[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。 &AN%QhI  
Monte-Carlo模拟两种输入格式： s@R3#"I  
单行格式： ,\Z8*Jr3Q  
MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} UYlJO{|a  
QLIB [ tstat ]] "F04c|oR<X  
或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … 9n-RXVL+  
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。
Q9SPb6O2  
另一种输入： a'c9XG}  
MC ITEMIZE vBV"i9n   
SAMPLES NSAMPLES ?m`R%>X"  
LIBRARY { LIBLOC / MULTI } d8 3+6d  
[QUIET ] VK"[=l  
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] 06Sqn3MB  
[THSTATS { tstat } ] t^dakL  
[WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] }P7xdQ6  
[TEST ] =#J
9  
GO \=TWYj_Ah  
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。
xy2eJJq  
,|=iv  
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。 FC|y'j 0  

'Sm/t/g"|  
+G>aj'\M|  
2-/YYe;C  
显示所设计的所有参数的直方图以及分布图： WllCcD1  
MC　PLOT［DIST］ "
>v_uq a  
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。 t(Cq(.u`:  
bt.K<Y0  
这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。 ~W5>;6f\  
例如：对下面镜头进行公差分析和MC分析。 gqKC4'G0  

图片:1.png

,5%aP%  
输入BTOL程序如下： 4p0IBfVG  

图片:2.png

=t <:zLe  
]&; G\9$y  
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： 9.]Cy8  

图片:btol.png

E$oA+n~  
[7CH(o1a&  
再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1 y^vfgP<@  

图片:3.png

CgaB)`.  
$/-wgyP3m+  
然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图： RJ7/I/yD|  

图片:5.png

'R-JQE-]  
1yY'hb,0  
直方图： <'+R%6  

图片:4.png

;nHo%`Zt  
X.W#=$;$:  
分布图： 8
*Nt&`@  

图片:6.png

p>w~T#17  
kKI!B`j=  
G> 5=`  
\3@2rW"5