要素に関して生成される力軌跡に関する品質合格基準を決定する方法であって、前記方法は、品質不良を有しない要素の第1の組、および人為的な品質不良を有する要素の第2の組を提供するステップと、前記第1及び第2の組のそれぞれの各要素に関する力軌跡を生成するために、前記第1及び第2の組のそれぞれの各要素に加えられる力を生成する押圧装置を提供するステップと、データ処理装置のメモリに配置されるマハラノビス距離MDアルゴリズムを提供するステップと、前記押圧装置により生成される、前記第1および第2の組の各要素に関する力データを有する力軌跡を測定するステップであって、各力軌跡は、前記要素の第1の組に関する力軌跡の第1の族及び前記要素の第2の組に関する力軌跡の第2の族を生成するために、所定の時間範囲にわたる複数の時点で測定される、ステップと、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における前記第1および第2の族の測定された力軌跡の前記力データに関する所定の統計量を構築するために、力軌跡の前記第1および第2の族をそれぞれ統計的に分析するステップと、力軌跡の前記第1および第2の族を統計的に分析するステップに基づいて、前記複数の時点から時点の初期部分集合を選択するステップと、前記MDアルゴリズムを用いて、前記時点の初期部分集合における前記第1および第2の組の各要素に関する力データを入力することにより、前記第1および第2の組の各要素に関して単一のマハラノビス距離MD値を生成するステップであって、前記第1の組の要素に関して生成されたMD値は第1のMD値群を形成し、前記第2の組の要素に関して生成されたMD値は第2のMD値群を形成する、ステップと、前記第2のMD値群のデータの第2の分布に対して、前記第1のMD値群のデータの第1の分布を評価するステップであって、前記第1および第2のMD値群は、対応する初期最適化基準値を有する初期品質基準MD族群を形成する、ステップと、対応する前記時点の初期部分集合における前記初期品質基準MD族群を使用して、初期品質閾値を前記品質合格基準として決定するステップとを含み、前記品質合格基準を決定する出力は、前記力軌跡を有する前記要素を、i品質不良を有しない要素の群、およびii前記人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群の一方に分類するために、決定された前記初期品質閾値を使用する、方法。前記方法のステップは、記載された順序で実行される、請求項1に記載の方法。前記第1および第2の組は、同じ数の要素を含む、請求項1に記載の方法。前記第1および第2の組は、それぞれ、少なくとも15個の要素を含む、請求項3に記載の方法。前記要素は、配線導体を端子に接続するために前記端子内に配置された前記配線導体から構成される芯圧着部分要素を含んでおり、前記配線導体は、電気導体部分と、前記電気導体部分の周りの絶縁部を有する絶縁配線部分とを含み、前記電気導体部分は、複数の撚線を含み、前記押圧装置により加えられた前記力の一部は、前記電気導体部分を前記端子に接続するために前記芯圧着部分要素を形成するように、前記電気導体部分に加えられた芯圧着力であり、前記芯圧着部分内に配置された前記電気導体部分が、前記複数の撚線からの撚線の欠落を有しないとき、前記芯圧着部分要素は品質不良を有せず、前記芯圧着部分要素内に配置された前記電気導体部分が、前記複数の撚線からの少なくとも1つの撚線の欠落を有するとき、前記電気導体部分の前記芯圧着部分要素は品質不良を有する、請求項1に記載の方法。前記配線導体は、18AWG未満のサイズを有し、関連する前記端子に接続される、請求項5に記載の方法。力軌跡の前記第1および第2の族のそれぞれを統計的に分析する前記ステップは、前記データ処理装置により、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力軌跡の前記第1の族に関する第1の力平均および第1の標準偏差を決定するサブステップと、前記データ処理装置により、前記時間範囲内の各時点において、力軌跡の前記第2の族に関する第2の力平均および第2の標準偏差を決定するサブステップと、前記データ処理装置により、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力平均差分値を決定するサブステップであって、前記力平均差分値は、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における前記第1の力平均と前記第2の力平均との差である、サブステップと、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における力軌跡の前記第1および第2の族のそれぞれに関して、i前記力平均差分値、ii前記第1の標準偏差、およびiii前記第2の標準偏差の少なくとも1つを評価するサブステップとを有する前記所定の統計量をさらに含む、請求項1に記載の方法。前記初期品質閾値を前記品質合格基準として決定する前記ステップは、最適化作業により決定された時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値を含む、時点の前記初期部分集合を使用して構築された前記初期品質閾値をさらに含み、前記最適化作業は、前記時間範囲にわたる前記複数の時点から、時点の少なくとも1つの後続の部分集合を無作為に選択するサブステップと、前記MDアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合における前記第1および第2の組の各要素に関する力データを入力することにより、前記第1および第2の組の各要素に関して単一のマハラノビス距離MD値を生成するサブステップであって、前記第1の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの後続の第1のMD値群を形成し、前記第2の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの後続の第2のMD値群を形成する、サブステップと、前記少なくとも1つの後続の第2のMD値群のデータの第2の分布に対して、前記少なくとも1つの後続の第1のMD値群のデータの第1の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも1つの後続の第1および第2のMD値群は、対応する少なくとも1つの後続の最適化基準値を有する、少なくとも1つの後続の品質基準MD族群を形成する、サブステップと、時点の前記初期部分集合および時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合の一方が時点の最適な部分集合となることを確実にする最適な最適化基準値を決定するために、前記少なくとも1つの後続の最適化基準値を、前記初期最適化基準値および前記最適化作業により生成された前の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、対応する前記時点の少なくとも1つの後続の部分集合における前記少なくとも1つの後続の品質基準MD族群を使用して、少なくとも1つの後続の品質閾値を決定するサブステップと、前記最適な最適化基準値と対応する、時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、前記最適な品質閾値および時点の前記最適な部分集合は、i時点の前記初期部分集合を使用する前記初期品質閾値、およびii時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合を使用する前記少なくとも1つの後続の品質閾値の一方である、サブステップとを含む、請求項1に記載の方法。時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定する前記サブステップは、時点の前記最適な部分集合の統計的なロバスト性を確実にする検証作業を実行するサブステップをさらに含み、前記検証作業は、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を選択するサブステップであって、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合は、所定の最大時間増分値範囲内の無作為の増分量だけ、時点の前記最適な部分集合の少なくとも1つの時点を変化させることにより選択され、前記第1及び第2の組の前記力軌跡の前記力データは、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合と対応する、サブステップと、前記MDアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合における前記第1および第2の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第1および第2の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離MD値を生成するサブステップであって、前記第1の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群を形成し、前記第2の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群を形成する、サブステップと、前記少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群の前記データの第2の分布に対して、前記少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群の前記データの第1の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群および前記少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群は、対応する少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値を有する、少なくとも1つの追加の無作為の品質基準MD族群を形成する、サブステップと、対応する前記時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合における前記少なくとも1つの追加の無作為の品質基準MD族群を使用して、少なくとも1つの追加の無作為の品質閾値を決定するサブステップと、時点の前記最適な部分集合が、i前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内であるとき、統計的にロバストであること、ならびにii前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内でないとき、統計的にロバストでないことの一方であることを確実にするために、前記少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値を、前記最適な最適化基準値および前記検証作業により生成された前の少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、統計的にロバストな時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、時点の前記最適な部分集合に構築された前記最適な品質閾値は、i統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合における前記最適な品質閾値、ii統計的にロバストな、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を使用する、前記少なくとも1つの追加の無作為の品質閾値、ならびにiii時点の前記最適な部分集合および時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合が統計的にロバストでないとき、前記最適化作業を再実行し、前記検証作業により前記最適化作業を再検証することの1つである、サブステップとを含む、請求項8に記載の方法。時点の前記初期部分集合、時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合、時点の前記最適な部分集合、および時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合は、それぞれ、前記複数の時点から選択された同じ数の時点を含む、請求項9に記載の方法。配線導体を端子に接続するための形成プロセス方法であって、前記方法は、芯圧着部分要素の芯圧着力軌跡に関する品質合格基準を決定するステップであって、前記品質合格基準は、時点の最適なプロセス集合を使用して構築された最適なプロセス品質閾値を含み、前記最適なプロセス品質閾値および時点の前記最適なプロセス部分集合は、i時点の選択された初期部分集合を使用して構築された第1の品質閾値、iia最適化作業により構築された時点の前記初期部分集合、およびb最適化作業により構築された、時点の前記初期部分集合と異なる時点の少なくとも1つの後続の部分集合の一方を使用して構築された第2の品質閾値、ならびにiiia統計的にロバストであるように検証作業により構築された、時点の前記初期部分集合、b統計的にロバストであるように前記検証作業により構築された、時点の前記初期部分集合と異なる時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合、c統計的にロバストであるように前記検証作業により構築された、時点の前記初期部分集合および時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合と異なる、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合、およびd前記検証作業により構築された時点の前記初期部分集合、時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合、および時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合の少なくとも1つが、統計的にロバストでないとき、前記最適化作業を再実行し、前記検証作業により前記最適化作業を再検証することの1つを使用して構築された第3の品質閾値の1つであり、時点の前記最適なプロセス集合を使用して構築された前記最適なプロセス品質閾値は、データ処理装置のメモリ内に記憶される、ステップと、押圧装置に関連付けられた前記データ処理装置を含む前記押圧装置を提供するステップと、前記配線導体および前記端子を提供するステップであって、前記配線導体は、複数の撚線を有する内部電気導体部分を含む、ステップと、前記端子内の前記配線導体の前記電気導体部分を前記押圧装置に配置するステップと、前記押圧装置により押圧力を加えるステップであって、前記押圧力の一部は、前記芯圧着力軌跡を有する前記芯圧着部分要素を形成するために芯圧着力として別個に加えられ、前記芯圧着部分要素は、前記配線導体の前記電気導体部分を前記端子に接続する、ステップと、前記データ処理装置により前記芯圧着力軌跡を検知し、前記データ処理装置の前記メモリ内に検知された前記芯圧着力軌跡を取得する、ステップと前記芯圧着部分要素に関して生成された前記芯圧着力軌跡の所定時間範囲内の複数の時点のうちの、少なくとも時点の前記最適なプロセス部分集合において、前記データ処理装置により、前記検知された芯圧着力軌跡から力データを収集するステップと、前記検知された芯圧着力軌跡に関して、前記データ処理装置により、前記メモリ内に記憶されたマハラノビス距離MDアルゴリズムからの出力として単一のMD値を生成するステップであって、前記検知された芯圧着力軌跡上に配置される、時点の前記最適なプロセス部分集合における前記力データが、前記データ処理装置により前記MDアルゴリズムに入力される、ステップと、時点の前記最適なプロセス部分集合における前記検知された芯圧着力軌跡に対応する、生成された前記単一のMD値を、前記データ処理装置により前記メモリ内に記憶された前記最適なプロセス品質閾値と比較するステップと、前記生成された単一のMD値を比較する前記ステップに基づいて、前記芯圧着部分要素に関する品質判定を行うステップであって、前記芯圧着部分要素に関して行われる品質判定は、i前記生成された単一のMD値が、前記メモリ内に記憶された前記最適なプロセス品質閾値と同じかまたはそれより小さい、合格品質であって、前記芯圧着部分要素の前記合格品質は、前記芯圧着部分要素内に配置された前記電気導体部分の前記複数の撚線からの撚線の欠落を有しない、合格品質、およびii前記生成された単一のMD値が、前記メモリ内に記憶された前記最適なプロセス品質閾値よりも大きい、品質不良であって、前記芯圧着部分要素の前記品質不良は、前記芯圧着部分要素内に配置された前記電気導体部分の前記複数の撚線からの少なくとも1つの撚線の欠落である、品質不良の一方である、ステップとを含む、配線導体を端子に接続するための形成プロセス方法。前記方法の前記ステップは、記載された順序で実行される、請求項11に記載の方法。前記品質合格基準を決定する前記ステップは、品質不良を有しない要素の第1の組、および人為的な品質不良を有する要素の第2の組を提供するサブステップと、前記第1及び第2の組のそれぞれの各要素に関する力軌跡を生成するために、前記第1及び第2の組のそれぞれの各要素に加えられる力を生成する前記押圧装置を提供するサブステップと、前記データ処理装置の前記メモリ内に配置されるマハラノビス距離MDアルゴリズムを提供するサブステップと、前記押圧装置により生成された、前記第1および第2の組の各要素に関する力データを有する前記力軌跡を測定するサブステップであって、各力軌跡は、要素の前記第1の組に関する力軌跡の第1の族及び要素の前記第2の組に関する力軌跡の第2の族を生成するために、所定の時間範囲にわたる複数の時点において測定される、サブステップと、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における前記第1および第2の族の測定された前記力軌跡の前記力データに関する所定の統計量を構築するために、力軌跡の前記第1および第2の族を統計的に分析するサブステップと、力軌跡の前記第1および第2の族を統計的に分析する前記ステップに基づいて、前記複数の時点から時点の前記初期部分集合を選択するサブステップと、前記MDアルゴリズムを用いて、時点の前記初期部分集合における前記第1および第2の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第1および第2の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離MD値を生成するサブステップであって、前記第1の組の要素に関して生成されたMD値は第1のMD値群を形成し、前記第2の組の要素に関して生成されたMD値は第2のMD値群を形成する、サブステップと、前記第2のMD値群の前記データの第2の分布に対して、前記第1のMD値群の前記データの第1の分布を評価するサブステップであって、前記第1および第2のMD値群は、対応する初期最適化基準を有する初期品質基準MD族群を形成する、サブステップと、対応する前記時点の初期部分集合における前記初期品質基準MD族群を使用して、前記品質合格基準となる前記初期品質閾値を決定するサブステップと、を有する前記品質合格基準を決定するための方法をさらに含み、前記品質合格基準の出力は、前記力軌跡曲線を有する前記要素を、i品質不良を有しない要素、およびii前記人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の一群の一方に分類するために、決定された前記品質閾値を使用し、前記初期品質閾値は、前記第1の品質閾値を含む、請求項11に記載の方法。前記初期品質閾値を決定するステップは、前記最適化作業により決定された時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値を含む、時点の前記初期部分集合を使用して構築された前記初期品質閾値をさらに含み、前記最適化作業は、前記時間範囲にわたる前記複数の時点から、時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合を無作為に選択するサブステップと、前記MDアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合における前記第1および第2の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第1および第2の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離MD値を生成するサブステップであって、前記第1の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの後続の第1のMD値群を形成し、前記第2の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの後続の第2のMD値群を形成する、サブステップと、前記少なくとも1つの後続の第2のMD値群の前記データの第2の分布に対して、前記少なくとも1つの後続の第1のMD値群の前記データの第1の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも1つの後続の第1および第2のMD値群は、対応する少なくとも1つの後続の最適化基準値を有する、少なくとも1つの後続の品質基準MD族群を形成する、サブステップと、時点の前記初期部分集合および時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合の一方が時点の最適な部分集合となることを確実にする最適な最適化基準値を決定するために、前記少なくとも1つの後続の最適化基準値を、前記初期最適化基準値および前記最適化作業により生成された前の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、対応する前記時点の少なくとも1つの後続の部分集合における前記少なくとも1つの後続の品質基準MD族群を使用して、少なくとも1つの後続の品質閾値を決定するサブステップと、前記最適な最適化基準値と対応する時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、前記最適な品質閾値および時点の前記最適な部分集合は、i時点の前記初期部分集合を使用する前記初期品質閾値、およびii時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合を使用する前記少なくとも1つの後続の品質閾値の一方である、サブステップとを含んでおり、前記少なくとも1つの後続の品質閾値は、前記第2の品質閾値を含む、請求項13に記載の方法。時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定する前記サブステップは、時点の前記最適な部分集合に関する統計的なロバスト性を確実にするために前記検証作業を実行するサブステップをさらに含み、前記検証作業は、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を選択するサブステップであって、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合は、所定の最大時間増分値範囲内の無作為の増分量だけ、時点の前記最適な部分集合の少なくとも1つの時点を変化させることにより選択され、前記第1及び第2の組の前記力軌跡の前記力データは、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合と対応する、サブステップと、前記MDアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合における前記第1および第2の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第1および第2の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離MD値を生成するサブステップであって、前記第1の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群を形成し、前記第2の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群を形成する、サブステップと、前記少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群の前記データの第2の分布に対して、前記少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群の前記データの第1の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群および前記少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群は、対応する少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値を有する、少なくとも1つの追加の無作為の品質基準MD族群を形成する、サブステップと、対応する前記時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合における前記少なくとも1つの追加の無作為の品質基準MD族群を使用して、少なくとも1つの追加の無作為の品質閾値を決定するサブステップと、時点の前記最適な部分集合が、i前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内であるとき、統計的にロバストであること、ならびにii前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内でないとき、統計的にロバストでないことの一方であることを確実にするために、前記少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値を、前記最適な最適化基準値および前記検証作業により生成された前の少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、時点の前記最適な部分集合に構築された前記最適な品質閾値は、i統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合における前記最適な品質閾値、ii統計的にロバストな、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を使用する、前記少なくとも1つの追加の無作為の品質閾値、ならびにiii時点の前記最適な部分集合および時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合が統計的にロバストでないとき、前記最適化作業を再実行し、前記検証作業により前記最適化作業を再検証することの1つである、サブステップとを含んでおり、前記第3の品質閾値は、統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合の構築に関する前記最適な品質閾値を含む、請求項14に記載の方法。力軌跡の前記第1および第2の族を統計的に分析する前記ステップは、前記第1のデータ処理装置により、前記所定の時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力軌跡の前記第1の族に関する第1の力平均および第1の標準偏差を決定するサブステップと、前記第1のデータ処理装置により、前記所定の時間範囲内の各時点において、力軌跡の前記第2の族に関する第2の力平均および第2の標準偏差を決定するサブステップと、前記第1のデータ処理装置により、前記所定の時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力平均差分値を決定するサブステップであって、前記力平均差分値は、前記所定の時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における前記第1の力平均と前記第2の力平均との差である、サブステップと、前記所定の時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における力軌跡の前記第1および第2の族に関して、i前記力平均差分値、ii前記第1の標準偏差、およびiii前記第2の標準偏差の少なくとも1つをユーザが評価するサブステップとを有する前記所定の統計量をさらに含む、請求項13に記載の方法。前記配線導体は、18AWG未満のサイズを有し、関連する前記端子に接続される、請求項11に記載の方法。所定の方法を実行するためにデータ処理装置を設定するようになされた、要素の力軌跡に関する品質合格基準を決定するためのコンピュータ読取可能命令を含む媒体であって、前記方法は、品質不良を有しない要素の第1の組および人為的な品質不良を有する要素の第2の組を提供するステップと、前記第1及び第2の組のそれぞれの各要素に関する力軌跡を生成するために、前記第1及び第2の組のそれぞれの各要素に加えられる力を生成する押圧装置を提供するステップと、データ処理装置のメモリ内に配置されるマハラノビス距離MDアルゴリズムを提供するステップと、前記押圧装置により生成される、前記第1および第2の組の各要素に関する力データを有する前記力軌跡を測定するステップであって、各力軌跡は、要素の前記第1の組に関する力軌跡の第1の族及び要素の前記第2の組に関する力軌跡の第2の族を生成するために、所定の時間範囲にわたる複数の時点において測定される、ステップと、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における第1および第2のそれぞれの族内の測定された力軌跡の前記力データに関する所定の統計量を構築するために、力軌跡の前記第1および第2の族を統計的に分析するステップと、力軌跡の前記第1および第2の族を統計的に分析するステップに基づいて、前記複数の時点から時点の初期部分集合を選択するステップと、前記MDアルゴリズムを用いて、時点の前記初期部分集合における前記第1および第2の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第1および第2の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離MD値を生成するステップであって、前記第1の組の要素に関して生成されたMD値は第1のMD値群を形成し、前記第2の組の要素に関して生成されたMD値は第2のMD値群を形成する、ステップと、前記第2のMD値群の前記データの第2の分布に対して、前記第1のMD値群の前記データの第1の分布を評価するステップであって、前記第1および第2のMD値群は、対応する初期最適化基準を有する初期品質基準MD族群を形成する、ステップと、対応する前記時点の初期部分集合における前記初期品質基準MD族群を使用して、初期品質閾値を前記品質合格基準として決定するステップとを含み、前記品質合格基準を決定する出力は、前記力軌跡を有する前記要素を、i品質不良を有しない要素の群、およびii前記人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群の一方に分類するために、決定された前記品質閾値を使用する、媒体。前記初期品質閾値を決定する前記ステップは、最適化作業により決定された時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値を含む、時点の前記初期部分集合を使用して構築された前記初期品質閾値をさらに含み、前記最適化作業は、前記時間範囲にわたる前記複数の時点から、時点の少なくとも1つの後続の部分集合を無作為に選択するサブステップと、前記MDアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合における前記第1および第2の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第1および第2の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離MD値を生成するサブステップであって、前記第1の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの後続の第1のMD値群を形成し、前記第2の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの後続の第2のMD値群を形成する、サブステップと、前記少なくとも1つの後続の第2のMD値群の前記データの第2の分布に対して、前記少なくとも1つの後続の第1のMD値群の前記データの第1の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも1つの後続の第1および第2のMD値群は、対応する少なくとも1つの後続の最適化基準値を有する、少なくとも1つの後続の品質基準MD族群を形成する、サブステップと、時点の前記初期部分集合および時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合の一方が時点の最適な部分集合となることを確実にする最適な最適化基準値を決定するために、前記少なくとも1つの後続の最適化基準値を、前記初期最適化基準値および前記最適化作業により生成された前の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、前記対応する時点の少なくとも1つの後続の部分集合における前記少なくとも1つの後続の品質基準MD族群を使用して、少なくとも1つの後続の品質閾値を決定するサブステップと、前記最適な最適化基準値と対応する、時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、前記最適な品質閾値および時点の前記最適な部分集合は、i時点の前記初期部分集合を使用する前記初期品質閾値、およびii時点の前記少なくとも1つの後続の部分集合を使用する前記少なくとも1つの後続の品質閾値の一方である、サブステップとを含む、請求項18に記載の媒体。時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定する前記サブステップは、時点の前記最適な部分集合の統計的なロバスト性を確実にする検証作業を実行するサブステップをさらに含み、前記検証作業は、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を選択するサブステップであって、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合は、所定の最大時間増分値範囲内の無作為の増分量だけ、時点の前記最適な部分集合の少なくとも1つの時点を変化させることにより選択され、前記第1及び第2の組の前記力軌跡の前記力データは、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合と対応する、サブステップと、前記MDアルゴリズムを用いて、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合における前記第1および第2の組の各要素に関する前記力データを入力することにより、前記第1および第2の組の各要素に関する単一のマハラノビス距離MD値を生成するサブステップであって、前記第1の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群を形成し、前記第2の組の要素に関して生成されたMD値は少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群を形成する、サブステップと、前記少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群の前記データの第2の分布に対して、前記少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群の前記データの第1の分布を評価するサブステップであって、前記少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群および前記少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群は、対応する少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値を有する、少なくとも1つの追加の無作為の品質基準MD族群を形成する、サブステップと、前記対応する時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合における前記少なくとも1つの追加の無作為の品質基準MD族群を使用して、少なくとも1つの追加の無作為の品質閾値を決定するサブステップと、時点の前記最適な部分集合が、i前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内であるとき、統計的にロバストであること、ならびにii前記最適な最適化基準値と前記検証作業により生成された少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値のすべてとの組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内でないとき、統計的にロバストでないことの一方であることを確実にするために、前記少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値を、前記最適な最適化基準値および前記検証作業により生成された前の少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値のすべてと比較するサブステップと、統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合を使用して構築された前記最適な品質閾値を決定するサブステップであって、時点の前記最適な部分集合に構築された前記最適な品質閾値は、i統計的にロバストな、時点の前記最適な部分集合における前記最適な品質閾値、ii統計的にロバストな、時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を使用する、前記少なくとも1つの追加の無作為の品質閾値、ならびにiii時点の前記最適な部分集合および時点の前記少なくとも1つの追加の無作為の部分集合が統計的にロバストでないとき、前記最適化作業を再実行し、前記検証作業により前記最適化作業を再検証することの1つである、サブステップとを含む、請求項19に記載の媒体。力軌跡の前記第1および第2の族を統計的に分析する前記ステップは、前記データ処理装置により、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力軌跡の前記第1の族に関する第1の力平均および第1の標準偏差を決定するサブステップと、前記データ処理装置により、前記時間範囲内の各時点において、力軌跡の前記第2の族に関する第2の力平均および第2の標準偏差を決定するサブステップと、前記データ処理装置により、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点において、力平均差分値を決定するサブステップであって、前記力平均差分値は、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における前記第1の力平均と前記第2の力平均との差である、サブステップと、前記時間範囲にわたる前記複数の時点の各時点における力軌跡の前記第1および第2のの族に関して、i前記力平均差分値、ii前記第1の標準偏差、およびiii前記第2の標準偏差の少なくとも1つを評価するサブステ0006配線導体を端子に接続する信頼できる芯圧着部分を形成する、加えられた芯圧着力軌跡の分析は、特に、対応する端子に接続される18AWG未満のサイズを有するより小さいゲージの配線導体に関して、芯圧着部分要素に含まれる配線導体撚線の欠落という品質不良を検出するための適当な品質指標であることがわかる。加えられた芯圧着力軌跡は、品質不良を有しない芯圧着部分に対する品質不良を有する芯圧着部分要素の適当な品質指標であるので、芯圧着力軌跡の品質を分析するのが望ましい。芯圧着部分要素を形成する加えられた芯圧着力軌跡の分析は、品質不良を有する可能性がある芯圧着部分要素、および品質不良を有しない可能性がある芯圧着部分要素の構築の際の正常なプロセス変動を検討するステップも含む。これは、芯圧着部分要素に関する品質判定を確実に一貫して行うのに重要である。0007本発明の一態様によれば、要素に関して生成される力軌跡に関する品質合格基準を決定する方法が提供される。力軌跡は、要素の第1および第2の組から取得される。要素の第1の組は、品質不良を有せず、要素の第2の組は、人為的な品質不良を有する。要素の2つの組の力データは、力軌跡すなわち力軌跡曲線に従って、時間範囲内の複数の時点から時点の初期部分集合を選択するために統計的に分析される。単一のマハラノビス距離MD値は、2つの組の各要素に関して生成され、マハラノビス距離MDアルゴリズムへの入力は、時点の選択された初期部分集合における力軌跡からの力データである。初期品質閾値は、要素の2つの組に対応するMD値の分布を評価することにより決定される。品質合格基準を決定する出力は、力軌跡を有する要素を、品質不良を有しない要素の群、または人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群に分類するために、決定された初期品質閾値を使用するものである。0008本発明の別の態様によれば、芯圧着部分要素に関する決定された品質合格基準を使用し、力軌跡を有する新しく形成された芯圧着部分要素に関して品質判定を行う、配線導体を端子に接続するための形成プロセス方法が提供される。行われる品質判定は、芯圧着部分要素がその複数の撚線からの撚線の欠落を有しない合格品質、または芯圧着部分要素がその複数の撚線からの少なくとも1つの撚線の欠落を有する品質不良のいずれかである。0009本発明のさらに別の態様によれば、要素に関して生成される力軌跡に関する品質合格基準を決定するためのコンピュータ読取可能命令を含む媒体が提供される。決定済品質合格基準の出力は、力軌跡を有する要素を、品質不良を有しない要素の群、または人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群に分類するために、時点の選択された初期部分集合を使用して決定された、決定済品質閾値を使用するものである。0010添付の図面を参照して、本発明をさらに説明する。0022本発明の例示的な実施形態による、図1を参照すれば、端子14内に配置された配線導体12に押圧力10を加え、導体12を端子14に圧着する。配線導体12は、電気導体部分16と、電気導体部分16の周りの絶縁配線部分18とを含む。押圧力10の一部が、端子14内に配置された配線導体12の電気導体部分16に芯圧着力20として加えられ、芯圧着力20が加えられた後、芯圧着部分要素22を形成する。加えられた押圧力10の一部は、端子14内に配置された配線導体12の絶縁配線部分18にも絶縁部圧着力26として加えられ、絶縁圧着部分要素28を形成する。図1に示すように、芯圧着部分要素22および絶縁圧着部分要素28が形成される直前に、端子14内に配置された電気導体部分16および絶縁配線部分18にそれぞれ、芯圧着力20および絶縁部圧着力26が加えられる。配線導体は、そのサイズに適合するサイズを有する端子と圧着されるのが好ましい。配線導体は、18AWG未満のサイズを有するのが好ましい。18AWGのメートル法換算値は、0.8mm2である。頭文字AWGは、米国ワイヤゲージ規格の略号であり、ワイヤゲージサイズを特定する手段である。0023図1および2を参照すれば、芯圧着部分要素22を形成する芯圧着力20は、対応する芯圧着力軌跡曲線すなわち芯圧着力軌跡24を有する。図2に示す芯圧着力軌跡24は、力が増加していく芯圧着力軌跡の一部分を示す。芯圧着力軌跡曲線の相補的部分は、増加していく力の部分の直後に続く、力が減少していく芯圧着力軌跡曲線図示せずの一部分も含むことを当業者には理解されよう。電気導体部分16は、編組線図示せずから形成することができる。編組線は、複数の個々の撚線図示せずから形成される。芯圧着部分要素22は、複数の撚線中の撚線のすべてが、芯圧着部分要素22内に含まれるとき、合格品質とすることができる。芯圧着部分要素22は、複数の撚線内の少なくとも1つの撚線の欠落が芯圧着部分要素22内にあるとき、品質不良とすることができる。図1に示す配線導体および端子は、単一の芯圧着部分要素および単一の絶縁圧着部分を示すが、本発明は、配線導体サイズおよび端子構造などの要素に応じて、複数の芯圧着部分要素および/または複数の絶縁圧着部分要素を含むことができる、様々な配線導体/端子要素に適用することができることを理解されたい。0024加えられた芯圧着力軌跡曲線は、芯圧着部分要素内の合格品質または品質不良の適当な品質指標であるので、芯圧着部分要素を形成する芯圧着力軌跡曲線を分析するのが望ましい。0025図3および5により、要素上生成される力軌跡において品質合格基準100を決定するための流れ図が示される。方法100の1つのステップ110は、芯圧着部分要素の第1の組121および芯圧着部分要素の第2の組125を提供するものである。芯圧着部分要素の第1の組121は、品質不良を有せず、芯圧着部分要素の第2の組125は、人為的なdeliberate換言すれば、意図的な品質不良を有する。第1および第2の組の各芯圧着部分要素の構成体は、同じタイプの端子に圧着される同じサイズの配線導体および同じタイプの電線部分など、同様の特徴を有しており、同じタイプの芯圧着部分要素は、端子内に配置された電気導体部分とほぼ同じ位置に形成される。第1の組121は、第2の組125と同数の要素を有する。第1の組121は、少なくとも15個の要素を含み、第2の組125は、少なくとも15個の要素を含む。組121、125は、15個の要素を含むのが好ましい。要素の第1の組121は、技術者または統計員などの本方法のユーザにより確認され、各芯圧着部分要素22内に品質不良を有しない。本方法のユーザは、要素の第1の組121が電気導体部分16の複数の撚線図示せず内の撚線の欠落を有しないことを保証する。それと対照的に、要素の第2の組125は、本方法のユーザにより適用され、確認される人為的な品質不良を有し、第2の組125内の各要素が不良となることを保証する。第2の組125内の各要素は、電気導体部分16の複数の撚線図示せず内に少なくとも1つの撚線の欠落を有する。2つの組121、125のそれぞれの各電気導体部分16の品質は、各芯圧着部分要素22の形成の前の検査により確認することができる。例えば、第2の組125内の各要素に適用される人為的な品質不良は、第2の組125内の各配線導体に関して電気導体部分16内の複数の撚線から1つの撚線を切り取ることにより形成することができる。0026図1~4を参照すれば、方法100の次のステップ112は、2つの組121、125のそれぞれの各芯圧着部分要素22に加えられる押圧力10を生成するように構成された押圧装置115を提供するものである。押圧力10の一部は、芯圧着力20として別個に加えられ、2つの組121、125のそれぞれの各芯圧着部分要素22に関して芯圧着力軌跡24を生成する。このために役立つそうした1つの押圧装置は、2009年6月3日に出願し、参照により本明細書に組み込まれている、同時係属中の米国特許出願第12/477237号に記載されている。図4に示すように、同時係属中の米国特許出願第12/477237号の押圧装置115は、端子14内に配置された配線導体12の電気導体部分16に押圧力10が加えられていない状態で示されている。0027図3を参照すれば、方法100の次のステップ114は、データ処理装置図示せずのメモリ図示せず内のマハラノビス距離MD共分散行列アルゴリズムを提供するものである。データ処理装置は、押圧装置に関連させる換言すれば、結合することができる。あるいは、データ処理装置は、独立したデータ処理装置とし、押圧装置から分離独立させることができる。データ処理装置は、MD共分散行列アルゴリズムを使用し、MDアルゴリズムタイプの統計計算を処理するように構成されることを含めて、数学的統計処理のために構成されており、コンピュータ内に配置されたプロセッサ、データプロセッサ、もしくはマイクロコントローラ、または数学的統計計算を実行する能力を有する同様の装置を含むことができる。0028図2~5を参照すれば、方法100の次のステップ122は、押圧装置115により生成された、第1および第2の組121、125内の各芯圧着部分要素22に関する力データを有する力軌跡24を測定するものである。各力軌跡24は、その時間範囲126にわたる複数の時点124で測定される。2つの組121、125内の各要素に関する力軌跡24の測定は、対応する力軌跡の第1および第2の族134、136を生成する。第1の組121内の要素からの力軌跡は、力軌跡の第1の族134を生成する。第2の組125内の要素からの力軌跡は、力軌跡の第2の族136を生成する。時間範囲126は、力軌跡が発生し、芯圧着部分要素を形成する時間として全体が規定される。時間範囲は、図2に示すように、力が増加していく力軌跡曲線の一部に沿うのが好ましい。力軌跡曲線の増加していく部分は、芯圧着部分要素をほぼ形成する。複数の時点124は、時間範囲126にわたる複数の時点124中の各時点間の一定の時間間隔での測定を含む。範囲126にわたる各時点間の時間間隔は、典型的には、押圧装置、および芯圧着部分要素を形成する力軌跡曲線を測定するソフトウェアの動作の関数である。芯圧着力部分要素を測定するソフトウェアは、典型的には、一定の時間間隔で力データを測定する。あるいは、力軌跡の測定は、時間範囲内の一定でない時間間隔で行うことができる。例えば、芯圧着部分要素を形成する力軌跡曲線の1つの時間範囲は、複数の時点中の各時点間の一定の時間間隔を約0.5ミリ秒として100ミリ秒内で発生することができる。したがって、第1の組121に関して、15個の芯圧着部分要素が提供および構成され、第2の組125に関して、15個の芯圧着部分が提供および構成される。第1の組121に関して、15個の測定された芯圧着力軌跡曲線が収集され、第2の組125に関して、15個の測定された芯圧着力軌跡曲線が収集される。第1の組121内の芯圧着部分要素からの15個の測定された力軌跡曲線は、測定された力軌跡曲線の第1の族134を形成する。第2の組125内の芯圧着部分要素からの15個の測定された力軌跡曲線は、測定された力軌跡曲線の第2の族136を形成する。0029図3および5を参照すれば、方法100のさらに次のステップ138は、時間範囲126にわたる複数の時点124の各時点において、第1および第2のそれぞれの族134、136内の測定力軌跡に関する力データの所定の統計量statistics図示せずを構築するために、対応する力軌跡の第1および第2の族134、136を統計的に分析するものである。0030方法100の次のステップ140は、力軌跡の第1および第2の族134、136をそれぞれ統計的に分析するステップに基づいて、複数の時点124から、時点の初期initial部分集合142を選択するステップを含む。時点の選択された初期部分集合142は、時間範囲126にわたる複数の時点124の各時点における第1および第2の組121、125内の各要素の力軌跡曲線に関するユーザによる統計的な力データの評価に基づく。時点の初期部分集合142は、それが時間範囲126の複数の時点124にわたる力軌跡を十分代表するために互いに十分分離されることを確実にするように選択される。複数の時点124のうちの2つの連続する時点は、時点の初期部分集合142の代表には選択されないのが好ましい。複数の時点のうちの2つの連続する時点は、連続的に測定される力データの測定に伴う可能性がある望ましくないデータノイズを有する可能性がある。したがって、時点の初期部分集合のために選択される時点は、この望ましくないノイズ測定の可能性を避けるために、この時間範囲の複数の時点124内で十分離間する必要がある。時点の初期部分集合124はさらに、方法100の評価ステップ146用のMD値群のデータの所望の分布をもたらすように有効に選択される。所定の統計量は、時点の初期部分集合142の選択において有効であるが、それは、統計技術分野の当業者による時間範囲126の複数の時点124にわたる力データの統計的分析が、力データの異なるデータ群への分類を可能にし、時点の初期部分集合142の選択を容易にするからである。統計技術分野の当業者にとって、所定の統計量が、力軌跡の第1の群134の力データと力軌跡の第2の群136の力データとが分類されていることを示すところで、時点の初期部分集合142が選択される。時点の初期部分集合142はさらに、時点の最適な部分集合を決定するために最適化作業200を提供するのに初期最適化基準metric値図示せずを確実に実現するように有効に選択される。0031図3および6を参照すれば、方法100の次のステップ144は、MDアルゴリズム図示せずにより、第1および第2の組121、125の各要素に関する単一のマハラノビス距離MD値をそれぞれ生成するステップを含む。時点の選択された初期部分集合142における第1および第2の組121、125内の各要素に関する力データは、MDアルゴリズムに入力される。MDアルゴリズムにより、第1の組121内の要素に関して生成されるMD値出力は、第1のMD値群148を形成し、第2の組125内の要素に関して生成されるMD値は、第2のMD値群150を形成する。MDアルゴリズムは、統計処理制御産業でしばしば使用される、設定された基準共分散行列を使用する。当技術分野で理解されるように、MDアルゴリズムを構成するのに使用される力データは、既知の良好な部品すなわち品質不良を有しない信頼できる芯圧着部分要素の基準群と、既知の不良部品すなわち人為的な品質不良を有する芯圧着部分要素の基準群とに基づく。MDアルゴリズムは、最初に、変数として時点の初期部分集合を使用して基準MD共分散行列を生成することにより、構成または設定される。MDアルゴリズム用の変数を決定する必要性は、統計分野で知られている。次に、時点の選択された初期部分集合における力データにおける第1の組良好な部品および第2の組不良部品内の各芯圧着部分要素に関するMD値を方法100のステップ144において計算するために、MD共分散行列が使用される。0032図3および6を参照すれば、方法100の次のステップ146は、本方法のユーザにより、第2のMD値群150の第2のデータ分布に対して、第1のMD値群148の第1のデータ分布を評価するものである。第1のMD値群148および第2のMD値群150は、対応する初期最適化基準値図示せずを有する初期品質基準MD族群152を形成する。最適化基準値は、第1のMD値群のMD値と第2のMD値群のMD値との間でどの程度分類されているかの指標である。例えば、最適化基準値は、2つのMD値群のMD値の平均値の差の、2つのMD値群のMD値の集積されたpooled標準偏差に対する比率値とすることができる。比率値の増加は、2つのMD値群の間がより区別または分類されることを示す。これは、それらのMD値に基づいて、芯圧着部分要素の分類ミスをするリスクが少ない、2つのMD値群を明確に区別する品質閾値の決定を可能にする。初期最適化基準値は、初期品質MD値群を使用して最適化基準値を構築するための開始点を提供する。本発明は、最適化基準値を決定するとき、この比率法のみに限定されないが、MD値を測定し、もしくは第1のMD値群と第2のMD値群との間でMD値を分類することを定量化し、または力曲線の第1の族からの力データを、力曲線の第2の族から分類することを定量化する、任意の適当な方法を含むことができる。例えば、最適化基準値を決定する別の方法は、2つのMD値群のMD値の中央値の差の、2つのMD値群のMD値の集積された標準偏差に対する比率値を決定するためのものとすることができる。さらに別に、2つの群の範囲を標準偏差の代わりに使用することができる。さらに別に、Tukeyのエンドカウント法も2つのMD値群の間の分類に関する関連情報を提供することができる。0033方法100のさらに別のステップ154は、時点の選択された部分集合142における初期品質基準MD族群152を使用して、品質合格基準とすべき初期品質閾値を決定するものである。品質合格基準を決定する出力は、前記力軌跡を有する要素を、品質不良を有しない要素の群、または第2の組の要素の人為的な品質不良などの品質不良を有する要素の群136のいずれかに分類するために、決定された品質閾値を使用する。0034図6および8を参照すれば、初期品質基準の決定は、第1のMD族群の力データおよび第2のMD族群の力データの分布と、第1のMD族群と第2のMD族群との間の力データの分離との比較に依存する。ユーザは、初期品質閾値を決定するために開始点として、人為的な品質不良を有する第2のMD値群150に対して、品質不良を有しない第1のMD値群148のデータの分布を評価する。0035図6を参照すれば、第1のMD値群のデータが、第2のMD値群のデータとともにグラフ化されている。第1のMD値群のデータは、第2のMD値群のデータと混合152されている。MD値群データがともに分布しているので、特定の要素のMD値が第1の群148または第2の群150に属しているかを決定するのは難しい。それと対照的に、図8を参照すれば、MD値群の値は、第1の群250と第2の群260との間ではっきりと異なる集合に分類されるのが望ましい。時点の初期部分集合は、MD値群148、150のグラフ化を可能にし、図6のグラフもしくは図8のグラフ、または図6および8のグラフの中間の別のグラフ表示を生成することができる。0036図6において、時点の選択された部分集合が混合データ152を生成するとき、第1、すなわち初期の品質閾値は、第1の群148および第2の群150の混合MD値データ内のある点すなわち位置で選択することができる。混合MD値データ内の選択された初期品質閾値と同じ、またはその値の左に位置するMD値データは、第1の群148からのものとみなされ、または判定される。選択された初期品質閾値の右に位置し、またはその値よりも大きいMD値データは、第2の群150からのものとみなされ、または判定される。0037第1および第2の群148、150を含む初期品質基準MD族群152内のMD値がほとんど分類されていないので、選択された品質閾値にかかわらず、第2の群150からの芯圧着部分要素が、選択された品質閾値の左にMD値を有し、第1の群148からのものと判定される可能性がある。さらに、第1の群148からの芯圧着部分要素が、選択された品質閾値の右にMD値を有し、したがって、第2の群150からのものと判定される可能性がある。したがって、図6に示すグラフ化されたMD値設定により、そのMD値に基づいて要素を分類ミスする可能性が高い。品質閾値を選択することは、要素が実際は第2の群であるとき、その要素を第1の群であると判定する危険と、その逆の危険とのバランスである。品質閾値が集合の中央部分の左で選択されるとき、品質閾値は、より多くの要素が、選択された閾値の右で第2の群150内に配置されることを反映する。この判定は、統計分野で知られている、偽陽性すなわち第1種過誤の可能性を増大させる。第1種過誤があれば、より多くの要素が、第2の群150内にあると判定され、より多くの合格品質要素が、不良でないときに、不良と判定される可能性がある。0038それと対照的に、品質閾値が集合の中央部分の右で選択されるとき、品質閾値は、より多くの芯圧着部分要素が、選択された品質閾値の左で第1の群148内にあることを反映する。これは、統計分野で第2種過誤として知られている過誤すなわち偽陰性として知られている。第2種過誤があれば、より多くの芯圧着部分要素が、第1の群148内にあるものと判定され、より多くの不良要素が、合格品質でないときに、合格品質と判定される可能性がある。0039時点の選択された部分集合からの力軌跡データが、図8に示すように、MD値データのグループ化240をもたらすとき、第1の群250のMD値データを第2の群260のMD値データから分離するので、初期品質閾値を選択することは、図6のグラフほど複雑でない。第1の群250のMD値群は異なる集合であり、第2の群260のMD値群は異なる集合である。第1の群250の集合は、第2の群260の集合から分離される。図8のグラフの左部分の曲線は、第1の群250内のMD値が、第2の群260からのMD値を含まない異なる集合内にあることを示す。図8のグラフの右部分の曲線は、第2の群260内のMD値が、第1の群250からのMD値を含まない異なる集合内にあることを示す。閾値は、第1および第2の群250、260のすべてのMD値が、MD値を誤った群に分類ミスすることなく、選択された品質閾値の左および右になるように、第1の群250の集合と第2の群260の集合との間で選択することができる。したがって、図8の異なる集合設定により選択された品質閾値は、要素を誤ったMD値群に分類するリスクが極めて小さい。0040統計分野で知られているように、初期品質閾値を選択するとき、MD値設定が、図6もしくは図8のものであっても、図6および8のMD値設定の中間のものであっても、音響技術判定を使用することができるのが好ましい。特に図6のMD値設定の場合、音響技術判定は、芯圧着部分要素が誤ったMD値群でないとき、それらの要素が誤ったMD値群内にあるとする判断ミスを、確実にしないように品質閾値が選択されることが所望される。あるいは、本明細書に上述したように、第1種のリスクと第2種のリスクとの間の最良のバランスをもたらす品質閾値を数学的に選択するのにMD値群を評価するために、既知の最適統計モデルを使用することができる。0041方法100は、複数の撚線を含む内部電気導体部分を有する複数の配線サイズに使用することができるが、方法100は、同様のサイズを有する結合端子に圧着される、18AWG未満のサイズを有するのが好ましい配線導体には極めて望ましい。さらにより好ましくは、方法100は、複数の撚線を含む電気導体部分を有する22AWGより小さい複数の配線導体サイズに使用することができる。0042初期品質閾値MD族群は、方法100の初期品質閾値を決定するのを助ける。品質不良を有しない芯圧着部分要素と、芯圧着部分要素の第2の組125に規定された人為的な品質不良などの品質不良を有する芯圧着部分要素とをより区別することができる品質合格基準をもたらす、時点の最適な部分集合における最適な品質閾値を決定するのが望ましい。0043図2および7を参照すれば、時点の最適な部分集合を使用して構築される最適な品質閾値を決定するサブステップを有する、最適化作業200を実行するための流れ図が提供される。最適化作業の目的は、適当な量の時間内に時点の最適な部分集合を取得することである。最適化基準値は、時点の後続のsubsequent選択とともに次第に大きくなり、最終的に増加が止まる値である。最適な最適化基準値は、それ以上増加しない値とみなされる。最適な最適化基準値は、対応する最適な品質閾値が、要素を不適切に分類するリスクが低い状態で、第1の組に属する要素を第2の組に属する要素から正しく区別することを確実にできるようにする。0044流れ図200内の1つのサブステップ210は、時間範囲126にわたり複数の時点124から時点の少なくとも1つの後続のsubsequent部分集合図示せずを無作為に選択するものである。時点の少なくとも1つの後続の部分集合は、データ処理装置により時間範囲内に時点を無作為に選択するために、既知の乱数発生器アルゴリズムを使用して選択することができる。あるいは、乱数発生と併せて、発見的数選択を使用することができる。例えば、当技術分野で知られている模擬アニーリングは、時点の少なくとも1つの部分集合を無作為に生成するために使用することができる。MDアルゴリズムは、変数として時点の少なくとも1つの後続の部分集合を使用して基準MD共分散行列を生成することにより、構成または設定される。このMDアルゴリズムは、最適化作業のために生成される時点の少なくとも1つの後続の各部分集合に必要である。MDアルゴリズム用の変数を決定する必要性は、統計技術分野で知られている。0045流れ図200の次のサブステップ212は、第1および第2の組121、125の各要素に関する単一のマハラノビス距離MD値をそれぞれ生成するものである。時点の少なくとも1つの後続の部分集合に対応する、第1および第2の組121、125内の各要素に関する力データが、MDアルゴリズムに入力される。MDアルゴリズムの出力は、少なくとも1つの後続の第1のMD値群250を形成する第1の組の要素に関するMD値、および少なくとも1つの後続の第2のMD値群260を形成する第2の組の要素に関して生成されるMD値を生成する。MDアルゴリズムは、本明細書に上述したように、方法100と同様の方式で使用されるが、時点の少なくとも1つの後続の部分集合に関する力データを伴う。MDアルゴリズムに使用される基準MD共分散行列は、時点の少なくとも1つの後続の部分集合により設定される。0046流れ図200の次のサブステップ214は、ユーザにより、少なくとも1つの後続の第2のMD値群のデータの第2の分布に対して、少なくとも1つの後続の第1のMD値群のデータの第1の分布を評価するものである。少なくとも1つの後続の第1および第2のMD値群250、260は、対応する少なくとも1つの後続の最適化基準値を含む、少なくとも1つの後続の品質基準MD族群240を形成する。値群の評価は、本明細書に上述した方法100で説明したように、図6および8のグラフに適用した説明と同様である。最適化作業が実行されるとき、少なくとも1つの後続のMD値群のデータの分布はしばしば、図6に示すグラフよりも図8に示すグラフにより近いようにみえる可能性がある。しかし、少なくとも1つの後続のMD値群は、図6に示すグラフのようにみえる可能性がある。0047流れ図200の次のサブステップ216は、少なくとも1つの後続の最適化基準値を、初期最適化基準値および最適化作業により生成された前のすべての最適化基準値と比較し、最適な最適化基準値を決定し、時点の初期部分集合または時点の少なくとも1つの後続の部分集合いずれかを時点の最適な少なくとも1つの後続の部分集合に確実にするものである。ensure確実にするは、実質的な意味で、適当な量の時間内に時点の許容できる最適な少なくとも1つの後続の部分集合を見出すものであることが理解できよう。数学的最適化の当業者は、試行することができる時点の少なくとも1つの後続の部分集合の可能な総数が極めて大きいとき、時点の最適な少なくとも1つの後続の部分集合を見出す方法が存在しない可能性があることを理解するであろう。例えば、1つの計算は、試行すべき時点の可能な少なくとも1つの後続の部分集合の量が1015程度の可能性があることを示す。0048最適化基準値は、本明細書に上述した比率により決定することができる。最適化作業を使用すれば、或る時点の少なくとも1つの後続の部分集合について、その本明細書に上述した増加した比率値により代表される少なくとも1つの後続の最適化基準値が、最適化作業により得られた時点の少なくとも1つの後続の部分集合を用いた前の少なくとも1つの後続のMD値群間よりも大きい、少なくとも1つの後続のMD値群間の分離を示すとき、または、時点の部分集合に構築されたMD値群にわたって増加する分離を示すとき、当該時点の少なくとも1つの後続の部分集合は、時点の他の少なくとも1つの後続の部分集合または時点の初期部分集合よりも最適とみなすことができる。最適化作業200は、最適な最適化基準値に対応する時点の最適な部分集合が構築されるまで、必要に応じて使用することができる。0049流れ図200の次のサブステップ218は、対応する時点の少なくとも1つの後続の部分集合において、少なくとも1つの後続の品質基準MD族群を使用して、少なくとも1つの後続の品質閾値を決定するものである。少なくとも1つの後続の品質閾値は、本明細書に上述した図6および8に適用する方法100に説明するように決定することができる。0050流れ図200のさらに次のステップ220は、最適な最適化基準値に対応する時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値を決定するものである。最適な品質閾値および時点の最適な部分集合は、時点の初期部分集合を使用する初期品質閾値、または時点の少なくとも1つの後続の部分集合を使用する少なくとも1つの後続の品質閾値のいずれかである。最適な最適化基準値に対応する時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値の選択は、MD群のデータの分布に基づいており、MD群はしばしば、図8に示すものと同じである可能性がある。0051図9を参照すれば、力軌跡曲線の第1および第2の族に関する構築された所定の統計量を使用して統計的に分析することは、流れ図300に含まれるサブステップに示される。0052流れ図300の1つのサブステップ302は、時間範囲にわたる複数の時点の各時点において、データ処理装置により、力軌跡曲線の第1の族に関する第1の力平均および第1の標準偏差を決定するものである。0053流れ図300の次のサブステップ304は、時間範囲内の各時点において、データ処理装置により、力軌跡曲線の第2の族に関する第2の力平均および第2の標準偏差を決定するものである。0054流れ図300の次のサブステップ306は、時間範囲にわたる複数の時点の各時点において、データ処理装置により、力平均差分値を決定するものである。力平均差分値は、時間範囲にわたる複数の時点の各時点における第1の力平均と第2の力平均との差である。0055流れ図300の次のサブステップ308は、時間範囲にわたる複数の時点の各時点における力軌跡曲線の第1および第2のそれぞれの族に関して、i力平均差分値、ii第1の標準偏差、およびiii第2の標準偏差の少なくとも1つをユーザが評価するものである。0056方法300は、本明細書に上述した初期最適化基準値に関する大きい値を有する比率をもたらすであろう、各それぞれの時点における要素の2つの組121、125の平均の差および標準偏差に基づいた、時点の初期部分集合142のより適切または賢明な選択を可能にする。要素の2つの組に関する平均の差および標準偏差を使用することにより、力データがMD値に変換されるとき、力軌跡が、品質不良を有しない要素の第1の組121を、人為的な品質不良を有する要素の第2の組125からどの程度区別することができるかを理解することができる。力曲線の第1の族と力曲線の第2の族との間における、力平均差分値および/または標準偏差の最大の差は、時点の初期部分集合内の時点の1つを選択するための開始点を示す。時点の初期部分集合内の他の時点の選択は、力平均差分値の他の連続的により小さくなる差を見ることに基づくことができる。時点の部分集合内の各時点は、初期品質閾値の決定に望ましくない影響を及ぼすデータノイズが時点の選択に悪影響を及ぼすのを防ぐために、選択された他の時点から十分有意義に離間させる必要がある。0057図10を参照すれば、検証作業400は、時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値が十分ロバストな品質を有することを確実にするために使用される。検証作業の目的は、最適化作業による時点の最適な部分集合が、検証作業により生成される無作為の増分量だけ時点の最適な部分集合が偏位しても、大幅に変化しない最適化基準値を有することを確実にすることである。したがって、検証作業の目標は、時点の最適な部分集合に近い、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を選択し、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合が、時点の他の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合と同様の少なくとも1つの追加の最適化基準値または最適な最適化基準値を有するようにすることである。時点の最適な部分集合がロバストでないと検証作業が判定するとき、最適化作業は、時点の最適な新しい部分集合における新しい最適な品質閾値を決定するように再実行することができ、時点の最適な新しい部分集合における新しい最適な品質閾値は、検証作業により再検証することができる。0058流れ図400の1つのサブステップ404は、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合図示せずを選択するものであって、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合は、所定の最大時間増分値範囲図示せず内の無作為の増分量図示せずだけ、対応する時点の部分集合または時点の最適な少なくとも1つの後続の部分集合のいずれか1つにおける少なくとも1つの時点の値を変化させることにより、選択される。2つの組の力軌跡の力データは、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合に対応する。時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合は、時点の初期部分集合142および時点の少なくとも1つの後続の部分集合図示せず、ならびに時点の最適な部分集合図示せずと同じ数の、複数の時点からの時点を含む。0059方法400の次のサブステップ408は、第1および第2の組121、125の各要素に関する単一のマハラノビス距離MD値をそれぞれ生成するものである。時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合における第1および第2の組121、125内の各要素に関する力データは、MDアルゴリズムに入力され、MDアルゴリズムの出力は、少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群を形成する、第1の組の要素に関して生成されるMD値、および少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群を形成する、第2の組の要素に関して生成されるMD値である。MDアルゴリズムは、本明細書に上述したように、方法100と同様の方式で使用されるが、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合に関する力データを伴う。MDアルゴリズムは、変数として時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を使用して基準MD共分散行列を生成することにより、構成または設定される。これは、検証作業のために生成される、時点の少なくとも1つの追加の無作為の各部分集合に必要である。MDアルゴリズム用の変数を決定する必要性は、統計分野で知られている。0060方法400の次のステップ412は、少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD族群を生成するためにユーザにより、少なくとも1つの追加の無作為の第2のMD値群のデータの第2の分布に対して、少なくとも1つの追加の無作為の第1のMD値群のデータの第1の分布を評価するものであるが、少なくとも1つの追加の無作為の第1および第2のMD値群は、対応する少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値を有する少なくとも1つの追加の無作為の品質基準MD族群を形成する。データの分布は、本明細書に上述した図6および8のグラフで方法100に使用されるものと同様の方式で評価される。0061方法400の次のステップ414は、時点の対応する少なくとも1つの後続の部分集合における少なくとも1つの追加の無作為の品質基準MD族群を使用して、少なくとも1つの追加の無作為の品質閾値を決定するものである。0062方法400の次のステップ416は、少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値を、最適な最適化基準値および検証作業により生成された、前の少なくとも1つの追加の無作為の最適化基準値のすべてと比較し、時点の最適な部分集合が統計的にロバストであり、または統計的にロバストでないことを確実にするものである。最適な最適化基準値と検証作業により生成された少なくとも1つの追加の無作為のすべての最適化基準値との組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内であるとき、時点の最適な部分集合は、統計的にロバストである。最適な最適化基準値と検証作業により生成された少なくとも1つの追加の無作為のすべての最適化基準値との組合せの最大値および最小値が、ともに所定の量内でないとき、時点の最適な部分集合は、統計的にロバストでない。0063方法400の次のステップ418は、統計的にロバストである、時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値を決定するものである。最適な品質閾値および時点の最適な部分集合は、時点の部分集合が統計的にロバストであるとき、時点の最適な部分集合における最適な品質閾値であり、または、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合が統計的にロバストであるとき、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を使用する少なくとも1つの追加の無作為の品質閾値である。時点の最適な部分集合および時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合が、統計的にロバストでないとき、最適化作業を再実行し、検証作業により最適化作業を再検証する。0064検証作業は、統計的にロバストな、時点の最適な部分集合に構築された最適な品質閾値を取得するのに必要なだけ使用することができる。所定の量は、最大値と最小値との間の百分率で測定されるのが好ましい。最大値と最小値との間の所定の量は、時点が統計的にロバストとみなされるには、5以下とすることができるのが好ましい。所定の量は、所与の芯圧着部分要素に関して押圧装置により生成された力軌跡がどれくらい安定しているかの指標を提供しており、配線導体のサイズ、端子、および押圧設定などを含む、特定の押圧装置設定において見出される変化に依存する。あるいは、所定の量は、標準偏差、範囲、または分散、または力データの他の統計的な指標を使用して測定することができる。0065時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合が無作為の増分量だけ変化または偏位しても最適化基準値がはっきりと変化しないところで、統計的なロバスト性が定義される。無作為の増分量図示せずは、時点の部分集合、または時点の少なくとも1つの後続の部分集合内の特定の時点の上または下の1~3個の時点増分となるように、所定の最大時間増分値範囲内で規定することができる。0066時点の初期部分集合、時点の少なくとも1つの後続の部分集合、時点の最適な部分集合、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を含む時点の部分集合のいずれも、それぞれ、複数の時点から選択された同数の時点を含む。時点の初期部分集合は、力軌跡曲線24を正確に示すために、少なくとも10個の選択された時点を含むのが好ましい。あるいは、時点の各それぞれの部分集合は、少なくとも10個とは異なる、同数の時点を含むことができる。さらに別に、時点の各それぞれの部分集合は、互いに異なる数の時点を有することができる。0067本発明のさらに別の例示的な実施形態では、図11によれば、配線導体12を端子14に接続するための形成プロセス方法500が示される。0068方法500の1つのステップ501は、芯圧着部分要素22の芯圧着力軌跡24に関する品質合格基準を決定するものである。品質合格基準は、時点の最適な部分集合を使用して構築された最適なプロセス品質閾値を含む。時点の最適なプロセス部分集合を使用して構築された最適なプロセス品質閾値は、第1、第2、または第3の品質閾値を含むことができる。第1の品質閾値は、時点の選択された初期部分集合142を使用して構築される。第2の品質閾値は、最適化作業により、時点の初期部分集合142に構築することができる。第2の品質閾値は、時点の初期部分集合142と異なる、時点の少なくとも1つの後続の部分集合に構築することもでき、時点の少なくとも1つの後続の部分集合は、最適化作業により構築される。第3の品質閾値は、統計的にロバストであるように、検証作業により構築された時点の初期部分集合142に構築することもできる。第3の品質閾値は、時点の初期部分集合142と異なる、時点の少なくとも1つの後続の部分集合に構築することもでき、時点の少なくとも1つの後続の部分集合は、統計的にロバストであるように、検証作業により構築される。第3の品質閾値は、時点の部分集合142および時点の少なくとも1つの後続の部分集合と異なる、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合にさらに構築することもでき、時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合は、統計的にロバストであるように、検証作業により構築される。検証作業により構築された、時点の初期部分集合142または時点の少なくとも1つの後続の部分集合、または時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合のいずれかが、統計的にロバストでないとき、最適化作業を再実行し、検証作業により最適化作業を再検証する。0069方法500の次のステップ502は、押圧装置115と結合するデータ処理装置を含む押圧装置115を提供するものである。データ処理装置は、押圧装置115と電気接続しており、押圧装置115に固定し、または押圧装置115から離して配置することができる。0070方法500の次のステップ510は、配線導体12および端子14を提供するものである。配線導体12は、複数の撚線図示せずを含む内部電気導体部分16を含む。0071方法500の次のステップ518は、端子14内の配線導体12の電気導体部分16を押圧装置115に配置するものである。0072方法500の次のステップ522は、押圧装置115により押圧力10を加えるものである。押圧力10の一部は、芯圧着力軌跡24を有する芯圧着部分要素22を形成するために芯圧着力20として別個に加えられる。芯圧着部分要素24は、配線導体12の電気導体部分16を端子14に接続する。0073方法500の次のステップ526は、データ処理装置により芯圧着力軌跡24を検知し、検知された芯圧着力軌跡図示せずをデータ処理装置図示せずのメモリ図示せずに取り込むものである。0074方法500の次のステップ530は、芯圧着部分要素に関して生成される芯圧着力軌跡の、時間範囲126の複数の時点124内の少なくとも時点の最適なプロセス部分集合において、データ処理装置により検知された芯圧着力軌跡図示せずからの力データを収集するものである。0075方法500の次のステップ534は、検知された芯圧着力軌跡に関して、データ処理装置により、メモリ内に記憶されたMDアルゴリズムを用いて、単一のMD値を生成するものである。検知された芯圧着力軌跡上に配置された、時点の最適なプロセス部分集合における力データは、データ処理装置によりMDアルゴリズムに入力される。0076方法500の次のステップ538は、データ処理装置により、時点の最適なプロセス部分集合における検知された芯圧着力軌跡に対応する生成された単一のMD値を、メモリ内に記憶された最適なプロセス品質閾値と比較するものである。0077方法500のさらに次のステップ542は、生成された単一のMD値を比較するステップに基づいて、芯圧着部分要素に関する品質判定を行うものであるが、芯圧着部分要素に関する品質判定は、合格品質または品質不良のいずれかである。合格品質は、生成された単一のMD値が、メモリ内に記憶された最適なプロセス品質閾値と同じか、またはそれより小さく、芯圧着部分要素が、前記芯圧着部分要素内に配置された前記電気導体部分の前記複数の撚線内に撚線の欠落を有しない場合である。生成された単一のMD値が、メモリ内に記憶された最適なプロセス品質閾値よりも大きく、前記芯圧着部分要素の品質不良が、芯圧着部分要素内に配置された電気導体部分の複数の撚線内に少なくとも1つの撚線の欠落であるとき、芯圧着部分要素は、品質不良である。0078本発明のさらに別の実施形態による、図3、7、9、および10を参照すれば、媒体は、複数の要素から選択された無作為の要素に関する力軌跡曲線の品質合格基準を決定するためのコンピュータ読取可能命令を含む。コンピュータ読取可能命令は、力軌跡曲線の品質合格基準を決定する方法100を実行するようにデータ処理装置を構成するようにし、本明細書に上述した。コンピュータ読取可能命令は、流れ図200による最適化作業、流れ図300の検証作業、および流れ図400による統計分析を実行するサブステップも含むようにすることもできる。品質合格基準を決定する方法100、最適化作業を実行する方法200、統計分析を行うために統計量を決定する方法300、および検証作業を実行する方法400の詳細は、本明細書に上述した。0079任意の特定の理論に限定されないが、時点の初期部分集合、時点の少なくとも1つの後続の部分集合、時点の最適な部分集合、および時点の少なくとも1つの追加の無作為の部分集合を構築するために複数の時点から10個の時点を選択することは、品質閾値を決定し、要素の品質を決定することを可能にする力軌跡曲線の本質を捕らえるのに有効であると考えられる。複数の時点から10個未満の時点を選択することによっては、要素の品質を識別することができるように、力軌跡曲線の本質を捕らえることができない場合がある。10個より多い時点を選択することは、芯圧着部分要素の品質の識別を可能にすることができるが、上述の時点の部分集合の1つの中の追加の時点を分析および選択するのに、追加の時間およびコストを必要とする可能性もある。0080任意の特定の理論に限定されないが、要素の第1および第2の組を構築するのに、少なくとも15個の要素を必要とすると考えられる。2つの組のそれぞれの中に少なくとも15個の要素を選択することは、MD共分散行列を生成するのに必要な要素のばらつきをもたらすのに有効であり、MD共分散行列の演算が、要素の品質を識別するのに役立ち、要素の品質を識別できるほど大きくない決定された品質閾値に関する通常の形成工程変動を取り込むようにする。要素の2つの組に15個よりも多い要素を有することにより、品質閾値を決定するのに、追加のコストおよび時間がかかる可能性がある。0081本明細書に説明した方法のユーザは、どんな1個人にも限定されず、むしろ、知識が豊富で本発明の方法の動作を容易にするのに必要な情報をもたらすことができる、どんな個人も、グループも、会社なども包括的に含む。0082統計分析ステップは、第2の群のMD値データに対する第1の群のMD値データの分布を理解するために任意の方法を使用することができる。例えば、1つの代替的な方法は、第1および第2の群のMD値をプロットし、データの分布を理解するために、ユーザにデータを示すことである。別の代替的な方法は、力軌跡データの平均、力軌跡データの標準偏差などの他の統計的な指標の差を分析することである。0083さらに別に、本発明は、単一の導体芯を有する配線に適用することができる。本明細書に説明した力軌跡分析は、導体芯に欠け傷または亀裂が生じたかどうかを判定するのに使用することができる。力軌跡分析は、芯圧着部分要素内に絶縁物または他の細片があるかどうかを判定するのに使用することができる。力軌跡分析は、配線が配線導体のある部分で小さい、局部絞り状態を配線導体が有するかどうかを理解するために使用することもできる。0084別の代替的な実施形態では、絶縁芯圧着部分は、撚線の欠落、中実の導体芯の欠け傷または亀裂、絶縁圧着部分要素内の細片などに関して分析することができる。0085本発明のさらに別の代替的な実施形態では、力軌跡分析は、力軌跡を測定することができる、圧着、型押し、打抜きなどの金属成形作業に使用することができる。本発明は、配線を剥ぎ取らずに、電気導体線と電気接触させるために接触要素を絶縁物中に配置する、絶縁配置式用途に使用することもできる。絶縁配置式を用いれば、絶縁物中の要素の配置および備わった接続品質が識別される、力軌跡を測定することができる。0086したがって、本発明は、特に18AWG未満の配線導体のサイズにおいて、配線導体を端子に接続する芯圧着部分要素の品質不良を低減するのに使用される力軌跡の品質合格基準を確実に決定するための方法を提供する。芯圧着部分要素の力軌跡を特徴付ける、時間範囲内の複数の時点からの時点の選択された初期部分集合を使用することにより決定される初期品質閾値は、最適化作業によって、時点の最適な部分集合を構築することにより、さらに改善することができる。時点の最適な集合に構築された最適な品質閾値は、品質閾値を使用して、力軌跡を有する芯圧着部分要素の品質をより十分に決定することができる確率を増大させる。時点の最適な部分集合の統計的なロバスト性を確実にするために、時点の最適な部分集合に関して検証作業を実行することができる。統計的にロバストな時点の最適な部分集合を使用して構築された最適な品質閾値は、力軌跡を有する芯圧着部分要素の品質を判定することができる確率をさらに大きくする。第1および第2の組からの力差分値、または力データの標準偏差を使用する統計分析の使用は、初期品質閾値の決定の際に使用するための時点の部分集合の賢明な選択を可能にする。0087本発明は、そのいくつかの実施形態によって図示し、説明してきたが、添付の特許請求の範囲により規定される本発明の技術的思想および範囲から逸脱することなく、形態および細部の様々な変更をその中で行うことができることが当業者には理解されよう。0088本明細書にそうではないという明確な指示を行わなければ、特許請求の範囲に使用されるすべての用語は、当業者により理解される、それらの最も広い通常の意味およびそれらの適当な構成を与えられるものとする。具体的には、a1つの、theその、said前記のなどの単数冠詞の使用は、そうではないという明確な制限を特許請求の範囲が示さなければ、指示された要素の1つまたは複数を示すものとして読まれたい。