汽车冲压"工艺—质量"商业智能分析
为适应汽车冲压生产智能制造的要求,针对车间生产质量控制严重依赖人工经验,生产数据关系难以建立等问题,本文利用偏最小二乘回归方法(PLS)建立映射关系,最终提出冲压商业智能分析模型,用于深入挖掘冲压"工艺—质量"关联关系,并确定影响冲压生产质量关键因子.本模型通过采集冲压工艺过程数据和零件质量数据,采用主成分分析方法对多组自变量进行分类和降维,提取4组主成分作为解释源数据的综合性指标,并结合回归模型中的标准回归系数确定了9个关键因子.经检验,模型判定系数R2=0.7,模型具有简单可靠的预测效果.在实际应用中,该模型可有效建立不同类别零件一对多甚至多对多的映射关系,实现质量超前控制,提高零件下线质量的一致性和稳定性.
商业智能、偏最小二乘回归、主成分分析、汽车冲压生产
27
TH16
重庆市科委重庆智能化综合科技服务平台研发与应用示范资助项目cstc2018jszx-cyzdX0083
2021-05-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1120-1127