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王廷强

尺寸链叠加分析及公差优化

王廷强 / 美国认证高级ASME专 家

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课程大纲

课程培训目标:

针对客户设计产品开发相应的尺寸链分析和公差优化课程,满足企业在新产品结构公差设计方法、降低成本和相关现场问题处理方法技术的指导需求

系统的介绍尺寸链分析和公差优化

针对如新能源行业电池包PACK特点产品(如膨胀特性)的6-sigma公差设计方法和问题解决方法指导

完成公差累积的尺寸链建立

设计公差累积计算模板

能够计算装配零件的**小和**大壁厚、间隙、或干涉,

能够创建几何公差或正负公差的尺寸链,分析公差叠加结果,

能够创建、分析复杂的公差叠加分析工具,包含几何公差,名义尺寸,实效条件尺寸,和正负公差,

能够分析通用装配条件的公差叠加分析,

能够分析浮动紧固件的公差叠加分析,如何定义螺栓,轴类,或孔类公差,

能够分析固定紧固件的公差叠加分析,如何定义螺栓,间隙孔,槽,凸缘,和整体尺寸的公差,以及螺纹孔的投影公差,

能够计算在不同的基准方案下的**大,**小间隙,

掌握一套逻辑的,系统的,数量化的公差分析方法,

课程包含主要内容:

课程参与者能够解决实际工作中面对的从简单到复杂的装配体的公差叠加分析。培训中以理论讲授和实践练习相结合来分析尺寸公差和几何公差的叠加分析,比较分析不同的基准设置情况下的输出结果。

课程包括解决电子产品、机械产品的客户目前公差优化问题和尺寸工程相关的质量问题。

培训大纲:

热身问题讨论

尺寸链分析介绍

尺寸链分析介绍

尺寸链分析为什么能够节省成本

尺寸链分析的知识准备

尺寸链分析涉及方法:**差条件法WC、RSS法、蒙特卡洛法、6sigma法

蒙特卡洛分析与正太分布数据的创建

如何选择适当的公差分析方法

公差分析方法的案例展示

创建正负公差尺寸链的基本步骤

建立尺寸链的注意事项

尺寸链分析的默认条件

零件尺寸链的建立案例分析

尺寸链分析结果的解释

优化尺寸链的方法探讨

客户案例分析(请准备图纸)

零件的尺寸链公差优化分析(案例分析一)

分析目标的建立

建立零件的尺寸链

WC结果分析

RSS结果分析

6-sigma结果分析

分析工具的建立和数据输入

关键参数的解读

**大、**小间隙的分析结果输出

设计合格率的6sigma计算

尺寸的中值、尺寸上限、尺寸下限

C_PK计算,上分为数Z_USL值和下分位数Z_LSL计算

正太分布函数和零件的设计合格率

统计公差的分析及计算

6Sigma公差分析结果解读

比较6sigma分析前后的产品成本

零件尺寸链建立的案例演练

客户的案例分析(请准备问题和图纸)

复杂装配体的尺寸链建立案例演练

装配体的尺寸链分析

阶梯型尺寸的尺寸链建立

链式尺寸的尺寸链建立

**小、**大间隙结果输出

比较两种分析结果,解读分析参数

两种尺寸标注布局方法的设计选择

尺寸公差定义的装配体中公差叠加分析复杂性

尺寸公差的设计缺陷和与几何公差的比较

客户的案例分析(请准备问题和图纸)

装配体的安装尺寸分析完整建立方法和结果优化

装配体分析

尺寸链的建立

关键数据的收集

尺寸链分析工具的数据输入

尺寸链分析与统计学

统计学的分布判断方法

标准件的公差分布于6sigma计算方法

WC分析结果解读

RSS分析结果解读

6sigma分析方法及结果解读

修正的6sigma分析结果解读

**次优化分析及成本结果

第二次优化分析及成本结果

第三次优化分析及成本结果

分析和优化结果的局限性分析

分析结果如何预测、控制质量管理

分析结果如何管理供应链的质量

客户案例分析(请准备问题和图纸)

浮动、固定螺栓装配设计及尺寸链分析

浮动螺栓装配分析

浮动螺栓对尺寸链影响的公差分析

固定螺栓装配分析

固定螺栓对尺寸链影响的公差分析

客户案例分析(请准备问题和图纸)

几何公差的尺寸链分析及公差优化

14中公差控制方式与公差叠加分析

轮廓度的公差叠加分析

位置度的公差叠加分析

MMB基准浮动引起的公差叠加

MMC补偿公差引起的公差叠加

RFS和RMB修正的几何公差叠加分析

几何公差的公差标注解读

几何公差的尺寸链建立方法

几何公差的分析案例一 – 理解基准浮动

几何公差的分析案例二 – 理解同步要求、独立要求下的尺寸分析特点

几何公差的分析案例三 – 理解位置度、轮廓度公差的分解

几何公差的综合分析方法综合练习

客户案例分析(请准备问题和图纸)

统计学相关公差分析知识介绍

统计学知识介绍

概率分布介绍

容差设计与正太分布

正太分布的参数分析

标准差

分位数

中值

峰值

6Sigma与设计合格率

正太分布数据的判断方法

C_P,C_PK,P_P,P_PK公式计算与设计质量

如何计算均值分布的标准差

RSS公式的推导方法




   



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