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正文內(nèi)容

質(zhì)量專業(yè)理論與實務(wù)講義(編輯修改稿)

2025-07-16 04:50 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 果的平均,用表示試驗結(jié)果的總平均。TTT3與的(離差)平方和,記為。這里乘以3是因為每一水平重復(fù)進行了三次試驗。SA除了誤差外只反映因子A的水平間的差異,即由于因子A的水平不同所引起的試驗結(jié)果的波動。②F比:稱(離差)平方和與自由度的比為均方,用因子的均方與誤差的均方進行比較,當(dāng)F因=MS因/MSe>F1α(f因,fe)時,認(rèn)為在顯著性水平α上因子是顯著的,其中MS因,f因分別是因子的均方與自由度,MSe,fe分別是誤差的均方與自由度。為此需要給出因子與誤差的自由度。同方差分析中所述,一個因子的自由度是其水平數(shù)-1,在正交設(shè)計中因子是置于正交表的列上,為敘述方便,也稱正交表一列的自由度為其水平數(shù)-1,即q-1,因子的自由度與所在列的自由度應(yīng)該相等。而誤差平方和為正交表上空白列的平方和相加而得,其自由度為正交表上空白列的自由度相加??偲椒胶偷淖杂啥仁窃囼灤螖?shù)-1,即n-1。自由度相應(yīng)的關(guān)系式為fT=f1+f2+…+fp。③計算:通過代數(shù)運算,可以用下式計算一列平方和與總平方和:、。④最佳條件的選擇:對顯著因子應(yīng)該選擇其最好的水平,因為其水平變化會造成指標(biāo)的顯著不同,而對不顯著因子可以任意選擇水平,實際中??筛鶕?jù)降低成本、操作方便等來考慮其水平的選擇。考點8:有交互作用的正交設(shè)計與數(shù)據(jù)分析 重點等級:※※1.試驗設(shè)計的步驟:①明確試驗?zāi)康?;②明確試驗指標(biāo);③確定試驗中所考慮的因子與水平,并確定可能存在并要考察的交互作用;④選用合適的正交表。 2.?dāng)?shù)據(jù)分析:①方差分析;②最佳條件的選擇。 3.避免混雜:根據(jù)表頭設(shè)計應(yīng)避免混雜的原則,選擇正交表時必須滿足條件:“所考察的因子與交互作用自由度之和≤n1”,其中n是正交表的行數(shù)。不過在存在交互作用的場合,這一條件滿足時還不一定能用來安排試驗,所以這僅是一個必要條件。第三章 抽樣檢驗考點1:抽樣檢驗 重點等級:※※※※※抽樣檢驗的特點是:檢驗對象是一批產(chǎn)品,根據(jù)抽樣結(jié)果應(yīng)用統(tǒng)計原理推斷產(chǎn)品批的接收與否。一般用于:①破壞性檢驗,如產(chǎn)品的壽命試驗等可靠性試驗、材料的疲勞試驗、零件的強度檢驗等;②批量很大,全數(shù)檢驗工作量很大的產(chǎn)品的檢驗,如螺釘、銷釘、墊圈、電阻等;③測量對象是散裝或流程性材料,如煤炭、礦石、水泥、鋼水,整卷鋼板的檢驗等;④其他不適于使用全數(shù)檢驗或全數(shù)檢驗不經(jīng)濟的場合。 按檢驗特性值的屬性可以將抽樣檢驗分為計數(shù)抽樣檢驗和計量抽樣檢驗兩大類。計數(shù)抽樣檢驗又包括計件抽樣檢驗和計點抽樣檢驗,計件抽樣檢驗是根據(jù)被檢樣本中的不合格產(chǎn)品數(shù),推斷整批產(chǎn)品的接收與否。計點抽樣檢驗是根據(jù)被檢樣本中的產(chǎn)品包含的不合格數(shù),推斷整批產(chǎn)品的接收與否。計量抽樣檢驗是通過測量被檢樣本中的產(chǎn)品質(zhì)量特性的具體數(shù)值并與標(biāo)準(zhǔn)進行比較,進而推斷整批產(chǎn)品的接受與否。 按抽樣的次數(shù)也即抽取樣本的個數(shù),抽樣檢驗又可以分為:①一次抽樣檢驗:是從檢驗批中只抽取一個樣本就對該批產(chǎn)品作出是否接收的判斷;②二次抽樣檢驗:是一次抽樣檢驗的延伸,它要求對一批產(chǎn)品抽取至多兩個樣本即作出批接收與否的結(jié)論,當(dāng)從第一個樣本不能判定批接收與否時,再抽第二個樣本,然后由兩個樣本的結(jié)果來確定批是否被接收;③多次抽樣:是二次抽樣的進一步推廣,例如五次抽樣,則允許最多抽取5個樣本才最終確定批是否接收。④序貫抽樣檢驗不限制抽樣次數(shù),每次抽取一個單位產(chǎn)品,直至按規(guī)則作出是否接收批的判斷為止??键c2:名詞術(shù)語 重點等級:※※※※※1.單位產(chǎn)品:它是為實施抽樣檢驗的需要而劃分的基本產(chǎn)品單位。例如一個有形的實體;一定量的材料;一項服務(wù)、一次活動或一個過程;一個組織或個人以及上述項目的任何組合。有很多單位產(chǎn)品是自然形成的,如一個零件、一臺機床。 2.檢驗批:這是提交進行檢驗的一批產(chǎn)品,也是作為檢驗對象而匯集起來的一批產(chǎn)品。通常檢驗批應(yīng)由同型號、同等級和同種類,且生產(chǎn)條件和生產(chǎn)時間基本相同的單位產(chǎn)品組成。根據(jù)生產(chǎn)方式或組批方式的不同,檢驗批又分為孤立批和連續(xù)批。 3.批量:檢驗批中單位產(chǎn)品的數(shù)量,常用N來表示。 4.不合格:在抽樣檢驗中,不合格是指單位產(chǎn)品的任何一個質(zhì)量特性不滿足規(guī)范要求。如:①A類不合格:認(rèn)為最被關(guān)注的一種不合格;②B類不合格:認(rèn)為關(guān)注程度比A類稍低的一種類型的不合格;③C類不合格:關(guān)注程度低于A類和B類的一類不合格。 5.不合格品:具有一個或一個以上的不合格的單位產(chǎn)品,稱為不合格品。如:①A類不合格品:有一個或一個以上A類不合格,同時還可能包含B類和(或)C類不合格的產(chǎn)品;②B類不合格品:有一個或一個以上B類不合格,也可能有C類不合格,但沒有A類不合格的產(chǎn)品;③C類不合格品:有一個或一個以上C類不合格,但沒有A類、B類不合格的產(chǎn)品。 6.在計數(shù)抽樣檢驗衡量批質(zhì)量的方法有:①批不合格品率p:批的不合格品數(shù)D除以批量N;②批不合格品百分?jǐn)?shù):批的不合格品數(shù)除以批量,再乘以100;③批每百單位產(chǎn)品不合格數(shù):批的不合格數(shù)C除以批量,再乘以100。計量檢驗衡量批質(zhì)量的方法有:批中所有單位產(chǎn)品的某個特性的平均值,如電燈泡的平均使用壽命;批中所有單位產(chǎn)品的某個特性的標(biāo)準(zhǔn)差或變異系數(shù)等。 7.過程平均:在規(guī)定的時段或生產(chǎn)量內(nèi)平均的過程質(zhì)量水平,即一系列初次交檢批的平均質(zhì)量。其表示方法與批質(zhì)量的表示方法相同,但意義有所不同,過程平均表示的是在穩(wěn)定的加工過程中一系列批的平均不合格品率,而不是某個交檢批的質(zhì)量。假設(shè)有k批產(chǎn)品,其批量分別為N1,N2,…,Nk,經(jīng)檢驗,其不合格品數(shù)分別為D1,D2,…,Dk,則過程平均為:。 8.接收質(zhì)量限AQL:當(dāng)一個連續(xù)系列批被提交驗收抽樣時,可允許的最差過程平均質(zhì)量水平。它是對生產(chǎn)方的過程質(zhì)量提出的要求,是允許的生產(chǎn)方過程平均(不合格品率)的最大值。 9.極限質(zhì)量LQ:對于一個孤立批,為了抽樣檢驗,限制在某一低接收概率的質(zhì)量水平。它是在抽樣檢驗中對孤立批規(guī)定的不應(yīng)接收的批質(zhì)量(不合格品率)的最小值??键c3:抽樣方案及對披可接收性的判斷 重點等級:※※※抽樣檢驗的對象是一批產(chǎn)品,一批產(chǎn)品的可接收性即通過抽樣檢驗判斷批的接收與否,可以通過樣本批的質(zhì)量指標(biāo)來衡量。在理論上可以確定一個批接收的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)pt,若單個交檢批質(zhì)量水平p≤pt,則這批產(chǎn)品可接收;若p>pt,則這批產(chǎn)品不予接收。但實際中除非進行全檢,不可能獲得p的實際值,因此不能以此來對批的可接收性進行判斷。 二次抽樣對批質(zhì)量的判斷允許最多抽兩個樣本。在抽檢過程中,如果第一個樣本量n1中的不合格(品)數(shù)d1不超過第一個接收數(shù)Ac1,則判斷批接收;如果d1等于或大于第一個拒收數(shù)Re1,則不接收該批;如果d1大于Ac1,但小于Re1,則繼續(xù)抽第二個樣本,設(shè)第二個樣本中不合格(品)數(shù)為d2,當(dāng)d1+d2小于等于第二個接收數(shù)Ac2時,判斷該批產(chǎn)品接收,如果d1+d2大于或等于第二個拒收數(shù)Re2(=Ac2+1),則判斷該批產(chǎn)品不接收。如果企業(yè)大量或連續(xù)成批穩(wěn)定的生產(chǎn),或從供方長期采購,質(zhì)量要求主要是對過程質(zhì)量提出要求,如GB/T 。根據(jù)批、過程和檢后的平均質(zhì)量要求都可以設(shè)計抽樣方案,質(zhì)量要求不同,設(shè)計的抽樣方案不同。但無論哪種方案起到的作用應(yīng)該是一樣的,即滿足質(zhì)量要求的批盡可能接收,不滿足要求的批盡可能不收??键c4:抽樣方案的特性 重點等級:※※※※※1.接收概率及抽樣特性(OC)曲線:接收概率的計算方法有:①超幾何分布計算法:;②二項分布計算法:;③泊松分布計算法:(e=)。抽樣方案的接收概率Pα依賴于批質(zhì)量水平p,當(dāng)p變化時Pα是p的函數(shù),通常也
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