再制造发动机曲轴轴颈表面粗糙度不确定性测度及应用研究*

刘从虎，刘明周，邢玲玲，刘长义

(1.合肥工业大学机械与汽车工程学院，合肥 230009； 2.安徽工程大学管理工程学院，芜湖 241000)



2015060

再制造发动机曲轴轴颈表面粗糙度不确定性测度及应用研究*

刘从虎1,2，刘明周1，邢玲玲1，刘长义1,2

(1.合肥工业大学机械与汽车工程学院，合肥 230009； 2.安徽工程大学管理工程学院，芜湖 241000)

本文中对发动机曲轴再制造生产过程的不确定性进行研究。首先，从回收曲轴损伤不同、修复工艺不同导致轴颈表面粗糙度存在差异的角度，分析了再制造曲轴轴颈表面粗糙度不确定性的内涵，以轴颈最佳粗糙度为参考基准，对其不确定性测度进行了研究；然后，考虑到轴颈表面粗糙度不确定性与发动机质量的非线性、模糊和灰色关系，构建了两者的灰关联映射模型，揭示了再制造发动机曲轴轴颈表面粗糙度不确定性与产品质量之间的耦合机理；最后，通过某再制造发动机质量数据验证了该方法的可行性和有效性。

再制造；曲轴轴颈；表面粗糙度；不确定度

前言

再制造是工业领域全面推行循环型生产方式的关键技术，已成为解决资源危机、环境污染问题的有效方式之一，对建设资源节约型、环境友好型社会具有十分重要的意义[1-2]。我国“十二五”发展规划中明确要求“开发应用再制造等关键技术，推广循环经济典型模式”。2010年10月，再制造产业被国家列为战略性新兴产业。我国经济社会发展对再制造具有十分迫切的需求，再制造的初步应用也已取得了非常明显的节能减排效果。但目前再制造产业规模小、范围窄和再制造产品质量与服役安全性能存在的问题与不足成为再制造产业规模化发展的瓶颈。

由于再制造工程诞生时间较短、多学科交叉，仍然存在一些基础技术问题没有解决，有关再制造不确定性理论就是其中之一。查阅国内外与再制造相关文献，发现“不确定性(uncertainty)”是频次最高的一个词语，绝大多数文献仅仅把“不确定性”作为一种现象进行分析，鲜有文献对再制造不确定性的内涵与测度进行研究[3-5]。再制造的实施面临多重不确定性，现有的文献主要是把不确定性作为一个背景或者约束条件来处理，包括：回收产品的时间与数量不确定[6-8]、再制造生产计划不确定[9-10]、回收产品质量等级的不确定[11]和再制造加工路径不确定[12]等。另一方面，不确定环境下再制造生产过程质量控制机制的研究也相对较少：如文献[13]中从质量改进、产品生命周期和质量环等机理入手，提出基于“广义PLC”、“生态质量环”处理再制造的思想；文献[5]中研究了面向不确定性和质量目标的再制造零件公差分级选配方法；文献[14]中基于模糊层次分析法提出了量化废旧轮式装载机零部件可重用度的质量评价模型。以上研究为再制造产业的发展提供了支持。再制造生产过程的高不确定性，正表明对再制造过程的某些环节或认识还不够深入细致，或很难做到精确定量。再制造不确定性研究就是要在这种情况下，设法获得尽可能多的有用信息，用于监测再制造生产过程，并据此做出恰当的判断或决策。因此，再制造加工过程不确定性科学问题的研究，成为再制造规模化和产业化亟待解决的理论基础。

本文中对再制造发动机曲轴轴颈表面粗糙度的不确定性内涵和测度进行研究和探索。

1 再制造曲轴轴颈表面粗糙度不确定性度量

1.1 再制造曲轴轴颈表面粗糙度不确定性分析

轴颈磨损是发动机曲轴的主要失效形式之一。发动机曲轴轴颈磨损包括主轴颈和连杆轴颈的磨损。由于工作机理不同，连杆轴颈磨损相对较大。主轴颈磨损后尺寸变小，并呈椭圆形，在向着连杆轴颈的部位磨损尤其严重。另外由于润滑油中存在杂质和润滑系统故障，曲轴轴颈处会产生擦伤、划痕、磨料磨损和粘着磨损等现象。根据曲轴和连杆的结构、材质和工作环境不同，导致其损伤程度也不同。因此，采用的再制造修复技术方式也不同。目前再制造曲轴主要采用镀铬、镀铁或热喷涂等工艺[15-16]。不同的修复技术使再制造发动机曲轴轴颈表面粗糙度与新品相比存在着差异，而这些差异，也正是再制造发动机曲轴轴颈表面粗糙度不确定性的关键所在。

1.2 再制造曲轴轴颈表面粗糙度不确定性测度

根据再制造曲轴轴颈表面粗糙度存在的差异性和可测性，本文中建立如下再制造曲轴轴颈表面粗糙度的不确定性测度。

(1) 令曲轴表面粗糙度按照测试工具的能力分为以下n个等级：

(1)

则整体曲轴轴颈的表面粗糙度不确定性测度指数为

(2)

2 曲轴轴颈表面粗糙度不确定度与质量灰关联映射描述

2.1 可行性分析

不确定环境下再制造发动机的装配过程中，存在着动态、非线性和模糊的相互作用，不同程度地影响最终产品的质量和性能。由于受处理方法和工具的限制，不能客观地反映出各个零部件质量属性与产品性能之间的映射关系。

考虑到灰色关联分析法是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法，且使用的数据量具有要求较低、分辨率高等特点[17]，本文中采用灰色系统关联分析法描述再制造曲轴表面粗糙度不确定度与再制造发动机质量映射关系，探索再制造发动机系统内部不确定性的发展变化过程。

2.2 灰关联映射模型

对不同批次再制造曲轴各个轴颈表面粗糙度不确定度进行无量纲化处理后得

X1={x1(1),x1(2),x1(3),…,x1(n)}；

X2={x2(1),x2(2),x2(3),…,x2(n)}；

…

Xi={xi(1),xi(2),xi(3),…,xi(n)}；

…

式中：Xi为第i个轴颈表面粗糙度序列；xi(j)表示序列Xi的第j个不确定度值；n为测量曲轴的样本数值。

对应批次的再制造发动机质量属性(功率、转速、耗油量和转矩)的不合格率无量纲化处理后分别为

功率：Y1={y1(1),y1(2),y1(3),…,y1(n)}

转速：Y2={y2(1),y2(2),y2(3),…,y2(n)}

耗油量：Y3={y3(1),y3(2),y3(3),…,y3(n)}

转矩：Y4={y4(1),y4(2),y4(3),…,y4(n)}

令Yl为参考序列，Xj为比较序列，yl(k)和xj(k)分别为Yl与Xj的第k个点的数，其中Yl表示集合{Y1,Y2,Y3,Y4}中的其中一个。

(3)

2.3 映射关系描述

令：r(yl(k),xj(k))=rlj

(4)

则再制造曲轴各个轴颈表面粗糙度不确定度与再制造发动机质量属性映射关系矩阵为

(5)

有鉴于轴颈表面粗糙度不确定性与发动机质量的非线性、模糊和动态映射关系，本文中采用灰关联分析法，构建出再制造曲轴各个轴颈表面粗糙度不确定度与再制造发动机质量属性(功率、转速、耗油量、转矩)灰色映射矩阵，定量化描述两者之间的内在关系，如图1所示。

通过再制造曲轴轴颈表面粗糙度不确定度与再制造发动机产品质量的灰关联映射关系矩阵，可以明确不确定环境下再制造发动机曲轴轴颈表面粗糙度与产品质量之间的关系，揭示再制造曲轴各个轴颈表面粗糙度不确定度与再制造发动机产品质量的耦合机理，进而指导再制造曲轴的加工和装配过程，提高再制造发动机的产品质量和服役安全性。

3 实例分析

本文中以某企业再制造发动机曲轴(型号：AMSTM-32)为例进行分析。回收到企业的发动机，经过拆卸后，对曲轴进行全面检查，根据检查数据将曲轴分类处理为再利用件、可再制造件和不可修复废弃件3类。其中曲轴再加工过程中主要是针对轴颈磨损和轴颈表面裂纹、划痕与烧伤。经过清洗油脂和除锈后，送到曲轴再加工生产线。在曲轴磨床上精磨主轴颈和连杆轴颈，保证轴颈表面粗糙度要求。但由于各个轴颈磨损和损伤形式不一样，轴颈精磨的方式和程度也各有不同，导致各个轴颈表面粗糙度的不确定性高。

企业采用基于PC的表面粗糙度测量仪为测量平台，该测量仪粗糙度轮廓图形放大倍率为10-500 000自动调整，粗糙度测量范围为0.01-10μm。为了便于认读、测量和计算，设定测试工具的单位刻度值b=1μm。

收集2012年6-12月共计6个月的AMSTM-32再制造曲轴，如图2所示。轴颈表面粗糙度不确定度抽样测试数据和该批次再制造发动机质量数据，如表1所示。

表1 再制造曲轴轴颈表面粗糙度不确定度抽样测试数据和再制造发动机质量数据

注：Xj为不确定度；Yl为再制造发动机中因曲轴(直接原因和间接原因)而导致的质量不合格的比率。

根据表1数据，运用灰关联计算再制造曲轴各个轴颈表面粗糙度不确定度与再制造发动机质量属性映射关系矩阵为

根据再制造曲轴各个轴颈表面粗糙度不确定度与再制造发动机质量属性映射关系矩阵，可以得到如下结论：

(1) 连杆轴颈X4和主轴轴颈X1的表面粗糙度不确定性对Y1(功率)的关联较大；

(2) 连杆轴颈X4和主轴轴颈X1的表面粗糙度不确定性对Y2(转速)的关联较大；

(3) 主轴轴颈X9和主轴轴颈X7的表面粗糙度不确定性对Y3(耗油量)的关联较大；

(4) 连杆轴颈X6和连杆轴颈X8的表面粗糙度不确定性对Y4(转矩)的关联较大；

(5) 连杆轴颈X4和X6的表面粗糙度不确定性对再制造发动机整体质量关联较大。

通过再制造曲轴各个轴颈表面粗糙度不确定度与再制造发动机质量属性映射关系矩阵，能够定量化描述再制造曲轴轴颈表面粗糙度不确定性对再制造发动机产品质量的影响，指导曲轴再制造加工，为提高再制造发动机产品质量提供有力支持。

4 结论

提升再制造产品质量和服役安全性能是再制造产业规模化发展的瓶颈，而再制造生产过程不确定性研究是提升再制造产品质量和服役安全性的关键。本文中以再制造发动机曲轴轴颈表面粗糙度不确定性为研究对象，分析了再制造曲轴轴颈表面粗糙度不确定性的内涵，研究了再制造曲轴轴颈表面粗糙度不确定性测度方法；建立了曲轴主轴颈和连杆轴颈的表面粗糙不确定度与再制造发动机质量属性(功率、转速、耗油量、转矩)灰关联映射模型，明确不确定环境下再制造发动机曲轴轴颈表面粗糙度与产品质量之间的关系，揭示了再制造发动机曲轴轴颈表面粗糙度不确定性与产品质量之间的耦合机理。

实例验证结论表明，通过再制造曲轴各个轴颈表面粗糙度不确定度与再制造发动机质量属性映射关系矩阵，能够明确描述不确定性对再制造发动机产品质量的影响，指导再制造发动机曲轴的加工和装配，为提升再制造产品质量和服役安全性提供决策支持。

[1] 徐滨士.再制造工程的现状与前沿[J].材料热处理学报,2010,31(1):10-14.

[2] Liu M, Liu Conghu, Zhu Q. Optional Classification for Reassembly Methods with Different Precision Remanufactured Parts[J]. Assembly Automation,2014,34(4):315-322.

[3] Ramesh Subramoniam, Donald Huisingh, Ratna Babu Chinnam. Remanufacturing for the Automotive Aftermarket-strategic Factors: Literature Review and Future Research Needs[J]. Journal of Cleaner Production,2009,17:1163-1174.

[4] Mehmet Ali Ilgin, Surendra M Gupta. Environmentally Conscious Manufacturing and Product Recovery (ECMPRO): A Review of the State of the Art[J]. Journal of Environmental Management,2010,91:563-591.

[5] Liu M, Liu C, Xing L, et al. Study on a Tolerance Grading Allocation Method Under Uncertainty and Quality Oriented for Remanufactured Parts[J]. Int J Adv Manuf Technol,2013,1-8.DOI 10.1007/s00170-013-4826-z.

[6] Qiang Q, Ke K, Anderson T, et al. The Closed-loop Supply Chain Network with Competition, Distribution Channel Investment, and Uncertainties[J]. Omega,2013,41:186-194.

[7] Amin S H, Zhang G. A Three-stage Model for Closed-loop Supply Chain Configuration Under Uncertainty[J]. International Journal of Production Research,2013,51(5):1405-1425.

[8] Inderfurth K. Impact of Uncertainties on Recovery Behavior in a Remanufacturing Environment: a Numerical Analysis[J]. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management,2005,35(5):318-336.

[9] Kenné J P, Dejax P, Gharbi A. Production Planning of a Hybrid Manufacturing-remanufacturing System Under Uncertainty Within a Closed-loop Supply Chain[J]. International Journal of Production Economics,2012,135(1):81-93.

[10] 苏春,沙洋娟.基于混合不确定性和证据理论的再制造生产计划[J].东南大学学报(自然科学版),2010(40):712-716.

[11] Ferguson Mark, Guide V Daniel, et al. The Value of Quality Grading in Remanufacturing[J]. Production and Operations Management,2009,18:300-314.

[12] 李成川,李聪波,曹华军,等.基于 GERT 图的废旧零部件不确定性再制造工艺路线模型[J].计算机集成制造系统,2012,18(2):298-305.

[13] 陈翔宇,梁工谦,马世宁.基于PMLC再制造产品的持续质量改进[J].中国机械工程,2007,1(18):170-174.

[14] Zhou Jun, Huang Panling, Zhu Yaguang, et al. A Quality Evaluation Model of Reuse Parts and Its Management System Development for End-of-life Wheel Loaders[J]. Journal of Cleaner Production,2012,35:239-249.

[15] 黄邦戈,陆宇衡,谢德锦.发动机曲轴再制造工艺研究[J].装备制造技术,2011(5).

[16] 梁秀兵,陈永雄,白金元,等.自动化高速电弧喷涂技术再制造发动机曲轴[J].中国表面工程,2010,23(2):112-115.

[17] 刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2004.

A Research on the Uncertainty Measure and Its Application tothe Journal Surface Roughness of Remanufactured Engine Crankshaft

Liu Conghu1,2, Liu Mingzhou1, Xing Lingling1& Liu Changyi1,2

1.MechanicalandAutomotiveEngineeringInstitute,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009；2.DepartmentofManagementEngineering,AnhuiPolytechnicUniversity,Wuhu241000

The uncertainty of engine crankshaft remanufacturing process is studied in this paper. Firstly, the uncertainty connotation of the surface roughness of remanufactured crankshaft journals is analyzed from the angle of the existing discrepancy in journal surface roughness caused by the differences of the impairs and repair processes of crankshaft, and with the optimum journal surface roughness as reference base, the uncertainty measure of journal surface roughness is studied. Then with consideration of the nonlinear, fuzzy and grey relations between the uncertainty of journal surface roughness and the quality of engine, a model for the grey correlation mapping between them is established to reveal the coupling mechanism between the surface roughness uncertainty of crankshaft journal and the product quality of remanufactured engine. Finally the feasibility and effectiveness of the method proposed is verified with the quality data of remanufactured engine.

remanufacturing; crankshaft journal; surface roughness; uncertainty

*国家973计划项目(2011CB013406)和安徽省高校省级科学研究项目(KJ2012B018)资助。

原稿收到日期为2013年5月29日，修改稿收到日期为2013年9月2日。