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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。 7p {2&YhB  
Monte-Carlo模拟两种输入格式: b8 6c[2  
单行格式: yATXN>]l  
MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} "rrE_  
QLIB [ tstat ]] N0YJ'.=8,  
MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … !F2JT@6  
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。 !$Arc^7r  
另一种输入: ]XWtw21I1  
MC ITEMIZE 7!e kINQ  
SAMPLES NSAMPLES oP:OurX8V  
LIBRARY { LIBLOC / MULTI } C2L=i3R  
[QUIET ] 2W/*1K}  
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ]
?zYR;r2'b)  
[THSTATS { tstat } ] &hWYw+yH\  
[WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] wFJ*2W:  
[TEST ] Wa iM\h?=#  
GO (cp$poo  
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。 OjK+`D_C  
xfqU atC  
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。 )<T2J0*  
Qqp=  
!!])~+4pP  
LEAU3doK;  
显示所设计的所有参数的直方图以及分布图: G%%5lw!y'  
MC PLOT[DIST] f=>ii v  
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。 :|=Xh"l"  
-)e(Qt#ewl  
这个命令仅在MC分析后才有意义,必须遵循BTOL分析。 )!sjXiC!h  
例如:对下面镜头进行公差分析和MC分析。 ~tB9kLFG  
[attachment=99906] n&E/{o(  
输入BTOL程序如下: "g1Fg.o  
[attachment=99907] sv#/78~|  
{InW%qSn_  
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: :Lq=)'d;6  
[attachment=99912] ::Pf\Lb>  
Bs<LJzS{V  
再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1 8qs8QK  
[attachment=99908] FNXVd/{M3  
uJJP<mDgA  
然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图: U> {CG+X  
[attachment=99913] Bh6lK}9  
5pq9x4&  
直方图: ;Y$d !an0  
[attachment=99909] }ct*<zj[~u  
^NO;A=9b[  
分布图: :LD+B1$y  
[attachment=99911] w6[$vib'  
R)9FXz$).  
4$4n9`odE  
Q0TKM >  
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