[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： A{D];pE`  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: ckE-",G  
Nominal MTF              :     0.6885 L0WN\|D  
Estimated change         :    -0.1242 'AS|ZRr/  
Estimated MTF            :     0.5642 Zba2d,8/  
这个显示公差分析满足要求了 *YuF0Yt  
ZX./P0  
Nominal    0.688465755 338k?nHxv  
Best       0.604758465    Trial    21 e h?zNu2=  
Worst      0.219598341    Trial     4 zue~ce73J  
Mean       0.427677699 %aVq+kC h  
Std Dev    0.091295533 i6Emhji  
lp%pbx43s  
90% >=     0.311110949             C1 GKLl~  
50% >=     0.407041563             ^yN&ZI3P&  
10% >=     0.548585753             t=W}SH  
而从概率看好像还不行啊！ D7Q$R:6|  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ -fW*vE:  
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，
zH?!  
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！） 9
-VNp;V
 
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。 ~9a<0Mc?  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  v}}F,c(f  

&=@IzmA  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， +RHS!0  
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！） ]}>2D,;  
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。 -vAC"8)S  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  vz@A;t  

gT6z9  
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， V%t.l  
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！） 3#n_?-  
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。 kl"hBK#D%  
祝好运。 "6("9"  
w$>u b@=  
FBG4pb9=~  

这个结果可以了