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2017年5月23日

基于SEM的用戶(hù)可用性需求客觀重要度分析

結(jié)構(gòu)方程模型一般包括因子模型和因果模型兩種模型。而因子模型也可以稱(chēng)為測(cè)量模型，構(gòu)成因子模型的方程也就可以成為測(cè)量方程，因果模型也被稱(chēng)為結(jié)構(gòu)模型，其所對(duì)應(yīng) 的方程是結(jié)構(gòu)方程[111]。該方法是基于對(duì)各變量和組成方差矩陣進(jìn)行分析的基礎(chǔ)之上的，是一種用于分析變量之間的相互關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。其中，測(cè)量模型主要指代潛變量與指標(biāo)間的內(nèi)在關(guān)系，結(jié)構(gòu)模型表示各個(gè)潛在變量的關(guān)系。

2017年5月23日

用戶(hù)可用性需求組合重要度確定

本文采用幾何平均法確定組合重要度，該方法既能滿足各指標(biāo)的一致性，不會(huì)出現(xiàn)偏袒任一指標(biāo)的情形，又對(duì)指標(biāo)間的差異反映較敏感，從而利于區(qū)分評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)地位。設(shè)基本重要度向量為％，考慮市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)評(píng)價(jià)的修正重要度向量為％。用幾何平均值的方法將以上重要度進(jìn)行處理，得到向量：

2017年5月23日

基于DEMATEL方法的加工中心故障傳遞分析

按照該系列國(guó)產(chǎn)加工中心的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)看，需要對(duì)故障的產(chǎn)生原因進(jìn)行分析，建立相關(guān)的故障有向圖，如圖5.3所示。M-刀庫(kù)，J-進(jìn)給系統(tǒng)，S-王軸，V-電氣系統(tǒng)，K-排屑系統(tǒng)，G-氣動(dòng)系統(tǒng)， Q-防護(hù)系統(tǒng)，W-冷卻系統(tǒng)，NC-精工系統(tǒng)，L-潤(rùn)滑系統(tǒng)

2017年5月23日

基于QFD的加工中心可用性保障技術(shù)研究-結(jié)論與展望

提高精工機(jī)床的質(zhì)量和可靠性水平，對(duì)加速制造業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展，增強(qiáng)國(guó)內(nèi)外市場(chǎng) 的競(jìng)爭(zhēng)力，以及提高我國(guó)制造技術(shù)現(xiàn)代化水平都有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。本文依托于國(guó)家自然基金項(xiàng)目，選取了極有代表性典型性的精工機(jī)床產(chǎn)品——加工中心作為研究對(duì)象，將應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)律驅(qū)動(dòng)質(zhì)量保障的思想和方法論一QFD引入加工中心可用性保障工程的研究實(shí)踐，提出了加工中心可用性功能展開(kāi)和構(gòu)建可用性屋的新構(gòu)思，進(jìn) 行基于QFD的加工中心可用性保障技術(shù)研究。

2017年5月23日

基于故障率相關(guān)的加工中心的可靠性及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估-來(lái)源

現(xiàn)代精工機(jī)床在向高速、智能、精密與超精密化以及多功能和多軸聯(lián)動(dòng)復(fù) 合加工方向發(fā)展的同時(shí)，其功能和精度保持性即可靠性問(wèn)題日漸突出，已成為裝備制造業(yè)發(fā)展和建設(shè)國(guó)防事業(yè)最為關(guān)鍵的技術(shù)屏障[1_2]。

2017年5月23日

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)國(guó)內(nèi)外研宄現(xiàn)狀

“風(fēng)險(xiǎn)”理論源于十九世紀(jì)后期的經(jīng)濟(jì)學(xué)研宄，如今已被用于各個(gè)社會(huì)科學(xué)及自然科學(xué)領(lǐng)域。風(fēng)險(xiǎn)表示研究對(duì)象遭受危害或損失的可能性[74]，雖然不同的研究對(duì)象或?qū)W 科領(lǐng)域?qū)τ陲L(fēng)險(xiǎn)的定義各不相同，但是對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的研宄主要包含三個(gè)要素：目標(biāo)事件的過(guò)程及狀態(tài)、事件的概率及事件的影響后果，這三個(gè)要素也被稱(chēng)為風(fēng) 險(xiǎn)的三兀概念[75]。之所以要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是希望在事前就能得到對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)預(yù) 報(bào)信息，在此基礎(chǔ)上通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)決策等行動(dòng)******程度地減少因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)而帶來(lái)的各種損失。

2017年5月23日

故障傳遞有向圖模型

故障傳遞有向圖是在圖論的基礎(chǔ)上衍生出的一個(gè)應(yīng)用方向，尤其對(duì)故障診斷領(lǐng)域的研究產(chǎn)生了重要的推動(dòng)作用[79_8°]。借助于圖論的知識(shí)來(lái)提升故障診斷效率的方法逐漸得到了廣大學(xué)者及工程實(shí)踐人員的認(rèn)同，現(xiàn)有的研宄主要集中在符號(hào)有向圖和故障傳遞有向圖兩個(gè)方面[81_82]。故障傳遞有向圖的原理就是依據(jù)制造系統(tǒng)各個(gè)元件或單元之間的故障相關(guān)關(guān)系構(gòu)建關(guān)聯(lián)故障模型，再利用相關(guān)測(cè)試手段進(jìn)行故障定位分析。如今故障傳遞有向圖被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜制造系統(tǒng)或航天航空領(lǐng)域，制造系統(tǒng)中的各個(gè)元件或子系統(tǒng)被簡(jiǎn)化為圖中的節(jié)點(diǎn)，單元之間的故障傳遞關(guān)系則被簡(jiǎn)化為節(jié)點(diǎn)之間的有向邊，從而獲得整個(gè)系統(tǒng)的故障傳遞模型。

2017年5月23日

基于Pagerank算法的加工中心子系統(tǒng)故障相關(guān)度計(jì)算

如果將加工中心的故障在各子系統(tǒng)中的傳遞關(guān)系看成是互聯(lián)網(wǎng)中頁(yè)面的相互鏈接關(guān)系，將各個(gè)子系統(tǒng)抽象成互聯(lián)網(wǎng)頁(yè)面，用戶(hù)沿著頁(yè)面鏈接方向?yàn)g覽網(wǎng) 頁(yè)抽象成故障沿著子系統(tǒng)傳遞，那么設(shè)備系統(tǒng)的故障傳播也可以看成隨機(jī)沖浪模式。反映了上網(wǎng)者隨機(jī)到達(dá)此頁(yè)面的可能性，它主要是由網(wǎng)頁(yè)節(jié)點(diǎn)的相互鏈接關(guān)系所決定的。那么從一定程度上來(lái)說(shuō)子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的PR值用來(lái)等價(jià)衡量子系統(tǒng)受到其他子系統(tǒng)故障傳遞而發(fā)生故障的概率。PR值越大，基于故障相關(guān)性的子系統(tǒng)出現(xiàn)故障的概率也越大。但是與頁(yè)面鏈接關(guān)系不同的是，頁(yè)面受到來(lái) 自越多的頁(yè)面鏈接，并且這些頁(yè)面被訪問(wèn)的概率越高，此頁(yè)面的重要度(PR值）也就會(huì)越高。故障傳遞過(guò)程中，如果子系統(tǒng)受到越多其他重要子系統(tǒng)的故障影響，那么我們稱(chēng)此子系統(tǒng)基于故障相關(guān)的被影響程度越大。我們將這種基于故障相關(guān)性的被影響度值記為CK，CK值表征了子系統(tǒng)受其它子系統(tǒng)故障傳遞影響而出現(xiàn)故障的概率程度。顯然子系統(tǒng)的被影響度是等價(jià)于Pagerank算法中的 PR值的。如圖2.13所示的局部故障傳遞關(guān)系圖中，按照Pagerank算法的思路，潤(rùn)滑系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)及CNC系統(tǒng)故障出現(xiàn)故障可能會(huì)引起主軸系統(tǒng)故障，按照 Pagerank算法主軸系統(tǒng)會(huì)獲得較高的PR值，因?yàn)镻agerank是基于“入度”的，入度與PR值成正比，同理主軸系統(tǒng)容易受到其他子系統(tǒng)影響，基于故障相關(guān) 的子系統(tǒng)被影響度CK也是基于“入度”的，所以主軸系統(tǒng)的CK值也會(huì)較高。所以PR值是等價(jià)于CK值的，通過(guò)計(jì)算PR值來(lái)求得子系統(tǒng)的CK值?；赑agerank算法來(lái)評(píng)價(jià)子系統(tǒng)的相關(guān)性被影響度(CK )是基于以下假設(shè)：假設(shè)一：CNC加工中心系統(tǒng)設(shè)備故障以概率d出現(xiàn)故障傳遞現(xiàn)象，即沿著故障傳遞模型進(jìn)行傳遞，其中〇<d<l;假設(shè)二：當(dāng)子系統(tǒng)乂能夠?qū)⒐收蟼鬟f到子系統(tǒng)A，子系統(tǒng)A會(huì)獲得故障相關(guān)被影響度值（CK值)，傳遞值

2017年5月23日

基于故障率相關(guān)的加工中心的可靠性及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估-結(jié)論

精工機(jī)床是集機(jī)、電、液、氣等于一體的先進(jìn)制造技術(shù)基礎(chǔ)裝備，其技術(shù) 和可靠性水平是衡量一個(gè)國(guó)家工業(yè)現(xiàn)代化水平和綜合國(guó)力的重要標(biāo)志之一。數(shù) 控機(jī)床可靠性水平是企業(yè)與用戶(hù)關(guān)注的核心，可靠性與故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)一一作為可靠性工作的重要內(nèi)容之一，是了解產(chǎn)品可靠性水平的重要手段，必然成為當(dāng) 前可靠性研究的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)。

2017年5月23日

CNC加工中心汽車(chē)板產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程改善研究-背景和意義

2009年，經(jīng)歷了席卷全球的世界經(jīng)融危機(jī)后，我國(guó)汽車(chē)市場(chǎng)規(guī)模首次超過(guò)美國(guó)，成為了************大市場(chǎng)。2010年，我國(guó)汽車(chē)銷(xiāo)售市場(chǎng)規(guī)模又突破1800萬(wàn)輛，超越了美國(guó)1700 萬(wàn)輛的歷史峰值，為我國(guó)永久性成為************大市場(chǎng)奠定了基礎(chǔ)，而汽車(chē)制造企業(yè)也迎來(lái) 了 ‘黃金十年’的發(fā)展時(shí)代。[1]在這期間，整車(chē)制造企業(yè)如雨后春筍般不斷矗立，未來(lái) 五年，國(guó)內(nèi)整車(chē)制造企業(yè)的建成年產(chǎn)能力將超過(guò)4000萬(wàn)輛。但伴隨環(huán)境污染，資源損耗，道路擁堵,各大城市限牌措施等客觀因素的不斷影響，汽車(chē)銷(xiāo)售增長(zhǎng)逐漸進(jìn)入瓶頸，整車(chē)制造企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)也日益激烈。在變幻莫測(cè)的市場(chǎng)行情下，根據(jù)市場(chǎng)走向及客戶(hù) 需求進(jìn)行開(kāi)發(fā)制造，新車(chē)型必須以更高品質(zhì)、更低成本、更加迅捷速度進(jìn)入市場(chǎng)，在同一檔次車(chē)型中具備更高的競(jìng)爭(zhēng)力。本文研究整車(chē)制造中，汽車(chē)板這一產(chǎn)品在開(kāi)發(fā)階段中可以通過(guò)先期設(shè)計(jì)共同開(kāi)發(fā)的方式進(jìn)行的優(yōu)化提升，從而對(duì)整車(chē)制造的帶來(lái)的效益。