公差仿真分析方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)一種公差仿真分析方法，該方法包含：確定公差仿真分析次數(shù)和公差仿真分析的分段數(shù)量，逐段生成公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)，保存隨機(jī)數(shù)并清理隨機(jī)數(shù)所占用的計(jì)算機(jī)內(nèi)存；逐段調(diào)用分段保存的公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)，分別統(tǒng)計(jì)各段隨機(jī)數(shù)的公差數(shù)據(jù)。本發(fā)明能有效解決計(jì)算機(jī)硬件或仿真軟件內(nèi)存的限制，方便的求解出高精度的公差仿真分析結(jié)果；用戶可以自定義任意仿真次數(shù)，有效解決基于蒙特卡洛法的公差仿真分析方法容易造成計(jì)算機(jī)內(nèi)存溢出的問(wèn)題，同時(shí)滿足高、低等不同仿真次數(shù)的用戶需求，操作方便、易于實(shí)現(xiàn)；因此，通過(guò)分段的策略，逐段生成、調(diào)用隨機(jī)數(shù)，并及時(shí)清理所占用計(jì)算機(jī)內(nèi)存空間，可以實(shí)現(xiàn)任意精度要求的公差仿真分析。
【專(zhuān)利說(shuō)明】公差仿真分析方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種公差分析方法，具體涉及一種基于蒙特卡洛的公差仿真分析方法。

【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)披露了一些公差尺寸鏈仿真分析的方法，例如在專(zhuān)利201110397373中介紹了一種基于圖形表示空間尺寸鏈公差分析方法，依據(jù)裝配體或零件圖提取尺寸鏈信息，然后調(diào)用MATLAB編程的算法，求解公差分析的結(jié)果。但該專(zhuān)利中敘述的是如何將公差尺寸鏈從裝配體或零件圖中提取出來(lái)，沒(méi)有涉及到如何求解高精度的公差仿真分析過(guò)程，尤其是求解任意精度、任意仿真次數(shù)的公差仿真分析結(jié)果。由于在公差仿真分析時(shí)受到計(jì)算機(jī)或者仿真軟件內(nèi)存的限制以及仿真軟件的不同，使用蒙特卡洛進(jìn)行公差仿真分析時(shí)的精度會(huì)受到內(nèi)存的約束，一旦高于某個(gè)閥值，將出現(xiàn)內(nèi)存溢出的現(xiàn)象，從而導(dǎo)致仿真失敗?，F(xiàn)有的技術(shù)沒(méi)有介紹如何突破計(jì)算機(jī)內(nèi)存和仿真軟件的限制，從而求解出任意精度的公差分析結(jié)果。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明提供一種公差仿真分析方法，解決內(nèi)存的約束問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)任意精度、任意仿真次數(shù)的公差仿真分析。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種公差仿真分析方法，該方法基于蒙特卡洛方法，其特點(diǎn)是，該方法包含:
確定公差仿真分析次數(shù)和公差仿真分析的分段數(shù)量，逐段生成公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)，保存隨機(jī)數(shù)并清理隨機(jī)數(shù)所占用的計(jì)算機(jī)內(nèi)存；
逐段調(diào)用分段保存的公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)，分別統(tǒng)計(jì)各段隨機(jī)數(shù)的公差數(shù)據(jù)。
[0005]上述分段生成公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)包含:
根據(jù)分段數(shù)量，圓整每段隨機(jī)數(shù)的公差仿真分析次數(shù)；
根據(jù)公差尺寸鏈各組成環(huán)分布類(lèi)型，逐段生成公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)；
根據(jù)置信區(qū)間，過(guò)濾每段位于區(qū)間外的隨機(jī)數(shù)；
補(bǔ)充每段公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)；
保存分段的公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)；
清理公差封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)所占用的內(nèi)存空間。
[0006]上述公差仿真分析次數(shù)根據(jù)接收的指令取任意次數(shù)；公差仿真分析的分段數(shù)量根據(jù)接收的指令取任意分段數(shù)量。
[0007]上述隨機(jī)數(shù)的圓整方法包含:
設(shè)公差仿真分析次數(shù)為N，分段數(shù)量為n，則前n-Ι段隨機(jī)數(shù)中的公差仿真分析次數(shù)為N/n并取其整數(shù)；剩余的公差仿真分析次數(shù)為最后一段的仿真次數(shù)。
[0008]上述公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)分段進(jìn)行保存，每段隨機(jī)數(shù)保存后清理當(dāng)前段隨機(jī)數(shù)所占用的內(nèi)存空間。
[0009]上述調(diào)用分段保存的隨機(jī)數(shù)統(tǒng)計(jì)公差數(shù)據(jù)包含:
分段調(diào)用所保存的隨機(jī)數(shù)；每調(diào)用一段隨機(jī)數(shù)即累計(jì)求解本段隨機(jī)數(shù)內(nèi)公差仿真分析次數(shù)的均值之和、最大值及最小值，完成該段隨機(jī)數(shù)的統(tǒng)計(jì)后清理該段隨機(jī)數(shù)占用的內(nèi)存空間。
[0010]當(dāng)完成所有段隨機(jī)數(shù)的均值之和、最大值及最小值統(tǒng)計(jì)后，計(jì)算公差尺寸鏈封閉環(huán)的均值、最大值及最小值。
[0011]上述調(diào)用分段保存的隨機(jī)數(shù)統(tǒng)計(jì)公差數(shù)據(jù)包含:
分段調(diào)用所保存的隨機(jī)數(shù)；每調(diào)用一段隨機(jī)數(shù)即累計(jì)求解本段隨機(jī)數(shù)內(nèi)公差仿真分析次數(shù)的方差之和，完成該段隨機(jī)數(shù)的統(tǒng)計(jì)后清理該段隨機(jī)數(shù)占用的內(nèi)存空間。
[0012]當(dāng)完成所有段隨機(jī)數(shù)的方差之和統(tǒng)計(jì)后，計(jì)算公差尺寸鏈封閉環(huán)的方差和/或標(biāo)準(zhǔn)差。
[0013]各段隨機(jī)數(shù)的公差數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)完成后，進(jìn)行統(tǒng)一整理，求解出公差尺寸鏈封閉環(huán)的均值、方差、最大值、最小值。
[0014]本發(fā)明公差仿真分析方法和現(xiàn)有技術(shù)相比，其優(yōu)點(diǎn)在于，本發(fā)明公開(kāi)的基于蒙特卡洛的任意精度公差分析方法，能有效解決計(jì)算機(jī)硬件或方針軟件內(nèi)存的限制，方便的求解出高精度的公差仿真分析結(jié)果；用戶可以自定義任意仿真次數(shù)，有效解決基于蒙特卡洛的公差仿真分析方法容易造成內(nèi)存溢出的問(wèn)題，同時(shí)滿足高、低等不同仿真次數(shù)的用戶需求，操作方便、易于實(shí)現(xiàn)；因此，通過(guò)分段的策略，逐段生成、調(diào)用隨機(jī)數(shù)，并及時(shí)清理所占用內(nèi)存空間，可以實(shí)現(xiàn)任意精度要求的公差仿真分析，本方法是一種簡(jiǎn)單、實(shí)用的高精度公差仿真分析方法。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0015]圖1為本發(fā)明公差仿真分析方法的流程圖；
圖2為生成公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)的流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0016]以下結(jié)合附圖，進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明的具體實(shí)施例。
[0017]本發(fā)明公開(kāi)了一種基于蒙特卡洛的任意精度公差分析方法，包括公差仿真分析次數(shù)的輸入與分解，逐段生成、保存公差封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)信息，公差封閉環(huán)各段隨機(jī)數(shù)次數(shù)的規(guī)劃與圓整，隨機(jī)數(shù)的生成、過(guò)濾和補(bǔ)充，隨機(jī)數(shù)的保存、占用內(nèi)存的清理，封閉環(huán)隨機(jī)數(shù)的分段調(diào)用與清理，均值、方差等參數(shù)的計(jì)算。
[0018]如圖1所示，為一種基于蒙特卡洛方法的公差仿真分析方法，該方法具體包含以下步驟:
步驟1、首先由用戶根據(jù)公差仿真分析對(duì)象，定義公差尺寸鏈數(shù)學(xué)模型，數(shù)學(xué)模型由用戶自定義，根據(jù)公差仿真分析的不同，數(shù)學(xué)模型也各不相同。
[0019]步驟2、根據(jù)用戶需求定義公差仿真分析次數(shù)N和公差仿真分析的分段數(shù)量η。
[0020]公差仿真分析次數(shù)無(wú)限制，可根據(jù)用戶需求的指令取任意次數(shù)，實(shí)現(xiàn)任意精度的公差分析計(jì)算。
[0021]公差仿真分析的分段數(shù)量，由用戶自己定義，防止出現(xiàn)每段數(shù)量過(guò)大造成內(nèi)存溢出。
[0022]步驟3、按照步驟2中定義的分段數(shù)量，逐段生成公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)，保存隨機(jī)數(shù)并清理隨機(jī)數(shù)所占用的計(jì)算機(jī)內(nèi)存。
[0023]如圖2所示，為分段生成封閉環(huán)尺寸隨機(jī)數(shù)的具體流程，其包含:
步驟3.1、輸入公差仿真分析次數(shù)和分段數(shù)量。
[0024]步驟3.2、根據(jù)分段數(shù)量，圓整每段隨機(jī)數(shù)的公差仿真分析次數(shù)。設(shè)公差仿真分析次數(shù)為N，分段數(shù)量為n，則前n-Ι段隨機(jī)數(shù)中的公差仿真分析次數(shù)為N/n并取其整數(shù)。剩余的公差仿真分析次數(shù)為最后一段的仿真分析次數(shù)，防止仿真次數(shù)不能被分段數(shù)量整除的現(xiàn)象。
[0025]步驟3.3、根據(jù)公差尺寸鏈各組成環(huán)分布類(lèi)型，逐段生成公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)。
[0026]步驟3.4、每段隨機(jī)數(shù)，根據(jù)置信區(qū)間，過(guò)濾本段位于區(qū)間外的隨機(jī)數(shù)。置信區(qū)間由置信水平確定，置信水平的取值范圍為(O, I)。
[0027]步驟3.5、補(bǔ)充本段公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)。
[0028]步驟3.6、判斷本段隨機(jī)數(shù)的公差仿真分析次數(shù)是否達(dá)到要求，若是，則跳轉(zhuǎn)到步驟3.7，若否，則跳轉(zhuǎn)到步驟3.4。
[0029]步驟3.7、計(jì)算本段公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)并保存，完成后清除公差封閉環(huán)隨機(jī)數(shù)所占用的內(nèi)存空間。
[0030]步驟3.8、完成一段隨機(jī)數(shù)的保存后，判斷是否已經(jīng)完成最后一段隨機(jī)數(shù)的生成，若是，則結(jié)束生成隨機(jī)數(shù)的流程，跳轉(zhuǎn)到步驟4，若否，則跳轉(zhuǎn)到步驟3.3，繼續(xù)生成隨機(jī)數(shù)。
[0031]步驟4、按照分段數(shù)量，逐段調(diào)取公差尺寸鏈封閉環(huán)隨機(jī)數(shù)中的信息。
[0032]步驟5、依次分段統(tǒng)計(jì)所保存的隨機(jī)數(shù)，每調(diào)用一段隨機(jī)數(shù)即累計(jì)求解本段隨機(jī)數(shù)內(nèi)公差仿真分析次數(shù)的均值之和、最大值及最小值，完成該段隨機(jī)數(shù)的統(tǒng)計(jì)后清理該段隨機(jī)數(shù)占用的內(nèi)存空間。
[0033]步驟6、判斷是否完成所有隨機(jī)數(shù)的均值之和、最大值及最小值，若是，則跳轉(zhuǎn)到步驟7，若否，則跳轉(zhuǎn)到步驟4。
[0034]步驟7、當(dāng)完成所有段隨機(jī)數(shù)的均值之和、最大值及最小值統(tǒng)計(jì)后，進(jìn)行統(tǒng)一整理，匯總計(jì)算公差尺寸鏈封閉環(huán)的均值、最大值及最小值。
[0035]步驟8、按照分段數(shù)量，逐段調(diào)取公差尺寸鏈封閉環(huán)隨機(jī)數(shù)中的信息。
[0036]步驟9、依次分段統(tǒng)計(jì)所保存的隨機(jī)數(shù)，每調(diào)用一段隨機(jī)數(shù)即累計(jì)求解本段隨機(jī)數(shù)內(nèi)公差仿真分析次數(shù)的方差之和，完成該段隨機(jī)數(shù)的統(tǒng)計(jì)后清理該段隨機(jī)數(shù)占用的內(nèi)存空間。
[0037]步驟10、判斷是否完成所有隨機(jī)數(shù)的方差之和統(tǒng)計(jì)，若是，則跳轉(zhuǎn)到步驟11，若否，則跳轉(zhuǎn)到步驟8。
[0038]步驟11、當(dāng)完成所有段隨機(jī)數(shù)的方差之和統(tǒng)計(jì)后，進(jìn)行統(tǒng)一整理，匯總計(jì)算公差尺寸鏈封閉環(huán)的方差和/或標(biāo)準(zhǔn)差。
[0039]盡管本發(fā)明的內(nèi)容已經(jīng)通過(guò)上述優(yōu)選實(shí)施例作了詳細(xì)介紹，但應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到上述的描述不應(yīng)被認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明的限制。在本領(lǐng)域技術(shù)人員閱讀了上述內(nèi)容后，對(duì)于本發(fā)明的多種修改和替代都將是顯而易見(jiàn)的。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)由所附的權(quán)利要求來(lái)限定。
【權(quán)利要求】
1.一種公差仿真分析方法，該方法基于蒙特卡洛方法，其特征在于，該方法包含: 確定公差仿真分析次數(shù)和公差仿真分析的分段數(shù)量，逐段生成公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)，保存隨機(jī)數(shù)并清理隨機(jī)數(shù)所占用的計(jì)算機(jī)內(nèi)存； 逐段調(diào)用分段保存的公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)，分別統(tǒng)計(jì)各段隨機(jī)數(shù)的公差數(shù)據(jù)。
2.如權(quán)利要求1所述的公差仿真分析方法，其特征在于，所述分段生成公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)包含: 根據(jù)分段數(shù)量，圓整每段隨機(jī)數(shù)的公差仿真分析次數(shù)； 根據(jù)公差尺寸鏈各組成環(huán)分布類(lèi)型，逐段生成公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)； 根據(jù)置信區(qū)間，過(guò)濾每段位于區(qū)間外的隨機(jī)數(shù)； 補(bǔ)充每段公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)； 保存分段的公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)； 清理公差封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)所占用的計(jì)算機(jī)內(nèi)存空間。
3.如權(quán)利要求1所述的公差仿真分析方法，其特征在于，所述公差仿真分析次數(shù)根據(jù)接收的指令取任意次數(shù)；公差仿真分析的分段數(shù)量根據(jù)接收的指令取任意分段數(shù)量。
4.如權(quán)利要求2所述的公差仿真分析方法，其特征在于，所述隨機(jī)數(shù)的圓整方法包含: 設(shè)公差仿真分析次數(shù)為N，分段數(shù)量為n，則前η-1段隨機(jī)數(shù)中的公差仿真分析次數(shù)為N/n并取其整數(shù)；剩余的公差仿真分析次數(shù)為最后一段的仿真分析次數(shù)。
5.如權(quán)利要求1所述的公差仿真分析方法，其特征在于，所述公差尺寸鏈封閉環(huán)的隨機(jī)數(shù)分段進(jìn)行保存，每段隨機(jī)數(shù)保存后清理當(dāng)前段隨機(jī)數(shù)所占用的計(jì)算機(jī)內(nèi)存空間。
6.如權(quán)利要求1所述的公差仿真分析方法，其特征在于，所述調(diào)用分段保存的隨機(jī)數(shù)統(tǒng)計(jì)公差數(shù)據(jù)包含: 分段調(diào)用所保存的隨機(jī)數(shù)；每調(diào)用一段隨機(jī)數(shù)即累計(jì)求解本段隨機(jī)數(shù)內(nèi)公差仿真分析次數(shù)的均值之和、最大值及最小值，完成該段隨機(jī)數(shù)的統(tǒng)計(jì)后清理該段隨機(jī)數(shù)占用的內(nèi)存空間。
7.如權(quán)利要求6所述的公差仿真分析方法，其特征在于，當(dāng)完成所有段隨機(jī)數(shù)的均值之和、最大值及最小值統(tǒng)計(jì)后，計(jì)算公差尺寸鏈封閉環(huán)的均值、最大值及最小值。
8.如權(quán)利要求1或6或7所述的公差仿真分析方法，其特征在于，所述調(diào)用分段保存的隨機(jī)數(shù)統(tǒng)計(jì)公差數(shù)據(jù)包含: 分段調(diào)用所保存的隨機(jī)數(shù)；每調(diào)用一段隨機(jī)數(shù)即累計(jì)求解本段隨機(jī)數(shù)內(nèi)公差仿真分析次數(shù)的方差之和，完成該段隨機(jī)數(shù)的統(tǒng)計(jì)后清理該段隨機(jī)數(shù)占用的內(nèi)存空間。
9.如權(quán)利要求8所述的公差仿真分析方法，其特征在于，當(dāng)完成所有段隨機(jī)數(shù)的方差之和統(tǒng)計(jì)后，計(jì)算公差尺寸鏈封閉環(huán)的方差和/或標(biāo)準(zhǔn)差。
10.如權(quán)利要求1所述的公差仿真分析方法，其特征在于，各段隨機(jī)數(shù)的公差數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)完成后，進(jìn)行統(tǒng)一整理，求解出公差尺寸鏈封閉環(huán)的均值、方差、最大值、最小值。
【文檔編號(hào)】G06F17/50GK104200017SQ201410423347
【公開(kāi)日】2014年12月10日 申請(qǐng)日期:2014年8月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月26日
【發(fā)明者】陳振中, 劉元云, 彭思平, 沈艷 申請(qǐng)人:上海無(wú)線電設(shè)備研究所