【摘 要】
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发动机是汽车的核心部件,其装配质量决定了发动机性能,直接决定汽车整体的质量水平。目前发动机装配过程存在质量控制滞后、质量控制点选择难度大、装配效率低等问题。而工业互联网具有数据全面感知、实时传输交互和快速处理的优势,能实时感知并智能分析发动机装配质量数据,为发动机装配过程中的质量控制提供决策依据。鉴于此,以汽车发动机装配过程质量控制为目标,基于工业互联网技术,本文提出了工业互联网下汽车发动机装配过
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发动机是汽车的核心部件,其装配质量决定了发动机性能,直接决定汽车整体的质量水平。目前发动机装配过程存在质量控制滞后、质量控制点选择难度大、装配效率低等问题。而工业互联网具有数据全面感知、实时传输交互和快速处理的优势,能实时感知并智能分析发动机装配质量数据,为发动机装配过程中的质量控制提供决策依据。鉴于此,以汽车发动机装配过程质量控制为目标,基于工业互联网技术,本文提出了工业互联网下汽车发动机装配过程质量控制研究。对发动机装配过程质量控制进行分析,构建了工业互联网下的发动机装配过程质量控制框架,确定了发动机装配过程的关键质量控制点,研究了发动机装配过程质量控制点之间质量传递关系,最后构建汽车发动机装配过程中关键质量控制点质量预测模型。主要研究工作如下:(1)从发动机装配质量数据特征出发,建立基于Copula函数相关性分析模型,拓展发动机装配关键质量控制点的识别方法。该方法能识别不同特征数据之间的相关关系,刻画发动机质量控制点与发动机性能的相关结构,探究关键质量控制点对发动机性能影响程度。(2)根据误差流理论,推导发动机装配过程中质量控制点之间的相互影响关系,以此建立发动机装配过程质量传递网络;基于PSO-BP神经网络算法建立发动机装配过程关键质量控制点的质量预测模型,实现对发动机装配过程中关键质量控制点质量预测,为发动机装配过程质量预测提供了新思路。(3)对某汽车企业的发动机装配过程质量控制进行实证分析。基于Copula函数相关性分析模型,识别影响发动机性能的关键质量控制点,分析关键质量控制点对发动机性能影响程度;基于发动机装配关键质量控制点质量预测模型,实现对该企业发动机装配过程中关键质量控制点的质量预测,并采用EWMA控制图对质量预测结果进行质量异常控制。
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