零件全参数设计地数学模型.doc

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1、零件参数设计的数学模型指导老师数学建模教练组俊(热9501)罗建梅(热9502)王震宇(供9502)摘要:本文基于Y偏离Y0造成的损失和零件成本,根据原设计给定的标定值和容差,使用网格法和随机搜索法,利用计算机编程计算产品分别为正品、次品、废品时的概率,进而分析产品是正品、次品、废品的概率的稳定性,得到较为精确且合理的结果,最后求出原设计的总费用(损失费+成本费)为313.4万元。本文通过分析参数x1,x2,…,x7对y的影响,在原设计的标定值附近找出一个使y在其附近的变化比较稳定的点,并使y=1.5,再利用计算机仿真实验,综合

2、判断容差等级方案,确定出比较理想的标定值和容差等级方案:最后确定的方案比原设定节约费用271.2425万元。一、问题的重述一件产品由若干零件组装而成,标志产品性能的某个参数取决于这些零件的参数。零件参数包括标定值和容差两部分。进行批量生产时,标定值表示一批零件该参数的平均值,容差则给出了参数偏离其标定值的容许围。若将零件参数视为随机变量,则标定值代表期望值,在生产部门无特殊要求时,容差通常规定为均方差的3倍。在进行零件参数设计时,由于零件组装产品的参数偏离预先设定的目标值,所以造成质量损失,偏离越大,损失越大;且零件的容差大小决

3、定了其制造成本,容差设计的越小,成本越高。有一种离子分离器某参数(记作Y)由7个零件的参数(记作X1,X2,…X7)决定,经验公式为:Y=174.42Y的目标值(记作Y0)为1.50。若Y偏离Y00.1时,产品为次品,质量损失1000(元);若Y偏离Y00.3时,产品为废品,损失9000(元)。零件参数的标定值有一定的容许变化围;容差分为A、B、C三个等级,用与标定值的相对值来表示,A等为1%,B等为5%,C等为10%。7个零件参数标定值的容许围及不同容差等级零件的成本(元)如下表(符号/表示无此等级零件):标定值容许围C等B等

4、A等X1[0.075,0.125]/25/X2[0.225,0.375]2050/X3[0.075,0.125]2050200X4[0.075,0.125]50100500X5[1.125,1.875]50//X6[12,20]1025100X7[0.5625,0.935]/25100现进行成批生产,每批产量1000个。在原设计中,7个零件参数的标定值为:X1=0.1,X2=0.3,X3=0.1,X4=0.1,X5=1.5,X6=16,X7=0.75;容差均取最便宜的等级。综合考虑Y偏离Y0造成的损失和零件成本,重新设计零件参数

5、(包括标定值和容差),并与原设计的总费用相比较。二、模型假设及符号约定模型假设1.零件的总损失取决于各种类型的零件出现的概率;2.零件的参数符合正态分布;3.符合要求的零件只考虑自身成本,而不再考虑其它因素的影响。符号约定M表示成批生产时每批产量的个数,此题为1000个;a表示产品为次品时的质量损失为1000元;b表示产品为废品时的质量损失为9000元;表示第i个零件参数对应的均方差;表示一批零件第i个零件参数的平均值,即期望值;表示第i个零件(变量)的新值;Ri表示变量Xi对的搜索区域;Kd表示区域缩减系数,其值正数;r表示[

6、0,1]之间服从均匀分布的伪随机数;k表示随机概率的分布系数,是个正奇数;zy偏离的绝对值;Py偏离造成的损失;P’表示零件的成本;Qy偏离造成的损失和零件成本三、问题的分析由于标志产品性能的参数是由零件的参数所决定的。而零件的参数包括标定值和容差两部分。如果将零件参数视为随机变量,则标定值代表期望值。那么,根据原理,在其中的概率为:0.9974。显然,在此之外的概率为:0.0026。相比之下,在其之外的可以忽略不计。故此,在生产部门无特殊要求时,容差规定为均方差的3倍是合理的。由题意,我们还可以得到:容差与标定值的相对值可以判

7、断容差的等级(进而可以确定零件的成本),即:A等:B等:0.1<0.3C等:进行零件参数设计,就是要确定其标定值和容差。此时要考虑到产品的损失和零件成本,而产品的损失和零件的成本都是由零件参数决定。所以,我们就先从产品的零件参数着手,逐步求优。零件参数x1,x2,…,x7对y的影响由经验公式:来确定,因的目标值(记作)为1.50。且已知:当偏离时,产品为次品,质量损失为1,000(元);当偏离时,产品为废品,损失为9,000(元)。可见,选定的标定值x1,x2,…,x7使得y的值接近1.5,且在(x1,x2,…,x7)附近y的取

8、值稳定在1.5附近。所以,我们所设计零件参数,就要尽可能使产品为正品的数量多,次品的数量少、尽量使废品不出现,从而使得总费用(损失费+成本费)最小。四、模型的建立在原设计中,组成离子分离器的七个零件参数的标定值已知为:X1=0.1,X2=0.3,X3=0.1,X

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