基于尺寸工程的JR95乘用车前大灯系统装配质量研究

发布时间：2020-04-29 16:14

【摘要】：在快速发展的经济全球化进程中,随着发展中国家国民经济的快速发展,汽车工业也以持续较快的速度增长,使得汽车企业之间竞争激烈。汽车装配质量作为衡量各企业制造水平的重要因素之一,一直被各主机厂重视。由于前大灯与周边部件的装配质量直接决定了汽车前脸的视觉感官质量,同时该区域涉及到特殊的前大灯产品结构,难控制的周边部件质量和复杂的装配工艺等的偏差影响,使得控制该区域的装配精度成为了各主机厂的难点问题。目前常采用尺寸工程技术提高汽车质量,这种技术可在产品设计阶段使用仿真模拟软件模拟实际装配,分析出可能会出现的装配偏差问题,从而有效地甄别出投产阶段整车、白车身、零部件的尺寸偏差源,提高生产符合要求产品的效率。因此本文针对JR95车型前大灯区域的装配偏差问题,结合尺寸工程对该前大灯区域的装配质量进行分析优化。本文的主要研究内容如下:(1)对前大灯装配方式和前大灯系统装配结构进行归纳总结,并介绍尺寸工程在前大灯系统的研究现状;(2)由JR95车型前大灯系统的装配工艺确定前大灯,发动机盖,翼子板,发动机舱和铰链的装配结构为研究对象,进行尺寸工程设计,在3DCS软件中,导入零部件模型,初始定位方案信息和零部件公差信息,建立装配关系,实现对该装配结构的尺寸偏差分析,通过模拟结果提出优化方案;(3)调整前大灯与翼子板的定位点及定位点控制方向,使仿真结果中各测量间隙,断差,前大灯与发动机盖的间隙平行度,发动机盖相对于翼子板的断差平行度超差率小于5%,达到合格范围内,但前大灯与翼子板间隙平行度超差率依旧不满足DTS要求;(4)对整个前大灯系统的定位布局方案展开深入研究,结合3DCS模拟仿真软件,通过单因素多目标分析法确定影响装配偏差的四个关键定位点;以这四个关键定位点坐标值(A,B,C,D)为自变量,前大灯与翼子板的间隙平行度超差率为优化目标,通过径向基(RBF)神经网络算法建立各自变量与优化目标的近似函数关系,同时得到各自变量对优化目标的交互影响规律;利用多岛遗传算法(Multi-island GA)寻得使优化目标值最小的自变量参数组合,即A=-200.02mm,B=-219.96mm,C=80.00mm,D=620.00mm。
【图文】：

图 1.1 中国乘用车销量前十Fig. 1.1 The top ten passenger car sales in china表 1.1 2017 年中国销量前十五名的乘用车车型Table 1.1 The top fifteen passenger car sales in 2017排名 轿车 销量 SUV 销量1 新朗逸 453,167 哈弗 H6 500,4582 轩逸 422,371 传祺 GS4 337,3303 全新英朗 403,213 宝骏 510 335,3254 卡罗拉 343,182 途观 329,3795 速腾 328,550 博越 277,8916 捷达 323,408 长安 CS75 238,4317 福睿斯 293,478 荣威 RX5 237,3678 桑塔纳 271,297 哈弗 H2 212,026

图 1.3 新车型开发流程图Fig. 1.3 New vehicle development process1.3 公差分析方法公差分析是尺寸工程工作内容的核心部分，选择合适的公差分析方法对提高尺寸工程工作效率有着极大的推进作用。在尺寸工程中，公差分析可在设计阶段找出零部件的理论偏差来源，，并根据分析结果判断该公差设计方案能否实现实际装配的质量要求，以保证汽车产品实际生产制造的可操作性和合理性。它对发现产品设计的问题进行改进，实现产品的稳健性设计有着较大的帮助。传统的公差分析方法一般是将假设零件为刚体作为前提。传统装配偏差分析中应用最为广泛是极值法(Worst Case Analysis)和统计法 (Statistical Analysis)，统计法可以分为田口(Taguchi)试验法，概率法和蒙特卡洛仿真法(Monte CarloSimulation)三种。①极值法是假设所有组成环的公差都为最大偏差时，分析封闭环尺寸公差情况的一种方法，此方法一般用于线性装配偏差分析问题。1988 年，Greenwood 等
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U466

【参考文献】

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本文编号：2644758