Точность и методы оценки технологических процессов - Анализ точности технологического процесса

Анализ точности технологического процесса позволяет для каждой технологической операции выявить причины возникновения производственных погрешностей, обосновать границы технологического допуска, правильно настроить технологический процесс и выбрать экономический метод достижения требуемой точности.

Для изучения точности технологических процессов и определения закономерностей производственных погрешностей при изготовлении отдельных деталей и сборки, применяются аналитический и статистический методы анализа.

Аналитический метод предусматривает изучение закономерностей процессов, всей совокупности факторов, влияющих на точность изготовления или ремонта изделия, разработку определяющей модели процесса.

Он основан на установлении функциональной зависимости между значениями каждой первичной погрешности и окончательной точностью готового изделия.

В действительности определяющие модели не отражают во всей полноте технологические процессы, потому что невозможно аналитически определить всю совокупность факторов и их влияние на точность выходных параметров процесса.

Поэтому данный метод применим только для оценки влияния отдельных факторов на точность изготовления единичных деталей.
Более широкое применение при оценке точности технологических процессов получил статистический метод.

Этот метод базируется на теории вероятности и математической статистике. Статистический метод основан на получении и обработке большого количества наблюдений, обеспечивающих необходимый объем информации.

Статистический метод применяют для исследования точности технологических процессов в серийном и массовом производствах с использованием кривых распределения, корреляционного и дисперсного анализа, точностных диаграмм.

Производственную погрешность рассматривают как случайную величину. Для изучения точности технологического процесса на генеральной совокупности обрабатываемых деталей извлекают некоторую выборку, которую подробно исследуют. Рассмотрим, как определяются статистические характеристики точности процесса.
Анализировать характеристики начинают с определения среднего значения и среднего квадратичного отклонения. Для характеристики случайной величины строят кривые распределения, измеряя в партии изделий параметр, точность которого нужно определить.

Так, например, при обработке деталей на металлорежущем станке измеряют диаметр партии деталей. Результаты измерений записывают в таблицу в порядке их получения, объединяют в интервалы и подсчитывают абсолютную п или относительную n/N частоту повторения замеров в каждом интервале.

Число деталей N берут не менее 100, а число интервалов не менее 7 (желательно 9—12). На основании анализа полученных данных строят кривые распределения в координатах f(x) и х.

Для этого на оси абсцисс откладывают значения размеров обрабатываемых деталей, объединенных в интервал, а по оси ординат— абсолютную (относительную) частоту. Точки пересечения соединяют и получают ломаную линию, которая и является эмпирической кривой плотности распределения.

При увеличении числа изделий в партии и числа интервалов кривая плотности распределения приближается к теоретической.
Разность между наибольшим и наименьшим действительными значениями диаметра изделий данной партии определяет поле рассеяния д. Если поле рассеяния A=dmax — dmm больше допустимого значения 6, установленного техническими условиями, то будет иметь место брак изделий.

Представление о точности исследуемой партии может быть получено на примере, где видно, что все детали партии лежат в пределах допустимых границ. Качество параметров может быть оценено по полученным значениям характеристик математического ожидания и рассеяния.

Многочисленными экспериментальными исследованиями установлено, что кривые распределения погрешностей (размеров) деталей при механической обработке на настроенных станках в большинстве случаев подчиняются закону нормального распределения (закону Гаусса).