装配偏差分析的区间算法

衡德正，羊 军，金爱君 ，金 隼

1 引言

装配偏差分析作为连接产品设计与制造的关键环节，通过将设计目标与制造能力集成在一个模型，定量化的评估零件制造偏差对产品功能的影响，在满足产品功能要求的前提下，力争使产品的制造成本最低。

装配偏差分析一般包括极值法和统计法。极值法基于零件满足100%互换，即在组成环中增环为极大（小）值、减环为极小（大）值时，封闭环取得极大（小）值。但实际尺寸链中，各个组成环一般为不确定量，按照极值法计算必然带来分析结果趋于保守，带来制造难度提高，制造成本增加。统计偏差分析考虑了零件尺寸偏差的分布特性，更符合实际状况，受到广泛应用。但统计偏差分析一般基于概率论，将各个偏差变量视为随机变量，需要大量的不确定信息来判断尺寸的统计分布形式[1]。现代机械产品，组成零件多，工艺流程复杂，各种偏差经过复杂的传播、耦合，形成最终装配偏差，一般很难知道偏差变量的具体分布形式。此外，概率模型并不是描述偏差不确定性的唯一模型，而且研究表明，不确定性未必就是随机性，也可能是模糊性或未知而有界性。同时，概率模型对于参数的扰动特别敏感，以至于很小的误差也会带来计算结果的较大误差，在缺乏足够样本信息时，一旦对这些概率分布的假定和工程参数的真正分布不符，则统计偏差分析结果的合理性与可靠性就失去意义。对此，提出装配偏差的区间算法。……