飛機裝配中質量的研究與分析

劉科文

摘 要： 在飛機的生產中質量管理至關重要。在飛機裝配中，裝配質量決定飛機的生產水平和生產效率，在現代科學發展中，先進測量技術和分析方法在飛機制造中不斷得到應用，本文研究飛機裝配質量模型、飛機裝配質量數據采集與管理、飛機裝配質量數據分析與統計控制，通過這些方法控制飛機的裝配質量。

關鍵詞： 飛機裝配質量數據模型；飛機裝配質量數據采集與管理；飛機裝配質量數據分析與統計控制

1.飛機裝配質量數據模型

飛機裝配質量數據可以反映飛機裝配的實際情況，它是飛機制造中質量管理的數據基礎，通過以人、機、料、法、環這五個方面的數據構件一個數據模型。

在飛機的生產與裝配中，存在大量的信息與數據，這些數據反映的方面各不相同，人員、設備、零件、工藝等，在裝配過程中，實現兩個完全相同的裝配是不可能的，都會出現不同的差異，通過統計這些不同點的數據，建立數據模型，會發現這些問題可以歸類成人、機、料、法、環這五個因素，具體內容如表1-1。

這五個因素對質量有著間接和直接的影響，在對裝配質量分析中通過對不同問題點的分析，最終都是反映這五個因素上，根據裝配數據邏輯關系，建立飛機裝配問題數據關系模型，如圖1.1。

在裝配質量數據管理模型分析中，物料和環境對質量的影響程度最小，其它三個因素的影響最大。

2.飛機裝配質量數據采集與管理

對五大因素進行展開分析，如下：

（1）人員

在飛機裝配中，人是主導地位，所以對于設計人員、工藝人員、檢測人員，他們的專業技能水平不同，造成的質量影響也不同；

（2）設備

在飛機裝配中，需要大量的裝配工裝設備，它的精度、運行狀態、維護保養，會影響質量；

（3）物料

是飛機裝配對象，零件、鍛件等，主要反映在它的加工是否符合要求；

（4）方法

是指飛機裝配中所應用到的技術、檢測手段等。

（5）環境

飛機制造是一個高端的制造行業，緊密的儀器和零件會受到環境的影響。

飛機裝配質量數據采集總體方案設計如圖2.1。

質量多源異構數據集成是將數據管理手段通過各種來源、格式、性質進行物理和邏輯上的有機集合，為后期的分析提供數據集成。

3.飛機裝配質量數據分析與統計控制

基于聚類算法質量數據分析，聚類算法是數據挖掘技術，是通過把數據中在某個特定方面或者特定性質上相同或相似的劃分為一組，在這些組中，數據的相似度很高，組別之間的區別很大。聚類分析是多種多樣的，通常是劃分為，層次化聚類算法、劃分式聚類算法、密度聚類算法、網格的聚類算法和模型聚類算法，如圖3.1。

在飛機裝配中，裝配過程非常多，通過聚類挖掘對重點參數和工序進行關鍵數據分析，挖掘出與質量關聯的特征，針對這些問題進行關注和控制，提高飛機裝配質量。通過數據的積累和分析最終實現控制，SPC技術是最廣泛的質量控制技術，叫統計過程控制，它是建立在統計學原理之上利用統計技術對過程的各個階段進行監控，從而達到改進和保證產品質量的目的。

結論

裝配質量數據是通過大量裝配實際積累而成，它對飛機的生產與制造影響很大，可以通過數據對飛機裝配質量深度分析和質量控制，在飛機的制造過程中，質量的控制可以通過建立數據模型，也可以通過現金檢測技術，本文的方法是通過數學理念為基礎，通過建立裝配質量數據，針對飛機裝配進行特征分析。

參考文獻

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