[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。 Ue$zH"w  
Monte-Carlo模拟两种输入格式： \t3qS eWc/  
单行格式： }q!_!q,@  
MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} phP>3f.T  
QLIB [ tstat ]] (9$"#o  
或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … +a|/l  
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。 e*]r  
另一种输入： {J]-<:XD  
MC ITEMIZE 8LJ{i%  
SAMPLES NSAMPLES /smiopFcq  
LIBRARY { LIBLOC / MULTI } 44sy`e  
[QUIET ] X=
~V6m  
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] h qmSE'8  
[THSTATS { tstat } ] =Q(vni83<  
[WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] 4nkE IZ  
[TEST ] 'iUg[{'+  
GO B@t'U=@7  
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。 ](K0Fwo`;"  
Q$ZHv_VLx  
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。 _:J*Cm[q  
S>Z|)I  
v6uxxsI>Hm  
)1F<6R  
显示所设计的所有参数的直方图以及分布图： ;sPzOS9  
MC　PLOT［DIST］ x&=9P e(  
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。 4MW ]EQ-  
Zk? =  
这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。 XnU
O*v^]  
例如：对下面镜头进行公差分析和MC分析。 Tby,J B^U  

图片:1.png

"5!BU&   
输入BTOL程序如下： HIf{Z* mb  

图片:2.png

.ve *Vp
  
RT*5d;l0  
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： !.Zt[g}  

图片:btol.png

@Doyt{|T  
2t1I3yA'{z  
再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1 -_8*41  

图片:3.png

6N
h0  
>SCGK_Cr2  
然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图： &ak6zM  

图片:5.png

tRfm+hqRZ  
4]XI"-M^D  
直方图： :q+N&j'3  

图片:4.png

7*+TP~WI  
or?%-)  
分布图： BWUq%o,@g  

图片:6.png

g]$ 4~"|.  
Hs?zq  
6*XM7'n  
'BqZOZw