光學仿真中的優化是研發流程中削減成本、縮短設計周期非常關鍵的環節。在成像光學中大體的思路為通過改變系統參數值,使評價函數減小,從而提高系統性能。但是無論采用哪種算法,例如 Damped Least Square(DLS)、Orthogonal Descent(OD)、還是Genetic Algorithm(GA)都有它自身的局限性。作為一種靈活、用戶友好型的專業優化軟件工具,Ansys optiSLang利用優秀的算法,配合最佳元模型(MOP)方法,可以幫助光學用戶有效解決具有挑戰性的RDO任務。 截至目前optiSLang與Speos、Lumerical、Zemax都有過產品優化的成功經驗。因此我們有理由相信,這一方式會得到廣泛的應用。 04
機遇與挑戰
筆者認為,無論是Speos、Lumerical還是Zemax,在其單獨分領域都有著非常輝煌的過去。Ansys需要思考的問題是,如何巧妙的把這些以往相對獨立的軟件在共同的平臺上實現快速整合,同時發揮每個產品的長處,增加用戶粘性,最終實現共贏。 正如Zemax創始人Ken Moore博士的愿景“ to offer a rock-solid physics architecture, to uphold a culture of excellence and innovation, and to always listen to our customers”所說的那樣,堅持傾聽客戶,堅持卓越與創新。希望Ansys對Zemax的收購,能成功為更多行業及客戶提供有效解決方案。當然,Ansys用近些年來一次次的新購計劃,證明了它具備這樣的能力。