制造过程变异分析技术研究

发布时间：2017-04-26 17:22

  本文关键词：制造过程变异分析技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：论文针对机械产品在制造过程中存在的参数波动现象、性能不一致等问题，首先对变异进行定义并介绍了制造过程的过程能力判断，再根据过程能力对变异参数进行识别。将引起制造过程参数变异的原因归结为六方面：人员因素、设备因素、材料因素、方法因素、环境因素及测量因素，并对其进行详细的定性分析，针对着六种因素提出制造过程变异参数控制的措施，然后利用某型号加工中心的重要功能部件作为研究对象，对其制造过程能力进行判定。 为了提取机械产品制造过程需要重点控制的变异参数，论文结合信息论中的“熵”理论首次提出了“变异熵”的概念，将其量化结果作为评价机械产品生产制造过程各种潜在变异参数的标准。论文建立了基于变异熵的变异参数提取与排序模型，首先通过原始判断矩阵求得标准化判断矩阵，再求解出各变异参数项的相对比重及变异参数熵值，最终通过专家打分的方式得到变异参数的综合熵权值。通过不同变异参数的熵权值大小对变异参数进行提取与排序，得到重要潜在变异参数。同样，通过加工中心重要功能部件的实例分析，对实际生产中的变异参数进行了提取与排序。 为了实现制造过程变异参数与机械产品性能之间关系的确立，首先在提取到可靠性的表征量MTBF之后，，基于灰色GM(1,l)模型建立了产品性能估计与预测模型，实现对受到变异参数影响的产品性能估计与预测。论文引入灰色系统理论的灰色关联分析方法，针对变异参数与产品可靠性之间的关联程度进行研究，在制造过程变异参数样本值的基础上，使用灰色关联理论计算它们之间的灰色关联度，识别对产品性能的影响较大的变异参数。最终，针对卧式加工中心的重要功能部件托盘交换架制造过程变异参数与该型号卧式加工中心整机可靠性进行灰色关联分析，以及受到其变异参数影响的产品可靠性估计与预测分析。 为完善论文前面研究范围，以制造过程变异参数作为输入信息，机械产品性能作为输出信息，建立基于BP神经网络的制造过程变异参数模型，用于拟合产品性能与制造过程变异参数之间的映射关系。 最后，面向制造过程变异参数与机械产品性能，建立制造过程变异参数分析系统，将上述分析研究均纳入该系统中，实现制造过程变异参数的自动化控制。
【关键词】：制造过程 变异参数 控制模型 可靠性 加工中心
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH16
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 课题背景及研究意义9-10
• 1.1.1 课题研究背景9
• 1.1.2 课题研究意义9-10
• 1.2 机床可靠性10-11
• 1.2.1 机床可靠性定义10
• 1.2.2 机床可靠性常用指标10-11
• 1.3 制造过程参数变异控制研究的国内外研究现状11-13
• 1.3.1 国外研究现状11-12
• 1.3.2 国内研究现状12-13
• 1.4 课题来源及研究内容13-14
• 1.4.1 课题来源13
• 1.4.2 主要研究内容13-14
• 1.5 论文整体框架14-17
• 2 制造过程参数变异的起因及其对产品性能的影响分析17-43
• 2.1 引言17
• 2.2 制造过程变异的识别过程17-22
• 2.2.1 制造过程能力判定18-20
• 2.2.2 制造过程变异的识别20-22
• 2.3 制造过程参数变异的起因分析22-28
• 2.3.1 导致参数变异的人员因素22-23
• 2.3.2 导致参数变异的设备因素23-24
• 2.3.3 导致参数变异的材料因素24-25
• 2.3.4 导致参数变异的方法因素25-26
• 2.3.5 导致参数变异的环境因素26-27
• 2.3.6 导致参数变异的测量因素27-28
• 2.4 制造过程变异参数的控制措施28-33
• 2.4.1 导致参数变异的人为因素控制措施28-29
• 2.4.2 导致参数变异的设备因素控制措施29-30
• 2.4.3 导致参数变异的材料因素控制措施30
• 2.4.4 导致参数变异的方法因素控制措施30-32
• 2.4.5 导致参数变异的环境因素控制措施32
• 2.4.6 导致参数变异的测量因素控制措施32
• 2.4.7 托盘交换架制造过程某变异参数控制措施32-33
• 2.5 制造过程参数变异对产品性能的影响33-35
• 2.6 加工中心某重要功能部件的变异识别应用35-42
• 2.6.1 卧式加工中心托盘交换架的功能与结构简介35-37
• 2.6.2 托盘交换架制造过程能力判定37-42
• 2.7 本章小结42-43
• 3 基于变异熵的制造过程变异参数提取与排序模型43-55
• 3.1 引言43
• 3.2 变异熵的基本概念43-44
• 3.2.1 熵的概念43-44
• 3.2.2 制造过程变异熵的概念44
• 3.3 基于变异熵的变异参数提取与排序模型44-47
• 3.3.1 制造过程变异参数提取流程图44-45
• 3.3.2 制造过程变异参数变异熵模型的建立45-47
• 3.4 实例分析47-52
• 3.5 本章小结52-55
• 4 变异参数与产品可靠性关联分析评价模型55-71
• 4.1 引言55
• 4.2 受变异参数影响的产品性能估计与预测模型55-59
• 4.2.1 灰色系统理论的概述55-56
• 4.2.2 可靠性表征量的提取56-57
• 4.2.3 基于 GM(1,l)模型的受变异参数影响的产品性能估计模型57-59
• 4.2.4 受制造过程变异参数影响的可靠性指标灰色预测模型59
• 4.3 制造过程变异参数与可靠性表征量灰色关联分析模型59-60
• 4.4 实例分析60-69
• 4.4.1 基于 GM(1,l)模型的制造过程变异参数影响 MTBF 估计模型60
• 4.4.2 基于 GM(1,l)模型的制造过程变异参数影响 MTBF 估计模型60-64
• 4.4.3 受托盘交换架制造过程变异参数影响的 MTBF 灰色预测模型64-66
• 4.4.4 托盘交换架制造过程变异参数与加工中心可靠性关联分析66-69
• 4.5 本章小结69-71
• 5 制造过程变异参数分析控制系统71-91
• 5.1 引言71
• 5.2 基于 BP 神经网络的制造过程变异参数模型71-81
• 5.2.1 人工神经网络的概述71-72
• 5.2.2 反向传播网络神经网络的概述72-74
• 5.2.3 基于 BP 神经网络的制造过程变异参数模型74-78
• 5.2.4 实例分析78-81
• 5.3 制造过程变异参数分析系统81-90
• 5.3.1 制造过程变异参数分析系统框架结构81-82
• 5.3.2 分析系统模块及其功能项82-84
• 5.3.3 制造过程变异参数分析系统的建立84-90
• 5.4 本章小结90-91
• 6 结论与展望91-93
• 6.1 全文总结91
• 6.2 本文创新点91-92
• 6.3 后续研究的展望92-93
• 致谢93-95
• 参考文献95-99
• 附录99-100
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录99
• B. 作者在攻读硕士学位期间参与的课题99-100
• C. 附表100

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