基于质量与成本趋于平衡的公差优化设计方法分析

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1、山东科技大学硕士学位论文目录5．5Summary⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．576ConclusionsandProspects．⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．586．1ConclusionsofThisPaper⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．586．2ProspectsofThisPaper⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯59Acknowledgement⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．60References．．．．．⋯⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．．⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61ScientificResearc

3、handPublishedPapers．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65山东科技大学硕士学位论文绪论1绪论1．1课题研究背景与意义自从我国加入世贸组织后，我国的企业面临的竞争日益激烈，产品质量已成为全球企业竞争的关键。当务之急是提高产品质量，因为产品质量是企业的立足之本，也是一个国家的形象，企业要想发展，产品质量必须要不断提高，只有高质量的产品才能在市场竞争中处于不败之地。近年来随着我国的产品越来越多的进入其他国家，我国产品的

4、质量问题也越来越多的受到其他国家的诟病，现阶段我国产品的质量问题越来越严重的阻碍我国制造业，尤其是高端制造业走向世界的步伐。在不提高产品成本的情况下，怎样提高产品质量，这是我国现阶段面临的严峻挑战。现如今在产品质量和成本兼顾的情况下，产品质量和产品成本都可以用公差设计来制定规划，以提高产品质量和降低生产成本，来提高产品的市场竞争力。因此，在机械行业越来越精密和复杂的情况下，公差设计就显得尤为重要，一个比较好的公差设计可以在降低生产成本的情况下还能保证产品质量。20世纪90年代，杨百翰大学的Chase等人【l】提出了零件的制

5、造成本和公差的关系曲线，如图1．1所示：拐oU∞譬弼■oaJo—Tolerance图1．1“成本一公差”关系Fig．1．1”Cost—tolerance”relationship如果盲目的提高公差要求，虽然质量得到了保证，但产品的生产成本却增加了，造山东科技大学硕士学位论文绪论成投资资金的损失和产品竞争力的下降；如果公差要求任意的降低，虽然成本降低了，但产品的最终质量会受到影响，致使客户投诉和产品返修率增高。另外，质量与成本的矛盾在产品制造商与零部件供应商之间也能反映出来。因此，应当合理制定产品的质量方案，当产品质量性能和

6、生产计划基本确定以后，协调技术、质检与财务等各部门的要求，制订合理的产品零部件公差设计方案，是解决质量要求和限制生产成本之问的重要手段。传统的产品公差设计方法随着产品研发周期的缩短和生产成本的降低竞争越来越激烈，有一定的局限性，主要有以下几个方面：(1)当设计者给定零部件的公差要求以后，把零部件装配起来，再检验产品的质量水平，根据检测结果再修改公差要求，这种方法太依靠设计者的工作经验，而且设计效率也不高。(2)如果用传统的设计方法以成本为优化目标，以质量为约束来公差设计，当需要对质量、成本同时进行优化时，这种有约束条件的单

7、目标优化难以确定一个合理的平衡点。如果依靠设计者的设计经验对质量和成本的函数进行加权评价，这种评价不同指标之间相互影响的方法，难以对质量、成本等性能进行综合优化，使后续生产风险变大。(3)依据制造过程的详细工艺信息，建立各种制造公差模型或成本模型进行公差设计，这种方法对设计人员技术要求较高，且由于开发周期和生产效率的因素，难以对所有零部件大规模使用。综上所述，传统的公差设计方法由于受到各种限制，难以综合考虑质量与成本的多目标优化建模与平衡优化，导致产品公差设计方案不够合理、频繁的更改，使最终决策的风险变高。本文提出基于“质

8、量一成本”平衡的产品公差设计多目标模型及求解方法，将产品公差优化设计问题转化为数学模型，并通过约束优化，最终求得平衡点。本文为产品公差设计提供一套可行的优化方法，可促进解决产品制造过程中产品质量与成本综合优化和平衡协调的难题，具有重要的理论与实际意义。另外，本文在应用粒子群优化算法解决工程领域多目标优化