加工误差的统计分析
时间：2023-03-14来源：佚名
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一、概述 |
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为了利用标准正态分布函数数值表来分析加工过程，生产中常将非标准正态分布通过标准化变量代换，转换为标准正态分布。令 ，式（4-21）可改写为 |
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上式就是非标准正态分布概率密度函数与标准正态分布概率密度函数的转换关系式 4． 计算工件尺寸落在某一尺寸区间内的概率 工件加工尺寸落在区间（  ）内的概率为图4 -47所示阴影部分的面积F（ ） |
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上述分析表明，非标准正态分布概率密度函数的积分经标准化变换后，可用标准正态分布概率密度函数的积分表示。表4 -2列出了标准化正态分布概率密度函数积分值。由表4 – 2知 |
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计算结果表明，工件尺寸落在( ±3 )范围内的概率为99.73﹪，而落在该范围以外的概率只占0.27%，概率极小，可以认为正态分布的分散范围为（  ），这就是工程上经常用到的“±3 原则”，或称“6 原则”。二、加工误差的统计分析——工艺过程的分布图分析方法 （一） 工艺过程的稳定性 工艺过程的稳定性是指工艺过程在时间历程上保持工件均值 和标准差 值稳定的性能。如果工艺过程中工件加工尺寸的瞬时分布中心（或工件尺寸均值 ）和标准差 基本保持不变或变化不大，就认为工艺过程是稳定的 （二）工艺过程分布图分析方法 通过工艺过程分布图分析，可以确定工艺系统的加工能力系数、机床调整精度系数和加工工件的合格率，并能分析产生废品的原因。 三、加工误差的统计分析——工艺过程的点图分析方法 （一）点图的基本形式 点图分析法所采用的样本是顺序小样本，即每隔一定时间抽取样本容量n为5~10的小样本，并 计算小样本的算术平均值 和极差R |
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式中xmax与 xmin分别为样本中个体的最大值与最小值。 点图的种类很多，目前用得最多的是 图，图所示。 图的横坐标是按时间先后采集的小样本的组序号，纵坐标各为小样本的均值 和极差R。在 点图上有五根控制线， 是样本平均值的均值线，ES、EI分别是加工工件公差带的上、下限，UCL、LCL分别是样本均值 的上、下控制限；在R点图上有三根控制线， 是样本极差R的均值线，UCL、LCL分别是样本极差的上、下控制限。 值点图是控制分布中心变化的，R值点图是控制分散范围变化的，综观这两个点图的变化趋势，才能对工艺过程的稳定性作出评价。 |
