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    應(yīng)用六西格瑪工具方法提高某型葉片鑄造合格率

    2016-07-09 02:41:46

    董 翠

    (北京航空材料研究院,北京 100095)

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    應(yīng)用六西格瑪工具方法提高某型葉片鑄造合格率

    董 翠

    (北京航空材料研究院,北京 100095)

    [摘要]介紹了團(tuán)隊(duì)對(duì)某葉片精密鑄造工藝采用DOE方法,通過(guò)數(shù)據(jù)模型的建立優(yōu)化關(guān)鍵工藝參數(shù),提高了葉片鑄造合格率的改進(jìn)步驟和結(jié)果,是運(yùn)用DOE工具改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量的具體實(shí)例。

    [關(guān)鍵詞]六西格瑪;試驗(yàn)設(shè)計(jì);鑄造;參數(shù)優(yōu)化

    [收修訂稿日期] 2016-02-01

    六西格瑪起源于20世紀(jì)80年代中期,是對(duì)全面質(zhì)量管理特別是質(zhì)量改進(jìn)理論的繼承和發(fā)展,它以顧客為關(guān)注中心,采用基于數(shù)據(jù)和事實(shí)驅(qū)動(dòng)的管理方法,聚焦于流程改進(jìn),通過(guò)部門間無(wú)邊界的合作模式,達(dá)到降低缺陷和減少變異的目的[1]。目前六西格瑪方法已被廣泛的運(yùn)用于改善產(chǎn)品的質(zhì)量,尤其適用于生產(chǎn)制造業(yè)。

    試驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)作為改進(jìn)實(shí)施的一項(xiàng)重要工具,是一種安排試驗(yàn)和分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,主要研究如何以最有效的方式安排試驗(yàn),并通過(guò)對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的分析獲取最大信息[2]。應(yīng)用試驗(yàn)設(shè)計(jì)可以科學(xué)合理地安排試驗(yàn),從而減少試驗(yàn)次數(shù)、縮短試驗(yàn)周期,提高經(jīng)濟(jì)效益。試驗(yàn)設(shè)計(jì)的典型步驟為:因子篩選(部分因子設(shè)計(jì))——因子效應(yīng)分析(全因子設(shè)計(jì))——回歸分析(響應(yīng)曲面)。在實(shí)際工作中,可能跳過(guò)某個(gè)環(huán)節(jié),也可能在某個(gè)步驟上反復(fù)進(jìn)行好幾次??傊?,通過(guò)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的實(shí)施,明確流程變量對(duì)流程輸出影響的顯著性,找出二者之間的關(guān)系,從而進(jìn)一步找出使流程輸出達(dá)到最佳值的流程變量選值范圍。

    1 問(wèn)題的提出

    某新型燃?xì)廨啓C(jī)是我國(guó)研制的中型燃機(jī)中功率最大的燃?xì)廨啓C(jī),應(yīng)用前景廣闊,未來(lái)需求量巨大。對(duì)該型燃機(jī)高溫合金葉片進(jìn)行鑄造試制后,發(fā)現(xiàn)內(nèi)部顯微疏松約80%不合格,表面晶粒度約60%不合格,嚴(yán)重影響了鑄件質(zhì)量,造成了交付進(jìn)度滯后,導(dǎo)致了顧客抱怨。對(duì)于該問(wèn)題,擬采用六西格瑪方法中的試驗(yàn)設(shè)計(jì)工具進(jìn)行解決,應(yīng)用DOE策略,策劃試驗(yàn)安排,并對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,優(yōu)化工藝參數(shù),提高鑄件質(zhì)量。

    2 問(wèn)題的分析

    2.1 變量分析

    在本問(wèn)題中,通過(guò)前面的描述可以明確流程輸出,即所要優(yōu)化的項(xiàng)目指標(biāo)為葉片內(nèi)部顯微疏松和表面晶粒度;而流程變量則為鑄造過(guò)程的工藝參數(shù)。采用流程圖、相關(guān)矩陣和潛在失效模式(FMEA)識(shí)別出影響內(nèi)部顯微疏松的工藝參數(shù)(影響因子)為殼型預(yù)熱溫度、殼型預(yù)熱時(shí)間、澆注溫度;影響表面晶粒度的因子為殼型預(yù)熱溫度、殼型預(yù)熱時(shí)間、澆注溫度、殼型涂覆層數(shù)、殼型干燥時(shí)間、殼型焙燒溫度、殼型焙燒時(shí)間。由于葉片鑄造流程復(fù)雜,周期長(zhǎng),為進(jìn)一步縮小試驗(yàn)范圍,聚焦關(guān)鍵影響因子,專家團(tuán)隊(duì)對(duì)上述因子進(jìn)一步進(jìn)行機(jī)理分析指出關(guān)鍵影響因子為殼型預(yù)熱溫度和澆注溫度,因此將這二者選定為DOE試驗(yàn)因子。利用試驗(yàn)設(shè)計(jì)找出工藝參數(shù)與優(yōu)化指標(biāo)的關(guān)系,并對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

    2.2 試驗(yàn)方案分析

    為了確定試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案,分別對(duì)殼型預(yù)熱溫度和澆注溫度對(duì)內(nèi)部顯微疏松和表面晶粒度的影響方式進(jìn)行分析,分析結(jié)果如表1所示。從表1中的分析可知,殼型預(yù)熱溫度和澆注溫度均不能過(guò)高也不能過(guò)低,通過(guò)上述討論,試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案確定為,首先進(jìn)行兩水平+中心點(diǎn)因子試驗(yàn)(22*2+2),然后對(duì)因子試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,判斷模型是否存在彎曲:若存在彎曲,則通過(guò)響應(yīng)曲面試驗(yàn)方案(RSM)進(jìn)行補(bǔ)充試驗(yàn),而后通過(guò)響應(yīng)優(yōu)化確定最優(yōu)工藝參數(shù);若不存在彎曲,則通過(guò)最速上升法確定最優(yōu)工藝參數(shù)。

    表1 試驗(yàn)因子對(duì)優(yōu)化項(xiàng)目的影響分析[3]

    2.3 數(shù)據(jù)類型分析

    流程變量和流程輸出的數(shù)據(jù)類型分析見(jiàn)表2??梢?jiàn),作為流程變量的殼型預(yù)熱溫度、澆注溫度均為連續(xù)性數(shù)據(jù),而優(yōu)化指標(biāo)中顯微疏松為連續(xù)型數(shù)據(jù),表面晶粒度為離散型數(shù)據(jù),二者都具有望小的特點(diǎn),因此,對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí),可將顯微疏松與殼型預(yù)熱溫度和澆注溫度建立模型關(guān)系,將表面晶粒度作為模型優(yōu)化的約束條件。

    表3 因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)及試驗(yàn)結(jié)果

    3 問(wèn)題的解決

    3.1 因子試驗(yàn)

    根據(jù)上述試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案討論,首先進(jìn)行因子試驗(yàn),試驗(yàn)方案為兩因子兩水平+中心點(diǎn)方案,并進(jìn)行2次仿行試驗(yàn)。因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)及試驗(yàn)結(jié)果如表3所示。對(duì)因子試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,如圖1所示。

    通過(guò)主效應(yīng)圖和交互作用圖可知,兩個(gè)影響因子對(duì)試驗(yàn)結(jié)果存在交互作用,且通過(guò)中心點(diǎn)的位置可知,模型存在明顯的彎曲,對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步進(jìn)行方差分析,得到彎曲P=0.021(≤0.05),這進(jìn)一步說(shuō)明,模型的曲性顯著。由前述試驗(yàn)方案的討論得知,若模型存在彎曲時(shí),需要采用響應(yīng)曲面(RSM)試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)一步補(bǔ)充試驗(yàn)(序貫試驗(yàn)),從而對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。

    3.2 RSM試驗(yàn)

    RSM序貫試驗(yàn)的策略有很多種,常用的有中心復(fù)合設(shè)計(jì)和Box-behnken設(shè)計(jì),其中中心復(fù)合設(shè)計(jì)又包括中心復(fù)合序貫設(shè)計(jì)(CCC)、中心復(fù)合有界設(shè)計(jì)(CCI)和中心復(fù)合表面設(shè)計(jì)(CCF)3種。在本問(wèn)題中,由于設(shè)備的使用溫度范圍較為寬泛,試驗(yàn)溫度未超出設(shè)備使用界限,因此進(jìn)行響應(yīng)曲面序貫試驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí),采用旋轉(zhuǎn)性較好的CCC試驗(yàn)策略。試驗(yàn)方案及試驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

    對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行回歸分析,回歸分析項(xiàng)及其P值如表5所示,由表5可知,殼型預(yù)熱溫度、澆注溫度及其二者的平方項(xiàng)回歸分析P值均小于0.05,說(shuō)明該4者均對(duì)顯微疏松有顯著影響,但二者的交互作用對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的影響則不顯著。去除不顯著項(xiàng)再次進(jìn)行回歸分析,得到殼型預(yù)熱溫度和澆注溫度顯微疏松的回歸模型如公式(1)所示。該回歸分析模型修正的相關(guān)系數(shù)R2(調(diào)整)為74.99%。

    其中:A:殼型預(yù)熱溫度 ;

    B:澆注溫度。

    進(jìn)一步對(duì)回歸模型進(jìn)行方差分析(表6)和殘差分析(圖2),觀察表6中的失擬項(xiàng)P值為0.551,表明該回歸模型不存在明顯失擬;由圖2中的殘差圖可見(jiàn)殘差分布正常,上述表明回歸分析模型可用,可將其用于對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的響應(yīng)優(yōu)化。

    圖1 因子試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

    表4 RSM補(bǔ)充試驗(yàn)方案(CCC)及試驗(yàn)結(jié)果

    表5 回歸分析項(xiàng)及P值

    表6 RSM試驗(yàn)方差分析

    圖2 RSM試驗(yàn)殘差圖

    3.3 響應(yīng)優(yōu)化及驗(yàn)證

    根據(jù)回歸模型對(duì)試驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行響應(yīng)優(yōu)化,優(yōu)化原則為:顯微疏松最優(yōu)(最小),同時(shí)表面晶粒度符合要求水平(≤3級(jí)),相應(yīng)優(yōu)化結(jié)果如圖3所示,根據(jù)模型最佳參數(shù)為殼型預(yù)熱溫度Ao,澆注溫度Bo,預(yù)測(cè)顯微疏松最小1.22%,晶粒度 ≤3級(jí)。

    根據(jù)優(yōu)化結(jié)果,進(jìn)一步進(jìn)行優(yōu)化參數(shù)的試驗(yàn)驗(yàn)證(2批次),驗(yàn)證結(jié)果顯微疏松均值為0.97%,表面晶粒度為1~2級(jí),可見(jiàn)優(yōu)化參數(shù)合理,通過(guò)優(yōu)化的試驗(yàn)參數(shù),可以實(shí)現(xiàn)顯微疏松及表面晶粒度滿足顧客要求的目標(biāo)。

    4 結(jié)論

    試驗(yàn)設(shè)計(jì)作為六西格瑪方法策略中的一項(xiàng)重要工具,是一種安排試驗(yàn)和分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,應(yīng)用試驗(yàn)設(shè)計(jì)可以科學(xué)合理地安排試驗(yàn),從而減少試驗(yàn)次數(shù)、縮短試驗(yàn)周期,提高經(jīng)濟(jì)效益。本文通過(guò)DOE的方法,利用Minitab軟件,對(duì)某葉片精密鑄造工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。采用因子試驗(yàn)、響應(yīng)曲面試驗(yàn)建立了殼型預(yù)熱溫度和澆注溫度對(duì)顯微疏松和表面晶粒度的數(shù)據(jù)模型,并通過(guò)模型響應(yīng)優(yōu)化,得到了最佳工藝參數(shù)值,并對(duì)優(yōu)化后的工藝參數(shù)進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)了顯微疏松和表面晶粒度滿足顧客要求的目標(biāo),提升了葉片鑄件試制質(zhì)量,確保顧客滿意。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1] 馬林. 六西格瑪管理 [M]. 北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2004.

    [2] 馬逢時(shí),周暐,劉傳冰. 六西格瑪管理統(tǒng)計(jì)指南 [M]. 北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2007.

    [3] 黃乾堯,李漢康等. 高溫合金 [M]. 北京:冶金工業(yè)出版社,2000.

    (編輯:雨晴)

    [中圖分類號(hào)]T-65

    [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]C

    [文章編號(hào)]1003-6660(2016)03-0030-04

    [DOI編碼]10.13237/j.cnki.asq.2016.03.009

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