Ansys Zemax技术教程:Zemax Lumerical Speos 联合实现衍射光波导AR系统设计仿真

wavelab86 精英 2023-03-28 09:55:13

Ansys Optics/

  在这个联合方案中,将介绍一个仿真工作流程来分析单色AR(增强现实)系统的光学性能,用Zemax OpticStudio设计的光学透镜系统和用Lumerical设计光栅结构,到Speos进行系统级分析。

  概览

  增强现实(AR)是一种将屏幕上的虚拟世界与现实场景相结合的技术,使用Ansys的完整光学解决方案来设计和分析瞳孔扩展器EPE衍射光栅构成的AR系统,将Zemax OpticStudio的光学透镜系统信息和Lumerical的光栅信息导入到Speos中,对这些系统进行系统级性能分析,使用Speos在3D环境中模拟整个AR光学系统时,这个互操作性工作流捕获了光栅微结构和透镜的宏观结构之间的相互作用,并且可以在照明场景中准确感知视觉效果。
 

   



  这个解决方案需要三个主要工具:

  1.Zemax OpticStudio设计投影透镜,并将CAD模型导出到Speos;

  2.Lumerical RCWA或FDTD来模拟衍射光栅;

  3.Speos生成光辐射图和人眼感知仿真结果。

  设计流程

  用Zemax OpticStuido设计镜头系统,并将相应的透镜数据传输到Speos,从Zemax OpticStudio转移镜头CAD模型到Speos有两种方法:一种是使用Speos-Zemax光学透镜导入工具,该工具可以通过Ansys store访问,另一种是将透镜系统导出为Zemax OpticStudio中的STEP文件,并将其插入到Speos中。
 

  



  2.在Lumerical中的光栅设计,本例中基于波导的AR系统依靠衍射光栅来控制光束在波导中的传播。利用RCWA求解器模拟了光栅的周期波长尺度结构,将耦合光栅、出耦合光栅和扩展光栅的衍射属性保存在JSON数据文件中,该文件充分描述了所有入射角和波长的结构,并且作为表面属性导入Speos,用以在光线在计算中模拟亚波长结构的属性,用于Speos系统级研究。
 

  



  3.将光栅参数文件(JSON)作为面属性导入Speos,对AR系统亚波长衍射光学元件的特性进行建模。在Speos中,运行了光线追迹光度模拟,探索光线如何与基于波导的AR系统相互作用,并从亮度图中提取关键的人眼感知指标。此外,使用observer传感器从几个定义的角度对光学系统进行可视化,探索人眼在多个视点的真实照明条件下的感知。

  结果分析

  1.在Speos中,设置材料光学属性,surface properties选择plugin,plugin中选择lumerical-sub-wavelength*.sop文件,在parameters中选择JSON文件,同时使用UV mapping功能,旋转光栅方向。
 

  



  2.光栅可以将光衍射成具有特定不同方向的几束光束。为了探究光栅对光传播的影响,可以使用交互式模拟,使光线从光源通过光学系统的传播可视化。
 

  



  3.可以通过照度传感器收集射线并分析均匀性,传感器允许计算光的辐照度(W/m2)或照度(Lux)。通过模拟结果,可以在波导的输出耦合区域探索来自520nm均匀显示源的辐照度。模拟完成后,双击XMP打开辐照度图,并检查均匀性。模拟计算选择LXP,打开得到的lpf文件,通过measure功能,能供追迹光源到探测器的光线转播路径。
 

   



  4.使用亮度探测器,以display光源入射系统评估最终特定视场下的亮度结果,收集系统的亮度信息,使用inverse仿真计算,打开XMP结果,系统显示图像信息内容。当然在仿真过程中,Speos支持加入场景环境光,使得系统的环境信息和显示信息全部叠加到用户的视野上。另外在人眼视觉条件下,激活人眼视觉参数可以模拟人眼的空间适应性,调节人眼参数实现不同的人眼视觉结果,在可读可视性分析中,可以分析场景环境下目标信息的可识别性。
 

   



  5.如果选择observer探测器,允许定义多角度的仿真模拟,将会得到Speos 360结果,可以动态多点查看系统的人眼视觉效果。
 

  



  结论

  在本例中使用1-D光栅用于衍射光学元件,为了使模式进一步发展,用户可以用自己的1-D甚至2-D光栅代替光栅,在一个或两个方向上衍射光。此外,为了设置景深考虑眼睛的真实感知,可以将Radiance亮度传感器替换为Human eye人眼传感器,然后进行进一步优化以调整性能。

  (文章来源:本文转载于Ansys光电大本营公众号,如文中有什么不当之处请随时联系我们,我们将及时进行修改。)

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内容概要:本文围绕“基于周期增强时序预测与帕累托多目标优化的建筑群储能鲁棒调度策略”开展研究,提出了一种融合高精度预测与多目标优化的综合调度方法。首先,采用周期增强的时序预测技术对建筑群的电力负荷与可再生能源出力进行精准建模,充分挖掘数据的周期性特征以提升预测准确性;其次,构建基于帕累托前沿的多目标优化模型,综合考虑经济成本最低、碳排放最小化以及系统运行鲁棒性等多重目标;最后,引入鲁棒优化机制应对预测不确定性,增强调度方案在复杂动态环境下的适应能力与稳定性。研究通过Python编程实现了完整的算法流程,涵盖数据预处理、模型构建、优化求解与结果分析,适用于建筑群或园区级综合能源系统的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、优化算法理论及Python编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、智能电网、储能调度与低碳运行等领域的研究人员。; 使用场景及目标:①应用于园区级或多建筑群能源系统,实现经济性与低碳化协同优化调度;②解决可再生能源波动性和负荷不确定性带来的调度风险,提升系统鲁棒性;③为相关科研提供一套可复现、可扩展的周期性预测与多目标鲁棒优化集成技术框架; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码进行实践操作,重点理解周期增强预测模块的设计逻辑与帕累托最优解集的求解过程,可通过更换实际数据集、调整权重策略或引入新约束条件进行拓展研究,从而深化对鲁棒调度机制与多目标权衡关系的理解与应用能力。

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