【推荐】电子产品结构设计公差分析教材32

【推荐】 电子产 品结构 设计公 差分析 教材32
在堆栈公差时，有以下几种方法:
– 手工. – 用电子资料表，比如DELL Excel 模
板.
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二.一般公差分析的理论
第一步 – 确定组装要求
1. 确定组装要求
2. 建立封闭尺寸链图 3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差 4. 按要求计算名义尺寸
45.00 ± ?
零件 4
20.00 ± 0.30
15.00 ± 0.25 10.00 ± 0.15
零件 3
零件 2
零件 1
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二堆栈.公一差分般析公过程差分析的理论
1. 确定组装要求 2. 建立封闭尺寸链图 3. 转换名义尺寸，将 公差转成对称公差 4. 按要求计算名义尺寸 5. 确定公差分析的方法 6. 按要求计算变异
变形点
平均值, (x orμ) 数据的百分比，在给定的 西格玛 ()范围
-6 -5 -4 -3 -2 -1 +1 +2 +3 +4 +5 +6
68.26 % 95.46 % 99.73 % 99.9937 % 99.999943 % 99.9999998 %
一.统计学用于公差分析的背景
平均值 (x) – 分布的位置
一.统计学用于公差分析的背景
变异控制 从加工制造
从产品设计
变异控制
解决方案 制程的选择 制程的控制 (SPC) 产品的检查
技术的选择 优化的设计 公差分析
Aim
高质量 高良率 低Low FFR
一.统计学用于公差分析的背景
变异的一般分布图
正态分布 双峰分布（非正态分布） 偏斜分布（非正态分布）
100 50 0 16 18 20 22 24 26 28
s mx
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C
一.统计学用于公差分析的背景
制程性能指标 CPK
Sample mean Nominal value
参数 Cpk是制程性能指标 sLT是标准差 LSL是规格的下限 USL是规格的上限 mean 是实际制程的平均值
LSL
USL
Process variation3s
46.20
+0.20 - 0.60
必要条件 (Gap > 0)
20.00 ± 0.30
15.00 ± 0.25 10.00 ± 0.15
零件 3
零件 2 零件 4
零件 1
IV C(d3)
D(d4)
II
III
必要条件 X(dGap)> 0
B(d2)
A(d1)
+ I
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Process variation3s
mean - LSL
USL-mean
Tolerance range
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二.一般公差分析的理论
这部分主要是说明怎样应用公差分析这个工具，去确保产品适合最终确定的产品 功能和质量的要求的过程。
二.一般公差分析的理论
第三步 – 转换名义尺寸
60 50 40 30 20 10 0
4 5 6 7 8 9 10 11
一.统计学用于公差分析的背景
正态分布的特点 依概率理论计算,99.73%的样本将落 在+/3σ的范围内,只有很小的概率 (0.27%)不在+/3σ的范围内, 由于小概率事件一般不会发生, 故可认为不会有尺寸在规格之外
标准差, (s or)
电子产品结构设计公差分析
内容 一.统计学用于公差分析的背景 二.一般公差分析的理论
一.统计学用于公差分析的背景
变异
下偏差 上偏差
目标 规格范围 两种主要的变异类型
1. 加工制程的变异 –材料特性的不同 –设备或模具的错误 –工序错误 / 操作员的错误 –模具磨损 –标准错误
2. 组装制程的变异 –工装夹具错误 –组装设备的精度
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1. 确定组装要求 2. 建立封闭尺寸链图 3. 转换名义尺寸，将公 差转成对称公差 4. 按要求计算名义尺寸 5. 确定公差分析的方法 6. 按要求计算变异
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二.一般公差分析的理论
第二步 – 封闭尺寸链图
正态分布的参数范Βιβλιοθήκη (R) – 最大值与最小值之间的距离
标准差 (s) – 反映样本内各个变量与平均数 差异大小的一个统计参数 – 最常用的量测法，量化可变性
变量 (s2) – 标准差的平方
x x1 x2 ... x N N
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一.统计学用于公差分析的背景
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二.一般公差分析的理论
什麽地方使用公差分析
• 单个零件或元件出现公差堆积。
• 在公差堆积中，用公差分析可以确定总的变异结果。在机构设计中，它是一个很重要 的挑战。
单个零件和元件的公差堆栈
35.00 ± ? 13.00 ± 0.20 10.00 ± 0.15 12.00 ± 0.10
5. 确定公差分析的方法
6. 按要求计算变异
一些产品要求的例子:
装配要求 更换部件；无固定的配对组装（多套模具或模穴）
功能要求 电子方面；PWB与弹片的可靠接触 结构方面；良好的滑动结构，翻盖结构，或机构装置
质量要求 外观；外壳与按键之间的间隙 其他; 良好的运动或一些奇怪的杂音，零件松动
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总体参数与样本统计
总体 现有的及将来会出现的所有单元或个 体 我们将永远都不可能知道的真实总体
样本 从总体提取的单元或个体的子集 用样本统计，我们可以尝试评估总体参数
总体参数 m = 总体平均值 s = 总体标准差
样本统计
x= 样本平均值
s
s = 样本标准差
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二.一般公差分析的理论
公差分析的优点 公差分析: 验证设计是否达到预期的质量水平. 带较少缺点的良率产品. 预防生产重工和延误. 降低产品的返修率(降低成本).
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