国家自然科学基金(50975223)
- 作品数：2 被引量：30H指数：2
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- 基于赋值型误差传递网络的多工序加工质量预测被引量：21
- 2013年
- 加工质量实时预测是工件多工序加工质量控制的关键。航空制造领域关键零部件的异形空间大尺寸、材料难加工与小批量加工等特性,导致加工样本数据不足与加工误差监测困难。针对上述问题,提出一种基于赋值型误差传递网络的多工序加工质量预测建模方法。通过将质量特征引入多工序误差传递网络来描述加工过程中节点间的影响关系,形成赋值型的误差传递网络。并以关键质量特征节点为基础,采用基于粒子群算法优化的支持矢量回归机方法,构建单工序质量预测模型。在此基础上,基于赋值型误差传递网络的拓扑结构,合并单工序加工质量预测模型,以构建多工序加工质量预测模型。最后,开发了一个面向多工序加工质量预测的软件平台并以起落架零件的加工为例验证上述模型,结果表明该方法能够有效地预测加工误差,并从多工序的角度为异形零件的加工过程控制提供依据。
- 江平宇王岩王焕发郑镁
- 关键词：多工序
- 叶片批量加工过程的误差传递控制方法被引量：10
- 2012年
- 针对复杂零件制造过程,提出基于多源多工序的误差传递控制方法。采用复杂网络建模理论构建加工误差传递网络,通过分析其网络特性,发掘加工工序中的关键控制工序及影响加工质量的因素。对关键控制工序进行工序流波动分析,从系统的角度衡量多个工序的波动变化,并运用统计过程控制图对关键控制工序加工特征进行质量控制,以保证其加工质量和加工过程平稳,进一步采用工序波动轨迹图及多工序能力指数分析,对工序流进行加工质量波动分析与工序能力的量化评价。以某轴流风机动叶机加工过程为研究对象,对所提误差传递控制方法进行了验证。
- 贾峰江平宇刘道玉郑镁
- 关键词：统计过程控制叶片
