公差分析
公差分析
例子1公差(Tolerancing) 1-1概论 公差分析将有系统地分析些微扰动或色差对光学设计性能的影响。公差分析的目的在于定义误差的类型及大小，并将之引入光学系统中，分析系统性能是否符合需求。Zemax内建功能强大的公差分析工具，可帮助在光学设计中建立公差值。公差分析可透过简易的设罝分析公差范围内，参数影响系统性能的严重性。进而在合理的费用下进行最容易的组装，并获得最佳的性能。 1-2公差 公差值是一个将系统性能量化的估算。公差分析可让使用者预测其设计在组装后的性能极限。设罝公差分析的设罝值时，设计者必须熟悉下述要点： ●选取合适的性能规格 ●定义最低的性能容忍极限 ●计算所有可能的误差来源(如：单独的组件、组件群、机械组装等等…) ●指定每一个制造和组装可允许的公差极限 1-3误差来源 误差有好几个类型须要被估算 制造公差 ●不正确的曲率半径 ●组件过厚或过薄 ●镜片外型不正确 ●曲率中心偏离机构中心
●不正确的Conic值或其它非球面参数 材料误差 ●折射率准确性 ●折射率同质性 ●折射率分布 ●阿贝数(色散) 组装公差 ●组件偏离机构中心(X,Y) ●组件在Z.轴上的位置错误 ●组件与光轴有倾斜 ●组件定位错误 ●上述系指整群的组件 周围所引起的公差 ●材料的冷缩热胀(光学或机构) ●温度对折射率的影响。压力和湿度同样也会影响。 ●系统遭冲击或振动锁引起的对位问题 ●机械应力 剩下的设计误差 1-4设罝公差 公差分析有几个步骤须设罝： ●定义使用在公差标准的」绩效函数」：如RMS光斑大小，RMS波前误差，MTF需求， 使用者自定的绩效函数，瞄准…等 ●定义允许的系统性能偏离值 ●规定公差起始值让制造可轻易达到要求。ZEMAX默认的公差通常是不错的起始点。 ●补偿群常被使用在减低公差上。通常最少会有一组补偿群，而这一般都是在背焦。 ●公差设罝可用来预测性能的影响 ●公差分析有三种分析方法: ?灵敏度法 ?反灵敏度法
统计公差分析方法概述
统计公差分析方法概述(2012-10-23 19:45:32) 分类：公差设计统计六标准差 统计公差分析方法概述 一.引言 公差设计问题可以分为两类：一类是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸和公差,确定装配后需要保证的封闭环公差；另一类是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸和公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法和统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环和组成环公差的分析方法称为统计公差法.本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二.Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC)，也叫最差分析法，即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop：E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D（Max.）=(20+0.3)+(15+0.25)+(10+0.15)=45.7,出现在A、B、C偏上限之状况 D（Min.）=(20-0.3)+(15-0.25)+(10-0.2)=44.3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0.7适合拿来作设计吗? Worst Case Analysis缺陷： ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难； ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。
以上例Part A +Part B+ Part C，假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平，则每个部材的不良机率为1-0.9973=0.0027；在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为：0.0027^3=0.000000019683。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三.统计公差分析法 ?由制造观点来看,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。 ?统计公差方法的思想是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析和计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造和生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的是『变异』值。 四.方和根法 计算公式（平方相加开根号） 假设每个尺寸的Ppk 指标是1.33并且制程是在中心
公差计算方法大全
六西格玛机械公差设计的RSS分析 2012年12月20日不详 关键字： 六西格玛机械公差设计的RSS分析 1.动态统计平方公差方法 RSS没有充分说明过程均值的漂移，总是假设过程均值在名义设计规格的中心，这就是为什么能力最初看起来比较充分，但实际中这种情况是很少的原因，特别是在制造过程中工具受到磨损的时候。因此就有必要利用C来调整每一个名义设计值已知的或者估计的过程标准偏差，以此来说明过程均值的自然漂移，这一方法就称为动态统计平方公差方法(Dynamic Root-Sum-of-Squares Analysis, DRSS)。实际上，这种调整会使标准偏差变大，因而会降低装配间隙概率。 调整后就以一个均值累积漂移的临界值是否大于等于4.5来衡量六西格玛水平，即时，DRSS 模型就简化为一个RSS模型，这一特征对公差分析有许多实际意义。从这一意义上讲，DRSS 模型是一个设计工具，也是一个分析工具。因为DRSS模型考虑均值随时间的随机变异的影响，所以称之为动态模型。 2.静态极值统计平方公差方法 当假设的均值漂移都设定在各自的极值情况时，这种方法称为静态极值统计平方公差方法( Worse-Case Static Raot- Surn- of-Squares Anlysis, WC-SRSS)，这一方法可以认为是一种极值情况的统计分析方法。为了有效地研究任意假定的静态条件，需要将公式(2-10)分母项中的偏倚机制转移到分了项中(注意:当均值漂移大于2σ时，就不能应用上述转换)，同时必须用Cp，代替分母中的Cpk:
实际上，所有偏倚机制都可以利用来表示，但是当过程标准偏差改变时，如果利用作为转换日标，名义间隙值也会改变，这样就违背了均值和方差独立的假设。也就是说，用作为描述均值漂移的基础使得均值和方差之间正相关。而利用k为动态和静态分析提供了一个可行的和灵活的机制，同时保证了过程均值和方差的独立性。 3.设计优化 利用IRSS作为优化基础，当考虑5RS5和WC-SRSS作为基础时其逻辑和推理是相同的。（1)优化零部件的名义尺寸 在任一给定的需求条件和过程能力条件下，重新安排公式（2-10）就得到该优化方程的表达式:
codev公差分析
问题背景 对于任何需要制造的系统，公差分析都是一个必需的复杂的互动过程。包括：?确定制造和装配公差目标?确定制造和调校补偿器，以及补偿方案 成功公差分析需要能够精确预测单个公差的灵敏度和整个系统的实际加工性能，包括补偿器的影响。当使用了合适的工具，公差分析能够降低：?非重复成本如设计时间，定义装调过程?重复性成本如系统制造，装配和调校因此公差分析可以帮助降低成本。 显微物镜案例?数值孔径0.65?放大率40倍?筒长180mm?视场直径0.5mm?可见光波长（d，F，C）?目标分辨率450线对每毫米 系统结构图
光扇图和场曲图 轴上视场和全视场点列图 MTF曲线和数值
从上面的图形可以看出，标称系统受限于：?轴向色差?横向色差?色球差?场曲 预期的公差分配目标：?限制450线对多色MTF下降■0.7视场内最大下降0.1■全视场最大下降0.15 公差方案?以默认TOR分析起始，确立基准性能并找出问题所在■默认反灵敏度模式计算引起相同性能下降的每个公差值?根据中间结果，执行额外分析■添加或删除被偿器■调整公差极限■固定单个公差到指定值■修改公差，符合光机模型 操作步骤1)运行默认公差，确定问题所在 轴上视场TOR结果
2)尝试替代偏心补偿偏心由表面8..9构成的透镜， 轴上视场TOR结果 3)确定可以修改的公差极限对于回滚和元件偏心，优质的制造设备可以保证±0.0065mm的总体指示偏差
对于此显微物镜，我们允许元件偏心和胶合元件回滚公差比默认值更严格一些，同样允许0.25环的不规则度。 保持套样板公差，最后一个透镜的厚度和偏心公差。此时，公差设置已经在轴上和全视场达到目标要求，但是在0.7视场依然不达标。
公差模型和公差分析方法的研究
生 产现场 S H O P S O L U T I O N S 金属加工 汽车工艺与材料 A T&M 2009年第7期 50 机械装配过程中，在保证各组成零件适当功能的前提下，各组成零件所定义的、允许的几何和位置上的误差称为公差。公差的大小不仅关系到制造和装配过程，还极大影响着产品的质量、功能、生产效率以及制造成本。公差信息是产品信息库中的重要 内容，公差模型就是为表示公差信息而建立的数学及物理模型，它是进行公差分析的理论基础。 公差分析或称偏差分析，即通过已知零部件的尺寸分布和公差，考虑偏差的累积和传播，以计算装配体的尺寸分布和装配公差的过程。公差分析的目的在于判断零部件的公差分布是否满足装配功能要求，进而评价整个装配的可行性。早期公差分析方法面向的是一维尺寸公差的分析与计算。Bjorke 则将公差分析拓展到三维空间。Wang 、C h a s e 、P a b o n 、H o f f m a n 、Lee 、Turner 、Tsai 、Salomons 、Varghese 、Connor 等许多学者也分别提出了各自的理论和方法开展公差分析的研究。此后，人工智能、专家系统、神经网络、稳健性理论等工具被引入公差分析领域当中，并分别构建了数学模型以解决公差分析问题。 1 公差模型 公差模型可分为零件层面的公差信息模型和装配层面的公差拓扑关系模型。Shan 提出了完整公差模型的建模准则，即兼容性和可计算性准则。兼容性准则是指公差模型满足产品设计过程的要求，符合ISO 和ASME 标准，能够完整表述所有类型的公差。可计算性准则是指公差模型可实现与CAD 系统集成、支持过/欠约束、可提取隐含尺寸信息、可识别公差类型，以检查公差分配方案的可行性等。目前已经提出了很多公差模型表示法，但每一种模型都是基于一些假设，且只部分满足了公差模型的建模准则，至今尚未出现统一的、公认的公差模型。以下将对几种典型的公差模型加以介绍和评价。1.1 尺寸树模型 Requicha 最早研究了零件层面的公差信息表示，并首先提出了应用于一维公差分析的尺寸树模型。该模型中，每一个节点是一个水平特征，节点间连线表示尺寸，公差值附加到尺寸值后。由于一维零件公差不考虑旋转偏差，所有公差都可表示为尺寸值加公差值的形式。该模型对于简单的一维公差分析十 分有效，但却使尺寸和公差的概念模糊不清，而且没有考虑到形状和位置公差的表示。1.2 漂移公差带模型 Requicha 从几何建模的角度，于20世纪80年代提出了漂移公差带模型以定义形状公差。在这个模型中，形状公差域定义为空间域，公差表面特征需位于此空间域中，同时采用边界表示法（Breps ）建立传统的位置和尺寸公差模型。对于表面特征和相关公差信息则运用偏差图（VGraph ）来表示。VGraph 主要是作为一种分解实体表面特征的手段，将实体的边界部分定义为特征，公差信息则封装在特征的属性中。漂移公差带模型很好地表达了轮廓公差，轮廓公差包含了所有实际制造过程中的偏差。该模型提供了公差的通用理论且易于实现，但是不能区分不同类型的形状公差。1.3 矢量空间模型 Hoffmann 提出了矢量空间模型，Turner 扩展了这一模型。矢量空间模型首先需要定义公差变量、设计变量和模型变量。公差变量表示零件名义尺寸的偏差。设计变量由设计者确定，用以表示最终装配体的多目标优化函数。模型变量是控制零件各个公差的独立变量。由 公差模型和公差分析方法的研究 讨论了目前工程设计、制造中具有代表性的公差模型的建模、描述和分析的方法。在此基础上，对于面向刚性件和柔性件装配的公差分析方法的研究现状分别进行了综述和评价，通过对比说明各种分析方法的算法、应用范围及不足。最后，展望了公差模型和公差分析方法的研究方向及其发展动态。 奇瑞汽车股份有限公司 葛宜银 李国波
公差计算方法大全
2012年12月20日不详 关键字： 六西格玛机械公差设计的RSS分析 动态统计平方公差方法1.RSS没有充分说明过程均值的漂移，总是假设过程均值在名义设计规格的中心，这就是为什么能力最初看起来比较充分，但实际中这种情况是很少的原因，特别是在制造过程中工具受到 磨损的时候。因此就有必要利用C来调整每一个名义设计值已知的或者估计的过程标准偏差，以此来说明 过程均值的自然漂移，这一方法就称为动态统计平方公差方法(Dynamic Root-Sum-of-Squares Analysis, DRSS)。实际上，这种调整会使标准偏差变大，因而会降低装配间隙概率。 调整后就以一个均值累积漂移的临界值是否大于等于来衡量六西格玛水平，即时，DRSS模型就简化为一个RSS模型，这一特征对公差分析有许多实际意义。从这一意义上讲，DRSS模型是一个设计工具，也是一个 分析工具。因为DRSS模型考虑均值随时间的随机变异的影响，所以称之为动态模型。静态极值统计平方公差方法2.当假设的均值漂移都设定在各自的极值情况时，这种方法称为静态极值统计平方公差方法 ( Worse-Case Static Raot- Surn- of-Squares Anlysis, WC-SRSS)，这一方法可以认为是一种极值情况 的统计分析方法。为了有效地研究任意假定的静态条件，需要将公式(2-10)分母项中的偏倚机制转移到分 了项中(注意:当均值漂移大于2σ时，就不能应用上述转换)，同时必须用Cp，Cpk:代替分母中的 实际上，所有偏倚机制都可以利用来表示，但是当过程标准偏差改变时，如果利用作为转换日标，名 义间隙值也会改变，这样就违背了均值和方差独立的假设。也就是说，用作为描述均值漂移的基础使得 均值和方差之间正相关。而利用k为动态和静态分析提供了一个可行的和灵活的机制，同时保证了过程均值和方差的独立性。设计优化3.利用IRSS作为优化基础，当考虑5RS5和WC-SRSS作为基础时其逻辑和 推理是相同的。 （1)优化零部件的名义尺寸 在任一给定的需求条件和过程能力条件下，重新安排公式（2-10）就得到该优化方程的表达:式 对该方法的评价4.这一过程以过程数据和指标(等)为设计向导来优化可量化的加工过程及性能，因而所 创建的六西格玛设计是稳健的，也可以说，基于过程能力来创建稳健设计比在制造阶段跟踪并减少变异容易得多。虽然该方法具有许多优势，但它有许多假设条件。为了与其他方法比较。该方法在应用中还:存在以下几个方而的不足之处适用范围比较小(1) 六西格玛机械公差设计所分析的是公差设计中最简单、最常见的一种情况——直线尺寸链，假定尺寸链关 系已知而且目标函数f对各个零部件尺寸x的偏微分}f'I}x=T,所以目标函数的统计公差2=工耐。而在机 械装配中的公差累积实质上大多是非线性的，一般而言尺寸链关系未知或者很复杂，不可能求得}f' l }x a 权重分配缺乏科学性2)（在上述优化设计过程中，无论是名义值的权重分配还是联合方差的权重设置均 是基于经验和良好的工程判断，这样所优化的公差就带有太多的主观随意性，可能不同的工程师所设计的 公差相差很大，缺少一个准确、科学的评价方法来断定优劣。没有考虑成本因素(3)虽然六西格玛机械公差设计以装配概率为日标达到了六西格玛水平，但是公差设计与成本密不可分，稳健性的提高是否会带来 加工成本的增加也未可知，所以应该设定一个成本评价函数来说明优化的结果不仅是稳健的而且不会增加成本
统计公差分析方法概述
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统计公差分析方法概述(2012-10-23 19:45:32) 分类：公差设计统计六标准差 统计公差分析方法概述 一.引言 公差设计问题可以分为两类：一类是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸和公差,确定装配后需要保证的封闭环公差；另一类是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸和公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法和统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环和组成环公差的分析方法称为统计公差法.本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二.Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC)，也叫最差分析法，即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop：E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D（Max.）=(20++(15++(10+=,出现在A、B、C偏上限之状况 D（Min.）=++=,出现在A,B、C偏下限之状况 45±适合拿来作设计吗 Worst Case Analysis缺陷： 设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难； 公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。
zemax 光学设计 公差分析 结果进行分析
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翻译说明: 英文原文在中文后,对中文有疑议可参阅原文.本人尽量保证译文的准确, 但不对因译文翻译错误造成的任何问题,损害负责. -- https://www.360docs.net/doc/99411073.html,iip@https://www.360docs.net/doc/99411073.html, ZEMAX 用户知识库 - https://www.360docs.net/doc/99411073.html,/kb 如何对光学设计的公差分析结果进行分析 https://www.360docs.net/doc/99411073.html,/kb/articles/109/1/How-to-Analyze-Your-ToleranceResults/Page1.html 丹 希尔 2006 年 6 月 19 日发布 很多情况下,对于公差进行详细的翻译是有用的.在 Zemax 的公差分析中, 你可以保存每个蒙特卡罗样本的结果或者在敏感分析方法的时候针对每个公差 的改变进行逐一的保存变化了文件.本文就是告诉你如何使用这一方法的. 介绍 Zemax 提供一个内置的公差分析的功能,你可以用它对你光学系统进行全面 和精确的公差分析. 虽然,Zemax 在计算每个公差的时候是"暗箱操作",但 Zemax 还是给了你 可以了解一些更详细的信息办法. 这里有两种不同的方式可以用来在 Zemax 计算时保存中间的结果. 第一种方法是在公差数据编辑器中输入公差控制的操作符 SAVE,就可以在 每个你想监控的公差变化后进行标记. 比如假设你有个公差操作符 TEDX(元件公差对于 X 的偏心),在进行敏感 分析后,结果你很不满意.因此,你可以通过在公差数据编辑器在 TEDX 操作符 后添加 SAVE 命令.在下次公差分析运行的时候,Zemax 将会保存一个 TEDX 公差 变化时的 zmx 文件,这样你就可以随后进行分析和浏览了. 设置 SAVE 公差控制操作符的方法 为了演示, 我们用一个单透镜来看对于 X 轴的倾斜的变化将会如何影响一个 系统的 RMS 点半径. 文件: Single Element Lens.ZMX (在文章的最后)
(译者:相关文件在 zemax 网站上可以下载) TETX 是控制元件在 X 轴倾斜量的公差操作符.在这个例子中,我们设置环 绕 X 轴+/- 0.5 度的倾角误差.
单纯的下载和保存,并不能掌握知识.
-- https://www.360docs.net/doc/99411073.html,iip@https://www.360docs.net/doc/99411073.html,
统计公差分析方法概述
统计公差分析方法概述 一、引言 公差设计问题可以分为两类:一类就是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸与公差,确定装配后需要保证的封闭环公差;另一类就是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸与公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法与统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环与组成环公差的分析方法称为统计公差法、本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二、Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC),也叫最差分析法,即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop:E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D(Max、)=(20+0、3)+(15+0、25)+(10+0、15)=45、7,出现在A、B、C偏上限之状况 D(Min、)=(20-0、3)+(15-0、25)+(10-0、2)=44、3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0、7适合拿来作设计不? Worst Case Analysis缺陷: ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难; ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。 以上例Part A +Part B+ Part C,假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平,则每个部材的不良机率为1-0、9973=0、0027;在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为:0、0027^3=0、3。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都就是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三、统计公差分析法 ?由制造观点来瞧,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。?统计公差方法的思想就是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析与计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造与生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的就是『变异』值。
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六西格玛机械公差设计的RSS分析2012年12月20日不详 关键字： 六西格玛机械公差设计的RSS分析 1.动态统计平方公差方法 RSS没有充分说明过程均值的漂移，总是假设过程均值在名义设计规格的中心，这就是为什么能力最初看起来比较充分，但实际中这种情况是很少的原因，特别是在制造过程中工具受到磨损的时候。因此就有必要利用C来调整每一个名义设计值已知的或者估计的过程标准偏差，以此来说明过程均值的自然漂移，这一方法就称为动态统计平方公差方法(Dynamic Root-Sum-of-Squares Analysis, DRSS)。实际上，这种调整会使标准偏差变大，因而会降低装配间隙概率。 调整后就以一个均值累积漂移的临界值是否大于等于4.5来衡量六西格玛水平，即时，DRSS 模型就简化为一个RSS模型，这一特征对公差分析有许多实际意义。从这一意义上讲，DRSS 模型是一个设计工具，也是一个分析工具。因为DRSS模型考虑均值随时间的随机变异的影响，所以称之为动态模型。 2.静态极值统计平方公差方法 当假设的均值漂移都设定在各自的极值情况时，这种方法称为静态极值统计平方公差方法( Worse-Case Static Raot- Surn- of-Squares Anlysis, WC-SRSS)，这一方法可以认为是一种极值情况
的统计分析方法。为了有效地研究任意假定的静态条件，需要将公式(2-10)分母项中的偏倚机制转移到分了项中(注意:当均值漂移大于2σ时，就不能应用上述转换)，同时必须用Cp，代替分母中的Cpk: 实际上，所有偏倚机制都可以利用来表示，但是当过程标准偏差改变时，如果利用作为转换日标，名义间隙值也会改变，这样就违背了均值和方差独立的假设。也就是说，用作为描述均值漂移的基础使得均值和方差之间正相关。而利用k为动态和静态分析提供了一个可行的和灵活的机制，同时保证了过程均值和方差的独立性。 3.设计优化 利用IRSS作为优化基础，当考虑5RS5和WC-SRSS作为基础时其逻辑和推理是相同的。（1)优化零部件的名义尺寸 在任一给定的需求条件和过程能力条件下，重新安排公式（2-10）就得到该优化方程的表达式:
统计公差分析方法概述
统计公差分析方法概述 一.引言 公差设计问题可以分为两类：一类是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸和公差,确定装配后需要保证的封闭环公差；另一类是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸和公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法和统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环和组成环公差的分析方法称为统计公差法.本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二.Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC)，也叫最差分析法，即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop：E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D（Max.）=(20+0.3)+(15+0.25)+(10+0.15)=45.7,出现在A、B、C偏上限之状况 D（Min.）=(20-0.3)+(15-0.25)+(10-0.2)=44.3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0.7适合拿来作设计吗? Worst Case Analysis缺陷： ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难； ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。 以上例Part A +Part B+ Part C，假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平，则每个部材的不良机率为1- 0.9973=0.0027；在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为：0.0027^3=0.000000019683。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三.统计公差分析法 ?由制造观点来看,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。?统计公差方法的思想是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析和计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造和生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的是『变异』值。
ZEMAX 中如何进行公差分析
ZEMAX Users' Knowledge Base - https://www.360docs.net/doc/99411073.html,/kb How to Analyze Your Tolerance Results https://www.360docs.net/doc/99411073.html,/kb/articles/109/1/How-to-Analyze-Your-Tolerance-Results/Page1.html By Dan Hill Published on 19 June 2006 Many times it is useful to analyze your tolerances in detail. In ZEMAX's tolerance analysis, you may save the tolerance results for each Monte Carlo file, or you may save each tolerance in the sensitivity analysis indidvidually in ZEMAX file format. This article describes how to take a closer look at what ZEMAX does internally to model each and every tolerance in your design. Introduction ZEMAX offers a built-in tolerancing feature which you may use to perform a complete and accurate tolerance analysis of your optical system. Although ZEMAX performs the calculation of each tolerance “behind the scenes,” ZEMAX also gives you the option to view what it is doing more closely; the operation of the tolerance feature is not always transparent. There are two different methods to saving the modifications that ZEMAX made to your lens file to calculate the change in criteria as a function of the specified tolerance(s). The first option may be defined in the Tolerance Data Editor as a tolerance control operand. The SAVE tolerance control operand can be used after any tolerance you would like to inspect in more detail. For example, suppose that you had a tolerance operand TEDX (tolerance on element decenter in X) in the Tolerance Data Editor. After reviewing the resulting sensitivity analysis, the results did not appear to make sense. As a result, you may edit the Tolerance Data Editor by adding a SAVE command after the TEDX operand. The next time the tolerance analysis is run, ZEMAX will save the file used to compute the TEDX tolerance, which you may view as a ZEMAX lens file. Applying the SAVE Tolerance Control Operand To demonstrate, consider a single element for which you would like to know how the RMS Spot Radius changes for a tilt tolerance about the X axis. TETX is the operand for tolerance on element tilt about the X axis. In this case, the single element has a tilt tolerance of +/- 0.5 degrees. Running the tolerance with the following settings (note that Paraxial Focus is set as the compensator): FILE: Single Element Lens.ZMX (attached to last page of article) 20 11
公差分析软件CETOL-6-sigma实例
使用公差分析软件CETOL 6 σ进行公差分析的实例 ----汽车锁具公差分析案例 针对汽车锁具Pro/E模型，采用Pro/E完全集成环境下的公差分析软件CETOL 6 σ，来做公差模型的创建，基于CETOL提供的系统矩（SOTA法）算法，做统计和极限二种情况下的公差分析。 一．锁具质量关心焦点 作为汽车座椅锁具，其质量的好坏，关系到汽车驾乘人员乘坐的舒适性和安全性。锁具在开锁时，希望能够充分打开，不要与其他零部件之间产生干涉，即顺利打开。锁具在闭锁时，能够经受得住外力的冲击，不至于产生突然脱开现象。在锁具的任何状态，都要求锁具动作部件能够与电器设备很好地连接，在电控装配的驱动下，锁具能够准确地运转到指定的位置。根据设计功能要求，把项目细分到具体的状态上，在运动部件的具体指定位置，做功能要求的详细设定。 1）一个关键质量要求就是爪轮在打开时要远离侧板的开口槽，这是为了确保爪轮不会与锺棒产生干涉。如图1所示。 test
2）锁轮上的孔，在完成机械装配后，需要从这个孔里穿电缆线，来接通电源。根据座椅的设计要求，为了保证电缆线能与
机械设备能可靠地连接，电缆线过孔必须在位于基准孔名义值的正负2个mm之间。如果尺寸超过了上极限，锁具就会出现卡死现象，如果超过了下极限，电缆线就不能很好地与电器设置连接，导致零件废弃和成本增加。 图 2 闭锁时的测量尺寸 另外一个关键尺寸就接触力位置，这个接触力与作用方向一致，是在爪轮和中轮之间，接触力矢量的位置决定了是否有足
够的闭锁运动来保持锁具在冲压载荷的情况仍能正常闭锁，加工和装配偏差都有可能这些关键质量要求产生失效，过紧的公差会增加成本也有可能导致产品无法加工。为了生产高质量低成本的产品，有必要在设计阶段就能理解所有这些问题。 二. 创建公差分析目标 公差分析的前提首先要确定装配性能尺寸，对于锁具装配体，需要确定具体的装配状态。实施步骤如下： 1） 启动CETOL软件的分析器。 a．启动Pro/E。 b．启动CETOL,路径：开始/程序/sigmetrix/CETOL 6 sigma v8.2 for Pro ENGINEER/CETOL v8.2 Modeler。 c．打开锁具装配体。 d. 配置CETOL与Pro/E同步 2） 打开CETOL选项菜单。 a．从工具-选项栏目选择，在偏差标签栏设置 ，如图3 b. 在图表和高亮显示设置栏，设置如下：如图4
公差分析的方法与比较
公差分析的方法與比較 PSBU-RDD4-MDD 工程師朱誠璞 alex.chu@https://www.360docs.net/doc/99411073.html, 2002/11/14 PM 04:32 version 1.1 A.公差分析的傳統方法( I)----Worst Case 法 首先,必須解釋在公差分析時所用的兩種方法: 公差合成與公差分配. 而在以下兩個例子中用來運算公差範圍的數學方法為 Worst Case 法,這是傳統的做法 : 1.公差的合成(使用Worst Case 法運算) Part A 與 Part B 必須接合在一起,合成後的尺寸與公差範圍會是如何呢? 在這個例子中,可以得到一個很直觀的結果------當Part A 與 Part B相接後所得到的 Part A+B 長度和公差範圍都是Part A + Part B 的結果. 也就是說：合成後的公差範圍會包括到每個零件的最極端尺寸,無論每個零件的尺寸在其公差範圍內如何變化,都會 100% 落入合成後的公差範圍內. 聽起來相當合理,不是嗎? 稍後會解釋這樣做的缺點.
2.公差的分配(使用Worst Case 法運算) 現在 Part A+B 必須放入 Part C 的開口處,而開口的尺寸與公差如圖所示,那麼 Part A 與 B 的分別的公差範圍又應該是多少呢? 我們以最簡單的方法 : 平均分配給其中所有的零件,所以 Part A 與 B 各得50 %,當然也可以按照其他的比例來調整,並沒有絕對的優劣之分. B. Worst Case法的問題 1.控制公差範圍難以被控制在設計的需求範圍中. 由於 Worst Case 法合成時要求100 % 的可以容許單一零件的公差變化,會造成合成後的公差範圍變的較大,對設計者而言,是非常容易造成零件組裝後相互干涉或間隙過大. 在以上的例子中,如果要將 Part A+B 放入 Part C 時,會發生過緊干涉的情況,因為 Part C 最窄只有 10.75 mm,但是 Part A+B 卻可能有 11.50 mm的情況則有 0.75 mm 的干涉;另一方面,當 Part C 最寬11.25 mm,而 Part A+B 為10.5 mm 的最小值時,又有 0.75 mm的間隙產生.由此可知公差範圍過大所造 成的難以控制的缺點. 2.決定公差範圍的過程缺乏客觀及合邏輯的程序 以此類方式決定的公差範圍尺寸,必須仰賴設計者的經驗,且必須經過多次的試作才可真正決定;若生產條件改變:如更換生產廠商,模具修改…等,皆有可能使原訂之公差範圍無法達成,而被迫放寬或產生大量不良品的損失.
线性尺寸的公差分析方法概述
Tolerance Analysis of Linear Dimensional Chains
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线性尺寸链公差分析. 性尺寸链公差分析
程序设计用于（1D）线性尺寸链公差分析。程序解决以下问题： 1. 公差分析，使用算术法"WC"（最差条件worst case）综合和最优化尺寸链，也可以使用统计学计算"RSS"(Root Sum Squares)。 2. 温度变化引起的尺寸链变形分析。 3. 使用"6 Sigma"的方法拓展尺寸链统计分析。 4. 选择装配的尺寸链公差分析，包含组装零件数的最优化。 所有完成的任务允许在额定公差值内运行，包括尺寸链的设计和最优化。 计算中包含了ANSI, ISO, DIN以及其他的专业文献的 数据，方法，算法和信息。标准参考表： ANSI B4.1, ISO 286, ISO 2768, DIN 7186
计算的控制，结构及语法。 算的控制，
计算的控制与语法可以在此链接中找到相关信息 "计算的控制，结构与语法".
项目信息。 目信息。
“项目信息”章节的目的，使用和控制可以在"项目信息"文档里找到.
理论－原理。 原理。
一个线性尺寸链是由一组独立平行的尺寸形成的封闭环。他们可以是一个零件的相互位置尺寸(Fig.A)或是组装单元中各 个零件尺寸 (Fig. B).
一个尺寸链由分开的部分零件（输入尺寸）和一个封闭零件（结果尺寸）组成。部分零件（A,B,C...）可以是图面中的直 接尺寸或者是按照先前的加工工艺，组装方式。 所给尺寸中的封闭零件（Z）表现为加工工艺或组装尺寸的结果，结果 综合了部分零件的加工尺寸，组装间隙或零件的干涉。结果尺寸的大小，公差和极限直接取决于部分尺寸的大小和公 差，取决于部分零件的变化对封闭零件变化的作用大小，在尺寸链中分为两类零件： - 增加零件 - 部分零件，该零件的增加导致封闭零件的尺寸增加 - 减少零件 - 部分零件，封闭零件尺寸随着该零件的尺寸增加而减小 在解决尺寸链公差关系的时候，会出现两类问题： 1. 公差分析 - 直接任务，控制 使用所有已知极限偏差的部分零件，封闭零件的极限偏差被设置。直接任务在计算中是明确的同时通常用于在给 定图面下检查零件的组装与加工。 2. 公差合成 - 间接任务，设计 出于功能需要使用封闭零件的极限偏差，来设计部分零件的极限偏差。间接任务用来解决设计功能组及组装。 公差计算方法的选择以及尺寸链零件的极限偏差影响组装精度和零件的组装互换性。因此，产品的经济性和运转性取决 于此。在尺寸链中解决公差关系，工程实践使用三个基本方法： 算数计算法 统计学计算法 成组交替性计算方法 术计算方法 算术计算方法 - WC method (Worst Case). 最常使用的方法，有时叫做最大－最小计算方法。它用于在任何部分零件的实际尺寸的任意组合下保证封闭零件的所需 极限偏差，也就是最大和最小极限尺寸。 这个方法保证了零件的完全装配和工作交替性。但是，由于封闭零件的高精 度要求，导致部分零件的公差值太极限，因此带来高的加工成本。因此WC方法主要适合用于计算小数量零件尺寸链或 结果尺寸的公差是可以接受的 情况。最常用于单间或小批量生产。 WC 方法计算得出的结果尺寸是部分尺寸的算术和。因此封闭零件的尺寸决定于其中心值：
2013/4/7
27 统计公差
Page 1SAQM 上海质量管理科学研究院（SAQM ）版权所有27 统计公差 Page 2SAQM 上海质量管理科学研究院（SAQM ）版权所有关于这个模块… 统计公差应用于优化多个零件组成的组装件中零件的公差，既可以是机械组装件，也可以是电子组装件。 \DataFile\TolEx.xls \DataFile\tolex1.mtw 六西格玛，一种对流程完美， 实现目标和减少变异的追求
Page 3SAQM 上海质量管理科学研究院（SAQM ）版权所有我们将学到 1.了解六西格玛方法对公差的需要。 2.了解设计与制造之间的连接。 3.改善设计的性能和可生产性。 Page 4SAQM 上海质量管理科学研究院（SAQM ）版权所有出现“最差情况”的概率是多少？组装间隙(Gap) 公差.001 -.037部品1部品2部品3部品4外壳 实际含义 部品 5.001 .001 .001 .001 .001.001标准差±.00315.019外壳±.00355±.00344±.00333±.00322±.00311公差名义值部品该设计可以准备 生产吗？ 预测的Cpk 是多少？ 按照公差堆叠，“最差的情况”是什么？
Page 5SAQM 上海质量管理科学研究院（SAQM ）版权所有最差情况分析 如果没有部品偏移或漂移，设计将符合要求。 如果有偏移发生，会怎么样？ 结果可以预测吗？ Gap Min = Envelope Min -∑(Part i + Tolerance i ) m i Gap Min = 15.016 -(1+.003, 2+.003, 3+.003, 4+.003, 5+.003) = .001Gap Max = Envelope Max -∑(Part i -Tolerance i ) m i Gap Max = 15.022 -(1-.003, 2-.003, 3-.003, 4-.003, 5-.003) = .037Page 6SAQM 上海质量管理科学研究院（SAQM ）版权所有最差情况界限分析 选择一组部品超过间隙规格的概率可以通过计算Z gap 来计算。 这暗示我们要返工或报废 不适合使用的部品。 \DataFile\TolerExWithiGrafx.xls 2 1-13 Gap 2*(σi ) .037 .0017.348 2*.00245Probability > Z 1*10Gap Pooled m Pooled Gap USL LSL Z Z σσ==? == ∑? =对于σ= .001: σPooled = (.0012+ .0012+ .0012+ .0012+ .0012 + .0012) = .00245