Разделы

Авто
Бизнес
Болезни
Дом
Защита
Здоровье
Интернет
Компьютеры
Медицина
Науки
Обучение
Общество
Питание
Политика
Производство
Промышленность
Спорт
Техника
Экономика

Методы оценки точности радиоэлектронной аппаратуры

Из большого разнообразия методов оценки точности рассмотрим чаще всего применяющиеся в производстве РЭА: наблюдение в цехах, статистический, расчетно-аналитический.

Метод наблюдения в цехах основан на сборе данных о точности изделий, получаемых при обработке и сборке с использованием определенного оборудования и приспособлений, с учетом обрабатываемых материалов, инструментов и т. п. Эти данные систематизируют и сводят в таблицы для различных методов обработки. Такие таблицы можно использовать для предварительной оценки точности разрабатываемого ТП.

Статистический метод оценки точности основан на положениях теории вероятности и математической статистики. Так как процесс производства РЭА характеризуется большим количеством факторов, влияющих на качество и требующих системного подхода к его анализу и синтезу, для исследования точности ТП используют различные статистические методы. Наиболее универсальным является метод кривых распределения, позволяющий оценить разброс погрешностей для данного ТП и определить процент возможного брака.


11
Рис. 11.2.3.

Для построения кривой распределения погрешностей следует замерить партию деталей (конкретный параметр, допустим, размер L) в количестве N = 100 шт. Замеренный параметр разбивается на равные интервалы и подсчитывается число n параметров в каждом интервале. Определяется частота m = n/N повторений отклонений параметров в партии и строится гистограмма и полигон распределения параметров (рис. 11.2.3). Вид кривой распределения зависит от характера погрешностей. Случайная погрешность подчиняется закону нормального распределения (закон Гаусса).

Кривые распределения случайных погрешностей характеризуются средним размером и средним квадратичным отклонением. Средний размер Lcp определяют по формуле:
Lср = (1/N)Li,
где Li - размеры отдельных деталей. Среднее квадратичное отклонение s определяется выражением:
s2 = (1/N)(Li – Lcp)2 = (1/N)(Li)2 – (Lср)2.

Для определения вероятностных характеристик важную роль играет количество деталей, которые нужно измерить, чтобы получить значения характеристик с достаточной степенью точности и достоверности. Для практических целей обычно бывает достаточно измерения 50-100 деталей. В тех случаях, когда столько деталей получить невозможно и вероятностные характеристики определяются по меньшему N, точность и достоверность результатов необходимо оценивать на основании методов математической статистики.

Ошибку e при определении среднеквадратического значения вычисляют по формуле
e = + s/,
а при определении среднеарифметического значения
e = + s/,
где у - ошибка в долях s.

Из этих же выражений можно определить N, удовлетворяющее заданной точности.


11
Рис. 11.2.4.

Уравнение распределения Гаусса (рис. 11.2.4) в координатах с началом в центре группирования имеет вид
y(x) = exp(-x2/2s2)/(s),
где s - среднеквадратическое отклонение аргумента.

В зависимости от значения s форма распределения изменяется. Чем меньше s, тем уже кривая и меньше поле рассеивания. Асимптотически приближаясь к оси абсцисс, кривая нормального распределения стремится к бесконечно малым значениям. За пределами интервала + 3s она практически сливается с осью абсцисс.

Площадь кривой, соответствующая заданному интервалу отклонений х в единицах z=x/s, определяется интегралом, который обычно называют интегралом вероятностей Лапласа:  
Ф(z) = (2/) exp(-z2/2) dz.
Интеграл табличный, его значения имеются во всех справочниках по теории вероятностей. При известном значении s и задании допустимого значения х отклонения размеров детали от номинала величина интеграла Ф(x/s) определяет вероятность получения размеров в пределах +х отклонения от номинала, т.е. годных. При z=1 (x=s) Ф(z) @ 0.683,  при z=2 Ф(z) @ 0.954, при z=3 Ф(z) @ 0.996. Соответственно, величина
P(z) = [1-Ф(z)]·100 %
определяет возможный процент брака. Чтобы снизить процент брака следует либо увеличить поле допуска на отклонение от номинала, либо применить другой ТП, обеспечивающий меньшее значение s.

Распределение систематических закономерно изменяющихся погрешностей происходит по различным законам. В простейшем случае постоянная систематическая погрешность, вызванная, например, первичной настройкой автомата, вызывает сдвиг кривой распределения случайных погрешностей на определенную величину. При производстве деталей на нескольких автоматах одновременно такая систематическая погрешность вызовет расширение кривой распределения с уплощением ее вершинной части. Оценку возможной доли брака в этих случаях можно выполнять непосредственно по кривым распределения графическими методами.

При долговременном выпуске каких-либо особо важных деталей, элементов или модулей статистический анализ может повторяться через определенные промежутки времени, что дает возможность построения временных диаграмм изменения точности, что дает возможность своевременной замены оборудования или перехода на новый ТП.

Дата публикации:2012-12-06

Просмотров:1465

Вернуться в оглавление:

Комментария пока нет...


Имя* (по-русски):
Почта* (e-mail):Не публикуется
Ответить (до 1000 символов):







 

2012-2018 lekcion.ru. За поставленную ссылку спасибо.