统计技术在高分子材料及其制件研制和生产过程中的应用研究

发布时间：2024-07-11 06:39

　　本论文以高分子材料及其制件的工艺参数、质量问题和质量特征值为研究对象，利用正交实验设计、调查表、因果图、排列图、直方图、控制图、故障树(FTA)、显著性检验、相关分析以及模糊数学评定法等多种统计技术方法，从不同角度进行了一系列探索性研究，得到了高分子材料及其制件内在关系及变异的性质、程度和原因，采取了纠正措施并取得了较好的效果。 通过研究解决了以下问题： a)利用正交实验设计方法，减少试验次数；通过试验也找出了模具温度、催化剂用量、异氰酸酯指数、原料温度、匀泡剂用量和发泡剂用量各参数变化对泡沫体中心温度与最大发泡压力影响的主次顺序；确定了最佳参数模具温度在45℃左右，异氰酸酯指数范围在1.05～1.10间； b)借助于调查表和因果图，确定了影响聚氨酯泡沫塑料制件外观质量的主要因素，通过采取有效的措施，在改善了产品外观质量方面取得了显著效果； c)运用调查表、排列图对聚氨酯泡沫塑料和硅泡沫制件研制中各质量问题产生的原因进行统计分析、归类后，找出了质量问题发生的类别和属性并确定了质量问题产生的主要原因； d)针对硅泡材料制件密度直方图不服从正态分布的...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
英文摘要
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意义
    1.3 统计技术简介
第二章 运用正交实验设计确定硬质聚氨酯泡沫塑料发泡成型过程影响因素
    2.1 问题的提出及统计技术方法的选择
    2.2 正交实验设计法
        2.2.1 正交设计法原理
        2.2.2 正交实验设计的优点
    2.3 化学反应与原理
        2.3.1 基本化学反应
        2.3.2 泡沫形成原理
    2.4 配方及工艺参数对发泡压力和温度的影响
    2.5 小结
第三章 运用因果图和排列图确定影响硬质聚氨酯泡沫塑料及硅泡沫等制件的主要和关键因素
    3.1 提出问题和统计技术的选择
    3.2 调查表、因果图及排列图
    3.3 调查表和因果图在氨酯泡沫塑料制件研制过程中的应用
        3.3.1 原因分析
        3.3.2 要因确认
        3.3.3 制定对策表
        3.3.4 实施效果
    3.4 调查表和排列图在氨酯泡沫塑料和硅泡沫制件研制过程中的应用
        3.4.1 调查与统计
        3.4.2 质量问题产生原因主要原因分析
    3.5 小结
第四章 运用直方图和控制图掌握硅泡沫材料制件密度和硬度质量波动状况
    4.1 提出问题和统计技术方法的选择
    4.2 直方图与控制图
        4.2.1 直方图
        4.2.2 控制图
    4.3 运用直方图掌握硅泡沫材料制件密度质量波动状况
        4.3.1 绘制硅泡沫材料制件密度数据直方图
        4.3.2 硅泡沫材料制件密度直方图分析
        4.3.3 对硅泡沫材料制件工艺及配方进行微调
        4.3.4 改进后硅泡沫材料制件的密度数据及直方图
    4.4 运用控制图掌握硅泡沫材料制件硬度质量波动状况
        4.4.1 绘制硅泡沫材料制件硬度数据控制图
        4.4.2 硅泡沫材料制件硬度控制图分析
    4.5 小结
第五章 建立故障树(FTA)对硬质聚氨酯泡沫塑料结构件成型过程进行可靠性分析
    5.1 提出问题和统计技术的选择
    5.2 故障树(FTA)分析
    5.3 硬质聚氨酯泡沫塑料结构件成型故障树的建立
        5.3.1 最小割集的计算
        5.3.2 各种因素影响原因及预防措施
    5.4 小结
第六章 运用显著性检验方法对硬质聚氨酯泡沫塑料制件密度进行分析
    6.1 提出问题和统计技术的选择
    6.2 显著性检验的基本思想
    6.3 运用W检验判断硬质聚氨酯泡沫塑料制件密度是否服从正态分布
    6.4 运用t检验判断二批硬质聚氨酯泡沫塑料制件密度是否有明显差异
    6.5 小结
第七章 硬质聚氨酯泡沫塑料制件密度过程能力及过程能力指数分析
    7.1 提出问题和统计技术的选择
    7.2 过程能力及过程能力指数
    7.3 对大型硬质聚氨酯泡沫塑料制件密度进行过程能力指数计算
    7.4 小结
第八章 硅泡沫板材密度与压缩变形率之间的相关分析
    8.1 统计技术方法的选择
    8.2 收集数据
    8.3 相关分析
    8.4 小结
第九章 运用模糊综合评定方法对顾客满意程度进行测评
    9.1 提出问题和统计技术的选择
    9.2 选择评定项目及因素加权
    9.3 顾客满意等级
    9.4 顾客满意程度评定
        9.4.1 对顾客调查进行分层统计
        9.4.2 建立数学模型
        9.4.3 计算结果矩阵
        9.4.4 归一化处理
    9.5 小结
第十章 结论与下一步工作展望
    10.1 结论
    10.2 下一步工作展望
参考文献
致谢



本文编号：4005395