CN104239605A

CN104239605A - 一种飞行器装配过程风险评估的方法

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Publication number: CN104239605A
Application number: CN201410359976.8A
Authority: CN
Inventors: 赵罡; 张天赫; 于勇; 戴晟; 王宏
Original assignee: Beihang University
Current assignee: Beihang University
Priority date: 2014-07-25
Filing date: 2014-07-25
Publication date: 2014-12-24
Anticipated expiration: 2034-07-25
Also published as: CN104239605B

Abstract

一种飞行器装配过程风险评估的方法，它有六大步骤：一、利用DELMIA导入对应装配体、工装、装配场景的三维数模，建立相应process文件，得出整体方案影响因素和层次图；二、对装配方案的运输风险进行影响因素和层次的分析，得出影响因素和层次图，利用层次分析法分析各影响因素对于风险发生可能性的影响权重；三、对装配方案的场地风险的影响因素和层次进行分析，得出影响因素和层次图；四、根据所给装配方案的工艺流程，在DELMIA软件的对应process文件中建立整个装配仿真流程；五、利用层次分析法得出整体装配方案风险发生后影响因素的权重系数；六、计算装配方案整体评估的第二种指标装配方案风险度overlap。

Description

一种飞行器装配过程风险评估的方法

技术领域

本发明涉及一种飞行器装配过程风险评估的方法，具体是指一种基于飞行器装配仿真的计算飞行器装配过程中风险度的方法，属于飞行器装配技术领域，用于解决飞行器装配工艺设计过程中，装配工艺技术人员对飞行器装配风险的迅速掌握，以提高飞行器装配质量和效率。

背景技术

飞行器装配过程中的风险具体是指可能危及装配计划的潜在问题，是在确定的装配经费、装配进度和技术约束条件下不能实现装配目标的度量，它由三部分构成：风险的根源，即风险的起因或风险的原因；不能产生某一特定结果的概率或可能性；不能产生这一结果的后果或影响。

现在的装配风险评价方法标准往往过于单一，往往仅针对装配成本、时间等单一方面进行评价和优化，，对于飞行器装配的风险评价不够全面和准确，缺少一个综合评价指标。

其中传统的PFMEA(Process Failure Mode and Effects Analysis,即过程失效模式及后果分析)方法虽然针对装配过程中可能出现的风险进行量化和评估，但对于风险发生概率的评价依据以前的经验，可靠性较差；AHP(Analytic Hierarchy Process，即层次分析法)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法，该方法过分依赖于专家打分，定量数据较少，缺乏说服力。

高斯模型是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型，结合具体的装配过程中的风险指标，该模型可对装配的风险进行预测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种飞行器装配过程风险的评估策略，以解决现有的技术中存在的：

1)对飞行器装配过程风险度评价目标单一、缺少针对性；

2)对飞行器装配过程风险概率评估仅依据经验，缺乏明确指标；

3)对飞行器装配过程风险缺乏一个综合评价指标问题。

技术方案

本发明提出了解决以上问题的方案，该方法包括如下步骤：

步骤一：利用DELMIA导入对应装配体、工装、装配场景的三维数模，建立相应process文件，基于对整个方案各方面风险因素的分析得出如图1所示的整体方案影响因素和层次图。

步骤二：对装配方案的运输风险进行影响因素和层次的分析，得出如图2、3所示的影响因素和层次图，利用层次分析法分析各影响因素对于风险发生可能性的影响权重，表1、2给出了各因素的评价原则，表3为对个标准程度的量化，结合表1、2对各影响因素进行打分，将所得分数进行归一化(即将数值划归到区间[0,1]内，本法中为分数除以9)后，代入标准高斯函数，与对应该因素的权重系数相乘并相加得到评估装配方案运输风险可能性。

表1

表2

表3程度表

程度	量化值
		弱	1
稍微	3
		较强	5
强烈	7
		极端	9
两相邻判断的中间值	2,4,6,8

步骤三：对装配方案的场地风险的影响因素和层次进行分析，得出如图4所示的影响因素和层次图，基于DELMIA中的虚拟场景布置对图4中的影响因素进行打分，将所得分数进行归一化(即将数值划归到区间[0,1]内，本法中为分数除以9)后，代入标准高斯函数，与对应该因素的权重系数相乘并相加得到场地布置风险可能性。

步骤四：根据所给装配方案的工艺流程，在DELMIA软件的对应process文件中建立整个装配仿真流程，利用层次分析法与高斯分布相结合的方法(即步骤二中所述方法)，给出各因素的权重，利用DELMIA人机功效中可视性、可达性、RULA分析(Rapid Upper Limb Assessment，即快速上肢分析)，并基于对应参数和公式，得出装配方案的装配过程可能性指标。

步骤五：利用层次分析法得出整体装配方案风险发生后影响因素的权重系数，设装配运输影响权重系数L₁,零件运输风险影响权重L₂，装配过程风险影响权重L₃，场地布置风险影响权重L₄，装配方案的整体装配风险F，并将步骤二、三、四所得结果代入整体装配风险评估公式中，

F = L_{1} \cdot Σ_{i = 1}^{h} fy k_{Q_{i}} + L_{2} \cdot Σ_{i = 1}^{l} fy k_{P_{i}} + L_{3} \cdot Fg + L_{4} \cdot Fc

得出整体的装配风险F,整体装配风险作为装配方案风险评估的第一种指标。

步骤六：计算装配方案整体评估的第二种指标装配方案风险度overlap，装配风险度将对装配方案的评估归化0到1之间，且基于装配方案的具体指标及高斯分布，对于装配风险的评估根据直观、准确。Overlap的计算公式如下：

overlap = \frac{{&Integral; g}_{1} (x) g_{2} (x) dx}{\sqrt{&Integral; {(g_{1} (x))}^{2} dx} \sqrt{&Integral; {(g_{2} (x))}^{2} dx}},

其中g₁(x)和g₂(x)和分别代表标准方案的风险分布函数和待评估方案的风险分布函数。

g_{1} (x) = (\frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 1} \cdot f (x), \frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 2} \cdot

\begin{matrix} W_{i 21} \cdot f (x), \frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 2} \cdot W_{i 22} \cdot f (x), \frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 3} \cdot f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 1} \cdot f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 2} \cdot V_{i 21} \cdot \\ f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 2} \cdot V_{i 22} \cdot f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 3} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{1} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{2} \cdot U_{21} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{2} \cdot \\ U_{22} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{3} \cdot U_{31} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{3} \cdot U_{32} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{3} \cdot U_{33} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{4} \cdot \end{matrix}

f (x), L_{3} \cdot U_{5} \cdot f (x), L_{4} \cdot K_{1} \cdot f (x), L_{4} \cdot K_{2} \cdot f (x), L_{4} \cdot K_{3} \cdot f (x)),

根据g₁(x)以及上述步骤相关指标的设定，取向量

然后选取阈值z来确定积分的范围，z∈(0，1)且z由对现实的估算准确程度决定，估算越准确z越小，则求overlap自变量向量x的积分下限a＝max(-1，g-z)，积分上限a＝min(1，g+z)，由此可得装配方案的风险度overlap。

其中，在步骤一中所述的“DELMIA”，是一款数字化企业的互动制造应用软件，它能进行成熟的装配工艺设计与仿真应用。

步骤一所述的“process”文件，是利用DELMIA进行装配仿真时生成的一种文件格式。

步骤二所述“标准高斯函数”可表示为

优点及有益效果

本发明的优点及有益效果是：

1)相较于传统的层次分析法，本发明将成熟的装配工艺设计与仿真应用软件与高斯分布等数学理论相结合，对装配的风险评估更加准确。

2)相较于一般的风险评估方法，本发明对飞行器装配的具体流程和整体方案给出了量化的评估指标和算法，并提出了装配风险度的概念。

3)本发明详细分析飞行器装配的整个流程，对于飞行器的装配评估更具有针对性。

附图说明

图1是本发明所述飞行器总装的整体装配风险因素及层次图

图2是本发明所述零件运输风险可能性的影响因素和层次图

图3是本发明所述装配体运输风险可能性的影响因素和层次图

图4是本发明所述场地风险可能性的影响因素和层次图

图5是本发明所述装配风险可能性的影响因素和层次图

图6是本发明所述装配风险影响的相关因素和层次图

图7是本发明所述评估方法的总体流程图

具体实施方式

现给出如图1所示飞行器总装的整体装配风险因素及层次，基于该图，下面对于装配方案风险评估的具体实施方法进行详细说明。见图7，本发明一种飞行器装配过程风险评估的方法，该方法具体步骤如下：

步骤一：从设计部门获得要进行装配的产品、所需工装、装配场景的三维数模，同时利用DELMIA软件建立仿真的PROCESS文件，将工装、装配场景模型导入PROCESS文件结构树的resourcelist中，将要装配产品模型导入到PROCESS文件结构树的productlist中，同时按照计划的实际装配中的场景中布置，在DELMIA中将对应三维模型在装配场景中布置好。

步骤二：飞行器装配，特别是大型的总装过程通常需要先将各地装配好的对装配体运送到总装厂房再进行装配，因此需要对运输过程的风险进行评估。统计需要通过运输来参加装配的零件、工装等的类型、数量以及总的运输成本、运输时间，运输过程中的技术风险。其中对于运输过程中技术风险的评估步骤如下:

1)按照表1和表2的评价标准对运输过程中风险可能性的各项指标进行评估，其中具体的分数依据表1、表2的评分准则结合表3给出，得到对应量化评价参数：运输零件数量风险可能评价(rpn)，运输零件缠接、套结风险可能评价(rpt)，运输装配体精度风险可能评价(rdt)，运输装配体装配件数量风险可能评价(rdn)，运输时间风险可能评价(rt)，运输路况风险可能评价(rw)。

2)利用层次分析法分析影响零件或装配体风险发生可能性的各因素的权重，要运输的装配零件的运输风险可能性的影响因素和层次如图2所示，要运输的装配体运输风险可能性的影响因素和层次如图3所示。下面以零件运输风险可能性为例，介绍利用层次分析法确定影响零件运输风险可能性(fyk_P)各因素权重的方法：首先确定构成评比矩阵的评比参数，fyk_P的评比参数已由图2给出；第二，进行专家打分，专家根据给定各个因素的相对重要性和同种因素在各零件的不同，进行两两对比打分，打分标准如表4所示，由此可得第一层和第二层的评估矩阵表5、表6，对影响零件运输风险概率的各要素的重要性进行对比评价；第三，进行评价的一致性检验，求出评价矩阵的最大特征根λ_max,根据评价矩阵的参数量(m)决定平均随机一致性指标(RI)。RI的具体数值见表七，求随机一致性CR，若CR<0.1表示评价矩阵有比较满意的一致性，其中对评价矩阵的一致性检查通过，即可计算各参数加权系数，先求矩阵各行乘积的次方数值(W_i),则各参数的加权系数同理可得要运输的装配体运输风险可能性的各影响因素的加权系数。

表4比例标准表

因素	量化值
		同等重要	1
稍微重要	3
		较强重要	5
强烈重要	7
		极端重要	9
两相邻判断的中间值	2,4,6,8

表5

表6

零件受影响程度评估矩阵	零件数量	零件孔槽尺寸和凸起尺寸
			零件数量
零件孔槽尺寸和凸起尺寸

表7

m	2	3	4	5	6	7	8	9	10
										RI	0	0.58	0.90	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45	1.49

3)结合高斯模型了预测风险发生的可能性，设要运输的零件集合为{P₁,P₂,…,P_l},运输零件i的运输风险可能性的影响参数中运输时间记为V_i1、零件受影响程度记为V_i2、零件数量记为V_i21、零件孔槽尺寸和凸起尺寸记为V_i22、路况记为V_i3，则运输零件i的运输风险可能性

{fyk}_{P_{i}} = \frac{V_{i 1}}{\sqrt{2 π}} e^{[- \frac{{(\frac{{rt}_{P_{i}}}{9} - 1)}^{2}}{2}]} + \frac{V_{i 2}}{\sqrt{2 π}} (V_{i 21} e^{[- \frac{{(\frac{{rpn}_{P_{i}}}{9} - 1)}^{2}}{2}]} + V_{i 22} e^{[- \frac{{(\frac{{rpt}_{P_{i}}}{9} - 1)}^{2}}{2}]}) +

\frac{V_{i 3}}{\sqrt{2 π}} e^{[- \frac{{(\frac{{rw}_{P_{i}}}{9} - 1)}^{2}}{2}]}, i &Element; [1,2, . . ., 1];

要运输的装配体为{Q₁,Q₂,…,Q_h}对应运输装配体i的运输风险可能性的影响参数中运输时间记为W_i1、装配体受影响程度记为W_i2、装配精度记为W_i21、装配体中已完成装配件数量W_i22、路况W_i3，则装配体i的运输风险可能性

\begin{matrix} {fyk}_{Q_{i}} = \\ \frac{W_{i 1}}{\sqrt{2 π}} e^{[- \frac{{(\frac{{rt}_{Q_{i}}}{9} - 1)}^{2}}{2}]} + \frac{W_{i 2}}{\sqrt{2 π}} (W_{i 21} e^{[- \frac{{(\frac{{rdt}_{Q_{i}}}{9} - 1)}^{2}}{2}]} + W_{i 22} e^{[- \frac{{(\frac{{rdn}_{Q_{i}}}{9} - 1)}^{2}}{2}]}) + \frac{W_{i 3}}{\sqrt{2 π}} e^{[- \frac{{(\frac{{rw}_{Q_{i}}}{9} - 1)}^{2}}{2}]}, i &Element; \\ [1,2, . . ., h] . \end{matrix}

步骤三：基于DELMIA中的虚拟场景布置对飞行器总装场地进行风险评估，相关影响因素和层次如图4所示，对于可能性的评价打分按表三给出，得到场地清洁度分数cj，装配体体积与场地总体积比值分数zb，以及厂房、装配体、工装间最小间距分数cb。然后按照步骤二所述方法得出各因素权重：场地清洁度分数权重K₁、装配体体积与场地总体积比值分数权重K₂、厂房、装配体、工装间最小间距分数权重K₃，终得出装配方案的场地布置风险Fc。

步骤四：对装配过程的风险可能性进行评估，它的影响参数及层次关系如图5所示，其中对装配工艺合理性的权重系数，可以几种不同的装配方案按层次分析法求出相对权重指数:装配设计效率权重U₁,装配复杂度权重U₂，手工装配复杂度权重U₂₁，自动化装配复杂度U₂₂装配人员风险权重U₃，人员可达性权重U₃₁，人员可视性权重U₃₂，人员舒适度权重U₃₃，装配工艺合理性权重U₄，装配序列合理性权重U₅；对于装配人员的风险评估，可按整个装配方案的工艺流程在DELMIA中建立processlibrary文件(一种基于工艺流程编写最终导入DELMIA的process文件的工艺文件)，并导入到步骤一的对应process文件中，根据装配工艺建立整个装配方案的仿真流程，通过DELMIA生成整个仿真过程，并基于DELMIA中人机功效模块中可达性、可达性及RULA(Rapid Upper Limb Assessment，即快速上肢分析)功能进行评估。其中RULA功能是针对作业中虚拟人的姿势舒适度评估的方法，该方法利用主要关节自由度角度对应出各个身体部位的分数，每个身体部位的分数都能以颜色的方式显示出来，再综合各主要身体部位的分数给出整个姿势的分数。RULA评估的分数、颜色以及对应的措施如表8所示,由此可得装配方案舒适度指标Zp。可视性以及可达性的影响可结合DELMIA整个仿真过程的结果针对几种不同的仿真方案基于层次分析法得出对应参数Zd、Zs。其中装配设计效率其中N表示产品中的零件总数、N_a表示产品中必要零件总数、N_t表示该产品装配过程中所用的装配工具套数,k₁，k₂，k₃分别表示必要零件数、标准件数和装配工具套数对装配过程的影响系数。装配复杂度分为人工装配复杂度和机械装配复杂度。基于人工装配的操作复杂度评价是指用来在装配序列和路径确定的情况下衡量装配过程的可实施度，其中基本概念如下：零件的重量ω、尺寸l、t和零件的对称性α、β，当零件处于被装配方向的位置，沿与插入轴垂直的一个轴旋转α角，仍可正确地插入或装配到最终的装配位置，称为该零件的α对称性，当零件处在被装配定向的位置，沿插入轴旋转β角，仍可正确地插入或装配到最终的装配位置，称为该零件的β对称性。零件的移动性指标h_i可表示为：其中ω_i表示零件i的重量；t表示零件的厚度；l表示零件的长度；α和β分别表示零件的α对称性和β对称性；k₁和k₂分别表示零件在沿插入轴垂直和插入轴方向进行定向的难度比，k₁+k₂＝1。假定普通劳动力工人最方便移动的零件重量在[ω₁,ω₂]区间内，δω 表示零件i的重量与该区间端值的偏差值。同理δt和δl分别表示零件i的厚度和长度与最佳移动厚度和长度的偏差值。θ₁，θ₂，θ₃，θ₄分别表示零件的重量、厚度、长度和对称性对移动操作影响的权重系数。有约束装配距离s是指零件在装配过程中某一段有装配空间约束的情况下零件移动的距离，装配空间余量d是指零件在装配过程中的某一段处于装配空间约束之中，零件移动的垂直方向与周围零件的最小间隙。装配操作复杂度指标γ_i：

γ_{i} = λ_{1} \frac{12}{n_{iDOF}} + λ_{2} \frac{n_{iTF}}{n_{i} FF} +

λ_{3} \frac{p_{i} Σ_{j = 1}^{m} ω_{j} Q_{j}}{h_{i}},

式中：p_i∈[1,2](i＝1,2,…,N)；n_iDOF——零件i的装配自由度；n_iFF——零件i装配后的自由面数；n_iTF——零件i的所有表面数；s_j——装配零件i中第j段的有约束装配距离；d_j——装配零件i中第j段的装配空间余量；Q_j——装配零件i中第j段的插入操作难度；h_i——零件i的可搬运性指标；ω_j——装配零件i中第j段的装配方向影响系数；λ₁，λ₂，λ₃——不同因素对装配复杂度的权重系数。

假设装配体需要要装配的装配件有n个，一个可行的产品装配序列s＝{P₁,P₂,…,P_n}，表示装配件P_i在该序列中的装配操作复杂度，则产品的装配序列s的装配操作复杂度定义如下：自动化装配序列s的复杂度指标其中n＝n_t+n_d+n_l表示表示总的改变次数，n_t表示在装配序列中，使用装配工具改变的次数，n_d表示装配方向改变的次数，n_l表示装配类型在装配过程中变化的次数，k₁，k₂，k₃分别表示装配工具改变次数、装配方向改变次数和装配类型改变次数对装配复杂度的影响系数，k₁+k₂+k₃＝1。对于装配工艺合理性的可能发生风险(Fy)的评估主要是对整个方案装配工艺合理性的评估，具体指标通过若干方案利用层次分析法进行比较后得出。对于装配序列的合理性，主要评定指标为装配序列并行度评价：式中：H_s为该装配序列对应装配操作树的深度，L_s为该装配序列的长度，即装配序列中总的装配操作数，装配序列并行度越高，发生装配时间风险的概率就越低。定义标准正太分布的概率密度函数则整个装配过程风险可能性Fg可表示为：

表8

颜色	分数	说明
			绿色	1～2分	如果该姿态不是长期保持或重复的话可接受
黄色	3～4分	需要进一步研究，部分需要改变
			橙色	5～6分	需要尽快研究和改变
红色	7分及以上	需要立刻研究和改变

步骤五：整体的装配风险的影响因素如图6所示，结合层次分析法得出各装配方案中第一次各因素的风险影响权重系数，风险影响权重系数即风险发生后对整体方案的影响程度，为更加符合装配的实际情况，先将层次分析法中的程度表替换为表八，得出运输风险影响系数：装配运输影响权重系数L₁,零件运输风险影响权重L₂，装配过程风险影响权重L₃，场地布置风险影响权重L₄，由此可得装配方案的整体装配风险F，F的计算公式为：

F = L_{1} \cdot Σ_{i = 1}^{h} fy k_{Q_{i}} + L_{2} \cdot Σ_{i = 1}^{l} fy k_{P_{i}} + L_{3} \cdot Fg + L_{4} \cdot Fc

表9

步骤六：对装配方案的风险度进行评价。现提出装配风险度的概念，即在已知装配标准方案或标注装配参数范围的情况下，通过建立标准方案与对比方案的高斯混合模型(GMM)，计算两种模型的重叠度(overlap)，用来表示比较方案的风险度。通过如下公式来计算风险度overlap：

overlap = \frac{{&Integral; g}_{1} (x) g_{2} (x) dx}{\sqrt{{&Integral; (g_{1} (x))}^{2} dx} \sqrt{{&Integral; (g_{2} (x))}^{2} dx}},

其中g₁(x)和g₂(x)分别代表标准方案的风险分布函数和待评估方案的风险分布函数。则标准方案的风险分布函数

g_{1} (x) = (\frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 1} \cdot

f (x), \frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 2} \cdot W_{i 21} \cdot f (x), \frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 2} \cdot W_{i 22} \cdot f (x), \frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 3} \cdot f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 1} \cdot f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 2} \cdot

V_{i 21} \cdot f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 2} \cdot V_{i 22} \cdot f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 3} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{1} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{2} \cdot U_{21} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{2} \cdot

U_{22} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{3} \cdot U_{31} \cdot f (x), L_{3} U_{3} \cdot U_{32} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{3} \cdot U_{33} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{4} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{5} \cdot

f (x), L_{4} \cdot K_{1} \cdot f (x), L_{4} \cdot K_{2} \cdot f (x), L_{4} \cdot K_{3} \cdot f (x)),

根据g₁(x)以及上述步骤相关指标的设定，取向量可得

g_{2} (x) = g_{1} (x - g),

Claims

1.一种飞行器装配过程风险评估的方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

步骤一：利用DELMIA导入对应装配体、工装、装配场景的三维数模，建立相应process文件，基于对整个方案各方面风险因素的分析得出整体方案影响因素和层次图；

步骤二：对装配方案的运输风险进行影响因素和层次的分析，得出影响因素和层次图，利用层次分析法分析各影响因素对于风险发生可能性的影响权重，表1、2给出了各因素的评价原则，表3为对个标准程度的量化，结合表1、2对各影响因素进行打分，将所得分数进行归一化，即将数值划归到区间[0，1]内，分数除以9后，代入标准高斯函数，与对应该因素的权重系数相乘并相加得到评估装配方案运输风险可能性；

表1

表2

表3程度表

程度量化值弱 1 稍微 3 较强 5 强烈 7 极端 9 两相邻判断的中间值 2,4,6,8

步骤三：对装配方案的场地风险的影响因素和层次进行分析，得出影响因素和层次图，基于DELMIA中的虚拟场景布置对影响因素进行打分，将所得分数进行归一化即将数值划归到区间[0,1]内，分数除以9后，代入标准高斯函数，与对应该因素的权重系数相乘并相加得到场地布置风险可能性；

步骤四：根据所给装配方案的工艺流程，在DELMIA软件的对应process文件中建立整个装配仿真流程，利用层次分析法与高斯分布相结合的方法，给出各因素的权重，利用DELMIA人机功效中可视性、可达性、RULA分析即Rapid Upper Limb Assessment快速上肢分析，并基于对应参数和公式，得出装配方案的装配过程可能性指标；

F = L_{1} \cdot Σ_{i = 1}^{h} fy k_{Q_{i}} + L_{2} \cdot Σ_{i = 1}^{l} fy k_{P_{i}} + L_{3} \cdot Fg + L_{4} \cdot Fc

得出整体的装配风险F,整体装配风险作为装配方案风险评估的第一种指标；

步骤六：计算装配方案整体评估的第二种指标装配方案风险度overlap，装配风险度将对装配方案的评估归化0到1之间，且基于装配方案的具体指标及高斯分布，对于装配风险的评估根据直观、准确；Overlap的计算公式如下：

overlap = \frac{{&Integral; g}_{1} (x) g_{2} (x) dx}{\sqrt{&Integral; {(g_{1} (x))}^{2} dx} \sqrt{&Integral; {(g_{2} (x))}^{2} dx}},

其中g₁(x)和g₂(x)和分别代表标准方案的风险分布函数和待评估方案的风险分布函数，

\begin{matrix} g_{1} (x) = (\frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 1} \cdot f (x), \frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 2} \cdot W_{i 21} \cdot f (x), \frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 2} \cdot W_{i 22} \cdot f (x), \frac{L_{1}}{h} \cdot W_{i 3} \cdot \\ f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 1} \cdot f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 2} \cdot V_{i 21} \cdot f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 2} \cdot V_{i 22} \cdot f (x), \frac{L_{2}}{l} \cdot V_{i 3} \cdot f (x), L_{3} \cdot \\ U_{1} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{2} \cdot U_{21} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{2} \cdot U_{22} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{3} \cdot U_{31} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{3} \cdot U_{32} \cdot \\ f (x), L_{3} \cdot U_{3} \cdot U_{33} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{4} \cdot f (x), L_{3} \cdot U_{5} \cdot f (x), L_{4} \cdot K_{1} \cdot f (x), L_{4} \cdot K_{2} \cdot \\ f (x), L_{4} \cdot K_{3} \cdot f (x)) \end{matrix}

，根据g₁(x)以及上述步骤相关指标的设定，取向量得

，然后选取阈值z来确定积分的范围，z∈(0，1)且z由对现实的估算准确程度决定，估算越准确z越小，则求overlap自变量向量x的积分下限a＝max(-1，g-z)，积分上限a＝min(1，g+z)，由此得装配方案的风险度overlap。

2.根据权利要求1所述的一种飞行器装配过程风险评估的方法，其特征在于：在步骤一中所述的“DELMIA”，是一款数字化企业的互动制造应用软件，它能进行成熟的装配工艺设计与仿真应用。

3.根据权利要求1所述的一种飞行器装配过程风险评估的方法，其特征在于：步骤一所述的“process”文件，是利用DELMIA进行装配仿真时生成的一种文件格式。

4.根据权利要求1所述的一种飞行器装配过程风险评估的方法，其特征在于：步骤二所述“标准高斯函数”表示为