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體積全像在許多類型的光學系統中很受歡迎，例如：抬頭顯示器（HUD）、擴增實境（AR）和虛擬實境（VR）的頭戴型顯示器（HMD）。全像能夠將光線繞射到任何所需的角度，其波長和角度的選擇性使其能夠創造更輕、更緊密的光學系統。OpticStudio長期以來一直支持理想全像的模擬。然而，為了準確地說明體積全像的特性，除了考慮繞射光線的傳播方向外，還必須考慮繞射效率、材料收縮或折射率變化等因素。

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這主要是因為在系統層級的仿真模型中，復雜度高、非線性強、且不連續。因此，基于啟發式的進化算法更易于尋找到全局最優解/解集。而遺傳算法是啟發式進化算法中應用范圍較廣、適用性較好的一種優化算法。

文章來源：微信公眾號“仿真社”，主要分享Abaqus、ANSYS仿真案例，聚焦于結構優化、參數優化，二次開發等領域，歡迎關注。本文你將獲得如下干貨：1. 有限元模型修正法FEMU結合智能優化算法反演了加強筋位置布局的源程序（python程序，可反演位置、厚度、材料參數，通用反演程序）2. 參數化建模的一些技巧；3.

現在Abaqus、LS-DYNA、Ansys等結構商軟都說可以處理復雜的上萬零部件接觸的整車、整機等模型仿真，沒做過實際的這種仿真分析，很好奇，接觸分析算法往往涉及大變形、邊界不連續，只要輸入條件或者算法稍微變化一些，兩個零部件算出來的接觸結果就可能差異很大，更不用說上萬個零部件的接觸結果了，對這種大規模組裝模型的仿真結果不知如何來判斷它的可靠性，像普通的只校核一下材料的應力還是看一下動畫是否和試驗一致

第一代可稱為“集成MDO系統”，由于直接合并了多個學科領域的仿真模型，因此從運行時的角度來看，計算效率是最高的，適用于集中開發高效的優化算法、增強解算器的能力及高效的參數化技術。