[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： _[JkJwPTx  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: Ut_mrb+W  
Nominal MTF              :     0.6885 :x+ig5  
Estimated change         :    -0.1242 >%h7dC3h  
Estimated MTF            :     0.5642 1|/'"9v  
这个显示公差分析满足要求了 L=m:/qQL  
0[9I0YBJ  
Nominal    0.688465755 R9vY:oN%  
Best       0.604758465    Trial    21 OpqNEo\  
Worst      0.219598341    Trial     4 }$:#+ (17  
Mean       0.427677699 lR}%)3_k  
Std Dev    0.091295533 @G(xaU'u  

s|g
p  
90% >=     0.311110949             @'HT;Q!\Vd  
50% >=     0.407041563             Q"'V9m7 i  
10% >=     0.548585753             *]2R.u  
而从概率看好像还不行啊！ N5KEa]k1nw  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ eJ:Yj ~X`<  
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， Feh"!k <6k  
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！） neK*jdaP  
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。 }rFThI  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)   \\y}DNh  

sb8z_3  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， ,3fuX~g  
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！） zLJ:U`uh\  
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。 =B3!jir  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  ?15POY ?Z  

9RCB$Ka6X  
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， #J<`p  
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！） FrAqTz  
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。 :yFTaniJ'.  
祝好运。 eEg1-  
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'<{oYXZW3  

这个结果可以了