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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: |7S:l9;  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: ?HxS)Pqq  
Nominal MTF              :     0.6885 H5^Y->  
Estimated change         :    -0.1242 ?lG;,,jc,W  
Estimated MTF            :     0.5642 Hrv),Ce  
这个显示公差分析满足要求了 rH^/8|}&s  
@S}|Ccfc_  
Nominal    0.688465755 IgiqFV {  
Best       0.604758465    Trial    21 :,=Fx</H  
Worst      0.219598341    Trial     4 \1khyF'  
Mean       0.427677699 E#~2wqK  
Std Dev    0.091295533 QW:Z[?39^  
 bn|DRy  
90% >=     0.311110949             3\9][S-B  
50% >=     0.407041563             I9s$bRbT  
10% >=     0.548585753             RQJ9MG w  
而从概率看好像还不行啊! ?ZM^%]/+  
到底如何看公差分析是否可以了呢? a:xgjUt&5  
再次感谢,请指教一下吧!
quanliwei 2011-11-25 19:12
这个结果可以了
mang2004 2011-11-26 01:39
试着回复楼主, kOzt"t&  
想一想著名的Murphy's law,可能有点悲观:Anything that can go wrong will go wrong。(玩笑!) IM2/(N.%  
一般而言,当MonteCarlo Run次数足够大时,其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 {)jk_&c7  
祝好运。 qIUC2,&g  
pJ$(ozV  
iPJ9Gh7  
peipei802 2011-11-28 09:14
mang2004:试着回复楼主, V%VrAi.  
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!) Q;d+]xj  
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。 :H~UyrN  
祝好运。 {.0X[uAf  
....... (2011-11-26 01:39)  &! 5CwEIF  
{-:4O\/  
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, kHz+ ZY<?  
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 Be  
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。 {d *qlztO  
祝好运。 ] k3GFPw  
....... (2011-11-26 01:39)  2<\yky  
\_-kOS  
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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