SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 10
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CHIHUAHUA
Análisis estadístico y consideraciones
diversas de la aplicación del análisis de
acumulación de tolerancias
Metrología Avanzada
02/06/2014
Burrola Pichardo Gabriela
Carrasco Villela Jesús
González González Siria Selenne
González Mendez Yazmín
Portillo Hinojos Miguel Ángel
1
Índice
Introducción………………………………………………………………………………….……………1
Capitulo 8. Análisis de tolerancia estadístico……………………………………………………..…..1
Método Montecarlo………………………………………………………………………...……5
Capitulo 17. Cálculo de tolerancias de los componentes dados un ensamblaje final………..….6
Capitulo 18. Fórmulas y consideraciones para sujetadores flotantes y sujetadores fijos………..6
Capitulo 19. Límites y clasificaciones de ajustes……………………………………………………..8
Conclusión…………………………………………………………………………………………………9
Referencias bibliográficas……………………………………………………………………………… 9
Introducción
A continuación se muestra un breve resumen del libro “Mechanical Tolerance-stackup and
analysis” de los capítulos 8, 17, 18 y 19, además se describe el método Montecarlo que es un
software de análisis de tolerancias.
Capitulo 8. Análisis de tolerancia estadístico
Como lector se tiene la oportunidad de comparar los resultados estadísticos en el sistema en el
peor-caso (determina la variación máxima absoluta posible para una distancia o espacio
seleccionado). Se observan las técnicas estadísticas y de manipulación que se tienen en los
resultados de tolerancias stackups (apilar).
El análisis de la tolerancia “apilan” es para encontrar la tolerancia de toda la pieza, realizando
comparaciones de los limites de las superficies de una cara de las piezas, como también lo
puede ser en ensambles. Con el fin de ver si el diseño va a funcionar correctamente.
Anteriormente se ha descrito la solución de las tolerancias apiladas (stackups) por el método
RSS (suma de los residuos al cuadrado) y solo requiere de unos cuantos pasos más para la
resolución del resultado desfavorable.
Con el siguiente croquis se explica el método RSS ajustado estadísticamente. Se observa que
la brecha A-B es la que se desconoce y por lo tanto la que se requiere encontrar, así mismo las
4 áreas en las que se dividió la pieza como sus sentidos +/- para construir la cadena de
dimensiones y tolerancias, la cual parte de A (con un circulo), fluyendo en el sentido de las
manecillas o al sentido contrario pero también puede ser la dirección de arriba hacia abajo o
viceversa.
2
Se debe de tener mucho cuidado que la tolerancia total positiva sea más grande en valor que la
tolerancia total negativa ya que se puede provocar que la distancia nominal sea negativa y por
lo tanto errónea. Es importante que todas las dimensiones se apilen (que no falte ninguna).
Figura8.1
La diferencia del RSS al RSS ajustado es que se multiplica el valor RSS por 1.5 el cual es un
valor ya establecido.
Tabla 8.1 ± 2.47 Valor de la Tolerancia RSS
*1.5
Valor de la Tolerancia RSS Ajustado ±3.71
Total positivo = 58
Total negativo = -47.575
Distancia nominal = 10.425
+ - TOLERANCIAS TOLERANCIAS
CUADRÁTICAS
DESCRIPCION
12.075 ±0.925 ±0.856 DIMENSION 1
17.5 ±0.5 ±0.25 DIMENSION 1
58 ±2 ±4 DIMENSION 1
18 ±1 ±1 DIMENSION 1
Σ 58 Σ 47.575 Σ ±4.425 Σ √± 6.11 TOTAL
± 3.71
Distancia Máxima = 14.14
Distancia Mínima = 6.72
3
A la distancia nominal se le suma y resta la tolerancia RSS ajustada para encontrar las
distancias estadísticas mínima y máxima.
Si se hubiera analizado con el método del peor-caso la tolerancia a utilizar seria ± 4.425
teniendo como dimensión máxima 14.85 y como mínima 6. En el caso de RSS la tolerancia
seria ±2.47 y sus dimensiones serian 12.895 como máxima y 7.955 la mínima.
Cabe destacar que entre más secciones se divida la pieza será más precisa pero si se divide
en tres distancias conocidas conviene usar el método del peor-caso.
El análisis de tolerancias determina la posible máxima variación para una dimensión
seleccionada. Las técnicas de análisis de tolerancia estadísticos como tolerancia stack up
(apilada) generalmente predicen una menor variación de los resultados que el peor de los
casos (worst-case). Por supuesto la estadística de tolerancias sólo es usada en casos donde
es aplicable, uso depende de numerosos factores como la calidad de las partes
manufacturadas, el control del proceso de manufactura, la susceptibilidad del diseño, las
prácticas pasadas de la compañía, disponibilidad de la empresa a aceptar riesgos, etc. Es
decir, todos los factores, especialmente aquellos relacionados con el control de la fabricación y
el proceso deben ser considerados y analizados. Hay varios métodos estadísticos disponible
para el análisis de tolerancias:
 Método RSS (Suma de los Residuos al Cuadrado): éste método toma cada valor de la
tolerancia, lo eleva al cuadrado y añade los cuadrados del valor de las tolerancias.
Toma la raíz cuadrada del resultado. Figura 8.1
Figura 8.1 Fórmula para tolerancias estadísticas
 Método de Monte Carlo
Estadística de la Tolerancia Stackup (apilada) con dimensiones
En seguida se describen los pasos para obtener el valor RSS de cierta figura.
1.- Seleccionar la distancia (brecha) cuya variación se va a determinar. Designar un extremo de
la distancia A y el otro extremo B.
2.-Determinar si uno, dos o tres análisis son requeridos. Si una tolerancia lineal no es
apropiada, un ordenador de computadora deberá ser usado para el análisis de tolerancias.
3.- Determinar una dirección positiva y negativa. La dirección positiva es aquella que sale
desde el punto A hasta el punto B, éstas son indicadas poniendo un signo “+” junto al valor de
la cota. Se debe colocar el símbolo de origen (inicio dimensión) y una flecha (final
dimensión).Se debe seguir un “camino” del punto A al punto B con el objetivo de clasificar cada
dimensión. La dirección negativa es aquella que va en contra del “camino”. Figura 8.2
Donde Tn= Tolerancias en las
Tolerancias stack up (apiladas).
4
Figura 8.2 “Camino” para clasificar dimensiones positivas y negativas
4.- Convertir todas las dimensiones y tolerancias en el formato de igualdad bilateral (± el mismo
valor).
5.- Ingresar las dimensiones y tolerancias en una tabla. Colocar los valores positivos y
negativas en su respectiva columna.
6.- Colocar el valor de la tolerancia para cada dimensión en la columna adyacente.
7.- Elevar al cuadrado el valor de la tolerancia y anotarlo en la siguiente columna.
8.- Añadir al final de la columna la sumatoria total de cada columna respectivamente.
9.- Obtener el RSS sacando la raíz cuadrada al resultado total de la última columna.
10.- Restar al valor positivo total el negativo total. Esto nos dará la dimensión o distancia
nominal.
11.- Sumar y restar el valor de RSS a la dimensión nominal, obteniendo los valores de la
distancia máxima y la distancia mínima posible.
12.- Si se desea tomar un enfoque un poco más conservador, multiplicar el valor de la
tolerancia RSS por un factor de ajuste (por ejemplo 1.5) y después sustituir el valor RSS
ajustado más grande en vez del primer valor RSS obtenido.
A continuación se muestran las figura 8.3 (valor RSS) y figura 8.4 (valor ajustado RSS) que
resumen los pasos anteriormente descritos.
Figura 8.3 Figura 8.4
5
Método Montecarlo
Usado con un software de análisis de tolerancias; este modelo toma todas las variables de la
agrupación de tolerancias, y asigna a cada uno, un valor al azar dentro del rango, deriva el
resultado, lo guarda, realiza iteraciones varias veces, y el promedio de estos resultados predice
las distribuciones estadísticas. Este método es utilizado para tolerancias en 3-D.
El método Montecarlo es una técnica que involucra el uso de números aleatorios y probabilidad
para resolver problemas.
El método se utiliza para la propagación de distribuciones llevando a cabo un muestreo
aleatorio de distribuciones de probabilidad.
El diagrama MCM muestra los componentes y secuencia de operaciones para evaluar la
incertidumbre de medición mediante el método Monte Carlo
Figura 8.5
6
Capitulo 17. Cálculo de tolerancias de los componentes dados un ensamblaje
final
Algunas veces se conoce un requisito de tolerancias en el ensamble final, y las tolerancias se
determinaran como lo permita el requerimiento final. Esto comúnmente se encuentra cuando
los objetivos del nivel de producción final han sido puestos.
Ensambles complejos como carrocerías de carros utilizan comúnmente una combinación de
tolerancias "what-if" y un software de modelado de variación estadística, se realizan iteraciones
hasta que se obtiene una combinación alcanzable de componentes de tolerancias para obtener
un resultado estadístico aceptable.
El diseño geométrico se puede alterar usando ranuras u agujeros de gran tamaño, para ajustar
en el ensamble. Otros métodos incluyen cambiar las relaciones de posición, como cambiar las
juntas de tope por juntas de solape, el cambio de geometría de la superficie para hacer menos
obvio la desalineación utilizando cuñas para reducir el número de piezas que contribuyen con
el total acumulado.
El ensamble debe funcionar aunque este montado de la peor forma posible, típicamente estos
diseños son alterados para permitir el ensamble en el peor de los casos. Muchos factores
afectan estos ensambles, por ejemplo:
 Peso de la pieza.
 Gravedad.
 Torpeza para la manipulación de grandes piezas.
 Velocidad de la línea de producción.
 Rotación de la mano de obra.
El método "what-if" también funciona bien con "simple tolerance stackups", las suposiciones en
las tolerancias se introducen en una hoja de cálculo y los resultados son estudiados, una vez
que se obtiene un resultado satisfactorio el estudio se ha completado.
Otro método más preciso es utilizar la función "Goal Seek" de Microsoft Excel, esta función
permite determinar el valor de la tolerancia sin realizar iteraciones. Con esta función el analista
puede establecer el valor de la tolerancia de montaje deseada y hacer que el programa itere
para encontrar la solución exacta, esta es una herramienta muy poderosa.
Capitulo 18. Fórmulas y consideraciones para sujetadores flotantes y
sujetadores fijos
Sujetador flotante y sujetador fijo son dos términos que pueden describir las relaciones entre 2
partes acopladas entre sí, esas características pueden ser: holgura de agujeros, agujeros
roscados, agujeros de ensamble, chaveteros, llaves, entre otras.
Situación de sujetador flotante
Definición: Donde las características internas, como agujeros, deben despejar una
característica externa, como un sujetador o un eje, esto es referido a una situación de sujetador
7
flotante.
Los diámetros de los agujeros pueden ser diferentes en cada pieza a acoplar, en este ejemplo
la función de los agujeros es permitir a los sujetadores pasar así las piezas pueden ser
sujetadas juntas, también es importante que los agujeros no sean demasiado grandes para
permitir una buena superficie de contacto entre la cabeza del sujetador y la tuerca con las
piezas a unir.
La fórmula del sujetador flotante permite que el diseñador pueda calcular el diámetro mínimo
que puedan tener los agujeros y aun permitir que el sujetador pase incluso en el peor de los
casos.
Fórmula de fijación flotante: H = F + T
Donde:
H= diámetro mínimo del espacio del agujero
F= diámetro máximo del sujetador en (MMC)
T= espacio de la tolerancia de posición del agujero a
(MMC) de la parte considerada
Esta fórmula también puede ser usada para conocer
el diámetro máximo del sujetador o el espacio de la
tolerancia del agujero, la variable a calcular puede
cambiar todo depende de que valores son conocidos.
Situación de sujetador fijo
Cuando características externas como pernos o protuberancias son ajustados en lugares
donde hay características internas como agujeros en la parte a acoplar, esta situación se
conoce como situación de sujetador fijo.
El sujetador no puede moverse de un lugar a otro en una situación de sujetador fijo, es común
asumir que el perno o tornillo roscado una vez que entran en el agujero roscado no pueden
moverse y que están fijos en el lugar, por lo tanto ahí hay algo de movimiento permitido entre
las roscas de las partes a unir, la mayoría de las acumulaciones de tolerancias asumen que el
sujetador y el agujero roscado son coaxiales, en aplicaciones muy críticas es necesario calcular
la cantidad de espacio y el error de coaxialidad entre el sujetador y el agujero roscado.
Un ejemplo de un sujetador fijo se muestra en la figura 18.2 que muestra una sección a través
de dos piezas unidas, la pieza de arriba tiene un patrón de agujeros con holgura, y la parte de
abajo tiene un patrón contrario con interferencia de agujeros roscados.
La fórmula del sujetador fijo permite al diseñador determinar el diámetro mínimo de los
agujeros y que aun permita el paso de los sujetadores y su unión con la parte roscada en el
agujero roscado incluso en el peor de los casos.
Figura 18.2
Figura 18.1
8
Formula del sujetador fijo: H = F + T1 + T2
Donde:
H =tamaño mínimo del agujero a (MMC)
F= Diámetro máximo del sujetador
T1= Tolerancia posicional del agujero con holgura
T2= Tolerancia posicional del agujero roscado
Capitulo 19. Límites y clasificaciones de ajustes
Hay tres tipos de ajustes entre las características de acoplamiento, ajustes de holgura, ajustes
de transición y ajustes de interferencia.
Estas son clasificaciones de ajuste estándar; se basa en cómo las características de
acoplamiento interactúan. Las normas internacionales (ISO) y estadounidenses (ASME)
definen las clasificaciones de límites y ajustes usando valores numéricos o códigos.
Hay ajustes que se usan para ejes en cojinetes, pasadores en los agujeros, chavetas y
chaveteros, entre otras. Curiosamente, estas clasificaciones de ajuste no tienen en cuenta la
orientación o el error de posición entre las partes, las características de pieza se suponen
coaxiales. Muchas, si no la mayoría, de las partes de acoplamiento incluyen características que
son objeto de error por orientación y/o la ubicación.
Dado un tamaño nominal, el diseñador determina la función de las partes, y selecciona el
ajuste apropiado. No debe haber en ningún caso dos tolerancias positivas o negativas.
Clasificación de ajustes
 Ajustes con holgura.- Un ajuste con holgura siempre debe tener espacio libre entre el eje y
el orificio.
 Ajustes de transición.- Un ajuste de transición puede tener holgura o interferencia entre el
eje y el orificio. El requisito funcional es que el ajuste es apretado.
 Ajustes de interferencia.- Un ajuste de interferencia siempre debe tener la interferencia
entre el eje y el orificio. El requisito funcional es un ajuste a presión, lo que garantiza que el
eje no se suelte del agujero.
Límites y ajustes en el contexto de dimensiones y tolerancias geométricas
Es importante recordar que estas clasificaciones de ajustes se discuten en términos de una
función externa para encajar en una característica interna.
Los agujeros se producen con error de orientación y de ubicación. Normalmente, este error es
aceptable y definido por la orientación y la ubicación de las tolerancias en el dibujo o modelo
anotado. El diseñador debe tomar en cuenta posibles errores de orientación y de ubicación al
determinar ajustes.
La figura 19,1 muestra un dibujo de un perno con un agujero. El perno y el agujero se les da
una dimensión básica de tamaño y las tolerancias se especifican utilizando códigos que
Figura 18.2
9
representan la clase de tolerancias. Los límites de tamaño están definidos por la combinación
del tamaño básico y la clase de tolerancia.
Figura 19.1
Conclusión
Es muy importante el conocimiento de las acumulaciones de tolerancias en una pieza y
también en ensamblajes pues es un defecto muy común, sin embargo con la lectura de los
capítulos anteriores se obtuvieron diversas herramientas para minimizar ese error. Sabemos
que es muy importante fabricar piezas sin errores porque en Algunas ocaciones un pequeño
defecto nos puede causar grandes problemas.
Referencias bibliográficas
 Bryan R. Fischer. (2011). MECHANICAL TOLERANCE STACKUP AND ANALYSIS.
Estados Unidos: Taylor & Francis Group.
 La Guía Metas. (2007). Evaluación con Monte Carlo. 2014, de La Guía Metas Sitio
web: http://www.metas.com.mx/guiametas/La-Guia-MetAs-07-03-GUM-Suplemento-1-
Monte-Carlo.pdf

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Análisis estadístico de acumulación de tolerancias.
Análisis estadístico de acumulación de tolerancias.Análisis estadístico de acumulación de tolerancias.
Análisis estadístico de acumulación de tolerancias.bryansk7
 
Unidad 5 tolerancias acumuladas
Unidad 5 tolerancias acumuladasUnidad 5 tolerancias acumuladas
Unidad 5 tolerancias acumuladasCarlos Rmz
 
2. errores en las mediciones
2. errores en las mediciones2. errores en las mediciones
2. errores en las medicionesmjrunah
 
Error absoluto error relativo y aplicaciones (1)
Error absoluto   error relativo  y aplicaciones (1)Error absoluto   error relativo  y aplicaciones (1)
Error absoluto error relativo y aplicaciones (1)afmejia54
 
Medidas, errores e incertidumbre
Medidas, errores e incertidumbreMedidas, errores e incertidumbre
Medidas, errores e incertidumbreAWAKENMUSTAKRAKISH
 
Mediciones y cálculo de incertidumbres experimentales
Mediciones y cálculo de incertidumbres experimentalesMediciones y cálculo de incertidumbres experimentales
Mediciones y cálculo de incertidumbres experimentalesJhonás A. Vega
 
Informe sobre análisis de datos experimentales en el laboratorio.
Informe sobre análisis de datos experimentales en el laboratorio.Informe sobre análisis de datos experimentales en el laboratorio.
Informe sobre análisis de datos experimentales en el laboratorio.Jean Vega
 
Aplicación de Histogramas y Correlación
Aplicación de Histogramas y CorrelaciónAplicación de Histogramas y Correlación
Aplicación de Histogramas y CorrelaciónIris Márquez
 
Aplicación de Histogramas y Correlación
Aplicación de Histogramas y CorrelaciónAplicación de Histogramas y Correlación
Aplicación de Histogramas y CorrelaciónIris Márquez
 

La actualidad más candente (20)

Análisis estadístico de acumulación de tolerancias.
Análisis estadístico de acumulación de tolerancias.Análisis estadístico de acumulación de tolerancias.
Análisis estadístico de acumulación de tolerancias.
 
Unidad 5 tolerancias acumuladas
Unidad 5 tolerancias acumuladasUnidad 5 tolerancias acumuladas
Unidad 5 tolerancias acumuladas
 
Representaciones graficas
Representaciones graficasRepresentaciones graficas
Representaciones graficas
 
2. errores en las mediciones
2. errores en las mediciones2. errores en las mediciones
2. errores en las mediciones
 
Tarea nº1 análisis numérico
Tarea nº1 análisis numéricoTarea nº1 análisis numérico
Tarea nº1 análisis numérico
 
Error absoluto error relativo y aplicaciones (1)
Error absoluto   error relativo  y aplicaciones (1)Error absoluto   error relativo  y aplicaciones (1)
Error absoluto error relativo y aplicaciones (1)
 
Medidas, errores e incertidumbre
Medidas, errores e incertidumbreMedidas, errores e incertidumbre
Medidas, errores e incertidumbre
 
Error experimental
Error experimentalError experimental
Error experimental
 
Graficas de control x
Graficas de control xGraficas de control x
Graficas de control x
 
Teoría de errores
Teoría de erroresTeoría de errores
Teoría de errores
 
Propagación de errores
Propagación de erroresPropagación de errores
Propagación de errores
 
Teoria de errores
Teoria de erroresTeoria de errores
Teoria de errores
 
Guia de fisica i
Guia de fisica iGuia de fisica i
Guia de fisica i
 
Cálculo de errores
Cálculo de erroresCálculo de errores
Cálculo de errores
 
Mediciones y cálculo de incertidumbres experimentales
Mediciones y cálculo de incertidumbres experimentalesMediciones y cálculo de incertidumbres experimentales
Mediciones y cálculo de incertidumbres experimentales
 
Informe sobre análisis de datos experimentales en el laboratorio.
Informe sobre análisis de datos experimentales en el laboratorio.Informe sobre análisis de datos experimentales en el laboratorio.
Informe sobre análisis de datos experimentales en el laboratorio.
 
Aplicación de Histogramas y Correlación
Aplicación de Histogramas y CorrelaciónAplicación de Histogramas y Correlación
Aplicación de Histogramas y Correlación
 
Aplicación de Histogramas y Correlación
Aplicación de Histogramas y CorrelaciónAplicación de Histogramas y Correlación
Aplicación de Histogramas y Correlación
 
Lab1
Lab1Lab1
Lab1
 
LABORATORIOS FÍSICA MECÁNICA UFPS
LABORATORIOS FÍSICA MECÁNICA UFPS LABORATORIOS FÍSICA MECÁNICA UFPS
LABORATORIOS FÍSICA MECÁNICA UFPS
 

Similar a Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis de acumulación de tolerancias

Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...
Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...
Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...Beto Askenazi
 
T026800007004 0-felvir rivas-_trabajofinaldefensa-000
T026800007004 0-felvir rivas-_trabajofinaldefensa-000T026800007004 0-felvir rivas-_trabajofinaldefensa-000
T026800007004 0-felvir rivas-_trabajofinaldefensa-000Cleto de la Torre
 
Estudio R & R Mejia
Estudio R & R  MejiaEstudio R & R  Mejia
Estudio R & R Mejiaguruclef01
 
Tema 3 Manejo de datos.pptx
Tema 3 Manejo de datos.pptxTema 3 Manejo de datos.pptx
Tema 3 Manejo de datos.pptxMichellArroyo
 
Aplicación de análisis numérico en alabes
Aplicación de análisis numérico en alabesAplicación de análisis numérico en alabes
Aplicación de análisis numérico en alabesMateoLeonidez
 
Selecccion de-variable-y-construccion-del-modelo
Selecccion de-variable-y-construccion-del-modeloSelecccion de-variable-y-construccion-del-modelo
Selecccion de-variable-y-construccion-del-modeloClinton Davila Medina
 
Exercise 3 6-r - mathematical functions
Exercise 3 6-r - mathematical functionsExercise 3 6-r - mathematical functions
Exercise 3 6-r - mathematical functionsEdgar Mata
 
Estimación de Parámetros de Líneas de Transmisión Incluyendo Análisis de Robu...
Estimación de Parámetros de Líneas de Transmisión Incluyendo Análisis de Robu...Estimación de Parámetros de Líneas de Transmisión Incluyendo Análisis de Robu...
Estimación de Parámetros de Líneas de Transmisión Incluyendo Análisis de Robu...Omar Romay
 
The fisher assumptions and how to check them
The fisher assumptions and how to check themThe fisher assumptions and how to check them
The fisher assumptions and how to check themAlex
 
Tema2. pronosticos de demanda
Tema2. pronosticos de demandaTema2. pronosticos de demanda
Tema2. pronosticos de demandaingRobertoBriceno
 
Capítulo 07 interpretación de resultados
Capítulo 07 interpretación de resultadosCapítulo 07 interpretación de resultados
Capítulo 07 interpretación de resultadosSergio Valenzuela Mayer
 
Formas funcionales de los modelos de regresión
Formas funcionales de los modelos de regresiónFormas funcionales de los modelos de regresión
Formas funcionales de los modelos de regresiónchrisrgt1999
 
Capítulo 07 interpretación de resultados
Capítulo 07 interpretación de resultadosCapítulo 07 interpretación de resultados
Capítulo 07 interpretación de resultadosSergio Valenzuela Mayer
 

Similar a Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis de acumulación de tolerancias (20)

Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...
Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...
Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...
 
Clase 12.pptx
Clase 12.pptxClase 12.pptx
Clase 12.pptx
 
Diagrama de dispersión
Diagrama de dispersiónDiagrama de dispersión
Diagrama de dispersión
 
T026800007004 0-felvir rivas-_trabajofinaldefensa-000
T026800007004 0-felvir rivas-_trabajofinaldefensa-000T026800007004 0-felvir rivas-_trabajofinaldefensa-000
T026800007004 0-felvir rivas-_trabajofinaldefensa-000
 
Estudio R & R Mejia
Estudio R & R  MejiaEstudio R & R  Mejia
Estudio R & R Mejia
 
Toleranciascim2
Toleranciascim2Toleranciascim2
Toleranciascim2
 
Tema 3 Manejo de datos.pptx
Tema 3 Manejo de datos.pptxTema 3 Manejo de datos.pptx
Tema 3 Manejo de datos.pptx
 
Aplicación de análisis numérico en alabes
Aplicación de análisis numérico en alabesAplicación de análisis numérico en alabes
Aplicación de análisis numérico en alabes
 
P04_MSA.4.2010.092010.ppt
P04_MSA.4.2010.092010.pptP04_MSA.4.2010.092010.ppt
P04_MSA.4.2010.092010.ppt
 
Listo laboratorio 1casana
Listo laboratorio 1casanaListo laboratorio 1casana
Listo laboratorio 1casana
 
Selecccion de-variable-y-construccion-del-modelo
Selecccion de-variable-y-construccion-del-modeloSelecccion de-variable-y-construccion-del-modelo
Selecccion de-variable-y-construccion-del-modelo
 
Exercise 3 6-r - mathematical functions
Exercise 3 6-r - mathematical functionsExercise 3 6-r - mathematical functions
Exercise 3 6-r - mathematical functions
 
Estimación de Parámetros de Líneas de Transmisión Incluyendo Análisis de Robu...
Estimación de Parámetros de Líneas de Transmisión Incluyendo Análisis de Robu...Estimación de Parámetros de Líneas de Transmisión Incluyendo Análisis de Robu...
Estimación de Parámetros de Líneas de Transmisión Incluyendo Análisis de Robu...
 
The fisher assumptions and how to check them
The fisher assumptions and how to check themThe fisher assumptions and how to check them
The fisher assumptions and how to check them
 
Modelo De Transporte
Modelo De TransporteModelo De Transporte
Modelo De Transporte
 
Tema2. pronosticos de demanda
Tema2. pronosticos de demandaTema2. pronosticos de demanda
Tema2. pronosticos de demanda
 
Capítulo 07 interpretación de resultados
Capítulo 07 interpretación de resultadosCapítulo 07 interpretación de resultados
Capítulo 07 interpretación de resultados
 
Formas funcionales de los modelos de regresión
Formas funcionales de los modelos de regresiónFormas funcionales de los modelos de regresión
Formas funcionales de los modelos de regresión
 
Capítulo 07 interpretación de resultados
Capítulo 07 interpretación de resultadosCapítulo 07 interpretación de resultados
Capítulo 07 interpretación de resultados
 
8 1
8 18 1
8 1
 

Último

CLASE 2 MUROS CARAVISTA EN CONCRETO Y UNIDAD DE ALBAÑILERIA
CLASE 2 MUROS CARAVISTA EN CONCRETO  Y UNIDAD DE ALBAÑILERIACLASE 2 MUROS CARAVISTA EN CONCRETO  Y UNIDAD DE ALBAÑILERIA
CLASE 2 MUROS CARAVISTA EN CONCRETO Y UNIDAD DE ALBAÑILERIAMayraOchoa35
 
LEYES DE EXPONENTES SEMANA 1 CESAR VALLEJO.pdf
LEYES DE EXPONENTES SEMANA 1 CESAR VALLEJO.pdfLEYES DE EXPONENTES SEMANA 1 CESAR VALLEJO.pdf
LEYES DE EXPONENTES SEMANA 1 CESAR VALLEJO.pdfAdelaHerrera9
 
Uso y Manejo de Extintores Lucha contra incendios
Uso y Manejo de Extintores Lucha contra incendiosUso y Manejo de Extintores Lucha contra incendios
Uso y Manejo de Extintores Lucha contra incendioseduardochavezg1
 
Centro Integral del Transporte de Metro de Madrid (CIT). Premio COAM 2023
Centro Integral del Transporte de Metro de Madrid (CIT). Premio COAM 2023Centro Integral del Transporte de Metro de Madrid (CIT). Premio COAM 2023
Centro Integral del Transporte de Metro de Madrid (CIT). Premio COAM 2023ANDECE
 
Exposicion. del documentos de YPFB corporación
Exposicion. del documentos de YPFB corporaciónExposicion. del documentos de YPFB corporación
Exposicion. del documentos de YPFB corporaciónjas021085
 
Flujo potencial, conceptos básicos y ejemplos resueltos.
Flujo potencial, conceptos básicos y ejemplos resueltos.Flujo potencial, conceptos básicos y ejemplos resueltos.
Flujo potencial, conceptos básicos y ejemplos resueltos.ALEJANDROLEONGALICIA
 
Cadenas de Markov investigación de operaciones
Cadenas de Markov investigación de operacionesCadenas de Markov investigación de operaciones
Cadenas de Markov investigación de operacionesal21510263
 
Electromagnetismo Fisica FisicaFisica.pdf
Electromagnetismo Fisica FisicaFisica.pdfElectromagnetismo Fisica FisicaFisica.pdf
Electromagnetismo Fisica FisicaFisica.pdfAnonymous0pBRsQXfnx
 
Conservatorio de danza Kina Jiménez de Almería
Conservatorio de danza Kina Jiménez de AlmeríaConservatorio de danza Kina Jiménez de Almería
Conservatorio de danza Kina Jiménez de AlmeríaANDECE
 
Fe_C_Tratamientos termicos_uap _3_.ppt
Fe_C_Tratamientos termicos_uap   _3_.pptFe_C_Tratamientos termicos_uap   _3_.ppt
Fe_C_Tratamientos termicos_uap _3_.pptVitobailon
 
CENTROIDES Y MOMENTOS DE INERCIA DE AREAS PLANAS.pdf
CENTROIDES Y MOMENTOS DE INERCIA DE AREAS PLANAS.pdfCENTROIDES Y MOMENTOS DE INERCIA DE AREAS PLANAS.pdf
CENTROIDES Y MOMENTOS DE INERCIA DE AREAS PLANAS.pdfpaola110264
 
Edificio residencial Becrux en Madrid. Fachada de GRC
Edificio residencial Becrux en Madrid. Fachada de GRCEdificio residencial Becrux en Madrid. Fachada de GRC
Edificio residencial Becrux en Madrid. Fachada de GRCANDECE
 
Fisiología del azufre en plantas S.S.pdf
Fisiología del azufre en plantas S.S.pdfFisiología del azufre en plantas S.S.pdf
Fisiología del azufre en plantas S.S.pdfJessLeonelVargasJimn
 
CLASE - 01 de construcción 1 ingeniería civil
CLASE - 01 de construcción 1 ingeniería civilCLASE - 01 de construcción 1 ingeniería civil
CLASE - 01 de construcción 1 ingeniería civilDissneredwinPaivahua
 
2. UPN PPT - SEMANA 02 GESTION DE PROYECTOS MG CHERYL QUEZADA(1).pdf
2. UPN PPT - SEMANA 02 GESTION DE PROYECTOS MG CHERYL QUEZADA(1).pdf2. UPN PPT - SEMANA 02 GESTION DE PROYECTOS MG CHERYL QUEZADA(1).pdf
2. UPN PPT - SEMANA 02 GESTION DE PROYECTOS MG CHERYL QUEZADA(1).pdfAnthonyTiclia
 
Presentación Proyecto Trabajo Creativa Profesional Azul.pdf
Presentación Proyecto Trabajo Creativa Profesional Azul.pdfPresentación Proyecto Trabajo Creativa Profesional Azul.pdf
Presentación Proyecto Trabajo Creativa Profesional Azul.pdfMirthaFernandez12
 
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIPSEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIPJosLuisFrancoCaldern
 
Fisiología del Potasio en Plantas p .pdf
Fisiología del Potasio en Plantas p .pdfFisiología del Potasio en Plantas p .pdf
Fisiología del Potasio en Plantas p .pdfJessLeonelVargasJimn
 
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo II
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo IITiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo II
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo IILauraFernandaValdovi
 
VIRUS FITOPATÓGENOS (GENERALIDADES EN PLANTAS)
VIRUS FITOPATÓGENOS (GENERALIDADES EN PLANTAS)VIRUS FITOPATÓGENOS (GENERALIDADES EN PLANTAS)
VIRUS FITOPATÓGENOS (GENERALIDADES EN PLANTAS)ssuser6958b11
 

Último (20)

CLASE 2 MUROS CARAVISTA EN CONCRETO Y UNIDAD DE ALBAÑILERIA
CLASE 2 MUROS CARAVISTA EN CONCRETO  Y UNIDAD DE ALBAÑILERIACLASE 2 MUROS CARAVISTA EN CONCRETO  Y UNIDAD DE ALBAÑILERIA
CLASE 2 MUROS CARAVISTA EN CONCRETO Y UNIDAD DE ALBAÑILERIA
 
LEYES DE EXPONENTES SEMANA 1 CESAR VALLEJO.pdf
LEYES DE EXPONENTES SEMANA 1 CESAR VALLEJO.pdfLEYES DE EXPONENTES SEMANA 1 CESAR VALLEJO.pdf
LEYES DE EXPONENTES SEMANA 1 CESAR VALLEJO.pdf
 
Uso y Manejo de Extintores Lucha contra incendios
Uso y Manejo de Extintores Lucha contra incendiosUso y Manejo de Extintores Lucha contra incendios
Uso y Manejo de Extintores Lucha contra incendios
 
Centro Integral del Transporte de Metro de Madrid (CIT). Premio COAM 2023
Centro Integral del Transporte de Metro de Madrid (CIT). Premio COAM 2023Centro Integral del Transporte de Metro de Madrid (CIT). Premio COAM 2023
Centro Integral del Transporte de Metro de Madrid (CIT). Premio COAM 2023
 
Exposicion. del documentos de YPFB corporación
Exposicion. del documentos de YPFB corporaciónExposicion. del documentos de YPFB corporación
Exposicion. del documentos de YPFB corporación
 
Flujo potencial, conceptos básicos y ejemplos resueltos.
Flujo potencial, conceptos básicos y ejemplos resueltos.Flujo potencial, conceptos básicos y ejemplos resueltos.
Flujo potencial, conceptos básicos y ejemplos resueltos.
 
Cadenas de Markov investigación de operaciones
Cadenas de Markov investigación de operacionesCadenas de Markov investigación de operaciones
Cadenas de Markov investigación de operaciones
 
Electromagnetismo Fisica FisicaFisica.pdf
Electromagnetismo Fisica FisicaFisica.pdfElectromagnetismo Fisica FisicaFisica.pdf
Electromagnetismo Fisica FisicaFisica.pdf
 
Conservatorio de danza Kina Jiménez de Almería
Conservatorio de danza Kina Jiménez de AlmeríaConservatorio de danza Kina Jiménez de Almería
Conservatorio de danza Kina Jiménez de Almería
 
Fe_C_Tratamientos termicos_uap _3_.ppt
Fe_C_Tratamientos termicos_uap   _3_.pptFe_C_Tratamientos termicos_uap   _3_.ppt
Fe_C_Tratamientos termicos_uap _3_.ppt
 
CENTROIDES Y MOMENTOS DE INERCIA DE AREAS PLANAS.pdf
CENTROIDES Y MOMENTOS DE INERCIA DE AREAS PLANAS.pdfCENTROIDES Y MOMENTOS DE INERCIA DE AREAS PLANAS.pdf
CENTROIDES Y MOMENTOS DE INERCIA DE AREAS PLANAS.pdf
 
Edificio residencial Becrux en Madrid. Fachada de GRC
Edificio residencial Becrux en Madrid. Fachada de GRCEdificio residencial Becrux en Madrid. Fachada de GRC
Edificio residencial Becrux en Madrid. Fachada de GRC
 
Fisiología del azufre en plantas S.S.pdf
Fisiología del azufre en plantas S.S.pdfFisiología del azufre en plantas S.S.pdf
Fisiología del azufre en plantas S.S.pdf
 
CLASE - 01 de construcción 1 ingeniería civil
CLASE - 01 de construcción 1 ingeniería civilCLASE - 01 de construcción 1 ingeniería civil
CLASE - 01 de construcción 1 ingeniería civil
 
2. UPN PPT - SEMANA 02 GESTION DE PROYECTOS MG CHERYL QUEZADA(1).pdf
2. UPN PPT - SEMANA 02 GESTION DE PROYECTOS MG CHERYL QUEZADA(1).pdf2. UPN PPT - SEMANA 02 GESTION DE PROYECTOS MG CHERYL QUEZADA(1).pdf
2. UPN PPT - SEMANA 02 GESTION DE PROYECTOS MG CHERYL QUEZADA(1).pdf
 
Presentación Proyecto Trabajo Creativa Profesional Azul.pdf
Presentación Proyecto Trabajo Creativa Profesional Azul.pdfPresentación Proyecto Trabajo Creativa Profesional Azul.pdf
Presentación Proyecto Trabajo Creativa Profesional Azul.pdf
 
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIPSEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
 
Fisiología del Potasio en Plantas p .pdf
Fisiología del Potasio en Plantas p .pdfFisiología del Potasio en Plantas p .pdf
Fisiología del Potasio en Plantas p .pdf
 
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo II
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo IITiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo II
Tiempos Predeterminados MOST para Estudio del Trabajo II
 
VIRUS FITOPATÓGENOS (GENERALIDADES EN PLANTAS)
VIRUS FITOPATÓGENOS (GENERALIDADES EN PLANTAS)VIRUS FITOPATÓGENOS (GENERALIDADES EN PLANTAS)
VIRUS FITOPATÓGENOS (GENERALIDADES EN PLANTAS)
 

Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis de acumulación de tolerancias

  • 1. INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CHIHUAHUA Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis de acumulación de tolerancias Metrología Avanzada 02/06/2014 Burrola Pichardo Gabriela Carrasco Villela Jesús González González Siria Selenne González Mendez Yazmín Portillo Hinojos Miguel Ángel
  • 2. 1 Índice Introducción………………………………………………………………………………….……………1 Capitulo 8. Análisis de tolerancia estadístico……………………………………………………..…..1 Método Montecarlo………………………………………………………………………...……5 Capitulo 17. Cálculo de tolerancias de los componentes dados un ensamblaje final………..….6 Capitulo 18. Fórmulas y consideraciones para sujetadores flotantes y sujetadores fijos………..6 Capitulo 19. Límites y clasificaciones de ajustes……………………………………………………..8 Conclusión…………………………………………………………………………………………………9 Referencias bibliográficas……………………………………………………………………………… 9 Introducción A continuación se muestra un breve resumen del libro “Mechanical Tolerance-stackup and analysis” de los capítulos 8, 17, 18 y 19, además se describe el método Montecarlo que es un software de análisis de tolerancias. Capitulo 8. Análisis de tolerancia estadístico Como lector se tiene la oportunidad de comparar los resultados estadísticos en el sistema en el peor-caso (determina la variación máxima absoluta posible para una distancia o espacio seleccionado). Se observan las técnicas estadísticas y de manipulación que se tienen en los resultados de tolerancias stackups (apilar). El análisis de la tolerancia “apilan” es para encontrar la tolerancia de toda la pieza, realizando comparaciones de los limites de las superficies de una cara de las piezas, como también lo puede ser en ensambles. Con el fin de ver si el diseño va a funcionar correctamente. Anteriormente se ha descrito la solución de las tolerancias apiladas (stackups) por el método RSS (suma de los residuos al cuadrado) y solo requiere de unos cuantos pasos más para la resolución del resultado desfavorable. Con el siguiente croquis se explica el método RSS ajustado estadísticamente. Se observa que la brecha A-B es la que se desconoce y por lo tanto la que se requiere encontrar, así mismo las 4 áreas en las que se dividió la pieza como sus sentidos +/- para construir la cadena de dimensiones y tolerancias, la cual parte de A (con un circulo), fluyendo en el sentido de las manecillas o al sentido contrario pero también puede ser la dirección de arriba hacia abajo o viceversa.
  • 3. 2 Se debe de tener mucho cuidado que la tolerancia total positiva sea más grande en valor que la tolerancia total negativa ya que se puede provocar que la distancia nominal sea negativa y por lo tanto errónea. Es importante que todas las dimensiones se apilen (que no falte ninguna). Figura8.1 La diferencia del RSS al RSS ajustado es que se multiplica el valor RSS por 1.5 el cual es un valor ya establecido. Tabla 8.1 ± 2.47 Valor de la Tolerancia RSS *1.5 Valor de la Tolerancia RSS Ajustado ±3.71 Total positivo = 58 Total negativo = -47.575 Distancia nominal = 10.425 + - TOLERANCIAS TOLERANCIAS CUADRÁTICAS DESCRIPCION 12.075 ±0.925 ±0.856 DIMENSION 1 17.5 ±0.5 ±0.25 DIMENSION 1 58 ±2 ±4 DIMENSION 1 18 ±1 ±1 DIMENSION 1 Σ 58 Σ 47.575 Σ ±4.425 Σ √± 6.11 TOTAL ± 3.71 Distancia Máxima = 14.14 Distancia Mínima = 6.72
  • 4. 3 A la distancia nominal se le suma y resta la tolerancia RSS ajustada para encontrar las distancias estadísticas mínima y máxima. Si se hubiera analizado con el método del peor-caso la tolerancia a utilizar seria ± 4.425 teniendo como dimensión máxima 14.85 y como mínima 6. En el caso de RSS la tolerancia seria ±2.47 y sus dimensiones serian 12.895 como máxima y 7.955 la mínima. Cabe destacar que entre más secciones se divida la pieza será más precisa pero si se divide en tres distancias conocidas conviene usar el método del peor-caso. El análisis de tolerancias determina la posible máxima variación para una dimensión seleccionada. Las técnicas de análisis de tolerancia estadísticos como tolerancia stack up (apilada) generalmente predicen una menor variación de los resultados que el peor de los casos (worst-case). Por supuesto la estadística de tolerancias sólo es usada en casos donde es aplicable, uso depende de numerosos factores como la calidad de las partes manufacturadas, el control del proceso de manufactura, la susceptibilidad del diseño, las prácticas pasadas de la compañía, disponibilidad de la empresa a aceptar riesgos, etc. Es decir, todos los factores, especialmente aquellos relacionados con el control de la fabricación y el proceso deben ser considerados y analizados. Hay varios métodos estadísticos disponible para el análisis de tolerancias:  Método RSS (Suma de los Residuos al Cuadrado): éste método toma cada valor de la tolerancia, lo eleva al cuadrado y añade los cuadrados del valor de las tolerancias. Toma la raíz cuadrada del resultado. Figura 8.1 Figura 8.1 Fórmula para tolerancias estadísticas  Método de Monte Carlo Estadística de la Tolerancia Stackup (apilada) con dimensiones En seguida se describen los pasos para obtener el valor RSS de cierta figura. 1.- Seleccionar la distancia (brecha) cuya variación se va a determinar. Designar un extremo de la distancia A y el otro extremo B. 2.-Determinar si uno, dos o tres análisis son requeridos. Si una tolerancia lineal no es apropiada, un ordenador de computadora deberá ser usado para el análisis de tolerancias. 3.- Determinar una dirección positiva y negativa. La dirección positiva es aquella que sale desde el punto A hasta el punto B, éstas son indicadas poniendo un signo “+” junto al valor de la cota. Se debe colocar el símbolo de origen (inicio dimensión) y una flecha (final dimensión).Se debe seguir un “camino” del punto A al punto B con el objetivo de clasificar cada dimensión. La dirección negativa es aquella que va en contra del “camino”. Figura 8.2 Donde Tn= Tolerancias en las Tolerancias stack up (apiladas).
  • 5. 4 Figura 8.2 “Camino” para clasificar dimensiones positivas y negativas 4.- Convertir todas las dimensiones y tolerancias en el formato de igualdad bilateral (± el mismo valor). 5.- Ingresar las dimensiones y tolerancias en una tabla. Colocar los valores positivos y negativas en su respectiva columna. 6.- Colocar el valor de la tolerancia para cada dimensión en la columna adyacente. 7.- Elevar al cuadrado el valor de la tolerancia y anotarlo en la siguiente columna. 8.- Añadir al final de la columna la sumatoria total de cada columna respectivamente. 9.- Obtener el RSS sacando la raíz cuadrada al resultado total de la última columna. 10.- Restar al valor positivo total el negativo total. Esto nos dará la dimensión o distancia nominal. 11.- Sumar y restar el valor de RSS a la dimensión nominal, obteniendo los valores de la distancia máxima y la distancia mínima posible. 12.- Si se desea tomar un enfoque un poco más conservador, multiplicar el valor de la tolerancia RSS por un factor de ajuste (por ejemplo 1.5) y después sustituir el valor RSS ajustado más grande en vez del primer valor RSS obtenido. A continuación se muestran las figura 8.3 (valor RSS) y figura 8.4 (valor ajustado RSS) que resumen los pasos anteriormente descritos. Figura 8.3 Figura 8.4
  • 6. 5 Método Montecarlo Usado con un software de análisis de tolerancias; este modelo toma todas las variables de la agrupación de tolerancias, y asigna a cada uno, un valor al azar dentro del rango, deriva el resultado, lo guarda, realiza iteraciones varias veces, y el promedio de estos resultados predice las distribuciones estadísticas. Este método es utilizado para tolerancias en 3-D. El método Montecarlo es una técnica que involucra el uso de números aleatorios y probabilidad para resolver problemas. El método se utiliza para la propagación de distribuciones llevando a cabo un muestreo aleatorio de distribuciones de probabilidad. El diagrama MCM muestra los componentes y secuencia de operaciones para evaluar la incertidumbre de medición mediante el método Monte Carlo Figura 8.5
  • 7. 6 Capitulo 17. Cálculo de tolerancias de los componentes dados un ensamblaje final Algunas veces se conoce un requisito de tolerancias en el ensamble final, y las tolerancias se determinaran como lo permita el requerimiento final. Esto comúnmente se encuentra cuando los objetivos del nivel de producción final han sido puestos. Ensambles complejos como carrocerías de carros utilizan comúnmente una combinación de tolerancias "what-if" y un software de modelado de variación estadística, se realizan iteraciones hasta que se obtiene una combinación alcanzable de componentes de tolerancias para obtener un resultado estadístico aceptable. El diseño geométrico se puede alterar usando ranuras u agujeros de gran tamaño, para ajustar en el ensamble. Otros métodos incluyen cambiar las relaciones de posición, como cambiar las juntas de tope por juntas de solape, el cambio de geometría de la superficie para hacer menos obvio la desalineación utilizando cuñas para reducir el número de piezas que contribuyen con el total acumulado. El ensamble debe funcionar aunque este montado de la peor forma posible, típicamente estos diseños son alterados para permitir el ensamble en el peor de los casos. Muchos factores afectan estos ensambles, por ejemplo:  Peso de la pieza.  Gravedad.  Torpeza para la manipulación de grandes piezas.  Velocidad de la línea de producción.  Rotación de la mano de obra. El método "what-if" también funciona bien con "simple tolerance stackups", las suposiciones en las tolerancias se introducen en una hoja de cálculo y los resultados son estudiados, una vez que se obtiene un resultado satisfactorio el estudio se ha completado. Otro método más preciso es utilizar la función "Goal Seek" de Microsoft Excel, esta función permite determinar el valor de la tolerancia sin realizar iteraciones. Con esta función el analista puede establecer el valor de la tolerancia de montaje deseada y hacer que el programa itere para encontrar la solución exacta, esta es una herramienta muy poderosa. Capitulo 18. Fórmulas y consideraciones para sujetadores flotantes y sujetadores fijos Sujetador flotante y sujetador fijo son dos términos que pueden describir las relaciones entre 2 partes acopladas entre sí, esas características pueden ser: holgura de agujeros, agujeros roscados, agujeros de ensamble, chaveteros, llaves, entre otras. Situación de sujetador flotante Definición: Donde las características internas, como agujeros, deben despejar una característica externa, como un sujetador o un eje, esto es referido a una situación de sujetador
  • 8. 7 flotante. Los diámetros de los agujeros pueden ser diferentes en cada pieza a acoplar, en este ejemplo la función de los agujeros es permitir a los sujetadores pasar así las piezas pueden ser sujetadas juntas, también es importante que los agujeros no sean demasiado grandes para permitir una buena superficie de contacto entre la cabeza del sujetador y la tuerca con las piezas a unir. La fórmula del sujetador flotante permite que el diseñador pueda calcular el diámetro mínimo que puedan tener los agujeros y aun permitir que el sujetador pase incluso en el peor de los casos. Fórmula de fijación flotante: H = F + T Donde: H= diámetro mínimo del espacio del agujero F= diámetro máximo del sujetador en (MMC) T= espacio de la tolerancia de posición del agujero a (MMC) de la parte considerada Esta fórmula también puede ser usada para conocer el diámetro máximo del sujetador o el espacio de la tolerancia del agujero, la variable a calcular puede cambiar todo depende de que valores son conocidos. Situación de sujetador fijo Cuando características externas como pernos o protuberancias son ajustados en lugares donde hay características internas como agujeros en la parte a acoplar, esta situación se conoce como situación de sujetador fijo. El sujetador no puede moverse de un lugar a otro en una situación de sujetador fijo, es común asumir que el perno o tornillo roscado una vez que entran en el agujero roscado no pueden moverse y que están fijos en el lugar, por lo tanto ahí hay algo de movimiento permitido entre las roscas de las partes a unir, la mayoría de las acumulaciones de tolerancias asumen que el sujetador y el agujero roscado son coaxiales, en aplicaciones muy críticas es necesario calcular la cantidad de espacio y el error de coaxialidad entre el sujetador y el agujero roscado. Un ejemplo de un sujetador fijo se muestra en la figura 18.2 que muestra una sección a través de dos piezas unidas, la pieza de arriba tiene un patrón de agujeros con holgura, y la parte de abajo tiene un patrón contrario con interferencia de agujeros roscados. La fórmula del sujetador fijo permite al diseñador determinar el diámetro mínimo de los agujeros y que aun permita el paso de los sujetadores y su unión con la parte roscada en el agujero roscado incluso en el peor de los casos. Figura 18.2 Figura 18.1
  • 9. 8 Formula del sujetador fijo: H = F + T1 + T2 Donde: H =tamaño mínimo del agujero a (MMC) F= Diámetro máximo del sujetador T1= Tolerancia posicional del agujero con holgura T2= Tolerancia posicional del agujero roscado Capitulo 19. Límites y clasificaciones de ajustes Hay tres tipos de ajustes entre las características de acoplamiento, ajustes de holgura, ajustes de transición y ajustes de interferencia. Estas son clasificaciones de ajuste estándar; se basa en cómo las características de acoplamiento interactúan. Las normas internacionales (ISO) y estadounidenses (ASME) definen las clasificaciones de límites y ajustes usando valores numéricos o códigos. Hay ajustes que se usan para ejes en cojinetes, pasadores en los agujeros, chavetas y chaveteros, entre otras. Curiosamente, estas clasificaciones de ajuste no tienen en cuenta la orientación o el error de posición entre las partes, las características de pieza se suponen coaxiales. Muchas, si no la mayoría, de las partes de acoplamiento incluyen características que son objeto de error por orientación y/o la ubicación. Dado un tamaño nominal, el diseñador determina la función de las partes, y selecciona el ajuste apropiado. No debe haber en ningún caso dos tolerancias positivas o negativas. Clasificación de ajustes  Ajustes con holgura.- Un ajuste con holgura siempre debe tener espacio libre entre el eje y el orificio.  Ajustes de transición.- Un ajuste de transición puede tener holgura o interferencia entre el eje y el orificio. El requisito funcional es que el ajuste es apretado.  Ajustes de interferencia.- Un ajuste de interferencia siempre debe tener la interferencia entre el eje y el orificio. El requisito funcional es un ajuste a presión, lo que garantiza que el eje no se suelte del agujero. Límites y ajustes en el contexto de dimensiones y tolerancias geométricas Es importante recordar que estas clasificaciones de ajustes se discuten en términos de una función externa para encajar en una característica interna. Los agujeros se producen con error de orientación y de ubicación. Normalmente, este error es aceptable y definido por la orientación y la ubicación de las tolerancias en el dibujo o modelo anotado. El diseñador debe tomar en cuenta posibles errores de orientación y de ubicación al determinar ajustes. La figura 19,1 muestra un dibujo de un perno con un agujero. El perno y el agujero se les da una dimensión básica de tamaño y las tolerancias se especifican utilizando códigos que Figura 18.2
  • 10. 9 representan la clase de tolerancias. Los límites de tamaño están definidos por la combinación del tamaño básico y la clase de tolerancia. Figura 19.1 Conclusión Es muy importante el conocimiento de las acumulaciones de tolerancias en una pieza y también en ensamblajes pues es un defecto muy común, sin embargo con la lectura de los capítulos anteriores se obtuvieron diversas herramientas para minimizar ese error. Sabemos que es muy importante fabricar piezas sin errores porque en Algunas ocaciones un pequeño defecto nos puede causar grandes problemas. Referencias bibliográficas  Bryan R. Fischer. (2011). MECHANICAL TOLERANCE STACKUP AND ANALYSIS. Estados Unidos: Taylor & Francis Group.  La Guía Metas. (2007). Evaluación con Monte Carlo. 2014, de La Guía Metas Sitio web: http://www.metas.com.mx/guiametas/La-Guia-MetAs-07-03-GUM-Suplemento-1- Monte-Carlo.pdf