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正確計算光線的相位需要把電場逆向傳播到薄膜起始的位置，並且修正薄膜的相位計算方式為沿著光線方向，而不是表面法向量方向。Zemax OpticStudio把這些稱之為 “ray” 係數。因為光路徑長是沿著光線方向計算的，並且光線長度在薄膜中會隨著角度增加，因此光線的相位會以 1/cos(theta) 的變化方式近似，這樣才是增加膜層相位的光路徑長時，正確表示方式。

波前的計算當我們說波前時，事實上通常是指波前 “差”，或是光程差，指的是同一件事。OpticStudio預設使用出瞳作為波前差的計算參考。因此，當我們要計算一條光線的OPD時，此光線會從物面出發後一路追跡穿過光學系統，最終到達像面後，在循原方向後退追跡到 “參考球面”。此參考球面的球心是主光線與像面的交點，半徑是主光線與像面交點到主光線與出瞳面的焦點。

但是，在此限制下，使用 Laguerre-Gaussian DLL 在 OpticStudio 中對這些模態進行建模在計算上更有效。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。

類似地，儘管可以追蹤“非有效”的順序光線，但沒有計算出繞射效率，因此沒有辦法知道雜散光路中的功率比。Figure 1 在OpticStudio中設計 DOE /超穎透鏡的可能工作流程1.2 相位 -> 微觀結構 ->用POP + FDTD驗證為了解決先前流程的缺點，即在製造之前無法模擬系統性能，可以使用物理光學傳播（POP）和 FDTD 來精確計算PSF。

注:這里采用6億網格主要是為了驗證大規模計算能力，在小規模網格的算例中我們也得到了與實驗基本吻合的阻力系數。1.2 速度場： 圖1 Ahmed車模瞬時速度云圖。后背角為25°，來流速度40m/s。圖1中給出了流場完全發展后的速度場瞬態云圖，可以看到車模表面進行了更為精細的網格加密。1.3 阻力系數： 圖2 Ahmed車模阻力系數隨時間的變化。

表1 阻力值對比結論利用PERA SIM Fluid軟件的VOF模型，對船體的興波特性和行駛阻力進行了仿真，實現了從幾何模型處理、網格劃分、物理模型和邊界條件設定、求解及計算結果處理的完整分析流程，驗證了軟件對多相流問題的解算能力；與成熟CFD軟件進行了結果對比，流場分布趨勢保持一致，總阻力偏差為5.72%，對于復雜模型的復雜物理場，具有較高的計算準確性。

Chong 先生指出：「由於憑傳統經驗和直覺的設計方式已經無法完全掌握日新月異的產品，因此以嚴謹的 CAE 分析計算來決定模具設計品質已成為該公司的絕佳競爭力和業務著力點，模流分析結果更是有效說服客戶修改設計的優質工具。」

注:這里采用<strong>6億網格</strong>主要是為了驗證大規模計算能力，在小規模網格的算例中我們也得到了與實驗基本吻合的阻力系數。

很低的速度行駛時，火車受到的空氣阻力相比機械阻力可以忽略。但時速提高到300公里時，空氣阻力占總阻力的比值就上升到了85%，如果提高到400公里，這個比例更是會增加到驚人的90%。換句話說，高鐵跑一趟用的電，絕大部分被空氣給吹跑了。那如何減小空氣阻力呢？首先看物體受到的空氣阻力怎么算，它等于二分之空氣密度乘以流動速度的平方，再乘以阻力系數和物體迎風面積。

仿真計算一直進行到流場達到穩態，得到阻力系數隨流體至潛艇首部距離的變化曲線，并與實驗結果進行比較，如圖所示： 圖2 阻力系數隨離潛艇首部距離變化曲線 可以看出計算得到的阻力系數在潛艇首部附近相較實驗結果較小，但在潛艇末端位置較為吻合。整體而言，CFD通用仿真軟件的計算結果具有較高的準確性，可進一步進行其計算性能的分析。

3、濾袋數量 求出總過濾面積和單條除塵布袋的面積后，就可以算出濾袋條數。如果每個濾袋室的濾袋條數是確定的，還可以由此計算出整個除塵器的室數。盡管在除塵器的設計或選用中按需要確定室數，但從場地布置和維修方便考慮，常把超過8個室的除塵器的室數為雙排。把少于6個室的除塵器的定為單排。

模型優化的翼型壓力系數云圖 圖9 NACA0012翼型與優化翼型的流場壓力云圖對比 針對AIAA氣動優化討論組發布的CRM機翼優化算例：在各個翼剖面最大厚度、機翼力矩系數以及升力系數不減小的情況下最小化阻力系數。

時速400km/h時，空氣阻力占總阻力的比值可達90%。現在往返在京滬之間的牛馬專列，時速已經到350km了。 高鐵跑一趟用的電，大部分都被風吹跑了。空氣阻力咋算呢？ 發現了嗎？華點就在阻力系數。阻力系數由形狀決定，正方體的最大，長方體小點，球體再小點。最小的是什么？

咱們今天怎么試呢，我就把這1211組數據隨機抽出2組，把1209組數據放到DT軟件里讓它去學，學成后，我再輸入這2組數據的draft 、Halfbeam這些值，然后讓DT算出它的興波阻力是多少，再和這個表格中的真實數據核對，看看誤差有多少。一般仿真的誤差能控制在10%以內，已經是不錯的了，看這個DT預測的精度和仿真比怎么樣。

剛剛提到渦流發生器能減阻由于其延緩了氣流的分離，那咱就算算看。建了個簡化的汽車模型，用AICFD軟件做外氣動仿真，時速給108公里。算完后，額。。。這有沒有渦流發生器，分離點位置好像沒什么變化呀，車窗下部都由于氣流分離產生了低壓的渦流區。回想一下飛機的渦流發生器，都是一排一排斜著裝的。好說，那就斜裝一排。

一、為什么落棒時間很難算清？控制棒在導向管中的下落過程，本質上是一個多因素耦合的動力學問題，難點主要集中在以下三個方面。1. 接觸問題：非線性接觸。 控制棒與導向管內壁持續接觸，存在摩擦、間隙、偏心等復雜因素，局部區域甚至可能出現接觸增強或卡滯，其本質是非線性接觸。2. 結構問題：剛柔耦合效應。

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透射和反射全像的繞射波和穿透波的TE(橫向電場)的偏振電場可以用以下4個公式計算。注意，在這個理論中，能量被假設為只在入射波、零階（直射波）和一階繞射波之間交換。若要消除這個限制，需要嚴格耦合波分析理論。對於TM(橫向磁場)極化，我們可以簡單地將κ替換為κTM，如下所示，仍然使用前面的公式。

例如，在飛機中，氣動升力、阻力和力矩是通過對機身上的壓力和剪切應力分布進行積分而獲得的。 讓我們看看機翼上壓力和剪切分布產生的升力、阻力和力矩。 機翼升力、阻力和力矩 在飛機中，機翼的特性是通過不同攻角下的升力系數和阻力系數來測量的。翼型上的阻力等于翼型周圍自由氣流的動量損失率。產生的阻力是摩擦阻力和壓力的組合，也稱為形狀阻力。