[发明专利]一种规则几何形状零件尺寸分布中心的估计方法

说明书

一种规则几何形状零件尺寸分布中心的估计方法，包括以下步骤：步骤1：零件抽样；步骤2：计算样本零件尺寸均值及标准差；步骤3：计算整批零件尺寸分布中心置信区间；步骤4：采用序贯抽样的方法，以样本零件尺寸均值估计该批次零件的尺寸分布中心；本发明基于小样本计算出零件尺寸分布中心在给定置信度及估计误差下的估计值；根据已获取的样本信息，灵活判断抽样是否应该继续，基于估计误差约束确定抽样终止条件，在保证精度的基础上，大大减少检测样本量，节省检测成本，提高效率。

技术领域

本发明涉及零件尺寸检验技术领域，特别涉及一种规则几何形状零件尺寸分布中心的估计方法，为一种适用于常值系统性误差制造工艺条件下，同批次规则几何形状零件的尺寸分布中心的估计方法，主要实现小样本条件下零件尺寸分布中心的精确估计。

背景技术

尺寸精度对零件的装配、互换性等使用性能具有直接的影响，为保证精度，零件出厂前必须经过严格的尺寸检验。受制造过程中系统误差与随机误差的共同影响，零件不可避免存在整体性尺寸偏差及尺寸波动现象，导致零件尺寸分布中心与设计尺寸不重合。零件尺寸分布中心与设计尺寸的偏离程度是衡量制造工艺系统偏差的重要指标。生产实践中，快速获取批量零件的尺寸分布中心，对评价工艺系统、分析零件尺寸偏差产生原因，改进加工工艺等都有着重要的现实意义。

对于常值系统性误差，零件尺寸一般服从正态分布，尺寸分布中心实质上是整批零件尺寸的平均值，然而受限于时间成本和经济成本，生产实践中往往难以对整批零件进行全检，然后计算尺寸分布中心。工程上通常采用抽样检测的方法，以样本零件尺寸信息估计整批零件尺寸分布中心。由抽样理论可知，抽样误差与样本量的平方根大致成反比。因此，样本量越大，对零件尺寸分布中心的估计越精确；然而当样本量增大到某一数值，再增加样本量对提高总体估计精度的贡献越来越小。这意味着在给定抽样误差条件下，存在最佳检测样本量，该样本量可在保证抽样精度的前提下，使抽样的总工作量最小。

为获取估计的精度及置信水平，需对尺寸分布中心做区间估计，即在给定的置信水平下，估计尺寸分布中心的可能取值范围。由于样本具有众多可能组合，抽样具有很大随机性，估计零件尺寸分布中心置信区间的最佳检测样本及其样本量往往难以确定。目前，工程上通常采用比例抽样的原则，并通过加大抽样比例来提高估计精度，检测成本及精度不易保证，存在明显不足。

发明内容

为了克服现有抽样检测方法在零件尺寸分布中心估计方面效率不高、精度不易保证的问题，本发明的目的在于提供一种规则几何形状零件尺寸分布中心的估计方法，在小样本条件下精确估计整批零件尺寸分布中心，其结果可直接用于常值系统性误差条件下规则几何形状零件的尺寸分布中心的估计。

为了达到上述目的，本发明的技术方案为：

一种规则几何形状零件尺寸分布中心的估计方法，包括以下步骤：

步骤1：零件抽样

首先需要获得初始样本；采用简单随机抽样方法，在同批次零件中随机抽取n件零件作为初始样本，n初始值取为2，对所抽取的零件进行尺寸检测，记录其尺寸数据d₁,d₂,…,d_n；

步骤2：计算样本零件尺寸均值及标准差

基于样本零件尺寸数据d₁,d₂,…,d_n，计算出样本零件的尺寸均值及其标准差

步骤3：计算整批零件尺寸分布中心置信区间

根据样本零件尺寸均值及标准差，计算出整批零件尺寸分布中心的置信区间其中t_α/2(n-1)代表自由度为n-1的t分布的上侧α/2分位数，α/2为分位点，α为大于0小于1的实数，根据t分布的分位数定义，置信区间的置信度为1-α；