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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: ldcYw@KQ  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: fF !Mmm"  
Nominal MTF              :     0.6885 Hm2}xnY  
Estimated change         :    -0.1242 5fi6>>  
Estimated MTF            :     0.5642 '@'~_BBZP  
这个显示公差分析满足要求了 5Gm,lNQAv  
V&4)B &W  
Nominal    0.688465755 r2?-QvQ  
Best       0.604758465    Trial    21 QW :-q(s  
Worst      0.219598341    Trial     4 3f9J! B`n  
Mean       0.427677699 xzF@v>2S+  
Std Dev    0.091295533 ypE cjVP D  
iyNyj44 H  
90% >=     0.311110949             <-uE pF  
50% >=     0.407041563             q)R&npP7  
10% >=     0.548585753             ~?&;nTwHe  
而从概率看好像还不行啊! rqk1 F~j|  
到底如何看公差分析是否可以了呢? w :2@@)pr  
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, `-!t8BH  
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!) #I[tsly}  
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。 `btw*{.[  
祝好运。 7M#2Tze}  
D-*`b&i48  
B:qH7`s  
peipei802 2011-11-28 09:14
mang2004:试着回复楼主, ` MIZqHM @  
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!) G3]TbU!!T  
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。 E5"%-fAJ  
祝好运。 d`9% :2qE  
....... (2011-11-26 01:39)  3'WJx=0?  
Wkw.z  
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, 1FC'DH!  
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!) Ce 3{KGBw  
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。 B3 fKb#T  
祝好运。 A2 'W  
....... (2011-11-26 01:39)  +>BLox6  
~)Z{ Yj9)S  
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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