詳解公差分析中的Root Sum Square（RSS）
在所有公差單獨計算之后，OpticStudio可以計算各種不同的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，其中最重要的就是 "估算改變量 " 以及 “預(yù)估性能改變量” (本范例中為Estimated RMS Wavefront)。OpticStudio 使用平方和的根方法來計算品質(zhì)的估算改變量。
 簡介 在所有公差單獨計算之后，OpticStudio可以計算各種不同的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，其中最重要的就是 "估算改變量 (Estimated Change)" 以及 “預(yù)估性能改變量 (Estimated Performance)” (本范例中為Estimated RMS Wavefront)。OpticStudio 使用平方和的根(RSS , Root Sum Square) 方法來計算品質(zhì)的估算改變量 (Estimated Change)。對于每個公差項，首先計算相對于名義值的性能改變量的平方，然后計算最小和最大公差值的平均值。最大與最小值之所以取平均是因為它們不可能同時發(fā)生，如果相加的話會導(dǎo)致過分悲觀的預(yù)測。  堆疊問題 我們將用公差統(tǒng)計中的堆疊問題 (Stack Up) 說明 RSS 的計算。 問題的描述是這樣的： 想象我們有5個木板要疊在一起，并需要估計疊在一起的總厚度。已知每一片木板的厚度都有些許不同 (現(xiàn)實世界總是會有誤差！)，每片木板的厚度大約在25 mm±0.1 mm的范圍內(nèi)隨機分布。假設(shè)這些木板的厚度幾率是正態(tài)分布，中心是25 mm，幾率最大，25.1 mm跟24.9 mm的幾率則是e^-2，剛好是距離中心兩倍標準差 (sigma) 的位置，畫出來如下圖。  現(xiàn)在問題是，如果我們疊了5塊木板以后，厚度的幾率分布會變成怎樣？  |
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