車身薄板件裝配誤差控制方法研究.pdf

1、轎車白車身裝配需要經歷復雜的工藝過程：具有初始誤差的沖壓件在夾具的作用下裝配成組件，分總成，最后形成白車身。裝配過程中由于人、機、測、物、法、環(huán)等因素的波動會造成白車身制造過程中的尺寸偏差，這些尺寸偏差將直接影響到轎車使用性能、外觀質量、制造成本和新產品投放周期，進而影響到汽車企業(yè)的市場競爭力，因此對汽車裝配質量控制進行研究有著重要的意義。傳統(tǒng)的裝配誤差控制手段中，無法考慮車身薄板件的柔性，或者由于算法的限制在考慮零件柔性時得到的計算結

2、果不夠精確。
　　本文首先應用有限元工具并以現有的影響系數法為基礎，提出了以裝配(由于焊接占白車身裝配手段的90％以上，本文所說的裝配主要是指焊接)后零件關鍵產品特征變形為目標函數的優(yōu)化模型建模方法。相比當前較常用的優(yōu)化模型中只考慮到零件焊接前受夾緊力、焊槍力的作用下變形，無法模擬整個焊接過程完成后零件剛度發(fā)生改變的特點，本文中所提出的優(yōu)化模型以N-2-1夾具定位原理為基礎，通過影響系數法構造出焊接后零件的零件關鍵產品特征變形與定

3、位點位置的影響系數矩陣，采用遺傳算法尋找主平面內的性能好的定位點使得定位點位置對關鍵點變形的影響系數最小。以關鍵點位移的影響系數為目標函數，建立定位點位置為設計變量的優(yōu)化模型。
　　傳統(tǒng)裝配誤差控制手段中，無法考慮車身薄板件的柔性，或者由于算法的限制在考慮零件柔性時得到的計算結果不夠精確。針對以上問題，本文提出了基于拉丁超立方抽樣的薄板裝配偏差分析算法，通過對拉丁超立方抽樣的特性的研究，將其代替常用的簡單隨機抽樣，該算法在保證計算

4、精度的前提下大量的減少了抽樣次數，解決了模型精度與模擬次數無法同時考慮的矛盾。為了比較該算法相比簡單隨即抽樣法的計算精度與收斂效率，考慮到簡單隨機抽樣需要進行上千次左右的模擬以至于任務量過大，本文建立了高精度的裝配變形與偏差源響應面模型，將兩種算法的結果代入響應面模型中進行比較。由于該算法能夠大量減少抽樣的次數，因此在有限元建模時候能夠將接觸等非線性問題考慮進去。最后，將本文提出的裝配偏差分析算法應用到車身螺母板的裝配偏差分析中，驗證了