По заданому допуску TD, використовуючи рівняння (3.3), визначають середні допуски ланок
.
Знайдені значення Tcj і Cj коригують, враховуючи вимоги конструкції і можливість застосування процесів виготовлення деталей, економічна точність яких близька до необхідної точності розмірів. Правильність рішення завдання перевіряють за формулою (1.1.13).
При способі призначення допусків одного квалітету розрахунок аналогічний рішенням прямого завдання методом повної взаємозамінності.
При цьому середня кількість одиниць допуску визначається за формулою
. (1.1.16)
Спосіб прямих розрахунків полягає в тому, що допуски на складові розміри призначають економічно доцільними для умов майбутнього виду виробництва з урахуванням конструктивних вимог, досвіду експлуатації наявних подібних механізмів і перевірених для даного виробництва значень коефіцієнтів l. Правильність розрахунку перевіряють за формулою (1.1.13).
Спосіб рівного впливу застосовують при вирішенні плоских і просторових розмірних ланцюгів. Він заснований на тому, що допускається відхилення кожного складового розміру повинно викликати однакову зміну вихідного розміру.
Розрахунок за методом Монте-Карло
Цей метод можна визначити як метод моделювання випадкових величин з метою обчислення характеристик їх розподілів.
Суть методу Монте-Карло: Х математичне сподівання якої дорівнює:
М (Х)=а.
Оцінка похибки методу Монте-Карло.
Нехай для отримання оцінки a * математичного сподівання «а» випадкової величини Х було вироблено n незалежних випробувань, і по них була знайдена вибіркова середня випадкова величина, яка прийнята в якості шуканої оцінки:. Якщо повторити досвід, то будуть отримані інші можливі значення Х, отже, інша середня, а значить, і інша оцінка a *. Звідси випливає, що отримати точну оцінку математичного очікування неможливо. Обмежимося відшуканням лише верхньої межі d допустимої помилки із заданою вірогідністю (надійністю) g:
.
Верхня грань помилки d - «точність оцінки» математичного очікування по вибіркової середньої за допомогою довірчих інтервалів. Розглянемо наступні три випадки.
1. Випадкова величина Х розподілена нормально і її середнє квадратичне відхилення d відомо.
У цьому випадку з надійністю g верхня межа помилки
, (1.1.17)
де n число випробувань (розіграних значень Х); t - значення аргументу функції Лапласа, при якому,
s - відоме середнє квадратичне відхилення Х.
2. Випадкова величина Х розподілена нормально, причому її середнє квадратичне відхилення s невідомо.
У цьому випадку з надійністю g верхня межа помилки
, (1.1.18)
де n - число випробувань; s - «виправлене» середнє квадратичне відхилення, знаходять за таблицею розподілу випадкових чисел.
3. Випадкова величина Х розподілена за законом, відмінному від нормального.
В цьому випадку пр...
