超硬刀具复合片合成产品检验抽样方法探讨

2018-08-17王智慧

超硬材料工程 2018年3期

王智慧

（桂林特邦新材料有限公司，广西桂林 541004）

1 前言

超硬复合片具有高硬度、高耐磨性、高导热系数和高加工精度等优点，用做刀具可实现以车代磨，广泛应用于航天航空、汽车及工程机械等高端制造业领域［1］；超硬刀具复合片又是具有高附加值的产品；因此使用商对复合片性能的稳定性提出了很高的要求，希望产品能进行100%检验。超硬刀具复合片产品质量主要取决于超硬刀具复合片合成工艺参数及产品质量。然而表征超硬刀具复合片合成工艺参数及产品质量的指标很多，主要有尺寸、内部及外观缺陷、成分及组织均匀性、热冲击及热稳定性、抗冲击韧性、抗弯性能、磨耗比等。有些指标，如尺寸、内部及外观缺陷的检验是非破坏性的，可以进行100%检验，然而大多数质量表征指标的检验是破坏性的，不可能实现100%检验，只能进行抽检，为了确保抽取的复合片样品的检验质量能很好地代表所抽取整批复合片产品的质量，必须选择一种合适的复合片样品抽取方法［2］。

2 复合片检验常用抽样方法介绍

适用于超硬刀具复合片合成产品检验方法有特定表征指标的100%检验及随机抽样检验等方法，特定表征指标的随机抽样又分为简单随机抽样、系统抽样和分层随机抽样。特定表征指标的100%检验是对该批产品指定的特定指标如尺寸、内部及外观缺陷进行该批产品的全部检验［3］。本文以示例方式探讨简单随机抽样、系统抽样和分层随机抽样方法在超硬刀具复合片合成产品抽样检验方面的应用。设检验批超硬刀具复合片合成产品批量N为5000片，将每片从1～5000进行编号，编号必须做到不重复不遗漏。但超硬刀具复合片合成产品数量多、尺寸小，较难实现逐一编号，因此，也可约定编号规则，而不必对每一片产品进行编号。

2.1 生成随机数的方法

随机数R0的生成方法很多，下面仅介绍实用的随机数表法、随机数骰子法及用科学计算器生成伪随机数三种方法［4］。

（1）随机数表法

按GB10111-2008规定的方法查表获取随机数R0。

（2）随机数骰子法

随机数骰子是均匀材料制成的正二十面体，各面上刻有0～9的数字各2个，每套骰子由盒体、盒盖及数种不同颜色的6个骰子组成。获取随机数时，根据需要选取1个或m个骰子，将其放入盒体内，合上盒盖，用手抓住盒体及盒盖，上下、左右各摇晃2次以上，使骰子充分旋转后，将带骰子的盒体平放平台上，轻轻打开盒盖，读取骰子面朝上的数字。当骰子丢失，骰子数不足m 时，可选取1个骰子获取随机数R0。用m个骰子获取一个随机数R0只需操作1次，可约定蓝色骰子出现的数字表示个数位，黄色骰子出现的数字表示十数位，红色骰子出现的数字表示百数位等。用一个骰子获取一个随机数R0需操作m次，可约定第一次操作获得的数字为个位数，第二次操作获得的数字为十位数，第三次操作获得的数字为百位数等。当随机数R0各位数字均为零时，该随机数R0规定取10m；当获取的随机数R0出现重复时，该随机数R0作废。

m表示该批量数减去1后数值的位数，如该批量数为1000片时，m取3；如该批量数为79片时，m取2。

例如：当批量N 为5000时，m 取4。用一个骰子获取该批的一个随机数时，第一次操作获得的数字为3，第二次操作获得的数字为4，第三次操作获得的数字为9，第四次操作获得的数字为0，则该随机数R0等于0943即943。用4个骰子获取该批的一个随机数时，蓝色骰子出现的数字为3，黄色骰子出现的数字为2，红色骰子出现的数字为8，红色骰子出现的数字为4，则该随机数R0为4823。

（3）用科学计算器生成伪随机数R0

科学计算器都有产生伪随机数r0的功能键，用于产生（0，1）区间均匀分布的伪随机数r0，可为现场操作提供方便。

打开科学计算器后，找到有产生伪随机数的功能键（部分计算器为Ran＃键），每按一次可产生一个3位小数的伪随机数。当批量N≤1000，每次产生一个r0，对N×r0向上取整得到一个伪随机数R0，如N 等于320，r0等于0.423时，计算得伪随机数R0等于135.36，向上取整得R0为136；对批量103＜N≤106，需要4～6位小数，可把连续生成的两个三位随机数接起来组成六位小数乘以N 取整，即可获得一个伪随机数R0，如N 等于5000，用计算器连续生成的两个三位随机数为0.708和0.390，连接后得r0等于0.708390，计算得伪随机数R0等于3541.95，向上取整得R0等于3542。

2.2 简单随机抽样

从总体N 中抽取n个抽样单元构成样本，使n个抽样单元所有的可能组合都有相等被抽到概率的抽样称为简单随机抽样［4］。简单随机抽样的n个样品编号由n个随机数组成。

n个样品编号的确定：若如前2.1所述方法获得的随机数R0≤N，则抽取样品编号R等于R0。若R0＞N，则舍弃不用，另行重新生成随机数R0。重复上述过程，直到取得n个不同的抽取样品编号R为止。如N＝5000，n＝80时，按2.1所述方法获得的一系列随机数R0为：23、2345、7890、245、1457、……、89、5230、4872；抽取样品编号R 为：23 、2345、245、1457、……、89、4872共80个编号。

2.3 系统抽样

将批的全部产品按一定顺序排列并编号，比如按位置或时间的顺序编号。接着依简单随机抽样方法在一定的范围内抽取一个起始样本点，然后按规定的间隔（可以是等间距，也可以是按某一算法计算得的间距）依次抽取其余样本点，组成样本的抽样方法称为系统抽样［4］。系统抽样可能存在人为干拢，不适应对质量稳定性要求较高的超硬刀具复合片产品的抽样检验。

2.4 分层随机抽样

将总体划分成若干个称为层的子总体，抽样在每一层中独立进行，样本由各层样本组成，批的质量则根据各层样本汇总做出结论。每层都采用简单随机抽样的分层抽样称为分层随机抽样［4］。如果一个包含N个单位产品的批可以既不遗漏而又能穷尽的划分成L个子批，即每个单位产品属于且仅属于一个子批，则称这样的子批为层。

下面以每台设备合成的产品为层进行探讨。

设检验批超硬刀具复合片合成产品批量N等于5000片，假定整批的抽样检验条件是：检验水平Ⅰ，接收质量限AQL为0.65，査得的一次正常抽样方案为（80／1，2），即所需样本量为n等于80片，若80片样品中发现小于或等于1件产品不合格时，本批5000片产品判为合格，发现大于或等于2件产品不合格时，本批5000片判为不合格。本批5000片产品在3台六面顶压机上完成，各台六面顶压机的相关数据列为表1及表2。

表1 批与各层抽样检验方案［5－6］Table 1 Lot and each level inspection plan［5－6］

表2 分层随机抽样各层样本量的分配方案［6］Table 2 allocation plan of quantity in each level of stratified random sampling［6］

由表1及表2可以看出，分子批抽样检验方案所需的样本量由80片明显增加到113片，工作量和检验费用将明显增加。所以，只要各层的质量没有明显差异，就应该作整批处理，按表2分配的各层样品数量分层随机抽取所需样本。

各层抽样量的分配原则：按照 GB／T 2828.1规定的批量与样本量査出3个子批抽样检验方案的累计样本量n等于113，这时可以通过各层样本量的比例（ni／n）与整批所需样本量n等于80的乘积圆整后，确定出对各层（各台压机生产复合片）的抽样数量，列表2。各层的抽样方法均采用前述2.2的简单随机抽样法。

分层随机抽样方法只能进行批的质量判断，不能进行各层（各台压机生产的复合片）质量判断。若要同时推断各层质量，应使用GB／T 2828.1规定的各层样本数量抽取样本。在本例中，如果各台压机生产的复合片质量有明显差异，在一致性不能很好保证的情况下，为了避免混批以后，出现不接收机会增大，需要査找原因所造成的困难，应把各台压机生产的复合片当成独立的批，按各自的批量和规定的检验水平、接收质量限选取各自的抽样方案，分别检验判定。