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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: ^B!?;\4IM  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: $@qs(Xwr  
Nominal MTF              :     0.6885 %Rsf6rJ  
Estimated change         :    -0.1242 Qdr-GODx  
Estimated MTF            :     0.5642 J_[[BJ&}x  
这个显示公差分析满足要求了 whm tEY  
g\{! 21M  
Nominal    0.688465755 Qhr]eu;z  
Best       0.604758465    Trial    21 ExP25T  
Worst      0.219598341    Trial     4 UrcN?  
Mean       0.427677699 nC!^,c  
Std Dev    0.091295533 G* ~*2>~  
~B*\k^t`  
90% >=     0.311110949             6p=xgk-q  
50% >=     0.407041563             @oc%4~zl  
10% >=     0.548585753             Ee\-q  
而从概率看好像还不行啊! g&F<Uv#mZ  
到底如何看公差分析是否可以了呢? i`nw"8  
再次感谢,请指教一下吧!
quanliwei 2011-11-25 19:12
这个结果可以了
mang2004 2011-11-26 01:39
试着回复楼主, ;$L!`"jn  
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!) U8$dG)PhA  
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。 I;Fy k70w;  
祝好运。 7RFkHME  
V1#aDfiW  
6ym)F!t8l  
peipei802 2011-11-28 09:14
mang2004:试着回复楼主, B]F7t4Y!  
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!) I8]NY !'cW  
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。 V(uRKu x  
祝好运。 jF_I4H  
....... (2011-11-26 01:39)   iPO S  
 ly%B!P|  
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, _u2  
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!) 7"i*J6y*  
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。 YH9] T,  
祝好运。 M6#(F7hB  
....... (2011-11-26 01:39)  Lo9?,^S  
`_^=OOn  
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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