Предельные отклонения: Определение предельных отклонений.

Определение предельных отклонений.

---

В этом разделе размешаются различные технические статьи. Они могут быть использованы инженерными работниками, как дополнительная справочная информация. Наверняка начинающие конструктора и технологи, найдут на этих страницах, немало полезного для себя и своих коллег.

Со временем планируется возможность размещение здесь статей на технические темы всеми желающими. Но это только в перспективе, а пока в раздел будет помещаться интересная и полезная на наш взгляд информация. Кроме того на этих страницах будут публиковаться выдержки из различных справочников, ГОСТов и другой нормативно-технической документации.

Вы можете написать свои замечания, пожелания и предложения в форме на главной странице сайта, любая конструктивная критика будет приниматься к сведению. Если у Вас есть вопрос по технологии машиностроения, напишите администратору и статья на интересующую Вас тему, может, скоро появиться в этом разделе.

Связь с администратором.

1   2  3  4  5  6  7  8  9  10  11

---

Эта статья появилась не случайно, и опытным конструкторам и технологам, явно, будет неинтересна. Но сайт рассчитан на начинающих инженеров и студентов, и им вспомнить методику назначения числовых значений основных отклонений, будет полезно. Дело в том, что ко мне не раз обращались студенты дипломники и даже молодые инженера (только пришедшие на производство), с просьбой помочь определить значение предельных отклонений. Почему так происходит, не знаю (институты этому обучают), разбираться не будем, попробуем, как можно подробнее, ответить на вопрос.

Вообще все предельно просто. Существует ГОСТ 25346-89 «Общие положения, ряды допусков и основных отклонений», согласно которого мы и будем работать. Рассказывать об основных терминах и определениях, не вижу смысла, подразумевается, что читатель их знает, а если нет, то всегда можно обратиться к вышеуказанному ГОСТ, который, кстати, для дальнейшей работы лучше иметь под рукой (в сети Вы без особого труда, сможете его отыскать). Итак, приступим.

1.Числовые значения основных отклонений валов указаны в таблице №2 ГОСТ 25346.

2.Второе отклонение поля допуска вала определяется из основного отклонения (назначенного по таблице №2) и допуска IT который берем из таблицы №1 ГОСТа – приведена ниже.

3.Теперь по рисунку 1 рассчитываем второе отклонение поля допуска вала.

Для отверстий, определение значений предельных отклонений, производится аналогичным образом, с той разницей, что значения основных отклонений назначаются по таблице №3 ГОСТА 25346-89, часть её приводится ниже.

Расчет второго отклонения поля допуска для отверстия производится по рисунку 2, исходя из основного отклонения (назначенного по таблице №3) и допуска IT (таблица №1).

Перейдем от теории к практике, думаю, на примере все сразу станет понятно.

Пример: необходимо определит значения предельных отклонений для посадки:

Назначим основное отклонение вала es по таблице №2, оно будет равно (0), хотя для посадки в системе вала это известно и без таблицы, но мы будем придерживаться методики.

Далее определим по таблице №1 числовое значение допуска вала IT, оно равно (22) мкм.

Используя формулы рисунка 1, рассчитаем второе отклонение поля допуска вала ei (обратите внимание на единицы измерений).

ei=es-IT=0-0,022= — 0,022 мм

В результате для вала получаем:

Теперь назначим основное отклонение отверстия EI по таблице №3, оно будет равно (+40) мкм.

Числовое значение допуска для отверстия IT, по таблице №1 равно (15) мкм.

По формулам рисунка 2, рассчитаем второе отклонение поля допуска отверстия ES.

ES=EI+IT=0,040+0,015=+0,055 мм

Для отверстия получаем:

Итог, данного примера будет выглядеть так:

Думаю теперь, для тех, кто затруднялся, определение числовых значений предельных отклонений, вопрос решенный. А вообще лучший помощник студента и инженера, это конечно ГОСТ, работайте согласно стандартов, и проблем будет гораздо меньше.

Если у Вас есть вопросы можно задать их ЗДЕСЬ.

Всего Вам наилучшего, до встречи в следующей статье.

1   2  3  4  5  6  7  8  9  10  11

Список последних статей.

• Статья №1.Определение числовых значений предельных отклонений.
• Статья №2. Резьба коническая дюймовая с углом профиля 60°.
• Статья №3. Как в технологической документации обозначить опоры, зажимы и установочные устройства.
• Статья №4. Основы теории базирования.
• Статья №5. Базирование. Классификация баз.
• Статья №6. Классификация баз по лишенным степеням свободы.
• Статья №7. Основные формулы для расчета погрешностей базирования и закрепления заготовки.
• Статья №8. Примеры расчета погрешности базирования и закрепления заготовки.
• Статья №9. Назначение технологических баз.
• Статья №10. Примеры задач по назначению технологических баз.
• Статья №11. Основы размерного анализа. Размерные цепи.

---

Автор: Саляхутдинов Роман

«БОСК 8.0» Познай Все Cекреты КОМПАС-3D Более 100 наглядных видеоуроков; Возможность быстрее стать опытным специалистом КОМПАС-3D; Умение проектировать 3D изделия (деталей и сборок) любой степени сложности; Гарантии доставки и возврата. >> Читать Полное Описание <<

---

Автор: Саляхутдинов Роман

«БОСК 5.0» Новый Видеокурс. «Твердотельное и Поверхностное Моделирование в КОМПАС-3D» Большая свобода в обращении с поверхностями; Возможность формирования таких форм, которые при твердотельном моделировании представить невозможно; Новый уровень моделирования; Гарантии доставки и возврата. >> Читать Полное Описание <<

---

Автор: Саляхутдинов Роман

«Эффективная работа в SolidWorks» Видеокурс. «Эффективная работа в SolidWorks» поможет Вам: Многократно сократить временя на освоение программы; Научит проектировать 3D изделия (деталей и сборок) любой степени сложности; создавать конструкторскую документацию; проводить инженерный анализ. Поможет быстрее стать грамотным специалистом; Гарантии доставки и возврата. >> Читать Полное Описание <<

---

Автор: Дмитрий Родин

«AutoCAD ЭКСПЕРТ» Видео самоучитель По AutoCAD 60 наглядных видеоуроков; Более 15 часов только AutoCAD; Создание проектов с нуля прямо у Вас на глазах; 365-дневная гарантия >> Читать Полное Описание <<

Таблица допусков и посадок отверстий по h22, h23, h24, h25, h26, h27, h28

• Система отверстия
• Система вала

• A
• B
• C
• CD
• D
• E
• EF
• F
• FG
• G
• h2-H6
• H7-h21
• h22-h28
• JS1-JS6
• JS7-JS11
• JS12-JS18
• J
• K
• M
• N
• P
• R
• S
• T
• U
• V
• X
• Y
• Z
• ZA
• ZB
• ZC

Номинал. размер, мм	h22	h23	h24	h25	h26	h27	h28
	Предельные отклонения, мм
До 3 включ.	+0.10	+0.140	+0.250	+0.40	+0.60
Св. 3 до 6	+0.120	+0.180	+0.30	+0.480	+0.750	+1.20	+1.80
Св. 6 до 10	+0.150	+0.220	+0.360	+0.580	+0.90	+1.50	+2.20
Св. 10 до 18	+0.180	+0.270	+0.430	+0.70	+1.10	+1.80	+2.70
Св. 18 до 30	+0.210	+0.330	+0.520	+0.840	+1.30	+2.10	+3.30
Св. 30 до 50	+0.250	+0.390	+0.620	+10	+1.60	+2.50	+3.90
Св. 50 до 80	+0.30	+0.460	+0.740	+1.20	+1.90	+30	+4.60
Св. 80 до 120	+0.350	+0.540	+0.870	+1.40	+2.20	+3.50	+5.40
Св. 120 до 180	+0.40	+0.630	+10	+1.60	+2.50	+40	+6.30
Св. 180 до 250	+0.460	+0.720	+1.150	+1.850	+2.90	+4.60	+7.20
Св. 250 до 315	+0.520	+0.810	+1.30	+2.10	+3.20	+5.20	+8.10
Св. 315 до 400	+0.570	+0.890	+1.40	+2.30	+3.60	+5.70	+8.90
Св. 400 до 500	+0.630	+0.970	+1.550	+2.50	+40	+6.30	+9.70
Св. 500 до 630	+0.70	+1.10	+1.750	+2.80	+4.40	+70	+110
Св. 630 до 800	+0.80	+1.250	+20	+3.20	+50	+80	+12.50
Св. 800 до 1000	+0.90	+1.40	+2.30	+3.60	+5.60	+90	+140
Св. 1000 до 1250	+1.050	+1.650	+2.60	+4.20	+6.60	+10.50	+16.50
Св. 1250 до 1600	+1.250	+1.950	+3.10	+50	+7.80	+12.50	+19.50
Св. 1600 до 2000	+1.50	+2.30	+3.70	+60	+9.20	+150	+230
Св. 2000 до 2500	+1.750	+2.80	+4.40	+70	+110	+17.50	+280
Св. 2500 до 3150	+2.10	+3.30	+5.40	+8.60	+13.50	+210	+330

h24, h25, h26, h27, h28 не применяют для номинальных размеров до 1 мм включительно.

Статистический расчет пределов трех сигм на примере

К

Уилл Кентон

Полная биография

Уилл Кентон — эксперт в области экономики и инвестиционного законодательства. Ранее он занимал руководящие должности редактора в Investopedia и Kapitall Wire, имеет степень магистра экономики Новой школы социальных исследований и степень доктора философии по английской литературе Нью-Йоркского университета.

Узнайте о нашем редакционная политика

Обновлено 31 мая 2022 г.

Рассмотрено

Эми Друри

Рассмотрено Эми Друри

Полная биография

Эми является членом ACA, генеральным директором и основателем OnPoint Learning, финансовой обучающей компании, проводящей обучение финансовых специалистов. Она имеет почти двадцатилетний опыт работы в финансовой отрасли и в качестве финансового инструктора для профессионалов отрасли и частных лиц.

Узнайте о нашем Совет по финансовому обзору

Инвестопедия / Джули Бэнг

Что такое предел трех сигм?

Пределы трех сигм — это статистический расчет, при котором данные находятся в пределах трех стандартных отклонений от среднего значения. В бизнес-приложениях три сигмы относятся к процессам, которые работают эффективно и производят товары высочайшего качества.

Пределы трех сигм используются для установки верхнего и нижнего контрольных пределов в диаграммах статистического контроля качества. Контрольные карты используются для установления ограничений для производственного или бизнес-процесса, находящегося в состоянии статистического контроля.

Ключевые выводы:

• Пределы трех сигм (пределы трех сигм) — это статистический расчет, который относится к данным в пределах трех стандартных отклонений от среднего значения.
• Пределы трех сигм используются для установки верхнего и нижнего контрольных пределов в диаграммах статистического контроля качества.
• На колоколообразной кривой данные, лежащие выше среднего и за линией трех сигм, представляют менее 1% всех точек данных.

Понимание пределов трех сигм

Контрольные карты, также известные как карты Шухарта, названы в честь Уолтера А. Шухарта, американского физика, инженера и статистика (1891–1967). Контрольные карты основаны на теории о том, что даже идеально спроектированным процессам присуща определенная степень изменчивости выходных измерений.

Контрольные карты определяют, есть ли контролируемые или неконтролируемые изменения в процессе. Говорят, что изменения в качестве процесса, вызванные случайными причинами, находятся под контролем; К неконтролируемым процессам относятся как случайные, так и особые причины изменчивости. Контрольные карты предназначены для определения наличия особых причин.

Для измерения вариаций статистики и аналитики используют показатель, известный как стандартное отклонение, также называемое сигмой. Сигма — это статистическое измерение изменчивости, показывающее, насколько сильно отличается среднестатистическое значение.

Sigma измеряет, насколько наблюдаемые данные отклоняются от среднего или среднего; инвесторы используют стандартное отклонение для оценки ожидаемой волатильности, известной как историческая волатильность.

Чтобы понять это измерение, рассмотрим нормальную кривую нормального распределения, которая имеет нормальное распределение. Чем дальше вправо или влево точка данных записана на кривой нормального распределения, тем выше или ниже, соответственно, данные, чем среднее значение. С другой точки зрения, низкие значения указывают на то, что точки данных близки к среднему; высокие значения указывают на то, что данные широко распространены и не близки к среднему значению.

Пример расчета предела трех сигм

Давайте рассмотрим производственную фирму, которая проводит серию из 10 тестов, чтобы определить, есть ли различия в качестве ее продукции. Точки данных для 10 тестов: 8,4, 8,5, 9,1, 9,3, 9,4, 9,5, 9,7, 9,7, 9,9 и 9,9.

1. Сначала рассчитайте среднее значение наблюдаемых данных. (8,4 + 8,5 + 9,1 + 9,3 + 9,4 + 9,5 + 9,7 + 9,7 + 9,9 + 9,9) / 10, что равно 93,4 / 10 = 9,34.
2. Второй, вычислить дисперсию набора. Дисперсия — это разброс между точками данных, который рассчитывается как сумма квадратов разницы между каждой точкой данных и средним значением, деленная на количество наблюдений. Первый квадрат разности будет рассчитан как (8,4 — 9,34) ² = 0,8836, второй квадрат разности будет равен (8,5 — 9,34) ² = 0,7056, третий квадрат может быть рассчитан как (9,1 — 9,34) ² = 0,0576 и так далее. Сумма различных квадратов всех 10 точек данных равна 2,564. Таким образом, дисперсия составляет 2,564/10 = 0,2564.
3. В-третьих, вычислить стандартное отклонение, которое представляет собой просто квадратный корень из дисперсии. Итак, стандартное отклонение = √0,2564 = 0,5064.
4. В-четвертых, вычислить три сигмы, что на три стандартных отклонения выше среднего. В числовом формате это (3 x 0,5064) + 9,34 = 10,9. Поскольку ни один из данных не находится на таком высоком уровне, процесс производственного тестирования еще не достиг уровня качества «три сигмы».

Особые указания

Термин «три сигмы» указывает на три стандартных отклонения. Шухарт установил пределы трех стандартных отклонений (3 сигмы) в качестве рационального и экономичного ориентира для минимальных экономических потерь. Пределы трех сигм устанавливают диапазон для параметра процесса на уровне контрольных пределов 0,27%. Контрольные пределы по трем сигмам используются для проверки данных, полученных в процессе, и проверки того, находятся ли они в пределах статистического контроля. Это делается путем проверки того, находятся ли точки данных в пределах трех стандартных отклонений от среднего значения. Верхний контрольный предел (UCL) устанавливается на три сигма выше среднего, а нижний контрольный предел (LCL) устанавливается на три сигма ниже среднего.

Поскольку около 99,73% контролируемого процесса будет происходить в пределах плюс-минус три сигмы, данные процесса должны аппроксимировать общее распределение вокруг среднего значения и в заранее определенных пределах. На колоколообразной кривой данные, лежащие выше среднего и за линией трех сигм, представляют менее 1% всех точек данных.

Источники статей

Investopedia требует, чтобы авторы использовали первоисточники для поддержки своей работы. К ним относятся официальные документы, правительственные данные, оригинальные отчеты и интервью с отраслевыми экспертами. Мы также при необходимости ссылаемся на оригинальные исследования других авторитетных издателей. Вы можете узнать больше о стандартах, которым мы следуем при создании точного и беспристрастного контента, в нашем редакционная политика.

1. Национальный центр биотехнологической информации. «Уолтер А. Шухарт, 1924 год, и фабрика в Хоторне».

Термопары — Предельные отклонения и допуски

Допуски и предельные отклонения для термопар определены в стандарте DIN EN 60584. В некоторых случаях термоэлектрические характеристики могут отклоняться от стандартных базовых значений термоэлектрических напряжений. Определено 3 класса, которые описывают допустимые допуски и предельные отклонения. См. таблицу.

Например, предельное отклонение для термопары типа K класса допуска 1 составляет ±1,5°C или 0,40 % . Для класса допуска 2 предельное отклонение составляет ±2,5°C или 0,75% . In the following table you will find the tolerances and limit deviations for all common thermocouples:

 

999999999999. 5°C
или 0,40% 3PtRh 3PtRh

6 до +1600°C

99

			Class 1		Class 2		Class 3
	Standard	Material	Temperature-range	*²Limit deviation	Temperature-range	*²Limit deviation	Temperature-range	* ²Предельное отклонение
тип T	DIN EN 60584	Cu-CuNi	-40 до +350°C	±0,5°C 9 или 90,40 %0136 -40 до +350°C	±1,0°C или 0,75%	-200 до +40°C	±1,0°C или 1,5%
type U *¹	DIN 43710	Cu-CuNi	—	—	0 up to +600°C	±3°C or 0,75%	—	—
тип J	DIN EN 60584	Fe-CuNi	-40 до +750°C	±1,5°C или 0,40%	-40 до +750°C	±2,5°C or 0,75%	—	—
type L *¹	DIN 43710	Fe-CuNi	—	—	0 up to +900° C	± 3 ° C или 0,75%	—	—
Тип K	DIN EN 60584	NICR -NI	DIN EN 60584	NICR -NI	DIN 60584	HILCR -NI	-40 до +1200°C	±2,5°C или 0,75%	-200 до +40°C	±2,5°C или 1,5%
тип E	DIN EN 60584	NiCr-CuNi	-40 до +1°C 800°C или	± 9,521°C	9,0139 0,40%	-40 до +900°С	±2,5°С или 0,75%	-200 до +40°С	±2,5°С или 1, 5%
тип N	DIN EN 60584	NiCrSi-NiSi	-40 до +1000°C	±1,5°C	-20 до 190+90 0,40% 90 0,40% °С	±2,5°С или 0,75%	-200 до +40°C	±2,5°C или 1,5%
тип S	DIN EN 60584 9	±1,0°C или *³	0 до +1600°C	±1,5°C или 0,25%	—	—
тип R	DIN EN 60584	PtRh23-Pt	0 до +1600°C	±1,0°C или *³	0 до +9,5039°C С or 0,25%	—	—
type B	DIN EN 60584	PtRh40-PtRh6	—	—	+600 up to +1700°C	±1,5 °С или 0,25%	+600 до +1700°С	±4,0°С или 0,5%

2 класса, а 3, 1, термопары

*¹ С апреля 1994 года стандарт DIN 43710 больше не действует.