![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Раздел 1. Тема 1.1. Основы технологии машиностроения. Основные понятия и определения.
- •Раздел 1.2. Лекция 2. Характеристики машиностроительного производства
- •Раздел 2. Качество в машиностроении
- •Тема 2.1. Лекция 3. Качество в машиностроении. Основные понятия и определения
- •Оценка качества продукции
- •Цель оценки
- •1. Дифференциальный
- •2. Комплексный или смешанный
- •Управление качеством продукции.
- •Раздел 3. Точность изготовления машин.
- •Тема 3.1. Лекция 4. Базирование в машиностроении.
- •Тема 3.2. Лекция 5. Причины возникновения погрешностей Погрешность установки.
- •)31(Точность обработки.
- •Причины возникновения погрешностей:
- •Лекция 6. Геометрические погрешности станков, приспособлений и инструмента
- •Погрешности обработки, вызванные изнашиванием инструмента.
- •)33(Температурные деформации элементов системы спид.
- •Экономическая точность обработки (это)
- •Тема 3.3. Лекция 7. Статические методы определения точности обработки
- •Законы распределения случайных величин
- •Метод точечных диаграмм и малых выборок
- •Тема 3.5. Лекция 9. Размерные цепи
- •Замыкающие (исходные) и составляющие звенья
- •Типы задач, решаемых с помощью размерных цепей
- •Методы решения размерных цепей
- •Основное уравнение размерной цепи и способы назначения знаков предельных отклонений
- •Расчет размерных цепей методом полной взаимозаменяемости
- •Лекция 10. Расчет размерных цепей. Решение прямой задачи расчетом на максимум-минимум
- •Раздел 4. Лекция 11. Качество поверхностей деталей машин
- •Свойства материала и структура.
- •Раздел 5. Тема 5.1. Лекция 12. Технологичность изделий машиностроения
- •Показатели технологичности конструкции изделия
- •Лекция 13. Обработка ки на технологичность
- •Мероприятия по снижению количественных показателей тки
- •Требования к технологичности конструкции деталей машин и сборочных единиц
- •Технологичность конструкции сборочных единиц
- •Тема 5.2. Лекция 14. Выбор способов получения заготовок
Законы распределения случайных величин
Все распределения случайных величин можно описать законами математической статистики:
закон нормального распределения;
закон равной вероятности;
закон Симпсона или закон треугольника.
Графической интерпретацией закона нормального распределения является кривая Гаусса. Математической интерпретацией закона является:
,
где х - аргумент;
у - функция;
σ - среднее квадратичное отклонение.
Для случайных дискретных величин σ может быть определено:
Рисунок - Практическая кривая нормального распределения
Предположим у
нас есть n
измерений какой-то величины. Мы можем
n
измерений разделить на какое-то количество
интервалов. В каждый интервал будут
входить размеры с шагом 0,1 (от 0,1 до 0,2
...). В каждый интервал из n
размеров попадет только часть
измеренных деталей. Число деталей с
действительными размерами
соответствующими данному интервалу
называется частота (число случаев) n=50.
Обозначим частоту
Величина
будет называться частость.
Частость - относительная частота.
Вероятность события определяется формулой: Р(х) = m/n.
При
Обычно на практике используются 2 основные статистические характеристики:
1.
- среднее арифметическое.
=
- середина интервала
2. Среднеквадратичное отклонение случайной величины от среднего значения.
Если при обработке партии деталей на настроенном станке, систематические погрешности были постоянными, то распределение действительных размером подчиняется закону нормального распределения. Для статистических исследований в машиностроительном производстве используют 2 метода:
1. Метод кривых распределения и больших выборок.
2. Метод точечных диаграмм и малых выборок.
Выборка - это часть деталей партии, отобранных определенным образом.
Если n > 25 - выборка большая, если n < 25 - выборка малая.
Если совокупность значений случайной величины подчиняется какому-либо закону распределения, то и распределение размеров в большой выборке подчиняется этому закону. Обычно на производстве берут выборку в 50 штук. На любом предприятии объем выборки определен документами.
По способу
построения кривых больших выборок
строится кривая практического
распределения. Если она близка к кривой
Гаусса, то определяется суммарная
погрешность обработки. Для погрешности
обработки
.
Допуск на обработку Т может отличаться
от величины
.
Если допуск очень широкий и выходит за пределы, это значит, что все детали годные. Отношение допуска к :
=
,
где - коэффициент точности.
Если
1, то возможно появление брака, если
>1,
то станок построен правильно.
Надежная обработка соответствует большему, чем 1,2. При построении реальных (практических) кривых распределения, необходимо учитывать, что что в диапазон входит 99,73% размеров. Значит, реально не по краям, а ближе к центру.