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(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。
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&M2009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。
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
11
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。
公差分析讲义
RSS
用于 制作模具的设计图纸出图前, 即 已收集到工程数据时 使用. RSS 公差分析方法 根据部品的变化量来 决定系统不良的可能性 根据RSS进行 6σ 设计时, 预想会发生 4.3ppm 不良
μ 1 + μ2 + μ3 + μ4
如果两部品的尺寸相互独立, 平均和标准偏差的共分散就是 “0”, 所以只进行加减计算即可
μx+y= μx + μy μx-y = μx – μy σ2x+y = σ2x + σ2y σ2x-y = σ2x + σ2y (X + Y)的平均 (X - Y)的平均 (X + Y)的分散 (X - Y)的分散
+
A
Block Box(右侧) Gap
B1 Block 1 的 大小
B2 Block 2 的 大小
B3 Block 3 的 大小
B4 Block 4 的 大小
Gap = A – B1 – B2 – B3 – B4
Gap比 0.0 小时, 会出现干扰. 平均Gap: μgap= μe - μ1+2 = 80.0 - 79.0 = 1.0mm Gap的标准偏差:
gap gap
e 1 2
2 2
2
0 . 3408
2
0 . 2032
2
0 . 1270
2
gap 0 . 3877
理想的 6σ 水平的设计是 :
- 确认是否满足顾客要求 - 确认标准偏差
【精】公差分析简介及实例分析
3σ=3 0.0032+0.02522+0.00172+0.00132+0.005482+0.003852 =0.0756
Z=(0.10-0.0319)/0.0252=2.702
查表得:P1=0.34%
小 结:
1.如果想得到合理的零件工差分布,就必需了解其实际的制程能力.须靠平时对工 艺知识的不断累积
=0.00+0.25/-0.35mm
使用统计分析进行的公差分析
1.以相关各尺寸之设计中心值作为平均值X
2.以相关各尺寸之设计公差范围作为其对应标准偏差6σ 3.依公式进行计算 分别得出配合后共面度中心值及其偏差范围
计算得: X = (0.30+2.625)+(0.45+0.05)-(3.35+0.025)=0.05mm 3σ= 0.102+0.0252+0.052+0.0252+0.052+0.052 =0.136mm
00548 3481
0*0. .3.产品开发设计的需要
用于设计时的公差分配产品设计一般分为 原形设计 和 二次生产设计
国(不际相化關的)那制么造不它业们趨进之勢行间. 相公互迭差加分的结析果意也呈味正着态分将布在制造时冒很大的风险
统计公差分析(大数分析法)
二 公差分析的作用及分类
1设计时利用公差分析可合理分配各零件的公差.达到可制造 性的要求.
2.631
0.326
0.476 0.014 3.36 0.038
2.619 2.625
0.250 0.298
0.470 0.009 3.34 0.021 0.474 0.012 3.3481 0.029 0.0017 0.0013 0.00548 0.00385
DFSS及公差设计与分析(2013-6)
Reliability Analysis of Accelerated Life Test Data
对于机构工程师来说，phase 3的 优化设计及公差设计分析乃是DFSS 的核心。
知道Part1、 Part2 、 Part3的公差，如何确认组装之后的总公差？ 知道Part1、 Part2 、 Part3、 Part4的公差，如何设定Gap, 并且得知不出现干涉的概率达到预设的σ水平？ 反之，如果给定Gap, 如何合理的给各Part分配公差？
DFSS适用于任何行业、任何产品或流程的设计。利用DFSS，产品的设计、生产以及投放市场具有更强的可靠性和更高的性价比。
“DFSS” Vs “早期的6σ方法 ”
DFSS: A Process + Methods & Tools
PROlaunch NPD
1: Gather Voice of Customer (VoC)
4: Identify Potential Risks
7: Determine Tolerances
Statistical Tolerancing / Allocation
Audit / FRACAS
9: Launch Robust Product aligned with VoC
Trade-off Matrix / Pugh Concept
5: Find Critical Parameters and quantify their impact on CTQs via transfer functions
Science / Engineering Equations
二、公差分析的方法（RSS）
定义：对各零件公差的平方求和，再开方。假设各零件的公差都符合正太分布，那么，累积公差也会是正太分布。 RSS的特征： 累积公差的计算： 尺寸链为线性的 各尺寸为正态分布 更适用于尺寸的数量≥4 允许不良率存在，故，比Worst-Case更能符合实际
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。
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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表格.这是美国犹他州( Utah ) Brigham Young Universit y 机械工程学系的Dr. Ken Chase所建立的, 请到这里下载:
CATS 1D Tolerance Stack-up :/WWW/ADCATS/software/
PDF档案微盘下载-> /s/gnwNr。