基于数据挖掘的白车身制造偏差流构造方法研究

《基于数据挖掘的白车身制造偏差流构造方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、上海交通大学硕士学位论文基于数据挖掘的白车身制造偏差流构造方法研究姓名：赵挺申请学位级别：硕士专业：车辆工程指导教师：来新民20030201上海交通大学硕士学位论文摘要基于数据挖掘的白车身制造偏差流构造方法研究摘要在汽车车身装配过程中，零件偏差和夹具偏差相互叠加、耦合传播，汇聚成车身装配综合偏差，白车身综合制造偏差直接影响到诸如风噪声、关门效果等整车质量。若能清楚的掌握偏差传播规律，可有效的提高汽车车身的制造尺寸精度，从而改善汽车质量，降低车身制造成本。本文以偏差流的形式描述车身装配过程中尺寸偏差的传播，以期揭示车身装配偏差形成机理。但由于车身偏差分析涉

2、及到产品设计、焊接装配和检测等众多因素，而且车身结构又十分复杂，基于传统偏差分析方法的偏差流构造必须依赖复杂的模型，计算量非常大。本文提出一种基于数据挖掘的偏差流构造方法，通过分析白车身检测数据间的相互关系，建立白车身装配过程的偏差流。论文的主要工作如下：首先，对汽车制造厂日常检测数据进行了系统地分析，研究了装配关系数据库、零件偏差数据库、夹具偏差数据库的结构组织，建立了面向数据挖掘的白车身数据仓库的结构。并提出基于偏离的孤立点检测技术、加权数据填补技术等对数据库数据进行预处理。其次，研究了小波滤波随机项分离技术，贝叶斯理论、定义了日均值概念、6a修正贝

3、叶斯理论先验分布边界方法和显著性窗VI通过率毒概念，提出了小样本检测条件下白车身检测数据相关分析方法。然后，根据最大判定树方法，提出基于判定树偏差流构造方法，讨论了车身制造工艺知识库在偏差流构造过程中的应用，建立了基于数据挖掘的白车身偏差流构造的系统方法。最后，将该方法应用到某车型滑门匹配问题偏差源诊断过程中，依据所构造的偏差流，及时而准确地诊断出偏差源，并通过改进措施的实施提高了该车型滑门的装配质量，并就偏差流在公差分配中的作用提出了建议。关键词：白车身，数据挖掘，偏差流，偏差分析上海变通大学硕士学位论文摘要RESEARCH0NⅥ螺LATIONSTRE

4、AMCONSTRUCTING0FBODYINWHITEBASEDoND』鲴rAMININGABSTRACTDuringtheprocessoftheauto—bodyassembling，thevariationofpartsandweldingjigsformvariationstreambyaddingandcouplinginteractively,whichdirectlyaffectstheautoquality．Ifthevariationtransmissionrulecanbeinduced,wecaneffectivelycontrol

5、themanufacturedimensionvariationcontroltechnologyoftheautomobilebodies．Thusitcanimproveautoqualitybetterandreducelaborintensityandproductcost．ThisPapercharacterizesdimensionalvariationtransmissioninautomobilebodyassemblyprocessbyvariationstream．whichishelpfultodiscoverthetheoryof

6、variationforminbodyassembly．However，mebodyVariationstreamsalerelatedtoseveralresearchfieldssuchasproductdesigning，manufacturing，andchecking．Giventhecomplexityofautomobilebody’Sstructure，itisdifficulttoobtainvariationstreamsbytraditionalvariationanalysistechniquesforitslargeamount

7、ofcalculation,whichisrelyoncomplexmodels．ThisPaperdiscussesanewtechniqueofvariationstreamconstructingbasedondataminingwhichbuildvariationstreambyanalysisrelationamongmeasuredataofbodyinwhite(BIW)．Themainworkincludesthefollowingaspects：Firstly,thepapermakesasystemicanalysisoncarma

8、kers’qualitymeasuredataandstudies血eframe