公差分析工程方法

Ⅰ 这个公比是怎么详细算出来的呢老师

2022 第一次写。主要是不能让自己太懒惰。
第一个问题，我们为什么需要公差分析，换句话说，什么是对的公差或者合适的公差。
我们进行3D设计的时候，其实是设计的一个产品的理想状态，那是不是产品一定要在这个理想状态才能保证功能或者能被接受呢，绝大部分情况不是，我们一般对产品的尺寸有一个接受的范围。作为一个产品结构设计者需要考虑这个范围是多大，有时候把这个问题思考清楚比结构设计难度更大。
我们先说说，不合适的范围定义会给我们带来什么问题。如果定义的公差范围太紧，意味着制造需要更精密的工艺，更精准的机器，或者说很少的供应商能做出来，这样导致的结果就是产品变得更昂贵了，产品的竞争力会降低。当然你的老板不会希望看到这个。如果定义的公差范围太松，意味着产品出问题的概率越大，产品的质量下降，产品的口碑下降，产品的竞争力也会下降。你挨骂的机会也会增加。：）
所以，一个合理的公差定义，意味着你要努力去逼近出问题的那条红线，但又能控制好出问题的概率。
做公差分析主流的有一维的和三维的
一维门槛比较低，不需要买软件，不需要特别的成本，有个excel就可以算，所以普及率比较高，这个帖主要讲这个。
三维的显然门槛高了很多，一个软件几十万,为了避免为三维软件做广告之嫌，暂时不聊。
一维公差分析也有两种不同的方法，一种worst case(极限情况），一种叫均方根法（RSS），第二种方法属于统计方法的范畴
极限法比较简单，举一个最简单的例子

尺寸上限USL:10.2+10.2+10.2+10.2+10.2=51
尺寸下限LSL:9.8+9.8+9.8+9.8+9.8=49 所以尺寸D波动范围49~51
极限法就是每个尺寸边界的直接累计，而统计方法是考虑每个尺寸的概率，来计算累计后每个尺寸的概率。
我们要用概率的方法去分析，就需要了解每一个尺寸的分别概率，下面是尺寸A的分布概率，假如它是一个稳定的制程，那么它应该是一个正态分布，然后我们需要了解这个整体分布，就需要知道这个正态分布的两个参数，均值和标准差。
均值比较容易理解，那什么标准差
给大家一个标准差的定义
标准差是描述一个分布的离散状态。
有个这两个参数我们就能知道这个尺寸的分布状态，上图是一个均值是10 ，标准差是0.067的一个分布状态。

举一个最简单例子，两个尺寸累计。
两个尺寸均值相同，标准差不同，累计下来得到的分布也完全不同。

Ⅱ 以下哪个不是公差分析常用的计算方法

公差分析是指在满本和最高的质量制造产品。公差分析是面向制造和装配的产品设计中非常重要的一个环节，对于降低产品成本、提高产品质量具有重大影响。

常用的公差分析的计算模型有两种，一是极值法，二是均方根法。
1）极值法
极值法是考虑零件尺寸最不利的情况，通过尺寸链中尺寸的最大值或最小值来计算目标尺寸的值。
2）均方根法
均方根法是统计分析法的一种，顾名思义，均方根法是把尺寸链中的各个尺寸公差的平方之和再开根即得到目标尺寸的公差。

Ⅲ 公差分析的公差分析的目的

公差分析也叫做公差的验证，就是指已知各零件的尺寸和公差，确定最终装配后需保证的封闭环的公差。

在公差分析的过程中，如果最终计算结果达不到设计要求，需调整各零件公差或优化尺寸链环。公差分析的原理是合理地定义和分配零件和产品的公差，优化产品设计，从而以最小的成本和最高的质量制造产品。

计算模型

常用的公差分析的计算模型有两种，一是极值法，二是均方根法。

极值法是考虑零件尺寸最不利的情况，通过尺寸链中尺寸的最大值或最小值来计算目标尺寸的值。

均方根法是统计分析法的一种，顾名思义，均方根法是把尺寸链中的各个尺寸公差的平方之和再开根即得到目标尺寸的公差。

Ⅳ 用RSS方法分析公差时为什么必须是对称公差

RSS全称：Root Sum of Squares，翻译过来 均方根法。

是一种基于统计学的公差分析方法。其样品组测量尺寸必须符合标准正态分布：

比如下图就是一百万个6西格玛（σ）水平10±0.25 的测试样品尺寸分布曲线，几乎是一个标准正态分布图。

注：Cpk是供应商的加工能力值。