姜磊

（1.核工业理化工程研究院，天津300180；2.粒子输运与富集技术重点实验室，天津300180）

0 引言

同位素产品生产用机械是典型的高精密机械，该设备总装工序完成质量是决定其性能的关键因素。由于该设备通常以较大规模的数量装备在试验现场，设备总装工序中涉及大量的装配和测量操作，会形成大量的总装参数信息。在总装过程中，需要对包括关键部件编号、关键配合参数、关键性能测试等信息进行准确记录并形成总装报告。目前，该总装报告编制主要采用人工处理方式，这导致关键装测数据处理效率和数据利用率均处于较低水平，且数据获取、整理及分析代价大，影响了该设备总装工序的质量和标准化水平提升。

近年来，伴随着各类机械研发水平提升及计算机软件蓬勃发展，人们对于机械在生产、检测、试验和应用过程中产生的数据信息的自动化分析处理及报告自动化生成技术的关注日益迫切。国内外研究人员均开展了相关的研究工作。Heo Jeong等[1]利用大数据挖掘技术开发了事件分析报告自动生成系统，并对报告质量进行了确认；Jing Zhang等[2]基于多模式信息研究了相关性报告的自动生成方法；Jorge Marx Gomez[3]利用工具软件Umberto实现了环境设置数据的采集与转换及报告的自动化生成；何伟等[4]提出了一种以网络信息交换协议为基础的测试数据自动生成方法，开发了舰船装备软件自动化测试平台；铁伟涛等[5]采用C++编程实现了微波综合测试报告的自动生成；……