2. Основы определения групп допусков.

2.1 Введение

Адаптивно-селективная сборка (АСС) представляет собой комплекс действий, выполняемых непосредственно перед началом сборки каждой партии деталей, и определенных стратегий, выполняемых в условиях вычислительно-интегрированного гибкого производства. Перед началом сборки каждой партии деталей выполняется циклическое определение групп допусков. В условиях информационной взаимосвязи производства деталей и их сборки, стратегии обеспечивают «Безошибочное производство».

Рис. 1: Принцип адаптивно-селективной сборки

Сборка узлов на основе предварительно рассчитанных групп допусков структурных элементов (структурные элементы и отдельные детали) характеризует селективную компоненту.

Сборка узлов с целенаправленным изменением параметров процесса изготовления структурных элементов и отдельных деталей с целью реализации определенной вероятности распределения (x_i) производственных допусков, характеризует адаптивную компоненту АСС.

2. Теоретические основы.

Будет рассмотрена сборка узла, состоящего из n элементов E_i, каждый из которых характеризуется признаками качества X_i (i= 1,2,…,n). Признаки качества X_i, в дальнейшем - величины влияния, независимы друг от друга. Узел характеризуется по меньшей мере одним признаком качества Y, Y в дальнейшем – целевая величина.

Y = f(X₁, X₂, …, X_n) (1)

Допуск Y для признака качества Y следует из модели допусков [1]. В зависимости от реализуемых производственных допусков Xi (i= 1,2,…,n) может быть определен реализуемый допуск Y для признака качества узла Y.

(2)

Где a_i - весовой коэффициент первого и b_ij весовой коэффициент второго порядка.

и (3)

(X_i^* - номинальное значение величины влияния X_i; y^* номинальное значение качественного признака Y).

Весовые коэффициенты характеризуют величину и степень влияния допусков отдельных деталей на допуск собираемого узла.

Соотношение допусков :

(4)

 показывает во сколько раз реализуемый производственный допуск Y целевой величины Y, грубее требуемого функционального допуска Y_zul. Если соотношение >1, т.е. Y_zul<Y, то, для обеспечения качественных результатов сборки, должно быть проведено определение групп допусков.

2.3 Программа asm-opt 320

Программа ASM-OPT 320 (разработана на Delphi под ОС Windows) представляет среду, с помощью которой может быть выполнено определение групп допусков. Для решения задачи, может быть использовано любое количество целевых величин и величин влияния, а также любые вероятностные распределения величин влияния. Весовые коэффициенты первого и второго порядка учитываются: за счет выбора пункта меню «Линейная модель» в подменю «Оптимизация» можеть быть сокращено время вычисления.

Для реализации оптимизации могут быть использованы четыре, независимые друг от друга, стратегии:

1. Медиана, как стартовая величина

Принятие медиан распределения значений производственных допусков в качестве стартовой величины оптимизации соответствует условию минимизации количества неиспользуемых деталей в первой группе допуска.

2. Попарное определение:

Одновременное вычисление двух дополнительных упорядоченных групп допусков более высокого порядка около групп допусков более низкого порядка с целью уменьшения сложности анализа.

3. Обрыв направления оптимизации.

Прекращение оптимизации в одном из направлений (четные или нечетные группы допуска) в случае ненахождения искомой группы допуска (четная или нечетная) в этом направлении, относительно выбранного индекса. Применяется только в сочетании со стратегией 2 – попарное определение.

(4) Глубокий поиск:

Проведение нелоколизированной оптимизации соответственно глобальной цели оптимизации.

Стратегии оптимизации могут быть выбраны поотдельности или комбинироваться между собой, например [(1)+(2)+(3)] . Изначально в программе установлена стратегия [(2)+(3)], для обеспечения максимальной скорости определения групп допусков. Во многих случаях это позволяет достичь 100% успеха оптимизации.

С помощью ввода реальных распределений вероятности производственных допусков, имеется возможность минимизировать количество несобираемых деталей. За счет этого, результаты оптимизации с использованием реальных кривых распределения могут значительно отличаться от результатов, полученных при использовании равновероятностного или нормального распределения. Кроме того, в программе имеется возможность введения любых распределений вероятностей, чтобы с помощью их смещения моделировать влияния временных изменений параметров процесса изготовления (например, вследствие износа станка).

Результаты оптимизации могут быть представлены в графической или табличной форме.