Программа схемотехнич моделир Micro-Cap 8 М.А.Амелина 2007-600RM (967609), страница 51
Текст из файла (страница 51)
Как правило, это заключительный этап анализа, выполняемый после того, как расчеты при фиксированных (номинальных) значениях параметров уже проведены. М!сго- 234 Лрорронма етеоношеан и ионного .ллоДел ирна анна Ы оно Гор-В Сар-8 предоставляет такую возможность в режиме анализа Монте-Карпо (Мол1е Саг(о). Закладка Моп1е Саг(о появляется в строке меню главного окна системы после проведения основных видов анализа ()галзуеп1, АС, ОС). Во время анализа Монте-Карпо производится множество запусков процесса моделирования.
Для каждого варианта создается новая схема, параметры компонентов которой принимают случайные значения. Процесс выбора численных значений случайных параметров для каждого варианта анализа основан на допусках номиналов различных компонентов и типе распределения случайного отклонения в пределах заданного диапазона.
После проведения анализа Монте-Карло программа может найти любую функцию из раздела Репогтапсе для каждого результата анализа и показать графически в форме гистограммы распределение этих характеристик по заданным интервалам, из которых можно сделать вывод о проценте выхода годных изделий (электронных схем) при использовании компонентов с заданными допусками без дополнительной настройки. Особенности использования анализа Монте-Карло в данной версии ° Пользователь может определять начальное значение (зерно) генератора случайной последовательности. ° Можно задавать сетку построения гистограммы. ° Можно построить на графике кривую с абсолютно точными значениями номиналов.
В М!сгоСар-8 допуски могут иметь только параметры моделей и символьные переменные. К примеру, чтобы получить возможность провести анализ поведения схемы при разбросе параметров резисторов, для них нужно не просто задать номинальные значения сопротивления, а выбрать соответствующие модели.
Основные сведения об анализе Монте-Карло При выборе анализа Монте-Карло происходит анализ множества схем. Каждая схема конструируется из компонентов, значение параметров которых может принимать случайное значение по заданному закону распределения в пределах заданного диапазона (допуска). Допуски задаются в модели компонента. Допуски обычно указываются в абсолютных единицах или в процентах от номинального значения. Допуски для параметров модели В общем случае существует два вида случайных отклонений параметров от номинального значения: коррелированное (абсолютное) отклонение ВОТ и независимое (относитепьное) ОЕЧ, Для каждой модели компонента могут быть указаны как оба вида отклонений, так и один.
Каждое из них может выражаться в абсолютных единицах или как процентное отклонение от номинального значения (см. 4.8, директива .МООЕЕ). Абсолютное отклонение СОТ дается одновременно всем указанным параметрам компонентов, имеющим одну и ту же модель. Относительное отклонение ОЕЧ дается всем указанным параметрам различных компонентов от- 7. Дополнип~елнные возможноеп1и основных аидов анализа 235 дельно, независимо друг от друга, даже если они имеют одну и ту же модель. Причем, если для параметра модели указано 2 отклонения и 1 ОТ и ОЕЧ, то сначала для всех компонентов, имеющих указанную, модель, вычисляются случайные значения параметра согласно значению (.ОТ (они будут коррелированными и, в случае одинакового значения параметра, одинаковыми), а затем параметру каждого компонента даются независимые случайные отклонения, определяемые величиной ОЕЧ.
Обобщая, можно сказать, что отклонение ОЕЧ введено для учета разброса номиналов компонентов, изготавливаемых в едином технологическом процессе. Формат задания допусков параметров в модельной строке следующий: () 01 (ИЯ=<ка!ие>(%)) [ОЕЧ(г8к!)=<иагие>(%4 Примеры: ° .МОСЕ(. й)1 МР)ч' (ВЕ<300 (.ОТ=10%) — модельная строка задает 10% абсолютное отклонение параметра ВР биполярного транзистора с моделью й1. В этом примере в случае использования при анализе Монте-Карло распределения И/ОЯБТ САБЕ (наихудший случай) есе транзисторы, имеющие модель )н)1, будут иметь прямое Вега 270 (либо 330).
Если будет использовано распределение ОА(/ББ (Гаусса), то ВР всех транзисторов с моделью й1 примет одинаковое значение, определяемое распределением Гаусса со стандартной девиацией (з(апоаго оеч)агюп), равной 30. Если задано распределение (/И(РОЯ)И (равномерное) параметр ВЕ всех транзисторов с моделью й)1 будет выбран из диапазона 270 — 330 случайным образом с одинаковой вероятностью для любого значения внутри диапазона. Отметим, что все сказанное относится к одному варианту расчета в пределах полного анализа Монте-Карло, состоящего из расчета заданного количества вариантов.
° .МОВЕ) й)1 !чР!ч' (ВЕ=ЗОО ОЕЧж1%) — модельная строка задает 1 '/-е относительное отклонение параметра ВЕ биполярного транзистора с моделью Ы1. Допуск ОЕЧ задает относительное случайное отклонение параметра. Величина ОЕЧж0% соответствует идеальному технологическому процессу, при котором отклонения полностью контролируются и не выходят за пределы заданного разброса. Однопроцентный допуск типа ЮЕЧ подразумевает, что параметр ВЕ каждого транзистора с моделью )ч1 принимает значения, отличающиеся от номинального на л-1 % (в случае использования распределения И/ОЯБТ САБЕ). Задание допуска ОЕЧ подразумевает разделение моделей всех компонентов при анализе, даже если они имеют общую модель и флаги РЯ)ЧАТЕАНА(.ОО и РЯ)ЧАТЕО)О)ТА) в окне О!оба! Бе(()пуз сброшены. То есть для данного примера значения ВЕ каждого транзистора с моделью )н)1 будет независимо случайным образом принимать одно из двух значений: либо 29?, либо 303 в одном сеансе анализа.
° .МООЕ(. )ч1 )х)Рй (ВЕ=ЗОО ( ОТ=10% ОЕЧ=1' ) — модельная строка задает 10%-й абсолютный допуск (.ОТ и 1 ' -й относительный допуск ОЕЧ для параметра ВЕ биполярного транзистора с моделью й1. 236 Прогремевши слемотелни чесного .моделирооонин М/его Гар-д Допустим, при проведении анализа Монте-Карпо задано распределение И/О/<БТ САБЕ (наихудший случай). В текущем сеансе анализа сначала выбирается случайным образом одно из 10% (.ОТ-отклонений, соответствующих наихудшему случаю, т. е. ВР всех транзисторов с моделью /Ч1 принимается равным либо 270, либо 330: ВЕ = 270 = 300 — 0.1.(300) ВЕ = 330 = 300+0.1.(300) Предположим, что в текущем сеансе анализа выбрано случайным образом ВЕ=ЗЗО. Таким образом, на 1-м этапе расчета параметров моделей с допусками ВЕ всех транзисторов с моделью й)1 принимается равным 330.
Затем для каждого из указанных транзисторов дается независимое случайное отклонение ВЕ, определяемое допуском ОЕЧ, равное для наихудшего случая +1 ог' 327=330 -0.01 300 333=330 +0.01 300 Таким образом, в текущем сеансе анализа у одних транзисторов с моделью (ч1 параметр ВГ будет равен 327, а у других — 333. Аналогично, если в текущем сеансе расчета, согласно допуску (.ОТ, ВГ выбрано случайным образом равным 270, на втором этапе параметру ВЕ каждого транзистора с моделью й1 дается независимое случайное отклонение +3, определяемое значением допуска ОЕЧ и законом распределения УУО/тБТ САБЕ: 267 = 270 —.01 300 273 = 270+.01 300 Для каждого варианта расчета внутри анализа Монте-Карло значения ВЕ всех транзисторов с моделью (ч1 будут взяты либо из множества (267, 273), либо из множества (327, 333).
Допуски пассивных компонентов (резисгпоры, конденсаторы и катушки) могут быть заданы в параметре масштабный множитель (й, С, ( ) их модельной строки (см. 5.2.1-5.2.3). Пример: Задание 10 %-го допуска (.ОТ и 1 %-го допуска ОЕЧ для модели резистора ЙМОСч .МОСЕЕВ ВМОО гсЕБ (В=1 1 ОТ=10'уо ОЕЧ=1ого) Для этого примера любой резистор с моделью йМОО при анализе МонтеКарло получит коррелированные и независимые случайные отклонения, определяемые значениями (.ОТ и ОЕЧ через масштабный множитель сопротивпения В=1. [та д) — определяет номер случайной последовательности и закон распределения чисел в случайной последовательности. Имеет следующий формат: (/</о///>)(/<имя распределения>) Основные признаки ((или спецификации)) случайных последовательностей следуют непосредственно за ключевыми словами (.ОТ (ОЕЧ) без разделяющих пробелов, между собой разделяются знаком «/».
237 7 Доиолнттлтсп мыс оозллозл ности осмооиитл видоа инолиза <1о(11> — определяет, какой именно из 10 (с номером от О до 9) независимых генераторов случайных чисел будет использован для задания случайного отклонения параметра. Это дает возможность коррелировать случайные отклонения для различных компонентов (в том числе и имеющих различные модели), задавая для их параметров один и тот же генератор случайной последовательности. Допуски ( ОТ без указания номера генератора случайных чисел приводят к генерации независимых случайных отклонений для компонентов, имеющих различные модели.
<имя распределения> — указывает выбранный тип распределения случайной величины с помощью ключевых слов; ° (ТИ1ГОЯМ вЂ” равномерное распределение (равновероятное в пределах диапазона); ° ОА(7$$ — нормальное, или гауссово, распределение; ° ЯСА$Š— распределение для наихудшего случая (выбор из двух значений на границах диапазона). Если в модельной строке имя распределения не задано, то оно указывается в диалоговом окне анализа Монте-Карло — Мол(е Саг1о Орбопз.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
