【机械类毕业论文中英文对照文献翻译】齿轮整合的相关不确定性的应用
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齿轮整合的相关不确定性的应用摘要:计量学总的目的是在一个合格评定的决定的基础上提供可靠的信息。这些决定受到测量不确定度的影响(测量不确定度表达指南介绍了测量不确定度评定)和相关的不确定性,它刻画了预期的功能和特性,可能不完全相关的事实。关于合格评定相关的不确定性由于一个错误的决定,以评估风险,这方面的贡献,提出了基于公理化设计矩阵和蒙特卡罗模拟的相关不确定性的表达和评价方法的模型。1 引言公差工艺是由几何产品变化管理涉及的所有活动所决定的:公差设计,制造公差分析,公差核定。公差核定允许关闭工艺循环过程,检查产品的合格性,验证由设计者作出的假设。计量学总的目的是在一个合格评定的决定的基础上提供可靠的信息。这些决定受到测量不确定度的影响,从而导致工业企业存在技术和经济风险。通过评估风险和连接的决定的后果(符合核查),对测量结果的意义进行评估。功能链的合格评定模拟生成的测量,在测量的不确定性和不确定性的其他类型的依赖意义的估计。事实上,不确定性是目前在所在的设计,制造和计量领域。目前不确定性的概念能较好的由计量学来确定。在ISO TS17450-2中表达的规范和验证是广义的不确定性概念。通过产品生命周期的跨度从设计意图至检验实践。不确定性可分为相关的不确定性,规范的不确定性和测量不确定度的不确定性。(图1 上面部分)事实上,相关的不确定性的特点是预期的功能和特性可能不完全相关。这种不确定性特征的规范了表达中的歧义。并且计量学家所考虑的测量不确定性能很好用GUM来表述。测量的不确定性,包括所有用来衡量的检验结果的质量变化的原因。计量学家的标准和研究活动,更多的集中在测量不确定度。Srinivassan说:“相关的不确定性,尤其是一个未知的领域,不会告诉我们是如何找到标准的。本文提出了一种形式来表达和评估相关的不确定性,并阐述齿轮合格的评定。2 阐述齿轮的不确定性这部分重点阐述在AGMA 2009-B01中定义的螺距误差。为了解释测量的不确定性,可以以螺距误差的定义来作为一个例子:锥齿轮的螺距被定义为一个一个齿轮所有连续的左侧面或右侧面的之间的弧长,在螺杆的直径d通过测量参考锥顶点之间的距离R。提出了一些计量策略来估计这些偏差,包括通过使用一个探测装置或两个探头设备探测所有侧面的一个特定点。这些策略提供质量检验时间短,但对测量不确定度非常敏感。事实上,实际检验的周长与理论上周长之间的螺距,是与测量基准圆的螺距会有所不同。为了计算螺距误差,在测量的基础上,需要建立一些数学模型和计算步骤。为了减少这些测量的不确定性,Guenther提出了一种新的计量方法。可以用下面的例子来解释不确定性的规范:AGMA 2009-B01是这样表述的:“单一螺距的变化,螺距变化的总和是根据公差直径的测量指数变化来确定的,相对于齿轮基准轴线旋转,直径公差与旋转平面相切。直径公差(DT),是“平均直径是圆锥与转动深度相交中点的距离。此外,“Rm是从节锥顶点到中心面的宽度”。但它没有解释如何获取中心面宽度的中间点:齿是随机选择的,是所有的齿平均数,面的中心宽度是如何计算的,所以计量的方法是否适合?在这种情况下是不明确的规范。但它规范了这种不确定性。相关的不确定性预期的功能和特性,可能与实际特征不完全一致。以齿轮为例,传输错误(车轮转动的瞬时角度的理论和实际之间的差异)的几何结构影响的偏差。例如,螺距误差会导致下一步的传输错误如图3。在实际中,设计者限制螺距误差的目的是为了限制传输误差。事实上,即使一个齿轮的速率相对变化很微小的,其引起加速度也不可忽略,而且必须避免角速度的变化,从而降低水平噪声和振动。不幸的是,传输误差与特定的几何特征(如螺距误差,偏转,形式偏差等)之间没有明确的关系。在这种情况下存在传输错误或运动特性之间的偏差的相关不确定性。3 相关不确度的规范化在GUM中,测量的不确定性是一个可计算的数,可根据其的概率分布特征来测量。在拟定的规范中,相关不确定性是可计算的数字:CU采取的是置信区间的概率分布特征的预期功能,并指定特性之间关系的知识。为了规范相关不确定性,这是有必要确定预期的功能和产品的规定的特性之间的关系的相关性。众所周知,SUH公理化设计矩阵的技术可用来处理这些关系。事实上,人们可以正式使用SUH的设计矩阵来表达(FRS)的功能要求和设计参数(DPS)之间的关系。这些关系可以用数学中的矩阵方程的相关性来表示:其FR是一个独立需求功能的向量,DP是一个设计参数的向量。表示的灵敏系数。公理设计中功能需求(FRS)的定义,根据一个完全独立需求的特点,在产品的功能域中作为功能需求的最小集合。一个功能需求是根据其标称值的允许变化或所需的精度(设计范围)。所有可能的值(或概率密度函数值)的选择系统,以满足功能需求被称为系统的范围。功能需求只要在设计范围和系统范围内就是合格的,有且公有一个共同的区域或范围。当系统范围不完全包含设计范围,可能不会满足特定不确定性的功能需求。在产品合格评定和相关的不确定性的背景下,功能需求(FRS)即是预期的功能;设计参数(DPS)是指定或测量的特征。第一种方法是采用正式间隔矩阵来规范每个组件的相关不确定性:CUij是Bij模型的系数,Bij是相关不确定性的置信区间。其中表示一个独立的预定功能的向量,SC P表示指定的特征向量,是灵敏度系数。数学矩阵B代表和之间的线性关系。这种线性化的关系引入一种误差。第二种方法是规范测量指定的功能和预期的功能之间的相关性。被测的指期的功能并没有通过直接测量获得,而是通过估计的预期功能来获得。它是由指定特性的功能SC1,SC2。 SCN的关系决定的。其中表示一个独立的被测量的预定功能的载体,SC表示指定的特征向量,函数f表示的不是一个单独的物理定律,但功能链。如果没有相关不确定性,一种产品合格评定是比较麻烦的。如果预期的功能与被测值相关性用于定于功能需求,则采用一致性就足够了。然后,预定的功能与其被测量量之间的相关性可以用数学式来表示,简化的标识矩阵为:在现实中,被测量的预定功能始终受相关不确定性影响。因此,他们没有预期的功能的完美图像。预期的功能与其被测量值之间的关系可以用数学中的矩阵方程来表示:相关的不确定性是仿照一个区间或一个矩阵的每个组件的概率分布。CUij表示Cij相关系数的置信区间,它表示模型Cij相关不确定性。如果测量结果是接近的规格限制而且Cij的相关系数小于1,则存在拒绝一个好产品的风险,如果Cij的相关系数大于1,存在接受不良产品的风险。此外,相关的不确定性范围的增加,这与检测区的一致性与非一致性均不相符。这第二个方法,可以模拟线性非预期的功能和指定的特性之间相互关联的不确定性。蒙特卡罗方法(MCM)一种用评价不确定性的完美工具,不受任何限制。既不是对模型的形式,也不输出值的数量。 MCM和软件建模与仿真功能链的规范用于计算相关不确定性。因此,根据这个方案的途径和测量不确定度传播的经典方法能够一致评定,它是可能计算的正确或错误的决定(图1,下部)。4 阐述齿轮相关不确定性的评估为了说明相关的不确定性影响的合格评定,对比4种规格型号:以锥齿轮为例,螺距角误差可以定义每个侧面两点之间或两个拟合特征点(每个侧面),其使用标准(最小的面积,最小或最大值,切比雪夫)的定义10。两个预期的功能和两个指定的特性应当考虑: IFFi0:传输误差的最大范围, IFfi0:齿与齿传输误差的最大范围,SCcpe:累积角螺距误差,SCPE:角螺距误差。图4显示了整个相关的不确定性评价方法:1、在第一步中,将会产生随机偏差替换几何图形。替换模型是一个真正的齿轮的轮廓。它的几何图形可解析为一种多项式曲面:平滑的Bezier曲面。2、执行一种替代模型的虚拟采集。每个Bezier曲面离散成一系列等距点。3、执行第2步中获得的一系列点组成的虚拟积分计量学过程。估计每个配件标准的螺距误差。根据计量学创建一个数学模型,。2和4、使用齿面接触分析法(TCA)来模拟啮合过程和估计引起的传输错误8。3和5、评价运动学特征。可用蒙特卡洛(步骤6)模拟重现1至5的所有步骤,并得到由一组特征组成的研究标准。在研究报告中所提到的三种质量等级的齿轮已通过测试:10,7和4。对于每一类,已生成和模拟100种几何结构:对于每个标准及每个类,计算其所有研究的运动学特征。因此,获得了预期的功能和预期的功能相关的被测量值。对于每一个标准和每个预期的功能,下面的关系和数量可用于计算(第7步):预期功能和预期功能的被测量值之间的线性回归:线性回归方程表示了其相关性的趋势,估计线性回归斜率的置信区间:,在调查研究后,可以申明在一个区间内的暴露值允许5的风险。它能够估计相关不确定性,线性相关系数R提供相关的质量信息。下面的公式显示在每个标准所获得ISO 10级,7级及在4个齿轮上执行的成果1、 点2、 最小的面积3、 输出信号的最小或最大值切比雪夫切比雪夫准则提供了有关功能方面最好的相关性。相关性最差的一个点也适合。最小二乘准则接近一个标准点的相关性,而且在切比雪夫准则后提供第二个最好的最大最小值标准。的相关系数较小。事实上,这个预期功能取决于螺距误差和齿轮侧面的形式偏差。但是,评估相关的不确定性不考虑形式的偏差作为指定的特征。5 结论本文基于一种成熟和综合功能、规范、验证的角度而提出的方法。产品合格评定过程中作出的决定不仅影响测量的不确定性,而且影响相关不确定性和规范不确定性。基于公理化设计矩阵,这种相关不确定性的规范化方法,可在预期的功能和特性之间可以模拟它们线性或非线性的关系。为了说明规范化方法的效率,已经完成对比不同接头标准的螺距误差的定义。不确定性的整体视角,可以选择最好的规格型号,合格的决策,从而降低测量不确定性和相关不确定性的累积效应。参考文献1 Kunzmann H, Pfeifer T, Schmitt R, Schwenke H, Weckenmann A (2005)Productive MetrologyAdding Value to Manufacture, Keynote Paper. 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