解码容差设计.pdf

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1、解码公差设计（DOE系列之八）实验设计DOE常常用在新产品的设计和研发工作中，而产品设计常常可以分为系统设计、参数设计和公差设计（又称容差设计）三个阶段，或称三次设计。所谓系统设计，是指用专业技术研制产品（即样品）及其生产工艺，它与各行各业的专业知识相关，不在我们的研究范围之内；所谓参数设计，是指确定产品零部件的结构参数和生产过程的工艺参数，选择最佳的参数组合，它的很多内容已经涵盖在之前的系列文章中；所谓公差设计，是指对各种参数寻求最佳的容许误差，使得质量和成本综合起来达到最佳经济效益，这是产品设计中不可或缺但又往往被忽略的一个环节，也是本期所要着重介

2、绍的内容。公差设计（ToleranceDesign）通常是在完成系统设计和参数设计后进行的，此时一般来说，各元件（参数）的质量等级较低，参数波动范围较宽。公差设计的输出结果就是在参数设计阶段确定的最佳条件的基础上，确定各个参数合适的公差。按照一般原理，每一层次的产品（系统、子系统、设备、零部件），尤其是交付客户的最终产品都应尽可能地减少质量波动，缩小公差，以提高产品质量，增强客户满意度；但与此同时，每一层次产品也应具有很强的抗干扰（包括加工误差）能力，即应容许其下属零部件有一定的波动范围。下属零部件可通过公差设计确定科学合理的公差，作为生产制造阶段符合

3、性控制的依据。因此，公差设计的指导思想是：根据各参数的波动对产品质量特性贡献（影响）的大小，从技术的可实现性和经济性角度考虑有无必要对影响大的参数给予较小的公差（例如用较高质量等级的元件替代较低质量等级的元件）。另外值得注意的是，三次设计的顺序并不是一成不变的。虽然公差设计的实施一般晚于参数设计，但有时为了获取总体最佳，公差设计也会影响参数设计的再实施。公差设计的实现途径很多，比较常见的有极值分析法（WorstCase）、统计平方公差法（Root-Sum-Squares）和模拟法（Simulation）三类，下面将会结合实际案例作分别说明和相互比较。而

4、在专业统计分析软件JMP的协助下，公差设计的工作将更加高效，分析结果也更加清晰。在本期的案例分析中，我们将在必要环节继续用JMP作为方案实施的载体。1.极值分析法（WorstCase）极值分析法是目前应用范围最广泛、操作最简便的公差设计方法，大多数的公差设计都基于这个理念。在这种方法中，零部件都设计为名义值，然后假定公差完全向一个或另一个方向积累，最终的结果仍能满足产品的功能要求。在极值分析法中主要考虑的是设计规格的线性极值，它虽然确保了所有零件的组合，但往往导致最终结果过于保守，产生过大或过小的公差。而且严格地说，极值分析法并不属于统计方法，但它为后

5、面讲到的统计平方公差法提供了比较的基础，能够帮助我们更好地意识到应用统计方法的好处。下面我们通过一个典型的机械系统设计案例来加深理解。场景：在一个装配环中装入4个零件，如图-1所示，要求装配间隙的目标值T=0.016，波动范围尽可能小。已知零件1~4服从技术规范1.225±0.003，装配环服从技术规范4.916±0.003。试问：该系统的目标值是否达到要求？公差范围是多少？装配间隙零件零件零件零件4321装配环图-1机械装配设计实例根据极值分析法的分析思路：零部件名义值公差装配环4.916±0.003零件1-1.225±0.003零件2-1.225±

6、0.003零件3-1.225±0.003零件4-1.225±0.003由此我们可以得到：间隙名义值总公差最大值最小值0.016±0.0150.0310.001也就是说，系统的目标值达到了要求，系统的公差范围是[0.001，0.031]，然而实际情况果真如此吗？基于3σ原理，系统中每个零部件出现极值的概率分别只有大约0.0027，由此组成的系统（即间隙）出现极值的概率=0.00275=0.000000000000143，几乎趋近于0。这说明，通过极值分析法估算出来的公差范围过大，没有反应系统的真实情况。2.统计平方公差法（Root-Sum-Squares

7、）统计平方公差法基于这样一个假设理论：大多数的零部件在它们的公差范围内呈正态分布，此时由它们所构成的系统与各个零部件线性相关，则系统的分布也可以用一个正态或近似正态的分布来表示。结合上一个机械系统的案例，这个理论可以用图-2表示。所谓的统计平方是指系统的方差是其零部件方差之和，即：22i，一般假设零部件的公差ti3i，所以得到系统的统计平方公差：22tti。统计平方公差法采用统计分析方法进行公差分析，防止了产生过于保守的设计，适当地扩展了零部件的允许公差，如果清楚过程能力，甚至可以得到更宽松的公差。图-2装配间隙的波动构成这时候，在同

8、一个机械系统的状况下，根据统计平方公差法的定义，间隙的总公差=20.00350.000