摘要：紧固件拆装作业时间是影响机械产品维修性的主要因素之一，占机械产品维修作业时间的70 80%。因此，探讨紧固件拆装作业时间的预计方法对研究、设计机械产品的维修性，将是十分必要的。通过分析紧固件拆装作业过程，探索出了影响拆装作业时间的诸因素，并对所有的影响因素进行分析、权衡和回归，建立紧固件拆装作业时间的预计模型。
　　关键词：紧固件；拆装时间；预计模型
　　維修性预计是维修性工作项目的重要部分，是产品研制过程中主要的维修性活动之一。在目前的诸多预计方法中，都存在可操作性不强等多种不足。对于机械产品，通过对大量维修作业过程及作业时间的统计、处理和分析，我们发现：紧固件的拆装作业时间是影响机械产品维修性的主要因素之一，占整个产品维修（更换）作业时间的70 80%。因此，对机械产品进行维修性预计，应以紧固件拆装作业时间为主体进行预计。对紧固件的拆装过程进行分解，确定出影响紧固件拆装作业时间的主要因素，进行回归处理，并依据以往经验和国内外有关参考文献和实际统计得到的数据，确定了紧固件拆装作业时间的预计模型。
　　一 紧固件拆装作业时间影响因素的确定
　　紧固件的拆卸过程可分为三个阶段：（1）解锁，即解脱锁紧装置；（2）螺纹联接分离；（3）取出，即取出螺栓、螺母、螺钉等。装配过程与之相反，即（1）放入；（2）螺纹拧紧；（3）锁紧。三个阶段时间之和即为紧固件拆卸或安装时间。通过对三个阶段的分析看出，解锁或锁紧的时间，反映了采取的锁紧方式对拆卸、安装的影响程度。即说明紧固件的锁紧方式是紧固件拆装作业时间的影响因素之一。螺纹联接分离与安装时间，受紧固件自身结构尺寸，同时也受紧固件所处的空间位置环境的影响。取出阶段时间，主要受空间位置环境影响。经过综合分析归纳，影响紧固件拆装作业时间的主要因素可归纳为：联接类型、紧固件的规格、锁紧方式、紧固件工作长度、拆装时工具最大的拧转角度（简称拧转角度）、取出或放入紧固件时的难易程度（简称难易程度）。
　　二 紧固件拆装作业时间预计模型
　　建立回归模型的步骤通常是：
　　图1 建立回归模型的步骤
　　上述步骤从试建模型到异常数据剔除是一个循环过程，通过循环，可以建立质量较高的数学模型。
　　1.选择模型类型。
　　机械系统的维修工作，根据其结构特点，结合制约机械系统维修性的诸因素，其作业时间计算模型多用回归分析方法研究。对于紧固件而言，由于作业过程中的诸多主要因素，如解锁、螺纹连接分离过程、扭转角度、操作者的拧转速度和施力情况等均可假定为均匀不变，即不随时间而变，故可用多元线性回归方程作为其数学模型。以往的经验和国外某些资料表明，选用这类模型是适宜的。
　　2.数据的预处理。
　　在采集到的4万多个数据中，有定量数据和定性数据两类，定量数据有：规格、工作长度、拧转角度、拆卸时间、安装时间；定性数据有：联接类型、锁紧方式和难易程度。由于两类数据并存，故需对数据进行预处理。这里，以联接类型分类建模共有螺钉、螺栓、螺柱三种；再以拆卸时间和安装时间分类建模，共建立六个模型。
　　对于锁紧方式和难易程度等定性数据做如下处理：一种方法是选择规格、工作长度和拧转角度均相同的一组数据，分别计算其拆卸时间和安装时间的数学期望（均值），再求出不同锁紧方式或难易程度的均值之比，即可确定各种锁紧方式和难易程度的权重值。另一种方法是专家打分的方法，即由多名专家按照不同项的影响程度进行两两对比打分，最后进行统计处理得到不同的权重值。两种方法的结果基本一致，其权重值如表1、表2所示。
　　3.试建模型。
　　首先将各影响因素作为参数，各参数名称和代号见表3。
　　三 回归模型的预测与验证
　　将模型在某型履带车辆上进行了实际的应用，通过统计大量的各类数据，验证了模型的正确性和适用性。实测值与预计值的对比情况如表4所示。从表中结果看出，误差比例都在可接受的范围内，因此可以认为，所建模型是正确的。
　　四 结论
　　紧固件的拆装作业是机械产品的维修的重要环节，因此建立紧固件拆装作业时间预计模型，对研究机械产品的维修性预计，提供了一种较实用的方法。