[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： "N#Y gSr  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: Y/oHu@ _  
Nominal MTF              :     0.6885 7p[n  
Estimated change         :    -0.1242 D_MmW  
Estimated MTF            :     0.5642 '%;m?t%q  
这个显示公差分析满足要求了 05R@7[GWq  
pfPz8L.7  
Nominal    0.688465755 CJyevMf'  
Best       0.604758465    Trial    21 ry]l.@o;  
Worst      0.219598341    Trial     4 TqQ[_RKg2  
Mean       0.427677699 /{2,zW  
Std Dev    0.091295533 \.S/|  

\U0'P;em  
90% >=     0.311110949             n"8Yv~v*2j  
50% >=     0.407041563             iow"n$/  
10% >=     0.548585753             9H~n_  
而从概率看好像还不行啊！ :'ptuY  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ IGgL7^MF  
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， (mOtU8e  
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！） lk!@?  
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。 *#2h/
Q.  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  GVz6-T~\>  

ibw;}^m(  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， Y2TtY;  
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！） B?QIN]  
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。 ]GS bjHsO  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  V9v
Tsmo(  

LeQjvW9y  
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， 3]>| i  
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！） Z;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。 ^~dWU>  
祝好运。
O^.#d  
5R-6ji  
a#4?cEy  

这个结果可以了