多工序制造过程误差综合预测模型研究

发布时间：2020-07-04 03:31

【摘要】： 当前,随着用户需求的多样化,新产品更新换代的加快,新技术的不断产生,制造型企业面临着频繁变化和不可预测的市场环境。在这种情况下,越来越多的企业意识到提高产品质量的重要性。提高产品的质量是一个企业赢得竞争,求得生存与发展的关键。产品的质量是在产品的设计、制造和销售服务各阶段逐步形成的。其中制造质量是产品质量的保障,制造过程中的质量控制是企业产品质量控制的重要环节,没有制造过程的质量保证能力,设计质量再好,也是形同虚设。然而,与工业发达国家相比较,特别是欧美国家,我国机械产品的质量水平相对比较低,尤其是在制造质量保证能力上。制造质量的控制一直是阻碍我国机械产品走向世界市场并提高自身竞争力的关键。现阶段比较成熟的制造质量控制方法是过程质量控制(SPC),运用各种质量分析工具对出现的质量问题进行分析,找出质量问题的原因并进行改进,属于事中和事后控制。但是要对制造过程的质量进行控制,最好的方法就是使制造企业具有事先预测、最优化系统工作性能的能力,即在问题发生之前提前预防,而预防就要事先对制造质量进行预测。但是目前对制造质量的预测都是针对某个或某些关键工序进行的,很少有从整体上对影响产品质量波动的因素进行预测的系统性研究。鉴于以上原因,本文提出了面向机械零件制造过程导致质量波动的误差进行综合预测建模,以预测零件经过多道工序加工完成后的质量波动状况,为在整个制造过程中分析产生质量异常波动的根源和改进质量提供依据和技术基础。首先,本文对多工序制造过程误差的基本理论、控制方法进行了论述,对质量波动、多工序制造过程的相关理论进行了深入分析;接着在误差控制基本理论的基础上,研究了质量波动形成的机理,建立了制造过程零件质量波动网络模型;根据多工序制造过程的特点,提出了两种误差的概念,在此基础上研究了误差传递机理,并构建了多工序误差预测体系。然后,本文针对制造过程误差与误差源(5M1E)之间的复杂关系,提出了运用最小二乘支持向量机进行单工序独立误差的预测建模,对该方法进行了详细阐述,并给出了单工序独立误差的预测流程及方法;根据所提出的质量波动网络模型及误差传递机理,运用误差的正态分布特性,建立了多工序之间误差传递的函数关系,从而实现了误差的分离与综合。最后,将上述两个过程结合起来,提出了工序误差综合预测建模方法,为后续进行误差分析和预防控制提供基础支撑。最后,以加工阶梯轴的小端轴径的三道工序为例,对所建立的工序误差综合预测模型进行了应用研究,验证了该模型的有效性与可行性。
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TH186
【图文】：

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程总是存在一定的波动，有时波动可能很大，有时可能很动分为正常波动和异常波动。波动的原因中，85%的输出呈现出随机概率结果，如同赌博把这部分波动称为正常波动，引起正常波动的原因称为正常波动是固有的，难以消除的，只能通过更换等级更高的工艺技术等来减小或者消除它。一定的时间内输入要素的改变，使得质量特性值产生的波显的增大或减少，这时的质量波动称为异常波动，引起异原因或者特殊原因。这种波动出现的概率小于 15%。[16]，如果采用完全一致的材料，完全一致工作条件下的机器完全一致水平的技术工人，完全一致水准的测量仪器，完完全一致的 5M1E，自然而然，生产出的产品质量特性值是在吗？答案是否定的。这只是理想状态，往往理想和现实是要素是存在波动的，同时这五个要素又有很多子因素，子

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图 1.3 论文组织结构Fig 1.3 Structure of the dissertation论文共分为五章，主要内容为：① 介绍了产品制造质量研究的背景，阐述了制造过程误差控制的理论基础介绍了误差形成过程，综述了制造过程的各种误差源，分析了制造过程质量控制和误差的研究现状及进展，阐述了机械产品多工序制造过程工序误差综合预测研究的意义和内容。② 研究了多工序制造过程误差传递机理及预测建模流程，提出了零件质量波动网络模型，提出了两种误差的概念，研究了单工序独立误差的形成过程深入分析了误差传递机理，得出了多工序制造过程工序误差综合预测的基本思路。③ 介绍了单工序独立误差的建模关键技术，提出了运用 FAHP 法进行关键误差源的提取，接着阐述了单工序独立误差的建模思路，然后介绍建模的关键技术——最小二乘支持向量机，并给出了具体的实例说明该方法的科学

【参考文献】