ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Основные методы анализа точности из "Автоматизация сборочных работ " Сборка на автоматическом сборочном оборудовании может осуществляться при определенной точности работы входящих в его состав механизмов и устройств. Для нормального протекания сборочного процесса необходимо выбрать допуски на размеры конструктивных элементов автомата так, чтобы суммарная погрешность установки на сборочной позиции при сборке собираемых изделий не превышала допустимого значения. [c.63] Метод наихудшего случая основывается на известном правиле арифметического суммирования номинальных значений размеров, допусков и ошибок (погрешностей) и часто называется методом расчета на макс и м у м и м и н и м у м. [c.64] При практических расчетах погрешность относительного базирования удобнее выразить как функцию независимых величин отдельных размеров и проводить расчет по номинальным размерам с учетом наибольшей погрешности и ее знака, т. е. по наибольшим и наименьшим размерам составляющих звеньев. [c.64] При вычислении наибольшей суммарной погрешности берут верхние предельные значения размеров, если они являются увеличиваюшими звеньями размерной цепи, и нижние предельные значения, если они являются уменьшающими звеньями. При вычислении наименьшей погрешности берутся противоположные предельные значения погрешностей. [c.65] Метод наихудшего случая дает завышенное значение суммарной погрешности, которая зависит от предельных значений погрешностей всех конструктивных элементов и деталей собираемого изделия. [c.65] Вероятностный метод основан на законах теории вероятностей. Известно, что в процессе изготовления деталей изделия и сборочного оборудования размерные погрешности их возникают случайно. Эти погрешности являются следствием совокупного действия большого числа различных причин. Если от анализа точности одной детали изделия перейти к некоторой совокупности, то можно установить закономерность распределения погрешностей размеров деталей. Установлено, что при массовом производстве деталей закон распределения погрешностей близок к нормальному закону распределения (закону Гаусса). [c.65] При вероятностном методе анализа точности используется закон накопления независимых случайных погрешностей (ошибок), согласно которому среднее значение суммарной погрешности равно алгебраической сумме средних значений, или математическому ожиданию, составляющих погрешностей, а дисперсия равна сумме дисперсий составляющих погрешностей. [c.65] Из формулы (2.5) следует, что отклонение суммарной погрешности зависит от погрешностей всех конструктивных элементов сборочного автомата. Это влияние определяется величиной частной производной со среднеквадратическим отклонением. [c.66] Вероятностный метод дает точные результаты при распределении первичных погрешностей по нормальному закону, а сравнительно большие ошибки могут быть получены при несимметричном распределении первичных погрешностей. Несмотря на это, точность расчета суммарной погрешности, выполненного вероятностным методом, значительно выше точности, иолучае.мой при расчете методом наихудшего случая. [c.66] При разработке сборочного оборудования, изготов-ляе.мого в небольших количествах, трудно получить такие данные. Поэтому целый ряд механизмов и устройств, к сожалению, не может быть рассчитан по вероятностному методу, и это снижает его универсальность при проектных расчетах. Однако этот метод может быть с успехом использован при так называемом проверочном расчете на основании статистических данных, полученных в результате лабораторных испытаний, причем при проверочном расчете или анализе погрешностей количество вычислений значительно сокращается в результате того, что экспериментальным путем можно выявить основные моменты, влияюшие на точность и собираемость. В этом случае отпадает необходимость учитывать влияние погрешностей внутренних размерных и кинематических цепей в отдельных механизмах, и только конечное звено сказывается на точности процесса сборки. Влияние же конечного звена на точность процесса сборки можно определить сравнительно просто. К тому же при многократном повторении действия это звено будет создавать различные погрешности от цикла к циклу работы автомата. Эти погрешности можно уже считать подчиняюшимися нормальному закону распределения. [c.67] В настояшее время в связи с бурным развитием вычислительной техники для проведения анализа автоматического сборочного оборудования, а также и других видов технологического оборудования может найти широкое применение метод статистических испытаний, который в специальной литературе часто называется ме-тодо.м Монте-Карло. [c.67] Метод статистических испытаний практически лишен недостатков, присущих методу наихудшего случая и вероятностному методу, так как заменяет эксперимент математическим исследованием на счетно-решающих машинах, сохраняя при этом сущность и характер эксперимента. Сравнительно широкое применение этот метод получил в основном при анализе точности и надежности схем радиоэлектронной аппаратуры [41]. [c.67] Метод статистических испытаний позволяет производить анализ точности процесса сборки и сборочного оборудования при любых законах распределения погрешностей элементов процесса сборки. Единственным обязательным условием возмол ности применения этого метода является априорное знание законов распределения. [c.68] На основании исследований, проведенных авторами, и опубликованных работ [21 27] распределение погрешностей конечных звеньев сборочных машин и в том числе относительного координирования и ориентирования близко к нормальному закону распределения. Нормальный закон распределения погрешностей характерен для автоматически работаюшего сборочного оборудования при большом количестве циклов непрерывной работы. [c.68] Путем многоразового повторения решения уравнения с другими случайными значениями параметров л ,-можно получить множество решений (исходов), на основании которых можно определить вероятность Р(а ш Ь) поля допуска суммарной погрешности и графически построить закон ее распределения. [c.69] На рис. 17 приведена укрупненная блок-схема последовательности решения уравнения (2.6) для вычисления суммарной погрешности. При решении задачи методом статистических испытаний в связи с ограниченным числом решений закон распределения получаемой величины Хг отличается от истинного. Это обусловливает необходимость определения минимально необходимого числа решений, которое в свою очередь может быть найдено по теореме Бернулли. [c.69] Достоверность результатов анализа может быть оценена и другими способами, изложенными в специальной литературе [38]. [c.69] Метод натурных испытаний. Для производства натурных испытаний необходимо изготовить действующую макетную установку, на которой производят все требуемые испытания, позволяющие оценить точность проектируемого сборочного оборудования. Изготовление опытной установки повышает стоимость проектируемого оборудования, поэтому метод натурных испытаний при анализе точности обычно заменяют методом статистических испытаний. [c.69] Здесь кратко рассмотрены методы анализа точности относительной установки деталей перед их соединением при автоматической сборке. Для решения различных задач анализа точности при создании сборочного автоматического оборудования могут быть использованы все рассмотренные здесь методы. Сравнительные характеристики этих методов приведены в табл. 7. [c.69] Вернуться к основной статье