Количественная оценка неопределенности среднего зазора и натяга в сопряжениях одноименных промежуточных и крайних размерных групп

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Основной результат исследования связан с выводом обладающих новизной аналитических зависимостей нахождения количественной оценки неопределенности среднего зазора и натяга в сопряжениях одноименных промежуточных и крайних размерных групп, случайного рассеивания среднего размера относительно верхней и нижней приемочных границ на интервалах допусков действительных размеров промежуточных и крайних размерных групп. Наличие погрешности измерений, случайное рассеивание действительных размеров с отклонением формы реальной поверхности или профиля с разбиением допусков действительных размеров на равное число размерных групп оказывает влияние на достоверность результатов измерений и контроля деталей при комплектовании и подборе сортировкой их на равное число размерных групп и с появлением на интервалах допусков действительных размеров промежуточных и крайних размерных групп областей вероятностных ошибок первого и второго рода в случае ошибочного принятия некоторых бракованных деталей годными и некоторых годных деталей бракованными приводит к случайному рассеиванию среднего зазора и натяга в сопряжениях одноименных промежуточных и крайних размерных групп, смещениям центров группирования допусков действительных размеров промежуточных и крайних размерных групп по отношению к середине допуска действительных размеров, невозможности применения всех поступивших на сборку деталей при комплектовании и подборе сортировкой их на равное число размерных групп.

Об авторах

Надежда Николаевна Чигрик

Омский государственный университет имени Ф.М. Достоевского

Автор, ответственный за переписку.
Email: chigrik2014@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6938-029X

кандидат технических наук, доцент; преподаватель кафедры химической технологии

Россия, Омск

Список литературы

  1. Laurent P., Rouetbi O., Anselmetti B. Tolerance analysis of hyperstatic mechanical systems with deformations // Procedia CIRP. 2018. Vol. 75. Pp. 244–249. doi: 10.1016/j.procir.2018.04.059.
  2. Noppachai Saivaew, Suthep Batdee. Decision making for effective assembly machined parts selection using fuzzy AHP and fuzzy logic // Materials Today: Proceedings. 2020. Vol. 26. Part 2. Pp. 2265–2271. doi: 10.1016/j.matpr.2020.02.491.
  3. Ghandi S., Masehian E. Review and taxonomies of assembly and disassembly path planning problems and approaches // Computer-Aided Design. 2015. Vol. 67–68. Pp. 58–86. doi: 10.1016/j.cad.2015.05.001.
  4. Kannan S.M., Raja G. Pandian. A new selective assembly model for achieving specified clearance in radial assembly // Materials Today: Proceedings. 2021. Vol. 46. Pp. 7411–7417. doi: 10.1016/j.matpr.2020.12.1229.
  5. Caputo A.C., Di Salvo G. An economic decision model for selective assembly // International Journal of Production Economics. 2019. Vol. 207. Pp. 56–69. doi: 10.1016/j.ijpe.2018.11.004.
  6. Сорокин М.Н., Колтунов И.И. Схема проектирования при селективной сборке изделий типа «подшипник» // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2015. № 10. С. 16–22.
  7. Häggström D., Sellgren U., Björklund S. The effect of manufacturing tolerances on the thermomechanical load of gearbox synchronizers // Procedia CIRP: 51st CIRP Conference on Manufacturing Systems. 2018. Vol. 72. Pp. 1202–1207. doi: 10.1016/j.procir.2018.03.050.
  8. Пат. 2744306, Российская Федерация, МПК F16C 43/00, B07C 5/04. Способ сборки равного количества деталей при комплектовании и подборе сортировкой их на равное число размерных групп / Н.Н. Чигрик; заявитель и патентообладатель Н.Н. Чигрик; № 2020122969; заявл. 06.07.2020, опубл. 05.03.2021. Бюл. № 7.
  9. Чигрик Н.Н. Количественная оценка неопределенности случайного рассеивания среднего зазора и натяга в сопряжениях // Омский научный вестник. 2022. № 4 (184). С. 101–111. doi: 10.25206/1813-8225-2022-184-101-111.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Графическое представление случайного смещения среднего размера относительно верхней и нижней приемочных границ x̄i, x̄(i – 1) на интервалах (–εk, x̄0k], [x̄0k, +εk) допусков действительных размеров k-х промежуточных и крайних размерных групп

Скачать (209KB)
3. Рис. 2. Схема разбиения допусков действительных размеров на равное число размерных групп с неучтенным случайным рассеиванием среднего зазора и натяга Sck(Nck) в сопряжениях одноименных k-х промежуточных и крайних размерных групп

Скачать (274KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».