
- •Министерство образования и науки рф
- •Имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых” (ВлГу)
- •Курсовая работа по дисциплине: ”Статистические методы в ук” на тему: “Контроль параметров шатуна в процессе ремонта двигателя внутреннего сгорания (двс) ”
- •I. Анализ объекта производства и технологического процесса
- •Объект исследования и описание производственного процесса
- •Изготовление шатуна
- •План рациональной последовательности ремонта шатуна
- •II. Статистический методы и их выбор Перечень основных показателей качества шатуна. Методы статистической обработки
- •III. Контроль прочности шатуна при помощи контрольных карт Шухарта
- •Контроль прочности шатуна при помощи X-r карты и X-s карты (по количественному признаку)
- •Контрольные карты среднего арифметического и размаха:
- •Проверка нарушений случайности распределения:
- •Диаграмма Парето
- •Анализ технологического процесса для следующих данных:
- •3. Контроль дефектов шатуна (трещины) при помощи np-карты (по альтернативному признаку)
- •1 Выброс за границу ucl до построения скорректированной карты.
- •IV. Контроль прочности шатуна при помощи приемочной контрольной карты
- •V. Контроль прочности шатуна при помощи карты среднего арифметического с предупреждающими границами
- •VI. Анализ воспроизводимости и пригодности технологического процесса изготовления шатуна
- •Контрольные карты:
- •Проверка нарушений случайности распределения:
- •Графический анализ воспроизводимости:
- •VII. Выбор плана для альтернативного выборочного контроля процесса изготовления шатуна
- •VIII. Выбор плана выходного контроля по количественному признаку
- •IX. Анализ воспроизводимости и повторяемости измерений
- •Матрица плана
- •X. Планирование эксперимента для оптимизации параметров технологического процесса Матрица плана эксперимента Список использованных источников
3. Контроль дефектов шатуна (трещины) при помощи np-карты (по альтернативному признаку)
Поскольку задано число дефектов для выборки из 15 изделий и n=const, выбирается биномиальная модель и np - контрольная карта.
Исходные данные:
16 |
2 |
17 |
0 |
18 |
1 |
19 |
2 |
20 |
2 |
21 |
1 |
22 |
2 |
23 |
1 |
24 |
5 |
25 |
0 |
26 |
2 |
27 |
2 |
28 |
1 |
29 |
0 |
30 |
6 |
|
49 |
|
np |
1 |
2 |
2 |
3 |
3 |
0 |
4 |
1 |
5 |
2 |
6 |
3 |
7 |
1 |
8 |
0 |
9 |
4 |
10 |
2 |
11 |
0 |
12 |
1 |
13 |
2 |
14 |
0 |
15 |
1 |
Предварительная контрольная карта:
Рис.3.31. Предварительная контрольная np-карта и гистограмма
Примем 30-ю выборку как вышедшую за контрольные пределы вследствие влияния особых причин.
Скорректированная контрольная карта:
Рис.3.32. Скорректированная контрольная np-карта и гистограмма
Вывод:
так
как выбросы отсутствуют и распределение
точек приблизительно симметрично и
случайно, то полученное значение
можно принять как стандартное и
использовать для дальнейшего контроля.
Проверка на выбросы
Рис. 3.33. Проверка на выбросы np-карты
1 Выброс за границу ucl до построения скорректированной карты.
Гистограмма
Рис. 3.34. Гистограмма для np-карты
Оперативная характеристика контрольной карты:
Рис.3.35. Оперативная характеристика np-карты
Проверка нарушения случайности распределения:
Рис.3.36. Проверка нарушений случайности распределения np-карты
Описание контрольной карты (до корректировки):
Рис.3.37. Описание контрольной np-карты (до корректировки)
1) Расчет параметров контрольной карты: m=30
;
-
средняя доля дефектов
;
;
(принимаем
0)
2) Контрольная карта имеет вид:
Рис.3.38. Контрольная np-карта
Примем 30-ю выборку как вышедшую за контрольные пределы вследствие влияния особых причин.
3) Расчет параметров скорректированной контрольной карты: m=29
;
;
;
(принимаем
0)
4) Контрольная карта со скорректированными значениями и границами имеет вид:
Рис.3.39. Контрольная np-карта со скорректированными значениями
Вывод: так как выбросы отсутствуют и распределение точек приблизительно симметрично и случайно, то полученное значение можно принять как стандартное и использовать для дальнейшего контроля.