CN112100852A - 一种面向装配质量的产品零件选配方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种面向装配质量的产品零件选配方法和装置，属于产品装配精度控制技术领域，该选配方法包括如下步骤：建立尺寸链综合选配模型；根据选配模型，构建质量损失目标函数；利用遗传算法求解质量损失目标函数获得选配方案。本发明能够保证选配精度和选配成功率，并能提高选配效率和降低选配成本。

Description

一种面向装配质量的产品零件选配方法和装置

技术领域

本发明涉及产品装配精度控制技术领域，尤其涉及一种面向装配质量的产 品零件选配方法和装置。

背景技术

高端装备作为复杂产品具有探索性、先进性、复杂性等特点，其装配通常 是离散型装配，具有作业周期长、以手工装配为主、单件或小批量生产等特点。 以飞机装配线为例，主要包含机身、机翼、机尾、发动机，起落悬架和底盘几 个部件，以空客A320为例，总共包含零部件50万到120万个，其中铆钉的个 数就超过了3000个，其装配过程的复杂性可想而知。现有的选配方法为(1) 优化装配公差带，实现装配精度的提升。但是通过优化公差带存在巨大缺陷， 公差带在产品设计的过程中就已经决定，通过优化公差带，其实际是在优化设 计过程，通过整体公差带损失最小实现公差带设计优化，该方法对新品或新零 部件有用，对于现有零部件的装配无效，此外通过适当放大或缩小公差带，其 本质是对加工工艺要求的提升，该模式很大程度受限于加工机床的精度，很多 优化结果太过理论，无法实际生产。(2)匹配公差带，或成组选配。成组选配 的本质是通过构建公差带分段模型，实现公差带的切割，在增加装配精度的同 时，兼顾了装配成功率。该方法也存在诸多弊端，如对于批量生产，其保证成 功率的同时，必然会牺牲一部分装配精度，对于一般非核心部件，该损失属于 可控，但核心部件却不被接受；又如装配过程中会多次出现过盈配合，尤其是 存在装配序列的情况，过盈配合的装配会大大增加装配成本。(3)田口精选模 式。利用田口质量模型，通过多元装配质量的量化，实现装配精选过程。该方 法太过于理论，选配成果率过低。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种面向装配质量的产品 零件选配方法和装置，能够保证选配精度和选配成功率，并能提高选配效率和 降低选配成本。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

一方面，本发明提供了一种面向装配质量的产品零件选配方法，包括如下步 骤：

建立尺寸链综合选配模型；

根据选配模型构建质量损失目标函数；

利用遗传算法求解质量损失目标函数获得选配方案。

进一步的，在所述尺寸链综合选配模型中，针对不同重要等级的零部件采用 如下选配模式：

a)、针对核心部件，采用望目特性进行质量损失度量；

b)、针对一般部件，采用望小特性进行质量损失度量；

c)、针对非核心部件，采用改进的望小特性进行质量损失度量。

进一步的，构建质量损失目标函数的方法包括如下步骤：

采用信噪比表征质量损失的贡献率，确定总体质量损失的权重；

根据总体质量损失的权重，构建基于信噪比多元质量特性的质量损失目标函 数。

进一步的，构建质量损失目标函数的方法还包括如下步骤：

将零部件内同属于一个重要等级的尺寸链的质量损失进行线性求解；

对不同重要等级零部件的质量损失权重赋予相应的放大系数；

对所有零部件的质量损失进行无量纲求和处理。

进一步的，采用望目特性进行质量损失度量的望目装配质量损失函数L_T(y_i)由 如下公式表示：

式中，y_i表示零部件实际配合尺寸，

T_i为y_i的上、下规格线及目标值， k是特征y_i的平均损失冲突，i表示装配关系，范围为[1,n],n表示所有的装配关 系总数，n为正整数；

采用望小特性进行质量损失度量的望小装配质量损失函数L_L(y_i)由如下公式 表示：

采用改进的望小特性进行质量损失度量的改进望小装配质量损失函数L_L(y_i)′ 由如下公式表示：

式中，T_i′为下一工序的目标值。

进一步的，整体选配的质量损失目标函数L(y₁，y₂，…，y_n)采用以下公式表 示：

式中，L(y_i)表示y_i的质量损失函数，λ_i为质量损失的权重；

其中，权重λ_i表示为：

式中：η_i表示装配关系i的信噪比，η_j表示装配关系j的信噪比，j表示装配关 系，范围为[1,n]。

另一方面，本发明提供了一种产品零件选配装置，包括如下模块：

模型构建模块，用于建立尺寸链综合选配模型；

函数构建模块，用于根据综合选配模型，构建质量损失目标函数；

方案求解模块，利用遗传算法求解质量损失目标函数，获得选配方案。

进一步的，所述模型构建模块包括模式选配单元，所述模型选配单元，用于 针对不同装配特性的零部件采用如下选配模式：

a)、针对核心部件，采用望目特性进行质量损失度量；

b)、针对一般部件，采用望小特性进行质量损失度量；

c)、针对非核心部件，采用改进的望小特性进行质量损失度量。

进一步的，所述函数构建模块包括如下单元：

权重确定单元，用于采用信噪比表征质量损失的贡献率，确定总体质量损失 的权重；

函数构建单元，用于根据总体质量损失的权重，构建基于信噪比多元质量特 性的质量损失目标函数。

进一步的，所述函数构建模块还包括如下单元：

第一质量损失处理单元，将零部件内同属于一个重要等级的尺寸链的质量损 失进行线性求解；

第二质量损失处理单元，对不同重要等级零部件的质量损失权重赋予相应的 放大系数；

第三质量损失处理单元，对所有零部件的质量损失进行无量纲求和处理。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

本发明将装配质量度量等级分类，针对不同质量度量等级的核心部件、非核 心部件、一般部件分别采用望目特性、改进望小特性、望小特性进行质量损失 度量，根据不同的零部件的重要性，采取不同的选配策略，能够充分保证选配 精度和选配成功率，并能够提高选配效率和降低选配成本；

利用信噪比将不同重要程度、不同零件、不同零部件之间的质量损失进行无 量纲求和处理及对不同级权重进行放大系数处理，实现复杂产品选配的质量损 失度量，能够获取更加完善合理的质量损失目标函数，提高选配精度和成功率。

附图说明

图1是本发明一种实施例提供的面向装配质量的产品零件的选配方法的流程 图；

图2是本发明一种实施例提供的基于改进的田口方法的选配模型；

图3是本发明一种实施例提供的尺寸链1详图与示意图；

图4是本发明一种实施例提供的尺寸链2详图与示意图；

图5本发明一种实施例提供的尺寸链3示意图；

图6是本发明一种实施例提供的产品零件选配装置的结构框架图；

图7是图6中产品零件选配装置的具体结构框架图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本 发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、 “下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外” 等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描 述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方 位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语 “第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或 者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非 另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安 装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆 卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连， 也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普 通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例一：

如图1所示，本发明实施例提供的一种面向装配质量的产品零件的选配方法， 该选配方法具体包括如下步骤：

步骤一：建立尺寸链综合选配模型；其中，本发明实施例的选配模型针对不 同重要等级(装配质量)的零部件，其选配模式是不同的。具体地，非核心部 件，采用批量选配模式；核心部件，其选配模式是精选；处于两者之间的一般 零部件，其模式多为公差带分段模式。

本发明实施例将产品装配过程中的装配精度和装配成功率作为重要的选配 指标进行评价考虑，因此，为了构建同时兼顾装配精度和装配成功率的选配模 型，针对不同重要等级的选配模式采用不同的选配策略，具体如下：

1)、核心部件，对于选配成功率无要求，但对与质量精度要求极高，因此在 选配策略中采用尽可能接近于0的公差误差装配模式，即采用望目特性进行质 量度量，其表达式为：

式中：y_i表示第i个装配零部件的实际 配合尺寸，L_T(y_i)为y_i的望目装配质量损失函数，

T_i为y_i的上、下规格线 及目标值，k是特征y_i的平均损失冲突，由y_i的损失成本决定，i表示装配关系， 范围为[1,n],n表示所有的装配关系总数，n为正整数。

2)、对于一般部件，需要兼顾成本与质量精度，精度要求相对较高，因此采 用望小特性进行质量度量其表达式为：

在减少了一部分过盈 配合的同时，将质量精度相对提升，L_L(y_i)为y_i的望小装配质量损失函数。

3)、对于非核心部件，其注重低成本且可以接受较低的质量精度，因此采用 装配过程采用尽可能多的间隙配合，并且为了节省间隙配合过程中的可能会出 现的过盈匹配，因此，采用改进的望小特性进行质量损失度量，其表达式为：

其中，T_i′为下一工序的目标值值，L_L(y_i)′为y_i的改进望小装配 质量损失函数。

步骤二：采用信噪比表征质量损失的贡献率，形成总体质量损失的权重，构 建基于信噪比多元质量特性的质量损失目标函数。

在本发明实施例中，将零部件内同属于一个重要等级的尺寸链的质量损失进 行线性求解；并对不同重要等级零部件的质量损失权重赋予相应的放大系数； 然后对所有零部件的质量损失进行无量纲求和处理。其中，作为本发明的一种 实施例，对于同重要等级的零部件采用信噪比无量纲求和描述，并对不同重要 等级之间权重采用5/3/1的形式进行展示。

在本发明实施例中，对各零部件形成的尺寸链的质量损失函数赋于权重，其 中，权重的计算表达式为：

式中：η称为信噪比，：η_i表示装配关系i 的信噪比，η_j表示装配关系j的信噪比，i、j分别表示装配关系，范围为[1,n]

具体地，对于望目特性，其信噪比函数为：

u为数学期望，σ²为 方差；对于望小特性或改进望小特性，信噪比则表示为：

需要说明的是，本发明实施例中权重λ_i为

此权重表征同重要等级的零部件质量损失的权重，而对于不同重要等 级的零部件，则引入放大系数5/3/1进行放大。将所有装配质量的零部件的质 量损失函数进行线性求解，构成基于多元质量特性的整体选配的质量损失目标 函数，其表达式为：

步骤三：利用遗传算法对质量损失目标函数进行迭代计算，获得质量损失目 标函数最小时对应的选配方案。

实施例二：

如图6和图7所示，本发明提供了一种产品零件选配装置，包括如下模块：

模型构建模块，用于建立尺寸链综合选配模型；

函数构建模块，用于根据综合选配模型，构建质量损失目标函数；

方案求解模块，利用遗传算法求解质量损失目标函数，获得选配方案。

具体地，如图7所示，本发明实施例的模型构建模块包括模式选配单元，其 中，模型选配单元，用于针对不同装配特性的零部件采用如下选配模式：

a)、针对核心部件，采用望目特性进行质量损失度量；

b)、针对一般部件，采用望小特性进行质量损失度量；

c)、针对非核心部件，采用改进的望小特性进行质量损失度量。

具体地，如图7所示，本发明实施例的函数构建模块包括如下单元：

权重确定单元，用于采用信噪比表征质量损失的贡献率，确定总体质量损失 的权重；

函数构建单元，用于根据总体质量损失的权重，构建基于信噪比多元质量特 性的质量损失目标函数。

具体地，如图7所示，本发明实施例的函数构建模块还包括如下单元：

第一质量损失处理单元，将零部件内同属于一个重要等级的尺寸链的质量损 失进行线性求解；

第二质量损失处理单元，对不同重要等级零部件的质量损失权重赋予相应的 放大系数；

第三质量损失处理单元，对所有零部件的质量损失进行无量纲求和处理。

本发明实施例提供的一种面向装配质量的产品零件选配方法，可应用于复杂 产品，首先通过质量度量等级分类，对不同重要等级的零部件采取不同的选配 策略：对核心部件采用望目特性田口进行精选；对非核心部件采用改进望小特 性，可以尽早的实现收敛并增加选配的成功率；对一般部件采用望小特性，在 保证精度的同时，减少过盈配合，降低装配成本。

再利用信噪比将不同重要程度、不同零件、不同零部件之间的质量损失进行 无量纲求和处理，最终实现复杂产品选配的质量损失；最后通过遗传算法的启 发式，迭代求解获得最终的复杂产品零部件选配方案。

以下用具体实验例对本发明的选配方法进行说明，具体如下：

本发明实施例采用如图2中复杂螺栓装配模型，装配体总计需要12个零部 件，分别为图中①-⑦以及5个螺栓。其中，如图3所示的尺寸链1，该尺寸链 是装配体的核心架构，属于核心部件。

装配体的基座有零部件①和②通过四个螺栓固定，总计四条尺寸链，标记为 尺寸链2，其关系为非核心，属于非核心部件，结构如图4所示。此外，零部件 ④和⑤之间的连接关系为六角连接，如图5所示的尺寸链3，属于一般部件。

通过数理统计得到尺寸链中各参数的期望和方差(如下表1所示)，并依次 计算各自的信噪比和权重。

表1.尺寸链1中装配尺寸参数

根据上表参数，以D3为例进行计算，可以求得D3对应的信噪比，其表达 式表示为：

进一步的，根据信噪比可求的D3 的权重，计算结果为：

本实验例中共24个尺寸需要装配，同理可求得所有装配质量尺寸参数的权 重，并对各装配质量的质量损失函数进行同重要等级间求和计算，并对不同重 要等级赋予相应的放大系数5、3、1，然后所有质量损失进行无量纲求和处理， 构建适应度函数，其表达式如下式所示：

最后，对上述适应度函数，即质量损失目标函数，进行求解计算；具体地， 利用遗传算法求解，其中，交叉概率0.6，变异概率0.05，终止迭代1000代。

针对本发明的实验例，提供了4组对比试验，具体包括：

对比实验1：对比试验1采用基于信噪比未分类的试验方法，除目标函数其 余条件均与本实验相同，其目标函数需要改写为：

对比试验2：采用基于信噪比分类的望目特性目标函数构建法；

对比试验3：采用基于信噪比分类的望小特性目标函数构建法；

对比试验4：采用随机选配法。

如下表2结果所示，本发明实施例的选配方法，在收敛速度、装配精度控 制、加热装配次数以及优选结果上相对于对比实验均具有较大优势。

表2.对比试验:

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技 术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形， 这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种面向装配质量的产品零件选配方法，其特征在于，包括如下步骤：

建立尺寸链综合选配模型；

根据选配模型构建质量损失目标函数；

利用遗传算法求解质量损失目标函数获得选配方案。

2.根据权利要求1所述的面向装配质量的产品零件选配方法，其特征在于，在所述尺寸链综合选配模型中，针对不同重要等级的零部件采用如下选配模式：

a)、针对核心部件，采用望目特性进行质量损失度量；

b)、针对一般部件，采用望小特性进行质量损失度量；

c)、针对非核心部件，采用改进的望小特性进行质量损失度量。

3.根据权利要求2所述的面向装配质量的产品零件选配方法，其特征在于，构建质量损失目标函数的方法包括如下步骤：

采用信噪比表征质量损失的贡献率，确定总体质量损失的权重；

根据总体质量损失的权重，构建基于信噪比多元质量特性的质量损失目标函数。

4.根据权利要求3所述的面向装配质量的产品零件选配方法，其特征在于，构建质量损失目标函数的方法还包括如下步骤：

将零部件内同属于一个重要等级的尺寸链的质量损失进行线性求解；

对不同重要等级零部件的质量损失权重赋予相应的放大系数；

对所有零部件的质量损失进行无量纲求和处理。

5.根据权利要求2所述的面向装配质量的产品零件选配方法，其特征在于，采用望目特性进行质量损失度量的望目装配质量损失函数L_T(y_i)由如下公式表示：

式中：y_i表示零部件实际配合尺寸，

T_i为y_i的上、下规格线及目标值，k是特征y_i的平均损失冲突，i表示装配关系，范围为[1，n]，n表示所有的装配关系总数，n为正整数。

采用望小特性进行质量损失度量的望小装配质量损失函数L_L(y_i)由如下公式表示：

采用改进的望小特性进行质量损失度量的改进望小装配质量损失函数L_L(y_i)′由如下公式表示：

式中：T_i′为下一工序的目标值。

6.根据权利要求5所述的面向装配质量的产品零件选配方法，其特征在于，整体选配的质量损失目标函数L(y₁，y₂，…，y_n)采用以下公式表示：

式中，L(y_i)表示y_i的质量损失函数，λ_i为质量损失的权重；

其中，权重λ_i表示为：

式中：η_i表示装配关系i的信噪比，η_j表示装配关系j的信噪比，j表示装配关系，范围为[1，n]。

7.一种产品零件选配装置，其特征在于，包括如下模块：

模型构建模块，用于建立尺寸链综合选配模型；

函数构建模块，用于根据综合选配模型，构建质量损失目标函数；

方案求解模块，利用遗传算法求解质量损失目标函数，获得选配方案。

8.根据权利要求7所述的产品零件选配装置，其特征在于，所述模型构建模块包括模式选配单元，所述模型选配单元，用于针对不同装配特性的零部件采用如下选配模式：

a)、针对核心部件，采用望目特性进行质量损失度量；

b)、针对一般部件，采用望小特性进行质量损失度量；

c)、针对非核心部件，采用改进的望小特性进行质量损失度量。

9.根据权利要求7所述的产品零件选配装置，其特征在于，所述函数构建模块包括如下单元：

权重确定单元，用于采用信噪比表征质量损失的贡献率，确定总体质量损失的权重；

函数构建单元，用于根据总体质量损失的权重，构建基于信噪比多元质量特性的质量损失目标函数。

10.根据权利要求9所述的产品零件选配装置，其特征在于，所述函数构建模块还包括如下单元：

第一质量损失处理单元，将零部件内同属于一个重要等级的尺寸链的质量损失进行线性求解；

第二质量损失处理单元，对不同重要等级零部件的质量损失权重赋予相应的放大系数；

第三质量损失处理单元，对所有零部件的质量损失进行无量纲求和处理。

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