滚动轴承制造过程中的乏信息工艺验证

摘要

滚动轴承是机械系统设备中的重要零件，在设计阶段确定的可靠性需要通过制造过程予以实现和保障。因此，在制造过程中保障轴承零件的工艺稳定是一个必须要解决的问题。传统上，对于滚动轴承制造过程的稳定性分析，大都采用传统的统计方法。然而，一般的制造过程具有更复杂的属性，如果再用传统的统计方法分析制造过程的稳定性是不可靠的。因此，本文提出运用乏信息理论研究滚动轴承制造过程的工艺验证，分析制造过程的输出误差，保证制造过程的稳定。
　　运用灰自助最大熵法研究了机械制造工艺过程中输出的误差分布及机床加工误差的调整。在分析误差分布时，首先运用自助法对当前少的信息量进行自助再抽样，得到大量样本数据。然后利用灰色系统理论建立误差的灰自助动态预报模型 GBM(1,1)。最后用最大熵方法获得输出误差的概率分布。根据输出误差的概率分布，对机床加工误差进行调整。灰自助最大熵法能够对机床加工误差进行准确调整，且预报准确率高。
　　基于灰色系统理论，通过对制造过程中的两个数据序列进行灰关系分析，实现了制造系统的稳定性评估。根据获取制造过程某属性的两个数据序列，对数据序列进行排序，得到排序数据图。按照排序数据图的分布特征，建立两个数据序列之间的灰关系，通过计算分析灰置信水平的大小，实现对制造过程的稳定性评估。计算机仿真试验和实际案例表明，通过对两个数据序列的灰关系分析，若求得的灰置信水平不小于90％，则说明该制造系统是稳定的；否则是不稳定的。所提出的方法可以很好地检测制造系统的稳定性，准确率最高可以达到100%。
　　基于乏信息理论，本文提出用自助最大熵法获得的变异概率实现对制造过程的评估。用自助最大熵法建立制造过程中特定属性的两个数据序列的概率密度函数。通过计算两者概率密度函数的交集面积，得出变异概率，以此对制造系统进行评估。仿真试验和案例分析表明，通过对变异概率的分析，可以很好地检测制造过程是否发生变异，预报准确率很高。
　　当滚动轴承制造过程中出现系统误差时，运用灰色系统理论中的非排序灰关系对制造过程中的稳定性进行动态评估。通过建立两个非排序数据序列的灰关系，计算其灰置信水平，以实现对制造过程的实时监控。工程案例表明，运用非排序灰关系对制造过程的稳定性进行动态评估是可行的。
　　本文运用灰色系统理论对滚动轴承制造过程进行研究，实现了制造过程稳定性的静态和动态评估。也验证了运用灰色系统理论研究制造过程稳定性的可行性。本课题的研究弥补了运用乏信息理论来分析滚动轴承制造工艺过程的空缺，为整个机械制造系统的研究提供了新方法，具有较重要的学术价值和应用价值。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景概述

1.2 课题研究的目的和意义

1.3 国内外研究现状

1.4 课题研究的内容和方法

1.5 本章小结

第2章 基于灰自助最大熵法的机床加工误差的调整

2.1 概论

2.2 机械制造工艺中误差的真值估计

2.3 机械制造工艺中机床加工误差的调整

2.4 仿真试验与实际案例

2.5 工序能力及其等级的确定

2.6 本章小结

第3章 基于灰关系的制造过程稳定性评估方法

3.1 概论

3.2 制造过程的排序数据序列

3.3 两个排序数据序列的灰关系

3.4 制造过程稳定性评估方法

3.5 仿真试验与实际案例

3.6 本章小结

第4章 基于自助最大熵法的制造过程变异评估

4.1 概论

4.2 建立制造过程某属性的概率密度函数

4.3 制造过程某属性的参数估计

4.4 制造过程变异评估方法

4.5 仿真试验与实际案例

4.6 本章小结

第5章 非排序灰关系的制造过程稳定性评估

5.1 制造过程的非排序灰关系

5.2 运用非排序灰关系评估制造过程稳定性

5.3 仿真和实际案例

5.4 本章小结

第6章 结论

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间的研究成果