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主效應示意圖（1）線性主效應（2）非線性主效應變量篩選方法的具體流程如下： 02試驗設計試驗設計（Design of Experiment，DOE）是利用代理模型進行優化設計的基礎。為了獲得一個高質量的代理模型，需預先完成一批試驗。

這種方法只有在 DOE 光柵常數的數量級遠大于波長時才有效（因為接近波長時矢量衍射效應很強）。由于這個原因，這種方法不適合用于考慮 metalens。參考文獻[4]中討論了一個很好的例子，DOE 的 Sag 分布是由一個方程描述的，生成了類似于菲涅爾透鏡的閃耀結構。

1.3 參數化 DOE 矢高 -> 利用 FFT/Huygens PSF 光線追跡除了使用相位輪廓來表示DOE之外，還可以直接在序列模式下對詳細的矢高進行建模，並使用傳統的光線追跡引擎設計DOE並進行FFT和Huygens PSF之類的分析。此方法僅在DOE的特徵尺寸不太接近波長尺度（矢量繞射效果很強）時才有效。因此，該方法不適用於超穎透鏡。

附件下載聯系工作人員獲取附件本文討論了衍射光學元件（DOE）和超透鏡（metalens）的設計過程。主要目的是為剛接觸這個課題的設計者提供一個起點，看看OpticStudio有哪些方法可使用。對包括DOE/metalens在內的系統進行模擬和設計總是很棘手，沒有通用的方法來處理所有情況。設計師需要根據具體情況決定其設計策略。

提起DOE，很多人會說太難學了，沒有比較深厚的統計基礎根本學不會；我們公司做試驗很少，不需要DOE。試驗設計DOE方法是基于統計學的一個質量管理工具，其原理對于沒有數理統計基礎的人來說，比較難以理解掌握；試驗設計DOE方法在使用過程中，有大量復雜運算，出錯幾率較高。 然而，以上種種，在當前已經都不是問題。

很多時候，我們做DOE設計的流程都是這樣的： 先設定目標光場，然后通過迭代算法、優化方法或者其他設計手段，最后得到一張相位圖。到這里，很多人會下意識覺得，工作完成得差不多了。但實際上，真正危險的地方，往往恰恰就在這之后。因為相位圖設計完成和最終光場重建正確之間，并不能直接畫等號。中間還隔著很多坑，比如： 一、為什么DOE設計一定要先驗證？

MeshWorks自動DOE流程根據參數值生成方式主要分為兩種DOE矩陣生成方法，第一種是工程師根據工藝實際指定參數值，第二種是由優化的超拉丁方法隨機產生； 1 工程師指定參數化面板在MeshWorks軟件的“MORPHING”模塊下，參數化面板下包含了形狀參數化，材料參數化等27種參數化；1.1 點擊“Define Design

在這么多因素影響下，若沒有豐富的經驗指路，而以試誤法去解決問題，想必不是個好辦法，這也是DOE為何重要的原因。DOE除了可在實務上應用外，也能搭配CAE軟件使用。優化軟件提供不同的實驗設計方法，并從CAE模流分析結果得出最佳解，兩者可互相溝通甚至進行迭代。Moldex3D Studio可在單一平臺同時完成模流和優化分析(圖一)，使DOE試模過程科學化。

Isight能夠快速實現多種DOE方法，已經集成了主流的DOE方法，產品設計時，設計人員能根據設計需求靈活調用各種方法。 圖1 拉丁超立方原理圖2.問題描述針對一端受載，另一端固定的懸臂梁，實驗設計其彈性模量、泊松比和集中力三個因素，使得懸臂梁的最大位移最小。

本案例研究會選擇使用田口方法，是為了在較短的模擬時間內找出各項因子和反應之間的關聯性。) 表一為此案例中規畫的L9田口直交表。 表二為以L9田口直交表做出的9個項目制程設定。Moldex3D DOE接著根據用戶需求的規格，將節點之間的翹曲量和線性收縮調整到最小，以利測量真圓度。本文稍后會加以說明)進行數學運算，找出最優化的項目(即項目10)。

本案例研究會選擇使用田口方法，是為了在較短的模擬時間內找出各項因子和反應之間的關聯性。)表一為此案例中規畫的L9田口直交表。 表二為以L9田口直交表做出的9個項目制程設定。Moldex3D DOE接著根據用戶需求的規格，將節點之間的翹曲量和線性收縮調整到最小，以利測量真圓度。本文稍后會加以說明)進行數學運算，找出最優化的項目(即項目10)。

以下是本次研討會的具體介紹： 01： 會議大綱 SYNOPSYS V2.022 新功能介紹新的波前分析圖形窗口新的多重結構拾取功能新的單邊評價函數計算方法 新功能下的多焦點 DOE 鏡頭設計

DOE 方法 (DOE Method)使用田口法來定義出不同控制因子組合的矩陣可以用限定的分析組數來取得優化的組別。而相對的，全因子實驗則提供了更彈性的方式來定義優化的分析矩陣。也因此使用不同方法時，設定的六成會稍有不同。-田口法：在水平(Levels)選擇一個來決定控制因子變化的步數, 也可視作優化分析的分辨率。然后決定控制因子的個數，最高的控制因子數取決與前面水平的選擇。

專家模塊 DOE 功能可以幫助獲得理想的成型條件，，而不是以傳統的試錯方法優化注塑成型過程。Moldex3D API 提供了無限的自動化和客制功能的可能性，以提高您的日常工作效率！

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在此背景下，探索了兩種不同的方法來確定設計極限：AI方法和分布方法(圖4)。? AI方法：這種方法包括訓練分類模型，從用戶輸入中學習，使其能夠辨別結構組件是否發生了故障。? 分布方法：在這里，研究重點轉移到評估失效指數（FI）的分布上。當FI分布的定義百分比（x%）超過關鍵FI閾值時，將引用設計限制。

模型質量DOE分析 基本過程：通過更新設計變量進而更新模型求解文件，然后后臺調用ansa運行Python腳本獲得模型質量，該方法可以在其他任何優化類型中用于獲得模型質量響應。

導入Excel文件，設置輸入、輸出：設置任務為混合優化策略，DOE和Optimization：設置DOE抽樣方法、樣本數、變量、響應：設置Optimization算法、變量、目標：數據流如下：混合策略流程結構如下：運行計算任務，DOE抽樣計算結果如下：

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設計試驗（DOE）本文研究的設計變量為氣囊泄氣孔面積A，安全帶預緊時刻TTF-1和氣囊點爆時刻TTF-2。在ODYSSEE中通過拉丁超立方采樣方法進行DOE樣本點生成，并通過軟件特有算法提升樣本點在設計空間的均勻度。生成的25個DOE樣本點空間分布如圖2所示。