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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: >bKN$,Qen  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: HJ&|&tT  
Nominal MTF              :     0.6885 %E!^SF?Y  
Estimated change         :    -0.1242 E7XFt#P.  
Estimated MTF            :     0.5642 $LS$:%i4  
这个显示公差分析满足要求了 r%*UU4xvB  
{AJcYZV  
Nominal    0.688465755 pH?tr  
Best       0.604758465    Trial    21 o6FSSKM  
Worst      0.219598341    Trial     4 SiD [54OM  
Mean       0.427677699 mOLP77(o  
Std Dev    0.091295533 H;QE',a9+i  
8x`?Yc  
90% >=     0.311110949             RJ#xq#l  
50% >=     0.407041563             [OH9/ "  
10% >=     0.548585753             7?@s.Sz|fV  
而从概率看好像还不行啊! p4 \r`  
到底如何看公差分析是否可以了呢? $"+ahS<?tC  
再次感谢,请指教一下吧!
quanliwei 2011-11-25 19:12
这个结果可以了
mang2004 2011-11-26 01:39
试着回复楼主, 0>uMR{ #  
想一想著名的Murphy's law,可能有点悲观:Anything that can go wrong will go wrong。(玩笑!) CS:"F) at  
一般而言,当MonteCarlo Run次数足够大时,其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 r ek89.p  
祝好运。 7=YjY)6r^  
MEOVw[hO  
=:T pH>f*  
peipei802 2011-11-28 09:14
mang2004:试着回复楼主, KrcL*j&^  
想一想著名的Murphy's law,可能有点悲观:Anything that can go wrong will go wrong。(玩笑!) BDW%cs  
一般而言,当MonteCarlo Run次数足够大时,其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 Ga5O&`h  
祝好运。 3$fzqFo  
....... (2011-11-26 01:39)  &5]&6TD6  
w8!S;~xKI  
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, #\15,!*a=  
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!) %Vf3r9 z  
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。 e^;<T9Esr  
祝好运。 zcF`Z {&+  
....... (2011-11-26 01:39)  IM""s]  
*G'R+_tdE  
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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