Blog Sòng bạc trực tuyến
ngày 4 tháng 9 năm 2020
Nếu những thách thức đó đủ, những phát triển mới, như vật liệu tiên tiến, kỹ thuật sản xuất sáng tạo và thời gian phát triển sản phẩm ngắn đòi hỏi các phương pháp nâng cao để phát triển các sản phẩm quang học cạnh tranh.
Để hợp lý hóa thiết kế quang học, Sòng bạc trực tuyến Optislang hỗ trợ toàn bộ quy trình phát triển sản phẩm ảo, bao gồm:
Khái niệm tối ưu hóa thiết kế mạnh mẽ này bắt đầu bằng việc ghép kỹ thuật hỗ trợ máy tính (CAE) và dữ liệu đo lường để hiểu thiết kế. Điều này bao gồm nghiên cứu độ nhạy của tham số, giảm độ phức tạp và tạo ra các siêu hình tốt nhất có thể từ dữ liệu CAE.
Tối ưu hóa bắt đầu với sự hiểu biết thiết kế và thêm hiệu chuẩn mô hình cải thiện các thiết kế bằng cách tối ưu hóa hiệu suất. Để hoàn thành quy trình, các bước này được theo sau bởi việc thử nghiệm chất lượng thiết kế để đảm bảo thiết kế mạnh mẽ và độ tin cậy.
Thông qua phân tích độ nhạy, bạn có thể hiểu các biến đầu vào quan trọng nhất. Một quy trình công việc tự động, với tối thiểu các lần giải quyết, cho phép bạn:
Quá trình này áp dụng cho mô phỏng quang học như thế nào? Sòng bạc trực tuyến Optislang được tích hợp với Sòng bạc trực tuyến SPEOS và mỗi ứng dụng có sẵn trong một lần nhấp từ các bàn làm việc tương ứng của chúng.
Bây giờ, hãy để xem xét một ví dụ về tối ưu hóa thiết kế. Một đèn chiếu sáng cho đèn pha ô tô cho phép thiết kế các đường viền và chữ ký được chiếu sáng dễ phân biệt, do đó cung cấp nhận dạng thương hiệu.
tham số LightGuide để giảm thiểu độ tương phản RMS và tối đa hóa độ chói trung bình
Nhóm kỹ thuật cung cấp các tham số đầu vào cho các hệ thống quang học, như tỷ lệ cắt tỉa và đầu ra mong muốn (ví dụ như độ chói tối đa hoặc độ tương phản RMS). Phân tích độ nhạy sau đó cho phép chúng ta hiểu các biến đầu vào quan trọng nhất.
Kết quả phân tích độ nhạy
203109_203545
Phân tích các thiết kế phía trước Pareto với sơ đồ tọa độ song song
Design decisions, like the trimming ratio inputs to increase the average luminance are easier and faster to make with Pareto optimization. Pareto optimization on a metamodel is an extremely fast process as no Speos computation is needed here, only the response of the model is used. The Pareto front designs illustrate trade-offs among the objectives, so that the best design can be chosen from the Pareto front, validated with Speos and, if necessary, used as a starting point for further optimization with Speos.
Tìm hiểu thêm vềPhát triển sản phẩm ảo và tối ưu hóa thiết kế quang học với SPEO và Optislang trong hội thảo trên web này.