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以摩托車的喇叭按鍵孔為例，此塑件在組裝後續需承受多次的受力，故塑件成型過程中需避免結合線發生在受力區域。結合線是減弱成品強度的其中因素之一，所以由分析的結果可知原始設計的結合線位置剛好落在成品受力面，產品有強度不足的疑慮，移動澆口位置可以有效改善此問題。

打開LiDAR 文件可以在本文的附件連結中下載檔案“Flash_NSC_Final.zar”，該檔中包含代表快閃雷射雷達的系統，雷射雷達位於貨車的頂部，貨車在路上，路上還有兩個行人和一堵立著的綠色牆體。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。

在OpticStudio中建立相關模型，我們可以得到下方圖中的結果，一個能供具有老花眼和-5.50D近視的使用者配戴的優化透鏡。此鏡片的屈光率為-3.00D，並能在距透鏡40公分處匯聚光線，形成適宜的閱讀距離。鏡片的基本曲線則是+28D。任何嘗試控制畸變的設計都將產生十分陡峭的基本曲線。

為了考慮厚度變化的影響，我們首先將光柵向量分成兩個分量，K∥和K⊥，其中K⊥為垂直表面法線，K∥與表面法線平行。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。

<p><strong>基于python二次開發的圍線積分（contour integral）+網格重劃分（remeshing）+結果映射（map solution）聯合使用的裂紋隨機擴展</strong></p><p><br></p><p>前面帖子已經詳細介紹了如何使用圍線積分（contour integral）+網格重劃分（remeshing）來模擬裂紋的任意路徑擴展，并提取裂紋擴展路徑上的應力強度因子

Figure 3 菲涅耳波帶片系統佈局圖但是，如果現在使用POP分析建模相同的情況，則將觀察到光束開始聚焦在成像表面上，如圖4所示。在這裡，我們從束腰尺寸為2.6 mm的高斯光束開始並將光束聚焦下降到束腰約0.4毫米的斑點。此範例說明只能使用POP模擬這種類型的結構。Figure 4 菲涅耳波帶片在成像平面上的 POP結果。

我們從商用OCT系統中獲取目標規格。 軸向分辨率完全來自光源特性，應在5μm的數量級上。 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。

具有這種能力的一個這樣的設備是一對複眼空間光學積分器陣列。何謂透鏡陣列?透鏡陣列是將單個光學元件組裝成單個光學元件的二維陣列。它用於將光在圖像平面上從非均勻分佈空間轉換為均勻輻照度分佈。使用透鏡陣列的數位投影系統通常與具有提供半準直入射光的拋物面反射器的燈組件結合使用。目前，它們主要用於 LCD 數位元元投影光引擎，以向空間光調製器照明平面提供均勻照明。

將E和k分別以分量的形式帶入，我們可以得到下方的結果。任意兩種材料間的介面都可以使入射光產生偏極化的現象，而OpticStudio可以將這個結果完整的呈現。除此之外，OpticStudio也為一般的偏極化裝置提供了理想的模型。

打開評價函數，重新輸入以下數值驗證。可以看到目前的最大視場 (Hy=1) 邊緣光線 (Py=-1) 的波前差等於3.555676，跟OPD Fan中的結果一致。在Wavefront Map中也可以驗證到。

經過一番如魔術般建設性以及破壞性干涉後，最後的結果可以用巨觀的反射以及穿透係數來表示。入射光的電場並非用單一個點來描述，相對的，我們會假設該電場比多重光束干涉發生的區域更大許多。在Zemax OpticStudio中，我們使用field係數來表示這個結果，這些係數已經被薄膜膜層的程式驗證過許多次。

隨著 e 接近 ∞，當由 Ince-Gaussian DLL 計算的特徵值解發散時，就會到達一個點。這種發散行為是計算算法的限制。當達到發散點時，Ince-Gaussian DLL 產生的結果變得不準確。不幸的是，對於唯一的 e 值，這一點不會出現（還依賴於 p、m 和光束極性）。但是，確定何時產生不同的解決方案很簡單。

因為上軋輥和側軋輥尺寸不同，為保持連續性需要給于它們不同的轉動速度，計算側軋輥的轉動時不考慮前后的滑動，以下輸入應用第二加載步驟中使用的邊界條件和加載： 分析和求解控制： 非線性靜態分析分兩個加載步進行，每個加載步一秒。分析在第一個加載步中發生發散，網格重劃分，然后恢復分析。 重啟動文件在每個子步中保存，因為重劃分需要重啟動文件，而需要重劃分的子步仍然未知。

（2D），通過應力場直接獲取K；2 abaqus自帶contour integral（2D和3D）；直接獲取K；3 debond_vcct（2D和3D）獲取G，然后轉換為K；4 xfem_LEFM（3D）獲取G，轉換為K； 通過二次開發插件（2D）直接獲取K；運動裂紋：1 contour integral+remeshing（2D和3D），輸出裂紋擴展過程中裂紋尖端的K；

因此，我基于 DTAS3D 提供的 Python 二次開發接口，編寫了一套特征批量重命名腳本，并通過 Excel 表格統一管理零件和工裝的簡稱映射關系。在這個方案中，Excel 負責規則管理，Python 負責規則解析與執行，DTAS3D 負責提供完整、可靠的模型數據。

在基于響應面的優化過程中，可進行成千上萬次的計算，因此最好將模型質量也構建響應面模型。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。

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