[讨论]各位大侠，讨论下公差分析结果，非常感谢！ [复制链接]

如果公差分析采用MTF评价，公差分析结果时是看MTF的平均改变量还是看模特卡罗模拟给出的概率啊？例如： kAM1TWbaVQ  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: hUz[uyt  
Nominal MTF              :     0.6885 - }!H3]tr  
Estimated change         :    -0.1242 q!f1~aG  
Estimated MTF            :     0.5642 XhdSFxW}  
这个显示公差分析满足要求了 ri1C-TJM)  
+,50qN:%[  
Nominal    0.688465755 CC;! <km  
Best       0.604758465    Trial    21 0t#g}  
Worst      0.219598341    Trial     4 F?m?UQS'u  
Mean       0.427677699 T@%m7|P  
Std Dev    0.091295533 m,')&{Rd  
CzV(cSS9-  
90% >=     0.311110949             L:M0pk{T  
50% >=     0.407041563             }j1!j&&  
10% >=     0.548585753             CK_(b"  
而从概率看好像还不行啊！ #Fu>|2F|  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ F8e<}v&7R  
再次感谢，请指教一下吧！

2楼讲得很清楚，呵呵！

学习学习

学习一下

牛人啊

做出来，再组装一下 你就知道行不行啦

mang2004:试着回复楼主， S:Xs'0K_  
想一想著名的Murphy's law，可能有点悲观：Anything that can go wrong will go wrong。（玩笑！） #: hVF/  
一般而言，当MonteCarlo Run次数足够大时，其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 8A/>JD3^  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  j`9Nwa  

kIM C~Z  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， @Q3, bj  
想一想著名的Murphy's law，可能有点悲观：Anything that can go wrong will go wrong。（玩笑！） Yg|"-  
一般而言，当MonteCarlo Run次数足够大时，其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 j`hNZ%a  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  W/a,.M  

r hZQQOQ  
楼主能再讲详细一点吗？本人菜鸟一名，您的意思我不是很明白，拜托赐教！

试着回复楼主， pqOA/^ar  
想一想著名的Murphy's law，可能有点悲观：Anything that can go wrong will go wrong。（玩笑！） ,Q+\h>I  
一般而言，当MonteCarlo Run次数足够大时，其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 Z$1.^H.Db  
祝好运。 4*H(sq  
,5=kDw2  
R~!\-6%_  

这个结果可以了