Émetteur-récepteur HF — robustesse statistique
Monte-Carlo et tolérances des composants
Estimer la dispersion réelle des performances avant de produire plusieurs cartes.
Chaîne de simulation
Valeurs nominales→Tolérances→Tirages aléatoires→Simulation→Histogramme→Décision
Point critique : Tester uniquement les valeurs nominales peut donner un prototype parfait et une production très dispersée.
Méthode
Associer une distribution à chaque composant.
Exécuter de nombreux tirages.
Mesurer la dispersion des résultats.
Pires cas
Les corners explorent les extrêmes.
Monte-Carlo donne une probabilité.
Les deux approches sont complémentaires.
Décision
Resserrer seulement les composants réellement critiques.
Ajouter calibration ou réglage.
Éviter les tolérances coûteuses inutiles.
Repères techniques
Yield = unités conformes / unités simulées
Tolérance individuelle faible ≠ faible dispersion globale
Contrôles systématiques
- Documenter les modèles et hypothèses.
- Ajouter les pertes et parasites réalistes.
- Faire varier alimentation, température et tolérances.
- Comparer aux mesures physiques.
- Versionner les fichiers de simulation.
Procédure recommandée
Validation : le modèle doit prédire correctement plusieurs mesures, pas seulement un point choisi.