[發明專利]基于粒子群優化的光學產品模型優化方法及系統

有效

• 申請號: 202010014141.4
• 申請日: 2020-01-07
• 公開（公告）號: CN111274673B
• 公開（公告）日: 2021-02-23
• 發明（設計）人: 張克;陳灝;張志剛
• 申請（專利權）人: 上海索辰信息科技股份有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F119/08;G06N3/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

基于粒子群優化的光學產品模型優化方法及系統包括：對仿真模型的結構參數和粒子參數初始化；將熱載荷加載至仿真模型，對仿真模型的溫度場分析；將結構載荷加載至仿真模型，對應力進行分析得到各個面型位移；據各個面型的位移進行曲率擬合；對仿真模型進行光學分析獲取成像質量評價分析結果；基于各個面型的位移、擬合后光學曲率、成像質量評價分析結果代入評價指標代價函數以獲得光學產品性能評價指標；將多組光學產品性能評價指標分別輸入至粒子群優化算法中訓練以得到粒子位置，從該些粒子位置中選出粒子最優位置；判斷粒子最優位置是否滿足要求，若是結束否則更新粒子參數；基于獲取的更新結構參數更新光學產品仿真模型，并再次執行加載操作。

技術領域

本發明涉及工業仿真領域，尤其是涉及光機熱聯合仿真領域，特別是涉及一種基于粒子群優化的光學產品模型優化方法及系統。

背景技術

在復雜環境中，典型的光機熱耦合分析的溫度場可以影響表面位移、折射率，進而影響光學鏡頭的性能，結構載荷以及結構自身的重力載荷也會影響表面位移。一般位移、溫度影響和應力影響都會最終擬合成多項式的形式輸入為光學面型結果。傳統的光機熱耦合分析流程，只能評估該工況下對光學系統的影響，并不能優化光學設計，還需要結構、光學等學科工程師的人工經驗，才能給出優化方向。

傳統的設計優化主要通過工程師的經驗進行，項目設計目的是否達到依賴于工程師經驗的豐富與否，經驗豐富的工程師在設計優化的過程中通常需要持續的使用仿真軟件進行模型參數修改、結果分析、再次模型修改、再次結果分析找到滿意解，整個過程中有大量的重復性工作，而且多項式擬合對于后期加工改進并沒有實質性的修復。

發明內容

本發明針對現有技術存在的問題和不足，提供一種新型的基于粒子群優化的光學產品模型優化方法及系統，在光機熱流程的基礎上，通過引入粒子群優化控制實現優化設計，可以被廣泛用于工業產品設計初期的優化方案選擇。

本發明是通過下述技術方案來解決上述技術問題的：

本發明提供一種基于粒子群優化的光學產品模型優化方法，其特點在于，其包括以下步驟：

S1、對光學產品的光學產品仿真模型的結構參數進行多組數值初始化以及對粒子群優化算法中的粒子參數進行初始化，建立結構參數與粒子參數的映射關系；

針對每組數值結構參數對應的光學產品仿真模型：

S2、將熱載荷加載至光學產品仿真模型中，對光學產品仿真模型的溫度場進行分析以得到溫度場分布信息；

S3、將結構載荷和溫度場分布信息加載至光學產品仿真模型中，對光學產品仿真模型的應力進行分析，從而得到光學產品仿真模型的各個面型的位移；

S4、根據光學產品仿真模型的各個面型的位移進行光學產品仿真模型的曲率擬合，以得到擬合后的光學曲率；

S5、對光學產品仿真模型進行光學分析，獲取成像質量評價分析結果；

S6、基于光學產品仿真模型的各個面型的位移、光學曲率、成像質量評價分析結果建立評價指標代價函數，將步驟S3中的各個面型的位移、步驟S4中的擬合后的光學曲率、步驟S5中的成像質量評價分析結果代入評價指標代價函數以獲得光學產品性能評價指標；

S7、將獲得的多組數值結構參數對應的光學產品性能評價指標分別輸入至粒子群優化算法中進行訓練以得到粒子位置，從該些粒子位置中選擇出粒子最優位置；

S8、判斷粒子最優位置是否滿足預先設定要求，若是則進入步驟S12，否則進入步驟S9；

S9、更新粒子群優化算法中的粒子參數；

S10、根據更新的粒子參數和映射關系獲取更新的結構參數；

S11、基于更新的結構參數更新光學產品仿真模型，并再次執行步驟S2；