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CPK在尺寸链计算优化中的应用

DCC公差分析 2043

前言:

目前你们对“cpk的算法实例”大致比较关切,我们都想要剖析一些“cpk的算法实例”的相关知识。那么小编在网摘上收集了一些关于“cpk的算法实例””的相关内容,希望同学们能喜欢,同学们一起来学习一下吧!

Cpk的中文定义为:制程能力指数,是某个工程或制程水准的量化反映,也是质量评估的一类指标。Cpk息息相关的两个参数:Ca和Cp,Ca: 制程准确度,反映的是统计数据与目标范围的位置关系,Cp: 制程精确度,反映的是统计数据的离散程度。Cpk, Ca, Cp三者的关系:Cpk = Cp× ( 1 - |Ca|),Cpk是Ca及Cp两者的综合表现。

图1:Cpk靶心图

在机械设计制造领域,Cpk反映的是制造数据在设计公差范围内的分布情况,是对制程能力的一种数学表征。大多数企业的Cpk目标值为:1.33≤Cpk<1.67,Cpk值太高经济性较差,Cpk值太低合格率无法保证。由此可知,在产品研发生产过程中,Cpk值的把握至关重要,时刻掌握Cpk数据,保证其合理性,是确保产品以优异的质量及较低的成本生产的关键。

目前,很多企业也在利用一些工具对零件的Cpk数据进行统计计算,但是对于装配体的Cpk数据就很难计算了,这主要是因为装配体的Cpk数据计算涉及到公差分析。

重庆诚智鹏科技自主研发的尺寸链计算及公差分析软件则可以对零件Cpk值和装配体Cpk值同时进行快速计算。软件提供的加工数据导入和统计功能可以对企业的实际加工测量数据进行统计分析,得到的零件的Cpk数据和制造能力分布状态。企业可以根据统计分析结果及制程能力要求来对零件生产工艺进行优化。

图2:零件加工数据统计分析结果

该软件可以基于蒙特卡洛算法进行公差仿真分析,可以快速计算出装配体闭环的Cpk值、合格率、分布状态等。其中Cpk数据可以给我们的公差优化提供方向,例如:CPK值较小,可能是Ca值过大导致,此时说明闭环的统计中心与理论中心偏差较大,我们需要结合组成环的增减性调整组成环的公差带位置来进行优化;也可能是Cp值太低导致,此时说明闭环统计结果太分散,可以对传递系数较大的公差重点控制。

CPK值较大,一般是Cp值过大导致,此时说明闭环统计结果太集中,可以对传递系数较小的公差适当放松。

图3:装配体公差仿真分析结果

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