平方公差法

rSS，即统计平方公差法，即大多数的零部件在它们的公差范围内呈正态概率分布

外文名

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属性

统计平方公差法

统计平方公差法基于这样一个假设理论：大多数的零部件在它们的公差范围内呈正态概率分布，此时由它们所构成的系统与各个零部件线性相关，则系统的分布也可以用一个正态分布或近似正态的分布来表示。结合上一个机械系统的案例，这个理论可以用装配间隙的波动构成图表示。

装配间隙的波动构成

统计平方公差法采用统计分析方法进行公差分析，防止了产生过于保守的设计，适当地扩展了零部件的允许公差，如果清楚过程能力，甚至可以得到更宽松的公差。

这时候，在同一个机械系统的状况下，根据统计平方公差法的定义公式，间隙的总公差公式：

总共差公式

间隙的最小值=0.016-0.0067=0.0093

间隙的最大值=0.016+0.0067=0.0227

也就是说，系统的公差范围变为[0.0093，0.0227]，相对于极值分析法的结论，它显得更加接近现实情况。但是，统计平方公差法也存在一个先天性的缺陷：当初始的假定理论不成立，即零部件明显不呈正态概率分布，或者系统与各个零部件呈非线性相关时，原先统计平方公差的计算公式也就不成立了。[1]

从公式上看，它与RMS（均方根值）相类似，RSS表示一组统计数据的平方和的平方根。