应用过程方法分析制造过程

1. 铸造工艺流程

砂型铸造的主要流程有：

1. 模具生产部分：按照图纸要求制作制作模具，一般单件生产可以用木模、批量生产可以制作塑料模、金属模，大批量铸件可以制作模板。

2.混砂阶段：按照砂型制造的要求及铸件的种类不同，配制合格的型砂，以供造型所用。

3.造型（制芯）阶段：包括了造型（用型砂形成铸件的形腔）、制芯（形成铸件的内部形状）、配模（把坭芯放入型腔里面，把上下砂箱合好）。造型是铸造中的关键环节。

4.熔炼阶段：按照所需要的金属成份配好化学成份，选择合适的熔化炉熔化合金材料，形成合格的液态金属液（包括成份合格，温度合格）

5.浇注阶段：把合格的融熔金属注入配好模的砂箱里。浇注阶段危险性比较大，要特种注意。

6.清理阶段：浇注后等融熔金属凝固后，把型砂清除掉，打掉浇口等附设件，就形成了所需要的铸件了。

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总体概述

制造砂型的基本原材料是铸造砂和型砂粘结剂。最常用的铸造砂是硅质砂。硅砂的高温性能不能满足使用要求时则使用锆英砂、铬铁矿砂、刚玉砂等特种砂。为使制成的砂型和型芯具有一定的强度，在搬运、合型及浇注液态金属时不致变形或损坏，一般要在铸造中加入型砂粘结剂，将松散的砂粒粘结起来成为型砂。应用最广的型砂粘结剂是粘土，也可采用各种干性油或半干性油、水溶性硅酸盐或磷酸盐和各种合成树脂作型砂粘结剂。砂型铸造中所用的外砂型按型砂所用的粘结剂及其建立强度的方式不同分为粘土湿砂型、粘土干砂型和化学硬化砂型3种。

粘土湿砂

以粘土和适量的水为型砂的主要粘结剂，制成砂型后直接在湿态下合型和浇注。湿型铸造历史悠久，应用较广。湿型砂的强度取决于粘土和水按一定比例混合而成的粘土浆。型砂一经混好即具有一定的强度，经舂实制成砂型后，即可满足合型和浇注的要求。因此型砂中的粘土量和水分是十分重要的工艺因素。

以型砂和芯砂为造型材料制成铸型，液态金属在重力下充填铸型来生产铸件的铸造方法。钢、铁和大多数有色合金铸件都可用砂型铸造方法获得。由于砂型铸造所用的造型材料价廉易得，铸型制造简便，对铸件的单件生产、成批生产和大量生产均能适应，长期以来，一直是铸造生产中的基本工艺。

砂型铸造所用铸型一般由外砂型和型芯组合而成。为了提高铸件的表面质量，常在砂型和型芯表面刷一层涂料。涂料的主要成分是耐火度高、高温化学稳定性好的粉状材料和粘结剂，另外还加有便于施涂的载体（水或其他溶剂）和各种附加物。

粘土湿砂型铸造的优点是：①粘土的资源丰富、价格便宜。②使用过的粘土湿砂经适当的砂处理后，绝大部分均可回收再用。③制造铸型的周期短、工效高。④混好的型砂可使用的时间长。⑤砂型舂实以后仍可容受少量变形而不致破坏，对拔模和下芯都非常有利。缺点是：①混砂时要将粘稠的粘土浆涂布在砂粒表面上，需要使用有搓揉作用的高功率混砂设备，否则不可能得到质量良好的型砂。②由于型砂混好后即具有相当高的强度,造型时型砂不易流动，难以舂实,手工造型时既费力又需一定的技巧，用机器造型时则设备复杂而庞大。③铸型的刚度不高，铸件的尺寸精度较差。④铸件易于产生冲砂、夹砂、气孔等缺陷。

粘土干砂型制造这种砂型用的型砂湿态水分略高于湿型用的型砂。

粘土砂芯用粘土砂制造的简单的型芯。

2. 什么是过程、过程方法，使用过程方法的目的及益处有哪些

一、过程的定义 所谓过程，也就是“将输入转化为输出的一组彼此相关的资源和活动”。 二、过程方法的定义 组织系统地识别并管理所采用的过程以及过程的相互作用，称之为“过程方法”。 三、过程方法的目的是： 1、获得持续改进的动态循环，并使组织的总体业绩得到显着的提高。 2、通过识别组织内的关键过程、重点过程，随后加以实施和管理并不断进行持续改进来达到顾客满意。 四、组织应用“过程方法”原则将会获得如下益处： 1、可以促进管理体系的过程实现动态徝环改进，从而不断提高效益。 2、通过识别组织内的关键过程、重点过程，以及关键过程、重点过程的后续开发和持续改进，促进以顾客为关注焦点的形成和提高顾客的满意程度。 3、有利于了解组织的所有过程和这些过程的相互间的关系，更加有效地分配和利用组织的现有资源。 4、组织可以将复杂的过程不断地简化，通过过程方法提出过程的输入要求，对过程的输出结果进行检查，提供必要的资源，把过程的各项活动展开，充分发挥过程所涉及的所有部门与人员的作用，进而简化总个过程。 根据以过程为基础的质量管理模式，组织的管理体系过程主要由管理职责、资源管理、产品实现、测量分析与改进等四个大的过程形成的。过程的策划、控制与改进都是在四大过程的基础上的策划、控制与改进。任何其它的过程活动都是四大过程活动的子活动与孙活动（也叫子过程与孙过程）。子活动与孙活动既存在于职能之中，又可能跨越职能。

3. 模型应用的五环流程

模型应用的五环流程包括：问题定义、数据收集、模型构建、模型验证以及模型应用。

问题定义是模型应用流程的首要环节。在这一阶段，我们需要明确问题的具体背景和目的，从而确定需要解决的问题是什么。问题定义的准确性直接关系到后续步骤的方向和效果。例如，在市场营销领域，问题可以是预测未来一段时间内某产品的销售量，或者是识别出最具潜力的客户群体。

数据收集是模型构建的基石。根据问题定义中确定的目标，收集相关数据，包括历史数据、实时数据、内部数据和外部数据等。这些数据应具有一定的代表性和准确性，以便为模型构建提供可靠的基础。例如，在预测产品销售量的问题中，可能需要收集过去一段时间内的销售数据、市场趋势数据以及竞争对手的相关数据。

模型构建是流程中的核心环节。在这一阶段，需要选择合适的算法和方法，基于收集到的数据构建模型。模型构建过程中需要考虑多种因素，如数据的特征选择、模型的复杂度以及过拟合与欠拟合之间的平衡等。通过不断调整和优化模型参数，可以得到一个性能较好的模型。例如，在预测问题中，可以选择使用时间序列分析、回归分析或机器学习等方法进行模型构建。

模型验证是确保模型有效性的重要步骤。在这一阶段，需要使用独立于训练数据集的验证数据集对模型进行评估。通过比较模型的预测结果与实际结果之间的差异，可以评估模型的性能，并发现可能存在的问题。如果模型性能不佳，需要返回模型构建阶段进行调整和优化。常见的模型验证方法包括交叉验证、留出验证和自助验证等。

模型应用是流程的最终目标。在模型经过验证并确认有效后，可以将其应用于实际问题中。在应用过程中，需要注意模型的实时性和稳定性，以及可能出现的异常情况。同时，随着问题背景和数据环境的变化，可能需要定期对模型进行更新和优化。例如，在市场营销领域，可以将预测模型应用于制定销售策略、优化库存管理等方面。