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精密正确,微调至臻 —— 量测优化之道

时间:2023-07-02 理论教育 版权反馈
【摘要】:和“精密量”“精密度”相似的语言有“正确量”“正确度”和“微细”。例如:想加工零件尺寸长度为L,用测定器测量全部零件的尺寸,得到图2.1.1所示的结构,一般零件加工以平均值为中心,图2.1.1所示接近于正态分布,这时,将与平均值x-的指定尺寸偏离值δm叫作偏差,这个偏差小的程度叫作“正确量”,又将对平均值的尺寸偏差ε小的程度叫作“精密量”。接下来讨论“微细”的意义,这与上述的正确量、精密量都无关,总之就是细的意思。

精密正确,微调至臻 —— 量测优化之道

和“精密量”“精密度”(同为 precision)相似的语言有“正确量”“正确度”(同为 accuracy)和“微细”(fine)。它们在使用中意义经常混同,因此这里把用语的区别叙述一下。

例如:想加工零件尺寸长度为L,用测定器测量全部零件的尺寸,得到图2.1.1所示的结构,一般零件加工以平均值为中心,图2.1.1所示接近于正态分布(一般将其称为t分布,标本数即测定数在30以上时可得到近似的正态分布),这时,将与平均值x-的指定尺寸偏离值δm叫作偏差,这个偏差小的程度叫作“正确量”,又将对平均值的尺寸偏差ε小的程度叫作“精密量”。

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图2.1.1 长度为L的零件加工测定值的度数分布

一般加工也好,测定也好,产生偏差时,将其补正,使x接近于指定的尺寸。但是,由于某种原因而存在无法补正的残留偏差,即产生真正的平均值与指定尺寸(真正的尺寸)的差δ,将它定量地表示即为正确度。当用某种加工法(或测定时)所得到的真正平均值的偏差范围,亦即将正确量予以定量的评价的“正确度”为

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这里978-7-111-51789-4-Part02-3.jpg是当自由度ϕ=n-1,确率(指在正态分布曲线上,能确定位置的概率)为(1-α)时的t分布值,n为标本数,v为由式2.1.2定义的不偏分散。

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举例来说,确率(1-α)一般为95%,叫作“95%的可靠率”。这个场合α=0.05,设n=21(为了易于读t分布表而取作这样的中间数),x=1.5μm,v=4μm2,可查出t(20,0.05/2)的值为2.09,因此由式(2.1.1)可得

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即这个加工法的正确度在0.95的确率和可靠率95%时,大约产生0.912μm的偏差,一般表示写成“0.912μm(95%)”。

另一方面,作为精密量的定量评价的“精密度”定义为(www.xing528.com)

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因此,在上面的例子95%的可靠率(α=0.05)时,由于自由度20的t分布值仍为2.09,

因此

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因此,根据这个加工法,得到的结论是,当确率为0.95时精密度为4.18μm,表示成“4.18μm(95%)”。即当确率为0.95时,以平均值x为中心,在±4.18μm的区域内加工尺寸有不均匀偏差存在。

正确度和精密度合起来称为“精度”,误差的极限值的精度τ

τ=δ+ε(2.1.4)

假定精度充分可靠时,在各种独立变动成分的偏差分散的基础上可以考虑这样来求精度。

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接下来讨论“微细”的意义,这与上述的正确量、精密量都无关,总之就是细的意思。例如,沟幅0.1μm也好,10nm也好,都叫作微小的值,这个绝对值有多少偏差不均匀,那不是问题所在。总之,和一般的概念相比是比较小的意思。

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