1复杂机械产品装配控制阈优化方案
1.1复杂机械产品装配过程特点
复杂机械产品的装配过程及服役使用呈现出以下特点。(1)复杂机械产品装配性能随着服役使用其装配性能会损失，当损失超过允许范围时，产品失效。(2)由于服役使用时受到非均匀载荷的作用，产品的各装配质量控制点装配性能损失大小各不相同。(3)质量控制点散布于装配过程之中，相互之间存在着复杂、动态、非线性的相互作用，并且这种相互作用会以在制品为载体向下游装配环节传播，最终形成产品的相关性能指标。(4)产品的装配精度影响着装配质量和装配时间，在满足客户要求的前提下降低综合成本也是一个重要问题。
1.2质量控制点控制阈优化方法整体架构
基于以上分析，本文建立了基于混合粒子群算法的复杂机械产品装配过程质量控制点控制阈优化方法总体架构，如图1所示。
2基于多载荷影响因子的装配损失-控制阈函数
2.1多载荷影响因子
产品在实际使用过程中由于各种载荷的作用，如冲击载荷、热载荷、摩擦载荷等[8,14]，导致其质量控制点的装配参数值()ijlijuyy≤y≤y有不同程度的衰减，如螺栓的扭矩减小、轴颈的减小、孔径的增大、气密性的增大等。
2.2改进的质量损失-控制阈函数
根据田口质量观，表征产品装配质量的质量特性包括望目、望大和望小三种类型[19]，本文以望目质量特性为例进行研究。产品装配过程中，实际装配值会偏离目标值，随偏离程度的不同，将造成不同程度的质量损失[16-17]。
3应用实例
以某型1.5TGDI直列4缸涡轮增压汽油发动机的缸盖螺栓拧紧过程为例，对基于混合粒子群算法的复杂机械产品装配过程中控制阈优化方法进行验证。缸盖螺栓拧紧扭矩是发动机装配中的一项重要指标，其大小直接影响着发动机性能和可靠性[22]。发动机在服役中会受到多种载荷的交互影响，如冲击载荷、热载荷、摩擦载荷等，发动机缸盖不同部位的螺栓受到载荷的影响也各不相同，其性能损失也各不相同。因此在装配缸盖螺栓中考虑多载荷的影响，则可以更好地满足发动机服役使用。采用混合粒子群算法搜索，获得了最终种群中最大适应度为0.078，采用混合粒子群算法计算出最优配置方案(表2)；以同样的方法对未考虑多载荷的装配损失-控制阈模型采用混合粒子群算法计算出最优配置方案(表3)。发动机服役使用后会受到冲击载荷、热载荷、摩擦载荷等作用，由于载荷的分布不均匀会导致产品装配性能的损失不同。例如发动机服役使用时缸盖会受到热载荷的影响[23]，由于发动机中间部分散热能力差、两端散热相对较好，因此中间部位受到的热载荷作用相对较大，对应的中间部位的缸盖螺栓扭矩损失也会更大，从表2和表3可以看出考虑产品服役后在多载荷作用下装配性能损失的优化模型更符合实际情况。
4结论
(1)通过对产品服役后装配质量控制点性能的分析，定义了影响产品装配性能损失的多载荷影响因子，综合考虑装配质量损失和装配调整时间，构建了基于多载荷影响因子的装配损失-控制阈函数，为进一步研究动载荷作用下的装配质量控制提供了一种方法。(2)针对装配损失-控制阈模型，应用混合粒子群算法对该模型进行了优化，得出了优化结果；并应用混合粒子群算法对未考虑载荷影响的模型进行了优化求解，对两种方法得出的优化结果进行对比分析，表明考虑服役载荷作用下质量特性的衰减控制阈优化方法能够有效改善装配过程返修率和服役的安全性能，为复杂机械产品装配过程控制阈优化和质量控制提供了一种切实可行的方法。数据进行了分析。从表4的统计分析数据可以看出，2013年与2012年相比，该发动机装配线实施缸盖螺栓拧紧扭矩控制阈优化方法，测试或服役后因缸体缸盖装配问题导致的不合格率呈现出下降趋势，平均下降了0.71%；同时扭矩方差也呈现出下降的趋势，平均下降了9.07%。综上可知：①降低装配返修率：比较表2和表3可知，该方法的优化结果更符合生产实际情况，因此，可以更好地降低装配合格率(表4)，同时提高了装配精度；②提高了装配稳定性：由表4可知，螺栓扭矩的方差减小可以有效地降低其波动性，即提高了装配质量的稳定性；③改善服役性能：在该汽车发动机装配过程中使用本方法后，产品测试或服役后质量特性值衰减的波动性得到了降低(表4)，波动的减小可以有效地减少产品服役后的性能损失造成的质量问题。
作者：王小巧 刘明周 葛茂根 马靖 刘从虎 单位：合肥工业大学机械与汽车工程学院
