- •Курсовой проект
- •Задание
- •Аннотация
- •Содержание
- •Введение
- •1.Оценка уровня качества продукции
- •1.1Качество как объект управления
- •1.2Контроль качества продукции
- •2.Исследования первичного сбора информации и их обработка
- •2.1 Обработка первичной информации по видам дефектов детали
- •2.2. Определяем процент дефектных деталей по типам дефектов:
- •2.3 Построение диаграммы Парето
- •2.4 Определяем износ и ресурс детали по техническим условиям на дефектацию
- •3 Исследование точности и стабильности технологического процесса
- •3.1 Расчёт показателей качества
- •015 Токарная (расточка отверстия)
- •020 Наплавка
- •Строим гистограмму распределения значений.
- •025 Токарная ( расточка отверстия)
- •030 Шлифование
- •Этапы построения причинно-следственной диаграммы
- •Заключение
- •Список использованных источников
020 Наплавка
Контролируется
размер – Ø
.
Находим верхний и нижний пределы поля допуска.
Dmin= 9,000мм, Dmax = 9,800мм.
Результаты измерений представлены в таблице.
Таблица 3.4 – Результаты измерений (xср.= 9,7344;S = 0,0405)
№ п/п |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Диаметр |
9,800 |
9,780 |
9,760 |
9,765 |
9,740 |
9,735 |
9,780 |
9,750 |
9,755 |
9,758 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
9,745 |
9,740 |
9,720 |
9,715 |
9,738 |
9,710 |
9,700 |
9,690 |
9,675 |
9,680 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
9,685 |
9,768 |
9,650 |
9,710 |
9,810 |
Находим среднее арифметическое данной выборки по формуле:
, где
хi – номер детали в выборке, n – объем выборки (25)
мм
Далее выбираем меру рассеяния, чтобы определить, как тесно группируются отдельные значения вокруг среднего арифметического. Простейшей мерой рассеяния является размах(R) - это разность между наибольшим и наименьшим значениями ряда наблюдений.
R = 9.800 – 9.650 = 0.15 мм
3.1.3. Определяем число интервалов f исходя из полученного значения размаха при объеме выборки n = 25...50 штук рекомендуется принимать равным 4 … 6. Ширина интервала определяется по формуле:
3.1.4. Определяем ni – количество деталей, попавших в каждый интервал, частоту проявлений ni/n – отношение количества случаев к объему выборки. При этом в каждый интервал включаются детали с размерами, лежащими в пределах от наименьшего значения интервала включительно до наибольшего значения интервала, исключая его. Определяются середины интервалов (средние размеры интервалов) xi. Результаты подсчетов заносятся в таблицу.
Таблица 3.2 –
№ п/п |
Середина интервала xi ср. |
Граница интервала |
Частота в интервале ni |
1 |
9.66 |
9.650 9.682 |
3 |
2 |
9.698 |
9.682 9.714 |
5 |
3 |
9,731 |
9.714 9.746 |
7 |
4 |
9,762 |
9,746 9,778 |
6 |
5 |
9,794 |
9,778 9,810 |
4 |
Строим гистограмму распределения значений.
Рисунок 3.2 – Гистограмма распределения значений размера отверстия
Исходя из полученных результатов, рассчитываем суммарное поле рассеяния (ω), коэффициенты точности обработки (Кт) и точности настройки (Кн).
,
где: k – коэффициент, определяемый законом распределения (k = 6 для нормального закона).
где: ω – суммарное поле рассеяния.
где: ∆ - координата середины поля допуска
=0,0094
P=(0,5
P=(0,5
=13
Ф(t
)=
где: Ф(t) – нормированная функция Лапласа, ее значение для различных t табулированы и приведены в таблице приложения 1 [6]. При определении функции Лапласа величина t берется по модулю.
где: Ф(t) – нормированная функция Лапласа, ее значение для различных t табулированы и приведены в таблице приложения 1 [6]. При определении функции Лапласа величина t берется по модулю.
.
=-13
=1.1
Исходя из полученных коэффициентов, находим суммарный процент
вероятного брака на операции № 1 – Q ≈4,46
