Метод средних и размахов

Стандартизован и применяется в промышленности метод средних и размахов. В этом случае готовят две точечные диафаммы (рис. 5.2), которые объединены в одну контрольную карту. [c.515]

Рис. 5.2. Контрольная карта статистического регулирования методом средних и размахов

Едва ли не самым общеизвестным из числа методов статистического регулирования качества по варьирующему признаку является контрольная карта средних и размахов. Но даже, имея в виду, что этот метод является очень эффективным средством статистического регулирования качества, надо признать, что ему уделено чрезмерно много внимания как в специальной литературе, так и в программах учебных заведений и курсов повышения квалификации. Чрезмерное увлечение этим методом привело к тому, что его применяли в многочисленных ситуациях, в которых он экономически не оправдался. [c.14]

Применяют несколько методов управления метод средних арифметических, метод размахов, метод медиан, метод средних квадратических отклонений и др. (ГОСТ 15895—77, ГОСТ 15893—77). [c.99]

Первое совещание при Академии Наук СССР по статистическим методам контроля и анализа качества производства, проходившее 13—18 ноября 1950 г., дало им положительную научную оценку и рекомендовало заводам продолжать дальнейшее распространение статистических методов во всех отраслях промышленности. В частности, рекомендованы к применению методы, использующие средние арифметические, медианы, размахи, крайние значения, группировку по полю допуска и балльные оценки. Особенно подчеркивалась необходимость при выборе статистических методов ориентироваться на более прогрессивные, например, показывающие (индикаторные, светофорные) средства измерения, на автоматические устройства и т. д., а также использовать объективную количественную оценку надежности и экономичности каждого варианта статистического контроля при назначении его для различных конкретных случаев. [c.141]

Разработаны стандарты, которые устанавливают порядок ведения выборочного контроля. Для определения объема и периодичности контроля рекомендуется использовать ГОСТ 15893—77 (метод средних значений и размахов) и ГОСТ 16490—70, ГОСТ 16491—80Е, ГОСТ 16492-70, ГОСТ 16493—70 (статистический приемочный контроль по альтернативному признаку). [c.94]

Ниже приводятся некоторые варианты статистических методов текущего контроля, получивших применение в отечественной машиностроительной промышленности. Одни из них более полно разработаны в теоретическом отношении, как, например, диаграммные методы средних арифметических и размахов и метод. упорядоченных выборок. Наибольшей [c.615]

В [1] были статистически исследованы на ЭВМ границы регулирования технологических процессов нри использовании метода средних арифметических значений и размахов. В настоящей работе проводится исследование, связанное с моделированием статистического контроля методом медиан и индивидуальных значений этот метод получил широкое распространение для статистического регулирования технологических процессов в машиностроении. [c.163]

ВПЛОТЬ до разрушения, надо учесть один полный цикл деформирования между наименьшим и наибольшим пиками и учесть все другие меньшие по амплитуде циклы внутри этого цикла. Осуществить это можно либо методом стока, либо методом парных размахов, начиная с наибольшего максимума или с наименьшего минимума. При этом по методу стока не будет ни одного полуцикла, и метод стока даст такой же результат, как и метод парных размахов. В большинстве практических ситуаций методы стока и парных размахов тождественны. Любым из этих методов для каждого цикла в процессе деформирования можно определить размах и среднее значение. [c.284]

При рассмотрении методов и средств контроля кинематической точности зубчатых колес были описаны способы проверки ряда показателей, характеризующих нарушение плавности работы. Так, при комплексном однопрофильном контроле в диаграмме погрешностей может быть выделена циклическая погрешность зубцовой частоты /гго, как среднее значение размахов колебаний кинематической погрешности, повторяющихся с числом раз, равным числу зубьев колеса, а также выделена наибольшая местная кинематическая погрешность / , имеющаяся на малом угле поворота колеса. [c.466]

Метод учета экстремумов, размахи между которыми превышают заданную величину. В данном случае выбирают те экстремумы, размах между которыми превышает определенную, заранее заданную величину. За амплитуду принимают разность между учитываемым экстремумом и средним уровнем. На рис. 52 учитывают экстремумы 1, 2, 3, 4, 5, 6 и т. д. (не принимают во внимание ряд экстремумов с малыми размахами). [c.99]

Сказанное выше хорошо иллюстрирует рис. 55, где показано влияние степени неравномерности процесса нагружения на достоверность результатов, получаемых при обработке процесса по методу максимумов и методу размахов. Степень неравномерности оценивалась отношением числа пересечений нулевого уровня По, соответствующего общей средней нагрузке процесса, к суммарному количеству максимумов Пр. [c.101]

Более приближенный путь исследования точности заключается в обобщении данных контрольных диаграмм статистического контроля, на которые наносятся средние значения и размахи малых проб (по несколько деталей), взятых со станка через определенные интервалы времени. Сущность этого метода рассмотрена в спе-ци.альной литературе [5]. [c.345]

В настоящее время стандартизированы два метода статистического регулирования технологических процессов ГОСТ 15893—70 Качество продукции. Статистическое регулирование технологических процессов. Метод медиан и индивидуальных значений (х — дГг) ГОСТ 15894—70 Качество продукции. Статистическое регулирование технологических процессов. Метод средних арифметических значений и размахов (л — ) . [c.52]

Статистическое регулирование методом средних арифметических значений и размахов по ГОСТ 15894—70 применяется при контроле качества и регулировании термических и гальванических процессов. [c.55]

Метод медиан и индивидуальных значений (х — х,) рекомендуется применять при отсутствии автоматических средств измерения, вычисления и управления процессами по статистическим оценкам хода процесса. Метод средних арифметических значений и размахов (х—/ ) целесообразно использовать для процессов с высокими требованиями к точности, экспресс-лабораторных анализов, измерения, вычисления и управления процессами по результатам определения статистических характеристик при наличии автоматических устройств. [c.519]

ГОСТ 15894—70. Статистическое регулирование технологических процессов, Метод средних арифметических значений и размахов. [c.306]

Наиболее известные методы схематизации базируются на использовании экстремумов (методы максимумов, экстремумов, метод учета одного экстремума между двумя соседними пересечениями среднего уровня), размахов (методы размахов, укрупненных размахов, полных циклов н др.) и чисел пересечений заданного уровня [10]. [c.29]

Статистические методы регулирования технологических процессов и контроль качества (методы точечных диаграмм). Кривые распределения не дают представления об изменении рассеивания размеров деталей во времени, т. е. в последовательности их обработки. Тем самым не представляется возможным осуществлять регулирование технологического процесса и контроль качества изделий. Для этой цели применяется метод медиан и индивидуальных значений (х — XI) (ГОСТ 15893—70) и метод средних арифметических значений и размахов (х — Я), ГОСТ 15899—70. Оба метода распространяются на показатели качества продукции (точность размеров деталей, отклонения формы, дисбаланс, твердость и другие отклонения), значения которых распределяются по законам Гаусса или Максвелла. Стандарты распространяются на технологические процессы с запасом точности, для которых коэффициент точности находится в пределах 0,75—0,85. Метод медиан и индивидуальных значений рекомендуется применять во всех случаях при отсутствии автоматических средств измерения, вычисления и управления процессами по статистическим оценкам хода процесса. Второй же метод ГОСТ рекомендует применять для процессов с высокими требованиями к точности и для единиц продукции, связанных с обеспечением безопасности движения, экспресс-лабораторных анализов, а также для измерения, вычисления и управления процессами по результатам определения статистических характеристик при наличии автоматических устройств. [c.26]

Карты статистического регулирования методами а) медиан и индивидуальных значений б) средних арифметических размахов. [c.19]

Пример. Определить среднее квадратичное отклонение методом размаха выборки. Определяем величины Rj как разность максимального и минимального значений параметров в /-й мгновенной выборке. Результаты расчетов следующие [c.71]

Двухпараметрические методы схематизации описывают каждый цикл изменения нагрузки двумя параметрами — величиной амплитуды и средним значением нагрузки, что хорошо отражает свойства нестационарного режима. Амплитуды сТа циклов определяются в соответствии с методом размахов однопараметрической схематизации. Второй параметр — среднее значение нагрузки От — равен полусумме смежных экстремальных значений кривой, образующих полуцикл (рис. 12) [c.25]

Прибор для обработки осциллограмм по методу размахов с учетом среднего значения (в форме корреляционной таблицы) 116] состоит из лентопротяжного механизма, измерительной каретки с передвигаемыми вручную индексами и счетчиков. Процесс обработки достаточно сложен один индекс совмещается с максимумом кривой, другой — с последующим минимумом. После этого нажимается кнопка и срабатывает соответствующий счетчик. [c.45]

Для обработки осциллограмм методом размахов с учетом среднего значения применяется также статистический анализатор переменных нагрузок [43], причем размахи фиксируются только на восходящих участках кривой.,Прибор состоит из лентопротяжного механизма, каретки со скользящим контактом, перемещающимся по блоку неподвижных контактных пластин, блока реле и счетчиков. С кареткой связано также визирное стекло с перекрестием и имеется качающийся рычаг, который в зависимости от направления движения каретки замыкает один из двух контактов, посылающих сигнал в блок реле и счетчиков. Обработка записей сводится к обводу кривой процесса по перекрестию на визирном стекле. В, мертвых точках" (соответствующих экстремумам кривой) качающийся рычаг переключает контакты, и сигнал через соответствующую пластину блока неподвижных контактов поступает сначала в релейный, а затем в счетный блок и фиксируется счетчиком. [c.45]

Для широкополосных процессов нагружения существуют различные способы выбора параметра нагружения s, приводящие к различным оценкам долговечности. В качестве параметра цикла можно рассматривать следующие друг за другом максимумы, максимальные значения огибающей, полуразность следующих друг за другом максимумов и минимумов, максимальные значения процесса на некотором характерном интервале времени и т. д. Для схематизации заданного процесса нагружения некоторым эквивалентным узкополосным процессом существуют различные методы выбросов (число циклов совпадает со средним числом нулей процесса), максимумов (число циклов берется как среднее число максимумов процесса), размахов (цикл характеризуется амплитудой, равной половине приращений процесса между соседними экстремумами), полных циклов (метод, состоящий в последовательном исключении из процесса промежуточных циклов со все более возрастающими амплитудами) и т. д. [c.333]

Метод учета размахов и средних значений 0 шга t л АЛ 7 щт V А [c.281]

Среди методов, основанных на контрольных картах, ASTM наиболее часто используют метод средних и размахов (метод Х- л R - карт). Для построения контрольных карт измеряют состав внутреннего СО по крайней мере 20 раз (два — четыре параллельных измерения в каждом опыте) за период, в течение которого можно обеспечить нормальные (по точности) результаты анализа. Центральная горизонтальная линия на контрольной карте устанавливается на уровне среднеарифметического средних результатов измерений X, а контрольные границы в зависимости от числа параллельных измерений /7 — на уровне, приведенном ниже (R — средний размах результатов параллельных измерений, полученных в ходе разработки контрольной карты) [c.173]

Используемый в настоящее время в машиностроении метод статистического регулирования технологических процессов по среднему арифметическому и размаху (по X, R, ГОСТ 15894—70) основан на предположении, что текущие размеры обрабатываемых деталей представляют собой случайные независимые величины, распределенные по нормальному закону. При этом условии значения Хвыб и Лвыб не зависят от способа формирования выборки, т. е. она может быть составлена из деталей, обработанных одна за другой или с интервалами в несколько деталей. Если же процесс отличается существенной автокорреляционной связью текущих размеров обрабатываемых деталей, то законы распределения средних арифметических и размахов будут зависеть не только от объема выборки, но и от способа ее формирования. Впервые задача о влиянии характера автокорреляционной функции процесса на расчетные границы регулирования была поставлена и решена в работе [1]. [c.184]

Статистическими характеристиками контроля при применен1ш названного метода являются средние арифметические значения х качества, содержащие информацию об уровне настроенности процесса, и размахи / , характеризующие точность процесса. Периодичность взятия выборки обычно принимается равной 1—2 ч, объем выборки —от 3 до 10 изделий. [c.55]

ГОСТ 15894-70. . ачество продукция. Статистическое регулирование технологических процессов. Метод средних архфлетиче-ских значений и размахов (х-н). [c.142]

При регулировании технологических процессов и контроля качества методом средних арифметических значений и размахов (х — Я) статистическими характеристиками являются средние арифмети- [c.27]

Придавая параметру е определенные положительные числовые значения и применяя метод изоклин, Ван-дер-Поль получает фазовую портретную галерею , изображенную на рис. 282 (а, б, в относятся соответственно к случаям малых, средних и больших значений е). При помош[и этой галереи можно судить о том, как изменяется характер движения в системе при изменении параметра е. Состояние равновесия системы (0,0) при 0 всегда неустойчиво (при0< е< 2-—неустойчивый фокус, при 2-—неустойчивый узел). Все портреты содержат единственный предельный цикл, следовательно, при всех значениях г О в системе происходит установление автоколебательного режима, причем установление автоколебаний является мягким (одни и те же автоколебания устанавливаются при любых начальных условиях). Но размахи и форма этих автоколебаний, а также характер их установления в разных случаях различные. При малых положительных е предельный цикл близок к окружности (автоколебания близки к синусоидальным), остальные фазовые траектории суть спирали, медленно скручивающиеся к предельному циклу (рис. 282, а). При возрастании е [c.387]

Под статистическим регулированием технологического процесса механической обработки деталей понимается корректировка параметров процесса в ходе его вьшолненпя для обеспечегшя требуемого качества изготавливаемых деталей и предупреждения брака с помощью выборочного котроля. Для статистического регулирования процесса применяются методы 1) медиан и индивидуальных значерпш 2) средних арифметических значений и размахов. [c.15]

Рис. 3.2 Пример заиолиеиия контрольной карты статистического регулирования методом средних арифметических значений и размахов (х, К)

Одним из удобных методов изучения зависимости сил трен1тя и сопротивления среды от скорости является наблюдение затухания под влиянием этих сил колебаний маятника. Если подвесить груз (например, в виде шара) на топкой нити к неподвижной опоре и привести его в колебания в определенной вертикальной плоскости, то можно наблюдать, что размахи колебаний, т. е. углы максималь-> иого отклонения нити от вертикального положения, будут постепенно убывать, уменьшаясь по определенному закону с каждым колебанием. Это явление затухания колебаний есть следствие наличия силы сопротивления воздуха движению маятника, приводящего к превращению энергии видимого движения в тепло. По мере уменьшения размаха (амплитуды) колебаний уменьшается средняя скорость движения и средняя сила сопротивления, от которой зависит быстрота затухания. Определив пз наблюдений закон затухания, т. е. закон, согласно которому амплитуда колебаний убывает со временем, можно при помощи вычислений узнать, по какому закону меняется сопротивление с изменением скорости. Этим способом впервые начал изучать законы сопротивления воздуха движению тел Ньютон, который пришел к выводу, что сопротивление пропорционально квадрату скорости [см. формулу (8)]. [c.186]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...