来源：期刊VIP网 时间：
作者：宋庆明;赵勇;刘禹铭;任宇;胡宸轩;牛一凡;葛恩德;
单位：上海飞机制造有限公司;上海交通大学上海市复杂薄板结构数字化制造重点实验室;
摘要：在目前机械产品的容差优化和分配过程中，通常采用试错法或者工程经验制定零件的容差方案，当装配关系变得复杂时，其与装配现场的适用性不强，并最终导致修配成本增加。鉴于此，以提升装配精度以及效率为目标，提出了一套正向装配偏差传递与逆向容差优化的方法体系。首先，基于装配过程中的关键特征以及装配关系，结合雅可比旋量方法构建装配偏差累计模型，能够预测多装配体的协调误差与装配结果。进一步为提升装配预测效率，高效分析各偏差特征传递规律，采用正交采样方法与梯度提升算法构建偏差预测代理模型，基于沙普利值(SHAP)理论方法分析不同几何特征的贡献程度；最后，结合实际生产过程量化装配与制造成本，以装配精度要求、加工能力约束以及多点连接等为约束条件，并结合罚函数构建成本-偏差函数。以实际飞机壁板装配过程为数值案例进行计算，采用粒子群算法优化各装配特征的容差区间，提高装配精度，降低装配综合成本，形成最优公差分配方案，为飞机零部件自动化装配与制造质量一致性提供指导，有效地保证了产品的装配质量并提升了分析效率。
关键词：装配预测;;偏差传递;;机器学习;;容差优化
