制造過程中的公差成本分析方法

&壓縮比計算的工程統計方法鐘明明2012年1月7日制造過程中的公差成本分析方法

&壓縮比計算的工程統計方法研究背景研究現狀&工程應用壓縮比計算的工程統計方法研究背景研究背景公差設計的目標：在滿足裝配要求的前提下，使成本最小。問題：在很多情況下，設計者并未掌握有效的成本信息，其設計公差僅僅是從滿足使用要求的角度來考慮的。依據：公差-成本函數得到了廣泛的研究，提出了不同的公差-成本數學模型。成本制造成本在產品制造過程中發生的各種損耗的總和。質量損失成本廢、次品損失成本庫存成本機會損失成本設計方案制造過程虛擬制造研究背景公差設計的目標：在滿足裝配要求的前提下，使成本最小。研究背景研究現狀&工程應用壓縮比計算的工程統計方法研究背景Dieters實驗曲線[1]DongZ,etc.Newproductioncost-tolerancemodelsfortolerancesynthesis,JournalofEngineeringforIndustryMay,1994,116:199～206Dieters實驗曲線[1]DongZ,etc.New指數模型（ExponentialModel-Speckhart）負平方模型（ReciprocalSquarelModel-Spotts）

倒數冪指數模型（ReciprocalPowersModel-Chase）

方法1：曲線擬合假設：所有公差對應的成本均是在同一制造系統中產生的。指數模型（ExponentialModel-Speckha多項式模型（PolynomialModel---Dong&Hu）

復合模型（HybridModel）

（線性和指數混合模型）2.神經網絡模型（楊將新）

以神經網絡的高度非線性映射特點，以零件的公差作為神經網絡的輸入，加工成本為網絡輸出，由此構造了加工成本-公差的神經網絡模型。多項式模型（PolynomialModel---Dong邵錦文，馬玉林，《基于一種新的公差成本模型公差分配問題的研究》四次、五次多項式精度高，但是需要的數據量大。更新、更完整的公差與成本生產數據以及更加準確反映這些數據的公差與成本模型都是需要解決的實際問題。邵錦文，馬玉林，《基于一種新的公差成本模型公差分配問題的研究[2]楊穎等，《公差設計與制造》，清華大學精儀系制造所分段擬合[2]：解決尺寸公差變動范圍大帶來的精度問題。[2]楊穎等，《公差設計與制造》，清華大學精儀系制造所分段擬尺寸鏈總加工成本：目標：約束：尺寸鏈總加工成本：總結：基于同一制造環境不關注工藝過程適用于小公差范圍缺點即使同一公差，對于不同工件，加工因素也是可變的，成本也會變化。數據量太大，投入太多?？偨Y：基于可變制造環境的公差成本模型加工因素的分類和分級公差-成本設備價值工藝方法工序次數工序工時刀具價值檢具價值工人技術等級王伯平，基于可變制造環境的成本-公差模型的研究模糊論中加工因素權系數的確定論域U={a,b,c,d,e,f,g}在二元論中建立比較級按照模糊比較法進行總體排序確定各類加工因素對成本影響的權系數歸一化處理各類因素中每一等級對加工成本的影響程度通過模糊理論評判并通過數據統計處理的方法確定權系數?；诳勺冎圃飙h境的公差成本模型公差-成本設備價值工藝方法工序加工因素權系數表加工因素權系數表實際工藝中各加工因素對加工成本的綜合影響系數實際工藝中各加工因素對加工成本的綜合影響系數模糊綜合評判方法：因素等級劃分（等級論域上的模糊子集）對各等級模糊子集進行一級模糊綜合評判（單因素評判集）對單因素評判集進行二級模糊綜合評判（評判指標）評判值的獲得胡憲武，《公差分配中零件加工難易程度的模糊綜合評判》模糊綜合評判方法：胡憲武，《公差分配中零件加工難易程度的模糊具體實施過程（SGMWB10Engine）1.建立因素集2.建立因素等級集3.建立備擇集具體實施過程（SGMWB10Engine）零件的加工成本系數取值范圍規定為（0.1，1），為了通過綜合評判確定成本系數，把該區間分成10等份，作為成本備擇集，即：C={0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1}4.建立一級評判矩陣：通過綜合一個因素的各個等級對評判對象取值的貢獻度作出的單因素評判。設評判對象按第i個因素的第j個等級uij評判,對備擇集中第k個元素的隸屬度為

，(k=1,2,?,p),依次可得相應于第i個因素的各個等級的等級評判集為:零件的加工成本系數取值范圍規定為（0.1，1），為了通過綜合H10=[10.40.200000000.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.400000000.20.41]H9=[10.40.200000000.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.4]等級為10級的等級評判矩陣為：等級為9級的等級評判矩陣為：建立等級權重集：用每個等級對因素的隸屬程度來確定每個等級的權數,由此得到等級權重集為:對于活塞壓縮高，各個因素的等級權重集為：

A1=[00000.4440.5560000]A2=[001000000]A3=[0001000000]A4=[1000000000]A5=[00000.54500.455000]A6=[0000.550.205000.24500]A7=[0.720.28]H10=[10.40.20000000H9活塞壓縮高加工因素權系數表：按第i個因素的各個等級權重集進行綜合評判，得到一級模糊綜合評判集為：式中，i為第i個因素，j為該因素對應的等級數（j=1,9,10）以各一級模糊綜合評判集為行組成矩陣，得到一級模糊綜合評判矩陣：活塞壓縮高加工因素權系數表：按第i個因素的各個等級權重集進行5.建立二級模糊綜合評判矩陣建立因素權重集（0.2，0.15，0.1，0.3，0.1，0.05，0.1）綜合考慮所有因素的影響進行評判，變量取值對成本備擇集中第k個元素的隸屬度

，可得相應于所有因素的二級模糊綜合評判矩陣為：C={0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1}5.建立二級模糊綜合評判矩陣綜合考慮所有因素的影響進行評判，6.取bk

為權系數，對成本備擇集C中元素進行加權平均，作為評判結果：6.取bk為權系數，對成本備擇集C中元素進行加權平均，作為公差分配方法：類比公差法，相等公差法，相等精度法，相等影響法，經濟準則法，綜合因素法。其中，

為第i個組成環的公差，

為第i個組成環的成本系數，

為封閉環的公差，m為組成環個數。

=0.09同理，可以求得其余3個尺寸的公差值

連桿，缸體，曲軸公差分配方法：連桿，缸體，曲軸研究背景研究現狀&工程應用壓縮比計算的工程統計方法研究背景連續型隨機變量的期望和方差的近似計算若Xi（i=1,2，,,,n）為n個相互獨立的隨機變量，E(xi)=uiD(xi)=σi,且隨機變量Z=g(X1,X2,X3…Xn)在（u1,u2…un）點處二階連續可導，則林志周，《連續型隨機變量函數的期望和方差的近似計算》連續型隨機變量期望和方差積分運算林志周，《連續型隨機變量函數的期望和方差的近似計算》連續型隨B10發動機壓縮比與尺寸關系：B10發動機壓縮比與尺寸關系：實際零件的制造情況：壓縮比公式中共包含12個自變量，其中5個自變量對壓縮比影響很小且不便于測量或評定，故以其余7個自變量的標準偏差求壓縮比的標準偏差。實際零件的制造情況：壓縮比公式中共包含12個自變量，其中5個對各尺寸求一階偏導數和二階偏導數：由于各變量之間彼此相互獨立，故對各尺寸求一階偏導數和二階偏導數：分析結果：分析結果：Thankyouandhappynewyear!Thankyouandhappynewyear!制造過程中的公差成本分析方法

&壓縮比計算的工程統計方法鐘明明2012年1月7日制造過程中的公差成本分析方法

&壓縮比計算的工程統計方法研究背景研究現狀&工程應用壓縮比計算的工程統計方法研究背景研究背景公差設計的目標：在滿足裝配要求的前提下，使成本最小。問題：在很多情況下，設計者并未掌握有效的成本信息，其設計公差僅僅是從滿足使用要求的角度來考慮的。依據：公差-成本函數得到了廣泛的研究，提出了不同的公差-成本數學模型。成本制造成本在產品制造過程中發生的各種損耗的總和。質量損失成本廢、次品損失成本庫存成本機會損失成本設計方案制造過程虛擬制造研究背景公差設計的目標：在滿足裝配要求的前提下，使成本最小。研究背景研究現狀&工程應用壓縮比計算的工程統計方法研究背景Dieters實驗曲線[1]DongZ,etc.Newproductioncost-tolerancemodelsfortolerancesynthesis,JournalofEngineeringforIndustryMay,1994,116:199～206Dieters實驗曲線[1]DongZ,etc.New指數模型（ExponentialModel-Speckhart）負平方模型（ReciprocalSquarelModel-Spotts）

倒數冪指數模型（ReciprocalPowersModel-Chase）

方法1：曲線擬合假設：所有公差對應的成本均是在同一制造系統中產生的。指數模型（ExponentialModel-Speckha多項式模型（PolynomialModel---Dong&Hu）

復合模型（HybridModel）

（線性和指數混合模型）2.神經網絡模型（楊將新）

以神經網絡的高度非線性映射特點，以零件的公差作為神經網絡的輸入，加工成本為網絡輸出，由此構造了加工成本-公差的神經網絡模型。多項式模型（PolynomialModel---Dong邵錦文，馬玉林，《基于一種新的公差成本模型公差分配問題的研究》四次、五次多項式精度高，但是需要的數據量大。更新、更完整的公差與成本生產數據以及更加準確反映這些數據的公差與成本模型都是需要解決的實際問題。邵錦文，馬玉林，《基于一種新的公差成本模型公差分配問題的研究[2]楊穎等，《公差設計與制造》，清華大學精儀系制造所分段擬合[2]：解決尺寸公差變動范圍大帶來的精度問題。[2]楊穎等，《公差設計與制造》，清華大學精儀系制造所分段擬尺寸鏈總加工成本：目標：約束：尺寸鏈總加工成本：總結：基于同一制造環境不關注工藝過程適用于小公差范圍缺點即使同一公差，對于不同工件，加工因素也是可變的，成本也會變化。數據量太大，投入太多?？偨Y：基于可變制造環境的公差成本模型加工因素的分類和分級公差-成本設備價值工藝方法工序次數工序工時刀具價值檢具價值工人技術等級王伯平，基于可變制造環境的成本-公差模型的研究模糊論中加工因素權系數的確定論域U={a,b,c,d,e,f,g}在二元論中建立比較級按照模糊比較法進行總體排序確定各類加工因素對成本影響的權系數歸一化處理各類因素中每一等級對加工成本的影響程度通過模糊理論評判并通過數據統計處理的方法確定權系數?；诳勺冎圃飙h境的公差成本模型公差-成本設備價值工藝方法工序加工因素權系數表加工因素權系數表實際工藝中各加工因素對加工成本的綜合影響系數實際工藝中各加工因素對加工成本的綜合影響系數模糊綜合評判方法：因素等級劃分（等級論域上的模糊子集）對各等級模糊子集進行一級模糊綜合評判（單因素評判集）對單因素評判集進行二級模糊綜合評判（評判指標）評判值的獲得胡憲武，《公差分配中零件加工難易程度的模糊綜合評判》模糊綜合評判方法：胡憲武，《公差分配中零件加工難易程度的模糊具體實施過程（SGMWB10Engine）1.建立因素集2.建立因素等級集3.建立備擇集具體實施過程（SGMWB10Engine）零件的加工成本系數取值范圍規定為（0.1，1），為了通過綜合評判確定成本系數，把該區間分成10等份，作為成本備擇集，即：C={0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1}4.建立一級評判矩陣：通過綜合一個因素的各個等級對評判對象取值的貢獻度作出的單因素評判。設評判對象按第i個因素的第j個等級uij評判,對備擇集中第k個元素的隸屬度為

，(k=1,2,?,p),依次可得相應于第i個因素的各個等級的等級評判集為:零件的加工成本系數取值范圍規定為（0.1，1），為了通過綜合H10=[10.40.200000000.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.400000000.20.41]H9=[10.40.200000000.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.40.20000000.20.410.4]等級為10級的等級評判矩陣為：等級為9級的等級評判矩陣為：建立等級權重集：用每個等級對因素的隸屬程度來確定每個等級的權數,由此得到等級權重集為:對于活塞壓縮高，各個因素的等級權重集為：

A1=[00000.4440.5560000]A2=[001000000]A3=[0001000000]A4=[1000000000]A5=[00000.54500.455000]A6=[0000.550.205000.24500]A7=[0.720.28]H10=[10.40.20000000H9活塞壓縮高加工因素權系數表：按第i個因素的各個等級權重集進行綜合評判，得到一級模糊綜合評判集為：式中，i為第i個因素，j為該因素對應的等級數（j=1,9,10）以各一級模糊綜合評判集為行組成矩陣，得到一級模糊綜合評判矩陣：活塞壓縮高加工因素權系數表：按第i個因素的各個等級權重集進行5.建立二級模糊綜合評判矩陣建立因素權重集（0.2，0.15，0.1，0.3，0.1，0.05，0.1）綜合考慮所有因素的影響進行評判，變量取值對成本備擇集中第k個元素的隸屬度

，可得相應于所有因素的二級模糊綜合評判矩陣為：C={0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0