AnsysSpeos+optiSLang优化HUD光路


前言:
HUD全称Head up Display,即抬头显示系统,也称汽车平视显示系统,它运用光学反射原理,结合新型显示技术,将车辆仪表信息、导航信息以及ADAS信息等,投射到前挡风玻璃上,以减少驾驶员眼球视点位移,有效避免驾驶员行车过程中频繁低头看仪表或车载导航所导致的盲驾风险,提高行车安全。

目的:
在以下案例中,我们将使用Ansys Speos结合optiSLang实现HUD光路设计的优化,通过speos光学仿真分技术分享 | Ansys Speos结合optiSLang优化HUD光路设计析,可以初步提供抬头显示器虚拟图像的质量以及光学系统性能的指标,然后我们可以利用optislang驱动HUD系统内反射镜的位置以及角度作为设计参数来优化虚拟图像的缺陷,例如畸变、扭转、放大、旋转、鬼像、光斑尺寸、散光等,进而达到最佳光学质量的虚拟图像。

操作流程概述:

优化工作流程

1、Speos和opitSLang的数据传输,目前数据传输有以下三种方式:


第一种是在Workbench中链接Speos和optiSLang进行数据传输优化;
第二种是在optiSLang中链接workbench,workbench中含有Speos的数 据,完成数据传输;
第三种是直接使用scripts完成Speos和optiSLang的数据链接。



2、在speos中的Light simulation中,点击建立HUD成像分析,完成初步的HUD光学系统的仿真,并在HUD分析模块中,我们可以找到分析报告中找到各项具体参数,以此来进行分析:视野大小、畸变、鬼影等虚拟图像的质量是否达到最佳。





3、optiSLang灵敏度分析,通过敏感性研究来确定重要的HUD输入参数,并通过创建元模型显示输入和输出参数之间关系,从而展示参数分析能力。
建立参数化系统后,进行参数敏感性分析。在敏感性分析中,通过COP矩阵预测输出变化,COP的数值告诉我们模型质量,此外可以看到参数对输出的影响。所以我们会得到在HUD设计参数中有哪几项设计参数是影响虚拟图像的光斑大小、鬼影的关键,可以直接了解光学行为。




4、optiSLang优化,通过执行基于模型的多目标优化,然后进行局部和单目标直接优化,以实现可能的最佳设计,展示优化能力。
优化算法在MOP上采样了10,000个设计,以找到导致最佳设计的输入参数值组合。多目标优化的结果在“帕累托图”中可视化(见下图,红黑虚线图)。图中显示了两个目标之间的权衡,其中最佳设计集用红点标记(定义为帕累托前展面)。工作流通过一个真正的求解器调用自动验证20个最佳设计(显示为绿色圆点)。由于COP值较好,预测值与验证值之间的差异较小。从获得最佳权衡到实现最佳设计,在整个优化过程中都要进行适当的验证。



optiSLang根据参数的数量和类型,确定最适合的优化方法。本文使用随机搜索方法,它模仿自然生物进化的过程,如适应、选择和变异。在本例中,样本的最大数量设置为10000,将在MOP上执行优化,然后使用真正的求解器验证最佳设计。



5、优化结果分析
通过optiSLang的敏感性分析以及优化,我们可以找到HUD光学系统分析报告中的最佳数据,使得虚拟成像质量可以达到最佳状态,同时满足客户端要求。




6、总结
Ansys Speos用户在优化产品光学性能时可结合optiSLang优化工具,可进行参数敏感性、多学科优化、稳健可靠性分析优化的专业分析,最终可得出最佳的设计方案。


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