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寸法・公差解析ツール

公差スタックアップ解析(RSS法・ワーストケース・モンテカルロ)

部品の寸法公差を積み上げた組立ギャップを最悪値法・RSS法・モンテカルロシミュレーションで比較。トルネード図で寄与度を可視化します。

$$T_{\text{WC}}=\sum|a_i t_i|,\quad T_{\text{RSS}}=k\sqrt{\sum(a_i t_i)^2}$$
部品リスト
部品名 公称
[mm]
+公差 −公差 感度 a
シグマ水準
MCサンプル数
最小クリアランス目標 [mm]
公称ギャップ Y
mm
WC 公差 ±
mm
RSS 公差 ±
mm
MC 平均
mm
MC σ
mm
P(Y < 目標)
不合格率 [%]
Cp / Cpk
工程能力指数
MC 最小値
mm
モンテカルロ — 組立ギャップ分布
トルネード図 — RSS分散への寄与度
理論 — 公差解析手法の比較

最悪値法(WC)

$$T_{\text{WC}}=\sum_{i=1}^{n}|a_i\cdot t_i|$$

全部品が同時に最悪方向にずれた場合。過保守だが確実。

RSS法(統計的公差)

$$T_{\text{RSS}}=k\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(a_i\cdot t_i)^2}$$

$k=3$で99.73%の確率範囲。現実的な量産品に有効。

モンテカルロ法

各部品 $x_i \sim \mathcal{N}(\mu_i,(\sigma_i)^2)$
$\sigma_i = t_i/k$ として $Y=\sum a_i x_i$ を大量サンプリング

工程能力指数

$$C_p=\frac{\text{USL}-\text{LSL}}{6\sigma_{MC}}$$

$C_{pk}=\min\!\left(\frac{\text{USL}-\mu}{3\sigma},\frac{\mu-\text{LSL}}{3\sigma}\right)$
1.33以上が望ましい。

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