制造过程关键质量特性辨识的研究现状及展望

正确识别并控制制造过程的关键质量特性(Key Quality Characteristics,KQCs)对确保产品满足严格的功能、性能和质量标准至关重要。随着自动化和信息技术的进步,基于数据的分析技术成为识别KQCs的核心。本文回顾了KQCs识别方法从直觉到数据科学技术的演变进程,探讨了质量工程、数学模型、机器学习和深度学习等方法在此领域的应用,发现传统方法与先进技术的结合能更有效地实现KQCs参数辨识;展望了在智能制造中利用先进技术和适应性控制策略优化制造流程的未来方向,可为质量控制的持续创新提供理论和实践指导,推动新质生产力发展。

军用航空器事故关键质量特性的数据挖掘模型

构建一种军用航空器事故关键质量特性的数据挖掘模型,由2个主要需求牵引型功能板块和3个功能层次模块所组成,理顺数据传导路径,发挥算法分析效能,实现从事故数据到关键质量特性情报的精炼与转化,为航空维修管理的一线决策提供智力支持。以收集和整理的Y国空军坠机事件数据集为算例依据,使用所设计的数据挖掘模型,对数据集开展时间、空间、关联三大维度的数据挖掘,得到清晰、新颖、可信的数据挖掘结果,并整理为有效的关键质量特性情报。

浅析关键过程质量控制与管理

关键过程质量控制源于关键件、重要件和关键工序的管理。1987年颁布实施的《军工产品质量管理条例》和2010年发布实施的《武器装备质量管理条例》规定了武器装备研制生产单位应当对产品的关键件或者关键特性、重要件或者重要特性、关键工序编制质量控制文件。GJB9001A-2001质量管理体系要求首次提出关键过程概念.

基于关键质量特性的高效环境应力筛选方法

环境应力筛选依据环境试验标准规定的试验条件和程序开展试验,剔除失效产品,使产品尽快度过早期失效期。针对当前高可靠的制造背景下在筛选过程中发现的失效产品数量少、效费比低的问题,提出了一种环境应力筛选方案设计流程。首先,基于应力强度干涉模型明晰了筛选的基本原理,分析了筛选应力及强度分散性对筛选效果的影响;其次,结合关键质量特性的识别与测量、分散性分析,制定了筛选方案的设计流程;最后,以某天线罩的筛选为例验证了所提方法的有效性。该方法为提高筛选效率、降低筛选成本提供了思路。

面向制造过程的产品多关键质量特性优化模型

为解决产品制造过程多关键质量特性的复杂控制问题,建立了制造过程多关键质量特性优化模型。该模型运用质量功能配置技术提取了制造过程中影响多个质量特性的多种因素,定义了关键质量特性的波动率。在分析制造因素之间相互作用关系的基础上,确立了制造过程多关键质量特性与影响因素的定量关系,从而获得影响关键质量特性的制造因素的有效目标值,使得在质量控制成本约束下,制造过程产品总质量波动最小。通过滚齿加工过程关键质量特性优化实例,说明了该模型的有效性和实用性。

基于关键质量特性的产品保质设计

在明确质量特性概念基础上,提出了质量特性(QCs)的三层结构及其技术内涵,给出了关键质量特性(KQCs)概念;给出了产品关键质量特性演化模型与演化活动;结合产品设计过程,建立了基于关键质量特性的产品保质设计(DFQ)活动链与模式;基于质量屋给出了完整的关键质量特性提取方法;在产品功能和结构树基础上,应用公理化设计(AD)中功能与结构域映射理论建立了关键质量特性关联树,并在分析噪声因素和统计故障模式的基础上,基于粗糙集理论和模糊逼近于理想的排序方法(FuzzyTOPSIS)提出了关键质量特性关联树节点的质量关联权重计算方法;提出了关键质量特性关联树节点的关联权重评定方法;将基于三维CAD的方案外形评估与基于虚拟样机的方案性能仿真引入保质设计质量评价活动中。最后通过案例应用验证了所提理论与方法的正确性与有效性,为产品保质设计提供了一种可行的系统化的实现方法。

基于产品关键特性的质量链管理模型研究

提出了基于关键特性的质量链管理模型,将产品关键特性概念融入到质量链管理理论中。首先提出并研究了质量链概念模型和结构模型;然后重点分析了产品关键特性在质量链系统中的演化过程,产品生命周期中产品关键特性的识别、确定、控制和反馈等主要活动是在质量链系统中实现的,其分层逐级演化过程体现了质量的实现过程;接着分析了质量链协同内涵,设计了基于产品关键特性的质量链管理流程;最后提出了基于产品关键特性的质量链管理框架模型。

复杂机电产品关键质量特性提取模型

把产品质量特性分为产品策划级(VOC级)QCs(Quality Characteristics)、概念设计级(产品级)QCs、详细设计级(零部件级)QCs、产品制造级QCs4个阶段,以用户需求(VOC)技术指标为输入,构成四阶段逐级映射关系,进而利用人工神经网络(ANNs)技术求出VOC技术指标相对重要度和各级映射权重,然后提出基于ANNs技术的复杂机电产品关键质量特性提取模型。避免产品生产各个阶段不该重点控制的质量特性(QCs)以关键控制现象出现,应该重点控制的QCs以非关键控制现象出现。最后,应用实例验证了所提理论与方法的正确性和有效性。

多级制造过程关键质量特性识别方法

针对当前多级制造过程关键质量特性识别研究中的不足,将偏最小二乘回归方法与状态空间模型相结合,提出多级制造过程关键质量特性识别方法。依据串、并联多级制造过程的特点,引入状态空间方法构建混联结构的多级制造过程质量关系模型,利用偏最小二乘回归方法解决质量特性间的多重共线性等问题并进行模型分析,识别关键质量特性。以卷烟生产过程为例介绍了该方法的应用,实例表明该方法不但可以有效识别多级制造过程关键质量特性,而且能够建立混联结构下各级过程的输出质量对最终产品质量的影响及其质量特性之间相互关系的模型,反映多级制造过程的结构特征和各级过程质量特性之间的因果关系,为多级制造过程质量分析与控制提供依据。

废旧机床再设计关键质量特性的识别方法

再设计关键质量特性是影响再制造机床顾客满意度和市场竞争力的关键因素。为了识别再设计关键质量特性,提出基于模糊线性回归的再设计关键质量特性识别方法。该方法充分考虑顾客需求与再设计质量特性之间的不确定性,构建再设计质量特性质量屋,并通过基于非对称三角模糊数的模糊线性回归,得到顾客需求与再设计质量特性之间的初始模糊关系,进而对拟合度进行优化,得到顾客需求与再设计质量特性之间优化的模糊关系。其次构建再设计质量特性重要度识别方程,并充分考虑废旧机床的可再制造性,最终识别出再设计关键质量特性。以某厂的废旧数控铣床的再设计为例,验证了该方法的有效性及可行性。

多工序串并联制造过程关键质量特性识别

为解决多工序制造过程关键质量特性识别中存在的质量特性间具有多重相关性以及数据高维度、小样本等问题,采用偏最小二乘回归改进Ada-LASSO方法并融合状态空间思想和Bootstrap方法实现多工序过程关键质量特性识别,给出了基于IAda-LASSO的关键质量特性识别步驟,通过仿真实验和应用实例说明了IAda-LASSO方法与LASSO和Ada-LASSO方法在质量特性间不同相关度下识别的有效性.研究表明,IAda-LASSO方法对多工序过程有良好的关鍵质量特性识别能力,特别当质量特性间有较强相关性时显著优于其它两种方法.

基于PLSR的多级制造过程关键质量特性识别方法

为解决多级制造过程关键质量特性识别中多质量特性之间的相关性问题,将偏最小二乘回归方法(Partial Least Squares Regression,PLSR)引入模型构建与分析中。首先应用状态空间方法建立多级制造过程关键质量特性识别模型,进而利用PLSR方法解决质量特性间的多重共线性问题并进行模型分析,识别关键质量特性,最后以卷烟生产过程为例介绍了该方法的应用。实例表明,该方法不仅可以有效识别多级制造过程关键质量特性,而且能够建立各级过程的输出质量对最终产品质量的影响及其质量特性之间相互关系的模型,反映多级生产过程的结构特征和各级过程质量特性之间的因果关系,为多级制造过程质量分析与控制提供依据。

复杂多工序制造过程关键质量特性识别

为解决复杂多工序制造过程中的关键质量特性识别问题,文章运用弹性网(Elastic Net)方法构建多工序制造过程质量关系模型,并基于该模型进行关键质量特性识别。首先构建符合多工序制造过程特点的模型;其次,利用弹性网方法拟合估计模型参数,进而识别关键质量特性;最后进行仿真实验,以比较和分析在多工序制造关键质量特性识别过程中岭回归、Lasso和弹性网三种方法的适用性和有效性。仿真结果表明:当关键质量特性间相关性较强,尤其是关键质量特性间具有群组效应时,弹性网方法的识别效果更为精确和完整。

基于改进Adaptive Lasso的多工序制造过程关键质量特性识别

为解决多工序制造过程关键质量特性识别中存在的质量特性间具有多重相关性以及数据高维度,小样本等问题,本文采用主成分回归改进Adaptive Lasso方法并融合状态空间思想和Bootstrap方法实现多工序过程关键质量特性识别。首先引入状态空间思想构建多工序过程关键质量特性识别模型,然后利用Bootstrap方法重构样本,扩大样本量;进而采用改进Adaptive Lasso方法识别关键质量特性,并通过仿真验证改进Adaptive Lasso方法与Lasso,Adaptive Lasso和岭回归方法在质量特性间不同相关度下识别的有效性;最后通过实例说明改进Adaptive Lasso的具体应用过程,仿真及实例结果显示,改进Adaptive Lasso方法对多工序过程有良好的关键质量特性识别能力,特别当质量特性间有较强相关性时显著优于其它两种方法。

镐型截齿关键质量特性提取模型

针对传统关键质量特性提取模型未充分考虑客户需求信息的冗余性、模糊性及相似性问题,以镐型截齿实际问题为导向,从客户角度建立关键质量特性提取模型。模型主要包含三步:首先,通过模糊层次分析法获取客户需求权重,通过聚类算法予以聚类,从而获取客户需求综合权重;然后,通过质量功能展开将客户需求综合权重映射至质量特性权重;最后,依据80/20法则优选产品的关键质量特性,并通过镐型截齿应用案例验证模型的有效性,提取出镐型截齿关键质量特性,即齿体冲击韧性、齿尖与齿体硬度、焊缝抗剪切强度、齿尖直径、齿体孔直径。

机械产品关键质量特性综合识别方法

针对机械产品质量特性多样化和复杂性,关键质量特性识别存在主观性强、识别结果不准确等问题,提出了一种机械产品关键质量特性权重综合识别方法。通过建立机械产品质量特性层次模型,统计分析得到质量特性分层集合,采用可拓层次分析法计算主观权重,信息熵法计算客观权重,模糊Borda法计算综合主客观权重,并对结果绘制帕累托图,根据"20/80原则"识别出关键质量特性。对数控转台的齿轮转动元动作单元的实例分析,验证了该方法的有效性和合理性。

卷烟制造过程关键质量特性西格玛水平及合格率的计算

为加强卷烟制造过程能力测量分析,提高卷烟制造过程能力和测量水平,利用办公软件EXCEL特有的NORMS?DIST(Z)或NORMSINV(probability)模块及MINTAB软件,可以准确方便地计算卷烟制造过程关键质量特性某分位点Z的标准正态累计分布函数的概率值(合格率),以及其标准正态累计分布函数的反函数概率密度函数Z值(西格玛水平)。结果表明,该方法可以有效替代人工查找标准正态分布表估算Z值的方法,提高了卷烟制造过程关键质量特性西格玛水平的数据统计分析效率及准确性。

基于GSA的复杂产品关键质量特性识别

为了识别复杂产品关键质量特性(critical-to-quality characteristics,CTQs),提出基于遗传模拟退火算法(genetic simulated annealing algorithm,GSA)的特征选择算法。所提算法将遗传算法(genetic algorithm,GA)与模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)结合,兼有不错局部搜索与全局搜索能力。提出一种综合适应度函数应用于所提算法,以同时优化CTQ集分类性能和所选质量特性数。算例结果表明,所提算法能有效过滤无关、冗余质量特性,识别关键质量特性;与Memetic算法和信息增益(information gain,IG)算法相比,所提算法在识别更少关键质量特性的同时,得到更高预测精度。

基于熵权法和马氏田口法的关键质量特性识别研究

针对机械产品制造检测过程中质量特性之间存在相关性以及检测效率低的问题,以实现高效、准确关键质量特性(key quality characteristics,KQCs)识别为目标,提出了基于熵权法(entropy weight method)和马氏田口法(MahalanbisTaguchi system method,MTS)的识别方法。在介绍产品设计阶段以及制造过程关键质量特性研究的基础上,分析了熵权法中熵值熵权的获取,以及马氏田口法中马氏距离和田口方法在质量特性识别中的应用,提出了两种模型结合识别机械产品关键质量特性的方法。以六轴五联动机床的皮带传动轴为例介绍了该方法的应用。结果表明该方法能有效处理质量特性之间的相关性问题,提高KQCs识别效率。

基于故障反馈的产品关键设计质量特性逆向推理技术

为降低产品关键设计质量特性识别的主观性,保证其排序的科学性,提出一种从故障反馈的角度出发,通过逆向推理对产品关键设计质量特性进行识别与排序的方法。为降低故障分析中信息的模糊性和冗余性,基于可拓操作提取产品元故障,将元故障、故障原因、关键设计质量特性作为逆向推理过程中的基本关联要素,通过分析“元故障故障原因关键设计质量特性”不同级之间的纵向关联关系和各同级之间的横向关联关系,建立关键设计质量特性扩展关联模型;基于该模型建立了关键设计质量特性的影响广度和影响深度的量化表达模型与算法,通过有向图和失效模式及影响分析实现关键设计质量特性的量化排序。起重机起升机构实例验证了所提方法的有效性。