2022 第一次写。主要是不能让自己太懒惰。
第一个问题，我们为什么需要公差分析，换句话说，什么是对的公差或者合适的公差。
我们进行3D设计的时候，其实是设计的一个产品的理想状态，那是不是产品一定要在这个理想状态才能保证功能或者能被接受呢，绝大部分情况不是，我们一般对产品的尺寸有一个接受的范围。作为一个产品结构设计者需要考虑这个范围是多大，有时候把这个问题思考清楚比结构设计难度更大。
我们先说说，不合适的范围定义会给我们带来什么问题。如果定义的公差范围太紧，意味着制造需要更精密的工艺，更精准的机器，或者说很少的供应商能做出来，这样导致的结果就是产品变得更昂贵了，产品的竞争力会降低。当然你的老板不会希望看到这个。如果定义的公差范围太松，意味着产品出问题的概率越大，产品的质量下降，产品的口碑下降，产品的竞争力也会下降。你挨骂的机会也会增加。：）
所以，一个合理的公差定义，意味着你要努力去逼近出问题的那条红线，但又能控制好出问题的概率。
做公差分析主流的有一维的和三维的
一维门槛比较低，不需要买软件，不需要特别的成本，有个excel就可以算，所以普及率比较高，这个帖主要讲这个。
三维的显然门槛高了很多，一个软件几十万,为了避免为三维软件做广告之嫌，暂时不聊。
一维公差分析也有两种不同的方法，一种worst case(极限情况），一种叫均方根法（RSS），第二种方法属于统计方法的范畴
极限法比较简单，举一个最简单的例子
尺寸上限USL:10.2+10.2+10.2+10.2+10.2=51
尺寸下限LSL:9.8+9.8+9.8+9.8+9.8=49 所以尺寸D波动范围49~51
极限法就是每个尺寸边界的直接累计，而统计方法是考虑每个尺寸的概率，来计算累计后每个尺寸的概率。
我们要用概率的方法去分析，就需要了解每一个尺寸的分别概率，下面是尺寸A的分布概率，假如它是一个稳定的制程，那么它应该是一个正态分布，然后我们需要了解这个整体分布，就需要知道这个正态分布的两个参数，均值和标准差。
均值比较容易理解，那什么标准差
给大家一个标准差的定义
标准差是描述一个分布的离散状态。
有个这两个参数我们就能知道这个尺寸的分布状态，上图是一个均值是10 ，标准差是0.067的一个分布状态。
举一个最简单例子，两个尺寸累计。
两个尺寸均值相同，标准差不同，累计下来得到的分布也完全不同。
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