為了提高中小型超硬磨具制造企業的信息化管理水平，對超硬磨具制造生產過程中存在的問題進行了分析。按照數據層、應用層和界面層的三層體系架構原則，對系統的總體結構進行了設計。對系統開發過程中的關鍵技術進行了分析，主要包括超硬磨具配方參數設計、制造工藝參數智能優化和基于SPC的超硬磨具制造過程質量控制等。基于上述技術及架構，以C#.NET為開發平臺，設計并開發了超硬磨具設計與生產管理集成化系統。通過實際應用表明，該系統能夠有效提高企業生產管理的信息化水平。

　　關鍵詞：超硬磨具;設計與生產管理;集成化系統

　　超硬磨具是指用人造金剛石或立方氮化硼超硬磨料所制成的磨具，是磨具的一大系列[1]。超硬磨具因其硬度高、磨損少、使用周期長、磨削溫度較低、磨削比高等優點，常被廣泛地應用在瑪瑙、光學玻璃、半導體材料、石材等非金屬材料和高釩高速鋼等金屬加工中。我國磨料磨具產量及消耗量巨大，然而生產這些超硬磨具的大多是中小型磨具制造企業。這些企業大多存在企業信息化程度不高、研發投入較少、管理粗放、生產周期長、產品質量不穩定等問題，嚴重阻礙了我國超硬磨具行業的發展。目前在機械產品設計、制造、分析等過程中，有很多數字化輔助設計技術，如CAD、CAM、CAPP、CAE等。這些技術目前能很好地應用于一般機械產品的外觀設計、力學性能分析、仿真實驗中。因為磨具是由磨料、基體、結合劑和潤濕劑按一定配方配料，再經過混料、成型、干燥、燒結、精加工等一系列工藝生產出的，正是工藝的獨特性無法將機械零件的CAD/CAM/CAPP等技術及軟件系統直接應用于磨具設計過程中。我國工業化進程加快，也對現代制造業的磨切工具及其技術發展提出了更高的要求。通過信息化手段提高中小型超硬磨具制造企業技術發展和管理水平具有非常重要的現實意義。本文闡述了如何設計并開發適用于中小型超硬磨具制造企業的超硬磨具設計與生產管理集成化系統。

　　1超硬磨具制造過程分析

　　超硬磨具生產要經過原材料選擇、成型料配制、成型、干燥、燒結、精加工、檢驗等工藝流程[2]。在生產過程中，常存在的問題主要有：(1)超硬磨具配方參數的設計。配方參數的合理準確性決定了超硬磨具的性能和客戶滿意度，常用的配方設計方法有經驗法、因素輪換法、正交試驗法和回歸分析法[3-5]。(2)超硬模具制造工藝參數智能優化。在傳統生產中，制造工藝往往采用經驗法進行人工選擇，不能有效揭示各工藝參數之間的關聯性，難以有效保證產品質量穩定性。(3)超硬磨具制造過程質量控制。現階段我國中小型超硬磨具制造企業普遍存在質量穩定性較低、生產過程廢品率較高、制造成本偏高等問題。究其原因，主要是目前大多數中小型超硬磨具制造企業仍然采用傳統的事后檢驗質量控制方法，其職能僅是在產品制造完成后進行合格與否的檢驗。只依靠事后檢驗的質量控制方法已不能適應當前企業產品質量的要求，必須將質量控制貫徹到生產的全過程中。

　　2系統總體結構設計

　　針對中小型超硬磨具制造企業特點和信息化需求，著力攻克超硬磨具設計與生產中存在的超硬磨具配方參數設計、工藝參數智能優化和制造過程質量控制等技術難題，本文以VS.NET為開發平臺，設計并開發了適用于中小型超硬磨具制造企業的超硬磨具設計與生產管理集成化系統。主要功能模塊有原料選擇模塊、成型料配制模塊、成型模塊、燒結模塊、精加工模塊等。按照數據層、應用層和界面層的三層體系架構原則[6]，對系統的總體結構進行了設計，如圖1所示。

　　3關鍵技術

　　3.1超硬磨具配方參數的設計

　　采用線性回歸分析法對基于磨具組成材料成份配比參數進行了設計，建立了結合劑含量A、成型密度參數γ、粘合劑含量D和濕潤劑含量R與磨具名義硬度X之間的數學模型，實現了科學的配方設計[7]。式中：y—結合劑含量A、成型密度參數γ、粘合劑含量D或濕潤劑含量R;n—指數，試驗點數減去1;Ai—回歸系數;x—磨具的名義硬度。考慮到配方中各組成材料之間的相互作用與耦合對磨具硬度的影響，再按線性回歸方法建立方程。x=β0+β1A+β2γ+β3D+β4R式中：β0、β1、β2、β3、β4為回歸系數。利用上述線性回歸分析法，建立磨具配方參數的回歸設計方程;根據磨具設計的不同要求，推導各配方項的數據量計算方法，因此建立磨具配方參數的改進回歸設計方法。

　　3.2超硬磨具制造工藝參數智能優化

　　根據超硬磨具的制造工藝過程，將混料、成型、燒結、精加工等各工藝參數進行分類，深入分析各工藝參數之間的關聯性以及多種因素的綜合作用結果，結合實際試驗數據與統計結果分析，探究各工藝參數對磨具質量和性能的綜合作用機理及其影響規律。結合生產過程中的經濟成本、技術要求、能源消耗、設備動力等其他要求，建立制造工藝參數的優選機制。根據工藝參數的優選機制，建立相應的工程應用數據庫，基于人工神經網絡方法原理，分別構建輸入層/輸出層/隱藏層模型、神經元模型、傳播算法、學習規則、訓練機制等，進而建立基于人工神經網絡的磨具制造工藝參數智能優化方法。

　　3.3基于SPC的超硬磨具制造過程質量控制與預警

　　SPC系統結構包括：質量信息采集、計算機數據處理和SPC報警三部分。操作人員將采集到的SPC的控制對象數據輸入計算機，計算機負責數據處理與分析，并對工序加工狀態進行監控，若發現某個工序異常，則把信息傳遞給SPC報警裝置，報警裝置再將信息反饋到相應的工藝過程，操作人員收到報警后立即分析查找導致工序失控的原因，這樣可以避免上道工序的質量偏差傳遞到下道工序中，進而達到控制產品質量的目的。為了將質量控制貫徹到生產的全過程中，構建“自檢+首檢+巡檢+末檢”的車間質檢模式，根據檢驗指標類型，確定每一個檢驗指標對應的SPC控制圖類型(計量值型控制圖或計數值型控制圖)，根究指標檢驗結果，自動繪制并生成SPC控制圖。根據質檢信息點的分布位置與變化趨勢，借助概率統計原理，定義SPC控制圖的異常波動模式及對應的預警值。根據檢驗指標預警值集合及各指標影響關系，采用指標預警值加權方法和閾值參數定義，建立“工序級—車間級—工廠級”的多層次預警機制。

　　3.4超硬磨具設計與生產管理集成化系統開發

　　基于上述系統總體結構與關鍵技術分析，以VS2010為系統開發平臺，選取C#為程序設計語言，以SQLServer2008為系統數據庫，設計并開發了超硬磨具設計與生產管理集成化系統。該系統的主要功能模塊有磨具設計模塊(包括原料選擇、成型料配制、燒結等工序)、產品數據管理模塊、生產過程規劃模塊、車間管理模塊、產品質量監控模塊等。通過實際應用，有效提高了企業生產管理的信息化水平。

　　4結論

　　綜合運用C#.NET、SQLServer、VS.NET等技術，開發了適用于中小型超硬磨具制造企業的超硬磨具設計與生產管理集成化系統，將生產中的配方設計、工藝參數選擇和質量控制與生產工藝流程結合，提高了該類企業的技術水平和信息化管理水平。本文采用的系統開發方案與技術路線，對于其他同類型的制造業信息化軟件系統具有一定的參考借鑒意義。

　　參考文獻：

　　[1]侯永改.陶瓷磨具制造[M].北京：中國輕工業出版社,2010:1~5.

　　[2]胡偉達.溶膠凝膠法制備陶瓷結合劑金剛石砂輪的研究[D].長沙：湖南大學,2013.

　　[3]栗正新.回歸法SG磨具配方設計[J].金剛石與磨料磨具工程,2007(03):88~90.

　　[4]吳立輝,武照云,劉楠嶓等.陶瓷結合劑磨具配方設計決策系統：中國,201510214728.9[P].2017-11-17.

　　[5]劉鑫鑫,劉世凱,鄧士煒.超硬磨具納米陶瓷結合劑研究進展[J].超硬材料工程,2016,28(6):46~49.

　　[6]李麗,吉武俊,武照云,等.基于工藝流程圖的車間生產管理系統設計與開發[J].組合機床與自動化加工技術,2017(1):148~151.

　　[7]吳宇航,查文中,葛建軍,等.基于改進線性回歸方法的任務自適應排序模型[J].華中科技大學學報(自然科學版),2020,48(1):1~6.

　　作者：李麗 武照云 單位：河南職業技術學院汽車工程學院 河南工業大學機電工程學院