机械制造技术第33章

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1、2机械制造中常见的误差分布规律(1)实际分布曲线符合正态分布，6σ≤T且分散中心与公差带中心重合表明加工条件正常，系统性误差几乎不存在，随机性误差只是等微作用；一般来说是无废品出现；(2)实际分布曲线符合正态分布，6σ≤T，但分散中心与公差带中心不重合，表明只有突出的常值系统误差存在。变值系统误差几乎不存在、随机性误差等微作用。(3)实际分布曲线符合正态分布，6σ>T，且分散中心与公差带中心不重合，表明变值系统误差几乎不存在，常值系统误差和随机性误差较大。(4)实际分布曲线不符合正态分布，而呈平顶分布

2、，表明有突出的变值系统误差存在。(5)实际分布曲线不符合正态分布，而呈偏态分布，是由于随机误差和突出的变值系统误差作用的结果。(6)双峰或多峰分布，是由于将两次或多次调整下加工出来的工件混在了一起的结果。3.工艺过程的分布图分析通过制作分布图，我们想要了解所加工的工件质量指标的分布是否是预期的概率分布，如果是预期的概率分布，我们还想要知道该工艺系统的加工能力是比较富裕还是不足，机床调整得好不好，加工过程会不会出废品?废品率是多少?产生废品的原因又是什么?以在无心磨床上加工一批外径为的销子为例，具体介绍

3、工艺过程分布图分析的内容及步骤。(1)样本容量的确定一般生产条件下，样本容量取为n=(50～200)，就有足够的估计精度。本例取n=100。(2)样本数据的测量序号尺寸序号尺寸序号尺寸序号尺寸序号尺寸19.616219.631419.635619.635819.62729.629229.636429.638629.630829.63039.621239.642439.626639.630839.62849.636249.644449.624649.620849.63059.640259.636459.

4、634659.627859.64469.644269.632469.632669.632869.63279.658279.638479.633679.628879.62089.657289.631489.622689.633889.63099.658299.628499.637699.624899.627109.647309.643509.625709.633909.621119.628319.636519.635719.624919.630129.644329.632529.626729.62692

5、9.634139.639339.639539.623739.636939.626149.646349.623549.627749.637949.630159.647359.633559.638759.632959.620169.631369.634569.637769.617969.634179.636379.641579.624779.634979.623189.641389.628589.634789.628989.626199.624399.637599.636799.626999.628209

6、.634409.624609.618809.6341009.639（3）异常数据的剔除在所实测的数据中，有时会混入异常测量数据和异常加工数据，从而歪曲了数据的统计性质，使分析结果不可信，因此，异常数据应予剔除。异常数据通常具有偶然性和它与数学期望的差值的绝对值很大的特点。经计算，本例=9.632mm，S=0.007mm异常数据，应予以剔除。此时n=100-3=97。(4)实际分布图的绘制①确定尺寸间隔数jn25～4040～6060～100100100～160j678l011n160～250250～40

7、0400～630630～1000j12131415②确定尺寸间隔大小(区间宽度)找到样本中个体最大值Xmax和最小值Xmin，即可算得的大小：分段时应注意使样本中的Xmax和Xmin。皆落在尺寸间隔内。因此，本例的实际尺寸间隔数：j=10+1=11①组号②尺寸间隔Δx③尺寸测量值Xj④实际频数fj123456789101l9.613～<9.6189.618～<9.6219.621～<9.6249.624～<9.6279.627～<9.6309.630～<9.6339.633～<9.6369.636～<

8、9.6399.639～<9.6429.642～<9.6459.645～<9.6489.61659.61959.62259.62559.62859.63159.63459.63759.64059.64359.64652461312161514753∑=97③画实际分布图根据表中②、③、④项数据即可画出实际分布折线，如图4-41所示。画图时，频数值应点在尺寸区间中点的纵坐标上。(6)工艺过程的分析①判断加工误差性质样本服从正态分布，就可以认为工艺过程中变值系