面向质量目标的产品制造过程优化关键技术研究
发布时间：2021-11-22 00:27
在产品制造过程中,加工和装配是产品制造的主要任务,因此产品的质量除了与产品的设计有关外,还取决于零件的加工质量以及产品的装配质量,即制造过程质量对产品质量有非常大的影响。由此可见,为了保证产品质量的可靠性和稳定性,不仅要求产品在加工过程中要严格保证各功能零件具有高精密的加工精度,而且在装配过程中实现各功能部件在高精度、高效率和高稳定性组装的基础上进一步保证产品具有最优的整体性能。本文以高质量要求产品的制造过程为背景,围绕高精密激光微加工技术和选择装配技术,提出了产品在加工和装配过程中的质量优化关键技术,主要研究内容如下:在分析高质量要求产品制造过程特点、不确定性和质量影响因素的基础上,从理论研究和系统实现的角度出发,构建了由基础数据层、数据应用层和软件交互层组成的质量优化体系结构,并确定了面向高质量要求产品制造过程各个阶段的质量优化关键技术。以高质量要求产品高精密零件的加工过程为研究对象,提出了一种新型多步激光微加工方案,在质量和成本最优的目标下,构建零件单位加工成本的优化模型,应用改进粒子群优化算法进行求解。数值仿真对比和案例验证加工结果表明该方案相较于传统激光微加工方案能大大提高零...
【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图２．１高质量要求产品制造过程流程??根据图２．１我们将产品制造过程的主要流程划分为三个阶段：（丨）材料层或工??
通过采用这种加工策略，我们加工了一个大气卫星传感器的盖罩，而这种大??气卫星传感器主要用于测量大气中的粒子。该盖罩由２５个矩阵阵列组成，每个矩阵??阵列有５ｘ１０?＝?５０个微孔，图３．６是其中一个矩阵阵列的显微镜视图。每个微孔的??直径要求是１０?±２Ａ／ｍ。根据仿真结果，我们成功地通过一次加工过程获得了没有任??何缺陷的盖罩。之前在没有采用本章提出的技术和仿真方法的情况下，在实验室加??工这种微观尺度类型的零件通常要经历许多次试错的过程才能获得？个满遼：的岑件，??３５??
?１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?１００??迭代次数??图３．５种群大小为５的ＰＳＯ算法进化性能??考虑到在每次迭代中孔径和位置误差的随机性和变Ｈ性，所获得的最优检测矩??阵及其相应的单位加工成本不是唯一的。然而，就根据任何生成的数据而获得的单??位加工成本而言，我们发现本車提出的包含最优检测的多步激光微加：１：方案要分別??优于包含最终检测的传统单步激光微加工方案和包含全面检测的极端多步激光微加??工方案超过５０％。另外，根据表３．２的结果可以知道，包含最优检测的多步激光微??加工方案比包含最终检测的传统单步激光微加工方案有更高的成功率。此外，该算??法对于不同的微孔阵列大小也是非常有效的。??针对合格率极低，其原因是因为本章的研究背景是在激光加工实验室中针对一??批工件进行多次试错过程的加工实验从而获得合格零件，加工精度要求非常高，而??采用传统的加工方案往往要经历多次加工实验才能获得一个满意的零件
【参考文献】：
期刊论文
[1]多质量特性涡旋盘计算机辅助选择装配[J]. 宋红滚,刘国平,刘建胜,杨娟. 计算机集成制造系统. 2017(12)
[2]基于蚁群算法的工程机械再制造优化选配方法研究[J]. 宿彪,黄向明,任莹晖,王伏林,肖和,郑波. 机械工程学报. 2017(05)
[3]基于SPEA2的复杂机械产品选择装配方法[J]. 王康,张树生,何卫平,王明微,陈进平,王亮州. 上海交通大学学报. 2016(07)
[4]基于网络流规划的滑阀组件选配方法的研究与实现[J]. 邓应兰,姚凯学. 自动化与仪器仪表. 2016(03)
[5]面向质量目标的再制造复杂机械产品装配分组优化配置方法[J]. 刘明周,刘从虎,邢玲玲,张玺,王强,王小巧. 机械工程学报. 2014(08)
[6]基于NSGA-Ⅱ的无油涡旋空压机动定盘的选配[J]. 周林玉,涂海宁,杨娟. 计算机与现代化. 2013(12)
[7]基于粒子群算法的多质量特性下的选装优化方法研究[J]. 陈杰,叙述礼. 中国机械工程. 2013(18)
[8]基于改进非支配排序遗传算法的涡旋压缩机动静盘选配[J]. 涂海宁,杨娟,刘国平,袁丹丹. 机械科学与技术. 2013(08)
[9]统计分组装配技术及其应用[J]. 张宇,尹言虎,杨慕升,隋文涛,袁光明. 中国机械工程. 2013(02)
[10]孔、轴不等公差条件下的统计分组装配技术[J]. 尹言虎,张宇. 现代制造工程. 2012(02)
博士论文
[1]不确定环境下复杂机械产品再制造装配过程在线质量控制机制研究[D]. 刘从虎.合肥工业大学 2016
[2]产品装配质量设计、预测与控制理论、方法及其应用[D]. 周思杭.浙江大学 2013
[3]面向大规模定制的复杂产品模块规划方法研究[D]. 李军鹏.合肥工业大学 2012
[4]复杂零件加工过程质量控制理论与方法研究[D]. 朱芳.武汉理工大学 2011
硕士论文
[1]工程机械再制造优化选配方法研究[D]. 宿彪.湖南大学 2016
[2]指挥阀数字化装配系统关键模块的开发[D]. 侯峰.哈尔滨工业大学 2015
[3]基于改进SPEA2算法的交通路线方案设计研究[D]. 吴壮松.东北师范大学 2015
[4]面向质量目标的发动机曲柄连杆机构选配优化研究[D]. 李德强.合肥工业大学 2015
[5]基于立体仓库的轮轴装配选配优化研究[D]. 张鹏.大连交通大学 2014
[6]SPEA2算法改进及在机器人路径规划中的应用[D]. 王安.南京信息工程大学 2014
[7]性能预测与公差分组相结合的精密产品选配方法及其应用[D]. 于宇.浙江大学 2014
[8]面向无油涡旋空压机的计算机辅助零件选配研究[D]. 杨娟.南昌大学 2013
[9]基于遗传算法的复杂机械产品分组选择装配方法研究[D]. 费俊锋.电子科技大学 2013
[10]产品多目标多类型选配技术及其应用研究[D]. 周鑫.浙江大学 2013
本文编号：3510560
【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图２．１高质量要求产品制造过程流程??根据图２．１我们将产品制造过程的主要流程划分为三个阶段：（丨）材料层或工??
通过采用这种加工策略，我们加工了一个大气卫星传感器的盖罩，而这种大??气卫星传感器主要用于测量大气中的粒子。该盖罩由２５个矩阵阵列组成，每个矩阵??阵列有５ｘ１０?＝?５０个微孔，图３．６是其中一个矩阵阵列的显微镜视图。每个微孔的??直径要求是１０?±２Ａ／ｍ。根据仿真结果，我们成功地通过一次加工过程获得了没有任??何缺陷的盖罩。之前在没有采用本章提出的技术和仿真方法的情况下，在实验室加??工这种微观尺度类型的零件通常要经历许多次试错的过程才能获得？个满遼：的岑件，??３５??
?１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?１００??迭代次数??图３．５种群大小为５的ＰＳＯ算法进化性能??考虑到在每次迭代中孔径和位置误差的随机性和变Ｈ性，所获得的最优检测矩??阵及其相应的单位加工成本不是唯一的。然而，就根据任何生成的数据而获得的单??位加工成本而言，我们发现本車提出的包含最优检测的多步激光微加：１：方案要分別??优于包含最终检测的传统单步激光微加工方案和包含全面检测的极端多步激光微加??工方案超过５０％。另外，根据表３．２的结果可以知道，包含最优检测的多步激光微??加工方案比包含最终检测的传统单步激光微加工方案有更高的成功率。此外，该算??法对于不同的微孔阵列大小也是非常有效的。??针对合格率极低，其原因是因为本章的研究背景是在激光加工实验室中针对一??批工件进行多次试错过程的加工实验从而获得合格零件，加工精度要求非常高，而??采用传统的加工方案往往要经历多次加工实验才能获得一个满意的零件
【参考文献】：
期刊论文
[1]多质量特性涡旋盘计算机辅助选择装配[J]. 宋红滚,刘国平,刘建胜,杨娟. 计算机集成制造系统. 2017(12)
[2]基于蚁群算法的工程机械再制造优化选配方法研究[J]. 宿彪,黄向明,任莹晖,王伏林,肖和,郑波. 机械工程学报. 2017(05)
[3]基于SPEA2的复杂机械产品选择装配方法[J]. 王康,张树生,何卫平,王明微,陈进平,王亮州. 上海交通大学学报. 2016(07)
[4]基于网络流规划的滑阀组件选配方法的研究与实现[J]. 邓应兰,姚凯学. 自动化与仪器仪表. 2016(03)
[5]面向质量目标的再制造复杂机械产品装配分组优化配置方法[J]. 刘明周,刘从虎,邢玲玲,张玺,王强,王小巧. 机械工程学报. 2014(08)
[6]基于NSGA-Ⅱ的无油涡旋空压机动定盘的选配[J]. 周林玉,涂海宁,杨娟. 计算机与现代化. 2013(12)
[7]基于粒子群算法的多质量特性下的选装优化方法研究[J]. 陈杰,叙述礼. 中国机械工程. 2013(18)
[8]基于改进非支配排序遗传算法的涡旋压缩机动静盘选配[J]. 涂海宁,杨娟,刘国平,袁丹丹. 机械科学与技术. 2013(08)
[9]统计分组装配技术及其应用[J]. 张宇,尹言虎,杨慕升,隋文涛,袁光明. 中国机械工程. 2013(02)
[10]孔、轴不等公差条件下的统计分组装配技术[J]. 尹言虎,张宇. 现代制造工程. 2012(02)
博士论文
[1]不确定环境下复杂机械产品再制造装配过程在线质量控制机制研究[D]. 刘从虎.合肥工业大学 2016
[2]产品装配质量设计、预测与控制理论、方法及其应用[D]. 周思杭.浙江大学 2013
[3]面向大规模定制的复杂产品模块规划方法研究[D]. 李军鹏.合肥工业大学 2012
[4]复杂零件加工过程质量控制理论与方法研究[D]. 朱芳.武汉理工大学 2011
硕士论文
[1]工程机械再制造优化选配方法研究[D]. 宿彪.湖南大学 2016
[2]指挥阀数字化装配系统关键模块的开发[D]. 侯峰.哈尔滨工业大学 2015
[3]基于改进SPEA2算法的交通路线方案设计研究[D]. 吴壮松.东北师范大学 2015
[4]面向质量目标的发动机曲柄连杆机构选配优化研究[D]. 李德强.合肥工业大学 2015
[5]基于立体仓库的轮轴装配选配优化研究[D]. 张鹏.大连交通大学 2014
[6]SPEA2算法改进及在机器人路径规划中的应用[D]. 王安.南京信息工程大学 2014
[7]性能预测与公差分组相结合的精密产品选配方法及其应用[D]. 于宇.浙江大学 2014
[8]面向无油涡旋空压机的计算机辅助零件选配研究[D]. 杨娟.南昌大学 2013
[9]基于遗传算法的复杂机械产品分组选择装配方法研究[D]. 费俊锋.电子科技大学 2013
[10]产品多目标多类型选配技术及其应用研究[D]. 周鑫.浙江大学 2013
本文编号：3510560
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