概述
:kycIM]s `{g8A P3 優(yōu)化是一個有助于找到一個
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)置一個優(yōu)化，以研究不同參數(shù)集對
仿真結(jié)果的影響。
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Bp3%*va 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optimization工具的參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)解釋。
*_<P% J ^(ks^<} 優(yōu)化模式
!GkwbHr+p RUTlwTdv 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。
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