机械产品维修性预计模型建立探究

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机械产品维修性预计模型建立探究　　摘要：紧固件拆装作业时间是影响机械产品维修性的主要因素之一，占机械产品维修作业时间的7080%。因此，探讨紧固件拆装作业时间的预计方法对研究、设计机械产品的维修性，将是十分必要的。通过分析紧固件拆装作业过程，探索出了影响拆装作业时间的诸因素，并对所有的影响因素进行分析、权衡和回归，建立紧固件拆装作业时间的预计模型。关键词：紧固件；拆装时间；预计模型维修性预计是维修性工作项目的重要部分，是产品研制过程中主要的维修性活动之一。在目前的诸多预计方法中，都存在可操作性不强等多种不足。对于机械产品，通过对大量维修作业过程及作业时间的统计、处理和分析，我们发现：紧固件的拆装作业时间是影响机械产品维修性的主要因素之一，占整个产品维修（更换）作业时间的7080%。因此，对机械产品进行维修性预计，应以紧固件拆装作业时间为主体进行预计。对紧固件的拆装过程进行分解，确定出影响紧固件拆装作业时间的主要因素，进行回归处理，并依据以往经验和国内外有关参考文献和实际统计得到的数据，确定了紧固件拆装作业时间的预计模型。一紧固件拆装作业时间影响因素的确定4 紧固件的拆卸过程可分为三个阶段：（1）解锁，即解脱锁紧装置；（2）螺纹联接分离；（3）取出，即取出螺栓、螺母、螺钉等。装配过程与之相反，即（1）放入；（2）螺纹拧紧；（3）锁紧。三个阶段时间之和即为紧固件拆卸或安装时间。通过对三个阶段的分析看出，解锁或锁紧的时间，反映了采取的锁紧方式对拆卸、安装的影响程度。即说明紧固件的锁紧方式是紧固件拆装作业时间的影响因素之一。螺纹联接分离与安装时间，受紧固件自身结构尺寸，同时也受紧固件所处的空间位置环境的影响。取出阶段时间，主要受空间位置环境影响。经过综合分析归纳，影响紧固件拆装作业时间的主要因素可归纳为：联接类型、紧固件的规格、锁紧方式、紧固件工作长度、拆装时工具最大的拧转角度（简称拧转角度）、取出或放入紧固件时的难易程度（简称难易程度）。二紧固件拆装作业时间预计模型建立回归模型的步骤通常是：图1建立回归模型的步骤上述步骤从试建模型到异常数据剔除是一个循环过程，通过循环，可以建立质量较高的数学模型。1.选择模型类型。机械系统的维修工作，根据其结构特点，结合制约机械系统维修性的诸因素，其作业4 时间计算模型多用回归分析方法研究。对于紧固件而言，由于作业过程中的诸多主要因素，如解锁、螺纹连接分离过程、扭转角度、操作者的拧转速度和施力情况等均可假定为均匀不变，即不随时间而变，故可用多元线性回归方程作为其数学模型。以往的经验和国外某些资料表明，选用这类模型是适宜的。2.数据的预处理。在采集到的4万多个数据中，有定量数据和定性数据两类，定量数据有：规格、工作长度、拧转角度、拆卸时间、安装时间；定性数据有：联接类型、锁紧方式和难易程度。由于两类数据并存，故需对数据进行预处理。这里，以联接类型分类建模共有螺钉、螺栓、螺柱三种；再以拆卸时间和安装时间分类建模，共建立六个模型。对于锁紧方式和难易程度等定性数据做如下处理：一种方法是选择规格、工作长度和拧转角度均相同的一组数据，分别计算其拆卸时间和安装时间的数学期望（均值），再求出不同锁紧方式或难易程度的均值之比，即可确定各种锁紧方式和难易程度的权重值。另一种方法是专家打分的方法，即由多名专家按照不同项的影响程度进行两两对比打分，最后进行统计处理得到不同的权重值。两种方法的结果基本一致，其权重值如表1、表2所示。3.试建模型。首先将各影响因素作为参数，各参数名称和代号见表3。4 三回归模型的预测与验证将模型在某型履带车辆上进行了实际的应用，通过统计大量的各类数据，验证了模型的正确性和适用性。实测值与预计值的对比情况如表4所示。从表中结果看出，误差比例都在可接受的范围内，因此可以认为，所建模型是正确的。四结论紧固件的拆装作业是机械产品的维修的重要环节，因此建立紧固件拆装作业时间预计模型，对研究机械产品的维修性预计，提供了一种较实用的方法。4