统计公差技术及其在制造过程质量控制中的应用研究

论文摘要

本文以制造过程为研究背景,以统计公差为研究方法,以质量控制为研究目标,研究了面向质量目标的零件层次,配合层次及装配层次的统计公差技术,并结合现代制造技术的特点,研究了面向质量目标的统计公差技术在制造过程质量控制中的应用。论文对统计公差技术的研究现状、国内外研究水平及发展趋势进行了论述,对国内外统计公差的分析方法进行了总结。阐述了论文研究的目的、意义及理论和应用价值。基于制造过程质量目标,对面向零件层次的统计公差技术进行了研究,提出了统计公差参数及质量目标参数的定义及计算方法；建立了基于质量目标的Cp-k平面内的坐标系统,并将多个质量目标与统计公差参数坐标平面相结合,建立了面向质量目标的图形化统计公差带；建立了满足不同质量控制要求的质量指标及评价体系。为质量目标的确定和控制提供了更加方便、准确和直观的方法。在研究了零件层次的统计公差技术的前提下,对配合层次和装配层次的统计公差技术进行了研究,在国际上关于过程能力指数的概念及统计方法基础上,提出了面向制造过程的过程能力指数计算方法。建立了配合质量的评判指数及其与配合尺寸之间函数关系的数学模型和基于预定配合质量和已知配合尺寸统计参数条件下的统计公差的计算,为保证预定配合质量为目标的统计公差及协调统计控制方法提供了理论基础。通过对适合制造过程参数建模的β分布的分析,对非正态分布的制造过程统计公差技术进行了研究,提出了当零件尺寸为非正态分布组成的非线性尺寸的统计公差分析方法（N2A-BDAM）；对贝塔分布的分布拟合参数进行了数学建模和软件开发,提出了并行考虑产品设计、制造及使用条件下的基于统计公差技术的真实环境中的并行质量优化控制问题,建立了优化算法并给出了实例。针对目前制造模式的变化和新技术的要求,研究了现代先进制造模式下统计公差技术在质量控制中的应用。提出了异地制造模式下制造质量协同控制的方法、系统的体系结构。深入地研究了基于STA、SPC和EPC方法的智能集成质量控制技术。设计开发了关于概率、统计过程推断及统计公差的C++库函数,以此为基础,开发了基于统计公差的制造过程集成化质量控制系统。最后通过几个较详细的实例进一步说明了对研究成果的应用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 图表目录
• 1 绪论
• 1.1 论文研究的背景及意义
• 1.1.1 背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 论文的理论意义和应用价值
• 1.2.1 论文的理论意义
• 1.2.2 论文研究的应用价值
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 国内研究概况
• 1.3.2 国外研究概况
• 1.3.3 发展趋势
• 1.4 本文的主要研究内容及解决的问题
• 1.5 本文的章节安排
• 2 面向质量目标的零件层次统计公差研究
• 2.1 概述
• 2.2 面向质量目标的制造过程质量评价参数
• 2.2.1 数据参数
• 2.2.2 过程参数
• 2.2.3 质量目标参数
• 2.3 过程能力指数及合格率的研究
• 2.3.1 过程能力指数概述
• 2.3.2 对过程质量评价指标和过程能力指数的比较分析
• 2.3.3 直接过程能力指数和间接过程能力指数
• 2.3.4 全过程能力指数
• 2.4 统计公差在零件图上的表达方法
• 2.4.1 国外标注方法
• 2.4.2 国内标注方法
• 2.5 面向质量目标的图形化动态统计公差带
• 2.5.1 图形化统计公差带常用的几种表示方法
• p-k平面单质量目标的图形化统计公差带'>2.5.2 基于C_p-k平面单质量目标的图形化统计公差带
• p-k平面多质量目标的图形化统计公差带'>2.5.3 基于C_p-k平面多质量目标的图形化统计公差带
• 2.6 图形化统计公差带在制造过程质量控制中的应用
• 2.7 本章小结
• 3 面向配合质量的统计公差技术的研究
• 3.1 概述
• 3.2 配合能力分析和配合能力指数
• 3.2.1 配合尺寸的实际分布和配合后的间隙或过盈的分布之间的关系
• 3.2.2 配合能力指数和配合偏移系数
• 3.2.3 配合能力分析
• 3.3 配合质量的评价指标的建立与标准化
• 3.3.1 配合质量的评价指标主要是三个指标
• 3.3.2 配合质量的评价指标与两个配合尺寸的过程能力指数的关系
• 3.4 面向配合质量目标的统计公差设计
• 3.4.1 配合质量目标的合理设定和统计公差设计
• 3.4.2 用两个配合尺寸的过程能力指数预测配合质量并改进配合质量
• 3.4.3 孔轴配合尺寸的协调加工
• 3.4.4 装配尺寸的统计参数和统计公差计算
• 3.5 小结
• 4. 面向制造过程的非正态分布统计公差研究
• 4.1 概述
• 4.2 统计公差的分析方法
• 4.2.1 TAYLOR级数展开法
• 4.2.2 TAGUCHI及其修正法
• 4.2.3 直接积分法
• 4.2.4 ROSENBLUTHE法及其改进方法
• 4.2.5 MONTE CARLO方法
• 4.3 基于BETA分布的数据处理
• 4.3.1 BETA分布的统计参数
• 4.3.2 单位贝塔分布与完全贝塔分布之间的映射关系
• 4.3.3 贝塔分布的累积概率及其分位数计算
• 4.3.4 BETA分布的参数拟合算法
• 4.4 非正态分布的配合质量分析
• 4.4.1 随机变量的和、乘积、商的分布密度
• 4.4.2 非线性非正态分布装配条件下合成尺寸的均值及统计公差的计算
• 4.4.3 基于贝塔分布的配合质量分析
• 4.5 基于统计公差技术的真实环境下并行质量优化
• 4.5.1 非正态分布的MONTE CARLO仿真
• 4.5.2 最优参数的确定
• 4.5.3 数据拟合及求解
• 4.5.4 应用实例
• 4.6 本章小结
• 5 基于统计公差技术的异地制造产品质量协同控制
• 5.1 概述
• 5.2 异地制造过程质量控制体系结构
• 5.2.1 系统的体系结构及协同控制的实现技术
• 5.2.2 质量协同控制器的结构及运行
• 5.3 基于统计公差的配合质量的协调控制
• 5.3.1 异地制造产品数据处理技术
• 5.3.2 质量协同控制方法
• 5.4 基于STA、SPC和EPC的集成方法质量控制
• 5.4.1 STA、EPC和SPC的集成体系结构
• 5.4.2 STA、EPC和SPC的智能集成体系结构
• 5.4.3 智能集成方法质量控制技术
• 5.4.4 集成方法在制造过程质量控制中的应用实例
• 5.5 本章小结
• 6 面向质量目标的统计公差应用实例
• 6.1 基于统计公差的集成化质量控制系统设计
• 6.1.1 系统主要功能
• 6.1.2 关键技术处理方法
• 6.1.3 系统服务器端设计实例
• 6.2 应用案例一——面向质量目标的封闭环尺寸制造质量的控制
• 6.3 应用案例二——扩展企业面向质量目标的封闭环尺寸制造质量的控制
• 6.4 本章小结
• 7 总结及展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录A 作者开发的统计函数库列表
• 附录B 主要符号一览表
• 攻读博士学位期间的主要成果
• 攻读博士学位期间发表的论文和出版著作情况
• 攻读博士学位期间已完成及在研科学研究项目情况
• 攻读博士学位期间学术成果获奖情况