Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Описание и анализ существующих подходов к решению проблемы обеспечения качества сборки изделия 11
1.1 Формулировка проблемы обеспечения качества изготовления изделия 11
1.1.1 Задачи расчета размерных цепей 13
1.1.2 Основные методы расчета размерных цепей 14
1.1.3 Основные расчетные формулы
1.2 Существующие способы решения задачи обеспечения качества сборки 16
1.3 Метод подбора. Преимущества и недостатки 25
1.4 Факторы, оказывающие влияние на отказ от использования метода индивидуального подбора 29
Выводы по главе 1 36
Глава 2 Математическое моделирование процесса индивидуального подбора деталей 38
2.1 Математическое моделирование. Существующие подходы 38
2.2 Существующие алгоритмы подбора 40
2.3 Формализованная постановка задачи подбора 40
2.4 Методика расчета замыкающего звена размерной цепи для метода индивидуального подбора
2.4.1 Расчет погрешности замыкающего звена для сборки деталей, размеры которых соответствуют нормальному закону распределения 44
2.4.2 Расчет погрешности замыкающего звена для сборки деталей, размеры которых соответствуют равномерному закону распределения 50
2.4.3 Расчет погрешности замыкающего звена для сборки деталей, размеры которых соответствуют равномерному и нормальному закону распределения 52
2.4.4 Альтернативные варианты оценки зависимости максимальной величины замыкающего звена от величин размеров деталей 55
2.5 Формулировка основных проблем в практическом использовании метода подбора деталей 61
Выводы по главе 2 65
Глава 3 Исследование процесса сборки на основе метода индивидуального подбора с помощью компьютерного моделирования. Обеспечение устойчивости процесса сборки 67
3.1 Разработка основных групп параметров имитационной модели 67
3.2 Разработка алгоритма компьютерной программы моделирования процесса сборки 68
3.3 Программа «Моделирование процесса сборки изделия методом индивидуального подбора» 71
3.4 Исследование зависимости достигаемого качества от параметров процесса подбора 74
3.5 Анализ необходимости обеспечения устойчивости процесса сборки по методу индивидуального подбора 82
3.6 Разработка критерия несоответствия для устойчивости процесса сборки методом индивидуального подбора 84
3.7 Методика обеспечения робастности 91
Выводы по главе 3 94
Глава 4 Реорганизация производственного процесса при использовании метода индивидуального подбора 97
4.1 Классификация производственных процессов 97
4.2 Актуальность решения задачи реорганизации производственных процессов 99
4.3 Особенности и проблемы организации реинжиниринга производственных процессов 101
4.4 Проект организации информационных потоков при сборке с использованием метода индивидуального подбора 103 Выводы по главе 4 114 Глава 5 Практическая реализация результатов работы 116 5.1. Существующие подходы к оценке затрат на качество 116
5.2 Оценка целесообразности использования метода индивидуального подбора деталей для обеспечения качества изделий 118
5.3 Практическое применение метода индивидуального подбора и оценка его экономической эффективности 120
5.4 Исследование возможностей повышения качества изготовления деревообрабатывающих станков на основе метода индивидуального подбора 135
Выводы по главе 5 139
Заключение 140
Список сокращений и условных обозначений 142
Список литературы
- Основные расчетные формулы
- Расчет погрешности замыкающего звена для сборки деталей, размеры которых соответствуют нормальному закону распределения
- Разработка алгоритма компьютерной программы моделирования процесса сборки
- Актуальность решения задачи реорганизации производственных процессов
Введение к работе
Актуальность работы
Окончательным этапом формирования качества любого изделия в машиностроении является сборка, актуальными проблемами которой являются:
имеющееся оборудование и технологические процессы зачастую не позволяют изготавливать детали, точность и величина партии которых обеспечивали бы возможность использования методов взаимозаменяемости;
традиционные методы компенсации (регулировка и пригонка) использовать либо невозможно, либо слишком сложно.
Постоянно растущие требования к качеству продукции (точности, надежности, жесткости) вынуждают искать новые методы его обеспечения. Одним из них является сборка на основе метода индивидуального подбора деталей. Метод предполагает подбор деталей до сборочного процесса так, чтобы суммарная погрешность будущего готового изделия была минимально возможной. Погрешность, достигаемая при использовании этого метода, носит вероятностный характер и зависит от количества подбираемых звеньев в размерной цепи: чем большее количество звеньев подбирается перед сборкой, тем выше достигаемая точность замыкающего звена. Управляемость процесса сборки в этом случае поддерживается добавлением вспомогательной процедуры комплектации перед сборкой.
В настоящее время метод индивидуального подбора деталей осуществляется вручную и обладает чрезвычайно высокой трудоемкостью, что неизбежно ограничивает количество реально рассматриваемых вариантов и, следовательно, достигаемое качество сборки. Поэтому далеко не всегда используются потенциальные преимущества данного метода. Это связано с тем, что до настоящего времени не решен целый ряд теоретических и практических вопросов, связанных с его планированием, организацией и управлением.
Таким образом, исследование и разработка способа повышения качества изделия на основе управления процессом сборки с индивидуальным подбором деталей является актуальной задачей.
Цель работы – управление процессом сборки с индивидуальным подбором деталей для повышения качества изделий машиностроения и обеспечения устойчивости результата сборочного процесса.
Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:
-
Анализ возможностей и недостатков метода подбора как способа обеспечения качества и определение актуальных направлений его совершенствования.
-
Разработка вероятностно-статистической модели, описывающей процесс формирования обеспечиваемого параметра качества замыкающего звена.
-
Исследование процесса сборки на основе метода подбора с помощью ими-
тационного компьютерного моделирования.
4) Разработка методик обеспечения качества и устойчивости процесса сборки
при использовании метода подбора.
5) Разработка модели информационных решений, обеспечивающих возмож
ность эффективного использования метода при сборке изделий.
Объектом исследования является процесс сборки изделий машиностроения на основе метода индивидуального подбора деталей.
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Методика расчета замыкающего звена размерной цепи для метода подбора.
-
Методика обеспечения устойчивости результата сборочного процесса при использовании метода подбора.
3) Схема организации информационного взаимодействия производственных
подразделений при осуществлении процесса сборки на основе метода подбора.
Общая методика исследований
Работа базируется на основных теоретических положениях технологического обеспечения качества продукции и управления качеством технологических процессов в машиностроении, а также известных закономерностях теории вероятностей и прикладной математической статистики. В качестве инструментов исследования использовались сертифицированные программные продукты Microsoft Excel, MathCad.
Научная новизна
Научную новизну работы составляют:
математическая модель, устанавливающая взаимосвязь между величиной замыкающего и величинами составляющих звеньев размерной цепи с учетом их вероятностного характера;
математическая модель критерия несоответствия, позволяющая обеспечивать устойчивость качества сборки;
алгоритм управления процессом сборки по методу индивидуального подбора, обеспечивающий его робастность.
Теоретическая значимость работы заключается в установлении возможности обеспечения управляемости и робастности процесса сборки с индивидуальным подбором деталей.
Практическая ценность работы заключается в повышении качества и снижении себестоимости продукции машиностроения путем управления сборочным процессом на основе разработанных методик.
Апробация работы
Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: XVII Международная научно-практическая конференция «Современные концепции научных исследований»,
г. Москва, 28-29 августа 2015, Всероссийский очно-заочный семинар «Актуальные проблемы преподавания математики в образовательной организации высшего образования», г. Кострома, Военная академия радиационной, химической и биологической защиты им. С.К. Тимошенко, 1 ноября 2015; международный научно-технический семинар «Современные технологии сборки», г. Москва, МГТУ «МАМИ», 20-21 октября 2015; V Международная научно-техническая конференция «Технические науки: от теории к практике», г. Санкт-Петербург, 20 января 2016.
Публикации
По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, в том числе 7 – в изданиях, рекомендованных ВАК Российской Федерации, и 1 свидетельство на государственную регистрацию программы для ЭВМ.
Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов по работе и списка использованных источников. Объем работы составляет 156 страниц машинописного текста, включающего 60 рисунков, 9 таблиц, 43 пронумерованные формулы, список использованных источников из 111 наименований.
Основные расчетные формулы
В диссертационной работе Майоровой Е.А. [60] приведены результаты исследования процесса сборки деталей методом ИПД. Процесс сборки носил виртуальный характер и моделировался на компьютере с помощью различных алгоритмов, существенно различавшихся по трудоемкости их осуществления. Исследования продемонстрировали, что даже самый простой алгоритм подбора -путем упорядочения массивов размеров собираемых деталей – обладает соизмеримыми возможностями по сравнению с другими, гораздо более сложными алгоритмами.
В действительности, непосредственное применение сборщиком метода ИПД и реализация всех его возможностей в полном объеме производится крайне редко. Если этот метод и используется, то, как правило, нештатно, ограниченно или при форс-мажорных обстоятельствах, поскольку метод очень трудоемок, и количество возможных вариантов комплектации может составлять, даже при сравнительно небольшом количестве собираемых деталей, огромные величины. Однако, автоматизация процесса индивидуального подбора деталей поможет решить проблему его использования.
Например, специфической особенностью роторов ГТД является то, что многие их детали (например, проставки, диски, лопатки, кольца и другие) могут устанавливаться в изделии в разных относительных положениях, равноценных с конструктивной точки зрения. Компенсация как геометрических (точность размеров, формы и относительного положения), так и физических (величина статического момента) погрешностей изготовления деталей за счет подбора при сборке оптимального их сочетания и взаимного расположения (балансировка методом сборки) применяется очень часто и имеет значительные технологические возможности.
Однако в настоящее время оптимизация взаимного относительного расположения деталей в производственных условиях реализуется не самым лучшим образом, в значительной степени – вслепую, зачастую вообще эмпирически, методом случайного и ограниченного подбора деталей. Вследствие этого, выполняемый таким образом индивидуальный подбор деталей далеко не всегда приводит к удовлетворительному результату. Например, если у собранного таким образом ротора не выдерживается заданное значение величины начального технологического дисбаланса, то его приходится раскомплектовывать и собирать заново. Существуют директивные методики подбора взаимного положения деталей [71,73], однако они ненадежны, поскольку не учитывают реального рельефа сопрягаемых поверхностей, сборочных деформаций и множества других факторов. Кроме того, при их использовании не представляется возможным заранее оценить результат сборки и надежность его повторения при постоянно изменяющихся условиях. Поэтому в практике нередки случаи, когда сборка с применением существующих методов оптимизации относительного положения деталей роторного пакета дает неудовлетворительный результат (например, для балансировки собранного ротора требуется недопустимо большое количество балансировочных грузов). Более того, при дальнейших переборках такого ротора экспериментально можно найти такое положение его деталей, при котором заданные требования выполняются. Описанные выше методики имеют одинаковые недостатки. Формы базовых поверхностей деталей идеализируются, а отклонения их расположения определяются лишь косвенно, по величинам биений установленных на них вспомогательных приспособлений, то есть не учитываются конкретные особенности участвующих в процессе сборки деталей.
Во многих случаях использование метода ИПД позволяет повысить не только точность собираемого изделия, но и существенно улучшить другие его параметры. Примером возможного успешного применения метода ИПД могут служить доплеровские измерители скорости и угла сноса, которыми оснащаются летательные аппараты, в том числе самолеты гражданской авиации.
Так, в состав измерителя входит блок, предназначенный для излучения и приема электромагнитных колебаний. Конструктивно блок представляет собой антенну с волноводным трактом, установленными на основание. При креплении волноводного тракта на антенну проводится их стыковка с помощью фланцевых соединений. При этом между фланцами тракта и антенны при сборке может образоваться зазор. Образовавшийся зазор устраняют при помощи установки дополнительных деталей – набора контактных пластин и фланца. В зависимости от ширины зазора между фланцами, используется определенное количество контактных пластин. При установке пластин для устранения зазора качество изделия ухудшается, так как используются «лишние» детали, увеличивающие демпфирующую способность конструкции. Поэтому, чем меньше дополнительных контактных пластин используется при сборке, тем выше качество изготовления блока и изделия в целом. Используя метод ИПД, появляется реальная возможность создания изделия, в котором используется минимальное количество, либо не используется вовсе регулировочные пластины. Это позволит повысить качество и надежность волноводного тракта, а также изделия в целом.
На основе описанных выше рассуждений согласно рисунку 1.4 предлагается классификация способов осуществления подбора по степени управляемости процесса сборки.
Кроме того, метод подбора можно классифицировать и по виду подбора. Схема классификации по данному признаку – на рисунке 1.5. Есть способ подбирать оптимальный результат для группы или массива деталей, а можно подбирать вариант для каждой конкретной детали индивидуально. Это более трудоемкий способ, поэтому без создания компьютерной программы его использование сильно осложняется (рисунок 1.5).
Расчет погрешности замыкающего звена для сборки деталей, размеры которых соответствуют нормальному закону распределения
Математические модели по принципам построения классифицируют на [87,93,106] аналитические, численные и имитационные. В аналитических моделях объект исследования представлен в виде явной функциональной зависимости. Численная модель выражается зависимостью, которая находит частные решения для заданных начальных условий и параметров модели. Имитационная модель использует для описания объекта исследования набор алгоритмов, позволяющих имитировать функционирование реальной системы или процесса. Однако, прогнозирование поведения объектов или процессов затруднительно поскольку используется частный характер данных.
Но с усложнением объекта моделирования построение аналитической модели порой превращается в серьезную проблему. Тогда для исследования реальных объектов или процессов удобно использовать имитационное моделирование с помощью ЭВМ.
В зависимости от характера исследуемых реальных процессов и систем математические модели могут быть детерминированными и стохастическими.
Детерминированные модели подразумевают отсутствие случайных факторов воздействия, составляющие компоненты модели – это достаточно точно установленные переменные или математические связи. При построении таких моделей обычно используются алгебраические уравнения, интегральные уравнения или элементы матричной алгебры. При создании стохастической модели учитывается случайный характер процессов исследуемого объекта, который описывается методами теории вероятности и математической статистики.
При сборке изделия методом ИПД необходимо учитывать вероятностный характер процесса. Поэтому для реализации математической модели использованы известные методы и закономерности теории вероятностей, математической статистики, вычислительной математики [3,50,102].
В данной работе предложены математические модели для расчета величины замыкающего звена РЦ, собираемой по методу ИПД, с учетом вероятностного характера процесса. Для проверки адекватности выбранной аналитической модели использованы элементы имитационного моделирования, с помощью разработанного алгоритма и компьютерной программы, имитирующей процесс сборки методом ИПД. 2.2 Существующие алгоритмы подбора В диссертационной работе Майоровой Е.А. рассматривались возможные алгоритмы метода ИПД, и были сделаны следующие выводы [60]: – вид алгоритма подбора деталей в большой степени определяет естественные границы процесса сборки и достигаемое качество; – при использовании любого алгоритма в процессе неизбежно возникают нарушения, которые вызываются тем, что для отдельных собираемых деталей не находится сопрягаемых деталей, обеспечивающих попадание образующихся пар в естественные границы; – количество рассмотренных вариантов для реализации разных алгоритмов значительно отличается. Это приводит к разной трудоемкости процесса подбора.
Теоретически наилучший результат может дать использование алгоритма полного перебора, но его трудоемкость чрезвычайно высока. Поэтому возникает необходимость оценки целесообразности его использования путем сравнения достигаемых результатов с другими алгоритмами.
Данное исследование использует алгоритм «частичной сортировки», суть которого состоит в следующем: первый массив деталей упорядочивается по возрастанию действительного размера деталей, а затем к каждой детали первого массива (начиная с первой) подбирается «наилучшая» деталь из второго массива такая, что величина замыкающего звена наименьшая.
Ни один из традиционных методов достижения требуемой точности в рамках сборочного процесса не обеспечивает абсолютного превосходства над другим, то есть наилучшего сочетания производительности, экономичности и качества выпускаемой продукции. С общих позиций перспективным является метод подбора.
В рамках данного исследования предлагается методика определения погрешности при сборке простейшего изделия, состоящего из двух деталей размером А1 и А2, с учетом индивидуального подбора деталей [13,34,74,81,82].
Для математического и компьютерного моделирования процесса сборки методом ИПД необходима модель размерной цепи собираемого изделия. Основные требования, которым должна отвечать эта модель, следующие: - соответствие основных закономерностей модели и реальной размерной цепи; - универсальность; - наглядность; -простота интерпретации. Сформулированным условиям удовлетворяет следующая модель размерной цепи: - номинальный размер каждой из деталей At= 10 мм; - допуски на размеры деталей одинаковы, заданы симметрично, по 0,5 мм, то есть составляют TAt = 1 мм; - одно из звеньев является увеличивающим, другое - уменьшающим, - распределение размеров деталей внутри допусков на них может соответствовать разным законам; - номинальная величина замыкающего звена равна 0; - допуск на величину замыкающего звена симметричен и составляет ТА=2 мм; - геометрическая модель размерной цепи приведена на рисунке 2.1. В качестве объекта исследования - простейшее изделие, состоящее из двух деталей с размерами А1 и А2, являющимися составляющими звеньями возникающей при сборке сборочной размерной цепи, уравнение которой А = А1 - A2. Схема размерной цепи представлена на рисунке 2.1.
Разработка алгоритма компьютерной программы моделирования процесса сборки
Имитационные модели процессов имеют ряд преимуществ перед аналитическими. В построенной модели отображается структура исследуемого объекта, а также воспроизводятся процессы ее функционирования. При таком моделировании не требуется преобразовывать математическую модель в уравнения, системы уравнений или неравенств. Достаточно просто имитировать сам процесс с сохранением его структуры, последовательности действий и физического содержания [3,87,93,100,106].
Однако, имитационные модели обладают и рядом недостатков: 1) Имитационная модель, как и любая модель, неточна, и измерить степень этой неточности невозможно. Однако, анализируя чувствительность модели к изменению параметров, можно преодолеть этот недостаток. 2) Имитационная модель дает ответ только после проведения эксперимента, поэтому возможности прогнозирования результата гораздо меньше, чем при аналитическом моделировании.
Для моделирования любого технологического процесса существуют общие подходы к решению подобной задачи, которые были обозначены ранее [4,5,6,87,96,102]. Один из этапов - определение основных групп параметров, определяющих исследуемый процесс и характеризующих входные, управляющие, возмущающие и выходные параметры.
Входные параметры – это показатели, которые могут быть измерены, но возможность воздействия на них отсутствует.
В данном исследовании к входным параметрам отнесены алгоритм подбора и геометрические параметры деталей A1 и A2. Параметры, определяющие процесс сборки в любой текущий момент времени, обозначаются A1i и A2j, это размеры деталей соответственно первого и второго массива.
Управляющие параметры - параметры, которые могут оказывать прямое воздействие на процесс, что позволяет управлять этим процессом.
К управляющим параметрам отнесем законы распределения результатов процесса и их параметры. Объем и сроки поступления партии пополнения деталей могут воздействовать на процесс путем уровня собираемости. Также к управляющим параметрам отнесем допустимый объем незавершенного производства на сборке и допустимое время ожидания подходящей пары.
Возмущающие параметры - это показатели, значения которых случайным образом изменяются с течением времени и которые недоступны для измерения.
Это, в данном случае, характер распределения и смещение настроек процесса относительно заданных.
Выходные параметры - параметры, которые характеризуются видом процесса и определяют его состояние в результате воздействия входных, управляющих и возмущающих параметров. В рассматриваемом процессе это величина замыкающего звена A .
Для решения задачи сборки деталей методом индивидуального подбора требуется разработать алгоритм для моделирования процесса сборки.
Оптимальный алгоритм можно создать, используя методы линейного программирования. Однако, в рамках данного исследования предлагается алгоритм, который может не только существовать и работать самостоятельно, подбирая готовые комплекты для сборки, но и позволяет проверить адекватность полученной во второй главе аналитической модели процесса сборки.
В ходе исследования создан комплекс соответствующих программ для генерирования значений, осуществления виртуальной сборки и статистического анализа результатов для большого количества выборок. Разработанный программный комплекс представляет собой методику и набор программ, предназначенных для анализа адекватности математической модели метода ИПД, для использования метода на производстве и прогноза результата сборки. При проведении расчетов и интерпретации результатов использована программная среда Microsoft Excel, программа комплектации деталей написана на языке программирования Visual Basic for Applications (VBA) Excel. Для использования программного комплекса необходим компьютер стандартной комплектации, оснащенный операционной системой Windows. Описание алгоритма:
Имеется два вида сопрягаемых при сборке деталей. Параметры всех деталей каждого вида пронумерованы и записаны в соответствующие массивы. Детали подбираются таким образом, чтобы они могли компенсировать погрешности друг друга в максимально возможной степени. Задача решается следующим образом.
Для каждой детали первого массива (в порядке их расположения в базе данных и начиная с первой) производится виртуальная сборка с каждой из имеющихся в базе данных сопрягаемых деталей второго массива и определяется величина образующегося замыкающего звена. Вариант, для которого отклонение от заданного целевого значения минимально, считается наилучшим, запоминается, а соответствующие ему детали выводятся из базы данных. Затем процесс повторяется для следующей детали первого массива и так далее.
Порядок работы с программой: 1) С помощью генератора случайных чисел в программной среде Microsoft Excel определяются выборки случайных чисел с заданными распределениями и параметрами, имитирующими размеры двух сопрягаемых деталей. Результаты записывают в соответствующие массивы. 2) Первый массив данных упорядочивается по возрастанию величины отклонения от номинального значения. 3) После запуска программы предлагается выбрать вариант решения нужной задачи: сумма размеров сопрягаемых деталей или их разность. 4) Далее задается количество имеющихся сопрягаемых деталей и значение целевой функции оптимизации. 5) После ввода данных выполняется макрос (программный блок), который сортирует детали и формирует массив оптимальных комплектов методом ИПД. 6) После окончания работы из полученного массива программы строится график зависимости величины отклонения замыкающего звена от размеров сопрягаемых деталей.
Актуальность решения задачи реорганизации производственных процессов
Особенность процесса сборки методом ИПД в том, что результат сборки чувствителен к изменению распределения параметров качества деталей, не контролируемых обычно при их изготовлении (вид закона распределения размеров составляющих звеньев и его параметры). Так, например, изменение параметров закона распределения действительных размеров в партиях собираемых деталей могут существенно изменять параметры замыкающего звена образующейся при сборке размерной цепи (при этом контролируемые параметры качества остаются в пределах допусков). Результаты компьютерного моделирования, описанного в пункте 3.4, наглядно иллюстрируют этот факт [75].
В качестве примера, было принято, что номинальные значения размеров увеличивающих и уменьшающих звеньев одинаковы и равны 10+0,5, закон их распределения - нормальный, номинальное значение размера замыкающего звена 0, поле рассеяния его при использовании метода полной взаимозаменяемости ±1. Объем выборок, генерировавшихся для имитации партий собираемых деталей, во всех случаях составлял 100 единиц. После генерации выборок средние значения (х) и средние квадратические отклонения (а) уточнялись. Подбор производился по алгоритму "Частичная сортировка", описанному в пункте 3.2. В таблице 3.1 приведены результаты компьютерного моделирования этой ситуации.
Подобная ситуация возникает и при сборке с использованием метода групповой взаимозаменяемости, которая заключается в том, что на сборочном складе постоянно увеличивается количество деталей, не имеющих пары. В таком случае проблему решают, изменяя настроечный размер при финишной обработке деталей, или с помощью их дополнительной обработки. Таким образом, осуществляя реальный процесс подбора, даже при условии полного соответствия параметров качества собираемых деталей требованиям чертежа и ТУ, возможно возникновение существенных отклонений замыкающего звена. Поэтому необходимо разработать методику обеспечения устойчивости процесса сборки к изменению входных параметров качества.
Робастность процесса сборки подразумевает устойчивость функциональных характеристик процесса к воздействию факторов, вызывающих их нарушение[76].
Допустимое отклонение функциональных параметров процесса от номиналов при воздействии различных причин будем рассматривать как критерий робастности [111], то есть минимально допустимое соотношение «сигнал-шум».
Понятие «сигнал-шум» введено известным японским специалистом в области управления качеством Г. Тагути, это понятие стало одним из основных инструментов инжиниринга качества. Г. Тагути ввел понятие идеальной функции изделия, которая определяется идеальным отношением между сигналами на входе и выходе. «Шумом» Тагути назвал факторы, являющиеся причиной появления отличий реальных характеристик продукции от идеальных. От физического смысла поставленной задачи и способа определения составляющих параметров этого процесса зависит конкретный вид соотношения «сигнал-шум». Факторами, которые порождают шумы процесса при сборке методом ИПД, являются возмущения, приводящие к изменению результата: – неконтролируемые изменения закона распределения и его параметров (чертеж детали содержит требования к допустимым величинам контролируемых параметров качества, но не регламентирует, каким образом должны распределяться действительные параметры качества внутри этих допусков); - изменение технологических условий процесса сборки; - изменение внешней среды. Уменьшение шума является одним из основных способов улучшения качества. Главный ресурс улучшения и разработки в рамках данного исследования - это условие о неконтролируемых изменениях законов распределения и его параметров. Факторы об изменениях технологических условий процесса сборки и изменениях внешней среды можно совершенствовать, но в работе они не рассматриваются.
Для оценки влияния шума процесса на отклонение его результатов предлагается использовать критерий несоответствия (обозначение - 2П).
Критерий несоответствия 2П - величина, численно равная площади криволинейной трапеции, заключенной между реальной кривой распределения результатов сборки и осью Ох вне пределов принятого допуска ТАп на величину замыкающего звена.
Критерий несоответствия характеризует изменение (ухудшение) распределения размера замыкающего звена по сравнению с принятым за эталон, то есть определяет риск появления изделий, размер замыкающего звена которых может с вероятностью, большей допустимой, выходить за границы принятого допуска на него ТАп.
Параметры распределения функции fП(x): jLiП (среднее значение величины замыкающего звена) и аП (среднее квадратическое отклонение) рассчитываются в процессе работы программы «Моделирование процесса сборки изделия методом индивидуального подбора» автоматически по результатам моделирования процесса подбора.
Для управления процессом формирования качества при подборе деталей необходимо назначить требования к допустимому значению критерия несоответствия [QП] = QГР, QГР - величина, ограничивающая максимальное допустимое значение рассогласования. Чем меньше величина QП (3.2) по сравнению с 2ГР, тем лучше ожидаемое распределение размеров в партии деталей относительно эталонного. В случае, при QП = QГР полученный результат процесса сборки по методу ИПД полностью совпадает с планируемым. В случае QП QГР -процесс сборки по методу ИПД надо корректировать или останавливать.
Задавая различные уровни вероятности Р, можно определять соответствующие интервалы допустимых значений критерия несоответствия [QП] по (2.31). При уровне вероятности Р=0,95 - коэффициент к = 2,24, то есть 95 % собранных изделий должны находиться в допуске \\± - 2,24а, \± + 2,24а). При уровне вероятности Р=0,99 (2.31) - коэффициент к = 2,81.