本帖最后由 戴克伊 于 2020-9-20 12:12 編輯
為什么要用統計公差,?
戴克伊2020年出版了《統計公差高級應用》,,許多人沒有機會參加培訓,對為什么要用統計公差不很清楚,,下面用兩個小案例給大家解釋一下這個問題,。
第一個案例,舉一個通俗的例子說明一下統計公差和極限公差設計原理,,用統計公差方法給中國人設計床,,就需要調查一定數量的中國人,例如100人,,根據他們的身高平均值和分布來決定床的尺寸和公差,,就能設計出絕大多是中國人滿意的床,如果用極限方法給中國人設計床,,就是用姚明的身高設計床的尺寸和公差,,雖然所有的中國人都能睡的的下,顯然設計的床太大太奢華,,浪費資源,,大家還不滿意,。
第二個案例,設計三個長方塊零件裝配,,如果知道三個零件的尺寸公差(例如按極限制造能力確定),,用統計公差方法和極限公差方法算出裝配公差,然后比較兩種方法的結果和應用,,就會發(fā)現自己的實際制造能力要比原來認為的強,,就會解釋零件尺寸超出能裝配的公差設計要求,但實際裝配沒有問題,,計算Cp和Cpk的用途是什么等困擾,。
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應用極限公差疊加分析可得出結果:150 +- (0.2 + 0.3 + 0.4) = 150 +- 0.9
應用統計公差疊加分析可得出結果:150 +- 0.538(Cp和Cpk ≥1通常要求)
如果客戶的要求是150 +- 0.6,按目前的極限制造能力150 +- (0.2 + 0.3 + 0.4),,應用極限公差分析150 +- 0.9就沒有能力制造這個裝配件,,但是如果應用統計公差分析150 +- 0.538(Cp和Cpk ≥1通常要求)就有能力制造這個裝配件。事實上用統計公差才能反應實際情況,,因為極限最大或最小的零件裝配時碰到一起的幾率非常小,,所以用這些幾乎不可能發(fā)生的極端情況設計或檢測就會產生浪費和誤判。
應用極限公差疊加分析是把所有零件做到最大公差相加得出最大值,,把所有零件做到最小公差相加得出最小值,,這個結果是能否接受的極限邊界,而不是幾率,。應用極限公差疊加分析可得出結果150 +- 0.9,。
應用平方根統計公差疊加分析(Root Sum Square Method)RSS反應實際裝配情況,計算相對簡單,,但需要一系列假設前提條件,。RSS標準差不能簡單相加,但標準差的平方可以相加,,因此,可以用平方根確定統計公差疊分析,。如果Cp和Cpk ≥1,,可以保證至少99.73%(2.7/1000)裝配公差在150 +- 0.538范圍內,有一小部分超過極限偏差,,實際上極限公差發(fā)生的幾率很小而且可以計算,。尺寸公差計算Cp和Cpk最主要的用途是統計公差。
蒙特卡羅統計公差疊加分析(Monte Carlo Statistical Simulation)是用數字模型模擬實際系統過程的方法,,采用隨機采取的數字模擬變量,,并預先規(guī)定分布方式,例如正態(tài)分布,,均勻分布,,非正態(tài)分布,,隨機分布,用數字模擬裝配尺寸公差,。RSS統計公差對非正態(tài)分布計算就很復雜,,對更復雜的分布可以用蒙特卡羅統計公差疊加分析。
尺寸鏈公差疊加分析用來評估零件或裝配件的尺寸和幾何公差,,來確保實現形狀,,裝配和功能要求,研究一個裝配尺寸關系決定零件公差,,決定分配零件或裝配允許的制造公差,。統計公差分析是采用一組輸入的變量來計算目標輸出的預期變量,用來了解這些公差如何影響設計的各種性能特征,。
建議學習了《幾何尺寸和公差-2天或3天》,,準備學習《尺寸鏈公差疊加分析-2天》的學員,同時學習《統計公差高級應用-1天》因為用極限公差疊加分析顯得笨拙,,用統計公差疊加分析顯得聰明,。戴克伊專業(yè)教材和軟件(包括蒙特卡羅)3天培訓,可獲得的分析能力可以與專業(yè)軟件Cetol,,3DCS或VSA類似,,但成本只是一套軟件的十分之一,而且所有學員都能同時應用,,而不是像一套軟件Cetol,,3DCS或VSA只能一個人用,而且學員知道自己在做什么的原理,。要工作的更聰明,,而不是更努力,這將產生大利潤,。
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本文作者:Mike龍 美國ASME-Y14.43,、Y-14.8、Y14.48標準委員,,美國戴克伊公司亞洲區(qū)代表
戴克伊美國GD&T專家 擁有美國強大的GD&T專家團隊,,是美國ASME標準列出的GD&T培訓機構。戴克伊有11位ASME-Y14系列(Y14.5,,14.43,,14.8)標準委員,是標準作者,,戴克伊創(chuàng)始人Don Day是Y14.8主席,,Y14系列標準主席,戴克伊首席咨詢師Frank Bakos,,是Y14.5標準創(chuàng)始人之一,,主導創(chuàng)立了Y14系列標準,,戴克伊35年深度參與制定標準。
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