浅谈汽车制造精度控制的数字化方法

摘要：汽车车身、发动机等复杂产品通常要经历数十道乃至上百道加工工序，零件毛坯偏差、机床误差、夹具定位误差以及操作、环境等因素引起的误差在制造过程中传递和累积形成产品综合偏差，并最终影响产品整体性能和市场竞争力。面向工艺设计的线外质量控制，根据产品结构和质量要求，确定制造过程工位布置以及工艺参数；面向工艺过程控制的线内质量控制，则根据制造过程中所出现的尺寸偏差问题，确定尺寸偏差根源，并采用工艺控制措施，两者相辅相成共同推动制造质量的提升。数字化方法是实现产品制造精度控制的关键。结合汽车车身动机制造精度控制的理论研究和工程实践，阐述复杂产品制造精度控制的科学内涵和技术要点。本文以汽车为例浅谈制造精度控制的数字化方法。

关键词：数字化工艺设计 质量控制 汽车车身 汽车发动机 复杂产品

面向线外质量控制的产品制造工艺数字化设计方法

线外质量控制主要是针对产品设计和工艺设计过程。在工艺设计阶段，通过生产系统规划、加工机床选型、工装夹具设计及工艺参数优化，提高产品精度设计水平。数字化工艺设计借助制造过程偏差流仿真进行方案的动态调试，为复杂产品开发过程的线外质量控制提供了有效手段。

2.1基于制造过程偏差仿真的数字化工艺动态、调试

轿车车身、飞机机身等复杂产品通常由大量薄板成形零件装配而成，最终产品尺寸公差是零件公差、夹具公差以及装配顺序等工艺要素综合作用的结果。如何根据最终车身产品公差要求分配零件公差和夹具定位公差，是车身工艺设计的核心任务。由于柔性薄板装配偏差可以小于零件偏差，传统的基于刚性假设的误差累积理论不再有效。尽管国际上已出现了商业的偏差分析软件（如VSA， 3DCS等），但它们尚不能精确地模拟薄板装配过程中的柔性变形。现有的工艺设计方法主要依靠类比设计，再借助实物样车试制进行设计方案修正。如美国、日本和欧洲等汽车企业均采用样车试制过程，逐步修正初始工艺设计，以保证零件公差、夹具公差、零件连接方式、装配顺序等满足车身综合尺寸公差要求，一般需要制作50-70台样车，花费8-12个月的试制周期（1）。汽车发动机工艺设计也有类似的情况。尽管发动机零件刚性大，但由于要求达到微米级加工精度，也需要考虑零件装夹和切削变形引起的误差，零件加工工艺设计往往需要大量的现场试验与调试。

2.2复杂制造过程偏差流仿真方法

2.2.1单工位制造过程的偏差模拟

在每个零件加工或装配工位中，工艺系统综合刚度影响着各种误差源在零件尺寸上的“复映”过程。例如薄板结构装配经历装夹定位、焊枪闭合、点焊连接、释放回弹等工步，由于薄板零件刚度低，需要采用N-2-1定位模式进行装夹定位，N个定位点的实际接触点位置取决于夹具定位单元和零件偏差的统计状态。如何精确地模拟这种装配过程成为工艺优化的关键问题之一；又如，在发动机缸体镗削加工中，通过工件装夹过程及镗削过程模拟，规划装夹位置和夹紧力也是镗削工艺设计的关键。

2.2.2多工位加工过程偏差流数学描述

如前所述，对于汽车车身装配和发动机缸盖加工等多工位制造过程，在单工位制造过程偏差模型的基础上，建立多工位装配过程中工位间偏差的传递关系模型，可以定量地描述多源偏差的传递、累积甚至湮没规律，分析工艺参数对产品综合尺寸偏差的影响，为产品制造全过程偏差预测和系统性地工艺优化提供理论基础。

汽车车身多工位装配过程偏差流建模思路，基于现代控制理论，以车身偏差为状态变量V（s），零件偏差和定位偏差为控制变量，测量结果为输出变量Y（s），工位为时间参数，建立描述多工位偏差传递的状态空间方程，定量描述偏差的传递路径和传递率，通过计算状态变量和变量间的灵敏度，确定工艺参数的动态调试策略。

3面向线内质量控制的数据驱动的工艺过程控制方法

3.1数据驱动的多工位制造过程精度控制流程

统计过程控制借助控制图分析，确定工艺过程统计状态，对处于非受控状态的工艺过程，需要进一步分析故障源并进行工艺改进。传统的SPC方法重点在制造过程质量监控，而非制造过程误差源诊断，根据控制图很难解释制造过程中质量问题的原因（2）。为了建立车身尺寸偏差与故障源间的映射关系，可以通过主成分分析（Principal component analysis， PCA）和相关性分析，在大量繁杂测量数据中提取尺寸误差的主要变化特征，再与装配夹具的潜在故障模式相比较，实现车身产品装配偏差源的定位（3）。如果没有车身装配偏差流的定量描述，多工位间偏差的传递和累积关系仍然处于黑箱状态，单纯的主成分分析方法难以解决多工位制造过程中误差源的诊断问题；同时，如果仅依靠测量数据统计分析来推断产品的质量状态，客观上要求检测数据具有大样本特征，难以在样本检测条件下应用。

该方法通过当前数据统计特征与历史质量数据、产品结构知识相结合，将基于大样本检测数据的质量状态监测拓展到基于小样本数据检测的质量状态监测；通过设定产品总体尺寸波动方差的阈值，对大于该阈值的测点进行聚类分析，确定质量改进案例；以多工位制造过程中偏差的产生、传递、累积和湮没规律为基础，通过主成分分析法与工位间偏差传递关系相结合，将偏差源诊断从单工位内拓展到多工位间；通过质量改进案例的解决，使产品尺寸误差波动降低到设定阈值内，完成一个质量改进戴明循环。当降低尺寸波动方差阈值时，将产生新的质量改进案例，进入新的戴明循环（4）。随着尺寸波动方差阈值不断降低，产品制造精度不断得到改进。

3.2小样本检测条件下复杂产品制造质量精确评价

当用离线的三坐标测量机进行复杂产品质量检测时，一般每天定期抽检3件产品，相对于每天产品产量的样本总体，这是一个典型的小样本问题，采用传统的统计方法难以在短期内对样本总体水平给出准确估计。可将经验贝叶斯方法引入这种质量评价中，建立基于经验贝叶斯理论的制造质量动态评价方法，通过历史检测数据与当前检测样本的信息融合（5），以提高制造质量评价精度。

4结语

未来机械装备系统的结构和功能将愈加复杂，其服役能力及工作品质要求更趋极端化，需要探索复杂制造过程质量控制新原理新技术，突破现有制造技术的极限。汽车车身、汽车发动机等复杂产品的尺寸精度直接影响到产品的整体性能，精度控制是这些产品质量控制的核心问题。精度控制的数字化是采用模拟手段揭示复杂制造过程中偏差的传递规律，使质量控制和改进决策从基于经验的设计向基于科学的推理模式转变，从而变革产品制造工艺设计和过程控制方法。

参考文献

[1]林忠钦.汽车车身制造质量控制技术[M].北京：机械工业出版社，2005.

[2] 王国彪.国家自然科学基金委员会机械工程学科发展战略报告（2011-2020）[M].北京：科学出版社，2010.

[3]刘银华，金单基于小数据集贝叶斯网络建模的偏差源诊断方法闭.上海交通大学学报，2012. 46（5）： 701-705.

[4]李彬；论述工程的控制测量精度问题[J]；城市建设理论研究，2008.

[5]LIU SC， HU S J. Tolerance analysis for sheet metal assemblies[J].Journal of Mechanical Design， 1996，118： 62-67.