Раздел 2
Исследования методов обеспечения качества деталей поршневой группы на этапе их
изготовления
В разделе приведены результаты теоретических исследований стабильности
технологических процессов изготовления ответственных деталей машиностроения. На
основе фактографических методов прогнозирования точности изготовления деталей,
в условиях априорной неопределенности о характере протекания технологического
процесса во времени установлено, что процессы механической обработки деталей
поршневой группы нестационарны, т.е. могут быть охарактеризованы определенной
регулярной составляющей – трендом.
Для оценки стационарности типового технологического процесса изготовления
деталей поршневой группы предложена методика использования непраметрических
критериев серий и инверсий. Показано, что для оперативного управления
технологическим процессом и прогнозирования его стабильности с учетом
регулярной составляющей систематической погрешности изготовления высокоточных
деталей целесообразно использовать нейронные сети с логистическими функциями
активации нейронов, прямыми связями между нейронами и алгоритмом обучения
обратного распространения ошибки. Для управления нестационарным процессом и
повышения его стабильности, на основе нейронных сетей предложен метод,
позволяющий оперативно прогнозировать точность и стабильность технологического
процесса без знания его вероятностных характеристик.
Предложена универсальная методика использования нейронных сетей для
краткосрочного прогнозирования риска выпуска дефектной продукции.
2.1. Теоретические исследования стабильности технологических процессов
механической обработки деталей поршневой группы
В современных условиях производства большое значение приобретает проблема
регулирования технологических процессов изготовления ответственных деталей. В
соответствии с ДСТУ 3514 – 97 регулируемым процессом называется такой процесс,
в котором с помощью статистического регулирования обеспечивается точность и
стабильность контролируемых параметров [40]. Свойство технологического
процесса, обуславливающее близость действительных и номинальных значений
параметров по распределению их вероятностей, выраженное количественно,
представляет фактическую точность технологического процесса. Свойство
технологического процесса, обуславливающее постоянство распределений
вероятностей его контролируемых параметров в течение некоторого интервала
времени без вмешательства извне, выраженное количественно, представляет
стабильность технологического процесса.
На этапе изготовления качество изделий машиностроения и в частности деталей
поршневой группы в значительной степени зависит от их фактической точности, т.
е. от величины рассеивания размеров деталей во времени. Поэтому для оценки
стабильности технологического процесса необходимо осуществлять контроль
показателей точности и стабильности технологических процессов.
Такими показателями являются [73]:
величина абсолютного отклонения , где - действительное значение контролируемого
параметра; - номинальное значение контролируемого параметра;
коэффициент точности относительно номинального значения , где - погрешность
контролируемого параметра;
коэффициент точности относительно поля допуска , где - стандартное отклонение
контролируемого параметра технологического процесса; - поле допуска параметра;
коэффициент вариации , где - среднее значение контролируемого параметра
технологического процесса.
К показателям точности и стабильности технологических процессов относятся
такие, которые характеризуют величину случайных и систематических погрешностей
за межнастроечный период по мгновенным выборкам и показатели стабильности
рассеивания при выборках (кроме мгновенной):
показатель уровня настройки , характеризующий точность настройки оборудования в
начальный период обработки, , где - заданный центр настройки; - среднее
значение в первой мгновенной выборке; d - поле допуска;
среднее значение или центр рассеивания , если измерены в абсолютных значениях
параметра, и , если измерены в отклонениях от заданного начала отсчета ;
показатель смещения центра рассеяния , характеризующий относительную величину
систематической погрешности, , где - среднее значение в последней перед новой
настройкой мгновенной выборке;
показатель межнастроечной стабильности , характеризующий изменение рассеивания
размеров за межнастроечный период, , где , - стандартные отклонения
соответственно в первой и последней мгновенных выборках;
показатель рассеивания , характеризующий степень соответствия поля рассеивания
полю допуска, , где - поле рассеивания контролируемого параметра в выборке; -
коэффициент, зависящий от закона распределения значений параметра; s – значение
стандартного отклонения параметров в соответствующей выборке;
показатель стабильности рассеивания , характеризующий изменение показателя
рассеивания с течением времени, рассчитывается по выборкам, взятым в разные
периоды времени: , где - показатель рассеивания для периода времени , а -
показатель рассеивания для периода времени .
Процесс рассеивания размеров во времени на предварительно настроенных станках
формируется под воздействием большого количества факторов, изменение которых во
времени, как правило, приводит к нестационарности процесса, что существенно
затрудняет процедуру управления технологическим процессом. Для оценки влияния
факторов на процесс рассеивания размеров необходимо выделить три основных
уровня этих факторов [1, 8, 23, 49].
На производственно-технологическом уровне расположены факторы, которые
непосредственно задаются технологом и в дальнейшем реализуются на конкретн
- Київ+380960830922