汽車車身裝配精度是整車質(zhì)量、制造成本和市場表現(xiàn)的重要影響之一,因此車身裝配的質(zhì)量控制與診斷方法一直受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度重視。車身裝配偏差預(yù)測控制與診斷是提升產(chǎn)品質(zhì)量的重要途徑。然而,裝配系統(tǒng)的復(fù)雜性和觀測信息的不完備性,使得各類偏差源與車身裝配質(zhì)量之間的影響關(guān)系難以準(zhǔn)確描述,制約了模型預(yù)測控制的有效性;同時,車身裝配工位多、多故障源耦合的特點制約了傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計的診斷方法在小樣本條件下的應(yīng)用,使得故障診斷的周期長、成本高。多源信息融合技術(shù)是一種在有限信息條件下進行數(shù)據(jù)挖掘的有效方法。一方面,可以將多種裝配偏差預(yù)測方法進行融合,從而解決由于使用的技術(shù)以及提取的信息有限所導(dǎo)致的傳統(tǒng)的單一模型預(yù)測精度不高的問題;另一方面,可以將當(dāng)前測量數(shù)據(jù)與工藝知識相融合,實現(xiàn)小樣本下的故障診斷。本文將多源信息融合技術(shù)應(yīng)用到車身裝配質(zhì)量提升之中,提出基于多源信息融合的裝配偏差預(yù)測控制與實時診斷方法。首先,根據(jù)車身制造的特點建立了基于變權(quán)組合預(yù)測的車身裝配偏差模型;然后,研究了基于融合模型的合格率預(yù)測方法和預(yù)測控制方法;之后,研究了基于測量數(shù)據(jù)與工藝知識的融合的故障源實時診斷方法;最后,結(jié)合實際工程案例對... 

【文章來源】：上海理工大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

車身裝配過程示意圖

上海理工大學(xué)碩士學(xué)位論文13圖2-5白車身上測點布置2.2.3車身偏差模型的定義圖2-6車身裝配偏差傳遞模型圖2-6所示為車身裝配輸入輸出模型的基本結(jié)構(gòu)，在車身裝配過程中偏差源主要來自與來料零件的制造偏差、定位過程中工裝夾具的偏差、由于回彈變形所產(chǎn)生的焊接偏差以及操作人員的熟練程度等因素。輸出要素主要包括關(guān)鍵產(chǎn)品特征以及關(guān)鍵控制特征，通常由車身CMM測量獲得�；谄钤吹慕y(tǒng)計數(shù)據(jù)分析其概率分布，采用該裝配偏差傳遞模型可實現(xiàn)對輸出要素的預(yù)測。2.3機理模型的建立根據(jù)上一節(jié)的分析，車身零部件在多工位裝配過程中的偏差主要來自于工裝夾具的偏差、零件重定位的偏差、來料零件的制造偏差、及制造系統(tǒng)中的其他隨機因素。本節(jié)基于狀態(tài)空間模型[13]建立多工位裝配系統(tǒng)的偏差傳遞的機理模型并將該模型應(yīng)用于裝配結(jié)果的預(yù)測。裝配偏差模型輸入要素輸出要素來料零件偏差工裝夾具偏差焊接偏差其他因素關(guān)鍵產(chǎn)品特征關(guān)鍵控制特征

第二章裝配偏差模型構(gòu)建方法研究162()()12()()()()122()()()()11()()nTwnwwwnnwwwSyyyyyyyyyyQU（2-5）其檢驗統(tǒng)計量可表示為FU(n1)/Q且當(dāng)()β0成立時FF(,n1)在置信度為α的情況下，如果1FF(,n1),則認(rèn)為回歸影響顯著，否則不顯著。2.5案例分析汽車的后擋風(fēng)玻璃作為汽車重要的功能件，其裝配精度不僅影響著整車的外觀，還對車身的密封性、NVH等使用性能具有顯著影響，本節(jié)以后擋風(fēng)玻璃與后尾門裝配為例，基于上述方法分別建立后擋風(fēng)玻璃與尾門裝配的機理模型以及數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。圖2-8后擋風(fēng)玻璃與后尾門裝配示意圖圖2-9后擋風(fēng)玻璃與后尾門裝配關(guān)鍵特征示意圖F/AU/DC/CF/AF/AU/DF/A×

【參考文獻】：
期刊論文
[1]數(shù)字孿生車間信息物理融合理論與技術(shù)[J]. 陶飛,程穎,程江峰,張萌,徐文君,戚慶林.  計算機集成制造系統(tǒng). 2017(08)
[2]大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能車間運行分析與決策方法體系[J]. 張潔,高亮,秦威,呂佑龍,李新宇.  計算機集成制造系統(tǒng). 2016(05)
[3]基于最優(yōu)變權(quán)組合模型的航空運輸事故征候預(yù)測[J]. 王永剛,鄭紅運.  中國安全科學(xué)學(xué)報. 2013(04)
[4]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)和工藝機理模型的PTA生產(chǎn)過程軟測量建模方法[J]. 姚科田,邵之江,陳曦,紀(jì)彭,蔣鵬飛.  計算機與應(yīng)用化學(xué). 2010(10)
[5]數(shù)據(jù)驅(qū)動控制理論及方法的回顧和展望[J]. 侯忠生,許建新.  自動化學(xué)報. 2009(06)
[6]車身焊裝質(zhì)量控制中的數(shù)據(jù)融合模型[J]. 馬祥寧,金隼,葉亮,杭富.  機械制造. 2007(03)
[7]Diagnosis of Multiple Fixture Faults in Multiple-Station Manufacturing Processes Based on State Space Approach[J]. 田兆青,來新民,林忠欽.  Tsinghua Science and Technology. 2004(06)
[8]信息融合理論的基本方法與進展[J]. 潘泉,于昕,程詠梅,張洪才.  自動化學(xué)報. 2003(04)
[9]組合預(yù)測方法研究[J]. 唐小我,曹長修.  控制與決策. 1993(01)

博士論文
[1]轎車車身裝配偏差流的狀態(tài)空間建模方法及應(yīng)用基礎(chǔ)研究[D]. 田兆青.上海交通大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于遺傳算法的變權(quán)重組合預(yù)測模型研究及其應(yīng)用[D]. 都國兵.蘭州大學(xué) 2011



本文編號：3292347