[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： vn7<>k>dx  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: {'T=&`&OF  
Nominal MTF              :     0.6885 wjDLsf,  
Estimated change         :    -0.1242 ki48]#p  
Estimated MTF            :     0.5642 46Vx)xX  
这个显示公差分析满足要求了 ^<Q+=\h  
v<
$a .I(  
Nominal    0.688465755 I8rtta  
Best       0.604758465    Trial    21 wS9EC}s:Q  
Worst      0.219598341    Trial     4 $ba3dqbCW  
Mean       0.427677699 B/7
c`V  
Std Dev    0.091295533 %Sf%XNtu  
A46Xei:Ow  
90% >=     0.311110949             _ 7X0  
50% >=     0.407041563             u?r=;:N|y  
10% >=     0.548585753             ;b-Y$<  
而从概率看好像还不行啊！ 8SR~{  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ 0P_q
tS  
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， {i:5XL   
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！） y;0k |C
 
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。 A7{l60(5  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  ul{u^ j  

WYHr'xJ  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， .x$!
Rc}  
想一想著名的Murphy's law，可能有点悲观：Anything that can go wrong will go wrong。（玩笑！） zTFfft
<  
一般而言，当MonteCarlo Run次数足够大时，其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 ObDcNq/b!  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  _$OhV#LKG  

91oIxW  
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， {u BpM9KT  
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！） JwzA'[tM  
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。 AT^?PD_  
祝好运。 {7`eR2#Wq  
&A=q_  
Jo1=C.V`Y  

这个结果可以了