宽容堆叠的最佳实践

公差堆叠,也称为公差堆叠,是指各种部分尺寸公差的组合。在尺寸的尺寸上识别出公差之后部分,重要的是测试耐受性是否与之合作工具公差:上端或下端。当其公差不正确堆叠时,部件或组件可能受到不准确的影响。

宽容的重要性

公差直接影响产品的成本和性能。更严格的公差使加工部分更难以制造,因此通常更昂贵。考虑到这一点,重要的是在零件的可制造性,其功能和成本之间找到平衡。

成功宽容堆叠的提示

避免使用不必要的小的公差

如上所述,由于部件更难以制造,更严格的公差导致更高的制造成本。这一成本较高往往是由于增加量报废部分当发现尺寸超出公差时,可能会发生这种情况。高质量工具架和工具的成本更严格的公差也可以是一个增加的费用。

此外,不必要的小容差将导致制造时间更长,因为更多的工作进入,以确保该部件在加工过程中符合严格的标准,以及在检查过程中加工后。

小心不要过度一部分

当在零件的每个特征上标记上下公差时,超尺寸可以成为问题。例如,一个角球半径具有右侧和左角半径的终端磨可能具有+/- .001“的容差,并且它们之间的平面具有.002”宽容。在这种情况下,刀具直径的公差窗口将是+/- .004“,但在部件尺寸期间通常会被估计。此外,将公差放置在该呼叫上会导致它过度尺寸,因此必须留下参考维度“ref”以占用公差的位置。

堆积公差

图1:由拐角半径端铣刀创建的插槽形状

利用统计耐受性分析:

统计分析看起来,看起来基于标准偏差,所有三个公差在尺寸或高于尺寸的槽宽度的可能性。该概率由正常概率密度函数表示,其可以在下面的图2中看到。通过将不同部分和尺寸的所有概率组合在设计中,我们可以基于部件的尺寸和容差,确定部分将存在问题的概率或完全失败。通常,这种分析方法仅用于具有四个或更多个公差的组件。

堆积公差

图2:公差堆叠:正态分布

在开始统计公差分析之前,必须计算或选择公差分布因子。标准分布为3。这意味着大多数数据(或在这种情况下的公差)将在平均值的3个标准偏差范围内。所有公差的标准偏差必须除以这种公差分布因子,以将它们从3的分布标准化为1的分布。一旦完成了,可以采用根和平方来找到组件的标准偏差。

想想它就像一杯咖啡,用3种不同的豆类制成。为了制作一杯美味的乔,你必须首先磨削所有豆类到相同的尺寸,以便它们可以添加到咖啡滤波器中。在这种情况下,豆类是标准偏差,研磨机是公差分布因子,咖啡滤波器是根和平方程。这是必要的,因为某些公差可以基于公差范围的密封性具有不同的分布因子。

使用统计分析方法,如果有一个要求的时隙必须为.500“宽,但+/- .003”宽容,但无需RADII(.125“)和平板(.250”)尽管它们适应插槽中,请准确。在这个例子中,我们有3个双边公差,其标准偏差已经可用。由于它们是双边的,因此与均值的标准偏差只是+或容差值是什么。对于外部半径,这将是.001“而对于中间平坦的区域,这将是.002”。

对于此示例,让我们使用等式1找到每个部分的标准偏差(σ)。在该等式中表示标准偏差。

标准偏差

标准假设是零件公差代表+/- 3正态分布。因此,分布因子将是3.在图1的左侧部分上使用等式1,发现其校正的标准偏差等于:

容忍堆叠

然后重复中间部分和右侧部分:

标准偏差

在到达这些标准偏差之后,我们将结果输入到等式2中以找到公差区域的标准偏差。等式2称为根和平方程。

根总和

此时,这意味着68%的插槽将在+/- .0008“宽容范围内。将这种容差乘以2将导致95%的置信窗口,其中将其乘以3将导致99%的置信窗口。

68%的插槽将在+/- .0008范围内“

95%的插槽将在+/- .0016范围内“

99%的插槽将在+/- .0024内“

这些置信窗是正常分布式数据点的标准。在上面的图2中可以看出标准正态分布。

统计公差分析应仅用于具有大于4个公差部件的组件。在这个简单的分析中,很多因素都未来考虑。该示例适用于3个双边尺寸,其公差代表其标准偏差与其手段。在标准统计耐受分析中,其他变量播放,例如角度,跳动和并行性,需要校正因子。

使用最坏情况分析:

最糟糕的情况分析是加入零件的所有公差的实践,以找到总部分容差。在执行这种类型的分析时,每个容差被设置为其各自范围内的最大或最小限制。然后可以将该总容差与部件的性能限制进行比较,以确保组装正确设计。这通常仅用于1尺寸(仅1平面,因此没有涉及的角度)和具有少量部件的组件。

选择适当的切割工具时,也可以使用最坏的情况分析,因为可以将工具的公差添加到最坏情况场景的零件公差。识别出这种情况后,机械师或工程师可以进行适当的调整,以将部分保持在打印上指定的尺寸范围内。应该指出的是,最糟糕的情况很少发生在实际生产中。虽然这些分析对于制造可能是昂贵的,但通过保证所有组件将正常运行,它可以为机械师提供安心。通常这种方法需要紧密的公差,因为最大条件下的总堆叠是设计中使用的主要特征。由于刮擦,生产时间增加,采用的刮削,生产时间增加以及这些部件使用的工具成本增加,耐受性增强了制造成本。

图1中的上下文中最坏情况场景示例:

找到较低的规格限制。

对于左角半径

.125“ - .001”= .124“

适用于平台

.250“ - .002”= .248“

对于右角半径

.125“ - .001”= .124“

将所有这些放在一起以较低的规格限制:

.124“+ .248”+ .124“= .496”

找到上层规格限制:

对于左角半径

.125“+ .001”= .126“

适用于平台

.250“+ .002”= .252“

对于右角半径

.125“+ .001”= .126“

将所有这些放在一起以较低的规格限制:

.126“+ .252”+ .126“= .504”

减去两者并将这个答案除以两个,以获得最坏的情况差异:

(上限 - 下限)/ 2 = .004“

因此,此插槽的最坏情况场景为.500“+/- .004”。

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7. 答案
  1. ed chow
    ed chow 说:

    跟上这些文章的良好工作!也许我是一个书呆子,但我发现这些非常有趣的百分比很好,几乎很有帮助。谢谢!

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  2. 托尼萨利纳斯
    托尼萨利纳斯 说:

    刚刚在文章的末尾看到了一些错误,并在下面提出更正:

    将所有这些放在一起以较低的规格限制:
    将所有这些连接在一起以_Upper_规范限制:

    .126“+ .252”+ .126“= .504”

    减去两个以获得最坏的情况差异:

    上限 - 下限= .008“

    因此,此插槽的最坏情况场景为.500“+/- .008”。
    因此,此插槽的最坏情况场景为.500“+/- _.004”_。(.504 / .496)

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  3. 斯科特
    斯科特 说:

    我觉得有些东西被跳过了.. 0.00122的价值突然来自哪里,68,95和99个百分比值达到了?如果您可以帮助澄清它会很棒。

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    • 吉尔拼刀
      吉尔拼刀 说:

      你对.00122“宽容”是正确的。这应该说.0008“。谢谢你抓住这一点!就68,95和99个百分比值而言,这只是适用于68-95-99.7正常分布规则,其中68%的数据在1标准偏差范围内,其中95%的数据2平均值的标准偏差等等。

      如果您有任何疑问,请随时与我们联系!

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