概述 89j:YfA=v  
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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(guò)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(lái)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(wèn)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。 UCup {pDp  
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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(guò)程，首先對(duì)optimization工具的參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)解釋。 ao0^;  
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優(yōu)化模式 hT,rcIkg:  
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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(guò)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(guò)使用基于所選變量的Excel文件來(lái)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。 `DE_<l  
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變量類型 K'/if5>Bc  
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Optimization特性根據(jù)變量的來(lái)源提供了三種變量類型。 '@ p464  
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