森林工程

北大核心,JST,WJCI

国内刊号:23-1388/S

国际刊号:1006-8023

森林工程杂志2025年第2期:基于决策树算法的汽车保险杠喷涂质量影响因素

发布日期:

作者:程诺,王巍

单位:;东北林业大学 机电工程学院,哈尔滨 150040;

关键词:汽车保险杠,喷涂质量,颗粒,桔皮,决策树,质量控制,CART算法,影响因素

基金:黑龙江省自然科学基金(LC201407)

为提高林业运输车辆的保险杠喷涂合格率,以某公司汽车保险杠的涂装质量数据为例,运用排列图对涂装质量数据进行分析得出颗粒、桔皮属于影响喷涂质量的主要因素。从人、机、料、法、环5个方面分析产生颗粒、桔皮的主要原因,并采用斯皮尔曼(Spearman)相关系数进行特征提取以及重要性分析,得出喷漆房的温度、喷漆房相对湿度、机器人喷涂流量、旋杯转速、喷涂距离、喷涂速度、漆的品牌、机器人(机器①、机器②、…、机器⑥)均会影响保险杠的喷涂质量。运用决策树(classification and regression tree,CART)算法确定喷涂流量、喷漆房的温度、喷漆房相对湿度、机器人②和机器人④、漆的品牌是影响保险杠喷涂质量的较为关键的因素。结果表明,利用CART分类算法对喷涂质量数据进行分析能够实现对故障点的判别,对于提高保险杠喷涂质量具有借鉴意义。

来源:2025年第2期

《森林工程》期刊编辑部

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