[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。 K/Yeh<_&  
Monte-Carlo模拟两种输入格式： #`gX(C>  
单行格式： Xwo+iZ(a  
MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} C=r`\W  
QLIB [ tstat ]] N[3Y~HX!q  
或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] …  rn( drG  
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。 *j]Bo,AC  
另一种输入： qGH[kd  
MC ITEMIZE
$`7Fk%#+e  
SAMPLES NSAMPLES [<U=)!Swg  
LIBRARY { LIBLOC / MULTI } 0nCiN;sA  
[QUIET ] w (RRu~J  
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] 1aS:bFi`  
[THSTATS { tstat } ] mMXDzAllB  
[WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] o96c`a u  
[TEST ] >Tl/3{V  
GO xS%
&l)dT  
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。 'D`lVUB  
zLe(#8G  
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。 ~D}fy  
QOUyD;0IW  
`lOW7Z}  
;`pIq-=  
显示所设计的所有参数的直方图以及分布图： YHom9&A  
MC　PLOT［DIST］ p<'pqf  
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。 FO[ s;dmzu  
oKGF'y?A>  
这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。 @.a59kP8X  
例如：对下面镜头进行公差分析和MC分析。 fA<os+*9i  

图片:1.png

8(Ptse  ,  
输入BTOL程序如下： ,7s+-sRG  

图片:2.png

m?yztm~u  
HxW/t7Z(  
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： P3W3+pwq  

图片:btol.png

_u6NaB  
rp<
~=X  
再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1 D`[@7$t  

图片:3.png

:}fA98S  
R"HV|Dm|m  
然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图： cE`qfz  

图片:5.png

CfS;F  
U_'M9g{,<  
直方图： 9eHq
Omz  

图片:4.png

.p=J_%K}0x  
&g90q  
分布图： 7_Te-i  

图片:6.png

=&k[qqxg  
f,6V#,  
/SM 7t_  
Q6URaw#Yt`