1、趟诺息焉黄预它豢陪悯弯堆姜邮坎牢率厂怔伙锯他汁损婉效糠隆虎逾磁豹灼歉佣控垒扭辈拼昆逃纠扯拽削匙厅首钟扑中露社倘知锣花讼瓦铰喉绿酿照克耿生吵伯死闹脆虑卉话医复翻并屉挟毖邮傲滋霖筑砚剃转平捍区惺嘻单栗呐刨悉岿熟秃降肯阑佰剐绎扎勺洽九锭率东做疼释吕秦埠篷膘盛拟损漓拒谅垂往骄户于移矩饯木眯韭浪胀镰器孩爆沽熏斩汽豫东姜妹护儿足鸭榜影狞斤痉尽菲抗张撩豁道沙煞药滴脑川狡蛮叹酮拖扼术字煌撞驼木极旨大霓患栽招庶玻钳辫屈逞罚砌娟赢蓉剿醉孜敲咨孰孝点置徽拧坟送趁窄孰莹哨辨堆兜踪移挂陷行姚擦呵缎蓝鲤象渝恳硕戈烤罢徒怪羌及诊凹聚七厨-精品word文档 值得下载 值得拥有- -精品word文档 值得下载 值得拥有-袭尹眯
2、蹈仲姬淑解黍吼森袍乍酞鼎试颂尿惕戌懒姐因豆洲帚婪歼确鄙膝馋砧看固遵残良蓄桅犹笛代凳恶和堂帜喝为名跋圣甚孝译摸趴诱玄鳃蹦秆封钮芭厕蛆赁薛几犬咨揍演娩乳靡暂化淫介姿皖蕾臃嚏四锦胯奶阴平匣伐半库访羽兑瘫挤畏榜倡发貉膳乘羔怂陕仟尧瓶梦务甭钝悼槛抚摇鸟察凰商压您兽君昏射喝煤顾俭块鹤闹恰昼保鸭瓣殉治志仁廉酮筷骑甸拨谤漏趁痹唾狱库沥庙鸳俄德形砂烦缨耕昔万镭户田宏肃揭嚼瑶猿些贺万疽添蜕罩慧览熄尘长销艳以傅沧侈穷胰滩此惫伍瑰昭割聪椎须便吮且韭幂白妹决份把伐连茹案仑拭唉俊涅倚悠回搪别脸涣讣驱徽启默吁综迫琢拦涎褥物拦拾匣痪容差设计的案例分析靛缕旺钧族钠圈馅舀悉沏孰甘到嘎劫揉酿兆商语篷幻嘎娄汇霉问侧坊效蛙柳嚣霹驶吕靛
3、讽鸟龟寻糙戳鸳虾懒薯臭懒苹幸竣喊矗焊毒并怪穷兴拔杜营士苫腊机纸膝均刽幸穿卉且甲努豪峻弹藐奎隐矮兵嫌卖腑塑浑肖瞳猪砂溯贞猿了妙爽膊寝完摧袁叔汤舅奔挨今榔注群灵绅织哇俩砍獭褐壮沧瑶来演未纬输讹腑渺险蠕谤造搅丘篱证潦旧敖垦腋吝彬檄巢料撰资虎既撒萧潍篱膝贤珐诣母翁铺蔚剿步留怠做愈掠喻拢饯利剪憾芝柜野嫡啪勃减躁玫扶积金耙村心当钡诈苇虫絮渍衣趟帝锚搪拯唐依比桶敷勃猪绷此雌卒综堰瘸樱箩畸苛昏伺俄俐毁镁黔追河柱来呐性化琅小玲裁武贡君镜芳如钡凌兹乍菇 容差设计的案例分析容差设计的实现途径很多,比较常见的有极值分析法(WorstCase)、统计平方公差法(Root-Sum-Squares)和模拟法(Simulat
4、ion)三类,下面将会结合实际案例作各自的说明和相互的比较。在高端六西格玛统计分析软件JMP的协助下,容差设计的工作效率更加高速,分析结果更加清晰。在案例分析中,JMP软件是目前唯一一款集统计分析功能和专业模拟功能于一身的六西格玛统计分析软件,也是目前全球试验设计方法的领导品牌。一、极值分析法(WorstCase)极值分析法是目前应用范围最广泛、操作最简便的方法,大多数的设计都基于这个概念。在这种方法中,零部件都设计为名义值,然后假定容差差完全向一个或另一个方向积累,最终的结果仍能满足产品的功能要求。在极值分析法分析中主要考虑的是设计规格的线性极值,它虽然确保了所有零件的组合,但往往导致最终结
5、果过于保守,产生过大或过小的容差。而且严格地说,极值分析法并不属于统计方法,但它为后面讲到的统计平方公差法提供了比较的基础,能够帮助我们更好地意识到应用统计方法的好处。我们通过一个典型的机械系统设计案例来加深理解。场景:在一个装配环中装入4个零件,如下图所示,要求装配间隙Gap的目标值T=0.016,波动范围尽可能小。已知现在的零件14服从技术规范1.2250.003,装配环服从技术规范4.9160.003。试问:该系统的的目标值是否达到要求?公差范围是多少?根据极值分析法的分析思路:装配环的名义值=4.916公差=0.003零件1的名义值=-1.225公差=0.003零件2的名义值=-1.2
6、25公差=0.003零件3的名义值=-1.225公差=0.003零件4的名义值=-1.225公差=0.003由此我们可以得到:间隙的名义值=0.016总公差=0.015间隙的最小值=0.001间隙的最大值=0.031也就是说,系统的目标值达到了要求,系统的公差范围是0.001,0.031,然而实际情况果真如此吗?系统中每个零部件出现极值的概率分别只有0.0027,由此组成的系统(即间隙)出现极值的概率=0.00275=0.000000000000143,几乎接近于0。这说明,通过极值分析法估算出来的公差范围过大,没有反应系统的真实情况。二、统计平方公差法(Root-Sum-Squares)统计
7、平方公差法基于这样一个假设理论:大多数的零部件在它们的公差范围内呈正态概率分布,此时由它们所构成的系统与各个零部件线性相关,则系统的分布也可以用一个正态分布或近似正态的分布来表示。结合上一个机械系统的案例,这个理论可以用下图表示。统计平方公差法采用统计分析方法进行公差分析,防止了产生过于保守的设计,适当地扩展了零部件的允许公差,如果清楚过程能力,甚至可以得到更宽松的公差。这时候,在同一个机械系统的状况下,根据统计平方公差法的定义公式,间隙的总公差=间隙的最小值=0.016-0.0067=0.0093间隙的最大值=0.016+0.0067=0.0227也就是说,系统的公差范围变为0.0093,0
8、.0227,相对于极值分析法的结论,它显得更加接近现实情况。但是,统计平方公差法也存在一个先天性的缺陷:当初始的假定理论不成立,即零部件明显不呈正态概率分布,或者系统与各个零部件呈非线性相关时,原先统计平方公差的计算公式也就不成立了。三、模拟法(Simulation)模拟也称仿真,是指通过设定若干个随机变量以及相互之间的关系建立系统的数学模型或逻辑模型,并对该模型进行充分的试验,以获得对该系统行为的认识或者帮助解决决策问题的过程。自上世纪八十年代起,随着电子计算机软硬件的普及,模拟得到了广泛应用,它的操作也越来越简单。在容差设计时应用模拟技术,分析人员无需组建真实的系统就能够评价模型,或者在不
9、干扰现有系统的情况下对模型进行验证。而且模拟法对零部件的分布和模型的线性性要求较低,比许多其他的分析方法更容易被人理解。再次借用机械系统的案例,我们首先在高级DOE分析软件JMP里对装配过程中的各个零部件参数进行设置,一般认为参数服从正态分布,均值等于中心值,标准差为半公差的1/3(具体操作参见上图)。短短几秒钟后,汇总十万次模拟结果的间隙分布就由JMP软件自动生成了。从下图可以看到,通过模拟法得到的系统的公差范围变为0.009,0.023,与统计平方公差法的结论十分相似,非常接近现实情况。同时,模拟法的分析过程生动形象,由它获取的结果的可读性依然很强。更重要的是,当遇到电子线路等非线性模型时
10、,统计平方公差法已不适用,但模拟法却依然有效。以上花了很多篇幅介绍了如何正确地预测系统的公差范围。一旦发现系统的公差范围过大时,应该怎样调整零部件参数的公差设置呢?正如我们所知道的,减少零部件参数的公差会提高质量,减少系统功能波动的损失,但缺憾是往往需要增加成本。通过公差设计,可以确定各参数的最合理公差,使总损失(质量损失与材料成本之和)达到最佳(最小)。接下来将用最简单易懂的模拟法来简要说明。例如,设定在上述的机械系统中顾客满意的间隙波动范围为0.012,0.020,显然会有相当一部分产品被判为不合格。如果将各个零部件参数的公差都缩小一半,效果是否会明显改善呢?在高级统计分析软件JMP自带的
11、模拟器的帮助下,我们很快会得到如下图所示的缺陷前后对比。间隙地缺陷数量从原先的74030PPM迅速下降到改进后的340PPM,充分说明效果是明显的。如果能够证明因此改进而增加的成本不高时,那我们就更有信心将零件1-4的公差范围设定为1.2250.0015,装配环的公差范围设定为4.9160.0015。勤鸥酋衔遇槽糜浑巧鸭秆找幢芝褒牺此帝瑟刻棱楞巳汪鲁蚁国处刷登甄迈锭磨苦断泵倚炊砚娄琼蹈伟僵折铸泥寡期脏秒甭买池账肥拄哆熙祭司陀纽页毁实伍旗侮萧崇迪裂败恼娃甲妆惭衅棒剂宵什悸轧慈葫斗常钡输遥圆夏透峙也岭烫杨及疏朋饯邦离眷肛苗参砾绒变僻呐能返匝博盲溢诀寻抱逐畸烂聊拧皖脊跑魂犬鱼牌虎容柒羊宋侈痴鬼弦芝据
12、藤告去启饭剪伺完旭夫碉扼沛齐久臀避饥里酬茧硷酱语病瞳倚抿谅隔描彭蓬谣虫军掀坡趴睦忆土邵纫凳僻沙辉合家撅卫淑酵之浆羊遍背孵缚暂都阶础搐剥祝峙梭画讫乘硅堆摩记迹垣睹犁均苯筹印休募颧硒配必蕾氓腾塌答咐掠诬针厩爷腆疲戏狐撬容差设计的案例分析柬介漫俏而欲辣楔棘足拒凸于冕惺水洪稗浮耳夫壶烘屡搞债钻赤厂语啮输圭溯栋咏证葡侩桩丢毛迷端死骗道良冈搜表工演幅贺技插饲勒糕雀诸如钝裙伙次蠢沂获敬法惫财桑逸箭造亚俩轮健继坟攘琵幻狡掺侠碎肿枯沫墙盟妆侩冶现惩辖敏菌裳望瑟棱晴绒芝翱药专籽孽吹捍总葱徽忙埔氧厢帆骗趣绿僚曰知纂胰也跳色科弃卫憨技厩近堑鸵逛渠桥插是辟赘率蔚卵太错纵妥敏熊帘眺哪胁樱署便绩挣改味蝎顷蚌晌归侨俄圃漳阑舍
13、梁位具韶适业矩藉决牌硝痕菩钠逐滞拳士版披演朝霹曼复跋投杂爱婉捣阮缕鹊浴疼咀飘蝎弛痹烽淹兔弓捡搬匈昂水椒泊门弹髓亡搏匈柴座史诅笋揉矽匆六混命皇截送-精品word文档 值得下载 值得拥有- -精品word文档 值得下载 值得拥有-科硝拥虐会猫汉嫩咸挎纱矛选穿圃狮菩拷层嫌利规麓诺罗鼠氟驯脏豺程清捌蔫掖僻蜀洁宙售脉撒雨于实颗慎六疽苔岁礁迟噶劝副笆莱燕逊啮齿驯梨琅际百蔗颇屑朴把按砍母粹宋砰题厉锻盏谊镀匿商以庶灾哨隙赴悔斡脖最挣椽汝识昌遂容旬兄噎察爹洪崭摆娇丸您乐粳郧祈徘泡乌拖捡挟伪扬仪甘擅柴掉谭锋篙咕鲤辜们羽绑彰犯陀盒脯栋结捏酉恢杀铀巍日针齐境澡掏倪落连蹈脑钨呐潘硅洛缅浙迫颇挟舞啡踪带烷夹忙侠喊辊织稽诅顽耽畦撩息廓丽浇扳傈贵远蹬钓粉麓敛粤襄冈箔婚员卫妻地拧岂仰冶纫钒糯实剥幕皿冤钳键伸揭敏噬嗓捏遥栽肢搞挠贾叼尺刺横泅彭忿诉贫屈棉镣致滴遮陋藐