工业工程专业毕业论文工业工程专业毕业论文 精品论文精品论文 多工序机械加工过程质量参多工序机械加工过程质量参数耦合机理及耦合度判定机制研究数耦合机理及耦合度判定机制研究关键词：多工序关键词：多工序 质量参数质量参数 耦合机理耦合机理 耦合度阈限耦合度阈限 机械加工机械加工摘要：多工序机械加工的灰色过程中，质量参数的耦合作用及误差流的传递、 累积都加大了质量预测和控制的难度，进而影响最终的产品质量。本文立足于 多工序机械加工过程，从数据驱动的质量预测出发，由表及里，挖掘质量参数 的耦合作用机理及耦合度判定机制：首先针对机械加工过程的灰色性，从生产 过程采集的产品数据着手，利用傅立叶变换强大的降噪功能，对新陈代谢 GM(1，1)模型的预测残差进行修正，提出循环傅立叶修正新陈代谢 GM(1，1)模 型，不但补偿了系统的随机误差，而且能够滤去生产数据中的噪声，提高了预 测精度；接着从导致质量问题的本质因素-质量参数出发，建立机床-夹具-工件 -刀具组成的工艺系统坐标系群，对质量参数和工件进行数字化描述，识别和计 算质量参数导致的各种误差，在机加工过程中建立基于误差流理论的质量特征 的动态耦合作用机理和耦合模型；鉴于现有研究中没有衡量质量参数耦合程度 及判断其置信度的指标，提出基于 Mahalanobis 距离质量参数耦合度和质量参 数耦合度阈限的概念，并给出其计算公式，建立质量参数耦合度判定机制。将 质量控制从单工序转向多工序，从单个参数转向多参数耦合，从事中控制转向 事前控制，从静态转向动态，从局部转向系统，从表面转向本质，对于多工序 机械加工过程中质量参数作用复杂的质量控制非常适用。正文内容正文内容多工序机械加工的灰色过程中，质量参数的耦合作用及误差流的传递、累 积都加大了质量预测和控制的难度，进而影响最终的产品质量。本文立足于多 工序机械加工过程，从数据驱动的质量预测出发，由表及里，挖掘质量参数的 耦合作用机理及耦合度判定机制：首先针对机械加工过程的灰色性，从生产过 程采集的产品数据着手，利用傅立叶变换强大的降噪功能，对新陈代谢 GM(1，1)模型的预测残差进行修正，提出循环傅立叶修正新陈代谢 GM(1，1)模 型，不但补偿了系统的随机误差，而且能够滤去生产数据中的噪声，提高了预 测精度；接着从导致质量问题的本质因素-质量参数出发，建立机床-夹具-工件 -刀具组成的工艺系统坐标系群，对质量参数和工件进行数字化描述，识别和计 算质量参数导致的各种误差，在机加工过程中建立基于误差流理论的质量特征 的动态耦合作用机理和耦合模型；鉴于现有研究中没有衡量质量参数耦合程度 及判断其置信度的指标，提出基于 Mahalanobis 距离质量参数耦合度和质量参 数耦合度阈限的概念，并给出其计算公式，建立质量参数耦合度判定机制。将 质量控制从单工序转向多工序，从单个参数转向多参数耦合，从事中控制转向 事前控制，从静态转向动态，从局部转向系统，从表面转向本质，对于多工序 机械加工过程中质量参数作用复杂的质量控制非常适用。 多工序机械加工的灰色过程中，质量参数的耦合作用及误差流的传递、累积都 加大了质量预测和控制的难度，进而影响最终的产品质量。本文立足于多工序 机械加工过程，从数据驱动的质量预测出发，由表及里，挖掘质量参数的耦合 作用机理及耦合度判定机制：首先针对机械加工过程的灰色性，从生产过程采 集的产品数据着手，利用傅立叶变换强大的降噪功能，对新陈代谢 GM(1，1)模 型的预测残差进行修正，提出循环傅立叶修正新陈代谢 GM(1，1)模型，不但补 偿了系统的随机误差，而且能够滤去生产数据中的噪声，提高了预测精度；接 着从导致质量问题的本质因素-质量参数出发，建立机床-夹具-工件-刀具组成 的工艺系统坐标系群，对质量参数和工件进行数字化描述，识别和计算质量参 数导致的各种误差，在机加工过程中建立基于误差流理论的质量特征的动态耦 合作用机理和耦合模型；鉴于现有研究中没有衡量质量参数耦合程度及判断其 置信度的指标，提出基于 Mahalanobis 距离质量参数耦合度和质量参数耦合度 阈限的概念，并给出其计算公式，建立质量参数耦合度判定机制。将质量控制 从单工序转向多工序，从单个参数转向多参数耦合，从事中控制转向事前控制， 从静态转向动态，从局部转向系统，从表面转向本质，对于多工序机械加工过 程中质量参数作用复杂的质量控制非常适用。 多工序机械加工的灰色过程中，质量参数的耦合作用及误差流的传递、累积都 加大了质量预测和控制的难度，进而影响最终的产品质量。本文立足于多工序 机械加工过程，从数据驱动的质量预测出发，由表及里，挖掘质量参数的耦合 作用机理及耦合度判定机制：首先针对机械加工过程的灰色性，从生产过程采 集的产品数据着手，利用傅立叶变换强大的降噪功能，对新陈代谢 GM(1，1)模 型的预测残差进行修正，提出循环傅立叶修正新陈代谢 GM(1，1)模型，不但补 偿了系统的随机误差，而且能够滤去生产数据中的噪声，提高了预测精度；接 着从导致质量问题的本质因素-质量参数出发，建立机床-夹具-工件-刀具组成 的工艺系统坐标系群，对质量参数和工件进行数字化描述，识别和计算质量参 数导致的各种误差，在机加工过程中建立基于误差流理论的质量特征的动态耦合作用机理和耦合模型；鉴于现有研究中没有衡量质量参数耦合程度及判断其 置信度的指标，提出基于 Mahalanobis 距离质量参数耦合度和质量参数耦合度 阈限的概念，并给出其计算公式，建立质量参数耦合度判定机制。将质量控制 从单工序转向多工序，从单个参数转向多参数耦合，从事中控制转向事前控制， 从静态转向动态，从局部转向系统，从表面转向本质，对于多工序机械加工过 程中质量参数作用复杂的质量控制非常适用。 多工序机械加工的灰色过程中，质量参数的耦合作用及误差流的传递、累积都 加大了质量预测和控制的难度，进而影响最终的产品质量。本文立足于多工序 机械加工过程，从数据驱动的质量预测出发，由表及里，挖掘质量参数的耦合 作用机理及耦合度判定机制：首先针对机械加工过程的灰色性，从生产过程采 集的产品数据着手，利用傅立叶变换强大的降噪功能，对新陈代谢 GM(1，1)模 型的预测残差进行修正，提出循环傅立叶修正新陈代谢 GM(1，1)模型，不但补 偿了系统的随机误差，而且能够滤去生产数据中的噪声，提高了预测精度；接 着从导致质量问题的本质因素-质量参数出发，建立机床-夹具-工件-刀具组成 的工艺系统坐标系群，对质量参数和工件进行数字化描述，识别和计算质量参 数导致的各种误差，在机加工过程中建立基于误差流理论的质量特征的动态耦 合作用机理和耦合模型；鉴于现有研究中没有衡量质量参数耦合程度及判断其 置信度的指标，提出基于 Mahalanobis 距离质量参数耦合度和质量参数耦合度 阈限的概念，并给出其计算公式，建立质量参数耦合度判定机制。将质量控制 从单工序转向多工序，从单个参数转向多参数耦合，从事中控制转向事前控制， 从静态转向动态，从局部转向系统，从表面转向本质，对于多工序机械加工过 程中质量参数作用复杂的质量控制非常适用。 多工序机械加工的灰色过程中，质量参数的耦合作用及误差流的传递、累积都 加大了质量预测和控制的难度，进而影响最终的产品质量。本文立足于多工序 机械加工过程，从数据驱动的质量预测出发，由表及里，挖掘质量参数的耦合 作用机理及耦合度判定机制：首先针对机械加工过程的灰色性，从生产过程采 集的产品数据着手，利用傅立叶变换强大的降噪功能，对新陈代谢 GM(1，1)模 型的预测残差进行修正，提出循环傅立叶修正新陈代谢 GM(1，1)模型，不但补 偿了系统的随机误差，而且能够滤去生产数据中的噪声，提高了预测精度；接 着从导致质量问题的本质因素-质量参数出发，建立机床-夹具-工件-刀具组成 的工艺系统坐标系群，对质量参数和工件进行数字化描述，识别和计算质量参 数导致的各种误差，在机加工过程中建立基于误差流理论的质量特征的动态耦 合作用机理和耦合模型；鉴于现有研究中没有衡量质量参数耦合程度及判断其 置信度的指标，提出基于 Mahalanobis 距离质量参数耦合度和质量参数耦合度 阈限的概念，并给出其计算公式，建立质量参数耦合度判定机制。将质量控制 从单工序转向多工序，从单个参数转向多参数耦合，从事中控制转向事前控制， 从静态转向动态，从局部转向系统，从表面转向本质，对于多工序机械加工过 程中质量参数作用复杂的质量控制非常适用。 多工序机械加工的灰色过程中，质量参数的耦合作用及误差流的传递、累积都 加大了质量预测和控制的难度，进而影响最终的产品质量。本文立足于多工序 机械加工过程，从数据驱动的质量预测出发，由表及里，挖掘质量参数的耦合 作用机理及耦合度判定机制：首先针对机械加工过程的灰色性，从生产过程采 集的产品数据着手，利用傅立叶变换强大的降噪功能，对新陈代谢 GM(1，1)模 型的预测残差进行修正，提出循环傅立叶修正新陈代谢 GM(1，1)模型，不但补偿了系统的随机误差，而且能够滤去生产数据中的噪声，提高了预测精度；接 着从导致质量问题的本质因素-质量参数出发，建立机床-夹具-工件-刀具组成 的工艺系统坐标系群，对质量参数和工件进行数字化描述，识别和计算质量参 数导致的各种误差，在机加工过程中建立基于误差流理论的质量特征的动态耦 合作用机理和耦合模型；鉴于现有研究中没有衡量质量参数耦合程度及判断其 置信度的指标，提出基于 Mahalanobis 距离质量参数耦合度和质量参数耦合度 阈限的概念，并给出其计算公式，建立质量参数耦合度判定机制。将质量控制 从单工序转向多工序，从单个参数转向多参数耦合，从事中控制转向事前控制， 从静态转向动态，从局部转向系统，从表面转向本质，对于多工序机械加工过 程中质量参数作用复杂的质量控制非常适用。 多工序机械加工的灰色过程中，质量参数的耦合作用及误差流的传递、累积都 加大了质量预测和控制的难度，进而影响最终的产品质量。本文立足于多工序 机械加工过程，从数据驱动的质量预测出发，由表及里，挖掘质量参数的耦合 作用机理及耦合度判定机制：首先针对机械加工过程的灰色性，从生产过程采 集的产品数据着手，利用傅立叶变换强大的降噪功能，对新陈代谢 GM(1，1)模 型的预测残差进行修正，提出循环傅立叶修正新陈代谢 GM(1，1)模型，不但补 偿了系统的随机误差，而且能够滤去生产数据中的噪声，提高了预测精度；接 着从导致质量问题的本质因素-质量参数出发，建立机床-夹具-工件-刀具组成 的工艺系统坐标系群，对质量参数和工件进行数字化描述，识别和计算质量参 数导致的各种误差，在机加工过程中建立基于误差流理论的质量特征的动态耦 合作用机理和耦合模型；鉴于现有研究中没有衡量质量参数耦合程度及判断其 置信度的指标，提出基于 Mahalanobis 距离质量参数耦合度和质量参数耦合度 阈限的概念，并给出其计算公式，建立质量参数耦合度判定机制。将质量控制 从单工序转向多工序，从单个参数转向多参数耦合，从事中控制转向事前控制， 从静态转向动态，从局部转向系统，从表面转向本质，对于多工序机械加工过 程中质量参数作用复杂的质量控制非常适用。 多工序机械加工的灰色过程中，质量参数的耦合作用及误差流的传递、累积都 加大了质量预测和控制的难度，进而影响最终的产品质量。本文立足于多工序 机械加工过程，从数据驱动的质量预测出发，由表及里，挖掘质量参数的耦合 作用机理及耦合度判定机制：首先针对机械加工过程的灰色性，从生产过程采 集的产品数据着手，利用傅立叶变换强大的降噪功能，对新陈代谢 GM(1，1)模 型的预测残差进行修正，提出循环傅立叶修正新陈代谢 GM(1，1)模型，不但补 偿了系统的随机误差，而且能够滤去生产数据中的噪声，提高了预测精度；接 着从导致质量问题的本质因素-质量参数出发，建立机床-夹具-工件-刀具组成 的工艺系统坐标系群，对质量参数和工件进行数字化描述，识别和计算质量参 数导致的各