电子产品结构设计公差分析.ppt

电子产品结构设计公差分析 内容一 统计学用于公差分析的背景二 一般公差分析的理论 变异 1 加工制程的变异 材料特性的不同 设备或模具的错误 工序错误 操作员的错误 模具磨损 标准错误 2 组装制程的变异 工装夹具错误 组装设备的精度 两种主要的变异类型 一 统计学用于公差分析的背景 变异控制 解决方案制程的选择制程的控制 SPC 产品的检查技术的选择优化的设计公差分析 变异控制从加工制造从产品设计 Aim高质量高良率低LowFFR 一 统计学用于公差分析的背景 变异的一般分布图 正态分布双峰分布 非正态分布 偏斜分布 非正态分布 一 统计学用于公差分析的背景 99 9937 3 4 5 6 3 4 5 6 99 73 99 999943 99 9999998 2 1 2 1 变形点 标准差 sor 数据的百分比 在给定的西格玛 范围 95 46 68 26 平均值 xor 正态分布的特点依概率理论计算 99 73 的样本将落在 3 的范围内 只有很小的概率 0 27 不在 3 的范围内 由于小概率事件一般不会发生 故可认为不会有尺寸在规格之外 一 统计学用于公差分析的背景 正态分布的参数 平均值 x 分布的位置范围 R 最大值与最小值之间的距离标准差 s 反映样本内各个变量与平均数差异大小的一个统计参数最常用的量测法 量化可变性变量 s2 标准差的平方 一 统计学用于公差分析的背景 总体参数m 总体平均值s 总体标准差 总体参数与样本统计 总体现有的及将来会出现的所有单元或个体我们将永远都不可能知道的真实总体 样本从总体提取的单元或个体的子集用样本统计 我们可以尝试评估总体参数 样本统计x 样本平均值s 样本标准差 一 统计学用于公差分析的背景 Processvariation3s 制程性能指标CPK 参数Cpk是制程性能指标sLT是标准差LSL是规格的下限USL是规格的上限mean是实际制程的平均值 USL mean LSL Samplemean Nominalvalue mean LSL USL Processvariation3s Tolerancerange C 一 统计学用于公差分析的背景 这部分主要是说明怎样应用公差分析这个工具 去确保产品适合最终确定的产品功能和质量的要求的过程 二 一般公差分析的理论 公差分析的优点 公差分析 验证设计是否达到预期的质量水平 带较少缺点的良率产品 预防生产重工和延误 降低产品的返修率 降低成本 二 一般公差分析的理论 什麽地方使用公差分析 单个零件或元件出现公差堆积 在公差堆积中 用公差分析可以确定总的变异结果 在机构设计中 它是一个很重要的挑战 单个零件和元件的公差堆栈 35 00 13 00 0 20 10 00 0 15 12 00 0 10 零件4 二 一般公差分析的理论 堆栈公差分析过程 在堆栈公差时 有以下几种方法 手工 用电子资料表 比如DELLExcel模板 3 转换名义尺寸 将公差转成对称公差 2 建立封闭尺寸链图 1 确定组装要求 6 按要求计算变异 5 确定公差分析的方法 4 按要求计算名义尺寸 二 一般公差分析的理论 一些产品要求的例子 装配要求更换部件 无固定的配对组装 多套模具或模穴 功能要求电子方面 PWB与弹片的可靠接触结构方面 良好的滑动结构 翻盖结构 或机构装置质量要求外观 外壳与按键之间的间隙其他 良好的运动或一些奇怪的杂音 零件松动 第一步 确定组装要求 3 转换名义尺寸 将公差转成对称公差 2 建立封闭尺寸链图 1 确定组装要求 6 按要求计算变异 5 确定公差分析的方法 4 按要求计算名义尺寸 二 一般公差分析的理论 零件3 零件2 零件1 零件4 20 00 0 30 必要条件 Gap 0 15 00 0 25 10 00 0 15 I II III 46 20 0 20 0 60 B d2 A d1 C d3 D d4 IV 必要条件X dGap 0 第二步 封闭尺寸链图 3 转换名义尺寸 将公差转成对称公差 2 建立封闭尺寸链图 1 确定组装要求 6 按要求计算变异 5 确定公差分析的方法 4 按要求计算名义尺寸 二 一般公差分析的理论 46 00 0 40 46 20 0 20 0 60 45 60 0 80 0 00 从设计角度看 上图所有尺寸标注方法 其功能是相同 按规则 设计者将使用双边公差 第三步 转换名义尺寸 零件4 3 转换名义尺寸 将公差转成对称公差 2 建立封闭尺寸链图 1 确定组装要求 6 按要求计算变异 5 确定公差分析的方法 4 按要求计算名义尺寸 二 一般公差分析的理论 名义值间隙是 dGap 名义值间隙 正值是空隙 负值是干涉n 堆栈中独立尺寸的数量di 尺寸链中第i个尺寸的名义尺寸 dGap 10 00 15 00 20 00 46 00 1 00 B d2 A d1 C d3 D d4 必要条件X dGap 0 第四步 计算名义尺寸 3 转换名义尺寸 将公差转成对称公差 2 建立封闭尺寸链图 1 确定组装要求 6 按要求计算变异 5 确定公差分析的方法 4 按要求计算名义尺寸 二 一般公差分析的理论 一般应用比较多的公差分析模式是 极值法 WorstCase 简称WC验证100 性能简单并且最保守的手法用于零件数量少的情况用于产量不大的零件统计法 RootSumofSquares 简称RSS统计手法 假设名义值在大批量加工零件的尺寸中心值用于较多的零件或尺寸堆栈用于产量达的零件 第五步 公差分析方法的定义 3 转换名义尺寸 将公差转成对称公差 2 建立封闭尺寸链图 1 确定组装要求 6 按要求计算变异 5 确定公差分析的方法 4 按要求计算名义尺寸 二 一般公差分析的理论 1 确定组装要求 统计法 RSS 统计手法正态分布可以求和所有的变异 让我们用WC和RSS来计算这些变量 然后做个比较 假设每个尺寸的Cpk指标是1 33并且制程是在中心 第五步 方法的定义 统计手法 3 转换名义尺寸 将公差转成对称公差 2 建立封闭尺寸链图 6 按要求计算变异 5 确定公差分析的方法 4 按要求计算名义尺寸 C 二 一般公差分析的理论 Ttot 最大的预期间隙变量 对称公差 n 独立尺寸的堆栈数量 Ti 第i个尺寸对称公差 极值法 WC 间隙变量是个体公差的总和 Ttot 0 15 0 25 0 30 0 40 1 10最小间隙Xmin dGap Ttot 1 00 1 10 0 10最大间隙Xmax dGap Ttot 1 00 1 10 2 10增加0 10达到最小间隙的要求 dGap 0 第六步 计算变异 WC 3 转换名义尺寸 将公差转成对称公差 2 建立封闭尺寸链图 1 确定组装要求 6 按要求计算变异 5 确定公差分析的方法 4 按要求计算名义尺寸 二 一般公差分析的理论 统计法 RSS 间隙变量是个体公差的平方和再方根 最小间隙Xmin dGap Ttot 1 00 0 58 0 42最大间隙Xmax dGap Ttot 1 00 0 58 1 58最小间隙的要求 dGap 0 完全达到 第六步 计算变异 RSS 3 转换名义尺寸 将公差转成对称公差 2 建立封闭尺寸链图 1 确定组装要求 6 按要求计算变异 5 确定公差分析的方法 4 按要求计算名义尺寸 Ttot 最大的预期间隙变量 对称公差 n 独立尺寸的堆栈数量 Ti 第i个尺寸对称公差 二 一般公差分析的理论 第六步 计算变异 WCorRSS 以上的计算结果WC 最小间隙Xmin 0 10mmRSS 最小间隙Xmin 0 42mm 3 转换名义尺寸 将公差转成对称公差 2 建立封闭尺寸链图 1 确定组装要求 6 按要求计算变异 5 确定公差分析的方法 4 按要求计算名义尺寸 二 一般公差分析的理论 当每个堆栈尺寸的公差为 0 10时 通过WC和RSS方法计算组装公差 在WC和RSS方法之间百分比不同 二 一般公差分析的理论 WC和RSS方法的假设 风险及 二 一般公差分析的理论 一些指导原则 什么时候当用WC和RSS方法 在堆栈中 如果少于4个尺寸的如果对这个制造工艺了解不足够的在堆栈中 如果有4个或多于4个尺寸的只要有可能就尝试用它当对制造工艺非常了解 旧的类似零件 WC RSS 二 一般公差分析的理论 6 方法与DELL公差分析表格统计学的计算方法假定 各个尺寸的发生概率按数理计算 同时大多数情况下符合正态分布 分布以概率密度的高斯曲线描述 x 尺寸的时间概率按下面公式计算 高斯的形状由两个参数描述 中心值 定义结果尺寸出现频率最高的位置 标准差 定义了曲线的 细长比 标准差变化的高斯曲线 二 一般公差分析的理论 第六步 计算变异 RSS 高斯曲线和定义的零件的极限尺寸的交集为目标制程良率 超出曲线的为不良率 通常工程领域 制造制程常常设置满足有效等级3 意味着结果尺寸的上限UL和下限LL在中心值 的3 以内 在高斯曲线的上下限以内等于总集合的99 73 这个区域的産品符合规格要求 超出的部分比率爲0 27 爲尺寸超出的産品 二 一般公差分析的理论 第六步 计算变异 RSS RSS方法依据假设各个局部零件在3 制程能力 质量 下制造 极限值由此符合容许空间 3 标准差设置如下 封闭零件尺寸爲平均值 以及标准差 二 一般公差分析的理论 6 方法通常工程领域 制造制程常常传统地设置满足有效等级3 大约百万个産品中2700个不良 尽管这些超出地産品起初看起来非常良好 但在一些産品领域 越发不足 除此之外 从长期来看几乎不可能保证制程特性曲线地中心值完全在容许范围地中心 以防大批量生産时的制程曲线的中心值随着时间的推移而偏移 由于变化因子的影响 错误的组装 工具和夹具的磨损 温度变化等等 1 5 的偏移是典型的 对于接近3 等级的制程能力 表现爲超出公差的比率爲百万分之67000 很明显在此等级的制程损坏是不可接受的 因此 最近 6 的方法越来越被广泛使用在评估制程质量上 方法的概念是获得制程特性的中心值是在距离两个公差极限值6 范围内 在此有效制程条件下 即使1 5 的偏移産生 也可保证百万分之3 4的超出公差的比率 二 一般公差分析的理论 6 的方法相对较新 它变得广泛而流行是在1980s和1990s 第一次是由Motorola公司运用于实际而主要在美国被使用 它适用于高质量的制造流程和制程曲线会偏移的大批量生産中 6 防范是标准 RSS 的修改同时引入两个新的参数 Cp Cpk 被成爲制程能力指数 这些能力指数被用于评估制造流程的质量 Cp值用于对照传统的3 制程能力而评估制造流程的质量 对于容许空间 3 Cp等于1 对于高质量的制程 公差极限在距离中心值6 的范围内 Cp 2 Cpk值是Cp在