统计公差分析方法概述
统计公差分析方法概述
统计公差分析方法概述公差分析是设计和制造过程中的重要环节，用于评估产品的尺寸和形状的变化并确定其质量要求。
它帮助确定制造过程中允许的变化范围，以确保产品的功能和性能满足设计要求。
下面是公差分析方法的概述：1.公差概念和术语：公差是表示产品尺寸和形状变异的一种度量，是设计要求和制造能力之间的差异。
了解公差的基本概念和术语对于进行有效的公差分析非常重要。
例如，公差带、公差上限、公差下限、公差等级等。
2.公差链：公差链是将不同部件的公差延伸到整个产品装配中的一种方法。
通过分析公差链，可以确定整个装配的总体公差，并评估其对产品性能的影响。
公差链分析通常采用功能环或冗余环的方法。
3.公差配合：公差配合是指零件之间在装配时的相互作用。
公差配合分析可以确定零件之间的配合方式，并对其作用进行评估。
常见的公差配合包括配合间隙、过盈配合和间隙配合等。
4. 公差分析工具：公差分析通常使用一些专门的工具来辅助。
例如，一维公差分析工具（如Matlab、Excel等）用于分析单个尺寸的公差，根据统计数据计算出尺寸的上下限。
使用二维和三维CAD软件进行公差堆叠分析，可以在装配设计阶段模拟零件堆叠时产生的误差变化。
5.公差分配：公差分配是将总体公差分配给不同的零件以实现装配要求的过程。
公差分配通常基于设计要求、制造能力和装配要求等考虑因素。
公差分配需要根据装配关系和功能要求来确定每个零件的公差。
6.公差检验：公差分析的最后一步是进行公差检验，以确保产品的尺寸和形状在规定的公差范围内。
公差检验可以通过测量和检测工具来进行，例如卡尺、测量仪器、投影仪等。
公差检验是确保产品质量和性能的关键步骤。
7.公差优化：公差优化是指通过优化公差的分配和设计来最小化产品的尺寸和形状变化，以提高产品的质量和性能。
公差优化可以通过使用计算机辅助设计（CAD）软件和专业的公差优化工具来实现。
总之，公差分析是设计和制造中的关键环节，有助于确保产品质量和性能满足要求。
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。
统计学公差分析理论课件
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
4
变异的控制
变异的控制
从加工制造
解决方案
制成的选择 制程的控制 (SPC)
产品的检查
从产品设计
= 第i个尺寸对称公差.
5. 确定公差分析的方法
6. 按要求计算变异
最大间隙 Xmin = dGap – Ttot = 1.00 – 0.58 = 0.42 最小间隙 Xmax = dGap + Ttot = 1.00 + 0.58 = 1.58
最小间隙的要求 (dGap >0) 完全达到
23
13.00 ±0.20
35.00 ±? 10.00 ±0.15 12.00 ±0.10
20.00 ±0.30
45.00 ±? 15.00 ±0.25
零件 4
10.00 ±0.15
零件 3
零件 2 零件 1
14
堆叠公差分析过程
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
LSL
USL
Process variation 3s
Process variation 3s
mean - LSL
USL - mean
Tolerance range
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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品 质的要求的过程。
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。
公差数据处理与分析技巧
公差数据处理与分析技巧公差数据处理与分析技巧公差是指在制造过程中，由于各种原因造成的产品尺寸、形状、位置等方面的偏差。
准确地处理和分析公差数据对于确保产品质量和满足设计要求至关重要。
下面将介绍一些公差数据处理与分析的技巧。
首先，对于公差数据的处理，我们需要进行数据的收集和整理。
在制造过程中，我们需要收集每个产品的测量数据，包括尺寸、形状、位置等方面的数据。
这些数据需要按照一定的规范进行整理和记录，以便后续的分析和处理。
其次，我们需要对公差数据进行统计和分析。
统计分析能够帮助我们了解产品的制造过程中存在的问题，并找到解决问题的方法。
常用的统计分析方法包括均值、标准差、概率分布等。
通过对公差数据的统计分析，我们可以了解产品的尺寸偏差的分布情况，以及存在的异常情况。
此外，我们还需要进行公差数据的可视化处理。
可视化处理可以帮助我们更直观地了解公差数据的分布情况和变化趋势。
常用的可视化处理方法包括绘制直方图、散点图、箱线图等。
通过对公差数据的可视化处理，我们可以更加清楚地了解产品的尺寸偏差的分布情况，以及存在的异常情况。
最后，我们需要对公差数据进行合理的解释和应用。
在处理和分析公差数据的过程中，我们需要根据产品的设计要求和使用环境，对公差数据进行合理的解释。
通过合理解释公差数据，我们可以为产品的制造过程提供合理的指导和改进措施。
综上所述，公差数据处理与分析技巧对于确保产品质量和满足设计要求至关重要。
通过对公差数据的收集、整理、统计、分析和可视化处理，我们可以更好地了解产品的尺寸偏差情况，为产品的制造过程提供合理的指导和改进措施。
公差数据处理与分析技巧不仅可以提高产品的质量，还可以提高制造效率，降低成本，提升企业的竞争力。
统计公差分析(公差设计)方法概述
·
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)+(10-0.15)=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： 1) 2) 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。
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五.六标准差分析
在实际当中,更加有可能的是用来制造公差叠加分析里面的特征的制程通常都没有控制在同一个等级.公差分析里面的公差有可能是有几个是±2σ,有几个 是±3σ。 六标准差分析：允许每个组立部件有不同的制程水平,甚至是不同的分布型态。
第4部分：公差分析指南
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DFMA
谢 谢 ！
23
3.当公差分析的结果不满足要求时：
DFMA
减少尺寸链的长度； A为54.00±0.20，C为25.00±0.15，D为28.50±0.15
优化的设计
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四. 公差分析指南
3.当公差分析的结果不满足要求时：
DFMA
使用定位特征； 好处：
定位特征可以提供较精密的尺寸公差 定位特征的尺寸可以放置于比较容易进行尺寸管控的区域 使用定位特征时可以减少和避免对其他尺寸的公差要求，只需严格管控定 位特征的相关尺寸，就可以满足产品设计要求 因为定位特征精度高，使用定位特征有利于减少零件之间的尺寸公差累积
DFMA
制造工艺能力决定了公差分析中公差的设定； 二维图纸中公差标注与公差分析中的公差一致； 对公差分析中的尺寸需要进行制程管控；
制造工艺 能力
公差分析中 公差的设定
二维图样零 件公差标注
零件尺寸 制程管控
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四. 公差分析指南
3.当公差分析的结果不满足要求时： 不推荐的做法：
DFMA
调整尺寸链中的尺寸公差大小； 降低目标尺寸判断标准；
100±0.20
3
一. 公差分析的介绍
2.公差的本质：
DFMA
公差是产品设计和产品制造的桥梁和纽带，是保证产品以优异的质量、 优良的性能和较低的成本进行制造的关键。
设计 功能 性能 外观 可装配性 设计限制 稳健性设计 设计意图 产品质量 客户满意
公差
制造 制造费用 装配费用 制造方法选择 机器 夹具 检验 不良率 返工率
推荐的做法：
减少尺寸链的长度； 使用定位特征；
公差分析常用方法
公差分析常用方法
公差分析是一种用于研究产品或系统各种要素之间相互连锁关系的方法。
它可用于确定导致产品或系统性能差异的主要因素，并寻找改进的机会。
下面是一些常用的公差分析方法：
1. 传递函数法：传递函数法是一种将产品或系统的总体公差在各个部件或要素上分配的方法。
通过将总体公差按照一定的比例分配给各个部件，以满足产品或系统性能的需求。
2. 采用最小二乘法（Least Square Method）：最小二乘法是一种通过最小化观测值和理论值之间的差异平方和，来确定最接近真实值的方法。
在公差分析中，可以使用最小二乘法来评估产品或系统的总体公差和各个部件之间的关系。
3. 驱动因子公差分析（Driver Factor Analysis）：驱动因子公差分析是一种通过识别产品或系统的主要性能驱动因子，来优化公差分配的方法。
通过将更多的公差分配给主要驱动因子，可以显著改善产品或系统的性能。
4. 公差优化：公差优化是一种通过最小化总体公差，以满足产品或系统性能要求的方法。
通过分析各个部件之间的相互关系，可以确定最佳的公差分配方案。
5. 敏感度分析：敏感度分析是一种评估产品或系统对公差变化的敏感程度的方法。
通过分析不同参数的变化对产品或系统性能的影响，可以确定哪些部件或要
素对总体公差的变化最为敏感。
以上是常用的公差分析方法，具体选择哪种方法取决于产品或系统的特点和分析目的。
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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+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
上例中 Part A +Part B+ Part C
T=0.44
比较 Worst case与统计公差法
公差合成后所得的公差范围缩小了 ,对设计者而言 ,较小的公差范围意味着较准确的组装与配
合 ,累积下来的误差也会减少。
在公差分配的情况时 ,每个零件所得到的公差范围变大了 ,对制造者而言 ,较大的公差范围意味着较容易制作及控制生产质量 ,有利于制造者。
使用 RSS 的假设条件
使用 RSS 统计公差分析方法的前提是,制造加工出来的零件尺寸数值是比较集中于中心值,输出呈正态分布
如果公差叠加分析里面一个单独的公差是在±3σ的过程控制下生产的,那么 RSS 公差叠加分析的结果也是代表了±3σ,也就是说 ,输入的过程控制等级也代表了输出的工程控制等级
五. 六标准差分析
在实际当中,更加有可能的是用来制造公差叠加分析里面的特征的制程通常都没有控制在同一个等级 .公差分析里面的公差有可能是有几个是±2σ ,有几个是± 3σ 。
六标准差分析：允许每个组立部件有不同的制程水平,甚至是不同的分布型态。
六. 公差分析步骤
①.建立公差回路图（封闭尺寸链）
②.确认 Loop 中各尺寸的设计值与公差
③.确认 Loop 中各尺寸的制程能力水平(Cp ， Cpk)
④.选择适当的法则与工具,进行公差分析
⑤.根据分析结果作出判断
为了避免复杂的计算,实务上采用EXECL Universit y 机械工程学系的Dr. Ken Chase
表格 . 这是美国犹他州
所建立的 , 请到这里下载:
( Utah) Brigham Young
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