[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： >mW*K _~  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: PLueH/gC.  
Nominal MTF              :     0.6885 MC~<jJ,  
Estimated change         :    -0.1242 v\G+t2{  
Estimated MTF            :     0.5642 2DXV~>  
这个显示公差分析满足要求了 x>GxyVE  
v/GZByco>  
Nominal    0.688465755 z5g4+y,  
Best       0.604758465    Trial    21 yt{?+|tXU  
Worst      0.219598341    Trial     4 6R|^IPOGp  
Mean       0.427677699 8zrLl:{  
Std Dev    0.091295533 J,D^fVIw  
1a tQ9  
90% >=     0.311110949             r:U/a=V  
50% >=     0.407041563             ~[Z,:=z  
10% >=     0.548585753             DR(/|?k+  
而从概率看好像还不行啊！
nU,~*Us  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ !-~sxa280r  
再次感谢，请指教一下吧！

这个结果可以了

试着回复楼主， l}~9xa}:D|  
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！） oC}2 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。
Ao, <G.>R  
祝好运。 fF^A9{{BS  
"h:#'y$V  
F- {hX
M  

mang2004:试着回复楼主， iZ9ed]mf  
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！） ldr~=<hsZ  
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。 \vgM`32<  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  ;rC< C  

Hli22~7T:  
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， Wx|De7*  
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！） J6Nhpzp  
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。 LQJC]*b1  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  bOD]`*q  

fiW2m=h_  
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！