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面向发动机装配过程的质量门控制体系研究
| 论文题名： | 面向发动机装配过程的质量门控制体系研究 |
| 关键词： | 汽车发动机;机械装配;质量控制;神经网络;性能预测模型 |
| 摘要： | 随着汽车工业的发展，汽车发动机的复杂程度越来越高，装配活动作为生产过程最后一个也是最重要的环节之一，直接影响到发动机的整机质量。本文以提高发动机装配质量为目的，对发动机装配过程在线质量控制进行了深入的研究，并结合当今发动机装配过程的特点，提出了质量分析-诊断-预测-调整于一体的质量门(Quality Gates，QG)控制体系，并对该体系进行了深入的理论及应用研究。论文的研究内容与创新点如下: 分析了发动机装配过程的主要特点，结合发动机装配过程质量控制的现状和需求，提出一种面向发动机装配过程的质量门控制方法，并构建了该控制方法的体系结构和基本框架，包括质量分析-诊断-预测-调整的整个过程。 在研究传统SPC控制图的基础上，利用基于产品规格界限的统计质量数据变换方法，对相似工序质量特征数据进行处理，将它们变换成服从同一分布的数据，以此扩充样本容量来绘制控制图，并对控制图的控制界限进行变换，实现了对发动机装配过程质量的在线分析;通过研究神经网络理论，构建控制图特殊异常模式识别的BP网络模型，并用MALTAB对该BP网络进行训练及仿真计算，验证了方法的可行性和有效性，实现了对控制图异常模式的智能诊断;在借鉴大量历史质量数据和专家经验的基础上，构建基于灰色关联分析法的装配性能预测模型，实现了质量趋势及装配性能的事前预测。 开发面向发动机装配过程的质量门控制系统，并将本文的理论研究成果融入该系统，为提高发动机装配质量的可靠性和稳定性提供了技术保障。 |
| 作者： | 樊辉 |
| 专业： | 工业工程 |
| 导师： | 张彦如 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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