Методика индивидуального подбора деталей для селективной сборки электрогидравлических сервоприводов

Обложка
  • Авторы: Медведев А.В.1, Халатов Е.М.2
  • Учреждения:
    1. Конструкторское бюро «Арматура» – филиал акционерного общества «Государственный космический научно-производственный центр имени М.В. Хруничева»
    2. Ковровская государственная технологическая академия имени В.А. Дегтярева
  • Выпуск: Том 22, № 2 (2023)
  • Страницы: 67-78
  • Раздел: МАШИНОСТРОЕНИЕ И МАШИНОВЕДЕНИЕ
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2542-0453/article/view/145845
  • DOI: https://doi.org/10.18287/2541-7533-2023-22-2-67-78
  • ID: 145845

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлена методика подбора деталей и сборочных единиц (далее кратко – деталей) в комплекты для сборки партии электрогидравлических сервоприводов, исходя из измеренных (индивидуальных) механических и гидравлических характеристик деталей. Описан подготовительный этап: построение математической модели изделия, определение параметров деталей и регулировок, которые оказывают наибольшее влияние на параметры готовых изделий, формирование системы оценки качества изделий в партии, математическая формулировка задачи подбора деталей. Задача подбора деталей сформулирована как задача о назначениях в максиминной постановке. Представлен детерминированный алгоритм решения задачи, построенный на основе метода ветвей и границ и учитывающий то, что в процессе сборки приводов выполняются регулировки. Существенное сокращение количества шагов (итераций) при поиске оптимального распределения деталей по сборочным комплектам достигается за счёт выбранной математической формулировки задачи, а также за счёт выбранной стратегии подбора деталей в очередной сборочный комплект. Предложено в сборочные комплекты в первую очередь вовлекать «наиболее проблемные» детали, параметры которых не позволяют получить комплект, прогнозируемый показатель качества которого будет выше определённой величины. При этом негативное влияние этих деталей на параметры изделия компенсируется за счёт сочетания их в одном сборочном комплекте с прочими деталями. Показаны результаты математического моделирования сборки 992 приводов при случайном формировании сборочных комплектов и при индивидуальном подборе деталей. Моделирование показывает, что в результате внедрения индивидуального подбора деталей в соответствии с описанной методикой можно ожидать существенного сокращения разброса параметров готовых изделий в пределах партий, а также улучшения эксплуатационных качеств изделий. Представленная методика индивидуального подбора деталей может быть применена при сборке различных изделий.

Об авторах

А. В. Медведев

Конструкторское бюро «Арматура» – филиал акционерного общества «Государственный космический научно-производственный центр имени М.В. Хруничева»

Автор, ответственный за переписку.
Email: mavrich@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3946-5206

Инженер-конструктор

Россия

Е. М. Халатов

Ковровская государственная технологическая академия имени В.А. Дегтярева

Email: halatov@dksta.ru

доктор технических наук, профессор кафедры «Гидропневмоавтоматика и гидропривод»

Россия

Список литературы

  1. Задорина Н.А., Непомилуев В.В. Обеспечение качества сборки высокоточных изделий на основе метода индивидуального подбора деталей // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2020. № 4. С. 152-157.
  2. Matthias Hwai Yong Tan. Contributions to quality improvement methodologies and computer experiments: Diss., Georgia Institute of Technology, 2013. 263 p.
  3. Петрухин А.В., Москвичева Н.П., Санинский В.А., Кочкин М.В. Алгоритмы работы элементов автоматизированного подбора комплектующих деталей при сборке многоопорного подшипникового узла ДВС // Вестник машиностроения. 2016. № 5. С. 38-42.
  4. Герасимов Д.Г. Сборка с применением автоматизированной базы данных в атомном машиностроении // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2015. № 7. С. 12-16.
  5. Задорина Н.А., Непомилуев В.В., Олейникова Е.В. Индивидуальный подбор деталей при сборке как альтернатива необходимости повышения точности их обработки // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2019. № 5. С. 225-230.
  6. Liu Weidong, Liu Haiming, Guo Jinhui. Multi-object selective assembly based on hybrid particle swarm algorithm // Proceedings of the 37th Chinese Control Conference (July, 25-27, 2018, Wuhan, China). Р. 2506-2511. doi: 10.23919/ChiCC.2018.8484030
  7. Kannan R., Selladurai V. Optimization of characteristic parameters of turbocharger assembly using GA // Manufacturing and industrial engineering. 2011. Iss 1. P. 39-43.
  8. Медведев А.В., Зараменский И.Ю., Халатов Е.М. Управление сборкой изделий на основе данных о параметрах составляющих деталей и сборочных единиц // Проблемы машиностроения и надёжности машин. 2021. № 4. С. 81-87. doi: 10.31857/S0235711921040088
  9. Медведев А.В., Халатов Е.М. Оценка качества сборочных комплектов при направленном подборе деталей // Контроль. Диагностика. 2020. Т. 23, № 2. С. 48-53. doi: 10.14489/td.2020.02.pp.048-053

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».