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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: R/1e/t  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: a9&[Qv5-/  
Nominal MTF              :     0.6885 x]YzVJ=Y  
Estimated change         :    -0.1242 W0x9^'=s\  
Estimated MTF            :     0.5642 )}$rgYKJ  
这个显示公差分析满足要求了 [3=Y 9P:  
Ma\%uEgTD  
Nominal    0.688465755 zdem}kBIe  
Best       0.604758465    Trial    21 b`%u}^B {  
Worst      0.219598341    Trial     4 RCa1S^.  
Mean       0.427677699 gWjYS#D  
Std Dev    0.091295533 kReZch}  
W`LG.`JW  
90% >=     0.311110949             c^"4l 9w  
50% >=     0.407041563             prM)t8SE  
10% >=     0.548585753             J|jvqt9C  
而从概率看好像还不行啊! tHaHBx1P  
到底如何看公差分析是否可以了呢? N/lEfy<&g:  
再次感谢,请指教一下吧!
quanliwei 2011-11-25 19:12
这个结果可以了
mang2004 2011-11-26 01:39
试着回复楼主, 1 39T*0C  
想一想著名的Murphy's law,可能有点悲观:Anything that can go wrong will go wrong。(玩笑!) C<C^7-5  
一般而言,当MonteCarlo Run次数足够大时,其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 e`a4Gr  
祝好运。 M'|[:I.V  
mGg/F&G9  
`Gxb98h/r  
peipei802 2011-11-28 09:14
mang2004:试着回复楼主, k!z.6di  
想一想著名的Murphy's law,可能有点悲观:Anything that can go wrong will go wrong。(玩笑!) *\+oe+3  
一般而言,当MonteCarlo Run次数足够大时,其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 %Y/;jC Y  
祝好运。 rkh%[o 9"/  
....... (2011-11-26 01:39)  J 7dHD(R8  
sm?b,T/  
楼主能再讲详细一点吗?本人菜鸟一名,您的意思我不是很明白,拜托赐教!
peipei802 2011-11-30 09:40
mang2004:试着回复楼主, qv2J0'd'.  
想一想著名的Murphy's law,可能有点悲观:Anything that can go wrong will go wrong。(玩笑!) S,,Wb &A$  
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。 Mx# P >.  
祝好运。 GVf[H2%H  
....... (2011-11-26 01:39)  :vS/Lzk  
VD!PF'  
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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