25. Расчет точности технологических процессов

Основным требованием, предъявляемым к технологическим процессам, является получение заданной точности изготовления детали. Поэтому при проектировании техпроцесса нужно знать, какую точность обеспечат те или иные методы обработки.

Существуют два метода расчета точности.

Аналитический метод требует исследования всех первичных погрешностей обработки. Из-за своей сложности этот метод применяют редко.

Статистический метод основан на теории вероятности и мате­матической статистике, позволяющих установить закономерность погрешностей.

Все погрешности, возни­кающие при механической обработке делят на систематические и случайные.

Систематические - возникают от действия вполне определенных факторов и имеют закономерный характер (неправильная налад­ка, износ режущего инструмента и др.).

Случайные - возникают по многим при­чинам и не имеющие определенной закономерности (различная твердость заготовок, колебания припуска, неточности закрепления заготовки и т. п.).

Пользуясь методами математической статистики, можно уста­новить закономерность как случайных, так и систематических по­грешностей, возникающих при обработке.

Для наглядного пред­ставления производят измерение размеров деталей всей партии после обработки. По этим данным строят кривую распределе­ния. При небольшом числе деталей в партии построение кривой ведут по полученным размерам деталей. Для круп­ных партий все детали по результатам измерений разбивают на группы. В каждой группе будут находиться значения определенного интервала, (например 31,74-31,75; 31,75-31,76).

Построение кривой распределения проводят в следующем по­рядке: по оси абсцисс (горизонтали) откладывают в масштабе поле рассеяния размеров или поле допуска, разделенное на принятое число интервалов, а по оси ординат (вертикали) — число измерений, попавших в данный интервал. После соединения точек получают ломаную линию. При увели­чении числа деталей в партии ломаная линия приближается к плавной кривой, которая называется кривой распределения.

При нормальном ходе технологического процесса полученная кривая рассеяния случайных погрешностей приближается к кри­вой нормального распределения (кривой Гаусса), (см. рис.) уравнение кото­рой имеет вид

где у — частота появления погрешностей; — среднее квадратич­ное отклонение, е — основа­ние натуральных логарифмов, равное 2,718; х — отклонение дей­ствительных размеров от средних:

где L_i — фактические размеры каждой детали в партии; Lcp — средний размер деталей в партии.

Среднее квадратичное отклонение определяют по формуле

N — число деталей в партии.

Из уравнения кривой нормального распределения следует, что среднее квадратичное отклонение является единственным па­раметром, определяющим форму кривой нормального распределе­ния. На рис. показаны кривые нормального распределения, ординаты которых определены при = 1; 1,5; 2. Форма кривых позволяет сделать вывод, что чем меньше величина , тем меньше кривая растянута и, следовательно, меньше рассеяние размеров и выше точность.

Таким образом, величина определяет рассеяние размеров и ха­рактеризует степень влияния случайных погрешностей.

Если допуск на обработку меньше 6 , то часть деталей не соответствует требуемым размерам и принятый процесс обра­ботки неприемлем, если , то точность обработки достаточная.

Эта методика очень удобна на практике. Достаточно измерить только часть деталей партии (50 шт.) и определить . Значение умножить на 6, и полученное число достаточно полно характеризует точность всей партии деталей. Поэтому кривые распределения в производственных условиях строить не обязательно. Форма кривых и их расположение полезно строить при анализе техпроцесса.

(3д) стр.90-97