Моделирование двухпараметрической селективной сборки двух деталей

Аннотация

В статье рассмотрена проблема обеспечения точности сопряжения деталей в прецизионных изделиях путем применения многопараметрической селективной сборки. Приведен случай образования сборочных комплектов, состоящих из двух деталей, одновременно сопрягаемых друг с другом по двум параметрам, которыми могут являться различные физические величины (геометрические, механические, электрические и т. д.). Для оценки показателей сборочных процессов, включая селективную сборку, традиционно используются аналитический и имитационный методы моделирования. Целью данной работы является сравнение на конкретном примере результатов аналитического и имитационного моделирования двухпараметрической селективной сборки двух деталей при определении общего количества сборочных комплектов без учета и с учетом ошибок сортировки. Приводятся основные аналитические зависимости, позволяющие определить вероятность образования сборочных комплектов, а также обобщенная структура имитационной модели, реализованной в среде GPSS World. В качестве примера рассмотрен процесс селективной сборки прецизионного узла, состоящего из двух деталей, при одновременном обеспечении точности соединения по двум параметрам - линейным размерам. Параметры и погрешности измерения являются независимыми случайными, имеющими известные законы распределения. Принята схема расположения интервалов допусков, известны расширенные и групповые допуски, количество селективных групп, пределы случайных составляющих погрешностей измерения. При заданных правилах комплектования отклонение результатов моделирования для обоих вариантов не превышает 0,3 %, что свидетельствует о высокой степени их соответствия. Использование аналитической модели для определения количества сборочных комплектов позволяет значительно сократить время моделирования при сохранении высокой точности результатов. В дальнейшем предполагается провести серию многофакторных экспериментов для определения соответствия этих моделей при изменении большего числа влияющих факторов.