基于粒子群算法的车身测点布置优化及检测数据处理

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随着轿车行业市场竞争的日益激烈和人工智能设备应用带来的生产效率的不断提高,快速、精确、全面的控制轿车白车身制造质量成为了各大轿车生产企业质量管理发展的必然要求。本文针对现代轿车制造企业质量控制的热点与难点,从三坐标测点的布置优化、检测尺寸数据的质量状态分析与预测、检测数据处理系统的软件应用开发三个方面入手展开研究。本文首先围绕白车身三坐标检测数据的处理技术,从主要检测手段,到处于检测数据处理体系前端的测点的分类原则、测点测量数据的各种偏差来源、测点测量数据的各种评价方法、目前测点的布置方法及存在问题一系列方面作了详细的总结与分析。本文第三章中将粒子群算法应用于车身测点的布置优化问题中,使车身测点对制造偏差的敏感度达到相对最优的状态,从而更利于车身制造偏差的诊断和车身质量的控制改进。第四章应用灰色模型预测法来对测量尺寸处于不稳定质量状态情况下的变化趋势进行了预测分析,从而为车身制造尺寸质量状态分析与预测的疑难问题的解决提供了一种新的思路。最后本文第五章对基于测量数据处理分析理论的软件系统开发进行了系统介绍。此系统功能模块作用清晰,可操作性强,兼容性强,已成为轿车企业质量控制工程师日常工作必不可少的一种工具。
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