Программа схемотехнич моделир Micro-Cap 8 М.А.Амелина 2007-600RM (967609), страница 52
Текст из файла (страница 52)
Для иллюстрации использования <1о111> рассмотрим пример (рис. 7.3). от зл(оз МРМ1 МРМ2 МРМ1 МРМ2 МРМ1 М Мз моосс и м1 млм жс т сот=тлтм моокс млмт млм ~яи=т сот и=1 омл иоонас млмт млм Ртл.т сотмлтмсоим тлъ оолз.|лм мооммлмз мои як=2 сотнлтс] моолсмлмзмомж=зсоттт=том .моолсмлмл или<ми=2сотмлмлоим.1ололтомлл а б в Рис. 7.3. Использование ьОТ и ОЕЧ На рис. 7.3, а ВЕ транзистора 01 имеет случайный разброс, независимый от случайного разброса йЕ транзистора 02 (они создаются разными генераторами случайных чисел). А на рис. Т.З, б сопротивления ВЕ обоих транзисторов, 01 и 02, имеют коррелированный разброс, однако их значения не будут одинаковыми из-за различия номиналов.
На рис. Т.З, в случайные разбросы КЕ (в пределах заданного диапазона 1 ОТ) обоих транзисторов коррелированы, однако в целом разбросы не связаны из-за использования различных генераторов для ОЕЧ. ОЕЧ задает относительное изменение параметра в процентах в сторону увеличения или уменьшения после вычисления случайной величины по значению (.ОТ в соответствии с заданным законом распределения (см. пример Саг1о2 1о1 8 г(еис1г, Саг1о2 1ог 8, г(еу 01.с(г из каталога АИА( '2$1$1МОИТЕ САН( О).
Допуски значений символических переменных Символьные параметры, создаваемые директивой .ОЕР)ИЕ, также могут иметь допуски. Формат символьной переменной с допуском следующий: .ОЕР1ИЕ [(1огзрес)) <имя переменной> <выражение> 238 Программа рлемомииничериого моделирооании МкгоСарсо' где формат !о!зрвс подобен рассмотренному выше формату задания случайных отклонений, за исключением невозможности использования независимых относительных допусков 0ЕЧ: [1 ОТ[1Ы]=<значение>[%]].
[Ид] — указывает номер случайной последовательности и вид распределения случайной величины, используя обычный формат: [/<1о(//>][/<имя распределения>) Примеры: .0ЕР1!ч/Е (1 ОТ/1/ОА0$$=10%) ВАТЕ 100 Директива определяет переменную йАТЕ, имеющую номинальное значение 100 и 10 %-е случайное отклонение, подчиняющееся распределению Гаусса на основе первого генератора случайных чисел. .0ЕР1!ч/Е ((.ОТ/3/О!ч/1ЕОВМ=20аго) ЧО1 ТА(ВЕ 100 Директива определяет переменную ЧО(.ТА1ВЕ с номинальным значением 100, имеющую 20 % случайное отклонение, которое подчиняется равномерному закону распределения.
Для генерации случайного отклонения используется 3-й генератор случайных чисел. Зависимость корреляции допусков от состояния флагов РЙ!ЧАТЕАй/А/ 06 и РЙ!МАТЕР/О!ТА/ 1. Если используются допуски типа ОЕЧ, то параметры всех компонентов, имеющих одинаковые модели, получают независимое (некоррелированное) случайное отклонение, независимо от состояния флагов РВ!ЧАТЕА!ч!А! ОО и В1ЧАТЕ0101ТА! в окне ИоЬа! $е//!лдз. При этом параметры указанных компонентов могут иметь различные значения в одном сеансе расчета только в том случае, если допуск ОЕЧ отличен от нуля. 2. Если допуски типа 0ЕЧ не используются и флаги Рй/ЧАТЕА!ч!А(.ОО и В1ЧАТЕ01ИТА(. в окне 6/оЬа! $е///пдз сброшены, тогда параметры компонентов, имеющих одинаковые модели, будут принимать одинаковые значения в одном сеансе анализа.
3. Если допуски типа 0ЕЧ не используются и флаги Рй/ЧАТЕА!ч!А(.ОО и В!ЧАТЕ016!ТА1 в окне ИоЬа/ $е//!пдз установлены, тогда параметры компонентов, имеющих одинаковые модели, мокнут принимать разные значения в одном сеансе анализа, если допуск (в данном случае только ~ОТ) отличен от нуля. Законы распределения случайной величины Действительные величины, присваиваемые параметрам элементов, имеющим разброс, зависят не только от величины допуска, но и от закона распределения случайного отклонения от номинального значения. 1. Распределение И/ОЯ$Т СА$Е (наихудший случай) генерирует случайным образом экстремальные значения на границах диапазона.
Оно соответствует равной вероятности (0.5) принятия случайной величиной минимально возможного и максимально возможного значения (см. пример саг!о2 /о! 8 двюс!г из каталога АЬ/А/ У$/$~МО//ТЕ САЙ/ О). Два возможных значения параметра определяются по следующим формулам: М(п = <Нолеинальиое гитчекие> — <Допуск>; 239 7 Дополнн555ельные волл5огкноогпп ооновггыл виоов ополнла Рис. 7.4. Распределение Гаусса для номинального сопротивления резистора Гауссово распределение случайной величины х описывается уравнением Л 5 5' 7(х) = Лн/2к (7.1) Мах = <Оолииггальггое значение>-ь<Допуск>. 2. Распределение 17ИIРОггМ (равномерное) означает одинаковую вероятность принятия случайной величиной любого значения внутри диапазона, определяемого параметром модели-величиной допуска ((.ОТ, ОЕЧ).
Значение параметра принимает с одинаковой вероятностью любое значение внутри диапазона (<Номинальное значение>-<Допуск>)...(<Номинальное значение>+<Допуск>). 3. Распределение ОА033 (Гаусса) генерирует значения с плавно убывающей плотностью вероятности от центрального (номинального) значения к границам диапазона. Значения, расположенные ближе к номинальному значению, генерируются чаще, чем значения, лежащие ближе к границам диапазона (рис. 7.4 и схемный файл сагго2.сгг из каталога АИАсУ3/31 (МОИТЕ САгт О).
240 Программа слемомелнического моделирования МесгоСар-8 где з =-; и — номинальное значение параметра; Ь вЂ” величина отклонех — р Л ния, указываемая после ключевого слова (.ОТ (ОЕЧ) (здесь абсолютное значение); х — значение случайной величины; Г(х) — плотность вероятности принятия случайной величиной значения х, Среднеквадратичное отклонение параметра от номинального значения о при этом законе распределения определяется по формуле: (допуск%) (номипальное значение) с= 100 о0 где 80 — параметр среднеквадратичного отклонения, от которого зависит количество попаданий в диапазон допуска (параметр диалогового окна б/оЬа( 8ейулдз, по умолчанию равен 2.58). Таким образом, среднеквадратичное отклонение гг при гауссовом распределении рассчитывается непосредственно из значения процентного допуска.
От значения 80 зависит процент попаданий сгенерированных случайных чисел в диапазон допуска при достаточно большом количестве испытаний. Табл. 7.1 иллюстрирует эту зависимость. Таблица 7.1. Иллюстрация действия параметра 80 при распределении Гаусса случайного отклонения Если производитель компонентов гарантирует, что сопротивления 99,9% выпускаемых 1 кОм резисторов с 10 %-м допуском попадают внутрь заданного диапазона, необходимо установить в ЯоЬаl 8ейбпдз 80м3.29. При использовании гауссова распределения подавляющее большинство резисторов будет иметь сопротивление, лежащее в диапазоне от 0,9 до 1,1 кОм, лишь 0,1% резисторов не будет удовлетворять этому условию.
Говоря иначе, вероятность выхода номинала резистора за пределы диапазона допуска крайне мала (1/1 000), но все же такое событие может произойти. Диалоговое окно Моп1е Саг!о Орбопв После выбора любого вида анализа становится доступным анализ МонтеКарло — появляется меню Моп1е Саг)о. Командой этого меню Ордолз открывается диалоговое окно для анализа Монте-Карло — Мопге Саг/о Ордопз (рис. 7,5). Окно имеет следующие панели.
0МГг!ЬиГроп Го Рве. Эта панель позволяет выбрать один из трех возможных законов распределения случайного отклонения параметров, указанных 241 7 Дополнительные возиолгногти огноантл видна аналила в модельных строках ключевыми словами ВОТ и 0ЕЧ. Выбор в этой панели устанавливает закон распределения тех параметров, у которых в позиции [Ио) закон распределения не задан. ° Ваизз — распределение Гаусса случайного отклонения параметра от но- минального значения, определяемое формулой (7.1). ° упуопп — равномерный закон распределения отклонения случайной величины.
Равновероятно любое значение отклонения в пределах заданного допуска. ° ИгогзГ сазе — соответствует равной вероятности (0.5) принятия случайным отклонением минимально возможного и максимально возможного значения. ЗГайга Выбор ОИ включает анализ по методу Монте-Карло, ОРР— выключает. Перед выполнением расчетов по методу Монте-Карло следует поставить переключатель ВГаГиз в положение ОИ.
Выделение параметров, имеющих случайный разброс, выполняется с помощью ключевых слов (.ОТ и(или) 0ЕЧ в директиве .МООР., как показано на рис. 75 под анализируемой схемой. Рис. 7.5. Семейство графиков переходного процесса при случайных независимых разбросах индуктивности и емкости ИитЬег ог йилз. Задает число реализаций (сеансов расчета) при проведении анализа Монте-Карло. Чем больше эта величина, тем точнее реализуется заданное распределение, тем выше достоверность выходных статисти- 242 Програллта сяеллотеяаа яеского ллоделароеаяяя МессоГар-В ческих данных.
Обычно используется число в диапазоне от 30 до 300. Максимальное значение количества реализаций — 30000. Зйоиг 2его То(егалсе Сигуе. При выборе этой опции первый запуск анализа (и первая кривая на графиках) соответствует схеме с номинальными значениями параметров, без случайных отклонений. ггерог1 ИГ)геп. В этой строке указывается условие, при выполнении которого в текстовый файл выводится предупреждающее сообщение и значения варьируемых параметров, при которых заданное условие оказывается истинным. Так реализуется регистрация отказов схемы (выход ее характеристик за допустимые границы) при проведении анализа Монте-Карло. Сообщение об отказе и соответствующие параметры выводятся в файл каждый раз, когда логическое выражение в этой строке становится истинным.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
