1. Кривая симметрична относительно .
2. При , кривая имеет максимум, равный: .
3. На расстоянии ± σ от вершины кривая имеет две точки перегиба А и Б, координаты которых равны: .
4. На расстоянии ± 3 σ от вершины кривой ее ветви так близки к оси абсцисс, что в пределах ± 3σ 99,73 % всей площади ограничивается кривой. Практически принято считать, что на расстоянии ± 3 σ от вершины кривой ее ветви пересекаются с осью абсцисс и в этих пределах заключена вся площадь кривой, т.е. 100,0 %. Погрешность в этом случае составляет 0,27 %, что допустимо при решении многих задач производства.
5. σ – это мера рассеяния, мера точности. При различных значениях средних квадратических отклонений кривые Гаусса представлены на рис. 1.15. На основании п.4 справедливо утверждение, что поле рассеяния равно
ω ≈ 6 σ. (1.27)
При определении s по данным непосредственных измерений заготовок и расчетов по формуле (1.10) погрешность определения среднего квадратического, обозначаемого в этом случае буквой S, зависит от общего количества N измеренных заготовок и в отдельных случаях весьма значительно. Учитывая это обстоятельство, для предотвращения возможного появления брака целесообразно при использовании формулы (1.27) принять соотношение
|
|
σ = k s× S,
где k s - коэффициент, учитывающий погрешность определения среднего квадратического; S – среднее квадратическое, определяемое по формуле (1.10). Максимальная погрешность (D S) определения S выбирается по табл. 1.5.
Таблица 1.5
Значения максимальной погрешности D S определения S
N, шт. | D S, % | k σ | N, шт. | D S, % | k σ |
42,4 | 1,40 | 15,0 | 1,15 | ||
30,0 | 1,30 | 12,2 | 1,12 | ||
25,0 | 1,25 | 10,6 | 1,11 | ||
21,2 | 1,20 | 10,0 | 1,10 |
В тех случаях, когда поле рассеяния параметров (размеров) превосходит поле допуска (ω > δ), условие обработки без брака не выполняется и брак является возможным.
Вероятный процент брака вычисляется следующим образом. При рассеянии размеров, соответствующих закону нормального распределения Гаусса, оценка точности принимается с погрешностью не более 0,27 %, что все детали партии имеют действительные размеры в пределах поля рассеяния
6 σ = x max – x min,
где x max, x min – максимальное и минимальное значения параметра (размера). При этом площадь, ограниченная кривой нормального распределения и осью абсцисс, равна единице и определяет 100% заготовок партии. Площадь заштрихованных участков (рис. 1.16) представляет собой количество деталей, выходящих по своим размерам за пределы допуска.
Для определения количества годных деталей необходимо найти площадь, ограниченную кривой и осью абсцисс на длине, равной допуску δ. При симметричном расположении поля рассеяния относительно поля допуска следует найти значение интервала, определяющего половину площади, ограниченной кривой Гаусса и абсциссой х 1 (х 2).
|
|
Функция распределения для нормального закона имеет вид:
. (1.28)
Для случая, когда распределение называют стандартным и функция распределения (1.28) имеет вид (см. рис. 1.17.):
. (1.29)
Таким образом, если случайная величина Х следует закону нормального распределения, то вероятность появления случайной погрешности определяется площадью, ограниченной кривой f (x) и ее частью и осью абсцисс:
. (1.30)
Подынтегральное значение есть элемент вероятности, равный площади прямоугольника с основанием dx и абсциссами x 1 и x 2, называемыми квантилями.
Произведем замену переменной: t = x / s, dx = s × d t
. (1.31)
Представим правую часть в виде суммы двух интегралов:
.
Интеграл вида
(1.32)
носит название нормальной функции Лапласа. Значения этого интеграла сведены в табл. (П.3). Таким образом, указанная вероятность (1.30) сводится к разности нормальных функций Лапласа
Р { x 1 < x < x 2 } = Ф (t 2) – Ф (t 1). (1.33)
Расчет количества годных деталей сводится к установлению величины t и определению Ф(t) по таблице с последующим пересчетом полученных величин в проценты или в число штук изделий.
В общем случае, когда , имеем следующую вероятность появления случайных погрешностей:
. (1.34)
Отметим свойства функции Лапласа: Ф(0) = 0; Ф(–х) = –Ф(х)(функция нечетная); Ф()=1/2. Из рис. 1.17 видно, что кривые F (х) и Ф(x) эквидистантны.
Если в равенстве (1.34) положить х 1 = – , то
, (1.35)
так как Ф(– }= –Ф()= –1/2. Положив в соотношении (1.34) х 2 = , находим:
. (1.36)
Пример 1.3. При измерении сопротивлений делителя напряжения установлено, чтосреднее значение этого сопротивления = 5,5 кОм, а среднее квадратическое отклонение = 1,5 кОм. Принимая нормальный закон распределения, найти вероятность появления сопротивлений свыше 10 кОм.
Решение. По равенству (1.36) и из таблиц (П3) находим:
Р (R >10) = 1/2 – Ф[(10 – 5,5)/1,5] = 0,5 – 0,4986 = 0,0014.
Пример 1.4. Определить количество бракованных и годных деталей, если допуск на обработку δ = 0,10 мм. Среднее квадратическое отклонение S = 0,02 (получено по результатам замеров 75 штук). Общее количество обработанных деталей – 300 шт.
Решение. 1. Определяем расчетное значение σ = k s× S = 1,25×0,02 = 0,025 мм.
2. Поле фактического рассеяния ω = 6×σ = 6×0,025 = 0,15 мм превосходит поле допуска δ = 0,1 мм; следовательно, условие обработки без брака не выполнено и появление брака возможно.
3. x = δ/2 = 0,1/2 = 0,05; t = x/σ = 0,05/0,025 = 2,0. Ф(t) = 0,4772, что соответствует 47,72% годных деталей для половины партии. Для всей партии количество годных деталей – 95,44 % или 286 шт., а бракованных 4,56% или 14 шт.
Метод оценки точности на основе кривых распределения универсален и позволяет объективно оценить точность механической обработки, сборочных, контрольных и других операций. Недостаток метода – невозможность выявить изменение изучаемого параметра во времени, т.е. последовательности обработки заготовок, что не позволяет осуществить регулирование хода технологического процесса. Кроме того, переменные систематические погрешности нельзя отделить от случайных; это затрудняет выявление и устранение причин погрешностей. От этих недостатков свободен метод статистического регулирования технологического процесса.