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[求助] [已解决]如何进行耦合效率的反灵敏度分析

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  • TA的每日心情

    2023-4-9 21:24
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    发表于 2022-3-27 21:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
            大家好,最近在进行利用POP进行光纤耦合效率的容差分析,比较原始的方法是通过一维绘图分别扫描lens的XYZ shift和tilt,不断逼近最佳耦合效率容差0.5dB 的点,但是一维绘图工具点数太多计算效率较慢,只能不断通过二分法找到近似容差0.5dB 的点;        因此,我尝试使用公差工具,但是发现评价选项并没有POP的选项,因此卡在这里了
            所以向大家求助zemax是否有反灵敏度分析的手段,我输入需求的耦合效率,系统能帮我找到对应单变量的值
            附图为一维绘图工具进行耦合效率扫描:




    最佳答案
    2022-3-28 10:03
    写公差脚本,脚本里面分三部分:1.load一个评价函数,这个评价函数包含了你POP中想要的指标以及规定了什么是“好”,如果现成的操作数没有你可以考虑写宏;2.report你想要的某指标;3.在每次公差中利用设置的补偿器跑几圈。另外你可以参照zemax给的示例

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  • TA的每日心情
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    发表于 2022-3-28 10:03 | 显示全部楼层    本楼为最佳答案   
    写公差脚本,脚本里面分三部分:1.load一个评价函数,这个评价函数包含了你POP中想要的指标以及规定了什么是“好”,如果现成的操作数没有你可以考虑写宏;2.report你想要的某指标;3.在每次公差中利用设置的补偿器跑几圈。另外你可以参照zemax给的示例

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    发表于 2022-3-28 10:45 | 显示全部楼层
    反灵敏度计算的评价方法选 Merrit function,然后在优化函数设置界面改就行了,优化函数里,POPD设置耦合效率结果的权重是1,其他优化函数权重设成0。如果有符号的问题,可以用优化函数里的加减操作数来修正。
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  • TA的每日心情

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     楼主| 发表于 2022-3-29 23:04 | 显示全部楼层
    Almostar 发表于 2022-3-28 10:45
    反灵敏度计算的评价方法选 Merrit function,然后在优化函数设置界面改就行了,优化函数里,POPD设置耦合效 ...

    我理解你的意思:其实没必要使用公差工具,动作如下:1.在设定需要扫描的参数为单变量
    2.设定优化函数中POP的值为最佳目标耦合效率,并开始优化,优化后的变量参数就是我需要结果
    这个方式理论上行得通,但是优化后POP耦合效率可能不是你的目标值,还可能有点差距,这时求解的结果也不是目标结果,就很尴尬
    我自己试了一下,效果不太好
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  • TA的每日心情

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     楼主| 发表于 2022-3-29 23:07 | 显示全部楼层
    寒冬的咖啡 发表于 2022-3-28 10:03
    写公差脚本,脚本里面分三部分:1.load一个评价函数,这个评价函数包含了你POP中想要的指标以及规定了什么 ...

    功夫没到家,还不会编写脚本,不过确实是一种高自由的度解决方案,后续我会尝试验证一下效果,谢谢解答
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  • TA的每日心情
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    发表于 2022-4-1 13:53 | 显示全部楼层
    你的问题解决了吗,我刚好也在找这个
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    发表于 2022-4-1 13:57 | 显示全部楼层
    本帖最后由 zhenhe 于 2022-4-1 14:02 编辑

    确实,用通用一维绘图,速度太慢了
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  • TA的每日心情
    郁闷
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    发表于 2022-4-1 16:19 | 显示全部楼层
    一声剑来 发表于 2022-3-29 23:04
    我理解你的意思:其实没必要使用公差工具,动作如下:1.在设定需要扫描的参数为单变量
    2.设定优化函数中 ...

    不太明白你的意思,反灵敏度计算,如果设置正确,结果应该是准确的啊?
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    发表于 2022-4-1 16:28 | 显示全部楼层
    一声剑来 发表于 2022-3-29 23:04
    我理解你的意思:其实没必要使用公差工具,动作如下:1.在设定需要扫描的参数为单变量
    2.设定优化函数中 ...

    权重平衡问题
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     楼主| 发表于 2022-4-1 22:31 | 显示全部楼层
    Almostar 发表于 2022-4-1 16:19
    不太明白你的意思,反灵敏度计算,如果设置正确,结果应该是准确的啊?

    如其他社区朋友解答,权重平衡是一方面;这几天与这方面的专家交流,Zemax的优化算法总体来说还是比较弱的,优化的时候建议先人工判断下最优解的范围,人工设置在最优解的附近在进行优化,才能得到真正的最优解
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