今天比較有空 就趕快把能寫的寫一寫 如果定義上有問題的還請s大或是其它高手一起來糾正 感謝! 話說寫技術/觀念分享文幾個好處， 就是如果自己有認知錯誤的部分， 可以很快地修正。 然後自己在寫的過程也能重新思考自己的想法合不合邏輯 所以我還蠻鼓勵板上大德寫分享文的~ (我想說GD&T弄完來寫點其它的) 學可得一，教則得十。(題外話) 今天也是把容易混淆的部份講解一下~ 跟圓特徵相關的幾何公差 真圓度(Circularity) 圓柱度(Cylindrity) 同心度(Concentrity) 同軸度(Coaxiality) 偏擺度(Runout) 如有錯誤 煩請不吝指正 感謝! 進入正題 首先是真圓度(Circularity) 這個幾何公差是少數不需要基準特徵的 如下圖: https://imgur.com/9qglywi 解讀方式如下: 量了一個圓，以它的量測值為基準 比如說掃了一圈，只要直徑在98-102間都OK， 假設這個圓量到的最大值為100.0， 那以它的量測到的半徑(100.0/2=50.0)，那就把半徑再縮個0.2(50.0-0.2=49.8) 就是公差帶 如下圖: https://imgur.com/9NJuCEY 這樣做有個好處，它不會限制直徑的尺寸公差，而又可以達成對圓輪廓的要求。 如果單純以尺寸公差限制圓輪廓的話: 如下圖: https://imgur.com/LqqXHGo 你就必須把尺寸公差訂得很小 這樣在設計上就少了些彈性~ 接著是圓柱度(Cylindricity) 可以不參考基準特徵， 如下圖: https://imgur.com/hJsdGYs 公差帶的取法跟同心度一樣，只是多了一個維度 如下圖: https://imgur.com/278ru7n 只要量測出來的圓柱都在公差帶內即PASS 以CMM來說 就是平均散布N個點在圓柱上，它會幫你擬合出一個最接近的圓柱體， 自動取最大的直徑當基準，來判斷是否合乎公差。 (根據個人寫演算法的經驗， 不外乎是Quasi-Newton,Gauss-Newton,Lagrange,Levenberg-Marquardt or other gradient-based algorithms. 有興趣的人可以參閱Numerical Recipes in C)(題外話++) 再來是同心度(Concentricity) 之前s大有解釋說是以"量到的"中心點為判斷依據 使用上則是得以"圓"相關特徵做為基準特徵 只要中心點在公差帶內即PASS 以下圖為例子: https://imgur.com/wnSa4XR 直觀的解讀法是以基準A實際加工出來的圓心當基準， 量測特徵實際加工出來的圓心和基準的圓心有直徑0.5的公差帶。 比較麻煩的是同軸度(Coaxiality) 它算是位置度的一種特殊狀況 其它時候也看過用同心度來表示同軸度的~ 不過為了避免在符號上起爭議 這邊都用位置度來表示 如下圖: https://imgur.com/V4ogdmq 判讀方式和位置度一樣 只是基準特徵是軸對稱的特徵 而量測特徵本身也是軸對稱的特徵。 再來是圓偏擺度(Circular Runout) 這個就和圓的輪廓有100%相關， 而且其基準軸特徵必須為"轉動軸"! 這個和同心度/同軸度最大的不同在於 同心看的是量測特徵的中心點 同軸為軸特徵 而圓偏擺以量測特徵的輪廓為參考依據 不考慮轉動軸這個因素的話， 其實它和真圓度有點像 所有有些真圓度的量測會用偏擺度的方式來測量 偏擺度的例子如下圖: https://imgur.com/mMUDYzJ 解讀方式如下: 以軸特徵當基準，欲量測的圓特徵相對於基準軸， 其輪廓在基準軸轉了360度後，外輪廓的變化不能超過0.2， 會訂這種公差主要是幾乎所有的轉動件同時要求自身真圓度以及同軸度 用偏擺度可以同時滿足這兩樣需求 最常用的做法是在要量測位置上架上千分錶 如下圖: https://imgur.com/LUVcSLJ 當軸轉了360度，千分錶的差異都不能超過0.2 另一個是全偏擺(Total Runout) 和圓偏擺度類似，只是它要檢查的是"整個"量測軸特徵 而不是單一的截面 全偏擺如下圖: https://imgur.com/DH8G2Ep 以軸特徵當基準，欲量測的圓柱特徵相對於基準軸， 其輪廓在基準軸轉了360度後，外輪廓的變化不能超過0.2， 會訂這種公差主要是同時要求自身真圓柱度以及同軸度 全偏擺度可以同時滿足這兩樣需求 最常用的做法是在要量測位置上架上一支或多支千分錶 在基準軸旋轉的時候 千分錶單向或來回儀動來讀取整個圓柱面 或是由多個千分錶同時讀取偏擺 (這個就看供應商和原廠之間怎麼訂量測規則了) 如下圖: https://imgur.com/DKB9kts 當把整個面掃過後(通常需要轉多圈)，千分錶的差異不能超過0.2 關於圓/圓柱特徵相關的幾何公差簡單敘述到這 大概是這樣 認同請分享 感謝! --

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