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公差分析:高大上的蒙特卡洛仿真其实也就这么一回事

12月前浏览2479

导读:

本文介绍神秘的蒙特卡洛仿真方法。

   



01
蒙特卡洛仿真的产生

公差分析:均方根法的计算和逻辑一文中,我们讲到了均方根法。均方根法是基于尺寸链中每一个尺寸都满足相同的制程能力。

例如,如果尺寸链中每一个尺寸公差均满足±4σ的制程能力,那么均方根法分析的结果也满足±4σ的制程能力。
均方根法的计算实质

但是,在实际生产中,每一个尺寸的制程能力往往存在不同的水平,有的是±2σ、有的±3σ、有的±4σ等等,那么这个时候使用均方根法就不合实际。

还有另外的情况就是,如果尺寸分布不是正态分布,而是均匀分布,偏态分布、三角分布等,那均方根法就更不符合实际了。

蒙特卡罗仿真就是根据这一场景而产生。



02
蒙特卡罗仿真的介绍


Monte Carlo Simulation (蒙特卡罗模拟或仿真)是一种统计试验法,根据每个尺寸的实际分布,在计算机中生成相应的伪随机数,然后计算目标尺寸的值,继而生成目标尺寸的分布。


蒙特卡洛仿真,类似于对真实产品的一种虚拟装配。每一次模拟就是未来生产线上可能会发生的装配。

蒙特卡洛仿真的计算实质


例如,在以下案例中,如果我们知道尺寸A符合正态分布,制程能力为3σ;尺寸B符合正态分布,制程能力4.5σ。

那么,在使用蒙特卡洛法时,就需要分别从尺寸A(正态分布、3σ)和尺寸B正态分布、4.5σ)随机取值,进行无数次的模拟仿真,计算出目标尺寸的值:


第1次仿真:尺寸A取9.9mm,尺寸B取14.8mm,那么目标尺寸为24.7mm;

第2次仿真:尺寸A10.2mm尺寸B取14.9mm,那么目标尺寸为25.1mm

。。。。。。。

经过第N次仿真后,就可以得到目标尺寸的分布。

蒙特卡洛仿真结果

蒙特卡洛仿真过程中的数据(部分)


蒙特卡洛仿真是一种先进的通过设定随机变量以及相互之间的关系建立系统模型,并对模型进行试验以获得对产品制造公差分布预先认识的过程。


蒙特卡洛法对零件的公差分布和模型的线性要求较低,仿真精度较高,与现实情况一致性更好。


尤其是随着计算机技术的普及,使得蒙特卡洛仿真算法可以嵌入到CAD模型中,直接读取CAD的设计数据和装配顺序,仿真时设定其假定分布、种子数和仿真次数即可拟实地表现真实加工环境中产品的公差分布。



03
赶飞机的蒙特卡洛法仿真

假设你经常要从家里出发到打车去机场坐飞机,按照过往的经验统计:
从打开滴滴下单到司机接单时间为5±2分钟
等待司机上门的时间为10±3分钟
到飞机场时间为50±20分钟
机场安检以及从安检口登机为30±10分钟


如果我们假设各环节都符合3σ的正态分布,而我们希望到达登机口的时间范围为80~110分钟,那么根据蒙特卡洛仿真,我们会有95.24%的机会赶上飞机。
蒙特卡洛仿真结果

蒙特卡洛仿真过程中的数据(部分)



04
蒙特卡洛法仿真的Excel表格

简单的蒙特卡洛仿真可以使用Excel表格,复杂的蒙特卡洛仿真就需要使用到商用的公差分析软件。



END—
来源:降本设计
尺寸链试验
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2023-11-13
最近编辑:12月前
钟元
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