前言

光機熱集成分析是一種跨學科的分析方法，結合了熱學、機械學和光學三個學科的知識，主要用于分析在不同尺寸和不同載荷下，光學系統(tǒng)成像受到的影響。這種分析方法需要聯(lián)合仿真熱、機械和光學性能，以評估設計方案的可行性和性能表現(xiàn)。

光機熱耦合分析包含了熱和結構以及光學，通過使用多個學科的仿真工具，可以更全面地考慮設計中的各種因素，從而得到更準確的分析結果。這種多學科集成分析的優(yōu)勢在于，它能夠通過對光學性能進行一個確定性的評價，深入理解結構、熱力學和光學跨學科設計之間的關系以及影響。

1光機熱聯(lián)合分析步驟

1.1在Workbench中進行熱-結構分析，獲取光學組件的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)導入到Zemax軟件中在Zemax中，我們可以通過對導入的FEA數(shù)據(jù)進行處理和分析，輸出用于評價光學組件性能的結果數(shù)據(jù)。

1.3利用結果數(shù)據(jù)建立MOP元模型，并進行尋優(yōu)根據(jù)評價標準，對這些結果數(shù)據(jù)進行評估，完成對光學組件的性能評估和優(yōu)化設計。

2Workbench 熱-結構仿真

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

變形

溫度 ? ?

3Zemax 模型

? ?

Zemax模型光學組件模型尺寸與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置及workflow 驗證。

optiSLang的參數(shù)系統(tǒng)可以將參數(shù)類型設置為Dependent，實現(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 的仿真自動化工作流。此步驟我們將演示如何進行參數(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 特有的自適應采樣建模，通過對樣本空間的分析構建一套擬合光機熱求解器的數(shù)學模型，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，點擊Objective，創(chuàng)建一個obj，其表達式為(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為需要分析的目標函數(shù)。

此步驟中找到適當數(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，同時也意味著增加完成仿真所需的時間（此步驟的每一步采樣均需要調用 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 個采樣點，可以看到每一個隨機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個采樣仿真結束之后，我們在 post-processing中即可看到元模型的擬合結果以及各個輸出對輸入的依賴度，即 CoP (Coefficientof Prognosis) matrix，也就是我們所說的參數(shù)敏感性分析。如下圖所示，我們發(fā)現(xiàn)元模型對 obj 的擬合度可以達到 99.9%且R2_Lens1 這一參數(shù)對 Obj 影響比較大，占比67.3%。

5總結

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

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審核編輯：湯梓紅