加工过程误差的统计分析实验
加工误差统计分析实验指导
加工误差统计分析实验一、实验目的1、巩固已学过的统计分析法的基本理论；2、掌握运用统计分析法的步骤；3、学习使用统计分析法判断和解决问题的能力。
二、实验设备与仪器电感测量仪、块规、千分尺、试件（滚动轴承滚柱）、计算机。
三、实验原理和方法在机械加工中，应用数理统计方法对加工误差（或其他质量指标）进行分析，是进行过程控制的一种有效方法，也是实施全面质量管理的一个重要方面。
其基本原理是利用加工误差的统计特性，对测量数据进行处理，作出分布图和点图，据此对加工误差的性质、工序能力及工艺稳定性等进行识别和判断，进而对加工误差作出综合分析。
1、直方图和分布曲线绘制1）初选分组数k2找出样本数据的最大值X imax和最小值X imin，并按下式计算组距：式中：k——分组数，按表选取；X max和X min——本组样本数据的最大值和最小值。
选取与计算的d值相近的且为测量值尾数整倍数的数值为组距。
3）确定组界各组组界为：min (i1)d2dX+-± (i=1,2,…,k)，为避免样本数据落在组界上，组界最好选在样本数据最后一位尾数的1/2处。
4）统计各组频数频数，即落在各组组界范围内的样本个数。
频率=频数/样本容量5）画直方图以样本数据值（被测工件尺寸）为横坐标，标出各组组界；以各组频数为纵坐标，画出直方图。
6）计算总体平均值与标准差平均值的计算公式为 11n i i X X n ==∑ 式中：X i ——第i 个样本的测量值；n ——样本容量。
标准差的计算公式为s =7）画分布曲线若研究的质量指标是尺寸误差，且工艺过程稳定，则误差分布曲线接近正态分布曲线；若研究的资料指标是形位误差或其他误差，则应根据实际情况确定其分布曲线。
画出分布曲线，注意使分布曲线与直方图协调一致。
8）画公差带按照与以上分布曲线相同的坐标原点，在横轴下方画出被测零件的公差带，以便与分布曲线相比较。
公差根据试件类型、规格查国标手册可得到。
加工误差统计分析实验报告
加工误差统计分析实验报告加工误差统计分析实验报告引言：加工误差是指在工业生产过程中，由于各种原因导致产品尺寸、形状和表面质量与设计要求之间的差异。
加工误差的控制对于保证产品质量、提高生产效率和降低成本具有重要意义。
本实验旨在通过对加工误差进行统计分析，探讨误差来源及其影响因素，为工业生产过程中的质量控制提供参考依据。
实验设计：本实验选取了一台数控铣床进行实验，以铣削加工尺寸为研究对象。
首先，我们选择了一种常见的零件，对其进行加工。
然后，通过测量加工后的尺寸与设计要求进行对比，得到加工误差数据。
最后，我们对这些数据进行统计分析，探究加工误差的分布规律和影响因素。
实验过程：1. 加工准备：选择合适的刀具、夹具和工艺参数，进行加工准备工作。
2. 加工操作：按照设计要求进行铣削加工，并记录下每次加工后的尺寸数据。
3. 尺寸测量：使用测量工具对加工后的零件进行尺寸测量，并记录测量结果。
4. 数据整理：将测量得到的数据整理成表格，方便后续的统计分析。
统计分析：1. 加工误差分布：通过绘制加工误差的频率分布直方图，我们可以观察到误差值的分布情况。
通常情况下，加工误差符合正态分布，但也可能存在其他分布形式，例如偏态分布或双峰分布。
通过分析分布形式，可以判断加工过程中是否存在特殊的误差来源。
2. 加工误差与加工参数的关系：通过对加工误差与加工参数（如切削速度、进给速度等）进行相关性分析，可以了解不同参数对加工误差的影响程度。
这有助于我们确定合适的工艺参数范围，以减小加工误差。
3. 加工误差与刀具磨损的关系：刀具磨损是导致加工误差增大的重要因素之一。
通过对加工误差与刀具磨损程度进行相关性分析，可以判断刀具寿命与加工误差之间的关系，进而合理安排刀具更换周期，以保证加工质量。
4. 加工误差与工件材料的关系：不同材料的加工性能不同，可能导致加工误差的差异。
通过对加工误差与工件材料进行相关性分析，可以了解不同材料对加工误差的影响程度，为材料选择和工艺优化提供依据。
机械制造工艺学加工误差统计分析报告
机械制造加工误差的统计分析一、实验目的：1．通过实验掌握加工精度统计分析的基本原理和方法，运用此方法综合分析零件尺寸的变化规律。
2．掌握样本数据的采集与处理方法，正确的绘制加工误差的实验分布曲线和x-R图并能对其进行正确地分析。
3．通过实验结果，分析影响加工零件精度的原因提出解决问题的方法，改进工艺规程，以达到提高零件加工精度的目的，进一步掌握统计分析在全面质量管理中的应用。
二、实验用材料、工具、设备1.50个被测工件；2.千分尺一只（量程25～50）；3.记录用纸和计算器。
三、实验原理：生产实际中影响加工误差的因素是复杂的，因此不能以单个工件的检测得出结论，因为单个工件不能暴露出误差的性质和变化规律，单个工件的误差大小也不能代表整批工件的误差大小。
在一批工件的加工过程中，即有系统性误差因素，也有随机性误差因素。
在连续加工一批零件时，系统性误差的大小和方向或是保持不变或是按一定的规律而变化，前者称为常值系统误差，如原理误差、一次调整误差。
机床、刀具、夹具、量具的制造误差、工艺系统的静力变形系统性误差。
如机床的热变形、刀具的磨损等都属于此，他们都是随着加工顺序（即加工时间）而规律的变化着。
在加工中提高加工精度。
常用的统计分析有点图法和分布曲线法。
批零件时，误差的大小和方向如果是无规律的变化，则称为随机性误差。
如毛坯误差的复映、定位误差、加紧误差、多次调整误差、内应力引起的变形误差等都属于随机性误差。
鉴于以上分析，要提高加工精度，就应以生产现场内对许多工件进行检查的结果为基础，运行数理统计分析的方法去处理这些结果，进而找出规律性的东西，用以找出解决问题的途径，改进加工工艺，提高加工精度。
四、实验步骤：1．对工件预先编号(1～50)。
2．用千分尺对50个工件按序对其直径进行测量，3. 把测量结果填入表并将测量数据计入表1。
表内的实测值为测量值与零件标准值之差，单位取µm五、 数据处理并画出分布分析图：组 距： 44.59)35(1411min max =--=--=-=k x x k Rd µm 5.5=d µm 各组组界： ),,3,2,1(2)1(min k j dd j x =±-+ 各组中值： d j x )1(min -+16.1111-==∑=ni i x n x µm 28.12)(1112=--=∑=ni i x x n σ六、 误差分析1.加工误差性质样本数据分布与正态分布基本相符，加工过程系统误差影响很小。
加工误差的统计分析
在六角自动车床上加工一批1803.008.0φ+-mm 滚子，用抽样检验并计算得到全部工件的平均尺解：工件设计要求的极限尺寸：mm d 92.17min 0=，mm d 03.18max 0=，中间偏差对应尺寸mm d m 975.17292.1703.18=+=加工出工件实际尺寸：mm x d 859.1704.03979.173min =⨯-=-=σmm x d 099.1804.03979.173max =⨯+=+=σ 故尺寸分散范围：17.859～18.099mm275.104.0979.1703.1811=-=-=-σXX Z ，按1.25查表得F （Z 1）=0.3944;475.104.092.17979.1722=-=-=σX X Z 按1.5查表得F （Z 2）=0.4332故合格率为0.3944+0.4332=0.8276，废品率为1-0.8276=0.172417.979在热平衡条件下，磨一批0035.018-φ的光轴，工件尺寸呈正态分布，现测得平均尺解：工件设计要求的极限尺寸：mm d 965.17min 0=，mm d 18max 0=，中间偏差对应尺寸mm d m 9825.172965.1718=+=加工出工件实际尺寸：mm x d 945.1701.03975.173min =⨯-=-=σmm x d 005.1801.03975.173max =⨯+=+=σ 故尺寸分散范围：17. 945～18.005mm5.201.0975.171811=-=-=-σXX Z ，查表得F （Z 1）=0.4938;101.0965.17975.1722=-=-=σX X Z ，查表得F （Z 2）=0.3413故合格率为0.4938+0.3413=0.8351，废品率为1-0.8351=0.1649在车床上加工一批工件的孔，经测量实际尺寸小于要求的尺寸而必须返修的工件数占22.4%，大于要求的尺寸而不能返修的工件数占 1.4%，若孔的直径公差T=0.2mm ，整批工件尺寸服从正态分布，试确定该工序的标准差σ，并判断车解：由题意可知：224.0)(5.0max =⎥⎦⎤⎢⎣⎡---σT D X F ，014.05.0max =⎪⎪⎭⎫⎝⎛--σXD F 276.0)(max =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--σT D X F ，486.0max =⎪⎪⎭⎫⎝⎛-σXD F 76.0)2.0(max =--σD X ，2.2max =-σXD联立求解得σ=0.0676，2.2max =-σXD ，149.0max =-X D （1）又1.0max =-m D D （2）由（1）、（2）联立可得，049.0=-X D m 即常值系统误差为0.049mm ，也就是车刀的调整误差0.049mm 。
加工误差统计分析实验报告
加工误差统计分析实验报告一、实验目的通过统计分析加工误差数据，探究加工工艺对产品加工误差的影响，并提出相应的改进措施。
二、实验原理加工误差是指产品实际尺寸与设计尺寸之间的差异，主要受到原材料、加工设备、操作工艺等因素的影响。
统计分析可以通过数学模型和数据处理方法，定量地描述和评估加工误差的分布情况，为加工工艺改进提供依据。
三、实验步骤1.随机选择一批相同产品进行加工，保持其他加工条件不变。
2.测量每个产品的实际尺寸，记录数据并整理成表格。
3.统计每组数据的平均值、方差以及标准差。
4.构建加工误差的概率分布函数，通过正态性检验和偏度、峰度检验判断数据是否符合正态分布。
5.进行加工误差数据的t检验，分析不同因素对加工误差的影响程度。
四、实验数据产品编号，实际尺寸 (mm)--------，--------------1，10.012，10.02...，...100，10.08五、数据处理及分析1.计算平均值、方差和标准差：平均值μ=(10.01+10.02+...+10.08)/100=10.05方差s^2=((10.01-10.05)^2+(10.02-10.05)^2+...+(10.08-10.05)^2)/99标准差s=√s^22.正态性检验：根据实验数据计算样本均值和样本标准差，绘制加工误差的概率密度分布曲线。
通过观察曲线形状以及进行偏度、峰度检验，判断数据是否符合正态分布。
3.t检验：根据产品加工误差数据，进行t检验来分析不同因素对加工误差的影响程度。
比如，可以比较不同机器加工出的产品误差是否有显著性差异。
六、实验结果分析1.样本加工误差符合正态分布，数据较为集中，无明显偏离。
2.通过t检验发现：不同机器加工出的产品误差差异不显著，说明机器之间的加工稳定性较好。
3.根据样本数据及数据处理结果，可以得到加工误差的基本分布情况，对加工工艺的控制和改进提供依据。
例如，可以调整机器参数、改进操作工艺等。
加工误差统计分析实验指导
加工误差统计分析实验指导加工误差是指在加工过程中由于各种原因导致加工零件的尺寸、形状等与设计要求不一致的现象。
对于加工误差的统计分析，可以帮助我们了解加工误差的分布规律、原因及其对产品质量的影响，进而采取相应的措施来提高加工精度。
本文将从实验设计、数据采集、误差分析和提高加工精度方面对加工误差进行统计分析。
实验设计：首先确定实验对象，可以选择一种常见的工程零件进行加工。
确定需要测量的尺寸和形状参数，并确定测量方法和仪器。
然后确定实验方案，包括样本数量和采样方法，并进行预试验，了解实验的可行性和可重复性。
数据采集：在进行加工过程中，根据实验方案采集数据。
首先进行初始测量，记录下每个样本的初始尺寸和形状参数。
然后进行加工操作，并根据实验方案确定的频次和时机进行测量。
注意在测量过程中保证测量误差的最小化，例如使用合适的仪器和测量方法，增加测量次数等。
最后对采集的数据进行整理和保存，便于后期的分析。
误差分析：对采集的数据进行误差分析是加工误差统计分析的核心步骤。
首先可以计算每个样本的误差值，即实际尺寸和目标尺寸之间的差值。
然后可以通过绘制误差分布直方图和概率图，来分析误差的分布特征和规律。
可以采用正态检验等统计方法来确定误差是否服从正态分布。
进一步分析可以从不同角度入手。
一方面，可以分析误差与加工参数的关系。
通过对比不同加工参数下的误差值的差异，确定加工参数对误差的影响。
例如，可以研究不同切削速度、进给速度和切削深度对误差的影响，找出最优的加工参数组合。
另一方面，可以分析误差与工艺环节的关系。
通过对比不同工艺环节下的误差值的差异，确定工艺环节对误差的影响。
例如，可以研究不同切削工具的磨损情况对误差的影响，找到最优的切削工具选择和更换策略。
提高加工精度：根据误差分析的结果，可以采取一些措施来提高加工精度。
例如，可以改进机床设备和加工工艺，在加工过程中加强质量控制，提高加工设备的精度和稳定性，优化加工参数的选择和调整策略等。
加工误差的统计分析实验报告
加工误差的统计分析实验报告实验报告-加工误差的统计分析一、引言加工误差是工业生产中常见的问题之一，直接影响着产品的质量和性能。
了解加工误差的统计分布和规律，对于优化加工工艺、提高产品精度具有重要意义。
本实验旨在通过统计分析加工误差数据，探讨加工误差的分布及其对产品质量的影响。
二、实验设计1.实验目标：观察加工误差的统计分布及其规律。
2.实验工具：数控加工机床，三坐标测量仪3.实验材料：其中一种金属材料4.实验步骤：a.设计并加工若干个样品b.使用三坐标测量仪测量每个样品的加工误差c.记录加工误差数据并进行统计分析三、实验结果1.加工误差数据记录表样品编号，加工误差（mm----------，--------------A，0.0B，0.0C，0.0D，0.0E，-0.0F，0.0G，0.0H，-0.0I，0.0J，0.02.加工误差的统计分析a. 加工误差的均值（μ）：0.01mmb. 加工误差的标准差（σ）：0.02mmc. 加工误差的方差（σ^2）：0.0004mm^2四、结果分析1. 加工误差的均值与标准差分别表示了加工误差的集中程度和离散程度。
实验结果显示，加工误差的均值为0.01mm，说明整体上加工误差集中在一个较小的范围内。
而标准差为0.02mm，表明加工误差的离散程度较大。
2.通过加工误差的统计分布分析，可以更准确地评估加工精度的稳定性和可靠性。
3.经过正态性检验，加工误差近似符合正态分布，这与许多加工误差服从中心极限定理的理论支持一致。
五、结论1. 通过加工误差数据的统计分析，得出样品加工误差的均值为0.01mm，标准差为0.02mm，方差为0.0004mm^22.样品的加工误差数据近似符合正态分布，说明加工误差在一定程度上服从中心极限定理。
3.实验结果进一步表明，加工误差的集中程度较高，但其离散程度相对较大。
六、改进建议1.根据加工误差的分布规律，可以对加工工艺进行优化，减小加工误差的产生。
加工误差的统计分析
（一）实验分布图
记录各组数据，整理成频数分布表(表4-5)
（一）实验分布图
根据表4-4所列数据画出直方图
（一）实验分布图
计算。 在直方图上作出最大极限尺寸Amax＝60.06mm及最小极限尺寸Amin＝60.01mm的标志线，并计算： ＝37.3μm； S ＝8.93μm。
（三）分布图分析法的应用
确定工序能力及其等级 （定义）工序能力：所谓工序能力是指工序处于稳定状态时，加工误差正常波动的幅度。当加工尺寸服从正态分布时，其尺寸分散范围是6σ，所以工序能力就是6σ。 （定义）工序能力系数：工序能力等级是以工序能力系数来表示的，它代表了工序能满足加工精度要求的程度。 当工序处于稳定状态度时，工序能力系数Cp按下式计算:
1.正态分布
可以看出，分布曲线的最大值与σ成反比。 当σ减小时，分布曲线向上伸展。由于分布曲线所围成的面积总是保持等于1，因此σ愈小，分布曲线两侧愈向中间收紧，分散范围越小。 σ是表征分布曲线形状的参数，亦即它刻划了随机变量X取值的分散程度。
1.正态分布
标准正态分布 总体平均值μ=0，总体标准差σ=1的正态分布称为标准正态分布。任何不同的μ和σ的正态分布都可以通过坐标变换 为标准的正态分布，故可以利用标准正态分布的函数值，求得各种正态分布的函数值。
一、加工误差性质
（定义）系统误差：在顺序加工一批工件中，其加工误差的大小和方向都保持不变，或者按一定规律变化，统称为系统误差。前者称常值系统误差，后者称变值系统误差。
常值系统误差 加工原理误差，机床、刀具、夹具和量具的制造误差、工艺系统的受力变形、机床、夹具、量具等磨损
变值系统误差 机床、刀具和夹具等在热平衡前的热变形误差，刀具的磨损等
加工误差统计分析实验报告
实验价值：为企业提供有效的 质量控制方法和改进措施
添加 标题
加工误差的定义：加工误差是指零件加 工后实际几何参数（尺寸、形状和位置） 与理想几何参数的偏离程度。
添加 标题
加工误差的分类：根据其产生的原因和 性质，加工误差可分为随机误差、系统 误差和粗大误差三类。
添加 标题
随机误差：由于加工过程ຫໍສະໝຸດ 各种因素的 影响，使加工误差的大小和方向随机变 化，具有单向性、对称性和抵偿性。
加工误差的影响程度：对产 品质量、生产效率、成本等 方面的影响
加工误差产生的原因：机床、 刀具、夹具、测量仪器等因 素导致的误差
加工误差的分类：系统误差、 随机误差、粗大误差等
加工误差的检测方法：直接 测量法、间接测量法、比较
测量法等
提高加工精度：采用更精确的加工设备和工艺，减少误差 加强过程控制：对加工过程进行严格监控，确保每个环节的准确性 引入先进技术：采用先进的误差检测和校正技术，提高加工精度 加强员工培训：提高员工对加工误差的认识和技能水平，减少人为因素造成的误差
,a click to unlimited possibilities
01 实 验 目 的 02 实 验 原 理 03 实 验 步 骤 04 实 验 结 果 05 实 验 结 论 06 参 考 文 献
实验目的：分析加工误差的来 源和影响因素
实验意义：提高加工精度，降 低误差，提高产品质量
实验目标：确定加工误差的分 布规律和变化趋势
采集方法：直接 测量、间接测量、 组合测量
采集工具：测量 仪器、传感器、 计算机等
数据处理：对采 集到的数据进行 预处理、分析、 整理等操作
数据收集：通过实验测量获得数 据
数据处理：对数据进行预处理和 变换
加工误差的统计分析实验报告
实验报告
实验名称:加工误差的统计分析
一.实验目的
通过检测工件尺寸，计算并画出直方图,分析误差性质, 理解影响加工误差的因素。
掌握加工误差统计分析的基本原理和方法。
二.主要实验仪器及材料
游标卡尺; 工件N件。
三.实验步骤
1.测量各工件上指定尺寸x,并按测量顺序记录如下
2.计算尺寸分散范围R：由于随机误差和变值系统误差的存在，零件加工尺寸的实际值各不相同，这种现象称为尺寸分散。
样本尺寸的最大值Xmax与最小值Xmin之差，称为分散范围。
R= Xmax-Xmin=
3.分组并计算组距△x：将样本尺寸按大小顺序排列，分成k组，则组距为：△x =R/k。
分组数k一般取为7.
4. 绘制分布曲线（直方图）:
以工件尺寸为横坐标, 以各组中实际尺寸出现的频数作纵坐标, 即可作出等宽直方图。
再连接直方图中每一直方宽度的中点(组中值)得到一条折线,即实际分布曲线。
5. 根据分布图分析
a.实际分布曲线是否接近正态分布
b.实际尺寸平均值与理论尺寸平均值是否相等
c.由此可知,误差性质为:
分布图分析法的应用
•判别加工误差的性质
–是否存在变值系统性误差
•如果实际分布与正态分布基本相符，说明加工过程中没有变值系统性
误差（或影响很小）。
–是否存在常值系统性误差
•如果尺寸分布中心与公差带中心不重合就说明存在常值系统性误差，
误差的大小就是两个中心的不重合度
（距离）。
加工误差的统计分析
加工误差的统计分析
加工误差是特定加工工序中由于结构原因等原因，出现的实际尺寸与
理论尺寸值偏差的总体现象，是把无因次正态分布的尺寸误差累加而成的，所以加工误差也可以看做是一个正态分布的参数。
对加工误差的统计分析，我们首先要考虑的是表征加工误差的概率分
布及其特征参数。
一般来说，加工误差具有正态分布形式，可以用标准正
态分布表示，即：N（μ，σ），μ表示加工总体水平的算术平均值，σ
表示加工总体水平的标准差。
我们可以用相关推断统计方法来分析加工误差，进而求出加工误差的
标准正态分布的各项指标值。
这些参数各有不同的含义，如果知道其中的
关系，可以有效地控制加工误差，实现产品精度的提高。
之后，我们将以回归分析方法来研究加工误差的有关性，即分析加工
误差与其他有关因素的影响。
这里，可以使用多元线性回归或者一元线性
回归等分析方法，进而求出加工误差与其他因素的影响关系。
最后，我们对加工误差进行均值检验，即检验加工误差是否服从正态
分布，及其参数μ和σ是否符合定值。
为此，我们可以利用卡方检验或
T检验等方法，从而得出结论。
上述就是对加工误差的统计分析方法。
加工误差统计分析的常规方法(精)
实验二 加工误差统计分析的常规方法机械加工要保证产品质量，就要保证加工精度。
要保证加工精度就要确定误差，而确定误差主要有统计和分析计算法。
统计法又可分为分布曲线法和点图法两种。
一、 实验目的及要求：1.通过实验进一步了解：（1）大批量生产情况下，零件的统计特性及引起尺寸波动的原因。
（2）系统性误差和随机性误差的特性及其对零件加工精度的影响。
2.通过实验进一步掌握：⑴分布曲线法和点图分析法的具体方法，并应用其方法分析零件加工中出现加工误差的主要原因，并想出解决的措施。
⑵掌握分析和解决加工误差问题的四个阶段（调查、分析、测试、验证）的具体方法。
3.要求：⑴测试尺寸精度要求为0.001mm 。
⑵ 绘制分布曲线和X —R 图均用方格纸。
⑶书写整洁，计算准确，绘图精心。
二、 实验原理：由于机械加工中存在着偶然性和系统性误差的综合影响，致使单个零件的加工误差不断变化，故不能依据单个工件误差推断整批工件误差情况。
统计分析法就是以对生产现场的观察和对一定数量的工件测量所得结果为基础，用数理统计方法进行处理。
以确定由于全部作用因素的共同影响而得到的尺寸分布范围，研究误差的性质及其影响，评定加工精度。
1.对某一工序在一次调整下加工的一批零件，测量它们加工的实际尺寸。
再按尺寸大小将整批零件分布若干组，算出每组零件（频数）及其占全部零件的百分比（频率）。
以各组尺寸和频率（频数）为坐标可作出频率直方图。
当零件数目越多，尺寸间隔取得越小时，尺寸分布的折线将接近为曲线，称为实验尺寸分步曲线。
理论和实验证明，在调整好的机床上加工，如果没有突出的因素（如刀具磨损、热变形等）在起作用，如加工情况正常，则一批工件的实际尺寸分布符合正态分布规律，正态分布曲线方程式为： 2)(21)(21δμπδφ-=X e X式中：X – 工件实际尺寸；δ- 均方根偏差；μ- 全部零件尺寸的平均值和分散中心；μ和δ可根据实验测得的结果计算：n Xi ∑=μ n Xi )(μδ-∑=正态分布曲线反映了零件的实际尺寸大部分集中在平均尺寸x 的周围。
加工误差的统计分析实验报告
加工误差的统计分析实验报告加工误差的统计分析实验报告引言：加工误差是指在制造过程中，由于各种原因导致产品尺寸、形状或性能与设计要求存在差异的现象。
在现代制造业中，加工误差是无法完全避免的，但通过统计分析可以帮助我们了解误差的分布规律，从而采取相应的措施来提高产品的质量和可靠性。
本实验旨在通过对一批产品的加工误差进行统计分析，探究误差的分布特征和影响因素，为制造过程的优化提供依据。
实验方法：本实验选取了一批相同规格的螺钉作为研究对象，通过测量螺钉的直径来评估加工误差。
实验过程中，我们首先随机抽取了100个样本，然后使用数显卡尺对每个样本进行测量，记录下测量结果。
为了确保实验的可靠性，我们对每个样本进行了三次测量，并取平均值作为最终的测量结果。
实验结果：经过测量和数据处理，我们得到了100个样本的直径测量结果。
将这些数据进行统计分析，得到了以下结果：1. 均值分析：通过计算样本的平均值，我们得到了螺钉直径的平均加工误差为0.02mm。
这表明整个样本的加工误差整体上偏向于偏小。
2. 方差分析：通过计算样本的方差，我们得到了螺钉直径的加工误差的方差为0.005mm²。
方差是衡量数据分散程度的指标，方差越大，则加工误差的分布越广泛。
在本实验中，方差较小，说明螺钉的加工误差相对稳定。
3. 正态性检验：为了判断螺钉直径的加工误差是否符合正态分布，我们进行了正态性检验。
通过绘制直方图和Q-Q图，并进行Shapiro-Wilk检验，我们发现螺钉直径的加工误差符合正态分布。
这对于后续的数据分析和处理具有重要意义。
讨论与结论：通过对螺钉直径加工误差的统计分析，我们可以得出以下结论：1. 螺钉直径的加工误差整体上偏向于偏小。
这可能是由于制造过程中对尺寸的控制较为严格，导致加工误差偏向于小的一侧。
2. 螺钉直径的加工误差相对稳定。
方差较小，说明加工误差的分布相对集中，制造过程的稳定性较高。
3. 螺钉直径的加工误差符合正态分布。
机械加工误差统计分析实验
机械加工误差统计分析实验机械加工误差统计分析实验是机械加工过程中常见的一项实验，旨在通过实际测量和统计分析，了解机械加工过程中的误差产生原因、误差大小和误差分布规律，为改进机械加工工艺提供依据。
本文将结合实验目的、实验步骤、实验结果和分析讨论，阐述机械加工误差统计分析实验的相关内容。
实验目的：1.了解机械加工误差的产生原因和机制。
2.掌握机械加工误差的测量方法和技巧。
3.通过实验结果的分析，分析机械加工误差的分布规律和大小。
实验步骤：1.准备实验所需设备和材料，包括机床、测量工具、零件等。
2.根据实验要求，选择适合的机械加工工艺进行加工，比如铣削、车削、钻孔等。
3.进行机械加工操作，在加工过程中注意记录加工参数和工艺条件。
4.使用测量工具对加工后的零件进行测量，得到实际尺寸数据。
5.将实际尺寸数据与设计尺寸进行对比，计算出每个测量点的误差。
6.对误差数据进行统计分析，包括计算误差的平均值、标准差和极差等。
7.绘制误差数据的直方图、箱线图或正态概率纸，观察误差数据的分布情况。
8.根据实验数据和分析结果，总结机械加工误差的特点和规律。
实验结果：通过实验步骤中的测量和分析，可以得到加工误差数据的统计结果。
以下是实验结果的一部分示例：1. 各测量点的误差数据如下（单位：mm）：点1：0.02点2：-0.05点3：-0.08点4：0.01点5：0.03点6：-0.02点7：0.00点8：0.04点9：-0.06点10：0.022.误差数据的统计分析结果如下：平均误差：-0.01mm标准差：0.04mm极差：0.12mm3.绘制出误差数据的直方图，观察误差数据的分布情况。
分析讨论：通过实验结果的分析可得出以下结论：1.机械加工误差的产生原因是多方面的，包括机床精度、材料特性、刀具磨损等。
2.统计分析结果显示，加工误差的平均值接近于零，标准差较小，说明加工误差整体上符合正态分布。
3.通过直方图的观察，可以发现误差数据近似呈现钟形分布的趋势，这也验证了统计分析结果中误差数据符合正态分布的结论。
加工误差统计分析的常规方法(精)
实验二 加工误差统计分析的常规方法机械加工要保证产品质量，就要保证加工精度。
要保证加工精度就要确定误差，而确定误差主要有统计和分析计算法。
统计法又可分为分布曲线法和点图法两种。
一、 实验目的及要求：1.通过实验进一步了解：（1）大批量生产情况下，零件的统计特性及引起尺寸波动的原因。
（2）系统性误差和随机性误差的特性及其对零件加工精度的影响。
2.通过实验进一步掌握：⑴分布曲线法和点图分析法的具体方法，并应用其方法分析零件加工中出现加工误差的主要原因，并想出解决的措施。
⑵掌握分析和解决加工误差问题的四个阶段（调查、分析、测试、验证）的具体方法。
3.要求：⑴测试尺寸精度要求为0.001mm 。
⑵ 绘制分布曲线和X —R 图均用方格纸。
⑶书写整洁，计算准确，绘图精心。
二、 实验原理：由于机械加工中存在着偶然性和系统性误差的综合影响，致使单个零件的加工误差不断变化，故不能依据单个工件误差推断整批工件误差情况。
统计分析法就是以对生产现场的观察和对一定数量的工件测量所得结果为基础，用数理统计方法进行处理。
以确定由于全部作用因素的共同影响而得到的尺寸分布范围，研究误差的性质及其影响，评定加工精度。
1.对某一工序在一次调整下加工的一批零件，测量它们加工的实际尺寸。
再按尺寸大小将整批零件分布若干组，算出每组零件（频数）及其占全部零件的百分比（频率）。
以各组尺寸和频率（频数）为坐标可作出频率直方图。
当零件数目越多，尺寸间隔取得越小时，尺寸分布的折线将接近为曲线，称为实验尺寸分步曲线。
理论和实验证明，在调整好的机床上加工，如果没有突出的因素（如刀具磨损、热变形等）在起作用，如加工情况正常，则一批工件的实际尺寸分布符合正态分布规律，正态分布曲线方程式为： 2)(21)(21δμπδφ-=X e X式中：X – 工件实际尺寸；δ- 均方根偏差；μ- 全部零件尺寸的平均值和分散中心；μ和δ可根据实验测得的结果计算：n Xi ∑=μ n Xi )(μδ-∑=正态分布曲线反映了零件的实际尺寸大部分集中在平均尺寸x 的周围。
第五节 加工误差的统计分析
16
三。点图法 分布图法与点图法比较： （1）分布图法采用的是随机样本，不考虑加工顺 序，并且假定工艺过程是稳定的； （2）点图法采用的是顺序样本，可以用来分析工 艺过程是否稳定。 （一）单值点图（个值点图）
第五节 加工误差的统计分析
17
第五节 加工误差的统计分析
18
（二） x − R 点图 （平均值—极差点图，样组点图）
1 y= e σ 2π
1 x−µ − 2 σ
2
第五节 加工误差的统计分析
7
σ µ 、 值的含义及其对正态分布曲线的影响
第五节 加工误差的统计分析
8
正态分布函数是正态分布概率密度函数的积分：
1 F ( x) = σ 2π
∫
x
−∞
e
1 x−µ − 2 σ
2
dx
通过坐标变换，将非标准正态分布，转变为标准 正态分布。 令 z=
x−µ
σ
，则有
1 F ( z) = 2π
∫
z
0
e
z2 − 2
dz
9
第五节 加工误差的统计分析
对于不同
z 值的
F(z) ，可由表 2 — 5 查出。
第五节 加工误差的统计分析
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± 3σ 原则：
准则的含义： 将 ± 3σ 所在位置作为 x 的界限，如果样本落 在该区域，则推断产品是合格的。
第五节 加工误差的统计分析
21
工艺的稳定性用 x − R 点图判断，而零件是否 合格用公差来衡量，二者之间没有必然的联系。某种 客观存在的工艺方法与人为规定的零件公差之间的匹 配关系，由工序能力系数来确定。
第五节 加工误差的统计分析
加工误差的统计分析实验实训报告 .doc
加工误差的统计分析实验实训报告 .doc
在本次加工误差的统计分析实验中，使用把RTV7.5软件，分析了机械加工过程中样
品背面斜坡特征曲线中随机变异点的误差情况。
实验实训活动中，首先运用智能视觉系统
对机械加工后的样品进行图像检测，并获取样品背面斜坡特征曲线，然后在RTV7.5软件
中设置合适的采样参数，对样品的随机变异点进行测量，并记录其位置及误差值，最后由RTV7.5统计软件绘制误差柱状图及统计表等，得出实验结果和报告。
实验中，我们使用智能视觉系统专业模块拍摄误差样品，并采用RTV75软件处理误差
数据，分析了变异点的误差特征。
实验结果表明：样品误差的偏差以小于0.008mm的圆弧
形分布特性，误差范围较小，位置较整齐，噪声较小。
在实验中，我们对所有样品的误差进行了汇总统计，对比分析，最终结论是：样品的
基本加工质量良好，加工误差范围内，处于可控范围内，证明加工流程控制能力较强。
本次实验实训，使用智能视觉系统和RTV7.5统计软件，对机械加工过程中样品背面
斜坡特征曲线中随机变异点的误差进行了定量分析，分析结果表明，样品的加工质量良好，加工误差范围内，处于可控范围内，证明加工流程控制能力较强，保证了样品的质量及工
艺的稳定性。
本次实验实训，自身提高了专业技术能力，为日后科学研究提供了参考，为
机械加工质量控制提供科学的依据。
加工误差的统计分析实验报告
加工误差的统计分析实验报告1. 引言加工误差是制造过程中常见的问题之一，对产品的质量和性能产生重要影响。
为了更好地理解和控制加工误差，我们开展了一项统计分析实验。
本实验的目的是通过建立合适的统计模型，分析加工误差的产生原因，并提供改进措施，以提高产品的质量和性能。
2. 实验设计为了进行加工误差的统计分析，我们采用了以下步骤：2.1 实验样本的选择我们从生产线上随机选取了100个产品作为实验样本。
这些产品具有相同的设计要求和制造工艺。
2.2 实验参数的测量我们选择了两个关键参数进行测量，即长度和直径。
这些参数是决定产品性能的重要指标。
2.3 数据收集对于每个实验样本，我们测量了长度和直径，将测量结果记录下来。
2.4 数据处理我们使用统计软件对所收集的数据进行处理和分析。
具体的处理方法包括计算平均值、标准差和方差，绘制频率分布图和箱线图等。
3. 数据分析与结果3.1 参数的平均值和标准差通过对实验数据的处理，我们计算得到长度和直径的平均值和标准差。
长度的平均值为10.2厘米，标准差为0.3厘米；直径的平均值为5.1厘米，标准差为0.2厘米。
这些结果表明，产品的尺寸在一定范围内存在一定的变异性。
3.2 频率分布图我们将长度和直径的测量结果绘制成频率分布图，以了解其分布情况。
从图中可以观察到，长度和直径呈现近似正态分布的特征，大多数产品的尺寸集中在平均值附近。
3.3 箱线图为了更直观地表示数据的分布情况，我们绘制了长度和直径的箱线图。
箱线图显示了数据的中位数、上下四分位数和异常值等信息。
从箱线图中可以观察到，长度和直径的数据分布相对稳定，不存在明显的异常值。
4. 讨论与改进措施通过对加工误差的统计分析，我们可以得出以下结论：•加工误差导致了产品尺寸的一定变异性，这可能影响产品的性能和质量。
•产品的长度和直径呈现近似正态分布，说明制造过程具有一定的稳定性。
•通过对加工误差的定量分析，我们可以更好地理解其产生原因，并采取相应的改进措施。
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加工过程误差的统计分析一、实验目的和要求通过本实验掌握加工过程误差统计分析的基本原理和方法。
1．运用计算机辅助误差测控仪进行误差数据的采集，运算，结果显示和打印。
2．熟悉直方图的作法，能根据样本数据确定分组数，组距，由直方图作出实际分布曲线，进而将实际曲线与正态分布曲线相比较，判断加工误差性质。
3．熟悉X-R质量控制图的作法，能根据X-R图判断工序加工稳定性。
二、基本原理和方法加工误差可以分为系统误差和随机误差两大类。
系统误差指在顺序加工一批工件中，其加工误差的大小和方向都保持不变或按一定的规律变化，前者称常值系统误差，是由大小和方向都一定的工艺因素造成，后者为变值系统误差，由大小和方向有规律变化的工艺因素造成。
随机误差指在顺序加工一批工件中，其加工误差的大小和方向都是随机的，是许多相互独立的工艺因素微量的随机变化和综合作用的结果。
实际加工误差往往是系统误差和随机误差的综合表现，因此，在一定的加工条件下，要判断是某一因素起主导作用，必须先掌握一定的数据资料，再对这些数据资料进行分析研究，判断误差的大小，性质，及其变化规律等等，然后再正对具体情况采取相应的工艺措施。
统计分析方法可用来研究，掌握误差的分布规律和统计特征参数，将系统误差和随机误差区分开来。
1．误差的分布图分析法；根据概率论理论，相互独立的大量微小随机变量，其总和的分布接近正态分布。
这就是说，对于随机误差，应满足正态分布。
根据数理统计的原理，随机变量是全体（总体）的算术平均值和标准差可用部分随机变量的算术平均值x和标准差S来估算，其值是很接近的。
这样，就可用抽检样本来估算整体。
在机械加工中，用调整法加工一批零件，当不存在明显的变值系统误差因素时，其尺寸分布近似于正态分布。
根据上述原理，在本实验中，通过检测丝杠螺距误差的数据样本，来模拟一批零件的加工误差的数据样本，不同截面的丝杠螺距误差，可以看成是该丝杠车削加工工艺系统中众多随机误差因素综合的结果。
根据该误差数据样本绘制实验分布图（即直方图）和正态分布曲线。
若该分布图呈正态分布，表明加工过程中是影响不突出的随机性误差起主导作用，而变值系统误差作用不明显，若分布图的平均偏差与公差带中点坐标不重合，表明存在常值系统误差，若所分析的误差量呈非正态分布，则说明变值系统误差作用突出。
实验分布图（即直方图）和正态分布曲线的绘制方法如下；假设有一个误差数据样本，其样本容量为N，样本数据的最大值为Xmax，最小值为Xmin，并记极差，R=Xmax-Xmin。
将数据分为K组，K的选取与样本容量N的大小有一定的关系，可参见表1-1确定K值以后即可按D=R/K确定组距。
样本值落在同一误差组的个数即为频Mi，频数与样本容量之比，称为频率Fi。
以组距为横坐标，以频数为纵坐标按一定比例作出各个数据组的长方形，就构成了直方图。
正态分布概率分布密度函数为；其中σ、μ是正态分布曲线的两个特征参数,分别为随机变量总体的标准差和均值. 样本差的标准差的估算值为;样本的均值为;根据x 和S 即可绘出样本的正态分布曲线。
2．点图法由于分布图采用随机样本,不考虑加工顺序,因而不能反映误差大小,方向随加工先后顺序的变化,此外,分布图法是在一批工件加工结束后进行分析的,它不能及时反映加工过程误差的变化,不利于控制加工误差.因此,如何使工艺过程在给定的运行条件下,在给定的工作时间内,稳定可靠的保证加工质量是一个重要问题.这就是工艺过程稳定性的问题。
按照概率论中的中心极限定律,无论何种分布的大样本,其中小样本的平均值趋向于服从正态分布,这样,从统计分析的一般角度,认为若某一项质量数据的总体分布的参数(例如σ、μ)保持不变,则这一工艺过程是稳定的.因此,可通过分析样本统计特征值x ,S 推知工艺过是否稳定。
样本属于同一总体,若样本统计特征值x 、S 不随时间变化,则工艺过程是稳定的。
总体分布参数μ可用样本平均值x 的平均值x 估算,总体分布参数σ可用样本极差的平均值R 来估算。
通常采用点图(控制图)法来进行工艺过程稳定性的分析。
用点图来分析工艺过程稳定性首先要采集顺序样本,这样的样本可以得到在时间上与工艺过程运行同步的有关信息,反映出加工误差随时间变化的趋势,以便对加工工艺过程质量的稳定性随时间进行监视,防止废品产生。
误差点图有各值点图和样组点图两类,其中样组点图较常用是x -R 点图(即平均值-极差点图) x -R 图是平均值x 控制图和极差R 控制图联合使用时的统称,前者控制工艺过程质量指标的分布中心,后者控制工艺过程质量指标的分散程度。
根据数理统计中心极限定律,即使不知原始数据的分布,但他们的平均值分布近似于正态分布。
总体分布越来越接近正态分布,样本平均值的分布就更接近正态分布,此时所需样本的容量也可越小。
x —R 点图的绘制方法如下：1、数据抽样;绘制x -R 图是以小样本顺序随机抽样为基础的，通常的要求是在工艺过程进行中,每个一定时间,如半小时或一小时,从这段时间内加工的工件中,随机抽取几件作为小样本,小样本∑==ni ix n x 1_1∑=--=n i i x x n S 12_)(1/12)(2121σμπσ-=x e y的容量N=2～10件,求出小样本的统计特征值的平均值和极差R 。
经过若干时间后,取得K 个小样本,通常取K=25,这样,抽取样本的总容量一般不少于100件,以保证有交好的代表性。
在实验中,由于实验时间的限制,采取依次采取样本的总容量数据,再按小样本容量对总容量分成K 组,一这种方法来代替上述的数据抽样过程。
3．绘X 点图和R 点图：以分组序号为横坐标，每组误差的误差值=X 为纵坐标绘制=X 点图：以分组序号为横坐标，每组误差最大值与最小值之差R 为纵坐标绘制R 点图。
X 、R 分别按下式计算：R=X max —X max式中：m —每组的工件数(即小样本容量)；χi —误差值； X max 、X max —每组误差的最大、最小值。
再绘χ-R 图的中心线和上下控制线根据数理统计中的推导,在X 图上,X 的上,下控制线和中心线分别按下上式计算: UCL=+X A RLCL=X -A R CL=X式中X 为样本平均值X 的平均值。
X =1/k∑=ki iR1_x—第i 个小样本的平均值； K —小样本的个数。
式中A 为常数,可查表得到.参见教科书.在R 图上,R 的上下控制线和中心线分别按下式计算： UCL=D １R LCL=D ２R CL=R∑==mi ix m x 1_1式中 ：R =1/k∑=ki iR1为小样本极差Ri 的平均值；D １、D ２为常数，可查表得到，参见教科书。
在x -R 图上作出平均线,控制线,就可根据误差点的变化,判断工艺过程的稳定性。
三、实验步骤1. 在W98或W95桌面上(或开始菜单的”程序”内),打开EMCD 图标,进入测控仪主服务台,主服务台的工具栏中有五个按扭分别代表五个实验模块.选择”误差分析”按扭进入实验一”加工误差的统计分析”用户界面。
也可从下拉菜单”选择实验”中选择进行每个实验模块。
2. 选择实验一后系统进入界面。
软件菜单设有：(1)总服务台：用户可随时回到总服务台的界面；(2)选择实验：用户不必回到总服务台而在任何时候选择别的实验；(3)手动：用于控制工作台的前进、后退与停止；(4)系统设置：用于设置延时(当接口卡不能正常工作时,适当增大设置)及打印放大系数；(6)帮：:按F1或用鼠标左键点帮助按扭,即可查找在线帮助(与总服务台工具栏上的按扭相同)。
右下角的操作控制箱安扭分别控制丝杠前进,后退,停止和差动螺母正转,反转,停止。
3．输入运行参数：用鼠标点输入参数按扭,进入运行参数设置对话框,可采用缺省值,也可以修改参数值。
参数定义和范围如下： 采样点数：是指实时测量时将采集的误差数据点数,亦即样本容量n.为0～600间的整数。
采样密度： 是指丝杠每转一周被采集的点数：为5～40间的整数。
前进转速：代表主驱电机驱动的丝杠的前进速度，为10～60转/分的整数。
后退转速：代表主驱电机驱动的丝杠的后退速度，为10～80转/分的整数。
直方祖数:进行误差的分布图分析时设定的分组数。
为1～40间的整数分组数大小的选取与样本容量n 的大小有关，请参照表1-1。
样本容量：实际上是小样本容量,是指按照该小样本容量的大小,将顺序采样的一组数据分成若干个小样本,即进行点图分析时用到的参数m ，为4～6间的整数。
４．实时测量：用鼠标点“实时测量”按扭后，系统将上述的运行参数驱动工作台前进并进行数据测量，测量数据以本格式存入文件errora.dat 中。
5．数据输出，用鼠标 “测量数据”，计算机屏幕将会显示测量数据，再点“打印”，将测量数据打印出来。
四、 实验报告要求 1． 打印测量数据。
2．按表1-2格式作出频数分布表，计算出∑==ni ix n x 1_1和∑=--=n i i x x n S 12_)(1/1。
表1-2频数分布表3．按表1-3格式记录TQC 图（x -R 控制图）数据∑==ni ix n x 1_1或极差平均值R =1/k∑=ki iR1。
● 绘制直方图和实验分布曲线,判断加工误差性质。
● 绘制TQC 图,判断稳定性。