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peipei802 2011-11-25 14:05

各位大俠,討論下公差分析結果,非常感謝!

如果公差分析采用MTF評價,公差分析結果時是看MTF的平均改變量還是看模特卡羅模擬給出的概率啊?例如: k4!_(X%8  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: $TS97'$  
Nominal MTF              :     0.6885 )v11j.D  
Estimated change         :    -0.1242 x]`@%8Sm  
Estimated MTF            :     0.5642 tl*h"du^  
這個顯示公差分析滿足要求了 Mu-kvgO`L  
{~j/sto-:  
Nominal    0.688465755 .p*?g;  
Best       0.604758465    Trial    21 `m8WLj  
Worst      0.219598341    Trial     4 2_6ON   
Mean       0.427677699 M# -E  
Std Dev    0.091295533 RHpjJZUV  
1X`,7B@pz  
90% >=     0.311110949             z]C=nXb k  
50% >=     0.407041563             1 ?Zw  
10% >=     0.548585753             Ziub%C[oV  
而從概率看好像還不行啊! <%`Rku  
到底如何看公差分析是否可以了呢? ,nCvA%B!  
再次感謝,請指教一下吧!
quanliwei 2011-11-25 19:12
這個結果可以了
mang2004 2011-11-26 01:39
試著回復樓主, ?Yf v^DQ5  
想一想著名的Murphy's law,可能有點悲觀:Anything that can go wrong will go wrong。(玩笑!) md? cvGDE  
一般而言,當MonteCarlo Run次數(shù)足夠大時,其結果將非常接近RSS。批量生產時MTF性能有0.1~0.15降低是大家都認可的。 $$W2{vr7+  
祝好運。 ~tV7yY|zr  
ZZHzC+O#^  
sKsMF:|OT  
peipei802 2011-11-28 09:14
mang2004:試著回復樓主, n}e%c B  
想一想著名的Murphy's law,可能有點悲觀:Anything that can go wrong will go wrong。(玩笑!) @ <2y+_e  
一般而言,當MonteCarlo Run次數(shù)足夠大時,其結果將非常接近RSS。批量生產時MTF性能有0.1~0.15降低是大家都認可的。 L(u@%.S  
祝好運。 <H-kR\HF  
....... (2011-11-26 01:39)  z~tdLtcX  
2yZ~j_AF[  
樓主能再講詳細一點嗎?本人菜鳥一名,您的意思我不是很明白,拜托賜教!
peipei802 2011-11-30 09:40
mang2004:試著回復樓主, Pi |Z\j)  
想一想著名的Murphy's law,可能有點悲觀:Anything that can go wrong will go wrong。(玩笑!) C9MK3vtD.  
一般而言,當MonteCarlo Run次數(shù)足夠大時,其結果將非常接近RSS。批量生產時MTF性能有0.1~0.15降低是大家都認可的。 'nh2}  
祝好運。 :@P6ibcX  
....... (2011-11-26 01:39)  zjcSn7iu  
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