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1、过程能力与公差分析Creo公差分析应用,内 容,一. 尺寸公差二. 过程能力用于公差分析的背景三. 一般公差分析的理论四. Creo公差分析模块,一. 尺寸公差,在成批或大量生产中，规格大小相同的零件或部件不经选择地任意取一个零件（或部件）可以不必经过其他加工就能装配到产品上去，并达到一定的使用要求，这种性质称为互换性。为了满足互换性要求，图纸上注有公差配合要求。在设计时，要合理地制定各类公差，这样才能使用所画的图纸符合生产实际的需要。,一. 尺寸公差,尺寸公差是指在零件制造过程中，由于加工或测量等因素的影响，完工后的实际尺寸总存在一定的误差。为保证零件的互换性，必须将零件的实际尺寸控制在允许
2、变动的范围内，这个允许的尺寸变动量称为尺寸公差。如：0.7 +/- 0.1代表设计者心中默认/容许的尺寸范围是在0.60.8之间。设计者希望在0.60.8之间范围，数值的分布应围聚一特定点（0.7）进行分布，我们通常合理假设呈正态分布。,变异,1. 加工制程的变异材料特性的不同设备或模具的错误工序错误 / 操作员的错误模具磨损标准错误,2. 组装制程的变异工装夹具错误组装设备的精度,两种主要的变异类型,二. 过程能力用于公差分析的背景,万物皆有变化，产品生产也随时伴有差异，同种产品功能或尺寸的差异被称之为变异。变异小不影响顾客的满意程度或后续工程的作业是可以容许的；一旦影响顾客的满意程度，那此
3、变异就成了品质的大敌了。,变异控制,解决方案制程的选择制程的控制 (SPC)产品的检查技术的选择优化的设计公差分析,变异控制从加工制造从产品设计,目标高质量高良率低Low FFR,二. 过程能力用于公差分析的背景,变异的分布类型,正态分布双峰分布（非正态分布）偏斜分布（非正态分布）,二. 过程能力用于公差分析的背景,工程期望变异的分布应呈正态分布，因正态分布可控、可预测。,二. 过程能力用于公差分析的背景,正态分布若随机变量X服从一个位置参数为 、尺度参数为的概率分布，且其概率密度函数为则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正态分布，记作XN( ,2)，读作X服从N(
4、,2)，或X服从正态分布。,应用于工程中：变量的平均值。：变量的标准差。当值越大，变量越分散，曲线越平坦；当值越小，变量越集中，曲线越陡峭。,99.9937 %,-3,-4,-5,-6,+3,+4,+5,+6,99.73 %,99.999943 %,99.9999998 %,-2,-1,+2,+1,变形点,标准差, (s 或 ),数据的百分比，在给定的西格玛 ()范围,95.46 %,68.26 %,平均值, (x 或 ),正态分布的特点依概率理论计算,99.73%的样本将落在+/3的范围内,只有很小的概率(0.27%)不在+/3的范围内,由于小概率事件一般不会发生,故可认为不会有尺寸在规格之
5、外。,二. 过程能力用于公差分析的背景,正态分布的参数,平均值 ( x 或 )分布的位置范围 (R)最大值与最小值之间的距离标准差 (s 或 )反映一个数据集的离散程度最常用的量测法，量化可变性方差 (s2 或 2)标准差的平方,二. 过程能力用于公差分析的背景,总体参数m = 总体平均值 = 总体标准差,总体参数与样本统计,总体现有的及将来会出现的所有单元或个体我们将永远都不可能知道的真实总体,样本从总体提取的单元或个体的子集用样本统计，我们可以尝试评估总体参数,样本统计x= 样本平均值 = 样本标准差,二. 过程能力用于公差分析的背景,Process variatio ,过程能力指数,参数
6、Cp/Cpk 是过程能力指数 是标准差LSL 是规格的下限USL 是规格的上限 是实际制程的平均值,USL- ,LSL,Sample mean,Nominal value, - LSL,USL,Process variation 3,Tolerance range,二. 过程能力用于公差分析的背景,是指过程在一定时间，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力（固有能力/质量保证能力），也就是加工质量满足技术标准的能力,Cp= SL 6,（不考虑中值偏移）, =min 3 , 3 ,（考虑中值偏移）,二. 过程能力用于公差分析的背景,过程能力评价过程能力与K()、合格率、PPM对应表,这部分主要
7、是说明怎样应用公差分析这个工具，去确保产品适合最终确定的产品功能和质量的要求的过程。,三. 一般公差分析的理论,三. 一般公差分析的理论,公差分析:在已知零件或连续尺寸的个别公差的情况下，为了解零件经过装配或加工后，其组合公差的变异情况，避免因为装配/加工过程，造成零件公差累积，影响产品品质，此种为解决累积公差所进行的活动，称为公差分析。使用公差分析有如下优点：确保零件的互换性，维护装配容易。简化制造、检验、装配工程，缩短加工时间。易于分工合作，大量生产，降低生产成本。品质均一，标准化。,什麽地方使用公差分析,单个零件或零件出现公差堆积。在公差堆积中，用公差分析可以确定总的变异结果。在设计中，
8、它是一个很重要的挑战。 单个零件多零件,35.00 ?,13.00 0.20,10.00 0.15,12.00 0.10,零件 4,三. 一般公差分析的理论,累计公差分析过程,在累计公差时，有以下几种方法:手工.用电子表格，比如Excel公差分析模板.借助软件进行分析（如Creo、UG、solidworks等）,3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,一些产品要求的例子:装配要求更换部件；无固定的配对组装（多套模具或模穴）功能要求电子方面；PWB与弹片
9、的可靠接触结构方面；良好的滑动结构，翻盖结构，或机构装置质量要求外观；外壳与按键之间的间隙其他; 良好的运动或一些奇怪的杂音，零件松动,第一步 确定组装要求,3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,零件 3,零件 2,零件 1,零件 4,20.00 0.30,必要条件(Gap 0),15.00 0.25,10.00 0.15,I,II,III,46.20,+0.20- 0.60,B(d2),A(d1),C(d3),D(d4),+,IV,必要条件X(dG
10、ap) 0,第二步 封闭尺寸链图,3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,46.00 0.40,46.20,+0.20- 0.60,45.60,+0.80- 0.00,从数学角度看，上图所有尺寸标注方法，其功能是相同。按分析规则，应将其转成对称公差。,第三步 转换名义尺寸,零件 4,3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差
11、分析的理论,名义值间隙是:,dGap= 名义值间隙。正值是空隙，负值是干涉n= 堆栈中独立尺寸的数量di= 尺寸链中第i个尺寸的名义尺寸,dGap = - 10.00 - 15.00 - 20.00 + 46.00 = 1.00,B(d2),A(d1),C(d3),D(d4),+,必要条件X(dGap) 0,第四步 计算名义尺寸,3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,一般应用比较多的公差分析方法是：统计法(Root Sum of Squares),简
12、称RSS统计手法，假设名义值在大批量加工零件的尺寸中心值用于较多的零件或尺寸堆栈用于产量达的零件极值法 (Worst Case)，简称WC验证 100 % 性能简单并且最保守的手法用于零件数量少的情况用于产量不大的零件,第五步 公差分析方法的定义,3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,1. 确定组装要求,统计法 (RSS) 统计手法正态分布可以求和所有的变异.,假设每个尺寸的 Cpk 指标是1.33并且制程是在中心.,第五步 方法的定义, 统计手法,
13、3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,C,三. 一般公差分析的理论,Ttot= 最大的预期间隙变量(对称公差) .n= 独立尺寸的堆栈数量.Ti= 第i个尺寸对称公差.,Ttot= 最大的预期间隙变量(对称公差) .n= 独立尺寸的堆栈数量.Ti= 第i个尺寸对称公差.,极值法 (WC)间隙变量是个体公差的总和.,3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,第五步 方法的定义, 极值
14、法,三. 一般公差分析的理论,统计法 (RSS)：,最小间隙 Xmin=dGapTtot= 1.00 0.58 = 0.42最大间隙 Xmax=dGap+Ttot= 1.00 + 0.58 = 1.58最小间隙的要求(dGap0)完全达到,第六步 计算变异, RSS,3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,Ttot= 0.15 + 0.25 + 0.30 + 0.40 = 1.10 最小间隙 Xmin=dGapTtot= 1.00 1.10 = 0.1
15、0 最大间隙 Xmax=dGap+Ttot= 1.00 + 1.10 = 2.10 增加0.10达到最小间隙的要求(dGap0).,让我们用 WC 和 RSS来计算这些变量，然后做个比较！,极值法 (WC)：,第六步 计算变异, WC or RSS ?,以上的计算结果WC: 最小间隙Xmin=0.10 mmRSS: 最小间隙Xmin=0.42 mm,3. 转换名义尺寸，将公差转成对称公差,2. 建立封闭尺寸链图,1. 确定组装要求,6. 按要求计算变异,5. 确定公差分析的方法,4. 按要求计算名义尺寸,三. 一般公差分析的理论,下图为假定每个尺寸的公差为 0.10，通过WC和RSS方法计算组
16、装公差，尺寸（零件）数量与公差分析结果曲线，对比WC和RSS方法的差异。,在WC 和 RSS方法之间差异百分比,三. 一般公差分析的理论,WC 和 RSS 方法的假设, 风险及优缺点,三. 一般公差分析的理论,一些指导原则，什么时候当用 WC 和 RSS 方法,在尺寸累积中，如果少于4个尺寸的如果对这个制造工艺了解不足够的在尺寸累积中，如果有4个或多于4个尺寸的只要有可能就尝试用它当对制造工艺非常了解（旧的类似零件）,WC,RSS,三. 一般公差分析的理论,四. Creo公差分析模块,PTC Creo Parametric“由 CETOL Technology 提供支持的 Tolerance
17、Analysis”界面，如下图所示。,借助软件分析，我们只要关注公差分析的各个参数即可，不必要关心计算的过程。可以做不同尺寸不同Cp值的分析。提供质量预测。提供控制重点尺寸。提供WC及RSS两种方法的分析结果。,四. Creo公差分析模块,定义分析目标：,定义要分析哪个尺寸,分析的期望值（标准）,四. Creo公差分析模块,定义尺寸链，通过在3D图中选取：,尺寸链定义,尺寸链图,四. Creo公差分析模块,定义尺寸链：,分析过程中可修改尺寸的公称值、公差、CP值,四. Creo公差分析模块,分析结果：,偏差图,上控制线,下控制线,目标值,平均值;标准差,质量预测,WC法极限值,通过偏差图，调整
18、尺寸链的尺寸或公差，使平均值与目标值一致。为提高质量预测，除调整平均值与目标值一致性，还要提高关键尺寸的过程能力。,四. Creo公差分析模块,分析结果：贡献度：贡献度百分比将敏感度信息与零件尺寸偏差信息相结合，以显示各个零件尺寸所导致的测量偏差。包括“统计(RSS)的贡献度”及“最坏情况(WC)的贡献度”贡献度越大，在生产中越需要重点控制，提高其过程能力。,四. Creo公差分析模块,分析结果：敏感度图显示测量对每个公差的敏感度。敏感度值表明了测量与公差之间的数学关系。敏感度为 1.0 表示与公差关联的尺寸值的单位发生变化时，测量值也会发生等量的变化。因此，敏感度值越高 (绝对值)，某尺寸对特定测量而言就越重要。在 1 维公差分析中，大多数尺寸的敏感度均为 1.0 或 -1.0，但也有些直径尺寸有时敏感度为 0.5 或 -0.5。通过敏感度图的快捷菜单，可从尺寸表中选择一个尺寸，并在 CAD 模型上看到该尺寸。,完毕,谢 谢！,
