[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： $+qJ#0OE$  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: 3 4CqLPg8  
Nominal MTF              :     0.6885 ~]P_Yd-|  
Estimated change         :    -0.1242 5%j !SVW  
Estimated MTF            :     0.5642 < I[ Vv'x  
这个显示公差分析满足要求了 0L1NZY^!  
`8xt!8Z$  
Nominal    0.688465755 fF37P8Ir  
Best       0.604758465    Trial    21 HTuv_kE  
Worst      0.219598341    Trial     4 jh\L)a*  
Mean       0.427677699 Xc-'&"  
Std Dev    0.091295533 =n|n%N4Y  
e>\[OwF-x  
90% >=     0.311110949             Ha{#  
50% >=     0.407041563             E4~k)4R  
10% >=     0.548585753             j4>1a
 
而从概率看好像还不行啊！ n!e4"|4~z  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ B*
#lkMr  
再次感谢，请指教一下吧！

这个结果可以了

试着回复楼主， uM|*y-4  
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,Tpo  
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。 $<&N#  
祝好运。 6S*L[zBnA\  
;#a^M*e  
zi M~V'  

mang2004:试着回复楼主， 5W%^g_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！） K=S-p3\g  
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。 7sgK+ ip  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  gzV&S5A{_  

t(d$v_*y51  
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！

mang2004:试着回复楼主， }3%L3v&  
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！） f*(W%#*|  
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。 !@.9>"FU  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  DK6^\k][V  

Es7+bFvsE8  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

做出来，再组装一下 你就知道行不行啦

牛人啊

学习一下

学习学习

2楼讲得很清楚，呵呵！