【摘要】：數(shù)控機(jī)床作為裝備制造業(yè)的工作母機(jī),保障其正常運(yùn)行是我國(guó)制造企業(yè)的重要任務(wù)。合理的維修性設(shè)計(jì)將賦予數(shù)控機(jī)床良好的維修性與系統(tǒng)效能,而維修性分配作為維修性設(shè)計(jì)的核心環(huán)節(jié),分配結(jié)果的好壞直接影響著整機(jī)維修性水平。傳統(tǒng)的維修性分配方法因忽略子系統(tǒng)之間的故障相關(guān)性,很難適用于數(shù)控機(jī)床這類復(fù)雜系統(tǒng),因此探尋基于故障相關(guān)的數(shù)控機(jī)床維修性分配方法意義重大。論文在綜合國(guó)內(nèi)外子系統(tǒng)可靠性建模方法基礎(chǔ)上,考慮多模式競(jìng)爭(zhēng)性及子系統(tǒng)間故障相關(guān)性,建立子系統(tǒng)綜合故障率模型,為維修性分配奠定基礎(chǔ)。通過(guò)功能結(jié)構(gòu)映射進(jìn)行加工中心子系統(tǒng)劃分,結(jié)合故障及截尾信息,應(yīng)用平均秩次法進(jìn)行秩次修正,在獲得單失效模式可靠性模型基礎(chǔ)上,考慮突發(fā)與退化模式競(jìng)爭(zhēng)性,建立子系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)失效可靠性模型;以子系統(tǒng)可靠性模型為邊緣分布,引入Gumbel Copula函數(shù),建立子系統(tǒng)間可靠性聯(lián)合分布模型,采用遺傳算法求解模型參數(shù),從而建立基于故障相關(guān)的子系統(tǒng)綜合故障率模型。通過(guò)分析加工中心維修特點(diǎn)及影響因素,確定加工中心維修性分配原則及指標(biāo);針對(duì)傳統(tǒng)按故障率和設(shè)計(jì)特性的綜合加權(quán)分配法的不足,在子系統(tǒng)串聯(lián)假設(shè)基礎(chǔ)上,應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)量化各影響因素及權(quán)重,據(jù)此建立基于子系統(tǒng)綜合故障率的維修性分配模型,并對(duì)加工中心進(jìn)行維修性分配,分析結(jié)果表明可以滿足預(yù)期要求。研究結(jié)果可為類似復(fù)雜可修系統(tǒng)維修性設(shè)計(jì)提供參考。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TG659
【圖文】：

以刀庫(kù)系統(tǒng)為例，首先通過(guò)分析其故障模式，發(fā)現(xiàn)在考核期間，刀庫(kù)系統(tǒng)發(fā)生 19 次故障，其中退化失效 10 次，突發(fā)失效 9 次，整理得到刀庫(kù)系統(tǒng)每種失效模式故障間隔時(shí)間如表 2.3。表 2.3 刀庫(kù)故障間隔時(shí)間（單位：小時(shí)）刀庫(kù)系統(tǒng) 故障間隔時(shí)間（h）退化失效677 658 191 639 1239 1421343 2269 963 400突發(fā)失效2059 1411 105 1011 524 143515 276 3423在整理好刀庫(kù)系統(tǒng)故障間隔時(shí)間數(shù)據(jù)后，以刀庫(kù)突發(fā)失效模式時(shí)間數(shù)據(jù)為例使用 Minitab 軟件進(jìn)行分布模型初選，依據(jù) Anderson-Darling 系數(shù)，系數(shù)值越小則表示故障數(shù)據(jù)越服從該分布，據(jù)此選擇最優(yōu)的故障間隔時(shí)間分布。通過(guò) Minitab進(jìn)行擬合，分別對(duì)威布爾分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、指數(shù)分布和正態(tài)分布的擬合圖進(jìn)行比較，結(jié)果如圖 2.4 所示。并對(duì)比 Anderson-Darling 系數(shù)，如表 2.4 所示。

第 2 章 加工中心子系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)失效可靠性建模1.106 1.7621.106 1.762( ) ( ) ( )= exp exp3940.23 2390.208= exp3940.23 2390.208c h sR t R t R tt tt t 為刀庫(kù)系統(tǒng)可靠度函數(shù)曲線

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2713643