ToleranceAnalysis(公差分析)课件.ppt

1、1717部部 Tolerance AnalysisTolerance Analysis( (公差分析公差分析) )1. 1. 公差的概要公差的概要2. 2. 线型公差分析线型公差分析3. 3. 非线型公差分析非线型公差分析4. 4. 改善和管理改善和管理LGENT SIX SIGMA TASK TEAM公差的概要公差的概要& 公差的概要公差的概要 事前性定义事前性定义 : : 部品、部品、 成份、成份、 AAssyssy、 制品的基准从目标值开始能够变化制品的基准从目标值开始能够变化 所容许的量所容许的量、指数、范围指数、范围. . 在设计上所适用是在设计上所适用是 , , , ,Robust

2、 DesignRobust DesignCustomer NeedsCustomer NeedsProcess CapabilityProcess CapabilityStatistical Tolerance AnalysisStatistical Tolerance AnalysisOptimization for Perfect & Best DesignOptimization for Perfect & Best DesignA Critical Component of a Robust DesignA Critical Component of a Robust Design1

3、17 -1/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM公差的概要公差的概要& 公差分析的适用始点公差分析的适用始点 基本设计的基本设计的SystemSystem构成时构成时 顾客要求条件的反应在设计时顾客要求条件的反应在设计时 要理解要理解SystemSystem的变数的主要因子时的变数的主要因子时 要掌握全面的设计的精密度要掌握全面的设计的精密度, , 正确度正确度, , 决定可靠性时决定可靠性时 Poor Understanding of Your System equates to Poor EngineeringPoor Understanding of Y

4、our System equates to Poor EngineeringParameterParameterAnalysisAnalysisToleranceToleranceAnalysisAnalysis对产品性能的对产品性能的理解极限条件的理解极限条件的影响影响理解部品的散布和理解部品的散布和跟产品性能的跟产品性能的相互作用相互作用 工学性计算工学性计算 技术性技术性 Data BaseData Base 实验计划法实验计划法( (DOE)DOE) 性能实验和评价性能实验和评价 分析工程能力分析工程能力 Min-Max Min-Max 公差分析公差分析 RSS RSS 分析分析 生产

5、性分析生产性分析P = F(Y1, Y2, P = F(Y1, Y2, YnYn) )P = P = 技术性要求条件技术性要求条件 ( (例例, , 动作温度动作温度) )Y = Y = 部品的特性部品的特性 ( (例例, , 绝缘体的厚度绝缘体的厚度) )Y = (X1, X2, Y = (X1, X2, XnXn) )中中Y = Y = 部品的特性部品的特性 ( (例例, , 绝缘体的厚度绝缘体的厚度) )X = X = 工程管理要求条件工程管理要求条件 ( (例例, , 强化时间强化时间) )1 17 -2/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM公差的概要

6、公差的概要& 公差分析的种类公差分析的种类 决定产品的性能或者在特殊条件下决定恰当尺寸决定产品的性能或者在特殊条件下决定恰当尺寸 ( (提供能够考虑用精密度分析的尺寸变化的基准线提供能够考虑用精密度分析的尺寸变化的基准线) )Based on Capability, not Individual Part ToleranceBased on Capability, not Individual Part Tolerance 公差分析的前提条件公差分析的前提条件 : : 需有比较完善的图纸管理基准需有比较完善的图纸管理基准, ,确保确保Cp 1.0Cp 1.0以上以上. .1) 1) 公称公称/

7、 / 目标尺寸目标尺寸( (Nominal Value)Nominal Value) 顾客能够容许的一个尺寸顾客能够容许的一个尺寸( (USL ,LSL)USL ,LSL) 用数字决定，适用于组装品的特性或单位部品的特性用数字决定，适用于组装品的特性或单位部品的特性. .2) 2) 公差公差( (Tolerance)Tolerance) 组装时，给予部品尺寸的极限公差，设定组装时，给予部品尺寸的极限公差，设定SystemSystem的的GapGap的方法的方法3) 3) Min / MaxMin / Max 根据决定根据决定SystemSystem的能力尺寸和复合产品的的能力尺寸和复合产品的C

8、apabilityCapability 设定设定SystemSystem CapabilityCapability的统计方法的统计方法4) 4) RSS(Root Sum of Square)RSS(Root Sum of Square)1 17 -3/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM公差的概要公差的概要& 通过公差能力通过公差能力, ,设计公差的设定方法设计公差的设定方法 理想的理想的6 6 SigmaSigma水准的设计是水准的设计是 - - 需确认实际工程上的标准偏差需确认实际工程上的标准偏差 - - 需设计成需设计成6 6 SigmaSigma水准

9、的公差水准的公差, ,确认该公差是否符合顾客的要求确认该公差是否符合顾客的要求. . 6 6 Sigma Sigma 水准的公差是水准的公差是 装置产业装置产业( (CDT)CDT)和组装产业和组装产业( (MNT)MNT)中你想哪个中心值的中你想哪个中心值的ShiftShift大大 ? ?适用方法适用方法适用公差适用公差注意事项注意事项专门者的专门者的意见意见现存现存DataData活用活用6 6 SigmaSigma方法活用方法活用1.55 1.55 * * 推定公差推定公差( (通常长期工程能力通常长期工程能力 用用3 3 SigmaSigma推定推定) ) 现在的设备现在的设备, ,

10、对工厂环境或者技术对工厂环境或者技术 方面考虑不足方面考虑不足, ,结果上可能结果上可能 过大评价或者过小评价过大评价或者过小评价 使用生产使用生产DataData, , 假设为长期工程假设为长期工程. . If not,If not,公差为过小评价公差为过小评价 假设为工程被管理了假设为工程被管理了 If not, If not, 公差为过大评价公差为过大评价 使用新规模具使用新规模具, , 用短期工程用短期工程DataData 假设假设. . DataData是利用是利用Rational SubgroupRational Subgroup收集收集 区分管理状态与工程能力区分管理状态与工程能

11、力 DataData用短期用短期, , 长期区分来分析长期区分来分析4.65 4.65 * * ltlt6.15 6.15 * * stst6.15 6.15 * * stst1 17 -4/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM公差的概要公差的概要& 统计学的定义统计学的定义 If, XIf, X和和Y Y两个部品线型的结合的话两个部品线型的结合的话, ,各个的平均和标准偏差表现为各个的平均和标准偏差表现为 x, y, x, yx, y, x, y. . 两个部品线型的结合的话两个部品线型的结合的话, ,表现为如下表现为如下 (x+y) = x + y, (x

12、+y) = x + y, (x-y) = x - y, (x-y) = x - y, 2 2(x+y) = (x+y) = 2 2x + x + 2 2y, y, 2 2(x-y) = (x-y) = 2 2x + x + 2 2y,y, 用用RSSRSS的方程式转换的话的方程式转换的话 在这里首先要掌握所结合的各部品间是独立的在这里首先要掌握所结合的各部品间是独立的, ,还是从属的还是从属的. . 统计的不独立而从属的是表示相互之间有关系，这种情况下要考虑共分散统计的不独立而从属的是表示相互之间有关系，这种情况下要考虑共分散. . 例例 1) 1) 从不同的从不同的SupplierSuppl

13、ier所提供的两个部品所提供的两个部品RandomRandom组装组装 这种情况是相互独立这种情况是相互独立. . 例例 2) 2) 所要求的两处尺寸来自一模四出形成的部品时所要求的两处尺寸来自一模四出形成的部品时, , 第一个尺寸变长第一个尺寸变长, ,另一个尺寸也会变长，另一个尺寸也会变长， 这种情况是两个尺寸相互不独立，而从属的，这种情况是两个尺寸相互不独立，而从属的， 确切地说两个尺寸有相关关系确切地说两个尺寸有相关关系. .( (x+y) x+y) 的平均的平均( (x-y) x-y) 的平均的平均( (x+y) x+y) 的分散的分散( (x-y) x-y) 的分散的分散(x+y)

14、 = (x+y) = (2 2x + x + 2 2y) y) 两个以上的情况两个以上的情况 x xi i = = 2 2x xi i x x xxyyyy1 17 -5/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM线型公差分析线型公差分析& 例题例题 1 1 部品部品1 1和和2 2是从不同是从不同SupplierSupplier购入的，两个部品相互购入的，两个部品相互RandomRandom组合组合 相互完全独立，各个平均和标准偏差如下：相互完全独立，各个平均和标准偏差如下： 1 1 = 25.7 mm, = 25.7 mm, 1 1 = 0.1270 mm( =

15、 0.1270 mm(长期长期) ) 2 2 = 53.3 mm, = 53.3 mm, 2 2 = 0.2032 mm( = 0.2032 mm(长期长期) ) 求合计的高度的平均和标准偏差，求求合计的高度的平均和标准偏差，求 6 6 Sigma Sigma 水准的公差水准的公差1+21+2 (4.65 (4.65 * *1+21+2) =79.0) =79.0(4.65 (4.65 * * 0.2396) =(77.87 0.2396) =(77.87 80.11) 80.11) 1) 1) 平均高度平均高度 1+21+2 = = 1 1 + + 2 2 = 25.7 mm + 53.3

16、= 25.7 mm + 53.3 mm = 79.0 mmmm = 79.0 mm2) 2) 标准偏差标准偏差 1+2 1+2 = = 1 1 2 2 + + 2 22 2 = 0.1270 = 0.12702 2 + 0.2032 + 0.20322 2 = 0.2396 = 0.23963) 3) 求求6 6 Sigma Sigma 水准的公差水准的公差1 17 -6/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM线型公差分析线型公差分析& 例题例题 2 2 例题例题1 1中假设两个部品如下图一样展开的幅内相合，中假设两个部品如下图一样展开的幅内相合， Envelo

17、peEnvelope的平均幅的平均幅( (e)e)是是80.0 80.0 mmmm，标准偏差标准偏差( (e, e, 长期长期) )是是 0.3048.0.3048. 比两个部品积起来的高度小的话，就产生干涉比两个部品积起来的高度小的话，就产生干涉. . 即即, , GapGap比比 0.0 0.0 小的话，就产生干涉小的话，就产生干涉. . 平均缝隙平均缝隙 gapgap = = e e - - 1+21+2 = 80.0 - 79.0 = 1.0 = 80.0 - 79.0 = 1.0 mmmm 缝隙的标准偏差缝隙的标准偏差 gapgap = = e e2 2 + + 1+21+22 2

18、= 0.3048 = 0.30482 2 + 0.2396+ 0.23962 2 = 0.3877 = 0.3877 短期工程的短期工程的 Z Zgapgap = (0 - 1.0)/0.3877 = - 2.58 (= (0 - 1.0)/0.3877 = - 2.58 (参照参照 : : Z = (X-)/, X=0, Z = (X-)/, X=0, 正态分布表正态分布表) ) 根据根据正态分布正态分布, ,产生干涉的可能性为产生干涉的可能性为0.49%0.49% ( (换句话来说换句话来说, 0 , 0 的左边的面积是的左边的面积是0.49 % )0.49 % )e e1+21+2gap

19、gap1 17 -7/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM线型公差分析线型公差分析& 例题例题 2( 2(补充说明补充说明) ) 例题例题2 2的结果生成随机数研讨的结果生成随机数研讨 Minitab Menu : calc / random data / normalMinitab Menu : calc / random data / normal GeneratingGenerating的随机数为的随机数为DataData分析工程能力分析工程能力 Minitab Menu : stat / quality tools / capability analy

20、sis(normal)Minitab Menu : stat / quality tools / capability analysis(normal)要要GeneratingGenerating的的Random DataRandom Data的个数的个数平均平均标准偏差标准偏差1 17 -8/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM线型公差分析线型公差分析& 例题例题 2( 2(补充说明补充说明) )2.52.01.51.00.50.0LSLLSLProcess Capability Analysis for C2PPM TotalPPM USLPPM USLP

21、PM USLPPM LSLPpkPPLPPUPpCpmCpkCPLCPUCpStDev (Overall)StDev (Within)Sample NMeanLSLTargetUSL5000.07 *5000.075000.07 *5000.074000.00 *4000.000.860.86 * * *0.860.86 * *0.3893290.38932910001.002840.00000 * *Exp. Overall PerformanceExp. Within PerformanceObserved PerformanceOverall CapabilityPotential (W

22、ithin) CapabilityProcess DataWithinOverall Cpk Cpk 为为0.86 0.86 ，因此与，因此与6 6 SigmaSigma水准有很大差异水准有很大差异 这时要采取什么样的对策这时要采取什么样的对策 ？1 17 -9/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM线型公差分析线型公差分析& 从属性的从属性的 DataData 如果如果, , 图中图中D D假设为我们要考虑的假设为我们要考虑的GapGap D = A - B- CD = A - B- C 在这里在这里 A A和和B B是同一部品内的尺寸，是同一部品内的尺寸，A

23、 A变长变长B B也会变长也会变长 因此因此A A和和B B为从属性的，不独立为从属性的，不独立. . 这样的从属性的情况下求平均和标准偏差的方程式如下这样的从属性的情况下求平均和标准偏差的方程式如下 (x+y) = x + y, (x+y) = x + y, (x-y) = x - y, (x-y) = x - y, 2 2(x+y) = (x+y) = 2 2x + x + 2 2y + 2Cov(x,y), y + 2Cov(x,y), 2 2(x-y) = (x-y) = 2 2x + x + 2 2y - 2Cov(x,y),y - 2Cov(x,y), 从属性的变数包含共分散从属性

24、的变数包含共分散 共分散共分散CovCov(x,y)(x,y)是测定是测定x x和和y y 两个变数之间的结合程度两个变数之间的结合程度 CovCov(x,y) = r (x,y) = r * * x x * * y, y, 在这里在这里r r是相关系数是相关系数(A-B) (A-B) ( (2 2A + A + 2 2B)B)( (x+y) x+y) 的平均的平均( (x-y) x-y) 的平均的平均( (x+y) x+y) 的分散的分散( (x-y) x-y) 的分散的分散A AD DC CB B1 17 -10/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM线型公

25、差分析线型公差分析& 例题例题 3 - 3 - 从属性的从属性的 DataData 以随着温度的以随着温度的PullPull量变化的量变化的DataData，求相关系数和共分散求相关系数和共分散. .1. 1. Graph(Graph(散点图散点图) )Display Display ，确认两个变数间相关关系是，确认两个变数间相关关系是(+)(+)还是还是(-).(-). Minitab Menu : graph / plotMinitab Menu : graph / plotpulltemp8.12560150.4007.35974150.7007.18336150.8007.598601

26、50.6005.80955151.4004.53260151.8005.65711151.4007.84594150.4005.46518151.4009.42798150.0007.67534150.3009.31216149.5007.89562150.4009.28164149.9006.95681150.9009.83759149.5006.99850150.7008.26590150.4008.99597150.0009.57826149.700151.5150.5149.510987654temppull画画Graph(Graph(散点图散点图) )时要明确从属变数和独立变数时要明

27、确从属变数和独立变数. . ( (Y Y和和X X不能混淆不能混淆) )1 17 -11/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM线型公差分析线型公差分析& 例题例题 3 - 3 - 从属性的从属性的 DataData2. 2. 求相关系数求相关系数 r r . . Minitab Menu : stat / basic statistics / correlationMinitab Menu : stat / basic statistics / correlationCorrelations: pull, tempCorrelations: pull, tem

28、pPearson correlation of pull and temp = -0.982-0.982P-Value = 0.0003. 3. 求标准偏差求标准偏差. . Minitab Menu : stat / basic statistics / descriptive statisticsMinitab Menu : stat / basic statistics / descriptive statisticsDescriptive Statistics: pull, tempDescriptive Statistics: pull, tempVariable N Mean Med

29、ian TrMean StDev SE Meanpull 20 7.690 7.761 7.746 1.498 0.335temp 20 150.51 150.40 150.49 0.65 0.15Variable Minimum Maximum Q1 Q3pull 4.533 9.838 6.967 9.210temp 149.50 151.80 150.00 150.874. 4. CovCov(x, y) = r (x, y) = r * * x x * * y = -0.982 y = -0.982 * * 1.498 1.498 * * 0.65 = -0.9561734 0.65

30、= -0.95617345. 5. 别的方法别的方法 : 2 : 2次阶段上直接求共分散次阶段上直接求共分散. . Minitab Menu : stat / basic statistics / covarianceMinitab Menu : stat / basic statistics / covarianceCovariancesCovariances : pull, temp : pull, temp pull temppull 2.243912temp -0.956813-0.956813 0.4230521 17 -12/25LG Electronics / LGENT 6TA

31、SK TEAM非线型公差分析非线型公差分析& 非线型公差分析的概念非线型公差分析的概念1. 1. RSS(Root Sum of Square) RSS(Root Sum of Square) 的概念的概念 两个以上尺寸用加法或减法所组合形成的某个部品的统合尺寸的标准偏差是以两个以上尺寸用加法或减法所组合形成的某个部品的统合尺寸的标准偏差是以RSSRSS求得求得. .2. 2. 非线型的概念非线型的概念 求某个组成部品的和或差的过程当中，不能直接用图纸的尺寸表现的情况，应当测定求某个组成部品的和或差的过程当中，不能直接用图纸的尺寸表现的情况，应当测定 该状态下的尺寸，相对尺寸之间以乘或角度与该

32、状态下的尺寸，相对尺寸之间以乘或角度与sin, sin, coscos或者或者loglog的计算等多种形式来表现的计算等多种形式来表现. . 在这种情况下在这种情况下, , 已测定的相对尺寸的标准偏差和平均值，不能直接适用于所要求的已测定的相对尺寸的标准偏差和平均值，不能直接适用于所要求的 尺寸的平均、标准偏差。尺寸的平均、标准偏差。3. 3. 非线型的事例非线型的事例 - - NoiseNoise是代数性大小是代数性大小. 40. 40dB(A)dB(A)的两个声音合在一起就成为的两个声音合在一起就成为4343dB(A)dB(A). .4. 4. 分析方程式的导出分析方程式的导出 为了公差分

33、析，必须需要与某个独立尺寸有关的关系式为了公差分析，必须需要与某个独立尺寸有关的关系式. .5. 5. Monte Carlo Simulation Monte Carlo Simulation 的利用的利用 例例) ) Y = A Y = A * * B B * * C C * * , N , N 的值，利用的值，利用Monte Carlo SimulationMonte Carlo Simulation来求来求. . 尺寸尺寸 A A N N方程式方程式 Y Y简要表简要表HistogramHistogram利用随机数利用随机数, , 平均平均, , 标准偏差标准偏差产生具有同一平均和标准

34、偏差的产生具有同一平均和标准偏差的数各数各100100个个求求N N个尺寸的个尺寸的组合式的组合式的实验结果实验结果Y Y的平均的平均, , 标准标准偏差偏差, ,最小最小/ /最大最大Z Z值值, ,不良率计算不良率计算已求的已求的Y Y的的DataData具有什么样的分布具有什么样的分布用眼睛确认用眼睛确认. .1 17 -13/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM非线型公差分析非线型公差分析& RSSRSS和和Monte Carlo SimulationMonte Carlo Simulation的比较的比较RSSRSSMonte Carlo Simul

35、ationMonte Carlo Simulation RSSRSS是既正确又快是既正确又快 又容易又容易. . RSSRSS是方程式线型的或者是方程式线型的或者 有可能是线型的时候使用有可能是线型的时候使用 SystemSystem非线型情况下使用非线型情况下使用 不正确不正确, ,如果模拟试验的如果模拟试验的 次数越多次数越多, ,出现的结果出现的结果 几乎都一样几乎都一样 推荐的模拟试验的次数推荐的模拟试验的次数 最初推定的情况最初推定的情况 N = 100,N = 100, 最终决定的情况最终决定的情况 N = 10,000N = 10,000 Monte Carlo Simulati

36、onMonte Carlo Simulation的前提条件的前提条件 1. 1. 用公差解析用公差解析, , 反应表面实验等方法反应表面实验等方法, ,设定设定X X的的TargetTarget 2. 2. 以类似型号以类似型号, , 类似工程类似工程DataData为根据为根据, ,掌握掌握X X的标准偏差的标准偏差 3. 3. 最终把最终把Y Y和和X X的关系用数学式导出的关系用数学式导出( (利用回归分析等利用回归分析等) )1 17 -14/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM非线型公差分析非线型公差分析- -Excel Excel 利用利用& 例题

37、例题 4 4 通常容积器内的水的容积是通常容积器内的水的容积是 A(ValveA(Valve的的rate of fill) rate of fill) * * B(Time of fill) B(Time of fill). . A A的平均是的平均是18.4 18.4 cc/sec cc/sec , ,标准偏差为标准偏差为 0.30 0.30 cc / seccc / sec B B的平均为的平均为5.805.80秒秒, , 标准偏差为标准偏差为0.380.38秒秒. . 利用利用Monte Carlo Simulation,Monte Carlo Simulation,实施模拟实验实施模拟

38、实验.(.(using Excel Program)using Excel Program)形式如下形式如下：MONTEMONTE实习实习:Z:Z值值 调整调整A平均标准偏差B平均标准偏差C平均标准偏差 D平均 标准偏差2.131002.13100#2.131002.131000.037000.03700随机数A因子随机数B因子随机数 C因子 随机数 D因子结果值实验结果级别 频数Z值累积最小值0.49902.13090.37282.11900.3754# 0.6951#383.564383.9433400ZuslZlslZuslZlsl0.44172.12560.63672.14390.11

39、45# 0.9648#382.6036.78634304.96856.06764.45115.23570.92242.18360.67602.14790.7550# 0.7595#393.048min369.04934605.18096.36880.45582.12690.93302.18640.2388# 0.7765#382.841max397.66034905.30946.46670.90672.17990.10432.08450.4720# 0.0261#392.37735206.04465.8828目标值0.09672.08290.49902.13090.7674# 0.8180#3

40、74.917LSL34235505.74915.9123ZuslZlsl0.51442.13230.70032.15040.8063# 0.7427#383.820USL41835805.23885.80564.54.50.05112.07050.67842.14810.8492# 0.9384#372.69436105.82447.26140.78782.16060.00492.03530.9952# 0.8322#388.899Zlsl6.1836404.49736.2669目标值未达个数0.80712.16310.00082.01410.9777# 0.7785#389.355P.lsl

41、3.2E-1036704.71696.6683ZuslZlsl0.52812.13360.06982.07640.1769# 0.4056#384.04937015.54556.5679300.54362.13500.37992.11970.5608# 0.8346#384.309Zusl5.0237345.56506.08250.56062.13660.29612.11120.4916# 0.2362#384.595P.usl2.6E-0737695.42257.41970.79982.16210.07492.07770.4402# 0.4849#389.181379115.05685.86

42、920.17872.09690.02892.06080.2925# 0.7011#377.450382154.90286.69630.16722.09530.13492.09020.2808# 0.9370#377.151385165.13545.50080.26102.10730.47252.12840.6674# 0.3018#379.315388155.52996.54490.08842.08100.72282.15290.6567# 0.2817#374.586391104.97107.04790.65042.14530.46772.12800.9035# 0.0285#386.153

43、394124.45116.38280.53912.13460.26082.10730.6019# 0.2197#384.23439735.02686.6728024681012141618340 349 358 367 376 385 394 403 412 421 430 439 448X X因子因子平均和标准偏差平均和标准偏差Y Y和和X X的的关系式关系式Y Y值的值的SpecSpecY Y值要值要DisplayDisplay的正态分布表的区间的正态分布表的区间1 17 -15/25LG Electronics / LGENT 6TASK TEAM& 例题例题 4 - 4 - 实行方法实

44、行方法MONTEMONTE实习实习:Z:Z值值 调整调整A平均标准偏差B平均标准偏差C平均标准偏差 D平均标准偏差18.4000018.40000#5.800005.800000.380000.38000随机数A因子随机数B因子随机数 C因子 随机数 D因子结果值实验结果级别 频数Z值累积最小值0.261418.20830.72136.0230# #NUM! 0.2663#NUM!109.6682959.096700ZuslZlslZuslZlsl0.874618.74450.60005.8962# #NUM! 0.3968#NUM!110.522 1009.084720#4.45115.23

45、570.589718.46800.55675.8542# #NUM! 0.7263#NUM!108.116min100.487740#0.924718.83130.17105.4389# #NUM! 0.9270#NUM!102.422max3432.827760#0.562318.44700.21415.4989# #NUM! 0.1631#NUM!101.439780#目标值0.740518.59340.19985.4799# #NUM! 0.7846#NUM!101.891LSL80800#ZuslZlsl0.516418.41240.21665.5022# #NUM! 0.3871#N

46、UM!101.309USL140820#4.54.50.844218.70350.92856.3567# #NUM! 0.1361#NUM!118.892840#0.342118.27790.55905.8564# #NUM! 0.8059#NUM!107.043Zlsl2.85860#目标值未达个数0.998819.31260.67155.9687# #NUM! 0.6868#NUM!115.272P.lsl0.002164880#ZuslZlsl0.044017.88820.31565.6175# #NUM! 0.0938#NUM!100.487900#300.395318.32030.5

47、4105.8391# #NUM! 0.0189#NUM! 3297.655Zusl-2.79920#0.009817.69960.22445.5122# #NUM! 0.8433#NUM! 3185.931P.usl0.997395940#0.277918.22330.37645.6803# #NUM! 0.8761#NUM! 3280.186960#0.266818.21330.95836.4578# #NUM! 0.4050#NUM! 3278.388980#0.696818.55450.52855.8272# #NUM! 0.0131#NUM! 3339.8181000#0.254818

48、.20210.74536.0507# #NUM! 0.7941#NUM! 3276.3811024#0.120618.04840.66955.9666# #NUM! 0.4330#NUM! 3248.7151041#0.710718.56670.01704.9941# #NUM! 0.6388#NUM! 3342.0011060#0.486318.38970.77506.0871# #NUM! 0.6366#NUM! 3310.1511081#0.615218.48790.64705.9433# #NUM! 0.2672#NUM! 3327.8221102#0.458018.36840.904

49、66.2971# #NUM! 0.7189#NUM! 3306.3081121#0.486418.38980.55965.8570# #NUM! 0.7958#NUM! 3310.1571140#0.984419.04670.39755.7013# #NUM! 0.0402#NUM! 3428.4011161#0.410318.33200.84946.1928# #NUM! 0.8512#NUM! 3299.7601180#0.201618.14920.17575.4459# #NUM! 0.5412#NUM! 3266.8611201#0.179618.12490.18855.4642# #

50、NUM! 0.7052#NUM! 3262.4841220#0.887518.76390.71576.0166# #NUM! 0.3164#NUM! 3377.5091240#0.952118.89970.67705.9745# #NUM! 0.8065#NUM! 3401.9481260#0.926618.83540.21175.4958# #NUM! 0.2506#NUM! 3390.3691280#0.819718.67430.92036.3348# #NUM! 0.0863#NUM! 3361.3721300#0.673918.53520.49135.7918# #NUM! 0.338