光学设计师的世界–灵敏度与蒙特卡洛

光学公差分析主要分为两种-灵敏度和蒙特卡洛分析,为了了解每种方法何时用，理解每种方法及其优缺点很重要。

1.灵敏度分析

在灵敏度分析过程中，系统中的每个参数均会从标称值发生变化，并对系统的性能进行评估，以测试每个参数分别更改对性能的影响。 实际上，这是所有系统参数之间的一种相对比较。 当然，参数越敏感，则要求的公差越小。

该过程很好地表明了系统的“弱点”或更关键（敏感）的参数，在这些情况下，需要加强公差，另一方面，表明了系统的“强度”或更高。 无关紧要（较不敏感）的参数，可以在其中释放公差。 重要的是要注意，在此分析过程中，每个参数都是单独评估的，并且不考虑参数之间的相互作用或相关性。 该分析无法预测实际（已构建）系统在生产中的性能。

2.蒙特卡洛分析

在蒙特卡洛分析中，当每个参数在其定义的公差范围内更改并且每个系统是所有参数及其公差的不同叠加时，我们将模拟和分析许多系统，从而表明实际系统的性能。在此分析中，我们当然可以模拟实际（已构建）系统在生产中的性能，但是尚不清楚哪个参数或哪些参数对系统性能有更高的影响。

每个分析都提供了不同的值，因此必须执行两者。

敏感性分析有助于大致了解哪些参数更敏感，而且蒙特卡罗分析产生了许多统计系统，并允许通过给定的一组要求预测性能和生产率。

但是，在许多情况下，系统要求是灵活的或根本没有定义，特别是在早期设计阶段。 因此，我们构建了一个计算工具，它基于Monte Carlo Systems的性能统计数据，并允许计算给定的要求集的收益率。 我们称这个工具称为产量计算器。 它还允许改变要求并学会它们对生产产量的影响。

    我们的收益计算器是系统工程师，技术和项目经理的强大工具，可与客户合作制定一套要求。 与光学/光机械元件制造商合作时，它也非常有用。

重要的是要了解每个公司/启动项目都有不同的目标。 由于公差分析是一项耗时的任务，而时间是设计过程中最重要的资源之一，因此在适当的时机明智地选择正确的公差分析方法很重要。

例如，我们定义了3种不同类型的项目目标以及我们建议的公差分析计划，该计划有助于在最短的时间内实现这些目标：

让我们根据不同的项目目标来解释这3个不同计划背后的含义：

当项目目标是POC（概念验证）时，我们希望尽快制造原型，而最终性能并不是那么关键。 然后需要进行灵敏度分析，以便与光学零件制造商一起优化制造公差。

当项目目标为生产时，第一步是执行敏感性分析，以生产原型。 然后，进行蒙特卡洛分析，以确保生产单元满足所有要求，并且产量足够。

当项目目标是“批量生产”时，设计驱动器要求可以满足高产量。 因此，公差分析计划的第一步是进行蒙特卡洛分析，以确保设计和公差可以以足够的产量进行生产。 此后，应进行敏感性分析，以便将生产过程中的问题追溯到相应的参数公差，并分析故障机理并加以解决。