【摘 要】
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随着我国制造2025战略的提出,我国工业逐渐走向信息化、数字化、智能化的道路。发动机作为汽车核心部件,装配工艺复杂,装配精度要求高,在我国制造战略方针指导下,对其装配过程的高质量要求日益增长。然而现有企业装配数据利用率低、利用难度大等现象导致发动机装配过程缺乏事前控制手段,需要反复修配才能达到发动机的质量要求。为实现发动机装配过程智能化,采用智能化方法对发动机装配过程质量进行预测不可或缺。本文以发
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随着我国制造2025战略的提出,我国工业逐渐走向信息化、数字化、智能化的道路。发动机作为汽车核心部件,装配工艺复杂,装配精度要求高,在我国制造战略方针指导下,对其装配过程的高质量要求日益增长。然而现有企业装配数据利用率低、利用难度大等现象导致发动机装配过程缺乏事前控制手段,需要反复修配才能达到发动机的质量要求。为实现发动机装配过程智能化,采用智能化方法对发动机装配过程质量进行预测不可或缺。本文以发动机装配过程为研究对象,根据发动机工艺特点探究质量数据集的组成和特性,运用质量控制点描述装配过程中质量数据的来源。在此研究的基础上,采用随机森林后序逐步删除法去除冗余质量控制点,达到质量数据集降维和获取关键质量控制点子集的目的,同时针对质量集中类别不平衡的特点,采用基于支持向量机进行过采样。其次,构建基于SVM和Ada Boosting的装配过程质量预测模型,通过关键质量控制点产生的数据进行模型训练,实现发动机装配过程质量预测。此外,以某发动机装配车间为实际依托,开发发动机装配过程质量预测系统,并将该原型系统用于实际装配过程中,为提高发动机装配过程质量的稳定性和可靠性提供技术支撑。
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