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什么是rss(rss检测是什么意思)

简介:
本文介绍了均方根法的计算和逻辑，以及保证其有效性的注意事项 。
01统计分析法
均方根法是一种统计分析方法 。在你了解均方根法之前，你需要知道什么是统计分析方法 。
统计分析是怎么产生的？
极值法是考虑尺寸链中的所有尺寸同时处于最大值或最小值，即最坏或最坏的情况 。
但一般情况下，我们认为零件实际加工后的尺寸分布是正态分布 。请参考文章:
干货|要做好公差分析，就要知道零件加工的尺寸分布 。

▲正态分布
即大部分零件的尺寸分布接近平均值，越接近平均值分布越多 。离平均值越远，分布数越小 。
可以看出，尺寸链中一个尺寸处于最大值或最小值的概率很小 。多个尺寸同时处于最大值或最小值的概率更小 。
所以极值法的可能性很小，与真实情况严重不符 。
统计分析就是在这种情况下产生的 。
统计分析方法是考虑零件尺寸在加工过程中的真实分布，利用概率统计理论计算公差 。不要求100%的良品率(允许失效)，适当放大尺寸链中的尺寸公差，降低零件的精度要求，从而降低制造成本 。
统计分析的假设
统计分析基于以下假设:
1)尺寸链中的每个尺寸都符合正态分布；
2)正态分布的平均值与设计标称值吻合，无偏差；
3)尺寸链中的每个尺寸都是独立的，互不相关的；
4)尺寸链中的每个尺寸都需要SPC过程控制；如果处理后的实际大小分布与假设不一致，统计分析的结果就会有偏差 。
5)使用统计分析方法，不能保证100%的有效性，可能存在小概率的失败 。
02均方根法简介和计算
什么是均方根法？
顾名思义，和方根(简称RSS)就是对尺寸链中所有尺寸公差的平方和求根，得到目标尺寸的公差 。
均方根法的计算
1)计算标称值
目标尺寸的公称值是尺寸链上尺寸公称值的总和:
其中Dasm是目标尺寸的标称值，Di是尺寸链上每个尺寸的标称值 。
2)公差的计算
目标尺寸的公差是尺寸链上每个尺寸的公差平方和，然后开根:

其中Tasm是目标尺寸的公差，Ti是尺寸链上每个尺寸的公差 。
均方根法计算实例
示例:如图所示，尺寸A为10±0.2毫米，尺寸B为15±0.3毫米 。请计算尺寸AB的累计公称值和公差 。
解决方案:
标称值:10 15 = 25毫米
【什么是rss(rss检测是什么意思)】公差是:

也就是说，尺寸a和b的累积尺寸为25±0.36毫米..
和极值法一样，均方根法也很简单 。
03赶飞机的均方根法计算
假设你经常要离开家，打车去机场坐飞机 。根据以往的经验，统计数据表明:
从开滴滴订单到司机接单的时间是5 2分钟 。
司机上门的等待时间是10 ^ 3分钟 。
到机场的时间是50分20秒 。
机场安检和从安全门登机需要30+/-10分钟 。
那么，用均方根法，从掉单到登机口最快时间和最慢时间分别是多少？

首先计算标称值:
假设每个环节都没有错误，那么到达机场的时间是:
5 10 50 30=95分钟
即均方根法到达机场的标称值为95分钟，与极值法、蒙特卡洛法相同 。
然后计算累积公差:
累积容差是每个环节的容差平方和，然后重根 。
使用均方根法，从掉单到到达机场的时间为95 22.65分钟，即最快72.35分钟，最慢117.65分钟 。
04均方根法计算的背后逻辑
均方根法可以满足几个σ水平 。
如果尺寸链中的每个尺寸公差都满足4σ的制造能力，那么均方根分析的结果也满足4σ的制造能力 。
▲均方根法的计算本质
同样，如果尺寸链中的每个尺寸公差都满足1σ、2σ、3σ、6σ的过程能力，那么均方根分析的结果也会相应地满足1σ、2σ、3σ、6σ的过程能力 。
如何提高RMS方法的有效性
有时我们用均方根法计算尺寸公差累积，结果满足要求 。但在实际生产过程中，还是有失败的 。
比如赶飞机，按照均方根法，到达机场最慢的时间是117.65分钟 。但如果每次只提前117.65分钟下单，次数太多就难免误机，因为真的有可能每个环节都发生最坏的情况 。

如果我们想减少故障并达到4σ的水平，那么我们需要SPC过程控制来确保以下几点:
1)尺寸链中的所有尺寸都符合正态分布；
2)正态分布的平均值与设计标称值吻合，无偏差；在实际生产中，我们经常发现尺寸中心值偏离设计标称值；这时，我们需要修改模具或调整工艺参数来减少偏移量 。


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