1、4-14 在外圆磨床磨削图4-77所示轴类工件的外圆,若机床几何精度良好，试分析磨外圆后A-A截面的形状误差。,图4-77 习题4-14图,4-16 按图4-78a的装夹方式在外圆磨床上磨削薄壁套筒A，卸下工件后发现工件呈鞍形，如图4-78b所示，试分析产生该形状误差的原因。,图4-78 习题4-16图,4-17 在卧式铣床上按图4-79的装夹方式用铣刀A铣键槽，经测量发现，工件右端槽深大于中间槽深，试分析产生这一现象的原因。,图4-79 习题4-17图,第三节 加工误差的统计分析,一、概述 在生产实际中，影响加工精度的原始误差很多，这些原始误差往往是综合地交错在一起对加工精度产生综合影响的，
2、且其中不少原始误差的影响往往带有随机性。对于一个受多个随机性质原始误差影响的工艺系统，只有用概率统计的方法来进行分析，才能得出正确的、符合实际的结果。,对加工误差进行统计分析时，需要认识误差的性质，即要能对各项原始误差及由它所产生的加工误差，按系统性误差和随机性误差进行归类。 （一） 系统性误差与随机性误差 （1） 系统性误差 系统性误差可分为常值性系统误差和变值性系统误差两种。,在顺序（连续）加工一批工件时，加工误差的大小和方向保持不变或基本不变，此误差称为常值性系统误差。例如原理误差、定尺寸刀具的制造误差等。 在顺序（连续）加工一批工件时，加工误差的大小和方向按某一规律变化，此误差称为变值
3、性系统误差。例如刀具因正常磨损所引起的误差等。,常值性系统误差与加工顺序无关，变值性系统误差与加工顺序有关。 对于常值性系统误差，若能掌握其大小和方向，可以通过调整完全消除。 对于变值性系统误差，若能掌握其大小和方向随时间变化的规律，也可通过采取自动补偿措施加以消除。,（2） 随机性误差 在顺序加工一批工件时，加工误差的大小和方向都是随机变化的，这类误差称为随机性误差。例如工件的装夹误差、测量误差等。 由概率论与数理统计学可知，随机性误差的统计规律可用它的概率分布表示。,如果我们掌握了工艺过程中的各种随机误差的概率分布，以及变值系统性误差的变化规律，那么我们就能对工艺过程进行有效的控制，使工艺
4、过程能按规定要求顺利进行。 但对于随机性误差只能缩小其误差变动范围，不能完全消除。,（二） 机械制造中常见的误差分布规律,图4-43 机械制造中常见的误差分布规律,1. 正态分布（图4-43a） 机械加工中，若同时满足以下三个条件，工件的加工误差就将服从正态分布：,1）无变值性系统误差。 2）各随机误差相互独立。 3）在随机误差中没有一个是起主导作用的。,图4-43 机械制造中常见的误差分布规律,2. 平顶分布（图4-43b） 在影响机械加工的诸多因素中，如果变值性系统误差占主导地位时，工件的尺寸误差就将呈现平顶分布。,图4-43 机械制造中常见的误差分布规律,3. 双峰分布（图4-43c）
5、若将两台机床所加工的同一种工件混在一起，由,于两台机床的调整尺寸和精度状态都不尽相同，工件的尺寸误差将呈双峰分布。,图4-43 机械制造中常见的误差分布规律,4. 偏态分布（图4-43d） 采用试切法车削工件外圆或镗内孔时，为避免出,现不可修复的废品，操作者按其主观意向加工出的一批工件的尺寸误差将呈偏态分布。,（三）正态分布 1. 正态分布规律 机械加工中，工件的尺寸误差是由很多相互独立的随机性误差综合作用的结果，如果其中没有一个随机性误差是起决定作用的，则加工后工件的尺寸将呈正态分布，如图4-44所示。,图4-44 正态分布曲线,式中 算术平均值； 均方根偏差（标准差）,(4-21),其正态
6、分布的概率密度为,(4-22),(4-23),工件尺寸,工件总数,图4-45 、 对分布曲线的影响,图445是根据式（4 21）画出的概率密度分布曲线。,图4-45 、 对分布曲线的影响,不影响曲线的形状。,值取决于机床调整尺寸和常值性系统误差， 只影响曲线的位置，,图4-45 、 对分布曲线的影响, 值取决于随机性误差和变值性系统误差， 只影响曲线的形状，不影响曲线的位置； 愈小，尺寸分布范围就愈小，加工精度就愈高。,因此， 的大小反映了机床加工精度的高低， 而 的大小则反映了机床调整位置的不同。,2. 标准正态分布 将 的正态分布称为标准正态分布，其概率密度,(4-21),(4-24),在
7、实际生产中，多数情况下 ，为查表计算方便，需将非标准正态分布通过标准化变量代换，转换为标准正态分布： 令 则,(4-25),上式就是非标准正态分布概率密度函数与标准正,图4-46 正态分布曲线的标准化,态分布概率密度函数的转换关系式。 右图为非标准正态分布概率密度函数转换为标准正态分布概率密度函数的对应关系。,3. 工件尺寸落在某一尺寸区间内的概率,工件加工尺寸落在区间 (x1 x2)内的概率为图4-47所示阴影部分的面积F (x)。,图4-47 工件尺寸概率分布,(4-26),令,则,代入上式得,上述分析表明，非标准正态分布概率密度函数的积分经标准化变换后，可用标准正态分布概率密度函数的积分
8、表示。 表4-2列出了标准化正态分布概率密度函数的积分值。,由表4-2知,当,时，,2 (1) =20.3413 = 68.26%,由表4-2知,当,时，,2 (2) = 20.4772 = 95.44%。,当,时，,2 (3) = 20.49865 = 99.73 %。,计算结果表明，工件尺寸落在 范围内的概率为99.73%，而落在该范围以外的概率只占0.27%，概率极小，,可以认为正态分布的分散范围为 ,这就是工程上经常用到的“3 原则”，或称“6 原则”。,图4-46 正态分布曲线的标准化,例4-4 在卧式镗床上镗削一批箱体零件的内孔，孔径尺寸要求为 mm，已知孔径尺寸按正态分布， =
9、70.08mm， = 0.04mm。试计算这批加工件的合格品率和不合格品率。,图4-48 废品率计算图,二、加工误差的统计分析工艺过程的分布图分析方法 （一）工艺过程的稳定性 工艺过程的稳定性是指工艺过程在时间历程上保持工件均值 和标准差 值稳定不变的性能（图4-49）。若工艺过程中质量指标的 或 有显著变化，则认为工艺过程不稳定。,图4-48 废品率计算图,（二）工艺过程分布图分析方法 通过工艺过程分布图分析，可以判断工艺过程是否稳定、确定工艺系统的加工能力系数、机床调整精度系数和加工工件的合格率，并能分析产生废品的原因。 下面以销轴零件加工为例，介绍工艺过程分布图分析的内容及步骤。,1画工
10、件尺寸实际分布图 （1）采集样本 在自动车床上加工一批销轴零件，要求保证工序尺寸(80.09)mm。在销轴加工中，按顺序连续抽取50个加工件作为样本（样本容量一般取为50 200件），并逐一测量其轴颈尺寸，将测量数据列于表43中。,（2）剔除异常数据 在测量数据中有时可能会有个别的异常数据，它们会影响数据的统计性质，在作统计分析之前应将它们从测量数据中剔除。异常数据都具偶然性，它们与测量数据均值之间的差值往往很大。 如果出现 的情况， xi 就被认为是异常数据。,当样本数n较小时，可用它的无偏估计量s替代。,针对表4-3所示测量数据，经计算， 8.0053， s0.0404，则3 3s = 0
11、.1212mm，经校核知，,所以 x10和 x18 为异常数据，应将其剔除。,剔除异常数据后，n=48， =7.9999， =0.0309。 （3）确定尺寸分组数和组距 为了能较好地反映工件尺寸分布特征，尺寸分组数 k 应根据样本容量 n 适当选择，尺寸分组数与样本容量的对应关系参见表4-4。 由表4-3知xmax、xmin，查表4-4取k，则组距h为,（4）画工件尺寸实际分布图,根据分组数和组距，统计各组中尺寸的频数，列出频数分布表，见表45。,根据表中数据即可画出实际分布图，如图450所示。,图4-50 频数分布图,2. 工艺过程分析 （1）判断加工误差性质 如果样本工件服从正态分布，就可
12、以认为工艺过程中变值性系统误差很小（或不显著），工件尺寸分散是由随机性误差引起的，这表明工艺过程处于受控状态中。,如果样本工件尺寸不服从正态分布，可根据工件尺寸实际分布图分析是哪种变值性系统误差在显著地影响着工艺过程。 如果工件尺寸的实际分布中心 与公差带中心有偏移量 ，这表明工艺过程中有常值性系统误差存在。,在图4-50所示工件尺寸频数分布图中， 比公差带中心尺寸小0.0001mm。,这表明机床加工过程存在着常值性系统误差，可能是由于车刀位置调得稍稍靠近机床主轴中心了。,图4-50 频数分布图,（2）确定工序能力系数和工序能力 当工序处于稳定状态时，工序能力系数Cp按下式计算,工件公差T一定
13、时， 愈小，Cp就愈大。工序能力共分五级，其工序能力系数Cp值详见表4-6 。 生产中工序能力等级不应低于二级，即Cp值应大于1。,（4-28）,本例中Cp= T/(6) =0.18/(60.0309) = 0.97，属于工艺能力不足的情况，可能出现少量不合格品。 （3）确定机床调整精度系数 机床调整精度系数 E 按下式计算,（4-29）,本例中,分布曲线中心（尺寸分布中心）相对于公差带中心的偏移量,欲使工艺过程无不合格品，尺寸分布中心相对于公差带中心允许最大偏移量为,（4-30）,本例中尺寸分布中心允许的最大偏移量,计算结果表明，本例中小于允许，机床调整精度符合要求。,（4）确定合格品率及不
14、合格品率 由图4-50所列数据求标准正态分布变量得,查表4-2知 故合格品率 不合格品率,由于本工序常值系统性误差 = 0.0001mm，其值很小，产生废品的主要原因是工艺系统内的随机性误差超量，使得尺寸分散范围超过了尺寸公差带范围。 工艺过程的分布图分析法具有以下特点： 1）因采用样本放大，故能较接近地反映工艺过程总体。,2）能区分出工艺过程中的常值系统性误差，但不能区分开变值系统性误差。 3）不能在工艺过程进行当中及时提供控制精度的信息。 4）计算较复杂。 5）只适用于工艺过程较稳定的场合。,三、加工误差的统计分析工艺过程的点图分析方法 对于一个不稳定的工艺过程，需要在其进行中及时发现工件
15、可能出现不合格品的趋向，以便及时调整工艺系统，使工艺过程能够继续进行。由于点图分析法能够反映质量指标随时间变化的情况，因此，它是进行统计质量控制的有效方法。,（一）点图的基本形式 点图分析法所采用的样本是顺序小样本，即每隔一定时间抽取样本容量 n = 510的小样本，计算小样本的算术平均值 和极差（标准差）R,（4-31）,xmax、xmin样本中个体的最大值与最小值,R图是目前应用最多的点图，如图4-51所示。 R图的横坐标是按时间先后采集的小样本的组序号，纵坐标分别为小样本的均值 和极差R。,图4-51 R点图,在 点图上有五根控制线。该图控制工艺过程质量指标分布中心变化，即曲线位置的高低
16、表示常值系统性误差的大小，曲线的变化趋势反映变值系统性误差的影响。,图4-51 R点图,在 R 点图上有三根控制线。该图是控制工艺过程质量指标分散范围的变化，即曲线代表瞬时的尺寸分布范围的大小，反映了随机误差的大小及变化趋势。,图4-51 R点图,一个稳定的工艺过程，必须同时具有均值变化不显著和标准差变化不显著两种特征。综合观察这两个点图的变化趋势，才能对工艺过程的稳定性作出评价。 应用：1）观察工艺过程中常值性系统误差、变值性系统误差及随机误差的大小及变化趋势； 2）可判断工艺系统是否稳定。,（二） R图上、下控制限的确定,点图中心线,R点图中心线,点图上、下控制线,R点图上、下控制线,（4
17、 32）,式中系数A2、D1、D2可查表47。,（4 33）,（4 34）,（4 35）,例4-5 略 （三）工艺过程的点图分析 顺序加工一批工件，获得的尺寸总是参差不齐的，点图上的点子总是有波动的。若只有随机波动，表明工艺过程是稳定的，属于正常波动；若出现异常波动，表明工艺过程是不稳定的，就要及时寻找原因，采取措施。,表4-9是根据数理统计学原理确定的正常波动与异常波动的标志。,用点图法分析工艺过程能对工艺过程的运行状态作出分析，在加工过程中能及时提供控制加工精度的信息，并能把变值性系统误差从误差中区分出来，常用它分析、控制工艺过程的加工精度。,图4-51 R点图,第四节 机械加工表面质量,
18、机器零件的破坏，其中少数是由于其它原因产生的强度不够或偶然性事故引起的超负荷而损坏，大多数是由于磨损、受外界介质的腐蚀或疲劳而破坏。后者一般都是发生在零件的表面，或从表面层开始的，这说明零件的表面质量对产品的质量有很大影响。,研究表面质量的目的，就是要掌握机械加工中各种工艺因素对表面质量影响的规律，以便应用这些规律控制加工过程，最终达到提高表面质量、提高产品使用性能的目的。 一、加工表面质量的概念 加工表面质量包含加工表面的几何形貌和表面层材料的物理力学性能两个方面的内容。,1. 加工表面的几何形貌 加工表面的几何形貌是由加工过程中的切削残留面积、切削塑性变形和振动等因素的综合作用在工件表面上
19、形成的表面结构（图4-52）。 加工表面的几何形貌（表面结构）包括表面粗糙度、表面波纹度、表面纹理方向和表面缺陷等四个方面内容。,（1）表面粗糙度 根据加工表面轮廓的特征（波长L与波高H的比值），可将表面轮廓分为以下三种（图4-53）。 L/H50的微观几何轮廓，称为微观几何形状误差，亦称表面粗糙度。,图4-53 表面粗糙度、波纹度与宏观几何形状误差,（2）表面波纹度 加工表面上波长L与波高H的比值L/H = 501000的几何轮廓，称为表面波纹度（简称波度）； L/H1000的几何轮廓称为宏观几何形状误差。,图4-53 表面粗糙度、波纹度与宏观几何形状误差,（3）表面纹理方向 表面纹理方向是
20、指加工表面刀痕纹理的方向，它取决于表面形成过程中所采用的加工方法。 （4）表面缺陷 加工表面上出现的砂眼、气孔、裂痕等缺陷。,2. 表面层材料的物理力学性能 （1）表面层的冷作硬化 机械加工过程中因切削力作用使表面层金属产生强烈的塑性变形，使晶格扭曲、畸变，晶粒间产生剪切滑移，晶粒被拉长和纤维化，甚至破碎，这些都会使表面层金属的硬度和强度提高，塑性减小，这种现象称为冷作硬化（强化）。,（2）表面层残余应力 机械加工过程中，由于切削变形和切削热等因素的作用在工件表面层材料中产生的内应力，称为表面层残余应力。 （3）表面层金相组织的变化 机械加工过程中，当急剧升高的切削温度超过工件材料金相组织变化的临界点时，其表面层就会发生金相组织变化。,
