SYNOPSYS 光学设计软件课程二十三:参数优化研究+光线追迹失败校正
3M^`6W[; 在本课中,我们将探索一个功能强大但很少使用的SYNOPSYS功能:它可以进行参数研究,显示两个变量对第三个变量的影响。在这种情况下,我们希望了解镜头优化运行的结果如何取决于初始结构。 在一个理想的设计中,每一个起点都将达到最佳可能的结果,但现实并不如此。 对于任何给定的问题,通常存在许多局部最小值,并且我们期望的最好的优化算法应该可以得到最好的结果。 &QHmo* 因此,人们会期望两个几乎完全相同的初始结构将达到相同的局部最小值,即使它不是全局的。 当前算法在此优化上的表现如何? TU Delft的Florian Bociort博士发现了一些非常有趣的结果。 他做了一个很简单的例子,如下图所示。 ^LSD_R^N 为了使工作变得非常简单,他只在主波长的三个视场点校正了光线,忽略了边缘误差。 然后,他以曲率半径2和曲率半径3的起始值为变量做栅格,并绘制一个图,其中网格上每个像素的颜色编码评价函数的最终值。 他发现有几个局部最小值,即使对于如此简单的问题也不足为奇 - 但完全出乎意料的是,在许多地方,评价函数以非常混乱的方式变化。 因此,附近的起点经常会到达截然不同的终点。 (他在Code-V上做了这个分析。)这是他在http://homepage.tudelft.nl/q1d90/FBweb/fractals.html 上的文章中的一个图解。 \8{Tj54NA (我们将这张照片放在了一边,以便它与下面的SYNOPSYS分析一致。) SzG
%%CXH_ 注意边界附近的结果是非常复杂和混乱的。 黑色区域表示光线失效的起点,因此无法进行分析。 X2~KNw 我们认为SYNOPSYS中的PSD算法比上面的方法更可靠和稳定,因此我们在3参数评估功能PA3上设置了运行。 这是输入: ex|)3|J 开始双胶合镜头: +K=RM qM-8 RLE "$"<AKCwS ID FLORIAN STARTING DOUBLET LBpAR| WA1 .5876000 RHu,t5, WT1 1.00000 )OlYz!#? APS 1 |~Awm" UNITS MM x1CMW`F OBB 0.000000 3.00000 16.66670 0.00000 0.00000 0.00000 16.66670 0 AIR N'5DB[:c: 1 CV 0.0146498673770 TH 10.34600000 "1P2`Ep; 1 N1 1.61800000 q{yzux 1 GID 'GLASS ' 8,CL>*A 2 RAD -174.6512432672814 TH 1.00000000 AIR bx" .<q ( 2 AIR Jju?v2y` 3 RAD -80.2251653581521 TH 2.35100000 X5tV Xd 3 N1 1.71700000 zb9vUxN [ 3 GID 'GLASS ' 1Ji"z>H* 4 RAD -111.8857786363961 TH 92.41206276 AIR <PO-S\N 4 AIR )gR3S%Ju 4 CV -0.00893769 ,5sv; 4 UMC -0.16667000 d7kv
<YG 4 TH 92.41206276 w'5W L 4 YMT 0.00000000 Y k"yup@3 5 CV 0.0000000000000 TH 0.00000000 AIR #)6
bfyi- 5 AIR +hT9V1'-D END mL,{ZL ^ STORE 5 NXE1v~9V .9!&x0; And this is the input for the PA3 program): HOPsp ON 78 ! use finer grid (118x118 points) 使用更精细的网格(118x118点) m]\d9%-AT& PA3 LOOP COLOR ! initialize PA3, request color boxes for output初始化PA3,设置输出颜色框 `\-MpNw RZ1 -.025 .04 ! set the range of variable Z1设置变量Z1的范围 y2C/DyuAY| RZ2 -.045 .075 ! set the range of Z2设置Z2的范围 RQn3y-N] RZ3 0 5.5 ! display results over this range of merit function values dp1t] 在此评价函数值范围内显示结果 J=DD/Gp NOSMOOTH ! there will be steps in the output; do not smooth afcyAzIB& 按步输出; 结果不会很平滑 _..5G7%#% XLAB "2 CV -.025 .04" ! define the label for the X-axis, which is variable Z1 rHtX4;f+>< 定义X轴的标签,即变量Z1 7aNoqS+ YLAB "3 CV -.045 .075" ! label for Y-axis, Z2 Y轴,Z2的标签 st CFLYox ZLAB "MERIT" ! label for Z-axis, the final merit function Z轴的标签,最终的评价函数 ewinG-hX_ LOOP gm&O-N"=U ! tell PA3 to loop over the above raster of data告诉PA3循环上面的数据栅格 t`4o&vsj= GET 5 ! get the starting lens each time每次都得到初始结构的始镜头 A`b
)7+mB 2 CV = Z1 ! set curvature 2 to the value of variable Z1将曲率2设置为变量Z1的值 ]0p*EB=C* 3 CV = Z2 ! and CV 3 to Z2, using the artificial-intelligence parser ~H gN'#Y? CV 3到Z2,使用人工智能解析器 R2[
} PANT ! initialize the variable list初始化变量列表 tbi(e49S VLIST RAD 2 3 ! and vary two radii 两个不同的半径 SYK?5_804 END inx0W3d"T ! end of the variable list 变量列表的结尾 TGPHjSZ1 AANT ! initialize the merit function definition初始化评价函数定义 Hkj|
e6 GSR .5 10 3 P 0 ! correct a sagittal fan, three rays, on axis 在轴上修正一个光扇图,三条光光线 :&D$Q
4 GNR .5 1 3 P .75 ! correct a full grid of rays, primary color, 0.75 field point i0&]Ig|; 校正完整的光线网格,原色,0.75视场点 >z8y L+ GNR .5 1 3 P 1 ! same, at full field. 全区域相同 ?x =Sm|Ej END ! end of merit function definition 评价函数定义结束 %6<2~ C;!h4l7L DAMP 10000 ! initial damping (see below) 初始阻尼(见下文) rxI Ygh SNAP 50 ! watch what happens, but not too often, in order to keep it fast V=H}Ecd 观察发生状况,但不要太频繁,以保持高效 xZ&S7G1 |