本文關(guān)鍵詞：機(jī)械系統(tǒng)失效模式改進(jìn)的優(yōu)先順序及靈敏度分析

  更多相關(guān)文章： 故障模式及影響分析 TOPSIS理論 可能度理論 質(zhì)量功能展開 靈敏度分析

【摘要】：失效模式與影響分析(Failure Modes and Effect Analysis,FMEA)是一種支持系統(tǒng)逆向思維的可靠性分析方法,能夠分析和識(shí)別系統(tǒng)及工藝過程中各種潛在失效模式、失效原因及所造成的所有影響,并根據(jù)建立的優(yōu)先等級(jí)判斷是否有必要改進(jìn)或改進(jìn)的輕重緩急程度,制定改進(jìn)措施等,從而減少事后損失,提高系統(tǒng)的可靠性。傳統(tǒng)FMEA將失效模式的發(fā)生度、嚴(yán)重度和探測(cè)度3個(gè)(取值范圍為1~10)參數(shù)簡(jiǎn)單相乘,得到風(fēng)險(xiǎn)順序數(shù)(Risk Priority Number,RPN)。這種方法雖然簡(jiǎn)單易行,但存在如RPN值排序混亂、不連續(xù),精確度和靈敏度低等缺陷,制約了FMEA優(yōu)勢(shì)在產(chǎn)品壽命周期管理中的發(fā)揮。針對(duì)傳統(tǒng)FMEA的以上缺陷,本文以柴油機(jī)為研究對(duì)象,結(jié)合模糊理論、逼近理想解(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)理論、可能度理論及質(zhì)量功能展開(Quality Function Deployment,QFD)等方法進(jìn)行FMEA研究,為系統(tǒng)可靠性的改進(jìn)提供理論依據(jù)。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出基于Cross-熵和TOPSIS的FMEA方法。為降低FMEA中決策人員的主觀偏好和不確定因素對(duì)分析結(jié)果的影響,并獲取系統(tǒng)失效模式的優(yōu)先順序改進(jìn),基于qpH,轉(zhuǎn)化算子,將區(qū)間直覺模糊集轉(zhuǎn)化為直覺模糊集,根據(jù)Cross-熵求得失效模式的綜合績(jī)效值;以績(jī)效值最大為目標(biāo),以失效模式屬性權(quán)重取值范圍為約束條件,建立模糊線性規(guī)劃模型,求得各屬性的權(quán)重系數(shù)。以某柴油機(jī)渦輪增壓系統(tǒng)為例,將各評(píng)價(jià)值轉(zhuǎn)換為區(qū)間直覺模糊集,分別基于傳統(tǒng)RPN值、TOPSIS及可能度理論對(duì)各故障模式的危害性進(jìn)行排序分析,結(jié)果表明提出的方法有助于避免分析過程中信息的損失,可提高風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)的精確度,避免其排序混亂,并始終能關(guān)注關(guān)鍵的故障模式,識(shí)別系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)并提出改進(jìn)措施。(2)開展FMEA的靈敏度分析研究。FMEA中發(fā)生度、嚴(yán)重度及探測(cè)度的權(quán)重及評(píng)價(jià)值將直接影響排序結(jié)果。為讓決策者既能夠確定故障模式改進(jìn)的優(yōu)先排序,又能夠掌握屬性值及屬性權(quán)重對(duì)結(jié)果的影響程度,分別針對(duì)傳統(tǒng)RPN值、基于TOPSIS和可能度理論的FMEA進(jìn)行靈敏度分析,給出當(dāng)排序結(jié)果不變時(shí)屬性權(quán)重及屬性值最大變化區(qū)間的相應(yīng)算法,得到各決策方法下的穩(wěn)定區(qū)間,不僅可以確定零部件改進(jìn)的優(yōu)先順序,而且可以預(yù)測(cè)排序結(jié)果的穩(wěn)健性。以變速器輸出軸的工藝失效模式風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為例,驗(yàn)證該方法的有效性和實(shí)用性。(3)提出基于QFD理論的FMEA方法。為充分考慮各故障模式之間的相互影響及顧客對(duì)產(chǎn)品性能、經(jīng)濟(jì)和服務(wù)等方面的滿足程度,將QFD引入到FMEA方法中,提出基于QFD理論的FMEA分析方法,構(gòu)建FMEA與QFD的集成模型。以柴油機(jī)燃油系統(tǒng)為例進(jìn)行分析驗(yàn)證,采用層次分析法得到顧客需求重要度,運(yùn)用加權(quán)幾何平均算法求得技術(shù)特性的重要度;然后將技術(shù)特性的重要度轉(zhuǎn)換為修正系數(shù)反饋到FMEA評(píng)價(jià)中,從而得到各故障模式的相對(duì)危害性程度。通過與QFD的集成,彌補(bǔ)了FMEA中無法把顧客需求及技術(shù)特性的相關(guān)信息作為判斷故障模式改進(jìn)優(yōu)先順序依據(jù)的缺陷,同時(shí)QFD每一階段的展開又可為FMEA中各故障模式的分析與評(píng)價(jià)提供信息和基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：故障模式及影響分析 TOPSIS理論 可能度理論 質(zhì)量功能展開 靈敏度分析
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U464.172
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 FMEA及柴油機(jī)可靠性的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)10-15
• 1.2.1 FMEA的研究現(xiàn)狀和趨勢(shì)10-12
• 1.2.2 柴油機(jī)可靠性研究現(xiàn)狀分析12-14
• 1.2.3 質(zhì)量功能展開的研究現(xiàn)狀分析14-15
• 1.3 課題的來源15
• 1.4 論文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排15-16
• 1.5 本章小結(jié)16-17
• 第二章 傳統(tǒng)FMEA方法及局限性分析17-26
• 2.1 引言17
• 2.2 FMEA方法17-20
• 2.2.1 FMEA概述17
• 2.2.2 FMEA的相關(guān)術(shù)語(yǔ)17-18
• 2.2.3 FMEA的分析過程18-19
• 2.2.4 傳統(tǒng)FMEA的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則19-20
• 2.3 實(shí)例分析20-25
• 2.3.1 齒輪的故障模式分析20-21
• 2.3.2 齒輪的設(shè)計(jì)FMEA21-23
• 2.3.3 齒輪的工藝FMEA23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于Cross-熵和TOPSIS理論的FMEA方法26-41
• 3.1 引言26
• 3.2 Cross-熵及TOPSIS理論26-30
• 3.2.1 模糊集定義26
• 3.2.2 Cross-熵定義26-27
• 3.2.3 屬性權(quán)重的確定27-30
• 3.2.4 語(yǔ)言變量與模糊數(shù)的確定30
• 3.3 失效模式改進(jìn)優(yōu)先順序的確定30-31
• 3.3.1 基于TOPSIS理論的排序方法31
• 3.3.2 基于可能度理論的排序方法31
• 3.4 實(shí)例分析31-39
• 3.4.1 渦輪增壓系統(tǒng)的失效模式分析32-33
• 3.4.2 渦輪增壓系統(tǒng)的危害性評(píng)估33-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第四章 FMEA靈敏度分析方法41-56
• 4.1 引言41
• 4.2 基于屬性權(quán)重的靈敏度分析41-44
• 4.2.1 基于TOPSIS理論的屬性權(quán)重靈敏度分析41-42
• 4.2.2 基于可能度理論的屬性權(quán)重靈敏度分析42-44
• 4.3 基于屬性值的靈敏度分析44-47
• 4.3.1 基于傳統(tǒng)RPN值的屬性值靈敏度分析44-45
• 4.3.2 基于TOPSIS理論的屬性值靈敏度分析45-46
• 4.3.3 基于可能度理論的屬性值靈敏度分析46-47
• 4.4 實(shí)例分析47-54
• 4.5 本章小結(jié)54-56
• 第五章 基于QFD理論的FMEA方法56-67
• 5.1 引言56
• 5.2 QFD的基本理論56-58
• 5.2.1 質(zhì)量屋的描述56-57
• 5.2.2 顧客需求與技術(shù)特性的確定57-58
• 5.3 FMEA和QFD的集成模型58-60
• 5.4 實(shí)例分析60-66
• 5.4.1 顧客需求的獲取及重要度60-62
• 5.4.2 技術(shù)特性展開及重要度62-63
• 5.4.3 燃油系統(tǒng)的失效模式分析63
• 5.4.4 燃油系統(tǒng)的FMEA評(píng)價(jià)63-65
• 5.4.5 QFD在FMEA評(píng)價(jià)中的運(yùn)用65-66
• 5.4.6 改進(jìn)措施的提出66
• 5.5 本章小結(jié)66-67
• 第六章 總結(jié)和展望67-69
• 6.1 總結(jié)67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 致謝73-74
• 附錄74-80
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果80-81

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本文編號(hào)：843403