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When Things STACK UP


    公差积累是加工车间中常见的问题,但是其总是最坏情况下的问题吗?


 
图1


    生产制造商利用一套信息流程,将客户需求转化为产品需求。对于机械性能的要求,这个过程通常如上述流程图所示(图1)。
    公差积累对于处理机械配合和机械性能要求是至关重要的。机械配合正简单的回答这个问题:“所有参与装配的零件总能配合到一起吗?”机械性能要求包括机构的性能,如开关、插销、执行机构等。其他性能要求可能包括光学对准或电机效率。那么什么是“积累”?
    公差积累计算代表零件公差对装配要求的累积效应。公差的累积,即添加所有公差以找到总的零件公差,然后与可用间隙或性能限制相对比,以查看设计能否正常工作。此简单的比较也被称为最坏情况分析。最坏情况分析,适用于某些要求很高的情况,其产品一旦失效将导致巨灾的公司。它也适用于零件数量较少的情况,比如:三个或四个零件。最坏情况分析在单一方向上比较常见,例如一维的分析(图2)。如果分析涉及零件尺寸与所研究的装配测量尺寸不平行,即二维变量,如:角度,或与一维方向不平行的任意变量,此累积方法必须修改,因为其对于装配测量尺寸的影响不是1:1的比率。


 
图2


    许多公司利用统计方法进行公差分析。一种使用RSS方法和平方根的简单计算的方法(图3)。不同于最坏情况分析中的累积公差,统计分析总结尺寸的分布。明白最坏情况分析的输入值为设计公差是很重要的,但是统计分析的输入是工艺的分布矩(例如:标准偏差)。最坏情况分析(也被称为公差累积分析)可用于验证设计。统计分析(也叫做变量分析)可用于预测基于零件尺寸的实际装配变化。比较装配标准偏差和装配限制,允许对质量指标进行计算,像sigma、% yield、DPMU等。此方法需要正常的分布,即所有的零件具有相同的质量水平,如+/-3σ。
    由于RSS的局限性,已经开发了计算装配变量的其他方法。其中一个方法(例如,已经集成在Sigmetrix CETOL6σ软件中的方法)叫做系统局方法。此方法消除了以上所述的局限。所有复杂的分析,例如:1D、2D和3D,均可以在不指定分布类型或质量等级的情况下创建分析。现在公司都使用公差分析软件做完全张培变量分析。
装配变量分析提供所需的洞察力,以确定关键零件特征。必须控制(KPCs),以制造出符合消费者需求的产品。产品发展过程应聚焦于定义和验证,实现高效率的零件制造和装配工艺。关键特征的Cpk = 1.67与非关键特征的Cp = 1.33为目标是普遍引用的。利用变量分析的洞察力,允许设计者更加合理的分配预定公差。关键特征将具有更严格的公差。宽松的公差可以应用于不重要的特征。这些决定不仅保证了产品质量和性能,同时也保证了制造的合理成本。此对于产品开发过程影响是巨大的。
公差积累通常单向的问题,但是其可以在复杂零件中创建更高阶的问题。在这种情况下,统计公差分析用来理解,这些公差如何促进设计的各种性能特性。统计公差分析是,将一组变量作为输入,以计算所关注的输出的变化。在机械工程中,产品设计由多个特征组成,每个公差值控制着这些特征的变化。


1D 公差积累


    公差分析最简单的形式是单方向的,1维公差积累。一个一维的公差积累,通过创建一个模型的横截面并在其直线方向上添加每个特征的公差值。每个变量对整体输出/结果都有贡献。
    最坏情况分析 VS RSS(平方根)统计分析
    在最坏情况分析中,每个尺寸将有最小和最大值,其代表尺寸可接受的范围。最坏情况回答了这样一个问题,如果每个输入采用最大范围,那么所关注的测量尺寸或累积的最大范围是多少?我们正在处理的是可接受的范围而不是可能性。
    RSS(平方根)统计分析并不聚焦于极限值,二十聚焦于每个尺寸变量的分布。每个尺寸基于制造工艺具有其唯一的分布。刀具磨损、操作员的不同,材料变化和环境都对尺寸值的变化具有影响。每个只存具有其自己的分布曲线。
    当你将每个尺寸(每个单独曲线)合并时,尼克得到总体的概率和总体的分布曲线。统计分析回答了这样一个问题,给定每个尺寸的变量分布,性能特性落入定义的可接受范围的概率是多少?RSS的局限性是,其假设所有的输入为正态分布,并且其所有的性能特性与尺寸是线性关系。这些假设都不考虑存在于制造当中的一般情况。


二阶公差分析


    由于零件的制造方法不同,分布矩或参数也将改变。RSS仅仅使用标准偏差,并不包括更高阶的斜度和峰值,其可以更好的表征刀具磨损,成型老化哼其他典型的制造情况。二阶公差分析集成了所有的分布矩(图4)。
    二阶公差分析也需要确定,当装配函数为非线性时,其结果的是什么?在典型的机械工程案例中,运动调整和其他的装配行为都将导致非线性函数。二阶计算更加复杂,所以手工计算时不可取的,但是在公差分析软件中,使其变得可行并大大提高其计算精度。


 


总结


    公差分析的方法的选择基于许多因素,但是可以总结为“哪种方法与制造和装配检测工艺最匹配”。对于简单的配合问题,一维积累可能就足够了。对于正常输入和装配关系为线性的案例,RSS是足够的。对于所有的其他案例,需要二阶分析以解决实际的制造。

 

关于Sigmetrix

    Sigmetrix是CYBERNET集团旗下子公司,致力于研发全球领先的公差分析软件和GD&T软件解决方案。以CETOL 6σ 技术为基础,通过精准、易操作的三维装配公差的优化分析平台助力全球机械制造工程师设计出高品质产品。
    CETOL 6σ 是一款公差优化分析软件,高度集成于Pro/ENGINEE、Creo、CATIA和SolidWorks。
    GD&T Advisor 是一款三维公差智能标注专家系统软件,高度集成Creo Elements/Pro® CAD system.
    了解更多CETOL 6σ 和GD&T Advisor,产品信息请联系 021-64227122 或 marcom@cybernet.sh.cn
    英文网站:www.sigmetrix.com