齿轮制造过程质量智能控制方法研究

发布时间：2021-11-25 14:00

　　我国正处于从制造大国向制造强国转变的关键时期,而制造质量是制造强国的重要标志,研究制造质量控制对于制造强国的建设具有重要意义。国内外关于制造质量控制的研究取得了很大的进展,但主要侧重于制造过程的全面监控和预测,缺乏针对性。此外,随着制造设备数控化、智能化水平的不断提高,如何有效利用设备的这些特性进行质量控制显得十分重要。为此,本文研究了一种齿轮制造过程质量智能控制方法,并以齿轮制造过程质量数据为例对提出的方法进行验证。首先,分析了齿轮制造过程质量控制中存在的问题,根据目前存在的问题进行了需求分析。分析了齿轮制造过程质量智能控制方法的整体流程,从用户层、应用功能层、支撑层和设备层四个层面提出了方法的框架,并对后面章节研究的基于关联规则挖掘和模糊决策的质量控制方法、基于设备数控特性的质检控制方法等关键技术进行了分析。其次,研究了基于关联规则挖掘和模糊决策的质量控制关键技术,建立了齿轮制造过程关联规则挖掘模型,提出了基于欧氏距离的质量等级映射方法,研究了关联规则挖掘Apriori算法在制造过程质量数据中的挖掘应用,针对挖掘的关联信息有针对性地制定质量控制策略。建立了质量控制策略的模糊决策模型... 

【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
1 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 制造业中质量管理及控制研究现状
        1.2.2 数据挖掘技术在质量控制中的研究现状
        1.2.3 灰色模糊理论应用研究现状
    1.3 国内外研究现状分析
    1.4 课题研究目的及课题来源
    1.5 论文主要研究内容及结构安排
2 齿轮制造过程质量控制需求和方法分析
    2.1 齿轮制造过程工艺分析
    2.2 齿轮制造过程质量控制中存在问题与需求分析
        2.2.1 存在的问题
        2.2.2 需求分析
    2.3 质量控制方法整体流程分析
    2.4 质量控制方法的实现框架
    2.5 质量控制方法的关键技术分析
        2.5.1 齿轮制造过程质量数据关联规则挖掘分析技术
        2.5.2 质量控制策略模糊决策分析技术
        2.5.3 基于设备数控特性的质检控制技术
    2.6 本章小结
3 基于关联规则挖掘和模糊决策的质量控制关键技术研究
    3.1 模型建立
        3.1.1 齿轮制造过程关联规则挖掘模型建立
        3.1.2 工序加工质量映射模型建立
    3.2 关联规则挖掘算法描述
    3.3 质量控制策略模糊决策方法
        3.3.1 模糊决策模型建立
        3.3.2 基于灰色关联度分析的模糊决策方法
    3.4 本章小结
4 基于设备数控特性的质检控制关键技术研究
    4.1 齿轮制造设备综合性能评价分析
        4.1.1 设备综合性能评价模型建立
        4.1.2 基于层次分析法的评价指标权重确定
        4.1.3 设备综合性能确定
    4.2 基于设备数控特性的质检判断方法研究
        4.2.1 基于设备数控特性的数据采集方法
        4.2.2 基于数控加工启停信号采集的工件识别方法研究
        4.2.3 齿轮制造过程工件质检状态判断方法研究
    4.3 基于设备综合性能的质检策略推荐
        4.3.1 实例分析
    4.4 本章小结
5 齿轮制造过程质量智能控制方法实现及功能验证
    5.1 基于关联规则挖掘和模糊决策的质量控制方法验证
        5.1.1 齿轮制造过程质量特性数据挖掘分析
        5.1.2 质量控制策略决策分析
    5.2 基于设备数控特性的质检控制系统开发及验证
        5.2.1 系统实现技术
        5.2.2 系统设计
        5.2.3 系统功能验证
    5.3 本章小结
6 结论与展望
参考文献
附录
    A.作者在攻读硕士学位期间主要参与的科研项目
    B.作者在攻读硕士学位期间取得的成果
    C.作者在攻读硕士学位期间的获奖情况
    D.学位论文数据集
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]工业大数据分析技术的发展及其面临的挑战[J]. 何文韬,邵诚.  信息与控制. 2018(04)
[2]热轧MES质量检验功能模块的优化[J]. 赵乃胜,崔全法,费书梅.  冶金自动化. 2018(03)
[3]基于MES的拖拉机装配质量管理信息系统研究[J]. 温明川,于璞,杨晓英,刘道钦.  现代制造工程. 2018(04)
[4]全面实现数字化是通向智能制造的必由之路——解读《智能制造之路:数字化工厂》[J]. 唐堂,滕琳,吴杰,陈明.  中国机械工程. 2018(03)
[5]模糊数学法在餐饮食品微生物风险评估中的应用[J]. 张娜,郭庆启,韩春然,Shinya Ikeda,张守文,石彦国.  中国食品学报. 2017(08)
[6]基于QFD和正交试验设计的锯片质量改进[J]. 孟丽丽,刘瑞歌,赵会珍.  现代制造工程. 2017(08)
[7]基于QFD的机床数控化再制造升级需求预测方法研究[J]. 崔培枝,姚巨坤,朱胜.  机械工程师. 2017(07)
[8]基于模糊理论的QFD用户需求分析方法研究[J]. 张付英,姜向敏,王宏浩.  天津科技大学学报. 2017(01)
[9]基于RFID技术的离散制造车间实时数据采集与可视化监控方法[J]. 曹伟,江平宇,江开勇,路平.  计算机集成制造系统. 2017(02)
[10]基于模糊语言决策的云管理信息系统评价研究[J]. 梁昌勇,刘益敏,陆文星.  计算机技术与发展. 2017(02)

硕士论文
[1]基于RFID技术的发动机缸体制造过程质量控制方法及系统研究[D]. 李晓静.合肥工业大学 2017
[2]基于MES的机加车间制造过程工序质量控制方法与系统研究[D]. 赵双凤.重庆大学 2016



本文编号：3518285