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前一阵公司搞了个公差分析的模板强制大家使用,真是大好学习机会。听老板讲14年面过10左右的人,没有一个人在之前的工作中真正做过TA。我因此特别想把这东西搞透彻,为了以后能多赚一点。公差分析是很基础的东西吧,跟分析受力、振动差老远了。分享下自己的认识,请大家指正。) o" ~7 B# y& ~$ g, ~$ A( O2 W
1)WC 极值法: m1 U1 ^5 b1 G, V( | D" J. X
也就是把整个公差链中每个公差都按极值考虑,求出一个最大一个最小值。这种做法成本太高,不值得考虑。
( ^4 F- w' Q w1 W! w" ^, ?1 {+ r 2)RSS 算术平方根法 f, @$ u1 q( \. [9 v+ Z2 p% e
root-sum squre 把每个公差转换成对称公差后,求出平方和再开根号,得出最后的累积公差。这种算法实际上6σ算法中尺寸链中每个公差的精度都去在3σ的算法。它的缺点在于产品生产一段时间后norminal值发生偏移后造成的失败率很高。0 U, P7 g4 G/ `& F1 J
3)static (6σ)算法
1 Y, @' u' X4 E6 v1 o' y 6σ算法把每个产品实际的尺寸值都用正态分布的模型来描述,因此尺寸链的叠加就变成了正态分布的叠加。求出最后叠加出的正态分布,再按目标精度取出相应的区域来作为设计公差。
: z( X1 S- G8 o' e; B+ Y2 W8 t 6σ引入了2个参数Cp 和Cpk来监控制造的偏差和一致性。
& x# _3 I! C( p( }& E* {
$ w7 J+ @% @ W7 x3 t5 M9 y 当没有偏移时两者相等。
9 e- V$ W" X- E* i8 R$ \, X Cp Cpk的值是通过监测实际产品尺寸得到的,通过它们可以用正态分布对总体样本进行描述。又因为正态分布叠加是,σ按平方直接进行叠加。于是得出:( g0 t$ \1 o: E7 m! v- E4 C( V
0 ?5 b0 z6 c, d0 }, o4 S" f7 R+ L8 T$ G
求出累加后正态分布的σ后再通过(1)反求出公差T。( ?5 f- b8 R! j, N
实际设计时,名义值按理想的情况进行设计;公差值按最差的情况进行分析。 2 \) k! r5 E8 m$ \3 ?" D8 |) E
* d! R* a* M; N6 ?
: p ]* [9 n h5 D
( y/ @1 Z' m' ]1 A. w* N7 y3 B0 W' e
7 ~( o( S) Q% Y8 M: x! a补充内容 (2015-8-28 09:27):( ^% V; Y h. O# e6 i( g5 e
谢谢大家支持,一起多讨论吧。这两天公司组织出去,我周日再补充仔细一点,附加以上实例。 |
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