基于误差谱的小批量多工序制造过程质量健壮性理论与方法

Quality assuring for small batch manufacturing is one of the most important aspectors in manufacturing field.Because of the trait of fewer sample capacity,it is hard to achive the correspond effect only by means of statistical method.Howere, There is still a big distanct from reality situation to the result by algebra based stream of variation(SoV)means,which is established on many hypotheses.To solve this dilemma, based on the digitalization and error modeling,The methodology of error spectrum analysis is employed to trace error sources and therefore curb the errors under small sample capacity by the fully useage of the attribution of manufacturing process.By means of the modeling of the functional properties of manufacturing resources and the construction of 3D-digital workpiece, the evolvement of digital workpiece is employed to fulfill the modeling of multistage process error stack-up, whose pattern is established by the modeling of function of manufacturing resoures. Error spectrum is used to represent the error model,so that error tracing and control can be done by means of intelligent model identification for small batch multistage process. Furthermore process quality robust modeling is fulfilled by the discover of the mechanism of the error eliminating and enlarge and process quality stability. The aim of the research is to put forward a methodology for the small batch manufacturing quality control, overcome the problem to model the 3D error under uncertainty and discover the role of complex control character on the workpiece quality.Hence a certain theory is provided for the modeling of multistage process and the quality control for small batch manufacturing.

小批量生产的质量保证一直是制造领域的重要研究内容。因样本量小使得单纯使用数理统计的过程质量控制一直很难起到应有的效果，而采用代数的误差流建模又是在大量假设的基础上进行和实际存在一定差距。本项目结合数字制造和误差建模理论，采用误差谱分析技术，充分利用小批量多工序制造过程的属性信息，以实现在小样本数量下的制造过程误差溯源和控制。通过对制造资源功能特性建模，构建表达三维误差信息的数字工件及其属性在工序间的演变来实现多工序误差建模；通过构造误差谱描述多工序误差模式,并通过误差模式识别来进行小批量多工序过程的误差溯源和控制；基于多工序误差传播消长机理的揭示和过程质量稳定性，对多工序工艺过程进行质量健壮性建模。在方法上，探索小批量制造过程质量控制的新方法；在应用理论上，突破制造过程不确定状态下的三维误差建模、复杂工艺因素作用机理揭示的理论难点，为多工序误差建模和小批量制造的质量控制提供理论基础基础。

针对目前针对小批生产的质量保证单纯使用数理统计的过程质量控制效果小，而采用代数的误差流建模和实际有差距的问题，研究结合数字制造和误差建模理论，采用误差谱分析技术，充分利用小批多工序制造过程的属性信息，以实现在小样本数下的制造过程误差溯源和控制。.研究内容包括：.1）基于数字工件的多工序制造过程误差建模；2）基于误差模式辨识的小批量多工序过程误差诊断与溯源；3）基于质量稳定性的工艺过程可靠性建模；4）小批量制造过程质量控制的实验验证研究。.重要结果：.1）.建立了以误差谱表示的多工序制造过程误差建模.针对工序工艺系统的定位误差、工件误差以及基准面变换误差、机床刀具误差等的误差分布等工艺要素误差源，建立了工序质量和工艺要素误差源间关系的数学模型，实现了由工艺要素分布误差的单工序的误差计算模型；建立了工序间的误差传递模型，揭示了工艺要素对质量形成的作用机理。.2）.基于误差模式辨识的小批量多工序过程误差诊断与溯源.基于所构建的误差模型，采用基于盲源信号分析和两维经验模态分离的方法进行了误差诊断和溯源。实现了随机误差及系统误差的分离。结合误差的位置、频率和形貌信息，确定误差源，从而实现了误差的诊断和溯源。.3）.基于质量稳定性的多工序过程健壮性研究.以多工序误差传递模型为基础，分析了最终制造精度和工序工艺因素及其相互作用的关系，建立了误差的灵敏度矩阵，确定了各工序工艺因素对装配精度的定量影响程度。.4）.面向小批量生产的质量控制方法与验证.以某型精密光学产品的制造过程为对象，通过对加工零件的加工误差分析，多工序装过程的装配精度形成和对工序因素的敏感分析，验证了上述方法的有效性。.该方法可实现多工序过程随机误差和系统误差的分离，以及系统误差的再次分离，可实现加工误差的诊断和溯源；通过误差谱对多工序误差进行建模，建立制造误差和工序工艺因素的灵敏度矩阵，实现了基于质量稳定性的多工序过程质量健壮诊断。