[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： ap.K=-H  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: v_BcTzQ0S  
Nominal MTF              :     0.6885 ! +a.Ei  
Estimated change         :    -0.1242 *F+KqZ.2  
Estimated MTF            :     0.5642 N nRD|A  
这个显示公差分析满足要求了 eX?OYDDC0j  
UvJ}b  
Nominal    0.688465755 QiQ_bB!\  
Best       0.604758465    Trial    21 _>5(iDW0  
Worst      0.219598341    Trial     4 wrc,b{{[iM  
Mean       0.427677699 y<?kzt  
Std Dev    0.091295533 ~FZ&.<s  
&TnS4O  
90% >=     0.311110949             )SaGH3~*C  
50% >=     0.407041563             v:f}XK<  
10% >=     0.548585753             jfP*"uUK  
而从概率看好像还不行啊！ .t{MIC  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ :{PJI,  
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， CQZgMY1{  
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！） "8'@3$>R=  
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。 jxiC Kx,G  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  3:5 &Aa!  

(&&4J{`W9  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， &j?#3Qt'_  
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！） <EPj$::  
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。 rEHkw '  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  %7#-%{  

u$*56y  
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， qOSg!aft{Q  
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！） Ma'_e=+A  
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。 {cB+mh;mJ>  
祝好运。 >N;F8v  
fLSXPvm  
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这个结果可以了