[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： U'ctO%  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: 5["3[h  
Nominal MTF              :     0.6885 >P~*@>e  
Estimated change         :    -0.1242 ?8H{AuLB  
Estimated MTF            :     0.5642 UzaAL9
k  
这个显示公差分析满足要求了 p4f9
v:b[  
,zM@)Q;9  
Nominal    0.688465755 9gw;MFP)D  
Best       0.604758465    Trial    21 ~9
FL]qo  
Worst      0.219598341    Trial     4 :Q=y'<  
Mean       0.427677699 z6@8IszU  
Std Dev    0.091295533 IxCesh  
x;yvv3-$  
90% >=     0.311110949             N s0,Z#Z+  
50% >=     0.407041563             :Q("   
10% >=     0.548585753             E
|c(#P{  
而从概率看好像还不行啊！ UMRF
TwY  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ i,<'AL )  
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， 46T(1_Xt~  
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！） ;C*2Djb*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。 I\1E=6"  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  a7_Q8iMe  

90+Vw`Gz=  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， 6&E[hvu  
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！） nY;Sk#9  
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。 Ro$*bN6p  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  KpG'E  

'9vsv\A&  
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， B2BG*xa  
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！） !:vQg+S  
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。 kMzDmgoxNg  
祝好运。 ~P!=fU)  
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tF"&  
b<r*EY  

这个结果可以了