Файл: Якушев А.И. Взаимозаменяемость, стандартизация и технические измерения учебник.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.04.2024

Просмотров: 305

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Систематические погрешности, постоянные в пределах партии, па форму кривой не влияют, а вызывают смещение центра груп­ пирования относительно середины поля допуска па величину, равную алгебраической сумме систематических погрешностей. Погрешности, закономерно изменяющиеся, увеличивают диапазон рассеяния и оказывают влияние на форму кривой распределения. 11а рис. 18 показано совместное влияние случайных и одного систе­ матического доминирующего фактора (например, равномерного износа инструмента, при котором размер каждой последующей детали больше размера предыдущей детали). По оси ординат отло­ жены размер],I деталей, а по оси абсцисс — промежутки времени Т1? Т2, Tt, через которые производилось определение поля рас­ сеяния сомг и среднего квадратического отклонения амг. Так как

Рис. 18. Теоретическая точностная диаграмма процесса меха­ нической! обработки при равномерном износе режущего ин­ струмента Ср — среднее значение размера)

износ инструмента за время, необходимое для изготовления неболь­ шого количества деталей, отбираемых для определения мгновенного распределения, незначителен, то погрешности размеров случайны и подчиняются закону нормального распределения. Но для всей партии деталей, изготовленных в этих условиях при одной наладке с момента установки инструмента до его затупления или разладки станка, кривая суммарного распределения может быть плосковершинной (кривая А на рис. 18).

Под влиянием доминирующего, систематически действующего фактора центр группирования относительно начального положения смещается на величину 0,5со', а поле общего рассеяния размеров всей партии деталей увеличивается до со0о = сомг -f- to'.

Из рис. 18 видно, что для устранения брака необходимо было провести подналадку технологического процесса ранее времени Tt.

Рассеяние случайных величин характеризуется также диспер­ сией DX ~ try.

Определение вероятного процента деталей в партии, имеющих погрешности, величины которых лежат в каком-либо заданном интервале. Ветви теоретической кривой нормального распределе­ ния (см. рис. 16, б) уходят в бесконечность, асимптотически при­

83

ближаясь к оси абсцисс. Площадь, ограничиваемая кривой и осью абсцисс, равна вероятности того, что случайная величина (напри мер, погрешность размера) лежит в интервале от — до со. Она принимается равной 1 (или 100%) и определяется интегралом

СО

х 2

 

—1__ \

e ~ w d x = 1

(44)

а\ 2л J

СО

(начало координат расположено в точке, совпадающей с центром группирования).

Так как подынтегральная функция четная и кривая симметрична относительно максимальной ординаты, можно написать

 

 

ОО Х2

 

 

- 4 —

\ e ~ ^ d x = 0,5.

(45)

 

о^2л

о

V

 

'

 

Для выражения случайной величины х в долях

ее о примем

= 2, откуда х

za, dx adz.

 

В этом случае абсцисса на рис. 19 будет выражена в долях а. Если принять за пределы интегрирования 0 и г, то интеграл

в выражении (45) будет функцией 2, т. е.

 

 

_ г2

 

(2) ;

V

е

2 dz.

(46)

о

 

 

Функция Ф0 (г) называется нормированной функцией Лапласа.

Заметим, что

 

 

 

 

Фо(0) = 0;

Фй(

- 2) =

- Ф 0(г);

 

Ф0(— со) = — 0,5;

Ф «(+ оо) = 0,5.

 

Из формулы (46) и рис. 19 видно, что площадь, ограниченная

отрезком — zL+ 2j оси абсцисс, кривой

плотности

вероятности и

двумя ординатами, соответствующими границам отрезка, пред­ ставляет собой вероятность попадания случайной величины zL в данный интервал.

84


Для функции Ф() (z) в приложении 2 приведены данные, поль­ зуясь которыми можно определить вероятность того, что случай­ ная величина х, выраженная через а, будет находиться в пределах того или иного интервала ± z,a . Например, из приложения 2 нахо­

дим, что при Zj —

3 (т. е. при случайной величине х

За) Ф„ (3) —

- 0,49805 или

Ф0 ( - 3 ) - Ф0 (3)

2Фп (3)

0,9973. Так как

площадь, ограниченная кривой Гаусса и осью абсцисс, равна 1, то площадь, лежащая за пределами значений х ■- - ± За, равна 1. —

— 0,9973 - 0,0027 и расположена симметрично по 0,00135 (или по 0,135%) справа и слева относительно оси у (см. рис. 19). Следова­ тельно, с вероятностью, весьма близкой к единице, можно утвер­ ждать, что случайная величина X не будет выходить за пре­

делы ± 3 а . Поэтому при распределении случайной

величины по

закону Гаусса поле рассеяния, равное

 

<нт = (кг (т. е. от — За до + За),

(47)

принимают за практически предельное поле рассеяния случайной величины. При этом вероятность выхода случайной величины за пределы значений ± 3 а равна 0,0027.

В общем случае относительное количество деталей А % в партии, имеющих погрешность, выходящую -за пределы z1a и z2c, можно определить по формуле

А % — 100— [Ф0(22) — Ф0 (zi)] 100.

(48)

Пример. Определить относительное количество валиков (табл. 2), кото­ рые могут иметь погрешность размеров, выходящую за пределы — 0,03 .мм + + 0,03 мм (случай первый) и — 0,015 мм +0,015 мм (случай второй). Величина эмпирического среднего квадратического отклонения S = 0,015 мм.

Таблица 2

Рассеяние размеров деталей при обработке их на токарно-ренольверном станке

 

 

Значение

Интервалы действитель­

середин

ных размеров

мм

интерва­

 

 

лов

 

 

х . , мм

От 11,915 до 11.925

11,920

Св. 11,925

»

11,935

11,930

»

11.935

»

11,945

11,940

»

11,945

»

11,955

11,950

»

11,955

»

11,965

11,960

>

11,965

»

11,975

11,970

»

11,975

»

11,985

11,980

»

11,985

»

11,995

11,990

»

11,995

»

12,005

12,000

 

X=11,96

 

Частота

и

2

6

20

48

56

34

20

12

2

II to О о

Отклонение от среднего

=+ х мм

0.04

0.03

0.02

0.01

0.00

+0,01

+0.02

+0.03

+0,04

 

т?

о

 

 

'

 

1

о -чГН

О II

Н

 

 

'

 

Относитель­ ная частота (частость)

ni

N

0.01

0.03

0.10

0.24

0,28

0.17

0.10

0.06

0,01

v J L = i

" N

85


С л у ч а й

1-й

 

 

 

 

 

 

ОД!

0

_ О ,0 3

 

Zl"

U,015“

22'

0,иД

Пользуясь

таблицей функции

Ф0 (z),

находим

 

Ф0 (2) = 0,4772;

Ф0 (— 2) = — 0,4772;

А г— 100 — [Ф0 (2) — Ф0 (—

2)] 100=100 — 2Ф0 (2) 100 = 4,56%.

С л у ч а й

2-й

0,015

,

.

0,015

 

 

 

Z l_

0,015

 

22 “

0,015

 

 

Ф0 (1) = 0,3413;

 

 

Л* = 100 [Ф0 (1 )-Ф 0 ( -

1)] 100 = 31,74%,

При наличии неустранимых систематических погрешностей количество деталей, погрешность размеров которых выходит за установленные пределы, увеличится.

§ 18. ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЯ

Методику статистической обработки результатов измерения рассмотрим на примере, характерном для машиностроения, когда определяются дискретные значения измеряемой величины.

Из большой партии (генеральной совокупности) валиков 012_OjO7, обработанных на токарно-револьверном станке, возьмем выборку объемом N 200 шт. Измерим валики на приборе с ценой деления шкалы 0,01 мм. Примем, что точность отсчета равна 0,005, т. е. равна половине цены деления шкалы. Измерение валиков необхо­ димо производить в одном и том же сечении (расположенном на определенном расстоянии от торца детали), соблюдая постоянство условий измерения. Расположив полученные действительные размеры di в порядке возрастания их значения, получим ряд слу­ чайных дискретных величин. Разность между наибольшим и наименьшим размерами валиков определит величину поля рассея­ ния ш действительных размеров. Для нашего примера ю = daапо —

dnanм = 12,005 — 11,915 = 0,09 мм (см. табл. 2).

Для упрощения расчетов поле рассеяния результатов наблю­ дений при N > 25 разбивают на к интервалов. Число интервалов рекомендуется брать в пределах 8—15. Для нашего примера поле рассеяния разделим на 10 интервалов. Подсчитаем число детален, имеющих размеры, ограничиваемые пределами каждого интер­

вала. Получим частоты пг, п2,

..., щ, а по формуле (34) — соответ-

Л ,

П о

п ь

ственно частости -0;

0 ; ... ;

0 .

Далее находим среднее арифметическое значение действитель­ ных размеров х но формуле

- _ x 1n L- lr x 2n 2- j - . . . - ^ x h n k

л

(49)

~ «1 +"2 + ... + "ft

2

Х\Ту :

где к — число интервалов группирования.

86


Из выражения (49) видно, что х равно сумме произведений

значений середин интервалов ^на их частости . Величину х иног­

да называют средневзвешенной. Она определяет эмпирический центр группирования. Степень приближения х к истинному зна­ чению рассмотрена ниже.

В данном примере средний арифметических! размер

-- 11,9 2- 2 + 11,93-6

12-2

11,96 мм.

200

 

 

 

Разность между действительным размером (или значением сере­ дины интервала ,г;) и средним арифметическим размером х назы­ вается его отклонением от среднего (остаточной погрешностью). Алгебраическая сумма отклонений от среднего равна нулю.

Рассеяние значений случайных величин в выборке относительно эмпирического центра группирования характеризуется эмпири­ ческим средним квадратическим отклонением s, определяемым по приближенной формуле

2 (Xi~

(5°)

При выборке объемом, меньшим 25, целесообразно определять уточненное эмпирическое среднее квадратическое отклонение по формуле

 

 

h

 

 

 

s =

щ

 

(51)

 

V С и —хУN - 1

-

 

 

г = i

 

 

При N

25 разница между величинами s и s,

найденными по

формулам (50) и (51), мала. Поэтому при N ^

25 пользуются фор­

мулой (50).

 

 

получим

Для рассматриваемого примера (табл. 2)

s = ] / ( — 0,04)2 •0,01 + (— 0,03)2 •0,03 + . . . + (0,04)2 •0,01 ^ 0,015 мм.

Размерность s, как и о, совпадает с размерностью случайной величины, для которой они определены.

Чем меньше величина s, тем выше точность изготовления (или измерения), т. е. тем меньше величины случайных погреш­ ностей изготовления (измерения). Поэтому параметр s исполь­ зуется, как в данном примере, в качестве меры точности процесса изготовления или при повторных измерениях одной и той же величины в качестве меры точности метода измерения.

Исключение нз совокупности результатов наблюдений грубых ошибок. Вследствие невнимательности контролера, а также вслед­ ствие других причин, нарушающих нормальные условия полу­

87


чения опытных данных, могут иметь место грубые ошиоки, кото­ рые резко отличаются от среднего результата данной серии наблюдений. Причины появления таких ошибок (в отсчете по­ казаний измерительного прибора, в неправильном использова­ нии измерительного средства и т. и.) должны быть выявлены

иустранены. Наблюдение, которое может быть грубой ошибкой, исключают из общих результатов и определяют новые значения х

иs. Имеется несколько критериев для определения грубых оши­ бок (Ирвина и др.). При предварительных расчетах за грубые ошибки можно принимать погрешности (отклонения от х), превы­

 

 

 

шающие

по

абсолютной

 

 

 

величине 3s.

 

 

 

 

 

Гистограмма и эмпири­

 

 

 

ческая кривая распределе­

 

 

 

ния. Характер

рассеяния

 

 

 

значений случайной вели­

 

 

 

чины,

которой

в рассмат­

 

 

 

риваемом примере являет­

 

 

 

ся действительный размер

 

 

 

валика (см. табл. 2), более

 

 

 

наглядно

определяется

 

 

 

гистограммой,

состоящей

 

 

 

из прямоугольников,

или

 

 

 

эмпирической кривой (ко­

7 = 1 1 ,9 6

 

 

торую

также

называют

0\

 

0 ,0 7

полигоном) распределения

иХ

Поле дописка

КВнаи6=12,00

(рис. 20).

 

 

 

&наин~1%УЗ

/ ,Середина поля допуска

По оси абсцисс откла­

Рис. 20. Гистограмма и

эмпирическая

дываются

интервалы

дей­

кривая распределения значений случайной

ствительных размеров

ва­

 

величины

 

ликов в миллиметрах,

а по

оси ординат — высоты пря­ моугольников (для гистограммы) или отрезки (для кривой), вели­ чины которых при равных интервалах пропорциональны числу деталей (2, 6, 20... 2) в каждом интервале, т. е. пропорциональны

частотам ni или частостям ^ .

Проверка гипотезы о законе распределения. Для анализа результатов измерения случайных величин необходимо знать, какому теоретическому закону распределения вероятностей слу­ чайной величины соответствует эмпирическое распределение. Для этого, исходя из формы эмпирической кривой, из эмпири­ ческих значений параметров и факторов, влияющих на ее вид, выдвигается гипотеза о соответствии ее тому или иному теорети­ ческому закону распределения.Соответствие эмпирического распре­ деления предполагаемому теоретическому распределению уста­ навливается при помощи критериев Колмогорова и др. [6,