統計公差分析方法
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- 統計公差分析方法一.引言
公差設計問題可以分為兩類：一類是公差分析(Tolerance Analysis ,又稱正計算) ,即已知組成環的尺寸和公差,確定裝配后需要保證的封閉環公差；另一類是公差分配(Tolerance Allocation ,又稱反計算) ,即已知裝配尺寸和公差,求解組成環的經濟合理公差。
公差分析的方法有極值法和統計公差方法兩類,根據分布特性進行封閉環和組成環公差的分析方法稱為統計公差法.本文主要探討統計公差法在單軸向(One Dimension)尺寸堆疊中的應用。
二.Worst Case Analysis
極值法(Worst Case ,WC)，也叫最差分析法，即合成后的公差范圍會包括到每個零件的最極端尺寸,無論每個零件的尺寸在其公差范圍內如何變化,都會100% 落入合成后的公差范圍內。
<例>Vector loop：E=A+B+C,根據worst case analysis可得
D（Max.） =(20+0.3)+(15+0.25)+(10+0.15)=45.7,出現在A 、 B、C偏上限之狀況
D（Min.）=(20-0.3)+(15-0.25)+(10-0.2)=44.3,出現在A,B、C偏下限之狀況
45±0.7 適合拿來作設計嗎?
Worst Case Analysis缺陷：
設計Gap往往要留很大,根本沒有足夠的設計空間,同時也可能造成組裝困難；
公差分配時,使組成環公差減小,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，假設A、B、C三個部材,相對于公差規格都有3σ的制程能力水平，則每個部材的不良機率為1-0.9973=0.0027；在組裝完畢后所有零件都有缺陷的機率為：0.0027^3=0.000000019683。這表明幾個或者多個零件在裝配時,同一部件的各組成環,恰好都是接近極限尺寸的情況非常罕見。...
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