自适应工具的应用-光学仪器自适应分析技术

自适应工具的应用-光学仪器自适应分析技术

    在应力抛光过程中，还有很重要的一点就是要考虑镜坯被驱动时产生的应力。因而需要对作动器施加限制，在把初始成型的镜坯加工到规定的最佳球面的情况下，这些需求经常成为设计的驱动因素。然而，在使用了一个最佳球面镜坯后，如果预测到的应力水平仍旧很高的话，就需要使用自适应控制模拟来确定合理的行程或者力的范围。在应力抛光循环过程中，为保证能够收敛到理想面形，调整这些作动范围需要进行更频繁的表面测量。
    自适应工具的推广应用    自适应分析技术，就是通过求解一系列影响函数的线性标量因子，以保证得到一个最小的表面RMS误差。需要修正的扰动以及用来修正它们的影n向函数，都可以来自有限元分析的预测结果、测试数据(如二F涉测试阵列)、指定的多项式以及其他来源，或者这些来源的任意组合。通过对扰动和影响函数赋予不同的定义，许多非自适应的问题也可以用自适应分析来求解。这些应用中大多数情况都需要把未知行为和测量的试验数据相互关联。
   在传统的设计研发过程中，工程师需要进行参数化设计研究，通过试验设计的反复迭代直至找到一个满意的或者可行的设计。这是一个基于设计师直觉和洞察力的试错方法。在设计变量比较多的情况下，这个过程会变得非常复杂和耗费时间。正是由于这个原因，基于手工设计研究的过程，通常很难充分发挥可用设计变量的最大优势，并且经常会导致非最优的和表现不佳的设计。    优化理论为改进设计过程提供了一个方法论，其中包括设计灵敏度和非线性规划(NLP)技术。把这些优化方法融入通用的有限元程序中，就能为改进设计提供新的机会。目前，大多数有限元分析软件中的A动设计优化功能，都可以从一个初始设计开始，经过连续地改进以得到一个最优设计。另外，最优设计通常还会受到初始设计和变量选择的限制。并且，由于NLP的序列特点，最优设计可能只是一个局部最优，而不是全局最优。即使有这些不足之处，对于经验丰富的用户，这种设计优化仍然是一个非常强有力的工具。