Сварка в машиностроении.Том 4 (1041441), страница 113
Текст из файла (страница 113)
В приведенном примере (табл, 4) значения пэ рассчитаны отдельно по всем обнаруженным несплошностям и н по недопустимым дефектам д .. Причем шлаки и непровары приняты соответственно в 2 и 8 раз более опасными чех! поры: рш = 2; рн =. 8 (4). 488 Продолжение табл. 6. л =гпб — — ВГР— — — — — я+Ус л Рис. 1. Пример контроль. ной карты для регулиро вания числа х = тн не. допустимых дефектов, приходящихся на один сварной стык; х — срмнее значение — ЮП/ — "х'2гя Дефекты сварки Чувствя. тель.
ность кон" троля. % Балл качества (по трех- бальной снстеме) ° т ° ~а~ № кон- трольного участка Приме- чание Про- тяженн ость, мм Размер, мм Груп- па Чис- ло Вид А А А А Б А 1,0 1,5 3,0 1,0 1,0 2,0 П П Ш Н П П П 2,0 1',0 1,0 2,0 2,0 1,0 1,0 Брак 80 20 Нонер 15 дыдоряо го Виды соединений № п/п Всего Показатели 23,6 1,18 5 4,25 0,85 20 38, !9 5,44 8,51 5,44 5,2 1,04 20 Сварено элементов Аг, тыс.
шт, Проконтролировано а, тыс. шт. я Доля контроля —, % 100 22,1 Исходные данные Гзо 117 !95 46 103 55 236 106 Всего 724 324 Заказ № 1460 Дата сварки 20.1.78 — 24.!.78 Дага контроли 28. !.78 Категория соединений — 2 1О Узел (секции! — бортовой № 4 — 2 1!. Способ контроли — гамма-графироваиие 12. Объем контроли — 10% !3, Число участков контроля 40 14. Сварщик Иванов Б. С.
Форма КУ-1 Примечание. 1. Аппарат РИД-2! С недопустимыми дефектами Дефектных т , шт. 149 130 С допустимыми де- фектамн 48 400 106 117 324 Исправлено ти, шт. доля дефектных элементов тд у= —.% л 20,0 23,0 9,9 3,5 9,0 5,4 2,16 5,3 4,05 Доля исправленных элементов ти В= —, % и Статистические методы управления качестволе В общем случае применимы все указанные в табл. 4 показатели, причем показатель т более эффективен для средних голщин и стыков среднего сечения (Бр й 1000 ммз), где преобладают обычно компактные дефекты. Показатель 1 эффективен для швов, в которых преобладшот протяженные дефекты (длинные швы, большие толщины).
Выбранные по табл. 4 н рассчитанныс для разньгх условий производства показатели качества сварки сравнивают между собой и делают выводы о причинах дефектов, уровнях технологии и путях улучшения качества. Сравнивать показа- гели удобно, пользуясь диаграммами 14 — 6, 8, 10) С атистическое регулирование процесса основано на том, что высокое качество может быть обеспечено только совершенной технологией. Как бы нн был хорош контроль, но он качества е создает В то же время имешю по результатам контроля следует корректировать и улучшать технологию Для этого служат контрольные карты, в которых могут быть использованы оба показателя х: альтернативные (Б или г!) и количественные (х = т или х = ! д и т. п.), В качестве примера на рис.
1 показана диаграмма для оценки по альтернативному признаку среднего (относительного) числа недопустимых дефектов х = т Бе приходящихся на один стык. Ст выборки к выборке число тв мепяегся. Причем отмеченный в выборках № 2 и 8 выход значений регулируемого показателя х за верхнюю границу регулирования ВГР илн верхнгою предупредительную границу ВПГ служит сигналом о нарушениях технологии. Принятые в следующие 5, Пример заполнения первичной формы учета качества сварки 1. Соединеиие— стыковое 2. Способ сварки — автоматическая под фяюсом 3.
Материал сталь 09Г2 4. Толщина 20 мм 5. Электроды —.. нет 6. Проволока Св-08Г2 7. Флюс ОСЦ-45 8. Условия сварки ° цеховые Статистический анализ и регулирование качества результаты радиографического контроля участкое сеарных швов П р и м е ч а в и е. П вЂ” поры; Ш вЂ” шлаки; Н вЂ” иепровары; А одиночные; округлые дефекты; Б — протяженные дефекты. 6. Пример заполнении формы КСР-! учета качества сварочных работ в отрасли Лредприягпие — машиностроительный завод Вид конструкции — листовая Соединения — стыковые четырех видов Сварка — автоматическая под флюсом Качество сварочных работ. Анализ качества по способам сварки или видам соединений 46! Метод контроля Число элементов Всего узд о,з! О. ВЗ 0,34 Проконтролировано а, тыс шт ов и = 22— т 52 3 123 29 (14) 19В 72 17 Всего ! ри !епзлесп!ое! о 149 за и — 72 У 52 (15) 20 12 46 Исправлено ти, шт.
епд Доля дефектных элементов В = —, % ч 23,0 21,2 24,2 5,4 В,1 3,7 Статистические методы управления качеством периоды меры позволили стабилизировать качество вблизи среднего значения дефектности. Положение средней линии к и границ регулирования определяют, анализируя историю качества и распределение 7 (х) либо числовые характеристики величины х, за достаточно длительный период. Задача статистического регулирования — контроль и повышение стабильности процесса. Чем уже интервал от среднего х до верхней границы, тем выше требования к стабильности процесса.
Показателем стабильности может служить дисперсия Р, квадратичное отклонение о, з, коэффициент вариации р илн размах оз. Чем выше стабильность процесса, -1см меньше эмпирические (выборочные) значения Р*, э, и или Оз. Наиболее распространено и наглядно назначение границ регулирования в числах сигма — среднеквадратичных отклонений. Например, ВГР соответствует трем, а ВПà — двум сигмам.
Если распределение показателя качества х может быть описано нормальным распределением, то трехсигмовой границе гу = 3, например, соответствует вероятность Ф (х) = 0,49865, а у= 2Ф = 99,?3',е н се= 0,27% (см. табл. 2,) Часто используют уровень значимости се = 5% (у = = 2Ф= 0,95), что соответствует для границь> регулирования кпантилю х= = гу = 1,96 и т.
п. Наиболее эффективно статистическое регулирование на потоке. Однако в мелкосерийном производстве и даже при монтаже применение статистического регулирования также возможно путем объединения мелких партий одинаковой продукции в базовые партии по признаку единообразной технологической документации, как зто сделано в примере, приведенном в табл. 4. Регулирование по альтернативному признаку проще, но требует прн заданной достоверности большего числа измерений, чем для оценки по количественному признаку. 7, Пример заполнепкя формы КСР-2 учета качества сварочных работ а отрасли Подразделение — сварочно-сварочный цех Лх 7 Элемент — участок шва длиной АЬ = 300 мм а!атериал — низколегпрованные сгалк Методы контроля — радиография (Р,) и ультразвук !Узд) Сварено злелеентвв; партия КЬ = !7,0 тыс.
шт Качество сварочных работ Анализ качества по методам контроля С недопустимыми дефектами дефектных еп шт. С допустимыми дефектами и доля онтроля Ч ес е!7 ' еп Доля исправленных элементов Ь' = —, % а Вероятностное обоснование планов выборочного контроля Нижнюю границу регулирования часто не используют, однако иногда слишком малая дефектность может служить сигналом о неполадках в системе контроля, т.
е. о недостоверном контроле. При статистическом регулировании гехнологии следует учитывать ГОСТ 15893 — 77, ГОСТ 16467 — 70, ! ОСТ 20737 — 75 н др. Выше изложена только математическая модель регулирования качества. Она заключается в оценке вероятностей нахождения регулируемого параметра в подконтрольном состоянии. Для обеспечения статистического регулирования необходим также комплекс организационных мероприятий, включающих оперативное выяснение причин брака н нх ликвидацн1о.
Для этой цели требуется специальная документация — карты учета, позволяющие учитывать, апнлнзнровать н регулировать качество. Примеры первичной формы КУ-1 и годовых форм учета КСР-1 и КСР-2 даны в табл. 5 — 7. ВЕРОЯТНОСТНОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПЛАНОВ (ОБЪЕег".ОВ) ВЫБОРОЧНОГО КОНТРОЛЯ Существующий порядок. Во многих принятых на производстве правилах кон"а троля ПК его объемы и установлены в процентах к объему 1у' сварки: 71 = — %.
Ае Причем нормы на долю контроля зависят обычно от категории ответственности сварного шва и составляют 1, 2, 5, 1О, 20%. Значения 7), как правило, не связаны ни с объемом Ае, ни с качеством сварки (Б, е7, дэ и др.). Возможные риски (ошибки) контроля обычно не оговорены, а отбор единиц продукции (стыков) часто бывает не случайным, а преднамеренным. Все перечисленное не отвечает математическим основам выборочного контроля, согласно которым контролируемый параметр 7И (Х) следует оценивать по выборочному среднему х с определенной заданной точностью и доверительной вероятностью (надежностью).
При оценке по количественному признаку обычно исходят из соотношения Р Р- = — между дисперсией среднего арифметического Р - и генеральной днсперл сией Р. Задаваясь точностью б измерений как предельным значением дисперсии Р; получают требуемый объем выборки Р ов и=— ,Р 52 (13) я Если распределение количественного признака Х нормальное, то математическое ожидание Л4 (Х) можно оценить с наперед заданной точностью б и доверительной вероятностью у согласно формулам (9) — (11).
1;:и !известном о Значения квантнлей г нормального распределения или 7 распределения Стьюдента находят по таблицам (1 — 3, 7) н табл. 2 и 3. Если выборка па, по которой оценивают генеральную дисперсию оя путем расчета выборочной исправленной дисперсии зв, достаточно велика (пе) 30), то прн неизвестном о можно вести расчеты по квантилю гу.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
