多工序制造过程误差传递分析与建模

通过用误差流理论,得到多工序制造过程中最终产品尺寸误差是由各道工序产品尺寸误差累积、耦合和传递的结果.采用控制理论方法将误差传递过程映射到状态空间方程得到误差传递模型.利用齐次变换方法,推导出制造过程中基准误差和夹具误差的具体影响,得到误差传递模型的详细结构.以制动钳的钳体制造过程为例验证模型的有效性,为多工序制造过程...     

多阶段制造系统中尺寸偏差建模与控制

多阶段制造系统中,最终产品的尺寸偏差是所有加工工位上尺寸偏差累积、耦合与传递的结果.为了解决多阶段制造系统中缺乏系统层上尺寸偏差控制模型的问题,在定义了3个坐标系、零件模型和零件偏差的基础上,通过齐次变换方法,推导出了夹具误差、基准误差、安装误差和加工误差的累积、传递过程,构建了状态空间模型,给出了模型的系统矩阵.该模型建立了每个工位上的零件尺寸偏差与制造过程中各种误差之间的关系,将尺寸偏差控制从设备层扩展到了系统层.实例证明了该模型的有效性和可行性.     

基于马尔科夫模型的关联多工序系统加工质量分析

综合考虑当前工序机器状态和上游工序来料质量,利用马尔科夫模型,根据合并迭代的思想建立了关联多工序制造系统的加工质量分析模型,提出了系统质量瓶颈加工工序的判定方法,从系统参数的角度提出了改进加工质量的建议;同时,通过对国内某型号火箭F系列阀门壳体加工系统的案例分析,验证了所提出模型的实用性和有效性.     

基于马尔科夫模型的关联多工序装配系统装配质量分析

以关联多工序装配系统为研究对象,考虑上游工序对下游工序的质量影响,运用马尔科夫建模思想,建立了多工序装配系统的马尔科夫模型,提出了装配系统中瓶颈工序的判定方法.以某航天安溢阀门装配过程为案例进行装配系统的建模与质量分析,验证了关联多工序装配系统模型的准确性以及实用性.     

一维多工序制造过程全局成功率建模与公差稳健设计

文章开展一维多工序制造过程全局成功率建模与公差稳健设计.首先,根据加工余量落在公差允许范围内的概率,建立了零件加工成功率计算模型,根据装配尺寸链中封闭环尺寸落在公差允许范围内的概率,建立一维多工序装配成功率计算模型;根据加工成功率和装配成功率是相互独立的假设,建立一维多工序全局成功率模型;然后,构建以产品全局成功率的敏...     

发动机缸体多工序加工变形误差传递的建模与分析

定义了发动机缸体多工序加工过程(MMP)中涉及的4类坐标系,分析了基准误差、夹具误差和刀具误差等误差源在多工序之间的传递、耦合关系.采用有限元法对发动机缸体加工过程中由于切削力引起的变形进行仿真分析,将被加工表面的变形量与刀具误差进行耦合;利用多个特征点的微分运动矢量(DMV)来表征一个尺寸特征,对单点DMV误差流(SoV)的状态空间模型进行扩展,建立了基于点集DMV描述、考虑切削力所致变形的SoV模型.同时,通过B12型发动机缸体加工过程中的实测数据对理论模型进行验证.结果表明,所建立的变形SoV模型具有较好的实用性和有效性.     

多工位制造系统尺寸偏差线性化建模与控制

为解决传统状态空间模型的系统矩阵存在非线性因子的问题,在定义了零件模型与零件偏差以及零件、夹具、机床3个坐标系的基础上,运用齐次变换方法进行了零件坐标系到机床坐标系的转换,实现了对传统状态空间模型的系统矩阵的线性化,给出了描述多工位制造系统中产品尺寸偏差传递的线性状态空间模型,增强了传统状态空间模型的可用性.实例验证了线性状态空间模型的有效性和实用性.     

基于大数据的多工序产品质量预测

随着生产过程越来越复杂,多工序制造过程在工业生产中越来越普遍,工序之间相互关联作用,产品质量的影响因素日益复杂。针对大数据环境下多工序复杂生产过程,考虑数据的全样本、多特征特性,构建了谱聚类(SC)和粒子群(PSO)算法优化径向基(RBF)神经网络的质量预测模型。模型验证结果表明,单一的RBF预测误差为0. 649,SC+RBF预测误差为0. 214,BP神经网络质量预测误差为0. 183,改进的RBF预测模型效果最佳,均方根误差为0. 089,小于10%,满足工业生产的实际要求。     

多阶段制造系统的生产计划与调度综合模型

给出一种多阶段生产制造系统的生产计划与调度综合模型,采取分解与交互逼近的方法求解,可得到生产计划与调度的局部最优解,并且是实际可操作的.     

模块化多电平换流器电磁暂态建模研究

模块化多电平换流器的桥臂由数百个子模块串联而成,因而换流器中包含大量的开关器件.开关器件过多造成仿真工作量大、仿真速度慢等问题.基于模块化多电平换流器的戴维南等效建模方法,推导元件的等值计算模型,改进元件等值计算中的历史电压源递推公式,省略了元件的历史电压源计算过程中支路电压的中间计算,提高仿真速度.基于改进后的公式重新构建模块化多电平换流器电磁暂态仿真模型,在PSCAD/EMTDC软件中搭建双端MMC-HVDC系统,对比两个系统的仿真结果,验证了建模方法的精确度和快速性.     

多阶段金霉素发酵过程产品质量控制

为提高金霉素产品质量和产量,提出了一种基于动态阶段划分的多阶段质量预测控制系统. 对训练数据进行主元分析得到的负载矩阵进行聚类,结合先验知识得到各阶段聚类中心;通过计算实时数据的负载矩阵与各阶段聚类中心值间的欧式距离,动态划定各阶段间的界限. 同时基于关联向量机算法,为发酵过程每个阶段建立相应的质量预测模型. 在金霉素间歇生产过程中,根据发酵进程所处的阶段和质量变量的实时预测值,对发酵生产过程实施相应控制策略. 通过实际应用表明,采用多阶段质量预测控制方法可改善生产过程的稳定性,提高产品质量.      

多源多工序加工过程波动扩散网络建模与波动源辨识

为研究多源多工序加工过程波动扩散的特点,针对多源多工序加工过程质量演变规律的多源性与非线性,基于对加工过程波动传递原理的分析,构建以波动贡献度为基础的网络加权方法。利用复杂网络建模理论,建立面向多源多工序加工过程的波动扩散加权网络模型,通过采用网络特性分析手段和加权半局部中心性节点重要度排序算法,实现网络关键节点识别,提出基于广度优先搜索(BFS)策略的波动扩散路径搜索方法,实现针对关键节点的波动源辨识。最后,以汽轮机叶片加工过程为研究对象,对叶片加工质量波动扩散过程进行建模分析,通过分析得到粗铣叶根进汽侧平面、重打顶针孔、精铣叶根型线、粗铣叶根下平面等关键加工工序,其中以重打顶针孔工序为例,进行基于BFS算法的波动扩散路径的求解,搜索结果显示钻床、钻头设备的状态波动水平以及磨叶根出汽侧平面定位基准的加工精度对该工序加工质量将产生直接显著的影响,属于需要重点监控的质量波动源,同时对通过波动扩散路径进行波动传递的其他重要波动源也需要进行质量控制,将有助于进一步提升关键特征——顶针孔特征的加工质量。以上分析辨识的重要波动源和扩散路径符合实际加工过程和工况,表明波动源辨识方案的有效性。     

基于Petri网的多智能体制造系统建模

针对多智能体系统建模困难、不易推广应用的问题,根据其技术特点,提出了多智能体制造系统体系结构,并利用Petri理论对系统进行了建模分析,不但使制造系统的智能化模型得以图形化地体现,而且降低了系统的复杂性,使系统的可扩展性和智能化水平得到了增强．     

基于价格的产品质量损失建模与分析

产品价格既是制造销售商与用户双方利益平衡的反映,也是双方对产品性能、质量的综合认识,可以直接用于度量产品上市后给社会带来的损失.基于此观点,提出了一种分段线性质量损失模型(以下简称为价格模型).以某型号微电机的铁芯外径为例,深入探讨该模型中的重要参数对铁芯质量损失的影响,并通过与田口质量损失模型对比分析,得出价格模型比田口模型更加符合实际.该模型为产品的公差优化设计提供了条件,丰富了质量损失领域的内容.     

半导体制造过程的多工序协同控制模型

针对半导体制造过程的多工序质量控制,提出一种协同控制模型.该模型由目标优化、设备选择和设备控制3层组成.目标优化层利用目标优化模型对下游关键工序参数的目标值进行优化,补偿上游工序偏差对产品质量特征的影响;设备选择层综合考虑设备性能、生产时间以及设备的可利用性,选择处于最佳状态的设备完成相应的工序操作;设备控制层对选定的设备进行Run-to-Run控制,降低产品批次间的差异.从某半导体制造车间采集多道关键工序的测试数据,建立协同控制模型.通过基于生产数据的仿真,证实协同控制模型能够改善产品质量,提高设备效能和生产效率.     

基于多代理的制造系统建模框架和实现方法

介绍了基于功能建模和基于过程建模两种制造系统建模框架与方法,分析了软件对象技术、组件技术和代理技术的不同特点·提出了基于多代理的制造系统建模框架,它由对象自治性层次维、软件生命周期维和多视图模型维组成·采用基于多代理的软件工程实现方法,开发了基于多代理的制造系统软件·与软件对象和组件相比,智能代理具有更强的自治性和智能性,能够满足复杂制造系统对分布式数据和分散控制的要求,为制造系统过程集成提供了新的途径·     

面向智能结点的智能制造系统的分析与建模

针对用智能结点表示智能制造系统中能完成一定任务的智能子系统，立足于制造行业，提出了一种易于操作的智能结点的体系结构，用面向智能结点的方法对智能加工单元进行分析与建模，并讨论了这一方法的特点。     

多粒度制造服务建模与调度方法研究

针对制造服务中资源多层次、多类型、异构性、自主性、地理分布等特性,提出了包括基本信息、协作关系、制造能力、服务质量和制造知识的资源统一描述模型,以及包括同构聚合和异构聚合两种模式的多粒度制造资源建模方法.为解决多层次异构性制造资源的共享和高效利用的问题,考虑制造服务聚合中时间、费用、可靠性和可持续性等多方面需求,通过加入精英集及K均值聚类算子,设计基于K均值聚类的改进多目标遗传算法(KGA),并在复杂产品装配云仿真平台上与多目标粒子群优化(MOPSO)算法和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行性能比较.实验结果表明:通过多粒度聚合,制造任务与服务资源能更快速地进行匹配和调用,在服务可靠性和可持续性指标上的结果也更优.     

制造系统虚拟环境行为建模研究

虚拟制造系统作为物理制造系统在信息域的映射 ,需要对制造系统在各个层面上进行表达 ,行为建模是制造环境建模的重要内容。提出了制造系统虚拟环境行为建模方法 ,采用多 Agent方法描述制造系统虚拟环境 ,将该环境划分为两种基本成分 :Agent和它们之间的关系。以面向对象Petri网的状态变迁机制作为 Agent的行为推理模式 ,以实体的几何状态、物理状态及运动状态等属性变迁的计算作为Agent行为计算方法 ,以 Agent间相互消息传递关系来描述系统行为逻辑 ,以机器人、机床、缓冲器组成的小系统为例 ,给出了行为推理、行为计算、消息处理的算法。最后 ,采用虚拟现实工具 WTK进行了具体实现     

复杂工序关系的模糊网络计划分析与建模

剖析模糊网络计划在进行时间参数计算时的矛盾，即工序间因网络拓扑结构存在内在的相关性而计算中要求工序时间参数是相互独立的这一矛盾，为此将概率统计方法引进模糊网络计算中，先把模糊数量化并给出模糊数大小比较的原则，进而提出了模糊数运算的新定义．在建立模糊网络计划模型时，同时考虑了工序间的逻辑组织关系和搭接及特殊时间限定两类关系．在工序最早时间参数计算的基础上，直接计算工序的时差，避开了通过求取网络最迟时间参数再求取时差时可能出现时间参数为负值的矛盾局面．借助Visual C^＋＋语言编制的程序，实现了模型的时间参数计算、关键性分析和工期风险分析等功能．最后通过一个包含10项工序的模糊网络算例，阐明了模型的应用过程，并将计算结果与另一模型的计算结果进行了对比分析，验证了本模型的有效性．