SPC CPK分析Excel版
工程能力指数(cpk)计算(EXCEL版本带公式图表直接用)
±0.01mm
#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #NUM!
【对应事项】 】
测定概要
※ 不
No 測定値 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
No 測定値 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
1.33
区间
范围
1 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
2 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
3 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
4 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
5 #DIV/0! ＜ X ≦ 0.0
6 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
7 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
8 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
9 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
10 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
11 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
12 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
13 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
14 #DIV/0! ＜ X ≦ #DIV/0!
工序过程能力指数Cpk的推移 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
2012年
2013年
尺寸 A (mm)
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
CPK_控制图分析_Excel_SPC_计算工具
16.18 15.99 15.80
0.693286 0.329 0
16.18 15.99 15.80
0.693286 0.329 0
16.18 15.99 15.80
0.693286 0.329 0
16.18 15.99 15.80
0.693286 0.329 0
16.18 16.18
15.99 15.99
LCL
15.80
15.80
15.80
15.80
15.80
15.80 15.80 15.80 15.80
15.80
15.80
15.80 15.80 15.80
UCL
0.6932857 0.6932857 0.6932857 0.6932857 0.6932857 0.6932857 0.693286 0.693286 0.693 0.6932857 0.6932857 0.6932857 0.6932857 0.6932857
15.900 16.000 16.200 16.200 15.900 80.20 16.04 0.300
15.800 15.900 15.800 16.000 15.800 79.30 15.86 0.200
15.900 16.000 16.200 16.100 16.300 80.50 16.10 0.400
数
4 16.000 15.900 16.000
5 16.100 16.000 15.800
和
79.60
80.20
79.70
X=和/（读数数量） 15.92
16.04
15.94
R=最高—最低 0.4000 0.300
0.300
利用excel表格制作各种品质图表QCMSASPC
根据需要调节最大最小值
这样一个柏拉图就 完美的诞生了!!!
2. 直方图与EXCEL的结合运用
某客户的电阻值要求为500±20欧
最近发现客户的产品波动比较大，所以归纳了近段时间的连续七批 IQC来料测量数值，数值如下：
第1批
第2批
第3批
第4批
第5批 第6批 第7批
品质七大手法与EXCEL的结合运用
品质七大手法与EXCEL的结合运用
QC七大手法简介: 手法
特点与作用
特征要因图： 寻找因果关系
柏拉图：
找出“重要的少数”
七
直方图：
大
层别法：
了解数据分布与制程能力 按层分类，分别统计分析
主
手
查检表：
调查记录数据用以分析
法
散布图：
找出两者之间的关系
讲
管制图：
了解制程变异
GRR (EV 2 AV 2 )
PV Rp * K3
TV (R & R2 PV 2)
%重复性: %再现性: %GR&R:
%AV=100[AV/TV] %EV=100[EV/TV] %GRR=100[GRR/TV]
样板间变差:
分级数:
%PV=100[PV/TV] ndc =1.41(PV/GRR)
的个数
把下面的单元格选取并点击直方图 即可制作开始直方图图表
需要留意的是：
点击列可得左图图表样 式，若点击行为右图图 表样式，可根据自己的
需要选择
确定后，就完成直观美丽的直方图了！ 然后根据图表找出产品存在的差异。
3. 散布图与EXCEL的结合运用
某钣金件长度尺寸,由于公司和供应商之间一直在数据上面存在差异,选取 30个样板,分别注上编号测得数据如下:
CPK统计表格-SPC-新
X bar USL
SL
LSL Xbar A區(+)
Xbar B區(+)
X
10.580
管 10.560 制 10.540 图 10.520
10.500 10.480 11:00 13:00 16:30 18:00 11:00 13:00 15:00 17:00 19:00 9:30 9:00
Xbar C區(+) CL<X> Xbar C區(-)
R CL+2σ CL+σ CL<R> CL-σ CL-2σ
0.150 0.020 0.020 0.020 0.500
0.040 0.010 0.040 0.020 0.020 0.020
R 0.078
UCL(CL+3σ) 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514
UCL(CL+3σ)
尺寸
规格值 规格下限
90.10 90.08
X bar图管制C区下限 X bar图管制B区下限 X bar图管制下限
CLR R UCL R R 3 R
LCLX X 3 X LCL R R 3 R
测试方法
手动
9:30 11:00 13:00 16:30 18:00
Xbar B區(-)
Xbar A區(-)
利用excel表格制作各种品质图表(QC7+MSA+SPC)
把下面的单元格选取并点击直方图 即可制作开始直方图图表
需要留意的是：
点击列可得左图图表样 式，若点击行为右图图 表样式，可根据自己的
需要选择
确定后，就完成直观美丽的直方图了！ 然后根据图表找出产品存在的差异。
3. 散布图与EXCEL的结合运用
某钣金件长度尺寸,由于公司和供应商之间一直在数据上面存在差异,选取 30个样板,分别注上编号测得数据如下:
0.93
C 0.92 0.93
设计的运算公式： KappaA_ B Po Pe (1 Pe )
其中：Po为相同判别（如A=0&B=0和A=1&B=1 ）的对应数量占的比率； Pe为相同判别（如A=0&B=0和A=1&B=1 ）的对应期望数量占的比率。
表达式如下：
Po
( X A0&b0
X A1&b1 ) X 总数
TV (R & R2 PV 2)
%重复性: %再现性: %GR&R:
%AV=100[AV/TV] %EV=100[EV/TV] %GRR=100[GRR/TV]
样板间变差:
分级数:
%PV=100[PV/TV] ndc =1.41(PV/GRR)
步骤1: 先计划表格,如右图:
应该遵循GR&R的取 样要求和测量要求:
3. 所有测量数据的均值 例X1
X average( Xa Xb Xc) 例 Xa
极差分为4种: 1. 个人每个样板测量间的Ra; 2. 个人10个样板间R的平均值 R 3. 所有人的 R 平均值 R 4. 零件均值极差Rp
对应键入公式:
Ra=MAX(B11:B13)-MIN(B11:B13) R average(R1 R2 R3... R10) R average(Ra Rb Rc) Rp Max( X1 ~ X n) Min( X1 ~ X n)
利用Excel表格制作品质图表(QC7+MSA+SPC)
%GR&R Excel版本制作完成!
2. 交叉法与EXCEL的结合运用
首先回顾以下交叉法的评估方法:
随机选取50个产品（最好包含10个左右不良 样品）并编号。
温馨提示：右图为组数的参考值
步骤4：计算组距（全距/组数K ）
數據數 50~100 100~250 250以上
組數 6~10 7~12 10~20
步骤5：计算上下组列
用CONCATENATE函数合并上下界 数值文本，计算如下：
步骤6：计算组列间的个数
步骤7：制作图表
运算结果如下
键入 COUNTIF和 SUN函数运 算满足条件
75
38.00
37.00
75
总计
数量 期望数量
76
74
150
76
74
150
由上表可以看出需要根据测量的数据计算出：
A=0&B=0 A=0&B=1 A=1&B=0
同理得 B&C A&C
B=0&C=0 B=0&C=1 B=1&C=0
A=0&C=0
+ A=0&C=1
A=1&C=0
A=1&B=1
B=1&C=1
PV Rp * K3 例如:样板数目为10时,取值为0.3146 经过=I7*G29运算可得出PV值
利用Excel制作SPC分析表格
3 品质常用工具与excel的运用技巧
4 表面处理的培训
5 到飞黄出差
6
-
7
-
8
-
计划完成时 间
2010-1-7
2009-12-25 2010-1-5
2009-12-26 2009-12-27
-
是否关 闭
否
否 否 是 是 -
通知 时间已超,请注意关闭
该问题 距离完成还有时间，请
注意及时完成 该项目紧急，请速完成
返回数据集中第 k 个最大值。使用此函数可以根据相 对标准来选择数值。例如，可以使用函数 LARGE 得到 第一名、第二名或第三名的得分。
步骤1: 用SUM函数统计加班总时间,如下:
步骤2: 用LARGE函数排列其大小,从大至小,如下:
步骤3: 用ALT+O+D设置条件格式:
完成!
THANK YOU
步骤4: 根据前面的算出的上下管控线分6个区间(分别代表+/-3S)
步骤5: 制作图表
15.03
15.03
15.02
15.02
15.01
15.01
15.00
15.00
14.99
14.99
14.98
14.98 1
2
3 双4 击图5 表中6 该 7
8
9
10
11
12
13
14
15
处刻度,得出
如下页图框
步骤6: 调整和修改图表
6 0.48 * 2.00
7 0.08 1.92
8 0.37 0.14 1.86
9 0.34 0.18 1.82
10 0.31 0.22 1.78
cpk在excel表格中的计算公式注解
在Excel表格中，CPK（即过程能力指数）是用来评估一个过程的稳定性和一致性的指标。
CPK值越高，表明该过程的成品质量越稳定，生产的产品质量也越高。
在实际工作中，我们经常需要使用Excel来计算CPK值，下面将介绍在Excel中计算CPK值时所使用的公式和注解。
一、CPK值的计算公式1. 标准CPK值的计算公式如下：CPK = min((USL - μ) / (3σ), (μ - LSL) / (3σ))其中，USL代表过程的上限规格，LSL代表过程的下限规格，μ代表过程的均值，σ代表过程的标准差。
2. CPK值的计算步骤：a. 我们需要计算出数据的均值μ和标准差σ。
b. 根据公式进行计算并得出CPK值。
二、在Excel中的CPK值计算方法在Excel中，我们可以通过使用一些函数来轻松地计算出CPK值。
下面是在Excel表格中计算CPK值的具体步骤和函数使用注解：1. 计算数据的均值和标准差在Excel中，我们可以使用AVERAGE函数来计算数据的均值，使用STDEV.S函数来计算数据的样本标准差。
具体的函数如下：- 均值的计算： =AVERAGE(A1:A100)- 标准差的计算： =STDEV.S(A1:A100)2. 使用函数计算CPK值在Excel中，我们可以使用MIN函数和IF函数来计算出CPK值。
具体的函数如下：=MIN((B1-C1)/(3*D1),(C1-A1)/(3*D1))其中，B1代表上限规格，C1代表均值，D1代表标准差，A1代表下限规格。
三、CPK值的解读和应用1. CPK值的范围一般来说，CPK值越大，说明该过程的稳定性和一致性越好。
根据一般标准，CPK值大于1.33表示过程能力良好，大于1.0表示过程能力可以接受，小于1.0则表示过程能力不足。
2. CPK值的应用在实际工作中，CPK值的计算可以帮助我们评估生产过程的稳定性和一致性，及时发现并解决生产中的质量问题，以提高产品的质量和生产效率。
cpk计算表格excel
CPK计算表格 - Excel简介CPK（Capability Process Index）是一种用于评估过程稳定性和能力的统计指标，广泛应用于制造业中。
CPK可以帮助我们判断过程是否在规格范围内，以及过程能否产生可接受的结果。
在Excel中，我们可以使用公式和函数来计算CPK值，以便对过程进行分析和改进。
本文档将介绍如何使用Excel创建CPK计算表格，并说明相应的计算过程。
准备数据首先，我们需要准备包含测量数据的Excel表格。
数据应该包括样本的测量值以及相应的规格上限和下限。
一个简单的示例数据如下：样本编号测量值规格上限规格下限1 4.0 6.0 2.02 5.0 6.0 2.03 4.5 6.0 2.04 5.5 6.0 2.05 4.2 6.0 2.0…………请注意，对于每个样本，我们需要输入测量值、规格上限和规格下限。
CPK计算公式CPK的计算基于样本的平均值和标准偏差。
具体而言，CPK可以通过以下公式来计算：CPK = min((平均值 - 规格下限) / (3 * 标准偏差), (规格上限 - 平均值) / (3 * 标准偏差))创建CPK计算表格在Excel中，我们可以使用一系列的函数和公式来计算CPK值。
下面是一个示例的CPK计算表格的创建过程。
1.首先，在Excel中创建一个新的工作表，并将测量数据放在适当的单元格中。
2.在表格中，创建以下列标题：样本编号、测量值、规格上限、规格下限、平均值、标准偏差和CPK。
3.在平均值一列中，使用以下公式计算每个样本的平均值：=AVERAGE(B2:D2)（假设B2:D2对应第一行的测量值）。
4.在标准偏差一列中，使用以下公式计算每个样本的标准偏差：=STDEV(B2:D2)。
5.在CPK一列中，使用以下公式计算每个样本的CPK值：=MIN(($E2-$G2)/(3*$F2), ($H2-$E2)/(3*$F2))（其中，E、G和H分别对应平均值、规格下限和规格上限所在的列）。
SPC控制图Excel计算模板(均值-标准差)
s
7.211 2.966 3.633 2.608 5.550 5.404 5.831 3.162 5.367 8.050 5.020 8.075 7.071 2.608
182.00
174.00
166.00 `C管制图 158.00
150.00
142.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14
CP= Grade=
1.110 C
XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX 185 185 185 185 185 185 185 185 185 185 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145
2 174 170 166 164 165 158 169 160 162 162 174 160 159 166
样本 3 164 162 160 170 162 162 159 162 164 162 166 162 147 164
4 166 166 162 164 165 172 175 164 152 156 160 164 153 170
5 162 164 160 166 167 168 165 166 164 174 166 170 151 164
SXi 820.0 828.0 816.0 832.0 812.0 824.0 835.0 810.0 798.0 828.0 834.0 804.0 775.0 828.0
`X
164 165.6 163.2 166.4 162.4 164.8 167 162 159.6 165.6 166.8 160.8 155 165.6
SPC控制图表格-平均值与极差图模板
0.06
= 0.04
Cpk = 0.6
8.556 8.406 8.481 8.505
8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.556 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.406 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.481 8.483 8.505 8.5 8.483 8.46 8.505 8.483 8.505 8.488 8.47 8.488 8.488 8.455 8.455 8.488 8.46 8.493 8.448 8.488 8.46
12月16夜班 8.50 8.56 8.50 8.45 8.42 8.45 8.50 8.50 8.42 8.55 8.45 8.47
12月17白班 8.55 8.48 8.55 8.45 8.42 8.45 8.52 8.47 8.52 8.50 8.56 8.50
12月17夜班 8.55 8.48 8.55 8.45 8.42 8.45 8.50 8.56 8.50 8.45 8.42 8.45
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NO测定 D A T A 1-15.79.2 4.1 3.6 5.30=SL 29.3 4.28.4-1.1735.10 5.15 4.745.5 2.97.5-0.27.654.58.5 3.30.5-0.3613.99.7-4.7 4.9 1.978.7 1.57.17.57.485.6 3.2 4.50.2 5.6913.9 3.39.7 6.2 4.9106.29.9 4.1-24116.3 6.210.1 6.2-1.5127.89.2 3.5 4.4 1.9131.22.3 6.1 4.9 4.81461 1.6-17.4基准表★ 工程能力的有无是按照如下基准来判断153.3 2.4-13.77.815A+▶ 2.0 > Cpk ≥ 1.67 : 优,应当保持161.2-7.1 4.80.6 4.8A ▶ 1.67 > Cpk ≥ 1.33 : 能力良好，状态稳定，但应尽力提升172.3 5.8 2.13.6 3.3 B ▶ 1.33 > Cpk ≥ 1.00 : 状态一般，制程因素稍有变异即有产1810.48.4 3.311.6-0.9C ▶ 1.00 > Cpk ≥ 0.67 : 差 制程不良较多，必须提升其能力1910.7 3.20.811.5 5.9 D ▶ 0.67 > Cpk : 不可接受,其能力太差，应考虑重新整改设205.96.3 1.3-3.4 1.9结论215.6 2.6 3.2 1.811.322-4-2.6 4.7 3.2623127.10.5 6.17.3 ▶ 规格中心 (μ) 与 测定 平均值的差异246.4 6.78.6 4.6-13.5256.5-3.77.210.4 1.70=SL 2610.579.80.60.4275.76.9 6.910.7-4.8288.47-0.80.5 3.1297.78.4 1.4 5.112.8306.79.7 1.5-88313.4-5.6-2.5-7.4-11.8325.17.3-1.4-2.6-7.35=μ3312.515.22.5 6.1-3.9LOT NO 样品数(n)100下限规格 (SL)0.00测定设备最大(Max)15.20上限规格(SU)10.00客户名最小(Min)-15.70规格中心(μ) 5.00规格平均(X-bar) 4.044Cp 0.31测定项目标准偏差(σ) 5.318Cpk 0.25产品名上限不良PPM 0.0母集团推定不良率工程名下限不良PPM0.00PPM特别备注0 10 20 30 40 50 60 -19.56-15.70-11.84-7.98-4.11-0.2510=SU25 3.617.4811.3415.2019.0622.93照如下基准来判断状态稳定，但应尽力提升为A＋级，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为 A级 良较多，必须提升其能力太差，应考虑重新整改设计制程的差异 :(0.956)10=SU测定者测定日做成者做成日K값0.1910.253DATA확인구간치3.863계급의수(19.563)(17.631)0.0000.000 (15.700)(13.769) 1.000 1.000(11.838)(9.906) 3.000 3.000 (7.975)(6.044) 4.000 4.000 (4.113)(2.181)10.00010.000 (0.250) 1.68126.00026.000 3.613 5.54449.00049.000 7.4759.40651.00051.000 11.33813.26917.00017.000 15.20017.131 4.000 4.000 19.06320.9940.0000.000 22.92524.8560.0000.00028.7190.00032.5810.00036.4440.00040.3060.00044.1690.00048.0310.00051.8940.00055.7560.00059.6190.00063.4810.00067.3440.00071.2060.00075.0690.00078.9310.00082.7940.000 86.6560.000 90.5190.000 94.3810.000 98.2440.000 102.1060.000 105.9690.000165.0000.100치수평균편차U값U제곱E값제곱근(1.900) 4.044 5.318(1.118)(0.625)0.535 6.283 2.507(1.800) 4.044 5.318(1.099)(0.604)0.547 6.283 2.507(1.700) 4.044 5.318(1.080)(0.583)0.558 6.283 2.507(1.600) 4.044 5.318(1.061)(0.563)0.569 6.283 2.507(1.500) 4.044 5.318(1.043)(0.543)0.581 6.283 2.507(1.400) 4.044 5.318(1.024)(0.524)0.592 6.283 2.507(1.300) 4.044 5.318(1.005)(0.505)0.604 6.283 2.507(1.200) 4.044 5.318(0.986)(0.486)0.615 6.283 2.507(1.100) 4.044 5.318(0.967)(0.468)0.626 6.283 2.507(1.000) 4.044 5.318(0.948)(0.450)0.638 6.283 2.507(0.900) 4.044 5.318(0.930)(0.432)0.649 6.283 2.507(0.800) 4.044 5.318(0.911)(0.415)0.660 6.283 2.507(0.700) 4.044 5.318(0.892)(0.398)0.672 6.283 2.507(0.600) 4.044 5.318(0.873)(0.381)0.683 6.283 2.507(0.500) 4.044 5.318(0.854)(0.365)0.694 6.283 2.507(0.400) 4.044 5.318(0.836)(0.349)0.705 6.283 2.507(0.300) 4.044 5.318(0.817)(0.334)0.716 6.283 2.507(0.200) 4.044 5.318(0.798)(0.318)0.727 6.283 2.507(0.100) 4.044 5.318(0.779)(0.304)0.738 6.283 2.5070.000 4.044 5.318(0.760)(0.289)0.749 6.283 2.5070.100 4.044 5.318(0.742)(0.275)0.760 6.283 2.5070.200 4.044 5.318(0.723)(0.261)0.770 6.283 2.5070.300 4.044 5.318(0.704)(0.248)0.781 6.283 2.5070.400 4.044 5.318(0.685)(0.235)0.791 6.283 2.5070.500 4.044 5.318(0.666)(0.222)0.801 6.283 2.5070.600 4.044 5.318(0.648)(0.210)0.811 6.283 2.5070.700 4.044 5.318(0.629)(0.198)0.821 6.283 2.5070.800 4.044 5.318(0.610)(0.186)0.830 6.283 2.5071.100 4.044 5.318(0.554)(0.153)0.858 6.2832.5071.200 4.044 5.318(0.535)(0.143)0.867 6.2832.5071.300 4.044 5.318(0.516)(0.133)0.875 6.2832.5071.400 4.044 5.318(0.497)(0.124)0.884 6.2832.5071.500 4.044 5.318(0.478)(0.114)0.892 6.2832.5071.600 4.044 5.318(0.460)(0.106)0.900 6.2832.5071.700 4.044 5.318(0.441)(0.097)0.907 6.2832.5071.800 4.044 5.318(0.422)(0.089)0.915 6.2832.5071.900 4.044 5.318(0.403)(0.081)0.922 6.2832.5072.000 4.044 5.318(0.384)(0.074)0.929 6.283 2.5072.100 4.044 5.318(0.366)(0.067)0.935 6.283 2.5072.200 4.044 5.318(0.347)(0.060)0.942 6.283 2.5072.300 4.044 5.318(0.328)(0.054)0.948 6.283 2.5072.400 4.044 5.318(0.309)(0.048)0.953 6.283 2.5072.500 4.044 5.318(0.290)(0.042)0.959 6.283 2.5072.600 4.044 5.318(0.271)(0.037)0.964 6.283 2.5072.700 4.044 5.318(0.253)(0.032)0.969 6.283 2.5072.800 4.044 5.318(0.234)(0.027)0.973 6.283 2.5072.900 4.044 5.318(0.215)(0.023)0.977 6.283 2.5073.0004.0445.318(0.196)(0.019)0.9816.283 2.5073.1004.0445.318(0.177)(0.016)0.9846.283 2.5073.2004.0445.318(0.159)(0.013)0.9876.283 2.5073.3004.0445.318(0.140)(0.010)0.9906.283 2.5073.4004.0445.318(0.121)(0.007)0.9936.283 2.5073.5004.0445.318(0.102)(0.005)0.9956.283 2.5073.6004.0445.318(0.083)(0.003)0.9976.283 2.5073.7004.0445.318(0.065)(0.002)0.9986.283 2.5073.8004.0445.318(0.046)(0.001)0.9996.283 2.5073.9004.0445.318(0.027)(0.000) 1.0006.283 2.5074.000 4.0445.318(0.008)(0.000) 1.0006.283 2.5074.100 4.0445.3180.011(0.000) 1.0006.283 2.5074.200 4.0445.3180.029(0.000) 1.0006.283 2.5074.300 4.0445.3180.048(0.001)0.9996.283 2.5074.400 4.0445.3180.067(0.002)0.9986.283 2.5074.500 4.0445.3180.086(0.004)0.9966.283 2.5074.600 4.0445.3180.105(0.005)0.9956.283 2.5074.700 4.0445.3180.123(0.008)0.9926.283 2.5074.800 4.0445.3180.142(0.010)0.9906.283 2.5074.900 4.0445.3180.161(0.013)0.9876.283 2.5075.000 5.000 4.044 5.3180.180(0.016)0.9846.283 2.5075.100 4.044 5.3180.199(0.020)0.9806.283 2.5075.200 4.044 5.3180.217(0.024)0.9776.283 2.5075.300 4.044 5.3180.236(0.028)0.9726.283 2.5075.400 4.044 5.3180.255(0.033)0.9686.283 2.5075.500 4.044 5.3180.274(0.038)0.9636.283 2.5075.600 4.044 5.3180.293(0.043)0.9586.283 2.5075.700 4.044 5.3180.311(0.049)0.9536.283 2.5075.800 4.044 5.3180.330(0.055)0.9476.283 2.5075.900 4.044 5.3180.349(0.061)0.9416.283 2.5076.000 4.044 5.3180.368(0.068)0.935 6.283 2.5076.100 4.044 5.3180.387(0.075)0.928 6.283 2.5076.500 4.044 5.3180.462(0.107)0.899 6.283 2.507 6.600 4.044 5.3180.481(0.116)0.891 6.283 2.507 6.700 4.044 5.3180.500(0.125)0.883 6.283 2.507 6.800 4.044 5.3180.518(0.134)0.874 6.283 2.5076.900 4.044 5.3180.537(0.144)0.866 6.283 2.5077.000 4.044 5.3180.556(0.155)0.857 6.283 2.507 7.100 4.044 5.3180.575(0.165)0.848 6.283 2.507 7.200 4.044 5.3180.594(0.176)0.838 6.283 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