[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： o^*:  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: N}ND()bf  
Nominal MTF              :     0.6885 O"\_%=X9  
Estimated change         :    -0.1242 |B*B>P
#  
Estimated MTF            :     0.5642 [[6"qq  
这个显示公差分析满足要求了
Yg,b ;H  
qBh@^GxY),  
Nominal    0.688465755 rBi<Yy$z  
Best       0.604758465    Trial    21 L=EkY O%\"  
Worst      0.219598341    Trial     4 )z18:C3  
Mean       0.427677699 G kG#+C0L  
Std Dev    0.091295533 Iz.

h  
kD%MFT4  
90% >=     0.311110949             XM w6b*O  
50% >=     0.407041563             h$6'9rL&i  
10% >=     0.548585753             dzAumWoh  
而从概率看好像还不行啊！ wCR! bZ w  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ fR'!p: ~  
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， OMjPC_  
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！） mpwh=  
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。 =eW4?9Uq  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  4|\M`T  

>+i+_^]  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， W!9
~bBF',  
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！） ]-X\n  
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。 Ax@
7RJ||  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  FoYs<aER  

4V]xVma  
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， Ew{N2  
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！） F$:mGyl5_  
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。 MScUrW!TA  
祝好运。 \b)P4aL  
/@&uaw  
NFur+zwv  

这个结果可以了