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Identification of Dimensional Variation Patterns on Compliant Assemblies

机译：识别符合标准组件的尺寸变化模式

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This paper presents a methodology to diagnose sources of dimensional variation for compliant parts from the measurement data of final assemblies. The method is developed for a single-station assembly process. The proposed diagnosis tool is based on applying a predictive variation propagation model to determine the part-to-part and tooling interaction in the assembly system. The variation propagation model allows identifying the impact of different faulty component patterns in the final assembly product. Using the predictive assembly fault patterns and the designated component anal ysis, the contribution of each fault in the total system variation may be identified. The methodology incorporates an optimal sensor placement algorithm to determine the key measurement points in the assembly. Two case studies were conducted to illustrate that the methodology is capable of identifying part variation patterns from assembly measurement data, even under significant levels of noise. Although the methodology is presented for a single assembly station, it can be extended to a multiple-station assembly scenario using a multistation variation propagation model.
机译：本文提出了一种从最终组件的测量数据中诊断兼容零件尺寸变化来源的方法。该方法是为单工位装配过程开发的。所提出的诊断工具基于应用预测变化传播模型来确定装配系统中零件与零件之间的相互作用。变化传播模型允许识别最终组装产品中不同故障组件模式的影响。使用预测性装配故障模式和指定的组件分析，可以确定每个故障在整个系统变化中的贡献。该方法结合了最佳的传感器放置算法，以确定组件中的关键测量点。进行了两个案例研究，以说明该方法即使在噪声很大的情况下也能够从装配体测量数据中识别出零件变化模式。尽管该方法是针对单个装配工位提出的，但可以使用多工位变化传播模型将其扩展到多工位装配场景。

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