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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: !8L Ql}  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: KbUX(9+B  
Nominal MTF              :     0.6885 LqUvEq  
Estimated change         :    -0.1242 W^Rb~b^?  
Estimated MTF            :     0.5642 |E~X]_Y  
这个显示公差分析满足要求了 Vks,3$  
eAuJ}U[  
Nominal    0.688465755 <>e<Xd:77{  
Best       0.604758465    Trial    21 AN%.LK  
Worst      0.219598341    Trial     4 h7y*2:l6  
Mean       0.427677699 _bd#C   
Std Dev    0.091295533 5o3_x ~e  
<Z__Q  
90% >=     0.311110949             xw-q)u  
50% >=     0.407041563             ZbrE m  
10% >=     0.548585753             )m'_>-`^:  
而从概率看好像还不行啊! 19rUvgC{M  
到底如何看公差分析是否可以了呢? rx;U/)~#<  
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, QVH_B+ Q  
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!) =B:poh[u  
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。 4bBxZY  
祝好运。 "n e'iJf_(  
C49 G&  
z K(5&u  
peipei802 2011-11-28 09:14
mang2004:试着回复楼主, kpH;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!) 'oz = {;  
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。 JY2 F-0t)  
祝好运。 $3TTHS o  
....... (2011-11-26 01:39)  vb- .^l  
32iI :u  
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, i=UTc1  
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!) %^=!s  
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。 0;v~5|r  
祝好运。 5\0.[W{^  
....... (2011-11-26 01:39)  q#&#*6 )B  
G}#/`]o!K  
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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