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标准与技术

浅谈数据统计分析在扭矩控制过程中的应用

发布时间:2018-12-05   来源:GAF螺丝君  

  现代21世纪社会,大家都在谈论大数据,大数据在改变着现代社会的方方面面。但是那些高深莫测纷繁复杂的算法,距离我们太过遥远,不是我们今天讨论的话题。

  我们在日常工作和生活中,常常会碰到和数据打交道。尤其对各位搞装配的螺丝君而言,动态扭矩数据,静态扭矩数据,最终角度数据,过程角度数据等等,都是我们经常需要面对的数据。

  这些数据究竟能够告诉我们什么?我们如何让数据说话,如何通过这些数据去帮助我们分析和解决实际问题呢?

  本文借助数据分析软件MiniTab,通过示例介绍了不同的数据图表的差异,以及如何利用这些不同的分析手段,比如散点图,箱线图,直方图,Anderson-Darling正太检验等,来帮助我们分析不同螺栓的差异,数据成因以及特性,进而帮助调查分析拧紧问题或者设定拧紧工艺。

  下面是一组某机型工位工艺测试的扭矩和角度数据。该工位为屈服控制工位,测试数据有限,仅供参考:

  从上表可以看出,4颗螺栓的扭矩大致分布范围,角度大致分布范围。但是并不直观,我们还能得到什么呢?

  1、测试扭矩数据散点图,示意图如下:

  由上图可以直观的看出该工位扭矩数值分布在70Nm到95Nm之间。

  2、测试扭矩数据箱线图,示意图如下:

  从上图可以看出,4颗螺栓之间的扭矩差异不明显,尤其是中位数。

  具体见以下数据详情: 

  变量: Bolt01Q1 = 72.47   中位数 = 77.025 Q3 = 80.265 IQRange = 7.795 Whiskers为: 70.74, 90.52

  变量: Bolt02Q1 = 74.1575 中位数 = 76.16  Q3 = 78.12   IQRange = 3.9625 Whiskers 为: 72.15, 82.72

  变量: Bolt03Q1 = 75.375 中位数 = 78.75  Q3 = 83.0475 IQRange = 7.6725 Whiskers 为: 73.58, 91.83

  变量: Bolt04Q1 = 75.8475 中位数 = 78.785 Q3 = 80.135 IQRange = 4.2875 Whiskers 为: 73.96, 85.92

  3、扭矩测试数据进行正太分布检验,我们选取较为常用的Anderson-Darling检验方式,示意图如下:

  从上图可以看出,该工位1号,3号,4号螺栓符合正太分布,4号螺栓符合性最好,P值分别为0.097,0.017和0.164。而2号螺栓不符合正太分布,P值<0.005 。

  由此,也侧面印证了该工位是屈服控制工位,并不像单纯的扭矩控制符合理想的正太分布。

  4、测试扭矩数据直方图,示意图如下:

  从上图可以看出,实际扭矩数据分布与理想的正太分布拟合曲线差异较大。与第三点的数据相互印证。

  通过数据计算,我们可以得到该测试工位的推荐扭矩范围是:62~96Nm,具体数据分布范围如下:

  总 结

  不论是数据分析软件还是数据图表,最终的目的都是通过这些方式和手段,来辅助我们来分析和解决实际问题。当数据分析脱离具体现场情况的时候,将变得毫无意义。

  针对这些测试数据本身而言,受制于不同拧紧工具的选择,拧紧程序的不同设定,连接件的材料,螺栓表面是否涂油等诸多因素影响,需要我们结合实际情况,借助这些数据作出更加审慎而细致的深度分析。

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