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光束在POP中傳播到超穎透鏡的前端，並作為ZBF檔導出。然後將ZBF作為光源導入FDTD，並透過超穎透鏡進行傳播。其餘過程與前面討論的相同。該過程的一個缺點是，由於需要大量的計算資源，因此FDTD引擎無法處理大尺寸的鏡頭。而且，此方法只能在每個單獨的字段上模擬PSF。像圖像模擬或相對照明這樣的分析是不可能的。Figure 2 工作流程的增強版本，如圖1所示。

如果我們放大來檢視這個四分之一波長物件的話，我們會看到：現在，在這個圖中，我們有了幾個疑問：(1) 入射的光線交會於這個表面的 “哪裡”？(2) 光線在 “哪裡” 分裂的？(3) “哪一條” 光線是入射光？ “哪一條” 是反射光？又 “哪一條” 是穿透光？上面圖表描繪了用 “場 (field)” 來處理薄膜光學的概念。

如果厚度從t到t'發生變化，則可以透過修改K∥計算出新的光柵向量，如方程式（4）。圖 4. 當全像材料收縮時，厚度從t 減少到 t'。我們現在已經介紹了體積全像圖模型的基礎知識。要了解有關如何在 OpticStudio 中應用該理論、如何設置序列和非序列系統以及下載範例系統的更多信息，您可以在此處取得本知識庫文章的全部內容。

雷射雷達向場景中發射雷射脈衝：光照射到周圍的物體上發生散射，部分光被散射回雷射雷達探測器。如下圖所示：來自紅色行人的散射光到達了雷射雷達探測器的一個單位圖元上。雷射雷達會將接收到返回信號花費的時長記錄下來，即飛行時間，並將飛行時間轉換為距離。圖元的位置可表明入射光的方向。這兩個值都表明散射光線來自站在離貨車10米遠的紅色行人。

此外還有一點是我們需要特別注意的，範例所使用的設計方法忽略了大部分的複雜人眼結構，此處我們僅考慮瞳孔的大小，且此時無轉動的眼睛也是不被納入考量的。如下圖，對一個遠視的眼睛而言，其遠點球位於眼球的後方。在OpticStudio中，眼科鏡片的設計看起來是十分簡單的。我們可以輸入鏡片後表面頂點處的屈光率作為此表面的一組解，此時系統便只剩鏡片前表面的曲率半徑(或稱為基本曲線)這個唯一變數。

來自樣品處光束半徑的橫向分辨率應為15μm。800 nm範圍內的光將用於避免組織中的高吸收，這會限制穿透。光源規格OCT將干涉測量技術與寬帶近紅外光結合使用。 較寬的帶寬可提供最佳分辨率，而波長選擇可確定樣品材料中的穿透深度。

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關于如何解決節點之間數據交換造成的通信開銷問題，可以參考Fluent和LS-DYNA這兩個應用實證：LS-DYNA求解效率深度測評 │ 六種規模，本地VS云端5種不同硬件配置怎么把需要45天的突發性Fluent仿真計算縮短到4天之內？下圖可以看到我們推薦用戶使用的網絡加強型實例對比計算優化型實例的效果。

從16核到128核，其仿真計算速度都明顯優于其他仿真云平臺，且在相同并行核數下其仿真計算時間僅為其他仿真云平臺的1/2不到，尤其是在64核并行時，其仿真計算時間更是只有仿真云平臺1的1/3左右。 我們以每個仿真云平臺16核的計算時間為基本單位，計算各個平臺的并行效率，結果如下圖所示。

四、仿真平臺對比進行Fluent旋轉機械瞬態分析時，所使用的“神工坊”高性能工業仿真平臺與其他兩家仿真云平臺的硬件參數如下表所示。

可以回顧一下《 CAE云實證Vol.5：怎么把需要45天的突發性Fluent仿真計算縮短到4天之內？》 下圖這張PingPong測試（顧名思義就是找一個數據包不斷地在兩個節點之間丟來丟去，像打乒乓球一樣。）能看出從16 cores到240 cores，隨著核數增加，信息延時顯著高出一個數量級。而隨著通信數據增加到一定程度，信息延時會出現爆發性增長。

第二：蹭蹭提速 比如車企用戶跑LS-DYNA，效率提升了8倍；又比如某高校實驗室用戶跑Fluent ，任務時間從45天縮到4天之內。 第三：實現多人多機 多任務狀態下，云上能同時在數臺機器的數個CPU上分別跑。

從16核到128核，其仿真計算速度都明顯優于其他仿真云平臺，且在相同并行核數下其仿真計算時間僅為其他仿真云平臺的1/2不到，尤其是在64核并行時，其仿真計算時間更是只有仿真云平臺1的1/3左右。我們以每個仿真云平臺16核的計算時間為基本單位，計算各個平臺的并行效率，結果如下圖所示。

圖20.某點速度隨時間變化以上就是本教程的所有內容，涵蓋了完整的一次fluent瞬態計算的全部過程，包括前處理，求解器設置，以及后處理等，而所有的操作均可以在北鯤云里完成，無需配備高性能計算機以及節省了安裝繁瑣的工具的時間，同時調研了多種超算平臺，發現北鯤云的價格優勢巨大，同等算例下耗費的同等時間下，其他平臺的計算成本是北鯤云的1~4倍。

換熱器的 Ansys Fluent 速度仿真結果。底部：Ansys Rocky 預測的粒子沉積。Rocky 還結合Ansys Maxwell和 Ansys EMA3D Charge 來研究受電磁 (EM) 場影響的帶電粒子。EM 求解器計算的磁場作為點云導入 Rocky?，F有集成還使您能夠通過Ansys optiSLang過程集成和設計優化軟件執行設計優化分析。

5、是否支持Fluent可視化的并行計算操作？6、用你們平臺跑Fluent操作麻煩嗎？7、除了CPU，GPU/TPU/大內存的機器都有嗎？8、你們說的“一整套即開即用的研發設計環境”是什么意思？從本地到云上，操作方式會改變很大嗎？9、云端輸出計算結果是否與本地完全一致？10、云端這么多的機器，管理得過來嗎？11、 云上有些資源很貴，有沒有節約成本的方案？

CFD 是 Ansys 的一大耀眼領域—— Fluent 可在我們的發動機設計中，為燃燒動力學和復雜的換熱現象建模。其熱分析和結構分析的集成可簡化工作流程，并且界面對用戶很友好，支持團隊響應迅速。對我們這樣的快節奏公司而言，這是一款極為重要的工具。”云計算、HPC 和 GPU云計算、HPC 和 GPU 的強大功能正在改變現代產品的設計速度。

多云場景下的Amber自由能計算怎么把需要45天的突發性Fluent仿真計算縮短到4天之內？國內最大規模OPC上云，5000核并行，效率提升53倍提速2920倍！用AutoDock Vina對接2800萬個分子從4天到1.75小時，如何讓Bladed仿真效率提升55倍？從30天到17小時，如何讓HSPICE仿真效率提升42倍？

概念 液體噴霧蒸發現象是生活中常見到的一種現象，廣泛應用于化工行業，對Fluent進行設置可模擬這類現象。 2. 模型描述 本案例模擬甲醇在鼓風霧化器中的霧化，甲醇在被引入鼓風霧化器之前被冷卻到-10℃。霧化器中有一股環形旋轉的氣流。同時為了簡化模型，本模型使用了旋轉周期性網格，只畫了1/12即30°的模型。 3.

該開源框架作為實現數字化轉型的藍圖，集成了 GPU 原生的 Ansys Fluent? 流體仿真軟件，其集成了英偉達 Omniverse 庫和云計算，進而實現可擴展部署。 該解決方案已被 Krones AG率先采用，通過物理精確的虛擬裝配線，實現實時優化和場景對比。