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多工序制造过程的几何偏差表示与变动传递建模: 2024年; 开发多工序制造过程的变动传递模型对于评估加工零件的尺寸和几何质量、监控其制造过程、诊断加工变动源以及实现工艺方案的评价和选择都具有重要意义。在分析零件加工过程中误差源及传递模式的基础上,利用微分运动矢量描述定位基准、夹具和加工操作引起的各种变动偏差,再通过对各种变动偏差源进行一系列坐标变换来实现变动在工序间积累和传递,建立关键产品特性与各种加工工艺参数之间的数学关系,实现对误差传递、误差积累和耦合的定量分析,从而建立起多工序制造过程的线性显式变动流模型。最后,通过一个算例验证了模型的有效性。; 彭和平彭和平; 关键词：多工序制造过程

基于PLS-Aenet的多工序制造过程关键质量特性识别被引量：1: 2024年; 复杂多工序制造过程包含较多质量特性,且质量特性具有多重共线性、高维度及群组效应等特点,这些特点使得关键质量特性识别较为困难。为解决此问题,本文运用偏最小二乘回归改进自适应弹性网(Aenet)方法并结合状态空间模型进行建模分析,从而进行复杂多工序制造过程关键质量特性识别,并给出了基于PLS-Aenet方法的关键质量特性识别具体步骤,最后通过仿真分析对比PLS-Aenet方法与岭回归、Lasso、弹性网以及PLSLasso等变量选择方法在复杂多工序制造过程关键质量特性识别中的适用性与有效性。仿真与实例结果表明,相比于岭回归等变量选择方法,本文所提改进的PLS-Aenet方法在关键质量特性间具有较强相关性时识别效果更佳,特别是对具有群组效应的关键质量特性具有更优的识别精确性和完整性。; 王宁王宁刘玉敏刘玉敏; 关键词：多工序制造过程状态空间模型

混合集成电路的多工序制造过程数据耦合关联方法及系统: 本发明涉及混合集成电路生产过程数据治理技术领域，公开了混合集成电路的多工序制造过程数据耦合关联方法及系统，该方法，包括以下步骤：S1，单工序工艺结构数据包构建；S2，统一坐标系原点确定；S3，统一坐标系工艺结构数据包建立...; 郝立峰侯奇峰张晏铭李杨李阳阳王纯江文俊凌屈铭黎雪婷曾策

多工序制造过程Profile质量监控方法研究: 伴随着科学技术的飞速发展，产品的复杂程度越来越高，产品的生产制造过程也逐渐从单工序制造过程转变为多工序制造过程。相比于一般生产工序，多工序制造过程较为繁杂，制造过程由多个子工序组成，且各工序之间具有传递性，上游工序的质量...; 闫娜; 关键词：多工序制造过程; 文献传递

复杂多工序制造过程关键质量特性识别被引量：6: 2021年; 为解决复杂多工序制造过程中的关键质量特性识别问题,文章运用弹性网(Elastic Net)方法构建多工序制造过程质量关系模型,并基于该模型进行关键质量特性识别。首先构建符合多工序制造过程特点的模型;其次,利用弹性网方法拟合估计模型参数,进而识别关键质量特性;最后进行仿真实验,以比较和分析在多工序制造关键质量特性识别过程中岭回归、Lasso和弹性网三种方法的适用性和有效性。仿真结果表明:当关键质量特性间相关性较强,尤其是关键质量特性间具有群组效应时,弹性网方法的识别效果更为精确和完整。; 王宁闫娜徐友真杨剑锋; 关键词：多工序制造过程

基于改进型GERT网络的多工序制造过程质量损失预测研究被引量：5: 2021年; 质量损失是评价质量稳健性和质量水平的一个重要指标。多工序制造产品的质量损失可由末端工序的质量特性波动得到,但质量损失是如何由多工序不断累积得到并不清楚。针对该问题,在剖析多工序之间质量损失传递演化关系的基础上,提出一种基于改进型GERT网络的质量损失预测方法。由于工序间质量损失的耦合关系以及返工对质量的改善作用,均无法用传统的GERT网络直接描述,于是设计两类算子表征这些关系。进一步,设计带有算子的网络结构单元,证明其运算规则,并构建一类融合算子的改进型GERT网络。在此基础上,研究多工序质量损失预测问题。案例说明了所提方法的有效性。; 李亚平陶良彦; 关键词：GERT网络多工序制造过程

基于弹性网的多工序制造过程Profile监控研究: 随着制造业生产力水平的不断提升，产品逐渐向多元化、复杂化方向发展，其制造过程也由简单生产向以多工序连续制造过程为代表的复杂生产方式转变。在多工序制造过程中，过程质量特性的波动会在工序间迭代传递，产品质量不仅受本工序过程能...; 徐友真; 关键词：多工序制造过程; 文献传递

基于改进Adaptive Lasso的多工序制造过程关键质量特性识别被引量：2: 2020年; 为解决多工序制造过程关键质量特性识别中存在的质量特性间具有多重相关性以及数据高维度,小样本等问题,本文采用主成分回归改进Adaptive Lasso方法并融合状态空间思想和Bootstrap方法实现多工序过程关键质量特性识别。首先引入状态空间思想构建多工序过程关键质量特性识别模型,然后利用Bootstrap方法重构样本,扩大样本量;进而采用改进Adaptive Lasso方法识别关键质量特性,并通过仿真验证改进Adaptive Lasso方法与Lasso,Adaptive Lasso和岭回归方法在质量特性间不同相关度下识别的有效性;最后通过实例说明改进Adaptive Lasso的具体应用过程,仿真及实例结果显示,改进Adaptive Lasso方法对多工序过程有良好的关键质量特性识别能力,特别当质量特性间有较强相关性时显著优于其它两种方法。; 王宁张帅刘玉敏; 关键词：多工序制造过程状态空间模型 BOOTSTRAP

基于质量流模型的关联多工序制造过程加工质量研究: 2020年; 为了提升智能车间工件加工质量的合格率,考虑到相邻工序间的加工质量传递的影响,提出一种基于质量流模型的关联多工序制造过程加工质量分析模型。根据工件加工流程建立多工序制造过程质量流模型,识别出影响制造过程质量的瓶颈工序;根据制造过程参数提出了加工质量修改建议;通过某智能车间零部件工作缸的生产过程进行验证,由该模型计算出的工件加工合格率与历史数据相比,相对误差为0.35%。实验表明,该模型可以反映实际生产制造的过程,验证了模型的实用性。; 王菲陈明

基于大数据的多工序制造过程产品质量控制研究: 大数据环境下，前沿信息技术的应用促使车间采集到大规模多元样本数据。这些数据源于几十甚至上百上千道工序，蕴含着反映加工设备与加工过程实际状态的丰富信息，但这些信息中的大部分价值往往由于技术方法以及意识观念的影响而被遗漏。多...; 杨岚; 关键词：产品质量控制策略大数据; 文献传递

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