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Toleranzkette mit Beispiel

 

Siehe auch Fehlerfortpflanzungsgesetz

Obwohl beide Begriffe ein ähnliches Gebiet meinen, wird in diesem Glossar auf beide Begriffe separat und in unterschiedlicher Weise eingegangen.

 

Allgemeine Bezeichnung für den Sachverhalt, dass sich die einzelnen Toleranzen verschiedener Masse "irgendwie" auf die Verteilung des Zielmasses (oder des Ergebnisses) auswirken. 

 

Das Problem "Toleranzkette" soll Schritt für Schritt anhand von Beispielen erarbeitet werden.

 

Beispiel Getriebe: 

Jede Paarung aus 2 Zahnrädern hat ein gewisses Spiel. 

Alle Spiele aufaddiert ergibt das Gesamtspiel des Getriebes. 

In diesem Beispiel ist die (Dreh-)Positionstoleranz des letzten Getriebeteils einfach die Summe aller Einzeltoleranzen; 

die Toleranz des Zielmasses (Drehposition des letzten Getriebeteiles) setzt sich additiv aus den Einzeltoleranzen zusammen. 

 

Verallgemeinerung des Beispiels:

Heutzutage aus der Fertigungsindustrie nicht mehr wegzudenkende Roboter sind hervorragende Beispiele für Toleranzketten: Sie bestehen aus zahlreichen beweglichen mechanischen Komponenten, die mit Hilfe elektronischer Steuerungen so zusammenwirken, dass selbst schwere Teile (bis zu mehreren hundert Kilogramm) milimetergenau positioniert werden können. Bei weniger "schweren" Anwendungen, beispielsweise Bohrungen, ist die Genauigkeit weitaus höher. Die Ressource IndustryArena beschäftigt sich mit zahlreichen Themen rund um die Produktionsindustrie, und bietet auch ein Wiki mit produktionstechnisch relevanten Themen. Auf ihrer Unterseite Industrieroboter bekommt man einen umfassenden Überblick über die Funktionsweise, Einsatzgebiete und weitere Aspekte von Robotern.


Denkt man sich einen Roboterarm mit mehreren Achsen (~Gelenken), dann wird die Positionierungstoleranz der Roboter"hand" sicherlich von den Einzeltoleranzen der "Armgelenke" abhängen, 

aber: 

Die Positionstoleranzbreite der Roboter"hand" wird sicherlich stark variieren beispielsweise mit:

Beim Beispiel des Roboters wird man die Toleranzbreite der "Hand"position 

Das Ergebnis könnte dann wie folgt aussehen: 

Positionstoleranz der Roboter"hand" maximal +/- 0,5 mm, typischerweise =/- 0,2 mm.

 

Beispiel: Position einer Bohrung 

 

Eine Bohrung sei in 2 Dimensionen bemasst, x- Mass und y-Mass. Beide Masse stehen senkrecht zueinander. 

Das Zielmass sei die radiale Abweichung der Bohrungsmitte von den Sollmassen x0 und y0

(Die Richtung der Abweichung spielt keine Rolle, deshalb der radiale Abstand)

Es ist offensichtlich, dass sich die Toleranzen der beiden Masse x und y mittels "Pythagoras" auf das Zielmass z auswirken, und nicht mehr rein additiv. 

Toleranzkette Fehlerfortpflanzung Beispiel 

Betrachtet man viele Bohrungen, dann wird man feststellen, dass Dx und Dy für jede Bohrung etwas andere Werte haben. 

Die Wertebereiche der Dx und Dy bilden gemäss zuvor dargestellter Formel den Wertebereich Dz. 

Obige Formel gilt für das gegebene Beispiel, ist also für das Beispiel charakteristisch. 

Man kann sich leicht vorstellen, dass für kompliziertere Probleme mit nichtlinearen Elementen entsprechend komplizierte Formeln herauskommen. 

Einfache Beispiele aus der Elektronik: 

Mit dem Auffinden der für das vorliegende Problem typischen Formel ist es aber noch nicht getan. 

Zur Ermittlung der Verteilung des Zielmasses braucht man noch die Verteilung sämtlicher Einzelmasse, denn: 

Typischerweise liegen konkrete Messwerte der Einzelmasse gehäuft an einer Stelle irgendwo zwischen den Toleranzgrenzen. Die Werte sind also nicht zwischen den Toleranzgrenzen gleichverteilt sondern streuen um einen Vorzugswert. 

Das wirkt sich natürlich nachhaltig auf die Verteilung der Werte des Zielmasses aus, denn extreme Zielmasswerte werden unwahrscheinlicher. 

Lassen sich die Verteilungen der Einzelmasse nicht ohne Weiteres ermitteln, dann kann man wenigstens pauschal von Normalverteilungen ausgehen 

(andernfalls könnte man überhaupt nicht weiterrechnen. Wenn man grössere systematische Einflüsse ausschliessen kann, 

dann besteht allerdings auch kein Problem.). 

Die Mittelwerte und die Standardabweichungen sollten jedoch plausibel gewählt werden. 

 

Mit Kenntnis der für das Problem charakteristischen Formel (siehe oben) gewinnt man die Verteilung der Zielmasswerte wie folgt (~ Monte Carlo Simulation): 

  1. Modelliere die Verteilungsfunktionen aller beteiligten Masse (notfalls alles Normalverteilungen),

  2. Entnehme aus jeder Verteilungsfunktion genau einen Stichprobenwert,

  3. Setze die Stichprobenwerte in die für das Problem charakteristische Formel ein und notiere das Ergebnis, 

  4. Wiederhole alles mehrere tausend mal. 

Diese Vorgehensweise ist Industriestandard, und es gibt spezielle Software dazu. 

Als Ergebnis erhält man die Verteilungsfunktion des Zielmasses und kann damit Fragen folgender Natur relativ einfach beantworten: 

 

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