• CN:11-2187/TH
  • ISSN:0577-6686

机械工程学报 ›› 2018, Vol. 54 ›› Issue (13): 179-191.doi: 10.3901/JME.2018.13.179

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混合式多阶段加工过程的自适应加权偏差传递网络建模与分析

郑小云1, 余建波1, 刘海强1, 程辉2, 孙习武2, 吴昊3   

  1. 1. 同济大学机械与能源工程学院 上海 201804;
    2. 上海航天设备制造总厂 上海 201100;
    3. 山东特种设备检验研究院 山东 250101
  • 收稿日期:2017-08-08 修回日期:2017-12-04 出版日期:2018-07-05 发布日期:2018-07-05
  • 通讯作者: 余建波(通信作者),男,1978年出生,博士,教授,博士研究生导师。主要研究方向为设备智能维护,先进质量控制,生产与服务系统设计。E-mail:jbyu@tongji.edu.cn
  • 作者简介:郑小云,女,1993年出生。主要研究方向为多工序加工过程质量控制。E-mail:xiaoyuncloudy@163.com;刘海强,男,1994年出生,硕士研究生。主要研究方向为故障诊断与信号处理。E-mail:1630798@tongji.edu.cn;程辉,女,1979年出生,高级工程师。主要研究方向为航天智能制造。E-mail:chen_and_hui@163.com;孙习武,男,1982年出生,高级工程师。主要研究方向为航天智能制造。E-mail:sg5446@sina.com;吴昊,男,1974年出生,高级工程师。主要研究方向为特种设备检验检测。E-mail:wuhaoeer@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(51375290,71777173)、上海市航天科技创新基金(SAST2015054)、中央高校基本科研业务费学科交叉-面上类项目与人才项目(1000219176,1000219186)和上海科委创新科技行动计划(17511109204)资助项目。

Modeling and Analysis of Adaptive Weighted Variance Propagation Network in Hybrid Multistage Machining Processes

ZHENG Xiaoyun1, YU Jianbo1, LIU Haiqiang1, CHENG Hui2, SUN Xiwu2, WU Hao3   

  1. 1. School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai 201804;
    2. Shanghai Aerospace Equipment Manufacturing Factory, Shanghai 201100;
    3. Shandong Special Equipment Inspection Institute, Shandong 250101
  • Received:2017-08-08 Revised:2017-12-04 Online:2018-07-05 Published:2018-07-05

摘要: 在混合式多阶段加工过程中,最终零件的加工质量受所有工序上多个偏差流传递累积的影响。为确保加工过程的稳定性,需要对加工过程偏差传递进行动态实时分析,提早发现具有潜在质量问题的关键工序并识别其误差源。提出了一种自适应加权偏差传递网络建模与误差溯源方法。基于实际加工误差的产生与传递机理,构建自适应加权偏差传递网络。借鉴搜索引擎中PageRank排名算法,提出加权偏差传递网络节点重要性评估指标——AWVPN-NodeRank,提取出多阶段加工过程具有潜在质量问题的关键加工表面。提出基于分层重构的关键加工面的误差源诊断方法,从而确定需要优先改进的工序及其加工设备节点。以一典型主轴承盖零件的多阶段加工过程为分析对象,对所提方法进行验证,结果表明该方法能够有效识别工序流的薄弱工序及其加工设备节点。

关键词: 多偏差流, 关键工序, 偏差传递, 误差溯源, 自适应加权网络

Abstract: For hybrid multistage machining processes (HMMPs), the final product quality is affected by the propagation and accumulation of variation from all machining stages. To ensure the machining processes stability, a dynamic real-time analysis of variation propagation and error source identification based on adaptive weighted variance propagation network (AWVPN) is proposed. The mechanism of variation propagation is used to construct the Network. Based on the AWVPN model and the PageRank ranking algorithm, an evaluation index named AWVPN-NodeRank for node importance and corresponding evaluation method is proposed to identify the key machining surface. To ensure the priority of the nodes, the method of level structuring is used to recognize the sorted error sources of key machining surface. Typical HMMPs of the main bearing cap is used to verify the effectiveness of the proposed method. The results show that these methods can effectively identify the weak process and the problematic machining equipment.

Key words: adaptive weighted network, error source diagnosis, key process, multiple variance flow, variation propagation

中图分类号: