[发明专利]智能3D打印服务系统失效模式与影响分析方法及系统

说明书

本发明公开了智能3D打印服务系统失效模式与影响分析方法，包括：确定潜在失效模式严重度S、频度O和难检度D的权重；确定各潜在失效模式的S、O、D的数值；根据S、O、D的数值和S、O、D的权重，计算潜在失效模式的初始强度值；建立初始强度值‑影响矩阵，矩阵的元素为各潜在失效模式之间的相互影响，根据初始强度值‑影响矩阵计算各潜在失效模式的中心度和原因度。本发明还提供了智能3D打印服务系统失效模式与影响分析系统。本发明可有效提高对失效模式的识别评估效率，降低评估成本，实现智能3D打印服务系统潜在失效模式高效识别。

技术领域

本发明涉及能3D打印服务系统相关技术领域。更具体地说，本发明涉及一种智能3D打印服务系统失效模式与影响分析方法及系统。

背景技术

3D打印是一种以数字模型(3D设计文件)文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过3D打印机，逐层打印的方式来构造物体的技术。与传统的制造工艺相比，3D打印技术具备多材料兼容性、个性化定制和集成制造的特点，在智能制造发展背景下，智能3D打印成为未来的发展方向。对于智能3D打印服务系统的潜在失效模式，现有技术通常采用专家评审方法，主观性强，效率低，成本高。因此，有必要设计一种能够一定程度克服上述缺陷的技术方案。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种智能3D打印服务系统失效模式与影响分析方法及系统，可有效提高对失效模式的识别评估效率，降低评估成本，实现智能3D打印服务系统潜在失效模式高效识别。

为了实现本发明的这些目的和其它优点，根据本发明的一个方面，本发明提供了智能3D打印服务系统失效模式与影响分析方法，包括：确定潜在失效模式严重度S、频度O和难检度D的权重(严重度(S,Severity)、发生度(O,Occurrence)、难检度(D,Detection))；并确定各潜在失效模式的S、O、D的数值；根据S、O、D的数值和S、O、D的权重，计算潜在失效模式的初始强度值；建立初始强度值-影响矩阵，矩阵的元素包括各潜在失效模式之间的相互影响和初始强度值，根据初始强度值-影响矩阵计算各潜在失效模式的中心度和原因度。

进一步地，利用BWM方法(Best Worst Method)确定S、O、D的权重。

进一步地，记录指标集C＝[S,O,D]，选择出最优指标记为C_B，选择出最劣指标记为C_W，使用9分量表对指标的相对重要程度进行评估，最优指标对其他指标的相对重要性评分记为表示第k个对最优指标C_B相对指标S的评分，表示第k个对最优指标C_B相对指标O的评分，表示第k个对最优指标C_B相对指标D的评分，其他指标相对最劣指标的相对重要性评分记为表示第k个对指标S相对最劣指标C_W的评分，表示第k个对指标O相对最劣指标C_W的评分，表示第k个对指标D相对最劣指标C_W的评分，1≤k≤s，s为评估人员个数；

根据公式(1)计算相对其他指标对最优指标C_B的偏好的平均值H_B和相对最劣指标C_W对其他指标的偏好的平均值H_W；

根据公式(2)计算得到指标S、O、D的权重；

minδ

其中，w_B和w_W是最优指标C_B和最劣指标C_W的权重，w_S、w_O和w_D是S、O、D的权重，δ是一个进行一致性检验的统计值。

进一步地，利用公式(3)计算ERPN值，将ERPN值记为潜在失效模式的初始强度值；