采用在机检测的五轴多工序加工误差控制及成本优化研究
发布时间：2022-01-25 10:30
现代制造业中采用高端数控设备生产零件成为主流,随着人们生活水平的提高,市场对商品多样化的需求,具有多品种、小批量特点的五轴加工柔性生产线应运而生。在竞争日益激烈的市场中,时间、质量及成本是柔性生产线的三大关键因素。为了适应智能制造发展的必然趋势,开展制造精度与成本关系的研究,基于误差流理论实现柔性制造过程误差控制与成本优化,具有重要的学术和应用价值。本文的主要目的是,面向工作台交换的柔性生产线制造过程,引入在机检测夹具的方式,补偿工件与夹具装配体偏离机床加工刀具的误差,间接改变制造过程变量误差,进而优化零件制造成本。将检测误差和检测成本融入到制造过程的误差控制与成本优化问题中,通过建立受检测误差影响的误差传递模型,以及受检测成本影响的总成本模型,分析产品质量与成本之间的相互作用关系,实现零件指定加工质量下的成本最优。针对这一目标,把本文的研究内容分为以下三大部分,依次为:1、五轴串并混合多工序加工的误差传递建模。分析工作台交换的串并多工序制造过程误差流形成机理,基于误差流理论,建立包括夹具误差、基准误差以及五轴加工误差的未检测夹具情况下的多工序误差传递模型;包含在机检测误差、加工基准误...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 在机检测的研究现状
1.2.2 多工序误差传递的研究现状
1.2.3 多工序成本的研究现状
1.3 课题意义与来源
1.4 研究内容和框架
1.4.1 研究内容
1.4.2 本文组织结构
第二章 五轴多工序加工误差传递
2.1 五轴多工序加工误差分析
2.1.1 无在机检测的五轴多工序加工误差分析
2.1.2 有在机检测的五轴多工序加工误差分析
2.2 五轴多工序加工误差传递建模
2.2.1 无在机检测的五轴多工序加工误差传递建模
2.2.2 有在机检测的五轴多工序加工误差传递建模
2.3 基于状态方程的五轴多工序加工误差传递模型
2.3.1 误差传递的状态空间模型
2.3.2 误差传递状态方程的统计特性
2.4 仿真验证
2.5 本章小结
第三章 五轴多工序制造过程成本建模
3.1 公差成本模型
3.1.1 初等函数的公差成本模型
3.1.2 基于制造过程的公差成本模型
3.2 检测成本模型
3.2.1 测量成本
3.2.2 测量误差成本
3.3 质量损失成本模型
3.3.1 质量损失函数
3.3.2 质量损失成本函数
3.4 五轴多工序制造过程总成本模型
3.4.1 无在机检测的制造过程总成本模型
3.4.2 有在机检测的制造过程总成本模型
3.5 本章小结
第四章 五轴多工序制造系统误差成本建模与优化
4.1 五轴多工序制造系统总误差成本模型
4.1.1 工序能力指数
4.1.2 工序能力指数与工序制造误差的关系
4.1.3 过程误差与质量损失成本的关系
4.1.4 五轴多工序制造系统总误差成本模型的建立
4.2 五轴多工序制造系统误差成本优化模型建立与求解
4.2.1 优化模型的目标函数、约束条件及求解方法
4.2.2 无在机检测的误差成本优化模型建立与求解
4.2.3 有在机检测的误差成本优化模型建立与求解
4.3 仿真分析
4.3.1 基于检测因素的误差成本仿真分析
4.3.2 基于不同种类零件的加工误差成本仿真分析
4.3.3 基于检测和零件种类多因素的综合误差成本仿真分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]现代柔性制造系统的主要优点[J]. Oliver Hammel. 现代制造. 2017 (32)
[2]浅谈机械制造业发展现状及前景[J]. 王元正. 科技展望. 2017(24)
[3]FMS技术原理与特点分析[J]. 何剑汇. 西部皮革. 2017(12)
[4]基于赋值型误差传递网络的多工序加工质量预测[J]. 江平宇,王岩,王焕发,郑镁. 机械工程学报. 2013(06)
[5]多工序加工系统产品尺寸误差传递建模[J]. 杜世昌,王猛,奚立峰. 机械工程学报. 2011(16)
[6]面向零件公差设计的产品质量损失成本模型[J]. 赵延明,刘德顺,徐小艳,张俊. 中国机械工程. 2011(11)
[7]基于雅可比旋量理论的公差优化分配[J]. 张为民,李国伟,陈灿. 农业机械学报. 2011(04)
[8]多工序尺寸及公差优化[J]. 付颖斌,江平宇,刘道玉. 计算机集成制造系统. 2009(01)
[9]公差设计多目标模型及其粒子群优化算法研究[J]. 肖人彬,邹洪富,陶振武. 计算机集成制造系统. 2006(07)
[10]EMO2005:Renishaw领导测量革命[J]. 制造技术与机床. 2005(12)
博士论文
[1]基于自动激光扫描技术的三维几何在线测量系统研究[D]. 周森.重庆大学 2015
[2]超大构件分区自适应定位加工及其可移动机床的研制[D]. 武加锋.哈尔滨工业大学 2010
[3]多品种小批量生产工序能力和控制图研究[D]. 李奔波.重庆大学 2006
硕士论文
[1]基于五轴在机测量系统的测头半径补偿方法研究[D]. 梁燕振.燕山大学 2016
[2]基于误差谱的多工序加工误差分离与诊断研究[D]. 杨吉彬.北京理工大学 2016
[3]电机端盖孔径高精度在线自动测量系统的研制[D]. 丁正龙.浙江大学 2015
[4]介观尺度切削误差传递与加工精度控制研究[D]. 余璐云.北京理工大学 2015
[5]中小批量回转体多工序加工误差流建模与监控[D]. 姚旭峰.上海交通大学 2014
[6]板簧搬运机械手控制系统及轨迹规划研究[D]. 姜倩倩.山东理工大学 2012
[7]多变量多工序制造系统尺寸偏差的建模与分析[D]. 应杨箭.上海交通大学 2010
[8]大型复杂曲面在线测量与质量评估系统的研究[D]. 孙忠林.华中科技大学 2007
本文编号：3608378
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 在机检测的研究现状
1.2.2 多工序误差传递的研究现状
1.2.3 多工序成本的研究现状
1.3 课题意义与来源
1.4 研究内容和框架
1.4.1 研究内容
1.4.2 本文组织结构
第二章 五轴多工序加工误差传递
2.1 五轴多工序加工误差分析
2.1.1 无在机检测的五轴多工序加工误差分析
2.1.2 有在机检测的五轴多工序加工误差分析
2.2 五轴多工序加工误差传递建模
2.2.1 无在机检测的五轴多工序加工误差传递建模
2.2.2 有在机检测的五轴多工序加工误差传递建模
2.3 基于状态方程的五轴多工序加工误差传递模型
2.3.1 误差传递的状态空间模型
2.3.2 误差传递状态方程的统计特性
2.4 仿真验证
2.5 本章小结
第三章 五轴多工序制造过程成本建模
3.1 公差成本模型
3.1.1 初等函数的公差成本模型
3.1.2 基于制造过程的公差成本模型
3.2 检测成本模型
3.2.1 测量成本
3.2.2 测量误差成本
3.3 质量损失成本模型
3.3.1 质量损失函数
3.3.2 质量损失成本函数
3.4 五轴多工序制造过程总成本模型
3.4.1 无在机检测的制造过程总成本模型
3.4.2 有在机检测的制造过程总成本模型
3.5 本章小结
第四章 五轴多工序制造系统误差成本建模与优化
4.1 五轴多工序制造系统总误差成本模型
4.1.1 工序能力指数
4.1.2 工序能力指数与工序制造误差的关系
4.1.3 过程误差与质量损失成本的关系
4.1.4 五轴多工序制造系统总误差成本模型的建立
4.2 五轴多工序制造系统误差成本优化模型建立与求解
4.2.1 优化模型的目标函数、约束条件及求解方法
4.2.2 无在机检测的误差成本优化模型建立与求解
4.2.3 有在机检测的误差成本优化模型建立与求解
4.3 仿真分析
4.3.1 基于检测因素的误差成本仿真分析
4.3.2 基于不同种类零件的加工误差成本仿真分析
4.3.3 基于检测和零件种类多因素的综合误差成本仿真分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]现代柔性制造系统的主要优点[J]. Oliver Hammel. 现代制造. 2017 (32)
[2]浅谈机械制造业发展现状及前景[J]. 王元正. 科技展望. 2017(24)
[3]FMS技术原理与特点分析[J]. 何剑汇. 西部皮革. 2017(12)
[4]基于赋值型误差传递网络的多工序加工质量预测[J]. 江平宇,王岩,王焕发,郑镁. 机械工程学报. 2013(06)
[5]多工序加工系统产品尺寸误差传递建模[J]. 杜世昌,王猛,奚立峰. 机械工程学报. 2011(16)
[6]面向零件公差设计的产品质量损失成本模型[J]. 赵延明,刘德顺,徐小艳,张俊. 中国机械工程. 2011(11)
[7]基于雅可比旋量理论的公差优化分配[J]. 张为民,李国伟,陈灿. 农业机械学报. 2011(04)
[8]多工序尺寸及公差优化[J]. 付颖斌,江平宇,刘道玉. 计算机集成制造系统. 2009(01)
[9]公差设计多目标模型及其粒子群优化算法研究[J]. 肖人彬,邹洪富,陶振武. 计算机集成制造系统. 2006(07)
[10]EMO2005:Renishaw领导测量革命[J]. 制造技术与机床. 2005(12)
博士论文
[1]基于自动激光扫描技术的三维几何在线测量系统研究[D]. 周森.重庆大学 2015
[2]超大构件分区自适应定位加工及其可移动机床的研制[D]. 武加锋.哈尔滨工业大学 2010
[3]多品种小批量生产工序能力和控制图研究[D]. 李奔波.重庆大学 2006
硕士论文
[1]基于五轴在机测量系统的测头半径补偿方法研究[D]. 梁燕振.燕山大学 2016
[2]基于误差谱的多工序加工误差分离与诊断研究[D]. 杨吉彬.北京理工大学 2016
[3]电机端盖孔径高精度在线自动测量系统的研制[D]. 丁正龙.浙江大学 2015
[4]介观尺度切削误差传递与加工精度控制研究[D]. 余璐云.北京理工大学 2015
[5]中小批量回转体多工序加工误差流建模与监控[D]. 姚旭峰.上海交通大学 2014
[6]板簧搬运机械手控制系统及轨迹规划研究[D]. 姜倩倩.山东理工大学 2012
[7]多变量多工序制造系统尺寸偏差的建模与分析[D]. 应杨箭.上海交通大学 2010
[8]大型复杂曲面在线测量与质量评估系统的研究[D]. 孙忠林.华中科技大学 2007
本文编号：3608378
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