[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： z/WE,R  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: 2"kLdD  
Nominal MTF              :     0.6885 3kIN~/<R+7  
Estimated change         :    -0.1242 >:S?Mnv6  
Estimated MTF            :     0.5642 _jI,)sr4ic  
这个显示公差分析满足要求了 +[AQUc  
4Lh!8g=/  
Nominal    0.688465755 k_q
d|  
Best       0.604758465    Trial    21 }=UHbU.n~!  
Worst      0.219598341    Trial     4 6]_pIf  
Mean       0.427677699 t?ZI".>  
Std Dev    0.091295533 #ASz;$P  
Y1OkkcPb{  
90% >=     0.311110949             4 \K7xM!  
50% >=     0.407041563             dTC7Fm  
10% >=     0.548585753             {M$1N5Eh  
而从概率看好像还不行啊！ WJndoB.f[2  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ goRL1L,5  
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， O8r|8]
o  
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！） +3BN}  
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。 `
/+>a8  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  /36:ms A  

EME|k{W  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， Ti5-6%~&  
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！） ZY+qA  
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。 b4kgFA  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  XRi8Gpg  

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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， .ioEIsg  
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！） R\[e!g*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。 G"t5nHY\.  
祝好运。 j\M?~=*w  
(GfZ*  
Km$\:Xo  

这个结果可以了