飞机装配中质量的研究与分析

刘科文

摘 要： 在飞机的生产中质量管理至关重要。在飞机装配中，装配质量决定飞机的生产水平和生产效率，在现代科学发展中，先进测量技术和分析方法在飞机制造中不断得到应用，本文研究飞机装配质量模型、飞机装配质量数据采集与管理、飞机装配质量数据分析与统计控制，通过这些方法控制飞机的装配质量。

关键词： 飞机装配质量数据模型；飞机装配质量数据采集与管理；飞机装配质量数据分析与统计控制

1.飛机装配质量数据模型

飞机装配质量数据可以反映飞机装配的实际情况，它是飞机制造中质量管理的数据基础，通过以人、机、料、法、环这五个方面的数据构件一个数据模型。

在飞机的生产与装配中，存在大量的信息与数据，这些数据反映的方面各不相同，人员、设备、零件、工艺等，在装配过程中，实现两个完全相同的装配是不可能的，都会出现不同的差异，通过统计这些不同点的数据，建立数据模型，会发现这些问题可以归类成人、机、料、法、环这五个因素，具体内容如表1-1。

这五个因素对质量有着间接和直接的影响，在对装配质量分析中通过对不同问题点的分析，最终都是反映这五个因素上，根据装配数据逻辑关系，建立飞机装配问题数据关系模型，如图1.1。

在装配质量数据管理模型分析中，物料和环境对质量的影响程度最小，其它三个因素的影响最大。

2.飞机装配质量数据采集与管理

对五大因素进行展开分析，如下：

（1）人员

在飞机装配中，人是主导地位，所以对于设计人员、工艺人员、检测人员，他们的专业技能水平不同，造成的质量影响也不同；

（2）设备

在飞机装配中，需要大量的装配工装设备，它的精度、运行状态、维护保养，会影响质量；

（3）物料

是飞机装配对象，零件、锻件等，主要反映在它的加工是否符合要求；

（4）方法

是指飞机装配中所应用到的技术、检测手段等。

（5）环境

飞机制造是一个高端的制造行业，紧密的仪器和零件会受到环境的影响。

飞机装配质量数据采集总体方案设计如图2.1。

质量多源异构数据集成是将数据管理手段通过各种来源、格式、性质进行物理和逻辑上的有机集合，为后期的分析提供数据集成。

3.飞机装配质量数据分析与统计控制

基于聚类算法质量数据分析，聚类算法是数据挖掘技术，是通过把数据中在某个特定方面或者特定性质上相同或相似的划分为一组，在这些组中，数据的相似度很高，组别之间的区别很大。聚类分析是多种多样的，通常是划分为，层次化聚类算法、划分式聚类算法、密度聚类算法、网格的聚类算法和模型聚类算法，如图3.1。

在飞机装配中，装配过程非常多，通过聚类挖掘对重点参数和工序进行关键数据分析，挖掘出与质量关联的特征，针对这些问题进行关注和控制，提高飞机装配质量。通过数据的积累和分析最终实现控制，SPC技术是最广泛的质量控制技术，叫统计过程控制，它是建立在统计学原理之上利用统计技术对过程的各个阶段进行监控，从而达到改进和保证产品质量的目的。

结论

装配质量数据是通过大量装配实际积累而成，它对飞机的生产与制造影响很大，可以通过数据对飞机装配质量深度分析和质量控制，在飞机的制造过程中，质量的控制可以通过建立数据模型，也可以通过现金检测技术，本文的方法是通过数学理念为基础，通过建立装配质量数据，针对飞机装配进行特征分析。

参考文献

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