【摘要】：數(shù)控車床在機(jī)械生產(chǎn)中起著非常重要的作用。由于數(shù)控車床本身結(jié)構(gòu)復(fù)雜且工作頻繁,因此在其運(yùn)行過程中會(huì)發(fā)生較多的故障。根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料顯示,近年來,因故障導(dǎo)致的數(shù)控車床的維修費(fèi)用相對(duì)較高,占據(jù)數(shù)控車床全壽命周期費(fèi)用的百分之三十左右。目前數(shù)控車床用戶企業(yè)對(duì)于車床的維修保養(yǎng)意識(shí)比較薄弱,大多采用即壞即修的方式。為了減少數(shù)控車床的故障次數(shù),降低其壽命周期內(nèi)的維修費(fèi)用,本文建立了數(shù)控車床關(guān)鍵子系統(tǒng)的維修決策模型。具體的研究?jī)?nèi)容如下:1.由于數(shù)控車床的各個(gè)子系統(tǒng)具有不同的功能,因此各個(gè)子系統(tǒng)對(duì)數(shù)控車床整機(jī)的重要性不同,需要根據(jù)各個(gè)子系統(tǒng)對(duì)數(shù)控車床整機(jī)的重要度水平確定數(shù)控車床的關(guān)鍵子系統(tǒng)。本文研究了改進(jìn)的TOPSIS與灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)合的方法,建立了數(shù)控車床子系統(tǒng)重要度評(píng)定模型。根據(jù)數(shù)控車床的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及維修特點(diǎn),選取了重要度評(píng)價(jià)的八項(xiàng)指標(biāo)。使用專家打分的方法,對(duì)每個(gè)子系統(tǒng)的重要度評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行打分并計(jì)算平均值形成決策矩陣,應(yīng)用改進(jìn)的TOPSIS與灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)合的方法計(jì)算了各個(gè)子系統(tǒng)的重要度水平,并得到了數(shù)控車床的關(guān)鍵子系統(tǒng)。2.考慮子系統(tǒng)經(jīng)過預(yù)防性維修之后,子系統(tǒng)的恢復(fù)效果主要體現(xiàn)在失效率函數(shù)的改變上。本文分別以最低可靠度限制、可用度最大化以及單個(gè)周期成本率最小化為條件,建立了數(shù)控車床關(guān)鍵子系統(tǒng)的預(yù)防性維修模型。通過實(shí)例分析驗(yàn)證了在可靠度限制模型下數(shù)控車床子系統(tǒng)不完全預(yù)防性維修模型的有效性。本文采用可靠度限制的預(yù)防性維修模型對(duì)數(shù)控車床各個(gè)關(guān)鍵子系統(tǒng)的最佳預(yù)防性維修策略進(jìn)行了計(jì)算。3.為了降低數(shù)控車床的停機(jī)次數(shù)并且減少停機(jī)損失,采用可靠度機(jī)會(huì)維修閾值(35)R對(duì)數(shù)控車床各關(guān)鍵子系統(tǒng)的預(yù)防性維修活動(dòng)進(jìn)行組合。假設(shè)提前對(duì)子系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)防性維修會(huì)導(dǎo)致其剩余壽命的浪費(fèi)從而形成懲罰成本。綜合考慮了數(shù)控車床整機(jī)的預(yù)防性維修成本、預(yù)防性維修停機(jī)損失成本、預(yù)防性大修成本、突發(fā)故障造成的維修成本以及懲罰成本,建立了數(shù)控車床整機(jī)運(yùn)行時(shí)間內(nèi)的總維修成本最小化模型以及可用度最大化模型求解最佳的可靠度機(jī)會(huì)維修閾值(35)R。通過實(shí)例分析得到了在機(jī)會(huì)維修模型下,數(shù)控車床整機(jī)的停機(jī)次數(shù)以及維修成本均大幅下降。本文考慮了經(jīng)過預(yù)防性維修之后,役齡回退因子和故障率遞增因子對(duì)數(shù)控車床各子系統(tǒng)失效率函數(shù)的影響。通過對(duì)比分析驗(yàn)證了可靠度限制模型對(duì)于數(shù)控車床子系統(tǒng)不完全維修模型建立的有效性。并對(duì)各個(gè)關(guān)鍵子系統(tǒng)的機(jī)會(huì)維修模型進(jìn)行了分析,考慮了將子系統(tǒng)提前維修對(duì)其剩余壽命浪費(fèi)而形成的懲罰成本,更加貼合實(shí)際生產(chǎn)情況。本文對(duì)于數(shù)控車床關(guān)鍵子系統(tǒng)維修策略的選取具有較大的參考價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TG519.1

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本文編號(hào)：2578574