Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Основы технологии машиностроения. В 2 частях. Ч. 2. Методические указания
.pdf
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования
«Казанский национальный исследовательский
технологический университет»
ОСНОВЫ ТЕХНОЛОГИИ
МАШИНОСТРОЕНИЯ
Часть 2
Методические указания
Казань
Издательство КНИТУ
2018
2
УДК 621.002(07)
ББК 34.5я7
О-75
О-75
Основы технологии машиностроения : в 2.ч. Ч. 2 : методические указания / сост.: В. М. Борисов, Р. А. Усманов, С. В. Борисов; Минобрнауки России, Казан. нац. исслед. технол. ун-т. – Казань : Изд-во
КНИТУ, 2018. – 24 с.
Подписано в печать 19.12.2018
Формат 60´84 1/16
Бумага офсетная
Печать ризографическая
1,40 усл. печ. л.
1,5 уч.-изд. л.
Тираж 100 экз.
Заказ 241/18
Издательство Казанского национального исследовательского
технологического университета
Отпечатано в офсетной лаборатории Казанского национального
исследовательского технологического университета
420015, Казань, К. Маркса, 68
УДК 621.002(07)
ББК 34.5я7
Печатаются по решению методической комиссии
факультета энергомашиностроения и технологического оборудования
Рецензенты:
д-р техн. наук, проф. И. Р. Сагбиев
канд. техн. наук, доц. М. С. Хамидуллин
Составители:
доц. В. М. Борисов
ст. преп. Р. А. Усманов
доц. С. В. Борисов
Содержат указания по расчету технологических параметров при выполнении лабораторных и контрольных работ по основам технологии машиностроения.
Предназначены для студентов всех форм обучения, изучающих дисциплину «Основы технологии машиностроения».
Подготовлены на кафедре машиноведения.
Ответственный за выпуск М. Н. Серазутдинов
3
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
1. Статистический метод определения точности механической
обработки деталей
Все погрешности, возникающие при механической обработке де-
талей, можно разделить на две группы: систематические и случайные.
Систематические погрешности имеют постоянное значение для
всей рассматриваемой совокупности деталей или закономерно изменяются по ходу технологического процесса. К ним относятся погрешности, возникающие вследствие неточностей станка, инструмента,
деформации и т.п.
Случайные погрешности имеют для деталей рассматриваемой
партии различные значения, причем определить заранее точное значение этих погрешностей не представляется возможным. Случайные погрешности вызываются действием на процесс целого ряда независимых друг от друга случайных факторов. Например, диаметр отверстия
при растачивании будет у разных деталей различный, что вызывается
неодинаковыми припусками, неодинаковой твердостью обрабатываемого материала, погрешностями измерения и т. п.
Влияние случайных факторов выражается в рассеивании размеров. Для исследования случайных погрешностей используются методы теории вероятности и математической статистики.
Основываясь на обработке статистических данных, оказывается
возможным установить характерные для данного производства и исследуемой партии деталей законы распределения случайных погрешностей.
При изучении случайных погрешностей обработки деталей
удобно пользоваться кривыми распределения, которые строятся на
основе многократных наблюдений за технологическим процессом.
Если имеются результаты измерений партии деталей или многократного наблюдения какой-то погрешности обработки, то построение
опытной кривой распределения производится в следующем порядке
(рис. 1).
1.1. Необходимо разбить весь ряд размеров (или показаний) на
несколько равных интервалов (удобно брать 5, 7 интервалов или значение границ интервалов выбирать округленное).
4
1.2. Подсчитать количество деталей (или показаний), попадаю-
n
LnLL
L
ср
+++
=
...
21
,1L2L
n
mL
L
ii
ср
×å
=
i
mn å=
щих в каждый интервал размеров.
1.3. Отложить по оси абсцисс значения выбранных интервалов и
отметить середины интервалов.
1.4. Отложить на оси ординат в середине каждого интервала частоты m¡, т. е. количество деталей (или показаний), попадающих в
каждый интервал.
Центр группирования размеров характеризуется средним ариф-
метическим размером:
, (1.1)
где
наблюдений;
размер в каждом интервале Li и умножить его на число наблюдений в
каждом интервале mi; (частоту):
– размеры отдельных деталей или результаты отдельных
n – общее число наблюдений или деталей в партии.
Рис. 1. Построение опытной кривой распределения
Для упрощения расчетов практически можно брать средний
; . (1.2)
5
Систематические постоянные погрешности на форму кривой
n
LLLLLL
срnсрср
22
2
2
1
)(...)()( -++-+-
=
s
n
LL
срi
2
)( -å
=
s
2
2
2
2
1
s
ps
×
-
×=
x
eY
распределения влияния не оказывают, но вызывают смещение кривой
в направлении оси абсцисс (смещение центра группирования). Случайные погрешности сказываются как на форме кривой распределения, так и на величине рассеивания размеров.
Величина рассеивания размеров может быть охарактеризована
средним квадратичным отклонением.
. (1.3)
Предельная погрешность, т. е. величина полного рассеивания
размеров, практически укладывается в пределах ± 3·σ от центра группирования Lcp.
В вышеприведенной формуле (L
– Lcp) – отклонение отдельных
i
наблюдений или размеров деталей от среднеарифметического значения. Практически при расчетах можно брать эту формулу как средний
размер в каждом интервале и умножать на частоту mi. Тогда получим:
.
Кривые распределения, полученные на основании данных
наблюдений, имеют вид ломаных кривых (рис. 1. 1). Вывод какихлибо закономерностей, имеющих общее значение, на основании рассмотрения таких кривых представляется затруднительным.
Однако как показали исследования случайных погрешностей
при обработке деталей, опытные кривые приближаются в большинстве случаев к кривым нормального распределения.
Кривая нормального распределения (кривая Гаусса) – это главная теоретическая кривая, которая получается при действии на процесс бесконечного числа независимых случайных факторов при бесконечном числе наблюдений.
Общее уравнение кривой нормального распределения:
(1.4)
6
При приведении к обозначениям, принятым при построении
± X
0
±У
( )
2
2
2
2
1
s
ps
cpi
LL
i
em
-
-
=
×
s
5,0
s
s
5,1
s
2
s
5,2
s
3
s
4,0s35,0s24,0s13,0s05,0s018,0s004,0
практической кривой распределения, общее уравнение кривой нормального распределения запишется следующим образом:
(1.5)
L
Следовательно, зная среднеарифметическое значение
среднее квадратичное отклонение σ, можно построить кривую нормального распределения для полученных результатов.
Среднеарифметическое значение определит положение кривой
нормального распределения (центр группирования), а среднее квадратичное – высоту и растянутость этой кривой. Кривая симметрична
относительно центра группирования. Графическое построение кривой
нормального распределения облегчается, если пользоваться таблицей
ординат у, вычисленных для ряда значений абсцисс х = L
– L
i
и
cp
:
cp
Практически для построения кривой нормального распределения (кривая 2 на рис. 2) достаточно 5÷7 точек. Можно принять,
например, такие значения: х = 0; ± σ; ± 2σ; ± Зσ.
Для приведения кривой нормального распределения к тому же
масштабу, в котором вычерчена практическая кривая распределения,
необходимо ординаты у, найденные по таблице, умножить на n и ∆L,
где п – число деталей в партии, ∆L – интервал размеров, выраженных
в тех же единицах, что и σ.
Точки, полученные на графике, при построении теоретической
кривой нормального распределения, соединяются плавной линией.
7
Рис. 2. Построение кривой нормального рассенвания:
1 – экспериментальная кривая; 2 – кривая нормального рассеивания;
Тd – допуск; заштрихованная площадь под нормальной кривой
определяет количество годных деталей
Теоретически кривая нормального распределения простирается в
обе стороны от центра группирования в бесконечность и асимптотически приближается к оси абсцисс. Расчеты показывают, что в интервале
абсциссы кривой находится 99, 73% всех обработанных деталей, т. е.
появление случайных погрешностей, превышающих значения ± З·σ,
практически равно нулю. Поэтому при построении кривой нормального распределения принимают у = 0 при х = ± 3·σ.
Абсолютная величина отклонения действительных размеров характеризует точность данного процесса обработки. Требуемая точность изготовления деталей, определяемая допуском размера δ, и точность метода их обработки должны соответствовать друг другу.
Условие отсутствия брака, т.е. когда все детали в партии будут иметь
размеры в пределах поля допуска, выражается следующим образом:
Тd = δ ≥ 6··σ.
Площадь, ограниченная кривой нормального распределения,
выражает в установленном масштабе полное количество обработан-
8
ных деталей данной партии. Часть площади, ограниченная верхним и
s
x
z =
ò
-
=
z
z
)z(
dzeФ
0
2
2
2
1
p
[ ]
10021
)(
×-=
zбр
ФP
s
d
2
=z
нижним пределом допуска и кривой нормального распределения,
определяет количество годных деталей (заштрихованная площадь на
рис. 2).
Введя новую переменную , и воспользовавшись приве-
денным ранее уравнением, кривой Гаусса, получим следующее выражение для площади под кривой нормального распределения, соответствующее любому значению абсциссы:
, (1. 6)
где Ф
ветствующей справочной литературе и по табл. П1.
нормального распределения можно определить процент возможного
брака Pбр для данного вида обработки:
– интеграл вероятности, значения которого приводятся в соот-
(z)
Зная среднее квадратичное отклонение σ и допуск δ, по кривой
%, (1. 7)
где Ф
ственного процесса, характеризующаяся тем, что отдельные детали и
сборочные единицы соединяются так, чтобы их основные поверхности
занимали заданное взаимное расположение. К основным поверхностям относятся поверхности трения, поверхности, используемые в качестве стыковых при соединении деталей и т. д.
– значение интеграла вероятности при .
(z)
2. Статистический метод оценки точности технологических
процессов сборки изделий
Технологический процесс сборки изделий – часть производ-
9
При сборке размеры, связывающие основные поверхности дета-
åå
-
+==
D
-=
111m
pi
i
p
i
i
AAA
åå
-
+==
D
-=
111m
pi
i
p
i
i
HBB
åå
-
+==
D
-=
111m
pi
i
p
i
i
BHH
iAi
A
i
H
!
i
B
!
i
B
!
i
H
!
лей (составляющие звенья), вместе с замыкающим звеном образуют
сборочную цепь.
Для соблюдения технических условий на сборку, т. е. для достижения требуемой точности замыкающего звена, следует назначать
точность взаимного расположения основных поверхностей отдельных
деталей.
Точность собранной сборочной единицы или изделия достигается, как известно, бескомпенсационным либо компенсационным методом. В компрессоростроении применятся компенсационный метод,
при котором чаще применяется метод неподвижного компенсатора,
чем метод пригонки.
Как известно, номинальные значения размеров, допуски и отклонения при расчете сборочной размерной цепи на максимум и на
минимум связаны следующими зависимостями:
, (2.1)
δΔ = Σ δi , (2.2)
, (2..3)
, (2. 4)
где АΔ – номинальное значение замыкающего звена, и –
соответственно увеличивающие и уменьшающие звенья, σ∆ – допуск
замыкающего звена, σi – допуски соответствующих звеньев, B∆ и H∆ –
соответственно верхнее и нижнее отклонения звеньев, , и
– соответственно нижнее и верхнее отклонения увеличивающих и
уменьшающих звеньев, m – число всех звеньев размерной цепи, p – число увеличивающих звеньев.
10
Расчетная величина компенсации δk определяется по формуле
D
-S=
ddd
iК
D
-
+==
--=
åå
AAAA
m
pi
i
p
i
ik
1
11
D
-
+==
--=
åå
BHBB
m
pi
i
p
i
ik
1
11
D
-
+==
--=
åå
HBHH
m
pi
i
p
i
ik
1
11
D
-
+==
+-=
åå
HHBB
m
pi
i
p
i
ik
1
11
D
-
+==
+-=
åå
AAAA
m
pi
i
p
i
ik
1
11
D
-
+==
+-=
åå
BBHH
m
pi
i
p
i
ik
1
11
(2. 5)
Если компенсатор и замывающее звено находятся в одной ветви размерной цепи, то номинальное значение компенсатора и его
верхнее и нижнее отклонения определяются по формулам
; (2. 6)
; (2. 7)
, (2. 8)
где Аk – номинальное значение компенсатора, Вk и Нk – соответственно верхнее и нижнее отклонения компенсатора.
Если компенсатор и замыкающее звено находятся в разных вет-
вях размерной цепи, то формулы (2.6) – (2.8) имеют иной вид:
(2. 9)
(2. 10)
(2. 11)
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]