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详解公差分析中的Root Sum Square(RSS)

作者:Zemax China 来源:投稿 时间:2020-01-15 19:46 阅读:4940 [投稿]
在所有公差单独计算之后,OpticStudio可以计算各种不同的统计数据,其中最重要的就是 "估算改变量 " 以及 “预估性能改变量” (本范例中为Estimated RMS Wavefront)。OpticStudio 使用平方和的根方法来计算品质的估算改变量。

简介

在所有公差单独计算之后,OpticStudio可以计算各种不同的统计数据,其中最重要的就是 "估算改变量 (Estimated Change)" 以及 “预估性能改变量 (Estimated Performance)” (本范例中为Estimated RMS Wavefront)。OpticStudio 使用平方和的根(RSS , Root Sum Square) 方法来计算品质的估算改变量 (Estimated Change)。对于每个公差项,首先计算相对于名义值的性能改变量的平方,然后计算最小和最大公差值的平均值。最大与最小值之所以取平均是因为它们不可能同时发生,如果相加的话会导致过分悲观的预测。


堆叠问题

我们将用公差统计中的堆叠问题 (Stack Up) 说明 RSS 的计算。

问题的描述是这样的:

想象我们有5个木板要叠在一起,并需要估计叠在一起的总厚度。已知每一片木板的厚度都有些许不同 (现实世界总是会有误差!),每片木板的厚度大约在25 mm±0.1 mm的范围内随机分布。假设这些木板的厚度几率是正态分布,中心是25 mm,几率最大,25.1 mm跟24.9 mm的几率则是e^-2,刚好是距离中心两倍标准差 (sigma) 的位置,画出来如下图。


现在问题是,如果我们叠了5块木板以后,厚度的几率分布会变成怎样?


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