尺寸链按照相互位置分为:线性尺寸链(1维)、平面尺寸链(2维)、和空间尺寸链(3维),初学者习惯于用 Excel 来计算一维尺寸链,下面针对 Excel 计算一维尺寸链的局限性进行介绍:
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产品中的所有零件都排成一条完美的直线还是非常少见的;大多数情况下,尺寸公差链环都是由一些复杂零件叠加组成的,而这些复杂零件的公差也会直接影响线性计算的结果,因此复杂零件三维空间上的影响关系可能会导致比预期更多的偏差变化,Excel 中的一维尺寸链却无法解释这一点; -
即使是线性尺寸链,也可能会有角度或其他 Excel 尺寸链计算中未考虑到的偏差变化和问题;这些三维空间问题与零件的几何形状有关,需要基于 CAD 数模来进行正确的仿真模拟和验证。
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Excel 尺寸链计算是假设所有零件都已完成组装,但实际上,工装和装配过程本身也会给产品带来变化。Excel 尺寸链计算中没有考虑到这一点,这就需要对装配过程本身、工装等进行模拟,市场上的专业软件,如 3DCS Variation Analyst,就提供了基于 CAD 来创建虚拟工装以及建立组装产品的装配工艺方法来实现仿真分析。
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线性尺寸链计算通常仅考虑最坏的情况,大多数人在计算尺寸链时使用的是最大公差,即最大极限。无论是间隙、面差还是表面轮廓,一维尺寸链计算的最坏情况都是给定测量的最大可能结果; -
这个场景有两个重要的问题:A.这不是真正的最坏情况–只是最大/最小状态;B.统计上不太可能—小于 0.1% 的可能性。

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如上文第 1 项所述,尺寸链中的角度和非线性关系会引起其他的偏差变化,只能用 3D 仿真来模拟。非线性关系很难精确模拟,因为在许多情况下,公差之间会相互影响,使其实际公差效果相较于定义的公差大小发生变化,发生有效作用的是放大后的公差大小;这可能会导致 +/-1 mm 公差的有效范围为 +/-1.2 mm,如果讨论的是车身间隙,那么看起来可能是个微小的变化,但如果是手机或心脏起搏器的内部组件,就可能会产生巨大的影响。

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