概述 .!=2#<  
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優(yōu)化是一個(gè)有助于找到一個(gè)光學(xué)系統(tǒng)的最佳解決方案的實(shí)驗(yàn)過程，它主要是利用參數(shù)的變化而試圖達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。在Speos 2023 R2中提供三種可供選擇的方法來執(zhí)行此類分析。第一個(gè)是基于workbench創(chuàng)建的優(yōu)化，可以參考文章（基于Ansys Workbench和Speos的準(zhǔn)直全反射透鏡優(yōu)化設(shè)計(jì)案例），第二種使用optiSLang及其強(qiáng)大的優(yōu)化功能，在optiSLang種直接調(diào)用Ansys Speos求解器，訪問發(fā)布的參數(shù)，設(shè)計(jì)識(shí)別最重要的輸入?yún)��?shù)，多目標(biāo)優(yōu)化在不同目標(biāo)之間進(jìn)行權(quán)衡，第三種是利用嵌入到Speos中的優(yōu)化工具optimization，允許基于隨機(jī)算法Random search設(shè)置一個(gè)優(yōu)化，以研究不同參數(shù)集對(duì)仿真結(jié)果的影響。 &e2") 4oh  
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本案例講述使用Speos optimization 優(yōu)化工具，快速優(yōu)化設(shè)計(jì)。為描述案例講解過程，首先對(duì)optimization工具的參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)解釋。 ar>S_
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優(yōu)化模式 6(X(f;MEl  
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Speos optimization優(yōu)化功能提供三種優(yōu)化模式: Random Search隨機(jī)搜索算法是一種基于隨機(jī)的全局優(yōu)化方法，優(yōu)值提供函數(shù)定義優(yōu)化的收斂過程，Minimize允許獲得盡可能接近目標(biāo)值的模擬值。Maximum允許獲得盡可能遠(yuǎn)離目標(biāo)值的模擬值。Design of Experiment實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)允許定義變量的值，通過使用基于所選變量的Excel文件來定義變量。Plugin插件允許使用自己創(chuàng)建的優(yōu)化算法，以便在分析中增加更多的靈活性。 72luTR Q  
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變量類型 P62g7>B5^  
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Optimization特性根據(jù)變量的來源提供了三種變量類型。 LXfDXXF  
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Simulation variable模擬變量對(duì)應(yīng)Speos的仿真變量，在此變量列表中可以選擇光源的參數(shù)、探測(cè)器的參數(shù)、包括3D texture的參數(shù)。在optimization設(shè)置列表中，可以查看添加到優(yōu)化中的變量的當(dāng)前值，和數(shù)值變量可變范圍，可以修改min和max的數(shù)值，使得變量在更大或更小的范圍內(nèi)變化。 E}4R[6YD  
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Design variable設(shè)計(jì)變量對(duì)應(yīng)于光學(xué)部件設(shè)計(jì)參數(shù)，在Speos 中完成的所有OPD光學(xué)部件設(shè)計(jì)參數(shù)，都可以作為優(yōu)化變量選擇optimization中，例如lightguide、TIR、optical lens、optical surfaces等設(shè)計(jì)參數(shù)。在optimization設(shè)置列表中，可以查看添加到優(yōu)化中的變量的當(dāng)前值，和數(shù)值變量可變范圍，可以修改min和max的數(shù)值，使得變量在更大或更小的范圍內(nèi)變化。 $Jx] FZDQ  
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Document variable對(duì)應(yīng)于可以在spacecclaim Groups面板(驅(qū)動(dòng)維度，腳本參數(shù))中創(chuàng)建的輸入?yún)��?shù)，也可以是機(jī)械變量參數(shù)，例如機(jī)械半徑等參數(shù)。在optimization設(shè)置列表中，可以查看添加到優(yōu)化中的變量的當(dāng)前值，和數(shù)值變量可變范圍，可以修改min和max的數(shù)值，使得變量在更大或更小的范圍內(nèi)變化。 BTGPP@p4  
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優(yōu)化目標(biāo) |*jnJWH4:  
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優(yōu)化目標(biāo)對(duì)應(yīng)于想要評(píng)估的目標(biāo)結(jié)果，是整個(gè)優(yōu)化過程的最終評(píng)估元素。為了得到目標(biāo)首先需要建立direct或者是inverse仿真，運(yùn)算仿真得到XMP結(jié)果后，使用measure功能確認(rèn)目標(biāo)數(shù)值，例如RMS、average等，得到一個(gè)含有目標(biāo)結(jié)果的XMP。然后創(chuàng)建優(yōu)化optimization后，在target列表選擇評(píng)估目標(biāo)。 AfFFu\  
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優(yōu)化 ;1K.SDj  
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1. 在Speos中，打開案例LightGuide_Tutorial，此案例可以在Ansys learning Hub優(yōu)化課程中找到。
2. 定義光源、探測(cè)器、材料屬性、直接仿真運(yùn)算得到XMP仿真結(jié)果。
3. 對(duì)仿真結(jié)果中的出光區(qū)域的RMS做為目標(biāo)優(yōu)化值。
4. 點(diǎn)擊optimization，選擇light guide仿真，選擇R1-R5作為document variable，并修改參數(shù)變量的min和max。選擇RMS作為target， 設(shè)置目標(biāo)值，權(quán)重為1。
5. 選擇random search，Minimize優(yōu)化，仿真運(yùn)算時(shí)間600S，GPU運(yùn)算仿真。
6. 最終得到如下結(jié)果，優(yōu)化后RMS降低，整體均勻性提高。

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