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质量管理实验 一、试验任务: 对轴承对象进行抽样检测,对测得的数据分别进行质量测定。 二、实验目的: 1、了解抽样的基本原理和方法; 2、了解测试仪器的选择、调整技巧; 3、了解测量数据质量的判定与检验; 4、提高用计算机处理分析数据的能力; 三、实验内容: 1、轴承检测仪的调整和校正; 2、轴承外径宽度的抽样测量; 3、利用SPSS软件对所测数据进行质量判定; 4、完成实验报告的撰写。 四、实验设备及材料: 轴承检测仪1台,比较仪1台,千分尺1只,75m/mm螺丝刀1把,250mm活扳手1把,E203轴承50个,塑料筐1个,标准测件(直径和宽度各一个)1组。 (一)数据测定 五、实验步骤: 1、准备工作 ⑴ 熟悉“实验数据记录表”及轴承检测仪的使用方法。 ⑵ 准备所需资料,确定待选取的抽样方法。 2、轴承检测仪直径测量的调整和校正 3、轴承外径宽度的抽样测量 ⑴ 轴承检测仪宽度测量的调整和校正 ⑵ 抽样方法的确定 ⑶ 轴承外径宽度的测量,测量数据填至表2和表3 4、标准测件外径宽度的测量,测量数据填至表4 (一)数据测定 六、所测数据质量的检验: 1、正态概率分布图和趋势概率图 正态概率分布图(Normal P-P Plot)和趋势概率图是用来判断一定量数据的分布是否符合常态分布的直观图形,如果所测数据是正态分布的,则所绘制的正态概率分布图将呈现一条从纵轴零点指定右上角的直线,否则将会有很大的偏移。所绘制趋势概率图的概率点如均匀的分布在0线周围,则表明所测数据具有较强的正态性。 (一)数据测定 利用SPSS分别对所测表1和表2数据绘制正态概率分布图和趋势概率图,以简单随机抽样数据为例: ⑴ 建立表1所有数据的spss数据集 首先,在“Variable View”页面输入变量名“外径宽度”,并分别定义其“type、width、decimals、……”等各个属性。 其次,在“Data View”页面输入表1的各测量值,即变量值。输入界面见图1。 ⑵ 输入完所有测量值后,选graphs下拉菜单的“P-P”命令,打开“概率分布图对话框”,图2所示,将“外径宽度”变量选入“variable”框,在“test distribution”中选“normal”,然后点击“ok”,即可得到随机抽样数据的正态概率分布图和趋势概率图,并依据此过程,亦可以得到分层随机抽样数据,即表2数据的正态概率分布图和趋势概率图。 (一)数据测定 2、正态概率单位分布图和趋势概率单位图 正态概率单位分布图(Normal Q-Q Plot)和趋势概率单位图也是用来判断一定量数据的分布是否符合常态分布的直观图形,如果所检测的数值集是按正态分布的,所绘制的正态概率单位分布图将呈现一条从纵轴零点指定右上角的直线,否则将会有很大的偏移。与正态概率分布图不同的是坐标轴采用的是概率单位而不是概率。同趋势概率图类似,如若趋势概率单位图绘制的概率点均匀的分布在0线周围,则表明所测数据具有较强的正态性。 利用SPSS分别对所测表1和表2数据绘制正态概率单位分布图和趋势概率单位图,以简单随机抽样数据为例: ⑴ 建立表1所有数据的spss数据集 首先,在“Variable View”页面输入变量名“外径宽度”,并分别定义其“type、width、decimals、……”等各个属性。 其次,在“Data View”页面输入实验一各测量值(变量值),见图1所示。 ⑵ 选择graphs下拉菜单的Q-Q命令,打开“概率单位分布图对话框”,将“外径宽度”变量选入“variable”框中,在“test distribution”中选择“normal”,然后点击“ok”,即可得到随机抽样数据的正态概率单位分布图和趋势概率单位图。并依据此过程,亦可以得到分层随机抽样数据,即表2数据的正态概率单位分布图和趋势概率单位图。 (一)数据测定 七、完成实验报告。 八、课后思考: 1、试说明实验中测量轴承宽度时,把千分表小针调整到0.2读数的原因 2、试分析本试验测量过程中产生测量误差的主要因素。 3、分析当测量数据不符合正态分布时的情况及原因。 4、浅谈试验感想,提出改进建议。 (一)数据测定 一、实验任务 对抽检所得数据进行质量工具处理和分析,以判断所检验批的质量符合性。 二、实验目的 在质量管理工作中的重要方法之一就是把说明质量水平的各种事实数据化,并对数据进行处理分析,从中找出质量波动的规律。 1、利用计算机应用软件绘制
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