Die Fertigung als Versuchsfeld für die qualitätsgerechte Produktoptimierung:
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Stuttgart
Institut für Maschinenelemente
2001
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| Series: | Berichte aus dem Institut für Maschinenelemente, Antriebstechnik, CAD, Dichtungen, Zuverlässigkeit
95 |
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| adam_text | Inhalt
1 Einleitung 1
1.1 Problemstellung 1
1.2 Zielsetzung 5
1.3 Lösungsprinzip 6
1.4 Vorgehensweise 8
2 Stand der Technik 10
2.1 Toleranzen als Kosten- und Qualitätsfaktoren 10
2.1.1 Grundbegriffe der Toleranzrechnung 10
2.1.1.1 Definition der Toleranzarten 11
2.1.1.2 Gegenüberstellung der Tolerierungsgrundsätze 11
2.1.1.3 Aufbau von Maßketten 12
2.1.1.4 Die Bedeutung des Schließmaßes 13
2.1.2 Vorgehensweise bei der Toleranzspezifikation 13
2.1.2.1 Toleranzsynthese 14
2.1.2.2 Toleranzanalyse 15
2.1.3 Das vektorielle Toleranzmodell 16
2.2 Methoden des präventiven Qualitätsmanagements 16
2.2.1 Quality Function Deployment 17
2.2.2 Fehlerbaumanalyse 18
2.2.3 Fehler-Möglichkeits- und Einfluß-Analyse 19
2.2.4 Statistische Versuchsmethodik 20
2.3 Systemtechnik und Modellbildung 22
2.3.1 Allgemeine Hinweise zur Anwendung der Systemtechnik 22
2.3.2 Informationserhebung 23
2.3.3 Problemkonkretisierung 24
2.3.4 Systemabgrenzung 26
2.3.5 Empirische und physikalische Modellbildung 26
2.3.6 Modelladaption 27
2.4 Funktionale Prinzipien von Qualitätsregelkreisen 28
2.4.1 Aufbau von Regelkreisen 28
2.4.2 Ebenenübergreifende Qualitätsregelkreise 29
2.4.3 Einsatz des Off-Line-Qualitätsmanagements in Regelkreisen 30
3 Die Verfahren der statistischen Versuchsmethodik 32
3.1 Grundprinzipien der statistischen Versuchsmethodik 32
3.1.1 Definition der Haupt- und Wechselwirkungseffekte 33
3.1.2 Systematik der Versuchsplanauswertung 35
3.2 Verfahren der klassischen Versuchsmethodik 39
3.2.1 Einfaktormethode 39
3.2.2 Vollständig faktorielle Versuchspläne 40
3.2.3 Fraktioniert faktorieUe Versuchspläne 41
3.2.4 Erweiterungen der Versuchspläne 44
3.2.5 Response Surface Methoden 46
3.2.6 Square-Pläne 46
3.3 Verfahren nach Taguchi .47
3.3.1 Basiskonzepte der Verlustfunktion 47
3.3.2 Darstellung der Ansätze und Wirkmechanismen 49
3.4 Verfahren nach Shainin .53
3.4.1 Generelle Vorgehensweise und Methodik 53
3.4.2 Grundprinzipien der Teilstrategien 54
4 Verfahren zur Modellbildung 58
4.1 Analyse der Versuchsdaten mit Modellbildungsverfahren 59
4.1.1 Einsatzmöglichkeiten von Modellbildungsverfahren 59
4.1.2 Vergleich von statistischer Versuchsmethodik und Modellbildung ... .61
4.2 Untersuchung der Modellbildungsverfahren 64
4.2.1 Regressionsanalyse 64
4.2.2 Neuronale Netze ... 66
4.2.2.1 Aufbau neuronaler Netze 67
4.2.2.2 Lernen in neuronalen Netzen 70
4.2.2.3 Das Backpropagation-Lernverfahren 71
4.2.2.4 Konzept der linearen Trennbarkeit 74
4.2.3 Abduktive Modellbildung 76
4.2.3.1 Theoretische Grundlagen 76
4.2.3.2 Anwendung der abduktiven Modellbildung 77
4.3 Vergleichende Untersuchung der Modellbildungstechniken 78
4.3.1 Regressionsverfahren 80
4.3.2 Neuronale Netze 81
4.3.3 Abduktive Modellbildung 81
4.4 Gegenüberstellung und Bewertung der Verfahren 82
4.4.1 Genauigkeit der Modellierung 82
4.4.2 Betrachtung des Laufzeitverhaltens 83
4.4.3 Schlußfolgerungen und Verfahrensfestlegung 84
5 Optimierung der Nennmaße und Toleranzen 85
5.1 Auswahl der Eingangs- und Zielgrößen 87
5.1.1 Festlegung der Eingangsgrößen 87
5.1.2 Definition der Zielgrößen 88
5.2 Versuchsdurchführung und Datenaufnahme 88
5.2.1 Identifikation der Bauteile 88
5.2.2 Meßtechnik zur Aufnahme der Eingangs- und Zielgrößen 89
5.2.3 Aufnahme der Eingangsgrößen 89
5.2.4 Aufstellung der Montagepläne 89
5.2.5 Aufnahme der Zielgrößen 90
5.3 Analyse der funktionalen Zusammenhänge 91
5.3.1 Modellbildung 91
5.3.2 Training des neuronalen Netzes 92
5.3.2.1 Selektion der Trainingsdaten 92
5.3.2.2 Kontrolle des Trainingszustandes 93
5.3.3 Einsatz der Modellbeschreibung zur Qualitätsprognose 95
5.3.3.1 Bedeutung der Prognoseintervalle 96
5.3.3.2 Vorgehensweise bei der Qualitätsprognose 96
5.3.3.3 Überprüfung des Prognosemodells 97
5.3.3.4 Adaption des Prognosemodells 98
5.4 Optimierung der Betriebspunkte 99
5.4.1 Untersuchung geeigneter Optimierungstechniken 99
5.4.1.1 Inversion neuronaler Netze 100
5.4.1.2 Genetische Algorithmen 100
5.4.2 Multivariate Optimierung 105
5.5 Umsetzung der Ergebnisse 107
5.5.1 Ermittlung der Signifikanz der Einflußfaktoren 107
5.5.1.1 Minimierung neuronaler Netze 107
5.5.1.2 Varianzanalyse 108
5.5.2 Festlegung der Toleranzintervalle 108
5.6 Bestätigungsversuche und Plausibilitätsbetrachtungen 111
6 Informationstechnische Umsetzung der Konzepte 112
6.1 Zentrale Ablaufsteuerung 112
6.2 Aufbau einer Qualitätsdatenbasis 113
6.2.1 Integration der Datenbank und Definition der Schnittstellen 114
6.2.2 Struktur der Qualitätsdaten 114
6.3 Modellbildungs- und Optimierungsprozeß 115
6.3.1 Aufnahme der Geometrie- und Prüfdaten 115
6.3.2 Generierung der Montagepläne 116
6.3.3 Technische Aspekte zur Konfiguration des neuronalen Netzes 116
6.3.3.1 Auswahl der Simulationsumgebung für das neuronale Netz .. 116
6.3.3.2 Anpassung der Netzwerkparadigmen 117
6.3.3.3 Konvergenzverhalten neuronaler Netze 117
6.3.3.4 Vorverarbeitung der Eingangs- und Zielgrößen 119
6.3.3.5 Empfindlichkeit neuronaler Netze gegenüber Störungen 119
6.3.3.6 Test auf Ausreißer 120
6.3.4 Identifizierung optimaler Betriebspunkte 120
6.3.5 Spezifikation funktionsgerechter Toleranzen 121
6.4 Verifikation und Adaption des Prognosemodells 121
6.5 Statistische Auswertung 121
7 Exemplarische Darstellung eines Praxisbeispiels 123
7.1 Definition der Problemstellung 123
7.2 Beobachtung und Analyse des Systems 124
7.3 Anwendung und Verifikation der Methoden 127
8 Das Qualitäts-Informationssy stem QuIK 129
8.1 Wirkungsweise und Struktur von QuIK 129
8.1.1 Definition und Abgrenzung der Problemstellung 129
8.1.2 Spezifikation der zu realisierenden Funktionalitäten 131
8.1.3 Topologie und Aufgaben der Subregelkreise 131
8.1.3.1 Durchführung der Toleranzmodellierung 132
8.1.3.2 Ermittlung der Toleranzfähigkeit 133
8.1.3.3 Analyse der Toleranzauswirkung 134
8.2 Realisierung der autarken Teilsysteme 134
8.2.1 Verfahren zur Qualitätsdatenanalyse 134
8.2.2 Prüfplanung und Prüfdatenaufnahme 135
8.2.3 Toleranzinformationssystem und Qualitätsdatenmodell 136
8.2.4 Vollständiges Toleranzmodell und kinematische Simulation 138
8.3 Aufbau und Organisation 139
8.3.1 Auslegung der Informationsstruktur in den Konstruktionsphasen 139
8.3.2 Konfiguration des Material- und Datenflusses 140
8.3.3 Schnittsteilenkonfiguration und Datenhaltungskonzepte I40
9 Zusammenfassung und Ausblick 142
10 Literatur 144
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