装备关键零件加工过程质量分析与控制
出版时间:
2020-06
版次:
1
ISBN:
9787030652911
定价:
118.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
270页
-
《装备关键零件加工过程质量分析与控制》以高端装备关键零件的数字化多工序质量控制问题为研究对象，阐述了装备关键零件动态稳定加工过程闭环控制的执行逻辑、体系结构和关键使能技术；从加工特征形状和精度演变、多维过程数据获取的角度出发，阐述了工艺系统数字化建模及配置问题；从数学建模、智能算法和结构化指标等角度描述了工序流误差传递关系解算方法，分析了多工序加工误差传递复杂性和加工精度演变规律；提出了基于灵敏度分析理论的加工误差波动灵敏度分析模型及基于加工误差灵敏度分析的过程能力评估方法，以终质量满足标准要求和降低精度演变过程波动为控制目标进行加工过程调整与工艺改进；开发了一个适用于高端装备关键零件的多工序加工过程质量控制的软件原型系统，并给出某飞机起落架外筒、支撑杆等零件的实际多工序加工过程等应用案例，以验证所提模型和方法的可行性。 目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 装备关键零件加工过程质量控制概述 1
1.1.1 装备关键零件加工过程质量控制的提出 1
1.1.2 装备关键零件加工过程质量控制的特征与内涵 4
1.1.3 装备关键零件加工过程质量控制的研究意义 5
1.2 装备关键零件加工过程的闭环质量控制 7
1.2.1 动态稳定加工过程 7
1.2.2 闭环质量控制的实现框架和执行逻辑 8
1.2.3 体系结构 12
1.3 关键使能技术 14
1.3.1 工序流误差传递建模与关键控制节点识别技术 14
1.3.2 工序流误差波动灵敏度分析技术 14
1.3.3 动态稳定加工过程能力评估技术 15
1.3.4 多工序加工过程质量在线预测技术 15
1.3.5 误差消减决策及动稳态闭环控制技术 16
1.4 本书内容安排 16
第2章 工序流误差传递网络构建与加工过程数据获取 18
2.1 加工特征演变驱动的赋值型加权误差传递网络拓扑建模 18
2.1.1 元素定义 19
2.1.2 模型的形式化描述 22
2.1.3 加权网络模型构建 23
2.2 基于误差传递网络的关键数据获取 26
2.2.1 基于工况数据特征子空间的加工过程状态监测框架 28
2.2.2 工况数据采集与特征提取 32
2.2.3 加工过程状态特征矩阵构造 35
2.2.4 状态特征矩阵子空间提取 36
2.2.5 基于子空间相似性的加工过程状态监测 40
2.3 多工序加工过程数字化描述空间 50
2.3.1 多工序加工过程数字化描述空间的提出 50
2.3.2 多工序加工过程数字化描述空间的构建 51
2.4 加工误差传递关系约简优化建模 53
2.4.1 基于误差敏感方向的误差传递关系约简建模 53
2.4.2 基于粗糙集的误差传递关系约简 56
2.5 本章小结 58
第3章 工序流误差传递关系解算及复杂性分析 59
3.1 赋值型误差传递网络关系解算 59
3.1.1 基于神经网络/支持向量机的误差传递关系解算 59
3.1.2 基于结构化分析指标的误差传递关系解算 63
3.1.3 基于误差传递二阶泰勒展开方程的非线性误差传递关系解算 66
3.2 误差传递复杂性分析及质量特性精度演变规律提取 68
3.2.1 网络性能波动分析 68
3.2.2 误差传递特性分析指标 79
3.2.3 加权误差传递特性分析 83
3.3 工序流误差传递网络的动态演变分析 86
3.3.1 动态演变规则描述 86
3.3.2 关键网络节点提取 89
3.3.3 基于不同演变规则的加权误差传递网络性能分析 91
3.3.4 加权误差传递网络动力学分析 99
3.4 工序流误差传递网络实证分析 106
3.4.1 案例描述 106
3.4.2 建立赋值型加权误差传递网络 106
3.4.3 拓扑特性分析 109
3.4.4 误差传递特性分析 112
3.4.5 讨论 116
3.5 本章小结 116
第4章 加工质量的灵敏度分析及工序流动态过程能力评估 117
4.1 基于加工误差灵敏度空间的误差波动分析建模 117
4.1.1 从灵敏度的角度看加工误差波动 117
4.1.2 加工误差灵敏度空间定义 118
4.1.3 基于加工误差灵敏度空间的误差波动分析 119
4.2 基于误差传递方程的加工误差波动灵敏度分析建模 121
4.2.1 子灵敏度评价指标 123
4.2.2 加工误差波动评估 125
4.2.3 多工件工序波动评估 127
4.3 工艺系统要素耦合分析 129
4.3.1 误差因素耦合空间 129
4.3.2 误差因素的解耦与工艺系统配置优化 130
4.4 加工过程动态稳定性评估 131
4.4.1 过程动态稳定性的量测 132
4.4.2 工序演变波动轨迹图的构建 133
4.4.3 轨迹波动模式与对比分析 134
4.5 基于加工误差灵敏度空间的过程能力评估 135
4.5.1 基于加工误差灵敏度分析的过程能力评估流程 135
4.5.2 安全波动空间确定 136
4.5.3 动态过程能力指数定义 137
4.5.4 过程能力指数计算 139
4.6 综合案例分析与讨论 141
4.6.1 案例描述 141
4.6.2 加工误差波动灵敏度分析 142
4.6.3 工艺系统耦合分析与过程动态稳定性评估 147
4.6.4 过程能力评估 151
4.7 本章小结 156
第5章 加工过程调整与工艺改进 158
5.1 多工序加工质量预测 158
5.2 基于增量学习昀小二乘支持向量机的单工序加工质量预测模型 161
5.2.1 单工序加工质量预测模型构建 161
5.2.2 基于昀小二乘支持向量机的非线性误差传递关系拟合 165
5.2.3 基于增量学习昀小二乘支持向量机的加工质量实时预测 169
5.3 多工序加工精度演变预测 171
5.3.1 加工特征精度演变关联工序搜索 171
5.3.2 多工序加工精度预测模型构建 172
5.3.3 基于多工序加工质量预测包络图的加工精度演变预测与分析 174
5.3.4 案例分析 175
5.4 基于零件质量波动信息的误差源诊断 182
5.4.1 基于混合核模糊支持向量机的运行图模式识别 184
5.4.2 构造诊断辨识框架和质量函数 194
5.4.3 信息融合与诊断决策 198
5.4.4 案例研究与分析 201
5.5 可控参数调整决策 212
5.5.1 加工过程误差消减决策的提出 212
5.5.2 工艺系统的加工特征状态描述 214
5.5.3 刀具磨损状态监测 221
5.5.4 可控参数调整决策建模 229
5.6 加工过程调整与工艺改进 232
5.7 本章小结 234
第6章 多工序质量控制系统研发 236
6.1 多工序质量控制系统设计 236
6.2 运行流程 237
6.3 技术支撑模块开发及运行实例 238
6.3.1 运行案例描述 238
6.3.2 工程模型数字化表达工具 239
6.3.3 工序误差传递网络建模及分析工具 241
6.3.4 误差波动灵敏度分析及过程能力评估工具 245
6.3.5 多工序加工质量预测工具 250
6.3.6 误差源诊断工具 252
6.3.7 加工过程误差削减决策工具 255
6.4 本章小结 257
参考文献 258
附录 264
-
内容简介:
《装备关键零件加工过程质量分析与控制》以高端装备关键零件的数字化多工序质量控制问题为研究对象，阐述了装备关键零件动态稳定加工过程闭环控制的执行逻辑、体系结构和关键使能技术；从加工特征形状和精度演变、多维过程数据获取的角度出发，阐述了工艺系统数字化建模及配置问题；从数学建模、智能算法和结构化指标等角度描述了工序流误差传递关系解算方法，分析了多工序加工误差传递复杂性和加工精度演变规律；提出了基于灵敏度分析理论的加工误差波动灵敏度分析模型及基于加工误差灵敏度分析的过程能力评估方法，以终质量满足标准要求和降低精度演变过程波动为控制目标进行加工过程调整与工艺改进；开发了一个适用于高端装备关键零件的多工序加工过程质量控制的软件原型系统，并给出某飞机起落架外筒、支撑杆等零件的实际多工序加工过程等应用案例，以验证所提模型和方法的可行性。
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目录:
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 装备关键零件加工过程质量控制概述 1
1.1.1 装备关键零件加工过程质量控制的提出 1
1.1.2 装备关键零件加工过程质量控制的特征与内涵 4
1.1.3 装备关键零件加工过程质量控制的研究意义 5
1.2 装备关键零件加工过程的闭环质量控制 7
1.2.1 动态稳定加工过程 7
1.2.2 闭环质量控制的实现框架和执行逻辑 8
1.2.3 体系结构 12
1.3 关键使能技术 14
1.3.1 工序流误差传递建模与关键控制节点识别技术 14
1.3.2 工序流误差波动灵敏度分析技术 14
1.3.3 动态稳定加工过程能力评估技术 15
1.3.4 多工序加工过程质量在线预测技术 15
1.3.5 误差消减决策及动稳态闭环控制技术 16
1.4 本书内容安排 16
第2章 工序流误差传递网络构建与加工过程数据获取 18
2.1 加工特征演变驱动的赋值型加权误差传递网络拓扑建模 18
2.1.1 元素定义 19
2.1.2 模型的形式化描述 22
2.1.3 加权网络模型构建 23
2.2 基于误差传递网络的关键数据获取 26
2.2.1 基于工况数据特征子空间的加工过程状态监测框架 28
2.2.2 工况数据采集与特征提取 32
2.2.3 加工过程状态特征矩阵构造 35
2.2.4 状态特征矩阵子空间提取 36
2.2.5 基于子空间相似性的加工过程状态监测 40
2.3 多工序加工过程数字化描述空间 50
2.3.1 多工序加工过程数字化描述空间的提出 50
2.3.2 多工序加工过程数字化描述空间的构建 51
2.4 加工误差传递关系约简优化建模 53
2.4.1 基于误差敏感方向的误差传递关系约简建模 53
2.4.2 基于粗糙集的误差传递关系约简 56
2.5 本章小结 58
第3章 工序流误差传递关系解算及复杂性分析 59
3.1 赋值型误差传递网络关系解算 59
3.1.1 基于神经网络/支持向量机的误差传递关系解算 59
3.1.2 基于结构化分析指标的误差传递关系解算 63
3.1.3 基于误差传递二阶泰勒展开方程的非线性误差传递关系解算 66
3.2 误差传递复杂性分析及质量特性精度演变规律提取 68
3.2.1 网络性能波动分析 68
3.2.2 误差传递特性分析指标 79
3.2.3 加权误差传递特性分析 83
3.3 工序流误差传递网络的动态演变分析 86
3.3.1 动态演变规则描述 86
3.3.2 关键网络节点提取 89
3.3.3 基于不同演变规则的加权误差传递网络性能分析 91
3.3.4 加权误差传递网络动力学分析 99
3.4 工序流误差传递网络实证分析 106
3.4.1 案例描述 106
3.4.2 建立赋值型加权误差传递网络 106
3.4.3 拓扑特性分析 109
3.4.4 误差传递特性分析 112
3.4.5 讨论 116
3.5 本章小结 116
第4章 加工质量的灵敏度分析及工序流动态过程能力评估 117
4.1 基于加工误差灵敏度空间的误差波动分析建模 117
4.1.1 从灵敏度的角度看加工误差波动 117
4.1.2 加工误差灵敏度空间定义 118
4.1.3 基于加工误差灵敏度空间的误差波动分析 119
4.2 基于误差传递方程的加工误差波动灵敏度分析建模 121
4.2.1 子灵敏度评价指标 123
4.2.2 加工误差波动评估 125
4.2.3 多工件工序波动评估 127
4.3 工艺系统要素耦合分析 129
4.3.1 误差因素耦合空间 129
4.3.2 误差因素的解耦与工艺系统配置优化 130
4.4 加工过程动态稳定性评估 131
4.4.1 过程动态稳定性的量测 132
4.4.2 工序演变波动轨迹图的构建 133
4.4.3 轨迹波动模式与对比分析 134
4.5 基于加工误差灵敏度空间的过程能力评估 135
4.5.1 基于加工误差灵敏度分析的过程能力评估流程 135
4.5.2 安全波动空间确定 136
4.5.3 动态过程能力指数定义 137
4.5.4 过程能力指数计算 139
4.6 综合案例分析与讨论 141
4.6.1 案例描述 141
4.6.2 加工误差波动灵敏度分析 142
4.6.3 工艺系统耦合分析与过程动态稳定性评估 147
4.6.4 过程能力评估 151
4.7 本章小结 156
第5章 加工过程调整与工艺改进 158
5.1 多工序加工质量预测 158
5.2 基于增量学习昀小二乘支持向量机的单工序加工质量预测模型 161
5.2.1 单工序加工质量预测模型构建 161
5.2.2 基于昀小二乘支持向量机的非线性误差传递关系拟合 165
5.2.3 基于增量学习昀小二乘支持向量机的加工质量实时预测 169
5.3 多工序加工精度演变预测 171
5.3.1 加工特征精度演变关联工序搜索 171
5.3.2 多工序加工精度预测模型构建 172
5.3.3 基于多工序加工质量预测包络图的加工精度演变预测与分析 174
5.3.4 案例分析 175
5.4 基于零件质量波动信息的误差源诊断 182
5.4.1 基于混合核模糊支持向量机的运行图模式识别 184
5.4.2 构造诊断辨识框架和质量函数 194
5.4.3 信息融合与诊断决策 198
5.4.4 案例研究与分析 201
5.5 可控参数调整决策 212
5.5.1 加工过程误差消减决策的提出 212
5.5.2 工艺系统的加工特征状态描述 214
5.5.3 刀具磨损状态监测 221
5.5.4 可控参数调整决策建模 229
5.6 加工过程调整与工艺改进 232
5.7 本章小结 234
第6章 多工序质量控制系统研发 236
6.1 多工序质量控制系统设计 236
6.2 运行流程 237
6.3 技术支撑模块开发及运行实例 238
6.3.1 运行案例描述 238
6.3.2 工程模型数字化表达工具 239
6.3.3 工序误差传递网络建模及分析工具 241
6.3.4 误差波动灵敏度分析及过程能力评估工具 245
6.3.5 多工序加工质量预测工具 250
6.3.6 误差源诊断工具 252
6.3.7 加工过程误差削减决策工具 255
6.4 本章小结 257
参考文献 258
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