数字化装配协调代表了飞机装配协调技术的发展方向,对提高飞机装配精度和成功率、缩短研制周期、降低生产成本具有重要意义。当前,我国在数字化装配协调技术的基本原理和体系组成上已有较为广泛的认识,但对于数字化装配协调中的偏差传递建模、分析和容差分配等基础理论的理解和掌握尚需深入,不利于数字化装配协调技术的深度应用和功效的全面发挥。一方面,飞机产品结构和形状复杂、零部件/工装数量大、工艺流程长,装配中产生的尺寸、位置和形状等偏差之间具有高度非线性和交叉传递特性,使得装配偏差传递建模和分析极为困难;另一方面,由于以三维模型为协调依据,导致在模拟量装配协调中积累的容差分配知识和经验不再适用,设计人员很难准确地依托三维模型完成容差分配。针对上述问题,本文以三维模型为基础,以关键特性的产生和传递为线索,研究非线性装配偏差传递建模、分析与容差分配方法,旨在丰富我国数字化装配协调理论和技术体系。主要研究内容和创新性工作如下:1)提出了非线性装配偏差传递过程的加权图树表达方法。首先,分析了与装配偏差传递建模相关的业务环节及信息,分别建立了层次关系树、派生配合约束图、特征公差图、装配顺序表达方法及偏差表达方法;其次,提出了装配偏差传递过程的加权图树模型及构建规则,实现了装配偏差传递信息的集成表达,并建立了加权图树模型的实例化流程及方法;最后,建立了加权图树模型的非线性关系视图,提取了装配偏差传递中的非线性关系。上述方法解决了装配偏差非线性、跨阶交叉传递过程的表达问题,为飞机装配偏差分析和容差分配提供了基础模型。2)提出了关键特性量化和推理式识别方法。针对关键产品特性(KPC)识别:建立了拓展派生配合约束图,以此为基础提出了KPC备选特性搜索方法;引入田口质量损失理论,提出了KPC备选特性影响度评估方法,并依据KPC备选特性影响度的相对大小完成了KPC识别。针对关键控制特性(KCC)识别:分析了产品->零件->配合约束->KCC之间的层次结构及推理关系,给出其多色集合围道矩阵表达方法;以围道矩阵为基础,提出了KCC推理式识别的算法流程。上述方法克服了现有关键特性识别方法依赖于工程经验且相关工艺知识不易表达的不足,将装配偏差传递建模问题映射在一个由关键特性构成集合中。3)提出了装配偏差的“Kriging-QMC”两阶段分析方法。首先,将装配偏差分析归纳为配合约束向定位点约束转化和零件定位模型求解两个关键问题;然后,以几何稳定性为评价指标建立了定位点选取的理论方法,提出了面面配合约束、孔销配合约束中的定位点耦合偏差计算方法;最后,以Kriging方法为理论基础,建立了定位点耦合偏差与零件位姿偏差之间的近似关系,使装配偏差分析过程由“隐式”转变为“显式”并降低非线性程度;以低差异序列抽样替代蒙特卡洛法中的随机抽样,提出了基于拟蒙特卡洛法(QMC)的零件位姿参数统计分析方法,提高了装配偏差统计分析的收敛效率。上述方法改进了蒙特卡洛法在多偏差、多分布、非线性装配偏差分析时的低效率问题,同时继承了蒙特卡洛法计算过程简单、通用性好的优点。4)提出了装配容差协同分配模型及求解方法。首先,依托加权图树模型的非线性关系视图,建立了装配容差协同分配结构框架,将装配容差分配问题转化为一系列子问题;然后,分析了装配容差协同分配中的数据流,以此为基础建立了装配容差协同分配模型;最后,采用增广拉格朗日方程建立了装配容差协同分配模型的协调策略,并建立了基于遗传算法的子问题求解方法。上述方法改善了装配容差多决策变量非线性优化时,目标函数和约束条件不易建立的问题,同时有效利用了产品结构和装配过程的层次组织带来的“分治、协同、并行”特性。全文以某型飞机的登机门为实例,完成了登机门的加权图树模型构建、KPC量化识别、KCC推理式识别、装配偏差分析、装配容差分配。实例分析结果验证了本文提出的飞机非线性装配偏差分析与容差协同分配方法的有效性。