前言

光機(jī)熱集成分析是一種跨學(xué)科的分析方法，結(jié)合了熱學(xué)、機(jī)械學(xué)和光學(xué)三個(gè)學(xué)科的知識(shí)，主要用于分析在不同尺寸和不同載荷下，光學(xué)系統(tǒng)成像受到的影響。這種分析方法需要聯(lián)合仿真熱、機(jī)械和光學(xué)性能，以評(píng)估設(shè)計(jì)方案的可行性和性能表現(xiàn)。

光機(jī)熱耦合分析包含了熱和結(jié)構(gòu)以及光學(xué)，通過(guò)使用多個(gè)學(xué)科的仿真工具，可以更全面地考慮設(shè)計(jì)中的各種因素，從而得到更準(zhǔn)確的分析結(jié)果。這種多學(xué)科集成分析的優(yōu)勢(shì)在于，它能夠通過(guò)對(duì)光學(xué)性能進(jìn)行一個(gè)確定性的評(píng)價(jià)，深入理解結(jié)構(gòu)、熱力學(xué)和光學(xué)跨學(xué)科設(shè)計(jì)之間的關(guān)系以及影響。

1光機(jī)熱聯(lián)合分析步驟

1.1在Workbench中進(jìn)行熱-結(jié)構(gòu)分析，獲取光學(xué)組件的FEA（有限元分析）數(shù)據(jù)，具體包括溫度和變形量的數(shù)據(jù)。

1.2將FEA數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Zemax軟件中在Zemax中，我們可以通過(guò)對(duì)導(dǎo)入的FEA數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，輸出用于評(píng)價(jià)光學(xué)組件性能的結(jié)果數(shù)據(jù)。

1.3利用結(jié)果數(shù)據(jù)建立MOP元模型，并進(jìn)行尋優(yōu)根據(jù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)這些結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，完成對(duì)光學(xué)組件的性能評(píng)估和優(yōu)化設(shè)計(jì)。

2Workbench 熱-結(jié)構(gòu)仿真

求解后可得到全局坐標(biāo)系下變形及溫度FEA數(shù)據(jù)，預(yù)先求解，在optiSLang中作為初始值。

變形

溫度 ? ?

3Zemax 模型

? ?

Zemax模型光學(xué)組件模型尺寸與mechanical的相同，用于mechanical中的變形與溫度參數(shù)數(shù)據(jù)傳輸。

4基礎(chǔ)仿真模型搭建與元模型建立 (AMOP)

以下流程圖為optiSLang 的parametric 系統(tǒng)，用于用戶的初始化設(shè)置及workflow 驗(yàn)證。

optiSLang的參數(shù)系統(tǒng)可以將參數(shù)類型設(shè)置為Dependent，實(shí)現(xiàn)workbench與Zemax之間幾何參數(shù)互傳。

在optiSLang中基于上述步驟，我們已經(jīng)搭建完善的 optiSLang 的 Workbench和Zemax 的仿真自動(dòng)化工作流。此步驟我們將演示如何進(jìn)行參數(shù)敏感性分析以及 optiSLang 的“最佳元模型”搭建，optiSLang“最佳元模型”是基于 optiSLang 特有的自適應(yīng)采樣建模，通過(guò)對(duì)樣本空間的分析構(gòu)建一套擬合光機(jī)熱求解器的數(shù)學(xué)模型，并用于后續(xù)快速的優(yōu)化求解。我們只需要將sensitivity wizard 拖拽入第一步測(cè)試的Parametric System 即可生成 AMOP(Adaptive Metamodel of Optimal Prognosis) 模型，如下圖所示。

在AMOP的Criteria，點(diǎn)擊Objective，創(chuàng)建一個(gè)obj，其表達(dá)式為(TRCX_10_new_STAR)^2*0.873+(TRCY_15_new_STAR)^2*0.873+(TRCX_12_new_STAR)^2*1.396+(TRCY_11_new_STAR)^2*0.873+(TRCX_14_new_STAR)^2*0.873+(TRCY_13_new_STAR)^2*1.396，obj為需要分析的目標(biāo)函數(shù)。

此步驟中找到適當(dāng)數(shù)量的樣本空間很重要，增加采樣數(shù)可以獲得更好的元模型，同時(shí)也意味著增加完成仿真所需的時(shí)間（此步驟的每一步采樣均需要調(diào)用 workbench和ZEMAX 做仿真求解，以幫助 optiSLang 尋找優(yōu)化擬合元模型）。這里我們做了 100 個(gè)采樣點(diǎn)，可以看到每一個(gè)隨機(jī)采樣下的輸入輸出值， optiSLang 支持輸入?yún)?shù)的多種采樣方式，如連續(xù)采樣，離散采樣，高斯采樣等。

100個(gè)采樣仿真結(jié)束之后，我們?cè)?post-processing中即可看到元模型的擬合結(jié)果以及各個(gè)輸出對(duì)輸入的依賴度，即 CoP (Coefficientof Prognosis) matrix，也就是我們所說(shuō)的參數(shù)敏感性分析。如下圖所示，我們發(fā)現(xiàn)元模型對(duì) obj 的擬合度可以達(dá)到 99.9%且R2_Lens1 這一參數(shù)對(duì) Obj 影響比較大，占比67.3%。

5總結(jié)

以上介紹了基于optiSLang光機(jī)熱的分析流程，optiSLang 支持workbench，Zemax仿真自動(dòng)化，支持各求解器之間的自動(dòng)化數(shù)據(jù)交互，數(shù)據(jù)后處理以及全流程自動(dòng)化求解。optiSLang特有的多目標(biāo)優(yōu)化能力和元模型理論可以幫助用戶快速找到關(guān)鍵影響因素，以及幫助用戶找到目標(biāo)值，節(jié)省迭代時(shí)間。基于上述能力opitislang用戶可以實(shí)現(xiàn)各種不同應(yīng)用下的仿真自動(dòng)化和優(yōu)化流程，實(shí)現(xiàn)更高效的仿真。

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審核編輯：湯梓紅