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PSD優化

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創建者：墨光科技 創建時間：2020-04-15
PSD優化圖1

PSD優化的實例教程

SYNOPSYS?PSD優化 概述 PSD算法 區域優化算法 全局優化算法 用PSD算法優化7個平行平板 設置工作目錄 選擇Dbook工作目錄 參考Donald Dilworth《Lens Design Automatic and quasi-autonomous computational methods and techniques》第7章 PSD算法 pseudo second derivative（PSD)偽二階導數 是Donald Dilworth先生創作的一種優化算法 與阻尼最小二乘法相比計算速度是10倍左右 優化后成像質量更好 詳情參考Donald Dilworth先生的論文《Automatic Lens Optimization: Recent Improvements》 PSD算法 Donald Dilworth對阻尼最小二乘（DLS）的擴展被稱為偽二階導數（PSD）方法。 該算法使用連續導數矩陣來近似二階導數矩陣，并使用它來計算每個變量的改進阻尼因子。促進和最佳設計相差甚大的的初始設計的收斂速度大幅提高。 Dilworth 的程序也有一個算法，如果一個初始的 鏡頭的光線發生了追跡失敗，可以在開始優化之前進行自動調整修正。 PSD算法 PSD III算法的優化速度是最快的 如圖中A曲線所示 Synopsys有世界上最 快的優化算法 區域優化算法 區域優化算法中，SYNOPSYS 以標準模擬退火算法開始，但將其與 PSD 結合使其比其他程序中的模擬退火更有效。 Masaki Isshiki 的全局優化與逃逸函數算法也已實現，但目前沒有足夠的經驗與其他程序的實現進行比較。
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概述 PSD算法 區域優化算法 全局優化算法 用PSD算法優化7個平行平板 設置工作目錄 選擇Dbook工作目錄 參考Donald Dilworth《Lens Design Automatic and quasi-autonomous computational methods and techniques》第7章 PSD算法 pseudo second derivative（PSD)偽二階導數 是Donald Dilworth先生創作的一種優化算法 與阻尼最小二乘法相比計算速度是10倍左右 優化后成像質量更好 詳情參考Donald Dilworth先生的論文《Automatic Lens Optimization: Recent Improvements》 PSD算法 Donald Dilworth對阻尼最小二乘（DLS）的擴展被稱為偽二階導數（PSD）方法。 該算法使用連續導數矩陣來近似二階導數矩陣，并使用它來計算每個變量的改進阻尼因子。促進和最佳設計相差甚大的的初始設計的收斂速度大幅提高。 Dilworth 的程序也有一個算法，如果一個初始的 鏡頭的光線發生了追跡失敗，可以在開始優化之前進行自動調整修正。 PSD算法 PSD III算法的優化速度是最快的 如圖中A曲線所示 Synopsys有世界上最 快的優化算法 區域優化算法 區域優化算法中，SYNOPSYS 以標準模擬退火算法開始，但將其與 PSD 結合使其比其他程序中的模擬退火更有效。 Masaki Isshiki 的全局優化與逃逸函數算法也已實現，但目前沒有足夠的經驗與其他程序的實現進行比較。
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光線追跡失敗 和許多光學設計程序一樣，SYNOPSYS?的局部優化 (優化尋找評價函數的局部極小值)是建立在阻尼最小二乘法和PSD優化算法基礎上的，但是幾個獨有的加強改進使SYNOPSYS?的PSD優化算法的收斂速度大大加快。SYNOPSYS?智能優化默認參數的設置對于絕大多數的系統非常有效，也可以設置的自己的評價函數。 從平行平面開始，優化一個7片透鏡的鏡頭，只需要2秒鐘。 全局優化算法：模擬退火優化法是最有效率的全局優化算法，對于有大量變量和邊界條件的系統可以發現最佳結構。 分析、公差和裝配支持 廣泛的分析能力包括： 多診斷式評估選項 (例如:垂軸像差曲線和波像差曲線)、許多基于幾何方法和衍射方法的像質評價選項 (例如：點列圖和MTF)、非序列光線追跡、偏振光線追跡，包括雙折射材料的模擬、通用衍射光束傳播、部分相干1D和2D圖像分析、照明分析、熱紅外冷反射分析、成像質量仿真。 各種視圖與像差曲線、點列圖 對于專用或者定制的分析需求，SYSNOPSYS?提供人工智能，包括先進的數學函數，也可以通過數據庫來獲取和操作各種計算數據。絕大多數分析選項的輸入參數都是可定制的，但是您也不會有如何選擇這些參數的負擔，所有選項都有智能化的默認輸入參數，基于我們對計算算法的軟件知識和工程知識的了解，默認參數的設置都是對于真實世界的問題的模擬。
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在本案例中，將通過設計一個典型的定焦投影物鏡，演示在 VLU 中的光學設計流程，包括初始系統建立、像質分析、評價函數定義，優化以及結果展示。 案例說明 設計結果 設計結果如下，像質，系統規格、額外系統限制以及加工要求均滿足預期設計目標。 優化后系統的3D光線追跡視圖 初始系統生成 根據案例說明，初始系統的前組鏡頭和后組鏡頭應具備以下原則： 評價函數定義 根據系統規格、額外系統限制以及像質與加工要求，定義了各種與之對應的評價函數。 優化 通過采用PSD算法進行優化后，滿足了像質要求 1-2、系統規格 2-4、額外系統限制1-2以及加工要求 3-4。 通過采用PSD算法進行優化后，滿足了像質要求 1-2、系統規格 2-4、額外系統限制1-2以及加工要求 3-4，此外系統規格1和加工要求1-2在初始系統生成時已滿足。
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概述 C18M1.MAC優化 優化過的鏡頭全視場 MTF ADT使透鏡變厚 MRG真正玻璃 PGA查看玻璃屬性 XCOLOR檢查波長透過率 設置工作目錄 選擇Dbook工作目錄 參考Donald Dilworth《Lens Design Automatic and quasi-autonomous computational methods and techniques》第18章 第一次優化 點擊Open MACro按鈕 ，打開C18M1.MAC , 點擊Open，點擊Run按鈕 ,這種鏡頭非常棒，但有些透鏡太薄了。必須解決 這個問題。 優化過的鏡頭全視場 MTF ADT使透鏡變厚 復制PANT到第一個SYNOPSYS 50命令 ? 點擊New MACro Window按鈕粘貼。 添加命令ADT 6 1 10到AANT部分。 點擊Run按鈕，模擬退火(55, 2, 50) MRG真正玻璃 MRG,選擇Schott,選擇SORT,MRG意思是Menu, Real Glass。 PGA查看玻璃屬性 PGA ALL，PGA意思是Print Glass Attributes，打印玻璃屬性 帶真正玻璃最后的透鏡 XCOLOR檢查波長透過率 XCOLOR，通過鏡頭傳輸的顏色，在 光譜的藍色區域中的吸收 導致透射光束看起來有點 黃色，這可能是個問題。 總結 在第 7 章中，設計了一個從平面平行表面開始的七 片透鏡鏡頭，展示了PSD III 優化算法的速度。
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優化 通過采用PSD算法進行優化后，滿足了像質要求 1-2、系統規格 2-4、額外系統限制1-2以及加工要求 3-4。 通過采用PSD算法進行優化后，滿足了像質要求 1-2、系統規格 2-4、額外系統限制1-2以及加工要求 3-4，此外系統規格1和加工要求1-2在初始系統生成時已滿足。
SYNOPSYS?PSD優化 概述 PSD算法 區域優化算法 全局優化算法 用PSD算法優化7個平行平板 設置工作目錄 選擇Dbook工作目錄 參考Donald Dilworth《Lens Design Automatic and quasi-autonomous computational methods and techniques》第7章
總結 在第 7 章中，設計了一個從平面平行表面開始的七 片透鏡鏡頭，展示了PSD III 優化算法的速度。 在本課程中，從相同的系統開始 - 但在這種情況下 ，在四個視場點獲得高MTF，并將目錄玻璃類型替 換為真正的玻璃模型。 本例講述了ADT使透鏡變厚，MRG真正玻璃，PGA 查看玻璃屬性，XCOLOR檢查波長透過率 （注：更多精彩技術案例，請搜索并關注“武漢墨光”微信公眾號）
執行PSD優化 點擊Open MACro按鈕 選擇C7M1.MAC 點擊Open 讓我們來看看一個好的優化算法 如何能夠快速將糟糕的設計變成 一個相當不錯的設計 平行平板優化后 再次優化 將AWT: 0 改為AWT: 0.2，再次點擊Run按鈕。
光線追跡失敗 和許多光學設計程序一樣，SYNOPSYS?的局部優化 (優化尋找評價函數的局部極小值)是建立在阻尼最小二乘法和PSD優化算法基礎上的，但是幾個獨有的加強改進使SYNOPSYS?的PSD優化算法的收斂速度大大加快。