隨著“Ansys 2026 全球仿真大會”仿真應用大賽正式啟動，我們也再次回顧歷屆優秀獲獎作品，對于正在準備參賽的用戶而言，這些作品或許能帶來一些啟發：什么樣的作品更容易脫穎而出？評委更關注哪些價值？又該如何將真實工程實踐，轉化為高質量的參賽作品？讓我們通過本文一窺優秀作品的共同特征。

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這種表達方式假設樣條在整個拉伸過程中截面積不變，與實際情況存在偏差。 CAE仿真軟件（以LS-Dyna為例）使用的則是有效應力應變曲線，這條曲線需要滿足兩個條件：一是真實反映材料在大變形階段的應力-應變關系；二是曲線形態必須單調遞增，以便于數值計算。因此，從工程曲線到有效曲線需要經過兩次數學轉換。

它不是讓你重新從零定義復雜的公式，也不是逼你手工一個像素一個像素地搭建DOE結構，而是允許你把已有的相位結果導入進來，轉成透過率函數，再讓這個函數真正作用在光束上。 Data-Defined Transimission(CF-TRAN01)本質上就是一個“把外部定義好的光學調制函數，真正加載進系統里參與計算”的工具。我們在DOE設計里常見的輸出形式是什么？ 往往就是一張相位圖。

將要使用到的模型幾何結構如下圖 系統參數 FRED 內置混合優化，可以同時優化多個函數，對于非均勻有理B樣條曲線(NURBs)可以直接優化其控制點坐標。 本章主要講述如何利用FRED 優化功能修改模型并且達到想要的目標平面照度分布。

這個映射完全基于訓練數據的分布——模型學到的是“在清晰圖像世界里，面對此類模糊，最可能的清晰圖像長什么樣”。這是概率意義上的最優猜測，不是物理意義上的確定還原。它無法為任何恢復出的像素提供溯源于物理測量的證明。 而威睛的相位恢復算法執行的是由物理模型驅動的數學逆運算：已知光學系統的點擴散函數，通過反卷積計算原始光場分布。這一步不需要訓練數據，不依賴于概率——在PSF準確的前提下，它是確定的。

圖9 光學效率圖 Ansys Lumerical軟件試用，培訓，歡迎聯系摩爾芯創。 參考文獻 1. F. Hirigoyen, A. Crocherie, J. M. Vaillant, and Y.

[2] https://optics.ansys.com/hc/en-

在設計初期推薦使用的表面類型有： 三次樣條和擴展三次樣條 徑向NURBS和Toroidal NURBS 多項式和拓展多項式 Zernike Standard 矢高 樣條和NURBS表面類型直接提取矢高數據的定義參數，用參數擬合多個低階多項式，來產生一個用于光線追跡的光滑表面。而多項式和Zernike表面類型則是通過通用的任意階多項式實現相同的目的。

該文章提出的一個mesh-free的方案，該方案的主要優勢是不改單元、不加 DOF，只在材料子程序內部，用鄰近積分點的數據做一次局部重構，就算出梯度，該策略對某個積分點 x，附近有一團“鄰居積分點” xI，作者把它們當成 mesh-free 的“節點”，對每個場變量 u(x)（可以是 γ˙a，Fp 的分量）做 MLS 擬合，如下圖所示： 權函數使用立方樣條，有緊支撐，距離越近權越大：