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  • 詳解公差分析中的Root Sum Square(RSS)

    作者:Zemax China 來源:投稿 時間:2020-01-15 19:46 閱讀:925 [投稿]
    在所有公差單獨計算之后,OpticStudio可以計算各種不同的統計數據,其中最重要的就是 "估算改變量 " 以及 “預估性能改變量” (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計數據,其中最重要的就是 "估算改變量 (Estimated Change)" 以及 “預估性能改變量 (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生,如果相加的話會導致過分悲觀的預測。


    堆疊問題

    我們將用公差統計中的堆疊問題 (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的范圍內隨機分布。假設這些木板的厚度幾率是正態分布,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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