CN117744281A - 一种轴承类产品制造质量提升分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及轴承类产品制造质量技术领域，且公开了一种轴承类产品制造质量提升分析方法，包括以下步骤：步骤一，组建轴承类产品制造质量提升工作团队；步骤二，全面分析轴承类产品制造过程，发现薄弱环节；步骤三，针对轴承类产品制造过程中的薄弱环节开展优化设计；步骤四，选取适用于轴承类产品制造质量分析和评估的参数；步骤五，分析和评估优化后制造过程对质量提升的效果；步骤六，将验证后的改进设计措施写入轴承类产品制造规程。本发明采用上述方法，系统梳理和分析轴承类产品制造过程中铸造和装配过程中导致产品缺陷的薄弱环节，设计、制定合理有效的质量提升措施，并对其合理性和有效性进行验证，最终提高轴承类产品质量。
Description
技术领域
本发明涉及轴承类产品制造质量技术领域，尤其是涉及一种轴承类产品制造质量提升分析方法。
背景技术
轴承是当代机械设备中一种重要零部件。它的主要功能是支撑机械旋转体，降低其运动过程中的摩擦系数，并保证其回转精度。轴承作用应该是支撑，即字面解释用来承轴的，但这只是其作用的一部分，支撑其实质就是能够承担径向载荷，也可以理解为它是用来固定轴的。轴承就是固定轴使其只能实现转动，而控制其轴向和径向的移动，电机没有轴承的话根本就不能工作，因为轴可能向任何方向运动，而电机工作时要求轴只能作转动，从理论上来讲不可能实现传动的作用。不仅如此，轴承还会影响传动，为了降低这个影响在高速轴的轴承上必须实现良好的润滑，有的轴承本身已经有润滑，叫做预润滑轴承，而大多数的轴承必须有润滑油，负责在高速运转时，由于摩擦不仅会增加能耗，更可怕的是很容易损坏轴承。
现在工业生产中，各种机械上都需要用到轴承类产品，核电站的轴承类产品在制造过程中会导致各种制造缺陷，会对轴承类产品的质量产生很大的影响。现有的核电站的轴承类产品制造存在的问题有：
（1）轴承类产品的重载荷工况对质量要求较高：
轴承类产品具有工作载荷重、运行时间长的特点，需要在严苛工况下连续运行较长时间，这对轴承的质量提出了较高的要求。
（2）关键位置的轴承使用寿命远低于设计寿命：
现阶段，使用方通过设备采购流程从供应商处获得满足使用要求的轴承类产品，但供应商对轴承使用寿命的分析，大多考虑理想环境并基于经验公式计算得到，较少考虑轴承实际使用环境中的温度冲击、杂质影响等，导致使用寿命远低于设计寿命，例如某水泵的设计寿命为40年，但实际发生了运行5-6年轴承损坏导致核电厂停堆的案例。
（3）核电厂对轴承类产品质量提升的工程使用需求：
轴承类产品承载了绝大多数的旋转机械工作，因轴承类产品损坏或损毁导致的停机，不仅会带来巨大的经济损失，因其进一步导致的事故还会造成较为恶劣的社会影响，因此，使用方更期望于获得与设计寿命接近的轴承类产品，避免因运行过程中的各类环境因素导致的产品损坏。
（4）制造方对轴承类产品制造质量提升方法的需求：
制造方一般通过固化的铸造、装配规程，按照规程逐步将原材料或半成品加工成满足使用方要求的轴承类产品，从理想的运行环境来看，制造的轴承类产品是满足要求的，即便是使用方反馈轴承出现的非预期故障问题，由于设计方案满足要求、加工过程符合规程，制造方也较难找到突破点去改进。
发明内容
为解决上述背景技术提出的问题，本发明提供了一种轴承类产品制造质量提升分析方法，以轴承类产品制造过程所参照的规程为对象，系统梳理和分析轴承类产品制造过程中铸造和装配过程中可能导致产品缺陷的薄弱环节，设计、制定合理有效的质量提升措施，并对质量提升措施的合理性和有效性进行验证，确保铸造和装配过程中的薄弱环节得到改进，通过积少成多的方式，最终提高轴承类产品质量。
为实现上述目的，本发明提供了一种轴承类产品制造质量提升分析方法，包括以下步骤：
步骤一，组建轴承类产品制造质量提升工作团队；
步骤二，全面分析轴承类产品制造过程，发现薄弱环节；
步骤三，针对轴承类产品制造过程中的薄弱环节开展优化设计；
步骤四，选取适用于轴承类产品制造质量分析和评估的参数；
步骤五，分析和评估优化后制造过程对质量提升的效果；
步骤六，将验证后的改进设计措施写入轴承类产品制造规程。
优选的，步骤一中，在制造质量提升工作开展之前，明确参与该项工作的人员，并明确参与人员的职责；
轴承类产品制造质量提升工作团队人员包括：
轴承类产品制造负责人，负责制造质量提升过程中人员、资料、设备、技术工作的协调，以及对轴承制造质量提升工作全面领导；
铸造、装配过程设计工程师，熟悉产品铸造和装配过程，负责解释铸造和装配过程中的技术细节，并将质量提升意见写入轴承类产品制造规程；
可靠性工程师，负责分析铸造和装配过程中的薄弱环节及其优化设计、制造质量提升分析和评估、协助设计工程师将验证后的改进设计措施写入轴承类产品制造规程；
铸造、装配工程师：实施改进后的轴承类产品制造规程。
优选的，步骤二中，贯穿轴承类产品制造过程的全流程，系统梳理铸造、装配全过程中会导致的制造缺陷模式，分析每种制造缺陷产生的原因，并进一步分析每种制造缺陷对轴承使用寿命造成的影响；
在铸造和装配两个过程中，按照现有工艺流程顺序号，列出每个工序的标准名称，针对每一个工序，结合过往经验，分析该工序的工艺缺陷或故障，进一步分析该工序的工艺缺陷或故障造成的影响，包括对本工序的影响、对下道工序的影响、对产品最终质量的影响，语言简洁标准；记录所有存在工艺缺陷或故障的工艺过程。
优选的，步骤三中，优化设计包括铸造、装配流程的优化设计以及铸造、装配参数的优化设计，
铸造、装配流程的优化设计：
根据制造质量提升分析中提及的工艺薄弱环节，对工艺流程进行改进设计，针对不同的工艺类型，薄弱环节所表现的工艺问题不同，结合工艺特点和工艺问题，建立改进措施；改进措施的设计包括工装的改进设计、中间过程检测要求的增加、检测标准的改进、工序操作要求的改善；
铸造、装配参数的优化设计：
针对存在工艺缺陷或故障的工艺过程，筛选出关键工艺参数，对关键工艺参数进行优化设计；
参数优化设计包括：
确定关键工艺参数及其取值范围，根据工程经验和相关研究成果，筛选并确定影响工艺过程的关键工艺参数，同时考虑工程经验、材料物性约束以及设备能力因素，为每个关键工艺参数指定取值范围；
确定质量特征参数及其要求，根据工艺特点、工艺问题和产品要求，选取定量的质量特征参数并指定要求；
采用试验设计的方法，设计基于计算机仿真或基于实物测试的工艺试验方案，根据关键工艺参数的取值范围，并考虑工艺试验的周期和成本以及试验方式因素，选取试验设计方法，设计工艺试验方案，综合考虑工艺参数数量、试验周期和成本以及预期的结果精度规划试验次数；
开展基于计算机仿真或基于实物测试的试验，根据工艺试验方案，通过工艺仿真试验或者实物试验获得每种工艺试验的结果；
开展工艺参数分析与优化设计，利用工艺试验结果，分析关键工艺参数对工艺质量特征参数的影响，建立关键工艺参数与质量特征参数之间的代理模型，基于该代理模型，开展工艺参数优化设计，确定最优的工艺参数组合，结合全局优化算法，实现准确的全局优化设计。
优选的，试验设计方法在实施过程中包括7个阶段的工作内容：
问题的明确表述，对实验目的进行全面的考虑，使其简单明确；
响应变量的选取，确定能够提供有用信息的响应变量，并明确响应变量的测量方式；
因子、水平和范围的选取，确定影响过程或者系统的可控因子和噪声因子，选取可控因子后，对每个因子的取值范围以及每种因子的水平数进行确定；
试验设计的选择，根据约束条件以及实验目的，选择实验设计方法；
按计划进行试验；
使用统计方法进行数据统计分析；
结论和建议，分析得出结果后，实验者根据实验结果推荐最优的处理方法。
优选的，步骤四中，针对轴承类产品及其制造过程，结合用户对产品的质量要求、产品使用过程出现的典型质量问题，选取关键的质量特征参数作为制造质量提升分析和评估的参数，参数包括定性和定量两种类型；
通过定量的参数指标不能衡量工艺的可靠性时，采用专家评分法对产品质量特征进行评价；结合产品及其工艺过程的特点，筛选出能够刻画产品质量特征的参数指标，质量特征参数类型包括：
表征形位符合性的参数；
表征表面完好性的参数；
表征内部完整性的参数；
表征物性特征的参数。
优选的，步骤五中，综合考虑制造过程、制造成本、制造周期因素，对制造质量提升的效果进行评估；
通过仿真分析或者试验的方式对工艺或工序的改进有效性进行评估，判断制造缺陷是否得到消减，此种方式适用于生产成本高、生产周期长以及质量特征不易量化的工艺或工序类型；
通过批量生产的方式对工艺或工序的改进有效性进行评估，通过统计产品或中间产品的合格率来判断制造缺陷是否得到有效消减，此种方式适用于生产成本低、生产周期短的工艺或工序类型；
制造质量提升达到期望的水平，则固化相应的措施，如果未达到期望的水平，则重新制定改进措施并评估；
在批量生产阶段，进一步收集补充相关检测数据，对制造质量提升进行持续跟踪和评估。
优选的，步骤五中，在完成上述制造质量提升工作内容后，将验证后的改进设计措施写入轴承类产品制造规程中，包括操作如下：
优化工艺规程文字的排版，增加相应工序规定操作的示意图；
将文字与图形整合在一起，同时在整合中使用箭头将文字说明与图形相应部位进行指示连接；
将逻辑翻转的陈述转变成符合正常思维顺序的陈述，避免出现含有否定词的文字说明；
将工艺参数控制范围的表述形式改成T±△T；
增加工艺规程的媒体形式，在现有文本加图片的基础上，采用视频、语音多媒体形式传递工艺规程中规定的信息。
因此，本发明采用上述一种轴承类产品制造质量提升分析方法，具有以下有益效果：
（1）本发明采用的方法覆盖轴承制造的铸造和装配过程，能够分析全部工艺过程可能造成的工艺缺陷；
（2）本发明采用试验设计的方式，从全局的角度对铸造和装配过程涉及到的参数进行优化，避免“大海捞针”式以及“经验驱动”式的参数选择，确保优化后的参数集合处于全局最优；
（3）本发明能够将识别关键部件的监测参数与分级后的任务能力，采用分段、量化的形式一一对应，且对应方式充分考虑了设备运行的实际情况；
（4）本发明考虑了关键部件存在多个监测参数的情况，提供了对应的任务完成能力分析方法。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明一种轴承类产品制造质量提升分析方法实施例的方法原理框图。
图2为本发明一种轴承类产品制造质量提升分析方法实施例的轴承滚子淬火时的工艺过程曲线图；
图3为本发明一种轴承类产品制造质量提升分析方法实施例的轴承滚子回火时的工艺过程曲线图。
具体实施方式
以下通过附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。术语“设置”、“安装”、“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。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
实施例
如图1所示，本发明提供了一种轴承类产品制造质量提升分析方法，包括以下步骤：
步骤一，组建轴承类产品制造质量提升工作团队。
制造质量提升工作涉及多部门、跨专业联合工作，因此在制造质量提升工作开展之前，需明确参与该项工作的人员，并且明确参与人员的职责。组建团队虽然是一项管理工作，但对应质量提升工作的效率和效果非常重要。
轴承类产品制造质量提升工作团队人员应至少包括如下人员：
（1）轴承类产品制造负责人：负责制造质量提升过程中人员、资料、设备、技术等工作的协调，以及对轴承制造质量提升工作全面领导；
（2）铸造、装配过程设计工程师：熟悉产品铸造和装配过程，负责解释铸造和装配过程中的技术细节，并将质量提升意见写入轴承类产品制造规程；
（3）可靠性工程师：负责分析铸造和装配过程中的薄弱环节及其优化设计、制造质量提升分析和评估、协助设计工程师将验证后的改进设计措施写入轴承类产品制造规程；
（4）铸造、装配工程师：实施改进后的轴承类产品制造规程。
步骤二，全面分析轴承类产品制造过程，发现薄弱环节。
贯穿轴承类产品制造过程的全流程，系统梳理铸造、装配全过程中可能导致的制造缺陷模式，分析每种制造缺陷产生的原因，并进一步分析每种制造缺陷对轴承使用寿命可能造成的影响。
贯穿轴承类产品制造过程的全流程，重点关注铸造和装配两个过程，按照现有工艺流程顺序号，列出每个工序的标准名称，需要注意的是，列出的工序名称需要覆盖制造过程的全流程；针对每一个工序，结合过往经验，分析该工序的工艺缺陷或故障，进一步分析该工序的工艺缺陷或故障可能造成的影响，包括对本工序的影响、对下道工序的影响、对产品最终质量的影响，语言应简洁和标准；记录所有存在工艺缺陷或故障的工艺过程。
步骤三，针对轴承类产品制造过程中的薄弱环节开展优化设计。
制造质量优化设计的目的是针对每种制造缺陷的原因，制定合理可行的改进或控制措施，对铸造、装配全过程全流程中的薄弱环节进行改进设计，对关键步骤的铸造、装配参数进行优化设计。优化设计包括两方面，一是铸造、装配流程的优化设计；二是铸造、装配参数的优化设计。
（1）铸造、装配流程的优化设计
根据制造质量提升分析中提及的工艺薄弱环节，对工艺流程进行改进设计。针对不同的工艺类型，薄弱环节所表现的工艺问题不同，结合具体的工艺特点和工艺问题，建立有效的改进措施。改进措施的设计可以考虑如下几方面：
a、工装的改进设计；
b、中间过程检测要求的增加；
c、检测标准的改进；
d、工序操作要求的改善；
e、其他改进措施。
（2）铸造、装配参数的优化设计
针对存在工艺缺陷或故障的工艺过程，筛选出关键工艺参数，对关键工艺参数进行优化设计。
参数优化设计主要包括以下工作内容：
1）确定关键工艺参数及其取值范围：
根据工程经验和相关研究成果，筛选并确定影响工艺过程的关键工艺参数，同时考虑工程经验、材料物性约束以及设备能力等因素，为每个关键工艺参数指定合理的取值范围。
2）确定质量特征参数及其要求：
根据工艺特点、工艺问题和产品要求等，选取定量的质量特征参数并指定要求。
3）采用试验设计的方法，设计基于计算机仿真或基于实物测试的工艺试验方案：
根据关键工艺参数的取值范围，并考虑工艺试验的周期和成本以及试验方式等因素，选取合适的试验设计方法，设计工艺试验方案，试验次数的规划须综合考虑工艺参数数量、试验周期和成本以及预期的结果精度。
试验设计方法在实施过程中，主要包含7个阶段的工作内容：
a、问题的明确表述，即对实验目的进行全面的考虑，使其简单明确而又被普遍接受；
b、响应变量的选取，即确定一个能够提供有用信息的变量，并且明确这个响应变量的测量方式；
c、因子、水平和范围的选取，即确定影响过程或者系统的因子，包括可控因子和噪声因子。一旦选取了可控因子，接下来就需要对每个因子的取值范围以及每种因子的水平数进行确定；
d、试验设计的选择，即根据约束条件（实验次数、经费、时间等）以及实验目的，选择合适的实验设计方法；
e、进行试验，这个过程中需要认真地监控整个实验过程，确保每一步都按照计划完成，任何一个环节出现错误都有可能破坏整个实验的有效性；
f、数据统计分析，使用统计方法，以便结果和结论都是客观的；
g、结论和建议，分析得出结果后，实验者应该根据实验结果推荐一种最优的处理方法。
4）开展基于计算机仿真或基于实物测试的试验
根据工艺试验方案，通过工艺仿真试验或者实物试验获得每种工艺试验的结果。
5）开展工艺参数分析与优化设计
利用工艺试验结果，分析关键工艺参数对工艺质量特征参数的影响，建立关键工艺参数与质量特征参数之间的代理模型，基于该模型，开展工艺参数优化设计，确定最优的工艺参数组合，结合高效的全局优化算法，以实现更为准确的全局优化设计。
在本步骤中，选取响应曲面模型作为代理模型，响应曲面模型是一种广泛使用的代理模型。它通过形式相对简单的多项式对复杂隐式模型的实验数据进行拟合与逼近处理，从而建立复杂模型输入与响应变量之间的显式表达式。
步骤四，选取适用于轴承类产品制造质量分析和评估的参数。
针对轴承类产品及其制造过程，充分结合用户对产品的具体质量要求、产品使用过程出现的典型质量问题，选取关键的质量特征参数作为制造质量提升分析和评估的参数，参数包括定性和定量两种类型。
如果难以通过定量的参数指标衡量工艺的可靠性，可以采用专家评分法对产品质量特征进行评价，进而实现质量特征的量化。具体的评价准则是根据具体的工艺特点制定。
制造质量提升的参数指标用于衡量制造质量提升的好坏。一般衡量制造质量提升水平的参数可以选取广义宏观参数，如合格率（合格率指标可以分配至关键工序，据此对工序能力进行要求和考核）。
此外，结合产品及其工艺过程的特点，也可以筛选出能够刻画产品质量特征的参数指标，这类参数可以是最终加工产品的质量特征参数，也可以是加工过程中间产品的质量特性参数。常见的质量特征参数类型包括：
表征形位符合性的参数；
表征表面完好性的参数；
表征内部完整性的参数；
表征物性特征的参数。
步骤五，分析和评估优化后制造过程对质量提升的效果。
制造质量提升分析和评估的目的是对制造质量优化设计结果的效果进行评估。综合考虑制造过程、制造成本、制造周期等因素，对制造质量提升的效果进行评估。
一是通过仿真分析或者少量试验的方式对工艺（或工序）的改进有效性进行评估，判断制造缺陷是否得到有效消减，此种方式适用于生产成本高、生产周期长以及质量特征不易量化的工艺（或工序）类型；
二是通过批量生产的方式对工艺（或具体工序）的改进有效性进行评估，通过统计产品（或中间产品）的合格率来判断制造缺陷是否得到有效消减，此种方式生产成本较低、生产周期较短的工艺（或工序）类型。
如果制造质量提升达到期望的水平，则固化相应的措施，如果未达到期望的水平，则重新制定改进措施并评估。
此外，在批量生产阶段，可以进一步收集补充相关检测数据，对制造质量提升进行持续跟踪和评估，以验证工艺的可靠性和稳定性。
步骤六，将验证后的改进设计措施写入轴承类产品制造规程。
在完成上述制造质量提升工作内容后，将验证有效地改进设计措施详细写入轴承类产品制造规程中，保证改进设计措施的准确落实。具体操作如下：
（1）优化工艺规程文字的排版，于适宜位置增加相应工序规定操作的示意图，图文并茂地进行呈现，提高工艺规程的易读性；
（2）将文字直接与图形整合在一起，同时在整合中使用箭头将文字说明与图形相应部位进行指示连接，便于对操作工人注意的指引和集中；
（3）将逻辑翻转的陈述转变成符合正常思维顺序的陈述，避免出现含有否定词的文字说明，提高工艺规程的易读性；
（4）应将工艺参数控制范围的表述形式改成（T±△T），这样当操作工人看到这样的规定时，将工艺参数控制至T的倾向更大，可增大工艺规程的约束力。
（5）可视情增加工艺规程的媒体形式，在现有文本加图片的基础上，可采用视频、语音等多媒体形式，直观、准确、高效地传递工艺规程中规定的信息。
本实施例采用轴承滚子热处理工艺的工艺参数优化设计以及优化设计进行说明。
（1）轴承滚子热处理工艺问题描述及薄弱环节分析
轴承滚子热处理工艺的主要工序为淬火和回火，各环节的工艺参数及流程如图2、图3所示。
实际中，按照淬火-一次回火-冷处理-二次回火-三次回火的工艺流程进行加工生产。
通过工艺过程分析，发现当前的工艺质量不佳（表现为滚子变形较大、滚子硬度整体偏低）的重要原因是工艺参数组合效应不清晰且参数组合选择不佳。
（2）确定关键工艺参数及其取值范围
根据工程经验以及前期的研究结果，确定了4个关键工艺参数，即升温速率、淬火预热温度、淬火终热温度以及回火温度。各参数的取值范围如表1所示。
表1 工艺参数及其取值范围
；
（3）确定质量特征参数及其要求
根据轴承滚子的设计要求以及面临的工艺问题，选取残余应力、变形和残余奥氏体含量作为热处理工艺的质量特征参数（即响应变量）。
（4）采用试验设计方法设计热处理工艺仿真试验方案
本实施例采用热处理仿真试验开展工艺可靠性优化设计。考虑到热处理工艺模拟的计算时间相对较长，因此选取2水平（编码为-1和1）的全因子设计来进行试验设计。假设试验有个因子（参数），每个因子有两个水平，高水平和低水平，全因子试验则一共有/>的试验次数。本实施例中，工艺参数一共有4个，所以全因子试验则需要/>次试验。工艺仿真试验方案如表2所示。
表2 全因子设计试验方案表及试验结果
；
（5）开展热处理工艺仿真试验
本实施例中采用计算机仿真软件SYSWELD开展轴承滚子热处理工艺仿真试验。详细的工艺仿真试验过程不在此处展示。最终的仿真结果如表4所示。
（6）响应曲面建模
本实施例中采用编码后的工艺参数进行响应曲面建模。建模结果如下所示：
；
；
；
其中，表示残余应力，/>表示变形，/>表示奥氏体含量，/>表示升温速率，/>表示淬火预热温度，/>表示淬火终热温度，/>表示回火温度。
采用R-sq、R-sq（调整）、R-sq（预测）对响应曲面模型精度进行评价，评价结果见表3所示。由表3可以看出，模型的精度超过94%，精度较高，满足后续优化设计的需求。
表3 响应曲面建模精度评价结果
；
（7）开展热处理工艺参数分析与优化设计
本实施例中，采用多目标优化此工艺参数。由于残余应力、变形以及奥氏体含量均为望小特性，因此，以最小化残余应力、变形以及奥氏体含量为优化目标，升温速率、淬火预热温度、淬火终热温度以及回火温度为优化变量进行多目标优化设计。优化结果如表4所示。最终选定的最优解建议为9号方案。
利用最优方案开展仿真试验，将优化结果与模拟结果进行对比，结果如表5所示。由表5可以看出，工艺模拟结果与预测值非常接近，总体误差不超过1%，而且仿真结果总体来看，比模型预测的值更低，符合优化设计的目标，所以，优化设计给出的优化结果可信。
表4 优化方案解集
；
表5 优化设计结果与工艺模拟结果对比
；
因此，本发明采用上述一种轴承类产品制造质量提升分析方法，以轴承类产品制造过程所参照的规程为对象，系统梳理和分析轴承类产品制造过程中铸造和装配过程中可能导致产品缺陷的薄弱环节，设计、制定合理有效的质量提升措施，并对质量提升措施的合理性和有效性进行验证，确保铸造和装配过程中的薄弱环节得到改进，通过积少成多的方式，最终提高轴承类产品质量。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种轴承类产品制造质量提升分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一，组建轴承类产品制造质量提升工作团队；
步骤二，全面分析轴承类产品制造过程，发现薄弱环节；
步骤三，针对轴承类产品制造过程中的薄弱环节开展优化设计；
步骤四，选取适用于轴承类产品制造质量分析和评估的参数；
步骤五，分析和评估优化后制造过程对质量提升的效果；
步骤六，将验证后的改进设计措施写入轴承类产品制造规程。
2.根据权利要求1所述的一种轴承类产品制造质量提升分析方法，其特征在于：步骤一中，在制造质量提升工作开展之前，明确参与该项工作的人员，并明确参与人员的职责；
轴承类产品制造质量提升工作团队人员包括：
轴承类产品制造负责人，负责制造质量提升过程中人员、资料、设备、技术工作的协调，以及对轴承制造质量提升工作全面领导；
铸造、装配过程设计工程师，熟悉产品铸造和装配过程，负责解释铸造和装配过程中的技术细节，并将质量提升意见写入轴承类产品制造规程；
可靠性工程师，负责分析铸造和装配过程中的薄弱环节及其优化设计、制造质量提升分析和评估、协助设计工程师将验证后的改进设计措施写入轴承类产品制造规程；
铸造、装配工程师：实施改进后的轴承类产品制造规程。
3.根据权利要求2所述的一种轴承类产品制造质量提升分析方法，其特征在于：步骤二中，贯穿轴承类产品制造过程的全流程，系统梳理铸造、装配全过程中会导致的制造缺陷模式，分析每种制造缺陷产生的原因，并进一步分析每种制造缺陷对轴承使用寿命造成的影响；
在铸造和装配两个过程中，按照现有工艺流程顺序号，列出每个工序的标准名称，针对每一个工序，结合过往经验，分析该工序的工艺缺陷或故障，进一步分析该工序的工艺缺陷或故障造成的影响，包括对本工序的影响、对下道工序的影响、对产品最终质量的影响，语言简洁标准；记录所有存在工艺缺陷或故障的工艺过程。
4.根据权利要求3所述的一种轴承类产品制造质量提升分析方法，其特征在于：步骤三中，优化设计包括铸造、装配流程的优化设计以及铸造、装配参数的优化设计，
铸造、装配流程的优化设计：
根据制造质量提升分析中提及的工艺薄弱环节，对工艺流程进行改进设计，针对不同的工艺类型，薄弱环节所表现的工艺问题不同，结合工艺特点和工艺问题，建立改进措施；改进措施的设计包括工装的改进设计、中间过程检测要求的增加、检测标准的改进、工序操作要求的改善；
铸造、装配参数的优化设计：
针对存在工艺缺陷或故障的工艺过程，筛选出关键工艺参数，对关键工艺参数进行优化设计；
参数优化设计包括：
确定关键工艺参数及其取值范围，根据工程经验和相关研究成果，筛选并确定影响工艺过程的关键工艺参数，同时考虑工程经验、材料物性约束以及设备能力因素，为每个关键工艺参数指定取值范围；
确定质量特征参数及其要求，根据工艺特点、工艺问题和产品要求，选取定量的质量特征参数并指定要求；
采用试验设计的方法，设计基于计算机仿真或基于实物测试的工艺试验方案，根据关键工艺参数的取值范围，并考虑工艺试验的周期和成本以及试验方式因素，选取试验设计方法，设计工艺试验方案，综合考虑工艺参数数量、试验周期和成本以及预期的结果精度规划试验次数；
开展基于计算机仿真或基于实物测试的试验，根据工艺试验方案，通过工艺仿真试验或者实物试验获得每种工艺试验的结果；
开展工艺参数分析与优化设计，利用工艺试验结果，分析关键工艺参数对工艺质量特征参数的影响，建立关键工艺参数与质量特征参数之间的代理模型，基于该代理模型，开展工艺参数优化设计，确定最优的工艺参数组合，结合全局优化算法，实现准确的全局优化设计。
5.根据权利要求4所述的一种轴承类产品制造质量提升分析方法，其特征在于：试验设计方法在实施过程中包括7个阶段的工作内容：
问题的明确表述，对实验目的进行全面的考虑，使其简单明确；
响应变量的选取，确定能够提供有用信息的响应变量，并明确响应变量的测量方式；
因子、水平和范围的选取，确定影响过程或者系统的可控因子和噪声因子，选取可控因子后，对每个因子的取值范围以及每种因子的水平数进行确定；
试验设计的选择，根据约束条件以及实验目的，选择实验设计方法；
按计划进行试验；
使用统计方法进行数据统计分析；
结论和建议，分析得出结果后，实验者根据实验结果推荐最优的处理方法。
6.根据权利要求5所述的一种轴承类产品制造质量提升分析方法，其特征在于：步骤四中，针对轴承类产品及其制造过程，结合用户对产品的质量要求、产品使用过程出现的典型质量问题，选取关键的质量特征参数作为制造质量提升分析和评估的参数，参数包括定性和定量两种类型；
通过定量的参数指标不能衡量工艺的可靠性时，采用专家评分法对产品质量特征进行评价；结合产品及其工艺过程的特点，筛选出能够刻画产品质量特征的参数指标，质量特征参数类型包括：
表征形位符合性的参数；
表征表面完好性的参数；
表征内部完整性的参数；
表征物性特征的参数。
7.根据权利要求6所述的一种轴承类产品制造质量提升分析方法，其特征在于：步骤五中，综合考虑制造过程、制造成本、制造周期因素，对制造质量提升的效果进行评估；
通过仿真分析或者试验的方式对工艺或工序的改进有效性进行评估，判断制造缺陷是否得到消减，此种方式适用于生产成本高、生产周期长以及质量特征不易量化的工艺或工序类型；
通过批量生产的方式对工艺或工序的改进有效性进行评估，通过统计产品或中间产品的合格率来判断制造缺陷是否得到有效消减，此种方式适用于生产成本低、生产周期短的工艺或工序类型；
制造质量提升达到期望的水平，则固化相应的措施，如果未达到期望的水平，则重新制定改进措施并评估；
在批量生产阶段，进一步收集补充相关检测数据，对制造质量提升进行持续跟踪和评估。
8.根据权利要求7所述的一种轴承类产品制造质量提升分析方法，其特征在于：步骤五中，在完成上述制造质量提升工作内容后，将验证后的改进设计措施写入轴承类产品制造规程中，包括操作如下：
优化工艺规程文字的排版，增加相应工序规定操作的示意图；
将文字与图形整合在一起，同时在整合中使用箭头将文字说明与图形相应部位进行指示连接；
将逻辑翻转的陈述转变成符合正常思维顺序的陈述，避免出现含有否定词的文字说明；
将工艺参数控制范围的表述形式改成T±△T；
增加工艺规程的媒体形式，在现有文本加图片的基础上，采用视频、语音多媒体形式传递工艺规程中规定的信息。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101493858A (zh) * | 2009-02-26 | 2009-07-29 | 上海交通大学 | 提高汽车覆盖件制造质量稳定性的工艺优化系统 |
| CN105677991A (zh) * | 2016-01-11 | 2016-06-15 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 航空电子设备可靠性设计优化方法 |
| US20210001399A1 (en) * | 2019-07-05 | 2021-01-07 | Raytheon Technologies Corporation | Commercial Scale Casting Process including Optimization via Multi-Fidelity Optimization |
| CN113176761A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-27 | 西安电子科技大学 | 基于机器学习的多特征薄板零件质量预测与工艺参数优化 |
| CN116060642A (zh) * | 2023-01-28 | 2023-05-05 | 湖南大学 | 一种激光选区熔化成型质量监测分析方法 |
-
2024
- 2024-02-19 CN CN202410183850.3A patent/CN117744281B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101493858A (zh) * | 2009-02-26 | 2009-07-29 | 上海交通大学 | 提高汽车覆盖件制造质量稳定性的工艺优化系统 |
| CN105677991A (zh) * | 2016-01-11 | 2016-06-15 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 航空电子设备可靠性设计优化方法 |
| US20210001399A1 (en) * | 2019-07-05 | 2021-01-07 | Raytheon Technologies Corporation | Commercial Scale Casting Process including Optimization via Multi-Fidelity Optimization |
| CN113176761A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-27 | 西安电子科技大学 | 基于机器学习的多特征薄板零件质量预测与工艺参数优化 |
| CN116060642A (zh) * | 2023-01-28 | 2023-05-05 | 湖南大学 | 一种激光选区熔化成型质量监测分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 刘高杰 等: "FRACAS系统在高铁轴承可靠性设计方面的应用", 《哈尔滨轴承》, vol. 40, no. 3, 30 September 2019 (2019-09-30), pages 5 - 8 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117744281B (zh) | 2024-04-26 |
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