Статистические показатели точности

Статистический анализ точности технологического процесса широко применяется в тех случаях, когда по ограниченному числу наблюдений необходимо выяснить причины изменения уровня качества изготовляемой продукции. Методы определения статистических показателей точности и стабильности технологических операций установлены ГОСТ 16467—70. [c.138]

Коэффициент стабильности технологической операции Кс.о характеризует ее способность сохранять без дополнительных регулировок заданную точность за время обработки партии деталей с одной настройки оборудования и постоянство значений статистических параметров — среднего значения х и дисперсии О. Статистические показатели точности и стабильности технологических операций рассчитываются по ГОСТ 16467—70, ГОСТ 16.304—74, ГОСТ 16.305—74 и ГОСТ 16.306-74. [c.24]

ГОСТ 16467—70. Статистические показатели точности и стабильности технолог [c.79]

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ТОЧНОСТИ [c.507]

Статистические показатели точности 512—514 Столы оптические делительные [c.526]

Для статистической оценки точности и стабильности технологических процессов стандартами предусмотрен ряд показателей и характеристик. Так, в качестве показателя точности технологических процессов применяются величина откЛонения А действительного значения параметра Хд от номинального (заданного) значения Х , т. е. А = Хд — коэффициент точности Кщ относительно номинального значения или Х д относительно поля [c.454]

Значение Апт, п оценивают опытным путем на поверочных установках по определенной программе, предусмотренной применяемой методикой. Оцениваемому значению показателя точности соответствует обычно вероятностный алгоритм (учитывающий наличие случайной составляющей), а действительному значению — статистический алгоритм математической обработки исходных результатов контроля. Полученное по установленной [c.168]

Четкое формулирование вероятностного алгоритма показателя точности с учетом физических особенностей самого СИ служит предпосылкой для выбора рационального статистического алгоритма контроля. [c.170]

Упрощенный метод статистического контроля точности обработки деталей. Этот метод позволяет с достаточной для практики точностью в процессе контроля деталей без математической обработки результатов замеров оценить степень соответствия фактической точности обработки деталей точности, заданной чертежом, отдельно по каждому параметру. При этом определяются следующие показатели величина и характер рассеяния отклонений фактических размеров деталей от их номинального значения часть использованного поля допуска на размер по чертежу полем фактических отклонений размера, т. е. величина запаса точности величина и направление смещения середины поля фактических отклонений относительно поля допуска на размер по чертежу обработки. [c.259]

Хотя переход к рассмотренной форме представления показателей точности не изменяет (и не может изменить) единственно важный для аналитической практики контроль точности каждого среднего результата измерений по данным воспроизведения аттестованных характеристик СО, введение дополнительных показателей точности в документы на методики выполнения измерений и связанный с этим дополнительный объем расчетов целесообразны. В соответствии с установленным в СССР порядком результаты измерений с применением технических средств могут использоваться при условии оценки их погрешности с необходимой точностью. Согласно методическим указаниям Госстандарта МИ 1317—86, совместно с результатом измерений должны быть представлены характеристики погрешности или ее статистические оценки. Внесение погрешности результатов измерений химического состава, например, в сертификаты на готовую продукцию в настоящее время, по-видимому, преждевременно, так как может привести к возникновению определенных конфликтных ситуаций, особенно, если статистическая оценка погрешности окажется выше, чем различие между результатами измерений и нормированным допуском на содержание компонента. Не исключено, что дальнейшая проработка этого вопроса потребует определенного уточнения требований к качеству продукции, однако в настоящее время оно не учитывается действующей нормативно-технической документацией на марки черных металлов. [c.34]

Элементы обобщения результатов оперативного контроля заложены в самой его процедуре, когда решение о выходе измерительного процесса из подконтрольного состояния принимается на основе не одной, а двух следующих друг за другом проверок. В предыдущих разделах практически все заключения о количественной оценке показателей точности измерений или погрешности аттестованных характеристик СО сделаны путем статистического анализа совокупности результатов воспроизведения аттестованных характеристик или исследования СО. [c.171]

Схема сертификации № 5 характерна тем, что в ней присутствуют элементы схем № 1 4 и, следовательно, варианты применения статистических методов для этой схемы подобны рассмотренным выше. Кроме того, для этой схемы принята сертификация (проверка) системы качества производства сертифицируемой продукции. Сертификация системы качества обычно осуществляется путем проведения экспертиз и конкретных проверок, включающих анализ показателей точности и стабильности технологического процесса [4]. [c.145]

Рекомендации по расчету контрольных пределов при различных методах регулирования технологических процессов и значения вероятностных коэффициентов приводятся в соответствующих стандартах. Внедрению статистических методов управления качеством продукции предшествует работа по определению точности и стабильности технологических процессов. Определение показателей точности и [c.591]

Под статистическим анализом точности технологического процесса понимают оценивание статистическими методами значений показателей его точности и определение закономерностей его протекания во времени . [c.18]

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ТОЧНОСТИ И ГОТОВЛЕНИЯ и измерений [c.41]

При автоматизации производства зубчатых колес обычно используют автоматизированные средства измерения, о которых говорилось выше, иногда в виде группы приборов, подключенных к управляющей ЭВМ. С помощью этих приборов осуществляется выборочное измерение, иногда с участием операторов и, как правило, от ЭВМ получают статистические показатели, характеризующие точность изготовления в масштабе текущего времени (среднее значение, среднее квадратическое, систематическое функциональное отклонение). Редко встраиваются приборы непосредственно в автоматические линии по производству зубчатых колес. Объясняется это прежде всего тем, что при оценке точности зубчатых колес имеют место весьма тесные корреляционные связи погрешности нормируемых элементов колес с погрешностью определенных частей технологического процесса, поэтому целесообразнее осуществлять наблюдение за точностью технологического процесса и, в частности, путем выборочного измерения зубчатых колес вместо измерения всех изготовленных колес. Встраиваются в автоматические линии приборы для приемочного контроля в двухпрофильном зацеплении. Эти приборы просто автоматизируются и позволяют комплексно определять точность технологического процесса и годность изделия и, прежде вего, выявляется отсутствие нарушения таких неустойчивых параметров технологического процесса, как погрешность установки заготовки на станке и стойкость режущего инструмента. [c.190]

Точностная диаграмма — графическое изображение зависимости от времени одного илн нескольких показателей точности технологического процесса. Эмпирическую точностную диаграмму строят на основе исследования существующего процесса. Теоретическую точностную диаграмму строят на основании статистических расчетов для прогнозирования точности технологического процесса. [c.428]

Оценка точности прибора данного типа. Так как некоторые систематические погрешности для данного экземпляра прибора становятся случайными при рассмотрении большого количества этих приборов, то оценка точности приборов данного типа должна производиться статистически, т. е. на основе установления метрологических показателей для достаточно большого количества экземпляров приборов и подсчета статистических характеристик точности. [c.291]

Расчетно-статистические методы оценки показателей точности и стабильности используются для количественной характеристики точности и стабильности технологических процессов и прогнозирования на их основе надежности технологических процессов. Для анализа используются следующие показатели точности и стабильности [c.537]

Суммирование в формуле (7) ведут от 1 до п. Точность статистической обработки, 7о оценивают среднеквадратичным отклонением с и показателем точности Р [c.106]

Для количественной оценки точности обработки используют статистические показатели. Среднее значение размеров деталей в партии определяют как частное от деления суммы действительных размеров на все количество измеренных деталей. Сравнивая среднее значение с номинальным размером, судят о величине систематической погрешности обработки. [c.56]

Для оценки показателей надежности по параметрам качества изготовляемой продукции, в зависимости от вида ТС и целей оценки, используются расчетные, опытно-статистические, регистрационные или экспертные методы. Для предварительной оценки иа-... жности ТС по параметрам точности следует использовать также метод квалитетов. [c.65]

Сущность указанного метода испытаний состоит в определении вероятностного распределения значений рабочих Показателей только некоторой выборки объема п из всей партии N изделий. В данном случае расчет параметров распределения у. проводится по общей схеме статистических испытаний, когда каждый экземпляр изделия из выборки и подвергается только эксплуатационным воздействиям. Схема алгоритма моделирования выборочных испытаний представлена на рис. 6,41 Здесь Л/экспл обозначает объем статистических испытаний, которые проводятся с каждым вариантом объекта из выборки п. Л экспл можно определить из рис. 5.7, задавшись необходимыми уровнями точности и доверительной вероятности. По результатам проверки выборки принимается решение о качестве всей партии изделий, а именно партия удовлетворяет предъявляемым требованиям, если [c.260]

Анализ статистических данных позволяет с той или иной степенью точности оценить закономерности протекания процессов разрушения, определить количественные значения показателей надежности, характеристики потоков отказов н т. д, [c.37]

На основании результатов обработки статистических данных в работе [7] показано, что поток ошибок в большинстве реальных каналов может быть представлен с достаточной для инженерных расчетов точностью двумя параметрами вероятностью ошибочного приема двоичного символа Р и показателем группирования ошибок а. [c.143]

Особое внимание уделено следующим вопросам планирования качества, обеспечения экономической оптимальности качества, подготовки исходных данных для разработки новых приборов, выбора показателей качества и норм требований, выбора оптимальных параметров и разработки оптимальных конструктивных решений выбора и разработки методов и средств контроля и испытаний, подготовки производства, входного контроля материалов, проверки оборудования на технологическую точность, контроля соблюдения технологии, применения статистических методов контроля качества продукции, анализа и оптимизации технологических процессов, изучения поведения приборов в эксплуатации и др. Каждому из этих вопросов посвящен отдельный стандарт или несколько стандартов предприятия. [c.199]

При приемо-сдаточных испытаниях на заводе-потребителе определяют истинное значение показателей надежности и производительности по полученным статистическим данным. При этом пользуются методами определения точечных оценок проверяемых показателей или их доверительных границ при заданном уровне достоверности. Для получения оценок с достаточной точностью и достоверностью время испытания должно быть 5— 10 рабочих смен. [c.244]

Полученные в результате испытания АЛ значения показателей являются относительно точными оценками неизвестных истинных значений. Точность их возрастает с увеличением числа зарегистрированных в процессе испытаний отказов. Поскольку время испытаний ограничено, возникает необходимость определения точности и достоверности (доверительной вероятности) статистической оценки показателей надежности и производительности линий [9]. [c.248]

Значения б (S) характеризуют точность, а значения а или р достоверность статистических оценок показателей. Если известны средние квадратические отклонения а (S ) статистических оценок показателей надежности, то, используя полученные уравнения, можно определить доверительные границы. В этом случае, задавая значения а или Р, находят по табл. 3 значение Zp, а затем по уравнению (/) определяют относительную погрешность 6 (S) статистической оценки. Подставив значение б (S) в приведенные уравнения, находят значения нижней и верхней двусторонних или односторонних доверительных границ. [c.248]

ГОСТ 16467-70. ачество продукцхш. Статистические показатели точности и стабхиьности технологических операций. Методы расчета. [c.142]

Задачи обработки экспериментальных данных могут быть различны вычисление статистических показателей качества, поэлементных II суммарных погрешностей, критериев оценки ногреш-ности измерения, а также сравнение точности процессов и др. 17ро-гресс в области вычислительной техники позволяет решать эти задачи с помощью стандартных программ не только весьма производительно, но и эффективно в смысле оперативного воздействия на проиесс (обработки, эксплуатации или контроля) в целях его коррекции. Рассмотрим здесь лишь примеры аналитической обработки результатов измерений путем вычисления статистических характеристик (см. рис. 4.6). Составим алгоритм вычисления коэффициентов технологического запаса точности см. формулу (4.22) двух процессов н сравним их точность, вычислив коэффициент увеличения точности по формуле [c.168]

Статистический анализ точности технологического процесса производится с целью определения возможностей обеспечить изготовление иродущии стабильного уровня качества. Он осуществляется путем определения параметров выполняемой технологической операции (или группы таких операций) с последующей обработкой результатов наблюдений и оценкой показателей точности технологического оборудования. При этом, как правило, устанавливают [c.138]

При изготовлении влектромеханических систем их звеньям присущи производственные погрешности, которые в условиях массового производства носят случайный характер. В общем случае оценка влияния производственных погрешностей на показатели точности систем производится при помощи метода статистических испытаний. Во цногвх случаях наряду о этим методом может быть использован и так называемый метод деревьев логических возмож- ностей, основанный на свойствах графов. [c.219]

Некоторая технологическая наследственность проявляется во влиянии погрешностей заготовок на погрешности готовых деталей. Представление о распределении погрешностей на входах и выходах может дать разобранный статистический анализ точности, При этом может быть изучена точность любой из операций, входящих в технологическую цепь, однако законы трансформации погрешностей обработки от операции к операции не могут быть выяснены путем анализа точности отдельно взятых звеньев. Параметры точности являются лишь константационны-ми показателями их недостаточно, чтобы назначать межопера-ционные допуски, разрабатывать планы статистического контроля и т. д. Эти задачи могут быть решены путем использования моделей технологических цепей, в которых бы описывались корреляционные зависимости между точностью отдельных звеньев технологической цепи, с одной стороны, и выходным качеством — с другой. [c.82]

Независимый анализ показателей точности и стабильности технологического процесса. Анализ применения статистических методов Контроль по количественному признаку (по 1-му контрольному уровню). Простейщие методы статистического прогнозирования [c.146]

Кроме значительного влияния на средние показателя процесса развертывания СОЖ изменяют и статистические показатели (табл. 9). При применении водных СОЖ стабильность процесса развертывания почти на порядок выше, чем с масляными. Так, среднеквадратичное отклонение размеров отверстий для них 1,1 — 1,8 мкм вместо 5—12 мкм для масляных, поэтому водные СОЖ позволяют получать отверстия 2—2а класса точности, а м асляные СОЖ лишь 3—За класса. Оценка данных, полученных при обработке стали 45, показывает, что для достижения высоких классов точности и низкой шероховатости приходится мириться с малым периодом стойкости по износу, вплоть до однократного использования разверток. Например, при применении 3%-ных эмульсий [c.106]

Вопросы статистической обработки результатов коррозионных испытаний подробно разобраны в работах Г. В. Акимова, Миерса и Эванса [1, 23—25]. Мы рассмотрим лишь метод определения вероятной ошибки опыта и показателя точности. [c.117]

Внедрению статистическго регулирования предшествует работа по статистическому анализу технологических процессов. На основе результатов этого анализа определяют показатели точности и стабильности технологического процесса, устанавливают пределы его регулирования, намечают показатели качества, подлежащие регулированию, после чего выбирают методы статистического регулирования. Статистическое регулирование выполняют при помощи контрольных карт. [c.116]

Оценка ширины поля рассеиван-ия показателей точности как характеристик случайной функции. Подробный статистический анализ показателей точности параметра как характеристик случайной функции по своей трудоемкости практически мало приемлем в производственной обстановке. Поэтому на практике обычно анализ ведут при упрощающих допущениях [c.44]

В ходе летучего или постоянного контроля технологических процессов работникам Госприемки не раз придется столкнуться с ситуацией, когда предприятия будут объяснять низкое качество выпускаемой продукции несовершенным или устаревшим технологическим оборудованием, не обеспечивающим необходимую точность и стабильность. Как правило, дело заключается не в том, что данное оборудование принципиально не обладает необходимой точностью, а в том, что это оборудование находится в Запущенном состоянии, его профилактическое обслуживание поставлено неудовлетворительно, качество ремонта контролируется неграмотно. В связи с этим в указанной ситуации работники Госприемки должны принимать обоснованные решения только на основании результатов статистического анализа. Они должны содержать подтверждение характера закона распределения контролируемого показателя качества и расчет показателей точности и стабильности технологического процесса. Следует подчеркнуть, что оборудование и технологический процесс в целом принципиально не обеспечивают необходимую точность и качество продукции, если подтвержден так называемый нормальный закон распределения контролируемого показателя качества и показано, что К > . Одного утверждения о том, что /Гр > 1 недостаточно для принятия решения о реконструкции технологического процесса, так как причиной такого соотношения могут быть нарушения, технические неисправности и другие факторы, устранение которых не обязательно связано с радикальными действиями. [c.242]

Особые требования предъявляются к приводам перемещений в случае контурной объемной системы управления. Такой привод используется в устройстве правки ведущего круга бесцентрового круглошлифовального станка, работающего напроход при двух-, трехкоординатной микропроцессорной системе ЧПУ N , формирующей профили на круге. УЧПУ должно сформировать сигналы управления практически безынерционно при условии, что частоты вращения ведущего круга растут. Хотя скорости правки ведущего круга относительно небольшие (порядка 100 мм/мин), динамические и статистические показатели привода должны обеспечить высокую точность движения правящего алмаза по осям координат. Поэтому рекомендуется следящий привод с высокомомент-ным двигателем постоянного тока либо применение вентильных двигателей и привода с синхронными либо асинхронными двигателями. [c.49]

При статистическом подходе точность прогнозирования определяется дисперсиями (ковариациями) случайных величин соответствующих показателей или толерантными пределами (множествами) для прогнозов. Чтобы определить влияние возмущений, требуется располагать математическими моделями соответствунщих процессов. Целесообразно использовать ддя этой цели модели О/лучайных функций. [c.45]

Важное значение для достоверности результатов статистическйх значений имеет адекватность детерминированной модели. В силу этого уточнение ее, учет наиболее влияющих на точность расчета факторов является актуальной задачей. С другой стороны, статистические исследования на основе сложной модели требуют достаточно больших затрат машинного времени даже при использовании современных высокопроизводительных ЭВМ. Поэтому важно упрощение сложной и нелинейной модели без заметной потери ее точности, что принципиально возможно в некоторой ограниченной области изменения входных параметров. Часто при этом важно установление непосредственной зависимости выходных показателей от первичных входных параметров (геометрические размеры, обмоточные данные, свойства материалов и пр.) ЭМУ взамен полученных опосредованных связей их, например, через параметры обобщенного преобразователя или его эквивалентных схем замещения. Примером такого преобразования могут служить, в частности, приведенные ранее модели в приращениях . [c.136]

Не пытаясь охватить все многочисленные аспекты этого вопроса н оставаясь в рамках общей методологической схемы, можно утверждать, что суть дела сводится к тому, что статистические методы, параметры планов выборочной проверки, ее сроки при регулировании процессов и контроле качества надо выбирать и проектировать не на основании общих абстрактных принципов, а исходя из объективного расчета их экономической эффективности применительно к конкретным условиям (производствам, классам операций и пр.). На этой базе можно смело идти по пути обеспечения наиболее выгодной точности выполнения межопе-рационных допусков, частичного совмещения профессий контролера и наладчика (оператора), отмены сплошного контроля на многих окончательных операциях с твердой уверенностью в значительном повышении производительности труда цехового персонала при одновременном улучшении эксплуатационных показателей готовой продукции. [c.20]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...