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peipei802 2011-11-25 14:05

各位大侠,讨论下公差分析结果,非常感谢!

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: xZE%Gf_U  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: 5~!&x@  
Nominal MTF              :     0.6885 oS0rP'V^  
Estimated change         :    -0.1242 .&Ik(792Z&  
Estimated MTF            :     0.5642 S\jIs[Dz  
这个显示公差分析满足要求了 >Hd Pcsl L  
1b` `y  
Nominal    0.688465755 *K#Ci1Q  
Best       0.604758465    Trial    21 ]DJ] L=T7  
Worst      0.219598341    Trial     4 U L3++bt  
Mean       0.427677699 7g%.:H =  
Std Dev    0.091295533 (@(rz/H  
_N1UL?  
90% >=     0.311110949             h 0c&}kM  
50% >=     0.407041563             [j;#w,Wb  
10% >=     0.548585753             hsJS(qEh.'  
而从概率看好像还不行啊! 1cdX0[sN  
到底如何看公差分析是否可以了呢? a? <Ar#)j  
再次感谢,请指教一下吧!
quanliwei 2011-11-25 19:12
这个结果可以了
mang2004 2011-11-26 01:39
试着回复楼主, egHvI&w"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!) ;)rs#T;$  
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。 ];U}'&  
祝好运。 iosL&*'8  
sqjv3=}  
OE8H |?%  
peipei802 2011-11-28 09:14
mang2004:试着回复楼主, B'` jdyaE9  
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!) u*C"d1v=  
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。 l0g`;BI_  
祝好运。 A Q e~F  
....... (2011-11-26 01:39)  {I~[a#^  
#{L !o5  
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!
peipei802 2011-11-30 09:40
mang2004:试着回复楼主, ^M Zdht   
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!) k-M-=VvA  
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。 8(Y=MW;g  
祝好运。 ,B<Tt|'  
....... (2011-11-26 01:39)  jt/ |u=  
T'TxC)  
呵呵,明白了,谢谢楼主!
huxingong 2011-12-02 09:47
做出来,再组装一下 你就知道行不行啦
nanuto 2012-07-07 10:52
牛人啊
wutongyu100 2012-08-20 12:16
学习一下
syoh 2012-08-22 23:34
学习学习
sharmoon 2014-01-17 20:51
2楼讲得很清楚,呵呵!
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