公差分析是工程设计与制造中的关键环节，主要用于评估和控制零件尺寸、形状和位置公差对产品功能和质量的影响。其核心目标是通过量化公差累积效应，确保装配性和性能要求。常见的公差分析方法包括极值法（WC）、统计法（RSS）和蒙特卡洛模拟等。极值法假设所有尺寸同时处于极限公差状态，计算结果保守但简单直观，适用于高可靠性要求的场景。统计法基于概率分布（如正态分布）分析公差叠加，更符合实际生产中的随机性，但需依赖历史数据。蒙特卡洛模拟通过随机抽样进行多次迭代，可处理非线性装配关系，精度高但计算复杂。近年来，基于CAD的数字化公差分析工具（如ToleranceManager、3DCS）逐渐普及，结合几何仿真与AI算法，大幅提升分析效率。选择方法时需综合考虑产品复杂度、生产批量、成本及风险等因素，平衡精度与效率。
