Статистические методы определения точности обработки

Для лучшего понимания изложенного статистического метода определения точности обработки деталей, изготовленных способом автоматического получения размеров, приведем пример его применения для решения следующей практической задачи. [c.71]

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТОЧНОСТИ ОБРАБОТКИ [c.99]

Статистические методы определения точности обработки. При наладке и эксплуатации автоматических линий наладчику часто приходится решать практические задачи выяснять причины брака, влияние колебаний температуры охлаждающей жидкости, помещения и т. д., влияние режимов обработки и других факторов на процесс изготовления испытывать новый метод обработки или технологическую оснастку. В этом случае квалифицированный наладчик использует статистический метод для оценки погрешностей изготовления, приводяш,их к рассеиванию размеров. Удобство этого метода заключается в возможности усилить определенный фактор (подобрать специально инструмент, заготовки по припускам, твердости и т. д.), чтобы выявить его воздействие. [c.216]

Заключения о точности отдельных деталей основывались на анализе наблюдений за обработкой партий деталей. Такой путь, по существу, является путем статистическим, хотя вначале к использованию статистических методов сознательно не прибегали. В дальнейшем статистические методы исследования точности обработки развивались, и постепенно была разработана определенная методика таких исследований. [c.171]

Содержание статистического метода исследования точности обработки состоит в накоплении достаточного количества действительных значений исследуемого параметра точности, в анализе накопленных фактов, в построении действительных кривых распределения, в сравнении этих кривых с теоретическими кривыми различных законов распределения, в выяснении наличия или отсутствия в данном процессе систематических или случайных производственных погрешностей. Статистическим методом производят оценку точности обработки не каждой детали в отдельности, а некоторого количества деталей, обработанных в определенных, практически неизменных условиях. Например, партии деталей, обработанных при одной настройке станка (без поднастройки). Статистическим методом определяют погрешность обработки, т. е. результат действия всего комплекса производственных погрешностей, присущих данному процессу. Следовательно, данный метод не дает возможности непосред ственного определения численного значения отдельных производственных погрешностей. [c.143]

При определении точности обработки статистическим методом существенным является закон распределения размеров обработанных деталей при этом в зависимости от условий [c.8]

Кривые распределения и оценка точности обработки на их основе. Статистический метод оценки точности применим в условиях производства большого числа одинаковых деталей, обрабатываемых как на предварительно настроенных станках, так и методом пробных рабочих ходов. Кривые распределения строят следующим образом. Всю совокупность измерений исследуемой величины (например, какого-либо размера в партии заготовок, обрабатываемых при определенных условиях) разбивают на ряд групп. В каждую группу входят величины, результаты измерения которых находятся в пре- [c.24]

Определение параметров точности ТС опытно-статистическими методами производят на основе статистической обработки мгновенных выборок. Расчет среднего значения и среднего квадратичного отклонения производят по одной мгновенной выборке. [c.68]

Метод статистической оценки. Этот метод служит для более тщательного определения фактической точности обработки деталей и проверки запаса точности по каждому из нужных параметров. Метод предусматривает выполнение расчетов с применением вычислительных средств (электронных клавишных машин или малых ЭВМ). [c.261]

Исследование кривых распределения, построенных по результатам обработки партии деталей и основных параметров этого распределения, является распространенным методом анализа точности технологического процесса. Этот метод, подробно разработанный Н. А. Бородачевым, А. Б. Яхиным и др., позволяет количественно характеризовать влияние того или иного фактора на результативную точность технологического процесса в виде изменений формы или положения кривой распределения, вызываемых изменением первичных факторов. Так как практические кривые распределения оказываются ломаными и прерывистыми, то для целей статистического анализа их заменяют соответствующими теоретическими кривыми распределения, отвечающими вполне определенным законам распределения теории вероятностей. [c.34]

Статистический метод основан на определении результативной погрешности путем измерения обработанных деталей и последующей обработки результатов измерений методом математической статистики. Статистический метод, позволяя наиболее просто оценить точность обработки в целом, не дает непосредственных указаний о путях ее повышения. [c.431]

В производственных условиях для определения физико-механических характеристик и контроля качества изделий из стеклопластика используют различные ГОСТы и междуведомственные инструкции, которые основаны, как правило, на разрушающих испытаниях образцов или изделий. Оценка неоднородности физико-механических характеристик производится путем статистической обработки результатов испытаний многочисленных образцов, вырезанных из конструкции. Подобные методы определения физико-механических и технологических характеристик стеклопластиков чрезвычайно трудоемки, точность их в большинстве случаев низка, и, самое главное, вышеуказан- [c.5]

Экспериментально-аналитический метод исследования точности. С помощью этого метода исследуется каждая производственная погрешность отдельно от других и отдельно оценивается ее влияние на точность получаемого размера. В этом случае непосредственной целью является выявление математической зависимости между этой погрешностью и вызываемой ею погрешностью обработки. Установив такие зависимости, можно найти погрешности обработки на исследуемой операции. Этот метод, как и статистический, ставит целью накопление материалов, необходимых для определения ожидаемой (расчетной) погрешности обработки. Например, при обработке валика, установленного в центрах станка, можно рассматривать его как балку, свободно лежащую на двух опорах. Для этого случая увеличение б диаметра средней части валика под влиянием прогиба / во время обработки составит [c.67]

Статистические методы могут быть использованы при решении ряда технологических задач, связанных с определенными и неизменными условиями обработки. Вместе с тем статистическими методами исследования пользуются в тех случаях, когда механизм явлений еще недостаточно изучен или когда исследуемые величины не могут быть определены техническим расчетом. Другой метод определения ожидаемой точности — расчетно-аналитический — позволяет вскрывать механизм явлений, происходящих в процессе обработки и указывает способы сознательного воздействия на технологический процесс в целях повышения точности обработки. [c.132]

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]

На этом же этапе производится численное определение и других параметров, характеризующих работу оборудования, например стойкости инструмента, длительности рабочего цикла и отдельных его элементов, характеристик точности и стабильности обработки. Все эти величины являются случайными и должны рассчитываться с помощью статистических методов. Согласно полученным статистическим данным рассчитываются эксплуатационные характеристики оборудования, в первую очередь коэффициент использования, коэффициент загрузки, внецикловые потери и т. д. Сравнивая между собой коэффициенты использования и другие характеристики автоматической линии сходного технологического назначения, можно определить сравнительный уровень их эксплуатации, степень использования возможностей автоматических линий. [c.82]

Под средствами активного контроля следует понимать такие устройства, которые при определенном изменении размеров или других параметров автоматически изменяют течение технологического процесса, обеспечивая заданную точность обработки или сборки. Активному контролю могут подвергаться линейные и угловые величины, толщина покрытий, чистота поверхности, установление факта наличия пробитых или просверленных отверстий и т. п. Поскольку на технологический процесс можно воздействовать и при помощи других методов, например, при помощи статистических методов контроля, то иногда активный метод контроля называют технологическим или управляющим контролем с автоматической обратной связью. [c.578]

Искомые параметры движения КА определяют в результате математической обработки полученных данных измерений при использовании современных быстродействующих ЭВМ. В общем случае для определения вектора состояния КА в момент времени необходимы шесть независимых соотношений, связывающих составляющие вектора скорости и координаты в этот момент с результатами измерений. Но это справедливо, если все измерения абсолютно достоверны, а формулы связи точны. На практике эти условия соблюсти очень сложно. На полученные результаты накладываются различные случайные ошибки измерений, которые в процессе математической обработки должны быть нивелированы, а грубые — по возможности выявлены и исключены. Другой особенностью служит наличие избыточности получаемых измерительных данных, что связано с особенностями реальной работы технических средств. Наличие указанных особенностей делает задачу определения орбиты КА недетерминированной и для ее решения используют различные математические статистические методы. В практике оперативного БНО управления КА при ограниченности количества сеансов часто встречаются сеансы с аномально большими ошибками измерений, без выявления которых невозможна автоматизация решения задач определения вектора состояния КА с достаточной точностью. [c.147]

Контроль качества сварного соединения с помощью образцов-свидетелей. Для контроля качества сварных соединений применяют периодические испытания контрольных технологических образцов-свидетелей. Эти образцы удобны для проведения испытаний и измерений, и их легко изготовить. При обеспечении одинаковых условий сварки образцов и сварных изделий (однородность материала, подготовка свариваемых поверхностей, режим сварки и др.) можно по измеренным характеристикам сварного соединения образцов судить о качестве сварного соединения готовых изделий. Качество сварки на контрольных образцах оценивают по результатам испытаний и измерений, проводимых соответственно требованиям, предъявляемым к сварным соединениям. Кроме механической прочности, нередко предъявляются требования особых свойств. Например, сохранение электрических свойств одного из металлов без изменения их в зоне сварного соединения или сохранение оптических свойств в сварной зоне и геометрических размеров изделий, получаемых способом ДС кварцевых элементов, и т. д. В ряде случаев к сварным соединениям не предъявляются повышенные требования по прочности. Например, для элементов электродов электролизеров, изготовленных способом ДС из пористых и сетчатых материалов, основной является электрохимическая характеристика, полученная при различных плотностях тока. Имея указанные выше данные, необходимо провести статистическую обработку результатов испытаний и измерений, используя математические методы. Основной задачей такой обработки является оценка среднего значения характеристики того или иного свойства и ошибки в определении этого среднего, а также выбор минимально необходимого количества образцов (или замеров) для оценки среднего с требуемой точностью. Эта задача является стандартной для любых измерений и подробно рассматривается во многих руководствах [8]. Следует иметь в виду, что, несмотря на одинаковые условия сварки образцов и изделий, качество соединения может быть различным по следующим причинам. При сварке деталей, имеющих значительно большие размеры по сравнению с контрольными образцами, возможны неравномерность нагрева вдоль поверхности соединения, а также неравномерность передачи давления. Образцы и изделия вообще имеют различную кривизну свариваемых поверхностей, что не обеспечивает идентичности условий формирования соединения. В ряде случаев, особенно для соединений ответственного назначения, перед разрушающими испытаниями образцов и изделий целесообразно, если это возможно, проводить неразрушающий контроль качества сварного соединения, а также другие возможные исследования для установления корреляции между различными измеряемыми характеристиками. Основные методы определения механических свойств сварного соединения и его отдельных зон устанавливает ГОСТ 6996—66. Имеются стандарты для испытаний на растяжение, ударную вязкость, коррозионную стойкость и т. д. [18]. В этих ГОСТах даны определения характеристик, оцениваемых в результате испытания, типовые формы и размеры образцов, основные требования к испытательному оборудованию, методика проведения испытания и подсчета результатов. [c.249]

Из уравнения (16) видно, что для определения величины г необходимо проводить независимые эксперименты по определению значений V, D и X. Для определения коэффициентов кривых z = = / (Т) и, следовательно, для применения метода электропереноса необходимо проводить измерения достаточно точных значений эффективных зарядов. Каждое измерение величины 2 будет максимально точным, если значения v,D иХ определяются из данных одного и того же эксперимента дальнейшего увеличения точности расчетов Z можно достичь путем статистической обработки большого числа измерений. Эти соображения и легли в основу разработанных в нашей лаборатории экспериментальных методик определения величин V, D и к, а значит и г. [c.204]

Проблема включает большой круг чисто метрологических задач, а также задач, тесно примыкающих к метрологическим. Сюда относятся расчет границ статистического регулирования технологических процессов оптимизация параметров регулирования определение оптимальной точности измерений, выполняемых с различными целями расчет метрологических показателей измерительных средств выбор методов математической обработки результатов наблюдений и многие другие. [c.22]

Для построения рассмотренных статистических характеристик пульсаций температур используются аналоговые или цифровые методы [2]. При этом обеспечение необходимой точности измерений накладывает определенные требования к датчикам, регистрирующей аппаратуре и обработке экспериментальных данных. [c.7]

Путем повторений опытов на стойкость при различных значениях скорости резания получают необходимое количество точек для построения зависимости стойкости от скорости резания. Аналогичным образом поступают и при построении зависимости стойкости от подачи и глубины резания. Постоянную К определяют с помощью подстановки параметров режима резания и показателей степени в уравнение (8.21). Несмотря на простоту этого метода, он требует много времени, поскольку испытания проводятся на режимах, соответствующих длительной стойкости инструмента. Для получения достоверных результатов необходима статистическая обработка экспериментальных данных. К стойкостным испытаниям применима методология многофакторного эксперимента, регрессионного анализа, поверхности отклика. Все эти методы могут сократить число опытов, повысить точность определения стойкости инструмента. [c.187]

Все рассмотренные выше методы достижения требуемого качества обрабатываемых -деталей позволяют в той или иной степени сократить все составляющие суммарной погрешности обработки и при определенных условиях способствуют увеличению произ водительности. Часть этих методов получила широкое распространение в промышленности. В основном это относится к методам, сокращающим влияние систематических факторов размерного износа инструмента, температурных деформаций системы СПИД и т. п. В свою очередь, это привело к тому, что удельный вес погрешности, определяемой действием случайных факторов, резко возрос, и именно она стала основным препятствием на пути увеличения точности и производительности обработки. Как показывают экспериментальные исследования и обработка статистических данных, полученных на промышленных предприятиях, погрешность динамической настройки системы СПИД, зависящая, в частности, от колебания входных параметров деталей, часто составляет 80% и более от суммарной погрешности обработки. [c.162]

В мелкосерийном и тем более индивидуальном производстве условия для выполнения статистических обследований и установления нормативов точности операций статистическим путем менее благоприятны. Здесь можно говорить только о нормативах точности для типовых операций. Произведя многочисленные исследования на различных заводах и обрабатывая их с применением методов математической статистики, можно путем обобщения полученных разультатов разработать такие нормативы, которые все же будут значительно более обоснованы, чем обычно приводимые в литературе. Еще лучшие результаты можно получить, комбинируя статистический метод определения погрешностей обработки с расчетным. [c.185]

Вероятностно-статистический метод позволяет достоверно оценить точность различных методов обрабогки в условиях серийного и массового производств. Данный метод универсален. Его можно применять для определения точности обработки, сборки, контрольных и других операций. Однако он не раскрывает сущностъ физических явлений и факторов, определяющих точность обработки. [c.49]

Статистические методы контроля параметров технологического процесса. Статистические методы контроля могут быть применены к оценке параметров технологического процесса и их изменений под действием различных факторов. Контролируются характеристики качества оборудования, технологической оснастки и инструмента, проверяются методы их наладки, оценивается рабочая среда, а также контролируются параметры изготовляемых изделий. Принципиальная разница по сравнению с контролем качества продукции здесь заключается в том, что анализируются процесс и тенденции развития или стабилизации технологического процесса, близость его параметров к граничным значениям и т. п. Поэтому возможность появления де( ктного изделия не будет неожиданностью, а явится следствием определенного (как правило, постепенного) изменения характеристик технологического процесса. Обнаружение этих тенденций позволит принять меры по предотвращению брака, т. е. создать условия для бездефектного изготовления продукции. Для металлообрабатывающей промышленности применяются такие статистические методы контроля, как составление точечных диаграмм изменения точности обработки, по которым можно определить рассеивание параметров точности, смещение центра группирования во времени, вероятность выхода размера за пределы допуска или наличие запаса по точности. Эти [c.453]

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]

При обработке деталей на настроенных станках размерный износ режущих инструментов можно своевременно контролировать проверкой изделий обычными методами или средствами статистического контроля с записью результатов на карту. В обычных условиях размерный износ обнаруживается непрерывным увеличением выполняемого размера. Производя в нужный момент подналадку или смену режущего инструмента, можно регламентировать влияние размерного износа на точность обработки в желаемых пределах. Таким обра- зом, точность обработки в определенной степени зависит от данного субъективного (волевого) ф актора. [c.231]

I Статистические исследования имели свое положительное значение в вопросах точности обработки и дали возможность подойти вплотную к решению этой задачи. Однако для проведения работ в столь обширном объеме, как это требуется при составлении нормативов для определения припусков на обработку, они оказались слишком громоздкими и трудоемкими. Вместе с тем, статистические методы исследований отражают лишь достигнутые результаты, т. е. пройденный этап, не вскрывают сущности явлений и не открывают перспектив дальнейшего повышения точности обработки. Значительно кенее трудоемкой и более надежной является разработка нормативов на технологические допуски расчетно-аналитическим методом, который к тому же является и более прогрессивным, как обеспечивающий возможность построения нормативов на базе новейших достижений современной техники. [c.46]

В инженерной практике часто возникает необходимость в анализе точности вновь поступающего, отремонтированного или уже действующего оборудования, в определении соответствия точности выбранного технологического процесса заданной точности изделия, в оценке точностной стабильности процесса для определения возможности внедрения статистических методов управления качеством продукции, в оценке точности методов и средств измерения и т.п. Решение задач указанного типа производится в основном путем математической обработки эмпирических данных, полученных многократными измерениями либо действительных размеров изделий, либо непосредственно погрешностей обработки или погрешностей измерения. Поскольку погрешности, а также действительные размеры, т.е. размеры, содержащие погрешности, являются величинами случайными, то для выявления закономерностей, свойственных этим величинам, могут быть применены методы теории вероетностей и Математической статистики. [c.60]

С помощью дисперсионного анализа могут также решаться такие задачи, как определения существенности влияния на точность обработки одновременно и свойств обрабатываемых материалов, режимов обработки, жесткости станка и т.д. По результатам дисперсионного анализа в этом случае могут бьггь выявлены факторы, которые должны подлежать статистическому регулированию. В результате становится возможным перейти от методов регулирования технологических процессов по качеству обработанных деталей и статистическому контролю параметров, лимитирующих точность обработки. [c.531]

При использовании избыточной информации (как правило, с целью повышения точности определения вектора фазового состояния объекта) применяют те или иные статистические методы обработки, при которых сглаживаются случайные (слабо коррелированные) составляющие ошибки измерений. При этом значительные требования предъявляют к объему полученной информации, быстродействию и памяти БЦВМ. Основным источником информации для статистических методов являются результаты измерений, но наряду с ними могут использоваться и результаты предшествующих сеансов. При этом обязательно учитывают корреляционные связи и вероятностные характеристики возмущений, действующие как на определяющийся объект, так и на приемно-измерительный тракт. Выбор статистического метода и степень его эффективности зависят от принятого критерия качества (оптимальности) обработки. В зависимости от выбранного критерия и подхода статистические методы обработки могут реализовываться на базе рекуррентных и иерекуррентных алгоритмов. [c.239]

Детальное обсуждение появившихся ныне крайне софистицированных статистических методов оптимального определения параметров уравнений по экспериментальным данным о равновесии пар—жидкость выходит за рамки настоящей главы. Тем не менее, несколько слов об этом могут оказаться полезными для читателей,которые хотели бы получить максимально возможную точность при обработке данных. [c.285]

Характер выбытия или кривая распределения плотности вероятности выбытия ввода данного года является в общем случае одной из объективных, присущих только одному типу или виду средств труда (например, металлорежущие станки определенного типа), характеристик надежности и может быть получена путем обработки значительного статистического материала. Поэтому применительно к основным фондам промышленности, где даже в отдельную группу основных фоцдов отрасли, такую как рабочие машины, входят средства труда сотен и тысяч наименований, эксплуатирующихся в совершенно равличных условиях, на наш взгляд, нет реальных предаосылок для практического использования этого метода. Наибольшее практическое приложение в настоящее время применительно к процессу воспроизводства основных фовдов получили методы на базе детерминированного подхода, хотя они и не обеспечивают в ряде случаев необходимой точности расчетов вследствие применения таких усредненных показателей, как срок службы средств труда, темпы прироста основных фовдов. Как показывают практические расчеты, эти ошибки не устраняются и при раздельном счете для активной ж пассивной части основных фовдов, хотя точность расчетов при этом несколько повышается. [c.83]

Используя данные о классе точности применявшихся приборов и отдельных узлов измерительной схемы, рассчитывали погрешность определения теплоемкости относительная ошибка единичного измерения оказалась равной 2%. Была вычислена также дисперсия многочисленных экспериментальных данных, полученных описанным методом. Найденная в результате статистической обработки погрешность, определяемая двухсигмовым интервалом, равна 5%. Такое различие вызвано тем, что в аналитическом расчете ошибки не [c.73]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...