[原创]蒙特卡罗分析 [复制链接]

使用蒙特卡罗方法验证最终BTOL预算的统计数据。 _ro^<V$%  
Monte-Carlo模拟两种输入格式： 9%j_"+<c  
单行格式： YA O, rh  
MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} V03U"eI="  
QLIB [ tstat ]] "]Wrir?l  
或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … E!&A[TlX\  
在这一行中，你给出了标准透镜的库位置和你想要评估的模拟元件的数量。您可以在一次运行中设置最多 500 个元件。 7R[4XQ%  
另一种输入： )uiYu3 I  
MC ITEMIZE :2{6Pa(eg  
SAMPLES NSAMPLES 6uW?xB9  
LIBRARY { LIBLOC / MULTI } q3adhY9|)0  
[QUIET ] lcHwKd  
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] j1%o+#df  
[THSTATS { tstat } ] A&rk5y;  
[WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] /UTeaM!?"  
[TEST ] [U
Ro#  
GO )4>M<BO  
可选的QUIET 将禁止在命令窗口中滚动的输出; 因此，较长的 MC运行将更快完成。 建议您首先运行没有此选项的短 MC 运行，以确保优化（如果有）按预期执行，然后使用更大的样本运行，并设置选项。始终显示最终统计数据。 0m$f9b|Q?  
<61T)
7  
QTOL 给出将触发最坏情况示例的质量描述符的值。如果您想捕获所有最坏情况的样本，请输入一个负数。 QNUM 指定要监视哪个质量描述符， QLIB 给出一个将示例存储到其中的库位置。如果所有的命令都被替换为 QNUM，程序就会监控所有的质量描述并捕捉到整体上最糟糕的值的系统。 G < Z)y#  
y{+$B Y$_  
9&fS<Hk  
0m7ANqE[Z  
显示所设计的所有参数的直方图以及分布图： 2%i_SX[  
MC　PLOT［DIST］ 2W:R{dHE  
可选的DIST 绘制分布函数而不是直方图。 此函数显示处于或优于横坐标值的个案百分比。 qZACX.Hw  
q,3_)ZOq  
这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。 u+Utvz
UC  
例如：对下面镜头进行公差分析和MC分析。 S.1\e"MfI  

图片:1.png

D*BZp0x  
输入BTOL程序如下： A}pmr  

图片:2.png

$$ouqLu  
Rd@34"O  
运行BTOL.REFLERTOR.MAC后，可在Command Window中查看公差分析数控，部分结果如下： iz!E1(z(  

图片:btol.png

$#4Qv5}  
m/RX~,T*v&  
再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1 ~sT/t1Rp  

图片:3.png

xDU>y  
'NHtCs=F   
然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图： ]Ir{9EE v  

图片:5.png

{q fgvu  
a3D''Ra  
直方图： !D6  

图片:4.png

I[,tf!  
BH6)`0&2*N  
分布图： 3fPd|F.kF  

图片:6.png

2u9O+]EP  
3<.]+ukm  
A2>rS   
Y|JC+Ee