考慮加工中心用戶可用性需求指標(biāo)體系的特點(diǎn),構(gòu)建相應(yīng)的模型。將7項(xiàng)可用性需求 指標(biāo)作為內(nèi)生變量,可靠性需求和維修性需求作為可用性需求模型的一階因子中的內(nèi)生潛 變量,可用性需求就是模型中的二階外生潛變量,建立可用性需求模型,如圖3.3所示。
在設(shè)定好模型的標(biāo)準(zhǔn)、潛變量和組織架構(gòu)之后,需要根據(jù)所設(shè)定的模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì), 來判斷模型是否合理,如果不合理就需要對模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整,直到調(diào)整到合適的模型。 本文采用建模軟件為AMOS 16.0,估計(jì)方法為極大似然估計(jì)。
(2) 參數(shù)估計(jì)
1) 數(shù)據(jù)收集
根據(jù)圖3.3所設(shè)定的模型結(jié)構(gòu),本次調(diào)查針對機(jī)床企業(yè)主管、采購人員、維修人員及 操作人員發(fā)出問卷115份,回收了 106份問卷,回收率為92%。問卷依然釆用李克特五點(diǎn) 量表法,將可用性需求重要程度劃分成“很不重要”、“不很重要”、“一般重要”、“比較重要” 和“很重要”5個(gè)評比等級。
2) 信度效度分析
在問卷調(diào)查以后,就可以展開信度和效度分析。如果最后計(jì)算出的因子負(fù)荷系數(shù)在標(biāo) 準(zhǔn)的負(fù)荷系數(shù)范圍內(nèi),那么表示模型的結(jié)構(gòu)效度是處于合理程度的。《值在0.8以上說明 問卷效度很好,具體解釋參考第二章。如表3.7是模型的結(jié)構(gòu)效度和信度的檢驗(yàn)情況。從 該表不難發(fā)現(xiàn),各檢驗(yàn)結(jié)果都可以達(dá)到衡量標(biāo)準(zhǔn),所以得知此模型的信度和效度良好。
表3.7指標(biāo)體系因子分析
|
第二層指標(biāo) |
第三層指標(biāo) |
因子負(fù)荷 |
«值 |
|
可靠性需求 |
MTBF |
0.834 |
|
|
|
精度保持性 |
0.912 |
|
|
|
故障診斷 |
0.842 |
|
|
|
維修難易程度 |
0.722 |
0.837 |
|
維修性需求 |
符合維修的人機(jī)環(huán)工程要求 |
0.834 |
|
|
|
維修費(fèi)用 |
0.586 |
|
|
|
維修時(shí)間 |
0.673 |
|
3) 基于SEM的二階驗(yàn)證性因子分析
通過AMOS軟件,分析數(shù)據(jù)的二階驗(yàn)證性因子,得到可用性需求指標(biāo)模型的標(biāo)準(zhǔn)化 參數(shù)圖,也即結(jié)構(gòu)方程路徑圖,如圖3.4所示。
(3) 模型擬合
在AMOS中一般采用極大似然法估計(jì)其中的各類參數(shù),并通過擬合參數(shù)的數(shù)值來判 定擬合程度的優(yōu)劣。觀察表3.8可看到,CMIN/DF=2.146小于3, P值小于0.05, AGFI、 NFI、CFI和IFI均接近或大于0.9, RMSEA低于0.08,因此各項(xiàng)擬合指標(biāo)值表明模型與樣
本數(shù)據(jù)的擬合度很好,基于這些指數(shù)與相關(guān)理論,可以認(rèn)定此次設(shè)計(jì)的模型擬合優(yōu)度良好。
表3.8模型的擬合度檢驗(yàn)
|
指標(biāo) |
CMIN/DF |
P |
CFI |
GFI |
RMSEA |
AGFI |
NFI |
IFI |
|
指標(biāo)值 |
2.146 |
0.01 |
0.947 |
0.93 |
0.07 |
0.85 |
0.907 |
0.948 |
(4) 評價(jià)模型結(jié)構(gòu)參數(shù)
從上表3.8,不難得出各擬合指標(biāo)都可以達(dá)到預(yù)期的要求,所有數(shù)據(jù)都處于較好水平, 這也意味著建立可用性需求指標(biāo)模型得到了較好的數(shù)據(jù)支持。
(5) 客觀重要度計(jì)算
通過圖3.4可以看出,結(jié)構(gòu)方程模型一方面導(dǎo)出了每個(gè)測量變量對潛變量的影響路徑 系數(shù),同時(shí)也導(dǎo)出了每個(gè)一階因子對二階因子的路徑影響系數(shù),對這些路徑系數(shù)進(jìn)行歸一 化后便得到相關(guān)變量的權(quán)重系數(shù)(田飛,2007)。本文結(jié)合路徑分析法借助路徑系數(shù)計(jì)算 結(jié)果對可用性需求指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),從指標(biāo)解釋的功能性角度確定指標(biāo)權(quán)重,以闡述各變量 之間的相對重要程度。按照該方法,所得到的指標(biāo)權(quán)重值通常會隨著評價(jià)指標(biāo)與評價(jià)范圍 的調(diào)整而發(fā)生調(diào)整,因此該方法是一種動態(tài)分析法,實(shí)用性較強(qiáng)。具體計(jì)算如下:
客觀重要度的歸一化方法。把所有分類指標(biāo)的路徑系數(shù)相加,所有指標(biāo)與該路徑 系數(shù)總和相除,以取得權(quán)重值。例如:可靠性需求、維修性需求的重要度各為:0.628, 0.935, 則歸一化后二者重要度各為0.4, 0.6。同樣,還可以計(jì)算各個(gè)指標(biāo)相對重要度。
具體指標(biāo)客觀重要度的計(jì)算方法。第一層歸一化后指標(biāo)的重要度與第二層每個(gè)觀 測變量歸一化后的指標(biāo)重要度做乘法,就可以得到每個(gè)具體指標(biāo)的重要度。
本文采摘自“基于QFD的加工中心可用性保障技術(shù)研究”,因?yàn)榫庉嬂щy導(dǎo)致有些函數(shù)、表格、圖片、內(nèi)容無法顯示,有需要者可以在網(wǎng)絡(luò)中查找相關(guān)文章!
本文由伯特利數(shù)控整理發(fā)表文章均來自網(wǎng)絡(luò)僅供學(xué)習(xí)參考,轉(zhuǎn)載請注明!
相關(guān)內(nèi)容可查閱:主頁(加工中心)、產(chǎn)品頁(CNC加工中心)、文章頁(數(shù)控加工中心)
2024-11
本文以組合式六角亭模型為實(shí)例,分析工藝難點(diǎn)與加工可行性,指出該模型的加工難點(diǎn)是模型形狀不規(guī)則和整體剛性差,并通過設(shè)計(jì)新的工藝方案解決加工難點(diǎn),完成了模型整體的加工。新的加工工藝有助于提高加工效率和精度,為五軸數(shù)控加工提供了一個(gè)典型案例,對于五軸加工中心數(shù)控加工也具有指導(dǎo)作用和重要… [了解更多]
2024-11
宇匠數(shù)控 備注:為保證文章的完整度,本文核心內(nèi)容由PDF格式顯示,如未有顯示請刷新或轉(zhuǎn)換瀏覽器嘗試,手機(jī)瀏覽可能無法正常使用!本文摘要:通過對混聯(lián)五軸加工中心自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)控制方法的 研 究,可 知 此 方 法 的 創(chuàng) 新 之 處 在 于:1)建 立 了 機(jī) 床 的 運(yùn) 動 學(xué) … [了解更多]
2024-11
在機(jī)測量技術(shù)由于其成本低、檢測效率高、無需二次裝夾等優(yōu)勢被廣泛用于零件加工測量當(dāng)中,使得五軸加工中心和五軸鉆攻中心,同時(shí)又兼具測量功能。在機(jī)測量系統(tǒng)的構(gòu)成如圖1所示,硬件部分主要是由高精度探頭、信號接收器、機(jī)床整個(gè)本體,軟件部分由機(jī)床控制系統(tǒng)、測量軟件等組成[8]。待零件加工完成… [了解更多]
2024-11
?加工精度是影響機(jī)床性能和產(chǎn)品質(zhì)量的主要難題,也是制約國家精密制造能力的重要因素。本文以五軸加工中心為對象,針對提升機(jī)床精度進(jìn)行了研究。并且隨著科技的發(fā)展,精密的儀器和零件在生產(chǎn)實(shí)踐中占據(jù)的分量逐漸增加,在數(shù)控機(jī)床這種精密機(jī)器精度不斷提高的同時(shí),必須控制內(nèi)外界環(huán)境的隨機(jī)影響因素在… [了解更多]