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光學相干斷層掃描（OCT）是一種斷層成像系統，可以根據從圖像反射或散射的光生成橫截面或三維圖像。 醫用組織成像是該系統的最典型應用，因為OCT安全且具有高分辨率，儘管光可以穿透的深度限制在毫米量級。OCT測量系統依賴於邁克森干涉儀 (Michelson interferometer)，使得從參考物反射的光與樣品之間的相干性表明散射光源自樣品中與參考鏡的位置相對應的深度。

這兩種光柵在光學系統中的作用幾乎是一樣的，但在製造和模擬方面卻有很大的不同。 圖 1. (a) 表面反射光柵 (b) 體積全像光柵 圖1(b)所示的VHG是通過在感光材料薄膜上曝光兩個或多個光束來製造。然後將薄膜進行化學或熱顯影：這就是光柵。光柵上的表面是光滑的，但光柵內部的折射率是正弦調變的。

用人工智能代替確定性的物理解算器的思路只是人工智能和CAE結合的路線之一。像GPT這樣的通用語言模型，如果能對各類專業軟件，在易用性上做出革命性的改善，一定能獲得大量用戶的歡迎。 這篇文章只是一個暢想，或者說妄想。但我覺得，這件事在技術上應該不是不可實現的。我希望在不遠的未來，我的妄想就能成真。

（一）電路仿真軟件PSIM（PowerSimulation）： 這軟件是Powersim公司開發的，在電力電子和電機控制這兩塊特別強。它能支持開關器件高階非線性行為模型，還有開關器件SPICE模型，運行速度快，建模能力也很牛。像那種要算很長時間的復雜模擬任務，用它就特別合適。我之前做電力電子變換器仿真項目的時候，PSIM運算效率高，幫了大忙。

在這一過程中，需要在較短時間內獲得上述仿真結果，從而為決策支持提供依據。因此，“計劃演練”和“資源優化”既要求物流仿真的“真”，也要求仿真的“快”。“調度優化”是隨著人工智能技術在物流領域發展而出現的一個價值點，其應用領域是倉儲中的AMR、立體庫、穿梭車等群體智能裝備，也是當前科學研究的重要領域之一。

(圖一)的真圓度。

“好軟件不愁賣”的相悖之處就在于：仿真軟件需要與用戶迭代打磨才能成為好軟件，賣不出去，何談迭代打磨？到底是先開發出來好軟件還是先賣出去，這似乎是“先有雞還是先有蛋”的千古迷思。其實，無論是雞還是蛋，都不是天地洪荒時就有，而是慢慢進化出來的，就像商業和技術一樣，是一步步迭代出來的。所以，先有雞還是先有蛋，本身就是個錯誤的問題。

CFD 軟件進行壓器靈度分的真研究，本研究對線圈、線之間的與院、和封料的變以及封厚度等參教行了感分析，這種靈度研究有助于了變壓器的關鍵熱設計參數。

如果直接拿去加工，最后會不會花了錢、等了周期，結果出來一看：不對勁？ 算法跑完了，相位圖也出來了，文件夾里安安靜靜躺著一張“看起來很像那么回事”的全息相位圖。這個時候，最讓人上頭的問題就來了——這張圖，真的能打嗎？

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。在製造之前，設計人員可以使用POP和FDTD來檢查最終的PSF。

所以如果一些合適的人工智能工具能一定程度代替仿真，讓我們少建模、少畫網格、少計算，甚至少做實驗，那真的是福音。今天咱們就身體力行，拿一款人工智能工具DTEmpower來試上一試。我拿的是船舶行業的一個案例，行業內的小伙伴應該知道減小船舶行駛過程中的興波阻力很重要，哪怕減小一丟丟，都能省很多燃料，省很多錢。

在這種情況下，鏡頭邊緣可能會為雜散光提供路徑以污染圖像。 OpticsBuilder 不僅可以在透鏡之間創建擋板，而且還允許設計團隊了解抑制雜散光源的有效性。智慧型手機鏡頭模組給設計團隊和製造商帶來了一系列挑戰，但 Zemax 提供了快速、自信地將這些產品推向市場所需的工具。

另一方面，如果光束以任意的{l, m, n}向量入射，OpticaStudio會自動調整Ez 或 {Ex, Ey}，來達到k ? E = 0 且E的振幅不會增加的目標。但這樣的調整可能會使E的振幅變小，最後導致穿透光能量的損耗。以下是一些具代表性的Jones Matrix，我們可以在OpticStudio的Help System中找到這些資訊。

前言在光學設計領域，鏡頭系統是核心研究對象，鏡頭相關設計與仿真在光學設計中占據著重要比重。傳統鏡頭分析多依托幾何鏡頭設計等專業工具，而在需要精細化衍射分析的實際場景中，光學仿真需兼顧衍射效應等關鍵物理特性。本次我將以像散轉換器為實操案例，為大家講解如何通過 VirtualLab Fusion 導入鏡頭文件，完成包含衍射分析的光學系統仿真。圖1.

某風力發電機廠商發現，其數字模型預測的葉片顫振頻率，竟比實測數據更接近理論真值。這暗示著，仿真系統可能正在成為新的'力學真相'發生器。"五、未來展望：AI賦能的動力學大腦下一代Adams將植入"力學直覺"AI內核，當工程師繪制出概念草圖時，系統能自動推導出可能的運動約束方案。就像AlphaFold預測蛋白質結構那樣，預見尚未被明確定義的機械行為范式。

「討 論2 」真實性 真實性（擬真性、可還原性等）問題始終是仿真測試的根本，可能無限接近但永不達到。在第一類方法中，通過知識的方式定義了場景和其中的關鍵對象、要素、變量及其取值范圍，間接地服務于了真實性目的。在第二類方法中，通過創造智能體（或智能體集群）的方式自動化生成場景，則需要更多對于真實性的考慮。

以上幾條只是我目前總結菜鳥們在學習FPGA時所最容易跑偏的地方，FPGA的學習其實就像學習圍棋一樣，學會如何在棋盤上落子很容易，成為一位高手卻是難上加難。要真成為李昌鎬那樣的神一般的選手，除了靠刻苦專研，恐怕還確實得要一點天賦。

讓我們在像面之前新增兩個面，第一個面的厚度給予設定求解 = Pupil Position，第二個面給予設定求解 = Pickup，設定為前一個面的厚度乘以-1。並指定第二個面的Radius為求解Pickup，一樣是前一個面的厚度乘以-1。第二個面就是我們所說的參考球面。

視頻中包含了我最喜歡的兩樣事物——仿真和樂高，這個組合真的非?？?。他們使用的是一些現有最大型的樂高車輛套裝：保時捷911 GT3 RS和Bugatti Chiron，每一款模型都有數千個零部件。 從視頻中，您可以發現仿真與物理測試非常匹配。

那么在圖像空間中，文件的一側長度為0.5毫米。真正的MTF是通過設置顯示方法為X-section來計算的。 MTF計算結果顯示在紅色框內的區域， 該值為50%。（2）圖像模擬這樣做的好處是可以在實際圖表的圖像上進行模擬。許多分辨率圖表有多條垂直和水平排列的線。您也可以創建自己想仿真的圖像。