간 지점의 각 시간 지점에서 각각의 제1 및 제2 계열의 힘 시그니처에 대해
(i) 힘 평균 차이 값
(ii) 제1 표준 편차, 및
(iii) 제2 표준 편차
중 적어도 하나를 평가하는 하위 단계
를 갖는 사전결정된 통계를 더 포함하는
비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 명령을 포함하는 매체. - 제18항에 있어서, 요소는 인가된 코어 크림프 힘으로부터 형성된 코어 크림프 부분 요소이고, 상기 코어 크림프 부분 요소는 단자 내에 배치된 와이어 전도체의 전기 전도체 부분을 포함하고, 코어 크림프 부분 요소는 인가된 코어 크림프 힘의 인가 이후 단자와 전기 전도체 부분을 전기적 및 기계적으로 연결하도록 구성되며, 와이어 전도체는 연계된 단자와 연결된 18 AWG보다 작은 크기를 갖는
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