基于變異流理論的軌道交通車輛自動門質(zhì)量控制關鍵技術研究.pdf

1、多工序是復雜生產(chǎn)過程的基本特征，研究和發(fā)現(xiàn)多工序質(zhì)量變異流的傳遞和累積規(guī)律對現(xiàn)代質(zhì)量控制意義重大。本文以薄板類產(chǎn)品——軌道交通車輛自動門的制造和裝配過程為研究背景，對研究多工序過程質(zhì)量控制的狀態(tài)空間方法和統(tǒng)計質(zhì)量控制方法進行了創(chuàng)新和發(fā)展，主要就多工序制造過程質(zhì)量變異流的數(shù)據(jù)驅(qū)動建模、自動門關鍵質(zhì)量特征的檢測與評定以及基于狀態(tài)空間方法對多工序裝配過程夾具系統(tǒng)布局的設計與優(yōu)化進行了專題研究，包括五方面內(nèi)容:
　　(1)研究基于單向分類

2、模型的工序尺寸分析方法
　　對制造工序是否存在顯著變值系統(tǒng)誤差問題進行研究。依據(jù)統(tǒng)計學方法和加工經(jīng)驗假設建立了機械加工尺寸的單向分類模型，采用假設檢驗給出了檢驗工序是否存在變值系統(tǒng)誤差的計算方法;并提出了依據(jù)單向分類模型，對制造工序系統(tǒng)誤差和隨機誤差進行方差分析的方法。實例證明，采用所提出的方法，可為科學評判工序變值系統(tǒng)誤差提供計算依據(jù)，并為區(qū)分工序系統(tǒng)誤差和隨機誤差水平提供量化參考。
　　(2)研究基于半?yún)?shù)回歸的多工序數(shù)

3、據(jù)驅(qū)動建模方法
　　針對多工序制造過程中加工誤差流的傳遞和累積問題，研究了工序輸入尺寸誤差、系統(tǒng)誤差和隨機誤差與工序輸出尺寸誤差間的關系，構建了數(shù)學模型并給出了模型解算方法?；跀?shù)學公式推導和實際加工經(jīng)驗假設，建立了工序輸出尺寸誤差與工序輸入尺寸誤差間的參數(shù)化表達，并將與工序輸出尺寸誤差關系未知的工序系統(tǒng)誤差非參數(shù)化表達，建立了制造過程加工誤差流的半?yún)?shù)回歸模型;采用廣義交叉核實函數(shù)計算平滑因子，以實際機械加工經(jīng)驗確定正規(guī)化矩陣，

4、由補償最小二乘法求解了所建立半?yún)?shù)回歸模型的參數(shù)和非參數(shù)估計。以二工序磨削加工實例證明，采用半?yún)?shù)回歸模型描述加工誤差流，不僅能夠反映工序間誤差傳遞關系，分離工序系統(tǒng)誤差和隨機誤差，而且比完全參數(shù)建模方法和非參數(shù)建模方法具有更好的解釋性和適用性。
　　(3)變異流半?yún)?shù)回歸模型的應用研究
　　研究使用半?yún)?shù)回歸模型描述產(chǎn)品質(zhì)量變異流的特性。分析了半?yún)?shù)回歸模型與一階自回歸模型的關系，通過對引擎蓋的多工序裝配過程分別使用半?yún)?shù)

5、回歸建模和一階自回歸建模，對兩種模型給出的質(zhì)量控制策略作了對比研究。研究了模型傳遞系數(shù)的性質(zhì)，給出了系統(tǒng)誤差在同一零件的不同質(zhì)量特征上可視為相同的評判依據(jù)。依據(jù)補償最小二乘估計理論分析了模型的精度。
　　(4)研究軌道交通車輛自動門面輪廓度的測量和評定方法
　　針對軌道交通車輛自動門的三種基本類型，研究了自動門面輪廓度的測量和評定問題。與一般空間曲面面輪廓相比較，依據(jù)軌道交通車輛自動門面輪廓的特點，提出了使用三坐標測量機評定

6、自動門面輪廓度誤差的簡化方法。依據(jù)最小包容區(qū)域原理和最小二乘原理，分別建立了三種基本型式自動門面輪廓度評定的數(shù)學模型。針對不同面輪廓度評定準則，使用matlab優(yōu)化工具箱對所建立的數(shù)學模型進行求解，證明了所建立自動門面輪廓度誤差評定數(shù)學模型的正確性和采用最小包容區(qū)域原理進行面輪廓度誤差評定的最優(yōu)性。研究了面輪廓度測點分布方式與測量效率問題，提出了一種用于輔助三坐標測量機面輪廓度測點分布的數(shù)學算式，為進行軌道交通車輛自動門面輪廓度評定的測

7、點分布提供了參考依據(jù)。
　　(5)研究基于狀態(tài)空間方法的多工序裝配過程夾具布局優(yōu)化設計方法
　　針對薄板類零件多工序裝配過程中一種共用定位銷的夾具布局優(yōu)化設計問題，提出了一種設計計算準則。首先，由狀態(tài)空間方程推導出了用于描述多工序裝配過程單一零件尺寸偏差狀態(tài)傳遞和累積的狀態(tài)空間模型。之后，采用數(shù)學公式推導和統(tǒng)計學方法由該模型得到了用于描述關鍵產(chǎn)品特征平移偏差和角位移偏差間關系的協(xié)方差矩陣。依據(jù)該矩陣的統(tǒng)計學意義，提取矩陣的跡