公差分析(WC、RSS、6Sigma)和公差分配(权重因子、最小成本)方法及表格下载 ADCATS Tolerance Anaylysis and Allocation

公差分析与分配

1.0 为什么要做公差分析?

公差分析是指在满足产品功能、性能、外观和可装配性等要求的前提下,合理地定义和分配零件和产品的公差,优化产品设计,从而以最小的成本和最高的质量制造产品。公差分析是面向制造和装配的产品设计中非常重要的一个环节,对于降低产品成本、提高产品质量具有重大影响。

公差分析作为面向制造和装配的产品设计中非常有用的工具,可以帮助机械工程师实现以下目的:

1. 合理设定零件的公差以减少零件的制造成本。

2. 判断零件的可装配性,判断零件是否在装配过程中发生干涉。

3. 判断零件装配后产品关键尺寸是否满足外观、质量以及功能等要求。

4. 优化产品的设计,这是公差分析非常重要的一个目的。当通过公差分析发现产品设计不满足要求时,一般有两种方法来解决问题。其一是通过精密的零件公差来达到要求,但这会增加零件的制造成本;其二是通过优化产品的设计(例如,增加装配定位特征)来满足产品设计要求,这是最好的方法,也是公差分析的意义所在。

5. 公差分析除了用于产品设计中,还可用于产品装配完成后,当产品的装配尺寸不符合要求时,可以通过公差分析来分析制造和装配过程中出现的问题,寻找问题的根本原因。

2.0 如何做公差分析?

为了将公差分析定量化,美国杨百翰大学(Brigham Young University) 机械工程学院 Ken Chase 教授提出了6σ公差分析法,引入了6σ和 Cpk,公差分析结合过程制造能力,设计和制造不再对立,两者可以参考一个相同的标准,使6σ公差分析法更符合实际情况。为了方便计算,Ken Chase 教授制作了3个Excel表(cats_1d.xls、WF_Alloc.xls、minCostAlloc.xls),其中cats_1d.xls用来做公差分析,WF_Alloc.xls、minCostAlloc.xls用来做公差分配。

为便于使用,本站已将公差计算表翻译成中文,公差分析计算表下载链接见本文底部

2.1 单维多个尺寸叠加公差分析

cats_1d.xls 中文版  使用说明


含有四种公差分析方法:

  1. 极端最坏情形法
  2. 统计法—使用3Sigma;尺寸数据呈正态或均匀分布
  3. 6西格玛 (6σ)—使用Cp和Cpk
  4. 测量数据法—使用零件的测量数据

自动生成带有上限额下限值的正态分布图。

自动计算超过上限值和下限值的不合格率,并且预估可接受的装配体合格率(百分比或百万分率)。

不需要蒙特卡罗模拟,只需输入每个尺寸的均值和3西格玛偏差。

标准Excel电子表格,不需要.dll文件,不需要宏功能。

2.2 使用权重因子分配公差法

WF_Alloc.xls 中文版 使用说明

公差分析(WC、RSS、6Sigma)和公差分配(权重因子、最小成本)方法及表格下载 ADCATS Tolerance Anaylysis and Allocation

输入每个尺寸的公差和所需的装配公差。 根据各个尺寸的权重值添加权重因子。

2.3 最低成本分配公差法

minCostAlloc.xls 中文版 使用说明

公差分析(WC、RSS、6Sigma)和公差分配(权重因子、最小成本)方法及表格下载 ADCATS Tolerance Anaylysis and Allocation

为了保证装配合格率,在装配体总成本不增加的情况下,可以通过扩大成本高的的零部件的公差范围,以及缩小成本低的零部件公差范围的方式来实现。在总装配体公差范围约束内,可以使用WS或RSS公差分析法,调整各个零件的公差范围。

3.0 英文原版

3.1 CATS 1D Tolerance Stack-up

cats_1d.xls 英文版 使用说明

Four methods of tolerance stackup analysis:

  1. Worst Case (WC)
  2. Statistical (RSS)--using 3 Sigma tolerances; Normal or Uniform distributions.
  3. Motorola Six Sigma (6s)--using Cp and Cpk
  4. Measurement data (Meas)--using production part measurement data

Plots the resulting normal distribution with applied upper and lower limits.

Automatically calculates the rejects at the upper and lower limits, and calculates the predicted yield of acceptable assemblies as a percent or parts-per-million (ppm).

No Monte Carlo simulation is required. Just input mean and 3 sigma variation for each dimension.

Standard Excel 2000 spreadsheet. No .dll files required. No macros to get corrupted.

3.2 Weight Factor Allocation

WF_Alloc.xls 英文版 使用说明

Uses weight factor allocation method. Enter tolerances for each dimension and the required assembly tolerance. Weight factors can then be added to direct the distribution of any excess assembly tolerances to the components that need it most.

3.3 Minimum Cost Allocation

minCostAlloc.xls 英文版  使用说明

Reduces the overall cost of an assembly by increasing the tolerance of those parts which are produced by expensive processes and decreasing tolerances on less expensive parts. The governing constraint is the tolerance sum allowed for the assembly, which may be calculated by worst case or statistical analysis.

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