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小火龙果 2020-04-15 17:41

蒙特卡罗分析

使用蒙特卡罗方法验证最终BTOL预算的统计数据。 94?/Rhs5  
Monte-Carlo模拟两种输入格式: ~lbm^S}-  
单行格式: 39x 4(  
MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} +.v+Opp,  
QLIB [ tstat ]] \1eWI  
MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … J&L#^f*d  
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。 )"g @"LJ=  
另一种输入: _`Dz%(c  
MC ITEMIZE YpvFv-  
SAMPLES NSAMPLES uM[[skc  
LIBRARY { LIBLOC / MULTI } id)J;!^;J  
[QUIET ] @>F`;'_*z  
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ]
O`_]n  
[THSTATS { tstat } ] JHuA}f{2&  
[WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] XvZ5Q  
[TEST ] ")u)AQ  
GO p3B_NsXVZ  
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。 ?SX0e(+}}  
o}Zl/&(  
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 1 O+qS  
U8eU[|-8O/  
7'7o^> !  
k~]\kv=  
显示所设计的所有参数的直方图以及分布图: F~3 &@TWi  
MC PLOT[DIST] kZQ$Iv+^(  
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。 -];Hb'M.!e  
&>Z p}.V  
这个命令仅在MC分析后才有意义,必须遵循BTOL分析。 85](,YYz  
例如:对下面镜头进行公差分析和MC分析。 qX]ej 2  
[attachment=99906] }b>e lz  
输入BTOL程序如下: $KmE9Se6,  
[attachment=99907] T_qh_L3  
|99Z& <8f  
运行BTOL.REFLERTOR.MAC后,可在Command Window中查看公差分析数控,部分结果如下: Yt;@ @xe&  
[attachment=99912] nVk]Qe  
{'G u@l  
再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1 pXe]hnY  
[attachment=99908] 9|hPl-. .W  
e(k$k>?  
然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图: kN* \yH|  
[attachment=99913] j*jq2u  
5G#K)s(QC  
直方图: 8;P_KRaE  
[attachment=99909] SFa^$w  
"Oy&6rrr  
分布图: Xqas[:)7+  
[attachment=99911] nb|"dK|  
|)Sx"B)  
dUpOg{I.x  
u=6{P(5$j  
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