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尤其DOE這種器件，本身就對相位調(diào)制、采樣、量化、傳播條件都非常敏感。你只要有一個(gè)環(huán)節(jié)理解偏了、映射錯(cuò)了，最后出來的結(jié)果就可能和預(yù)期差很遠(yuǎn)。所以對DOE來說，仿真驗(yàn)證不是有空可以做一下，而是最好在加工前必須做。它最大的價(jià)值，不只是讓你看一張結(jié)果圖，而是讓你在真正花錢、花時(shí)間流片之前，先判斷這條路到底值不值得走。 “設(shè)計(jì)的時(shí)候感覺沒問題啊。”

- 將堆棧的擴(kuò)展設(shè)置為 DOE 的大小 步驟 8 - 如果需要，增加 TEA 算法的采樣系數(shù) 導(dǎo)入的 DOE 的 3D 視圖 使用導(dǎo)入 DOE 創(chuàng)建的衍射光束分束器 我們使用導(dǎo)入的 DOE 構(gòu)建衍射光束分束器

- 將堆棧的擴(kuò)展設(shè)置為 DOE 的大小步驟 8- 如果需要，增加 TEA 算法的采樣系數(shù)導(dǎo)入的 DOE 的 3D 視圖使用導(dǎo)入 DOE 創(chuàng)建的衍射光束分束器我們使用導(dǎo)入的 DOE 構(gòu)建衍射光束分束器。緊跟在 DOE 之后的相位輪廓反映了從 DOE 加載的高度輪廓。從遠(yuǎn)場圖片中，我們可以觀察到 DOE 起到了 5 × 5 光束分束器的作用。

? 可以通過衍射透射DOEs以及反射DOEs進(jìn)行光束整形。? 通過對透射DOE的光學(xué)函數(shù)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算從而獲得反射DOEs的光學(xué)函數(shù)。

更豐富的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)算法AIPOD 2022R2中補(bǔ)充了包含sobol、部分因子采樣等7種實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)算法，平臺內(nèi)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)算法多樣性實(shí)現(xiàn)極大提升，進(jìn)一步擴(kuò)展了對用戶不同需求的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)場景覆蓋。此外，2022R2版本對平臺內(nèi)已集成的均勻采樣等算法進(jìn)行了優(yōu)化，賦予了用戶對參與采樣變量更靈活配置的能力。

DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 選擇采樣方法（如LHD優(yōu)化），樣本數(shù)量，生成DOE案例表。 5. 執(zhí)行靜態(tài)分析 設(shè)置靜態(tài)分析參數(shù)（如仿真時(shí)間、收斂精度）。 批量運(yùn)行DOE案例，記錄Interface Marker反作用力數(shù)據(jù)。失敗處理：勾選Continue with Next Trial自動跳過失敗案例。

圖5 豐富的優(yōu)化算法 （6）豐富的DOE（實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)）算法 AIPOD內(nèi)嵌了包含均勻采樣、二水平、拉丁超立方、用戶自定義采樣等算法在內(nèi)的多種DOE算法，并支持了包含離散變量的DOE計(jì)算功能。圖6 豐富的DOE算法 （7）分布式支持 AIPOD可以在單個(gè)計(jì)算流程中調(diào)用位于不同計(jì)算機(jī)上的軟件，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的有效利用。

設(shè)計(jì)試驗(yàn)（DOE）本文研究的設(shè)計(jì)變量為氣囊泄氣孔面積A，安全帶預(yù)緊時(shí)刻TTF-1和氣囊點(diǎn)爆時(shí)刻TTF-2。在ODYSSEE中通過拉丁超立方采樣方法進(jìn)行DOE樣本點(diǎn)生成，并通過軟件特有算法提升樣本點(diǎn)在設(shè)計(jì)空間的均勻度。生成的25個(gè)DOE樣本點(diǎn)空間分布如圖2所示。

然后分別針對不同的工況進(jìn)行DOE分析采樣，用于構(gòu)建元模型，包括質(zhì)量元模型。然后在基于元模型進(jìn)行組合優(yōu)化，首先應(yīng)用全局優(yōu)化算法定位目標(biāo)極值在設(shè)計(jì)空間中所處的區(qū)域，在應(yīng)用梯度優(yōu)化算法對該區(qū)域進(jìn)行精確尋優(yōu)，最終獲得最優(yōu)設(shè)計(jì)解。

采樣和測試DTP根據(jù)所需的光圖案紋理，必須考慮一個(gè)合適的圖案采樣，因?yàn)镈TP的每個(gè)像素中心代表一個(gè)由擴(kuò)散器偏轉(zhuǎn)的光束的目標(biāo)位置。根據(jù)我們在此場景中的經(jīng)驗(yàn)和意圖，我們選擇了5 mm的采樣距離。基于完整樣本的小部分創(chuàng)建測試設(shè)計(jì)也很有幫助。采樣距離為5mm的圖案的目標(biāo)點(diǎn)直徑為了顯示不同類型的散斑圖案，所考慮的束腰直徑將在[0.9；2.0]mm的范圍內(nèi)。

根據(jù)信號場沿x方向擴(kuò)展的一個(gè)合理的初始值計(jì)算衍射光學(xué)元件的最小像素（特征）尺寸(此處xmax SF僅有0.75m):將此值近似到一個(gè)可加工尺寸 (?x’DOE)以兼顧制造者加工過程中對于位置增加以及最小特征尺寸的加工能力。此處近似后，?x’DOE=320nm。根據(jù)該值重新計(jì)算對應(yīng)的x’max SF值。 2.

用于設(shè)計(jì)的預(yù)扭曲圖案 通過下面的光學(xué)設(shè)置，我們可以很容易地計(jì)算出預(yù)期屏幕上任何期望的投影光形狀在平行于DOE傾斜的平面上的樣子。這些扭曲的圖案可用于設(shè)計(jì)過程。 采樣和測試DTP 根據(jù)所需的光圖案紋理，必須考慮一個(gè)合適的圖案采樣，因?yàn)镈TP的每個(gè)像素中心代表一個(gè)由擴(kuò)散器偏轉(zhuǎn)的光束的目標(biāo)位置。

根據(jù)信號場沿x方向擴(kuò)展的一個(gè)合理的初始值計(jì)算衍射光學(xué)元件的最小像素（特征）尺寸(此處xmax SF僅有0.75m): 將此值近似到一個(gè)可加工尺寸 (?x’DOE)以兼顧制造者加工過程中對于位置增加以及最小特征尺寸的加工能力。此處近似后，?x’DOE=320nm。根據(jù) 該值重新計(jì)算對應(yīng)的x’max SF值。 2.

其工作流程遵循嚴(yán)格的"先重后輕"原則：plainFull FEM Model → DOE參數(shù)采樣 → Design Data Table → Training → Surrogate Model → App/Digital Twin1.1 三種代理模型的算法內(nèi)核 代理模型 算法本質(zhì)

?可以通過衍射透射DOEs以及反射DOEs進(jìn)行光束整形。?通過對透射DOE的光學(xué)函數(shù)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算從而獲得反射DOEs的光學(xué)函數(shù)。

計(jì)算1.根據(jù)信號場沿x方向擴(kuò)展的一個(gè)合理的初始值計(jì)算衍射光學(xué)元件的最小像素（特征）尺寸(此處xmax SF僅有0.75m):將此值近似到一個(gè)可加工尺寸 (?x’DOE)以兼顧制造者加工過程中對于位置增加以及最小特征尺寸的加工能力。此處近似后，?x’DOE=320nm。根據(jù)該值重新計(jì)算對應(yīng)的x’max SF值。

3、拉丁超立方體抽樣（LHS） 實(shí)現(xiàn)原理：確保每個(gè)參數(shù)在相應(yīng)區(qū)間內(nèi)進(jìn)行均勻采樣，從而改善數(shù)據(jù)結(jié)果的分布。優(yōu)勢：比隨機(jī)抽樣效率更高，覆蓋范圍更加合理，樣本分布也更均衡。缺點(diǎn)：過于均衡從而無法有效考慮到邊緣案例的情況。

Lett. 44, 2133-2136 (2019)衍射光學(xué)元件 (DOE) Microstructure Component允許通過先進(jìn)的TEA（薄單元近似）對衍射結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模。在我們的例子中，分束器DOE是作為采樣插入面給出的。該插入面可以轉(zhuǎn)換為Stack，然后加載到Microstructure Component中。

DOE抽樣與梯度優(yōu)化混合策略首先應(yīng)用DOE組件在設(shè)計(jì)空間均勻采樣，捕捉整個(gè)設(shè)計(jì)空間中最有效的設(shè)計(jì)區(qū)域，然后應(yīng)用參數(shù)化模塊在有效設(shè)計(jì)區(qū)域中進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，最終獲得最佳設(shè)計(jì)結(jié)果。 全局優(yōu)化和梯度優(yōu)化組合首先應(yīng)用全局優(yōu)化算法定位目標(biāo)極值在設(shè)計(jì)空間中所處的區(qū)域，再應(yīng)用梯度優(yōu)化算法對該區(qū)域進(jìn)行精確尋優(yōu)，最終獲得最佳設(shè)計(jì)結(jié)果。

Lett. 44, 2133-2136 (2019) 衍射光學(xué)元件 (DOE) Microstructure Component允許通過先進(jìn)的TEA（薄單元近似）對衍射結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模。在我們的例子中，分束器DOE是作為采樣插入面給出的。