制造工艺实验报告

西华大学实验报告

西华大学实验报告（理工类）

开课学院及实验室：机械工程与自动化学院实验中心 实验时间 ：2012 年 4 月 26日

学 生 姓 名 陈虎

学 号

332009*********

成 绩

学生所在学院 机械工程与自动化学院 年级/专业/班 机制09（3）班

课 程 名 称 机械制造工业学 课 程 代 码 8234410

实验项目名称 统计过程控制实验

项 目 代 码 指 导 教 师

刘 勇

项 目 学 分

一、实验目的

1：了解统计过程控制的基本概念，认识统计过程控制的目的和意义；

2：了解实现零件关键尺寸统计过程控制所需的一种常用硬件设备，认识统计控制软件的几项基本功能——直方图、控制图、工序能力系数Cp 、Cpk 值的意义；

3：认识实验设备及其功能，并运用数字化检测工具，完成该零件一系列的检测作业操作，被检测零件的质量数据将自动输入计算机；

4：初步学习统计过程控制（SPC ）软件的运用，对产品加工过程的质量变化情况进行初步分析，并尝试提出一些改进措施。

二、实验原理

1、实验所使用的检具为D913型轴承检查仪，主要功能用于测量圆柱形零件的外径。该仪器工作台尺寸为160×160mm ，测量外径的范围为30φ～mm 120φ，测量高度范围为8～60mm 。在仪器上方28φ的套筒内装上B531型电子数显千分表，该表的输出端带有RS232输出接口，可以和PC 计算机主机连接，接受数显千分表测得的数据。从图4中可以看出，检查仪的工作台面上固定有定位触头1和2。触头1和数显千分表的测头保持一条直线，以作为用比较测量方法测量零件的基准。当被检零件直径改变时，可以通过松开螺母1，使触头1沿台面的T 型槽滑动至适合的位置，然后再拧紧螺母1。触头2则作为被测工件在仪器上定位的辅助支撑，以保证工件的中心通过触头1和电子数显千分表测头的联线。改变定位触头2的位置则靠松开螺母2，沿台面倾斜T 型槽移动调整至适合的位置。夹紧电子数显千分表在仪器上依靠拧紧螺丝3。松开夹紧手柄2时，可通过旋转螺母3对数显千分表测头的位置进行微调，调整完毕厚再拧紧夹紧手柄2。对工件轴向检测位置的调整，则需分别松开夹紧手柄1（调整数显千分表位置）和螺丝1和2（调整定位触头1和2的位置）。

2、统计过程控制常用的分析工具根据ISO9000和国家标准（如常规控制图GB 4901等）主要有“直方

第 组

图”、“控制图”和“过程能力指数”等。

直方图：也叫质量分布图，它是将测量所得的一批质量特性值数据（如零件尺寸偏差的测量值等）首先按大小顺序排列，并将它划分为若干区间，然后统计各区间数据出现的频数，再以这些频数为矩形的高来表示质量特性值数据分布状态的图表，直方图的一般形式如图5所示：

图中横坐标表示产品的质量特性值（如零件尺寸偏差的测量值等），并在横坐标上划分若干等距的小区间，纵坐标表示被测样本总容量为N 的样品数据中落在各个小区间内的频数f 。

在工序质量控制中，我们通过观察直方图的大体形状，就可以判断该工序的工艺过程是否异常，并且还可以进一步判断它属于哪一类型，以便找出产生质量问题的原因，如图6和图7所示：

图6反映了直方图与质量标准的相互关系。T 为质量标准中的公差范围，T=L U T T 。其中a 、是理想情况，所有的尺寸都落在允许公差带范围T 内，且直方图两边有一定富余，表明工序处于受控状态；b 、属于工序能力刚好满足要求无富裕情况；c 、属于工序能力过高的情况，直方图两边有很大的富余量，该工序虽然无废品之虞，由于使用了超过需要的精密设备，工艺过程的经济性可能较差；d 、属于双侧无余量或超

图6 直方图与质量标准的比较

图5 直方图的一般形式

差的情形，说明该工序能力较差，会产生大量废品，为了解决这一问题，需要对机床进行精化、改进工艺方法和装备或更换到精度高一些的机床上加工；e 、属于单侧无余量或单侧超差的情形，尺寸分布中心偏移了质量标准中心，说明机床加工定尺寸的调整偏大或偏小了，需要重新调整，使尺寸分布中心移至质量标准的中部，否则工序极易产生不合格品；f 、称“陡壁型直方图”，图中左边的虚线部分是不存在的，是为了说明而添加的辅助线。这种情况多半由于操作工人经过自检后擅自剔除不合格品后，将剩余数据所作直

方图的结果。

图7反映直方图形

状的若干典型特

点。其中1)为正常型：中间直方为峰，左右大体对称分布，近似正态分布形状。说明加工误差性质主要属于随机性的，工艺过程处于受控状态；2)为折齿型：主要是测量方法或读数有问题，也可能是分组太细所致；3)为孤岛型：通常是由于工艺条件发生突变造成的，如原材料或毛坯件的异常变化、有不熟练的工人替班等工艺条件发生变化；4)偏向型：分布中心偏向一方。说明机床定尺寸的调整偏大或偏小了（如试切法定尺寸中经常会出现“宁大勿小的倾向”）；5)双峰型：往往是不同机床或不同熟练程度的工人加工的零件混在一起了，而出现了两个分布；6)平峰型：说明加工中出现系统误差。即存在某种缓慢的倾向性因素如刀具磨损等在起作用。

实际生产过程所反映出来的直方图，是以上各种情况的综合，图形形状千差万别，需要充分利用质量统计分析有关知识和现场工艺经验，才可能做出符合实际的分析结论。 控制图：

控制图是用来分析和判断工序是否处于稳定状态的一种图形工具，它通过监测工艺过程中的质量波动

情况，判断并发现工艺过程中的异常因素，具有稳定生产、保证质量、预防废

图7 直方图形状的各种典型特点

品产生的作用，它已成为大批量生产中统计过程控制的主要方法。

控制图的基本形式如图8所示。图中纵坐标表示需要控制的质量特性；横坐标表示按一定方法取样得到的编号，图中有三条平行于横轴的线段，它们分别是：CL 为中心线，UCL 为控制上控制界限，LCL 为下控制界限。根据美国贝尔实验室的休哈特博士的质量理论，在σμ3± 范围内包含全部质量数据的99.73%,如果能够将这部分控制住，工艺过程就基本上实现了受控。因此在绘制控制图坐标图时，把质量特性值的分布中心μ（下面经过数据处理用均值的平均值X 表示）作为控制中心线CL ；以μ＋3σ作为控制上线UCL ；以σμ3－作为控制下线LCL 。

在生产过程中，对全部产品进行检验是很不经济的，也是不现实的，尤其是在产品批量很大时就根本不可能对产品实施全检。控制图的基本原理就在于，它利用从零件总体中抽取一定数量的样本进行检测，然后再利用样本的质量分布状况来推断总体的质量分布状况，进而

判断工艺过程是否稳定。

在使用控制图时，可将质量特性值X 的一系列观察值依次标在图上。若这些点全部落在上、下控制限内，而且点的排列是随机的、无缺陷的则可以判定，该工序处于受控状态。（缺陷类型可参看图12、图13、图14、图16、图

15）。

根据产品质量特性的不同，可将控制图分为计量值、计件值和计点值三种控制图。本实验只涉及计量值。计量值控制图又有几种形式，其中使用最普遍的是“均值－极差控制图”（X —R 控制图），本实验以均值－极差控制图为例， 介绍控制图的作法。均值－极差控制图的主要内容是分别将样本的均值X 和样本的极差R ，根据工艺过程的时间顺序描绘在控制图上，其作图的基本步骤如下： （1）收集检测零件特性值的数据

（a ）每隔一定时间，抽测正在加工的一组零件，组成一个样本。每组内的零件个数为n 件，称样本容量，共检测K 组。样本的容量n 通常为2～10，本实验取n ＝5；样本的个数K 一般为 20～25，本实验取K=20； （b ）建立控制图坐标系（图9）及记录原始数据； （c ） 计算每个样本的均值X 和极差R ：

R=max （1X ，2X ，…，n X ）－min （1X ，2X ，…，n X ）

式中：X 1，X 2…为样本内的每个质量特性测量值，n 为样本容量。 （2） 计算控制界限

n

X X X X n

+++= (2)

1

图9 控制图坐标系