摘要
在全球经济不断发展的背景下，大批退役机床正面临着报废的问题，这必然会导致资源浪费、环境污染等。机床再制造既可以提高机床设备的资源利用率，也可以实现节能环保。而装配作为机床再制造的一个重要环节，其质量会对再制造机床产生直接影响。本课题在机床再制造背景下，针对待装零部件库中零部件自身属性较多、零部件装配方案不确定、装配效率低、装配质量不稳定等问题，对再制造待装零部件库中的零部件进行优化选配研究以及装配质量控制研究，主要研究内容如下： 首先，针对待装零部件库中零部件自身属性种类多这一问题，考虑了待装零部件之间的经济性相关因子、精度相关因子、碳排放相关因子以及功能与物理交互性相关因子，建立待装零部件的模块划分模型。然后，利用模糊聚类法建立零部件间的综合关联矩阵，结合F-统计量以及专家经验法得到合理的模块划分方案。 其次，针对待装零部件装配方案不确定、装配效率低等问题，考虑了成本、再制造资源利用率以及碳排放三个原则，建立了以公差为约束函数的多目标选配模型。采用 NSGA-Ⅲ 算法求解多目标选配模型得到选配方案，使用模糊集合理论对选配方案进行择优，得到最优的装配方案。 然后，针对再制造装配过程不确定、质量不稳定、采集数据存在噪声等问题，绘制了基于卡尔曼滤波算法的非参数质量控制图，从而达到对装配过程进行质量监控的目的。通过一个算例表明，所提方法相较于非参数质量控制图能够更早地监测到装配过程中发生的质量偏移。 最后，基于以上方法，以某企业退役机床再制造过程为例，对建立的模块划分数学模型以及优化选配数学模型进行求解，依次得到待装零部件的模块划分方案、选配方案以及装配过程质量控制图，实现了对机床再制造装配环节的质量控制。结果表明，该方法具有普遍性和有效性。
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