Расчет точности обработки - Модель обработки

Используя язык второго уровня, можно получить информационную модель детали на любом этапе обработки, а во взаимодействии с описанием на первом уровне решать технологические вопросы расчета точности обработки, введения предыскажение и т. д. Необходимо отметить, что преобразование описания детали во внутреннее представление происходит без участия технолога, на основе предварительно разработанного специального программного обеспечения. [c.173]

При преобразовании исходных уравнений (9.72) к безразмерной форме (9.78) можно выбрать базовые значения исходных факторов Худ, и погрешностей обработки 2,-g так, чтобы уравнения связи (9.78) имели коэффициент с,-/ и равные единице. В этом случае математическая модель будет иметь более простой вид для расчета точности обработки, чем равенства (9.78). Вопросы определения базовых значений исходных факторов и погрешностей обработки, позволяющих преобразовывать уравнения связи в безразмерную форму с относительными передаточными коэффициентами, равными единице, изложены в специальной литературе [21 Г. [c.288]

Расчет точности обработки - Модель 28-30 [c.908]

В качестве первого примера рассмотрим задачу построения математической модели для расчета точности процесса термической обработки колец подшипников на автоматической линии. [c.304]

Результаты расчетов по оценке влияния различных погрешностей на биение С детали после электроискровой обработки приведены в табл. 22. Было установлено, что этот признак, качества зависит от предшествующей операции термической обработки. Результаты регрессионного анализа, характеризующие влияние всех операций на биение С готовой детали, приведены в табл. 23. Кроме того, в каждой из задач были рассчитаны ковариационные матрицы и значения остаточных дисперсий. Затем были составлены модели, описывающие зависимость выходного качества от точности предыдущих операций (основ-ныё статистические характеристики) [c.106]

Показатель оценки в баллах характеризует МО для дальнейшей обработки данных. Имеем следующую шкалу порядка I) МО отсутствует — О баллов 2) МО включает в себя только служебные программы — 1 балл 3) МО включает в себя библиотеку стандартных программ (вычисление функций, выполнение арифметических операций с фиксированной и плавающей запятой с одинарной и двойной точностью и т. д.) — 2 балла 4) МО включает в себя пакеты прикладных программ пользователей, в которые входят стандартные программы расчета основных механических характеристик — 4 балла 5) МО включает в себя операционную систему — 8 баллов 6) МО включает в себя программы построения моделей исследуемых материалов — 16 баллов 7) МО включает в себя программы анализа моделей и построение теории — 32 балла. [c.11]

Таким образом, все показатели, характеризующие производительность, сводятся к трем основным формам 1) показатели ожидаемой производительности, т. е. теоретически рассчитываемой для проектируемых автоматов и их систем как функция проектируемых режимов, конструкций и компоновок, ожидаемых характеристик их надежности и условий эксплуатации. Точность таких прогнозирующих расчетов определяется, с одной стороны, совершенством соответствущих математических моделей, с другой — достоверностью исходных данных 2) показатели реальной производительности, т. е. производительности оборудования, эксплуатируемого в производственных условиях, зависят от тех же факторов, но уже по реальным их значениям. Точность расчетов реальной производительности зависит в первую очередь от объема. проведенных наблюдений, погрешностей исходной информации и ее последующей математической обработки 3) показатели требуемой производительности, т. е. требуемой отдачи автоматизированного оборудования по объему выпускаемой продукции как функции производственной программы, сменности работы и т. д. Эти показатели являются расчетными или заданными директивно по тем или иным соображениям. [c.66]

Осуществляя процессорную обработку модели ОД, разработанный пакет прикладных программ САПР АП производит выбор элементарных маршрутов обработки пересчет допусков и размеров от заданных технологических баз с учетом погрешностей базирования и точности анализ возможности обеспечения требуемой точности расчет величины и точности расстояний между обрабатываемыми поверхностями распределение переходов по рабочим позициям формирование выходных проектных документов. [c.107]

Разработке общего алгоритма адаптивного управления точностью предшествует выбор датчиков для САК и статистический анализ погрешностей обработки для типовых технологических ситуаций. На основании перечня и описания указанных ситуаций формируются математические модели погрешностей обработки, которые существенно используются при расчете и коррекции программных движений инструмента по результатам измерений в САК, [c.277]

Всю систему точностных расчетов можно разделить на две группы проектные и поверочные. При проектных расчетах технолог, основываясь на нормативных материалах, производит расчет, задаваясь некоторым маршрутом обработки. Маршрут обработки можно выбрать при помощи ЭВМ [2]. Поверочные расчеты проводятся для совершенствования и модернизации существующих процессов. В этом случае технолог располагает исходной технологической информацией, после обработки которой можно составить достаточно объективное представление о существующем положении и получить математическую модель. Имея такую информацию, технолог может не только рассчитывать, но и прогнозировать точность отдельных процессов, что [c.51]

Первый путь связан с рядом нерешенных статистических проблем и требует чрезвычайно большой исходной информации. Второй путь позволяет получить требуемые оценки точности лишь при суммарном влиянии всех исходных ошибок. Получаемые таким путем результаты могут существенно зависеть от применяемых методик обработки осциллограмм процессов и особенностей методик расчета. Поэтому такой путь требует накопления определенного опыта в подобных исследованиях. Несмотря на указанные недостатки второй путь является более естественным при решении прикладных задач и поэтому применяется в настоящее время в качестве основного при решении задач оценки точности расчетов и возможности практического использования той или иной математической модели случайного процесса. [c.221]

Различают модели нулевого, первого, второго и более высоких уровней. Разделение на уровни является условным и зависит от назначения, структуры модели, требований точности и других факторов. Часто используют модели следующих уровней нулевого — модели, основанные на статистической обработке параметров предшествующих или аналогичных изделий первого — модели, использующие простейшие одномерные теории при ряде упрощающих предположений второго — модели, включающие все инженерные расчеты, проводимые для рас- [c.620]

Во-первых, отмена коррекций траекторий в декоре 1985 г., как отмечено выше, позволила повысить точность прогнозирования параметров движения АМС по данным радиотехнических измерений, принятых для расчета коррекций. Во-вторых, оценка фактической точности определения орбиты кометы Галлея, как показала обработка оптических измерений, оказалась вдвое выше априорной. Напомним, что согласно априорным оценкам предельные ошибки прогнозирования местоположения кометы на расчетный момент ее встречи с АМС не должны были превышать 3 тыс. км по координатам в картинной плоскости и 6 тыс. км по нормали к ией (соответствующее отклонение 80 с). В-Третьих, несколько изменилось представление о пылевой модели комет на основе данных, полученных американской станцией I E. Эта станция, которая ранее находилась на орбите вблизи точки либрации [c.305]

Разработанная математическая модель упругих перемещений устанавливает связи между режимами обработки и погрешно-стями на детали, обусловленными упругими перемещениями системы СПИД, а модель позволяет анализировать влияние на точность обработки различных условий обработки, таких, как режимы резания, жесткости звеньев системы СПИД, схемы базирования и т. д. В качестве примера на ЭВМ с помощью математической модели было осуществлено математическое моделирование различных вариантов токарной обработки. Были рассчитаны упругие перемещения координатных систем 2д, а также радиус-вектор установки (гу), радиус-вектор настройки (г н) и отклонения радиуса-вектора детали (Д д). Расчеты про-130 [c.130]

Система расчетов точности связывает возмущения процесса обработки с набором погрешностей обрабатываемых деталей. Модель расчета основана на принципе малости погрешностей по сравнению с самими размерами обработки и использует математический аппарат бесконечно малых линейных преобразований [28]. В качестве входных параметров модели рассматриваются погрешности положения узлов и элементов станка, вызванные перечисленными вьппе физическими причинами, в качестве выходных параметров похрешности размеров, расположения и формы обработанных на станке поверхностей. Составляется уравнение офаботашюй поверхности, с каждой точкой которого связано определенное положение звеньев формообразующей системы с учетом погрешностей положения и для всех положений вычисляются нормальные похрешности обработанной поверхности и метрологические оценки. Проекции вектора погреышо-сти положения режущей кромки на нормаль к обрабатываемой поверхности формируют похрешности размера и формы. [c.88]

В книг-е рассмотрены общие вопросы построения статических и динамических моделей технологических процессов, получения исчерпывающих характеристик процессов в виде законов распределений, приведен вероятностный анализ и синтез систем управления точностью производства. Даны методы оптимизации допу--<жов,-методика экспериментального исследования точности по отдельным технологическим процессам, а также по процессам, осу-"ществлябмым йа автоматических линиях. В приложении поме- щеиы таблицы законов распределений, необходимых для анализа и расчета точности производства, при разработке нормативов статического контроля и обработке опытных данных. [c.6]

До сих пор при построении математических моделей техноло-гических процессов рассматривались абсолютные величины исходных факторов и погрешностей обработки. Однако при расчете точности факторов, имеющих различную физическую природу, удобнее пользоваться уравнениями производственных погрешностей в относительных величинах с безразмерными передаточными коэффициентами. [c.286]

Изложенная в этой главе общая методика построения математических моделей технологических процессов дает возможность рассчитывать точность обработки для различных типов процессов, встречающихся на практике. Для наиболее характерных случаев, начиная с простейших операций, имеющих один вход и один выход, и кончая сложными процессами со многими входами и выходами, составлены расчетные таблицы.В этих таблицах для каждого варианта процесса приведены структурные схемы и соответствующие им уравнения связи и формулы для расчета математических ожиданий, дисперсий и практических полей рассеивания погрешностей обработки по заданным характеристикам исходных факторов заготовок и преобразующей системы. Каждой развернутой структурной схеме процесса соответствует эквивалентная матричная структурная схема. Формулы суммирования получены для общего случая, когда все анализируемые технологические факторы взаимно коррелированы между собой. Ниже будут рассмотрены примеры, иллюстрирующие применение изложенного материала к решению практических задач, связанных с анализом и расчетом точности конкретных технологических процессов. [c.304]

Алгоритм расчета статистических характеристик. Построение динамической модели технологического процесса статистическими методами требует обработки большого объема информации, получаемой непосредственно в процессе нормального функционирования объекта или при проведении специальных планируемых экспериментов. Ествественно, что для реальных технологических процессов динамические характеристики не остаются неизменными, и они изменяются в связи с изменениями условий ведения процесса, износом оборудования, изменениями жесткости, внешней среды и т. д. В связи с этим решение задач точности и управления на базе динамических моделей может принести максимальную пользу в случае, когда счет и обработка информации, необходимой для построения модели, а также решение задач на базе построенной модели будут осуществляться оперативно, в минимальные сроки. Поэтому во многих отраслях промышленности интенсивно ведутся работы по автоматизации получения реализаций входных и выходных переменных и их обработки. Это, естественно, является оптимальным решением, однако в связи с тем, что таких средств и приборов еще мало, в настоящее время для обработки полученной информации в основном используются универсальные цифровые электронные вычислительные машины (ЦВМ). [c.341]

Математические модели расчетных методик, программ моделирования, которые используются для расчета и выбора проектных параметров, получены на основе многократных упрощений и аппроксимаций как при составлении математических зависимостей, так и при их реализации на ЭВМ. Кроме того, значительную неопределенность вносит многокритериальность расчетных моделей, когда проектные параметры одновременно должны обеспечивать высокую точность и производительность обработки, высокую надежность и низкую стоимость и т. д. [c.148]

Различают модели нулевого, первого, второго и более высоких уровней. Разделение на уровни является условным и зависит от назначения, структуры модели, требований точности и других факторов. Часто используют модели следующих уровней нулевого — модели, основанные на статистической обработке параметров предшествующих или аналогичных изделий первого — модели, использующие простейшие одномерные теории, при ряде упрощающих предполол ений второго — модели, включающие все инженерные расчеты, проводимые для рассматриваемого элемента, узла и т. п. третьего — сложные модели, использующие двухмерные и трехмерные теории, специальные численные методы типа метода конечных элементов и т. п. [c.673]

Величины суммарной погрешности и отдельных составляющих определяют экспери-мехпально при испыганиях станка. Приведение отдельных составляющих, с одной стороны, в зону обработки, а с другой сгороны, их разложение на другие составляюшие, поддающиеся конструктивному воздействию, осуществляют расчетом. Расхождение мевду фактической и расчетной величинами суммарной погрешности служит показателем точности расчетной модели. При большом расхождении необходима доработка модели. [c.726]

В данной работе были описаны возможности программы FEDSS и применяемые в ней методы. Для иллюстрации гибкости этой программы были представлены некоторые конкретные примеры ее применения. Удовлетворительное согласие результатов расчетов и экспериментальных данных иллюстрирует точность используемых моделей, а также достоверность основных положений и применяемых вычислительных методов. Предварительная обработка исходных данных позволяет благодаря генерации расчетной сетки ускорить процесс расчета по новым моделям. Программы обработки получаемых результатов дают возможность оперативно анализировать и оптимизировать структуру проектируемого прибора. [c.319]

В будущем в программу FEDSS будут внесены изменения, связанные с совершенствованием физических моделей, сокращением времени счета и развитием удобств ее использования будут учтены процессы эпитаксиального выращивания и травления, введен учет взаимодействия между атомами легирующих примесей разного вида. Кроме того, получат развитие диффузионные модели. Непрерывно будет сокращаться время, необходимое для вычислений, в результате использования новых методов решения линейных уравнений, а также, возможно, нового процессора, предназначенного для обработки массивов. Применение элементов других типов обеспечит большую точность при сокращении времени счета. Разработана новая база данных, которая улучшит взаимодействие между программами предварительной обработки, расчета технологического процесса, анализа приборов, [c.319]

В табл. 9.1 эти элементы показаны в их важнейших связях. Область влияния лица, принимающего решение, достаточно велика. Варианты решения, тем не менее, определяются главным образом параметрами системы или процесса. Факторы, влияющие на принятие решения, занимают диапазон от крайне субъективных, определяемых компетенцией и осведомленностью принимающего решение и проявляющихся в ускоренном выборе или затягивании решения, до таких объективных условий, как технические данные, характеристики, модели, методы и всевоз-мол ного рода вспомогательные средства. Наблюдения показывают, что при принятии технико-экономических решений часто исходят, кроме того, просто из интуиции и жизненного опыта. В обыденной практике принимающие решение ориентируются лишь на общий имеющийся у них запас математических знаний. Только относительно немногие процедуры принятия решения полностью математически моделируются и обосновываются. По затраченным для обработки средствам решения можно разбить на три группы 1) эмпирические, 2) опирающиеся на некоторые количественные сравнительные оценки и 3) принятые на основании построенной с исчерпывающей полнотой модели. Величина возможных ошибок находится в обратной зависимости по отношению к степени точности описания задачи и затраченным на выбор решения усилиям и является наибольшей при эмпирических решениях. Процесс принятия решения может быть описан в категориях следующих фаз инициатива, описание проблемы, анализ ситуации, постановка задачи, анализ имеющейся информации, дискретизация и комбинирование внешних условий, выработка альтернатив, расчет и оценка последствий, выбор рациональных альтернатив, проверка результатов, оформление решения. Схема процесса принятия решения [c.115]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...