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user: 2. 设计方法 2.1. 设计程序 田口参数设计程序 [ 10 ] 见图1。 2.2. 设计目标 打开杂物箱盖的把手，在如图2所示的位置沿操作方向施加一大小为245 ± 4.9 N的载荷10 ± 1.0秒钟。增压件的形状应为15 × 40 mm的长方形。施力过程中，把手不能断裂。 2.3. 研究范围 杂物箱把手总成相关零部件见图3。 物理领域和功能领域见表1。 图1. 田口参数设计程序 图2. 田口参数设计程序 图3. 杂物箱把手总成相关零部件 通过识别物理领域和功能领域，结合以往设计经验，确定影响杂物箱把手重载荷强度的零部件是把手支座和把手。 2.4. 理想功能和信号策略 第一步，希望各零件之间的波动小，从正态分布图来看，数据集中，分散性小，即方差σ 2 越小越好；第二步，希望杂物箱把手能够承载的力无限大，即特性值y越大越好，见图4。 使用如下信噪比(S/N)公式来对杂物箱把手重载荷强度进行评价。 (1) 信噪比(S/N)是用来描述产品抵抗内/外干扰因素所引起的质量波动的能力，信噪比越大表示产品越稳健。公式中方差σ 2 越小，S/N越大；特性值y越大，S/N越大。 2.5. 噪音因素水平表 噪音因素是质量特性值波动的原因，是不能被设计者所控制的因素或者花大量费用才能控制的因素，分为外噪音、内噪音和产品间噪音： 1) 外噪音，由于环境因素和使用条件的波动或变化，引起特性值的波动。例如，温度、湿度、位置等。 2) 内噪音，由于在储存或使用过程中，随着时间的推移，发生材料变质、劣化现象而引起特性值的波动。例如，电器产品绝缘材料的老化等。 3) 产品间噪音，在相同生产条件下，生产制造出来的一批产品，由于人、机、料、法、环的变化，引起质量特性值的波动。 对于杂物箱把手重载荷，噪音因素见表2。N1为使质量特性值减小的组合，N2为使质量特性值增大的组合。 Table 1 Physical and functional domain of glove box kno 序号 物理领域 功能领域 ① 自攻螺钉 固定把手总成 ② 把手支座 固定把手 ③ 弹簧 保持把手处于关闭状态 ④ 缓冲钮 防止噪音 ⑤ 杂物箱外板 把手总成固定件 ⑥ 把手 通过旋转打开杂物箱外板 表1. 杂物箱把手的物理领域和功能领域 图4. 理想功能示意图 噪音因素示意见图5。 2.6. 可控因素水平表 杂物箱把手所要研究的可控因素水平见表3。 将可控因素表作为内表，噪音因素表作为外表，建立L18(2^1，3^7)田口正交表，见表4。 2.7. 开始实验/收集数据 对每一组数据创建有限元模型并进行分析，提取位移与力的关系曲线，在曲线中选取N1和N2情况下，曲线的顶点值，见图6。 实验数据见表5，单位为N。 2.8. 数据结果及分析 以第1组数据为例，进行计算。 特性值： Table 2 Noise factor N1 噪音因素 N2 平行于ZX平面 棱边造型 与ZX平面夹角30˚ −0.2 mm (搭接量变短) 转轴与孔搭接量的制造误差 +0.2 mm (搭接量变长) 表2. 噪音因素表 Table 3 Control factor 序号 水平1 水平2 水平3 示意图 A.后部间隙 1 2 B.转轴部位间隙 1 2 3 C.配合面宽度 1 2 3 D.把手长度 1 2 3 E.把手刚度 1 2 3 F.转轴部位刚度 1 2 3 G.转轴位置搭接量 1 2 3 H.转轴圆角 1 2 3 表3. 可控因素表 (2) 方差： (3) 信噪比： (4) 同理求解其余17种组合的特性值( )和信噪比(S/N)，见表6。 2.9. 预测及验证 根据表6的数据，分别计算可控因素A-H在不同水平下的特性值( )和信噪比( )，以A为例进行计算。 可控因素A在水平1时的特性值： 图5. 噪音因素示意图 图6. 有限元模型和结果 Table 4 Taguchi orthogonal tabl L18 内表 外表 A B C D E F G H N1 N2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 3 1 1 3 3 3 3 3 3 4 1 2 1 1 2 2 3 3 5 1 2 2 2 3 3 1 1 6 1 2 3 3 1 1 2 2 7 1 3 1 2 1 3 2 3 8 1 3 2 3 2 1 3 1 9 1 3 3 1 3 2 1 2 10 2 1 1 3 3 2 2 1 11 2 1 2 1 1 3 3 2 12 2 1 3 2 2 1 1 3 13 2 2 1 2 3 1 3 2 14 2 2 2 3 1 2 1 3 15 2 2 3 1 2 3 2 1 16 2 3 1 3 2 3 1 2 17 2 3 2 1 3 1 2 3 18 2 3 3 2 1 2 3 1 表4. 田口正交表 Table 5 Test result L18 内表 外表 A B C D E F G H N1 N2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 303.5 255.3 2 1 1 2 2 2 2 2 2 269.0 235.0 3 1 1 3 3 3 3 3 3 244.2 257.5 4 1 2 1 1 2 2 3 3 281.3 271.4 5 1 2 2 2 3 3 1 1 249.9 227.2 6 1 2 3 3 1 1 2 2 202.6 197.6 7 1 3 1 2 1 3 2 3 199.4 208.7 8 1 3 2 3 2 1 3 1 209.7 218.7 9 1 3 3 1 3 2 1 2 224.7 222.2 10 2 1 1 3 3 2 2 1 257.7 208.6 11 2 1 2 1 1 3 3 2 357.3 343.2 12 2 1 3 2 2 1 1 3 192.3 218.7 13 2 2 1 2 3 1 3 2 350.6 298.3 14 2 2 2 3 1 2 1 3 135.8 130.3 15 2 2 3 1 2 3 2 1 360.1 367.9 16 2 3 1 3 2 3 1 2 203.9 165.7 17 2 3 2 1 3 1 2 3 214.4 236.5 18 2 3 3 2 1 2 3 1 269.7 248.0 表5. 实验数据 Table 6 Characteristic value and S/ L18 内表 外表 计算值 A B C D E F G H N1 N2 S/N 1 1 1 1 1 1 1 1 1 303.5 255.3 279.4 21.3 2 1 1 2 2 2 2 2 2 269.0 235.0 252.0 23.4 3 1 1 3 3 3 3 3 3 244.2 257.5 250.9 31.6 4 1 2 1 1 2 2 3 3 281.3 271.4 276.4 34.9 5 1 2 2 2 3 3 1 1 249.9 227.2 238.6 26.5 6 1 2 3 3 1 1 2 2 202.6 197.6 200.1 38.1 7 1 3 1 2 1 3 2 3 199.4 208.7 204.1 32.8 8 1 3 2 3 2 1 3 1 209.7 218.7 214.2 33.6 9 1 3 3 1 3 2 1 2 224.7 222.2 223.5 45.0 10 2 1 1 3 3 2 2 1 257.7 208.6 233.2 19.6 11 2 1 2 1 1 3 3 2 357.3 343.2 350.3 33.9 12 2 1 3 2 2 1 1 3 192.3 218.7 205.5 23.8 13 2 2 1 2 3 1 3 2 350.6 298.3 324.5 21.9 14 2 2 2 3 1 2 1 3 135.8 130.3 133.1 33.7 15 2 2 3 1 2 3 2 1 360.1 367.9 364.0 39.4 16 2 3 1 3 2 3 1 2 203.9 165.7 184.8 19.7 17 2 3 2 1 3 1 2 3 214.4 236.5 225.5 26.2 18 2 3 3 2 1 2 3 1 269.7 248.0 258.9 27.6 平均值( ) ( ) 245.5 29.6 表6. 特性值和信噪比 (5) 可控因素A在水平2时的特性值： (6) 可控因素A在水平1时的信噪比： (7) 可控因素A在水平2时的信噪比： (8) 同理求解可控因素B-H在不同水平下的特性值( )和信噪比( )，见表7和表8。 分别将表7和表8的数据生成响应图，增加直观性，以便于判断。表7的响应图见图7，表8的响应图见图8。 从特性值(y)方面进行判断，结合表7的排序和图8各因素不同水平点的分散情况，可以看出因素D、G、H、B影响最大，最优化组合为A2，B1，C1，D1，E2，F3，G3，H1。 从信噪比(S/N)方面进行判断，结合表8的排序和图9各因素不同水平点的分散情况，可以看出因素C、B、D、A影响最大，最优化组合为A1，B2，C3，D1，E1，F3，G3，H2。 Table 7 Control factors characteristic valu A B C D E F G H 1 238 261 250 286 238 242 211 264 2 253 257 235 248 250 229 246 257 3 218 250 202 249 265 280 216 极差 16 43 15 84 12 37 69 48 排序 6 4 7 1 8 5 2 3 表7. 可控因素的特性值 Table 8 Control factors S/ A B C D E F G H 1 32 25 25 33 31 28 28 28 2 27 33 30 26 29 31 30 31 3 31 34 29 29 31 31 31 极差 5 7 9 7 3 3 3 3 排序 4 2 1 3 6 7 8 5 表8. 可控因素信噪比 图7. 可控因素特性值响应图 图8. 可控因素信噪比响应图 图9. 优化组合的有限元模型和结果 综合考虑信噪比和特性值的最优组合以及结合杂物箱把手实际生产制造和装配经验，最终确定的优化组合为A1，B2，C3，D1，E2，F3，G3，H2。 预测优化组合的特性值( )和信噪比( )，计算公式如下： 根据表7中的数据和表6中特性值的平均值，预测优化组合的特性值( )： (9) 根据表8中的数据和表6中信噪比的平均值，预测优化组合的信噪比( )： (10) 根据优化的组合，重新设计杂物箱把手，并进行模拟分析，将模拟值与预测值作对比，以确认预测值的准确性。优化组合A1，B2，C3，D1，E1，F3，G3，H2有限元模型和结果见图9。 模拟结果 ， 。 特性值： (11) 方差： (12) 信噪比： (13) 对比模拟结果和预测结果可以看到，特性值y相差1 N，信噪比相差7.5 dB，两者非常接近，预测结果可信。 原设计与优化设计对比见表9，从表中可以看到，优化设计的杂物箱把手的重载荷强度达到364 N，大于245 N，较原设计强度提升了62%。信噪比提升了13.5 dB，将其带入公式14，计算得出杂物箱把手结构的稳健性提升了79%。 (14)