《表1 翼子板定位点坐标值及其偏差Tab.1 The Coordinates of the Fender Positioning Point and its Deviation》

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《基于佳点集的装配公差分析方法》

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车身翼子板装配匹配关系复杂，通常与前大灯、发动机罩、前门等具有间隙和面差要求，影响到前脸整体的美观性和感知质量。由于翼子板本身具有形状不规则、自身柔性大的特点，导致其装配精度难以控制，其装配偏差传递函数是比较复杂的非线性函数。以翼子板为算例验证方法的有效性，翼子板结构图，如图4所示。翼子板的定位点坐标，如表1所示。这里先假设各定位点的尺寸偏差均符合正态分布。传统Monte-Carlo序列和佳点集的quasi-Monte Carlo序列均属于数值模拟方法，其收敛效率和样本点数量有关，出于计算时间和实际收敛的情况的综合考虑，对抽样次数的选取采取分区间差异化控制。在样本点数量范围（500～1500），按照步长200；在样本点数量范围（1500～9500），按照步长1000；在样本点数量范围（10000～25000），按照步长2500。即分别对传统MonteCarlo序列和佳点集的quasi-Monte Carlo序列进行相同的抽样:500、700、900、1100、1300、1500、2500、3500、4500、5500、6500、7500、8500、9500、10000、12500、15000、17500、20000、22500、25000次。