第三节加工误差统计分析.ppt

《第三节加工误差统计分析.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、第三节加工误差的统计分析一、概述在实际生产中，影响加工精度的因素很多，工件的加工误差是多因素综合作用的结果，且其中不少因素的作用往往带有随机性。对于一个受多个随机因素综合作用的工艺系统，只有用概率统计的方法分析加工误差，才能得到符合实际的结果。加工误差的统计分析方法，不仅可以客观评定工艺过程的加工精度，评定工序能力系数，而且还可以用来预测和控制工艺过程的精度。（一）系统性误差与随机性误差加工误差的分类：按照加工误差的性质，加工误差可分为系统性误差和随机性误差。1．系统性误差系统性误差的分类：分为常值性系统误差和变值性系统误差两种。常值性系统误差：在顺序加工一批工件时,加工误差的

2、大小和方向皆不变，此误差称为常值性系统误差；例如原理误差，定尺寸刀具的制造误差等。变值性系统误差：在顺序加工一批工件时，按一定规律变化的加工误差，称为变值性系统误差；例如，当刀具处于正常磨损阶段车外圆时，由于车刀尺寸磨损所引起的误差。常值性系统误差与加工顺序无关；变值性系统误差与加工顺序有关。对于常值性系统误差，若能掌握其大小和方向，可以通过调整消除；对于变值性系统误差，若能掌握其大小和方向随时间变化的规律，也可通过采取自动补偿措施加以消除。2．随机性误差随机性误差：在顺序加工一批工件时，加工误差的大小和方向都是随机变化的，这些误差称为随机性误差。例如，由于加工余量不均匀、材料

3、硬度不均匀等原因引起的加工误差，工件的装夹误差、测量误差和由于内应力重新分布引起的变形误差等均属随机性误差。可通过分析随机性误差统计规律，对工艺过程进行控制。（二）机械制造中常见的误差分布规律1．正态分布如图4-31a）在机械加工中，若同时满足以下三个条件，工件的加工误差就服从正态分布。l）无变值性系统误差（或有但不显著）。2）各随机误差之间是相互独立的。3）在随机误差中没有一个是起主导作用的误差因素。2．平顶分布如图4-31b）在影响机械加工的诸多误差因素中，如果刀具尺寸磨损的影响显著，变值性系统误差占主导地位时，工件的尺寸误差将呈现平顶分布。平顶分布曲线可以看成是随着时间而

4、平移的众多正态分布曲线组合的结果。3．双峰分布如图4-31c）若将两台机床所加工的同一种工件混在一起，由于两台机床的调整尺寸不尽相同，两台机床的精度状态也有差异，工件的尺寸误差呈双峰分布。4．偏态分布如图4-31d）采用试切法车削工件外圆或螳内孔时，为避免产生不可修复的废品，操作者主观上有使轴径加工得宁大勿小、使孔径加工得宁小勿大的意向,按照这种加工方式加工得到的一批零件的加工误差呈偏态分布。返回上式各参数的意义为：y——分布曲线的纵坐标，表示工件的分布密度；x——分布曲线的横坐标，表示工件的尺寸或误差；n——一批工件的总数目（样本数）。——算术平均值，σ——均方根偏差（标准差

5、）（三）正态分布1.正态分布的数学模型正态分布曲线方程：两个特征参数：算术平均值x和标准偏差σ正态分布的特殊点①处概率密度函数有最大值②x=x±σ处为拐点2.标准正态分布=0，σ=1实际生产中为非标准正态分布需转换令z=(x-)/σxxx即图中阴影面积，可利用概率密度积分表计算3.工件尺寸在某区间内的概率工件尺寸落在±3σ范围内的概率为99.73%，若尺寸分布中心与公差中心重合，不产生废品的条件是：T≥6σQ废=0.5–φ(x)若中心不重合存在常值系统误差Δ系：T≥6σ＋Δ系x例：轴Φ20-0.1，σ=0.025，xT=-ε(0.03)求常值系统误差、随机误差，合格率、不合格率

6、x0解：①公差带中心xT=19.95②尺寸分布中心=xT+ε=19.95+0.03=19.98③常值系统误差Δ系=-xT=ε=0.03④随机误差6σ=6×0.025=0.15或±3σ=±0.075xx⑤计算合格率、不合格率6σ=0.15＞T=0.1，Cp=T/6σ=0.1/0.15=0.67工件极限尺寸xmin=xA=19.9，xmax=xB=20zA=(-xA)/σ=(19.98-19.9)/0.025=3.2ψ(zA)=0.49931zB=(xB-)/σ=(20-19.98)/0.025=0.8ψ(zB)=0.2881合格率=ψ(zA)+ψ(zB)=0.49931+0.28

7、81=0.78741=78.741%废品率0.5-0.49931=0.069%0.5-0.2881=21.19%可修复xx二.加工误差的统计分析－工艺过程的分布图分析方法（一）工艺过程的稳定性指均值和标准差稳定不变的性能，取决于变值系统误差.（二）工艺过程分布图分析方法1、画工件尺寸实际分布图制作分布图了解质量指标分布、加工能力、是否有废品1）样本容量的确定通常取n=50～200（表4－3测量数据表）2）样本数据整理与计算剔除异常数据，确定尺寸分散范围R、尺寸间隔数j、区间宽度Δx3）确定尺