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六西格玛机械公差设计的RSS分析

2012年12月20日不详

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六西格玛机械公差设计的RSS分析

1.动态统计平方公差方法

RSS没有充分说明过程均值的漂移，总是假设过程均值在名义设计规格的中心，这就是为什

么能力最初看起来比较充分，但实际中这种情况是很少的原因，特别是在制造过程中工具受到磨

损的时候。因此就有必要利用C来调整每一个名义设计值已知的或者估计的过程标准偏差，以此

来说明过程均值的自然漂移，这一方法就称为动态统计平方公差方法(Dynamic

Root-Sum-of-SquaresAnalysis,DRSS)。实际上，这种调整会使标准偏差变大，因而会降低装

配间隙概率。

调整后就以一个均值累积漂移的临界值是否大于等于4.5来衡量六西格玛水平，即时，DRSS

模型就简化为一个RSS模型，这一特征对公差分析有许多实际意义。从这一意义上讲，DRSS模

型是一个设计工具，也是一个分析工具。因为DRSS模型考虑均值随时间的随机变异的影响，所

以称之为动态模型。

2.静态极值统计平方公差方法

当假设的均值漂移都设定在各自的极值情况时，这种方法称为静态极值统计平方公差方法

(Worse-CaseStaticRaot-Surn-of-SquaresAnlysis,WC-SRSS)，这一方法可以认为是一种

极值情况的统计分析方法。为了有效地研究任意假定的静态条件，需要将公式(2-10)分母项中的

偏倚机制转移到分了项中(注意:当均值漂移大于2σ时，就不能应用上述转换)，同时必须用Cp，

代替分母中的Cpk:

-可编辑修改-

。

实际上，所有偏倚机制都可以利用来表示，但是当过程标准偏差改变时，如果利用作为转换

日标，名义间隙值也会改变，这样就违背了均值和方差独立的假设。也就是说，用作为描述均

值漂移的基础使得均值和方差之间正相关。而利用k为动态和静态分析提供了一个可行的和灵活

的机制，同时保证了过程均值和方差的独立性。

3.设计优化

利用IRSS作为优化基础，当考虑5RS5和WC-SRSS作为基础时其逻辑和推理是相同的。

（1)优化零部件的名义尺寸

在任一给定的需求条件和过程能力条件下，重新安排公式（2-10）就得到该优化方程的表达

式:

-可编辑修改-

。

4.对该方法的评价

这一过程以过程数据和指标(等)为设计向导来优化可量化的加工过程及性能，因而所创建的

六西格玛设计是稳健的，也可以说，基于过程能力来创建稳健设计比在制造阶段跟踪并减少变异

容易得多。

虽然该方法具有许多优势，但它有许多假设条件。为了与其他方法比较。该方法在应用中还

存在以下几个方而的不足之处:

(1)适用范围比较小

六西格玛机械公差设计所分析的是公差设计中最简单、最常见的一种情况——直线尺寸链，

假定尺寸链关系已知而且目标函数f对各个零部件尺寸x的偏微分}fI}x=T,所以目标函数的统

-可编辑修改-

。

计公差2=工耐。而在机械装配中的公差累积实质上大多是非线性的，一般而言尺寸链关系未知

或者很复杂，不可能求得}fl}xa

（2)权重分配缺乏科学性

在上述优化设计过程中，无论是名义值的权重分配还是联合方差的权重设置均是基于经验和

良好的工程判断，这样所优化的公差就带有太多的主观随意性，可能不同的工程师所设计的公差

相差很大，缺少一个准确、科学的评价方法来断定优劣。

(3)没有考虑成本因素

虽然六西格玛机械公差设计以装配概率为日标达到了六西格玛水平，但是公差设计与成本密

不可分，稳健性的提高是否会带来加工成本的增加也未可知，所以应该设定一个成本评价函数来

说明优